Multi-Attribute Decision Making (MADM)

Multi-Attribute Decision Making (MADM)

Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi  (Rudolphi, 2000). Pada setiap penyusunan komponen, komponen situasi, akan dibentuk tabel taksiran yang berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut. Salah satu cara untuk menspesifikasikan tujuan situasi | ’ i=1,…,t| adalah dengan cara mendaftar konsekuensi-konsekuensi yang mungkin dari alternatif yang telah teridentifikasi | ’ i=1,…,n|. Selain itu juga disusun atribut-atribut yang akan digunakan | ’ k=1,…m|.

Tahap analisis dilakukan melalui dua langkah. Pertama, mendatangkan taksiran dari besaran yang potensial, kemungkinan, dan ketidakpastian yang berhubungan dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan preferensi pengambilan keputusan untuk setiap nilai, dan ketidakpastian terhadap resiko yang timbul. Pada langkah pertama, beberapa metode menggunakan fungsi distribusi | (x)| yang menyatakan probabilitas kumpulan atribut | | terhadap setiap alternatif | |. Konsekuen juga dapat ditentukan secara langsung dari agregasi sederhana yang dilakukan pada informasi  terbaik yang tersedia. Demikian pula, ada beberapa cara untuk menentukan preferensi pengambilan keputusan pada setiap konsekuen yang dapat dilakukan pada langkah kedua. Metode yang paling sederhana adalah untuk menurunkan bobot atribut dan kriteria adalah dengan fungsi utilitas atau penjumlahan terbobot.

Secara umum, model multi-attribute decision making dapat didefinisikan sebagai berikut (Zimermann, 1991): Misalkan A = {  | i = 1,…,n} adalah himpunan alternatif-alternatif keputusan dan C = {  | j =1,…, m} adalah himpunan tujuan yang diharapkan, maka akan ditentukan alternatif  yang memiliki derajat harapan tertinggi terhadap tujuan-tujuan yang relevan  .

Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan melalui dua langkah, yaitu: Pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua tujuan pada setiap alternatif; kedua, melakukan perangkingan alternatif-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan.

Dengan demikian, bisa dikatakan bahwa, masalah multi-attribute decision making (MADM) adalah mengevaluasi m alternatif (i=1,2,…,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria  (j=1,2,…,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Nilai bobot yang menunjukan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai, W: W={ } rating kinerja (X) matriks keputusan yang diberikan, dan nilai bobot (W) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi absolut dari pengambilan keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Yeh, 2002).

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain :

a.       Simple Additive Weighting Method (SAW)

b.       Weighted Product (WP)

c.        ELECTRE

d.       Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

e.        Analytic Hierarchy Process (AHP)