ScholarGate
Asisten
MCDMNormalizationcrisp

Normalisasi Vektor (L2)

NORMALISASI-VEKTOR (Normalisasi Vektor (L2)) adalah metode normalisasi dalam pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM) yang diperkenalkan oleh Hwang, C. L. dan Yoon, K. pada tahun 1981. Metode ini mengubah matriks keputusan yang berisi skor alternatif pada berbagai kriteria menjadi hasil yang terstruktur dan dapat direproduksi.

Terapkan dengan DecisionMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Sumber

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/id/decision-making/vector-normalization

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/decision-making/vector-normalization · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026