PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

dokumen-dokumen yang mirip
Aplikasi Metode Fuzzy Multi-Attribute Decision Making Berbasis Web dalam Pemilihan Calon Kepala Daerah di Indonesia

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

METODE OPTIMASI 11/13/2015. Capaian Pembelajaran

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DAN PEMILIHAN MITRA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE SAW BERBASIS WEB

BAB II LANDASAN TEORI

PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Model SPK. Model optimasi (2) Model optimasi (1) Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 4/30/2017. Tujuan.

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

III. METODE PENELITIAN

Ardi Kurniawan 1), Kusrini 2) Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogyakarta 2)

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III METODE PENELITIAN. pembelajaran berupa RPP dan LKS dengan pendekatan berbasis masalah ini

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Manurung (2010) menerapkan sistem pendukung keputusan seleksi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT UBI KAYU MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (Studi Kasus : PT. Hutahaean)

Implementasi Teori Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Bagi Mahasiswa FMIPA Universitas Sulawesi Barat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

2 TINJAUAN PUSTAKA. sistem statis dan sistem fuzzy. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Aziz (1996).

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan

UJI SENSITIVITAS METODE WP, SAW DAN TOPSIS DALAM MENENTUKAN TITIK LOKASI REPEATER INTERNET WIRELESS

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan yang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

METODE PENELITIAN. Penentuan lokasi dilakukan secara tertuju (purposive) karena sungai ini termasuk

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PILIHAN MINAT PERGURUAN TINGGI DI KOTA JAMBI DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

PENERAPAN FUZZY AHP DAN TOPSIS UNTUK SELEKSI KANDIDAT PENERIMA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI (RTLH) (STUDI KASUS : DESA BANTARWUNI)

APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas

BAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta,

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN PERANGKAT KOMPUTER DENGAN METODE TOPSIS (Studi Kasus: CV. Triad)

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen,

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN MEREK DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS

Optimasi Pemilihan Paket Internet Dengan Menggunakan Metode AHP

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF

PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN SANGKAR BURUNG MENGGUNAKAN METODE SMART SKRIPSI

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

KLASIFIKASI KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH (DC) MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

VLE dari Korelasi nilai K

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

BAB III METODE PENELITIAN. problems. Cresswell (2012: 533) beranggapan bahwa dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Smartphone untuk Kalangan Pemula dengan Metode TOPSIS

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PERUSAHAAN FURNITURE

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag

TINJAUAN PUSTAKA Kualitas Dosen

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS

Transkripsi:

Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr,Unverstas Islam Indonesa Jl. Kalurang Km. 14 Yogyakarta 55501 Telp. (0274) 895287 ext. 122, Faks. (0274) 895007 ext. 148 E-mal: cce@ft.u.ac.d ABSTRAK Mult Crtera Decson Makng adalah salah satu metode yang bsa membantu pengambl keputusan dalam melakukan pengamblan keputusan terhadap beberapa alternatf keputusan yang harus dambl dengan beberapa krtera yang akan menjad bahan pertmbangan. Pada peneltan n akan dgunakan Fuzzy Mult Crtera Decson Makng (FMCDM) untuk menentukan lokas penempatan pemancar televs dengan beberapa krtera, yatu ketnggan lokas, ketdakpadatan bangunan d sektar lokas, kedekatan dar pusat kota, konds keamanan lokas, dan kedekatan dengan pemancar lan yang sudah ada. Ada 3 alternatf lokas yang dberkan adalah Kota Baru, Kalurang, dan Pyungan. Dar hasl peneltan dperoleh hasl, Pyungan sebaga alternatf terbak. Kata kunc: krtera, alternatf, Fuzzy Mult Crtera Decson Makng (FMCDM) 1. PENGANTAR Masalah pengamblan keputusan, memegang peranan yang sangat pentng d berbaga seg kehdupan. Selama n, ada beberapa metode yang telah dgunakan sebaga alat bantu dalam pendukung keputusan. Mult Crtera Decson Makng adalah salah satu metode yang bsa membantu pengambl keputusan dalam melakukan pengamblan keputusan terhadap beberapa alternatf keputusan yang harus dambl dengan beberapa krtera yang akan menjad bahan pertmbangan. Satu hal yang menjad permasalahan adalah apabla bobot kepentngan dar setap krtera dan derajat kecocokan setap alternatf terhadap setap krtera mengandung ketdakpastan. Basanya penlaan yang dberkan oleh pengambl keputusan dlakukan secara kualtatf dan drepresentatkan secara lngustk. Salah satu cara yang bsa dgunakan untuk mengatas ketdakpastan adalah dengan menggunakan logka fuzzy. Dalam katannya dengan pengamblan keputusan dar beberapa alternatf dengan banyak krtera, serta nformas yang dberkan bersfat kualtatf, maka pada peneltan n akan dcoba untuk menggunakan metode Fuzzy Mult-Crtera Decson Makng. 57

Kasus yang akan dselesakan pada peneltan n adalah penentuan lokas pemancar bag suatu stasun televs d Yogyakarta. Ada 3 lokas yang akan menjad alternatf, yatu: Kota Baru, Kalurang, dan Pyungan. Pemlhan lokas dlakukan dengan mempertmbangkan 5 krtera pengamblan keputusan, yatu: ketnggan lokas, ketdakpadatan bangunan d sektar lokas; kedekatan dar pusat kota; konds keamanan lokas; dan kedekatan dengan pemancar lan yang sudah ada. 2. TUJUAN PENELITIAN Peneltan n bertujuan untuk menentukan lokas penempatan pemancar televs dengan beberapa krtera, menggunakan Metode Fuzzy Mult Crtera Decson Makng (FMCDM). 3. DASAR TEORI Pada Metode Fuzzy Decson Makng (FDM), ada 3 langkah pentng yang harus dkerjakan, yatu: representas masalah, evaluas hmpunan fuzzy pada setap alternatf keputusan, dan melakukan seleks terhadap alternatf yang optmal (Joo HM dan Chang, 2004). 3.1 Representas Masalah Pada bagan, ada 3 aktvtas yang harus dlakukan, yatu: a. Identfkas tujuan dan kumpulan alternatf keputusannya; Tujuan keputusan dapat drepresentaskan dengan menggunakan bahasa alam atau nla numers sesua dengan karakterstk dar masalah tersebut. Jka ada n alternatf keputusan dar suatu masalah, maka alternatf-alternatf tersebut dapat dtuls sebaga A = {A =1,2,..., n}. b. Identfkas kumpulan krtera; Jka ada k krtera, maka dapat dtulskan C = {C t t = 1,2,..., k}. c. Membangun stuktur hrark dar masalah tersebut berdasarkan pertmbanganpertmbangan tertentu. Struktur hrark n dapat dlhat pada Gambar 1. 58 Kusumadew Penentuan Lokas Pemancar Televs Menggunakan Fuzzy Mult Crtera

Tujuan Krtera C 1 Krtera C 2 Krtera C k Alternatf A 1 Alternatf A 2 Alternatf A n Gambar 1. Struktur hrark 3.2 Evaluas Hmpunan Fuzzy Pada bagan n, ada 3 aktvtas yang harus dlakukan, yatu: a. Memlh hmpunan ratng untuk bobot-bobot krtera, dan derajat kecocokan setap alternatf dengan krteranya; Secara umum, hmpunan-hmpunan ratng terdr-atas 3 elemen, yatu: varabel lngustk (x) yang merepresentaskan bobot krtera, dan derajat kecocokan setap alternatf dengan krteranya; T(x) yang merepresentaskan ratng dar varabel lngustk; dan fungs keanggotaan yang berhubungan dengan setap elemen dar T(x). Msal, ratng untuk bobot pada Varabel Pentng untuk suatu krtera ddefnskan sebaga: T(pentng) = {SANGAT RENDAH, RENDAH, CUKUP, TINGGI, SANGAT TINGGI}. Sesudah hmpunan ratng n dtentukan, maka kta harus menentukan fungs keanggotaan untuk setap ratng. Basanya dgunakan fungs segtga, sebaga berkut: 1 µ(x) 0 a b c Gambar 2. Blangan fuzzy segtga Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004 59

( x a) ; a x b ( b a) ( x c) μ ( x) = ; b x c (1) ( b c) 0; x b atau x c Msal, W t adalah bobot untuk krtera C t ; dan S t adalah ratng fuzzy untuk derajat kecocokan alternatf keputusan A dengan krtera C t ; dan F adalah ndeks kecocokan fuzzy dar alternatf A yang merepresentaskan derajat kecocokan alternatf keputusan dengan krtera keputusan yang dperoleh dar hasl agregas S t dan W t. (Chang dan Chen, 1994) b. Mengevaluas bobot-bobot krtera, dan derajat kecocokan setap alternatf dengan krteranya; c. Mengagregaskan bobot-bobot krtera, dan derajat kecocokan setap alternatf dengan krteranya. Ada beberapa metode yang dapat dgunakan untuk melakukan agregas terhadap hasl keputusan para pengambl keputusan, antara lan: mean, medan, max, mn, dan operator campuran. Dar beberapa metode tersebut, metode mean yang palng banyak dgunakan. Operator dan adalah operator yang dgunakan untuk penjumlahan dan perkalan fuzzy. Dengan menggunakan operator mean, F drumuskan sebaga: 1 F = [ ( S1 W1 ) ( S2 W2 ) L ( Sk Wk )] (2) k Dengan cara mensubsttuskan S t dan W t dengan blangan fuzzy segtga, yatu S t = (o t, p t, q t ); dan W t = (a t, b t, c t ); maka F t dapat ddekat sebaga: ( Y, Q Z ) F, dengan: 1 Y = k Q Z 1 = k 1 = k k ( t= 1 k ( t= 1 k ( t= 1 = 1,2,..., n. o a ) (3) t t p b ) (4) q t c ) (5) 60 Kusumadew Penentuan Lokas Pemancar Televs Menggunakan Fuzzy Mult Crtera

3.3 Seleks Alternatf yang Optmal Pada bagan n, ada 2 aktvtas yang dlakukan, yatu: a. Memprortaskan alternatf keputusan berdasarkan hasl agregas; Prortas dar hasl agregas dbutuhkan dalam rangka proses perangkngan alternatf keputusan. Karena hasl agregas n drepresentaskan dengan menggunakan blangan fuzzy segtga, maka dbutuhkan metode perangkngan untuk blangan fuzzy segtga (Chen, 1985, Km dan Park, 1990, Lou dan Wang, 1992). Salah satu metode yang dapat dgunakan adalah metode nla total ntegral. Msalkan F adalah blangan fuzzy segtga, F = (a, b, c), maka nla total ntegral dapat drumuskan sebaga berkut (Lou dan Wang, 1992): α 1 I T ( F) = ( αc + b + (1 α) a) (6) 2 Nla α adalah ndeks keoptmsan yang merepresentaskan derajat keoptmsan bag pengambl keputusan (0 α 1). Apabla nla α semakn besar mengndkaskan bahwa derajat keoptmsannya semakn besar. b. Memlh alternatf keputusan dengan prortas tertngg sebaga alternatf yang optmal. Semakn besar nla F berart kecocokan terbesar dar alternatf keputusan untuk krtera keputusan, dan nla nlah yang akan menjad tujuannya. 4. METODOLOGI PENELITIAN Peneltan dlakukan melalu langkah-langkah sebaga berkut: a. Representas masalah, melput: penetapan tujuan keputusan, dentfkas alternatf, dentfkas krtera, dan membangun struktur hrark keputusan. b. Evaluas hmpunan fuzzy dar alternatf-alternatf keputusan, melput: menetapkan varabel lngustk dan fungs keanggotaan, menetapkan ratng untuk setap krtera, dan menghtung ndeks kecocokan fuzzy pada setap alternatf. c. Melakukan defuzzy dalam rangka mencar nla alternatf yang optmal. 5. HASIL PENELITIAN Suatu stasun televs d Yogyakarta ngn menempatkan pemancarnya pada suatu lokas. Ada 3 lokas yang akan menjad alternatf, yatu: S1 = Kota Baru, S2 = Kalurang, dan S3 = Pyungan. Ada 5 atrbut (krtera) pengamblan keputusan, yatu: C1 = ketnggan lokas, C2 = ketdakpadatan bangunan d sektar lokas; C3 = kedekatan dar pusat kota; C4 = konds keamanan lokas ; C5 = kedekatan dengan pemancar lan yang sudah ada.. Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004 61

Langkah 1: Representas masalah a. Tujuan keputusan n adalah mencar lokas terbak untuk menempatkan pemancar televs berdasarkan krtera-krtera tertentu. Ada 3 alternatf lokas yang dberkan adalah A = {A1, A2, A3}, dengan A1 = Kota Baru, A2 = Kalurang, A3 = Pyungan. b. Ada 5 krtera keputusan yang dberkan, yatu: C = {C1, C2, C3, C4, C5} c. Struktur hrark masalah tersebut sepert terlhat pada Gambar 3 Memlh lokas yang tepat untuk pemancar televs Ketnggan Lokas C1 Ketdakpadata n bangunan d sektar lokas C2 Kedekatan dar pusat kota C3 Konds keamanan lokas C4 Kedekaatan dg pemancar lan yg sudah ada C5 Kota Baru A 1 Kalurang A 2 Pyungan A 3 Gambar 3 Struktur hrark Kasus. Langkah 2: Evaluas hmpunan fuzzy dar alternatf-alternatf keputusan a. Varabel-varabel lngustk yang merepresentaskan bobot kepentngan untuk setap krtera, adalah: T(kepentngan) W = {SR, R, C, T, ST} dengan SR = Sangat Rendah; R = Rendah; C = Cukup; T = Tngg; ST = Sangat Tngg. Sedangkan derajat kecocokan alternatf-alternatf dengan krtera keputusan adalah: T(kecocokan) S = {SK, K, C, B, SB}, dengan SK = Sangat Kurang; K Kurang; C = Cukup; B = Bak; dan SB = Sangat Bak. Fungs keanggotaan untuk setap elemen dreprentaskan dengan menggunakan blangan fuzzy segtga sebaga berkut: SR = SK = (0, 0, 0.25) R = K = (0, 0.25, 0.5) C = (0.25, 0.5, 0.75) T = B = (0.5, 0.75, 1) ST = SB = (0.75, 1, 1) 62 Kusumadew Penentuan Lokas Pemancar Televs Menggunakan Fuzzy Mult Crtera

b. Ratng untuk setap krtera keputusan yang dberkan oleh pengambl keputusan sepert terlhat pada Tabel 1. Sedangkan derajat kecocokan krtera keputusan dan alternatf sepert terlhat pada Tabel 2. Tabel 1. Ratng kepentngan untuk setap krtera Krtera C1 C2 C3 C4 C5 Ratng Kepentngan ST T C R T Tabel 2. Ratng kecocokan setap alternatf terhadap setap krtera Alternatf Ratng Kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 A1 SK K SB SB C A2 SB B C B SK A3 B SB K B B c. Dengan mensubsttuskan blangan fuzzy segtga ke setap varabel lngustk ke dalam persaman (2) sampa persamaan (5), dperoleh nla kecocokan fuzzy sepert pada Tabel 3. Tabel 3 Indeks kecocokan untuk setap alternatf. Alternatf Ratng kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 Indeks kecocokan fuzzy A1 SK K SB SB C 0,0625; 0,2625; 0,5500 A2 SB B C B SK 0,1750; 0,4000; 0,6625 A3 B SB K B B 0,2000; 0,4750; 0,7750 Langkah 3: Menyeleks alternatf yang optmal a. Dengan mensubsttuskan ndeks kecocokan fuzzy pada Tabel 3, ke persamaan (6), dan dengan mengambl derajat keoptmsan (α) = 0 (tdak optms), α = 0,5 dan α = 1 (sangat optms), maka akan dperoleh nla total ntegral sepert terlhat pada Tabel 4. Tabel 4 Nla total ntegral setap alternatf. Alternatf Nla total ntegral α = 0 α = 0,5 α = 1 A1 0,1625 0,2844 0,4063 A2 0,2875 0,4094 0,5313 A3 0,3375 0,4813 0,6250 b. Dar Tabel 4, terlhat bahwa A3 memlk nla total ntegral terbesar berapapun derajat keoptmsannya, sehngga lokas Pyungan akan terplh sebaga lokas optmal untuk penempatan pemancar. Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004 63

6. SIMPULAN Dar hasl peneltan d atas dapat dsmpulkan bahwa dengan mengunakan Fuzzy Mult Crtera Decson Makng: a. Dapat dtetapkan Pyungan sebaga lokas penempatan pemancar dar 3 alternatf lokas, dengan 5 krtera yang dberkan. b. Pyungan merupakan lokas optmal yang dperoleh bak dengan derajat keoptmsan 0; 0,5; maupun 1. PUSTAKA Chen, S. H. (1985). Rankng Fuzzy Numbers wth Maxmzng Set and Mnmzng Set. Fuzzy Sets and Systems. Chang, P. L. dan Chen, Y. C. (1994). A Fuzzy Mult-Crtera Decson Makng Method for Technology Transfer Strategy Selecton n Botechnology. Fuzzy Sets and Systems. Joo, H. M., dan Chang, S. K. (2004). Applcaton of Fuzzy Decson Makng Method to the Evaluaton of Spent Fuel Storage Optons. Korea. Lou, T. S., dan Wang, M. J. J. (1992). Rankng Fuzzy Numbers wth Integral Value. Fuzzy Sets and Systems. 64 Kusumadew Penentuan Lokas Pemancar Televs Menggunakan Fuzzy Mult Crtera