Introduction to Management Science 9 th Edition by Bernard W. Taylor III. Chapter 9 Multicriteria Decision Making
|
|
- Fanny Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Introduction to Management Science 9 th Edition by Bernard W. Taylor III Chapter 9 Multicriteria Decision Making 2007 Pearson Education
2 Chapter Topics Goal Programming Interpretasi grafis dari Goal Programming Solusi komputer masalh Goal Programming dengan QM for Windows and Excel Analytical Hierarchy Process Scoring Models 2
3 Overview Pembelajaran permasalahan dengan beberapa kriteria, multiple criteria, bukan satu tujuan ketika membuat keputusan. Tiga teknik yang dibahas: goal programming, analytical hierarchy process dan scoring models. Goal programming adalah variasi dari program linier mempertimbangkan lebih dari satu tujuan (goals) dalam fungsi tujuan. Analytical hierarchy process (AHP) merupakan memberian skor untuk setiap alternatif keputusan berdasarkan perbandingan masingmasing di bawah kriteria yang berbeda yang mencerminkan preferensi pengambil keputusan.. Scoring models Model Scoring didasarkan pada teknik perkalian scoring yang relatif sederhana 3
4 Contoh Permasalahan Goal Programming ( of 2) Contoh Beaver Creek Pottery Company Maksimalkan Z = $40x 50x 2 Batasan: x 2x 2 40 jam kerja 4x 3x 2 20 pon tanah liat x, x 2 0 Dimana: x = Jumlah produksi mangkok x 2 = Jumlah produksi mug 4
5 Contoh Permasalahan Goal Programming (2 of 2) Menambahkan tujuan (goals) dalam urutan kepentingan, perusahaan: Tidak ingin menggunakan kurang dari 40 jam kerja per hari. Ingin mencapai tingkat laba yang memuaskan dari $.600 per hari. Memilih untuk tidak menyimpan lebih dari 20 pon tanah liat di tangan setiap hari. Ingin meminimalkan jumlah lembur. 5
6 Goal Programming Kendala Tujuan Semua kendala tujuan adalah kesetaraan yang meliputi variabel deviasi d dan d. Sebuah variabel deviasi positif (d ) adalah jumlah dimana tingkat tujuan terlampaui. Variabel deviasi negatif (d) adalah jumlah dimana tingkat tujuannya adalah di bawah tercapai. Setidaknya satu atau kedua variabel deviasi dalam kendala tujuan harus sama dengan nol. Fungsi tujuan dalam model goal programming untuk meminimalkan penyimpangan dari tujuan masingmasing dalam urutan prioritas tujuan. 6
7 Model Formulasi Goal Programming Kendala Tujuan ( of 3) Tujuan Jam Kerja: x 2x 2 d d = 40 (jam/hari) Tujuan Keuntungan: 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 ($/hari) Tujuan Material: 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 (tanah liat/hari) 7
8 Model Formulasi Goal Programming Fungsi Objektif (2 of 3) Kendala Tujuan Jam Kerja (prioritas kurang dari 40 jam kerja, prioritas 4 minimum lembur ): Minimalkan P d, P 4 d Kendala Penambahan Tujuan keuntungan (prioritas 2 mencapai keuntungan sebesar $.600): Minimalkan P d, P 2 d 2, P 4 d Kendala Penambahan Tujuan Material (prioritas 3 menghindari menjaga lebih dari 20 pon tanah liat di tangan): Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d 8
9 Model Formulasi Goal Programming Model Lengkap (3 of 3) Model Lengkap Goal Programming : Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan: x 2x 2 d d = 40 (jam kerja) 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 (keuntungan) 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 (tanah liat) x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 9
10 Goal Programming Bentuk alternatif Kendala Tujuan ( of 2) Mengubah keempat prioritas tujuan "batas lembur untuk 0 jam" bukannya meminimalkan lembur: d d 4 d 4 = 0 minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d 4 Penambahan kelima prioritas tujuan "penting untuk mencapai tujuan untuk mug": x d 5 = 30 mangkok x 2 d 6 = 20 mug minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d 4, 4P 5 d 5 5P 5 d 6 0
11 Goal Programming Alternative Forms of Goal Constraints (2 of 2) Model Lengkap dengan menambahkan Tujuan Baru: Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d 4, 4P 5 d 5 5P 5 d 6 batasan: x 2x 2 d d = 40 40x 50x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 d d 4 d 4 = 0 x d 5 = 30 x 2 d 6 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3, d 4, d 4, d 5, d 6 0
12 Goal Programming Interpretasi Grafik ( of 6) Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan: x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Figure 9. Goal Constraints 2
13 Goal Programming Interpretasi Grafik (2 of 6) Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan : x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Figure 9.2 The FirstPriority Goal: Minimize 3
14 Goal Programming Interpretasi Grafik (3 of 6) Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan : x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Figure 9.3 The SecondPriority Goal: Minimize 4
15 Goal Programming Interpretasi Grafik (4 of 6) Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan : x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Figure 9.4 The ThirdPriority Goal: Minimize 5
16 Goal Programming Interpretasi Grafik (5 of 6) Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d subject to: x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Figure 9.5 The FourthPriority Goal: Minimize 6
17 Goal Programming Interpretasi Grafik (6 of 6) Solusi goal programming tidak selalu mencapai semua tujuan dan tidak "optimal", mencapai yang terbaik atau yang paling memuaskan solusi yang mungkin. Minimalkan P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d batasan: x 2x 2 d d = 40 40x 50 x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3 0 Solusi: x = 5 mangkok x 2 = 20 mug d = 5 jam 7
18 Goal Programming Computer Solution Using Excel ( of 3) Exhibit 9.4 8
19 Goal Programming Computer Solution Using Excel (2 of 3) Exhibit 9.5 9
20 Goal Programming Computer Solution Using Excel (3 of 3) Exhibit
21 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel ( of 6) Minimize P d, P 2 d 2, P 3 d 3, P 4 d 4, 4P 5 d 5 5P 5 d 6 subject to: x 2x 2 d d = 40 40x 50x 2 d 2 d 2 =,600 4x 3x 2 d 3 d 3 = 20 d d 4 d 4 = 0 x d 5 = 30 x 2 d 6 = 20 x, x 2, d, d, d 2, d 2, d 3, d 3, d 4, d 4, d 5, d 6 0 2
22 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel (2 of 6) Exhibit
23 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel (3 of 6) Exhibit
24 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel (4 of 6) Exhibit
25 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel (5 of 6) Exhibit
26 Goal Programming Solution for Altered Problem Using Excel (6 of 6) Exhibit 9. 26
27 Analytical Hierarchy Process Overview AHP merupakan metode untuk merangking beberapa alternatif keputusan dan menyeleksi yang terbaik pengambil keputusan mempunyai banyak tujuan dan kriteria yang mendasari keputusan. Pengambil keputusan membuat keputusan berdasarkan bagaimana alternatif dibandingkan menurut beberapa kriteria. Pembuat keputusan akan alternatif yang paling memenuhi kriteria keputusan nya. AHP adalah proses untuk mengembangkan nilai numerik untuk menentukan peringkat masingmasing alternatif keputusan berdasarkan seberapa baik alternatif memenuhi kriteria pembuat keputusan. 27
28 Analytical Hierarchy Process Contoh Southcorp Development Company shopping mall site selection. Three potential sites: Atlanta Birmingham Charlotte. Perbandingan kriteria untuk tempat : Customer market base. Income level Infrastructure Transportation 28
29 Analytical Hierarchy Process Hierarchy Structure Top of the hierarchy: the objective (select the best site). Second level: how the four criteria contribute to the objective. Third level: how each of the three alternatives contributes to each of the four criteria. 29
30 Analytical Hierarchy Process General Mathematical Process Mathematically determine preferences for sites with respect to each criterion. Mathematically determine preferences for criteria (rank order of importance). Combine these two sets of preferences to mathematically derive a composite score for each site. Select the site with the highest score. 30
31 Analytical Hierarchy Process Pairwise Comparisons ( of 2) In a pairwise comparison, two alternatives are compared according to a criterion and one is preferred. A preference scale assigns numerical values to different levels of performance. 3
32 Analytical Hierarchy Process Pairwise Comparisons (2 of 2) Table 9. Preference Scale for Pairwise Comparisons 32
33 Analytical Hierarchy Process Pairwise Comparison Matrix A pairwise comparison matrix summarizes the pairwise comparisons for a criteria. Customer Market Site A B C A B C /3 / /5 Income Level Infrastructure Transportation A B C / /3 /9 3 /3 / /3 /4 /2 4 33
34 Analytical Hierarchy Process Developing Preferences Within Criteria ( of 3) In synthesization, decision alternatives are prioritized with each criterion and then normalized: Customer Market Site A B C A B C /3 /2 / /5 6/5 Customer Market Site A B C A 6/ 3/9 5/8 B C 2/ 3/ /9 5/9 /6 5/6 34
35 Analytical Hierarchy Process Developing Preferences Within Criteria (2 of 3) The row average values represent the preference vector Table 9.2 The Normalized Matrix with Row Averages 35
36 Analytical Hierarchy Process Developing Preferences Within Criteria (3 of 3) Preference vectors for other criteria are computed similarly, resulting in the preference matrix Table 9.3 Criteria Preference Matrix 36
37 Analytical Hierarchy Process Ranking the Criteria ( of 2) Pairwise Comparison Matrix: Criteria Market Income Infrastructure Transportation Market Income Infrastructure Transportation 5 /3 /4 /5 /9 /7 3 9 / Table 9.4 Normalized Matrix for Criteria with Row Averages 37
38 Analytical Hierarchy Process Ranking the Criteria (2 of 2) Preference Vector for Criteria: Market Income Infrastructure Transportation
39 Analytical Hierarchy Process Developing an Overall Ranking Overall Score: Site A score =.993(.502).6535(.289).0860(.790).062(.56) =.309 Site B score =.993(.85).6535(.0598).0860(.6850).062(.696) =.595 Site C score =.993(.3803).6535(.6583).0860(.360).062(.2243) =.534 Overall Ranking: Site Charlotte Atlanta Birmingham Score
40 Analytical Hierarchy Process Summary of Mathematical Steps Develop a pairwise comparison matrix for each decision alternative for each criteria. Synthesization Sum the values of each column of the pairwise comparison matrices. Divide each value in each column by the corresponding column sum. Average the values in each row of the normalized matrices. Combine the vectors of preferences for each criterion. Develop a pairwise comparison matrix for the criteria. Compute the normalized matrix. Develop the preference vector. Compute an overall score for each decision alternative Rank the decision alternatives. 40
41 Analytical Hierarchy Process: Consistency ( of 3) Consistency Index (CI): Check for consistency and validity of multiple pairwise comparisons Example: Southcorp s consistency in the pairwise comparisons of the 4 site selection criteria Step : Multiply the pairwise comparison matrix of the 4 criteria by its preference vector Market Income Infrastruc. Transp. Criteria Market / Income X Infrastructure /3 / Transportation /4 /7 / ()(.993)(/5)(.6535)(3)(.0860)(4)(.062) = (5)(.993)()(.6535)(9)(.0860)(7)(.062) = (/3)(.993)(/9)(.6535)()(.0860)(2)(.062) = (/4)(.993)(/7)(.6535)(/2)(.0860)()(.062) =
42 Analytical Hierarchy Process: Consistency (2 of 3) Step 2: Divide each value by the corresponding weight from the preference vector and compute the average /0.993 = / = / = /0.062 = Average = 6.257/4 = Step 3: Calculate the Consistency Index (CI) CI = (Average n)/(n), where n is no. of items compared CI = (4.5644)/(4) = (CI = 0 indicates perfect consistency) 42
43 Analytical Hierarchy Process: Consistency (3 of 3) Step 4: Compute the Ratio CI/RI where RI is a random index value obtained from Table 9.5 Table 9.5 Random Index Values for n Items Being Compared CI/RI = 0.052/0.90 = Note: Degree of consistency is satisfactory if CI/RI <
44 Analytical Hierarchy Process Excel Spreadsheets ( of 4) Exhibit
45 Analytical Hierarchy Process Excel Spreadsheets (2 of 4) Exhibit
46 Analytical Hierarchy Process Excel Spreadsheets (3 of 4) Exhibit
47 Analytical Hierarchy Process Excel Spreadsheets (4 of 4) Exhibit
48 Scoring Model Overview Each decision alternative graded in terms of how well it satisfies the criterion according to following formula: where: S i = g ij w j w j = a weight between 0 and.00 assigned to criterion j;.00 important, 0 unimportant; sum of total weights equals one. g ij = a grade between 0 and 00 indicating how well alternative i satisfies criteria j; 00 indicates high satisfaction, 0 low satisfaction. 48
49 Scoring Model Example Problem Mall selection with four alternatives and five criteria: Grades for Alternative (0 to 00) Weight Decision Criteria (0 to.00) Mall Mall 2 Mall 3 Mall 4 School proximity Median income Vehicular traffic Mall quality, size Other shopping S = (.30)(40) (.25)(75) (.25)(60) (.0)(90) (.0)(80) = S 2 = (.30)(60) (.25)(80) (.25)(90) (.0)(00) (.0)(30) = S 3 = (.30)(90) (.25)(65) (.25)(79) (.0)(80) (.0)(50) = S 4 = (.30)(60) (.25)(90) (.25)(85) (.0)(90) (.0)(70) = Mall 4 preferred because of highest score, followed by malls 3, 2,. 49
50 Scoring Model Excel Solution Exhibit
51 Goal Programming Example Problem Problem Statement Public relations firm survey interviewer staffing requirements determination. One person can conduct 80 telephone interviews or 40 personal interviews per day. $50/ day for telephone interviewer; $70 for personal interviewer. Goals (in priority order): At least 3,000 total interviews. Interviewer conducts only one type of interview each day. Maintain daily budget of $2,500. At least,000 interviews should be by telephone. Formulate a goal programming model to determine number of interviewers to hire in order to satisfy the goals, and then solve the problem. 5
52 Analytical Hierarchy Process Example Problem Problem Statement Purchasing decision, three model alternatives, three decision criteria. Pairwise comparison matrices: Price Bike X Y Z X Y Z /3 /6 3 /2 6 2 Gear Action Bike X Y Z X Y Z 3 7 /3 4 /7 /4 Weight/Durability Bike X Y Z X Y Z /3 3 2 /2 Prioritized decision criteria: Criteria Price Gears Weight Price Gears Weight /3 /5 3 /
53 Analytical Hierarchy Process Example Problem Problem Solution ( of 4) Step : Develop normalized matrices and preference vectors for all the pairwise comparison matrices for criteria. Price Bike X Y Z Row Averages X Y Z Gear Action Bike X Y Z Row Averages X Y Z
54 Analytical Hierarchy Process Example Problem Problem Solution (2 of 4) Step continued: Develop normalized matrices and preference vectors for all the pairwise comparison matrices for criteria. Weight/Durability Bike X Y Z Row Averages X Y Z Criteria Bike Price Gears Weight X Y Z
55 Analytical Hierarchy Process Example Problem Problem Solution (3 of 4) Step 2: Rank the criteria. Criteria Price Gears Weight Row Averages Price Gears Weight Price Gears Weight
56 Analytical Hierarchy Process Example Problem Problem Solution (4 of 4) Step 3: Develop an overall ranking. Bike X Bike Y Bike Z Bike X score =.6667(.6479).0853(.2299).4429(.222) =.5057 Bike Y score =.2222(.6479).232(.2299).698(.222) =.238 Bike Z score =.(.6479).704(.2299).3873(.222) =.2806 Overall ranking of bikes: X first followed by Z and Y (sum of scores equal.0000). 56
57 End of chapter 57
Pengambilan Keputusan Multi Kriteria. Riset Operasi TIP FTP UB
Pengambilan Keputusan Multi Kriteria Riset Operasi TIP FTP UB Pokok Bahasan Program Tujuan (Goal Programming) Interpretasi Grafik dari Program Tujuan Solusi Komputer untuk Masalah Program Tujuan Proses
Lebih terperinciTeori Pengambilan Keputusan. Week 11 Analytical Hierarchy Process
Teori Pengambilan Keputusan Week 11 Analytical Hierarchy Process Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP is a decision approach designed to aid in the solution of complex multiple criteria problems in a
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB Pokok Bahasan Proses Analisis Bertingkat 2 Pendahuluan AHP merupakan sebuah metode untuk membuat urutan alternatif keputusan dan memilih
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI TERMINAL BIS ANTAR KOTA DI DAERAH ISTIMEWA JOGJAKARTA (TINJAUAN TERHADAP STAKEHOLDER MAHASISWA PENGGUNA BIS ANTAR KOTA)
PENENTUAN LOKASI TERMINAL BIS ANTAR KOTA DI DAERAH ISTIMEWA JOGJAKARTA (TINJAUAN TERHADAP STAKEHOLDER MAHASISWA PENGGUNA BIS ANTAR KOTA) TESIS MEGISTER Oleh : BIDANG KHUSUS REKAYASA TRANSPORTASI JURUSAN
Lebih terperinciPENENTUAN PRIORITAS TEKNIK SAMPLING MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
PENENTUAN PRIORITAS TEKNIK SAMPLING MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Studi Kasus Koordinator Statistik Kecamatan (KSK) Badan Pusat Statistik Kabupaten Asahan SKRIPSI GINANZAR WAHYUDI 090823011
Lebih terperinciPENENTUAN PRIORITAS PEMBANGUNAN IRIGASI PERTANIAN TINGKAT KABUPATEN DI PROPINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI
PENENTUAN PRIORITAS PEMBANGUNAN IRIGASI PERTANIAN TINGKAT KABUPATEN DI PROPINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI SAUD HASIHOLAN SARAGIH 090823060 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING
PEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING Akhmad Rusli 1, *), dan Udisubakti Ciptomulyono 2) 1, 2) Program
Lebih terperinciIntroduction to Management Science: Pengantar Program Linear: Formulasi Model dan Solusi Grafik
Introduction to Management Science: Pengantar Program Linear: Formulasi Model dan Solusi Grafik Program Linear Banyak keputusan yang harus diambil oleh manajer untuk mencapai tujuan perusahaan Tujuan umum:
Lebih terperinciMancalaAHP: Game Tradisional Mancala Berbasis Analytic Hierarchy Process
MancalaAHP: Game Tradisional Mancala Berbasis Analytic Hierarchy Process Chandra Kusuma Dewa Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang Km 14 Yogyakarta
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004 Memilih Vendor Pengembang Sistem Informasi Manajemen Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Studi Kasus Pengembangan
Lebih terperinciPEMILIHAN MODA TRANSPORTASI MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNS UNTUK MENDUKUNG PROGRAM GREEN CAMPUS
PEMILIHAN MODA TRANSPORTASI MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNS UNTUK MENDUKUNG PROGRAM GREEN CAMPUS MODA TRANSPORTATION CHOICE OF ENGINEERING FACULTY UNS STUDENT TO SUPPORT GREEN CAMPUS PROGRAM Diajukan Sebagai
Lebih terperinciPenerapan Metode Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan
Penerapan Metode Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan Sri Lestari IBI Darmajaya Bandar Lampung e-mail : t4ry09@yahoo.com Abstract The development company is highly influenced by the performance
Lebih terperinciABSTRACT. Keywords: Customer satisfaction, service quality. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT This research was titled: "Effect of Service Quality on Consumer Satisfaction Primajasa In Transportation Company (Transportation Services BSM-Soetta)", the purpose of this study is to determine
Lebih terperinciPERANCANGAN MODEL PEMILIHAN SEKTOR INDUSTRI UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTIC NETWORK PROCESS
PERANCANGAN MODEL PEMILIHAN SEKTOR INDUSTRI UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTIC NETWORK PROCESS Studi Kasus : Pemilihan Sektor Industri Unggulan di Jawa Barat TESTS MAGISTER Oleh Eko Liquiddanu 23400082
Lebih terperinciPemanfaatan Metode Analytical Hierarchy Process Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan
Pemanfaatan Metode Analytical Hierarchy Process Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan Hartono STMIK IBBI Jl. Sei Deli No. 18 Medan, Telp. 061-4567111 Fax. 061-4527548 e-mail: hartonoibbi@gmail.com
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi. Sistem
Lebih terperinciJURNAL LENTERA ICT Vol.3 No.1, Mei 2016 / ISSN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU BERDASARKAN HASIL EVALUASI UMPAN BALIK DARI BEBAN KERJA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SD LPI AT-TAUFIQ) Oleh : Fahrizal
Lebih terperinciLINEAR PROGRAMMING-1
/5/ LINEAR PROGRAMMING- DR.MOHAMMAD ABDUL MUKHYI, SE., MM METODE KUANTITATIF Perumusan PL Ada tiga unsur dasar dari PL, ialah:. Fungsi Tujuan. Fungsi Pembatas (set ketidak samaan/pembatas strukturis) 3.
Lebih terperinciMEMILIH METODE ASSESMENT DALAM MATAKULIAH PENERBITAN DAN PEMROGRAMAN WEB MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Abstract Migunani Program Studi Sistem Informasi STMIK PROVISI, Semarang miguns25@yahoo.com This paper discusses how to choose the method of assessment or evaluation of students in a course of study publication
Lebih terperinciPEMERINGKATAN PENERIMA BEASISWA BANTUAN BELAJAR MAHASISWA DI FAKULTAS MIPA UNS MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
PEMERINGKATAN PENERIMA BEASISWA BANTUAN BELAJAR MAHASISWA DI FAKULTAS MIPA UNS MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh NUR INDAH NIM. M0109055 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
Lebih terperinciMANAJEMEN PROYEK LANJUT
MANAJEMEN PROYEK LANJUT Advance Project Management Dr. Ir. Budi Susetyo, MT Fakultas TEKNIK Program Magister SIPIL - MK www.mercubuana.ac.id 1 Bagian Isi 1. PM and Project financial management 2. Money
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains EFENDI
STUDI TENTANG VARIABEL DOMINAN YANG MEMPENGARUHI MINAT BELANJA DI PASAR MODERN DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU) SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi
Lebih terperinciMETODE MENENTUKAN PRIORITAS DALAM ANALYTIC HIERARCHY PROCESS MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PROYEK
METODE MENENTUKAN PRIORITAS DALAM ANALYTIC HIERARCHY PROCESS MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PROYEK Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi
Lebih terperinciDecision Making Prentice Hall, Inc. A 1
Decision Making Product Design of ITATS Module based on Operation Management, 9e PowerPoint presentation to accompany Heizer/Render Lecturer: F. Priyo Suprobo, ST, MT 2008 Prentice Hall, Inc. A 1 Permasalahan
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK
APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK Siti Komsiyah Mathematics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciPenentuan Skala Prioritas Berbasis Algoritma AHP Termodifikasi
ISSN: 0216-3284 961 Penentuan Skala Prioritas Berbasis Algoritma AHP Termodifikasi Nidia Rosmawanti 1, Bahar 2 Prodi. Sistem Informasi 1, Prodi Teknik Informatika 2, STMIK Banjarbaru Jl. Jend. Ahmad Yani
Lebih terperinciPengambilan Keputusan Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
Pengambilan Keputusan Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Wahyu Sasmita 1,*, Rito Goejantoro 2, Ika Purnamasari 2 1 Laboratorium Statistika Komputasi, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah, dilakukan studi pustaka yang digunakan sebagai landasan teori yang mendukung masalah yang dirumuskan. Akan dibahas pada sub-bab berikutnya
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
24 Dinamika Teknik Juli PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE TERBAIK DENGAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Antono Adhi Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank Semarang DINAMIKA TEKNIK Vol.
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA) ANALYSIS AND DESIGN APPLICATION
Lebih terperinciPENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JARINGAN JALAN DI KOTA SUKABUMI
PENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JARINGAN JALAN DI KOTA SUKABUMI ABSTRAK PENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JARINGAN JALAN DI KOTA SUKABUMI Oleh Yeyet Hudayat NIM : 25002049 Usaha pembinaan jaringan jalan
Lebih terperinciPENDEKATAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN SUPPLIER (PEMASOK) SKRIPSI RIMBUN D.R. SIAHAAN
PENDEKATAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN SUPPLIER (PEMASOK) SKRIPSI RIMBUN D.R. SIAHAAN 070803039 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciKuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016
1 Kuliah 11 Metode Analytical Hierarchy Process Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi METODE AHP 2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Analytical Network Process (ANP) dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciPenentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
Penentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Agung Baitul Hikmah 1, Herlan Sutisna 2 1 AMIK BSI Tasikmalaya e-mail: agung.abl@ac.id 2 Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70 an ketika di Warston school. Metode AHP merupakan salah
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT Multi-Attribute Decision Making (MADM) Permasalahan untuk pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif dapat dilakukan dengan beberapa teknik,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciPEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN
Sidang Tesis PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN Disusun oleh : Ivan Angga Shodiqi NRP : 2509 203 011 Dibimbing
Lebih terperinciPenentuan Toko Buku Gramedia ter Favorit pilihan Mahasiswa T Di Bogor Dengan Metode AHP (Analytical. Hierarchy Process)
K O M P U Vol13, No.2, Juli 2016, pp. 94-104 ISSN: 1693 7-554 Penentuan Toko Buku Gramedia ter Favorit pilihan Mahasiswa T Di Bogor Dengan Metode AHP (Analytical A Hierarchy Process) S I, Lis. Uta.ri V
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KOMBINASI METODE AHP DAN SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KREDIT PERUMAHAN RAKYAT ABSTRAK
IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE AHP DAN SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KREDIT PERUMAHAN RAKYAT Yustina Meisella Kristania Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 75 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN Dyna
Lebih terperinciANALISA PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN SUMBERDAYA AIR MENGGUNAKAN METODA ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN PROMETHEE TESIS MAGISTER
ANALISA PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN SUMBERDAYA AIR MENGGUNAKAN METODA ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN PROMETHEE (Studi Kasus : Wilayah Sungai Mempawah Sambas Kalimantan Barat) TESIS MAGISTER
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN KERTAS SEBAGAI BAHAN BAKU UNTUK KOTAK KEMASAN PADA CV. SURYA CEMERLANG MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
ANALISIS PEMILIHAN KERTAS SEBAGAI BAHAN BAKU UNTUK KOTAK KEMASAN PADA CV. SURYA CEMERLANG MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Atika Laras Paramita Jurusan Sistem Informasi Bisnis, Magister Manajemen
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Yang Digunakan 3.1.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah kerangka atau framework untuk mengadakan penelitian. Dalam penelitian ini, jenis desain yang digunakan
Lebih terperinciANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP)
Jurnal DINAMIKA TEKNIK, Vol 8 No 2 Juli 2014, h.1 10 ISSN: 1412-3339 ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) Antoni Yohanes Program Studi Teknik Industri Universitas Stikubank Semarang, Jawa Tengah, Indonesia antonijohanes@gmail.com
Lebih terperinciAplikasi Sistem Persamaan Linier dalam Persoalan Dunia Nyata (real world problem)
Aplikasi Sistem Persamaan Linier dalam Persoalan Dunia Nyata (real world problem) IF2123 Aljabar Geometri Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Informatika, STEI-ITB Rinaldi Munir - IF2123 Aljabar Geometri
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciFUZZY 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan
Lebih terperinciPENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi)
PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi) SKRIPSI JEFRI LEO SIHOMBING 090803056 DEPARTEMEN MATEMATIKA
Lebih terperinciMENENTUKAN STRATEGI PEMASARAN WAFER COKELAT MENGGUNAKAN METODA AHP PADA PERUSAHAAN PT, XYZ TANGERANG
MENENTUKAN STRATEGI PEMASARAN WAFER COKELAT MENGGUNAKAN METODA AHP PADA PERUSAHAAN PT, XYZ TANGERANG Sewaka *, Muhamad Yusuf ** *) dan **) Dosen Fakultas Teknik Program Studi Teknik Industri Universitas
Lebih terperinciSIMULASI PEMILIHAN SUPPLIER SIMPLISIA TERBAIK DI PT. AIR MANCUR MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT
SIMULASI PEMILIHAN SUPPLIER SIMPLISIA TERBAIK DI PT. AIR MANCUR MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT oleh TITIK MURDATIK M0107061 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
Lebih terperinciSTUDI PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN PARIWISATA PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY-ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI
STUDI PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN PARIWISATA PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY-ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI ANDRI CANDRA SIAHAAN 090823039 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Berikut merupakan diagram alir yang menggambarkan langkah-langkah dalam melakukan penelitian di PT. Putra Jaya Gemilang.
Lebih terperinciPENENTUAN RANGKING KABUPATEN PROPINSI SUMATERA UTARA BERDASARKAN NILAI INFRASTRUKTUR DENGAN METODE ANALITIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI
PENENTUAN RANGKING KABUPATEN PROPINSI SUMATERA UTARA BERDASARKAN NILAI INFRASTRUKTUR DENGAN METODE ANALITIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI BINTUR TIORIA PURBA NIM 050813009 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR.
PENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR Rahimullaily 1), Lakry Maltaf 2) 1), 2) Program Studi Sistem Informasi STMIK Indonesia Padang 1) email: rahimullaily@stmikindonesia.ac.id
Lebih terperinciTESIS MAGISTER. Oleh : Aan Heryadi Zulihadi Saputra
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-ATRIBUT DENGAN MEMPERHITUNGKAN FAKTOR RISIKO DALAM PEMILIHAN TEKNOLOGI PRECAST CONCRETE TERHADAP TEKNOLOGI CAST-IN-SITU PADA KONSTRUKSI GEDUNG BERLANTAI BANYAK DI INDONESIA
Lebih terperinciAnalisis Persediaan untuk Menentukan Profit dan Tingkat Pelayanan dengan Metode Simulasi
Analisis Persediaan untuk Menentukan Profit dan Tingkat Pelayanan dengan Metode Simulasi Inventory Analysis for Determining Profit and Service Level using Simulation Method Rudy Santosa Sudirga* Program
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang tujuannya untuk menyajikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian
Lebih terperinciAplikasi Analytical Hierarchy Process dan Goal Programming untuk Merencanakan Pembangunan Perekonomian
Performa (2002) Vol. 1, No.1: 14-19 Aplikasi Analytical Hierarchy Process dan Goal Programming untuk Merencanakan Pembangunan Perekonomian Bambang Suhardi * Jurusan Teknik Industri, Universitas Sebelas
Lebih terperinciKAJIAN ANALISIS SENSITIVITAS PADA METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI JENHERY PURBA
1 KAJIAN ANALISIS SENSITIVITAS PADA METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI JENHERY PURBA 070823046 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN Yosep Agus Pranoto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciTUGAS BESAR RISET OPERASI
TUGAS BESAR RISET OPERASI Dosen Pengampu : Ika Atsari Dewi, STP, MP Disusun oleh : GRICO M. SIMANGUNSONG 567 NIMAS DWI RAHMA S 5 AHMAD FUADI 5 JURUSAN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX Daniar Dwi Pratiwi 1, Erwin Budi Setiawan 2, Fhira Nhita 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputasi
Lebih terperinciTesis Untuk memenuhi sebagian persyaratan Mencapai derajat Sarjana S-2 Program Studi Magister Sistem Informasi. Andik Adi Suryanto
IMPLEMENTASI METODE MULTI ATTRIBBUTE DECISION MAKING (MADM) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN PPA ( BBP - PPA) Tesis Untuk memenuhi
Lebih terperinciAPLIKASI PENGGUNAAN METODE PROMETHEE DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN MEDIA PROMOSI Studi Kasus: STMIK Indonesia
Vol. 5, No. 2, Juli 2009 ISSN 0216-0544 APLIKASI PENGGUNAAN METODE PROMETHEE DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN MEDIA PROMOSI Studi Kasus: STMIK Indonesia Dony Novaliendry Jurusan Teknik
Lebih terperinciStatistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology
Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini adalah Pamella Swalayan 1. Jl. Kusumanegara
30 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini adalah Pamella Swalayan 1. Jl. Kusumanegara 135-141 Yogyakarta. 3.2 Penentuan Kriteria Identifikasi kriteria menurut Verma dan Pullman
Lebih terperinciStatistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection
Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 1-1 Statistik untuk Para Menejer 1. Untuk mengetahui tingkat pengembalian investasi.
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGABUNGKAN METODE SAW DAN AHP UNTUK PEMILIHAN BEDAH RUMAH
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGABUNGKAN METODE SAW DAN AHP UNTUK PEMILIHAN BEDAH RUMAH (Studi Kasus: Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Dairi) SKRIPSI JEFRICIUS
Lebih terperinciLAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM PEMILIHAN PERUMAHAN DI BANYUMAS DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
LAPORAN TUGAS AKHIR SISTEM PEMILIHAN PERUMAHAN DI BANYUMAS DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh derajat Sarjana Komputer ARIF RAGIL NUGROHO 0903040020
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SUPPLIER FURNITURE MENGGUNAKAN MODEL PROMETHEE ABSTRAK
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SUPPLIER FURNITURE MENGGUNAKAN MODEL PROMETHEE Alexander Setiawan, Agustinus Noertjahyana, Willy Saputra Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci: Metode bamboo dancing, Hasil belajar.
ABSTRAK Skripsi dengan judul Penerapan Metode Bamboo Dancing untuk Meningkatkan Hasil Belajar Sejarah Kebudayaan Islam (SKI) Siswa Kelas IV-A Madrasah Ibtidaiyah Al-Ishlah Tiudan Gondang Kabupaten Tulungagung
Lebih terperinciP11 AHP. A. Sidiq P.
P11 AHP A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan
Lebih terperinciMonitoring dan Evaluasi Kinerja Pegawai Dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Pegawai Berprestasi
244 ISSN: 2354-5771 Monitoring dan Evaluasi Kinerja Dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Berprestasi Lili Tanti Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama, Medan E-mail: lili@potensi-utama.ac.id Abstrak Proses
Lebih terperinciANALISIS KEPUASAN PELANGGAN ATAS BAURAN PEMASARAN PADA SUPERMARKET MILLENIUM DI NATAR - LAMPUNG SELATAN
ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN ATAS BAURAN PEMASARAN PADA SUPERMARKET MILLENIUM DI NATAR - LAMPUNG SELATAN PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS EKONOM1 UNIVERSITAS LAMPUNG 2007 ABSTRACT
Lebih terperinciMohammad Agung Saryatmo, Ahmad dan Inge Elsera Kristian Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara Jakarta
PENILAIAN KINERJA CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DALAM INDUSTRI PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYSIS HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS PADA BANK. XXX) Mohammad Agung Saryatmo, Ahmad dan Inge Elsera
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 9 NO. 1 April 2016
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN TIPE RUMAH IDAMAN SESUAI KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN SOFTWARE SUPER DECISION Sri Nadriati 1 ABSTRACT The
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. UCAPAN TERIMA KASIH... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... iv. ABSTRACT...
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... Error! UCAPAN TERIMA KASIH... Error! ABSTRAK... iv ABSTRACT... v DAFTAR ISI... Error! i DAFTAR GAMBAR... 5 DAFTAR TABEL... 8 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah...
Lebih terperinciVEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN
VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN Moh. Hafiyusholeh 1, Ahmad Hanif Asyhar 2 Matematika UIN SunanAmpel Surabaya, hafiyusholeh@uinsby.ac.id 1 Matematika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
Lebih terperinciPenerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Analisis Profil Badan Usaha Milik Negara Tempat Kerja bagi Lulusan Program Studi Matematika
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Analisis Profil Badan Usaha Milik Negara Tempat Kerja bagi Lulusan Program Studi Matematika Suci Rizka Welza Putri 1, Minora Longgom Nasution 2, Muhammad
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP
48 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP Bayu Setyawan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas 45 Surabaya Email : bay_setyawan@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciPERILAKU PERJALANAN PENDUDUK DENGAN PILIHAN MODA TRANSPORTASI DI PERBATASAN KOTA
PERILAKU PERJALANAN PENDUDUK DENGAN PILIHAN MODA TRANSPORTASI DI PERBATASAN KOTA Irwan Staff Pengajar Program Studi Teknik Sipil Universitas Medan Area Jl Kolam No 1 Medan Estate-Medan. Kampus Universitas
Lebih terperinciARTIKEL SKRIPSI. Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan dalam Menyelesaikan Program Sarjana (S1) Pendidikan Matematika. Oleh
PENINGKATAN AKTIVITAS DAN PRESTASI BELAJAR SISWA KELAS XI IPA 2 SMAN 1 LINGSAR TAHUN AJARAN 2016/2017 PADA MATERI PELUANG DENGAN MENERAPKAN MODEL PEMBELAJARAN BERBASIS MASALAH ARTIKEL SKRIPSI Diajukan
Lebih terperinciPEMILIHAN RELAY PENGAMAN DI DALAM SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN KRITERIA MAJEMUK
LAPORAN PENELITIAN DOSEN MUDA PEMILIHAN RELAY PENGAMAN DI DALAM SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN KRITERIA MAJEMUK Dibiayai oleh Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENGGUNAAN JENIS TANAMAN DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENGGUNAAN JENIS TANAMAN DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Nur Musyarrofatul Mala 1, Anton Muhibuddin 2, Agus Sifaunajah 3 1) Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang).
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang). PENDAHULUAN 1. LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan ilmu pengetahuan
Lebih terperinciANALYTICAL NETWORK PROCESS (ANP) SEBAGAI METODE PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK
JURNAL DIGIT, Vol. 5 No.1 Mei 2015, pp.103~107 103 ANALYTICAL NETWORK PROCESS (ANP) SEBAGAI METODE PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK Marsani Asfi 1, Petrus Sokibi 2 Sekolah Tinggi
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN INFORMATIKA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE MULTIPLE AHP
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE MULTIPLE AHP Ahmad Kamal Prodi Teknik Informatika STIKOM Pelita Indonesia Jl. Jendral Ahmad Yani,Pekanbaru Riau-Indonesia ahmadmal2017@gmail.com
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN PADA PT BPR CHRISTA JAYA KUPANG DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY
J-ICON, Vol. 2 No. 1, Maret 2014, pp. 73~83 73 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN PADA PT BPR CHRISTA JAYA KUPANG DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PROGRAM KERJA DOMPET DHUAFA YOGYAKARTA.
Telaah Bisnis, Penggunaan Metode Analytic Hierarchy Prosess dalam Pengambilan Keputusan... (Djoko Wijono, dkk.) Volume 16, Nomor 1, Juli 2015 PENGGUNAAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN
Lebih terperinciISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014
PENERAPAN METODE TOPSIS DAN AHP PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA BARU, STUDI KASUS: IKATAN MAHASISWA SISTEM INFORMASI STMIK MIKROSKIL MEDAN Gunawan 1, Fandi Halim 2, Wilson 3 Program
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN SISWA TELADAN
Aplikasi Analytic Hierarchy Process (Moh. Hafiyusholeh) 53 APLIKASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN SISWA TELADAN Moh. Hafiyusholeh Fakultas MIPA Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen 2.1.1 Definisi Manajemen Robbins dan Coultier (2012) menyatakan bahwa manajemen mengacu pada proses mengkoordinasi dan mengintegrasikan kegiatan-kegiatan kerja agar diselesaikan
Lebih terperinciProsiding Matematika ISSN:
Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Pemilihan Campuran Biodiesel Terbaik Berdasarkan Penggabungan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference By Similarity to Ideal Solution (Topsis)
Lebih terperinciANALISIS METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) DALAM MENENTUKAN POSISI JABATAN
ANALISIS METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) DALAM MENENTUKAN POSISI JABATAN TESIS MARISCHA ELVENY 117038080 PROGRAM STUDI (S2) TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
Lebih terperinci