Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product

Selamat pagi kawan, kaliMenjalankan Aplikasi Android di Windows. Read more ... » ini sayaMembuka Command Prompt mode Administrator. Read more ... » akan berbagi bagaimana penerapan atau source code Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product (Source code SPK WP). Sebelum membaca tulisan ini disarankan terlebih dahulu membaca tulisan saya mengenai Penerapan Metode Sistem Pendukung Keputusan SAW karena saya masih menggunakan data yangTanya Jawab seputar pemrograman. Read more ... » sama untukTrik Aman Berinternet I. Read more ... » melakukan percobaan perhitungan Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product denan PHPMembuat deteksi Browser dengan PHP. Read more ... ».

Metode WP (Weigted Product) merupakan salahJquery Validasi Angka, Huruf dan Email. Read more ... » satu metode sistem pendukung keputusan, dimana perkalian digunakan untuk menghubungkan rating atribut, dan rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu denganTrik Aman Berinternet I. Read more ... » bobot atribut yang bersangkutan. Untuk Lebih jelasnya berikut ini adalah algoritma metode weighted product :

  • Persiapkan terlebih dahulu bobot dan lakukan perbaikan bobot dengan :

    W j = Wj / ∑Wj

  • Normalisasi matriks X berdasarkan persamaan

    Normalisasi Matrik Metode WP, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi S.

  • wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
  • Lakukan perangkingan dengan menggunakan persamaan :
    Perangkingan WP.

Setelah memahami algoritma tersebut, kitaCara Mudah Compilasi File Java. Read more ... » siapkan data-data untuk menghitung metode Weighted product dengan PHP.

Data Matrix calonPengumuman Calon Asisten Praktikum Basisdata. Read more ... » kepala unit sistem informasi :

Data Matrik Metode Weighted Product

Data Matrik Metode Weighted Product

Bobot (w) :

W 0.35 0.25 0.25 0.15

Lets do Code with PHP, tahap ini kita akan melakukan perhitungan metode WP dengan PHP :

  1. Lakukan perbaikan bobot :

    $bobot = array(0.35, 0.25, 0.25, 0.15);
    $jumBobot = array_sum($bobot);
    echo "<h3>Bobot Awal</h3>";
    echo "<table border=1 style='border-collapse:collapse; border:solid 1px #000' width=300><tr><td>Bobot (w)</td>";
    for($i=0; $i<4; $i++)
    	echo "<td>$bobot[$i]</td>";
    echo "</tr></table>";	
    //Perbaikan bobot
    //Simpan di array newBobot
    $newBobot = array();
    echo "<h3>Bobot Baru</h3>";
    echo "<table border=1 style='border-collapse:collapse; border:solid 1px #000' width=300><tr><td>Bobot (W new)</td>";
    for($i=0; $i<4; $i++){
    	$newBobot[$i] = $bobot[$i] / $jumBobot;
    	echo "<td>$newBobot[$i]</td>";
    }
    echo "</tr></table>";	
  2. Normalisasi Matrix
    //Lakukan Normalisasi dengan rumus pada langkah 2
    //Hitung Normalisasi tiap Elemen
    $sql2 = mysql_query("SELECT * FROM tbmatrik");
    //Buat tabel untuk menampilkan hasil
    echo "<H3>Matrik Normalisasi</H3>
    <table width=300 style='border:1px; #ddd; solid; border-collapse:collapse' border=1>
    	<tr>
    		<td>No</td><td>Nama</td><td>Nilai S</td>
    	</tr>
    ";
    $no = 1;
    $i = 0;
    //Buat variabel S array
    $normS = array();
    while ($dt2 = mysql_fetch_array($sql2)) {
    //Hitung S per baris
    	$normS[$i] = pow($dt2['Kriteria1'], $newBobot[0]) * pow($dt2['Kriteria2'], $newBobot[1]) * pow($dt2['Kriteria3'], $newBobot[2]) * pow($dt2['Kriteria4'], $newBobot[3]);
    	echo "<tr>
    		<td>$no</td><td>".getNama($dt2['idCalon'])."</td><td>".round($normS[$i],2)."</td>
    	</tr>";
    $no++;
    $i++;
    }
    echo "</table>";
    
  3. Lakukan Perangkingan 
    //Proses perangkingan dengan rumus langkah 3
    //Jumlahkan Terlebih dahulu nilai S
    $jums = round(array_sum($normS),2);
    $sql3 = mysql_query("SELECT * FROM tbmatrik");
    //Buat tabel untuk menampilkan hasil
    echo "<H3>Perangkingan</H3>
    Nilai Sum S = $jums
    <table width=300 style='border:1px; #ddd; solid; border-collapse:collapse' border=1>
    	<tr>
    		<td>No</td><td>Nama</td><td>Rangking</td>
    	</tr>
    ";
    $no = 1;
    $i=0;
    //Kita gunakan rumus (s/ sum(s))
    while ($dt3 = mysql_fetch_array($sql3)) {
    	echo "<tr>
    		<td>$no</td><td>".getNama($dt3['idCalon'])."</td>
    		<td>"
    		.round($normS[$i]/ $jums,2)."</td>
    	</tr>";
    $no++;
    $i++;
    }
    echo "</table>";

Selesai, berikut adalah hasil dari source code sistem pendukung keputusan Weighted Product :

Hasil SPK Metode WP

Hasil SPK Metode WP

Selamat Mencoba, Link Download menyusul.

Thanks by Burhanudin

Posted in PHP & mySQL, Programing.