1 · Karar Matrisi
Her kriter için değerin yüksek olması mı (örn. kalite, oda sayısı) yoksa düşük olması mı (örn. fiyat, mesafe) daha iyi olduğunu seçin. Çoğu yöntem negatif/sıfır değer kabul eder; WASPAS pozitif ister.
Ağırlık toplamı: 100%
Ağırlıkları belirle:
· Veriden otomatik:
Ağırlığı doğrudan tabloya % olarak yazabilir, eşit
dağıtabilir veya AHP ile karşılaştırmadan türetebilirsiniz. Gelişmiş modda Entropi/CRITIC ile
verilerinizden otomatik de hesaplatabilirsiniz.
2 · Yöntem & Parametreler
3 · Sonuçlar
Skorlar
Radar (normalize kriterler)
4 · Duyarlılık Analizi
Bir kriterin ağırlığını değiştirip sıralamanın nasıl etkilendiğini görün. Kalan ağırlıklar orantılı olarak yeniden dağıtılır.
0.00
Monte Carlo Robustluk
Tüm ağırlıkları rastgele ±%20 sarsarak 1. sıranın ne kadar kararlı olduğunu ölçer.