Metode ARAS (Additive Ratio Assessment) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang banyak digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan alternatif terbaik berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Metode ini mampu memberikan hasil perangkingan yang objektif melalui proses normalisasi dan pembobotan nilai setiap alternatif.
Jika kamu sedang mempelajari metode ARAS dalam SPK, artikel ini akan membahas pengertian metode ARAS, cara kerja, langkah-langkah perhitungan, kelebihan dan kekurangan, serta contoh kasus penerapannya. Dengan memahami metode ini, kamu dapat menyelesaikan berbagai permasalahan pengambilan keputusan secara lebih sistematis dan terukur.
Apa itu Metode Additive Ratio ASsessment (ARAS)?
Metode ARAS (Additive Ratio Assessment) adalah metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Zavadskas dan Turskis untuk membantu proses pengambilan keputusan dengan membandingkan sejumlah alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang telah diberi bobot. Metode ini menggunakan proses normalisasi dan perhitungan nilai utilitas untuk menentukan alternatif terbaik.
Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode ARAS banyak digunakan pada kasus pemilihan karyawan terbaik, seleksi penerima beasiswa, pemilihan supplier, penentuan lokasi usaha, dan berbagai masalah pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria.
Prinsip Dasar Metode Aras
Metode ARAS menggunakan prinsip dasar untuk menggabungkan aspek kualitatif dan kuantitatif dari keputusan yang akan diambil. Prinsip ini melibatkan dua tahap, yaitu tahap pengambilan keputusan dan tahap perankingan.
- Tahap pengambilan keputusan melibatkan identifikasi alternatif dan faktor-faktor yang harus dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan. Faktor-faktor ini dapat berupa kriteria kualitatif seperti reputasi dan pengalaman atau kriteria kuantitatif seperti biaya dan waktu.
- Tahap perankingan melibatkan penghitungan nilai preferensi relatif dari setiap alternatif berdasarkan faktor-faktor yang dipilih pada tahap sebelumnya. Nilai preferensi relatif ini kemudian digunakan untuk menghasilkan peringkat prioritas dari alternatif yang tersedia.
Baca Juga: Metode Moora: Cara Kerja dan Contoh Soal
Cara Kerja Metode ARAS
Metode ARAS (Additive Ratio Assessment) bekerja dengan membandingkan setiap alternatif terhadap alternatif optimal berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode ini digunakan untuk menentukan alternatif terbaik melalui proses normalisasi, pembobotan, dan perhitungan nilai utilitas.
Berikut tahapan metode ARAS yang umum digunakan:
1. Menentukan Alternatif dan Kriteria
Langkah pertama adalah menentukan alternatif yang akan dibandingkan serta kriteria yang digunakan sebagai dasar penilaian. Kriteria dapat berupa atribut keuntungan (benefit) maupun atribut biaya (cost).
Sebagai contoh, dalam pemilihan laptop terbaik, kriteria yang digunakan dapat berupa harga, kapasitas RAM, kapasitas penyimpanan, dan performa prosesor.
2. Membentuk Matriks Keputusan
Setelah menentukan alternatif dan kriteria, langkah berikutnya adalah membuat matriks keputusan yang berisi nilai setiap alternatif pada masing-masing kriteria.
Matriks keputusan menjadi dasar untuk melakukan proses perhitungan pada tahap berikutnya.
3. Menentukan Alternatif Optimal
Metode ARAS menggunakan alternatif optimal sebagai pembanding. Nilai optimal diperoleh dari nilai terbaik pada setiap kriteria.
Untuk kriteria benefit digunakan nilai terbesar, sedangkan untuk kriteria cost digunakan nilai terkecil.
Baca Juga: Belajar Analytical Hierarchy Process (AHP): Pengertian, Kelebihan, Kekurangan dan Cara Kerja AHP
4. Melakukan Normalisasi Matriks
Normalisasi dilakukan agar seluruh nilai kriteria berada pada skala yang sama sehingga dapat dibandingkan secara adil.
Untuk kriteria benefit digunakan rumus:
Xij = Xij / ΣXij
Sedangkan untuk kriteria cost dilakukan transformasi terlebih dahulu sebelum dinormalisasi.
5. Mengalikan dengan Bobot Kriteria
Nilai hasil normalisasi kemudian dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria.
Tahapan ini bertujuan untuk menunjukkan tingkat kepentingan setiap kriteria dalam proses pengambilan keputusan.
6. Menghitung Nilai Fungsi Optimalitas (Si)
Nilai fungsi optimalitas diperoleh dengan menjumlahkan seluruh nilai hasil pembobotan pada setiap alternatif.
Semakin besar nilai Si, maka semakin baik alternatif tersebut.
7. Menghitung Utility Degree (Ki)
Nilai utilitas atau Utility Degree dihitung dengan membandingkan nilai Si setiap alternatif terhadap nilai Si alternatif optimal.
Rumus yang digunakan adalah:
Ki = Si / S0
Keterangan:
- Ki = nilai utilitas alternatif
- Si = nilai optimalitas alternatif
- S0 = nilai optimalitas alternatif optimal
Semakin besar nilai Ki, maka semakin baik alternatif tersebut.
8. Menentukan Ranking Alternatif
Tahap terakhir adalah mengurutkan alternatif berdasarkan nilai Ki dari terbesar hingga terkecil.
Alternatif dengan nilai utilitas tertinggi merupakan alternatif terbaik yang direkomendasikan.
Baca Juga: Metode Vikor: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Soal
Keuntungan Menggunakan Metode Aras
Penggunaan metode aras dapat memberikan berbagai keuntungan bagi proyek Anda, antara lain:
- Mengidentifikasi risiko secara lebih efektif
- Mengevaluasi risiko dengan lebih tepat
- Mengelola risiko secara adaptif
- Meningkatkan peluang sukses proyek
- Mengurangi dampak risiko pada proyek
- Memastikan keberlangsungan proyek yang lebih stabil dan lancar
Contoh Perhitungan Metode ARAS
Agar lebih mudah memahami cara kerja metode ARAS, berikut contoh sederhana pemilihan laptop terbaik.
Studi Kasus
Seorang mahasiswa ingin memilih laptop terbaik untuk kebutuhan kuliah dan pemrograman.
Terdapat tiga alternatif laptop yang akan dibandingkan:
- Laptop A
- Laptop B
- Laptop C
Kriteria yang digunakan:
| Kriteria | Tipe | Bobot |
|---|---|---|
| Harga | Cost | 30% |
| RAM | Benefit | 25% |
| Storage | Benefit | 20% |
| Performa Prosesor | Benefit | 25% |
Matriks Keputusan
| Alternatif | Harga (Juta) | RAM (GB) | Storage (GB) | Prosesor |
|---|---|---|---|---|
| A | 8 | 8 | 512 | 7 |
| B | 10 | 16 | 512 | 9 |
| C | 9 | 16 | 1024 | 8 |
Menentukan Alternatif Optimal
Karena harga merupakan kriteria cost, maka nilai terbaik adalah nilai terkecil.
Sedangkan RAM, Storage, dan Prosesor merupakan kriteria benefit sehingga dipilih nilai terbesar.
| Alternatif Optimal | Harga | RAM | Storage | Prosesor |
|---|---|---|---|---|
| A0 | 8 | 16 | 1024 | 9 |
Normalisasi Matriks
Setelah dilakukan normalisasi, diperoleh hasil sebagai berikut:
| Alternatif | Harga | RAM | Storage | Prosesor |
|---|---|---|---|---|
| A0 | 0,333 | 0,286 | 0,400 | 0,273 |
| A | 0,333 | 0,143 | 0,200 | 0,212 |
| B | 0,267 | 0,286 | 0,200 | 0,273 |
| C | 0,296 | 0,286 | 0,400 | 0,242 |
Matriks Pembobotan
Nilai normalisasi dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria.
| Alternatif | Harga | RAM | Storage | Prosesor |
|---|---|---|---|---|
| A0 | 0,100 | 0,072 | 0,080 | 0,068 |
| A | 0,100 | 0,036 | 0,040 | 0,053 |
| B | 0,080 | 0,072 | 0,040 | 0,068 |
| C | 0,089 | 0,072 | 0,080 | 0,061 |
Menghitung Nilai Optimalitas (Si)
Jumlahkan seluruh nilai pembobotan pada setiap alternatif.
| Alternatif | Si |
|---|---|
| A0 | 0,320 |
| A | 0,229 |
| B | 0,260 |
| C | 0,302 |
Menghitung Utility Degree (Ki)
Menggunakan rumus:
Ki = Si / S0
Hasil perhitungan:
| Alternatif | Ki |
|---|---|
| A | 0,715 |
| B | 0,813 |
| C | 0,944 |
Ranking Alternatif
| Ranking | Alternatif | Nilai Ki |
|---|---|---|
| 1 | Laptop C | 0,944 |
| 2 | Laptop B | 0,813 |
| 3 | Laptop A | 0,715 |
Berdasarkan hasil perhitungan metode ARAS, Laptop C memperoleh nilai utilitas tertinggi yaitu 0,944 sehingga menjadi alternatif terbaik untuk dipilih.
Baca Juga: Metode Electre: Pengertian, Cara Kerja Dan Contoh Soal
Kesimpulan
Pada pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa Metode ARAS (Additive Ratio Assessment) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang digunakan untuk menentukan alternatif terbaik berdasarkan sejumlah kriteria yang telah diberi bobot. Metode ini bekerja melalui proses normalisasi, pembobotan, perhitungan nilai optimalitas, dan utility degree sehingga mampu menghasilkan perangkingan alternatif secara objektif.
Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode ARAS banyak digunakan untuk kasus pemilihan supplier, seleksi karyawan, penerima beasiswa, hingga penentuan lokasi usaha. Karena proses perhitungannya relatif sederhana dan mudah diimplementasikan, metode ARAS menjadi salah satu metode MCDM yang populer dalam penelitian maupun aplikasi dunia nyata.
Artikel ini merupakan bagian dari seri Kecerdasan Buatan KantinIT.com. Jika artikel ini bermanfaat, jangan lupa bagikan ke media sosial atau ke teman kamu.
