Contoh Perhitungan SPK Metode SAW Manual yang Bisa Dicek Pakai Excel

Di sidang skripsi SPK, pertanyaan yang paling sering muncul bukan soal kode, melainkan "coba hitung manual satu alternatif". Kalau angka di bab 4 berbeda dengan hasil aplikasi, penguji akan meragukan keduanya. Karena itu hitungan manual SAW perlu kamu pahami sampai desimal terakhir, dan cara paling aman mengeceknya adalah Excel.

Contoh di bawah memakai kasus pemilihan pemasok tepung untuk sebuah usaha kue: tiga alternatif, empat kriteria. Semua angka sudah saya hitung ulang dengan script.

Data awal: alternatif, kriteria, dan bobot

Kriteria dan bobotnya adalah harga per kg (C1, cost, bobot 0,35), kualitas bahan skala 1 sampai 5 (C2, benefit, 0,30), lama pengiriman dalam hari (C3, cost, 0,20), dan pelayanan skala 1 sampai 5 (C4, benefit, 0,15). Total bobot harus 1. Harga ditulis dalam ribuan rupiah supaya angkanya ringkas.

Kriteria cost berarti makin kecil makin baik, benefit berarti makin besar makin baik. Tulis jenis tiap kriteria beserta alasannya di bab metode, karena salah menentukan jenis bisa membalik hasil.

Normalisasi matriks: benefit dan cost

Untuk kriteria benefit, rumusnya r = x / max(x). Untuk kriteria cost, r = min(x) / x. Nilai max dan min diambil per kolom kriteria. Dari tabel di atas: min C1 = 40, max C2 = 5, min C3 = 2, dan max C4 = 4.

Contoh untuk Pemasok A: r1 = 40/45 = 0,8889; r2 = 4/5 = 0,8000; r3 = 2/3 = 0,6667; r4 = 4/4 = 1,0000. Ulangi untuk dua pemasok lainnya.

Nilai preferensi dan ranking

Nilai preferensi V didapat dengan mengalikan tiap r dengan bobot kriterianya lalu menjumlahkan hasilnya: V = (0,35 × r1) + (0,30 × r2) + (0,20 × r3) + (0,15 × r4).

Pemasok B menang tipis dengan 0,8425, disusul Pemasok A dengan 0,8344. Selisihnya hanya 0,0081. Kemenangan B datang dari harga termurah dan pengiriman tercepat, dua kriteria cost yang bobotnya kalau digabung mencapai 0,55.

Soal pembulatan: tulis r dengan empat desimal, tapi biarkan Excel menghitung V dari nilai penuh. V Pemasok A dari nilai penuh adalah 0,834444, sedangkan dari r yang sudah dibulatkan hasilnya bergeser ke 0,8345. Sebutkan cara pembulatanmu di bab 4.

Cek ulang di Excel

Taruh data awal di sel B2 sampai E4 (baris 2 sampai 4 untuk Pemasok A, B, C; kolom B sampai E untuk C1 sampai C4), dan bobot di B6 sampai E6. Normalisasi cost untuk C1 di sel G2: =MIN(B$2:B$4)/B2. Normalisasi benefit untuk C2 di sel H2: =C2/MAX(C$2:C$4). Buat pola yang sama di I2 (C3, cost) dan J2 (C4, benefit), lalu salin ke baris 3 dan 4.

Nilai V di sel K2: =SUMPRODUCT($B$6:$E$6,G2:J2), dan ranking di L2: =RANK(K2,K$2:K$4). Di Excel dengan pengaturan regional Indonesia, pemisah argumen biasanya titik koma, jadi ganti koma dengan titik koma kalau rumusnya ditolak.

Coba satu eksperimen sebelum sidang: ubah bobot harga jadi 0,25 dan kualitas jadi 0,40, sementara dua bobot lain tetap. Hasilnya berbalik. Pemasok C naik ke 0,8300, Pemasok A 0,8256, dan Pemasok B turun ke 0,8025. Ranking SAW sangat bergantung pada bobot, dan penguji hampir pasti bertanya dari mana bobot itu berasal. Siapkan jawabannya, misalnya dari wawancara dengan pemilik usaha, kuesioner, atau metode pembobotan seperti AHP.

Dari hitungan manual ke aplikasi

Setelah hitungan manual cocok dengan Excel, langkah berikutnya memindahkan logika yang sama ke kode. Source code SPK metode SAW berbasis PHP dan MySQL sudah mencakup normalisasi matriks berdasarkan kriteria cost dan benefit sampai skor akhir tiap alternatif dalam laporan, jadi tiap langkahnya bisa kamu cocokkan dengan tabel di atas. Harganya Rp175.000, dengan lisensi personal dan edukasi.

Kalau dosen pembimbing meminta metode dengan perhitungan yang lebih panjang, SPK metode TOPSIS memakai matriks keputusan yang sama tapi mengukur jarak tiap alternatif ke solusi ideal positif dan negatif. Perbandingan ketiga metode ada di artikel AHP, SAW, atau TOPSIS.

Sekarang buka Excel, ketik tabel data awal di atas, dan pastikan V Pemasok B keluar 0,8425. Kalau cocok, ganti dengan data penelitianmu.