BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah untuk membantu orang membuat keputusan yang efektif dan informasi pada 1970-an. Sistem telah banyak digunakan dan ditingkatkan dengan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir. Salah satunya adalah Multi-Criteria Decision Support System (MCDSS). (Qing Wu, et al. 2013). Sistem pendukung keputusan diterapkan dalam mengambil keputusan berdasarkan dari data yang ada. Masalah yang dapat diselesaikan menggunakan SPK (Sistem Pendukung Keputusan) seperti, Pemilihan Produk GSM menggunakan Metode Weighted Product (Yulli Anggreini, 2013) agar dapat memilih produk provider GSM yang paling baik berdasarkan tarif providernya menggunakan Metode Weighted Product yang melalui 3 tahapan yaitu, pembobotan, pemangkatan dan perangkingan.
Menurut Moore and Chang, SPK (Sistem Pendukung Keputusan) dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.
Tahapan SPK (Sistem Pendukung Keputusan) : 1. Definisi masalah.
2. Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan.
3. Pengolahan data menjadi informasi dalam bentuk laporan grafik atau tulisan. 4. Menentukan alternatif-alternatif solusi (bisa dalam persentasi).
Tujuan dari SPK (Sistem Pendukung Keputusan) :
1. Membantu menyelesaikan masalah semi-terstruktur. 2. Mendukung manajer dalam mengambil keputusan.
3. Meningkatkan efektifitas bukan efisiensi pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) saat ini banyak diterapkan diberbagai aspek kehidupan untuk membantu menentukan keputusan dari suatu masalah. Berbagai macam sistem operasi yang digunakan atau platform yang digunakan untuk menghasilkan interface yang lebih baik dan mengikuti perkembangan teknologi. Android juga merupakan salah satu platform yang dapat digunakan sebagai sistem operasi didalam menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) karena platform Android sebagai platform yang lengkap, bebas dan terbuka.
2.2 Metode Weighted Product Model (WPM)
Weighted Product Model (WPM) adalah salah satu metode penyelesaian pada masalah MADM. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribut atau kriteria, dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. (Yuli Anggreini, 2013).
Weighted Product Model (WPM) adalah metode MCDM sederhana kedua, sangat mirip dengan Weighted Sum Model (WSM). Perbedaan yang paling penting antara Weighted Product Model (WPM) dan Weighted Sum Model (WSM) metode adalah bahwa dalam operasi matematika perkalian utama adalah digunakan sebagai pengganti menambahkan. (Remigiusz OLEJNIK, 2014).
Menurut Yoon (Kusumadewi, 2006), Metode Weighted Product Model menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus dipangkat terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Perferensi untuk alternative Ai
diberikan sebagai berikut :
dimana :
S : Preferensi alternatif dianologikan sebagai vektor S X : Nilai kriteria
W : Bobot kriteria/subkriteria i : Alternatif
j : Kriteria
n : Banyaknya kriteria
dimana
∑W
j= 1. W
j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya.Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai :
…...
(2)dimana :
V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V X : Nilai Kriteria
W : Bobot kriteria/subkriteria i : Alternatif
j : Kriteria
n : Banyaknya kriteria
* : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Contoh :
Masalah ini keputusan sederhana didasarkan pada tiga alternatif dilambangkan sebagai A1, A2, dan A3 masing-masing dijelaskan dalam empat kriteria C1, C2, C3 dan
C4. Selanjutnya, biarkan data numerik untuk masalah ini sebagai mengikuti matriks
Tabel 2.1 Contoh Matriks Keputusan Weighted Product Model (WPM) C1 C2 C3 C4 Alternatif 0,20 0,15 0,40 0,25 A1 25 20 15 30 A2 10 30 20 30 A3 30 10 30 10
Dari data di atas kita dapat dengan mudah melihat bahwa berat relatif dari kriteria pertama adalah sama dengan 0,20, bobot relatif untuk kriteria kedua adalah 0,15 dan seterusnya. Demikian pula, nilai alternatif pertama (yaitu, A1) dalam hal
kriteria pertama adalah sama dengan 25, nilai alternatif yang sama dalam hal kriteria kedua adalah sama dengan 20 dan seterusnya. Namun, sekarang batasan untuk mengekspresikan semua kriteria dalam hal unit pengukuran yang sama tidak diperlukan. Artinya, angka di bawah setiap kriteria dapat dinyatakan dalam satuan yang berbeda.
Ketika WPM diterapkan pada data sebelumnya, maka nilai berikut berasal:
Demikian pula, kita juga mendapatkan :
Oleh karena itu, alternatif terbaik adalah A1, karena unggul semua alternatif
lain. Selain itu, peringkat berikut dari ketiga alternatif adalah sebagai berikut: A1> A2>
A3 (di mana simbol ">" singkatan dari "lebih baik daripada").
Sebuah pendekatan alternatif dengan metode WPM adalah untuk pengambil keputusan untuk hanya menggunakan produk tanpa rasio sebelumnya. Artinya, untuk menggunakan varian berikut formula utama yang diberikan sebelumnya :
…...
(3)Dalam ekspresi sebelumnya P istilah (AK) menunjukkan total nilai kinerja (yaitu, bukan yang relatif) dari AK alternatif ketika semua kriteria yang dianggap
secara bersamaan di bawah model WPM. Kemudian, ketika data sebelumnya yang digunakan, persis peringkat yang sama berasal.
2.3 Metode Weighted Sum Model (WSM)
Weighted Sum Model (WSM) adalah metode yang paling dikenal dan pengambilan keputusan sederhana multi-kriteria untuk mengevaluasi sejumlah alternatif dalam hal sejumlah kriteria keputusan (Triantaphyllou, 2000).
Secara umum, misalkan masalah MCDA diberikan didefinisikan pada m alternatif dan kriteria keputusan n. Selanjutnya, mari kita asumsikan bahwa semua kriteria-kriteria manfaat yaitu, semakin tinggi nilai-nilai, semakin baik. Selanjutnya misalkan wj menunjukkan bobot relatif pentingnya kriteria Cj dan aij adalah nilai
kinerja alternatif Ai ketika dievaluasi dari segi kriteria Cj. Kemudian, total (yaitu,
ketika semua kriteria dianggap secara bersamaan) pentingnya alternatif Ai, dilambangkan sebagai AiWSM-score, didefinisikan sebagai berikut:
…...
(4)Untuk kasus maksimalisasi, alternatif terbaik adalah salah satu yang menghasilkan total nilai kinerja maksimum.
Contoh :
Sebagai contoh numerik sederhana misalkan masalah keputusan jenis ini didefinisikan pada tiga alternatif A1, A2, A3 masing-masing dijelaskan dalam empat kriteria C1, C2,
C3 dan C4. Selanjutnya, biarkan data numerik untuk masalah ini sebagai mengikuti
matriks keputusan:
Tabel 2.2 Contoh Matriks Keputusan Weighted Sum Model (WSM)
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0,20 0,15 0,40 0,25
A1 25 20 15 30
A2 10 30 20 30
Misalnya, berat relatif dari kriteria pertama adalah sama dengan 0,20, bobot relatif untuk kriteria kedua adalah 0,15 dan seterusnya. Demikian pula, nilai alternatif pertama (yaitu, A1) dalam hal kriteria pertama adalah sama dengan 25, nilai alternatif
yang sama dalam hal kriteria kedua adalah sama dengan 20 dan seterusnya.
Ketika formula sebelumnya diterapkan pada data tersebut numerik nilai WSM untuk tiga alternatif:
Demikian pula, satu mendapatkan:
Dengan demikian, alternatif terbaik (dalam kasus maksimisasi) adalah A2
alternatif (karena memiliki skor WSM maksimum yang sama dengan 22,00). Selanjutnya, hasil numerik menyiratkan peringkat berikut tiga alternatif berikut: A2 =
A3> A1 (di mana simbol ">" singkatan dari "lebih baik daripada").
2.4 Penelitian Terdahulu
Pada bagian ini akan dijelaskan beberapa penelitian terdahulu. Pada penelitian Sri Lestari (2013) menggunakan metode Weighted Product Model (WPM) untuk seleksi calon karyawan. Pada penelitian tersebut hanya menggunakan satu metode saja dalam menyeleksi calon karyawan. Namun, dalam penelitian ini penulis akan menggabungkan dua metode untuk menentukan produk yang akan dipasarkan, metode tersebut adalah Weighted Product Model (WPM) dengan Weighted Sum Model (WSM). Karena kedua metode tersebut berkaitan dan mempunyai hubungan yang cukup erat dalam mencari hasil produk yang akan dipasarkan secara maksimal dan akurat.
Beberapa masalah yang dapat diselesaikan menggunakan Weighted Product Model (WPM) seperti, pada penelitian untuk perangkingan proposal UMKM menggunakan metode Weighted Product Model (WPM) yang disusun oleh Hartatik,
2010. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) perangkingan UMKM. SPK perangkingan UMKM untuk pelatihan pengelolaan keuangan dan peminjaman modal pada UMKM telur asin dibuat dengan metode Weighted Product Model (WPM). Kriteria-kriteria penilaian yang digunakan disesuaikan dengan ketentuan yang sudah ditetapkan oleh Disperindag kota Cirebon dan bersifat kuantitatif. Kriteria yang digunakan dalam penilaian ada 5 yaitu kriteria produksi, kriteria pemasaran, kriteria manajemen dan sumber daya manusia, kriteria finansial dan kriteria kelayakan investasi. Nilai rangking yang dihasilkan menjadi rekomendasi Disperindag Kota Cirebon untuk menentukan peserta pelatihan.
Pada penelitian Pemfilteran dan Perankingan Informasi menggunakan Pendekatan Multi Criteria Decision Making untuk Sistem Rekomendasi Objek Wisata yang disusun oleh Karina Auliasari (2012), menggunakan metode Weighted Product Model (WPM) dan Weighted Sum Model (WSM) yang diterapkan dalam mengembangkan sistem rekomendasi objek wisata untuk menangani berbagai alternatif dan aspek-aspek yang terkait dalam penilaian objek wisata. Dari hasil analisa algoritma metode Weighted Product Model (WPM) dan Weighted Sum Model (WSM) didapatkan karakteristik kedua algoritma tersebut dalam menghasilkan rekomendasi objek wisata.
Pada penelitian Vertical Handover decision schemes using SAW and WPM for Network selection in Heterogeneous Wireless Networks oleh K.Savitha dan Dr.C.Chandrasekar (2011). Vertical handover decision schemes dibandingkan, Simple Additive Weighting method (SAW) dan Weighted Product Model (WPM) digunakan untuk memilih jaringan terbaik dari yang tersedia jaringan pengunjung (VTs) untuk koneksi terus menerus oleh terminal mobile.
