2.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering ju ga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif
pada semua kriteria (Fishburn,
1967) (MacCrimmon, 1968).
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala
yang dapat diperbandin gkan dengan semua rating alternatif yang ad a. 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 alternatif optimal
dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Metode SAW ini men gh aruskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap
kriteria. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil
perkalian antara rating
(yan g dapat dibandingkan lintas kriteria) dan bobot tiap
kriteria. Rating tiap kriteria haruslah beb as dimensi dalam arti telah melewati proses
normalisasi matriks sebelumnya.
Langkah-langkah Pen yelesaian 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
kriteria (kriteria keuntungan ataupun kriteria biaya) sehingga diperoleh
matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses p erankingan yaitu penjumlahan dari
perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh
nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
 |