Moora adalah multiobjektif sistem mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks. Moora diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006. Pada awalnya metode ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai “Multi-Objective Optimization” yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah pengambilan keputusan yang rumit pada lingkungan pabrik.
link file perhitungan excel : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sZJ4zz3-Sej54RaukGDWM1TlcEWz4o-q_log3mjtSJo/edit?usp=sharing
Slide ini berisi penjelasan metode AHP melalui contoh kasus berupa pemilihan alternatif destinasi wisata pantai yang ada di sekitar kota Kendari, Sultra.
Slide ini dibuat untuk keperluan pengajaran pada mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan pada Kelas Ekstensi Jurusan Teknik Informatika UHO Kendari.
Cobit 5 untuk manajemen teknologi informasi dan proses bisnisAgreindra Helmiawan
Implementation of information technology in the company is needed to support the process and business activities. The information technology used requires good management and refers to the management that supports the continuity of activities so that the company's stakeholders can plan the future and development of the company without having to be charged the process and activities of the company at this time. Information technology governance is the structure of relationships and processes for directing and controlling the organization to achieve its goals by adding value when balancing risk compared to technology and its processes. In this study provide steps in evaluating to get the value of maturity and process it to get any sector that experienced an ideal value shortage and provide recommendations based on the weaknesses found in business processes on the run. The author uses descriptive method and quantitative data, where this descriptive method produces research with the presentation in the form of description and description of problems related to the question of the variable. While the quantitative data used to measure a characteristic of the variable. The research process is done by measuring the maturity level in the process of information technology running on the company with APO, DSS and MEA COBIT 5 domains, with the management of information technology on the basis of COBIT 5 is expected to produce an efficient and effective management and support the achievement of vision, mission and objectives Company.
link file perhitungan excel : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sZJ4zz3-Sej54RaukGDWM1TlcEWz4o-q_log3mjtSJo/edit?usp=sharing
Slide ini berisi penjelasan metode AHP melalui contoh kasus berupa pemilihan alternatif destinasi wisata pantai yang ada di sekitar kota Kendari, Sultra.
Slide ini dibuat untuk keperluan pengajaran pada mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan pada Kelas Ekstensi Jurusan Teknik Informatika UHO Kendari.
Cobit 5 untuk manajemen teknologi informasi dan proses bisnisAgreindra Helmiawan
Implementation of information technology in the company is needed to support the process and business activities. The information technology used requires good management and refers to the management that supports the continuity of activities so that the company's stakeholders can plan the future and development of the company without having to be charged the process and activities of the company at this time. Information technology governance is the structure of relationships and processes for directing and controlling the organization to achieve its goals by adding value when balancing risk compared to technology and its processes. In this study provide steps in evaluating to get the value of maturity and process it to get any sector that experienced an ideal value shortage and provide recommendations based on the weaknesses found in business processes on the run. The author uses descriptive method and quantitative data, where this descriptive method produces research with the presentation in the form of description and description of problems related to the question of the variable. While the quantitative data used to measure a characteristic of the variable. The research process is done by measuring the maturity level in the process of information technology running on the company with APO, DSS and MEA COBIT 5 domains, with the management of information technology on the basis of COBIT 5 is expected to produce an efficient and effective management and support the achievement of vision, mission and objectives Company.
Tugas Enterprise Resource Planning, semester 7 (2017/2018), STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Rancangan UML Aplikasi Rental Mobil: Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Silahkan download untuk melihat lebih jelas. Aplikasi pembuatan UML menggunakan Enterprise Architect.
Kualitas Data:
• Pentingya Kualitas Data
• Indikator Data Berkualitas
• Manfaat dari Meningkatnya
Kualitas Data
• Tantangan dalam Membangun
Kualitas Data
• Macam Permasalahan dalam
Menjaga Kualitas Data
• Penerapan Datawarehouse
Mata Kuliah: Sistem Penunjang Keputusan
Pertemuan: 7
Jurusan: Sistem Informasi
Kampus: STMIK Swadharma
Sumber Gambar:
https://picryl.com/media/white-male-3d-man-isolated-c69836
https://hackernoon.com/consensus-mechanisms-as-detailed-and-concise-as-possible-b3da79f85f66
https://www.colourbox.com/image/3d-man-in-helmet-with-pipe-wrench-and-tool-box-image-6447662
https://www.dreamstime.com/stock-photography-d-man-working-computer-white-background-image39800032
https://www.dreamstime.com/royalty-free-stock-image-3d-man-business-meeting-isolated-white-image16183006
https://www.canstockphoto.ie/vector-clipart/organizational-chart.html
https://huskmitnavn.dk/blogs/projects/3d-drawings
Slide ini digunakan dalam perkuliahan Sistem Pendukung Keputusan di Teknik Informatika UHO Kendari pada kelas ekstensi.
Contoh perhitungan penentuan guru berprestasi dan penentuan destinasi wisata pantai dapat diakses di : https://docs.google.com/spreadsheets/d/12UUdFwSBcBxj1JV1CAOEqPSlpdiSj60zpTr_y2O4LLg/edit
Algoritma TOPSIS dalam bentuk word document dapat diakses di: https://docs.google.com/document/d/1Hc2zUgGJvgkBV7Dv3ZJNw3kggQzGUja0UBHoSu7RRVE/edit
Merupakan hasil diskusi untuk menentukan beberapa poin system request untuk menyusun proposal Project Management Plan dengan kasus sewa alat berat PT. Terlalu Berat.
Merupakan hasil diskusi dalam menyusun proposal Project Management Plan yang sebelumnya telah menentukan system request, feasibility dengan kasus sewa alat berat PT. Terlalu Berat.
Tugas Enterprise Resource Planning, semester 7 (2017/2018), STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Rancangan UML Aplikasi Rental Mobil: Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Silahkan download untuk melihat lebih jelas. Aplikasi pembuatan UML menggunakan Enterprise Architect.
Kualitas Data:
• Pentingya Kualitas Data
• Indikator Data Berkualitas
• Manfaat dari Meningkatnya
Kualitas Data
• Tantangan dalam Membangun
Kualitas Data
• Macam Permasalahan dalam
Menjaga Kualitas Data
• Penerapan Datawarehouse
Mata Kuliah: Sistem Penunjang Keputusan
Pertemuan: 7
Jurusan: Sistem Informasi
Kampus: STMIK Swadharma
Sumber Gambar:
https://picryl.com/media/white-male-3d-man-isolated-c69836
https://hackernoon.com/consensus-mechanisms-as-detailed-and-concise-as-possible-b3da79f85f66
https://www.colourbox.com/image/3d-man-in-helmet-with-pipe-wrench-and-tool-box-image-6447662
https://www.dreamstime.com/stock-photography-d-man-working-computer-white-background-image39800032
https://www.dreamstime.com/royalty-free-stock-image-3d-man-business-meeting-isolated-white-image16183006
https://www.canstockphoto.ie/vector-clipart/organizational-chart.html
https://huskmitnavn.dk/blogs/projects/3d-drawings
Slide ini digunakan dalam perkuliahan Sistem Pendukung Keputusan di Teknik Informatika UHO Kendari pada kelas ekstensi.
Contoh perhitungan penentuan guru berprestasi dan penentuan destinasi wisata pantai dapat diakses di : https://docs.google.com/spreadsheets/d/12UUdFwSBcBxj1JV1CAOEqPSlpdiSj60zpTr_y2O4LLg/edit
Algoritma TOPSIS dalam bentuk word document dapat diakses di: https://docs.google.com/document/d/1Hc2zUgGJvgkBV7Dv3ZJNw3kggQzGUja0UBHoSu7RRVE/edit
Merupakan hasil diskusi untuk menentukan beberapa poin system request untuk menyusun proposal Project Management Plan dengan kasus sewa alat berat PT. Terlalu Berat.
Merupakan hasil diskusi dalam menyusun proposal Project Management Plan yang sebelumnya telah menentukan system request, feasibility dengan kasus sewa alat berat PT. Terlalu Berat.
Analisis faktor adalah prosedur untuk mengidentifikasi a item atau variabel berdasarkan kemiripannya.
Kemiripan tersebut ditunjukkan dengan nilai korelasi yang tinggi. Aitem-aitem yang memiliki korelasi
yang tinggi akan membentuk satu kerumunan faktor.
Mata Kuliah: Sistem Penunjang Keputusan
Pertemuan: 8
Jurusan: Sistem Informasi
Kampus: STMIK Swadharma
Sumber Gambar:
https://en.wikipedia.org/wiki/Thomas_L._Saaty
https://en.wikipedia.org/wiki/Cherry
https://www.hipwee.com/tips/5-trik-jitu-memilih-semangka-yang-manis-dan-enak-tanpa-harus-membuka-dan-cicipi-isinya/
https://steemit.com/indonesia/@azharsigege/45-manfaat-buah-mengkudu-bagi-kesehatan
https://en.wiktionary.org/wiki/scales
https://emojiisland.com/products/thinking-face-emoji-icon
http://www.scquantitysurveyors.com/services/contractor-selection-tender-reporting/
https://www.peoplekeep.com/blog/bid/310976/the-aca-s-60-day-notice-of-material-modification
https://en.wikipedia.org/wiki/File:Emblem-important-red.svg
https://www.istockphoto.com/vector/what-is-next-words-written-by-3d-man-gm535487967-57099720
https://pngtree.com/freepng/trophies-and-ranking_2759025.html
https://www.renthelen.com/
https://huskmitnavn.dk/blogs/projects/3d-drawings
APLIKASI ENKRIPSI DAN DEKRIPSI SMS DENGAN ALGORITMA ZIG ZAG CIPHER PADA MOBIL...Rivalri Kristianto Hondro
Kemajuan perkembangan teknologi komputer dan telekomunikasi dapat membantu menyelesaikan pekerjaan dengan cepat, akurat dan efisien. Alat komunikasi yang banyak digunakan pada saat ini adalah mobile phone atau disebut juga telepon seluler. Salah satu teknologi yang digunakan untuk berkomunikasi pada mobile phone adalah dengan mengirimkan data berupa pesan singkat atau SMS (Short Message Service). Permasalahan yang ditemukan dalam berkomunikasi menggunakan mobile phone adalah pencurian, penyadapan, atau penghapusan data khususnya data SMS (Short Message Service) sehingga aspek keamanan data dianggap penting. Oleh karena itu dibutuhkan sistem kriptografi enkripsi dan dekripsi SMS, disini digunakan enkripsi simetris. Sistem ini merupakan aplikasi yang menerapkan metode zig zag cipher yang menggunakan kunci simtetris. Hasil pengujian dari sistem ini adalah pesan SMS dienkripsi dengan pola zig zag menggunakan kunci dan didekripsi menggunakan kunci yang sama dengan enkripsi.
Key Words : Celuler, Enkripsi, Dekripsi, Agoritma Zig-Zag Cipher, Key
Hill Cipher ditemukan oleh Lester S. Hill pada tahun 1929, dan seperti Digraphic Ciphers lainnya, ia bertindak berdasarkan kelompok huruf. Berbeda dengan yang lain meski bisa diperpanjang untuk mengerjakan blok huruf berukuran berbeda. Jadi, secara teknis ini adalah cipher substitusi poligrafik, karena dapat bekerja pada digraf, trigraf (blok 3 huruf) atau secara teoritis setiap blok berukuran.
Hill Cipher menggunakan perhitungan matematika yang disebut Aljabar linier, dan khususnya mengharuskan pengguna untuk memiliki pemahaman dasar tentang matriks. Ini juga memanfaatkan Modulo Arithmetic (seperti the Affine Cipher). Karena itu, hill cipher memiliki sifat matematika yang jauh lebih penting daripada beberapa yang lain. Namun, sifat inilah yang memungkinkannya bertindak (relatif) dengan mudah pada blok huruf yang lebih besar.
Sandi Playfair ditemukan oleh ahli Fisika berkebangsaan Inggris bernama Sir Charles Wheatstone (1802 - 1875) namun dipromosikan oleh Baron Lyon Playfair (1819 - 1898) pada tahun 1854. Sandi Playfair pertama kali digunakan untuk tujuan-tujuan taktis oleh pasukan Inggris dalam Perang Boer II dan Perang Dunia I. Australia dan Jerman juga menggunakan sandi ini untuk tujuan yang sama dalam Perang Dunia II. Pada perkembangan selanjutnya, sandi ini tidak lagi digunakan oleh pasukan militer karena telah muncul berbagai perangkat enkripsi digital untuk menerjemahkannya.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM YANG MENERAPKAN ALGORITMA TRIANGLE CHAIN CIPH...Rivalri Kristianto Hondro
Database secara umum terdiri dari susunan record data operasional yang ada pada suatu perusahaan atau organisasi, sebagai salah satu sumber dari setiap sistem informasi yang sedang berjalan. Data teks pada umumnya yang tersimpan di dalam database masih persis sama dengan teks yang ditampilkan sebagai informasi akhir bagi pengguna. Hal ini dapat mempermudah seorang kriptanalis maupun orang lain yang tidak mempunyai hak akses untuk dapat mengetahui secara langsung isi dari database. Dalam penelitian ini meminimalisir masalah terhadap database tersebut dengan melakukan kegitan penyandian record table database dengan menggunakan algoritma triangle chain cipher (TCC). Algoritma triangle chain merupakan salah satu algoritma penyandian yang beroperasi berdasarkan penyandian (kriptografi) klasik khususnya dalam teknik subtitusi terhadap karakter. Setiap karakter akan disubtitusi berdasarkan kunci dan faktor pengali yang telah ditetapkan berdasarkan formula yang berlaku dalam algoritma ini. Algoritma ini melakukan penyandian pada record sebanyak dua kali dan selalu bergantung pada hasil proses sebelumnya. Hal inilah yang mendasari rumitnya pemecahan dari algoritma penyandian berantai ini.
Perangkat Lunak Deteksi Bit Error dengan Implementasi Longitudinal Redundancy...Rivalri Kristianto Hondro
Saluran komunikasi secara fisik menghubungkan dua mesin secara konseptual bekerja seperti halnya kabel. Dalam mengecek atau memeriksa kebenaran suatu data informasi yang ditransfer dalam komputer, diperlukan suatu tanda. Tanda yang dimaksud adalah tanda untuk pengecekan yang disebut parity. Parity adalah suatu bit yang ditambahkan pada data yang berfungsi sebagai pengecekan untuk mendeteksi bit yang error. Untuk memeriksa kesalahan ini digunakannya metode parity LRC (Longitudinal redundancy Check) yaitu pengiriman data yang di lakukan secara per blok. Setiap blok terdiri dari 8 byte dan setiap blok memiliki block check character (BCC) atau karakter pemeriksa blok yang diletakan pada akhir blok Metode sederhan dengan sistem interaktif operator memasukan data melalui terminal dan mengirimkan ke komputer akan menampilkan kembali ke terminal, sehingga dapat memeriksa apakah data yang dikirimkan dengan benar. Error Otomatis / Parity Check Penambahan parity bit untuk akhir masing-masing kata dalam frame. Tetapi problem dari parity bit adalah inplus noise yang cukup panjang merusak lebih dari satu bit, pada rate yang tinggi.
MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA) METHOD
1. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 1 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
MENGERJAKAN SOAL KASUS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
MENGGUNAKAN BEBERAPA METODE FUZZY
MULTIPLE ATTRIBUTE DECISSION MAKING (MADM)
(Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom.)
NIDN: 0108038901
E-Mail: rivalryhondro@gmail.com
Web: rivalryhondro.wordpress.com
Academia Edu: stmik-budidarma.academia.edu/RKHondro
Researchgate: www.researchgate.net/profile/Rivalri_Hondro2
Sistem Pendukung Keputusan termasuk Fuzzy yang tergolong Fuzzy Multiple Attribute
Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif
optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan
nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan
menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 (tiga) pendekatan untuk
mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subjektif, pendekatan objektif dan pendekatan
integrasi antara subjektif dan objektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan
kelemahan. Pada pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektivitas dari
para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bias
ditentukan secara bebas. Pada pendekatan objektif, nilai bobot dihitung secara matematis
sehingga mengabaikan subyektivitas dari pengambil keputusan.
Contoh Kasus:
Sistem Pendukung Keputusan “Memilih Produk Curling Iron Terbaik”
Tabel Data Produk Curling sebelum di Fuzzykan
No Merek Curling
Bahan
Pembuatan
Harga
Pengatur
Suhu
Ukuran Garansi
1
Philips Curly HP
8605
Keramik 575.000 Ya 20 x 5 x 10 1 Tahun
2
Nova Curly Hair
Profesional HC-
6808
Keramik 275.000 Ya 38 x 9 x 5
Tidak
Ada
3
Rui Zhi Tools
Curling Iron
Aluminium 249.000 Ya 20 x 5 x 10 1 Bulan
4
Bigbos Store
Profesional
Curly ZF-2002
Aluminium 89.000 Tidak 7 x 31 x 6
Tidak
Ada
5
Wand
Interchangeable
3 Parts
Keramik 289.000 Ya 1 x 1 x1
Tidak
Ada
2. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 2 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
6
Sayota Curly HC
80
Stainless 125.000 Tidak 30 x 10 x10
Tidak
Ada
7
Wigo W-811
Curling Iron
Aluminium 199.000 Ya 32 x 6 x 7 1 Bulan
8
Sonar Tourmalin
SN-1071
Tourmalin 287.000 Ya 40 x 32 x 60
Tidak
Ada
9
Panasonic H-
HW17K Hair
Straightener
Keramik 360.000 Ya 31 x 20 x 31 1 Tahun
10
Lucky
Profesional
Curly
Stainless 50.000 Tidak 20 x 5 x 12
Tidak
Ada
Berdasarkan data diatas, selanjutnya di fuzzy kan. Berikut pemberian nilai masing-masing
kriteria. Enam bilangan fuzzy, yaitu
Sangat Buruk (SB1), Buruk (B1), Cukup (C), Baik (B2), Cukup Baik (CB) Sangat Baik (SB2)
1. Nilai Bilangan Fuzzy Untuk Kriteria “Bahan Pembuatan”
Bahan Bilangan Fuzzy Nilai
Tourmalin Sangat baik 50
Keramik Cukup Baik 40
Aluminium Baik 30
Stainles Cukup 20
Besi Buruk 10
2. Nilai Bilangan Fuzzy Untuk Kriteria “Harga”
Harga Bilangan Fuzzy Nilai
50.000 – 250.000 Sangat Baik 50
251.000 - 450.000 Cukup Baik 40
451.000 – 650.000 Baik 30
3. Nilai Bilangan Fuzzy Untuk Kriteria “Pengatur Suhu”
3. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 3 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Dilengkapi Pengatur Suhu Bilangan Fuzzy Nilai
Ya Sangat Baik 50
Tidak Buruk 20
4. Nilai Bilangan Fuzzy Untuk Kriteria “Ukuran”
Ukuran (P x L x T) Bilangan Fuzzy Nilai
1x1x1 - 15x15x15 Sangat baik 50
16x16x16 - 30x30x30 Cukup Baik 40
31x31x31 - 45x45x45 Baik 30
46x46x46 - 60x60x60 Cukup 20
61x61x61 - 75x75x75 Buruk 10
5. Nilai Bilangan Fuzzy Untuk Kriteria “Garansi”
Garansi Bilangan Fuzzy Nilai
>=1 tahun Sangat baik 50
<= 1 tahun Cukup Baik 40
Tidak ada Baik 30
4. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 5 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan
(Decision Support System)
Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis
(MOORA) Method
(Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom.)
NIDN: 0108038901
E-Mail: rivalryhondro@gmail.com
Web: rivalryhondro.wordpress.com
Academia Edu: stmik-budidarma.academia.edu/RKHondro
Researchgate: www.researchgate.net/profile/Rivalri_Hondro2
Sejarah Metode MOORA
Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) adalah multiobjektif
sistem mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan.
Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang
kompleks. Moora diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006. Pada awalnya
metode ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai “Multi-Objective
Optimization” yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah pengambilan
keputusan yang rumit pada lingkungan pabrik.
Metode moora diterapkan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi, manajerial dan
konstruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek.
Keunggulan Metode MOORA
Keunggulan MOORA sendiri telah diamati bahwa metode moora sangat sederhana, stabil, dan
kuat, bahkan metode ini tidak membutuhkan seorang ahli di bidang matematika untuk
menggunakan nya serta membutuhkan perhitungan matematis yang sederhana. Selain itu juga
metode ini juga memiliki hasil yang lebih akurat dan tepat sasaran dalam membantu
pengambilan keputusan. Bila dibandingkan dengan metode yang lain metode moora bahkan
lebih sederhana dan mudah diimplementasikan.
Langkah Penyelesaian MOORA:
Adapun langkah penyelesaian dari metode moora adalah:
1. Menentukan tujuan untuk mengidentifikasi attribut evaluasi yang bersangkutan dan
menginputkan nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan
diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
2. Membuat Matriks Keputusan MOORA
Mewakilkan semua informasi yang tersedia untuk setiap attribut dalam bentuk matriks
keputusan. Data pada persamaan (1) mempersentasikan sebuah matriks Xmxn. Dimana xij
adalah pengukuran kinerja dari alternatif i th pada attribut j th
, m adalah jumlah alternatif
dan n adalah jumlah attribut /kriteria. Kemudian sistem ratio dikembangkan dimana setiap
kinerja dari sebuah alternatif pada sebuah attribut dibandingkan dengan penyebut yang
merupakan wakil untuk semua alternatif dari attribut tersebut.
5. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 6 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Keterangan :
xij = respon alternative j pada kriteria i
i = 1, 2, 3, 4, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
j = 1, 2, 3, 4, ..., m adalah nomor urutan alternatif
X = Matriks Keputusan
3. Matriks Normalisasi Moora
Brauers, W.K., menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat
dari jumlah kuadrat dari setiap alternatif per attribut. Rasio ini dapat dinyatakan sebagai
berikut :
ܺ∗
=
௫ೕ
ටቂ∑ ௫ౠ
మౣ
ౠసభ ቃ
Keterangan :
Xij = Matriks alternative j pada kriteria i
i = 1, 2, 3, 4, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
j = 1, 2, 3, 4, ..., m adalah nomor urutan alternatif
X*ij = Matriks Normalisasi alternatif j pada kriteria i
4. Menghitungan Nilai Optimasi Multiobjektif MOORA
a. Jika atribut atau kriteria pada masing-masing alternatif tidak diberikan nilai bobot.
Ukuran yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi (untuk attribut yang
menguntungkan) dan dikurangi dalam minimisasi (untuk attribut yang tidak
menguntungkan) atau dengan kata lain mengurangi nilai maximum dan minimum pada
setiap baris untuk mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka:
Keterangan :
i= 1, 2, ... , g– kriteria/atribut dengan status maximized;
i= g+ 1, g+ 2, ... , n– kriteria/atribut dengan status minimized;
y*j = Matriks Normalisasi max-min .
6. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 7 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
b. Jika atribut atau kriteria pada masing-masing alternatif di berikan nilai bobot
kepentingan.
Pemberian nilai bobot pada kriteria, dengan ketentuan nilai bobot jenis kriteria maximum
lebih besar dari nilai bobot jenis kriteria minimum.
Untuk menandakan bahwa sebuah atribut lebih penting itu bisa di kalikan dengan bobot
yang sesuai (koefisiensignifikasi) (Brauers etal.2009 dalam Ozcelik, 2014).
Berikut rumus menghitung nilai Optimasi Multiobjektif MOORA, Perkalian Bobot
Kriteria Terhadap Nilai Atribut Maximum dikurang Perkalian Bobot Kriteria Terhadap
Nilai Atribut Minimum, jika dirumuskan maka:
i = 1, 2, ... , g– kriteria/atribut dengan status maximized;
i = g+ 1, g+ 2, ... , n– kriteria/atribut dengan status minimized;
Wj = bobot terhadap j
yi = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari
alternatif 1 th terhadap semua attribut.
5. Menentuka Nilai Rangking dari hasil perhitungan MOORA
Nilai yi dapat menjadi positif atau negatif tergantung dari total maksimal (attribut yang
menguntungkan) dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dari yi menunjukkan
pilihan terahir. Dengan demikian alternative terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan
alternative terburuk memiliki nilai yi terendah.
Output Dari Perhitungan Metode MOORA
a. Alternative yang memiliki nilai akhir (yi) tertinggi maka alternative tersebut
merupakan alternative terbaik dari data yang ada, alternative ini akan dipilih sesuai
dengan permasalahan yang ada karena ini merupakan pilihan terbaik.
b. Sedangkan alternative yang memiliki nilai akhir (yi) terendah adalah alternative
yang terburuk dari data yang ada.
Jawaban Contoh Soal “Pemilihan Curling Iron Terbaik”:
Berikut Tahapan Penyelesaian:
Masukan nilai kriteria pada masing-masing alternatif sesuai nilai fuzzy yang telah ditentukan
sebelumnya
Merek Curling
Bahan
Pembuatan
Harga
Pengatur
Suhu
Ukuran Garansi
Philips Curly HP 8605 40 30 50 40 50
7. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 8 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Nova Curly Hair Profesional HC-
6808
40 40 50 30 30
Rui Zhi Tools Curling Iron 30 50 50 40 40
Bigbos Store Profesional Curly ZF-
2002
30 50 20 50 30
Wand Interchangeable 3 Parts 40 40 50 50 30
Sayota Curly HC 80 20 50 20 40 30
Wigo W-811 Curling Iron 30 50 50 30 40
Sonar Tourmalin SN-1071 50 40 50 30 30
Panasonic H-HW17K Hair
Straightener
40 40 50 30 50
Lucky Profesional Curly 20 50 20 40 30
Menentukan Jenis Kriteria Benefit dan Cost
Benefit : Jenis Kriteria “Jika Nilai Semakin Besar Maka Semakin Baik, Jika Semakin
Kecil Maka Bernilai Tidak Baik”
Cost: Kebalikan dari pada pengertian Benefit.
No
Kriteria /
Atribute
Satuan max/min
1 Bahan Pembuatan - max x1
3 Pengaturan Suhu °C max x2
5 Garansi Tahun/Bulan max x3
2 Harga Rp. min x4
4 Ukuran P x L x T min x5
Tentukan Nilai Bobot Kepentingan Kriteria berdasarkan jenis kriteria max dan min
Kriterai Bobot max/mix
Bahan Pembuatan 2,2 max x1
Pengatur Suhu 2,1 max x4
Garansi 2,1 max x2
Harga 1,8 min x5
Ukuran 1,8 min x3
1. Memasukan nilai kriteria masing-masing alternatif
Merek
Curling
Kriteria
Bahan
Pembuatan
Pengatur
Suhu
Garansi Harga Ukuran
x1 x2 x3 x4 x5
x1 40 50 50 30 40
x2 40 50 30 40 30
x3 30 50 40 50 40
13. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 14 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Y4 = ( ݔଶଵ ሺ௫ሻ*W + ݔଶଶ ሺ௫ሻ *W + ݔଶଷ ሺ௫ሻ*W ) - ( ݔଶସ ሺሻ*W + ݔଶହ ሺሻ*W )
= (0.27∗2.2 + 0.15∗2.1 + 0.26*2.1) - (0.36∗1.8 + 0.40∗1.8)
= (1,48 - 1,66)
= -0,18
NB: Lakukan perhitungan untuk alternative selanjutnya
Berikut Hasil Optimasi MOORA (max-min)
Y =
0,79 0,80 0,94 0,47 0,72
0,79 0,80 0,57 0,63 0,54
0,59 0,80 0,75 0,78 0,72
0,59 0,32 0,57 0,78 0,90
0,79 0,80 0,57 0,63 0,90
0,40 0,32 0,57 0,78 0,72
0,59 0,80 0,75 0,78 0,54
0,99 0,80 0,57 0,63 0,54
0,79 0,80 0,94 0,63 0,54
0,40 0,32 0,57 0,78 0,72
5. Menentukan rangking dari hasil perhitungan MOORA
No. Alternative Nilai Rangking
1 Philips Curly HP 8605 1,35 1
2
Nova Curly Hair Profesional HC-
6808
1,00 4
3 Rui Zhi Tools Curling Iron 0,65 6
4
Bigbos Store Profesional Curly
ZF-2002
-0,20 8
5 Wand Interchangeable 3 Parts 0,64 7
6 Sayota Curly HC 80 -0,22 10
7 Wigo W-811 Curling Iron 0,83 5
8 Sonar Tourmalin SN-1071 1,19 3
9
Panasonic H-HW17K Hair
Straightener
1,37 2
10 Lucky Profesional Curly -0,22 9
Maka Hasil Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Product Curling Iron Terbaik adalah
“Philips Curly HP 8605”
NB: Khusus Produk No urut 6 dan 10 memiliki nilai yang sama (-0,22) maka teknik merengkingkannya dilihat kepentingan kriteria
masing-masing, dalam contoh kasus ini kriteria harga dijadikan sebagai acuan rangking (produk 10 lebih murah dari pada produk 6).
14. Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom
Page 15 of 15
SPK
STMIK Budi Darma
E-Book Sistem Pendukung Keputusan
Daftar Pustaka
[1] Brauers, W. K. dan Zavadskas, E. K. 2006.
[2] Brauers, W. K. 2008. Multi-objective decision making by reference point theory
for a wellbeing economy, Operations Research International Journal 8: 89–104.
[3] Brauers, W. K. 2007. What is meant by normalization in Decision Making?
International Journal of Management and Decision Making 8(5/6): 445–460.
[4] Brauers, W. K. 2004. Optimization methods for a stakehold-er society.Boston:
Kluwer Academic Publishers.
[5] R.K. Hondro; “SPK Perekrutan Dokter Spesialis Obsestri dan Ginekologi”, Link:
https://www.researchgate.net/publication/317674036_SISTEM_PENDUKUNG_
KEPUTUSAN_PEREKRUTAN_DOKTER_SPESIALIS_OBSESTRI_DAN_GINEKOLOGI
_MENGGUNAKAN_METODE_MULTI-
OBJECTIVE_OPTIMIZATION_ON_THE_BASIS_OF_RATIO_ANALYSIS_MOORA_ME
THOD
[6] Brauers, W. K. 2002. The multiplicative representation for multiple objective
optimization with an application for arms procurement, Naval Research Logistics
49: 327–340.
[7] Brauers, W. K. 1999. An optimal economic policy for Bel-gium and its regions (in
Dutch), Documentatieblad. Depart-ment of Finance of the Belgian Government,
Brussels.
[8] Brauers “Multi-Objective Optimization” pada tahun 2004.
[9] R.K. Hondro; “Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis
(MOORA) Method” [Online]
Web: https://rivalryhondro.wordpress.com/2016/05/22/moora/
[10] Brauers, W. K.; Zavadskas, E. K.; Turskis, Z.; Vilutiene, T; 2008. Multi-objective
contractor's ranking by applying the Moora method, Journal of Business
Economics and Management 9: 245–255.
[11] Gadakh. V. S. 2011. Application of MOORA method for parametric optimization
of milling process. Vol 1, no 4, 2011. India
[12] Ozcelik, G., Aydogan, E.K., Gencer, c. 2014. A hybrid MOORA-Fuzzy algorithm for
special education and rehabilitation center selection, journal of military and
information science, 2(3), 53 – 63. German.