Pendanaan: Pekerjaan ini didukung oleh MICIU/AEI/FEDER, UE: PID2023-146575NB-I00.
ABSTRAK
Pengambilan keputusan multikriteria (MCDM) sering kali melibatkan evaluasi atau pemeringkatan alternatif pada beberapa atribut, suatu proses yang jauh dari kata mudah karena preferensi yang fleksibel dan ketidakpastian dalam pentingnya kriteria. Pendekatan Berbasis Interval Tanpa Batas (WIBA) yang baru-baru ini diusulkan mengatasi masalah ini dengan mengandalkan pengurutan kriteria (menurut relevansinya) alih – alih bobot eksplisit dan menggunakan skor interval untuk mengevaluasi alternatif. Meskipun awalnya diusulkan untuk memilih solusi yang diminati dalam konteks masalah optimasi multi-objektif dan banyak objektif, pendekatan ini dapat diadaptasi untuk memeringkat solusi tersebut. Namun, ketahanan pemeringkatan WIBA belum dipelajari, dan pendekatan analisis sensitivitas berdasarkan gangguan bobot tidak dapat diterapkan. Lebih jauh lagi, tidak ada lingkungan yang ramah untuk mengeksplorasi sifat-sifat WIBA. Makalah ini membahas kesenjangan ini dengan (1) memperkenalkan teknik analisis sensitivitas lokal baru untuk mengeksplorasi bagaimana gangguan kecil dalam urutan kriteria memengaruhi pemeringkatan, dan (2) menyajikan WIBApp, perangkat lunak visual yang tersedia secara bebas yang mengimplementasikan fitur-fitur WIBA, termasuk analisis sensitivitas yang diusulkan. Dengan menggunakan studi kasus tentang pemilihan universitas teknik, makalah ini pertama-tama menggambarkan fleksibilitas dan kegunaan WIBA dalam skenario pengambilan keputusan di dunia nyata, yang memungkinkan para pengambil keputusan untuk menangani ketidakpastian dan kompleksitas secara efektif, dan kedua menunjukkan bagaimana WIBApp menyederhanakan pengelolaan data, meningkatkan analisis, dan memfasilitasi perbandingan antar-peringkat. Dengan memajukan landasan teoritis WIBA dan menyediakan implementasi praktis, karya ini berkontribusi dalam menyediakan kerangka kerja yang kuat bagi para pengambil keputusan untuk menangani masalah multi-kriteria, meningkatkan keandalan peringkat, dan mendukung keputusan yang tepat.
