9/22/2011. Bahan Kuliah : Topik Khusus
|
|
- Leony Salim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 9//0 Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan beberapa metode untuk menyelesaikan masalah dengan alternatifalternatif dalam jumlah yang relatif kecil. Bahan Kuliah : Topik Khusus Fokus Masalah Metode-metode Tabel keputusan Pohon Keputusan Multi Attribute Decision Making (MADM) Turban (005) mengkategorikan model sistem pendukung keputusan dalam tujuh model, yaitu: Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil. Model optimasi dengan algoritma. Model optimasi dengan formula analitik. Model simulasi. Model heuristik. Model prediktif. Model-model yang lainnya. 4 Tabel keputusan merupakan metode pengambilan keputusan yang cukup sederhana. Metode ini menggunakan bantuan tabel yang berisi hubungan antara beberapa atribut yang mempengaruhi atribut tertentu. Umumnya, tabel keputusan ini digunakan untuk penyelesaian masalah yang tidak melibatkan banyak alternatif. Pada tabel keputusan, nilai kebenaran suatu kondisi diberikan berdasarkan nilai logika dari setiap atribut E k. Hanya ada dua nilai kebenaran, yaitu E k benar atau E k salah. Secara umum, tabel keputusan berbentuk: D E {E, E,..., E K } dengan D adalah nilai kebenaran suatu kondisi, dan E i adalah nilai kebenaran atribut ke-i (i,,... K). 5 6
2 9//0 Contoh-: Jurusan Teknik Informatika akan melakukan rekruitmen asisten untuk beberapa laboratorium di lingkungannya. Persyaratan untuk menjadi asisten di suatu laboratorium ditentukan oleh nilai beberapa matakuliah. Setiap laboratorium dimungkinkan memiliki syarat nilai yang berbeda. Variabel Logika Ekspresi Logika E Memiliki IPK >,00 E Minimal tengah duduk di semester E Nilai matakuliah algoritma pemrograman A E 4 Nilai matakuliah kecerdasan buatan A E 5 Nilai matakuliah basisdata A E 6 Nilai matakuliah grafika komputer A E 7 Nilai matakuliah jaringan komputer A Nilai matakuliah pemrograman internet minimal B E Atribut* No E E E E 4 E 5 E 6 E 7 E 8 Laboratorium Y Y Y Pemrograman & Informatika Teori Y Y Komputasi & Sist. Cerdas Y Y Y Sistem Informasi & RPL 4 Y Y Grafika & Multimedia 5 Y Y Y Sistem & Jaringan Komp. 6 Y Y Y Information Retrieval 7 Y Y Y Information Retrieval 8 Y Y Y Information Retrieval 9 Y Y Y Information Retrieval Kombinasi untuk semua E i (i,,...,8) pada aturan tersebut merupakan pengetahuan untuk menentukan pemilihan asisten laboratorium. Sebagai contoh untuk laboratorium Pemrograman & Informatika Teori dapat digunakan aturan pertama, yaitu: D E E E Untuk laboratorium Information Retrieval dapat digunakan aturan ke-6, ke-7, ke-8, dan ke-9, yaitu: D E 8 + E E E 6 8 dengan adalah operator AND; dan + adalah operator OR. 9 0 Contoh-: Suatu institusi pendidikan tinggi akan memberikan penilaian terhadap produktivitas staf pengajarnya dalam waktu tahun. Ada 5 kriteria yang akan diberikan, yaitu: tidak produktif, kurang produktif, cukup produktif, produktif, dan sangat produktif. Atribut yang digunakan untuk memberikan penilaian adalah sebagai berikut. C jumlah karya ilmiah yang dihasilkan C jumlah diktat (bahan ajar) yang dihasilkan C jumlah buku referensi yang dihasilkan Atribut Kategori C C C Sangat Produktif > 6 > Produktif 5 atau 6 Tidak Cukup Produktif atau 4 Tidak Kurang Produktif atau Tidak Tidak Produktif Tidak
3 9//0 Nilai Tidak berarti berapapun nilainya diperbolehkan. Sedangkan nilai 0 berarti, tidak menghasilkan. Misalkan seorang staf bernama Yonki, telah menghasilkan karya ilmiah sebanyak karya, diktat sebanyak karya, dan tidak menghasilkan buku referensi, maka Yonki termasuk dalam kategori Cukup Produktif. Pohon keputusan adalah salah satu metode penyelesaian masalah keputusan dengan cara merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk pohon. Suatu pohon memiliki conditional node yang menunjukkan kebenaran suatu ekspresi atau atribut. Conditional node tersebut memberikan beberapa kemungkinan nilai, dapat berupa nilai boolean (Benar atau Salah), atau beberapa alternatif nilai yang mungkin dimiliki oleh suatu atribut, misal untuk atribut Tekanan Darah (Rendah, Normal, Tinggi). 4 Contoh: Untuk kasus pemilihan dosen produktif akan dibuat pohon keputusannya. Atribut Kategori C C C Sangat Produktif > 6 > Produktif 5 atau 6 Tidak Cukup Produktif atau 4 Tidak Kurang Produktif atau Tidak Tidak Produktif Tidak 5 6 Secara umum, model Multi-Attribute Decision Making (MADM) dapat didefinisikan sebagai berikut (Zimermann, 99): Misalkan A {a i i,...,n} adalah himpunan alternatif-alternatif keputusan dan C {c j j,...,, m} adalah himpunan tujuan yang diharapkan, maka akan ditentukan alternatif 0 yang memiliki derajat harapan tertinggi terhadap tujuan tujuan yang relevan c j. 7 8
4 9//0 Janko (005) memberikan batasan tentang adanya beberapa fitur umum yang akan digunakan dalam MADM, yaitu: Alternatif, adalah obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan. Atribut, sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen, atau kriteria keputusan. Meskipun pada kebanyakan kriteria bersifat satu level, namun tidak menutup kemungkinan adanya sub kriteria yang berhubungan dengan kriteria yang telah diberikan. Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya. Bobot keputusan, bobot keputusan menunjukkan kepentingan relatif dari setiap kriteria, W (w, w,..., w n ). Pada MADM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria. Matriks keputusan, suatu matriks keputusan X yang berukuran m n, berisi elemen-elemen ij, yang merepresentasikan rating dari alternatif A i (i,,...,m) terhadap kriteria C j (j,,...,n). 9 0 Pada MADM, matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut, X, diberikan sebagai: Masalah MADM adalah mengevaluasi m alternatif A i (i,,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C j (j,,...,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Kriteria atau atribut dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu: Kriteria keuntungan adalah kriteria yang nilainya akan dimaksimumkan, misalnya: keuntungan, IPK (untuk kasus pemilihan mahasiswa berprestasi), dll. Kriteria biaya adalah kriteria yang nilainya akan diminimumkan, misalnya: harga produk yang akan dibeli, biaya produksi, dll. X M m M m L L L n n M mn dengan ij merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j. Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai, W: W {w, w,..., w n } Rating kinerja (X), dan nilai bobot (W) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi absolut dari pengambil keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Yeh, 00). Pada MADM, umumnya akan dicari solusi ideal. Pada solusi ideal akan memaksimumkan semua kriteria keuntungan dan meminimumkan semua kriteria biaya. Masalah Kriteria- Kriteria- i... Kriteria-m i (C ) (C ) (C m ) Alternatif- (A ) Alternatif- (A )... Alternatif-n (A n ) 4 4
5 9//0 Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain: a. Simple Additive Weighting (SAW) b. Weighted Product (WP) c. TOPSIS d. Analytic Hierarchy Process (AHP)* Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 967)(MacCrimmon, 968). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. 5 Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut: ij ij Ma i rij Min ij i ij 6 Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: n jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Vi w j rij j jika j adalah atribut biaya (cost) dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i,,...,m dan j,,...,n. Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. 7 Contoh-: Suatu institusi perguruan tinggi akan memilih seorang karyawannya untuk dipromosikan sebagai kepala unit sistem informasi. Ada empat kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian, yaitu: C C C C4 tes pengetahuan (wawasan) sistem informasi praktek instalasi jaringan tes kepribadian tes pengetahuan agama 9 8 Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C 5%; C 5%; C 5%; dan C4 5%. Ada enam orang karyawan yang menjadi kandidat (alternatif) untuk dipromosikan sebagai kepala unit, yaitu: i A A A A4 A5 A6 Amir, Endah, Imam, Omes, Untung, dan Zailani. 0 5
6 9//0 Tabel nilai alternatif di setiap kriteria: Alternatif Kriteria C C C C4 Amir Endah Imam Omes Untung Zailani Normalisasi: r 0,8 ma 85 { 70;50;85;8;75;6} 50 r ma 70;50;85;8;75;6 { } { 50;60;55;70;75;50} 0, r 0,67 ma r 0,80 ma{ 50;60;55;70;75;50} 75 dst Hasil normalisasi: 0,8 0,67 0,59 0,80 0,7 R 0,96 0,9 0,88 0,7 0,67 0,94 0,96 0,94 0,76 0,88 0,7 0,8 0,88 0,87 0,94 Proses perankingan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan: w [0,5 0,5 0,5 0,5] Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut: V (0,5)(0,8) + (0,5)(0,67) + (0,5)(0,94) + (0,5)(0,7) 0,796 V (0,5)(0,59) + (0,5)(0,80) + (0,5)(0,96) + (0,5)(0,8) 0,770 V (0,5)(,00) + (0,5)(0,7) + (0,5)(0,94) + (0,5)(0,88) 0,900 V 4 (0,5)(0,96) + (0,5)(0,9) + (0,5)(0,76) + (0,5)(,00) 0,909 V 5 (0,5)(0,88) + (0,5)(,00) + (0,5)(,00) + (0,5)(0,87) 0,99 V 6 (0,5)(0,7) + (0,5)(0,67) + (0,5)(0,88) + (0,5)(0,94) 0,784 4 Nilai terbesar ada pada V 5 sehingga alternatif A 5 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, Untung akan terpilih sebagai kepala unit sistem informasi. Contoh-: Sebuah perusahaan makanan ringan XYZ akan menginvestasikan sisa usahanya dalam satu tahun. Beberapa alternatif investasi telah akan diidentifikasi. Pemilihan alternatif terbaik ditujukan selain untuk keperluan investasi, juga dalam rangka meningkatkan kinerja perusahaan ke depan
7 9//0 C Daya dukung terhadap produktivitas perusahaan, yaitu seberapa besar peranan barang dalam mendukung naiknya tingkat produktivitas perusahaan. Daya dukung diberi nilai: kurang mendukung, cukup mendukung; dan sangat g mendukung. C4 Prioritas kebutuhan, merupakan tingkat kepentingan (ke-mendesak-an) barang untuk dimiliki perusahaan. Prioritas diberi nilai: sangat berprioritas, berprioritas; dan cukup berprioritas. Beberapa kriteria digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan, yaitu: C Harga, yaitu seberapa besar harga barang tersebut. C Nilai investasi 0 tahun ke depan, yaitu seberapa besar nilai investasi barang dalam jangka waktu 0 tahun ke depan. 7 C5 Ketersediaan atau kemudahan, merupakan ketersediaan barang di pasaran. Ketersediaan diberi nilai: sulit diperoleh, cukup mudah diperoleh; dan sangat mudah diperoleh. 8 Ada empat alternatif yang diberikan, yaitu: A Membeli mobil bo untuk distribusi barang ke gudang; A Membeli tanah untuk membangun gudang baru; A Maintenance sarana teknologi informasi; A4 Pengembangan produk baru. baru Dari pertama dan keempat kriteria tersebut, kriteria pertama dan keempat merupakan kriteria biaya biaya, sedangkan kriteria kedua, ketiga, dan kelima merupakan kriteria keuntungan. Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C 5%; C 5%; C 0%; C4 5%; dan C5 5%. 9 Nilai setiap alternatif pada setiap kriteria: 40 Normalisasi: Kriteria Alternatif C (juta Rp) C (%) A 50 5 A A 00 0 A C C4 C5 4 r min{50;500;00;50} r 5 5 0,075 ma{5;00;0;00} 00 r5 0,667 ma{;;;} r4 min{;;;} 0,5 dst 4 7
8 9//0 Hasil normalisasi: 0,08 0,67 0,50 0,0 0,67 0, 0,67 R 0,75 0,0505 0,4 0,50 0, 67 Proses perankingan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan: w [0,5 0,5 0,0 0,5 0,05] Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut: V (0,5)() + (0,5)(0,08) + (0,)(0,67) + (0,5)(0,5) + (0,05)() 0,68 V (0,5)(0,) + (0,5)() + (0,)(0,67) + (0,5)(0,) + (0,05)(0,67) 0,54 V (0,5)(0,75) + (0,5)(0,05) + (0,)() + (0,5)() + (0,05)() 0,795 V 4 (0,5)(0,4) + (0,5)(0,5) + (0,)() + (0,5)() + (0,05)(0,67) 0,766 Nilai terbesar ada pada V sehingga alternatif A adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, maintenance sarana teknologi informasi akan terpilih sebagai solusi untuk investasi sisa usaha 4 44 Ada Pertanyaan?? 45 8
Multi-Attribute Decision Making
Multi-Attribute Decision Making Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM. Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan
Lebih terperinciMulti-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
Lebih terperinciMetode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 2017 Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan beberapa metode untuk menyelesaikan masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah yang
Lebih terperinciSasaran. Alasan Penggunaan Model. Pemodelan. Pemodelan. Alasan Penggunaan Model 9/28/2011 PEMODELAN: MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM
Materi Kuliah [4,5] SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMODELAN: MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM Qammaddin, S.Kom Referensi Utama Sasaran Mahasiswa mampu memahami tahapantahapan dalam pemodelan Management Support System.
Lebih terperinciSIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (IF04-3 SKS) 2009 Fakultas TeknologiInformasiUniversitasBudi Luhur Jl. CiledugRaya PetukanganUtara Jakarta Selatan 2260 Website: http://fti.bl.ac.id Email: sekretariat_fti@bl.ac.id
Lebih terperinciKompetensi Dasar. Dr. Sri Kusumadewi
Materi Kuliah [03] SPK & Business Intelligence Management Support System Dr. Sri Kusumadewi Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia 2016
Lebih terperinciFMDAM FMDAM. Simple Additive Weighting (SAW) Charitas Fibriani, M.Eng
FMDAM FMDAM Charitas Fibriani, M.Eng Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Lebih terperinciManagement Support System
Management Support System Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan tahapan-tahapan dalam pemodelan Management Support System. Mahasiswa mampu melakukan pemodelan Management Support System. ABDUL AZIS,
Lebih terperinciSISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih
SISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih Dosen Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Pangkalpinang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT Multi-Attribute Decision Making (MADM) Permasalahan untuk pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif dapat dilakukan dengan beberapa teknik,
Lebih terperinciMulti atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW
Multi atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Multi criteria decision making (mcdm) Suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif analisis, yaitu suatu metode penelitian mengenai gambaran lengkap tentang hal-hal
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Objek Wisata Objek dan daya tarik wisata adalah suatu bentukan dan fasilitas yang berhubungan, yang dapat menarik minat wisatawan atau pengunjung untuk datang ke suatu daerah
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA) Henry Wibowo S 1), Riska Amalia
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS KEL. JAMSAREN KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat
Lebih terperinciKata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: ILC (Intensive Learning Center) Pringsewu) Eka Yulia Rosalin Jurusan Sistem Informasi
Lebih terperinciANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA Siti Nurhayati Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW Fitria Ningsih Jurusan Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09 Pringsewu
Lebih terperinciPENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING Apriansyah Putra 1, Dinna Yunika Hardiyanti 2 Jurusan Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
Lebih terperinciPENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW
PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW RATIH ERNAWATI Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Tri Sulisilowati STMIK Pringsewu Lampung Jl.Wisma Rini No.09 Pringsewu Lampung
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG Heri Sulistiyo Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciDECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD
ZERO JURNAL SAINS MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 Page : 11-21 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN: 2580-5754 DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD Ismail
Lebih terperinciMADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.
MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciJasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir Prodi Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Penyusunan Hirarki Dari identifikasi dan subatribut yang dominan, dapat disusun struktur hirarki sebagai berikut: Gambar 4.1 Struktur Hirarki Penerima Beasiswa
Lebih terperinciSISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK
SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Herdi widyatmoko Jurusan teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln Nakula
Lebih terperinciPEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW
ISSN : 2302-305 STMIK AMIKOM Yogyakarta, - Februari 2015 PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW Lili Tanti1) 1) Sistem Informasi Universitas Potensi Utama Jl
Lebih terperinciFUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING
FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING Erliza Yubarda Jurusan Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri Riau e-mail : erliza_yubarda@yahoo.co.id
Lebih terperinciKata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
Lebih terperinciPENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1 1 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten Jl
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciPenerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD.
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish 1 Nalsa Cintya Resti 1 Sistem Informasi, Universitas Nusantara
Lebih terperinciVolume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN MULTIPLE ATRRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : Perguruan Jaya Pancur Batu) Rinaldi Alfriadi Manurung (0911558)
Lebih terperinciMODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN
100 JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN Mely Mailasari 100 Abstract Employees Cooperative PT. Indomobil
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI
Artikel Skripsi APLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI Diajukan untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi
Lebih terperinciSeminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pasar Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Reny Wahyuning Astuti 1), Muhsin 2) Program
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT
ZERO JURNAL MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN : 2580-5754 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM Tri Handayani (teha.nazla@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com) ISSN : 2338-408 ABSTRAK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Hendri Yustriandi 1, Elisabet Y. A 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
Lebih terperinciMETODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN)
METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN) Alfa Saleh 1, Ria Eka Sari 2, Harris Kurniawan 3 STMIK Potensi
Lebih terperinciPENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat
1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak lembaga pendidikan yang mewajibkan siswa/mahasiswanya melakukan kegiatan Praktek (PKL) baik tingkat SMK/sederajat maupun universitas sebagai salah satu syarat untuk
Lebih terperinciKeywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016
ANALISA PENERIMAAN DOSEN BARU DENGAN MENGGUNAKAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Nurtriana Hidayati anna@usm.ac.id Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Abstract - Penerimaan
Lebih terperinciKeywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016
ANALISA PENERIMAAN DOSEN BARU DENGAN MENGGUNAKAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Nurtriana Hidayati anna@usm.ac.id Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang Abstract - Penerimaan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN BURUNG PUYUH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN BURUNG PUYUH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH Febriana 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH
PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH Gunawan 1, Ririn Prananingrum Kesuma 2, Ruwilin Restu Wigati 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Elisabet Yunaeti Anggraeni, M.T.I., Rita Irviani, M.M., Riza Lestari Jurusan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank BPD Sulteng
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori 2.1.1. Metode SAW (Simple Additive Weighting) Metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Setiap warga negara berhak mendapatkan pengajaran, hal ini telah dicantumkan dalam Pasal 31 (1) Undang-Undang Dasar 1945. Berdasarkan pasal tersebut, maka Pemerintah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DIDIK PAMBUDI A11.2009.04833 Program Studi Teknik Informatika-S1,Fakultas Ilmu Komputer,Universitas
Lebih terperinciJurnal SISFO Vol. 7, No.1, Februari 2013 STIKOM Dinamika Bangsa - Jambi 1
ANALISIS SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen Tetap STIKOM Dinamika
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET Dhuto Hestu Wicaksono Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Email
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Langkah-langkah untuk mendefinisikan urutan pemecahan masalah dijelaskan dalam bagian ini. Tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Kajian Literatur Berikut adalah beberapa penelitian serupa mengenai kualitas yang telah dilakukan dilakukan sebelumnya, yaitu: 1. Harwati (2013), yaitu: Model Pengukuran Kinerja
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI Thomas Adi Oktavianus 1), Wiwik Suharso 2) 1, 2 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK N 1 KENDAL BERBASIS DECISION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
SISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK N 1 KENDAL BERBASIS DECISION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Moh. Muthohir 1, Ahmad Zainudin 2 1 Jurusan Teknik Komputer, Sekolah
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik
Lebih terperinciSIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR Yuli Astuti Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : yuli_dev@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII SINUMBRA BANDUNG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII SINUMBRA BANDUNG Soni Fajar Surya G, M.T 1, Leni Asteria 2 1 Program
Lebih terperinciJurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA KOPERTIS DI FAKULTAS TEKNIK UNSUR CIANJUR MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Ai Musrifah Ela Sopiyillah ABSTRAK Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian digunakan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Tinjauan pustaka pertama di perolehdari Mukhtaromi (2015) yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Tenaga Kependudukan Terbaik Menggunakan
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
PEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Nofi Aditya Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi, Program Studi Teknik Sipil Pascasarjana
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System (DSS) 2.1.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) pertama
Lebih terperinciMulti atributte decision making (madm)
Multi atributte decision making (madm) Weighted Product, Topsis Weighted Product (wp) Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung) Fitria¹, sulyono² ¹, ² Department of Informatics Engineering, The Informatics and Busines,
Lebih terperinciImplementasi Simple Additive Weighting untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja
Implementasi Simple Additive Weighting untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Firdaus DosenTeknologi Informatika STMIK-AMIK RIAU firdaus6ta@gmail.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciSistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting
Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting Johana Harjayanti 1, Anief Fauzan Rozi 2 1 2 Program Studi Sistem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) SPK adalah sebuah sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik Sistem
Lebih terperinciBayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DI WISATA TALANG INDAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : KABUPATEN PRINGSEWU) Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2 Jurusan Sistem
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh : Ita Yulianti 1, Imam Tahyudin 2, Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRAK Tujuan penelitian
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Humaidi Hidayatullah( 2015), Hotma Sadariahta Sipayung (2014), dan Rizal
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian tentang sistem pendukung keputusan penentuan beasiswa telah banyak dilakukan, diantaranya oleh Sri Eniyati(2011), Rina Hasanah(2013),
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Imam Aulia Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma
Lebih terperinciRudi Hartoyo (0911870)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENETUKAN STATUS KARYAWAN KONTRAK SALES PROMOTION GIRL MENJADI KARYAWAN TETAP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Rudi Hartoyo (0911870) Mahasiswa Program Studi
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR Hermannuddin Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 8 Februari 0 ISSN : 0-80 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAI KINERJA GURU (PKG) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS) SMA NEGERI 9 SEMARANG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAI KINERJA GURU (PKG) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS) SMA NEGERI 9 SEMARANG Khoirunnisa Rahma Prasetyowati 1, T. Sutojo 2 Program Studi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW. Riris Niken Pratiwi
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW Riris Niken Pratiwi Jurusan Sistem Informasi Universitas Dian Nuswantoro Semarang E-mail :nikenriris@yahoo.com Abstrak
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PRODUKSI SEPATU DAN SANDAL DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PRODUKSI SEPATU DAN SANDAL DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ (ELECTRE) (Studi Kasus pada Produsen Sepatu dan Sandal Obara Shoes Cibaduyut Bandung)
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Keputusan Teori keputusan adalah teori mengenai cara manusia memilih pilihan diantara pilihan-pilihan yang tersedia secara acak guna mencapai tujuan yang hendak diraih (Hansson,
Lebih terperinciDaniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi (SNIT) 01 PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI TUGAS AKHIR (STUDI KASUS AMIK BSI
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW)
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) Candra Surya AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri-Riu
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS
SNIPTEK 206 ISBN: 978-602-72850-3-3 PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS Hidayanti Murtina STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Moh Husni Nurmansyah, Yuniarsi Rahayu 2 Program Studi Teknik Informatika S, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian
Lebih terperinci