Perhitungan SAW — wardah

Detail AHP
Matriks Perbandingan (5x5)
C1C2C3C4C5
C1 1.000 0.333 1.000 3.000 3.000
C2 3.000 1.000 3.000 9.000 9.000
C3 1.000 0.333 1.000 3.000 3.000
C4 0.333 0.111 0.333 1.000 1.000
C5 0.333 0.111 0.333 1.000 1.000
CR = 0.000, CI = 0.000, λmax = 5.000
Normalisasi Kolom (referensi)
C1C2C3C4C5
C1 0.176 0.176 0.176 0.176 0.176
C2 0.529 0.529 0.529 0.529 0.529
C3 0.176 0.176 0.176 0.176 0.176
C4 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059
C5 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059
Bobot (eigenvector): [ 0.176, 0.529, 0.176, 0.059, 0.059 ]
Rata-rata baris (aproksimasi): [ 0.176, 0.529, 0.176, 0.059, 0.059 ]
Bobot
Followers C1=0.176, Rate Card C2=0.529, Engagement Rate C3=0.176, Kategori Konten C4=0.059, Domisili C5=0.059
Parameter Normalisasi
Benefit (gunakan nilai maksimum): C1, C3, C4, C5
  • max(C1) = 329000
  • max(C3) = 15346.0
  • max(C4) = 5.0
  • max(C5) = 5.0
Parameter Normalisasi (Cost)
Cost (gunakan nilai minimum): C2
  • min(C2) = 750000.0
# Nama Handle Followers (C1) Normalisasi Followers (C1) × Bobot Rate Card (C2) Normalisasi Rate Card (C2) × Bobot Engagement Rate (C3) Normalisasi Engagement Rate (C3) × Bobot Kategori Konten (C4) Normalisasi Kategori Konten (C4) × Bobot Domisili (C5) Normalisasi Domisili (C5) × Bobot Skor
1 Ekal Cube @ekalcube 0.0827 0.0146 1.0000 0.5294 1.0000 0.1765 0.6000 0.0353 1.0000 0.0588 0.8146
2 Loly Marrisa Pratami @lolymrssaprtmi 0.1483 0.0262 1.0000 0.5294 0.1057 0.0187 1.0000 0.0588 1.0000 0.0588 0.6919
3 Nely Ags @nelyags_ 0.0705 0.0124 1.0000 0.5294 0.3093 0.0546 0.6000 0.0353 1.0000 0.0588 0.6906
4 Baiq Vira Intan @baiqviraintan_ 0.0508 0.0090 1.0000 0.5294 0.1316 0.0232 1.0000 0.0588 1.0000 0.0588 0.6792
5 Muhammad Rizky @growwith_rizky 0.0419 0.0074 1.0000 0.5294 0.2530 0.0447 0.6000 0.0353 1.0000 0.0588 0.6756