PENGEMBANGAN PIRANTI-LUNAK EVALUASI BERBASIS CONCORDANCE ANALYSIS METHOD ABSTRAK
|
|
- Widya Darmadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGEMBANGAN PIRANTI-LUNAK EVALUASI BERBASIS CONCORDANCE ANALYSIS METHOD Suwardo, ST. Staf Pengajar Program DIII Teknik Sipil JTS FT UGM, dan Peserta Magister Teknik Sipil (Bid. Rekayasa Transportasi), Jur. Teknik Sipil ITB Jl. Ganesha 10, Bandung Telp/Fax: (022) (hunting) Dr. Ir. Rudy Hermawan K., M.Sc. Staf Pengajar Sub Jur. Rekayasa Transportasi, Jur. Teknik Sipil ITB Jl. Ganesha 10, Bandung Telp/Fax: (022) (hunting) Ir. Sri Hendarto, M.Sc. Staf Pengajar Sub Jur. Rekasaya Transportasi, Jur. Teknik Sipil ITB Jl. Ganesha 10, Bandung Telp/Fax: (022) (hunting) ABSTRAK Berbagai pihak terkait, dengan kepentingan dan ragam kriterianya secara multidimensi biasa dilibatkan dalam proyek transportasi. Metode evaluasi konvensional, benefit-cost analysis, tidak dapat mengakomodasi aspek-aspek kualitatif (intangible aspects) yang komplek dan sulit dikonversi ke satuan moneter. Dalam dunia yang komplek metode evaluasi multikriteria lebih baik dan sesuai karena lebih sistematis dan komprehensif. Makalah ini difokuskan pada pengembangan program komputer Concordance Analysis Method (CAM) sebagai alat bantu proses pengambilan keputusan dalam mengevaluasi proyek berbasis multikriteria (misalnya transportasi), serta penerapannya pada studi kasus rencana Jalan Tol Dalam Kota Bandung (JTDKB). Dengan melibatkan berbagai pihak terkait dan beragam kriteria evaluasi yang diusulkan kemudian dilakukan analisis untuk menentukan prioritas pentahapan dan alternatif konstruksi paling optimum. Hasil analisis dua skenario evaluasi sangat dipengaruhi oleh lima kriteria pada empat urutan teratas, yaitu penghematan BOK dan waktu, kesepadanan dengan RUTR, kesepadanan dengan hirarki jalan, hasil analisis biaya-manfaat (NPV), dan biaya investasi total. Prioritas tahapan konstruksi JTDKB skenario 1, berturut-turut yaitu : segmen 1, segmen 3, segmen 4, dan segmen 2, sedangkan pada skenario 2, berturut-turut yaitu : segmen 1, segmen 3, segmen 2, dan segmen 4. Urutan ke-3 dan ke-4 hasilnya berbeda pada kedua skenario itu. Proyek paling optimum kedua skenario adalah segmen 1, meskipun pola dominasi antar proyek berbeda. Dari analisis sensitivitas kedua skenario diperoleh hasil (pola dominasi proyek) yang stabil pada interval bobot kritis tertentu, bobot di luar interval itu akan menyebabkan hasil/polanya berubah. Kesimpulannya, CAM menghasilkan keputusan tentang prioritas alternatif proyek yang obyektif dan dapat dipertanggungjawabkan, sesuai dengan kriteria evaluasinya. Kata-kata kunci: evaluasi proyek, pihak-pihak terlibat, multigrup, multikriteria, concordance analysis method, prioritas, dan analisis sensitivitas. 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam proyek transportasi sering terlibat pihak-pihak (stakeholders), seperti owner, operator, users, dan non-users, yang kepentingannya berbeda-beda. Proyek transportasi terkait masalah multisektor yang komplek, seperti ekonomi, sosial-budaya, kelembagaan, lingkungan, estetika dan sebagainya. Akibatnya timbul masalah perencanaan yang semrawut, biaya investasi sarana dan prasarana besar, kurangnya pengendalian dampak negatif, sulitnya regulasi dan perijinan, adanya konflik kepentingan dalam operasional, manajemen dan pengambilan keputusan. dan sebagainya. Sementara itu metode evaluasi multikriteria lebih komprehensif dibanding analisis ekonomi konvensional (benefit-cost analysis). Evaluasi multikriteria dapat mengakomodasi intangible atau non-monetary aspek yang sulit dikonversi ke satuan moneter. Metode yang ada yaitu Goal Achievment Matrix, Planning Balancing Sheet, Analytical Hierarchy Process, Concordance Analysis, Promethee, dan sebagainya. 1
2 1.2 Tujuan Studi Studi ini bertujuan untuk mengembangkan program komputer Concordance Analysis Method (CAM) dan menerapkannya dalam evaluasi alternatif proyek peningkatan sistem transportasi dalam kota Bandung, yaitu rencana Jalan Tol Dalam Kota Bandung (JTDKB). 2. PENGEMBANGAN METODE ANALISIS MULTIKRITERIA 2.1 Analisis Multikriteria Menurut Nijkamp (1976) analisis multikriteria digunakan sebagai instrumen dalam proses pengambilan keputusan dalam bidang perencanaan kota dan wilayah oleh Boyce et al (1970), Hill (1973) dan Lichfield (1975). Dalam era globalisasi yang komplek analisis multikriteria dapat membantu proses pengambilan keputusan dalam mengevaluasi rencana proyek pemerintah/publik secara sistematis dan komprehensif. Kriteria evaluasi yang beragam dimensinya tidak perlu ditransformasikan secara sebarang ke satuan moneter, sehingga dampak intangible dapat diperhitungkan dengan baik. Dengan kata lain analisis multikriteria dilakukan secara multidimensi. Keuntungan lainnya, opini/pandangan publik dapat dilibatkan secara formal dan sitematis sehingga mudah diidentifikasi pada tahap mana opini publik dapat dilibatkan. Kesulitannya adalah bagaimana mengukur prioritas relatif pengambil keputusan, karena kepentingan dari kelompok yang berbeda sulit ditetapkan. Oleh karena itu perlu pendekatan multigrup agar diperoleh solusi yang optimum (compromise solution). Masalah ketidakpastian baik bobot kriteria maupun hasil analisisnya diatasi dengan uji sensitivitas. Umumnya prosedur evaluasi dengan analisis multikriteria meliputi langkah-langkah : 1) Penetapan pengambil keputusan atau pihak yang terlibat, 2) Spesifikasi seluruh alternatif proyek yang mungkin, 3) Penentuan kriteria pemilihan yang akan digunakan, 4) Penentuan nilai utilitas dari setiap alternatif terhadap setiap kriteria, 5) Penentuan bobot setiap kriteria, 6) Seleksi alternatif yang optimum/terbaik (atau urutannya), 7) Analisis sensitivitas untuk pengujian hasil. 2.2 Analisis Konkorden (Concordance Analysis) Menurut Pearman (1978) concordance analysis dikembangkan pertama kali oleh B. Roy (1960), yaitu suatu prosedur evaluasi berdasarkan perbandingan alternatif proyek secara berpasangan untuk menentukan pola dominasi antar alternatif proyek yang dinyatakan dengan indeks konkorden dan indeks diskorden dengan menggunakan bobot atau preferensi kriteria. Metode ini sangat sistematis dan komprehensif sehingga diperoleh solusi yang optimum karena informasi publik dapat dilibatkan, khususnya dalam penentuan bobot kriteria. Nijkamp and Van Delft (1977) menerapkannya dalam keputusan pengembangan wilayah regional. Concordance analysis diawali dengan penentuan alternatif proyek dan kriteria evaluasi yang sesuai. Kriteria adalah tolok ukur evaluasi berupa aspek, faktor atau dampak proyek. Kriteria evaluasi harus efektif, terpisah, unik, tidak ada interdependensi (koefisien korelasi minimum), dan tidak redundant. Kriteria bersifat kualitatif ataupun kuantitatif. Pengukuran nilai alternatif sesuai kriterianya menghasilkan matriks dampak proyek yang multidimensi. Isi matriks berupa rangking, nilai, indeks, jumlah, rasio, skala atau interval. Normalisasi diperlukan agar nilai multidimensional itu memenuhi syarat untuk analisis. Kemudian dibentuk matriks konkorden dan diskorden yang masing-masing berisi indeks konkorden dan indeks diskorden, kemudian diikuti prosedur pemilihan alternatif yang 2
3 diminati. Proyek yang diminati dicari dengan cara memaksimumkan indeks konkorden dan meminimumkan indeks diskorden, sehingga diperoleh pola dominasi antar alternatif proyek. Pilihan alternatif yang paling optimum dihasilkan pada kondisi indeks konkorden maksimum dan indeks diskorden minimum. Keputusan prioritas alternatif pada concordance analysis didasarkan atas pola dominasi antar alternatif proyek. Algoritma Concordance Analysis Method meliputi tujuh tahap pokok, yaitu : Tahap 1 : Penentuan data masukan, yaitu : matriks dampak proyek dan bobot kriteria Tahap 2 : Identifikasi himpunan konkorden dan diskorden dari tiap pasangan proyek Tahap 3 : Konstruksi matriks konkorden, berisi indeks konkorden Tahap 4 : Konstruksi matriks diskorden, berisi indeks diskorden Tahap 5 : Identifikasi pola dominasi antar proyek Tahap 6 : Pemilihan alternatif proyek terbaik (optimum) Tahap 7 : Analisis sensitivitas 2.3 Pengukuran Utilitas Sasaran Pengukuran sasaran adalah cara untuk memberi nilai setiap alternatif proyek sesuai kriterianya. Ada dua cara pengukuran sasaran sesuai kriterianya, yaitu: 1) cara estimasi tidak langsung, yaitu cara perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Alternatif dinilai sesuai kriteria kualitatif dan atau kriteria negatif dengan matriks perbandingan berpasangan sehingga diperoleh vektor eigen (Saaty, 1994). Nilai kriteria negatif (nilai kecil lebih disukai daripada nilai besar, seperti biaya, dampak negatif) dimodifikasi dengan cara perbandingan berpasangan, diperoleh vektor eigen. 2) cara langsung, yaitu cara menilai setiap alternatif sesuai kriteria kuantitatif dan atau kriteria positif 2.4 Pembobotan Kriteria Evaluasi Pembobotan kriteria adalah cara yang efektif untuk melibatkan opini publik dalam evaluasi, sehingga menghasilkan solusi yang obyektif. Dalam pembobotan digunakan cara pairwise comparison karena dapat diperoleh vektor eigen yang identik dengan bobot, rangking atau rating komprehensif seluruh kriteria. Metode ini memungkinkan partisipasi banyak kepentingan dari banyak grup/pihak. Bobot global diturunkan dari bobot grup untuk seluruh bobot individu. Vektor bobot kriteria mempunyai nilai dari 0 sampai Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas bertujuan untuk menguji pengaruh perubahan parameter bobot kriteria terhadap hasil analisis dan berfungsi untuk mengatasi tingkat ketidakpastian hasil analisis dan bobot kriteria. Prinsipnya adalah menentukan critical value atau interval bobot kritis dimana perubahan bobot tidak akan mempengaruhi hasil analisis akhir. Asumsinya ialah nilai ambang (threshold value) matrik konkorden dan diskorden tidak berubah. 3. PROGRAM KOMPUTER CAM Program dibuat dengan Ms. Visual Basic 5.0. Struktur program CAM terdiri dari bagian-bagian utama sebagai berikut : Buka Program, Menu Utama, Matriks Dampak Proyek, Konkorden Dsikorden, Stabilitas Alternatif Proyek Optimum, dan Grafik Interval Bobot Kritis. Program komputer CAM membutuhkan perangkat lunak pendukung, seperti Sistem Operasi Ms. Windows 98, Ms. Visual Basic 5.0 versi 32 bit, Ms. PaintBrush, dan Ms. Access 97. Perangkat keras pendukung, berupa : komputer IBM PC (compatible) dengan konfigurasi minimum sebagai berikut : processor Pentium atau yang lebih tinggi, RAM minimum 32 MB, 3
4 monitor VGA atau XVGA atau resolusi yang lebih tinggi dengan VGA Card Display Adapter (normal memori 2 MB), hardisk mimimum 3,2 GB, keyboard, mouse, dan printer. 4. STUDI KASUS JALAN TOL DALAM KOTA BANDUNG 4.1 Penentuan Pihak Terlibat, Kriteria Evaluasi, dan Alternatif Konstruksi Evaluasi dilakukan dengan dua skenario. Skenario 1 terdiri dari 5 pihak/grup yang terlibat. Lima grup pertama dari data sekunder (Trisna, 1999) yaitu : PT. Jasa Marga, Bappenas, Bappeda II, Bina Marga, dan Perencana/Ahli. Skenario 2 terdiri dari lima pihak itu ditambah tiga pihak lagi dari survei tambahan, yaitu investor, users, dan non-users. Tiap pihak mempunyai nilai pengaruh relatif yang berbeda-beda. Untuk kriteria evaluasi terdiri dari 13 kriteria yang setingkat yang terbagi dalam 5 kategori kriteria (Lihat Tabel 3.1). Bobot kriteria tidak secara otomatis seragam besarnya karena adanya perbedaan kepentingan (conflict of interests) antar pihak yang terlibat. Analisis pembobotan kriteria dilakukan dengan metode pairwise comparison. Alternatif proyek ditentukan seperti hasil rekomendasi pentahapan konstruksi JTDKB oleh PT. Seecon dan PCI (1996). Diskripsi alternatif proyek itu tampak seperti pada Tabel 3.2 dan Gambar 3.1. Dalam studi ini istilah tahap kontruksi akan diganti dengan istilah segmen, dengan maksud untuk membedakan dalam analisis. Tabel 3.1 Kriteria dan Pengukuran Utilitasnya Kategori Kriteria Pengukuran Utilitas 4 A. Jaringan 1. Kesepadanan dengan hirarki pembangunan jalan Preferensi 2. Kesepadanan dengan RUTR Preferensi 3. Keterkaitan antar pusat pelayanan Jumlah titik tehubungkan B. Lalulintas 4. Penghematan BOK dan waktu Rp atau Rp/Km 5. Gangguan selama konstruksi Rp atau Rp/Km untuk manajemen lalulintas C. Lingkungan 6. Gangguan terhadap pemukiman/komersial dan industri dengan konflik pemisahan lahan Jumlah area terpisahkan 7. Jumlah lahan terakuisisi (pemukiman dan fasilitas umum) m 2 dari pemukiman /komersial terakuisisi D. Aspek Finansial dan Bisnis E. Aspek manajerial dan konstruksi 8. Jumlah tempat historis kota terganggu Jumlah tempat terganggu 9. Biaya investasi total Rp 10. Hasil analisis biaya-manfaat, yaitu NPV Rp 11. Ketersediaan lahan % 12. Kemudahan pelaksanaan Preferensi 13. Jangka waktu konstruksi Tahun atau bulan Sumber : Trisna (1999) Tabel 3.2 Rekomendasi Tahapan Konstruksi JTDKB Simpang Ram (R) / Alternatif Koridor susun Barrier Gate (BG) Segmen 1 Segmen 2 Segmen 3 Segmen 5 Koridor 1 (Barat-Timur sebelah Utara) Koridor 4 (Kiara Condong) Koridor 3 (Pasir Kaliki-Kopo) Koridor 2a (Barat-Timur sebelah Selatan sampai simpang susun Samsat) Koridor 5 (Rumah Sakit Gede Bage) Koridor 2b (Barat-Timur sebelah Selatan sampai simpang susun Cibiru) Sumber : PT.Seecons dan PCI (1996) 1) Cikutra 2) Cibiru 2 1) Kopo 2) Samsat 1) Ujung Berung 1) Gede Bage 2) Cibiru 1) Pasteur (R dan BG) 2) Pasir Kaliki (R dan BG) 3) Dago (R) 4) Cikutra (R) 5) Cicaheum (R) 6) Ujung Berung (R) 1) Kopo (R) 2) Cibolerang (R) 1) Pasirkoja (BG) 2) Leuwi Panjang (R) 1) Rumah Sakit (R) 2) Ciwastra 1 (R) 1) Gede Bage (R) 7) Cibiru 1 (R) 8) Cibiru 2 (R) 9) Jakarta (R) 10) Gatot Subroto (R) 11) Batununggal (R) 12) Kujangsari (BG) 3) Sayati (BG) 3) Sriwijaya (R) 3) Ciwastra 2 (BG)
5 Gambar 3.1. Koridor-koridor JTDKB 4.2 Pembobotan Kriteria dan Nilai Sasaran Alternatif Pembobotan kriteria menggunakan cara perbandingan berpasangan melalui survei kuisioner secara individual dari tiap pihak terlibat. Bobot grup dihitung dengan pendekatan proporsional dari individu dalam satu pihak. Selanjutnya bobot global diturunkan dari bobot grup berdasarkan pengaruh relatif pihak terlibat. Pengaruh relatif pihak-pihak terlibat ditentukan dengan cara pairwise comparison dengan subyek respondennya dipilih kelompok perencana atau ahli. Bobot global kriteria-kriteria evaluasi disebut vektor bobot dan diasumsikan tetap besarnya bagi seluruh alternatif proyek yang ada. Bobot kategori kriteria maupun kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.3 sampai 3.6. Dari bobot-bobot itu dapat diketahui rangkingnya sekaligus. Pada Tabel 3.7 tampak nilai-nilai sasaran alternatif konstruksi sesuai kriterianya, yang disebut matriks dampak proyek. Matriks dampak proyek ini merupakan data masukan untuk analisis dengan program komputer CAM. Tabel 3.3 Bobot Kategori Kriteria Tiap Pihak dan Rangkingnya secara Grup Kategori Jasa Marga Bappenas Bappeda Tk II Bina Marga Ahli Investor Users Non-Users A (1) (1) (2) (1) (1) (4) (1) (1) B (3) (5) (1) (2) (2) (1) (2) (4) C (4) (4) (3) (3) (3) (5) (5) (2) D (2) (2) (4) (5) (4) (2) (4) (3) E (5) (3) (5) (4) (5) (3) (3) (5) Jumlah Keterangan : ( ) = rangking / urutan Sumber : Trisna (1999) dan Analisis data primer Tabel 3.4 Bobot Kategori Kriteria dan Rangkingnya secara Global Kriteria Skenario 1 (5 pihak) Skenario 2 (8 pihak) Bobot Rangking Bobot Rangking Keterangan A sama B sama C sama D sama E sama Jumlah 1 1 Sumber : Trisna (1999) dan Analisis data primer 5
6 Tabel 3.5 Bobot Kriteria Tiap Pihak dan Rangkingnya secara Grup Kriteria Jasa Marga Bappenas Bappeda Tk II Bina Marga Ahli Investor Users Non-Users (3) (2) (5) (1) (2) (7) (3) (6) (9) (1) (2) (3) (3) (11) (1) (4) (4) (7) (6) (7) (5) (8) (5) (9) (1) (6) (1) (2) (1) (3) (2) (1) (8) (12) (8) (5) (11) (2) (8) (12) (11) (10) (7) (11) (7) (12) (10) (8) (6) (5) (3) (9) (8) (9) (13) (10) (10) (11) (4) (4) (9) (10) (9) (5) (2) (4) (9) (10) (4) (5) (7) (2) (5) (8) (10) (8) (6) (1) (6) (3) (7) (3) (11) (6) (10) (4) (4) (7) (13) (13) (12) (12) (13) (13) (12) (13) (12) (9) (13) (13) (12) (6) (11) (12) Jumlah Keterangan : ( ) = rangking / urutan Sumber : Trisna (1999) dan Analisis data primer Kriteria Tabel 3.6 Bobot Kriteria dan Rangkingnya secara Global Skenario 1 (5 pihak) Skenario 2 (8 pihak) Bobot Rangking Bobot Rangking Keterangan sama berbeda berbeda berbeda sama sama berbeda berbeda berbeda berbeda berbeda sama sama Jumlah 1 1 Sumber : Trisna (1999) dan Analisis data primer Tabel 3.7 Data Masukan Berupa Matriks Dampak Proyek Bobot Alternatif Kriteria Satuan Skenario 1 Skenario 2 (5 pihak) (8 pihak) Segmen 1 Segmen 2 Segmen 3 Segmen 4 1 Preferensi Preferensi Jml Titik Juta Rph , , , , Juta Rp Jml. Area (m2) Jml. Tempat Juta Rp Juta Rp , , , , % Preferensi Bulan Sumber : Trisna (1999) dan Analisis data primer 6
7 4.3 Visualisasi Hasil Program CAM Data masukan program komputer CAM seperti terlihat pada Tabel 3.7. Sebagian dari bentuk visual dan kinerja program CAM tampak pada Gambar 3.2 sampai 3.3. Matriks konkorden, matriks diskorden, matriks konkorden diferensiasi dan matriks diskorden diferensiasi pada skenario 1 (5 pihak) dalam program komputer tampak seperti pada Gambar 3.2. Pola dominasi antar proyek dan proyek yang paling optimum pada skenario 1 (5 pihak) dapat dilihat pada Gambar 3.3. Dari analisis pada kedua skenario diperoleh hasil pola dominasi proyek dan proyek yang paling optimum seperti pada Tabel 3.8. Gambar 3.2 Matriks Konkorden, Matriks Diskorden, Matriks Konkorden Diferensiasi dan Matriks Diskorden Diferensiasi Gambar 3.3 Pola Dominasi Proyek Skenario 1 (5 pihak) 7
8 Tabel 3.8 Pola Dominasi Proyek dan Proyek Paling Optimum Skenario 1 dan 2 Hasil Skenario 1 (5 pihak) Skenario 2 (8 pihak) Dominator Dominated Dominator Dominated Pola Dominasi A C, D A D Proyek B -- B -- C D C D Proyek Yang Paling Optimum D C D -- A B, C, D A B, C, D B -- B -- C D C -- D -- D -- Keterangan : A = segmen 1 B = segmen 2 C = segmen 3 D = segmen Hasil Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas (stabilitas konkorden dan diskorden) diperoleh hasil berupa batas kritis bobot kriteria evaluasi seperti pada Gambar 3.4 (untuk skenario 1). Batas kritis ini merupakan batas penurunan/kenaikan bobot yang mana pola dominasi proyek (hasil analisis) tidak berubah/stabil. Bobot di luar interval itu akan menyebabkan hasil analisis berubah. Hasil analisis sensitivitas pada kedua skenario ( 5 dan 8 pihak) dapat dilihat pada Tabel 3.9. Sumber : Analisis data studi 8 Gambar 3.4 Grafik Interval Bobot Kritis Skenario 1 (5 pihak) Tabel 3.9 Interval Bobot Kritis Skenario 1 dan 2 Kriteria Skenario 1 (5 Pihak) Skenario 2 (8 Pihak) Bobot Batas kritis bawah Batas kritis atas Bobot Batas kritis bawah Batas kritis atas
9 4.5 Hasil Prioritas Pentahapan Konstruksi JTDKB Berdasarkan Tabel 3.8 dapat diperoleh prioritas / urutan konstruksi untuk JTDKB seperti pada Tabel 3.10 di bawah ini. Proyek yang paling optimum (superior dan nondominated) adalah alternatif A (segmen 1). Hal ini terbukti dari pola dominasinya bahwa alternatif A selalu mendominasi paling sering terhadap proyek yang lain, sebaliknya tidak pernah didominasi oleh satupun proyek yang lain. Disamping itu pada analisis skenario 1 dan skenario 2 keduanya menghasilkan kesimpulan tentang prioritas kontruksi yang hampir sama, yaitu prioritas ke-1 (alternatif A) dan prioritas ke-2 (alternatif C), meskipun pola dominasi yang dihasilkan berbeda. Pada prioritas ke-3 dan ke-4 ditempati oleh alternatif B atau D yang berbeda untuk kedua skenario. Perbedaan ini disebabkan oleh distribusi bobot kriteria yang berbeda, karena jumlah maupun nilai preferensi pihak yang terlibat juga berbeda. Tabel 3.10 Rekomendasi Prioritas Pentahapan Konstruksi JTDKB Skenario 1 (5 pihak) Skenario 2 (8 pihak) Prioritas ke-1 : A (segmen 1) Prioritas ke-1 : A (segmen 1) Prioritas ke-2 : C (segmen 3) Prioritas ke-2 : C (segmen 3) Prioritas ke-3 : D (segmen 4) Prioritas ke-3 : B (segmen 2) Prioritas ke-4 : B (segmen 2) Prioritas ke-4 : D (segmen 4) 5. KESIMPULAN DAN SARAN Dari penelitian ini dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut : 1. Pada skenario 1 (5 pihak) : a) Urutan kategori kriteria sebagai berikut : jaringan (48,0%), lalulintas (17,7%), lingkungan (13,3%), aspek finansial dan bisnis (12,0%), dan aspek manajerial dan konstruksi (9,0%). b) Urutan kriterianya sebagai berikut : kesepadanan dengan RUTR (23,5%), kesepadanan dengan hirarki jalan (18,3%), penghematan BOK dan waktu (15,3%), biaya investasi total (6,7%), ketersediaan lahan (6,6%), lahan terakuisisi (6,5%), keterkaitan antar pusat pelayanan (6,2%), hasil analisis benefit-cost (5,3%), dan lainnya di bawah 5% (jumlah tempat historis kota terganggu, gangguan selama konstruksi, gangguan pada pemukiman, lama waktu konstruksi, dan kemudahan pelaksanaan). 2. Pada skenario 2 (8 pihak) : a) Urutan kategori kriteria sebagai berikut : jaringan (35,3%), lalulintas (23,3%), lingkungan (15,9%), aspek finansial dan bisnis (14,8%), dan aspek manajerial dan konstruksi (10,8%). b) Urutan kriterianya sebagai berikut : penghematan BOK dan waktu (18,5%), kesepadanan dengan hirarki jalan (14,7%), kesepadanan dengan RUTR (13,3%), hasil analisis benefit-cost (7,5%), keterkaitan antar pusat pelayanan (7,2%), biaya investasi total (7,2%), ketersediaan lahan (7,2%), jumlah tempat historis kota terganggu (6,2%), lahan terakuisisi (5,7%), dan lainnya di bawah 5% (gangguan selama konstruksi, gangguan pada pemukiman, lama waktu konstruksi, dan kemudahan pelaksanaan). 3. Dari kedua skenario tampak bahwa hasil analisisnya sangat dipengaruhi oleh lima kriteria yang berada pada empat urutan teratas, yaitu penghematan BOK dan waktu (kriteria 4), kesepadanan dengan RUTR (kriteria 2), kesepadanan dengan hirarki jalan (kriteria 1), hasil analisis biaya-manfaat / NPV (kriteria 10) dan biaya investasi total (kriteria 9). 4. Prioritas konstruksi JTDKB pada skenario 1 sebagai berikut : segmen 1 (urutan ke-1), segmen 3 (urutan ke-2), segmen 4 (urutan ke-3), dan segmen 2 (urutan ke-4). Sedangkan 9
10 pada skenario 2 urutannya sebagai berikut : segmen 1 (urutan ke-1), segmen 3 (urutan ke- 2), segmen 2 (urutan ke-3), dan segmen 4 (urutan ke-4). Dalam hal ini urutan ke-3 dan ke- 4 hasilnya berbeda dibandingkan dengan skenario Pilihan proyek paling optimum pada kedua skenario itu sama, yaitu alternatif A (segmen 1), meskipun kedua skenario tersebut menghasilkan pola dominasi proyek yang berbeda. 6. Dari analisis sensitivitas untuk kedua skenario ditunjukkan bahwa pola dominasi hasil analisis itu akan stabil hanya pada bobot di dalam interval bobot tersebut, bobot di luar interval itu akan menyebabkan polanya berubah. 7. Program CAM yang dijalankan di bawah sistem operasi windows ini dapat membantu menentukan prioritas / urutan dari sejumlah alternatif proyek yang dievaluasi berdasarkan hasil pola dominasi antar alternatif proyeknya. Saran-saran yang dapat dikemukakan antara lain : 1. Untuk meningkatkan manfaat dan kemudahan (user friendly) bagi pengguna program CAM perlu dikembangkan lebih lanjut dengan menu dan fasilitas-fasilitas dimana pengguna bisa melakukan akses dan intervensi secara fleksibel sehingga memudahkan simulasi analisis (penyisipan, penambahan dan pengurangan data serta pilihan-pilihan lainnya) terhadap pihak terlibat, kriteria maupun alternatif yang ada. 2. Data masukan matriks dampak proyek terbatas pada tipe kardinal serta harus dikonversi/dimodifikasi lebih dulu sesuai dengan tujuan memaksimumkan dampak/kriteria positif dan meminimumkan kriteria negatif, sehingga disarankan pengembangan lebih lanjut tentang algoritma CAM untuk data ordinal. UCAPAN TERIMA KASIH Sebagai penutup disampaikan terima kasih kepada Dr. Ir. Rudy Hermawan Karsaman, M.Sc. dan Ir. Sri Hendarto, M.Sc. atas segala kerjasama dan dukungannya dalam membimbing pelaksanaan penelitian dan penyusunan makalah ini. Tidak lupa juga diucapkan terima kasih kepada Agung W. atas diskusinya dalam pemrograman serta seluruh pihak yang telah membantu dalam survei pengambilan data, diskusi dan dukungan yang lainnya sehingga makalah ini dapat disusun dengan baik. DAFTAR PUSTAKA 1. Anonim, 1999, Pemrograman Visual Basic 5.0, Cetakan ke-2, Wahana Komputer Semarang dan Penerbit Andi Offset Yogyakarta. 2. Nijkamp, P. and A. van Delft, 1977, Multicriteria Analysis and Regional Decision Making, Martinus Nijhoff, Leiden. 3. Nijkamp, P., 1976, A Multicriteria Analysis for Project Evaluation : Economic-Ecological Evaluation of a Land Reclamation, Free, University, Amsterdam. 4. Pearman, A.D., 1978, An Assessment of Multiple Criteria Decision Making Methods and Their Potensial Use in Comparability Studies Between Trunk Road and Rail Investment, A Report Prepared for the British Rail Board, School of Economic Studies, Leeds University, U.K., June. 5. Saaty, T.L., 1994, Decision Making for Leaders : The Analytical Hierarchi Process for Decision in Complex World, 1 st, ed., RWS Publications, Pittsburgh. 6. Trisna, D., 1999, Penerapan Proses Hirarki Analisis Pada Pembuatan Keputusan Investasi Jalan Tol Dalam Kota Bandung, Tesis Program STJR ITB, Bandung. 10
PENGEMBANGAN PIRANTI-LUNAK EVALUASI BERBASIS CONCORDANCE ANALYSIS METHOD,
PENGEMBANGAN PIRANTI-LUNAK EVALUASI BERBASIS CONCORDANCE ANALYSIS METHOD, (Studi Kasus Penerapannya dalam Evaluasi Proyek Jalan To! Dalam Kota Bandung (JTDKB)) RINGKASAN PENGEMBANGAN PIRANTI-LUNAK EVALUASI
Lebih terperinciAPPLICATION OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ON BANDUNG INTRA URBAN TOLL ROAD INVESTMENT DECISION MAKING
APPLICATION OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ON BANDUNG INTRA URBAN TOLL ROAD INVESTMENT DECISION MAKING S U M M A R Y APPLICATION OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ON BANDUNG INTRA URBAN TOLL ROAD INVESTMENT
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. sistem yang telah dibuat sebelumnya. Sehingga diharapkan dengan adanya
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Implementasi program adalah implementasi dari analisa dan desain sistem yang telah dibuat sebelumnya. Sehingga diharapkan dengan adanya implementasi ini
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. aplikasi program berdasarkan tahapan analisa dan desain sistem yang
42 BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Implementasi Pengertian implementasi program adalah penerapan dalam bentuk aplikasi program berdasarkan tahapan analisa dan desain sistem yang sebelumnya telah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG MASALAH Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Adapun permasalahan yang sering muncul adalah
Lebih terperinciAnalytic Hierarchy Process
Analytic Hierarchy Process Entin Martiana INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX Daniar Dwi Pratiwi 1, Erwin Budi Setiawan 2, Fhira Nhita 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN , hal 9. 1 Subagyo D., Asri M., Handoko H.T., Dasar-dasar Operation Research, BPFE, Yogyakarta,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Program linier merupakan suatu model umum yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan masalah pengalokasian sumber-sumber terbatas secara optimal 1. Masalah
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM Konfigurasi Model
PEMODELAN SISTEM Konfigurasi Model Rekayasa sistem kelembagaan penelusuran pasokan bahan baku agroindustri gelatin untuk menjamin mutu produk melibatkan berbagai pihak yang mempunyai kepentingan yang berbeda,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS Nova Widyantoro Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,
Lebih terperinciANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Sunggito Oyama 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Dinamika Informatika Volume 5, Nomor, November 05 ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Sunggito Oyama, Ernawati,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. maka komponen-komponen utama komputer yang akan mendukung setiap proses
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Instalasi Program Sebelum mengimplementasi dan menjalankan program aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Modal Untuk Usaha Kecil tersebut maka komponen-komponen
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 terperinciPrioritas Pengembangan Jaringan Jalan Pendukung Kawasan Strategis Di Pulau Sumbawa
Prioritas Pengembangan Jaringan Jalan Pendukung Kawasan Strategis Di Pulau Sumbawa Rizal Afriansyah Program Pascasarjana Universitas Brawijaya Email : rizaldi_87@yahoo.co.id Abstrak - Transportasi mempunyai
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : Imam Husni A Abstrak - Penelitian ini mengembangankan Sistem Pendukung
Lebih terperinciANALISA PEMILIHAN ALTERNATIF PROYEK MANAJEMEN AIR DI PT X DENGAN METODE MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM)
ANALISA PEMILIHAN ALTERNATIF PROYEK MANAJEMEN AIR DI PT X DENGAN METODE MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) Ema Dwi Saputri 1) dan Putu Artama Wiguna 2) 1,2) Program Studi Magister Manajemen Teknologi
Lebih terperinciAGROINTEK Volume 7, No.2 Agustus
AGROINTEK Volume 7, No.2 Agustus 2013 103 PENENTUAN LOKASI INDUSTRI PALA PAPUA BERDASARKAN PROSES HIERARKI ANALITIK (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ) DAN APLIKASI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (SPK) DI KABUPATEN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. informasi dari kalangan aparat pemerintah dan orang yang berhubungan erat
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data-data yang digunakan untuk penelitian ini merupakan gabungan antara data primer dan data sekunder. Data primer mencakup hasil penggalian pendapat atau
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Keputusan Keputusan (decision) yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses,
Lebih terperinciPRIORITAS PENANGANAN PENINGKATAN JALAN PADA RUAS-RUAS JALAN DI KABUPATEN KAPUAS DENGAN METODE AHP
PRIORITAS PENANGANAN PENINGKATAN JALAN PADA RUAS-RUAS JALAN DI KABUPATEN KAPUAS DENGAN METODE AHP Junaidi, Retno Indryani, Syaiful Bahri Laboratorium Manajemen Konstruksi Jurusan Teknik Sipil FTSP ITS
Lebih terperinciPENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN PENANGANAN RUAS-RUAS JALAN DI KOTA SAMARINDA
PENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN PENANGANAN RUAS-RUAS JALAN DI KOTA SAMARINDA Desy Damayanti Mahasiswa Magister Manajemen Aset FTSP ITS Ria Asih Aryani Soemitro Dosen Pembina Magister Manajemen Aset FTSP
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM 4.1 Implementasi Program 4.1.1 Spesifikasi Keutuhan Program Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) Perangkat keras yang digunakan untuk merancang sistem ini adalah:
Lebih terperinciMETODE AHP DALAM PENILAIAN KINERJA SALES PROMOTION GIRLS (SPG)
METODE AHP DALAM PENILAIAN KINERJA SALES PROMOTION GIRLS (SPG) Lili Tanti1), Safrizal2) 1) Sistem Informasi Universitas Potensi Utama Manajemen Informatika Universitas Potensi Utama Jl K.L Yos Sudarso
Lebih terperinciEFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE
34 EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE Faisal piliang 1,Sri marini 2 Faisal_piliang@yahoo.co.id,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi. Sistem
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 10, No. 1, Juni 2011 ISSN 1412-6869 ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Pendahuluan Ngatawi 1 dan Ira Setyaningsih 2 Abstrak:
Lebih terperinciPengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )
Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) A. Pengertian AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung
Lebih terperinciPEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING
PEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING Akhmad Rusli 1, *), dan Udisubakti Ciptomulyono 2) 1, 2) Program
Lebih terperinciANALISIS PENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK SELEKSI TENAGA KERJA (Studi Kasus PT. GE Lighting Indonesia Sleman Yogyakarta)
1 Makalah Penelitian Tugas Akhir 2015 MAKALAH PENELITIAN TUGAS AKHIR ANALISIS PENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK SELEKSI TENAGA KERJA (Studi Kasus PT. GE Lighting Indonesia Sleman
Lebih terperinciPENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE
PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE Nunu Kustian Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Email: kustiannunu@gmail.com ABSTRAK Kebutuhan
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN
PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN Oleh : Manis Oktavia 1209 100 024 Dosen Pembimbing : Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Sidang Tugas Akhir - 2013
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Kata Kunci analytical hierarchy process, analytic network process, multi criteria decision making, zero one goal programming.
PENENTUAN MULTI CRITERIA DECISION MAKING DALAM OPTIMASI PEMILIHAN PELAKSANA PROYEK Chintya Ayu Puspaningtyas, Alvida Mustika Rukmi, dan Subchan Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun
Lebih terperinciTitis Handayani Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang. Abstract
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Mahasiswa Berprestasi menggunakan Metode AHP (Application of Decision Support System for The Selection of Student Achievement using AHP Method) Titis
Lebih terperinciTELEMATIKA, Vol. 06, No. 02, JANUARI, 2010, Pp ISSN X TEKNIK PERMODELAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCES (AHP) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN
TELEMATIKA, Vol. 06, No. 02, JANUARI, 2010, Pp. 49 58 ISSN 1829-667X TEKNIK PERMODELAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCES (AHP) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN Nur Heri Cahyana Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran
Lebih terperinciMETODA PENELITIAN. Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian. Mulai
45 METODA PENELITIAN Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian Semakin ketatnya persaingan produk agroindustri pangan merupakan tantangan bagi industri dalam memenuhi harapan konsumen, oleh karena itu setiap
Lebih terperinciPEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI
PEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI Rahmad Syah Jurusan Teknik Informatika, sekolah tinggi teknik harapan Jln. H.M Joni, Sumatera Utara,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Tetap dengan Metode Analytic Network Process (Studi Kasus PT PJB Services)
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Implementasi Program Sistem Informasi Seleksi Pengangkatan Pegawai Tetap dengan Metode Analytic Network Process (Studi Kasus PT PJB Services) ini dibutuhkan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HIERARCY PROCESS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA MENGGUNAKAN METODE ANALITYC HIERARCY PROCESS Iwan Rijayana 1), Lirien Okirindho 2) 1,2) Fakultas Teknik Universitas Widyatama
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciSPK Evaluasi Peserta LBD (Local Business Development) Dengan Metode AHP (Studi Kasus Chevron Indonesia Company)
SPK Evaluasi Peserta LBD (Local Business Development) Dengan Metode AHP (Studi Kasus Chevron Indonesia Company) Zakaria 1, Addy Suyatno 2, Heliza Rahmania Hatta 3 1 Lab Software Engineering, Program Studi
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Masyarakat Kabupaten Manggarai dengan penghasilan rendah dan bertempat tinggal dirumah yang tidak layak huni mendapatkan bantuan dari pemerintah pusat melalui
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Persoalan pengambil keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih. Yang prosesnya melalui
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1 Tampilan Hasil Hasil dari tampilan sistem pendukung pengambilan keputusan seleksi tender proyek konstruksi perencanaan dan program di Balai Wilayah Sungai Sumatera II menggunakan
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 terperinciINTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masal
METODE AHP INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi sangat sedikit. Intro analytical
Lebih terperinciDAFTAR ISI. PERSETUJUAN SKRIPSI... ii. PENGESAHANDEWAN PENGUJI... iii. PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI... iv
DAFTAR ISI PERSETUJUAN SKRIPSI... ii PENGESAHANDEWAN PENGUJI... iii PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI... iv PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS... v UCAPAN TERIMA KASIH...
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET INTERNET OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
ISSN : 2338-4018 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET INTERNET OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Bagus Prasetyo (bagusprasetyo21@ymail.com) Wawan Laksito Y.S.
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP
Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP A Yani Ranius Universitas Bina Darama, Jl. A. Yani No 12 Palembang, ay_ranius@yahoo.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciANALISA FAKTOR PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI TINGKAT SARJANA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITICAL HIRARKI PROCESS)
ANALISA FAKTOR PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI TINGKAT SARJANA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITICAL HIRARKI PROCESS) M.Fajar Nurwildani Dosen Prodi Teknik Industri, Universitasa Pancasakti,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
Lebih terperinciSTUDI ALTERNATIF LOKASI LAHAN TERMINAL BUS KOTA SABANG
ISSN 232-23 3 Pages pp. 2-33 STUDI ALTERNATIF LOKASI LAHAN TERMINAL BUS KOTA SABANG Budhi Satrya, M. Isya 2, Sugianto 2 ) Magister Teknik Sipil Program Banda Aceh 2) Fakultas Teknik Universitas Syiah Kuala
Lebih terperinci2015 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI RESTORAN MENGGUNAKAN METODE SMARTER DAN PROMETHEE
BAB I 1.1. Latar Belakang PENDAHULUAN Kota Bandung merupakan salah satu kota besar di Indonesia dengan tag line paris van java nya selain terkenal dengan fashionnya juga terkenal akan kulinernya yang beragam
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 terperinciPenerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Evaluasi Agen Pangkalan LPG 3 kg
Prosiding INSAHP5 Semarang,14 Mei 2007 ISBN :... Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Evaluasi Agen Pangkalan LPG 3 kg Evi Yuliawati Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
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 terperinciIV. PEMODELAN SISTEM. A. Konfigurasi Sistem EssDSS 01
IV. PEMODELAN SISTEM A. Konfigurasi Sistem EssDSS 01 Sistem penunjang keputusan pengarah kebijakan strategi pemasaran dirancang dalam suatu perangkat lunak yang dinamakan EssDSS 01 (Sistem Penunjang Keputusan
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA
PENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA Virgeovani Hermawan 1 1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara
6 BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan pilihan kesimpulan dalam menentukan pemilihan pegawai terbaik. Selain itu juga tahapan
Lebih terperinciANALISIS FRAMEWORK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. XYZ
ANALISIS FRAMEWORK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. XYZ Aullya Rachmawati 1), Ike Verawati 2) 1,2) Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah 1.2. Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah Dalam menyelesaikan suatu masalah kita membutuhkan suatu keputusan dan kita selalu berada dalam situasi yang menuntut kita untuk membuat pilihan dan merumuskan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Prioritas Lokasi Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Lokasi Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Agung Nilogiri 1), Deni Arifianto 2) 1,2,) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014
PENERAPAN METODE TOPSIS DAN AHP PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA BARU, STUDI KASUS: IKATAN MAHASISWA SISTEM INFORMASI STMIK MIKROSKIL MEDAN Gunawan 1, Fandi Halim 2, Wilson 3 Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hardisk merupakan ruang simpan utama dalam sebuah komputer. Bukan hanya dokumen, tapi juga gambar, musik, dan video. Program-program komputer, sistem operasi semuanya
Lebih terperinciAnalisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM
Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM Dian Gustina 1, Rendi Haposan Siahaan 2 1 Universitas Persada Indonesia Y.A.I, 2 STMIK Nusa Mandiri 1 Jl Salemba
Lebih terperinciPENGARUH METODE EVALUASI PENAWARAN PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH TERHADAP HASIL PEKERJAAN DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
PENGARUH METODE EVALUASI PENAWARAN PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH TERHADAP HASIL PEKERJAAN DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( Studi Kasus di Pemerintah Kabupaten Temanggung ) RINGKASAN
Lebih terperinciANALISIS LOKASI CABANG TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
ANALISIS LOKASI CABANG TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Muhammad Yusuf Teknik Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Email : yusuf@akprind.ac.id ABSTRAK Pemilihan lokasi yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah cara atau prosedur yang digunakan untuk mencapai suatu tujuan dari penelitian tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan [4] Sistem pendukung keputusan atau DSS (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian
Lebih terperinciBAB I PERSYARATAN PRODUK
BAB I PERSYARATAN PRODUK I.1 Pendahuluan Pesatnya perkembangan teknologi dewasa ini membuat banyak pihak merasakan manfaat yang luar biasa. Bukan hanya sebagai pelengkap kebutuhan manusia, namun keberadaan
Lebih terperinciVEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN
VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN Moh. Hafiyusholeh 1, Ahmad Hanif Asyhar 2 Matematika UIN SunanAmpel Surabaya, hafiyusholeh@uinsby.ac.id 1 Matematika
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK
APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK Siti Komsiyah Mathematics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DATA 4.1. PENDAHULUAN
BAB IV ANALISA DATA 4.1. PENDAHULUAN Pada Bab ini akan dijelaskan mengenai proses analisa data, termasuk gambaran umum data yang di analisa guna mendapatkan jawaban dari pertanyaan penelitian dan pengolahan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER Wiwik Suharso Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dibahas beberapa teori yang mendukung terhadap studi kasus yang akan dilakukan seperti: Strategic Planning Decision Support System (DSS) Evaluasi Supplier 2.1 Strategic
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN 4.1. Objek Pengambilan Keputusan Dalam bidang manajemen operasi, fleksibilitas manufaktur telah ditetapkan sebagai sebuah prioritas daya saing utama dalam sistem
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN KEGIATAN PENINGKATAN JALAN KOTA DI KOTA BANDAR LAMPUNG
ANALISIS PENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN KEGIATAN PENINGKATAN JALAN KOTA DI KOTA BANDAR LAMPUNG Victory Hasan 1, Ria Asih Aryani Soemitro 2, Sumino 3 1 Mahasiswa Jurusan Teknik Sipil Bidang Keahlian
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SISTEM
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM Sistem setelah dianalisa dan dirancang, maka sistem tersebut siap diterapkan atau diimplementasikan. Tahap implementasi sistem ini merupakan tahap meletakkan perancangan sistem
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Pada bab ini akan dijelaskan tampilan hasil dari media yang telah dibuat, yang digunakan untuk memperjelaskan tentang tampilan-tampilan yang ada pada media
Lebih terperinciPENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG
PENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG Fitriyani STMIK Atma Luhur Pangkalpinang Jl. Jend. Sudirman Selindung Pangkalpinang bilalzakwan12@yahoo.com
Lebih terperinciAPLIKASI AHP UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN
Indriyati APLIKASI AHP UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN Indriyati Program Studi Teknik Informatika Jurusan Matematika FSM Universitas Diponegoro Abstrak Dalam era globalisasi dunia pendidikan memegang peranan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alur Metodologi Penelitian Metodologi penelitian merupakan sekumpulan rangkaian tahapan kegiatan atau prosedur yang digunakan oleh pelaksana penelitian yang dilakukan
Lebih terperinciJURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI ANALISIS RISIKO PELAKSANAAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN KONTRAK UNIT PRICE (Studi Kasus: Peningkatan dan Pelebaran Aset Infrastruktur Jalan Alai-By Pass Kota Padang Sebagai Jalur
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI YANG OPTIMAL DENGAN HYBRID ANALYSIS
PEMILIHAN LOKASI YANG OPTIMAL DENGAN HYBRID ANALYSIS Syamsul Huda dan Rully Soelaiman Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: symsl_huda@yahoo.com, rully@is.its.ac.id
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciP11 AHP. A. Sidiq P.
P11 AHP A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SISTEM. tersebut siap diterapkan atau diimplementasikan. Tahap Implementasi Sistem
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM Setelah tahap penganalisaan dan perancangan, maka langkah selanjutnya dalam membangun sebuah sistem informasi adalah menguji apakah sistem tersebut siap diterapkan atau diimplementasikan.
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SISTEM. diterapkan atau diimplementasikan. Tahap implementasi aplikasi ini merupakan
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM Aplikasi setelah dianalisa dan dirancang, maka aplikasi tersebut siap diterapkan atau diimplementasikan. Tahap implementasi aplikasi ini merupakan tahap meletakkan perancangan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. 1.2 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Dewasa ini komputer berkembang sangat pesat di berbagai bidang kehidupan. Perkembangan ini didukung oleh proses komputasi yang sangat cepat dan juga dukungan pengolahan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pemilihan Supplier Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan kegiatan strategis terutama apabila supplier tersebut memasok item yang kritis atau akan digunakan
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E (Studi Kasus: PT ISM Bogasari Flour Mills Surabaya) Edi Suhandoko, Bobby
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70 an ketika di Warston school. Metode AHP merupakan salah
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMBENGKAKAN BIAYA KONSTRUKSI (COST OVERRUN)
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMBENGKAKAN BIAYA KONSTRUKSI (COST OVERRUN) DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PROYEK KONSTRUKSI DI KOTA DENPASAR DAN KABUPATEN BADUNG TUGAS AKHIR
Lebih terperinciPenentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
Penentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Agung Baitul Hikmah 1, Herlan Sutisna 2 1 AMIK BSI Tasikmalaya e-mail: agung.abl@ac.id 2 Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hutan adalah sumber kekayaan alam yang mampu memberikan manfaat yang sangat besar. Hasil yang diperoleh dari hutan merupakan aset yang sangat berharga dan menjanjikan.
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBELIAN HANDPHONE. Application of Analytic Hierarchy Process for Buying Hand phone
APLIKASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBELIAN HANDPHONE Application of Analytic Hierarchy Process for Buying Hand phone M. Basyir 1) & Zainal Abidin 2) 1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
ISSN : 2338-4018 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Ambar Widayanti (ambarwidayanti@gmail.com) Muhammad Hasbi (hasbb63@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguh@sinus.ac.id)
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinci