Implementasi MPE
-
Upload
heri-apriyanto -
Category
Documents
-
view
219 -
download
0
Transcript of Implementasi MPE
7/23/2019 Implementasi MPE
http://slidepdf.com/reader/full/implementasi-mpe 1/5
Latihan Penerapan Metode Bayes, Metode Perbandingan Eksponensial(MPE) dan Composit Performance Index (CPI)
Oleh :
Heri Apriyanto
7/23/2019 Implementasi MPE
http://slidepdf.com/reader/full/implementasi-mpe 2/5
1
A. Analisis dengan Metode Bayes
Merupakan teknik yang digunakan untuk melakukan analisis dalam pengambilan
keputusan terbaik dari sejumlah alternatif. Persamaan Bayes yang digunakan untukmenghitung nilai setiap alternatif disederhanakan menjadi :
Keterangan :
TNi = total nilai akhir dari alternatif ke-i
Nilai ij = nilai dari alternatif ke-i pada kriteria ke-j
Krit j = tingkat kepentingan (bobot) kriteria ke-ji = 1,2,3,…n; n = jumlah alternatif
j = 1,2,3,…m; m = jumlah kriteria
B.
Analisis dengan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)
Merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif
keputusan dengan kriteria jamak. Teknik ini digunakan sebagai pembantu bagi
individu pengambilan keputusan untuk menggunakan rancang bangun model yang
telah terdefinisi dengan baik pada tahapan proses.Formulasi perhitungan skor untuk setiap alternatif dalam metoda perbandingan
eksponensial adalah:
Keterangan :
TNi = Total nilai alternatif ke -i
RK ij = derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan keputusan i
TKK j = derajat kepentingan kritera keputusan ke-j; TKKj > 0; bulat
n = jumlah pilihan keputusan
m = jumlah kriteria keputusan
m
Total Nilai i = Nilai ij (Krit j) j = 1
m
Total nilai (TNi) = (RK ij)TKK j
j=1
7/23/2019 Implementasi MPE
http://slidepdf.com/reader/full/implementasi-mpe 3/5
2
Composit Performance Index (CPI)
Merupakan indeks gabungan (Composite Index) yang dapat digunakan untuk
menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif (i) berdasarkan
beberapa kriteria (j).
Formula yang digunakan dalam teknik CPI
A ij = Xij (min) x 100 / Xij (min)
A (i + 1.j) = (X(I + 1.j) )/ Xij (min) x 100
Iij = A ij x P j
n
Ii = (Iij)
j =1
Keterangan :
A ij = nilai alternatif ke-i pada kriteria ke – j
Xij (min) = nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j
A (i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria ke – j
X(i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria awal ke – j
P j = bobot kepentingan kriteria ke – j
Iij = indeks alternatif ke-i
Ii = indeks gabungan kriteria pada alternatif ke –i
i = 1, 2, 3,…, n
j = 1, 2, 3,…, m
Prosedur Penyelesaian CPI
Identifikasi kriteria tren positif (semakin tinggi nilaianya semakin baik) dan
tren negatif (semakin rendah nilainya semakin baik)
Untuk kriteria tren positif, nilai minimum pada setiap kriteria
ditranspormasi ke seratus, sedangkan nilai lainnya ditranspormasi secara
proporsional lebih tinggi.
Untuk kriteria tren negatif, nilai minimum pada setiap kriteria
ditranspormasi ke seratus, sedangkan nilai lainnya ditranspormasi secara
proporsional lebih rendah.
Perhitungan selanjutnya mengikuti prosedur Bayes.
7/23/2019 Implementasi MPE
http://slidepdf.com/reader/full/implementasi-mpe 4/5
3
LATIHAN PENERAPAN
I. Metode Beyes dan MPE
A. Fokus : Alternatif Jenis Tanaman untuk Penghijauan Kawasan Embung
B. Alternatif :1. Tanaman penghasil kayu-kayuan (sengon, akasia, dsb)2. Tanaman penghasil buah-buahan (mangga, rambutan, dsb)
3. Tanaman perkebunan (karet, kelapa sawit, dsb)4. Tanaman sayuran (kol, bayam, dsb)
C. Kriteria :1. Pengendali erosi (PE)2. Keindahan Lingkungan (KL)
3. Nilai ekonomi (NE)4. Penahan Evapotranspirasi (ET)
Metode Penilaian : Ordinal (generik) Bobot1. Sangat kurang (1)2. Kurang (2)
3. Cukup (3)4. Tinggi (4)5. Sangat Tinggi (5)
Tabel Matrik Keputusan penilaian Alternatif Jenis Tanaman untuk Penghijauan
Kawasan Embung dengan Metode Bayes dan MPE
AlternatifKriteria Nilai Keputusan
PE KL NE ET Bayes MPE
Tanaman kayu-kayuan 2 2 3 3 2,4 (4) 38 (4)
Tanaman buah-buahan 2 3 4 3 2,8 (2) 50 (3)
Tanaman perkebunan 3 2 3 2 2,6 (3) 98 (2)
Tanaman sayuran 4 4 3 1 3,2 (1) 282 (1)
BobotBayes 0,4 0,2 0,2 0,2
MPE 4 2 2 2
Kesimpulan
Dengan metode Bayes dan MPE peringkat 1 adalah tanaman sayuran, namun untuk
peringkat ke 2 terjadi perbedaan, yaitu dengan Metode Bayes adalah tanaman
buah-buahan, dengan metode MPE adalah tanaman perkebunan. Namun karena
skala penilaiannya ordinal dan tidak terukur nyata, maka sebaiknya yang digunakan
adalah Metoda MPE.
7/23/2019 Implementasi MPE
http://slidepdf.com/reader/full/implementasi-mpe 5/5
4
II. Composit Performance Index (CPI)
A. Fokus : Penentuan Jenis Pohon Unggulan sebagai Penghijauan
B. Alternatif :1. Sengon
2. Mahoni3. Sonokeling4. Akasia
C. Kriteria :1. Penurunan Erosi (%) (PE)
2. Nilai ekonomi (Rp/batang) (NE)3. Harga bibit pohon (Rp/batang (HB)4. Evapotranspirasi (mm/tahun) (ET)
Metode Penilaian :
Tabel Penilaian dan BobotPenilaian Penurunan Erosi
(PE)
Nilai Ekonomi
(NE)
Harga Bibit
Pohon (HB)
Evapotanspirasi
(ET)
Keterangan Tren positif (+) Tren Positif (+) Tren Negative (-) Tren Negative (-)
Tabel Matrik Keputusan penilaian Penentuan Jenis Pohon Unggulan sebagai
Penghijauan dengan Metode Composit Performance Index (CPI)
AlternatifKriteria Nilai Keputusan
PE NE HB ET Nilai Rangking
Sengon 50 900.000 2000 1100
Mahoni 45 760.000 2500 1200
Sonokeling 55 550.000 1500 1150
Akasia 40 950.000 2250 950
Bobot
Tabel Matrik hasil transformasi Keputusan penilaian Penentuan Jenis Pohon
Unggulan sebagai Penghijauan dengan Metode (CPI)
AlternatifKriteria Nilai Keputusan
PE NE HB ET Nilai Peringkat
Sengon 125 163,6 75,0 86,4 113,07 1
Mahoni 112,5 138,2 60,0 79,2 98,80 4Sonokeling 137,5 100,0 100,0 82,6 108,78 2
Akasia 100,0 172,7 66,7 100,0 107,88 3
Bobot 0,35 0,20 0,20 0,25
Kesimpulan :
Berdasarkan Metode CPI, maka jenis pohon unggulan untuk penghijauan adalahberturut-turut (1) Sengon, (2) Sonokeling, (3) Akasia, dan (4) Mahoni