BAB 2 LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Sistem adalah sekelompok unsur yang berhubungan erat satu dengan lainnya, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu. (Mulyadi, 2008: 2). Dari definisi ini dapat dirinci lebih lanjut pengertian umum mengenai sistem sebagai berikut: 1. Setiap Sistem terdiri dari unsur-unsur. Misalnya sistem pernapasan terdiri dari suatu kelompok unsur, yaitu hidung, saluran pernapasan, paru-paru, dan darah, unsur-unsur suatu sistem terdiri dari subsistem yang lebih kecil, yang terdiri pula dari kelompok unsur yang membentuk subsistem tersebut. 2. Unsur-unsur tersebut merupakan bagian terpadu sistem yang bersangkutan. Unsur-unsur sistem berhubungan erat satu dengan lainnya dan sifat kerja sama antar unsur sistem tersebut mempunyai bentuk tertentu.

2 10 3. Unsur sistem tersebut bekerja sama untuk mencapai tujuan sistem. Setiap sistem mempunyai tujuan tertentu. Misalnya sistem pernafasan bertujuan menyediakan oksigen, dan pembuangan carbon dioksida dari tubuh bagi kelangsungan hidup. Unsur sistem tersebut yang berupa hidung, saluran pernafasan, paru-paru, dan darah bekerja sama dengan lainnya dengan proses tertentu untuk mencapai tujuan tersebut di atas. 4. Suatu sistem merupakan bagian dari sistem lain yang lebih besar. Misalnya sistem pernafasan merupakan salah satu sistem yang ada dalam tubuh, yang merupakan bagian dari sistem metabolisme tubuh. Contoh sistem lain adalah sistem pencernaan makanan, sistem peredaran darah, dan sistem pertahanan tubuh. (Mulyadi, 2008: 2) Ada beberapa elemen yang membentuk sebuah sistem, yaitu : tujuan, masukan, proses, keluaran, batas, mekanisme pengendalian dan umpan balik serta lingkungan. Berikut penjelasan mengenai elemen-elemen yang membentuk sebuah sistem : (Jogiyanto, 2005:2) 1. Tujuan Setiap sistem memiliki tujuan (Goal), entah hanya satu atau mungkin banyak. Tujuan inilah yang menjadi pemotivasi yang mengarahkan sistem. Tanpa tujuan, sistem menjadi tak terarah dan tak terkendali. Tentu saja, tujuan antara satu sistem dengan sistem yang lain berbeda. 2. Masukan Masukan (input) sistem adalah segala sesuatu yang masuk ke dalam sistem dan selanjutnya menjadi bahan yang diproses. Masukan dapat berupa hal-hal yang

3 11 berwujud (tampak secara fisik) maupun yang tidak tampak. Contoh masukan yang berwujud adalah bahan mentah, sedangkan contoh yang tidak berwujud adalah informasi (misalnya permintaan jasa pelanggan). 3. Proses Proses merupakan bagian yang melakukan perubahan atau transformasi dari masukan menjadi keluaran yang berguna dan lebih bernilai, misalnya berupa informasi dan produk, tetapi juga bisa berupa hal-hal yang tidak berguna, misalnya saja sisa pembuangan atau limbah. Pada pabrik kimia, proses dapat berupa bahan mentah. Pada rumah sakit, proses dapat berupa aktivitas pembedahan pasien. 4. Keluaran Keluaran (output) merupakan hasil dari pemrosesan. Pada sistem informasi, keluaran bisa berupa suatu informasi, saran, cetakan laporan, dan sebagainya. 5. Batas Yang disebut batas (boundary) sistem adalah pemisah antara sistem dan daerah di luar sistem (lingkungan). Batas sistem menentukan konfigurasi, ruang lingkup, atau kemampuan sistem. Sebagai contoh, tim sepakbola mempunyai aturan permainan dan keterbatasan kemampuan pemain. Pertumbuhan sebuah toko kelontong dipengaruhi oleh pembelian pelanggan, gerakan pesaing dan keterbatasan dana dari bank. Tentu saja batas sebuah sistem dapat dikurangi atau dimodifikasi sehingga akan mengubah perilaku sistem. Sebagai contoh, dengan menjual saham ke publik, sebuah perusahaan dapat mengurangi keterbasatan dana.

4 12 6. Mekanisme Pengendalian dan Umpan Balik Mekanisme pengendalian (control mechanism) diwujudkan dengan menggunakan umpan balik (feedback), yang mencuplik keluaran. Umpan balik ini digunakan untuk mengendalikan baik masukan maupun proses. Tujuannya adalah untuk mengatur agar sistem berjalan sesuai dengan tujuan. 7. Lingkungan Lingkungan adalah segala sesuatu yang berada diluar sistem. Lingkungan bisa berpengaruh terhadap operasi sistem dalam arti bisa merugikan atau menguntungkan sistem itu sendiri. Lingkungan yang merugikan tentu saja harus ditahan dan dikendalikan supaya tidak mengganggu kelangsungan operasi sistem, sedangkan yang menguntungkan tetap harus terus dijaga, karena akan memacu terhadap kelangsungan hidup sistem. Berikut adalah gambar Sistem dan lingkungan Organisasi : Lingkungan Masukan Proses Keluaran Bahan Mentah Biaya Sumber daya Prosedur Program Peralatan Hasil Kerja Konsekuensi Produk Jadi Pembuat Keputusan Gambar 2.1. Sistem dan Lingkungan Organisasi Sumber : Decision Support System and Intelligent System (Turban Aronson, 2005:35)

5 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan matematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapi, dan pengambilan tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat. Pada sisi lain, pembuat keputusan sering kali dihadapkan pada kerumitan dan lingkup pengambilan keputusan dengan data yang begitu banyak. Untuk kepentingan itu, sebagian besar pembuat keputusan dengan mepertibangkan rasio manfaat/ biaya, dihadapkan pada suatu keharusan untuk mengandalkan seperangkat sistem yang mampu memecahkan masalah secara efisien dan efektif, yang kemudian disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). (sutedjo budi, 2006 :175). Memandang SPK dan penggunaanya sebagai sistem yang menunjang dan mendukung keputusan mudah dilakukan memalui tinjauan relatif atas peranan manusia dan komputer guna mngetahui bidang fungsi masing-masing, keunggulan serta kelemahannya. Tujuan pembentukan SPK yang efektif adalah memanfaatkan keunggulan kedua unsur, yaitu manusia dan perangkat elektronik. Terlalu banyak menggunakan komputer akan menghasilkan pemecahan yang bersifat mekanis, reaksi yang tidak fleksibel, dan keputusan yang dangkal. Sedangkan terlalu banyak manusia akan memunculkan reaksi yang lamban, pemanfaatan data yang serba terbatas, dan kelambanan dalam mengkaji alternatif yang relevan.

6 14 Beberapa Komitmen penggunaan SPK antara lain adalah sebagai berikut (Surbakti, 2002:23): 1. Mampu mendukung pencarian solusi dari berbagai permasalahan yang kompleks. 2. Dapat merespon dengan cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam konsisi yang berubah-ubah. 3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat. 4. Pandangan dan pembelajaran baru. 5. Sebagai fasilitator dalam komunikasi. 6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja. 7. Menghemat biaya dan sumber daya manusia (SDM). 8. Menghemat waktu karena keputusan dapat diambil dengan cepat. 9. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha. 10. Meningkatkan produktivitas analisis. 2.2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Metoda Analytical Hierrchy Process (AHP) dekembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School di awal tahun 1970, yang digunakan untuk mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam pemecahan

7 15 suatu permasalahan. Dalam kehidupan sehari-hari, seseorang senantiasa dihadapkan untuk melakukan pilihan dari berbagai alternatif. Disini diperlukan penentuan prioritas dan uji konsistensi terhadap pilihan-pilihan yang telah dilakukan. Dalam situasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak dipengaruhi oleh satu faktor saja melainkan multifaktor dan mencakup berbagai jenjang maupun kepentingan. 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 Hasil Kerja dan preferensi relatif. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagianbagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, 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. (Kadarsyah, 2005). Analytic Hierarchy Process (AHP) dapat menyederhanakan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagiannya, serta menjadikan variabel dalam suatu hirarki (tingkatan). Masalah yang kompleks dapat diartikan bahwa kr iteria dari suatu masalah yang begitu banyak (multikr iteria),

8 16 struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. Metode AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari Hasil Kerja dan logika yang bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat. Selain itu AHP juga memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran dan ketergantungan di dalam dan di luar kelompok elemen strukturnya. (Sinaga, 2005:24) Analytic Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari : (Kusrini, 2007:134) 1. Resiprocal 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. 2. 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.

9 17 3. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna (incomplete hierarchy). 4. Expectation, yang berarti menonjolkon penilaian yang bersifat ekspektasi dan preferensi dari pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan data kuantitatif maupun yang bersifat kualitatif. Secara umum pengambilan keputusan dengan metode AHP didasarkan pada langkah- langkah berikut: (Kusrini, 2007:135) 1) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan 2) Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria kriteria dan alternaif alternatif pilihan yang ingin di rangking. 3) 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 tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. 4) Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom. 5) Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh dengan menggunakan matlab maupun dengan manual.

10 18 6) Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki. 7) Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis pilihan dalam penentuan prioritas elemen elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan. 8) Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR < 0, 100; maka penilaian harus diulang kembali. Rasio Konsistensi (CR) merupakan batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang ditetapkan Saaty. Rasio Konsistensi (CR) dirumuskan sebagai perbandingan indeks konsistensi (RI). Angka pembanding pada perbandingan berpasangan adalah skala 1 sampai 9, dimana: 1. Skala 1 = setara antara kepentingan yang satu dengan kepentingan yang lainnya 2. Skala 3 = kategori sedang dibandingkan dengan kepentingan lainnya 3. Skala 5 = kategori relatif kuat dibandingkan dengan kepentingan lainnya 4. Skala 7 = kategori amat kuat dibandingkan dengan kepentingan lainnya 5. Skala 9 = kepentingan satu secara ekstrim lebih kuat dari kepentingan lainnya. Prioritas alternatif terbaik dari total rangking yang diperoleh merupakan rangking yang dicari dalam Analytic Hierarchy Process (AHP) ini.

11 Prinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain: (Kusrini, 2007:133) 1. Decomposition Pengertian decomposition adalah memecahkan atau membagi problema yang utuh menjadi unsur unsurnya ke bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur unsur sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak dipecahkan. Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai complete dan incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki yang complete yakni tidak semua unsur pada masing-masing jenjang mempunyai hubungan. Pada umumnya problem nyata mempunyai karakteristik struktur yang incomplete. Bentuk struktur dekomposition yakni sebagai berikut. Tingkat pertama Tingkat kedua Tingkat ketiga : Tujuan keputusan (Goal) : Kriteria kriteria : Alternatif alternatif

12 20 Gambar 2.2. Struktur Hierarki pada Metode AHP 2. Comparison Judgement Comparative Judgement dilakukan dengan penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan di atasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas dari elemen elemennya. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matrix pairwise comparisons yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang digunakan yaitu skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah (equal importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi (extreme importance). 3. Synthesis of Priority Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vektor method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur unsur pengambilan keputusan.

13 21 4. Logical Consistency Logical Consistency merupakan karakteristik penting AHP. Hal ini dicapai dengan mengagresikan seluruh eigen vektor yang diperoleh dari berbagai tingkatan hirarki dan selanjutnya diperoleh suatu vektor composite tertimbang yang menghasilkan urutan pengambilan keputusan Penyusunan Prioritas Menentukan susunan prioritas elemen adalah dengan menyusun perbandingan berpasangan yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh elemen untuk setiap sub hirarki. Perbandingan tersebut ditransformasikan dalam bentuk matriks. Contoh, terdapat n objek yang dinotasikan dengan (A1, A2,, An) yang akan dinilai berdasarkan pada nilai tingkat kepentingannya antara lain Ai dan Aj dipresentasikan dalam matriks Pair-wise Comparison. (Kusrini, 2007:134) Tabel 2.1. Matriks Perbandingan Berpasangan

14 22 Nilai a11 adalah nilai perbandingan elemen A1 (baris) terhadap A1 (kolom) yang menyatakan hubungan : a) Seberapa jauh tingkat kepentingan A1 (baris) terhadap kriteria C dibandingkan dengan A1 (kolom) atau b) Seberapa jauh dominasi Ai (baris) terhadap Ai (kolom) atau c) Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada A1 (baris) dibandingka n dengan A1 (kolom). Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti pada Tabel 2.2.

15 23 Tabel 2.2. Skala Saaty

16 24 Sambungan Tabel 2.2. Skala Saaty Model AHP didasarkan pada pair-wise comparison matrix, dimana elemenelemen pada matriks tersebut merupakan judgement dari decision maker. Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan, ataupun memperkirakan kemungkinan dari suatu hal/peristiwa yang dihadapi. Matriks tersebut terdapat pada setiap level of hierarchy dari suatu struktur model AHP yang membagi habis suatu persoalan. 2.4 Uji Konsistensi Index dan Ratio Salah satu utama model AHP yang membedakannya dengan model model pengambilan keputusan yang lainnya adalah tidak adanya syarat konsistensi mutlak. Pengumpulan pendapat antara satu faktor dengan yang lain adalah bebas satu sama lain, dan hal ini dapat mengarah pada ketidakkonsistenan jawaban yang diberikan responden. Namun, terlalu banyak ketidakkonsistenan juga tidak diinginkan.

17 25 Pengulangan wawancara pada sejumlah responden yang sama kadang diperlukan apabila derajat tidak konsistensinya besar. Saaty telah membuktikan bahwa Indeks Konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus. (Rahmadhani, 2006:126) Apabila CI bernilai nol, maka pair wise comparison matrix tersebut konsisten. Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsistensi (CR), yaitu perbandingan indeks konsistensi dengan nilai random indeks (RI) yang didapatkan dari suatu eksperimen oleh Oak Ridge National Laboratory kemudian dikembangkan oleh Wharton School dan diperlihatkan seperti tabel 2.3. Nilai ini bergantung pada ordo matriks n. Dengan demikian, Rasio Konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :

18 26 Tabel 2.3 Nilai Random Indeks (RI) Bila matriks pair wise comparison dengan nilai CR lebih kecil dari 0,100 maka ketidakkonsistenan pendapat dari decision maker masih dapat diterima jika tidak maka penilaian perlu diulang Diagram Alir Diagram Alir (Flowchart) adalah serangkaian bagan-bagan yang menggambarkan alir program. Flowchart memiliki bagan-bagan yang melambangkan fungsi tertentu (Effendy, O. U., 2005: 86). Flowchart selalu diawali dan diakhiri oleh bagan terminator. Aliran selalu dari atas ke bawah, satu demi satu langkah. Tidak ada proses yang dikerjakan bersamaan, semua dikerjakan satu persatu. Proses yang dilakukan komputer sebenarnya hanya ada 3 proses: input, proses data dan output. Dengan demikian,

19 27 ketika ada suatu masalah yang akan diselesaikan dengan suatu software, maka hal yang perlu diidentifikasi adalah input, proses data dan output. Beberapa prinsip yang harus ditaati dalam membuat flowchart (Effendy, O. U., 2005: 86): 1. Tidak ada bagan yang menggantung. 2. Percabangan hanya ada 2 dengan indikasi Ya dan Tidak. Ya untuk menyatakan bahwa kondisi dipenuhi, Tidak untuk menyatakan sebaliknya. 3. Selalu diawali dengan Mulai dan Selesai atau Start dan Stop dengan bagan terminator. 4. Memanfaatkan konektor yang sesuai jika flowchart akan dibagi menjadi beberapa bagian. 5. Gunakan bahasa sederhana pada bagan yang digunakan. Tabel 2.4 Simbol-Simbol Diagram Alir (Flowchart) Simbol Nama Keterangan Dokumen tersebut dapat dipersiapkan dengan Dokumen tulisan tangan atau dicatat dengan komputer. Beberapa tembusan dari satu dokumen Input/Output Digambarkan dengan cara menumpuk simbol dokumen dan mencetak nomor dokumen di bagian depan sudut kanan atas. Fungsi input dan output apapun didalam bagan alir program, juga digunakan dalam mewakili

20 28 jurnal dan buku besar dalam bagan alir dokumen. Pemrosesan dengan computer Biasanya menghasilkan perubahan atas data atau informasi. Simbol Nama Keterangan Pelaksanaan pemrosesan yang dilakukan secara Proses manual manual. File dokumen secara manual disimpan. Huruf N File yang ditulis di dalam simbol menunjukkan urutan pengaturan file secara N = numeris, A = Arus dokumen atau proses Off-page connector Alfabetis, D = Tanggal. Arah pemrosesan atau arus dokumen. Suatu penanda masuk dari atau keluar ke halaman lain. Keputusan Langkah pengambilan keputusan.

21 29 Terminal Titik awal, akhir atau pemberhentian dalam suatu proses. Suatu penanda untuk menunjukkan sambungan Off-page connector dari bagan alir yng terputus di halaman yang masih sama. Simbol yang digunakan untuk menunjukkan Persiapan awal dan akhir dari suatu proses. Sumber: (O.U.Effendy, 2005: 87) 2.6. PHP PHP (Personal Home Page) adalah skrip bersifat sever side yang ditambahkan ke dalam HTML. Skrip ini akan membuat suatu aplikasi dapat diintegrasikan kedalam HTML sehingga suatu halaman web tidak lagi bersifat statis, namun menjadi bersifat dinamis. Sifat server side berarti pengerjaan skrip dilakukan di server, baru kemudian hasilnya di kirimkan ke browser. (Kustiyahningsih dan Anamisa, 2011:8). Untuk penulisan tag PHP terdiri dari empat style, yaitu 1. <? php script php?> 2. <? script php?>

22 30 3. <% Script php %> 4. <script language = php > script php </script> Cara penulisan skrip PHP ada dua macam, yaitu Embedded Script dan Non Embedded Script. Embedded Script yaitu script PHP yang disisipkan diantara tag-tag HTML. Contohnya : <html> <head> <title>embedded Script</title> </head> <body> <? php echo Selamat menggunakan PHP ;?> </body> </html> Non Embedded Script yaitu script program PHP murni. Termasuk tag HTML yang disisipkan dalam script PHP. Contohnya :

23 31 <?php echo <html> ; echo <head> ; echo <title>non Embedded Script</title> ; echo </head> ; echo <body> ; echo <p> Selamat menggunakan PHP</p> ; echo </body> ; echo </html> ;?> 2.7. Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan Karyawan merupakan sumber daya yang utama bagi perusahaan. Maju mundurnya suatu perusahaan sangat ditentukan oleh karyawan yang bekerja pada perusahaan. Setiap perusahaan pasti berharap dan senang bila mempunyai karyawan yang mempunyai komitmen tinggi pada perusahaan. Harapan ini wajar karena terdapat pengaruh bagi aspek-aspek kerja lainnya dalam perusahaan. Komitmen karyawan terhadap perusahaan diasosiasikan dengan tingkat kemauan untuk berbagi dan berkorban bagi perusahaan. Dampaknya adalah para karyawan perushaaan yang paling berkomitmen akan menjadi orang yang paling

24 32 tinggi memberikan usaha-usaha yang lebih besar secara sukarela bagi kemajuan perusahaan. Karyawan yang benar-benar menunjukkan komitmennya pada tujuantujuan dan nilai-nilai perusahaan, mempunyai kemungkinan yang lebih besar untuk berpartisipasi demi kemajuan perusahaan. Adanya komitmen karyawan pada perusahaan membuat karyawan merasa mempunyai tanggung jawab besar dengan bersedia memberikan segala kemampuannya sehingga timbulnya rasa memiliki organisasi. Adanya adanya rasa memiliki yang kuat ini akan membuat karyawan bekerja lebih giat dan menghindari perilaku yang kurang produktif. Sementara bagi individu atau karyawan, komitmen pada perusahaan juga mempunyai dampak personal yang positif yaitu reward dan kepuasan. Reward yang diberikan kepada karyawan dapat berupa kenaikan jabatan bagi karyawan. Menurut Taufiq dan Sugiharto (2011: 286) untuk penetuan kenaikan jabatan karyawan dapat menggunakan kriteria: komitmen, manajemen, kerjasama, dan hasil kerja. Penentuan kenaikan jabatan karyawan ini tentunya melibatkan banyak alternatif karyawan yang perlu dipertimbangkan oleh perusahaan. 2.8 Perhitungan untuk Metode AHP Perbandingan berpasangan antar kriteria Misalkan terdapat matriks perbandingan berpasangan berikut:

25 33 Tabel 2.5. Perbandingan berpasangan antar kriteria Kriteria Komitmen Kerja Sama Hasil Kerja Komitmen Kerja Sama Hasil Kerja Setelah Diperoleh Matriks Perbandingan Berpasangan maka langkah langkah untuk menghitung bobot lokal dan Pengujian inkonsistensi adalah sebagai berikut: 1. Menghitung Normalisasi Matriks a. Menjumlahkan Tiap Kolom Komitmen = = 1.75 Kerja Sama = = 3.5 Hasil Kerja = = 7 b. Tiap Cell dari kolom dibagi berdasarkan hasil (a) Adapun proses pembagian tiap Cell dari kolom dengan hasil (a) dapat dilihat pada Tabel 2.6. Tabel 2.6. Proses Pembagian Tiap Cell dari Kolom Untuk Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria Kriteria Komitmen Kerja Sama Hasil Kerja Komitmen 1 / 1.75 = / 3.5= / 7= Kerja Sama 0.5 / 1.75 = / 3.5 = / 7 = Hasil Kerja 0.25 / 1.75 = / 3.5 = / 7 = 0.142

26 34 2. Menghitung Eigen Vektor / Bobot a. Menghitung Eigen value Untuk menghitung Eigen Value caranya adalah sebagai berikut: Komitmen = (1* 2 * 4) ^ (1/3) = Kerja Sama = (0.5* 1 * 2) ^ (1/3) = 1 Hasil Kerja = (0.25 * 0.5 * 1) ^ (1/3) = b. Menghitung Bobot Prioritas Untuk menghitung Menghitung bobot prioritas caranya adalah sebagai berikut: Komitmen = / = Kerja Sama = 1 / = Hasil Kerja = / = Berdasarkan pada hasil perhitungan, diketahui bahwa Komitmen merupakan kriteria terpenting di dalam menentukan jenis produk yang akan diproduksi. c. Menghitung bobot sintesa Untuk menghitung bobot sintesa caranya adalah sebagai berikut. Komitmen = ( ) = Kerja Sama = ( ) = Hasil Kerja = ( ) = Adapun hasil perhitungan bobot prioritas dan bobot sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Kriteria dapat dilihat pada Tabel berikut:

27 35 Tabel 2.7. Nilai Bobot Prioritas dan Bobot Sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Kriteria Bobot Prioritas Bobot Sintesa Komitmen Kerja Sama Hasil Kerja Menghitung nilai eigen maksimum ( maks ) Pengecekan apakah matrik konsisten atau tidak konsisten -> Penjumlahan dari (bobot sintesa / bobot prioritas) Komitmen = (1.713/ 0.571) = 3 Kerja Sama = (0.855/ 0.285) = 3 Hasil Kerja = (0.426/ 0.142) = maks = (x) / jumlah kriteria = 9 / 3 = 3 4. Menguji Konsistensi CI = ( maks jumlah kriteria) / (jumlah kriteria 1) = (3 3) / (3-1) = 0 CR = CI / IR = 0 / 0.58 = 0 Karena Nilai Ratio Konsistensi < 0.1 maka matrik diatas konsisten Kita Peroleh Hasil bobot tiap kriteria sebagai berikut : Komitmen = Kerja Sama = Hasil Kerja = 0.142

28 Penilaian Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Komitmen Tabel 2.8. Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Komitmen Komitmen Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan Karyawan Karyawan Setelah diperoleh perbandingan berpasangan antar kriteria, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan bobot prioritas dengan cara sebagai berikut: 1. Menghitung Normalisasi Matriks a. Menjumlahkan Tiap Kolom Karyawan1 = = Karyawan2 = = Karyawan3 = = 10 b. Tiap Cell dari kolom dibagi berdasarkan hasil (a) Adapun proses pembagian tiap Cell dari kolom dengan hasil (a) dapat dilihat pada Tabel 2.9.

29 37 Tabel 2.9. Proses Perkalian Tiap Cell dari Kolom Untuk Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Komitmen Komitmen Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan1 1/1.4997= / 4.333= /10 = 0.6 Karyawan / = /4.333= /10= 0.3 Karyawan /1.4997= /4.333= /10 = Menghitung Eigen Vektor / Bobot a. Menghitung Eigen value Untuk menghitung Eigen Value caranya adalah sebagai berikut. Karyawan1 = (1* 3 * 6 ) ^ (1/3) = Karyawan2 = (0.333 * 1 * 3 ) ^ (1/3) = Karyawan3 = ( * * 1 ) ^ (1/3) = b. Menghitung Bobot Prioritas Untuk menghitung Menghitung bobot prioritas caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = / = Karyawan2 = / = Karyawan3 = / = 0.095

30 38 Berdasarkan pada hasil perhitungan, diketahui bahwa untuk kriteria Komitmen maka Karyawan2 memiliki bobot prioritas paling tertinggi. Kemudian disusul dengan Karyawan1, dan Karyawan3. c. Menghitung bobot sintesa Untuk menghitung bobot sintesa caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = ( ) = Karyawan2 = ( ) = Karyawan3 = ( ) = Adapun hasil perhitungan bobot prioritas dan bobot sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Komitmen dapat dilihat pada, Tabel Nilai Bobot Prioritas dan Bobot Sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Komitmen Komitmen Bobot Prioritas Bobot Sintesa Karyawan Karyawan Karyawan Menghitung nilai eigen maksimum ( maks ) Pengecekan apakah matrik konsisten atau tidak konsisten -> Penjumlahan dari (bobot sintesa / bobot prioritas) Karyawan1 = ( / 0.654) = Karyawan2 = (0.752 / 0.249) = 3.02

31 39 Karyawan3 = (0.287/ 0.095) = maks = (x) / jumlah kriteria = 9.036/ 3= Menguji Konsistensi CI = ( maks jumlah kriteria) / (jumlah kriteria 1) = ( ) / (3-1) = CR = CI / IR = 0.006/ 0.58= 0.01 Karena Nilai Ratio Konsistensi < 0.1 maka matrik diatas konsisten Penilaian Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Kerja Sama Tabel Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Kerja Sama Kerja Sama Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan Karyawan2 1/ Karyawan3 ½ 1/0.4 1 Setelah diperoleh perbandingan berpasangan antar kriteria, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan bobot prioritas dengan cara sebagai berikut: 1. Menghitung Normalisasi Matriks a. Menjumlahkan Tiap Kolom Karyawan1 = = 1.7

32 40 Karyawan2 = = 8.5 Karyawan3 = = 3.4 b. Tiap Cell dari kolom dibagi berdasarkan hasil (a) Adapun proses pembagian tiap Cell dari kolom dengan hasil (a) dapat dilihat pada Tabel Tabel Proses Perkalian Tiap Cell dari Kolom Untuk Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Kerja Sama Kerja Sama Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan1 1/ 1.7 = /8.5 = /3.4 = Karyawan2 0.2/1.7 1/8.5 = /3.4 = =0.117 Karyawan3 0.5/1.7= /8.5= /3.4 = Menghitung Eigen Vektor / Bobot a. Menghitung Eigen value Untuk menghitung Eigen Value caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = (1 * 5 * 2) ^ (1/3) = Karyawan2 = (0.2 * 1 * 0.4) ^ (1/3) = Karyawan3 = (0.5 * 2.5 * 1 ) ^ (1/3) = b. Menghitung Bobot Prioritas Untuk menghitung Menghitung bobot prioritas caranya adalah sebagai berikut:

33 41 Karyawan1 = / = Karyawan2 = / = Karyawan3 = / 3.660= Berdasarkan pada hasil perhitungan, diketahui bahwa untuk kriteria Kerja Sama maka bobot prioritas yang tertinggi dimiliki oleh Karyawan1, kemudian disusul dengan Karyawan2, dan Karyawan3. c. Menghitung bobot sintesa Untuk menghitung bobot sintesa caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = ( ) = Karyawan2 = ( ) = Karyawan3 = ( ) = Adapun hasil perhitungan bobot prioritas dan bobot sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Kerja Sama dapat dilihat pada Tabel Tabel Nilai Bobot Prioritas dan Bobot Sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Kerja Sama Kompetensi Bobot Prioritas Bobot Sintesa Karyawan Karyawan Karyawan

34 42 3. Menghitung nilai eigen maksimum ( maks ) Karyawan1 = (1.764/ 0.588) = 3 Karyawan2 = (0.351 / 0.117) = 3 Karyawan3 = (0.882 / 0.294) = maks = (x) / jumlah kriteria = 9/3 = 3 4. Menguji Konsistensi CI = ( maks jumlah kriteria) / (jumlah kriteria 1) = (3-3) / (3-1) = 0 CR = CI / IR = 0 / 0.58 = 0 Karena Nilai Ratio Konsistensi < 0.1 maka matrik diatas tidak konsisten Penilaian Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Hasil Kerja Responden diminta untuk memberikan penilaian terhadap masing-masing alternatif Produk berdasarkan kriteria Hasil Kerja. Penilaian responden terhadap masing-masing alternatif berdasarkan kriteria Hasil Kerja ditunjukkan dalam tabel 2.14.

35 43 Tabel Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Hasil Kerja Hasil Kerja Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan Karyawan2 ¼ Karyawan3 ½ 1/0.5 1 Setelah diperoleh perbandingan berpasangan antar kriteria, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan bobot prioritas dengan cara sebagai berikut: 1. Menghitung Normalisasi Matriks a. Menjumlahkan Tiap Kolom Karyawan1 = = 1.75 Karyawan2 = = 7 Karyawan3 = = 3.5 b. Tiap Cell dari kolom dibagi berdasarkan hasil (a) Adapun proses pembagian tiap Cell dari kolom dengan hasil (a) dapat dilihat pada Tabel Tabel Proses Perkalian Tiap Cell dari Kolom Untuk Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif dengan Kriteria Hasil Kerja Hasil Kerja Karyawan1 Karyawan2 Karyawan3 Karyawan1 1/1.75= /7= /3.5=0.571 Karyawan2 0.25/1.75= / 7= /3.5=0.142 Karyawan3 0.5/1.75= /7= / 3.5=0.285

36 44 2. Menghitung Eigen Vektor / Bobot a. Menghitung Eigen value Untuk menghitung Eigen Value caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = (1 * 4 * 2) ^ (1/3) = Karyawan2 = (0.25 * 1 * 0.5) ^ (1/3) = Karyawan3 = (0.5 * 2 * 1 ) ^ (1/3) = b. Menghitung Bobot Prioritas Untuk menghitung Menghitung bobot prioritas caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = / = Karyawan2 = / = Karyawan3 = 1 / = Berdasarkan pada hasil perhitungan, diketahui bahwa untuk kriteria Komitmen maka bobot prioritas yang tertinggi dimiliki oleh Karyawan1, kemudian disusul dengan Karyawan2, dan Karyawan3. c. Menghitung bobot sintesa Untuk menghitung bobot sintesa caranya adalah sebagai berikut: Karyawan1 = ( ) = Karyawan2 = ( ) = Karyawan3 = ( ) = 0.855

37 45 Adapun hasil perhitungan bobot prioritas dan bobot sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Hasil Kerja dapat dilihat pada Tabel Tabel Nilai Bobot Prioritas dan Bobot Sintesa untuk Pasangan Perbandingan Antar Alternatif dengan Kriteria Hasil Kerja Kompetensi Bobot Prioritas Bobot Sintesa Karyawan Karyawan Karyawan Menghitung nilai eigen maksimum ( maks ) Karyawan1 = (1.713 / 0.571) = 3 Karyawan2 = (0.426 / 0.142) = 3 Karyawan3 = (0.855 / 0.285) = maks = (x) / jumlah kriteria = 9/ 3 = 9 4. Menguji Konsistensi CI = ( maks jumlah kriteria) / (jumlah kriteria 1) = (3-3) / (3-1) = 0 CR = CI / IR = 0 / 0.58 = 0

38 46 Karena Nilai Ratio Konsistensi < 0.1 maka matrik diatas tidak konsisten Penilaian Global Priority Tahap terakhir dilakukan penilaian untuk mengetahui nilai global priority masing-masing alternatif, berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Tabel berikut menunjukkan nilai prioritas lokal dan prioritas global untuk permasalahan penentuan Produk dalam kaitannya dengan pemilihan Produk. Tabel Prioritas Prioritas Lokal dan Prioritas Global dari Masalah Penentuan Produk Kriteria Komitmen Kerja Sama Hasil Kerja Prioritas Bobot prioritas Global Karyawan Karyawan Karyawan

39 47

BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)

BAB 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 terperinci

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit

BAB 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 terperinci

PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom

PENENTUAN 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 terperinci

Bab II Analytic Hierarchy Process

Bab 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 terperinci

JURNAL LENTERA ICT Vol.3 No.1, Mei 2016 / ISSN

JURNAL 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang. Karyawan merupakan sumber daya yang utama bagi perusahaan. Maju mundurnya

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang. Karyawan merupakan sumber daya yang utama bagi perusahaan. Maju mundurnya BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Karyawan merupakan sumber daya yang utama bagi perusahaan. Maju mundurnya suatu perusahaan sangat ditentukan oleh karyawan yang bekerja pada perusahaan. Setiap perusahaan

Lebih terperinci

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT

ANALYTICAL 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional

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 terperinci

ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP)

ANALYTIC 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 terperinci

Aplikasi 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). 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 terperinci

BAB III LANDASAN TEORI Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum

BAB 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)

PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG) PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG) Frans Ikorasaki 1 1,2 Sistem Informasi, Tehnik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Perancangan Sistem Menurut Sinulingga, S (2008), sistem adalah separangkat elemen atau komponen saling bergantung atau berinteraksi satu dengan yang lain menurut pola tertentu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE

PENENTUAN 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 terperinci

RANCANG 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 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 terperinci

Pengertian Metode AHP

Pengertian 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. AHP dan Promethee. Bahasa pemrograman yang digunakan Microsoft Visual

BAB 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 terperinci

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK

APLIKASI 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL Asep Nurhidayat Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro

Lebih terperinci

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

MATERI 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

Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)

Sesi 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 terperinci

ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)

ANALISIS 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 terperinci

Sistem 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 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Definisi Event Organizer Event organizer (EO) memiliki berbagai nama, seperti event coordinator, event planner, maupun event management. Namun secara garis besar, tetap memiliki

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele.

BAB 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 terperinci

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

MATERI 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

ANALISIS 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) 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Sistem 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 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (S.Kom.) Pada Progam Studi Sistem Informasi

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI Dwi Nurul Izzhati Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131 E-mail : dwinurul@dosen.dinus.ac.id

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam

BAB 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 terperinci

BAB 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 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 terperinci

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #11 Ganjil 2014/2015 SISTEM TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #11 Ganjil 2014/2015 SISTEM TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI SISTEM Materi #11 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI Definisi Sistem 2 Sistem berasal dari bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma) adalah suatu kesatuan yang terdiri komponen atau elemen yang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Penelitian Terkait Menurut penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dita Monita seorang mahasiswa program studi teknik informatika dari STMIK Budi Darma Medan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

ANALISIS 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) 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan kelas pada SMA Ar Rahman dengan sistem yang dibangun dapat

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA) Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA) ANALYSIS AND DESIGN APPLICATION

Lebih terperinci

BAB III 3. LANDASAN TEORI

BAB III 3. LANDASAN TEORI BAB III 3. LANDASAN TEORI Landasan teori digunakan untuk menyelesaikan masalah secara sistematis. Pada bab ini akan membahas landasan teori yang meliputi landasan teori mengenai hal hal dari permasalahan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pengertian dan definisi sistem pada berbagai bidang berbeda-beda, tetapi

BAB II LANDASAN TEORI. Pengertian dan definisi sistem pada berbagai bidang berbeda-beda, tetapi BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Sistem Pengertian dan definisi sistem pada berbagai bidang berbeda-beda, tetapi meskipun istilah sistem yang digunakan bervariasi,semua sistem pada bidangbidang tersebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Penentuan Susu Formula Ideal untuk Bayi Menggunakan AHP di Wilayah Kota Mataram

Penentuan Susu Formula Ideal untuk Bayi Menggunakan AHP di Wilayah Kota Mataram Jurnal Matematika Vol. 6 No. 2, Desember 2016. ISSN: 169-194 Penentuan Susu Formula Ideal untuk Bayi Menggunakan AHP di Wilayah Kota Mataram Ni Wayan Switrayni Program Studi Matematika FMIPA Universitas

Lebih terperinci

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process Joko Dwi Raharjo 1, Andriyan Darmadi 2 1 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 2 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia)

IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia) IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia) ABSTRAK Sistem pengambilan keputusan adalah sistem yang membantu

Lebih terperinci

PEMERINGKATAN PEGAWAI BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) DI PT. XYZ

PEMERINGKATAN PEGAWAI BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) DI PT. XYZ Jurnal Matematika Vol. 16, No. 2, November 2017 ISSN: 1412-5056 / 2598-8980 http://ejournal.unisba.ac.id Diterima: 10/07/2017 Disetujui: 12/10/2017 Publikasi Online: 28/11/2017 PEMERINGKATAN PEGAWAI BERPRESTASI

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

IMPLEMENTASI 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 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI Selfina Pare

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI Selfina Pare SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI Selfina Pare vinot81@gmail.com Jurusan Sistim Informasi Fakultas Teknik Universitas Musamus ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan

BAB 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 terperinci

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN

ANALYTICAL 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA Yuli Astuti 1, M. Suyanto 2, Kusrini 3 Mahasiswa 1, Pembimbing 1 2, Pembimbing 2 3 Program Studi Magister Informatika STMIK AMIKOM

Lebih terperinci

METODE 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 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 terperinci

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Tujuan analisa sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu

Lebih terperinci

Penentuan Toko Buku Gramedia ter Favorit pilihan Mahasiswa T Di Bogor Dengan Metode AHP (Analytical. Hierarchy Process)

Penentuan Toko Buku Gramedia ter Favorit pilihan Mahasiswa T Di Bogor Dengan Metode AHP (Analytical. Hierarchy Process) K O M P U Vol13, No.2, Juli 2016, pp. 94-104 ISSN: 1693 7-554 Penentuan Toko Buku Gramedia ter Favorit pilihan Mahasiswa T Di Bogor Dengan Metode AHP (Analytical A Hierarchy Process) S I, Lis. Uta.ri V

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global

Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global Sri Subekti 1, Arni Retno Mariana 2, Andri Riswanda 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global,

Lebih terperinci

Kuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016

Kuliah 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 terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. ada berkaitan dengan sistem yang akan dibuat. Tujuannya adalah agar aplikasi ini

BAB III LANDASAN TEORI. ada berkaitan dengan sistem yang akan dibuat. Tujuannya adalah agar aplikasi ini BAB III LANDASAN TEORI Dalam membangun aplikasi ini, terdapat teori-teori ilmu terkait yang digunakan untuk membantu penelitian serta menyelesaikan permasalahan yang ada berkaitan dengan sistem yang akan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

P11 AHP. A. Sidiq P.

P11 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 terperinci

PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

PEMILIHAN 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 terperinci

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Petrus Wolo 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 Program Studi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan

Lebih terperinci

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

ISSN 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)

SISTEM 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keputusan dan Pengambilan Keputusan 2.1.1 Definisi James A.F.Stoner mendefinisikan keputusan sebagai pemilihan diantara alternatifalternatif. Definisi lainnya yaitu menurut Prof.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan

BAB II LANDASAN TEORI. yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Sistem Terdapat dua kelompok pendekatan dalam mendefinisikan sistem, yaitu yang menekankan pada prosedurnya dan yang menekankan pada komponen atau elemennya. Pendekatan

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI Jakarta Imam Sunoto, Fiqih Ismawan, Ade Lukman Nulhakim,, Dosen Universitas Indraprasta PGRI Email : raidersimam@gmail.com, vq.ismaone@gmail.com,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

SISTEM 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana

Lebih terperinci

PEMANFAATAN 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 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 terperinci

ANALISA 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) 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 terperinci

PENEMPATAN JUKIR DI WILAYAH KERJA DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN KEDIRI DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI

PENEMPATAN JUKIR DI WILAYAH KERJA DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN KEDIRI DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI PENEMPATAN JUKIR DI WILAYAH KERJA DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN KEDIRI DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (

Lebih terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 11 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian Penerapan Sistem Manajemen Kesehatan dan Keselamatan Kerja (SMK3) ini dilaksanakan di PT. Suka Jaya Makmur, Kalimantan Barat pada

Lebih terperinci

BAB 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. 2.1 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli

BAB 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 terperinci

LAPORAN PENELITIAN. Oleh : Pandi Pardian, ST., MBA

LAPORAN PENELITIAN. Oleh : Pandi Pardian, ST., MBA LAPORAN PENELITIAN PENGGUNAAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESSS (AHP) UNTUK MENGETAHUI TINGKAT KEPUASAN PESERTA PELATIHAN PENGOLAHAN PEPAYA DI DESA PADAASIH KECAMATAN CIBOGO KABUPATEN SUBANG Oleh : Pandi

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP

SISTEM 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 terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET KARTU HALO MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET KARTU HALO MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PAKET KARTU HALO MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB Yohanes Yosua 1*, Fahrul Agus 2, Indah Fitri Astuti 3 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer

Lebih terperinci

Jurnal SCRIPT Vol. 3 No. 1 Desember 2015

Jurnal SCRIPT Vol. 3 No. 1 Desember 2015 PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL (STUDI KASUS : INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA)

Lebih terperinci

Techno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013:

Techno.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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Supplier Terbaik dengan Metode AHP Pada AMALIUN FOODCOURT

Sistem 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Procurement Procurement management (manajemen pengadaan) adalah manajemen pengelolaan dalam usaha memperoleh barang atau jasa yang merupakan bagian dari mata rantai suatu sistem

Lebih terperinci

Analytic Hierarchy Process

Analytic 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI SISWA SMA N 9 PADANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI SISWA SMA N 9 PADANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Vol. 3 No. 2 Oktober 2015 Jurnal TEKNOIF ISSN: 2338-2724 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI SISWA SMA N 9 PADANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)

Lebih terperinci