Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan AHP dan SAW

 

 

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan AHP dan SAW: Menggabungkan Kekuatan Dua Metode

Pengambilan keputusan yang tepat dan efisien merupakan hal yang krusial dalam berbagai bidang, baik itu dalam bisnis, manajemen, atau sektor publik. Namun, seringkali para pengambil keputusan dihadapkan pada kompleksitas data dan faktor yang harus dipertimbangkan sebelum memutuskan langkah terbaik. Untungnya, dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK), proses pengambilan keputusan dapat menjadi lebih terstruktur dan didukung oleh metode analisis yang dapat membantu dalam menyeleksi opsi terbaik. Dalam artikel ini, kita akan membahas dua metode populer dalam SPK, yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW), serta manfaat penggabungan kedua metode ini.

1. Analytical Hierarchy Process (AHP)

    AHP adalah metode yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. Metode ini berguna untuk mengatasi kompleksitas pengambilan keputusan dengan menguraikan masalah menjadi beberapa tingkatan yang lebih sederhana. AHP menggunakan struktur hirarki untuk memetakan dan memprioritaskan kriteria dan alternatif dalam bentuk matriks perbandingan. Dalam AHP, pengambil keputusan memberikan penilaian relatif terhadap pasangan kriteria atau alternatif yang dibandingkan satu sama lain. Hasil perbandingan ini kemudian diolah menggunakan metode matematis untuk menghasilkan bobot relatif dari setiap elemen dan memperoleh prioritas terhadap alternatif terbaik.
 

2. Simple Additive Weighting (SAW)

    SAW adalah metode yang umum digunakan dalam SPK untuk memberikan nilai relatif pada setiap kriteria yang dipertimbangkan. Metode ini melibatkan normalisasi dan penjumlahan nilai terbobot dari setiap kriteria. Pengambil keputusan memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya. Setelah itu, nilai setiap alternatif dijumlahkan dengan bobot kriteria yang bersesuaian untuk mendapatkan skor total dari setiap alternatif. Alternatif dengan skor tertinggi akan dipilih sebagai pilihan terbaik.

 3. Penggabungan AHP dan SAW

    Salah satu kelemahan AHP adalah hasil prioritas yang dihasilkan hanya menunjukkan bobot relatif antar kriteria dan alternatif, namun tidak memberikan skor absolut untuk masing-masing alternatif. Itulah mengapa penggabungan dengan metode SAW sangat bermanfaat. Dengan menggabungkan AHP dan SAW, kita dapat memanfaatkan kekuatan AHP dalam memperoleh prioritas relatif dan kekuatan SAW dalam memberikan skor absolut pada setiap alternatif.

Proses penggabungan AHP dan SAW dimulai dengan mengaplikasikan AHP untuk memperoleh bobot relatif dari setiap kriteria dan alternatif. Bobot ini kemudian digunakan dalam metode SAW untuk menghitung skor total untuk setiap alternatif. Dengan demikian, kita dapat memperoleh pemeringkatan yang lebih akurat dan obyektif dari setiap alternatif.

Keuntungan utama dari penggabungan AHP dan SAW adalah meningkatnya validitas dan keandalan hasil pengambilan keputusan. AHP memberikan struktur hirarki dan mempertimbangkan kriteria yang relevan, sementara SAW memberikan skor absolut yang menggambarkan kinerja masing-masing alternatif. Kombinasi kedua metode ini membantu mengurangi bias dan memastikan bahwa keputusan yang diambil didasarkan pada pertimbangan yang lebih komprehensif.

Dalam kesimpulannya, sistem pendukung keputusan menggunakan AHP dan SAW adalah pendekatan yang efektif dalam mengatasi kompleksitas dan meningkatkan keakuratan dalam pengambilan keputusan. Penggabungan kedua metode ini menggabungkan kekuatan masing-masing untuk memberikan prioritas relatif dan skor absolut pada alternatif yang dipertimbangkan. Dengan demikian, pengambil keputusan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi dalam berbagai konteks.