Konsep Dasar TOPSIS

Abstrak.

Permasalahan pengambilan keputusan merupakan proses pencarian opsi terbaik dari seluruh alternative fisibel. Multiple criteria decision making merupakan bagian dari problem pengambilan keputusan yang relatif kompleks, yang mengikutsertakan beberapa orang pengambil keputusan, dengan sejumlah berhingga kriteria yang beragam yang harus dipertimbangkan, dan masing-masing kriteria itu memiliki nilai bobot tertentu, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi optimal atas suatu permasalahan. Salah satu metode yang digunakan untuk menangani permasalahan ini, adalah Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Konsep fundamental dari metode ini adalah penentukan jarak Euclide terpendek dari solusi ideal positif dan jarak Euclide terjauh dari solusi ideal negatif. Di akhir makalah akan dilakukan studi kasus, yang dapat memperjelas penggunaan metode TOPSIS pada permasalahan multiple criteria decision making.

Kata kunci : pengambilan keputusan, multiple criteria decision making, TOPSIS, solusi ideal positif, solusi ideal negatif

Looking at mesran.blogspot.com

Haii haiii haii
Bingung dengan banyaknya web dan blog yang melulu isi artikelnya sama? Nyari yang berbeda? Let's looking at mesran.blogspot.com.
Sebuah website yang membahas tentang banyak pemrograman seperti visual basic 6 ,Visual Basic Net , Visual C Sharp, Pascal, C/C++, PHP. Di mesran.blogspot.com juga ada Silabus Perkuliahan, Modul Mata Kuliah, tugas kuliah khusus untuk Mahasiswa/i STMIK Budidarma Medan, Daftar Judul Tugas Akhir dan Skripsi, Jurnal Pelita Informatika Budidarma. 
Selain itu disini  kita  juga bisa membaca berita-berita yang terjadi di sekitar kita. Cukup lengkap kan? So, Let's looking at mesran.blogspot.com. dan temukan banyak pelajaran disini. Selamat Belajar. :)

Jawaban Quiz Online Sistem Pendukung Keputusan

Penyelesaian :

1.Sangat Buruk

2. Buruk

3. Cukup

4. Tinggi

5. Sangat Tinggi

1.      Tabel Rating kecocokan dari alternatif kriteria, yaitu :

Alternatif	Kriteria
	C1	C2	C3	C4
A1	3	3	3	2
A2	3	3	2	2
A3	2	4	1	1
A4	1	4	2	1
A5	1	3	4	2
A6	2	2	4	2
A7	4	2	3	2

W=[4,4,5,3]

Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968).

Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.  Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatifoptimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.

Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.

1.2  Langkah Penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW)

  Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :

1.  Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.

2.  Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

3.  Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

Pengenalan Sistem Pendudkung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (Inggris: decision support systemsdisingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. DSS dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolahdata menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur .

Menurut Moore dan Chang, Sistem pendukung keputusan (SPK) dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisisad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa. Sedangkan menurut Keen dan Scoot Morton Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi struktur .Dengan pengertian diatas dapat dijelaskan bahwa Sistem pendukung keputusan (SPK) bukan merupakan alat pengambilan keputusan,melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil

Tahapan Dalam Pengambilan Keputusan

1.     Tahap Pemahaman

2.     Tahap Perancangan 

3.     Tahap Pemilihan

4.     Tahap Penerapan

Pemrograman Linear (Sistem Pendukung Keputusan)

Contoh Kasus Linear Programming (Sistem Pendukung Keputusan)

Perusahaaan barang tembikar colonial memproduksi 2 produk setiap hari, yaitu cangkir dan mangkok. Perusahaan itu mempunyai2 sumber daya terbatas jumlahnya untuk memproduksi  produk-produk tersebut yaitu tanah liat (120 kg/hari), tenaga kerja (40 jam/hari). Dengan keterbatasan sumber daya perusahaan ingin mengetahui berapa banyak mangkok dan cangkir yang akan diproduksi tiap hari dalam proses memaksimumkan laba. Kedua produk mempunyai kebutuhan sumber daya produksi serta laba per jam seperti yang ditunjukkan table.

Penyelesaian :

Produk	Tenaga Kerja (jam/unit)	Tanah Liat (kg/unit)	Laba (Rp/unit)
Mangkok	1	3	4000
Cangkir	2	2	5000
Jumlah	40	120