SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMART TV MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN WEIGHT PRODUCT
|
|
- Ida Hardja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMART TV MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN WEIGHT PRODUCT Imam Cholissodin 1, Risza Nurrachman 2, Wahyu Nur Ulil Albab 3, Miftahul Ulum Mubiin 4, Riza Krusdianto 5, Imam Safii 6 Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Jl. Veteran No.8 Malang, Informatika, Gedung A PTIIK UB imamcs@ub.ac.id 1, riszanurrachman@gmail.com 2, wnulilalbab@gmail.com 3, ulummubiin1993@gmail.com 4, rizadecruz@gmail.com 5, imaamm.dev@gmail.com 6 ABSTRAK Perkembangan Teknologi sekarang sudah pesat sehingga semuanya sangat bergantung pada teknologi. Sebuah teknologi sangat membantu dalam pengambilan keputusan memilih smart tv yang dibangun menyerupai kerja komputer. Sekarang banyak sekali perusaaan yang membuat smart tv demi meningkatkan daya saing. Dalam memilih smart tv tentunya menggunakan metode-metode yang diimplementasikan kedalam sebuah aplikasi yang memberikan hasil akhir berupa keputusan dalam memilih smart tv. Dalam studi kasus ini, metode yang dibuat berupa sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi kepada seseorang dalam memilih dan membeli televisi / smarttv dengan menggunakan metode yang optimal dalam memberikan hasil rekomendasi. Metode yang digunakan dalam menyelesaikan permaslahan tersebuh adalah metode AHP dan WP. AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan metode pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah masalah seperti pemilihan kebijakan, penentuan alternatif, dan penyusunan prioritas. Sedangkan WP (Weight Product) adalah metode penyelesaian untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM). Dengan menggunakan dua metode tersebut, AHP akan menghasilkan nilai bobot dari masing masing kriteria dari televisi / smarttv dan WP akan menghasilkan hasil rekomendasi pemilihan televisi / smarttv dengan memperhatikan perhitungan bobot tiap kriteria sehingga menghasilkan rekomendasi satu jenis televisi / smarttv yang cocok dan sesuai, dengan melihat nilai akhir yang tertinggi. Kata Kunci: Weight Product, Analytical Hierarchy Process, Multi Attribute Decision Making, Smart TV 1. PENDAHULUAN Di jaman modern ini, perkembangan teknologi mempengaruhi kebutuhan manusia sehari hari. Salah satu kebutuhan yang sangat diperlukan dan diinginkan oleh setiap orang adalah kebutuhan akan televisi / smarttv sebagai sarana penyebaran informasi secara audio dan visual. Akan tetapi, semakin banyak jenis televisi / smarttv yang ada membuat seseorang merasa kesulitan dalam memilih dan membeli televisi / smarttv untuk memenuhi kebutuhannya. Kesulitan dalam memilih disebabkan karena beranekaragam fitur fitur dari setiap televisi / smarttv. Seseorang akan membeli televisi / smarttv berdasarkan keinginannya dan diharapkan televisi / smarttv yang dipilih sesuai dengan kebutuhannya dan juga memperhatikan berbagai kriteria televisi. Oleh sebab 1 itu, untuk membantu dalam memilih televisi / smart tv diperlukan suatu metode yang dapat memberikan saran / rekomendasi kepada seseorang ketika ingin membeli televisi / smart tv. Smart TV merupakan sebuah kemajuan teknologi saat ini dimana pesawat TV tidak hanya dapat menerima siaran TV tetapi juga mempunyai kemampuan untuk mengakses internet [4]. Istilah "Smart TV" pertama kali di populerkan oleh Samsung yang kemudian diadopsi pula oleh LG dan Philips untuk produk TV yang berkemampuan akses jaringan internet. Pada intinya, smart TV membawa Internet masuk ke ruang duduk. Saat teknologi meningkat, perangkat ini mampu berlaku sebagai komputer standar saat web browsing dan bahkan video internet [3]. Perangkat televisi dapat disebut smart TV karena perangkat tersebut pintar dan hanya perlu
2 konektivitas internet, selain secara ideal, CPU yang baik serta mampu menjalankan browser dengan fitur lengkap dan banyak aplikasi yang tersedia di sistem smart TV modern. Smart TV terhubung ke Internet rumah via WiFi, biasanya memungkinkan browsing sangat cepat dan bahkan menonton video. Karena prosesor menjadi semakin kecil dan lebih kuat, smart TV telah mendapatkan puluhan fitur, seperti, App dan Browser. Secara umum, produk ini memiliki fitur-fitur di bawah ini: a. Video Playback Via DLNA/USB. Fitur ini merupakan fitur dasar yang memungkinkan penggunanya untuk memutar video langsung dari USB atau DLNA. Di masa sekarang ini kebanyakannya mampu memutar berbagai macam jenis video dan tidak terpaku pada format AVI saja. b. Aplikasi & Games. Fitur selanjutnya tentu saja aplikasi dan games. Hal ini pastinya telah banyak Anda lihat di iklan-iklan yang biasanya menawarkan permainan Angry Birds yang bisa dimainkan di televisi. Selain itu produk ini juga dapat digunakan untuk melakukan streaming dari BBC iplayer, Netflix, dan YouTube. c. PVR/DVR Functionality. Fitur lainnya adalah fitur untuk merekam acara televisi secara langsung tanpa membutuhkan perangkat tambahan. d. Gesture & Voice Control. Sebuah remote tradisional yang biasanya Anda gunakan mungkin tidak akan terpakai lagi. Pasalnya, produk ini menggunakan sebuah perangkat yang memungkinkan Anda memberikan peritah kepada televisi dengan menggunakan gesture ataupun suara. e. Social Networking. Karena banyak orang yang tidak bisa lepas dari media sosial, maka produk ini juga dapat digunakan untuk mengakses media sosial. Selain itu produk ini juga dapat digunakan untuk melakukan video conference melalui Skype. f. Web Browsing. g. Smartphone Connectivity. Anda dapat menghubungkan smartphone Anda untuk berbagai keperluan seperti memutar video dan lainnya. Smart TV terbaik yang baru memiliki remote yang didesain untuk pengguna komputer modern. Beberapa smart TV memiliki layar sentuh yang membuat mengetik menjadi lebih mudah dan juga 2 memungkinkan untuk gaming yang lebih baik serta browsing. Saat ini smart TV sudah banyak berkembang setiap produsen memiliki fitur-fitur yang diunggulkan, oleh karena itu konsumen akan memiliki banyakj pilihan dalam menentukan smart TV yang sesuai keinginan. Dalam studi kasus ini, metode yang dibuat berupa sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi kepada seseorang dalam memilih dan membeli televisi / smarttv dengan menggunakan metode yang optimal dalam memberikan hasil rekomendasi. Metode yang digunakan dalam menyelesaikan permaslahan tersebuh adalah metode AHP dan WP. AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan metode pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah masalah seperti pemilihan kebijakan, penentuan alternatif, dan penyusunan prioritas [1]. Sedangkan WP (Weight Product) adalah metode penyelesaian untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM) [2]. Dengan menggunakan dua metode tersebut, AHP akan menghasilkan nilai bobot dari masing masing kriteria dari televisi / smarttv dan WP akan menghasilkan hasil rekomendasi pemilihan televisi / smarttv dengan memperhatikan perhitungan bobot tiap kriteria sehingga menghasilkan rekomendasi satu jenis televisi / smarttv yang cocok dan sesuai, dengan melihat nilai akhir yang tertinggi. 2. MODEL, ANALISIS, DESAIN, DAN IMPLEMENTASI 2.1. Rekomendasi Pemilihan SmartTV Gambar 1. Smart TV Smart TV merupakan sebuah kemajuan teknologi saat ini dimana pesawat TV tidak hanya dapat menerima siaran TV tetapi juga mempunyai kemampuan untuk mengakses internet. Istilah "Smart TV" pertama kali di populerkan oleh Samsung yang
3 Kelompok 7, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smart Tv Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Metode Weight Product kemudian diadopsi pula oleh LG dan Philips untuk produk TV yang berkemampuan akses jaringan internet. Pada intinya, smart TV membawa Internet masuk ke ruang duduk. Saat teknologi meningkat, perangkat ini mampu berlaku sebagai komputer standar saat web browsing dan bahkan video internet [3]. Perangkat televisi dapat disebut smart TV karena perangkat tersebut pintar dan hanya perlu konektivitas internet, selain secara ideal, CPU yang baik serta mampu menjalankan browser dengan fitur lengkap dan banyak aplikasi yang tersedia di sistem smart TV modern. Smart TV terhubung ke Internet rumah via WiFi, biasanya memungkinkan browsing sangat cepat dan bahkan menonton video. Beberapa kriteria atau fitur fitur yang diberikan oleh smarttv, antara lain : Harga, Ukuran (LxWxH), Ukuran Layar (In), Berat, Kejernihan Suara, Garansi Produk, Resolusi Layar, Power (Input/Output) dan Feature. Dari kelebihan kelebihan fitur smarttv memberikan kenyamanan dan kemudahan bagi pengguna dalam memuaskan dan memenuhi kebutuhan mereka. Bagi pengguna atau calon pembeli smarttv, kelebihan dan kekurangan yang dimiliki masing masing merk smarttv sangatlah diperhatikan. Pengguna akan berusaha untuk mencari dan memilih smarttv dengan spesifikasi fitur yang lengkap, harga ringan (tidak terlalu mahal), dan cocok atau sesuai dengan keinginan pengguna Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [5]. SPK memiliki tujian untuk memberikan informasi, mengarahkan, memberikan prediksi atau pradugaan kepada pengguna untuk dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Sprague dan Watson mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu [6] : 1. Sistem yang berbasis komputer. 2. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan 3. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual 4. Melalui cara simulasi yang interaktif 5. Dimana data dan model analisis sebaai komponen utama Komponen Sistem Pendukung Keputusan Secara umum Sistem Pendukung Keputusan dibangun oleh tiga komponen besar yaitu database Management, Model Base dan Software System/User Interface. [5][6] Gambar 2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan a. Database Management Merupakan subsistem data yang terorganisasi dalam suatu basis data. Untuk keperluan SPK, diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi. b. Model Base Merupakan suatu model yang merepresentasikan permasalahan kedalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan. Model Base memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara utuh dengan mengembangkan dan membandingkan solusi alternatif. c. User Interfase / Pengelolaan Dialog Merupakan penggabungan antara dua komponen sebelumnya yaitu Database Management dan Model Base yang disatukan dalam komponen ketiga (user interface). User Interface menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukan dari pengguna. 3
4 2.3. Metode AHP AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok - kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis [1]. AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut : 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam. 2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan. 3. Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan Kelebihan dan Kelemahan AHP Layaknya sebuah metode analisis, AHP pun memiliki kelebihan dan kelemahan dalam system analisisnya. Kelebihan analisis ini adalah : [1] 1. AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami. 2. AHP memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif. 3. AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier. 4. AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level yang berbeda dari masing-masing level berisi elemen yang serupa. 5. AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas. 6. AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas AHP mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkannya masing-masing alternatif. 8. AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktorfaktor pada sistem sehingga orang mampu memilih altenatif terbaik berdasarkan tujuan mereka. 9. AHP tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi menggabungkan hasil penilaian yang berbeda. 10. AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian mereka melalui proses pengulangan. Sedangkan kelemahan metode AHP adalah sebagai berikut : [1] 1. Ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru. 2. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk Tahapan AHP Dalam metode AHP dilakukan langkahlangkah sebagai berikut (Kadarsyah Suryadi dan Ali Ramdhani, 1998) : [1] 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. 2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama. 3. Membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya. 4. Melakukan Mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan. 5. Hasil perbandingan dari masing-masing elemen akan berupa angka dari 1 sampai 9 yang menunjukkan perbandingan tingkat kepentingan suatu elemen. Apabila suatu elemen dalam matriks dibandingkan dengan dirinya sendiri maka hasil perbandingan diberi nilai Intensitas Kepentingan
5 Kelompok 7, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smart Tv Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Metode Weight Product 1 = Kedua elemen sama pentingnya, Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar. 3 = Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yanga lainnya, Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. 5 = Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya, Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya. 7 = Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya, Satu elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek. 9 = Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya, Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memeliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan. 2,4,6,8 = Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan, Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara 2 pilihan. Kebalikan = Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i. 7. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya. 8. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi. 9. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki. 10. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Penghitungan dengan cara menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata Metode WP Metode Weighted Product (WP) adalah himpunan berhingga dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam beberapa hal kriteria keputusan. Definisi lain mengenai Metode WP adalah : [2] 1. Salah satu metode penyelesaian yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM). 2. Metode WP mirip dengan Metode Weighted Sum (WS), hanya saja metode WP terdapat perkalian dalam perhitungan matematikanya. 3. Metode WP juga disebut sebagai analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran suatu objek data serta tidak melakukan proses normalisasi data Algoritma Weight Product Langkah langkah perhitungan dengan metode weight product (WP), sebagai berikut : [2] a. Menentukan tingkat prioritas bobot setiap kriteria (W_Init j) kemudian dilakukan perbaikan bobot (W j) menggunakan rumus berikut. Wj n W _ initj j1 W _ initj n menyatakan banyak kriteria b. Membuat tabel bobot kriteria yang akan dipilih. Alternatif Kriteria (A1) C 1 C 2... C n Item 1 X X 1n Item Item m X m1 X mn Tabel 1. Bobot Kriteria Misal : C1 = Harga, C2 = Diskon, etc sedangkan m mewakili banyak item. c. Menghitung vektor S i, dimana setiap data (X ij) akan dikalikan tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan dengan bobot dari kriterianya. Si n j Dimana n j1 1 Wj 1 Xij kwj, dengan i = 1, 2,..., m K = 1 untuk atribut keuntungan, k = -1 untuk atribut biaya. d. Menghitung vektor V i kemudian memilih nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik dalam pengambilan keputusan. Vi Si, dengan Si i = 1, 2,..., m n j1 5
6 6 3. SKENARIO UJI COBA Dalam penelitian yang kami lakukan, kami menggunakan 2 buah metode yang digunakan, yaitu metode Analytical Hierachi Process (AHP) dan metode Weight Product (WP). Tahap Skenario yang digunakan adalah dengan melakukan proses perbandingan kriteria, kemudian perhitungan bobot kriteria menggunakan metode AHP dan proses perangkingan data (merk smarttv) menggunakan metode WP. Pada tahap metode AHP, berikut detail dari skenario yang digunakan : [1] a. Menentukan case study yang digunakan. Case study terdiri dari tujuan yang ingin dicapai, pengelompokan kriteria kuantitatif dan kualitatif, dan menentukan alternatif yang digunakan. b. Membuat herarki tree berdasarkan case study yang telah ditentukan. c. Membuat tabel matrik perbandingan kriteria yang digunakan. Kemudian menghitung bobot masing masing kriteria dengan cara normaliasi, yaitu tiap nilai dalam kolom matrik A dibagi dengan hasil penjumlahan kolomnya pada matrik A. Menghitung rata rata per baris dari matriks normaliasi. 1 A Norm_A X Hasil perhitungan bobot kriteria (X) dengan metode AHP tersebut akan digunakan sebagai prioritas bobot setiap kriteria (W_init j). Pada tahap metode WP, berikut detail dari skenario yang digunakan : [2] a. Menggunakan hasil bobot kriteria pada metode AHP sebagai prioritas bobot WP. Kemudian melakukan perbaikan bobot (W j) dengan rumus : Wj n W _ initj j1 W _ initj n menyatakan banyak kriteria. b. Membuat tabel bobot kriteria dan data alternatif yang digunakan. Kemudian menghitung vektor Si, dimana setiap data (Xij) akan dikalikan. Rumus yang digunakan : Si n j dimana, n j1 1 Wj 1 Xij kwj, dengan i = 1, 2,..., m. dimana K = 1 untuk atribut keuntungan, k = -1 untuk atribut biaya. c. Menghitung vektor Vi, kemudian memilih nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik dalam pengambilan keputasan. Vi Si, dengan Si i = 1, 2,..., m n j1 d. Melakukan proses perangkingan alternatif dari alternatif dengan nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah. Kedua skenario tersebut dilakukan sebanyak 5 kali pengujian. Untuk metode AHP dilakukan variasi data matrik perbandingan berpasangan, hasil pengujian matrik perbandingan berpasangan tersebut akan digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi. Sedangkan metode WP dilakukan dengan menyediakan 5 data alternatif. Kemudian dihitung secara manual dengan cara memprediksi secara nalar dan secara otomatis dengan menggunakan program. Hasil perhitungan secara manual dan otomatis akan digunakan untuk menghitung nilai akurasi. 4. HASIL UJI COBA 4.1.Pembahasan Pada penelitian ini, uji coba yang pertama dilakukan dengan data matrik perbandingan kriteria berpasangan dan 5 data alternatif merk smarttv. Hal ini kami lakukan dengan menguji apakah metode yang
7 Kelompok 7, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smart Tv Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Metode Weight Product digunakan tersebut memiliki akurasi yang terbaik. Berikut hasil proses perhitungan untuk variasi data pertama. Matrik perbandingan kriteria berpasangan yang digunakan, sebagai berikut : Pada gambar di atas menunjukan nilai bobot dari masing masing kriteria yang digunakan. Ke sembilan data bobot tersebut akan digunakan sebagai prioritas bobot kriteria pada metode WP. Variasi data alternatif yang digunakan dalam perhitungan metode WP, sebagai berikut : Gambar 3. Matrik Perbandingan Pada gambar di atas menunjukan nilai dari matrik perbandingan kriteria berpasangan. Kemudian data tersebut di normalisasi. Berikut hasil dari normalisasi data matrik, sebagai berikut : Gambar 6. Data Alternatif Hasil perhitungan vektor S yang didapatkan dari masing masing alternatif dengan bobot kriteria, sebagai berikut : Gambar 4. Normalisasi Pada gambar di atas menunjukan hasil normalisasi data matrik perbandingan kriteria. Berdasarkan data tersebut akan digunakan untuk perhitungan bobot kriterianya. Hasil perhitungan bobot kriteria yang didapat, sebagai berikut : Gambar 7. Vektor S Pada gambar di atas menunjukkan hasil perhitungan vektor S dari tiap tiap alternatif. Kemudian dari hasil vektor S akan didapatkan nilai vektor V dari tiap tiap alternatif. Berikut ini, hasil perhitungan vektor V dari masing masing alternatif yang digunakan. Gambar 5. Perhitungan Bobot 7
8 rekomendasi yang dilakukan oleh sistem dan hasil perhitungan manual oleh manusia didapatkan nilai akurasi dari tiap data uji. Untuk detail perhitungan nilai akurasi, sebagai berikut : Gambar 8. Vektor V Tabel 3. Data Pengujian Semua Data Gambar 9. Perangkingan Alternatif Pada gambar di atas menunjukkan hasil perhitungan vektor V dari masing masing alternatif. Berdasarkan hasil vektor V, hasil akhirnya adalah perangkingan alternatif berdasarkan nilai tertinggi vektor V sampai nilai terendah vektor V. Hasil akurasi yang didapatkan pada uji coba yang pertama ini, bahwa jika menggunakan pemilihan secara manual (memilih dengan dugaan) didapatkan hasil sebagai berikut. Selanjutnya, uji coba yang kedua dilakukan dengan 5 variasi data matrik perbandingan kriteria berpasangan dan data alternatif merk smarttv. Hal ini kami lakukan dengan menguji apakah metode yang digunakan tersebut memiliki akurasi yang terbaik. Berikut hasil proses perhitungan untuk variasi data matrik pertama. Matrik perbandingan kriteria berpasangan yang digunakan, sebagai berikut : Tabel 2. Pengujian Pertama Data 1 Berdasarkan data di atas. Didapatkan 4 data perhitungan yang cocok dan 1 data perhitugan yang tidak cocok. Maka, nilai akurasi yang didapatkan dari uji coba pertama variasi 1 adalah 5/5x100% = 100%. Berdasarkan data di atas. Didapatkan 4 data perhitungan yang cocok dan 1 data perhitugan yang tidak cocok. Maka, nilai akurasi yang didapatkan dari uji coba pertama variasi 1 adalah 4/5x100% = 80%. Hasil skenario pengujian yang telah dilakukan dengan 5 kelompok data variasi yang berbeda beda. Hasil Gambar 10. Matrik Perbandingan Pada gambar di atas menunjukan nilai dari matrik perbandingan kriteria berpasangan. Kemudian data tersebut di normalisasi. Berikut hasil dari normalisasi data matrik, sebagai berikut : 8
9 Kelompok 7, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smart Tv Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Metode Weight Product Gambar 11. Normalisasi Pada gambar di atas menunjukan hasil normalisasi data matrik perbandingan kriteria. Berdasarkan data tersebut akan digunakan untuk perhitungan bobot kriterianya. Hasil perhitungan bobot kriteria yang didapat, sebagai berikut : Gambar 14. Vektor S Pada gambar di atas menunjukkan hasil perhitungan vektor S dari tiap tiap alternatif. Kemudian dari hasil vektor S akan didapatkan nilai vektor V dari tiap tiap alternatif. Berikut ini, hasil perhitungan vektor V dari masing masing alternatif yang digunakan. Gambar 12. Perhitungan Bobot Pada gambar di atas menunjukan nilai bobot dari masing masing kriteria yang digunakan. Ke sembilan data bobot tersebut akan digunakan sebagai prioritas bobot kriteria pada metode WP. Variasi data alternatif yang digunakan dalam perhitungan metode WP, sebagai berikut : Gambar 13. Data Alternatif Hasil perhitungan vektor S yang didapatkan dari masing masing alternatif dengan bobot kriteria, sebagai berikut : Gambar 15. Vektor V Pada gambar di atas menunjukkan hasil perhitungan vektor V dari masing masing alternatif. Berdasarkan hasil vektor V, hasil akhirnya adalah perangkingan alternatif berdasarkan nilai tertinggi vektor V sampai nilai terendah vektor V. Hasil akurasi yang didapatkan pada uji coba yang pertama ini, bahwa jika menggunakan pemilihan secara manual (memilih dengan dugaan) dan menggunakan sistem otomatis didapatkan hasil sebagai berikut. Tabel 4. Pengujian Kedua Variasi 1 9
10 Berdasarkan data di atas. Didapatkan 5 data perhitungan yang cocok. Maka, nilai akurasi yang didapatkan dari uji coba kedua variasi 1 adalah 5/5x100% = 100%. Hasil skenario pengujian yang telah dilakukan dengan 5 kelompok data variasi yang berbeda beda. Hasil rekomendasi yang dilakukan oleh sistem dan hasil perhitungan manual oleh manusia didapatkan nilai akurasi dari tiap data uji. Untuk detail perhitungan nilai akurasi, sebagai berikut : Gambar 18. Halaman Perhitungan AHP (2) Gambar 19. Halaman Perhitungan WP (1) Tabel 5. Hasil Pengujian Semua Variasi 4.2.Tampilan Implementasi Gambar 20. Halaman Perhitungan WP (2) Gambar 16. Beranda Aplikasi Gambar 21. Halaman About Us Gambar 17. Halaman Perhitungan AHP (1) 10
11 Kelompok 7, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smart Tv Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Metode Weight Product 5. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan yang didapat adalah proses pemilihan Smart TV oleh konsumen terdiri dari 9 kriteria yaitu Harga, Ukuran (LxWxH), Ukuran Layar (In), Berat, Kejernihan Suara, Garansi Produk, Resolusi Layar, Power (Input/Output) dan Feature. Bobot tertinggi adalah kriteria Feature. Bobot dari 9 kriteria tersebut akan diolah lagi sehingga mendapatkan hasil perangkingan akhir. Metode awal yang digunakan untuk menentukan bobot yaitu menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) kemudian dilanjutkan perhitungan menggunakan metode Weight Product (WP) untuk mendapatkan perangkingan akhir. Penggunaan AHP sendiri tetap saja memiliki kelemahan-kelemahan dan syarat agar hasil dapat dipertanggung jawabkan. Syarat-syarat mutlak yang harus dipenuhi yaitu dalam AHP pengambilan keputusan haruslah yang melakukan perhitungan ataupun perbandingannya sendiri dan juga harus memiliki informasi berkaitan dengan faktor-faktor berpengaruhnya dengan baik. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Cholissodin, Imam Pemodelan dan Manajemen Model & Analytic Hierarchy Process (AHP). [2] Cholissodin, Imam Decision Support Systems & Weighted Product (WP). [3] Anonym Pilih Smart TV, Pilihan Jatuh ke LG 3D Smart TV. Diakses pada tanggal 24 Desember [4] Iwan Mengenal Smart tv Apa Kelebihan yang Ditawarkan Dari Pada TV Biasa. Diakses pada tanggal 24 Desember [5] Turban, Efraim & Aronson, Jay E Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ. [6] Sparague, R. H. and Watson H. J Decision Support Systems: Putting Theory Into Practice. Englewood Clifts, N. J., Prentice Hall. Dosen Pengampu Mata Kuliah Imam Cholissodin. Lahir di Lamongan pada tanggal 19 Juli Peneliti telah menyelesaikan pendidikan S2 di Teknik Informatika FTIF ITS Surabaya pada Tahun Saat ini peneliti aktif sebagai dosen pengajar di jurusan Teknik Informatika, Program Teknologi dan Ilmu Komputer (PTIIK), Universitas Brawijaya (UB) Malang pada beberapa mata kuliah, seperti Information Retrieval, Pengolahan Citra Digital, Probabilitas dan Statatistika, Grafika Komputer, Decision Support System, Kecerdasan Buatan, Data Mining dan Pengenalan Pola. Bidang Keminatan yang ditekuni peneliti adalah Information Retrieval, Artificial Vision, Image Processing, dan Cryptography. Di samping mengajar, peneliti juga aktif dalam Riset Group Image Processing dan Vision (IMPROV) di dalam Laboratorium Komputasi Cerdas dan Visualisasi. Selain itu peneliti juga telah melakukan beberapa publikasi pada jurnal nasional dan internasional (IEEE). Riset pada tahun yang sedang dilakukan sekarang bersama dengan beberapa tim dosen dan mahasiswa semester akhir adalah berfokus pada bidang Information Retrieval untuk melakukan analisis dokumen lembaga pendidikan secara Real-time, yaitu dengan tema Groups Decision Sentiment Analysis Untuk Klasifikasi Dokumen E- Complaint Kampus Menggunakan Additive Kernel SVM yang merupakan kombinasi dari dua lintas bidang keilmuan antara Decision Support System (DSS) dan Information Retrieval (IR). Motto : We Are A Code, We Are The Best Code Of God. Ketua Kelompok Risza Nurrachman, Lahir di Kota Jember pada tanggal 14 Desember Saat ini berstatus sebagai mahasiswa aktif angkatan 2011, semester 7 di Jurusan / Program Studi Informatika / Ilmu Komputer, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (PTIIK), Universitas Brawijaya (UB) Malang. Memiliki keminatan dalam bidang Rekayasa Perangkat Lunak (RPL), Pengembangan Aplikasi Perangkat Bergerak / Mobile (PAPB) dan Komputer Cerdas (KC). Moto : Do It If You Want, Do It With Your Passion, And Do The Best. 11
12 Anggota Kelompok Wahyu Nur Ulil Albab, Lahir di Kota Gresik pada tanggal 23 Januari Saat ini berstatus sebagai mahasiswa aktif semester 7 di Program Studi Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Malang. Memiliki keminatan dalam bidang Rekayasa Perangkat Lunak, Pengembangan Aplikasi Mobile dan Komputer Cerdas. Imam Safii, Lahir di Kota Malang pada tanggal 10 November Saat ini berstatus sebagai mahasiswa aktif semester 7 di Program Studi Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Malang. Memiliki keminatan dalam bidang Rekayasa Perangkat Lunak, Pengembangan Aplikasi Mobile dan Komputer Cerdas. Riza Krusdianto, Lahir di Kabupaten Tulungagung pada tanggal 16 Juli Saat ini berstatus sebagai mahasiswa aktif semester 7 di Program Studi Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Malang. Member dari Tim futsal Hefotris Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer UB. Miftahul Ulum Mubiin, Lahir di Kota Sumenep pada tanggal 04 Mei Saat ini berstatus sebagai mahasiswa aktif semester 7 di Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer (FASILKOM), Universitas Brawijaya Malang. Memiliki keminatan dalam bidang Rekayasa Perangkat Lunak, Pengembangan Aplikasi Mobile dan Komputer Cerdas. 12
Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )
Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) A. Pengertian AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process
Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process Joko Dwi Raharjo 1, Andriyan Darmadi 2 1 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 2 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Kajian Literatur Berikut adalah beberapa penelitian serupa mengenai kualitas yang telah dilakukan dilakukan sebelumnya, yaitu: 1. Harwati (2013), yaitu: Model Pengukuran Kinerja
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan
Lebih terperinciAHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP (Analytical Hierarchy Process) Pengertian Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi
Lebih terperinciPENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MEMILIH GADGET SMARTPHONE
PENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MEMILIH GADGET SMARTPHONE Lutfi Syafirullah 1), Joko Dwi Mulyanto 2) Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Purwokerto Jl. DR. Bunyamin No. 106, Pabuaran,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (S.Kom.) Pada Progam Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciPENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG
PENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG Fitriyani STMIK Atma Luhur Pangkalpinang Jl. Jend. Sudirman Selindung Pangkalpinang bilalzakwan12@yahoo.com
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan / Decision Support System. Decision Support Systems & Weighted Product (WP)
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Decision Support Systems & Weighted Product (WP) Content 1. Definisi DSS 2. Karakteristik & Kemampuan DSS 3. Komponen DSS 4. Model Konseptual DSS 5.
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 terperinciSISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : Imam Husni A Abstrak - Penelitian ini mengembangankan Sistem Pendukung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP
PENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP Sylvia Hartati Saragih (0911383) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN BARU
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN BARU SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH :
Lebih terperinciMENENTUKAN JURUSAN DI MAN 1 TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB
MENENTUKAN JURUSAN DI MAN 1 TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi
PEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi ABSTRAK Tulisan ini memaparkan tentang penerapan Analitycal
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PEMBANGUNAN MINIMARKET BARU DI KOTA BOJONEGORO DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS GIS
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PEMBANGUNAN MINIMARKET BARU DI KOTA BOJONEGORO DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS GIS Muhammad Naufal Afif Bakhari, Ely Setyo Astuti 1, Dwi Puspitasari
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Penelitian Terkait Menurut penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dita Monita seorang mahasiswa program studi teknik informatika dari STMIK Budi Darma Medan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global
Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global Sri Subekti 1, Arni Retno Mariana 2, Andri Riswanda 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global,
Lebih terperinciPENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE
PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE Nunu Kustian Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Email: kustiannunu@gmail.com ABSTRAK Kebutuhan
Lebih terperinciPEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI
PEMANFAATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI Sudarto STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 112, 124, 140 Medan 20212 sudarto@mikroskil.ac.id
Lebih terperinciAnalytical hierarchy Process
Analytical hierarchy Process Pengertian AHP Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. AHP menguraikan masalah multi faktor atau
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT. Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia)
IMPLEMENTASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN PRIORITAS KONSUMEN PENERIMA KREDIT Sahat Sonang S, M.Kom (Politeknik Bisnis Indonesia) ABSTRAK Sistem pengambilan keputusan adalah sistem yang membantu
Lebih terperinciPemanfaatan Analytical Hierarchy Process(AHP) sebagai Model Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan
Pemanfaatan Analytical Hierarchy Process(AHP) sebagai Model Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Kusrini dan Ester Sulistyawati STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl.Ringroad Utara Condong Catur,
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
BAB II Tinjauan Pustaka Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah model cerdas dalam pengambilan keputusan untuk menangani masalah terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendukung keputusan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Tabel 2.1. Perbandingan Tinjauan Pustaka. Penelitian Nurul. Fartindyyah dan. Subiyanto
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Penelitian ini menggunakan referensi yang berhubungan dengan objek penelitian terutama dari penelitian-penelitian sebelumnya. Tabel 2.1. Perbandingan
Lebih terperinciP11 AHP. A. Sidiq P.
P11 AHP A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA
22 SEBATIK STMIK WICIDA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA M. Irwan Ukkas 1), Amelia Yusnita 2), Eri Wandana 3) 1,2 Sistem
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN Yosep Agus Pranoto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI 1 PUGUNG, TANGGAMUS)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI PUGUNG, TANGGAMUS) Nungsiati Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jl. Wismarini
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)Pada Jurusan
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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era golobalisasi saat ini modernisasi terjadi pada segala aspek kehidupan, demikian pula juga halnya dengan teknologi yang berkembang begitu pesat. dengan perkembangan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENEJMEN KARIR PEGAWAI. (Studi Kasus STMIK Pringsewu) Mailasari. Jurusan sistem informasi, STMIK PRINGSEWU
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENEJMEN KARIR PEGAWAI (Studi Kasus STMIK Pringsewu) Mailasari Jurusan sistem informasi, STMIK PRINGSEWU E-mail:smaila761@gmail.com Abstrak Dalam penentuan pegawai dan Dosen
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciTitis Handayani Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang. Abstract
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Mahasiswa Berprestasi menggunakan Metode AHP (Application of Decision Support System for The Selection of Student Achievement using AHP Method) Titis
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL Asep Nurhidayat Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciHendrik Agus Prasetyo. Teknik Informatika UNJANI Cimahi Jl. Terusan Jendral Sudirman, Cimahi, Jawa Barat
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 207 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 207 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PRODUSEN TERBAIK DALAM PEMBUATAN KERUDUNG PADA CV. HAZNA INDONESIA
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS Deskripsi Mata Kuliah Pengampu : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom. Buku Pegangan : Dadan Umar Daihani, Komputerisasi Pengambilan Keputusan, Elex Media Komputindo, 2001. D.
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI 1 PUGUNG, TANGGAMUS)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SMK NEGERI PUGUNG, TANGGAMUS) LESDIANA Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika
Lebih terperinci9/22/2011. Bahan Kuliah : Topik Khusus
9//0 Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan beberapa metode untuk menyelesaikan masalah dengan alternatifalternatif dalam jumlah yang relatif kecil. Bahan Kuliah : Topik Khusus Fokus Masalah
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PROFIL DAN PENENTUAN PREFERENSI KONSUMEN RESTORAN FAST FOOD LOKAL DI YOGYAKARTA
IDENTIFIKASI PROFIL DAN PENENTUAN PREFERENSI KONSUMEN RESTORAN FAST FOOD LOKAL DI YOGYAKARTA Imam Sodikin 1, C. Indri Parwati 2, Bendi Oktarando 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,
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 terperinciMulti-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System (DSS) 2.1.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) pertama
Lebih terperinciImplementasi Metode AHP dalam Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Kuota Pembimbing Mahasiswa. Irfan Dwi Jaya
2 Implementasi Metode AHP dalam Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Kuota Pembimbing Mahasiswa Irfan Dwi Jaya IMPLEMENTASI METODE AHP DALAM PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN
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 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 terperinciKata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukann oleh para penelti yang dapat digunakan sebagai acuan dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA Agustian Noor Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut Jl. A Yani Km 6 Pelaihari Tanah Laut Kalimantan
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
Mata Kuliah : Sistem Penunjang Keputusan Bobot Mata Kuliah : 3 Sks GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Deskripsi Mata Kuliah : Gambaran global; Pengenalan SPK; Pembuatan ; Fase pengambilan ; Fase
Lebih terperinciPENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS(AHP) DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN BAKAL CALON PRESIDEN RI 2014 STUDI KASUS SMK N 3 PURWOKERTO
PENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS(AHP) DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN BAKAL CALON PRESIDEN RI 2014 STUDI KASUS SMK N 3 PURWOKERTO Lutfi Syafirullah Program Studi Manajemen Informatika Amik Bina Sarana Informatika
Lebih terperinciUNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : SISTEM INFORMASI
UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : SISTEM INFORMASI No. Dokumen Distribusi Tgl. Efektif RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Mata Kuliah Kode Rumpun MK Bobot (SKS) Semester Tanggal
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN PADA BAYI LIMA TAHUN (BALITA) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN PADA BAYI LIMA TAHUN (BALITA) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rudiansyah Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS PENERIMAAN BEASISWA DI SMP N 5 PRINGSEWU)
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS PENERIMAAN BEASISWA DI SMP N 5 PRINGSEWU) Jumirin, Sudewi STMIK Pringsewu Jl. Wisma Rini No.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGUKUR KUALITAS SOFTWARE DENGAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGUKUR KUALITAS SOFTWARE DENGAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Syaiful Amar NIM : A11.2009.05069 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin pesat dan terutama dalam bidang IT. Sebuah SmartPhone sudah tidak lagi sebagai barang mewah seperti
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian. Desain Riset Tujuan Penelitian. Jenis Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Secara luas desain penelitian adalah semua proses yang diperlukan dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian. Tabel 3.1 Desain Penelitian Desain Riset
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan ( decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan memanipulasi data. Sistem ini digunakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dilakukan sebelumnya oleh pengambil keputusan. Kualitas dari sebuah keputusan
5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pola Pengambilan Keputusan. Keputusan adalah merupakan hasil dari berbagai proses yang telah dilakukan sebelumnya oleh pengambil keputusan. Kualitas dari sebuah keputusan bukan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KOMODITI UNGGULAN PADA DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KOMODITI UNGGULAN PADA DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Gerzon J Maulany 1) Surel : gerzonjm@gmail.com Jurusan Sistem
Lebih terperinciTELEMATIKA, Vol. 06, No. 02, JANUARI, 2010, Pp ISSN X TEKNIK PERMODELAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCES (AHP) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN
TELEMATIKA, Vol. 06, No. 02, JANUARI, 2010, Pp. 49 58 ISSN 1829-667X TEKNIK PERMODELAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCES (AHP) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN Nur Heri Cahyana Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 75 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN Dyna
Lebih terperinciLaporan Rancangan DRONE SUGGESTION SYSTEM
Laporan Rancangan DRONE SUGGESTION SYSTEM Laporan ini Disusun sebagai Tugas Ujian Tengah Semester Dosen Pembina : A. Sidiq Purnomo S. Kom., M. Eng. Oleh : Verri Andriawan (14111036) Andi Gustanto Mucharom
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
IMPLEMENTASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DAN PENGHITUNGAN VOLUME CAT TEMBOK BERBASIS WEB Studi Kasus : Toko Besi Moro Seneng Yogyakarta Monica Octaviana Jong Jek Siang Abstrak Dalam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Dalam menyelesaikan permasalahan di atas, terdapat beberapa landasan teori untuk mendukung dalam penerapan aplikasi ini. Berikut akan dijelaskan tentang landasan teori yang bersangkutan.
Lebih terperinciKata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
Lebih terperinciGus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia
PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DI IAIN RADEN FATAH PALEMBANG Gus melia Testiana IAIN
Lebih 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 I PENDAHULUAN. Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Dengan kemajuan teknologi sangat modern sekarang ini yang semakin mempengaruhi kebutuhan manusia dalam mendapatkan informasi dan hiburan secara audio dan visual salah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (A HP) Heri Nurdiyanto 1), Heryanita Meilia 2) 1) Teknik
Lebih terperinciPENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI DI KABUPATEN TEGAL
PENERAPAN ANALITYC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI DI KABUPATEN TEGAL Lutfi Syafirullah Bina Sarana Informatika Tegal Jl. Sipelem No. 22 Tegal Barat lutfi.lfs@bsi.ac.id ABSTRACT
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR DETERMINAN TERHADAP KEBERLANJUTAN BISNIS TATA RIAS KECANTIKAN DI KABUPATAN GARUT
FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN TERHADAP KEBERLANJUTAN BISNIS TATA RIAS KECANTIKAN DI KABUPATAN GARUT Rahmat Hidayat 1, Andri Ikhwana 2, Rina Kurniawati 3 Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penilaian Kelayakan Usaha...
Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penilaian Kelayakan Usaha... (Maulany) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENILAIAN KELAYAKAN USAHA AGROBISNIS DARI ASPEK PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET Dhuto Hestu Wicaksono Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Email
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciKata Kunci : AHP (Analytical Hierarchy Process), SPK, seleksi, bobot, calon karyawan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSCESS (STUDI KASUS: PT. INFOMEDIA SOLUSI HUMANIKA (INSANI) KALIMANTAN BARAT) Randi Ariefianto 1, M
Lebih terperinciMulti-Attribute Decision Making
Multi-Attribute Decision Making Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM. Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan
Lebih terperinciPertemuan 9 (AHP) - Mochammad Eko S, S.T
1 Analitycal Hierarchy Process (AHP) Adalah metode untuk memecahkan suatu situasi yang komplek tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Tri Sulisilowati STMIK Pringsewu Lampung Jl.Wisma Rini No.09 Pringsewu Lampung
Lebih terperinciSasaran. Alasan Penggunaan Model. Pemodelan. Pemodelan. Alasan Penggunaan Model 9/28/2011 PEMODELAN: MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM
Materi Kuliah [4,5] SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMODELAN: MANAGEMENT SUPPORT SYSTEM Qammaddin, S.Kom Referensi Utama Sasaran Mahasiswa mampu memahami tahapantahapan dalam pemodelan Management Support System.
Lebih terperinci