SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
|
|
- Yanti Yuliana Kartawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Rakhmat Wijayanto 1), Hindayati Mustafidah 2), Aman Suyadi 3) 1) 2) Teknik Informatika FTeknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl Raya Dukuhwaluh Purwokerto ) Departemen Agroteknologi FPertanian - Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl Raya Dukuhwaluh Purwokerto ) rahmatwijaya11@gmailcom 2) hmustafidah@umpacid 3) amanump@yahoocoid ABSTRAK Penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dilakukan oleh Lembaga Penjaminan Mutu Penilaian kinerja dilakukan berdasarkan kriteria yang ada, yaitu penilaian Tri Dharma Perguruan Tinggi, penilaian umum dan penilaian keislaman Namun selama ini dalam penilaian kinerja masih dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan belum ada software khusus yang membantu proses penilaian, dalam perhitungan nilai juga hanya didapat dari perkalian nilai setiap kriteria dengan bobot, dengan penggunaan metode diharapkan penghitungan akan lebih detail Berdasarkan kondisi yang ada dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu proses penilaian kinerja dan sistem yang memenuhi kondisi tersebut adalah sistem pendukung keputusan karena sistem dapat membantu mengambil keputusan berdasarkan kriteria yang ada Sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), alasan memilih metode ini karena dalam perhitungan komputasi efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatifalternatif keputusan dalam bentuk matematis sederhana, selain itu metode ini juga didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga jarak terpanjang dari solusi ideal negatif Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan dapat digunakan untuk menilai kinerja setiap dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan lebih tepat berdasarkan kriteria yang ada Kata Kunci : Penilaian kinerja dosen, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, C #, Sql Server PENDAHULUAN Memiliki staf pengajar profesional merupakan sebuah keharusan bagi suatu instansi pendidikan, demikian halnya dengan dosen di Universitas Muhammadiyah PurwokertoUntuk itu, universitas selalu mendorong adanya peningkatan profesionalitas dosen Upaya mengukur tingkat profesionalitas seorang dosen, setiap semester dilakukan penilaian terhadap kemampuan dosen dalam melaksanakan tri dharma perguruan tinggi antara lain pendidikan dan pengajaran, penelitian dan pengabdian masyarakat dan publikasi ilmiah Penilaian dilakukan dengan mengukur kinerja masing-masing dosen dalam melaksanakan tugas dan kewajiban yang sesuai dengan capainan kinerja dan standar yang telah diterapkan 375
2 Penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dilakukan oleh Lembaga Penjaminan Mutu atau LPM Penilaian kinerja dilakukan berdasarkan kriteria yang ada, yaitu penilaian terhadap kegiatan Tri Dharma Perguruan Tinggi, penilaian umum serta penilaian keislaman dan kemuhammadiyahannamun selama ini dalam penilaian kinerja dosen masih dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan belum ada software khusus yang dapat membantu proses penilaian, dalam perhitungan nilai juga hanya dengan mengalikan nilai setiap kriteria dengan bobot, dengan penggunaan metode yang ada diharapkan penghitungan akan lebih detail Berdasarkan kondisi yang ada sekarang dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu proses penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dan sistem yang memenuhi kondisi tersebut adalah sistem pendukung keputusan karena sistem dapat membantu mengambil keputusan berdasarkan beberapa kriteria yang ada Sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk penentuan kinerja dosen dibangun berdasarkan kriteria dan bobot penilaian yang ada, alasan kenapa memilih metode ini karena dalam perhitungan komputasi efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatifalternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana,, selain itu metode ini juga didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Kusumadewi, dkk, 2006)Hal ini juga sudah diterapakan oleh Ritonga (2013) yang menggunakan metode TOPSIS untuk penilaian kinerja karyawan di PT Indofood Berdasarkan penjelasan yang disampaikan diatas, maka dibangun sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk penilaian kenerja dosen, data yang dihasilkan nantinya adalah nilai kinerja setiap dosen dan nantinya diketahui dosen yang memeliki kinerja terbaik Bahasa pemograman yang digunakan untuk membangun aplikasi adalah bahasa pemograman C#, sedangkan tool yang digunakan untuk membangun aplikasi ialah Microsoft Visual Studio NET 2010 dan database yang digunakan adalah sql server Tujuan yang akan dicapai dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto menggunakan metode TOPSIS Sedangkan manfaat yang diharapkandari penelitian ini adalah membantu dan mempermudah LPM dalam menilai kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto METODE PENELITIAN Jenis penelitian yang dilaksanakan adalah penelitian pengembanganpengembangan ini dilakukan dengan mengembangkan aplikasi sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Penelitian ini dilaksanakan di kantor LPM Universitas Muhammadiyah Purwokerto, untuk kebutuahan pembangunan sistem dilakukan pengumpulan data dan informasi yang dibutuhkan Pengumpulan data dan informasi dilakukan menggunakan 2 cara yaitu wawancara dan dokumentasi Wawancara dilakukan dengan cara mengajukan beberapa pertanyaan langsung kepada ketua LPM mengenai proses penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah PurwokertoDokumentasi dilakukan dengan memanfaatkan dokumen dan data yang sudah ada antara lain data dosen dan panduan penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto yang didapat dari LPM Berdasarkan data yang didapatkan maka akan dianalisa mengenai apa saja yang dibutuhkan dan apa saja nantinya yang ada di dalam sistem, setelah itu maka dirancang sebuah desain perangkat lunak yang selanjutnya akan diubah dalam bentuk programmodel pengambilan keputusan yang dibangun digambarkan menggunakan flowchart Flowchart sistem pendukung keputusan penilaian kinerja dosen dapat dilihat pada Gambar 1 berikut: 376
3 Gambar 1 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode TOPSIS Flowchart di atas menjelaskan mengenai proses penilaian kinerja dosen pada sistem pendukung keputusan penilaian kinerja dosen mengunakan metode TOPSIS a) Proses dimulai dengan memasukan nilai kriteria setiap alternatif, dimana kriterianya seperti tersaji pada Tabel 1 berikut: Tabel 1 Kriteria Kode keterangan Kode Nilai kriteria bobot C 1 Penilaian tri dharma perguruan tinggi W 1 60% C 2 Penilaian umum W 2 20% C 3 Penilaian keislaman dan kemuhammadiyahan W 3 20% 377
4 b) Langkah kedua ialah membuat matriks keputusan seperti tersaji pada Tabel 2 berikut: Alternatif Tabel 2 Matriks Keputusan Nilai di Setiap kriteria C 1 C 2 C 3 A 1 A 1 C 1 A 1 C 2 A 1 C 3 A 2 A 2 C 1 A 2 C 2 A 2 C 3 A n A n C 1 A n C 2 A n C 3 c) Langkah ketiga ialah membuat matriks keputusan ternormalisasi untuk mendapatkan matriks R seperti tersaji pada Tabel 3 berikut: Tabel 3 Matriks Keputusan Ternormalisasi Nilai di Setiap kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 R 1 R 1 C 1 R 1 C 2 R 1 C 3 R 2 R 2 C 1 R 2 C 2 R 2 C 3 R n R n C 1 R n C 2 R n C 3 d) Langkah keempat ialah membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan cara dikalikan ke setiap nilai bobot kriterianya sehingga didapatkan matriks Y seperti tersaji pada Tabel 4 berikut: Tabel 4 Matriks Keputusan Ternormalisasi terbobot Nilai di Setiap kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 Y 1 R 1 C 1 * W 1 R 1 C 2 * W 2 R 1 C 3 * W 3 Y 2 R 2 C 1 * W 1 R 2 C 2 * W 2 R 2 C 3 * W 3 Y n R n C 1 * W 1 R n C 2 * W 2 R n C 3 * W 3 378
5 e) Langkah kelima ialah menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) dan matriks solusi ideal negatif (A - ) seperti tersaji pada Tabel 5 berikut: Tabel 5 Solusi Ideal Positif dan Negatif Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif Kode Nilai Kode Nilai A A f) Langkah keenam ialah Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif (D + )dan matriks solusi ideal negatif (D - ) seperti tersaji pada Tabel 6 berikut: Tabel 6 Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif dan Negatif Jarak Alternatif Terhadap Jarak Alternatif Terhadap Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif Kode Nilai Kode Nilai D 1 D 2 D1 A 1 D 1 D2 A 2 D 2 D1 A 1 D2 A 2 D D A n D D A n g) Langkah ketujuh ialah Menentukan Nilai preferensi setiap alternatif dan dari nilai preferensi yang ada akan dilakukan perankingan lalu alternatif yang memiliki ranking preferensi paling tinggi maka akan dijadikan alternatif keputusan seperti tersaji pada Tabel 7 berikut : 379
6 Tabel 7 Nilai Preferensi Kode Nilai Ranking V 1 V 1 A 1 Ranking nilai preferensi A 1 V 2 V 2 A 2 Ranking nilai preferensi A 2 V n V n A n Ranking nilai preferensi A n HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan metode pelaksanaan yang dijelaskan sebelumnya dibutuhkan data-data yang nantinya akan digunakan di dalam sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja dosen di Universitas Muhammadiyah Purwokerto, yaitu sebagai berikut: a Dosen Tabel 8Data Nilai Dosen no Nik atau nip Nama IKD Penilaian umum Penilaian keislaman 1 1 Awal Rahmat Jaka b Data Model Penilaian Kinerja Dosen 1) Rumus Index kinerja Dosen (IKD) IKD /4{(0,6 x PBM) + (0,3 x KH) + (0,1 x NS) + 1/8 PN+1/8PM+1/4PI Keterangan : PBM = hasil dari kuesioner penilaian PBM oleh mahasiswa dengan skala 1 5 KH = kehadiran rata-rata dosen NS = Keakuratan dan Ketepatan penyerahan nilai semester PN = Jumlah penelitian dalam 1 tahun PM = jumlah pengabdian Masyarakat dalam 1 tahun PI = Jumlah publikasi ilmiah dalam 1 tahun 2) Kehadiran Rata-Rata Dosen Tabel 9 Kehadiran Rata-Rata Dosen kehadiran/semester Skor > 13 kali kali kali kali 2 < 5 kali 1 380
7 3) Ketepatan Penyerahan Nilai Semester 4) Penelitian Tabel 10 Penyerahan Nilai Semester Penyerahan nilai (hari) Penyerahan nilai (hari) > ) Pengabdian Masyarakat 6) Publikasi Ilmiah (PI) Tabel 11 Jumlah Penelitian Dalam Satu Tahun Jumlah penelitian dalam satu tahun Skor skala >=Dari 1 kali sebagai ketua dan anggota 5 >= Dari 1 kali sebagai ketua 4 >= Dari 1 kali sebagai anggota saja 3 1 kali sebagai anggota 2 Tidak ada 0 Tabel 12 Pengabdian Masyarakat pengabdian dalam satu tahun Skor skala >=Dari 1 kali sebagai ketua dan anggota 5 >= Dari 1 kali sebagai ketua 4 >= Dari 1 kali sebagai anggota saja 3 1 kali sebagai anggota 2 Tidak ada 0 Tabel 13 Publikasi Ilmiah Jumlah publikasi ilmiah dalam satu tahun Skor skala >= karya ilmiah di jurnal internasional 5 > 1 karya ilmiah di jurnal terakreditasi 4 1 karya ilmiah di jurnal terakreditasi 3 1 karya ilmiah di jurnal belum 2 terakreditasi Tidak ada 0 381
8 Sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja dosen memiliki 2 halaman utama yaitu halaman input nilai setiap dosen dan halaman preferensi Halaman input nilai setiap dosen digunakan untuk memasukan data nilai setiap kriteria yang dimiliki setiap dosenberikut halaman input nilai setiap dosen seperti tersaji pada Gambar 2 Gambar 2 Halaman input nilai setiap dosen Setelah memasukan data nilai setiap kriteria yang dimiliki dosen, maka data akan diproses secara otomatis sesuai dengan tahapan perhitungan yang ada di metode TOPSIS Pertama dengan data nilai dosen yang ada di tabel nilai dosen dibuatlah matriks normalisasi seperti pada persamaan 1 berikut: Dimana : = matriks ternormalisasi [i][j] = matriks keputusan [i][j] = x j 2 1, dengan i=1,2,,m; dan j=1,2,,n (1) = 11 x 11 2 x 21 2 x = = = 4, =0, =0, , =0, , = = = 9, =0, =0, , =0, , = = =0, , =0, ,
9 23= 5 =0, , Setelah matriks normalisasi terbentuk maka dibuatlah Solusi ideal positif A + dan solusi ideal negatif A - yang dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (Y ij )seperti pada persamaan 2, 3 dan 4 berikut: Y ij = w i r ij ; dengan i=1,2,,n (2) A + = (y + 1, y + 2,, y + n) (3) A - = (y - 1, y - 2,, y - n); (4) Dimana : Y ij = matriks ternormalisasi terbobot [i][j] w i = vector bobot [i] Y + j = max Y ij ; jika j adalah atribut keuntungan min Y ij ; jika j adalah atribut biaya Y - j = min Y ij ; jika j adalah atribut keuntungan max Y ij ; jika j adalah atribut biaya j = 1,2,,n dengan ; jika j adalah atribut keuntungan (5) ; jika j adalah atribut biaya ; jika j adalah atribut keuntungan (6) ; jika j adalah atribut biaya = 1, 2,,n Y 11 = 0,6 x0, =0, Y 21 = 0,6 x0, = 0, Y 31 = 0,6 x0, = 0, Y 12 = 0,2 x0, =0, Y 22 = 0,2 x0, =0, Y 32 = 0,2 x0, =0, Y 13 =0,2 x 0, =0, Y 23 =0,2 x 0, =0, Y 33 =0,2 x 0, =0, = max(0, , 0, , 0, ) = 0, = max(0, , 0, , 0, ) =0, = max(0, , 0, , 0, ) =0, = min(0, , 0, , 0, ) =0, = min(0, , 0, , 0, ) =0, = min(0, , 0, , 0, ) =0, Setelah solusi ideal negatif dan positif terbentuk maka tahap selanjutnya adalah mencari Jarak antara alternatif A 1 dengan solusi ideal positif dirumuskan seperti pada persamaan 7 berikut: 383
10 = (y i y j ) 2, dengan I = 1,2,,m (7) 0 Dimana : = jarak alternatif dengan solusi ideal positif = matriks normalisasi terbobot[i][j] y j y i = solusi ideal positif[i] 1 = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 =0, = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 =0, = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 =0, Jarak antara alternatif A 1 dengan solusi ideal negatif dirumuskan seperti pada persamaan 8 berikut: = (y ij y ) 2 1 Dimana : = jarak alternatif dengan solusi ideal negatif = matriks normalisasi terbobot[i][j] y j y i = solusi ideal negatif[i], dengan i=1,2,,m (8) 1 = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 = 0, = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 = 0, = (0, , ) 2 +(0, , ) 2 +(0, , ) 2 = 0, Setelah didapatkan jarak antara setiap alternatif ke solusi ideal positif dan negatif langkah selanjutnya adalah menentukan Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V 1 ) diberikan seperti pada persamaan 9 berikut: =, dengan i=1,2,,m (9) Nilai V 1 yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A 1 lebih dipilih Dimana : = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal = jarak alternatif dengan solusi ideal positif = jarak alternatif dengan solusi ideal negatif 0, = = 0, , , , = = 0, , , , = = 0, , ,
11 Hasil dari nilai preferensi untuk setiap alternatif berupa nilai kinerja setiap dosen dan sekaligus diurutkan berdasarkan nilai preferensi tertinggi sampai terendah dimana v3 yaitu nilai prefensi rahmat memiliki nilai kinerja terbaik seperti tersaji pada gambar 3 Gambar 3 Nilai preferensi KESIMPULAN Berdasarkan hasil dari perancangan dan pembangunan sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja dosen menggunakan metode TOPSIS dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan dapat digunakan untuk menilai kinerja setiap dosen dan mengetahui dosen yang memiliki kinerja terbaik di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan lebih tepat berdasarkan kriteria yang ada yaitu IKD, Penilaian Umum dan Penilaian Keislaman DAFTAR PUSTAKA Kusumadewi, S, Hartati, S, Harjoko, A, dan Wardoyo, R, 2006, Fuzzy Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta LPM, 2014, Panduan Penilaian Kenerja Dosen dan Karyawan Universitas Muhammadiyah Purwokerto, Universitas Muhammadiyah Purwokerto, Purwokerto Ritonga, SK, 2013, Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Technique For Other Reference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS), Pelita Informatika Budi Darma, ISSN , Volume IV, Nomor 2, Agustus 2013, Halaman Sommerville, I, 2003, Software Enginering 06 th Edition, Pearson Education, United Kingdom, (Diterjemahkan oleh Hanum, Y, 2003, Rekayasa Perangkat Lunak, Edisi 6, Erlangga, Jakarta) 385
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO Awalludin Hidayat 1, Hindayati Mustafidah 1*, Aman Suyadi
Lebih terperinciJl.Raya Dukuh Waluh Purwokerto )
Metode TOPSIS untuk Menentukan Penerimaan Mahasiswa Baru Pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (TOPSIS Method to Determine New Students Admission at Medical School in University of Muhammadiyah
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Siti Kholijah Ritonga (0911442) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciMADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.
MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciProsiding SENATEK 2015 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto Purwokerto, 28 November 2015, ISBN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LULUSAN MAHASISWA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO Aditya Hadi Wijaya
Lebih terperinciMulti-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
Lebih terperinciOleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT
MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA DI STMIK AMIKOM PURWOKERTO Oleh:
Lebih terperinciKata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK
Lebih terperinciTechnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making untuk Menentukan Rekomendasi Penerima Beasiswa BBM dan PPA di STMIK AMIKOM Purwokerto Umti
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG)
Volume : IV, Nomor :, September 04 ISSN : 9-0X SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI GALANG) Helen Yenifer Silvia
Lebih terperinciJl. Raya Dukuhwaluh Purwokerto Jl. Raya Dukuhwaluh Purwokerto 53182
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Decision Support System of Human Resources Performance Assessment
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
Lebih terperinciMulti atributte decision making (madm)
Multi atributte decision making (madm) Weighted Product, Topsis Weighted Product (wp) Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN 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 terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA) Henry Wibowo S 1), Riska Amalia
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciRita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara
PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONDAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK POLIPROFESI MEDAN Rita Hamdani STMIK Pelita Nusantara
Lebih terperinciJurnal SISFO Vol. 7, No.1, Februari 2013 STIKOM Dinamika Bangsa - Jambi 1
ANALISIS SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen Tetap STIKOM Dinamika
Lebih terperinciSISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK
SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Herdi widyatmoko Jurusan teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln Nakula
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: ILC (Intensive Learning Center) Pringsewu) Eka Yulia Rosalin Jurusan Sistem Informasi
Lebih terperinciMulti-Attribute Decision Making
Multi-Attribute Decision Making Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM. Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL Rahmawan cibro ( 12110675) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciPaper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Metode TOPSIS & Contoh Implementasi
Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Metode TOPSIS & Contoh Implementasi Kelas D Kelompok 4Walls 1. Glory Efrat Sandy. S 201331073 2. Meilinda Dyah A.L 201331081 3. Clara Angelina Y 201331192
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT Asep Hendar Rustiawan 1, Dini Destiani 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu
Lebih terperinciBayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DI WISATA TALANG INDAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : KABUPATEN PRINGSEWU) Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2 Jurusan Sistem
Lebih terperinciKata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TELADAN POLITEKNIK NEGERI MALANG
Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema 2015 (SIAP~2015) ISSN: 2460-1160 PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TELADAN POLITEKNIK NEGERI MALANG Cantika Patma Dewi, Rudy Ariyanto
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
ISSN : 1978-6603 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Asyahri Hadi Nasyuha *1, Muhammad Dahria *2, Tugiono *3 #1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Cahyono Sigit Pramudyo 1 dan Dian Eko Hari Purnomo 2 Abstrak: Pemasok nata de coco lembaran
Lebih terperinciOleh : 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 terperinciSeminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pasar Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Reny Wahyuning Astuti 1), Muhsin 2) Program
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Melihat perkembangan teknologi yang berkembang semakin pesat, perusahaan membutuhkan sistem informasi yang dapat mendukung kebutuhan pengambilan keputusan.
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG PROGRAM BANTUAN PERUMAHAN RAKYAT
PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG PROGRAM BANTUAN PERUMAHAN RAKYAT Aris Rakhmadi 1*, Nana Suhendar 2 1,2 Prodi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
Lebih terperinciSISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR
SISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR Aris Rakhmadi 1*, Bambang Efirianto 2 1,2 Prodi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas
Lebih terperinciRudi Hartoyo (0911870)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENETUKAN STATUS KARYAWAN KONTRAK SALES PROMOTION GIRL MENJADI KARYAWAN TETAP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Rudi Hartoyo (0911870) Mahasiswa Program Studi
Lebih terperinciPENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA
PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA Yuli Astuti 1), Isna Zahrotul Fu ad 2) 1) Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 2) Teknik Informatika
Lebih terperinciPENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1 1 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten Jl
Lebih terperinciHindayati Mustafidah 1), Hirzi Nur Hadyan 2) Teknik Informatika F.Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl. Raya Dukuhwaluh Purwokerto 53182
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Decision Support System of Excellent Student Determination in
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI III.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan yaitu sebuah sistem yang mampu memberi kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) Pada awal tahun 1970-an, Scot Morton pertama kali mengartikulasikan konsep penting DSS. Ia mendefinisikan DSS sebagai
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Fuzzy SAW Untuk Penilaian Kinerja Dosen Politeknik Harapan Bersama Tegal
Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Fuzzy SAW Untuk Penilaian Kinerja Dosen Politeknik Harapan Bersama Tegal Akhmad Sanusi Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Definisi Sistem Pendukung Keputusan menunjukkan Sistem Pendukung Keputusan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. Purwokerto menggunakan lima kriteria (LPM, 2014). Adapun kriteria. dilakukan satu tahun sekali pada akhir semester genap.
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Penilaian kinerja karyawan Penilaian kinerja karyawan di Universitas Muhammadiyah Purwokerto menggunakan lima kriteria (LPM, 2014). Adapun kriteria tersebut adalah sebagai berikut.
Lebih terperinciSELEKSI PENERIMAAN CALON KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
SELEKSI PENERIMAAN CALON KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Sri Lestari IBI Darmajaya t4ry09@yahoo.com ABSTRACT One factor supporting human resource development is qualification. The selection of employees
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW Fitria Ningsih Jurusan Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09 Pringsewu
Lebih terperinciSistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS
Sistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS Moh Ramdhan Arif Kaluku 1, Nikmasari Pakaya 2 Jurusan Teknik Informastika Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia 1
Lebih terperinciPenerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia St. Hajrah Mansyur 1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh : Ita Yulianti 1, Imam Tahyudin 2, Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRAK Tujuan penelitian
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Ulfi Kurniati Program Studi Teknik Informatika, STT STIKMA Internasional Jl. Panji Suroso 91A Malang Abstrak Sistem
Lebih terperinciJl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya 1), 2),
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN SISWA MISKIN DI SD NEGERI SUKAMENAK KOTA TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Nono Sudarsono,
Lebih terperinciANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA Siti Nurhayati Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciTekinfo --- Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Kata Pengantar
Tekinfo --- Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi --- 1 Kata Pengantar Alhamdulillahi robbil alamin, puji syukur kami sampaikan kehadirat Allah SWT, karena Jurnal Tekinfo (Jurnal Ilmiah Teknik Industri
Lebih terperinciMODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN
100 JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN Mely Mailasari 100 Abstract Employees Cooperative PT. Indomobil
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS
SNIPTEK 206 ISBN: 978-602-72850-3-3 PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS Hidayanti Murtina STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta
Lebih terperinciProsiding SENTIA 2016 Politeknik Negeri Malang Volume 8 ISSN:
SISTEM PENENTU KELAYAKAN DALAM PEMBIAYAAN KEPEMILIKAN MOBIL PADA BANK SYARIAH BUKOPIN Ika Dyah Rahmawati 1, Mungki Astiningrum 2, Erfan Rohadi 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Objek Wisata Objek dan daya tarik wisata adalah suatu bentukan dan fasilitas yang berhubungan, yang dapat menarik minat wisatawan atau pengunjung untuk datang ke suatu daerah
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
PEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Nofi Aditya Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi, Program Studi Teknik Sipil Pascasarjana
Lebih terperinciPENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING Apriansyah Putra 1, Dinna Yunika Hardiyanti 2 Jurusan Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
ISSN : 2302-380 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Ewaldus Ambrosius Tukan1), Janero Kennedy2) Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring Road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciPenerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto
Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Application of WP (Weighted Product) Method For Selection of Best
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada
Lebih terperinciAbstrak Kata kunci 1. Pendahuluan
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PELANGGAN TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS (Studi Kasus : PD. ISTANA DUTA) Alfin Bundiono Sanada Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura alfinsanada1010@gmail.com
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dosen Berprestasi Berdasarkan Kinerja Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Sistem Pendukung Keputusan Dosen Berprestasi Berdasarkan Kinerja Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Muhammad Hamka 1, Septian Ari Wibowo 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN BURUNG PUYUH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN BURUNG PUYUH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM RANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA BARU (Studi Kasus : ARENA DISC Yogyakarta)
ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 PENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM RANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA
Lebih terperinciDECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD
ZERO JURNAL SAINS MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 Page : 11-21 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN: 2580-5754 DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD Ismail
Lebih terperinciPENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW
PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW RATIH ERNAWATI Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Indra Herman Firdaus 1, Gunawan Abdillah 2, Faiza Renaldi 3 Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal
Lebih terperinciPEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW
ISSN : 2302-305 STMIK AMIKOM Yogyakarta, - Februari 2015 PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW Lili Tanti1) 1) Sistem Informasi Universitas Potensi Utama Jl
Lebih terperinciPemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.3, September 2013, pp.200-205 ISSN 2302-495X Pemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS Arlius
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS KEL. JAMSAREN KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN
PENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN Amalia 1, Imam Fahrur Rozi 2, Rudy Ariyanto 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK SELEKSI DOSEN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : STMIK STIKOM BALI)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK SELEKSI DOSEN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : STMIK STIKOM BALI) A.A Gde A Putra Ratu Asmara Program Studi Sistem Informasi STMIK STIKOM, Bali. ratuasmara123@gmail.com
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank BPD Sulteng
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank
Lebih terperinciSIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR Yuli Astuti Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : yuli_dev@yahoo.com
Lebih terperinciOptimalisasi TOPSIS untuk Perankingan Data Terklasifikasi Uyock Saputro 1, Hafiz Ridha Pramudita 2, Anna Baita 3
Optimalisasi TOPSIS untuk Perankingan Data Terklasifikasi Uyock Saputro 1, Hafiz Ridha Pramudita 2, Anna Baita 3 1,2 Sistem Informasi, MTI STMIK AMIKOM Yogyakarta 3 STMIK AMIKOM Yogyakarta, Jl. Ring Road
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih terperinciPenerapan Metode Topsis Pada Kualifikasi Peserta Sertifikasi Guru
KOMPUTASI, Vol.13, No.2, Juli 2016, pp. 61-70 ISSN: 1693-7554 61 Penerapan Metode Topsis Pada Kualifikasi Peserta Sertifikasi Guru Sufiatul Maryana, Andi Mulyono Program Studi Manajemen Informatika Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan zaman maka tingkat pendidikan pada masyarakat mengalami peningkatan. Oleh karena itu masyarakat memandang bahwa pendidikan pada tingkat
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS Sri Rahmawati Fitriatien Universitas PGRI Adi Buana Surabaya (Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, manusia dihadapi dengan masalah pengambilan keputusan yang bermacam-macam. Dari pengambilan keputusan yang melibatkan satu faktor saja
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI disusun oleh Gerdon 07.12.2562 JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS. Afrian Suryandini dan Indriyati
Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS Afrian Suryandini dan Indriyati Jurusan IlmuKomputer/Informatika,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS Muhammad Ulil Abror, Program Studi Teknik Informatika, S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN DI DINAS BINA MARGA KABUPATEN CIREBON DENGAN METODE TOPSIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN DI DINAS BINA MARGA KABUPATEN CIREBON DENGAN METODE TOPSIS Nurrochman Ferdiansyah 1), Harliana 2), Otong Saeful Bachri 3) 1) STIKOM Poltek
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI Thomas Adi Oktavianus 1), Wiwik Suharso 2) 1, 2 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT
ZERO JURNAL MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN : 2580-5754 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DIDIK PAMBUDI A11.2009.04833 Program Studi Teknik Informatika-S1,Fakultas Ilmu Komputer,Universitas
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH
PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH Gunawan 1, Ririn Prananingrum Kesuma 2, Ruwilin Restu Wigati 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin
Lebih terperinciARTIKEL APLIKASI PEMILIHAN TEMPAT WISATA KABUPATEN TULUNGAGUNG
ARTIKEL APLIKASI PEMILIHAN TEMPAT WISATA KABUPATEN TULUNGAGUNG Oleh: ILHAM SUAIDI 11.1.03.02.0161 Dibimbing oleh : 1. Daniel Swanjaya, M.Kom. 2. Resty Wulanningrum, M.Kom. PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin pesat dan terutama dalam bidang IT. Sebuah SmartPhone sudah tidak lagi sebagai barang mewah seperti
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN TERHADAP NASABAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT. BPR LAKSANA GUNA PERCUT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN TERHADAP NASABAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT. BPR LAKSANA GUNA PERCUT Roi Marsitta Simanjuntak 1), Tonni Limbong 2) 1) Mahasiswa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Persoalan keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu,
Lebih terperinci