SPK Java Netbeans 8.1 Metode MADM SAW

Sebelumnya terima kasih banyak buat kalian yang sudah mau mampir di blog aku. Aku mau cerita sedikit mengenai MDAM SAW, tentunya buat anak Elektro tidaklah asing lagi nama tersebut khususnya anak TI.

Dan buat kalian yang alergi mendengar tentang kecerdasan buatan, akupun bahkan alergi duluan sebelum kalian baca blog aku, tapi yahh.. gimana lagi yang namanya tugas kuliah kalau gak ngerjain yah tanggung sendiri nilainya haha ^_^

Sebelumnya aku mau ngasih sedikit tips buat kalian yang kesusahan memilih metode dalam kecerdasan buatan, pertama kalian harus bedah semua metode-metodenya baik itu Electre, Fuzzy, LVQ, Topsis dll. Dalam artian bedah ini kalian harus paham betul cara pengerjaannya bagaimana. Jika disaat kalian membedah metode tersebut menganggap sulit bahkan terlalu sulit langsung saja ganti dengan metode yang lain karna itu akan membuang waktu anda.
Setelah kalian dapat maka cobalah dengan beberapa kasus yang kalian bisa cari di internet, semakin banyak kalian belajar berbagai kasus sesuai metode yang kalian pilih, maka semakin enaklah kalian mengaplikasikannya ke program, karna kunci utama membuat program itu kita harus paham betul dengan logika prosesnya.

Oke langsung saja kita ke intinya, buat kalian yang masih bingung mengenai MDAM SAW itu apa yuks simak benar-benar!

1. Pengertian MDAM SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968).
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM).


Langkah-langkah penyelesaian


• Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan(Ci).
• Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria (Ai).
• Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi (R)
• Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi (R) dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi.

Jadi disini aku membuat tugas Kecerdasan Buatan ini menggunakan Java Desktop yang dimana menggunakan aplikasi netbeans, pertama aku melihat referensi-referensi di internet banyak, dapat lah satu yang aku buat referensi, niatnya sih langsung program tersebut aja aku jadikan tugas aku, tapi karna aku orangnya bersifat negthink duluan, "oh, aku comot dari internet otomotis banyak banget nih temen kelas aku yang comot juga". Akhirnya dengan cara terpaksa referensi yang mau aku comot tadi berubahlah dari web mejadi java desktop.
Kebayang gak guysss.. itu gak mudah aku ngubah bahasa pemrograman dari web ke desktop apalagi java, tapi karna niat aku kuat kudu ngumpul gak mau asal comot punya orang, alhasil aku kudu ngemahami bener- bener tuh logikanya gimana. So.. H-seminggu aku bergadang gak siang gak malam ngebuahin hasil yang maksimal. Pas hari H nya guys, demi apa coba negthink aku bener, temen-temen banyak yang sama, Alhamdulillah yahh.. ada hikmahnya.

Di sini aku menggunakan judul program SPK, dan SPK ini bisa melakukan berbagai permasalahan Keputusan, asalkan tidak menggunakan data real yakni seperti usia harus benar-benar memasukan umurnya, gaji harus ada rupiahnya dsb.

Yuks disimak!

Salah satu kasus di perusahaan yang dimana sedang mencari pegawai sesuai kriteria dan bobot yang diinginkan oleh perusahaan tersebut, maka dibuatlah aplikasi Sistem Pengambilan Keputusan Perangkingan Calon Pegawai sesuai persyaratan perusahaan tersebut

• Tampilan Utama Program


Berhubung aku cewek maafkan karna warnanya pink, jadi ini tempilan utama sederhana aku, yang dimana ada Bobot,Kriteria, Alternatif, dan Rangking

• Masukan Bobot


Bobot tersebut yang dimana menjadi acuan nilai yang dimiliki oleh si calon pegawai

• Memasukan Nilai Kriteria


Memasukan nilai kriteria, disini perusahaan mempunyai minimal syarat nilai yang telah ditentukan, dan untuk memasukan nilai tersebut bisa memilih cost atau benefit

• Memasukan ALternatif


Maksud dari alternatif ini adalah, dimana kita akan memasukan nama calon pegawai yang melamar di perusahan tersebut, sementara hasil masih kosong karna belum melakukan perangkingan.

• Melakukan Perangkingan


Disini admin/panitia akan memasukan masing-masing nilai kriteria yang dimiliki oleh si pelamar.




Setelah dimasukan data semua pelamar, maka hitunglah dengan menekan tombol "detail nilai" lalu hitung



Setelah dihitung bukalah kembali menu alternatif, maka akan terlihat hasil alternatif(Pelamar) berdasarkan nilai yang tertinggi.

Demikianlah salah satu contoh program dari aku, apabila salah ada kesalahan mohon dimaafkan hhe.. Semoga membuat kalian menjadi referensi yang lebih baik dan dapat logikanya atau jalan keluarnya. untuk informasi lebih lanjut mengenai program tersebut bisa hub kontak dibawah ini:
Lintang DNW :
SMS :087814444433
WA :081351485787