Weighted Product (WP)
Metode Weighted 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 Ai diberikan sebagai berikut:
Dengan i=1,2,...,m; dimana wj = 1.
wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Contoh:
Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gudang yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya.
Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu:
- A1 = Ngemplak,
- A2 = Kalasan,
- A3 = Kota Gedhe.
- C1 = jarak dengan pasar terdekat (km),
- C2 = kepadatan penduduk di sekitar lokasi (orang/km2);
- C3 = jarak dari pabrik (km);
- C4 = jarak dengan gudang yang sudah ada (km);
- C5 = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m2).
Tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu:
- 1 = Sangat rendah,
- 2 = Rendah,
- 3 = Cukup,
- 4 = Tinggi,
- 5 = Sangat Tinggi.
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
Nilai setiap alternatif di setiap kriteria:
Kategori setiap kriteria:
- Kriteria C2 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C4 (jarak dengan gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan;
- Kriteria C1 (jarak dengan pasar terdekat), C3 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi) adalah kriteria biaya.
Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu seperti sehingga w = 1, diperoleh w1 = 0,28; w2 = 0,17; w3 = 0,22; w4 = 0,22; dan w5 = 0,11.
Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung sebagai berikut:
Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Dengan kata lain, Kalasan akan terpilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang baru.
Comments