perseteruan PP vs TNI AU

Pos Pemuda Pancasila di Bekasi Dibakar, Warga: Kejadianya Sangat Cepat

 

BEKASI- Sejumlah orang tak dikenal melakukan pembakaran sebuah pos milik Pemuda Pancasila di kawasan Jalan Raya Gamprit, Jatiwaringin, Pondok Gede, Kota Bekasi, Jawa Barat, Rabu 28 Maret 2018 dinihari.
Selain itu, sekelompok pemuda pun turut membakar mobil operasional milik Pemuda Pancasila. "Belum tahu siapa yang bakar. Soalnya, semalam langsung rame karena api sudah besar," ujar saksi mata Sahrul (34) saat ditemui wartawan, pada Rabu (28/3/2018).

Sahrul mengatakan, kejadian terjadi sekitar pukul 01.00 WIB dinihari. Saat itu, ia terbangun dari tidur pulas karena mendengar suara gemuruh warga sekitar. Setelah dicek, rupanya ada mobil operasional ormas yang terbakar.
"Saya sempat bantuin ngambilin air buat padamkan. Soalnya apinya besar sekali. Takutnya merambat saja ke pemukiman warga yang lain," katanya.

Dikatakan Sahrul, kejadian itu berlangsung begitu cepat. Usai kebakaran, warga tak melihat satupun dari pelaku yang melakukan. Di sana, hanya ada beberapa warga yang sibuk lalu lalang melihat lokasi dari dekat.
"Saya enggak tau siapa yang melakukanya. Soalnya kejadianya sangat cepat. Begitu api membesar, semuanya sibuk melakukan pemadaman," katanya.
Di lokasi, terdapat bendera merah bertuliskan Pemuda Pancasila yang berkibar di bagian gerbang depan. Tak jauh dari situ, terdapat satu pos berwarna orange hangus terbakar. Beberapa meter kemudian, ada sebuah mobil operasioanl yang juga terbakar.
Kapolsek Pondokgede, Kompol Suwari mengatakan, hingga saat ini pihaknya belum bisa menjelaskan penyebab terjadinya peristiwa itu.
"Kasusnya sudah dilimpahkan ke Polres Metro Bekasi Kota," tandasnya.


 

Chord Gitar Interna Trio Galau










Judul : Galau
Artist : Interna Trio

Chord : A
Intro : D -E – A – F#m – Bm – E – A
*A                                        E
Ari sabtu,.. Malam minggu
E     D                                    A

Nian soi nama ias ni rohakku
A                  E                     D

Aut sugari ma – aut sugari ma.
D            A                E

Ho dilambungku
**
E           A                            E   

Ngeri hian,… Pangkilalan ku
E        D                                            A

Laos dipasombu ho do sahalakku
A               E                                      D

Satonga holong do – satonga holong do
D           A

Roham tu au
Reff
E

Setia do au tu ho
E          D                      A

Alai lalap digabusi ho
A          B            

Dang sayang be hoB                                         E
Dang cinta be ho, tu aauuu…
E                    D       E                    A          F#m
Lebih baik jomblo, dari pada galau.
F#m          Bm          
Tu aha na marhallet
Bm               E                   A

Molo so boi saut di au.
**
E           A                            E   

Ngeri hian,… Pangkilalan ku
E        D                                            A

Laos dipasombu ho do sahalakku
A               E                                      D

Satonga holong do – satonga holong do
D           A

Roham tu au
Reff (chord galau)
E

Setia do au tu ho
E          D                      A

Alai lalap digabusi ho
A          B            

Dang sayang be hoB                                         E
Dang cinta be ho, tu aauuu…
E                    D       E                    A          F#m
Lebih baik jomblo, dari pada galau.
F#m          Bm          
Tu aha na marhallet
Bm               E                   A

Molo so boi saut di au.

Chord Gitar Nabasa Trio - Orang Ketiga Kunci Gitar Orang Ke 3












Nabasa Trio - Orang Ketiga Kunci Gitar Orang Ke 3
 - Nabasa Trio Kunci GItar
 G
 Dang adong rencanaku
 C
Cinta tu ho
 F
Jala dang adong niat hu
 C
Makkaholongi ho
 G
Alai rohakkon
 F C
 Dang bou margabus
 G
Saonari pe hita
 C
Adong nampunasa
 F
Sadar do au disi
 C
 Dang munafik au
 G
 Cinta do au
 C
 Sayang do au
 Reff
 G
Huboto do salah
 C
Dang seharusna au selingkuh
 C
 tu ho
 F
 Alai demi cinta
 G C
 Olo do au mandongani ho
 G
 Rela do au helletmu
 C
Gabe orang ketiga
 G
Saonari pe hita
 C
 Adong nampunasa
 F
Sadar do au disi
 C
 Dang munafik au
 G
Cinta do au
 C
Sayang do au
 Reff
 G
 Huboto do salah
 C
Dang seharusna au selingkuh
 C
tu ho
 F
Alai demi cinta
 G C
Olo do au mandongani ho
 G
 Rela do au helletmu
 C
Gabe orang ketiga
 G
Rela do au helletmu
 C
Gabe orang ketiga

Sistem Pendukung Keputusan dengan Methode TOPSIS

Sistem Pendukung Keputusan dengan Methode TOPSIS

TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.
Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.
Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien,dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.
PROSEDUR TOPSIS
  • Menghitung separation measure
  • Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
  • Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
  • Decision matrix D mengacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria yang didefinisikan sebagai berikut:

  • Dengan xij menyatakan performansi dari perhitungan untuk alternatif ke-i terhadap atribut ke-j.
Langkah-langkah metode TOPSIS
  1. Membangun normalized decision matrix
Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector adalah:

2. Membangun weighted normalized decision matrix
Dengan bobot W= (w1, w2,…..,wn), maka normalisasi bobot matriks V adalah  :
3. Menentukan solusi ideal dan solusi ideal negatif.
Solusi ideal dinotasikan A*, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A- :

4. Menghitung separasi
Si* adalah jarak (dalam pandangan Euclidean) alternatif dari solusi ideal didefinisikan sebagai:
Dan jarak terhadap solusi negatif-ideal didefinisikan sebagai:
5.  Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal

6. Merangking Alternatif
Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan Ci*. Maka dari itu, alternatif   terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi negatif-ideal.
HUBUNGAN TOPSIS DAN AHP (Analytic Hierarchy Process)

Pada dasarnya TOPSIS tidak memiliki model inputan yang spesifik dalam penyelesaian suatu kasus, TOPSIS menggunakan model inputan adaptasi dari metode lain (ex. AHP,UTA,ELECTRE,TAGUCHI dll)
Dalam menyelesaikan suatu kasus multikriteria, AHP membandingkan tiap kriteria menggunakan matriks perbandingan berpasangan untuk setiap alternatif kemudian hasilnya adalah sebuah matriks keputusan yang menunjukkan skor setiap alternatif pada semua kriteria.
Alternatif terbaik adalah alternatif dengan skor tertinggi setelah dikalikan dengan vektor bobot • Sedangkan pada metode TOPSIS, matriks keputusan yang dihasilkan dari metode AHP merupakan modal awal/inputan awal dalam perhitungan selanjutnya.

KOMPONEN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK)

KOMPONEN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK)

A. Sub Sistem Manajemen Data
Sub sistem manajemen data tersusun dari beberapa elemen seperti ditunjukkan pada gambar berikut:

(1)Basis Data SPK
Basis data merupakan kumpulan data yang saling berhubungan dan diorganisasikan untuk memenuhi kebutuhan struktur organisasi yang dapat digunakan pada single user dan multiuser. Untuk sistem pendukung keputusan yang besar basis datanya tersimpan dalam data warehouse. Data dalam basis data sistem pendukung keputusan berasal dari sumber data internal dan data eksternal.
Data internal diperoleh dari sistem proses transaksi perusahaan atau organisasi. Data eksternal diperoleh dari luar organisasi. Ekstraksi digunakan untuk membangun basis data atau data warehouse sebuah sistem pendukung keputusan perlu untuk mengambil data dari berbagai sumber. Operasi ini disebut ekstraksi, meliputi import file, meringkas, menyaring dan mengkondensasi data yang menghasilkan laporan dari data yang ada di basisdata. Proses ekstraksi dikelola dalam DBMS (Database Management System).
(2)Sistem Manajemen Basisdata
Merupakan sistem yang dipergunakan untuk mengintegrasikan beberapa file ke dalam suatu basis data. Basisdata dibuat diakses, dan diubah dengan DBMS dan kebanyakan sistem pendukung keputusan dibuat denga DBMS. Kekuatan sistem pendukung keputusan muncul ketika basidata terintegrasi dengan modelnya.
Kemampuan DBMS dalam sistem pendukung keputusan:
  • menangkap atau ekstraksi data untuk dimasukkan dalam basis data sistem pendukung keputusan.
  • mengupdate (menambah, menghapus, mengubah) data dan file.
  • Data terhubung dengan dari seumber yang berbeda.
  • memperoleh kembali data dari basisdata untuk pelaporan
  • memiliki pengamanan data dan kemampuan recovery secara menyeluruh.
(3)Fasilitas QUERY
Fasilitas query memungkinkan untuk akses, manipulasi dan query data. Fasilitas query menerima permintaan data dari komponen sistem pendukung keputusan, menentukan apakah pemintaan dapat dipenuhi, memformulasikan permintaan yang dirinci, dan memberikan kembali kepada peminta. Fungsi penting sistem query sistem pendukung keputusan adalah menseleksi dan memanipulasi operasi-operasi.

(4)Direktori Data
Direktori data adlah katalog dari semua data yang ada dalam basis data. Direktori data berisi definisi data dan gunanya terutama untuk menjawab pertanyaan mengenai data yang tersedia, sumbernya dan arti sesungguhnya. Direktori khususnya diperuntukkan mendukung tahap kecerdasan (inteligence phase) pada proses pembuatan keputusan yaitu membantu dalam mengamati data dan mengenali masalah atau kesempatan.

B. Sub Sistem Manajemen Model
Subsistem manajemen model dari sistem pendukung keputusan terdiri dari basis model, sistem manajemen basis model,model directoru dan model eksekusi, integrasi dan pelaksanaan model, seperti ditunjukkan pada gambar:
(1)Basis Model
Basis model adalah berisi model-model yang menyediakan kemapuan analisis pada sistem apendukung keputusan. Hal yang membedakan sistem pendukung keputusan dari Computer Base Information Systema adalah kemampuannya dalam mengubah, menggabungkan, menjalankan dan memerikasa model. Model-model dalam model base dapat dipecah menjadi empat kategori utama yaitu: strategic model, tactical model, operational model, dan building block.
- Strategic model, digunkan untuk membantu manajer perencana strategik. Pengaruh yang ditimbulkan keputusan-keputusan tersebut pada seluruh organisasi pada tahun-tahun yang akan datang, seperti menentukan tujuan perusahaan, perencanaan merger dan akuisisi, pemilihan lokasi pabrik, analisa dampak lingkungan dan pembelanjaan modal tak rutin. Kebanyakan menggunakan data eksternal.
- Tactical Model, digunakan untuk mendukung manajemen tingkat menengah dalam membantu mengalokasikan dan mengontrol sumber daya yang dimiliki organisasi. Hal ini bermakna tanggung jawab untuk melaksanakan rencana dan memastikan tercapainya tujuan. Contoh perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan promosi penjualan, layout pabrik, dan pembelanjaan rutin. Cakupan waktunya bervariasi antara 1 bulan hingga kurang dari 2 tahun. Beberapa data eksternal dibutuhkan meski kebutuhan terbesarnya adalah data internal.
- Operasional model, digunakan untuk mendukung aktifitas kerja sehari-hari dalam organisasi, yaituu tempat berlangsungnya operasi perusahaan atau bertanggung jawab menyelesaikan rencana-rencana yang telah ditetapkan model-model sebelumnya. Contoh penjadwalan produksi, kontrol persediaan. Model yang digunakan untuk membantu mengambil keputusan manajer tingkat bawah dengan cakupan waktu harian hingga bulanan. Model ini biasanya menggunakan data internal.
- Model building block, digunakan untuk menentukan variabel, parameter dalam model dan dapat dgunakan sebagai analisis data, sebagai komponen dari model yang lebih besar. Beberapa building block dalam sistem pendukung keputusan adalah perangkat lunak yang dijual di pasaran.

(2)Sistem manajemen basis Model
Merupakan sebuah perangkat lunak dengan fungsi sebagai pembuatan model, pembaruan model, pengubahan model, dan manipulasi data. Sistem manajemen basis model mampu menghubungkan model-model dengan jaringan yang sesuai lewat basis data.
Kemampuan yang dimilikinya meliputi:
  • Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah.
  • Kemampuan untuk mengakses dan meng-integrasikan model-model keputusan.
  • Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen analog dan basis data
(3)Model direktori
merupakan katalog semua model dalam basis model yang terdiri dari definisi model dengan fungsi utamanya untuk menjawab pertanyaan tentangkeberadaan dan kemampuan model dalam basis model.
(4)Model Eksekusi, Itegrasi dan Pelaksanaan Model
Model eksekusi berfungsi mengontrol jalannya aktifitas aktual atau nyata dari model. Model integrasi berfungsi menggabungkan operasi beberapa model jika diperlukan misal mengarahkan keluaran satu model untuk diolah oleh model lain. Sedangkan model pelaksanaan digunakan untuk menerima dan menterjemahkan instruksi model dari model lain.

C. Sub Sistem Manajemen Pengetahuan
 Sub sistem ini bersifat optional, dimana beberapa keahlian dapat ditambahka dengan sistem pakar atau sistem kecerdasan. Sistem Pendukung Keputusan tingkat lanjut dilengkapi komponen yang disebut knowledge management. Komponen tersebut dapat menambahkan keahlian yang dibutuhkan guna memecahkan beberapa aspek masalah dan memberi pengetahuan yang bida meningkatkn operas komponen lain.

D. Sub Sistem Antar Muka Pengguna
Antar muka pengguna meliputi semua aspek komunikasi antara pengguna dengan management support  system (MSS). Antar muka pengguna (user interface) yang tidak nyaman dan terlalu rumit menyebabkan manajer tidak menggunakan komputer meskipun teknologinya sudah tersedia. Komponen dialog adalah perangkat keras dan perangkat lunak yang menyediakan antarmuka pengguna (user interface) sistem pendukung keputusan. Istilah antarmuka pengguna meliputi semua aspek komunikasi antara pengguna dengan sistem pendukung keputusan. Subsistem dialog diatur oleh perangkat lunak yang disebut sebagai dialog generation and management system(DGMS). DGMS juga sering disebut sebagai user interface management system (UIMS). DGMS memungkinkan pengguna berinteraksi dengan subsistem manajemen model dan manajemen data.






PEMODELN DAN MANAJEMEN MODEL SPK

 

PEMODELN DAN MANAJEMEN MODEL SPK

Pemodelan Dalam MSS.
Salah satu contoh DSS, yaitu dari Frazee Paint.Inc. memiliki 3 jenis model:
1. Model statistik (analisis regresi), digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan preprogram dalam tool software pengembangan DSS.
2. Model Finansial untuk pengembangan laporan pemasukan dan proyeksi data finansial untuk beberapa tahun. Model ini semi terstruktur dan ditulis dalam bahasa khusus DSS yang disebut dengan IFPS.
3. Model Optimasi yang dibuat menggunakan model management science yang disebut pendekatan Lenier Programming dalam rangka menentukan pemilihan media. Untuk menggunakan model ini, DSS perlu antarmuka untuk berhubungan dengan software yang lain.

Berbagai aspek dalam pemodelan diantaranya adalah:
  • Identifikasi masalah dan analisis lingkungan
  • Identifikasi variabel
  • Perkiraan (forecasting)
  • Model
  • Manajemen Model
Model Statis dan Dinamis
  • Analisis statis, model statis mengambil satu kejadian saja dalam suatu situasi. Selama kejadian tersebut semuanya terjadi dalam 1 interval, baik waktunya sebentar atau lama. Diasumsikan adanya stabilitas disini.
  • Analisis dinamis, Model dinamis digunakan untuk mengevaluasi skenario yang berubah tiap saat. Model ini tergantung pada waktu. Dapat menunjukkan tren dan pola pada waktu tertentu.
Pohon Keputusan.
Alternatif penampilan tabel keputusan adalah pohon keputusan. Pohon keputusan memiliki 2 keuntungan: pertama, menggambarkan secara grafis hubungan dari masalah, dan kedua, dapat berhubungan dengan situasi yang lebih kompleks dalam bentuk yang lebih kompak (misal masalah investasi dengan periode waktu yang lebih banyak).
Metode mengatasi resiko yang lain.
Misalnya: simulasi, certainty factors, dan fuzzy logic.
Optimasi dengan Pemrograman Matematis.
Digunakan untuk membantu menyelesaikan masalah manajerial, untuk mengalokasikan resources yang terbatas (misal tenaga kerja, modal, mesin, atau air) diantara sekian banyak aktivitas untuk mmengoptimalkan tujuan yang ditetapkan.

Karakteristik.
  1. Sejumlah tertentu resources ekonomi tersedia untuk dialokasi
  2. Resources digunakan dalam produksi psoduk atau service
  3. Ada 2 atau lebih cara bagaimana resources digunakan. Masing-masingnya disebut dengan solusi atau program
  4. Setiap aktivitas (produk atau service) dimana resources digunakan disitu memberikan hasil tertentu sesuai tujuan yang telah ditetapkan
  5. Pengalokasian ini biasanya dibatasi oleh berbagai batasan dan kebutuhan yang disebut dengan constraints (batasan)
Asumsi
  •  Hasil dari berbagai alokasi yang berbeda dapat dibandingkan, sehingga, mereka dapat diukur dengan unit yang sama (seperti dolar atau utilitas)
  • Hasil dari berbagai alokasi berdiri sendiri dibandingkan dengan alokasi yang lain.
  • Hasil total adalah penjumlahan dari semua hasil yang diperoleh dari aktivitas-aktivitas yang berbeda.
  • Semua data diketahui dengan certainty
  • Resources digunakan menurut perilaku ekonomi

PENERAPAN METODE WEIGHT PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

PENERAPAN METODE WEIGHT PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Metode Weighted Product(WP) memerlukan proses normalisasi karena metode ini mengalikan hasil penilaian setiap atribut. Hasil perkalian tersebut belum bermakna jika belum dibandingkan (dibagi) dengan nilai standart. Bobot untuk atribut manfaat berfungsi sebagai pangkat positif dalam proses perkalian, sementara bobot biaya berfungsi sebagai pangkat negatif. Metode WP menggunakan perkalian sebagai penghubung rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan [PUT-13]. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi.


9 Preferensi untuk alternative Si diberikan sebagai berikut [PUT-13]: 1.

Penentuan nilai bobot W 2.

Penentuan nilai Vektor S 3.

Penentuan nilai Vektor V Lalu, langkah-langkah dalam perhitungan metode
Weighted Product
(WP) adalah sebagai berikut [PUT-13]: 1.

Mengalihkan seluruh atribut bagi seluruh alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif bagi atribut biaya. 2.

Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. 3.

Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif. 4.

Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.
Metode WP mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.

Proses ini Ai diberikan sebagai berikut :

Dimana  ∑wj =  1.  wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:
Contoh kasus :
Misalkan nilai setiap alternatif pada setiap atribut diberikan berdasarkan data riil yang ada seperti pada Tabel 2.1, perlu diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya, apakah termasuk kriteria keuntungan atau kriteria biaya.
Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
(Kusumadewi, Hartati, Harjoko, dan Wardoyo, 2006: 78)
 Kriteria C2 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C4 (jarak dengan gudang  yang sudah  ada)  adalah  criteria  keuntungan.  Sedangkan  kriteria  C1(jarak  dengan  pasar terdekat), C3 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi) adalah kriteria biaya.Permasalahan kasus di atasakan di selesaikan dengan menggunakan metode  Weighted Product (WP). Sebelumnya akan dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = (5, 3, 4, 4, 2), akan diperbaiki sehingga total bobot ∑Wj = 1, dengan cara :

Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan rumus6dengan i = 1, 2, … ,m sebagai berikut :

Nilai  vektor  yang  akan  digunakan  untuk  perankingan  dapat  dihitung  berdasarkan persamaan
rumus4
rumus5
Nilai terbesar ada pada V2  sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif  terbaik.  Dengan  kata  lain,  alternatif  A2 akan  terpilih  sebagai  lokasi  untuk mendirikan gudang baru. ( Kusumadewi, Hartati, Harjoko, dan Wardoyo, 2006: 79 )

Quiz online spk


Soal
Suatu kelurahan mendapatkan Bantuan Langsung Tunai dari pemerintah untuk masing masing kepala keluarga dengan syarat ketentuan sebagai berikut :

C1 : Jumlah Tanggungan
C2 : Pendapatan Kepala Keluarga
C3 : Luas Bangunan Rumah
C4 : Memiliki KK



Pilihlah 5 alternatif KK yang akan mendapatkan bantuan dari beberapa KK berikut ini :

Nama KK            C1    C2                     C3           C4
Aldyan                  4    2.350.000        100M2    Tidak Ada
Hendro                  5    3.050.000        50M2      Ada
Joko                      3    3.350.000        70M2      Ada
Doni                     4    2.550.000        90M2      Ada
Dono                    6    2.850.000        120M2    Ada
Kasino                 3    2.650.000        80M2      Ada
Susanto                2    3.350.000        150M2    Tidak Ada

Pembobotan dari kriteria diatas dapat dilihat dibawah ini :
C1 : Jumlah Tanggungan (Attribut Keuntungan)
1-2 : 1
3-4 : 2
5-6 : 3

C2 : Pendapatan Kepala Keluarga (Attribut Biaya)
2.000.000    : 1
2.400.000    : 2
2.800.000    : 3
3.200.000    : 4
3.600.000    : 5

C3 : Luas Bangunan Rumah (Attribut Biaya)
50-70    : 1
71-90          : 2
91-110        : 3
111-130      : 4
131-150      : 5

C4 : Memiliki KK (Attribut Keuntungan)
Ada     : 2
Tidak Ada    : 1
Jawaban Quis online
Bobot W = [ 5, 4, 3, 4 ]
 Tabel Alternatif
Alternatif
Kriteria
C1
C2
C3
C4
Aldyan
2
1
3
1
Hendro
3
3
1
2
Joko
2
5
1
2
Doni
2
2
2
2
Dono
3
3
4
2
Kasino
2
2
2
2
Susanto
1
5
5
1

1.         Melakukan normalisasi
R11: 2/3 = 0,6666666667      R21: 1/1 = 1                              R31: 1/3 = 0,3333333333
R12: 3/3 = 1                           R22: 1/3 = 0,3333333333         R32: 1/1 = 1
R13: 2/3 = 0,6666666667      R23: 1/5 = 0,2                           R33: 1/1 = 1
R14: 2/3 = 0,6666666667      R24: 1/2 = 0,5                           R34: 1/2 = 0,5
R15: 3/3 = 1                           R25: 1/3 = 0,3333333333         R35: 1/4 = 0,25
R16: 2/3 = 0,6666666667      R26: 1/2 = 0,5                           R36: 1/2 = 0,5
R17: 1/3 = 0,3333333333      R27: 1/5 = 0,2                           R37: 1/5 = 0,2
R41: 1/2 = 0,5
R42: 2/2 = 1
R43: 2/2 = 1
R44: 2/2 = 1
R45: 2/2 = 1
R46: 2/2 = 1
R47: 1/2= 0,5
Matrix R                   0,6666666667       1                            0,3333333333            0,5
                                1                            0,3333333333       1                                 1
                                0,6666666667       0,2                         1                                 1
                                0,6666666667       0,5                         0,5                              1
                                1                            0,3333333333       0,25                            1
                                0,6666666667       0,5                         0,5                              1
                                0,3333333333       0,2                         0,2                              0,5
2.         Mencari Nilai Preferensi
V1 = (5)( 0,6666666667)+(4)(1)+(3)( 0,3333333333)+(4)( 0,5) = 10,33333333
V2 = (5)( 1)+(4)( 0,3333333333)+(3)(1)+(4)(1) = 13,33333333
V3 = (5)( 0,6666666667)+(4)(0,2)+(3)(1)+(4)(1) = 11,13333333
V4 = (5)( 0,6666666667)+(4)(0,5)+(3)(0,5)+(4)(1) = 10,83333333
V5 = (5)( 1)+(4)( 0,3333333333)+(3)(0,25)+(4)(1) = 11,08333333
V6 = (5)( 0,6666666667)+(4)(0,5)+(3)(0,5)+(4)(1) = 10,83333333
V7 = (5)( 0,3333333333)+(4)(0,2)+(3)(0,2)+(4)(0,5) = 5,066666667