III. METODE PENELITIAN
|
|
- Inge Salim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 22 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Sektor pertanian memiliki peran penting dalam pembangunana nasional. Sayuran adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki potensi pengembangan pasar domestik dan ekspor yang menjanjikan di masa mendatang. Oleh karena itu, diperlukan daya saing yang kuat untuk dapat mengoptimalkan potensi sayuran tersebut. Permasalahan yang dihadapi pada produksi sayuran di Indonesia adalah jaminan kesinambungan produk, jumlah pasokan yang belum terpenuhi sesuai kebutuhan, dan ketepatan waktu dalam pengiriman. Manajemen rantai pasokan memegang peranan yang sangat penting dalam mengatasi masalah tersebut. Pemilihan jenis komoditas produk dilakukan untuk membatasi lingkup kajian manajemen rantai pasokan yang luas dan jenis sayuran yang sangat banyak. Sayuran terpilih diidentifikasi struktur rantai pasokannya agar diketahui masalah-masalah yang sering muncul dalam struktur rantai pasokan. Kegiatan manajemen rantai pasokan merupakan strategi alternatif yang memberikan solusi dalam menghadapi ketidakpastian lingkungan untuk mencapai keunggulan kompetitif melalui pengurangan biaya operasi dan perbaikan pelayanan konsumen dan kepuasan konsumen sehingga akan memberikan dampak positif pada nilai tambah rantai pasokan. Gambar 5 menyajikan bagan kerangka pemikiran dalam penelitian ini.
2 23 Nilai strategis sayuran Permasalahan sayuran di Indonesia Identifikasi struktur rantai pasokan sayuran Manajemen rantai pasokan sayuran Analisis kinerja rantai pasok dengan model SCOR Analisis kinerja rantai pasok dengan metode AHP Analisis kinerja rantai pasok dengan metode ANP Membandingkan kinerja rantai pasok (AHP dengan ANP) Analisis kinerja perusahaan dengan DEA Merumuskan strategi rantai pasok sayuran Tercapai visi dan misi perusahaan Gambar 5. Kerangka pemikiran penelitian
3 Tahapan Penelitian Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pra penelitian, pengumpulan data, analisis data, dan penutup. Pada tahap pra penelitian terdiri dari identifikasi minat penelitian, pemilihan topik penelitian dan studi pustaka, penentuan topik penelitian, perumusah masalah, dan rancangan pengumpulan data. Pada pengumpulan data terdiri dari studi pendahuluan, studi pustaka, dan opini pakar. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data lapangan. Karena penelitian ini menggunakan Analytic Hierarchy Process dan Analytic Network Process, maka perlu dilakukan pairwise comparison. Setelah dilakukan pairwise comparison, tahap selanjutnya adalah analisis data yang terdiri dari pemodelan Supply Chain Operations Reference (SCOR), membuat kerangka AHP dan ANP, menghitung bobot dari AHP dna ANP, dan menentukan kekonsistenan dari hasil AHP dan ANP. Dari hasil ANP, dilakukan analisis tingkat efisiensi menggunakan Data Envelopment Analysis. Tahap akhir yaitu penutup dengan mengetahui prioritas strategi pengembangan dan kesimpulan dan saran. Tahapan penelitian disajikan pada Gambar 6.
4 25 Identifikasi minat penelitian Pemilihan topik penelitian Studi pustaka dan diskusi Penentuan topik penelitian Pra penelitian Perumusan Masalah 1. Bagaimana struktur rantai pasokan produk sayuran? 2. Bagaimana kinerja rantai pasokan sayuran dengan model SCOR? 3. Bagaimana kinerja anggota rantai pasokan dengan menggunakan metode AHP? 4. Bagaimana kinerja anggota rantai pasokan dengan menggunakan metode ANP? 5. Bagaimana perbandingan hasil kinerja rantai pasok sayuran (AHP dengan ANP)? 6. Bagaimana kinerja rantai pasok perusahaan dengan metode DEA? Rancangan Pengumpulan Data Identifikasi kebutuhan data, metode pengumpulan data, dan pemilihan analisis data Studi pendahuluan, Studi pustaka, Opini pakar Pengumpulan data lapangan Pengumpulan data Pairwise Comparison Pemodelan SCOR Kerangka AHP dan ANP Analisis data Nilai Eigen Vektor Hitung CI dan CR AHP dan ANP Tidak Konsisten Ya Bobot prioritas tiap elemen Prioritas Strategi Pengembangan Analisis DEA Kesimpulan dan Saran Gambar 6. Tahapan penelitian
5 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di PT Saung Mirwan yang terletak di Kampung Pasir Muncang, Desa Sukamanah, Kecamatan Megamendung, Bogor. Penelitian dilakukan pada bulan Desember 2011 sampai Februari Jenis dan Metode Penelitian Data yang dibutuhkan pada penelitian berupa data primer dan sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh melalui pengamatan langsung, waawancara, dan peneyebaran kuisioner. Data sekunder adalah data yang dikumpulkan dengan cara studi pustaka. Metode pengumpulan data atau informasi dapat dilakukan melalui beberapa teknik, diantaranya adalah : 1. Observasi Observasi dilakukan dengan pengamatan langsung objek penelitian untuk mengidentifikasi anggota rantai pasokan dan mengetahui mekanisme rantai pasokan produk dan komoditas sayuran dataran tinggi. 2. Wawancara Wawancara dilakukan dengan pihak yang terkait dengan topik yaitu petani, koperasi, bandar, dan pakar. Alat bantu yang digunakan dalam wawancara yaitu kuisioner yang ditujukan kepada pakar. 3. Opini Pakar Opini pakar diperoleh dari para pakar yang terkait dengan topik penelitian. 4. Studi Pustaka Studi pustaka diperoleh dari literatur tentang konsep rantai pasokan, hasilhasil penelitian terdahulu, dan data-data dari PT Saung Mirwan Teknik Pengambilan Sampel Teknik pengambilan sampel menggunakan non probability sampling, yaitu purposive sampling. Sampel yang diambil berdasarkan beberapa kriteria tertentu yang telah ditetapkan. Pakar berperan penting dalam memberikan penilaian terhadap
6 27 permasalahan yang ada dan menentukan sayuran unggulan. Selain pakar, anggota rantai pasokan juga dibutuhkan untuk memberikan informasi mengenai sayuran Pengolahan dan Analisis Data Pengolahan dan analisis data menggunakan pendekatan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Network Process (ANP). Model SCOR digunakan untuk menentukan metrik kinerja rantai pasok. Sedangkan pendekatan AHP dan ANP digunakan untuk menghitung bobot dari matriks kinerja dari model SCOR Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot kinerja rantai pasok pada masing-masing tingkat hirarki dan mengetahui faktor atau elemen yang mempunyai pengaruh terbesar dalam satu tingkat hirarki. Perhitungan AHP dapat diselesaikan dengan menggunakan software Super Decisions. Adapun tahapan yang dilakukan dalam AHP adalah : a. Penyusunan Prioritas Setiap elemen yang terdapat dalam hirarki harus diketahui bobot relatifnya satu sama lain. Tujuan adalah untuk mengetahui tingkat kepentingan pihak-pihak yang berkepentingan dalam permasalahan terhadap kriteria dan struktur hirarki atau sistem secara keseluruhan. Langkah pertama yang dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria adalah menyusun perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh kriteria untuk setiap sub sistem hirarki. Perbandingan tersebut kemudian ditransformasikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk analisis numerik. Misalkan terhadap sub sistem hirarki dengan kriteria C dan sejumlah n alternatif dibawahnya, A i sampai A n. Perbandingan antar alternatif untuk sub sistem hirarki itu dapat dibuat dalam bentuk matriks n x n, seperti pada Tabel 1.
7 28 Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan C A1 A2 A n A1 a a A2 a a : A m a a 1n a2n : : : m1 a m2 a mn Nilai a 11 adalah nilai perbandingan elemen A 1 (baris) terhadap A 1 (kolom) yang menyatakan hubungan : a. Seberapa jauh tingkat kepentingan A1 (baris) terhadap kriteria C dibandingkan dengan A 1 (kolom) atau b. Seberapa jauh dominasi A1 (baris) terhadap A 1 (kolom) atau c. Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada A1 (baris) dibandingkan dengan A 1 (kolom). Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, disajikan pada Tabel 2. Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan ataupun memperkirakan kemungkinan dari suatu hal/peristiwa yang dihadapi. Penilaian tersebut akan dibentuk ke dalam matriks berpasangan pada setiap level hirarki. Contoh Pairwise Comparison Matrix pada suatu level of hierarchy, yaitu : Baris 1 kolom 2 : Jika K dibandingkan dengan L, maka K sedikit lebih penting/cukup penting dari L yaitu sebesar 3, artinya K moderat pentingnya daripada L, dan seterusnya.
8 29 Tabel 2. Skala Perbandingan Fundamental Intensitas Definisi Keterangan Kepentingan 1 Sama Penting Dua kegiatan berkontribusi sama terhadap tujuannya 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan sedikit berkontribusi atas yang lain 5 Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan berkontribusi sangat kuat atas yang lain, menunjukkan dominasinya dalam praktek 7 Sangat Lebih Penting Suatu kegiatan yang favorit berkontribusi sangat kuat atas yang lain; menunjukkan dominasinya dalam praktek 9 Mutlak Lebih Penting Bukti yang menguntungkan satu kegiatan di atas yang lain merupakan kemungkinan urutan afirmasi tertinggi 2, 4, 6, 8 Untuk kompromi antara nilai-nilai di atas Kadang-kadang perlu melakukan interpolasi penilaian kompromi secara numerik karena tidak ada istilah yang pas untuk menggambarkan hal tersebut Resiprokal Kebalikan Jika elemen i memiliki salah satu angka dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty ketika dibandingkan dengan elemen j, maka j memiliki kebalikannya ketika dibandingkan dengan elemen i Rasio Rasio yang didapat langsung dari pengukuran b. Eigen value dan Eigen vector Apabila pengambil keputusan sudah memasukkan persepsinya atau penilaian untuk setiap perbandingan antara kriteria-kriteria yang berada dalam satu level (tingkatan) atau yang dapat diperbandingkan, maka untuk mengetahui kriteria mana yang paling disukai atau paling penting, disusun sebuah matriks perbandingan di setiap level (tingkatan). Untuk melengkapi pembahasan tentang eigen value dan eigen vector maka akan diberikan definisi mengenai matriks dan vektor.
9 30 1. Matriks Matriks adalah sekumpulan elemen berupa angka/simbol tertentu yang tersusun dalam baris dan kolom berbentuk persegi. Suatu matriks biasanya dinotasikan dengan huruf kapital ditebalkan (misal matriks A, dituliskan dengan A). 2. Vektor dari n dimensi Suatu vector dengan n dimensi merupakan suatu susunan elemen-elemen yang teratur berupa angka-angka sebanyak n buah, yang disusun baik menurut baris, dari kiri ke kanan (disebut vektor baris atau Row Vector dengan ordo 1 x n) maupun menurut kolom, dari atas ke bawah (disebut vektor kolom atau Colomn Vector dengan ordo n x 1). Himpunan semua vektor dengan n komponen dengan entry riil dinotasikan dengan R n. 3. Eigen value dan Eigen Vector Definisi : Jika A adalah matriks n x n maka vector tak nol x di dalam R n dinamakan Eigen Vector dari A jika Ax kelipatan skalar λ, yakni Ax = λx (2) Skalar λ dinamakan eigen value dari A dan x dikatakan eigen vektor yang bersesuaian dengan λ. Untuk mencari eigen value dari matriks A yang berukuran n x n maka dapat ditulis pada persamaan berikut : Ax = λx Atau secara ekivalen (λi A)x = 0 (3) Agar λ menjadi eigen value, maka harus ada pemecahan tak nol dari persamaan ini. Akan tetapi, persamaan di atas akan mempunyai pemecahan tak nol jika dan hanya jika : det(λi A)x = 0.(4) Ini dinamakan karakteristik A, skalar yang memenuhi persamaan ini adalah eigen value dari A. Bila diketahui bahwa nilai perbandingan elemen A i terhadap elemen A j adalah a ij, maka secara teoritis matriks tersebut berciri positif berkebalikan,
10 31 yakni a ij =. Bobot yang dicari dinyatakan dalam vektor ω = (ω 1, ω 2, ω 3, ω n ). Nilai ω n menyatakan bobot kriteria A n terhadap keseluruhan set kriteria pada sub sistem tersebut. Jika aij mewakili derajat kepentingan I terhadap faktor j dan a jk menyatakan kepentingan dari faktor j terhadap faktor k, maka agar keputusan menjadi konsisten, kepentingan i terhadap k harus sama dengan a ij.a jk =a ik untuk semua i, j, k maka matriks tersebut konsisten. Untuk suatu matriks konsisten dengan vektor ω, maka elemen a ij dapat ditulis menjadi : a ij = ; i,j = 1,2,3, n (5) Jadi matriks konsisten adalah : a ij.a jk =. = = a ik... (6) Seperti yang diuraikan di atas, maka untuk pairwise comparison matrix diuraikan seperti berikut ini : a ji = = = (7) Dari persamaan (3.2.3) tersebut di atas dapat dilihat bahwa : a ji. = 1 i,j = 1,2,3, n (8) Dengan demikian untuk pairswise comparison matrix yang konsisten menjadi: a ij. ω ij. = n ; i,j = 1,2,3, n (9) aij. ω ij = nω ij ; i,j = 1,2,3, n (10) Persamaan di atas ekivalen dengan bentuk persamaan matriks di bawah ini : A. ω = n. ω (11) Dalam teori matriks, formulasi ini diekspresikan bahwa ω adalah eigen vector dari matriks A dengan eigen value n. Perlu diketahui bahwa n merupakan dimensi matriks itu sendiri. Dalam bentuk persamaan matriks dapat ditulis sebagai berikut :
11 32 (12) Pada prakteknya, tidak dapat dijamin bahwa : a ij = (13) Salah satu faktor penyebabnya, adalah karena unsur manusia (decision maker) tidak selalu dapat konsisten mutlak (absolute consistent) dalam mengekspresikan preferensinya terhadap elemen-elemen yang dibandingkan. Dengan kata lain, bahwa judgement yang diberikan untuk setiap elemen persoalan pada suatu level hirarki dapat saja inconsistent. Jika : 1) Jika λ 1, λ 2,, λ n adalah bilangan-bilangan yang memenuhi persamaan : A x λ x.... (14) = Dengan eigen value dari matriks A dan jika a dapat ditulis : = n (15) Misalkan kalau suatu pairwise comparison matrix bersifat ataupun memenuhi kaidah konsistensi seperti pada persamaan (6), maka perkalian elemen matriks yang setangkup sama dengan satu. (16) ii = 1; i = 1,2,,n; maka Eigen value dari matriks A, Ax λx = 0 (A λi) = 0 A λi = 0 (17) Kalau diuraikan lebih jauh untuk persamaan (17), hasilnya menjadi :. (18)
12 33 di mana : A 11, A 22 = 1 A12. A 21 = 1 Dari persamaan (18) kalau diuraikan untuk mencari harga determinan eigen value maximum (λ (1 λ) max 2 1-2λ + λ λ 2 ) yaitu : 1 = = 0-2λ = 0 λ (λ 2) = 0 λ 1 = 0 ; λ 2 = 2 Dengan demikian matriks pada persamaan (16) merupakan matriks yang konsisten, dengan nilai λ max sama dengan harga ordo matriksnya. Jadi untuk n > 2, maka semua harga egien value nya sama dengan nol hanya ada satu eigen value yang sama denga n (konstan dalam kondisi matriks konsisten). 2) Bila ada perubahan kecil dari elemen matriks maka a ij eigen value-nya akan berubah semakin kecil Dengan menggabungkan kedua sifat matriks (aljabar linier), jika : Elemen diagonal matriks A (a ii = 1) i,j = 1,2,3, n Dan untuk matriks A yang konsisten, maka variasi kecil dari a dengan i,j = 1,2,3, n akan membuat harga eigen value yang lain mendekati nol. c. Uji Konsistensi Indeks dan Rasio Salah satu utama model AHP yang memebedakannya dengan model-model pengambilan keputusan yang lainnya adalah syarat konsistensi mutlak. Dengan model AHP yang memakai persepsi decision maker sebagai inputnya maka ketidakkonsistenan mungkin terjadi karena manusia memiliki keterbatasan dalam menyatakan persepsinya secara konsisten terutama kalau harus membandingkan banyak kriteria. Berdasarkan kondisi ini maka decision maker dapat menyatakan persepsinya tersebut akan konsisten nantinya atau tidak. ii
13 34 Pengukuran konsistensi dari suatu matriks itu sendiri didasarkan atas eigen value maximum. Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut : (19) CI = Rasio Penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index) λ max = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n n = Ordo matriks Apabila CI bernilai nol, maka matriks pairwise comparison tersebut konsisten. Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsistensi (CR), yaitu perbandingan indeks konsistensi dengan nilai Random Indeks (RI). Rasio konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut : (20) Bila matriks pairwise comparison dengan nilai CR < maka ketidakkonsistenan pendapat dari decision maker masih dapat diterima, jika CR > maka penilaian perlu diulang. d. Analisis Sensitivitas Pada AHP Analisis sensitivitas pada AHP dapat dipakai untuk memprediksi keadaan apabila terjadi perubahan yang cukup besar, misalnya tejadi perubahan bobot prioritas dan kriteria karena adanya perubahan kebijaksanaan sehingga muncul usulan pertanyaan bagaimana urutan prioritas alternatif yang baru dan tindakan apa yang perlu dilakukan. Dalam suatu hirarki tiga level, level dua dari hirarki tersebut dapat disebut sebagai variabel eksogen sedangkan level tiganya adalah variabel endogen. Analisis sensitivitas dari hirarki tersebut adalah melihat pengaruh dan perubahan pada variabel eksogen terhadap kondisi variabel endogen. Apabila dikaitkan dengan suatu periode waktu maka dapat dikatakan bahwa analisis sensitivitas adalah unsur dinamis dari sebuah hirarki. Artinya penilaian
14 35 yang dilakukan pertama kali dipertahankan untuk suatu jangka waktu tertentu dan adanya perubahan kebijaksanaan atau tindakan yang cukup dilakukan dengan analisis sensitivitas untuk melihat efek yang terjadi. Analisis sensitivitas ini juga akan menemukan stabil tidaknya sebuah hirarki. Makin besar deviasi atau perubahan prioritas yang terjadi maka makin tidak stabil hirarki tersebut. Meskipun begitu, suatu hirarki yang dibuat haruslah tetap mempunyai sensitivitas yang cukup, artinya jika ada perubahan pada variabel eksogen, minimal ada perubahan bobot prioritas pada variabel endogen meskipun tidak terlalu besar Metode Analytical Network Process (ANP) Metode ANP digunakan untuk menghitung bobot kinerja rantai pasok dengan memperhatikan tingkat ketergantungan antar kelompok atau cluster. Perhitungan ANP dapat juga diselesaikan dengan menggunakan software Super Decisions. Adapun tahapan yang dilakukan dalam ANP adalah : a. Pembuatan Konstruksi Model Langkah pertama pembuatan konstruksi model adalah membuat model yang akan dievaluasi dan menentukan satu set lengkap jaringan kelompok (komponen) dan elemen-elemen yang relevan dengan tiap kriteria kontrol. Selanjutnya, untuk masing-masing kriteria kontrol, tentukan semua elemen di tiap kelompok dan hubungkan mereka sesuai dengan pengaruh ketergantungan dari luar dan dari dalam kelompok. Hubungan tersebut menunjukkan adanya aliran pengaruh antar elemen. Anak panah yang menghubungkan suatu kelompok dengan kelompok yang lain menunjukkan pengaruh elemen suatu kelompok terhadap elemen kelompok yang lain. Selain itu, kelompok dari elemen memiliki loop di dalam diri mereka sendiri jika elemen-elemennya saling bergantung satu sama lain. Hubungan saling ketergantungan antar kriteria dapat ditentukan dengan membuat check list seperti Tabel 3 dan selanjutnya meminta para pakar/ahli untuk mengisi check list tersebut.
15 36 Tabel 3. Check list Hubungan Saling Ketergantungan Antar Kriteria KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH KP PP KS FP BSCM SPP SCTC PH Selanjutnya hasil kuesioner dari beberapa responden digabung untuk menentukan ada tidaknya hubungan saling ketergantungan antar kriteria tersebut dengan menggunakan rumus berikut : Q = N / 2. (21) Jika Vij > Q, maka ada hubungan saling ketergantungan antar kriteria V ij < Q, maka tidak ada hubungan saling ketergantungan antar kriteria dimana : N = Jumlah responden atau pengambil keputusan Q = Nilai tengah dari jumlah responden atau pengambil keputusan Vij = Jumlah responden yang memilih adanya hubungan saling ketergantungan antar kriteria pada sel yang menghubungkan baris i dengan kolom j. b. Pembuatan Matriks Perbandingan Berpasangan antar Kelompok/Elemen Pada tahap kedua ini, dipilih kelompok dan elemen-elemen yang akan dibandingkan sesuai dengan kriteria kontrol (apakah mereka mempengaruhi kelompok dan elemen lain yang berkaitan dengan kriteria kontrol atau dipengaruhi oleh kelompok dan elemen lainnya?). Pergunakan jenis pertanyaan yang sama untuk membandingkan elemen dalam kelompok, yang berkaitan dengan elemen spesifik dalam suatu kelompok (kriteria kontrol); pasangan elemen mana yang berpengaruh lebih besar? Pergunakan jenis pertanyaan yang
16 37 sama untuk membandingkan kelompok. Kemudian, gunakan skala perbandingan fundamental pada Tabel 4, lakukan perbandingan berpasangan berikut matriks antara kelompok/elemen untuk menurunkan eigen vector dan untuk membentuk supermatriks. Tabel 4. Skala Perbandingan Fundamental Intensitas Definisi Keterangan Kepentingan 1 Sama Penting Dua kegiatan berkontribusi sama terhadap tujuannya 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan sedikit berkontribusi atas yang lain 5 Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan berkontribusi sangat kuat atas yang lain, menunjukkan dominasinya dalam praktek 7 Sangat Lebih Penting Suatu kegiatan yang favorit berkontribusi sangat kuat atas yang lain; menunjukkan dominasinya dalam praktek 9 Mutlak Lebih Penting Bukti yang menguntungkan satu kegiatan di atas yang lain merupakan kemungkinan urutan afirmasi tertinggi 2, 4, 6, 8 Untuk kompromi antara nilai-nilai di atas Kadang-kadang perlu melakukan interpolasi penilaian kompromi secara numerik karena tidak ada istilah yang pas untuk menggambarkan hal tersebut Perbandingan berpasangan yang dilakukan adalah sebagai berikut : Perbandingan Kelompok Melakukan perbandingan berpasangan pada kelompok yang mempengaruhi masing-masing kelompok yang saling terhubung, yang berkaitan dengan kriteria kontrol yang diberikan. Bobot yang diperoleh dari proses ini akan digunakan untuk memberikan bobot pada elemen-elemen yang sesuai dengan kolom blok dari supermatriks. Tetapkan nol bila tidak ada pengaruh.
17 38 Perbandingan Elemen Melakukan perbandingan berpasangan pada elemen-elemen dalam kelompok mereka sendiri berdasarkan pengaruh mereka pada setiap elemen dalam kelompok lain yang saling terhubung (atau elemen-elemen dalam kelompok mereka sendiri). Perbandingan untuk Alternatif Membandingkan semua alternatif yang berkaitan dengan masing-masing elemen di dalam komponen. Perbandingan berpasangan dilakukan dengan membuat matriks perbandingan berpasangan, dengan nilai aij merepresentasikan nilai kepentingan relatif dari elemen pada baris (i) terhadap elemen pada kolom (j); misalkan aij = wi / wj. Jika ada n elemen yang dibandingkan, maka matriks perbandingan A didefinisikan sebagai : Setelah semua perbandingan berpasangan selesai dibuat, maka vektor bobot prioritas (w) dihitung dengan rumus : Aw = λmax w dimana λmax adalah eigen value terbesar pada matriks A dan w adalah eigen vector. Indeks Konsistensi/Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) dari matriks perbandingan berpasangan dapat dihitung dengan rumus : Jika CR < 0,1 maka penilaian dianggap konsisten.
18 39 c. Pembuatan Supermatriks Vektor prioritas yang berasal dari matriks perbandingan berpasangan dimasukkan sebagai sub kolom dari kolom yang sesuai pada supermatriks. Supermatriks merepresentasikan prioritas pengaruh dari elemen di sebelah kiri matriks terhadap elemen di atas matriks. Hasil dari proses ini adalah supermatriks yang tidak tertimbang (unweighted supermatrix). Kemudian, supermatriks yang tertimbang (weighted supermatrix) diperoleh dengan mengalikan semua elemen di blok dari unweighted supermatrix dengan bobot kelompok yang sesuai. Weighted supermatrix, dimana masing-masing kolom dijumlahkan jadi satu, dikenal sebagai kolom matriks stokastik. Weighted supermatrix kemudian dinaikkan sampai batas kekuatan untuk memperoleh prioritas akhir dari semua elemen dalam matriks limit yang disebut juga limiting supermatrix. Kemudian, hasil sintesis dari prioritas ini dinormalkan untuk memilih alternatif prioritas tertinggi. Di bawah ini merupakan struktur umum dari supermatriks. Masing-masing kolom dalam Wij adalah eigen vector yang menunjukkankepentingan dari elemen pada komponen ke-i dari jaringan pada sebuah elemen pada komponen ke-j. Beberapa masukan yang menunjukkan hubungan nol pada elemen mengartikan tidak terdapat kepentingan pada elemen tersebut. Jika hal tersebut terjadi maka elemen tersebut tidak digunakan dalam perbandingan berpasangan untuk menurunkan eigen vector. Jadi yang digunakan adalah elemen yang menghasilkan nilai kepentingan bukan nol (Saaty, 2006).
19 40 Dimana i dan j menunjukkan cluster yang dipengaruhi dan mempengaruhi, dan n adalah elemen dari cluster yang bersangkutan. Komponen dari sub-matriks dalam Wij adalah merupakan skala rasio yang diturunkan dari perbandingan pasangan yang dilakukan pada elemen di dalam cluster itu sendiri sesuai dengan pengaruhnya pada setiap elemen pada cluster yang lain (outer dependence) atau elemen-elemen dalam cluster yang sama (inner dependence). Hasilnya yang berupa unweighted supermatrix kemudian ditransformasikan menjadi suatu matriks yang penjumlahan dalam kolom menghasilkan angka satu (unity) untuk mendapatkan supermatriks stokastik. Bobot yang diperoleh digunakan untuk membobot elemen-elemen pada blok-blok kolom (cluster) yang sesuai dari supermatriks, yang akan menghasilkan weighted supermatrix yang juga stokastik. Sifat stokastik diperlukan dengan alasan-alasan yang akan dijelaskan di bawah ini. Karena suatu elemen dapat mempengaruhi elemen kedua secara langsung dan tidak langsung melalui pengaruhnya pada elemen ketiga dan kemudian dengan pengaruh dari elemen ketiga pada elemen kedua, setiap kemungkinan dari elemen ketiga harus diperhitungkan. Hal ini tertangkap dengan mengalikan matriks terbobot pangkat dua. Namun, elemen ketiga juga mempengaruhi elemen keempat, yang selanjutnya mempengaruhi elemen kedua. Pengaruh-pengaruh ini bisa diperoleh dari pangkat tiga weighted supermatrix. Selama proses berjalan secara berkesinambungan, akan didapatkan deret tak terbatas dari matriks pengaruh yang dinyatakan dengan W k, k = 1, 2,. d. Uji Konsistensi Index dan Rasio Untuk kedua tahap tersebut sama dengan pada pengukuran kinerja menggunakan AHP Metode Data Envelopment Analysis (DEA) Pengolahan DEA dapat diselesaikan dengan menggunakan software Frontier Analysis dan perhitungan dikerjakan dengan menggunakan Microsoft Excel Dalam metode ini ditetapkan faktor yang digunakan sebagai input
20 41 dan output. Hasil pengolahan dengan menggunakan DEA akan diperoleh kinerja perusahaan berdasarkan komoditas sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan kinerja. Kinerja rantai pasokan dibandingkan antara rantai pasokan yang efisien kinerjanya dengan rantai pasokan yang tidak efisien kinerjanya. Pengukuran kinerja berdasarkan faktor input dan output yang dilakukan pada sepuluh komoditas sayuran pada PT Saung Mirwan. Variabel input terdiri dari : (1) lead time pemenuhan pesanan, (2) siklus pemenuhan pesanan, (3) fleksibilitas rantai pasok, (4) biaya SCM, (5) siklus cash-to-cash, dan (6) persediaan harian. Sedangkan untuk variabel output terdiri dari : (1) kinerja pengiriman, (2) pemenuhan pesanan, dan (3) kesesuaian standar mutu. Gambar 7 akan menunjukkan alur cara kerja pengolahan data pada DEA dan Tabel 5. menyajikan definisi indikator kinerja input dan output. Variabel Input 1. Lead time pemenuhan pesanan 2. Siklus pemenuhan pesanan 3. Fleksibilitas rantai pasokan 4. Biaya SCM 5. Siklus cash-to-cash 6. Persediaan harian Decision Making Units (DMU) Variabel Output 1. Kinerja pengiriman 2. Pemenuhan pesanan 3. Kesesuaian standar mutu Gambar 7. Alur cara kerja pengolahan data pada DEA (Sumber : Subarkah, 2009)
21 42 Sumber : Subarkah, 2009 Tabel 5. Daftar Indikator Kinerja Pengukuran Rantai Pasokan No. Atribut Kinerja Indikator Kinerja Input Output Satuan Cara perhitungan 1 Reliabilitas Kinerja pengiriman adalah presentase pengiriman pesanan tepat waktu yang sesuai dengan tanggal pesanan konsumen dan atau tanggal yang diinginkan konsumen - V % Pengiriman pesanan yang tepat waktu/total pengiriman pesanan konsumen Pemenuhan pesanan adalah presentase jumlah permintaan yang dipenuhi tanpa menunngu dan diukur setiap jenis produk - V % Permintaan konsumen yang dipenuhi dalam waktu dan jumlah yang sesuai & penuh/total pesanan Kesesuaian dengan standar mutu - V % Pengiriman yang sesuai/jumlah pengiriman 2 Responsivitas Waktu tunggu pemenuhan pesanan menerangkan waktu yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk memenuhi permintaan konsumen mulai dari pemasok hingga ke tangan konsumen V - Hari - Siklus pemenuhan pesanan V - Hari Siklus (perencanaan + pembuatan + pengiriman) V - Hari Siklus (mencari barang + membuat + mengirim) 3 Fleksibilitas Fleksibilitas rantai pasokan adalah waktu yang dibutuhkan untuk merespon rantai pasokan apabila ada pesanan yang tak terduga baik peningkatan atau penurunan pesanan tanpa terkena biaya penalty 4 Biaya Biaya total SCM adalah menerangkan total biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam melakukan penanganan bahan mulai dari pemasok sampai ke konsumen 5 Aset Siklus cash-to-cash adalah perputaran uang perusahaan mulai dari pembayaran bahan baku ke pemasok sampai pembayaran atau pelunasan produk oleh konsumen Persediaan harian adalah lamanya persediaan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan jika tidak ada pasokan lebih lanjut. V - Rupiah Biaya (perencanaan + pengadaan + pembuatan + pengiriman + pengembalian) V - Hari Rata-rata persediaan (hari) + rata-rata konsumen membayar barang yang sudah diterima (hari) rata-rataperusahaan membayar ke pemasok untuk barang yang sudah diterima (hari)
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Konseptual PT Saung Mirwan melihat bahwa sayuran Edamame merupakan salah satu sayuran yang memiliki prospek yang cerah. Peluang pasar luar dan dalam negeri
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 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 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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN
18 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Sayuran sebagai salah satu produk dari salah satu sub sektor pertanian, yaitu hortikultura, merupakan produk yang sudah banyak diekspor ke luar negeri.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Penelitian Kegiatan MRP adalah strategi alternatif yang memberikan solusi untuk mencapai keunggulan
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Penelitian Kegiatan MRP adalah strategi alternatif yang memberikan solusi untuk mencapai keunggulan kompetitif melalui pengurangan biaya operasi, serta
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciBAB II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. PERUMAHAN Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan(basri,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)
PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG) Frans Ikorasaki 1 1,2 Sistem Informasi, Tehnik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. pengelolaan pengadaan paprika, yaitu pelaku-pelaku dalam pengadaan paprika,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek dan Tempat Penelitian Objek yang diteliti dalam penelitian ini antara lain adalah sistem pengelolaan pengadaan paprika, yaitu pelakupelaku dalam pengadaan paprika,
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)
ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP) Hadi Setiawan 1, Shanti Kirana Anggraeni 2, dan Fitri Purnamasari 3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih 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 III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS
BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS 3.1 Penggunaan Konsep Fuzzy Apabila skala penilaian menggunakan variabel linguistik maka harus dilakukan proses pengubahan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Manusia dan Pengambilan Keputusan Setiap detik, setiap saat, manusia selalu dihadapkan dengan masalah pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele. Bagaimanapun
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
17 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran PT NIC merupakan perusahaan yang memproduksi roti tawar spesial (RTS). Permintaan RTS menunjukkan bahwa dari tahun 2009 ke tahun 2010 meningkat sebanyak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleg Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School diawal tahun 1970, yang digunakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Obyek dan Lokasi Penelitian Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi perusahaan berada di Jalan Taman Srinindito VII/1 Semarang. Perusahaan ini
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek dan Tempat Penelitian Objek penelitian ini adalah strategi pengadaan bahan baku agroindustri ubi jalar di PT Galih Estetika Indonesia Kabupaten Kuningan, Jawa Barat.
Lebih terperinciBAB III ANP DAN TOPSIS
BAB III ANP DAN TOPSIS 3.1 Analytic Network Process (ANP) Analytic Network Process atau ANP adalah teori matematis yang memungkinkan seorang pengambil keputusan menghadapi faktor-faktor yang saling berhubungan
Lebih terperinciPENDEKATAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN URUTAN PENGERJAAN PESANAN PELANGGAN (STUDI KASUS: PT TEMBAGA MULIA SEMANAN)
PEDEKT LITYCL HIERRCHY PROCESS (HP) DLM PEETU URUT PEGERJ PES PELGG (STUDI KSUS: PT TEMBG MULI SEM) urlailah Badariah, Iveline nne Marie, Linda Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciRIWAYAT HIDUP ABSTRAK ABSTRACK KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN
DAFTAR ISI RIWAYAT HIDUP... i ABSTRAK... ii ABSTRACK... iii KATA PENGANTAR... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR LAMPIRAN... x BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota Malang. Fokus penelitian ini meliputi Sub sektor apa saja yang dapat menjadi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) 2.1.1 Kegunaan Analytic Hierarchy Process (AHP) AHP banyak digunakan untuk pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah-masalah dalam hal
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
11 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian Penerapan Sistem Manajemen Kesehatan dan Keselamatan Kerja (SMK3) ini dilaksanakan di PT. Suka Jaya Makmur, Kalimantan Barat pada
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. AHP dan Promethee. Bahasa pemrograman yang digunakan Microsoft Visual
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sebagai pembanding dan bahan acuan dalam pengembangan sistem pakar ini penulis mengkaji mengenai sistem pendukung yang pernah dibuat oleh
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS DATA Metode Pembobotan AHP
ANALISIS DATA Data yang diperoleh dari hasil wawancara dengan konsumen dan pakar serta tinjauan langsung ke lapangan, dianalisa menggunakan metode yang berbeda-beda sesuai kebutuhan dan kepentingannya.
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an
BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP Pada bab ini dibahas mengenai AHP yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty di Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 970-an dan baru
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA
5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rantai Pasokan Pujawan (2005) mendefinisikan rantai pasokan atau yang juga dikenal dengan sebutan supply chain adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang secara bersamasama bekerja
Lebih terperinciPengertian Metode AHP
Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dibahas beberapa teori yang mendukung terhadap studi kasus yang akan dilakukan seperti: Strategic Planning Decision Support System (DSS) Evaluasi Supplier 2.1 Strategic
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 terperinciFasilitas Penempatan Vektor Eigen (yang dinormalkan ) Gaji 0,648 0,571 0,727 0,471 0,604 Jenjang 0,108 0,095 0,061 0,118 0,096
PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERUSAHAAN BADAN USAHA MILIK NEGARA (BUMN) SEBAGAI TEMPAT KERJA MAHASISWA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA (USU) 1. Permasalahan Pemilihan Perusahaan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
56 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dipaparkan mengenai perancangan penelitian yang digunakan untuk mencapai tujuan dalam penulisan ini. Penelitian ini memiliki 2 (dua) tujuan,
Lebih terperinciPENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 213-224. PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Saat ini dunia perindustrian berkembang semakin pesat dan mengakibatkan persaingan antar perusahaan yang semakin ketat. Kondisi ini menuntut dihasilkannya produk atau jasa yang lebih baik, lebih
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN 4.1. Objek Pengambilan Keputusan Dalam bidang manajemen operasi, fleksibilitas manufaktur telah ditetapkan sebagai sebuah prioritas daya saing utama dalam sistem
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN. keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak di
135 BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian merupakan studi kasus yang dilakukan pada suatu usaha kecil keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. San Diego Hills. Visi dan Misi. Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran
24 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran San Diego Hills Visi dan Misi Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran Bauran Pemasaran Perusahaan: 1. Produk 2. Harga 3. Lokasi 4. Promosi
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperkuat dan mendukung analisis penelitian adalah:
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di UPTD Balai Pengembangan Teknologi (BPT) Mekanisasi Pertanian Jawa Barat yang terletak di Jalan Darmaga Timur Bojongpicung, Cihea,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Vendor Dalam arti harfiahnya, vendor adalah penjual. Namun vendor memiliki artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam industri yang menghubungkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Saat ini persaingan dalam home industri apparel berbahan baku kulit sangat ketat. Hal tersebut ditunjukkan dengan banyaknya pelaku dalam industri tersebut
Lebih terperinciBAB 3 PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
63 BAB 3 PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Pada Bab 3 ini dijelaskan mengenai data-data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian ini, bagaimana cara memperoleh datanya, pembuatan model pemilihan mitra kerja
Lebih terperinciPertemuan 5. Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).
Pertemuan 5 Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP). Pengembangan Pendekatan SPK (II) Pengembangan Pendekatan SPK (II) Pengembangan SPK membutuhkan pendekatan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. informasi dari kalangan aparat pemerintah dan orang yang berhubungan erat
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data-data yang digunakan untuk penelitian ini merupakan gabungan antara data primer dan data sekunder. Data primer mencakup hasil penggalian pendapat atau
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 2 Analytical Network Process (ANP)
Praktikum 2 Analytical Network Process (ANP) Definisi Analyitical Network Process (ANP) Analytical Network Process (ANP) adalah teori matematis yang memungkinkan seorang pegambil keputusan menghadapi faktor-faktor
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 terperinciPENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PENENTUAN NILAI EKONOMI LAHAN
PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PENENTUAN NILAI EKONOMI LAHAN Vera Methalina Afma Dosen Tetap Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Riau Kepulauan ABSTRAK Tanah atau lahan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Pemilihan Supplier dan Kriteria Dalam industri manufaktur, pemilihan supplier akan memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja dari perusahaan (Herbon dkk,
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) AN ANALYSIS OF THE TUITION FEE PAYMENT SYSTEM IN UKRIDA USING ANALYTICAL
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur
Lebih terperinciSesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan AHP
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan kelas pada SMA Ar Rahman dengan sistem yang dibangun dapat
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian ini dilakukan di Dapur Geulis yang merupakan salah satu restoran di Kota Bogor. Penelitian ini dimulai dengan melakukan identifikasi bauran pemasaran
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Tujuan analisa sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciPEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
PEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Mohamad Aulady 1) dan Yudha Pratama 2) 1,2) Program Studi Teknik Sipil FTSP ITATS Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP
Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP A Yani Ranius Universitas Bina Darama, Jl. A. Yani No 12 Palembang, ay_ranius@yahoo.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciPemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).
Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP). Pengembangan Pendekatan SPK Pengembangan SPK membutuhkan pendekatan yg unik. Pengembangan SPK Terdapat 3 (tiga) pendekatan
Lebih terperinciMETODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM
METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM Oleh : Yuniva Eka Nugroho 4209106015 Jurusan Teknik Sistem Perkapalan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian Berdasarkan diagram alir pada gambar 3.1 dapat dijelaskan bahwa dalam melakukan penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang harus dilakukan mulai
Lebih terperinciPEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS DI PT. EWINDO BANDUNG)
PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS DI PT. EWINDO BANDUNG) Hendang Setyo Rukmi Hari Adianto Dhevi Avianti Teknik Industri Institut Teknologi
Lebih 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 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 terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam tugas akhir ini adalah Pengukuran Kinerja Sistem
26 BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Objek Penelitian Objek penelitian dalam tugas akhir ini adalah Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Pemesanan Tiket Online dengan menggunakan Metode AHP pada
Lebih terperinciAnalisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM
Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM Dian Gustina 1, Rendi Haposan Siahaan 2 1 Universitas Persada Indonesia Y.A.I, 2 STMIK Nusa Mandiri 1 Jl Salemba
Lebih terperinci2.3.1 Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penetapan Kriteria dan Sub Kriteria Pemilihan Pemasok Analytic Hierarchy Process
ABSTRAK UD Bandung Textile adalah merupakan unit dagang untuk penjualan kain yang menjual kain di kota Bandung. UD Bandung Textile didirikan pada tahun 1995 dengan menjual beberapa jenis kain yaitu bahan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Cisarua Kabupaten Bogor mulai Desember 2010 Maret 2011. 3.2 Bahan dan Alat Bahan dan alat yang digunakan
Lebih terperinciBab 3 Kerangka Pemecahan Masalah
Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah 3.1. Flowchart Penelitian Agar penelitian ini berjalan dengan sistematis, maka sebelumnya peneliti membuat perencanaan tentang langkah-langkah pemecahan masalah yang akan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP. Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP. Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut Gambar 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian 15 16
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty.
Lebih terperinciIntegrasi Model SCOR dan Fuzzy AHP untuk Perancangan Metrik Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Sayuran
148 Integrasi Model SCOR dan Fuzzy AHP untuk Perancangan Metrik Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Sayuran Alim Setiawan S Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor Marimin
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Analytic Hierarchy Process. 3.1.1 Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum mengenai pengukuran. Empat macam
Lebih terperinciPENENTUAN STRATEGI UNTUK MENINGKATKAN KINERJA KARYAWAN DI PT. SMS FINANCE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCY PROCESS)
2011 Antoni Yohanes 12 PENENTUAN STRATEGI UNTUK MENINGKATKAN KINERJA KARYAWAN DI PT. SMS FINANCE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCY PROCESS) Antoni Yohanes Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN
PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN Oleh : Manis Oktavia 1209 100 024 Dosen Pembimbing : Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Sidang Tugas Akhir - 2013
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. benar atau salah. Metode penelitian adalah teknik-teknik spesifik dalam
BAB III METODOLOGI Metodologi merupakan kumpulan prosedur atau metode yang digunakan untuk melakukan suatu penelitian. Menurut Mulyana (2001, p114), Metodologi diukur berdasarkan kemanfaatannya dan tidak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciPenerapan Metode Multi Attribute Decision Making) MADM- (Weighted Product) WP dalam Pemilihan Supplier di PT. XYZ
Penerapan Metode Multi Attribute Decision Making) MADM- (Weighted Product) WP dalam Pemilihan Supplier di PT. XYZ Suhartanto 1, Putiri Bhuana Katili 2, Hadi Setiawan 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 10, No. 1, Juni 2011 ISSN 1412-6869 ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Pendahuluan Ngatawi 1 dan Ira Setyaningsih 2 Abstrak:
Lebih terperinciIII. METODOLOGI A. Kerangka Pemikiran
III. METODOLOGI A. Kerangka Pemikiran Pemilihan stretegi bersaing yang tepat sangat diperlukan perusahaan dalam menghadapi persaingan bisnis yang ada. Tahapan dimulai dengan pembangunan konstruksi hirarki
Lebih terperinciANALISIS SENSITIVITAS DAN PENGARUHNYA TERHADAP URUTAN PRIORITAS DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI MINDO MORA
ANALISIS SENSITIVITAS DAN PENGARUHNYA TERHADAP URUTAN PRIORITAS DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI MINDO MORA 05080307 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR PENYEBAB KECELAKAAN LALULINTAS DI WILAYAH BANDUNG METROPOLITAN AREA
Konferensi Nasional Teknik Sipil 11 Universitas Tarumanagara, 26-27 Oktober 2017 PENENTUAN FAKTOR PENYEBAB KECELAKAAN LALULINTAS DI WILAYAH BANDUNG METROPOLITAN AREA Dwi Prasetyanto 1, Indra Noer Hamdhan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
25 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran merupakan miniatur keseluruhan dari proses penelitian. Kerangka pemikiran akan memberikan arah yang dapat dijadikan pedoman bagi para
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Sleman, yang merupakan salah satu Kabupaten yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan
Lebih terperinciBAB 2 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 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Kebijakan Proses Hirarki Analitik. Teknik analisis yang digunakan adalah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2 Penelitian Terdahulu Sukarto (2006 melakukan penelitian mengenai pemilihan model transportasi yang sesuai dalam usaha memecahkan masalah kemacetan dengan udul penelitian Pemilihan
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 terperinciMODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK
Jurnal Sistem Teknik Industri Volume 6, No. 3 Juli 2005 MODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Malikulsaleh
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER Wiwik Suharso Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciPEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Dahriani Hakim Tanjung Sistem Informasi, Teknik dan Ilmu Kompuer, Universitas Potensi Utama JL. KL. Yos Sudarso
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE AHP UNTUK REKOMENDASI TEMPAT KOST PADA APLIKASI KOST ONLINE
IMPLEMENTASI METODE AHP UNTUK REKOMENDASI TEMPAT KOST PADA APLIKASI KOST ONLINE Galang Bogar Santos 1, Hendra Pradipta 2, Mungki Astiningrum 3 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,
Lebih terperinci