SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT"

Transkripsi

1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT Asep Hendar Rustiawan 1, Dini Destiani 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut Indonesia jurnal@sttgarut.ac.id 1 Barandotz@ymail.com 2 Ddsitifatimah@yahoo.co.id 3 Andri_ikhwan@yahoo.com Abstrak - Tujuan penelitian ini untuk untuk membangun sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru di SMA Negeri 3 Garut. Metodologi yang digunakan dalam proses sistem pendukung keputusan menggunakan model Simon dan untuk perhitungannya menggunakan model TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru di SMA Negeri 3 garut ini dapat membantu, mempermudah pekerjaan dan meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh panitia penyeleksi calon siswa baru di SMA Negeri 3 Garut dalam pengambilan keputusan penerimaan calon siswa baru. Selain itu sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru ini juga dapat dilakukan dengan lebih optimal, dan waktu yang diperlukan untuk menyusun dan mengevaluasi penyeleksian calon siswa baru tersebut menjadi lebih efisien. Terkait dengan penerapan metode TOPSIS untuk sistem pendukung keputusan penyeleksian siswa baru, berdasar hasil akhir pada tahapan-tahapan yang dilakukan didapatkan bahwa sistem yang dibangun telah mampu untuk menentukan penyeleksian calon siswa baru berdasarkan pada aspek-aspek penilaian yang ada. Kata Kunci - Sistem Pendukung Keputusan, Penyeleksian Siswa, TOPSIS. I. PENDAHULUAN SMA Negeri 3 Garut merupakan salah satu lembaga pendidikan yang berada di kecamatan Cibatu kabupaten Garut, juga merupakan salah satu Sekolah Menengah Atas yang menuju Sekolah Standar Nasional. Suatu lembaga pendidikan membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas salah satunya adalah siswa yang dapat mendukung dan mewujudkan tujuan dari lembaga pendidikan tersebut menjadi suatu lembaga pendidikan yang berstandar nasional, maka diharapkan lembaga pendidikan dapat menjalankan semua proses belajar-mengajarnya dengan baik. SMA Negeri 3 Garut memiliki jumlah pendaftar yang cukup meningkat tiap tahunnya sehingga penyeleksian calon siswa baru di SMA Negeri 3 Garut menjadi sulit. Penyeleksian siswa baru adalah suatu proses, cara, penyaringan atau pemilihan siswa yang secara kemampuan akademis adalah calon terbaik untuk belajar disuatu lembaga pendidikan yang perlu ditentukan secara cepat dan tepat. Berdasarkan proses penyeleksian calon siswa baru yang sedang berjalan di SMA Negeri 3 Garut, masih dilakukan secara manual serta dalam proses pembuatan laporan masih menggunakan perangkat lunak aplikasi yaitu microsoft excel, sehingga pengolahan data dan penyeleksian calon siswa baru memerlukan waktu yang relatif lama. Tujuan penelitian ini untuk membangun sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru di SMA Negeri 3 Garut yang diharapkan mampu membantu, 1

2 ISSN : Vol. 09 No mempermudah dan meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh panitia penyeleksi dalam pengambilan keputusan penerimaan calon siswa baru. Selain itu penyeleksian calon siswa baru ini juga dapat dilakukan dengan lebih optimal, dan waktu yang diperlukan untuk menyusun dan mengevaluasi penyeleksian tersebut menjadi lebih efisien. II. LANDASAN TEORI A. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970-an, Scott Morton pertama kali mengartikulasikan konsep penting sistem pendukung keputusan. Ia mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur. (Gorry dan Scott Morton, 1971) dalam (Turban, 2005). Definisi klasik lainnya yaitu Sistem pendukung keputusan memadukan sumber daya intelektual dari individu dengan kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Sistem pendukung keputusan adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur. (Keen dan Scott Morton, 1978) dalam (Turban, 2005). Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. (Alter, 2002) dalam (Kusrini, 2007). Tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah: (Kusrini, 2007) 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Peningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada diberbagai lokasi yang berbeda-beda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan hukum) bisa ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan peralatan optimalisasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis. 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. Analisis risiko bisa dilakukan dengan cepat dan pandangan dari para pakar (beberapa dari mereka berada dilokasi yang jauh) bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah. Keahlian bahkan bisa diambil langsung dari sebuah sistem komputer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai bebagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik. 7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambil keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi produk, dan dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan 2

3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut karyawan, serta berinovasi. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang. 8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut Simon (1977), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memroses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu: 1. Subsistem manajemen data Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat linak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/Data Base Management System). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan. 2. Subsistem manajemen model Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak itu sering disebut sistem manjemen basis model (MBMS). Komponen tersebut bisa dikoneksikan ke penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model. 3. Subsistem antarmuka pengguna Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbabangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan. 4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional. Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan, subsistem tersebut bisa diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional. Berdasarkan definisi, sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka penggua. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan adalah opsional, tetapi bisa memberikan banyak manfaat karena memberikan inteligensi bagi ketiga komponen utama tersebut. Seperti pada semua sistem informasi manjemen, pengguna bisa dianggap sebagai komponen sistem pendukung keputusan. Komponen-komponen tersebut membentuk sistem aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan ke intranet perusahaan, ekstranet, atau internet. Arsitektur dari sistem pendukung keputusan ditunjukkan dalam gambar 2.1 berikut Jurnal STT-Garut All Right Reserved

4 ISSN : Vol. 09 No Data: eksternal dan internal Sistem lainnya yang berbasis komputer Internet, intranet, ekstranet Manajemen Data Manajemen Model Model Eksternal Subsistem Berbasis Pengetahuan Antarmuka Pengguna Basis Pengetahuan Organisasional Manajer (Pengguna) Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan (Turban, 2005) B. Penyeleksian Siswa Penyeleksian berasal dari kata seleksi yang berarti pemilihan (untuk mendapatkan yang terbaik) atau penyaringan. Dengan kata lain seleksi adalah metode dan prosedur yg dipakai oleh bagian personalia (kantor pemerintah, perusahaan, dan sebagainya) waktu memilih orang untuk mengisi lowongan pekerjaan. Jadi, penyeleksian adalah proses, cara, perbuatan menyeleksi, penyaringan atau pemilihan. (Kamus Besar Bahasa Indonesia v1.3). C. Model TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Menurut Hwang dan Zeleny dalam (Kusumadewi, 2006), TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif ( ), namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif ( ). Konsep dasar dari TOPSIS yang tidak hanya mencari jarak terpendek dari tetapi juga jarak terpanjang dari, diharapkan satu-satunya kemungkinan solusi ideal terbaik. Karena apabila dicari jarak terpanjang dari dan jarak terpendek dari alternatif keputusan terbaik tidak akan dihasilkan. Menurut Hwang, Liang dan Yeh dalam (Kusumadewi, 2006), konsep ini banyak digunakan pada beberapa model MADM (Multi-Attribute Decision Making) untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana, mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Secara umum, prosedur atau langkah-langkah dalam metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) meliputi: 4

5 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi. 2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi, yaitu: ; dengan i 1,2,,m; dan j1,2,,n Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi ( ) sebagai: dengan ; dengan i 1,2,,m; dan j1,2,,n (,,..., ) (,,..., ) j 1,2,...,n. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai: dengan i1,2,...,m Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai: dengan i1,2,...,m Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: ; dengan i1,2,...,m Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih. D. Metodologi Penelitian Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan dalam hal ini yaitu model Simon. Berikut gambar dari pengembangan model Simon Jurnal STT-Garut All Right Reserved

6 ISSN : Vol. 09 No Fase Inteligensi Studi Pustaka Pernentuan kebutuhan dan data yang akan digunakan Pengumpulan data yang dibutuhkan Mempersiapkan bahan penelitian Wawancara Data Penelitian Fase Desain Pemilihan Kriteria Alternatif Fase Pemilihan Penggunaan Model TOPSIS Manual Komputasi Fase Implementasi Model Proses Tugas akhir Dokumen Teknis Aplikasi 1. Analisis 2. Desain 3. Coding Black Box 4. Testing Gambar 2 Desain Penelitian III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Fase Inteligensi Sasaran organisasional pada penyusunan sistem pendukung keputusan ini adalah institusi pendidikan yaitu SMA Negeri 3 Garut. Informasi yang akan dikaji berupa pendaftaran siswa baru yang berdasarkan nilai ujian nasional, nilai ujian sekolah, dan prestasi non akademik. Nilai tersebut jadi acuan menentukan passing grade dan kelulusan calon siswa. Pengumpulan data dan informasi menggunakan metode observasi dan wawancara. Setelah proses pengumpulan data, didapat informasi permasalahan penyeleksian calon siswa baru secara manual yang membutuhkan waktu 6

7 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut yang relatif lama dan kemungkinan terjadi kesalahan perhitungan serta penentuan kelulusan calon siswa baru. B. Fase Desain 1) Pemilihan Kriteria Penerimaan calon siswa baru terdiri dari atas cara I dan cara II. Untuk cara I terdiri atas penilaian dengan kriteria berdasarkan nilai ujian nasional (NA) dan nilai ujian sekolah (NS). Sedangkan penilaian cara II menggunakan penambahan kriteria yaitu prestasi non akademik. Berdasarkan data yang diperoleh dari hasil wawancara didapatkan input kriteria/variabel terlihat pada tabel 3.1. Tabel 3.1 Input Kriteria Nama Kriteria/Variabel Domain Nilai Ujian Nasional (NA) [1,100] Nilai Ujian Sekolah (NS) [1,100] Prestasi Non Akademik [1,100] 2) Pembobotan Kriteria Pada pendekatan ini digunakan pendekatan subjektif yaitu nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektifitas dari para pengambil keputusan. Nilai bobot kepentingan tiap kriteria terlihat pada tabel 3.2. Penilaian Cara I Tabel 3.2 Nilai Bobot Nama Kriteria/Variabel Bobot (W) Nilai Ujian Nasional (NA) 65% Nilai Ujian Sekolah (NS) 35% Penilaian Cara II Nama Kriteria/Variabel Bobot (W) Nilai Ujian Nasional (NA) 60% Nilai Ujian Sekolah (NS) 30% Prestasi Non Akademik 10% Jurnal STT-Garut All Right Reserved

8 ISSN : Vol. 09 No C. Fase Pemilihan 1) Perhitungan TOPSIS Data seorang siswa 1 : Kriteria 1 Nilai Ujian Nasional 30,90 dengan rata-rata NA 7,70 Kriteria 2 Nilai Ujian Sekolah 86,51 dengan rata-rata NS 7,86 Kriteria 3 Prestasi Non akademik Tidak ada Langkah-langkah perhitungan: 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi x 91,86 R1 R2 0,336 0, Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Y1 W1 * R1 65% * 0,336 0,2186 Y2 W2 * R2 35% * 0,941 0,3296 Keterangan : Nilai bobot (W) diambil dari penilaian cara I karena siswa tersebut tidak memiliki kriteria prestasi non akademik. 3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Y+ max {0,2186 ; 0,3296} 0,3296 A+ Y- min {0,2186 ; 0,3296} 0,2186 A- 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. D+ 0,5741 D- 0, Menentukan nilai preferensi V 0,448 Jadi nilai total yang diperoleh adalah 0,448. 2) Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas mencoba menilai dampak suatu perubahan pada data input atau parameter pada solusi yang diusulkan (variabel hasil), dengan cara mengganti variabel. Data seorang siswa 2 : Kriteria 1 Nilai Ujian Nasional 28,00 dengan rata-rata NA 7,00 Kriteria 2 Nilai Ujian Sekolah 85,91 dengan rata-rata NS 7,60 Kriteria 3 Prestasi Non akademik Tidak ada Langkah-langkah perhitungan: 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi 8

9 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut x 90,35 R1 R2 0,31 0,95 2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Y1 W1 * R1 65% * 0,31 0,2015 Y2 W2 * R2 35% * 0,95 0,3325 Keterangan : Nilai bobot (W) diambil dari penilaian cara I karena siswa tersebut tidak memiliki kriteria prestasi non akademik. 3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Y+ max {0,2015 ; 0,3325} 0,3325 A+ Y- min {0,2015 ; 0,3325} 0,2015 A- 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. D+ 0,5766 D- 0, Menentukan nilai preferensi V 0,437. Jadi nilai total yang diperoleh adalah 0,437. Berdasarkan hasil analisis sensitivitas yang didapat jumlah nilai preferensi yang dihasilkan lebih kecil dari nilai preferensi sebelumnya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif 1 yang akan lebih dipilih. Dengan kata lain, siswa 1 yang akan diterima sebagai calon siswa baru di SMA 3 Garut. D. Fase Implementasi 1) Analisis Kebutuhan Sistem a. Analisis Perangkat Keras b. Analisis Perangkat Lunak 2) Desain Sistem Dari hasil analisis terhadap sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru, penulis menggunakan sebuah model yang dinamakan Data Flow Diagram (DFD) untuk memperlihatkan hubungan fungsional dari data yang diproses oleh sistem, termasuk data masukan, data keluaran serta tempat penyimpanan internal Jurnal STT-Garut All Right Reserved

10 ISSN : Vol. 09 No Memasukkan data dan nilai siswa Laporan PENGGUNA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU KEPALA SEKOLAH Passing Grade Akses Sistem Gambar 3.1 Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa Baru 3) Desain Aplikasi Gambar 3.2 Form Menu Utama IV. KESIMPULAN/RINGKASAN Penggunaan sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru di SMA Negeri 3 garut ini dapat membantu, mempermudah pekerjaan dan meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh panitia penyeleksi calon siswa baru di SMA Negeri 3 Garut dalam pengambilan keputusan penerimaan calon siswa baru. Selain itu sistem pendukung keputusan penyeleksian calon siswa baru ini juga dapat dilakukan dengan lebih optimal, dan waktu yang diperlukan untuk menyusun dan mengevaluasi penyeleksian calon siswa baru tersebut menjadi lebih efisien. Terkait dengan penerapan metode TOPSIS untuk sistem pendukung keputusan penyeleksian siswa baru, berdasar hasil akhir pada tahapan-tahapan yang dilakukan didapatkan bahwa sistem yang dibangun telah mampu untuk menentukan penyeleksian calon siswa baru berdasarkan pada aspek-aspek penilaian yang ada. DAFTAR PUSTAKA [1] Kusrini., 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta. [2] Kusumadewi, S., dkk., 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta. [3] Turban, E., dkk., 2005, Decision Support systems and Intelligent Systems Edisi 7 Jilid 1, Andi, Yogyakarta. 10

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 NEGERI KATON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 NEGERI KATON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 NEGERI KATON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Noca Yolanda Sari, M.Pd, Sella Nindi Satya STMIK Pringsewu Lampung

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT Dini Destiani 1, Dita Ainun Annisa 2 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT Dita Ainun Annisa 1, Dini Destiani 2 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SMK CILEDUG AL-MUSSADADIYAH

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SMK CILEDUG AL-MUSSADADIYAH RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SMK CILEDUG AL-MUSSADADIYAH Arief Budiman 1, Eko Retnadi 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori tentang Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting (SAW), Metode Profile Matching. 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam teori sistem

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU SMK MA ARIF 01 KALIREJO LAM-TENG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Imam Aulia Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma

Lebih terperinci

Jasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi

Jasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir Prodi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Hasan Alarifi Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung website:

Lebih terperinci

kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan.

kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Penjurusan Sistem Penjurusan merupakan proses penyeleksian peserta didik dalam menentukan jurusan. Proses penjurusan ini peserta didik diberi kesempatan memilih jurusan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Pustaka Terkait dengan penelitian ini, terlebih dahulu Paska Marto Hasugian telah melakukan penelitian dengan judul Fuzzy Multiple Attribute Decision Making untuk

Lebih terperinci

Jurnal SISFO Vol. 7, No.1, Februari 2013 STIKOM Dinamika Bangsa - Jambi 1

Jurnal SISFO Vol. 7, No.1, Februari 2013 STIKOM Dinamika Bangsa - Jambi 1 ANALISIS SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen Tetap STIKOM Dinamika

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Study Kasus SD Negeri 3 Patoman )

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Study Kasus SD Negeri 3 Patoman ) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Study Kasus SD Negeri 3 Patoman ) Ary Purwaningsih Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian Nuswantoro, membahas pemilihan pegawai

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS Janter Leonardo Sirait (0911547) Mahasiswa Program Studi Teknik

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Bab ini berisi teori-teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Product, Pengertian perguruan tinggi serta tujuan perguruan tinggi..1 Sistem

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG) Volume : IV, Nomor :, September 04 ISSN : 9-0X SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI GALANG) Helen Yenifer Silvia

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. perubahan globalisasi agar dapat mengimbangi kemajuan tersebut. Berbagai

BAB I PENDAHULUAN. perubahan globalisasi agar dapat mengimbangi kemajuan tersebut. Berbagai BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Saat ini diseluruh dunia mengalami perkembangan dengan pesat, dengan demikian setiap orang berfikir untuk mempersiapkan diri dalam menghadapi perubahan globalisasi

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL Rahmawan cibro ( 12110675) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Cahyono Sigit Pramudyo 1 dan Dian Eko Hari Purnomo 2 Abstrak: Pemasok nata de coco lembaran

Lebih terperinci

Prosiding SINTAK 2017 ISBN:

Prosiding SINTAK 2017 ISBN: PEMODELAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN REKRUTMEN KARYAWAN DENGAN METODE TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION) STUDI KASUS : PT. BAHTERA PESAT LINTASBUANA Lis Suryadi 1 1

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TERHADAP PERANKINGAN SISWA MENGGUNAKAN METODE I SPRING PRO QUIZMAKER

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TERHADAP PERANKINGAN SISWA MENGGUNAKAN METODE I SPRING PRO QUIZMAKER SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TERHADAP PERANKINGAN SISWA MENGGUNAKAN METODE I SPRING PRO QUIZMAKER (Study Kasus SMP HARAPAN MASSA Kec. Gadingrejo Kab. Pringsewu) Ayu Oktarina Jurusan Sistem Informasi STMIK

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN PT PLN (Persero) merupakan perusahaan penyedia jasa kelistrikan terbesar di Indonesia. Proses dalam meningkatkan usahanya, PT PLN (Persero) tidak dapat melepaskan perhatiannya

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS ISSN : 1978-6603 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Asyahri Hadi Nasyuha *1, Muhammad Dahria *2, Tugiono *3 #1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 3 (Desember 2016) Copyright Jurnal Ilmiah ILKOM -- All rights reserved.

Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 3 (Desember 2016) Copyright Jurnal Ilmiah ILKOM -- All rights reserved. Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor (Desember 06) ISSN: 087-76 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA PENGEMBANGAN USAHA AGRIBISNIS PEDESAAN (PUAP) KEPADA GAPOKTAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : PT.

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : PT. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : PT. NASALIYASAH) Fatima Anggraini 1, Jasmir 2 12 Program Studi Magister Sistem Informasi,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Noprin Pakaya 1 dan Amiruddin 2 1 noprin.pakaya92@gmail.com, 2 amier.76@gmail.com 1,2

Lebih terperinci

DECISION SUPPORT SYSTEMS

DECISION SUPPORT SYSTEMS DECISION SUPPORT SYSTEMS Definisi Little,J.D.C (dalam Models and Managers:The Concept of a Decision Calculus,1970) : DSS sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna

Lebih terperinci

Jl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya 1), 2),

Jl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya   1), 2), SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN SISWA MISKIN DI SD NEGERI SUKAMENAK KOTA TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Nono Sudarsono,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO Afrianto Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TELADAN POLITEKNIK NEGERI MALANG

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TELADAN POLITEKNIK NEGERI MALANG Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema 2015 (SIAP~2015) ISSN: 2460-1160 PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN TELADAN POLITEKNIK NEGERI MALANG Cantika Patma Dewi, Rudy Ariyanto

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS) Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS)

BAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS) Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS) BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS) Sistem Pendukung Keputusan/Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

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

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DIDIK PAMBUDI A11.2009.04833 Program Studi Teknik Informatika-S1,Fakultas Ilmu Komputer,Universitas

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS ISSN : 2302-380 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Ewaldus Ambrosius Tukan1), Janero Kennedy2) Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring Road Utara, Condongcatur,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan zaman maka tingkat pendidikan pada masyarakat mengalami peningkatan. Oleh karena itu masyarakat memandang bahwa pendidikan pada tingkat

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM ISSN 2356-4393 Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM Lily Dwiditha Putri 1), Ridha Sefina Samosir 2), Bruce Hanadi 3) Sistem Informasi, Institut Teknologi dan

Lebih terperinci

Multi-Attribute Decision Making

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

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Nurhayati Mursalin 1 dan Rezqiwati Ishak 2 1 mursalin.nurhayati@gmail.com, 2 rezqi.uig@gmail.com

Lebih terperinci

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Fatkur Rohman 1), Ahmad Bagus Setiawan 2) 1), 2) Teknik Informatika Universitas Nusantara

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek, BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek, keluaran, studi kasus, kriteria yang digunakan dan bahasa pemrograman.

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Rakhmat Wijayanto 1), Hindayati Mustafidah 2), Aman Suyadi 3) 1) 2) Teknik Informatika

Lebih terperinci

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas

Lebih terperinci

Fakultas Teknik Komputer Universitas Cokroaminoto Palopo 63

Fakultas Teknik Komputer Universitas Cokroaminoto Palopo 63 Sistem Penunjang Keputusan Perekrutan Tenaga Kerja dengan Metode Topsis pada Alfamidi Kota Palopo. Islamiyah Universitas Cokroaminoto Palopo Abstrak Tujuan penelitian ini adalah membangun suatu sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung keputusan (SPK) atau dikenal dengan Decision Support System (DSS) pada tahun 1970-an sebagai pengganti istilah Managementinformation

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS. Afrian Suryandini dan Indriyati

Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS. Afrian Suryandini dan Indriyati Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS Afrian Suryandini dan Indriyati Jurusan IlmuKomputer/Informatika,

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Siti Kholijah Ritonga (0911442) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum

BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI III.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan yaitu sebuah sistem yang mampu memberi kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEGAWAI TELADAN PADA DINAS KELAUTAN DAN PERIKANAN KOTA SEMARANG ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEGAWAI TELADAN PADA DINAS KELAUTAN DAN PERIKANAN KOTA SEMARANG ABSTRAK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEGAWAI TELADAN PADA DINAS KELAUTAN DAN PERIKANAN KOTA SEMARANG Fitriani Yaqiyatum Mustajiroh Program Studi Sistem Informasi S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Barang

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Barang Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pemesanan Barang Asep Abdul Wahid 1, Andri Ikhwana 2, Partono 3 Jurnal Algoritma Sekolah tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1, Garut 44151 Indonesia

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN GURU DENGAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN GURU DENGAN METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN GURU DENGAN METODE TOPSIS Bayu Setyawan Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik - Universitas 45 Surabaya Bay_setyawan@yahoo.com ABSTRAK Selama ini proses rekrutmen

Lebih terperinci

MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN

MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN 100 JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN Mely Mailasari 100 Abstract Employees Cooperative PT. Indomobil

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KANDIDAT KEPALA DIVISI YAYASAN AIRLANGGA BALIKPAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Gunawan 1), Vidy 2)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KANDIDAT KEPALA DIVISI YAYASAN AIRLANGGA BALIKPAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Gunawan 1), Vidy 2) 59 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KANDIDAT KEPALA DIVISI YAYASAN AIRLANGGA BALIKPAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Gunawan 1), Vidy 2) 1) Teknik Informatika, STMIK Balikpapan 2) Teknik

Lebih terperinci

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) DSS adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah

Lebih terperinci

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making untuk Menentukan Rekomendasi Penerima Beasiswa BBM dan PPA di STMIK AMIKOM Purwokerto Umti

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA PADA SMA 1 BOJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA PADA SMA 1 BOJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA PADA SMA 1 BOJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Bagas Dista Ariyadi Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Multi-Attribute Decision Making

Multi-Attribute Decision Making Multi-Attribute Decision Making Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM. Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan

Lebih terperinci

Rita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara

Rita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONDAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK POLIPROFESI MEDAN Rita Hamdani STMIK Pelita Nusantara

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)

BAB II KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) Pada awal tahun 1970-an, Scot Morton pertama kali mengartikulasikan konsep penting DSS. Ia mendefinisikan DSS sebagai

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS Zufrianto Wibowo (0911180) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl.

Lebih terperinci

Multi atributte decision making (madm)

Multi atributte decision making (madm) Multi atributte decision making (madm) Weighted Product, Topsis Weighted Product (wp) Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Istilah sistem pendukung keputusan pertama kali digagas oleh P.G.W Keen, seorang akademisi Inggris yang kemudian melanjutkan karir di USA. Pada tahun

Lebih terperinci

Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Metode TOPSIS & Contoh Implementasi

Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Metode TOPSIS & Contoh Implementasi Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Metode TOPSIS & Contoh Implementasi Kelas D Kelompok 4Walls 1. Glory Efrat Sandy. S 201331073 2. Meilinda Dyah A.L 201331081 3. Clara Angelina Y 201331192

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Penerapan Metode Topsis Pada Kualifikasi Peserta Sertifikasi Guru

Penerapan Metode Topsis Pada Kualifikasi Peserta Sertifikasi Guru KOMPUTASI, Vol.13, No.2, Juli 2016, pp. 61-70 ISSN: 1693-7554 61 Penerapan Metode Topsis Pada Kualifikasi Peserta Sertifikasi Guru Sufiatul Maryana, Andi Mulyono Program Studi Manajemen Informatika Universitas

Lebih terperinci

Outline. Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK

Outline. Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK Tinjauan SPK Outline Definisi SPK Tujuan SPK Fitur SPK Karakteristik dan Kemampuan SPK Komponen SPK Definisi Menurut Keen dan Scoot Morton : Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber sumber

Lebih terperinci

48 Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2, September 2016 ISSN

48 Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2, September 2016 ISSN 48 Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2, September 2016 IMPLEMENTASI TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCES BY SIMILARY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA SELEKSI ASISTEN LABORATORIUM (Studi kasus : Laboratorium

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW Ade Krismelan, A12.2009.03616 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pengertian sistem pendukung keputusan adalah sistem penghasil informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

Nailul Abror Ibnu Amir, Deddy Kusbianto 1, Imam Fahrur Rozi 2

Nailul Abror Ibnu Amir, Deddy Kusbianto 1, Imam Fahrur Rozi 2 APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN BEASISWA PPA UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Studi Kasus: Politeknik Negeri Malang Kota Malang Nailul Abror Ibnu Amir, Deddy

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Ulfi Kurniati Program Studi Teknik Informatika, STT STIKMA Internasional Jl. Panji Suroso 91A Malang Abstrak Sistem

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Tekinfo --- Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Kata Pengantar

Tekinfo --- Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Kata Pengantar Tekinfo --- Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi --- 1 Kata Pengantar Alhamdulillahi robbil alamin, puji syukur kami sampaikan kehadirat Allah SWT, karena Jurnal Tekinfo (Jurnal Ilmiah Teknik Industri

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL

PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 22 September 2014 PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL Gunawan 1), Wilson 2), Fandi Halim 3) 1,2,3 Program

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Oleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT

Oleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA DI STMIK AMIKOM PURWOKERTO Oleh:

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Wenefrida T. Ina, Silvester Tena, Melzando L. F Tari Jurusan Teknik Elektro Fakultas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai alternatif untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. untuk membangun rencana kedepan. (Turban dkk.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai alternatif untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. untuk membangun rencana kedepan. (Turban dkk. 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 2.1.1 Pengertian Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah sebuah proses memilih tindakan diantara berbagai alternatif untuk mencapai

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Desicion support System) pertama kali di perkenalkan pada awal tahun 1970an oleh Michael Scott Morton.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Beasiswa PPA dan BBM Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo Beasiswa merupakan suatu bentuk penghargaan terhadap siswa maupun mahasiswa selama menjalani

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA (JITIKA) Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS Dwija

Lebih terperinci

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian yang pernah dilakukan oleh supriadi pamungkas, 2013, permasalahan dalam penerimaan karyawan pada bengkel Reksa Abadi Motor adalah

Lebih terperinci