<![CDATA[It has always been a great challenge to any product development team to forecast the success of a new product at the design stage. For any product concept, it is of interest to assign an accurate probability to any event or state of the world that reflects the new product success. This probability is then required in decision tree analysis for selecting the best product concept. In practice, the probability is determined solely on intuition or subjective judgment due to impreciseness, lack of information during the design stage, and the cognitive limitation of decision makers. This paper presents an approach integrating fuzzy set theory and multi criteria decision making (MCDM) approach in forecasting accurately the success of a new product. The analytic hierarchy process (AHP) is used due to its simplicity as a prescriptive approach that will help decision makers select the best decision with respect to a set of criteria. Fuzzy numbers are used to describe any judgment on design criteria and the event probability of a product concept. A numerical example is given to illustrate the use of this approach. Abstract in Bahasa Indonesia : Selalu menjadi tantangan besar bagi setiap tim pengembang produk untuk dapat mengestimasi tingkat kesuksesan suatu produk baru pada tahap desain. Tingkat kesuksesan yang dinyatakan dengan besar probabilitas berbagai state of the world dari suatu konsep produk selanjutnya digunakan dalam analisa keputusan untuk memilih konsep produk terlayak. Selama ini besar probabilitas ditentukan lebih banyak berdasarkan intuisi dan subyektifitas pengambil keputusan. Praktik ini cenderung menghasilkan keputusan yang bias mengingat keterbatasan kapabilitas kognitif manusia dalam mensintesa berbagai keunggulan maupun kekurangan dari sekumpulan konsep produk. Tulisan ini bertujuan untuk menyampaikan satu pendekatan yang mengintegrasikan logika fuzzy dan pendekatan pengambilan keputusan berkriteria jamak (multi criteria decision making /MCDM) dalam menentukan tingkat kesuksesan suatu konsep produk yang lebih akurat. MCDM digunakan karena pada dasarnya problem pemilihan konsep produk terbaik selalu mempertimbangkan sekumpulan kriteria. Pendekatan analitic hierarchy process (AHP) dipilih karena pendekatan ini menawarkan perspektif preskriptif yang akan menuntun pengambil keputusan untuk melakukan apa yang sebaiknya dan dapat dilakukan dalam membuat keputusan. Bilangan fuzzy digunakan untuk merepresentasikan penilaian terhadap berbagai kriteria dan besar kemungkinan dari berbagai tingkat kesuksesan suatu produk. Dengan menggunakan pendekatan Fuzzy - MCDM, tingkat kesuksesan dari suatu konsep produk akan diperoleh dengan lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan untuk sesuatu yang sulit dilakukan bila pengambilan keputusan lebih didasari intuisi dan subyektifitas semata. Sebuah contoh numerik disampaikan untuk menerangkan penggunaan pendekatan ini. Kata kunci: bilangan fuzzy, MCDM, AHP, konsep produk baru.]]>
Copyrights © 2006
