Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Kandidat Pegawai dengan Metode SAW Menggunakan Python di Google Colab

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Kandidat Pegawai dengan Metode SAW Menggunakan Python di Google Colab

Pendahuluan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah alat yang dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memilih atau menentukan sesuatu berdasarkan kriteria tertentu. Salah satu metode yang sering digunakan dalam SPK adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dikenal dengan pendekatan penjumlahan terbobot, di mana setiap alternatif dievaluasi berdasarkan kriteria yang telah diberi bobot tertentu.

Dalam artikel ini, kita akan membahas penerapan SPK untuk menentukan kandidat pegawai terbaik menggunakan metode SAW dan Python di Google Colab. Google Colab dipilih karena gratis, mudah digunakan, dan mendukung pustaka Python untuk analisis data.

Tahapan Metode SAW

1. Matriks Keputusan: Mengumpulkan data alternatif (kandidat pegawai) dan kriteria yang relevan.
2. Normalisasi Matriks: Membagi setiap nilai dengan nilai terbaik (untuk kriteria keuntungan) atau nilai terburuk (untuk kriteria biaya).
3. Penentuan Bobot: Menentukan bobot untuk setiap kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya.
4. Perhitungan Nilai Preferensi: Mengalikan matriks normalisasi dengan bobot kriteria, lalu menjumlahkan nilainya untuk setiap alternatif.
5. Pemilihan Alternatif Terbaik: Alternatif dengan nilai preferensi tertinggi menjadi kandidat terbaik.

Contoh Studi Kasus
Misalkan kita memiliki data kandidat pegawai dengan kriteria:

• C1: Pendidikan (Keuntungan)
• C2: Pengalaman Kerja (Keuntungan)
• C3: Usia (Biaya)

Bobot untuk kriteria adalah:

• C1: 0.4
• C2: 0.3
• C3: 0.3

Implementasi di Python di Google Colab
Berikut adalah langkah-langkah penerapan metode SAW menggunakan Python:

import numpy as np
import pandas as pd

# Data kandidat dan kriteria
data = {
    'Kandidat': ['A', 'B', 'C'],
    'C1 (Pendidikan)': [4, 5, 3],
    'C2 (Pengalaman)': [8, 6, 9],
    'C3 (Usia)': [28, 30, 27]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Bobot kriteria (C1, C2, C3)
bobot = np.array([0.4, 0.3, 0.3])

# Matriks keputusan
matriks = df.iloc[:, 1:].values

# Normalisasi Matriks
# Keuntungan: nilai / max(nilai), Biaya: min(nilai) / nilai
normalisasi = np.zeros_like(matriks, dtype=float)
for i in range(matriks.shape[1]):
    if i == 2:  # C3 adalah biaya
        normalisasi[:, i] = np.min(matriks[:, i]) / matriks[:, i]
    else:  # C1 dan C2 adalah keuntungan
        normalisasi[:, i] = matriks[:, i] / np.max(matriks[:, i])

# Perhitungan nilai preferensi
preferensi = np.dot(normalisasi, bobot)

# Menambahkan kolom preferensi ke DataFrame
df['Nilai Preferensi'] = preferensi

# Menentukan kandidat terbaik
df = df.sort_values(by='Nilai Preferensi', ascending=False)

# Output hasil
print("Hasil SPK dengan Metode SAW:")
print(df)

Penjelasan Kode

1. Data Kandidat dan Kriteria: Dibuat dalam bentuk dictionary dan diubah menjadi DataFrame menggunakan Pandas.
2. Bobot Kriteria: Disimpan dalam bentuk array.
3. Normalisasi: Dilakukan sesuai jenis kriteria (keuntungan atau biaya).
4. Perhitungan Preferensi: Mengalikan matriks normalisasi dengan bobot kriteria dan menjumlahkan hasilnya.
5. Sorting: Kandidat dengan nilai preferensi tertinggi ditampilkan di posisi atas.

Hasil
Output akan menampilkan tabel dengan nilai preferensi untuk setiap kandidat, serta menunjukkan siapa yang memiliki nilai tertinggi sebagai kandidat terbaik.

Kesimpulan
Metode SAW memberikan solusi yang sederhana dan efektif untuk memilih kandidat pegawai terbaik berdasarkan berbagai kriteria. Implementasi Python di Google Colab mempermudah analisis dengan memanfaatkan pustaka seperti Pandas dan Numpy. Dengan metode ini, keputusan dapat diambil secara objektif berdasarkan data yang tersedia.

Jika Anda memiliki pertanyaan lebih lanjut atau ingin mengembangkan studi kasus lain, silakan tanyakan! ????