Contoh Perhitungan SPK Metode SAW

Perhitungan SAW

Contoh perhitungan sistem pendukung keputusan pemberian beasiswa dengan menggunakan metode Simple  Additive Weghting SAW. Metode SAW digunakan untuk membandingkan setiap  alternatif terhadap kriteria tertentu.

Data yang dibutuhkan untuk Metode SAW

Sebelum melakukan proses perhitungan, kita perlu menyiapkan data-data sebagai berikut:

1. Data Kriteria

Data Kriteria yang berisi kode, nama, atribut, bobot. Bobot kriteria menentukan seberapa penting kriteria tersebut. Atribut kriteria terdiri dari benefit atau cost, dimana benefit artinya semakin besar nilainya semakin bagus, sedangkan cost semakin kecil nilainya semakin bagus.

Berikut adalah contoh data kriteria spk metode saw pemberian beasiswa

Kode KriteriaNama KriteriaAtributBobot
C1Penghasilan Orang Tuacost25
C2Semesterbenefit20
C3Tanggungan Orang Tuabenefit15
C4Saudara Kandungbenefit10
C5Nilaibenefit30

Dari 5 kriteria tersebut hanya penghasilan orang tua yang menjadi atribut cost, karena semakin besar penghasilan orang tua, maka semakin kecil kesempatan terpilih.

2. Data Crips

Data Crips (nilai kriteria) yang berisi kode kriteira, keterangan, bobot. Crips bersifat optional yaitu sebagai pembatas dari nilai setiap kriteria. Misal jika kriterianya adalah penghasilan, maka cripsnya adalah:

  • <= Rp 1.000.000 (bobot : 1)
  • > Rp 1.000.000 dan <= Rp 2.000.000 (bobot: 2)
  • > Rp 2.000.000 dan <= Rp 5.000.000 (bobot: 3), dan seterusnya.

Setiap crips memiliki bobot masing-masing seperti di dalam kurung di atas. Jika anda tidak menggunakan crips, maka nilai gajinya langsung yang akan diproses dalam perhitungan SAW. Sedangkan jika anda menggunakan crips, maka bobotnya itu yang akan digunakan untuk perhitungan SAW. Tentunya keduanya bisa digunakan, tergantung kebutuhan dan keinginan anda.

Perhatikan dalam pemberian bobot untuk setiap crips. Pemberian bobot juga berpengaruh terhadap atribut dari kriteria. Jangan sampe terbalik dalam pemberian bobot terutama yang ber atribut “cost”. Misal dalam pemberian kredit, kriteria penghasilan merupakan ” benefit”  ( semakin besar semakin bagus)  pada pemberian bobot crips tersebut sudah sesuai.

Misal dalam kasus SPK pemberian beasiswa, tentunya kriteria penghasilan akan menjadi “cost“ (semakin kecil semakin bagus), dan pemberian bobot crips juga diatas  sudah sesuai. Jangan anda memberikan nilai bobot seperti berikut:

  • <= Rp 1.000.000 (bobot : 3)
  • > Rp 1.000.000 dan <= Rp 2.000.000 (bobot: 1)
  • > Rp 2.000.000 dan <= Rp 5.000.000 (bobot: 1), dan seterusnya

Dari bobot diatas kalau sesuai pemikiran memang benar yaitu semakin kecil semakin bagus. Tetapi karena di kriteria anda sudah membuat atribut penghasilan menjadi cost, maka di pemberian nilai crips tidak usah dibalik lagi.

Sehingga kesimpulannya jika anda menganggap suatu atribut itu cost, anda boleh mengisikannya atribut cost di kriteria, atau membalik bobotnya di data crips (tidak keduanya).

Kode KriteriaNama KriteriaCripsNilai
C1Penghasilan Orang Tua<= Rp 1.000.00020
C1Penghasilan Orang Tua<= Rp 1.500.00040
C1Penghasilan Orang Tua<= Rp 3.000.00060
C1Penghasilan Orang Tua<= Rp 4.500.00080
C1Penghasilan Orang Tua> Rp 4.500.000100
C2SemesterSemester 420
C2SemesterSemester 540
C2SemesterSemester 660
C2SemesterSemester 780
C2SemesterSemester 8100
C3Tanggungan Orang Tua1 Orang20
C3Tanggungan Orang Tua2 Orang40
C3Tanggungan Orang Tua3 Orang60
C3Tanggungan Orang Tua4 Orang80
C3Tanggungan Orang Tua> 4 Orang100
C4Saudara Kandung1 Orang20
C4Saudara Kandung2 Orang40
C4Saudara Kandung3 Orang60
C4Saudara Kandung4 Orang80
C4Saudara Kandung> 4 Orang100
C5Nilai< 2,7520
C5Nilai< 340
C5Nilai< 3,2560
C5Nilai< 3,580
C5Nilai>= 3,5100

3. Data Alternatif

Data Alternatif merupakan alternatif yang akan dihitung nilainya dan dipilih sebagai alternatif terbaik. Data alternatif biasanya berisi kode dan nama. Hal lainnya bisa menyesuaikan dengan studi kasus. Misal kalau studi kasusnya adalah pemberian kredit, maka data alternatif adalah data calon yang mengajukan kredit.

Kode AlternatifNama AlternatifKeterangan
A1Davolio 
A2Fuller 
A3Leverling 
A4Peacock 

4. Data Nilai Alternatif

Nilai Alternatif mencatat nilai setiap alternatif berdasarkan semua data kriteria. Berikut contoh nilai alternatif dari calon penerima beasiswa:

 C1C2C3C4C5
A1<= Rp 4.500.000Semester 41 Orang1 Orang< 2,75
A2<= Rp 1.500.000Semester 52 Orang2 Orang< 3
A3<= Rp 3.000.000Semester 63 Orang3 Orang>= 3,5
A4<= Rp 4.500.000Semester 74 Orang4 Orang< 3,5
A5<= Rp 1.500.000Semester 42 Orang3 Orang>= 3,5

Perhitungan SAW

Setelah menyiapkan data, sekarang waktunya melakukan perhitungan SAW yang kita bagi menjadi 3 langkah yaitu:

1. Tahap Analisa

Pada tahap ini anda mengubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada data crips, sehingga diperoleh data seperti tabel berikut:

 C1C2C3C4C5
A18020202020
A24040404040
A360606060100
A48080808080
A540204060100

2. Tahap Normalisasi

Untuk melakukan normalisasi tabel pada tahap analisa, kita perlu memahami rumus berikut:

Normalisasi SAW

Penjelasan:

  • benefit, setiap elemen matriks dibagi dengan max dari baris matriks
  • cost, min dari kolom matriks dibagi dengan setiap elemen matriks.

Misal untuk kriteria C1, karena cost, maka kita cari min (80, 40, 60, 80, 40) = 40. Sehingga untuk:
A1 = 40 / 80 = 0.5
A2 = 40 / 40 = 1
A3 = 40 / 60 = 0.667
A4 = 40 / 80 = 0.5
A5 = 40 / 80 = 1

Misal untuk kriteria C2, karena benefit, maka kita cari max (20, 40, 60, 80, 20) = 80. Sehingga untuk:
A1 = 20/ 80 = 0.25
A2 = 40 / 80 = 0.5
A3 = 60/ 80 = 0.75
A4 = 80/ 80 = 1
A5 = 20 / 80 = 0.25

Begitu juga untuk kriteria C3, C4 dan C5 sehingga hasilnya adalah:

 C1C2C3C4C5
A10.50.250.250.250.2
A210.50.50.50.4
A30.6670.750.750.751
A40.51110.8
A510.250.50.751

3. Tahap Perangkingan

Pada tahap perangkingan, kita mengalikan bobot kriteria dengan setiap baris matriks nilai normalisasi. Contoh untuk alternatif A1

A1 = (0.5 * 25) + (0.25 * 20) + (0.25 * 15) + (0.25 * 10) + (0.2 * 30) = 29,75

dimana 0.5, 0.25, 0.25, 0.25, 0.2 ada hasil normalisasi dari alternatif A1, dan 25, 20, 15, 10, 30 adalah bobot dari masing masing kriteria.

Sehingga jika dilakukan hal yang sama untuk alternatif yang lain hasilnya akan seperti berikut:

 C1C2C3C4C5TotalRank
Bobot2520151030
A10.50.250.250.250.229.755
A210.50.50.50.459.54
A30.6670.750.750.75180.41672
A40.51110.881.51
A510.250.50.751753

Dari hasil perangkingan dapat dilihat alternatif A3 mendapat nilai terbesar yaitu 80.417sehingga menjadi rank 1 (alternatif terbaik).

Implementasi SAW dengan PHP

88 Comments on “Contoh Perhitungan SPK Metode SAW”

  • zainul

    says:

    gan mohon beri file pengerjaan dengan excel masih agak bingung klo g pake excel tolong sekalian kirim ke email zainul.corp12@gmail.com

    • admin

      says:

      Excel sudah saya kirim ke email, trims.

  • Wah akhirnya kelar belajar SAW nya, yang GAP ada nggak mas ?

    • admin

      says:

      Untuk GAP masih belum tersedia. Segera mungkin akan kami posting untuk GAP. Trims

  • beni

    says:

    kalo pengaplikasiannya ke exel macro gimana ya bang?

    • admin

      says:

      Kalau makro belum tersedia, mungkin postingan berikutnya saya usahakan. Kalau hanya sekedar mencari hasil, tidak usah pake macro, hanya rumus excel biasa.

  • jhonson

    says:

    bro, boleh di share file excelnya? jika boleh tolong dikirim ke email ini bro jhonsongeorgee@gmail.com
    terimakasih sebelumnya

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

  • Azizi

    says:

    Pak saya boleh minta excel nya juga engga untuk di pelajari untuk bahan tugas akhir …
    muh.a.azizi.rachman@gmail.com
    Sebelum nya terimaksih pak admin

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

  • Andi Nugraha

    says:

    Pak admin boleh minta file pengerjaan dengan excel, saya masih agak bingung klo pake excel. Kirim ke email andinugraha442@gmail.com

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

  • BepoooFX

    says:

    gan boleh di share ke email ane gak excel nya?kalau boleh send ke email ane ya gan bepo191096@gmail.com

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

    • Nurdalia

      says:

      Bg mau nanya, kalau misalkan di dalam soal nilai bobotnya tidak diketahui bagaimana cara pengerjaannya bg?

      • admin

        says:

        Bobot harus ada.

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

  • Rinaldi Tunnisia Prabowo

    says:

    Terimakasih gan sangat membantu,
    Ada contoh programnya juga ga gan ?
    Klo ada ane minta source code nya ya gan
    Dikirim ke rinaldi.tunnisia@gmail.com

    • admin

      says:

      Perhitungan dalam excel sudah saya kirim. Trims. . .

  • Mecan

    says:

    assalamualaikum, mau tanya referensi nya dari mana ya?

    • admin

      says:

      walaikum salam, referensi dari berbagai jurnal di internet.

  • mirza

    says:

    assalamualaikum pak
    bisa saya minta perhitungan dengan menggunakan excel nya pak
    emailkan saja mmirzaf69@gmail.com
    terimakasih

  • Eko

    says:

    kalai boleh saya sedikit koreksi, karena sama2 belajar.
    untuk proses prhitungan akhirnya. itu kan mengalikan masing2 bobot dengan nilai hasil normalisasi,
    lah bobot yang ada itukn menunjukan nilai persen (%), harusnya ktika mengalikan nilai persen harus dibikin desimal dlu.
    ex untuk
    A1= (0,5*0,25)+(0,25*0,20)+(0,25*0,15)+(0,25*0,10)+(0,2*0,30) = 0,2975
    atau boleh kaya gni
    A1 =(0,5*25)+(0,25*20)+(0,25*15)+(0,25*10)+(0,2*30) = 29,75/100 = 0,2975

    • admin

      says:

      Terimakasih atas koreksinya.

  • hafez

    says:

    gan itu angka bobot di data kriteria dapatnya darimana ya ?
    saya masih bingung

    • admin

      says:

      Itu memang isi sendiri, bobot itu menandakan seberapa penting kriteria itu, semakin besar semakin penting. Biasanya total bobot kriteria 1 atau 100 kalau pake persen.

      • hafez

        says:

        oke gan, mulai paham saya
        thanks penjelasannya 😀

      • Arma

        says:

        untuk total bobotnya ketika dijumlahkan harus 100 kah?

        • admin

          says:

          Untuk total bobot bebas, tergantung skala penilaian yang diinginkan. Jika ingin total hasil terbesar bernilai 100, maka total bobot harus 100.

          • ras

            says:

            apa total tersebut ada ketentuannya ka? atau bersifat bebas berapa aja

          • admin

            says:

            Betul bebas, tergantung si pengambil keputusan saja, kalau mau skalanya 100, totalnya harus 100. Ada kadang menggunakan skala 1 jadi total semua bobot kriteria 1.

  • vanessa

    says:

    MAAF tapi bukan nya yg lebih tinggi itu A4 yah?

    • admin

      says:

      Betul, memang A4 yang paling tinggi dan ranking 1.

  • ari

    says:

    itu hasilnya A4 atau A3 gan yang bener? di tablenya yang besar A4 tapi agan bilang A3 yang jadi ranking 1

  • Muhammad Ilham

    says:

    boleh minta file excelnya bro? soalnya aku ada big project nih gan tolong lah dikirim buat belajar
    ilhamoprekers@gmail.com

  • Ary Setiawan

    says:

    pak admin, boleh minta file excel nya
    arysetiawan1998@gmail.com
    trims

    utk GAP ada ga pak admin ? trims

  • faris

    says:

    boleh minta file excelnya gan?
    buat tugas akhir

  • Lyberty

    says:

    Halo gan apakah perhitungan dengan Excelnya bisa di kirim ke Email saya
    lybertylancelot@gmail.com
    Terimakasih Gan

  • Gan, mau tanya biasanya perhitungan SAW ini ditaruh pada format php atau pada file js ya. Maaf kalau nanya soalnya ane baru belajar SAW, jadi maklum hehe

    • admin

      says:

      Ditaruh dalam format php saja.

      • baik gan, untuk file excelnya kok tidak bisa di download ya gan?

  • Novita Sary

    says:

    Bang boleh liat file excelnya gak? saya ingin membuat perbandingan dengan yg saya buat bang. Mohon bantuannya bang.
    email saya : novitasary133@gmail.com

  • muchlis

    says:

    Pak saya boleh minta excel nya juga engga untuk di pelajari untuk bahan tugas akhir
    ke muchlisjr34@gmail.com
    Sebelum nya terimakasih pak admin

    • admin

      says:

      Sudah saya email.

  • emir hezbulla

    says:

    Terimakasih banyak untuk pembahasannya, sangat jelas dan mudah dipahami. Semoga sehat selalu.

    • admin

      says:

      Sudah saya kirim.

  • ulli

    says:

    boleh minta excelnya

    • admin

      says:

      Sudah saya email.

  • arifudin

    says:

    bang saya boleh minta ijin file excel SAWnya bang ..??
    email arifudinmyf@gmail.com
    terimakasih banyak bang sebelumnya

  • indra

    says:

    pertama thank u gan, udah ngasih materi yang baik ini, udah ngasih file excelnya juga. mau tanya nih gan, bisa ndak kita pakai metode SAW tapi yang dihitung cuman Benefitnya sajah,, karena tidak ada cost dalam kriteria yang dimasukan,. thank u gan

    • admin

      says:

      Tidak masalah, itu sesuai dengan kriteria dan studi kasus yang diambil.

Leave a Comment

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.

To top