Articles

Perhitungan Metode Weighting Product (WP)

Metode Weighting Product (WP) merupakan salah satu metode penyelesaian yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM). Metode Weighting Product mirip dengan Metode Weighting Sum (WS), hanya saja metode Weighting Product  terdapat perkalian dalam perhitungan matematikanya. Metode Weighting Product  juga disebut analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran. Menurut Yoon Metode Weighting Product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternatif  diberikan sebagai berikut :
 

Langkah – langkah menggunakan metode Weighting Product :
1. Memberikan nilai pada seluruh atribut dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atribut manfaat (benefit) dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada atribut biaya (cost).
2. Memberikan nilai pada setiap alternative sesuai dengan kriteria yang ada.
3. Mencari nilai vector S dengan melakukan mengkalikan nilai atribut yang sudah dipangkatkan dengan bobot kemudian menjulahkan setiap nilainya.
4. Mencari nilai V dengan membagi nilai S kriteria dengan hasil jumlah S seluruh kriteria
5. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.
 
Contoh Studi Kasus :
Berikut ini adalah perusahaan yang akan memilih karyawan terbaik menggunakan metode Weighting Product dengan kriteria dan alternative sebagai berikut:
Kriteria
C1 : Hasil kinerja
C2 : Kemampuan menyelesaikan masalah
C3 : Kepemimpinan
C4 : Disiplin kerja
Alternative
A1 : Anto Subagyo
A2 : Arif Suherman
A3 : Widi Astuti
A4 : Yahya Panoto 
 
Penyelesaian dengan metode WP
1. Memberikan nilai pada seluruh atribut dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atribut manfaat (benefit) dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada atribut biaya (cost).
Karena dari semua kriteria benefit maka semua nilai positif.


 Pemberian bobo bersifat subyektifitas maupun bersuber pada data. Pemberian bobot ini menggunakan prosentase.
 
2. Memberikan nilai pada setiap alternative sesuai dengan kriteria yang ada.
 
Pada proses pemberian nilai crisp ini menggunakan skala 1-10.
 

3. Mencari nilai vector S dengan melakukan mengkalikan nilai atribut yang sudah dipangkatkan dengan bobot kemudian menjulahkan setiap nilainya.

Untuk menghitung nilai vektor S menggunakan tabel nilai alternative (langkah 2) dan tabel bobot (langkah 1) yaitu jumlah dari nilai alternative pangka nilai bobot

Berikut hasil nilai vektor S

4. Mencari nilai V dengan membagi nilai S kriteria dengan hasil jumlah S seluruh kriteria.

Berikut hasil nilai vektor

5. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.

 

Dari hasil perhitungan menggunakan algoritma Weighting Product diperoleh karyawan terbaik adalah V4 = Yahya Panoto karena memiliki nilai tertinggi

Soal Latihan

Seseorang ingin membeli sebuah gadget dengan kriteria sbb :Harga, Kualitas, Fitur,Populer, Purna Jual dan keawetan dan terdapat 4 alternatif pilihan yaitu: Galaxy, Iphone, BB dan Lumia. Adapaun penentuan bobot nilai adalah sebagai berikut Harga (0,20), Kualitas (0,25), Fitur,Populer (0,125), Purna Jual (0,125) dan keawetan (0,10).

Download Excel Weighting Product

Terima kasih,

Salam Hangat

 

Karno


Related Articles


4 Komentar :


klg bandung

21 November 2017 - 07:20 WIB

terimakasih atas infonya semoga bermanfaat
Ahmad

02 November 2017 - 09:44 WIB

Tes
pembuatan kaos bandung

02 November 2017 - 13:42 WIB

saya berterimakasih karena website ini selalu memberikan hal menarik kepada para pembaca

buat kaos bandung

01 November 2017 - 13:18 WIB

informasi ini sangat bagus sekali untuk di baca


Post Comments