T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 ,   p p .   95 ~1 10   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 24 i 1 . 27241          95       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   Co m pa riso m e t ho ds in a decisi o n  suppo rt  sy ste m   f o deter m ini ng   J a v a Script   f ra m ew o rk s       Ro f if   Ag hn a   F a k hri D iy a ,   Ag us   M uly a nto   M a s t e r   o f   I n f o r mat i c s St u d y   P r o g r a m,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   S u n a n   K a l i j a g a   S t a t e   I sl a mi c   U n i v e r si t y   Y o g y a k a r t a ,   S l e man ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   26 2025   R ev i s ed   No v   21 2 0 2 5   A cc ep ted   Dec   8 2 0 2 5       T h e   se le c ti o n   o f   a n   a p p r o p riate   Ja v a S c rip f ra m e w o rk   in   w e b - b a se d   so f t w a re   d e v e lo p m e n o f ten   lea d to   e rro rs  w h e n   th e   c h o se n   f ra m e w o rk   is   in c o m p a ti b le  w it h   th e   d e sig n .   T h e   a b il it y   to   m a k e   d e c isio n q u ick ly ,   a c c u ra tel y ,   a n d   p re c ise l y   is  th e re f o re   a   k e y   fa c to in   su c c e ss f u l   so f t w a re   d e sig n .   A d d re ss in g   th is  n e e d ,   t h e   p re se n stu d y   a n a l y z e th e   a c c u ra c y   o f   th e   a n a ly ti c a h iera rc h y   p ro c e ss - we ig h p ro d u c t   ( A HP - W P ) a n a ly ti c a h iera rc h y   p ro c e ss - tec h n iq u e   f o o r d e p re f e re n c e   b y   si m il a rit y   to   id e a so lu ti o n   ( A HP - T OP S IS ) ,   a n d   a n a ly ti c a h iera rc h y   p ro c e ss - si m p le  m u lt i - a tt rib u te  ra ti n g   tec h n iq u e   ( A HP - S M A RT )   m e t h o d s   in   d e term in in g   th e   m o s su it a b le   Ja v a S c rip f ra m e w o rk   a c c o rd in g   to   t h e   I n tern a ti o n a Org a n iz a ti o n   f o S tan d a rd iza ti o n   ( IS O)  9 1 2 6   c las sif ica ti o n .   T o   e v a lu a te  a c c u ra c y ,   th e   m e a n   a b so lu te   p e rc e n tag e   e rro r   ( M A P E w a a p p li e d   a a   c o st   f u n c ti o n   t o   m e a su re   th e   e rro p e rc e n tag e   o f   e a c h   m e th o d .   T h e   a n a ly sis  w a c o n d u c t e d   o n   ten   p o p u lar  Ja v a S c rip f ra m e w o rk s e lec ted   b a se d   o n   th e ir  p o p u lari ty   a n d   u sa g e   tren d s.   T h e   e v a lu a ti o n   c o n si d e re d   six   q u a li ty   c rit e ria:  f u n c ti o n a li ty ,   re li a b il it y ,   u sa b il it y ,   e ff icie n c y ,   m a in tain a b il it y ,   a n d   p o rtab il it y .   T h e   re su lt sh o w   th e   ra n k in g   o f   e a c h   a lt e rn a ti v e   f o a ll   m e th o d s.  A c c u ra c y   m e a su re m e n t   u sin g   M A P re v e a led   t h a th e   A HP - W P   m e th o d   p ro d u c e d   th e   sm a ll e st  e rro r   p e rc e n tag e   (3 7 . 7 7 6 4 5 % ),   c o m p a re d   to   A HP - T OPS IS   ( 4 7 . 1 2 5 6 6 % a n d   A HP - S M A RT   (4 6 . 4 0 4 1 % ).   A c c o rd in g ly ,   th e   A HP - W P   m e th o d   is  re c o m m e n d e d   f o d e c isio n   s u p p o r sy st e m   (DSS d e v e lo p m e n t.   K ey w o r d s :   A HP - SM AR T   m et h o d   A HP - T OP SIS  m et h o d   A HP - W P   m et h o d   Dec is io n   s u p p o r t s y s te m   J av aScr ip t f r a m e w o r k   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R o f i f   Ag h n Fa k h r i D i y a   Ma s ter   o f   I n f o r m atic s   St u d y   P r o g r a m ,   Facu l t y   o f   Scie n ce   an d   T ec h n o lo g y     Su n an   Ka lij ag State  I s la m ic  Un i v er s it y   Yo g y a k ar ta   St.  L a k s d A d is u cip to ,   5 5 2 8 1 ,   Sle m a n ,   Dae r ah   I s ti m e w Yo g y a k ar ta ,   I n d o n es ia   E m ail:  r o f i f . a g h n a f @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   in f o r m atio n   tec h n o lo g y ,   d ec is io n   s u p p o r s y s te m s   ( DSS)   s er v as  b r i d g b etw ee n   in f o r m atio n   s y s te m s   an d   m ac h i n lear n i n g .   T h ab ilit y   to   m a k d ec is io n s   q u ick l y ,   ac cu r atel y ,   an d   p r ec is el y   i s   ess e n tial  i n   d eter m in i n g   th ap p r o p r iate  c o u r s o f   ac tio n   [ 1 ] H o w ev er ,   th av ailab ilit y   o f   lar g a m o u n t s   o f   in f o r m atio n   an d   d ata  alo n is   n o s u f f ic ien f o r   ef f ec tiv d ec is io n   m ak in g t h ab ilit y   to   an al y ze   th is   i n f o r m atio n   ef f icien tl y   r e m ai n s   cr u cial   [ 2 ] ,   [ 3 ] T o   en s u r r eliab le  o u t co m e s ,   it  is   n ec es s ar y   to   e s t ab l is h   clea r   cr iter ia   b ef o r ev alu a tin g   v ar io u s   al ter n ati v es.  E ac h   cr iter io n   m u s ad d r ess   th f u n d a m e n tal   q u esti o n   o f   h o w   ef f ec tiv e l y   a n   alter n at iv s o lv es th p r o b le m   at  h a n d   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   A   DS is   an   in f o r m atio n   s y s te m   th at  p r o v id es  ac ce s s   to   r elev an in f o r m a tio n   an d   f ac ili tates  d ata  m o d eli n g   an d   m an ip u latio n   [ 6 ] - [ 8 ] A   DSS  ca n   b ap p lied   in   b o th   s tr u c tu r ed   an d   u n s tr u ctu r ed   d ec is io n - m ak in g   s ce n ar io s ,   w h er id en tify i n g   th m o s t   ap p r o p r iate  s o lu tio n   m a y   b ch a llen g i n g   [ 9 ] ,   [ 1 0 ]   W ith in   t h i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 95 - 1 10   96   s co p e,   DSS  f u n ct io n s   as  to o th at  as s is t s   d ec is io n   m a k er s   in   s e lecti n g   t h b est  a lter n ati v to   ad d r ess   a   g iv e n   p r o b le m   [ 6 ] Var io u s   D SS   m et h o d s   ex i s t,  ea c h   w it h   d is tin ct   ch ar ac ter is tics   a n d   a n al y tical  ap p r o ac h es.   C o m m o n l y   u s ed   m eth o d s   i n cl u d an al y tical  h ier ar ch y   p r o ce s s   ( A HP ) s i m p le  m u lti - attr ib u te  r atin g   tech n iq u e   ( SMART ) w ei g h t p r o d u ct  ( W P ) ,   an d   tech n iq u f o r   o r d er   p r ef er en ce   b y   s i m ilar it y   to   id ea s o lu tio n   ( T OP SIS ) a m o n g   o th er s   [ 1 1 ] .   I n   p r ac tice,   DSS   ar w id el y   ap p lied   in   v ar io u s   r ea l - li f co n tex ts   [ 1 2 ] On s u c h   ap p licatio n   is   in   s elec ti n g   t h ap p r o p r iate  f r am e w o r k   f o r   w eb - b a s ed   s o f t w ar e   d ev elo p m e n t,  w h er DSS  ca n   h elp   r ed u ce   er r o r s   in   d ec is io n   m ak in g .   De v elo p er s   f r eq u e n tl y   e n co u n ter   d if f ic u ltie s   i n   d eter m i n i n g   w h ich   f r a m e w o r k   to   ad o p t   f o r   th ei r   p r o j ec ts   [ 1 3 ] I n   th is   p r o ce s s ,   th s elec tio n   is   i n f lu en ce d   b y   th cr iter ia  th a m u s b co n s id er ed ,   w h ic h   s h o u ld   ali g n   w it h   t h s ta n d ar d s   d ef i n ed   b y   t h e   d ev elo p er .   Ho w e v er ,   in   ev alu ati n g   w h eth er   a   f r a m e w o r k   is   s u itab le  f o r   ad d r ess in g   g iv e n   p r o b lem ,   s o f t w ar d ev elo p er s   o f ten   f ac ch allen g es  in   m a k i n g   th f in al  d ec is io n   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   On o f   th m o s p o p u lar   p r o g r a m m in g   lan g u ag e s   in   s o f t w a r d ev elo p m e n is   J av aScr ip [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] Nu m er o u s   J av aScr ip f r a m e wo r k s   h av b ee n   d ev elo p ed   an d   ar e   co m m o n l y   ap p li ed   in   p r o j ec ts   r an g in g   f r o m   s m al an d   m ed i u m   s ca le   ap p licatio n s   to   h i g h l y   co m p le x   s y s te m s   [ 1 8 ] Ho w e v er ,   g i v e n   t h w id v ar iet y   o f   av ailab le  f r a m e w o r k s ,   d ev elo p er s   o f ten   f ac d if f ic u ltie s   in   d eter m i n i n g   w h ich   f r a m e w o r k   b est  m ee t s   t h e   cr iter ia  r elev an to   th e ir   d esig n   n ee d s   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] T o   a d d r ess   th is ,   t h I n ter n atio n a Or g an iza tio n   f o r   Stan d ar d izatio n   ( I SO)   9 1 2 6   cl ass i f icatio n   p r o v id es  r ef er en ce   s tan d ar d   f o r   ev al u ati n g   cr it er ia  th at  ca n   h elp   d ev elo p er s   m ak m o r i n f o r m ed   f r a m e w o r k   s elec tio n s   [ 2 1 ] I n   th is   s t u d y ,   th e v al u at io n   f o cu s es  o n   te n   p o p u lar   J av aScr ip f r am e w o r k s   An g u lar ,   R ea ct,   V u e,   So lid ,   Nex t,  A s tr o ,   Nu x t,  E x p r ess ,   S v elte,   an d   Gatsb y th at  r ep r esen w id el y   ad o p ted   to o ls   in   m o d er n   w eb   d ev elo p m en t.   T h ac cu r ac y   o f   d ec is io n - m a k in g   o u tco m es  i s   also   in f lu e n ce d   b y   th s elec tio n   o f   m eth o d   th at  b est  f its   th d ata.   T o   i m p r o v t h q u alit y   o f   r es u lt s ,   co m p ar i s o n s   ca n   b co n d u c ted   b et w ee n   m eth o d s   w i th   d if f er e n ch ar ac ter is t ics  an d   an al y tical  ap p r o ac h es   [ 2 2 ] B a s ed   o n   th is   p r e m is e,   th a u th o r   w a s   m o ti v ated   to   co n d u ct  r esear ch   an al y zin g   th ac cu r ac y   o f   f o u r   d ec is io n   s u p p o r t   m et h o d s   A HP ,   SM A R T ,   W P ,   an d   T O P SIS   u s i n g   th m ea n   ab s o lu te  p er ce n tag er r o r   ( MA P E )   as  th ev alu at io n   m etr ic  f o r   J av a Scr ip f r a m e w o r k   s elec tio n .   T h p r i m ar y   o b j ec tiv o f   th is   s t u d y   i s   to   id en ti f y   w h ic h   m et h o d   p r o v id es  th m o s ac cu r ate  r esu lt s   in   d ec is io n   m a k i n g   f o r   J av aScr ip t f r a m e w o r k   s e lectio n .   I n   t h is   r e s ea r ch ,   t h a u t h o r   als o   r ef er s   to   p r ev io u s   s t u d ies  t h at  h a v ap p lied   d ec is io n   s u p p o r s y s te m   ( DSS)  m et h o d o lo g ies  in   b o th   s o f t w ar s elec tio n   a n d   J av aS cr ip f r a m e w o r k   co m p ar is o n .   Han i n et  a l.   [ 2 3 ]   p r o p o s ed   an   in teg r ated   A HP - T O P SIS  m et h o d o lo g y   f o r   s el ec tin g   ex tr ac t,  tr an s f o r m ,   lo ad   ( E T L )   s o f t w ar e ,   d em o n s tr ati n g   th at  th co m b in atio n   o f   A HP   to   d eter m in e   w eig h t s   an d   T O P SIS  to   r a n k   alter n ati v es  ca n   p r o d u ce   s tr u ctu r ed ,   o b j ec tiv e,   an d   r eliab le  r esu lts   w h en   m u lt ip le  co n f licti n g   cr iter ia  ar in v o lv ed .   Me an w h i le,   Ock elb er g   a n d   Ol s s o n   [ 2 4 ]   ca r r ied   o u co m p ar ativ s t u d y   o f   th r ee   J av a Scr ip f r a m e wo r k s   an g u lar ,   r ea ct,   an d   v u e   e v al u ati n g   th e m   b a s ed   o n   p er f o r m a n ce ,   m o d u lar i t y ,   a n d   u s ab ilit y ,   an d   f u r th er   ap p ly in g   AHP   to   d eter m in t h r an k i n g   o f   th f r a m e w o r k s .   T h ese  t w o   s t u d ie s   p r o v id s tr o n g   b asis   an d   ju s ti f icat io n   f o r   th i s   s tu d y th f ir s p r o v id es  m et h o d o lo g ical  r ig o r   in   co m b in i n g   m u l ti   cr iter ia  d ec is io n   m ak in g   m eth o d s   b y   an al y z in g   an d   co m p ar in g   t h r an k i n g   r esu lt s   o f   ea ch   co m b i n ed   m eth o d ,   w h ile  th s ec o n d   p r o v id es  r elev an ce   in   e v al u atin g   J av a Scr ip f r a m e w o r k s   u s i n g   d ec is io n   s u p p o r ap p r o ac h .   B y   le v er ag i n g   t h u n d er s ta n d in g   o f   b o th ,   th is   s t u d y   ai m s   to   ex p an d   th u s o f   D SS   m et h o d s   n o t   o n l y   i n   g en er al  s o f t w ar s ele ctio n   b u al s o   in   a   w id er   s e o f   J a v aScr ip f r am e w o r k s   an d   b y   a n al y z in g   th q u a lit y   o f   th co m b in ed   DSS  m et h o d s   a n d   co m p ar i n g   th e ir   p er f o r m a n ce   to   o b tain   th e   m o s ac cu r ate   co m b in at io n   o f   m eth o d s   u s in g   t h M A P E   ac cu r ac y   m et h o d   w h ich   al lo w s   f o r   m o r co m p r eh e n s i v co m p ar is o n   ac r o s s   v ar io u s   cr iter ia .       2.   M E T H O D   T h r esear ch   m eth o d   o u tli n es   th s ta g es  o r   p r o ce s s es  u n d er tak en   to   o b tain   t h r esu l ts   o f   th s t u d y   [ 2 5 ] T h ese  s tag es  i n v o lv a n a l y zi n g   t h r eq u ir e m e n ts   a n d   c o n d u cti n g   e x p er i m e n t s ,   as  ill u s tr ated   in   F ig u r 1 .   T h f ig u r p r esen ts   f lo w   d iag r a m   o f   t h s eq u en tial sta g es  ca r r ied   o u t in   th i s   r esear ch .     2 . 1 .     Det er m i ne  re s ea rc h o bje ct   a nd   s co pe   T h f ir s s tag i n v o l v es  a n al y zin g   t h r esear ch   o b j ec t.  T h is   s t u d y   f o cu s es  o n   ap p l y i n g   th m o s ac cu r ate  ap p r o ac h   b y   co m b i n in g   t h A HP   w it h   s ev er al  o th er   DSS  m et h o d s ,   n a m e l y   W P,  SMA R T ,   an d   T O P SIS.   I n   ad d itio n ,   th r ese a r ch   o b j ec in clu d es  J av aScr ip f r a m e w o r k s .   Sev er al  f r a m e wo r k s   w er s elec te d   b ased   o n   th eir   h i g h   d o w n lo ad   r ates a n d   p o p u lar it y   co m p ar ed   to   o th er   J av aScr ip t f r a m e w o r k s .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         C o mp a r is o n   meth o d s   in   a   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   d eter min in g   Ja va S crip   ( R o fif A g h n a   F a kh r i D iya )   97   2 . 2 .     L it er a t ure  s t ud y   A t h liter atu r r ev ie w   s ta g e,   th au th o r   co llects  in f o r m atio n   f r o m   w id r an g o f   s o u r ce s ,   in cl u d in g   s cien ti f ic  ar ticles,  b o o k s ,   an d   p r ev io u s   s tu d ies  r el ated   to   th p r esen r esear ch .   T h is   s tag s er v e s   to   p r o v id th eo r etica l f o u n d atio n   th at  s u p p o r ts   an d   s tr en g t h e n s   t h ca s s t u d y   [ 2 6 ] .           Fig u r 1 .   R esear ch   f lo w ch ar t       2 . 3 .     I dentif y   a nd   d i v ine e v a l ua t io n c rit er ia   T h is   r esear ch   ad o p ts   th I SO  9 1 2 6   class if ica tio n   to   d ef i n t h cr iter ia  in   ac co r d an ce   w i th   th n ee d s   an d   ac cu r ac y   o f   th d ata  b ein g   an al y ze d .   T h s o f t w ar q u alit y   m o d el  d escr ib ed   in   th I SO  9 1 2 6   s tan d ar d ,   d ev elo p ed   b y   th I SO   a n d   th I n ter n a tio n al  E lectr o t ec h n ical  C o m m i s s io n   ( I E C ) ,   co n s is t s   o f   s i x   q u alit y   cr iter ia:  m ai n tai n ab ilit y ,   f u n ct i o n alit y ,   r eliab ilit y ,   u s ab ilit y ,   e f f icien c y ,   an d   p o r tab ilit y   [ 1 9 ] .     2 . 4 .     Da t a   c o llect io n   T h th ir d   s tag i s   d ata  co llecti o n .   I n   th is   s tag e,   d ata  w er o b tain ed   f r o m   t h J av aScr ip d ep en d en cie s   p latf o r m .   T h n o d p ac k a g m an a g er / n p m j s   r eg is tr y   p r o v i d es  o f f icial  d ata  r elate d   to   f r a m e w o r k s ,   lib r ar ies,  an d   d ep en d en cies.  I n   ad d iti o n ,   s u p p le m e n tar y   d ata  w er co llected   f r o m   th o f f ic ia w eb s ite s   o f   ea ch   J av aScr ip f r a m e w o r k   as  w e l as  f r o m   Gi tHu b   [ 2 7 ] .   T h d ataset  u s ed   i n   th is   r esear ch   in clu d e s   p u b licl y   av ailab le  i n f o r m atio n   p r o v id e d   b y   o f f ic ial  f r a m e w o r k   s o u r ce s   an d   co m m u n it y   w eb s ites ,   s u c h   as  f r a m e w o r k   v er s io n ,   lice n s t y p e,   f ile  s ize,   n u m b er   o f   d o w n lo ad s ,   p u ll r e q u ests ,   r u n ti m co d e,   an d   o th e r s .     2 . 5 .     I m ple m e nta t io n o f   t he  AH P - WP   m et ho d   I n   th is   ex p er i m en t,  th au th o r   u tili ze s   th ch ar ac ter is tics   o f   th AHP   an d   W m et h o d s .   T h o v er all  ex p er i m e n tal  p r o ce s s   o f   A HP - W P   in   th is   s t u d y   is   ill u s tr ated   in   Fig u r 2 ,   w h ich   p r esen ts   t h f lo w c h ar o f   th e   A HP - W P   ex p er i m en t.   T h AHP - W P   f lo w c h ar ill u s tr ate s   t h s ta g es  o f   d eter m i n i n g   cr i ter ia  w ei g h ts   u s in g   t h e   A HP   m et h o d   th r o u g h   p air w is co m p ar is o n s   an d   co n s i s ten c y   te s ti n g .   T h d er iv ed   cr iter i w ei g h t s   ar th e n   ap p lied   in   th W P   m et h o d   to   n o r m al ize  alter n ati v v alu e s   an d   p er f o r m   w ei g h ted   m u ltip lica tio n   ca lcu la tio n s .     T h e   f in a l   o u t p u t   i s   an   a l t e r n a t iv e   r a n k in g   ( A H P - W r a n k i n g )   th a t   i d en t if i e s   th e   b es t   f r am e w o r k   a c c o r d i n g   t o   th e   r es e a r ch   c r i t er i a .   T h e   A H m eth o d   i s   p a r t ic u l a r ly   ef f e c tiv e   in   p r o v i d in g   a c c u r at e   r esu l ts   f o r   d e t e r m in in g   b o t h   c r i t e r i a   an d   s u b   c r it e r i a   [ 2 8 ] - [ 3 0 ] .   A f t e r   es t ab l i s h in g   th e   c r i t e r i a   u s i n g   A H P ,   a   c r o s s   a s s es s m en t   i s   c o n d u c t e d   w i th   r a t in g   s c al e   o f   1 9   b a s e d   o n   Sa a ty s   th e o r y .   T h is   s c a l i s   u s e d   t o   d e te r m in th e   r e la t iv si g n if i c an ce   o f   e a ch   c r it e r i o n   th r o u g h   p a i r w is e   c o m p a r is o n   [ 3 1 ] .   F i n a l ly ,   th r e s u lt s   o f   th p a i r w is e   a s s es s m en t s ,   p r e s en t e d   in   m a t r ix   f o r m ,   a r e   te s t e d   f o r   c o n s is te n cy   u s in g   th e   f o l l o w in g   s te p s   [ 3 2 ] ,   [ 3 3 ] :   a.   Su m   t h v al u es i n   ea ch   r o w   (    ) .   b.   Div id th r es u lt o f   th r o w   s u m   b y   t h p r io r ity   w e ig h t o f   t h e   ele m en t c o n ce r n ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 95 - 1 10   98   c.   A d d   u p   th   ( lam b d a)   v alu e s   an d   d iv id th e m   b y   th n u m b er   o f   elem e n ts   to   g et  th m ax i m u m     v alu w it h   ( 1 ) .        =   ( 1 )     d.   C alcu late  th co n s i s ten c y   i n d ex   (  )   w it h   ( 2 )      =   (    ) 1   ( 2 )     W h er n   r ep r esen ts   t h to tal  n u m b er   o f   ele m e n ts   b ei n g   co m p ar ed .   e.   C alcu late  th co n s i s ten c y   r atio   (  )   w ith   ( 3 )      =       ( 3 )     T h r an d o m   co n s i s te n c y   (  )   is   d eter m in ed   u s i n g   th e   eq u atio n   p r o v id ed   in   T ab le  1 .   T h co n s is ten c y   r eq u ir e m en ts   ar s ati s f ied   if   th    an d      v a lu e s   ar b elo 0 . 1 0 .   Ho w e v er ,   i f      ex ce ed s   0 . 1 0 ,   th e   ev alu a tio n   s h o u ld   b r ec o n s id er ed   [ 3 4 ] ,   [ 3 5 ] .           Fig u r 2 .   A HP - W P   e x p er i m e n f lo w ch ar t       T ab le  1 .   R C   v alu e s   V a l u e   T r a i n i n g   d a t a   1   0 . 0 0   2   0 . 0 0   3   0 . 5 8   4   0 . 9 0   5   1 . 1 2   6   1 . 2 4   7   1 . 3 2   8   1 . 4 1   9   1 . 4 5   10   1 . 4 9   11   1 . 5 1       T h p air w i s as s es s m e n p r o d u ce s   co m p ar is o n   m atr ix ,   f r o m   w h ich   e ig e n v ec to r s   ar ca lcu lated   to   d eter m in e   th e   cr iter ia  w ei g h t s   u s i n g   th e   A HP   m eth o d   [ 3 2 ] .   Me an w h ile,   t h W P   m et h o d   is   ap p lied   in   th e   n o r m aliza t io n   o f   ea ch   attr ib u t v alu o f   th alter n ati v es .   T h ca lcu latio n   o f   p r ef er en ce   v a lu es  is   t h en   ca r r ied   o u t a s   an   i n itia l step   u s in g   ( 4 ) ,   as  [ 3 6 ] ,   [ 3 7 ] :     = = 1 (  )    ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         C o mp a r is o n   meth o d s   in   a   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   d eter min in g   Ja va S crip   ( R o fif A g h n a   F a kh r i D iya )   99   I n   its   i m p le m e n tat io n ,     r ep r es en ts   t h f in al  s co r o f   th - th   alter n ati v e,      is   th s co r o f   th - t h   alter n ati v ac co r d in g   to   th - t h   cr iter io n ,      is   th w e ig h o f   th - t h   cr iter io n ,   an d     d en o tes  th n u m b er   o f   cr iter ia.   T h s u m   o f   th p r o d u cts  is   t h en   u s ed   to   ca lcu late  th   v alu f o r   ea ch   alter n ati v [ 3 6 ] ,   [ 3 7 ] .   T h e   v ec to r     v alu i s   ca lcu lated   u s i n g   ( 5 ) .     = = 1 = 1   ( 5 )     I n   i ts   u s e ,     s h o w s   al t e r n a ti v e   p r e f e r en c es   r e p r e s en t e d   b y   v e c t o r   ,   w   i s   th e   w ei g h t   o f   th e   c r i t e r ia ,     i s   t h e   c r it e r i o n ,     i s   t h e   c r i t e r i o n   v al u e ,     i s   t h e   n u m b e r   o f   c r i t e r ia ,   a n d     i s   a n   a lt e r n a t iv e .   I n   t h e   l a s t   s t ag e ,   th e   f in al  v a lu e   o f   e ac h   a l t e r n at iv e   is   c a lcu l at e d   b y   m u lt i p ly in g   th e   a t t r i b u t e   v al u e s   t h a t   h av e   b e en   r a is ed   [ 3 6 ] ,   [ 3 7 ] .     2 . 6   I m ple m e nta t io n o f   t he   AH P - SM ART   m et ho d   B ased   o n   th p air w is e v al u at io n s   co n d u cted   in   th p r ev io u s   s tep ,   p air w is co m p ar i s o n   m atr i x   is   co n s tr u cted ,   an d   eig e n v ec to r s   ar c o m p u ted   to   d eter m in t h cr iter ia  w ei g h t s   u s in g   th A HP   m et h o d .   T h ese   f i n al  w e ig h ts   ar th e n   ap p lied   in   th SMART   p r o ce s s ,   as  illu s tr ated   in   th A HP - S MA R T   ex p er im e n t   f lo w ch ar s h o w n   in   Fig u r 3 .             Fig u r 3 .   A HP - SM A R T   e x p er i m e n f lo w c h ar t       T h A HP - S M A R T   f lo w c h ar t   illu s tr ates  t h p r o ce s s   o f   d eter m i n in g   cr iter ia  w ei g h ts   u s in g   A HP   th r o u g h   p air w is co m p ar is o n s   to   o b tain   th f i n al  w ei g h ts .   T h ese  w ei g h ts   ar s u b s eq u e n tl y   ap p lied   in   th e   SM A R T   m et h o d   b y   n o r m ali zin g   t h alter n a tiv e   v al u e s   t o   g en er ate  u til it y   v al u e s .   T h f i n al  r es u lt s   ar e   o b tain ed   b y   s u m m i n g   t h w ei g h ted   u til it y   v al u e s   o f   ea c h   alt er n ativ e,   p r o d u ci n g   a n   AHP - S MA R T   r an k i n g .   I n   th SM AR T   ca lcu latio n ,   t h n o r m al ized   v al u o f   ea c h   cr iter i o n   is   m u l tip lied   b y   its   w eig h r elativ to   th to tal  w ei g h t o f   all  cr iter ia,   as e x p r ess ed   in   ( 6 )   [ 3 8 ] - [ 4 1 ] :       ( 6 )     W h ile  n o r m al izin g   t h v al u e   u s i n g   t h SM AR T   m et h o d ,   ea ch   cr iter io n   an d   alter n ati v v alu is   n o r m alize d   to   g et  t h u t ilit y   v alu w it h   ( 7 )   [ 4 0 ] ,   [ 4 1 ] :      (  ) =         %   ( 7 )     Descr ip tio n :      (    ) th u tili t y   v alu o f   th e   1 s t c r iter io n   f o r   th - th   cr iter i o n      h i g h est  v alu cr iter io n   v alu e     lo w est  v al u cr iter io n   v alu e      s co r f o r   th - th   cr iter i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 95 - 1 10   100   ( ) = ( ) =   ( 8 )     Dete r m i n i n g   t h f in a v al u o f   ea ch   cr iter io n   i s   d o n b y   m u ltip l y in g   t h r esu lt  o f   t h n o r m alize d   v alu   o f   th cr iter io n   w it h   th n o r m al ized   w ei g h o f   th cr iter io n ,   th en   s u m m i n g   th r esu lts   o f   t h m u ltip licatio n      ( )   as in   ( 8 )   [ 4 0 ] - [ 4 2 ] .     2 . 7   I m ple m e nta t io n o f   t he   AH P - T O P SI S   m et ho d   Fro m   th p air w is ass e s s m e n t   co n d u cted   in   th p r ev io u s   s t ep ,   c o m p ar is o n   m atr i x   is   co n s tr u cted ,   an d   eig e n v ec to r s   ar ca lcu lat ed   to   d eter m i n t h w ei g h o f   ea ch   cr iter io n   u s in g   t h A HP   m eth o d .   T h e   r esu lti n g   cr iter ia  w e ig h t s   ar th en   ap p lied   in   t h T OP SI p r o ce s s ,   as  illu s tr ated   in   th A HP - T OP SIS  ex p er i m e n t f lo w c h ar t i n   Fi g u r 4 .           Fig u r 4 .   A HP - T OP SIS   e x p er im en f lo w c h ar t       T h A HP - T OP SIS  f lo w ch ar t   illu s tr ates  t h p r o ce s s   o f   d eter m i n in g   cr iter ia  w ei g h ts   u s in g   A HP   th r o u g h   p air w is co m p ar is o n s   to   o b tain   th f in a w e ig h ts .   T h alter n ativ v al u es  ar th en   n o r m alize d   an d   w ei g h ted ,   an d   t h eir   d is ta n ce s   to   t h p o s iti v a n d   n e g ati v r ef er e n ce   s o l u tio n s   ar c alcu lated   u s i n g   t h e   E u clid ea n   m eth o d .   T h f in al  o u tco m is   a n   AHP - T OP SIS  r a n k i n g ,   w h ic h   id en ti f ie s   th b est  alter n ati v b ased   o n   its   p r o x i m it y   to   t h r e f er en ce   s o l u tio n .   I n   t h T OP SIS  m et h o d ,   th r ef er e n ce   s o l u tio n   is   d iv id ed   i n to   t w o   t y p es:  th p o s iti v r ef er en ce   s o lu tio n   ( th m a x i m u m   v al u e   f o r   ea ch   cr i ter io n )   an d   th n eg at iv r ef er e n ce   s o lu tio n   ( th m i n i m u m   v al u f o r   ea ch   cr iter io n ) .   T h s ep ar atio n   b et w ee n   ea c h   alter n ati v a n d   th e s r ef er e n ce   s o lu tio n s   is   d eter m in ed   u s i n g   ( 9 )   f o r   th p o s itiv r ef er en ce   a n d   ( 1 0 )   f o r   th n eg ati v r ef er e n ce ,   b o th   o f   w h ic h   e m p lo y   t h E u clid ea n   m et h o d   [ 4 3 ] - [ 4 5 ] .     + = 1 = (  + ) 2   ( 9 )     = 1 = (  ) 2   ( 1 0 )     Descr ip tio n :     + : e le m e n ts   o f   t h p o s iti v r ef er en ce   s o lu tio n   m atr ix     - : e le m en ts   o f   t h p o s iti v r ef e r en ce   s o lu tio n   m a tr ix   C alcu lati n g   th e   p r ef er en ce   v al u f o r   ea ch   a lter n ati v is   n ec e s s ar y   to   r an k   ea c h   alter n ati v [ 4 6 ] ,   [ 4 7 ] T h p r ef er en ce   v alu f o r   ea ch   alter n ati v m u s t b ca lcu lated   f ir s t,  a n d   th is   ca lc u lat io n   ca n   b s ee n   i n   ( 1 1 ) :       =   +   +   ( 1 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         C o mp a r is o n   meth o d s   in   a   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   d eter min in g   Ja va S crip   ( R o fif A g h n a   F a kh r i D iya )   101   A lter n ati v es  ca n   b r an k ed   i n   o r d er   o f   p r ef er en ce   v alu ( ) ,   w ith   t h v alu t h at  i s   th e   s h o r tes t   d is tan ce   to   th p o s iti v r ef er en ce   s o lu tio n   an d   t h f ar t h es d is tan ce   to   th n eg at iv r e f er en ce   s o lu tio n   is   co n s id er ed   th b est alter n at iv e ,   ca lled   th p r ef er en ce   v a l u [ 4 8 ] ,   [ 4 9 ] .     2 . 8   Da t a   a cc ura cy   a na l y s is   T h d ata  ac cu r ac y   an al y s i s   s t ag ai m s   to   an al y ze   an d   ev a l u ate  th f in a r esu lt s   o f   ea ch   ex p er i m e n co n d u cted   [ 5 0 ] .   E ac h   f in al  r es u lt  v a lu i s   co llected   an d   co m p ar ed   to   ass ess   w h et h er   th o u tco m e s   alig n   w it h   th r esear ch   r eq u ir e m e n ts .   Fu r t h e r m o r e ,   th e   a c c u r a cy   is   c a lcu l at e d   u s in g   th e   MA PE   m e th o d ,   w i th   ( 1 2 )   a p p l i e d   t o   d e t e r m in e   th e   a cc u r a cy   o f   ea c h   J av a S c r i p t   f r am ew o r k   r an k in g   [ 5 1 ] - [ 5 3 ] .       =   1   |     = 1   | 100   ( 1 2 )     Descr ip tio n     : a ctu al  v a lu e     : f o r ec asted   v al u e     n u m b er   o f   d ata  u s ed   T h p r o ce s s   in v o l v es  co m p ar i n g   ea c h   ex p er i m e n to   d eter m i n w h ic h   o n y ie ld s   th h ig h e s lev el  o f   ac c u r ac y   in   m a k i n g   J av aScr ip t f r a m e w o r k   s elec tio n   d ec i s io n s .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   3 . 1 .     Da t a   c o llect io n   T h d ata  co llectio n   in   th is   r es ea r ch   co n s i s ts   o f   s ec o n d ar y   d a ta  o b tain ed   f r o m   t h o f f icial  w eb s i tes  o f   ea ch   J av aScr ip f r a m e w o r k   a n d   f r o m   co m m u n it y   w eb s i tes .   T h co llected   d ata  d escr ib e   th ca p ab ilit ies  o f   ea ch   f r a m e w o r k .   T h is   p r o ce s s   w a s   co n d u cted   i n   J an u ar y   2 0 2 5   u s in g   d ata  f r o m   th p r ev io u s   y ea r ,   co v er in g   th e   p er io d   f r o m   J an u ar y   2 0 2 4   to   Dec e m b er   2 0 2 4 .   I n   to tal,   ten   J av aScr ip f r a m e w o r k s   w er s elec ted   as  r esear ch   alter n ati v es:  An g u lar ,   R ea ct,   Vu e,   So lid ,   Nex t,  A s tr o ,   Nu x t ,   E x p r ess ,   Sv elte,   an d   Gatsb y .   T h d ata  w er th e n   g r o u p ed   ac co r d in g   to   th cr it er ia  d ef in ed   i n   th I S 9 1 2 6   class i f icatio n .   T h is   g r o u p i n g   i n clu d e s   s i x   cr iter ia   m ai n tai n ab ilit y ,   f u n ct io n alit y ,   r eliab ilit y ,   u s ab ilit y ,   ef f icie n c y ,   an d   p o r tab ilit y w h ic h   ar p r esen ted   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   J av aScr ip t   f r a m e w o r k   d ata  o n   ea ch   cr iter io n   No   A l t e r n a t i v e   C r i t e r i a   F u n c t i o n a l i t y   R e l i a b i l i t y   U sab i l i t y   Ef f i c i e n c y   M a i n t a i n a b i l i t y   P o r t a b i l i t y   1.   A n g u l a r   7 1 4 1 0 0 6 8 0 . 7   2 4 2 3 3 6 7 8 9 6   30   1 0 2 8 1 5 6 6 4 6 0   0 . 5 5 5 6 3 5 7 0 7   10   2.   R e a c t   4 4 6 2 3 3 8 8 6 0   1 5 1 4 3 3 2 0 3 1 2   10   6 4 2 4 8 2 2 2 8 8 0   0 . 5 5 5 6 3 7 3 2 8   10   3.   V u e   1 7 2 8 3 8 2 8 9 6 4   5 8 6 6 2 0 5 2 8 5 2   75   2 . 4 8 8 8 2   0 . 5 5 5 5 6 6 3 6   10   4.   S o l i d   7 4 4 7 0 9 8 6 . 6 7   2 5 1 9 9 3 9 6 7 . 1   4 . 5   1 0 6 9 2 9 7 2 4 0   0 . 5 5 7 1 5 8 3 5 7   10   5 . .   N e x t   2 4 2 7 4 1 6 2 . 5 4   8 1 1 2 7 3 2 7 . 0 7   10   3 4 4 4 8 2 3 0 0   0 . 5 6 3 7 2 5 0 4 6   10   6.   A st r o   8 0 5 4 4 1 . 6 9 3 1   1 9 5 8 0 1 3 . 5 9 8   0 . 2 8 5 7   7 7 7 8 2 0 0   0 . 8 2 8 4 0 9 3 4 2   10   7.   N u x t   2 1 4 5 8 5 . 3 2 2 1   6 0 2 1 8 8 . 4 9 5 3   0 . 2 8 5   2 5 0 2 8 4 0   0 . 6 8 5 8 9 3 8 5 5   9 . 4 4 4 4 4 4 4   8.   Ex p r e ss   9 9 2 3 7 7 . 1 9 3 3   1 6 7 3 7 8 6 . 9 1 9   0 . 1 9 2   5 5 2 9 4 4 0   1 . 4 3 5 7 7 2 4 3 7   6 . 6 6 6 6 6 6 7   9.   S v e l t e   4 3 9 3 5 5 8 . 0 7 4   1 4 3 2 8 7 2 1 . 8   7 . 3 5   5 9 1 1 7 8 4 0   0 . 5 9 4 5 4 9 2 0 2   9 . 4 4 4 4 4 4 4   1 0 .   G a t sb y   7 6 1 3 2 7 . 5 6 4 6   1 8 2 8 7 2 8 . 7 1 2   3 . 4 6 5   6 4 0 2 6 0 0   0 . 9 5 1 2 7 3 0 0 1   6 . 6 6 6 6 6 6 7       3 . 2 .     AH P - WP   m et ho d c o m p a riso n c a lcula t io n   3 . 2 . 1 .   AH P   ca lcula t io n   I n   th A HP   ca lcu latio n ,   t h p r o ce s s   o f   i n p u tti n g   d ata  f o r   ea ch   alter n at iv ac co r d in g   to   th p r ev io u s l y   g ath er ed   cr iter ia  i n   T ab le  2 .   On ce   t h d ata  i s   co llected ,   it i s   e s s e n tial to   e s tab lis h   t h i m p o r t an ce   r atio   f o r   ea ch   cr iter io n   [ 3 2 ] T h v alu o f   th i m p o r tan ce   r atio   o f   ea ch   cr it er io n   in   T ab le  3 .       T ab le  3 .   I m p o r tan ce   r atio   v alu e   C r i t e r i a   W e i g h t   F u n c t i o n a l i t y   5   R e l i a b i l i t y   3   U sab i l i t y   4   Ef f i c i e n c y   3   M a i n t a i n a b i l i t y   2   P o r t a b i l i t y   2     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 95 - 1 10   102   Af ter   g e tti n g   t h v alu o f   t h i m p o r tan ce   r atio ,   th p air w is e   co m p ar is o n   m atr ix   f o r   ea ch   c r iter io n   is   b ased   o n   th v al u o f   t h i m p o r tan ce   r atio ,   as in   T ab le   4.       T ab le  4 .   P air w i s co m p ar is o n   m atr i x   C r i t e r i a   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   K _ 1   1   3   2   3   4   5   K _ 2   0 . 3 3 3 3 3   1   3   3   3   2   K _ 3   0 . 5   0 . 3 3 3 3 3   1   3   4   3   K _ 4   0 . 3 3 3 3 3   0 . 3 3 3 3 3   0 . 3 3 3 3 3   1   2   2   K _ 5   0 . 2 5   0 . 3 3 3 3 3   0 . 2 5   0 . 5   1   1   K _ 6   0 . 2   0 . 5   0 . 3 3 3 3 3   0 . 5   1   1   T o t a l   2 . 6 1 6 6 6 7   5 . 5   6 . 9 1 6 6 6 7   11   15   14       T h en   th r esu lts   o f   th i m p o r tan ce   r atio   m atr i x   ar n o r m al is ed   u s i n g   ( 2 )   as  in   T ab le   5 .   T h s tep s   tak en   to   ca lcu late  t h C R   v al u ca n   u s ( 3 ) .   T h v al u th a n ee d s   to   b o b tain ed   in   ca lc u lati n g   th e   C R   v al u r eq u ir es   v ec to r   w ei g h t v a lu e ,   w h ic h   ca n   b s ee n   i n   T ab le   6.       T ab le  5 .   No r m al is atio n   o f   p air w i s m a tr ix   C r i t e r i a   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   A mo u n t   P r i o r i t y   v e c t o r   K _ 1   0 . 3 8 2   1 6 6   0 . 5 4 5   4 5 5   0 . 2 8 9   1 5 7   0 . 2 7 2   7 2 7   0 . 2 6 6   6 6 7   0 . 3 5 7   1 4 3   1 . 7 5 6   1 7 1   0 . 2 9 2 6   9 5 1 1 9   K _ 2   0 . 1 2 7   3 8 9   0 . 1 8 1   8 1 8   0 . 4 3 3   7 3 5   0 . 2 7 2   7 2 7   0 . 2   0 . 1 4 2   8 5 7   1 . 2 1 5   6 6 9   0 . 2 0 2 6   1 1 4 8 8   K _ 3   0 . 1 9 1   0 8 3   0 . 0 6 0   6 0 6   0 . 1 4 4   5 7 8   0 . 2 7 2   7 2 7   0 . 2 6 6   6 6 7   0 . 2 1 4   2 8 6   0 . 9 3 5   6 6 1   0 . 1 5 5 9   4 3 5 1 9   K _ 4   0 . 1 2 7   3 8 9   0 . 0 6 0   6 0 6   0 . 0 4 8   1 9 3   0 . 0 9 0   9 0 9   0 . 1 3 3   3 3 3   0 . 1 4 2   8 5 7   0 . 4 6 0   4 3   0 . 0 7 6 7   3 8 2 9 8   K _ 5   0 . 0 9 5   5 4 1   0 . 0 6 0   6 0 6   0 . 0 3 6   1 4 5   0 . 0 4 5   4 5 5   0 . 0 6 6   6 6 7   0 . 0 7 1   4 2 9   0 . 3 0 4   4 1 3   0 . 0 5 0 7   3 5 5 4 2   K _ 6   0 . 0 7 6   4 3 3   0 . 0 9 0   9 0 9   0 . 0 4 8   1 9 3   0 . 0 4 5   4 5 5   0 . 0 6 6   6 6 7   0 . 0 7 1   4 2 9   0 . 3 2 7   6 5 6   0 . 0 5 4 6   0 9 3 6 6       T ab le  6 .   W eig h v ec to r   o f   cr iter ia   C r i t e r i a   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   A mo u n t   T o t a l   p r i o r i t y   K _ 1   0 . 2 9 2 6   0 . 6 0 7 8   0 . 3 1 1 8   0 . 2 3 0 2   0 . 2 0 2 9   0 . 2 7 3 0   1 . 9 1 8 6   6 . 5 5 5 0   K _ 2   0 . 0 9 7 5   0 . 2 0 2 6   0 . 4 6 7 8   0 . 2 3 0 2   0 . 1 5 2 2   0 . 1 0 9 2   1 . 2 5 9 6   6 . 2 1 7 0   K _ 3   0 . 1 4 6 3   0 . 0 6 7 5   0 . 1 5 5 9   0 . 2 3 0 2   0 . 2 0 2 9   0 . 1 6 3 8   0 . 9 6 6 8   6 . 1 9 9 7   K _ 4   0 . 0 9 7 5   0 . 0 6 7 5   0 . 0 5 1 9   0 . 0 7 6 7   0 . 1 0 1 4   0 . 1 0 9 2   0 . 5 0 4 5   6 . 5 7 4 4   K _ 5   0 . 0 7 3 1   0 . 0 6 7 5   0 . 0 3 8 9   0 . 0 3 8 3   0 . 0 5 0 7   0 . 0 5 4 6   0 . 3 2 3 4   6 . 3 7 4 4   K _ 6   0 . 0 5 8 5   0 . 1 0 1 3   0 . 0 5 1 9   0 . 0 3 8 3   0 . 0 5 0 7   0 . 0 5 4 6   0 . 3 5 5 5   6 . 5 1 0 6   T o t a l   3 8 . 4 3 1 3 2       T h s tag ca r r ied   o u a f ter   o b tain i n g   th e   cr iter ia  v ec to r   w ei g h t   is   to   u s ( 1 )   to   g e th e   v a lu o f   th e   m ax i m u m   la m b d i n   th f o llo w i n g   w a y :     λ  =   38 . 4 3 1 3 2 6 = 6 . 40522   ( 1 3 )     Fu r t h er m o r e,   th ca lcu la tio n   t o   o b tain   th    v alu u s e s   ( 2 ) ,   w h ic h   th e n   th v alu o f   th    ca lcu latio n   r esu lt s   w ill b u s ed   in   d eter m i n in g   t h    v alu e.   I n   ap p l y i n g   ( 2 )   to   f in d   th    v alu e,   as  f o llo w s :      =   ( 6 . 40522 6 ) 6 1   =   0 . 08104   ( 1 4 )     I n   ca lcu la tin g   t h    v alu u s i n g   ( 3 ) ,   th C I   v a lu w a s   o b tain ed   in   t h p r ev io u s   s tag e.   I n   co n tr ast ,   th v al u o f   R C   w as  o b tain ed   b ased   o n   th r an d o m   v a lu d eter m i n ed   in   T ab le  1 .   B ased   o n   T ab le   1 ,   th    v alu u s ed   is   t h v alu ( ) = 4 ,   w h ic h   is   0 . 9 0 .   Fro m   th e x is ti n g   d ata,   th ca lcu lat io n s   ar ca r r ied   o u t:      =   0 . 08104 0 , 9   =   0 . 0900492   ( 1 5 )     T h r esu lt  o f   th    ca lcu latio n   is   0 . 0 9 0 0 4 9 2 th is   r es u lt  s h o w s   t h at  t h    v alu is   <0 . 1 ,   s o   th e   p air w is m atr i x   u s ed   i s   co n s is ten t.  T h r esu lts   f o r   th f i n al  w ei g h v alu o f   t h c r iter ia  ar o b tain ed   f r o m   t h e   p air w is m atr ix   v alu e s ,   w h ic h   h av b ee n   co n f ir m ed   f o r   co n s is te n c y .   T h f in a cr iter ia  w ei g h t s   ca n   b s ee n   in   T ab le  7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         C o mp a r is o n   meth o d s   in   a   d ec is io n   s u p p o r t sys tem  fo r   d eter min in g   Ja va S crip   ( R o fif A g h n a   F a kh r i D iya )   103   T ab le  7 .   Fin al  v al u o f   cr iter ia   w ei g h t   C r i t e r i a   F i n a l   w e i g h t   K _ 1   0 . 2 9 2 6 9 5 1 1 9   K _ 2   0 . 2 0 2 6 1 1 4 8 8   K _ 3   0 . 1 5 5 9 4 3 5 1 9   K _ 4   0 . 0 7 6 7 3 8 2 9 8   K _ 5   0 . 0 5 0 7 3 5 5 4 2   K _ 6   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6       3 . 2 . 2 .   WP   c a lcula t io n   T h f ir s s tag in   t h W P   ca lcu latio n   is   ca lc u lat in g   t h alter n ati v v a lu e/ v ec to r   u s i n g   ( 4 ) ,   ap p ly i n g   th f o r m u la  a s   f o llo w s   to   o b tain   th r es u lt s   in   T ab le  8 .     = ( 714100680 . 7 0 . 2 92 6 95 1 1 9 ) ( 24233678 96 0 . 2 0 2 6 1 1 4 8 8 ) ( 30 0 . 1 5 5 94 3 5 1 9 ) ( 1028156646 0 0 . 07673829 8 )   ( 0 . 555635707 0 . 0 5 0 7 3 5 5 4 2 ) ( 10 0 . 0 5 4 6 0 93 6 6 ) =   341318 . 9381   ( 1 6 )       T ab le  8 .   T o tal  ca lcu latio n   v al u o f   s   v ec to r   A l t e r n a t i v e   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   S - v e c t o r   ( )   A1   3 9 0 . 3 4 8   7 9 . 6 8 7   1 . 6 9 9   5 . 8 6 5   0 . 9 7 0   1 . 1 3 3   3 4 1 3 1 8 . 9 3 8 1   A2   6 6 7 . 3 9 0   1 1 5 . 5 1 2   1 . 4 3 2   6 . 7 5 1   0 . 9 7 0   1 . 1 3 3   8 2 0 3 3 4 . 9 6 5 2   A3   9 9 1 . 9 8 9   1 5 1 . 9 8 2   1 . 9 6 0   7 . 4 9 0   0 . 9 7 0   1 . 1 3 3   2 4 3 7 0 8 8 . 9 8 9   A4   2 0 1 . 4 1 5   5 0 . 3 7 5   1 . 2 6 4   4 . 9 3 0   0 . 9 7 0   1 . 1 3 3   6 9 6 2 6 . 3 6 6 4 5   A5   1 4 5 . 0 7 6   4 0 . 0 3 9   1 . 4 3 2   4 . 5 1 9   0 . 9 7 1   1 . 1 3 3   4 1 4 1 2 . 8 0 2 7 8   A6   5 3 . 5 3 8   1 8 . 8 2 7   0 . 8 2 2   3 . 3 7 9   0 . 9 9 0   1 . 1 3 3   3 1 4 6 . 8 9 2 4 4 5   A7   3 6 . 3 5 2   1 4 . 8 2 6   0 . 8 2 2   3 . 0 9 7   0 . 9 8 1   1 . 1 3 0   1 5 2 2 . 3 3 8 1 2 8   A8   5 6 . 9 1 1   1 8 . 2 3 8   0 . 7 7 3   3 . 2 9 1   1 . 0 1 8   1 . 1 0 9   2 9 8 4 . 0 8 7 0 3 5   A9   8 7 . 9 6 7   2 8 . 1 7 9   1 . 3 6 4   3 . 9 4 8   0 . 9 7 3   1 . 1 3 0   1 4 7 0 7 . 1 0 4 8 6   A 1 0   5 2 . 6 6 3   1 8 . 5 6 8   1 . 2 1 3   3 . 3 2 8   0 . 9 9 7   1 . 1 0 9   4 3 7 1 . 7 4 2 1 4 5   T o t a l   3 7 3 6 5 1 4 . 2 2 6       T h r esu lts   o f   t h ca lc u latio n   to   g et  t h v ec to r     v alu o f   ea c h   alter n ati v ag a in s ea c h   cr it er io n   ar th en   lo o k ed   f o r   th e   p r ef er en ce   v al u   b y   d i v id in g   b y   t h to ta l v al u o f   v ec to r   S t h i s   p r o ce s s   is   ca r r ied   o u t b y   ( 5 )   to   g et  an   alter n ativ r a n k in g ,   w h ic h   ca n   b s ee n   i n   T ab le  9 .     ( 1 ) =   341318 . 93 8 1 3 7 3 6 5 1 4 . 226 =   0 . 091346886   ( 1 7 )       T ab le  9 .   T o tal  p r ef er en ce   ca lcu latio n   v al u Vi   A l t e r n a t i v e   P r e f e r e n c e   v a l u e   V i   A _ 1   0 . 0 9 1 3 4 6 8 8 6   A _ 2   0 . 2 1 9 5 4 5 5 2 2   A _ 3   0 . 6 5 2 2 3 5 9 7 2   A _ 4   0 . 0 1 8 6 3 4 0 4 3   A _ 5   0 . 0 1 1 0 8 3 2 7 2   A _ 6   0 . 0 0 0 8 4 2 2   A _ 7   0 . 0 0 0 4 0 7 4 2 2   A _ 8   0 . 0 0 0 7 9 8 6 2 9   A _ 9   0 . 0 0 3 9 3 6 0 4 9   A _ 1 0   0 . 0 0 1 1 7 0 0 0 5       3 . 3 .     Co m pa ri s o c a lcula t io n o f   AH P - S M ART  m et ho d   3 . 3 . 1 .   AH P   ca lcula t io n   T h r esu lts   o f   th e   A HP   ca lcu l atio n   s tag e   b u ild   u p o n   t h o u t co m e s   o f   t h p r ev io u s   s tep   to   o b tain   th e   f i n al  w ei g h v al u es  o f   t h cr it er ia,   w h ic h   h av e   b ee n   te s ted   f o r   co n s i s te n c y   u s in g   th e   co n s is te n c y   r atio .   T h f i n al  cr iter ia  w ei g h ts   p r ese n te d   in   T ab le  7   ar th en   ap p lied   in   s u b s eq u e n ca lc u lat io n s   to   g en er ate  al ter n ati v e   r an k i n g s   b y   co m p ar i n g   t h AHP   an d   SMART   m et h o d s .     3 . 3 . 2 .   S M ART ca lcula t io n   I n   t h f ir s s ta g o f   SM AR T   to   d eter m in e   t h e   h i g h e s t   an d   l o w est   v a lu e s   f o r   ea ch   cr i ter io n   ac r o s s   all   alter n ati v es a r p r esen ted   in   T ab le  1 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 26 95 - 1 10   104   T ab le  1 0 .   Ma x im u m   an d   m in i m u m   v al u o f   ea ch   cr iter io n   C r i t e r i a   N a t u r e   M a x i m u m   v a l u e   M i n i m u m   v a l u e   F u n c t i o n a l i t y   B e n e f i t   1 7 2 8 3 8 2 8 9 6 4   2 1 4 5 8 5 . 3 2 2 1   R e l i a b i l i t y   B e n e f i t   5 8 6 6 2 0 5 2 8 5 2   6 0 2 1 8 8 . 4 9 5 3   U sab i l i t y   B e n e f i t   75   0 . 1 9 2   Ef f i c i e n c y   B e n e f i t   2 . 4 8 8 8 2 E+ 1 1   2 5 0 2 8 4 0   M a i n t a i n a b i l i t y   B e n e f i t   1 . 4 3 5 7 7 2 4 3 7   0 . 5 5 5 5 6 6 3 6   P o r t a b i l i t y   B e n e f i t   10   6 . 6 6 6 6 6 6 6 6 7       Af ter   o b tain i n g   t h r esu lts ,   t h n ex s ta g is   to   p er f o r m   ca lcu latio n s   to   f i n d   th u tili t y   v alu e.   T h ca lcu latio n   is   d o n u s i n g   t h e q u atio n   f o r m u la  b ased   o n   th n atu r o f   ea ch   cr iter io n .   A ll  c r iter ia  h av b en e f i t   p r o p er ties ,   s o   u s ed   ( 7 ) ,   w h ic h   is   p r o d u ce d   as sh o w n   i n   T ab le   1 1 .      (  ) = 7 1 4 1 0 0 6 8 0 . 7 2 1 4 5 8 5 . 3 2 2 1 1 7 2 8 3 8 2 8 96 4   1 7 2 8 3 8 2 8 96 4   =   0 . 01209   ( 1 8 )       T ab le  1 1 .   Utilit y   v al u e   A l t e r n a t i v e   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   A1   0 . 0 4 1 3 0 4 2 1 3   0 . 0 4 1 3 0 1   0 . 3 9 8 4 6 0 0 5 8   0 . 0 4 1 3 0 1   7 . 8 8 E - 05   1   A2   0 . 2 5 8 1 7 0 7 8 4   0 . 2 5 8 1 3 7   0 . 1 3 1 1 0 8 9 7 2   0 . 2 5 8 1 4   8 . 0 6 E - 05   1   A3   1   1   1   1   0   1   A4   0 . 0 0 4 2 9 6 3 4 7   0 . 0 0 4 2 8 5   0 . 0 5 7 5 8 7 4 2 4   0 . 0 0 4 2 8 6   0 . 0 0 1 8 0 9   1   A5   0 . 0 0 1 3 9 2 0 4 5   0 . 0 0 1 3 7 3   0 . 1 3 1 1 0 8 9 7 2   0 . 0 0 1 3 7 4   0 . 0 0 9 2 6 9   1   A6   3 . 4 1 8 5 9 E - 05   2 . 3 1 E - 05   0 . 0 0 1 2 5 3 2 0 8   2 . 1 2 E - 05   0 . 3 0 9 9 7 6   1   A7   0   0   0 . 0 0 1 2 4 3 1 8 3   0   0 . 1 4 8 0 6 5   0 . 8 3   A8   4 . 5 0 0 1 7 E - 05   1 . 8 3 E - 05   0   1 . 2 2 E - 05   1   0   A9   0 . 0 0 0 2 4 1 7 8 8   0 . 0 0 0 2 3 4   0 . 0 9 5 6 8 4 9 5 3   0 . 0 0 0 2 2 7   0 . 0 4 4 2 8 8   0 . 8 3   A 1 0   3 . 1 6 3 3 6 E - 05   2 . 0 9 E - 05   0 . 0 4 3 7 5 2 0 0 5   1 . 5 7 E - 05   0 . 4 4 9 5 6 1   0       Af ter   o b tain in g   th r esu l ts   o f   th n ex u til it y   v a lu to   g et   alter n ativ r an k in g s   w it h   th SMART  m et h o d ,   it  is   n ec ess ar y   to   m u lt ip l y   ea ch   cr iter io n   o f   th alter n ati v by   th f in a w ei g h in   T ab le   7 ;   th ( 8 ) .   T h e   r esu lt s   o f   t h is   m u ltip licatio n   al s o   p r o v id th f i n al  r esu lts   f o r   alter n ati v r an k in g s ,   as   s ee n   i n   T ab le   1 2 .     ( ) = ( 0 . 041304213 0 . 29269511 9 ) + ( 0 . 041301 0 . 202611488 ) + ( 0 . 398460058 0 . 155943519 ) + ( 0 . 041301 0 . 076738298 ) + ( 7 . 88E 05 0 . 050735542 ) + ( 1 0 . 054609366 ) =   0 . 140377581   ( 1 9 )       T ab le  1 2 .   SMA R T   f in al  to tal  r esu lt s   Al t e r n a t i v e   K _ 1   K _ 2   K _ 3   K _ 4   K _ 5   K _ 6   T o t a l   A1   0 . 0 1 2 0 9   0 . 0 0 8 3 6 8   0 . 0 6 2 1 3 7   0 . 0 0 3 1 6 9   4E - 06   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 1 4 0 3 7 8   A2   0 . 0 7 5 5 6 5   0 . 0 5 2 3 0 2   0 . 0 2 0 4 4 6   0 . 0 1 9 8 0 9   4 . 0 9 E - 06   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 2 2 2 7 3 5   A3   0 . 2 9 2 6 9 5   0 . 2 0 2 6 1 1   0 . 1 5 5 9 4 4   0 . 0 7 6 7 3 8   0   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 7 8 2 5 9 8   A4   0 . 0 0 1 2 5 8   0 . 0 0 0 8 6 8   0 . 0 0 8 9 8   0 . 0 0 0 3 2 9   9 . 1 8 E - 05   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 0 6 6 1 3 6   A5   0 . 0 0 0 4 0 7   0 . 0 0 0 2 7 8   0 . 0 2 0 4 4 6   0 . 0 0 0 1 0 5   0 . 0 0 0 4 7   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 0 7 6 3 1 6   A6   1E - 05   4 . 6 8 E - 06   0 . 0 0 0 1 9 5   1 . 6 3 E - 06   0 . 0 1 5 7 2 7   0 . 0 5 4 6 0 9 3 6 6   0 . 0 7 0 5 4 8   A7   0   0   0 . 0 0 0 1 9 4   0   0 . 0 0 7 5 1 2   0 . 0 4 5 5 0 7 8 0 5   0 . 0 5 3 2 1 4   A8   1 . 3 2 E - 05   3 . 7 E - 06   0   9 . 3 3 E - 07   0 . 0 5 0 7 3 6   0   0 . 0 5 0 7 5 3   A9   7 . 0 8 E - 05   4 . 7 4 E - 05   0 . 0 1 4 9 2 1   1 . 7 5 E - 05   0 . 0 0 2 2 4 7   0 . 0 4 5 5 0 7 8 0 5   0 . 0 6 2 8 1 2   A 1 0   9 . 2 6 E - 06   4 . 2 4 E - 06   0 . 0 0 6 8 2 3   1 . 2 E - 06   0 . 0 2 2 8 0 9   0   0 . 0 2 9 6 4 6       3 . 4 .     Co m pa ri s o c a lcula t io n o f   AH P - T O P SI m et ho d   3. 4 . 1 .   AH P   ca lcula t io n   T h r esu lts   o f   th e   A HP   ca lcu l atio n   s tag e   b u ild   u p o n   t h o u t co m e s   o f   t h p r ev io u s   s tep   to   o b tain   th e   f i n al  w ei g h v al u es  o f   t h cr it er ia,   w h ic h   h av e   b ee n   te s ted   f o r   co n s i s te n c y   u s in g   th e   co n s is te n c y   r at io .   T h f i n al  cr iter ia  w ei g h ts   p r ese n te d   in   T ab le  7   ar th en   ap p lied   in   s u b s eq u e n ca lc u lat io n s   to   g en er ate  al ter n ati v e   r an k i n g s   t h r o u g h   co m p ar is o n   o f   t h A HP   an d   T OP SIS  m e th o d s .     3. 4 . 2 .   T O P SI S   ca lcula t io n   W h en   n o r m al izin g   th w ei g h t ed   m atr i x   in   th T OP S I ca lc u latio n ,   t h n o r m alize d   r esu lt s   m u s b u s ed   u s in g   th f o r m u la  m u lti p lied   b y   th v al u e s   o f   th f i n al  cr iter ia  w ei g h t.  T h f in al  c r iter ia  w eig h t s   u s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.