Dokumen ini membahas metode Weighted Product dalam pengambilan keputusan multi atribut (MADM) untuk membantu menentukan alternatif terbaik berdasarkan sejumlah kriteria dan bobot yang ditetapkan. Contoh penerapannya adalah pemilihan lokasi gudang dan tempat makan, dengan fokus pada penghitungan rating dan bobot untuk peringkat alternatif. Proses ini melibatkan normalisasi dan penghitungan vektor untuk menentukan alternatif yang paling optimal.

1. Multi atributte decision
making (madm)
Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan
Fattachul Huda . A, S. Kom, M.Pd.T

2. Weighted Product (WP)
• Metode WP menggunakan perkalian untuk
menghubungkan rating atribut, dimana rating
setiap atribut harus dipangkatkan terlebih
dahulu dengan bobot atribut yang
bersangkutan (Yoon, 1989).
Proses ini sama halnya dengan Normalisasi.
•
Sistem Pendukung Keputusan

3. • Preferensi untuk alternatif Ai diberikan
sebagai berikut :
• Dimana ∑wj = 1. wj adalah pangkat bernilai
positif untuk atribut biaya.
Sistem Pendukung Keputusan

4. • Preferensi relatif dari setiap alternatif,
diberikan sebagai berikut :
Sistem Pendukung Keputusan

5. contoh
Suatu perusahaan di DIY ingin membangun
sebuah gudang yang akan digunakan sebagai
tempat untuk menyimpan sementara hasil
produksinya. Ada 3 lokasi yang akan menjadi
•
alternatif, yaitu A1 = Ngemplak, A2 =
Kalasan, A3= Kota Gedhe. Ada 5 kriteria yang
dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan
yaitu :
Sistem Pendukung Keputusan

6. Menentukan kriteria
•
•
C1 = jarak dengan pasar terdekat (km)
C2 = kepadatan penduduk disekitar lokasi
(orang/km2)
• C3 = jarak dari pabrik (km)
•
•
C4
C5
=
=
jarak dengan gudang yang sudah ada (km)
harga tanah untuk lokasi (x1000 Tp/m2)
•
•
Kriteria keuntungan : C2, C4
Kriteria biaya : C1, C3, C5
Sistem Pendukung Keputusan

7. Menentukan rating kecocokan
• Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap
kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu :
–
–
1
2
=
=
sangat buruk
buruk
–
–
–
3
4
5
=
=
=
cukup
baik
sangat baik
Sistem Pendukung Keputusan

8. Menentukan bobot kriteria
• Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi
sebagai berikut :
W = (5,3,4,4,2)
Sistem Pendukung Keputusan
Nilai bobot ini berasal dari
Evaluator (penilai) dalam
menentukan hasil,

9. Tabel rating kecocokan
A3 5 4 2 2 2
Data Riil
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 0.75 2000 18 50 500
A2 0.5 1500 20 40 450
A3 0.9 2050 35 35 800
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 4 4 5 3 3
A2 3 3 4 2 3
Sistem Pendukung Keputusan

10. penyelesaian
Perbaikan bobot
– Bobot awal W = (5,3,4,4,2), akan diperbaiki
sehingga total bobot = 1.
•
Sistem Pendukung Keputusan

11. penyelesaian
Menghitung vektor S :
•
Sistem Pendukung Keputusan

12. penyelesaian
• Menghitung vektor V untuk perangkingan :
• Nilai terbesar adalah
adalah alternatif yang
alternatif terbaik.
sehingga alternatif
terpilih sebagai
Sistem Pendukung Keputusan

13. Tugas di rumah (Kuliah Pengganti)
Sistem Pendukung Keputusan
1. Menentukan tempat makan pilihan terbaik, yang menjadi alternatif ada 4
Tempat Makan yaitu: (A1) DC, (A2) KFC, (A3) MCD (A4) The Richeese
Kriteria yang digunakan adalah : (C1) Kualitas Makanan, (C2) Harga rata-rata
Makanan, (C3) Pelayanan, (C4) Suasana, (C5) Jarak.
Pengambilan Keputusan memberikan bobot preferensi sebagai : W= (5,4,3,2,3)
• Kriteria Benefit (Keuntungan) (C1),(C3), (C4),
• Sedangkan Cost (Biaya) (C2), (C5)
Carilah:
a. Perbaikan bobot (total bobotnya)
b. Menentukan nilai vektor s
c. Menghitung nilai vektor yang akan dijadikan Preferensi (Vi) sebagai ranking

14. Tabel Penilaian

15. Terima kasih
Sistem Pendukung Keputusan