Penerapan Metode Sistem Pendukung Keputusan SAW

Metode sistem pendukung keputusan SAW (Simple additive Weighting) merupakan salah satu metode Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan konsep penjumlahan terbobot. Pada tulisan kali ini saya akan memberikan contoh bagaimana cara Penerapan Metode Sistem Pendukung Keputusan SAW dengan PHP. Sebelumnya saya akan menjelaskan proses dari metode Simple additive weighting :

1. Siapkan terlebih dahulu data yang disimpan dalam Matrik Data.
2. Lakukan Normalisasi Matrik Data dengan formula :

Normalisasi Matrik SAW

3. Lakukan perangkingan dengan Formula

1	Vi = (rij * wi) + (rij * wi) + .. (rxx * wx)

Sebagai bahan Penerapan Metode SAW, berikut contoh kasus yang akan kita coba lakukan perhitungan dengan PHP.

Suatu Institusi Perguruan tinggi akan memilih seorang karyawan untuk dipromosikan sebagai kepala unit Sistem Informasi.

Ada empat kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian yaitu :

1.      C1  = Tes Pengetahuan (Wawasan) Sistem Informasi.

2.      C2 = Praktik Insatalasi Jaringan

3.      C3 = Tes Kepripadian

4.      C4 = Tes Pengetahuan Agama.

Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 35%; C2 = 25%; C3 = 25%; dan C4 = 15%.

Ada enam orang karyawan yang menjadi kandidat (alternatif) untuk dipromosikan sebagai kepala unit, yaitu:

1.      A1 = Indra

2.      A2 = Roni,

3.      A3 = Putri,

4.      A4 = Dani,

5.      A5 = Ratna, dan

6.      A6 = Mira.

Data diatas sekarang kita rubah ke dalam database, buat database kira2 seperti ini :

tbcalon :

Tabel Calon Sistem Pendukung Keputusan

Selanjutnya kita buat tabel untuk menyimpan matrik, misal tbmatrik :

Tabel Matrik Sistem Pendukung Keputusan

Setelah keduanya dibuat, silahkan isi data sehingga terbentuk data seperti ini :
tbcalon :

Data Calon SPK

dan data Matrik :

Data Matrik Calon SPK

Langkah-langkah perhitungan sistem pendukung keputusan dengan php :

Lakukan Langkah ke 2, yakni normalisasi :

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

//Lakukan Normalisasi dengan rumus pada langkah 2     //Cari Max atau min dari tiap kolom Matrik     $crMax = mysql_query("SELECT max(Kriteria1) as maxK1,                         max(Kriteria2) as maxK2,                         max(Kriteria3) as maxK3,                         max(Kriteria4) as maxK4             FROM tbmatrik");     $max = mysql_fetch_array($crMax);     //Hitung Normalisasi tiap Elemen     $sql2 = mysql_query("SELECT * FROM tbmatrik");     //Buat tabel untuk menampilkan hasil     echo "<H3>Matrik Normalisasi</H3>     <table width=500 style='border:1px; #ddd; solid; border-collapse:collapse' border=1>         <tr>             <td>No</td><td>Nama</td><td>C1</td><td>C2</td><td>C3</td><td>C4</td>         </tr>         ";     $no = 1;     while ($dt2 = mysql_fetch_array($sql2)) {         echo "<tr>             <td>$no</td><td>".getNama($dt2['idCalon'])."</td><td>".round($dt2['Kriteria1']/$max['maxK1'],2)."</td><td>".round($dt2['Kriteria2']/$max['maxK2'],2)."</td><td>".round($dt2['Kriteria3']/$max['maxK3'],2)."</td><td>".round($dt2['Kriteria4']/$max['maxK4'],2)."</td>         </tr>";     $no++;     }     echo "</table>";

Selanjutnya lakukan Perangkingan :

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

//Proses perangkingan dengan rumus langkah 3     $sql3 = mysql_query("SELECT * FROM tbmatrik");     //Buat tabel untuk menampilkan hasil     echo "<H3>Perangkingan</H3>     <table width=500 style='border:1px; #ddd; solid; border-collapse:collapse' border=1>         <tr>             <td>No</td><td>Nama</td><td>Rangking</td>         </tr>         ";     $no = 1;     //Kita gunakan rumus (Normalisasi x bobot)     while ($dt3 = mysql_fetch_array($sql3)) {         echo "<tr>             <td>$no</td><td>".getNama($dt3['idCalon'])."</td>             <td>"             .round((($dt3['Kriteria1']/$max['maxK1'])*$bobot[0])+             (($dt3['Kriteria2']/$max['maxK2'])*$bobot[1])+             (($dt3['Kriteria3']/$max['maxK3'])*$bobot[2])+             (($dt3['Kriteria4']/$max['maxK4'])*$bobot[3]),2)."</td>         </tr>";     $no++;     }     echo "</table>";

Selesai, berikut adalah perhitungan sistem pendukung keputusan dengan PHP :

Hasil Sistem Pendukung Keputusan

Source code, download Source Code Sistem Pendukung Keputusan SAW.

Incoming search terms:

• sistem pendukung keputusan dengan metode saw
• pengertian metode saw
• contoh kasus sistem penunjang keputusan dengan metode S A W
• spk metode saw java source
• tutorial perhitungan normalisasi metode saw

Posts related to Penerapan Metode Sistem Pendukung Keputusan SAW

• Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product

Selamat pagi kawan, kali ini saya akan berbagi bagaimana penerapan atau source code Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product (Source code SPK WP). Sebelum membaca ...

• Sistem Pendukung Keputusan beasiswa dengan metode Simple Additive Weighted

Alhamdulillah, akhirnya Sistem Pendukung Keputusan beasiswa dengan metode Simple Additive Weighted yang telah di buat oleh Puji Astuti telah diseminarkan, sistem ini menjelaskan bagaimana cara membuat ...

• Penerapan Metode Naive Bayes untuk Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan memiliki banyak metode yang dapat kita terapkan untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan, berbeda dengan sistem pendukung keputusan yang telah saya jelaskan sebelumnya. ...

• Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Topsis

Alhamdulillah, akhir bulan juli mendapat order dari salah satu mahasiswa PTS di surakarta untuk membantu mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Topis. Sebelumnya ...