BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Yulia Tanudjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School di awal tahun AHP merupakan suatu metode analisis yang digunakan untuk membuat suatu model permasalahan yang tidak mempunyai struktur, serta dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang bersifat kuantitatif dan masalah yang memerlukan pendapat (judgement). Selain itu, AHP dapat juga digunakan untuk memecahkan masalah pada situasi yang kompleks. Masalah yang kompleks dapat diartikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastiaan pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio, baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun kontinu. Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan preferensi relatif. AHP juga merupakan sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan dengan cara memecahkan persoalan tersebut kedalam bagianbagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hierarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
2 Landasan aksiomatik dari Analytical Hierarchy Process (AHP) terdiri dari : a. Reciprocal Comparison, yang mengandung arti bahwa matriks perbandingan berpasangan yang terbentuk harus bersifat berkebalikan. Misalnya, jika A adalah k kali lebih penting dari pada B maka B adalah 1/k kali lebih penting dari A. b. Homogenity, yaitu mengandung arti kesamaan dalam melakukan perbandingan. Misalnya, tidak dimungkinkan membandingkan jeruk dengan bola tenis dalam hal rasa, akan tetapi lebih relevan jika membandingkan dalam hal berat. c. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna (incomplete hierarchy). d. Expectation, yang berarti menonjolkan penilaian yang bersifat ekspektasi dan preferensi dari pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan data kuantitatif maupun data yang bersifat kualitatif. Dalam pengambilan keputusan dengan AHP terdapat beberapa langkah-langkah yang perlu diperhatikan, yaitu : a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. b. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria-kriteria, sub criteria dan alternatif-alternatif pilihan yang ingin di rangking. c. Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan pilihan atau judgement dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. d. Menormalkan data, yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
3 e. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data perlu diulang. f. Mengulangi langkah c, d, dan e untuk seluruh tingkat hierarki. g. Menghitung nilai eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot dari setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis pilihan dan penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan. h. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR<0,100 maka penilaian harus diulang kembali Prinsip-Prinsip Dalam Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam menyelesaikan permasalahan dengan metode AHP ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami, yaitu : a. Decomposition merupakan prinsip utama dalam metode AHP yang menggunakan konsep yakni menguraikan atau memecahkan persoalan yang utuh menjadi unsur-unsurnya yang diwujudkan ke dalam bentuk hirarki setelah mendefinisikan permasalahn atau persoalan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur-unsurnya sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak dipecahkan. Ada dua jenis hirarki, yaitu lengkap dan tidak lengkap. Dalam hirarki lengkap, semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya. Sementara hirarki tidak lengkap kebalikan dari hirarki lengkap. Bentuk struktur decomposition yakni : Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Goal) Tingkat kedua : Kriteria-kriteria Tingkat ketiga : Alternatif pilihan
4 Tujuan Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria i Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif j Gambar 2.1 Struktur Hirarki b. Comparative Judgement Comparative Judgement bertujuan untuk membuat penilain tentang kepentingan relatif antara dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya. Penilain ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap prioritas elemen-elemen. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks pairwise comparison. Matriks pairwise comparison adalah matriks perbandingan berpasangan yang memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria dan skala preferensi tersebut bernilai 1-9. Agar diperoleh skala yang tepat dalam membandingkan dua elemen, maka hal yang perlu dilakukan adalah memberikan pengertian menyeluruh tentang elemen-elemen yang dibandingkan dan relevansinya terhadap kriteria. Dalam melakukan penilaian kepentingan relatif terhadap dua elemen berlaku aksioma recripocal. Skala yang digunakan untuk menilai tingkat kepentingan suatu elemen terhadap elemen lainnya adalah skala Saaty, seperti pada tabel berikut ini :
5 Tabel 2.1 Skala Saaty (Mulyono, 2004) Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama pentingnya dibanding yang lain 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain 5 Kuat pentingnya dibanding yang lain 7 Sangat kuat Pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai di antara dua penilaian yang berdekatan c. Synthesis of Priority Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vector method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur-unsur pengambilan keputusan. d. Logical Consistency Konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyek-obyek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansinya. Kedua adalah tingkat hubungan antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu Hubungan Prioritas Sebagai Eigen Vector Mulyono (2004) menyatakan apabila elemen-elemen dari suatu tingkat dalam hirarki adalah C 1, C 2, C 3,, C n dan bobot pengaruh mereka adalah w 1, w 2, w 3,, w n yang menggambarkan hasil dari penilaian. Misalkan a ij = w i w j menunjukkan kekuatan C i jika dibandingkan dengan C j, maka matriks dari gabungan angka-angka a ij ini dinamakan matriks pairwise comparison (matriks perbandingan berpasangan) yang diberi simbol A. Sesuai dengan landasan aksiomatik yang berlaku pada AHP, maka matriks perbandingan berpasangan A merupakan matriks reciprocal, sehingga a ij = 1 a ij. Jika penilaian kita sempurna pada setiap perbandingan, maka a ij = a ij, a jk untuk semua i, j, k dan matriks A dinamakan konsisten.
6 A = 1 a 12 a 1n 1 1 a 2n a 12 1 a 1n 1 a 2n 1 Gambar 2.2 Matriks Perbandingan Berpasangan Dengan demikian nilai perbandingan yang didapatkan dari pembuat keputusan berdasarkan penilaian pada gambar 2.2 yaitu a ij dapat dinyatakan kedalam bentuk sebagai berikut : a ij = w i w j ; i, j = 1, 2, 3,, n (2.1) Dari persamaan (2.1) diperoleh persamaan sebagai berikut : a ij w j w i = 1 ; i, j = 1, 2, 3,, n (2.2) Maka akan diperoleh : n a ij w j 1 j =1 = n ; i = 1, 2, 3,, n (2.3) w i n j =1 a ij. w j = nw i ; i = 1, 2, 3,, n (2.4) Persamaan (2.4) dalam bentuk matriks menjadi : Aw = nw (2.5) Dalam teori matriks, diketahui bahwa w merupakan eigen vector dari matriks A dengan eigen value n. Bila ditulis secara lengkap maka persamaan tersebut akan menjadi seperti berikut :
7 w 1 w 1 w 1 w 1 w 2 w 2 w n w 2 w 2 w 1 w 2 w n w n w n w n w 1 w 2 w n w 1 w 2 w n = n w 1 w 2 w n Mulyono (2004, hal: ) menyatakan jika a ij tidak didasarkan pada ukuran pasti seperti w 1, w 2, w 3,, w n tetapi pada penilaian subjektif, maka a ij akan menyimpang dari rasio w i w j yang sesungguhnya, dan akibatnya Aw = nw tidak terpenuhi lagi. Tetapi dalam teori matriks dapat memberikan kemudahan kepada kita melalui dua hal: Pertama, jika λ = λ 1, λ 2, λ 3,, λ n adalah angka-angka yang memenuhi persamaan Aw = λw, dimana λ merupakan eigen value dari matriks A, dan jika a ii = 1 untuk i, maka : n i=1 λ i = n (2.6) Jika Aw = λw di penuhi, maka semua nilai eigen value sama dengan nol kecuali eigen value yang bernilai sebesar n. Maka jelas dalam kasus konsistensi, n merupakan eigen value terbesar. Kedua, jika salah satu a ij dari matriks reciprocal A berubah sangat kecil, maka eigen value juga berubah sangat kecil. Kombinasi keduanya menjelaskan bahwa jika diagonal matriks A terdiri dari a ij = 1 dan jika A konsisten, maka perubahan kecil pada a ij menahan eigen value terbesar λ maks dekat ke n dan eigen value sisanya dekat ke nol. Jika A merupakan matriks perbandingan berpasangan, maka untuk memperoleh vektor prioritas harus dicari w yang memenuhi : Aw = λ maks w (2.7) Konsistensi Logis Perubahan kecil terhadap a ij menyebabkan perubahan λ maks. Perubahan terhadap λ maks mengakibatkan matriks perbandingan berpasangan menjadi tidak konsisten. Hal ini dikarenakan ketidakkonsistenan preferensi pengambil keputusan dalam
8 memberikan penilaian. Penyimpangan λ maks dari n merupakan ukuran dari konsistensi. Untuk mengukur konsistensi digunakan consistency Index (CI) yang dirumuskan sebagai berikut : CI = λ maks n n 1 (2.8) Untuk mengukur seluruh konsistensi penilaian dalam AHP digunakan Consistency Ratio (CR) yang dirumuskan sebagai berikut : CR = CI RI (2.9) Nilai RI dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 2.2 Ratio Index (RI) n RI Teori Himpunan Fuzzy Teori himpunan fuzzy diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun Teori himpunan fuzzy merupakan kerangka matematis yang digunakan untuk merepresentasikan ketidakpastiaan, ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial (Tettamanzi, 2001 dalam Kusumadewi et al, 2006, hal : 1). Max Black mendefinisikan ketidakjelasan sebagai suatu proposisi dimana status kemungkinan dari proposisi tersebut tidak didefinisikan dengan jelas. Sebagai contoh, untuk menyatakan seseorang termasuk dalam kategori muda, pernyataan muda dapat memberikan interpretasi yang berbeda dari setiap individu, dan kita tidak dapat memberikan umur tertentu untuk mengatakan seseorang masih muda atau tidak muda. Ketidakjelasan juga dapat digunakan untuk mendeskripsikan sesuatu yang berhubungan dengan ketidakpastian yang diberikan dalam bentuk linguistik atau
9 intuisi. Sebagai contoh, untuk menyatakan kualitas data dikatakan baik, atau derajat kepentingan seorang pengambil keputusan dikatakan sangat penting (Kusumadewi et al, 2006, hal: 2) Himpunan Klasik (Crisp) Pada teori himpunan klasik (Crisp) keberadaan suatu elemen x pada suatu himpunan A hanya akan memiliki 2 kemungkinan keanggotaan, yaitu : a. Menjadi anggota A, dengan derajat keanggotaan μ A x sama dengan 1. b. Tidak menjadi anggota A, dengan derajat keanggotaan μ A x sama dengan 0. Contoh : Misalkan variabel umur dibagi menjadi 3 kategori (Kusumadewi, 2003 dalam Kusumadewi et al, 2006), yaitu : MUDA PAROBAYA TUA umur < 35 tahun 35 umur 55 tahun umur > 55 tahun Nilai keanggotaan secara grafis, himpunan MUDA, PAROBAYA, dan TUA dapat dilihat pada gambar. 1 MUDA PAROBAYA TUA 1 1 μ x μ x μ x Umur (thn) Umur (thn) Umur (thn) Gambar 2.3 Himpunan Klasik MUDA, PAROBAYA, dan TUA
10 Keterangan : 1. Apabila seseorang berusia 34 tahun, maka ia dikatakan MUDA μ MUDA 34 = Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan TIDAK MUDA μ MUDA 35 = Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan PAROBAYA μ PAROBAYA 35 = Apabila seseorang berusia 34 tahun, maka ia dikatakan TIDAK PAROBAYA μ PAROBAYA 34 = 0. Dari keterangan yang ada pada gambar 2.3 dapat disimpulkan bahwa penggunaan himpunan klasik untuk menyatakan umur sangat kurang bijaksana, hal ini disebabkan oleh apabila ada perubahan kecil saja pada suatu nilai mengakibatkan perbadaan kategori yang cukup signifikan Himpunan Kabur Untuk mengatasi permasalahan himpunan yang ada dalam menyatakan umur dengan himpunan klasik, Zadeh mangaitkan himpunan semacam itu dengan suatu fungsi yang menyatakan derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupakan syarat keanggotaan himpunan tersebut. Fungsi itu disebut fungsi keanggotaan dan nilai fungsi itu disebut derajat keanggotaan suatu unsur dalam himpunan itu, yang selanjutnya disebut himpunan kabur (Susilo, 2006, hal: 50). Menurut Zimmermann (1991) dalam Kusumadewi et al (2006, hal: 5) secara matematis himpunan kabur A dalam himpunan semesta X adalah suatu himpunan pasangan berurutan : A = x, μ A x x X Dimana μ A adalah derajat keanggotaan dari x, yang merupakan suatu pemetaan dari himpunan semesta X ke selang tertutup [0,1].
11 Contoh (Kusumadewi et al, 2006, hal:6-7) : μ x 1 0,5 0,25 0 MUDA PAROBAYA TUA Umur (thn) Gambar 2.4 Himpunan Fuzzy untuk Variabel Umur Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel umur dapat diberikan sebagai berikut: 1; x x μ MUDA x = ; 25 x ; x 45 μ PAROBAYA x = 0; x 35 atau x 55 x ; 35 x x 10 ; 45 x 55 μ TUA x = 0; x 45 x ; 45 x 65 1; x 65 Seseorang yang berumur 40 tahun termasuk dalam himpunan MUDA dengan μ MUDA 40 = 0,25, namun dia juga termasuk dalam himpunan PAROBAYA dengan μ PAROBAYA 40 = 0,5. Seseorang yang berumur 50 tahun termasuk kedalam himpunan TUA dengan μ TUA 50 = 0,25, dan ia juga termasuk kedalam himpunan PAROBAYA dengan μ PAROBAYA 50 = 0,5
12 2.3 Fuzzy AHP Penggunaan AHP dalam permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM) sering dikritisi suhubungan dengan kurang mampunya pendekatan AHP ini untuk mengatasi faktor ketidakpresisian yang dialami oleh pengambil keputusan ketika harus memberikan nilai yang pasti dalam matriks perbandingan berpasangan. Oleh kerena itu, untuk mengatasi kelemahan AHP yang ada maka dikembangkan suatu metode yang disebut fuzzy AHP. Metode fuzzy AHP merupakan penggabungan antara metode AHP dengan pendekatan fuzzy. Pada metode fuzzy AHP digunakan Triangular Fuzzy Number (TFN). TFN digunakan untuk menggambarkan variabel-variabel linguistik secara pasti. TFN disimbolkan dengan M = l, m, u, dimana l m u dan l adalah nilai terendah, m adalah nilai tengah, dan u adalah teratas. Tabel berikut memperlihatkan TFN yang digunakan untuk keperluan dalam matriks perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Tabel 2.3 Fungsi keanggotaan bilangan fuzzy (fuzzy membership function) Definisi Absolute (mutlak lebih penting) Very strong (sangat penting) Fairly strong (lebih penting) Weak (sedikit lebih penting) Equal (sama penting) TFN (7, 9, 9) (5, 7, 9) (3, 5, 7) (1, 3, 5) (1, 1,3)
13 Jika kita misalkan terdapat 2 TFN yaitu M 1 = l 1, m 1, u 1 dan M 2 = l 2, m 2, u 2, maka operasi aritmatika Triangular Fuzzy Number (TFN) adalah: M 1 + M 2 = (l 1 + l 2, m 1 + m 2, u 1 + u 2 ) (2.10) M 1 M 2 = l 1 l 2, m 1 m 2, u 1 u 2 (2.11) M 1 1 = 1 u 1, 1 m 1, 1 l 1 (2.12) Langkah-Langkah Fuzzy AHP Langkah-langkah dalam fuzzy AHP (Chang, 1996): a. Definisikan nilai fuzzy synthetic extent untuk i-objek seperti persamaan berikut: S i = m j M g i n m j M g i 1 (2.13) j =i i=1 j =1 Untuk mendapatkan m j M g i j =1, maka dilakukan operasi penjumlahan fuzzy dari nilai m pada matriks perbandingan berpasangan seperti yang dapat dilihat pada persamaan berikut: m j =1 j M g i m m m = l j, m j, u j j =1 j =1 j =1 (2.14) Untuk memperoleh persamaan (2.15) n m i=1 j =1 j M g i (2.15) j Maka dilakukan operasi penjumlahan terhadap M g i seperti yang dapat dilihat pada persamaan berikut:
14 n m i=1 j =1 j M g i n n n = l i, m i, u i i=1 i=1 i=1 (2.16) Kemudian untuk memperoleh invers dari persamaan (2.16) dapat dilakukan dengan cara menggunakan operasi aritmatika TFN pada persamaan (2.12) n m i=1 j =1 j M g i 1 = 1 n i=1 u i, 1 n i=1 m i, 1 n i=1 l i (2.17) b. Andaikan terdapat 2 bilangan fuzzy yaitu M 1 = (l 1, m 1, u 1 ) dan M 2 = l 2, m 2, u 2, maka tingkat keyakinan dari M 1 = l 1, m 1, u 1 M 2 = (l 2, m 2, u 2 ) didefinisikan sebagai berikut : V M 1 M 2 = sup min μ M1 x, μ M2 y (2.18) y x Apabila M 1 dan M 2 bilangan fuzzy konveks maka diperoleh ketentuan sebagai berikut: V M 1 M 2 = 1 iff m 1 m 2 V M 2 M 1 = gt M 1 M 2 = μ M1 d Tingkat keyakinan dari bilangan fuzzy dapat diperoleh dengan persamaan (2.19) V M 2 M 1 = 1, jika m 2 m 1 0, jika l 1 u 2 (l 1 u 2 ) m 2 u 2 m 1 l 1, yang lainya (2.19)
15 Perbandingan 2 bilangan fuzzy dapat digambarkan sebagai berikut: M 2 M 1 V(M 2 M 1 ) l 2 m 2 l 1 d u 2 m 1 u 1 Gambar 2.5 Perpotongan antara M 1 dan M 2 (Chang, 1996) d merupakan ordinat titik perpotongan tertinggi antara μ M1 dan μ M2, dan untuk membandingkan M 1 = (l 1, m 1, u 1 ) dan M 2 = l 2, m 2, u 2 kita memerlukan nilai-nilai dari V M 1 M 2 dan V M 2 M 1. c. Tingkat kemungkinan untuk sebuah bilangan fuzzy konveks lebih baik dibandingkan dari k bilangan fuzzy konveks M i i = 1, 2, 3,, k dapat didefinisikan sebagai berikut: V M M 1, M 2,, M k = V M M 1 dan M M 2 dan dan(m M k ) = min V M M i, i = 1, 2,, k (2.20) Diasumsikan bahwa: d A i = min V(S i S k ) untuk k = 1, 2,, n ; k i (2.21) Maka vektor bobot didefinisikan sebagai berikut: W = d A 1, d A 2,, d A n T (2.22) d. Menormalisasi vektor bobot pada persamaan (2.22) menjadi: W = d A 1, d A 2,, d A n T (2.23) Dimana W bukan merupakan bilangan fuzzy.
16 2.4 Definisi Jalan dan Klasifikasi Jalan Menurut Undang-Undang Nomor 38 Tahun 2004 tentang Jalan, yang dimaksud dengan jalan ialah prasarana transportasi darat yang meliputi segala bagian jalan, termasuk bagian pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas, yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah dan/atau air, serta di atas permukaan air, kecuali jalan kereta api, jalan lori, dan jalan kabel. Jalan umum adalah jalan yang diperuntukkan bagi lalu lintas umum. Jalan khusus adalah jalan yang dibangun oleh instansi, badan usaha, perorangan, atau kelompok masyarakat untuk kepentingan sendiri. Penentuan klasifikasi jalan terkait dengan besarnya volume lalu lintas yang menggunakan jalan tersebut, besarnya kapasitas jalan, keekonomian dari jalan tersebut serta pembiayaan pembangunan dan perawatan jalan. Klasifikasi jalan umum : a. Klasifikasi jalan umum menurut sistem 1. Sistem jaringan jalan primer Sistem jaringan jalan dengan peranan pelayanan distribusi barang dan jasa untuk pengembangan semua wilayah di tingkat nasional, dengan menghubungkan semua simpul jasa distribusi yang berwujud pusat kegiatan. 2. Sistem jaringan jalan sekunder Sistem jaringan jalan dengan peranan pelayanan distribusi barang dan jasa untuk masyarakat di dalam kawasan perkotaan. b. Klasifikasi jalan umum menurut fungsi 1. Jalan arteri Jalan umum yang berfungsi melayani angkutan utama dengan ciri perjalanan jarak jauh, kecepatan rata-rata tinggi, dan jumlah jalan masuk dibatasi secara berdaya guna.
17 2. Jalan kolektor Jalan umum yang berfungsi melayani angkutan pengumpul atau pembagi dengan ciri perjalanan jarak sedang, kecepatan rata-rata sedang, dan jumlah jalan masuk dibatasi. 3. Jalan lokal Jalan umum yang berfungsi melayani angkutan setempat dengan ciri perjalanan jarak dekat, kecepatan rata-rata rendah, dan jumlah jalan masuk tidak dibatasi. 4. Jalan lingkungan Jalan umum yang berfungsi melayani angkutan lingkungan dengan ciri perjalanan jarak dekat, dan kecepatan rata-rata rendah. c. Klasifikasi jalan umum menurut status 1. Jalan nasional Jalan arteri dan jalan kolektor dalam sistem jaringan jalan primer yang menghubungkan antar ibukota provinsi, dan jalan strategis nasional, serta jalan tol. 2. Jalan provinsi Jalan kolektor dalam sistem jaringan jalan primer yang menghubungkan ibukota provinsi dengan ibukota kabupaten/kota, atau antar ibukota kabupaten/kota, dan jalan strategis provinsi. 3. Jalan kabupaten Jalan lokal dalam sistem jaringan jalan primer yang tidak termasuk dalam jalan nasional dan jalan provinsi, yang menghubungkan ibukota kabupaten dengan ibukota kecamatan, antar ibukota kecamatan, ibukota kabupaten dengan pusat kegiatan lokal, antar pusat kegiatan lokal, serta jalan umum dalam sistem jaringan jalan sekunder dalam wilayah kabupaten, dan jalan strategis kabupaten. 4. Jalan kota Jalan umum dalam sistem jaringan jalan sekunder yang menghubungkan antar pusat pelayanan dalam kota, menghubungkan pusat pelayanan
18 dengan persil, menghubungkan antar persil, serta menghubungkan antar pusat permukiman yang berada di dalam kota. 5. Jalan desa Jalan umum yang menghubungkan kawasan dan/ atau antar permukiman di dalam desa, serta jalan lingkungan. d. Klasifikasi jalan umum menurut kelas Pengaturan kelas jalan berdasarkan spesifikasi penyediaan prasarana jalan dikelompokkan atas bebas hambatan, jalan raya, jalan sedang, dan jalan kecil. 2.5 Konsep Pembangunan Dalam penentuan prioritas program pembanguan jalan pada penelitian ini terdapat beberapa kriteria yang diangkat: a. Dana Pembiayaan kegiatan-kegiatan program pembangunan jalan yang berupa pemeliharaan, peningkatan dan pembangunan prasarana jalan berasal dari APBN dan Pinjaman Luar Negri. Akan tetapi keterbatasan dalam hal pendanaan ini mengakibatkan tidak semua program pembangunan jalan dapat dijalankan secara serentak. Oleh karena itu, penetapan prioritas terhadap sebuah program pembangunan jalan sangat diperlukan. b. Manfaat program pembangunan jalan Manfaat dari sebuah program pembangunan jalan adalah dapat memberikan pelayanan bagi masyarakat luas, pembangunan ekonomi, kemudahan mobilitas manusia, barang, dan jasa yang berujung pada meningkatnya daya saing suatu daerah.
19 c. Masa pengerjaan dari program pembangunan jalan Masa pengerjaan dari program pembangunan adalah lamanya waktu yang diperlukan dalam tahapan pelaksanaan sebuah program pembangunan jalan. Masa pengerjaan ini memiliki pengaruh yang langsung terhadap dana dari program pembangunan jalan. Semakin lama masa pengerjaan maka dana yang diperlukan semakin banyak pula. d. Target dari program pembangunan jalan Target dari program pembangunan jalan merupakan panjannya jarak (Km) dari program pembangunan jalan. Semakin panjang target dari program pembangunan jalan maka semakin lama masa pengerjaan dari program pembangunan jalan tersebut dan dana yang diperlukan juga semakin banyak. Keberadaan jalan sebagai jalur penghubung antar daerah akan membuka isolasi daerah dan akan mampu mendorong laju pertumbuhan perekonomian pada masyarakat. Kendala yang dihadapi sektor transportasi, khususnya prasarana jalan meliputi: 1. Sebagian besar tempo perencanaan jalan telah habis, sehingga tidak dapat melayani lalu lintas dengan optimal. 2. Penanganan pembangunan, peningkatan, dan pemeliharaan jalan yang kurang memadai dibanding dengan penurunan kondisi kemantapan jalan. 3. Perkembangan dan kenaikan jumlah kendaraan yang pesat, tetapi perkembangan kapasitas jalan maupun panjang jalan yang relatif tetap menyebabkan sering terjadinya kemacetan. 4. Terbatasnya kemampuan pendanaan pembangunan jalan dan sulitnya pembebasan lahan warga, kurangnya aksesbilitas di wilayah tertinggal. 5. Kerusakan jalan akibat kondisi alam/tanah ekspansif dan bencana alam yang mengakibatkan kerusakan jalan sepanjang tahun.
BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional Pariwisata merupakan kegiatan perjalanan untuk rekreasi dengan mengunjungi tempat-tempat wisata seperti gunung, pantai, perkotaan, dan
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
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 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty.
Lebih terperinciBab II Analytic Hierarchy Process
Bab II Analytic Hierarchy Process 2.1. Pengertian Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pariwisata merupakan satu usaha Pemerintah Propinsi Sumatera Utara dalam meningkatkan potensi daerah yang mengalami perkembangan sangat pesat. Perkembangan pariwisata
Lebih terperinciPENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 213-224. PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Lebih terperinciANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP)
Jurnal DINAMIKA TEKNIK, Vol 8 No 2 Juli 2014, h.1 10 ISSN: 1412-3339 ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) Antoni Yohanes Program Studi Teknik Industri Universitas Stikubank Semarang, Jawa Tengah, Indonesia antonijohanes@gmail.com
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 terperinciSesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan AHP
Lebih terperinciBAB II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. PERUMAHAN Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan(basri,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. AHP dan Promethee. Bahasa pemrograman yang digunakan Microsoft Visual
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sebagai pembanding dan bahan acuan dalam pengembangan sistem pakar ini penulis mengkaji mengenai sistem pendukung yang pernah dibuat oleh
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Manusia dan Pengambilan Keputusan Setiap detik, setiap saat, manusia selalu dihadapkan dengan masalah pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele. Bagaimanapun
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Menurut penelitian yang telah dilaksanakan oleh peneliti terdahulu, hasil menunjukkan berbagai pandangan tentang metode Fuzzy Analytical Hierarchy
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 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Definisi Model. Representasi sistem atau masalah berdasarkan model dapat dilakukan dengan berbagai macam tingkat abstraksi.
BAB 2 LANDASAN TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN NASABAH KARTU KREDIT BANK RAKYAT INDONESIA DENGAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN NASABAH KARTU KREDIT BANK RAKYAT INDONESIA DENGAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Fratika Aprilia Purisabara, Titin Sri Martini, dan Mania Roswitha Program
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an
BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP Pada bab ini dibahas mengenai AHP yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty di Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 970-an dan baru
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Pemilihan Supplier dan Alokasi Order Pemilihan supplier berpotensi memiliki dampak signifikan terhadap kinerja berlangsungnya perusahaan (Herbon dkk, 2012).
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytial Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang diperkenalkan oleh Thomas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleg Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School diawal tahun 1970, yang digunakan
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 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 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 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 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 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 terperinciBAB III LANDASAN TEORI Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Analytic Hierarchy Process. 3.1.1 Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum mengenai pengukuran. Empat macam
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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. negara, atau instansi. Sedangkan transportasi adalah pengangkutan atau
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Jasa Transportasi (Angkutan) Jasa memiliki arti perbuatan yang berguna dan bernilai bagi orang lain, negara, atau instansi. Sedangkan transportasi adalah pengangkutan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1 Sistem Sistem adalah sekelompok unsur yang berhubungan erat satu dengan lainnya, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
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 terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN Yosep Agus Pranoto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciBAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS
BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS 3.1 Penggunaan Konsep Fuzzy Apabila skala penilaian menggunakan variabel linguistik maka harus dilakukan proses pengubahan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy.
Lebih terperinciPENDEKATAN TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
PENDEKATAN TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Yusuf Anshori Dosen Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako email : iyus.jr@gmail.com Abstract - The study
Lebih terperinciPrinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process. Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara
Prinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process Siti Latifah Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara I. PENDAHULUAN Sumber kerumitan masalah pengambilan keputusan bukan hanya
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang).
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang). PENDAHULUAN 1. LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan ilmu pengetahuan
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENENTUAN PEMBOBOTAN EVALUASI TEKNIS JASA KONSULTANSI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN FUZZY
PERBANDINGAN PENENTUAN PEMBOBOTAN EVALUASI TEKNIS JASA KONSULTANSI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN FUZZY M. Adhitya Verdian 1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi Program
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PELANGGAN BERKUNJUNG KE GALERI (Studi Kasus di Secondhand Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016, Halaman 239-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian APLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY DENGAN FUZZY AHP. Hanien Nia H Shega, Rita Rahmawati, Hasbi Yasin 3
PENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY DENGAN FUZZY AHP Hanien Nia H Shega, Rita Rahmawati, Hasbi Yasin 3 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro,3
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 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 terperinciPENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY DENGAN FUZZY AHP ABSTRAK
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 73-82 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
56 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dipaparkan mengenai perancangan penelitian yang digunakan untuk mencapai tujuan dalam penulisan ini. Penelitian ini memiliki 2 (dua) tujuan,
Lebih terperinciJURNAL LENTERA ICT Vol.3 No.1, Mei 2016 / ISSN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU BERDASARKAN HASIL EVALUASI UMPAN BALIK DARI BEBAN KERJA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SD LPI AT-TAUFIQ) Oleh : Fahrizal
Lebih terperinciPengertian Metode AHP
Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Simplikasi. Asumsi. Validasi model. Verifikasi, pengujian yang diusulkan. Implementasi solusi Gagal
21 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah sebuah proses memilih tindakan (diantara berbagai alternatif) untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan (Turban,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota Malang. Fokus penelitian ini meliputi Sub sektor apa saja yang dapat menjadi
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
24 Dinamika Teknik Juli PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Antono Adhi Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank Semarang DINAMIKA TEKNIK Vol.
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)
ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP) Hadi Setiawan 1, Shanti Kirana Anggraeni 2, dan Fitri Purnamasari 3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Permainan Bola Basket Bola basket adalah salah satu olahraga yang terkenal/populer didunia. Penggemarnya dari segala usia merasakkan permaian bola basket adalah olahraga yang
Lebih terperinciPEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI
PEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI Sudarto STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 112, 124, 140 Medan 20212 sudarto@mikroskil.ac.id
Lebih terperinciPEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS DI PT. EWINDO BANDUNG)
PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS DI PT. EWINDO BANDUNG) Hendang Setyo Rukmi Hari Adianto Dhevi Avianti Teknik Industri Institut Teknologi
Lebih terperinciKuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016
1 Kuliah 11 Metode Analytical Hierarchy Process Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi METODE AHP 2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Analytical Network Process (ANP) dapat digunakan
Lebih terperinciANALISA TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM PERANCANGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
ANALISA TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM PERANCANGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Krisnadhi Hariyanto 6 Abstract: The study aims to design decision support system using triangular fuzzy number
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur
Lebih terperinciSistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi melalui jalur SNMPTN pada SMA N 16 Semarang
Sistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi melalui jalur SNMPTN pada SMA N 16 Semarang Nufus Wirastama Strata satu Sistem Imformasi Universitas Dian Nuswantoro ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan ( decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Fuzzy Pada awal tahun 1965, Lotfi A. Zadeh, seorang professor di Universitas California di Barkley memberikan sumbangan yang berharga untuk teori pembangunan sistem yaitu
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP Mayang Anglingsari Putri 1, Indra Dharma Wijaya 2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik
Lebih terperinciMETODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM
METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM Oleh : Yuniva Eka Nugroho 4209106015 Jurusan Teknik Sistem Perkapalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
20 BAB 2 LANDASAN TEORI Mengambil sebuah keputusan tidak pernah lepas dari kehidupan setiap orang, setiap detik dari hidupnya hampir selalu membuat keputusan dari keputusan yang sederhana hingga keputusan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah
Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah A Yani Ranius Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma Palembang ay_ranius@yahoo.com Abstrak Sistem
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7
BAB 2 2.1. Tinjauan Pustaka TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI Tinjauan pustaka yang dipakai dalam penelitian ini didapat dari penelitian yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan
Lebih terperinciPEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Dahriani Hakim Tanjung Sistem Informasi, Teknik dan Ilmu Kompuer, Universitas Potensi Utama JL. KL. Yos Sudarso
Lebih terperinciTechno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013:
Techno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013: 223-230 MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN PADA INSTANSI KESATUAN BANGSA POLITIK DAN PELINDUNGAN MASYARAKAT
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Menurut Turban, sistem pendukung keputusan (Decision Support System) merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung
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 terperinciAnalytic Hierarchy Process (AHP) dan Perhitungan Contoh Kasus AHP
Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Perhitungan Contoh Kasus AHP Analytic Hierarchy Process atau AHP dikembangkan oleh Prof. Thomas L. Saaty sebagai algoritma pengambilan keputusan untuk permasalahan
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 terperinciPEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Juliyanti 1,
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Supplier Terbaik dengan Metode AHP Pada AMALIUN FOODCOURT
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Supplier Terbaik dengan Metode AHP Pada AMALIUN FOODCOURT ati Putra 1) Septi Arianto 2) STMIK IBBI l. Sei Deli No. 18 Medan, Telp. 061-4567111 Fax. 061-4527548 e-mail:
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Vendor Dalam arti harfiahnya, vendor adalah penjual. Namun vendor memiliki artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam industri yang menghubungkan
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan mengenai konsep-konsep dasar dan acuan pustaka yang dipakai sebagai penunjang dalam pembuatan Tugas Akhir ini. Konsepkonsep dasar ini meliputi pengertian Sistem
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1.1. Metode Analytical Hierarchy Process 2.2.1 Definisi Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR PEMILIHAN APLIKASI CHATTING PARA PENGGUNA SMARTPHONE ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
ANALISIS FAKTOR PEMILIHAN APLIKASI CHATTING PARA PENGGUNA SMARTPHONE ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Muhammad Choiru Zulfa Fakultas Sains dan Teknologi UNISNU Jepara zulfamc@gmail.com
Lebih terperinciAplikasi Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dalam Seleksi Karyawan (Studi Kasus: Pemilihan Staf Administrasi Di PT. XYZ)
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 17 26 Aplikasi Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dalam Seleksi Karyawan (Studi Kasus: Pemilihan Staf Administrasi Di PT. XYZ) Mardlijah,
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERIJINAN DAN PENEMPATAN KOLAM JARING TERAPUNG MENGGUNAKAN METODE AHP STUDI KASUS PT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERIJINAN DAN PENEMPATAN KOLAM JARING TERAPUNG MENGGUNAKAN METODE AHP STUDI KASUS PT. PJB CIRATA BADAN PENGELOLAAN WADUK CIRATA Erika Susilo Jurusan Teknik Informatika Fakultas
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 terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 75 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN Dyna
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang tujuannya untuk menyajikan
Lebih terperinciANALISA PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN PASAR BARU DI KECAMATAN MUARADUA KABUPATEN OKU SELATAN
ANALISA PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN PASAR BARU DI KECAMATAN MUARADUA KABUPATEN OKU SELATAN Yusrinawati Mahasiswa Magister Manajemen Aset FTSP ITS Email: yusri47@yahoo.com Retno Indryani Eko Budi Santoso
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI A Tinjauan Pustaka Kajian penelitian terdahulu dimaksudkan untuk dijadikan perbandingan dengan penelitian yang dilakukan dan untuk menentukan variabel penelitian
Lebih terperinci