UNPKG

ahp-calc

Version:

AHP (Analytical Hierarchy Process) is a decision-making method that helps break down complex problems into a hierarchy of simpler comparisons. It uses pairwise comparisons and mathematical calculations to rank alternatives based on criteria.

58 lines (57 loc) 1.79 kB
/** * Tipe data untuk Matriks yang terdiri dari array 2 dimensi berisi angka (`number[][]`), * atau sebuah array dari Matriks yang bersarang (rekursif) bertipe `Matrix[]`. * * @example * // Matriks 2 dimensi * const matrix: Matrix = [[1, 2], [3, 4]]; * * // Matriks bersarang * const nestedMatrix: Matrix = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]; */ type Matrix = number[][] | Matrix[]; /** * Tipe data untuk Matriks yang bersifat string, yang dapat berupa string tunggal atau array dari * `NestedStringMatrix` yang bersarang. * * @example * // Matriks string tunggal * const matrix: NestedStringMatrix = "1/2"; * * // Matriks string bersarang * const nestedMatrix: NestedStringMatrix = [["1/2", "3/4"], ["5/6", "7/8"]]; */ type NestedStringMatrix = string | NestedStringMatrix[]; /** * Tipe data untuk array yang berisi bobot-bobot yang masing-masing bertipe `number`. * * @example * // Contoh array bobot * const weights: Weights = [0.2, 0.3, 0.5]; */ type Weights = number[]; /** * Tipe data untuk Matriks yang telah dinormalisasi, yang berisi array 2 dimensi bertipe `number[][]`. * * @example * // Matriks ter-normalkan * const normalized: Normalize = [[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]]; */ type NormalizeCrit = number[][]; type NormalizeAlt = number[][][]; type StrAlternatifMatriks = string[][][]; type CritMatriks = number[][]; type Bobot = number[]; type AHPCritResult = { originalMatrix: number[][]; normalizedMatrix: number[][]; weightsCriteria: number[]; lamdaMax: number; n: number; CI: number; RI: number; CR: number; konsistensi: string; sumCrit: number[] | number[][]; }; export type { Matrix, NormalizeCrit, NestedStringMatrix, Weights, CritMatriks, Bobot, AHPCritResult, StrAlternatifMatriks, NormalizeAlt, };