BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan"

Transkripsi

1 22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan untuk melakukan suatu fungsi yang dapat diidentifikasi atau untuk melayani suatu tujuan (Turban, 2005) Definisi Keputusan Menurut Prof. Dr. Prajudi Atmosudirjo, SH, keputusan adalah suatu pengakhiran daripada proses pemikiran tentang suatu masalah atau problema untuk menjawab pertanyaan apa yang harus diperbuat guna mengatasi masalah tersebut, dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternative (Hasan, 2004) Sistem Pendukung Keputusan Decision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semiterstruktur. Secara khusus, SPK didefenisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung keja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju keputusan tertentu (Hermawan, 2005) Dasar-dasar Sistem Pendukung Keputusan Menurut Hermawan (2005), Proses pengambilan keputusan melibatkan 4 tahapan, yaitu:

2 23 a. Tahap Intelligence Dalam tahap ini pengambilan keputusan mempelajari kenyataan yang terjadi sehingga kita dapat mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah yang sedang terjadi, biasanya dilakukan analisis berurutan dari sistem ke subsistem pembentuknya. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen pernyataan masalah. b. Tahap Design Dalam tahap ini pengambil keputusan menemukan, mengembangkan, dan menganalisis semua pemecahan yang mungkin, yaitu melalui pembuatan model yang bisa mewakili kondisi nyata masalah. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen alternatif solusi. c. Tahap Choice Dalam tahap ini pengambil keputusan memilih salah satu alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap design yang dipandang sebagai aksi yang paling tepat untuk mengatasi masalah yang sedang dihadapi. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen solusi dan rencana implementasinya. d. Tahap Implementation Dalam tahap ini pengambilan keputusan menjalankan rangkaian aksi pemecahan yang dipilih di tahap choice. Implementasi yang sukses ditandai dengan terjawabnya masalah yang dihadapi, sementara kegagalan ditandai dengan tetap adanya masalah yang sedang dicoba untuk diatasi. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa laporan pelaksanaan solusi dan hasilnya Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan Pada awalnya Turban & Aroson (1998), mendefinisikan sistem penunjang keputusan (Decision Support System DSS) sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.

3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan Menurut Hermawan (2005), Sistem Pendukung Keputusan terdiri atas tiga komponen penting, yaitu: 1. Manajemen Data Manajemen Data melakukan pengambilan data yang diperlukan baik dari database yang berisi data internal maupun database yang berisi data eksternal. Jadi, fungsi komponen data ini sebagai pengatur data-data yang diperlukan oleh Sistem Pendukung Keputusan. 2. Manajemen Model Manajemen Model melalui Model Base Management melakukan interaksi baik dengan User Interface untuk mendapatkan perintah maupun Data Management untuk mendapatkan data yang akan diolah. Jadi, tujuan dari Manajemen Model adalah untuk mengubah data yang ada pada Database menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan. 3. Antarmuka Pengguna User Interface digunakan untuk berinteraksi antar user dengan DSS, baik untuk memasukkan informasi ke sistem maupun menampilkan informasi ke user. Karena begitu pentingnya komponen user interface bagi suatu sistem DSS, maka harus bisa merancang suatu user interface yang bisa mudah dipelajari dan digunakan user dan laporan yang bisa digunakan user serta pelaporan yang bisa secara mudah dimengerti oleh pengguna. (Suryadi, dkk, 2003) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. ( Kusumadewi, 2006). Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM. antara lain (Kusumadewi, 2006) :

4 25 a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu model untuk pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berfikir manusia. Pada dasarnya AHP adalah metode yang memecah suatu masalah yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok-kelompok, mengatur kelompok-kelompok tersebut ke dalam suatu susunan hirarki, memasukkan nilai numeris sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif, dan akhirnya dengan suatu sintesis ditentukan elemen mana yang mempunyai prioritas tertinggi. (Permadi, 1992) Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP merupakan pendekatan dasar untuk pengambilan keputusan. Dalam proses ini pembuat keputusan menggunakan Pairwise Comparison yang digunakan untuk membuat seluruh prioritas untuk mengetahui ranking dari alternatif. Metode ini dikembangkan oleh Thomas L. Saaty ahli matematika yang dipublikasikan pertama kali dalam bukunya The Analytical Hierarchy Process tahun AHP merupakan alat pengambilan keputusan yang menguraikan suatu permasalahan kompleks dalam struktur hirarki dengan banyak tingkatan yang terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif. Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan persepsi manusia sebagai input utamanya Prosedur atau langkah-langkah AHP Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliputi : 1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. 2. Penilaian dan alternatif & Penetuan Prioritas.

5 26 Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty. Tabel 2.1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Pentingnya Definisi Penjelasan , 4, 6, 8 Kedua elemen sama pentingnya. Elemen yang satu sedikit lebih penting ketimbang yang lainnya. Elemen yang satu esensial atau sangat penting ketimbang elemen yang lainnya. Satu elemen jelas lebih penting dari elemen yang lainnya. Satu elemen mutlak lebih penting ketimbang elemen yang lainnya. Nilai-nilai antara diantara dua pertimbangan yang berdekatan. Dua elemen menyumbangnya sama besar pada kriteria yang ada. Pengalaman dan pertimbangan sedikit mendukung satu elemen atas yang lainnya. Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat mendukung satu elemen atas yang lainnya. Satu elemen dengan kuat didukung dan didominasinya telah terlihat dalam praktek. Bukti yang mendukung elemen yang lainnya memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan. Kompromi diperlukan antara dua pertimbangan. 3. Mengukur konsistensi Perhitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkahlangkah sebagai berikut:

6 27 - Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian. - Menjumlahkan hasil perkalian per baris. - Hasil penjumlhan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. - Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λ maks. - Consistensi Indeks (CI) = (λmaks-n)/(n-1) - Consistensi Ratio = CI/RI, dimana RI adalah indeks random consistenci. Jika ratio 0.1, hasil perhitungan dapat dibenarkan. - Menghitung nilai lambda (λ) dan Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) dengan rumus: λ = (1) CI = λ. (2) CR = (3) Dimana : λ = Nilai rata-rata vector consistency CV = Consistency Vector n = Jumlah factor yang sedang dibandingkan CI = Consistency Index RI = Random Index CR = Consistency Ratio (Sunarto, 2011) Dalam hal ini RI (Random Index) adalah indeks rerata konsistensi untuk bilangan numerik yang diambil secara acak dari skala 1/9, 1/8,...,1, 2,..., 9, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Saaty terhadap 500 sampel. (Saaty, 2004).

7 28 Tabel 2.2. Daftar Indeks Random Konsistensi Ukuran Matriks Nilai IR (baris X kolom) 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1, , , , , , ,59 Analytical Hierarchy Process (AHP) mempunyai struktur matrik A dengan ukuran m x n. Matrik ini dibangun dengan menggunakan kepentingan relatif dari alternatif dankriteria yang berhubungan. Untuk menghitung preferensi akhir dari tiap alternatif menggunakan rumus sebagai berikut : Dimana: Pi = hasil akhir metode Analytical Hierarchy Process (AHP) a ij = hasil normalisasi w j = bobot preferensi untuk setiap kriteria Untuk masalah memaksimumkan, alternatif yang terbaik adalah alternatif dengan nilai Pi yang terbesar.

8 Metode Fuzzy Decision Making (FDM) Joo (2004) mengembangkan metode Fuzzy Decision Making (FDM), dalam 3 langkah penting penyelesaian, yaitu: 1. Representasi permasalahan - Identifikasi tujuan dan alternatif keputusannya Tujuan keputusan dari permasalahan ini adalah dipilihnya satu calon kepala daerah yang mempunyai rangking tertinggi. Jika ada n alternatif keputusan, maka alternatif- alternatif tersebut dapat ditulis sebagai A = {A i i=1,2,,n}. - Identifikasi kumpulan kriteria Jika ada k kriteria untuk menentukan pilihan dari beberapa alternatif keputusan maka dapat dituliskan C = {C t t=1,2,,k}. - Membangun struktur hirarki dari masalah tersebut berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu. 2. Evaluasi himpunan fuzzy - Memilih himpunan rating untuk bobot-bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya. Secara umum, himpunan-himpunan rating terdiri atas 3 elemen, yaitu: variabel linguistik (x) yang merepresentasikan bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya; T(x) yang merepresentasikan rating dari variabel linguistik; dan fungsi keanggotaan yang berhubungan dengan setiap elemen dari T(x). Sesudah himpunan rating ini ditentukan, selanjutnya harus ditentukan fungsi keanggotaan untuk setiap rating. Apabila dipilih fungsi keanggotaan segitiga, maka dapat digambarkan seperti Gambar µ(x) 0 a b c x Gambar 2.1. Bilangan fuzzy segitiga. (Kusumadewi dkk, 2010)

9 30 µ(x) = ( ) ( ) ( ) ( ) { Dimana: µ(x) = fungsi keanggotaan X X = himpunan fuzzy (Anshori, 2012) Misalkan W t adalah bobot untuk kriteria C t ; dan S it adalah rating fuzzy untuk derajat kecocokan alternatif keputusan A i dengan kriteria C t ; dan F i adalah indeks kecocokan fuzzy dari alternatif A i yang merepresentasikan derajat kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi S it dan W t, dengan i = 1, 2, 3,...k dan t =1, 2,... n. - Mengevaluasi bobot-bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya. - Mengagregasikan bobot-bobot kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya. Untuk mengagregasikan bobot-bobot kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya, dapat menggunakan beberapa metode agregasi seperti : mean, max, min, median, dan operator campuran. Apabila untuk melakukan agregasi terhadap hasil keputusan menggunakan metode mean, dan operator x dan + adalah operator yang digunakan untuk perkalian dan penjumlahan fuzzy, maka Fi dapat dirumuskan sebagai: F i = ( )[(S i1 xw 1 )+(S i2 xw 2 )+ +(S ik xw k )] dengan cara mensubsitusi S it dan W t dengan bilangan fuzzy segitiga, yaitu: S it = (o it, p it, q it ); dan W t =(a t, b t, c t ); maka F t dapat didekati sebagai: F t = (Y i, Q i, Z i ) dengan Y i = ( ) ( ) Q i = ( ) ( )

10 31 Z i = ( ) ( ) i= 1,2,,n. Dimana: S it = rating fuzzy untuk derajat kecocokan alternatif keputusan A i dengan kriteria C t o it, p it, q it W t F i = triangular fuzzy alternatif keputusan A i dengan kriteria C t = bobot untuk kriteria C t = indeks kecocokan fuzzy dari alternatif A i yang merepresentasikan derajat kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi S it dan W t a t, b t, c t F t Y i (o it a i ) Q i (p it b i ) Z i (q it c i ) = triangular fuzzy untuk kriteria C t = indeks kecocokan fuzzy dari kriteria C t yang merepresentasikan derajat kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi S it dan W t = indeks kecocokan fuzzy Y i untuk triangular fuzzy alternatif keputusan A i dengan kriteria C t = indeks kecocokan fuzzy Q i untuk triangular fuzzy alternatif keputusan A i dengan kriteria C t = indeks kecocokan fuzzy Z i untuk triangular fuzzy alternatif keputusan A i dengan kriteria C t (Samantra, 2010) 3. Menyeleksi alternatif yang optimal. Pada langkah ini ada 2 aktifitas yang harus dilakukan, yaitu: - Memprioritaskan alternatif keputusan berdasarkan hasil agregasi. Prioritas dari hasil agregasi dibutuhkan dalam rangka proses perangkingan alternatif keputusan. Karena hasil agregasi direpresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga, maka dibutuhkan metode perangkingan untuk bilangan fuzzy tersebut. Salah satu metode perangkingan yang dapat digunakan adalah metode nilai total integral. Misalkan G adalah bilangan fuzzy segitiga, G = (a, b, c), maka nilai total integral dapat dirumuskan sebagai berikut:

11 32 I (F) = ( )(αc + b + (1-α) a) Dimana: I = integral kecocokan α = drajat keoptimisan a,b,c = indeks keoptimisan T = alternatif Kepentingan F = fuzzy - Nilai a adalah indeks keoptimisan yang merepresentasikan derajat keoptimisan bagi pengambil keputusan (0 α 1). Apabila α semakin besar mengindikasikan bahwa derajat keoptimisannya semakin besar. - Memilih alternatif keputusan dengan prioritas tertinggi sebagai alternatif yang optimal. Apabila t = 1... n, dan ada beberapa bilangan fuzzy Gt maka semakin besar nilai I (Gt) berarti menunjukkan kecocokan terbesar dari alternatif keputusan untuk kriteria keputusan, dan nilai I (Gt) terbesar inilah yang menjadi tujuannya. Sehingga bisa ditentukan alternatif terbaik yang dipilih adalah yang memiliki nilai I (Gt) terbesar. (Kusumadewi, dkk, 2006) Prinsip Dasar Merancang Rumah Dalam merencanakan sebuah bangunan rumah tinggal, perancangan denah sangatlah penting. Dari gambar denah inilah penghuni rumah dapat membaca model, bentuk atau wujud rumah yang dibangun. Pada hakikatnya, merancang denah sebuah rumah harus sesuai keinginan penghuni atau pemilik bangunan rumah tinggal tersebut. Untuk itu, beberapa langkah berikut ini sebaiknya diikuti agar dalam perencanaannya tidak terlalu melenceng jauh dari apa yang dibayangkan nantinya. - Pertimbangkan jumlah penghuni rumah - Kebutuhan ruang penghuni rumah - Fungsi ruang - Kenyamanan

12 33 - Keamanan - Nilai estetika (Amin, dkk, 2012). Desain minimalis adalah sebuah gaya arsitektur yang tengah menjadi trend saat ini. Rumah bergaya minimalis banyak menjadi pilihan bagi kaum urban karena bentuknya yang simple, dinamis, dan praktis. Desain bangunan dengan gaya minimalis pada dasarnya berasal dari Eropa dan Amerika yang diadopsi masuk ke Indonesia. Tren minimalis yang sekarang hadir di Indonesia sebenarnya bukan minimalis murni. Namun sudah digabungkan dengan berbagai gaya lainnya, seperti modern, mediterania atau klasik. Secara umum, gaya minimalis di Indonesia adalah minimalis tropis yang dicirikan dengan adanya teras. Minimalis yang murni tidak mengenal adanya teras. (Kriyoadi, dkk. 2012) 2.4. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. Tabel 2.3 Komponen Penyusun ERD Komponen Keterangan Persegi panjang mewakili entitas Elips mewakili atribut Belah ketupat mewakili relasi Garis menghubungkan atribut dengan kumpulan entitas dan kumpulan entitas dengan relasi.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem pendukung keputusan (SPK) Konsep sistem pendukung keputusan atau decision support system (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton

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

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG Heri Sulistiyo Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln.

Lebih 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

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. terdiri dari teknik pengumpulan data, teknik analisis data dan perencanaan layar

BAB III METODE PENELITIAN. terdiri dari teknik pengumpulan data, teknik analisis data dan perencanaan layar BAB III METODE PENELITIAN Bab III berisi tentang metode penelitian. Metode penelitian yang digunakan terdiri dari teknik pengumpulan data, teknik analisis data dan perencanaan layar aplikasi. A. Teknik

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA Pasukan Pengibar Bendera Pusaka atau yang lebih sering dikenal dengan PASKIBRAKA, merupakan suatu pasukan yang bertugas dalam mengibarkan duplikat bendera pusaka dalam

Lebih terperinci

P14 FMADM Dengan Pengembangan. A. Sidiq P.

P14 FMADM Dengan Pengembangan. A. Sidiq P. P14 FMADM Dengan Pengembangan A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 16 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Rumah adalah suatu wadah tempat kita berteduh dari teriknya matahari dan hujan. Rumah terbuat dari bahan material yang disusun secara teratur dan dihiasi dengan

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

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

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan

Lebih terperinci

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD ZERO JURNAL SAINS MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 Page : 11-21 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN: 2580-5754 DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD Ismail

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Keputusan Davis mengemukakan, Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH Febriana 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu

Lebih terperinci

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING. PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING Apriansyah Putra 1, Dinna Yunika Hardiyanti 2 Jurusan Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Lebih terperinci

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW RATIH ERNAWATI Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09

Lebih terperinci

Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.

Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW Fitria Ningsih Jurusan Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09 Pringsewu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara 6 BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan pilihan kesimpulan dalam menentukan pemilihan pegawai terbaik. Selain itu juga tahapan

Lebih terperinci

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA) Henry Wibowo S 1), Riska Amalia

Lebih 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 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Keputusan Teori keputusan adalah teori mengenai cara manusia memilih pilihan diantara pilihan-pilihan yang tersedia secara acak guna mencapai tujuan yang hendak diraih (Hansson,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR UNTUK KONSUMEN PT.FIF CABANG MEDAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHI PROCESS (AHP) Ivan Kinski (0911189) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Penyusunan Hirarki Dari identifikasi dan subatribut yang dominan, dapat disusun struktur hirarki sebagai berikut: Gambar 4.1 Struktur Hirarki Penerima Beasiswa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung kepututsan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif

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

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 Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre) Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre) Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati

Lebih terperinci

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN MULTIPLE ATRRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : Perguruan Jaya Pancur Batu) Rinaldi Alfriadi Manurung (0911558)

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT ZERO JURNAL MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN : 2580-5754 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik

Lebih terperinci

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH : IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS KEL. JAMSAREN KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat

Lebih 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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id

Lebih 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

FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING

FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING Erliza Yubarda Jurusan Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri Riau e-mail : erliza_yubarda@yahoo.co.id

Lebih 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 SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK

SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Herdi widyatmoko Jurusan teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln Nakula

Lebih terperinci

Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016) Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 2, No.

Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016) Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 2, No. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web (Studi Kasus : Kota Pontianak) Herik Sugianto, Yulianti, Hengky Anra Program Studi Teknik Informatika

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

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi** PENERAPAN TOPSIS FUZZY MADM DALAM MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi** STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRAK Penelitian ini

Lebih terperinci

Rici Efrianda ( )

Rici Efrianda ( ) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA PUSAT KOPERASI KEPOLISIAN DAERAH SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rici Efrianda (14111028) Mahasiswa Program

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 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) SPK adalah sebuah sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik Sistem

Lebih terperinci

ANALISIS 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 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 terperinci

PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG)

PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG) PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG) Rahmawan Bagus Trianto 1 1 Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang E-mail : 111201005199@mhs.dinus.ac.id

Lebih terperinci

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR Hermannuddin Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu

Lebih terperinci

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pasar Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Reny Wahyuning Astuti 1), Muhsin 2) Program

Lebih terperinci

Abstract. Keywords: Scholarship, Fuzzy MADM, SAW, Criteria.

Abstract. Keywords: Scholarship, Fuzzy MADM, SAW, Criteria. ISSN : 1693 1173 Sistem Pendukung Keputusan Beasiswa Diklat dengan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (MADM) Tri Handayani, Wawan Laksito Yuly Saptomo, Teguh Susyanto Abstract The scholarship is

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI. Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya pembuatan keputusan merupakan suatu pendekatan yang bersifat sistematis, artinya pendekatan yang berawal dan bermula dari hakikat suatu masalah,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukann oleh para penelti yang dapat digunakan sebagai acuan dan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Model Model adalah pola (contoh, acuan, ragam) dari sesuatu yang akan dibuat atau dihasilkan (Departemen P dan K, 1984:75). Definisi lain dari model adalah abstraksi dari

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM Tri Handayani (teha.nazla@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com) ISSN : 2338-408 ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dan didistribusikan kepada para pemakai.

BAB II LANDASAN TEORI. dan didistribusikan kepada para pemakai. BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Informasi Didalam bukunya, Abdul Kadir (2014) mendefinisikan arti sistem informasi menurut pendapat ahli. Menurut Haal didalam buku karangan Abdul Kadir (2014), definisi

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7

BAB 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MEMILIH KOS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MEMILIH KOS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MEMILIH KOS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Damar Nurcahyono 1), Farindika Metandi 2) 1) Dosen Teknik Komputer, Politeknik Negeri Samarinda. 2)

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK Surmayanti, S.Kom, M.Kom Email : surmayanti94@yahoo.co.id Dosen Tetap Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Padang Sumatera

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif analisis, yaitu suatu metode penelitian mengenai gambaran lengkap tentang hal-hal

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat

PENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak lembaga pendidikan yang mewajibkan siswa/mahasiswanya melakukan kegiatan Praktek (PKL) baik tingkat SMK/sederajat maupun universitas sebagai salah satu syarat untuk

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian tersebut yaitu melakukan uraian hasil metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) dan Simple Additive

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pemilihan Dosen Berprestasi Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan melaksanakan proses pembelajaran, menilai hasil pembelajaran, melakukan pembimbingan

Lebih terperinci

BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan

BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah pengembangan dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga

Lebih terperinci

Multi-Attribute Decision Making

Multi-Attribute Decision Making Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET Dhuto Hestu Wicaksono Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Email

Lebih 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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Dan Informasi 2.1.1. Data Data merupakan refresentasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu objek atau kejadian. Data dinyatakan dengan nilai yang berbentuk angka, deretan

Lebih terperinci

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DI IAIN RADEN FATAH PALEMBANG Gus melia Testiana IAIN

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA Ian Febianto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jl.

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH Gunawan 1, Ririn Prananingrum Kesuma 2, Ruwilin Restu Wigati 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada perancangan sistem pendukung keputusan, analisis memegang peranan yang penting dalam membuat rincian sistem baru. Analisis perangkat lunak merupakan langkah pemahaman

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

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

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Tri Sulisilowati STMIK Pringsewu Lampung Jl.Wisma Rini No.09 Pringsewu Lampung

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Kajian Literatur Berikut adalah beberapa penelitian serupa mengenai kualitas yang telah dilakukan dilakukan sebelumnya, yaitu: 1. Harwati (2013), yaitu: Model Pengukuran Kinerja

Lebih 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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Sleman, yang merupakan salah satu Kabupaten yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian dilakukan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Objek Wisata Objek dan daya tarik wisata adalah suatu bentukan dan fasilitas yang berhubungan, yang dapat menarik minat wisatawan atau pengunjung untuk datang ke suatu daerah

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Desa Mandiri Menggunakan FMADM

Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Desa Mandiri Menggunakan FMADM Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Desa Mandiri Menggunakan FMADM R. Fiati 1 dan N.Latifah 2 1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus 2 Program Studi Sistem Informasi,

Lebih terperinci

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG Gusmelia Testiana UIN Raden Fatah Palembang Jl.KH. Zainal Abidin Fikri Palembang gusmelia.testiana@gmail.com ABSTRAK Masalah

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh : Ita Yulianti 1, Imam Tahyudin 2, Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRAK Tujuan penelitian

Lebih terperinci

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar

Lebih terperinci

SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI

SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) membentuk satu kesatuan untuk mencapai sebuah tujuan.

BAB II LANDASAN TEORI. Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) membentuk satu kesatuan untuk mencapai sebuah tujuan. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) adalah suatu kesatuan yang terdiri dari komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan [4] Sistem pendukung keputusan atau DSS (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR TI BAHREN, MUNAR a Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Jln. Almuslim Tlp.

Lebih terperinci

KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Ahmad Abdul Chamid 1*, Alif Catur Murti 1 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box

Lebih terperinci