Weighted Product (WP) - Skripsi Teknik Informatika

Tentang Weighted Product (WP) 

Metode WP merupakan salah satu metode penyelesaian yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM.  Metode WP mirip dengan Metode Weighted Sum (WS), hanya saja metode WP terdapat  perkalian dalam perhitungan matematikanya. Metode WP juga disebut sebagai analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran suatu objek data. Tidak melakukan proses normalisasi data.

Definisi :
Metode Weighted Product (WP) adalah himpunan berhingga dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam beberapa hal kriteria keputusan.


Langkah – langkah menggunakan metode WP :

1. Menentukan tingkat prioritas bobot setiap kriteria (W_Initj) kemudian dilakukan                                   perbaikan bobot (Wj) menggunakan rumus berikut.

Keterangan :

n menyatakan banyak kriteria

Baca juga Jasa Bimbingan Skripsi Teknik Informatika

2. Membuat tabel bobot kriteria yang akan dipilih.

Misal :

C1 = Harga
C2 = Diskon, etc

m mewakili banyak Item.

Menghitung vektor Si, dimana setiap data (Xij) akan dikalikan tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan dengan bobot dari kriterianya. dimana, k=1 untuk atribut keuntungan, k=-1 untuk atribut biaya.

Metode Weighted Product (WP) :

Langkah 1 : Menentukan tingkat prioritas bobot setiap kriteria dan diasumsikan user akan membeli smartphone dengan operating system Android  dari Samsung atau Windows Phone dari Nokia yang mempunyai tingkat prioritas bobot yaitu; Harga = 25, Web Akses = 20, Prosesor = 15, Bobot = 10, Ukuran Layar  = 5, RAM = 10, Resolusi Kamera = 15, Memori = 25. Sehingga didapatkan Wj sebagai berikut :

Langkah 2 : Membuat tabel bobot kriteria produk smartphone yang akan dipilih.

Keterangan :

Langkah 3 : Menghitung vektor Si, dimana data yang ada akan dikalikan tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan dengan bobot dari masing-masing kriteria.

Langkah 4 : Menghitung vektor Vi dengan cara membagi hasil masing-masing vektor Si dengan jumlah seluruh Si.

Langkah 5 : Setelah menghitung nilai Vi untuk tiap-tiap smartphone, maka sistem akan memilih nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik dalam mengambil keputusan. Sehingga rekomendasi smartphone yang didapat adalah Samsung 5, Samsung 4, Nokia 2,  Samsung 3, dan Nokia 1 sesuai dengan urutan tertinggi nilai Vi.



kata kunci: metode weighted product, sistem pendukung keputusan weighted product, algoritma weighted product skripsi teknik informatika, contoh skripsi teknik informatika , skripsi, contoh skripsi , ilmu skripsi