BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir
|
|
- Widyawati Hartono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 29 BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir Penerapan AHP dalam menentukan prioritas pengembangan obyek wisata dilakukan melalui langkah-langkah berikut: a. Menetapkan sasaran studi b. Membuat kriteria yang sesuai yaitu: Infrastruktur, aksebilitas, fasilitas dan keamanan. c. Menetapkan responden penelitian dan menyusun kuesioner penelitian. - Sumber data: Data primer berupa pengisian kuisioner perbandingan antar kriteria dan perbandingan antar alternatif oleh masyarakat Kabupaten Toba Samosir yang berkunjung ke tempat wisata tersebutdan berumur diatas17 tahun. - Sampel yang digunakan adalah sampel acak sederhana (simple random sampling). Populasinya adalah masyarakat di Kabupaten Toba Samosir yang berjumlah orang. (Data dari BPS Kabpuaten Toba Samosir 2015). Dalam hal ini peneliti hanya mengambil sampel sebanyak 100 orang yang dirasakan sudah cukup mewakili. - Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Toba Samosir pada tanggal 28 April 2017 sampai 12 Mei2017. d. Menyusun masing-masing alternatif yaitu Ponot, TB Centre dan,, Bul-bul dan. e. Perhitungan nilai hirarki prioritas pengembangan obyek wisata berdasarkan perkalian bobot kriteria dan masing-masing dari Infrastruktur, aksebilitas, fasilitas dan keamanan. 29
2 30 Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Ponot Bul-bul Gambar 3.1 Struktur Hierarki Penentuan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata 3.2 Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria Hasil analisis preferensi gabungan dari 100 responden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap perbandingan berpasangan antar keriteria.berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik : G = Elemen sedangkan Untuk ( ), untuk. Begitu seterusnya untuk elemen matriks yang lain menggunakan perhitungan yang sama. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk semua kriteria terdapat pada tabel 3.1 dibawah ini 30
3 31 Tabel 3.1 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Infrastruktur ½ Aksebilitas ½ Fasilitas Keamanan Menyederhanakan matriks pada tabel 3.2 diawali dengan mengubah bobot yang sudah diperoleh sebelumnya dari matriks faktor pembobotan (tabel 3.1) menjadi bilangan desimal yang berguna untuk, agar nilai bobot lebih mudah dinormalkan di tahap selanjutnya. Setelah itu dilakukan penjumlahan nilai pada masing-masing kolom matriks. Tabel 3.2 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang Disederhanakan Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Menormalkan matriks dengan membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.3 dengan jumlah masing-masing kolomnya. Maka, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Dengan perhitungan sebagai berikut: Nilai elemen Untuk elemen, dan begitu seterusnya. Vektor eigen Vektor eigen baris pertama, dan begitu seterusnya. Menghitung nilai eigen maksimum (λ maksimum) yang didapat dengan 31
4 32 menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. maksimum = (5,0000 x 0,2042) + (5,0000 x 0,2042) + (4,0000 x 0,2458) +(3,0000 x 0,3458) = 4,0625 Karena matriks berordo 4 (yakni terdiri dari 4 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh: CI = = = = Untuk n = 4, RI = 0,900 (tabel Saaty), maka : CR = = = < 0,100 Karena CR< 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada Tabel 3.3 menunjukkan bahwa : kriteria keamanan merupakan kriteria yang paling penting bagi masyarakat di Kabupaten Toba Samosir dalam pengembangan obyek wisata dengan bobot 0,3458 atau 34,58%, berikutnya adalah kriteria fasilitas dengan nilai bobot 0,2458 atau 24,58%, kemudian kriteria aksebilitas dengan nilai bobot 0,2042 atau 20,42%, dan kriteria infrastruktur dengan nilai bobot 0,2042 atau 20,42%. Tabel 3.3 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yangdinormalkan Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan vektor eigen Rangking Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Infrastruktur Matriks perbandingan berpasangan pada table 3.4 adalah hasil analisis preferensi gabungan dari 100 rensponden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap perbandingan berpasangan antar keriteria.berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik : G = 32
5 33 Elemen sedangkan Untuk ( ), untuk. Begitu seterusnya untuk elemen matriks yang lain menggunakan perhitungan yang sama. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk kriteria Infrastrukturterdapat pada tabel 3.4. Tabel 3.4 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Infrastruktur Bul-bul Ponot 1 1/3 1/2 1/2 1/ ½ Bul-bul 2 ½ ½ 1 1/2 1 Menyederhanakan matriks pada tabel 3.5 diawali dengan mengubah bobot yang sudah diperoleh sebelumnya dari matriks faktor pembobotan (tabel 3.4) menjadi bilangan desimal yang berguna untuk, agar nilai bobot lebih mudah dinormalkan di tahap selanjutnya. Setelah itu dilakukan penjumlahan nilai pada masing-masing kolom matriks. Tabel 3.5 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Infrastruktur yang Disederhanakan Bul-bul Ponot Bul-bul Menormalkan matriks dengan membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.6 dengan jumlah masing-masing kolomnya. Maka, akan diperoleh bobot relatif yang 33
6 34 dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Dengan perhitungan sebagai berikut: Nilai elemen Untuk elemen, dan begitu seterusnya. Vektor eigen Vektor eigen baris pertama, dan begitu seterusnya. Menghitung nilai eigen maksimum (λ maksimum) yang didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. maksimum = (10,0000 x 0,0971) + (3,8333 x 0,3449) + (5,5000 x 0,1824) +(5,000 x 0,2132) + (6,5000 x 0,1624) = 5,0731 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh: CI = = = = Untuk n = 5, RI = 1,120 (tabel Saaty), maka : CR = = = < 0,100 Karena CR< 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.6 diatas diperoleh urutan prioritas untuk kriteria infrastruktur yaitu menjadi prioritas utama dengan nilai bobot 0,3449 atau 34,49%, kemudian Bul-bul dengan nilai bobot 0,2132 atau 21,32%, dengan nilai bobot 0,1824 atau 18,24%, dengan nilai bobot 0,1624 atau 16,24% dan Terju Ponot dengan nilai bobot 0,0971 atau 9,71% 34
7 35 Tabel 3.6 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Infrastruktur yang Dinormalkan Bul-bul Vektor eigen Rangking Bul-bul Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Aksebilitas Matriks perbandingan berpasangan pada table 3.7 adalah hasil analisis preferensi gabungan dari 100 rensponden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap perbandingan berpasangan antar keriteria.berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik : G = Elemen sedangkan Untuk ( ), untuk. Begitu seterusnya untuk elemen matriks yang lain menggunakan perhitungan yang sama. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk kriteria Aksebilitas terdapat pada tabel 3.7 Tabel 3.7 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Aksebilitas Bulbul Ponot 1 1/4 ½ ½
8 36 2 1/ Bul-bul 2 1/ /2 1 ½ 1 Menyederhanakan matriks pada tabel 3.8 diawali dengan mengubah bobot yang sudah diperoleh sebelumnya dari matriks faktor pembobotan (tabel 3.7) menjadi bilangan desimal yang berguna untuk, agar nilai bobot lebih mudah dinormalkan di tahap selanjutnya. Setelah itu dilakukan penjumlahan nilai pada masing-masing kolom matriks. Tabel 3.8 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Aksebilitas yang Disederhanakan Bul-bul Ponot Bul-bul Menormalkan matriks dengan membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.9 dengan jumlah masing-masing kolomnya. Maka, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Dengan perhitungan sebagai berikut: Nilai elemen Untuk elemen, dan begitu seterusnya. Vektor eigen Vektor eigen baris pertama, dan begitu seterusnya. Menghitung nilai eigen maksimum (λ maksimum) yang didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. maksimum = (10,0000 x 0,1033) + (2,5833 x 0,3869) + (6,5000 x 0,1651) 36
9 37 +(5,0000 x 0,2066) + (7,0000 x 0,1381) = 5,1054 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh: CI = = = = Untuk n = 5, RI = 1,120 (tabel Saaty), maka : CR = = = < 0,100 Karena CR< 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.9 diatas diperoleh urutan prioritas untuk kriteria aksebilitas yaitu menjadi prioritas utama dengan nilai bobot 0,3869 atau 38,69%, kemudian Bul-bul dengan nilai bobot 0,2066 atau 20,66%, dengan nilai bobot 0,1651 atau 16,51%, dengan nilai bobot 0,1381 atau 13,81% dan Ponot dengan nilai bobot 0,1033 atau 10,33%. Tabel 3.9 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Aksebilitas yang Dinormalkan Bul-bul Vektor eigen Rangking Bul-bul Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Fasilitas Matriks perbandingan berpasangan pada table 3.10 adalah hasil analisis preferensi 37
10 38 gabungan dari 100 rensponden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap perbandingan berpasangan antar keriteria.berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik : G = Elemen sedangkan Untuk ( ), untuk. Begitu seterusnya untuk elemen matriks yang lain menggunakan perhitungan yang sama. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk kriteria fasilitas terdapat pada tabel 3.10 Tabel 3.10 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Fasilitas Bulbul Ponot 1 1/3 ½ 1/ / Bul-bul 2 1/ /2 ½ 1/2 1 Menyederhanakan matriks pada tabel 3.11 diawali dengan mengubah bobot yang sudah diperoleh sebelumnya dari matriks faktor pembobotan (tabel 3.10) menjadi bilangan desimal yang berguna untuk, agar nilai bobot lebih mudah dinormalkan di tahap selanjutnya. Setelah itu dilakukan penjumlahan nilai pada masing-masing kolom matriks. Tabel 3.11 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Fasilitas yangdisederhanakan Bulbul Ponot Bul-bul
11 Menormalkan matriks dengan membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.12 dengan jumlah masing-masing kolomnya. Maka, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Dengan perhitungan sebagai berikut: Nilai elemen Untuk elemen, dan begitu seterusnya. Vektor eigen Vektor eigen baris pertama, dan begitu seterusnya. Menghitung nilai eigen maksimum (λ maksimum) yang didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. maksimum = (9,0000 x 0,1108) + (2,8333 x 0,3473) + (5,0000 x 0,2097) +(5,0000 x 0,2097) + (8,0000 x 0,1225) = 5,0582 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh: CI = = = = Untuk n = 5, RI = 1,120 (tabel Saaty), maka : CR = = = < 0,100 Karena CR< 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.12 diatas diperoleh urutan prioritas untuk kriteria fasilitas yaitu menjadi prioritas utama dengan nilai bobot 0,3473 atau 34,73%, kemudian Bul-bul dengan nilai bobot 0,2097 atau 20,97%, dengan nilai bobot 0,2097 atau 20,97%, dengan nilai bobot 0,1225 atau 12,25% dan Ponot dengan nilai bobot 0,1108 atau 11,08%. 39
12 40 Tabel 3.12 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Failitas yang Dinormalkan Bul-bul Bulbul Vektor eigen Rangking 3.6 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Keamanan Matriks perbandingan berpasangan pada table 3.13 adalah hasil analisis preferensi gabungan dari 100 responden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap perbandingan berpasangan antar keriteria.berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik : G = Elemen sedangkan Untuk ( ), untuk. Begitu seterusnya untuk elemen matriks yang lain menggunakan perhitungan yang sama. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk kriteria keamanan terdapat pada tabel 3.13 Tabel 3.13 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Keamanan Bul-bul Ponot 1 ¼ ½ ½ 1/2 40
13 ½ Bul-bul 2 ½ ½ ½ Menyederhanakan matriks pada tabel 3.14 diawali dengan mengubah bobot yang sudah diperoleh sebelumnya dari matriks faktor pembobotan (tabel 3.13) menjadi bilangan desimal yang berguna untuk, agar nilai bobot lebih mudah dinormalkan di tahap selanjutnya. Setelah itu dilakukan penjumlahan nilai pada masing-masing kolom matriks. Tabel 3.14 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Keamanan yang disederhanakan Bul-bul Ponot Bul-bul Menormalkan matriks dengan membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.3 dengan jumlah masing-masing kolomnya. Maka, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Dengan perhitungan sebagai berikut: Nilai elemen Untuk elemen, dan begitu seterusnya. Vektor eigen Vektor eigen baris pertama, dan begitu seterusnya. Menghitung nilai eigen maksimum (λ maksimum) yang didapat dengan 41
14 42 menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. maksimum = (11,0000 x 0,0899) + (2,7500 x 0,3597) + (5,0000 x 0,2106) +(6,5000 x 0,1599) + (5,5000 x 0,1799) = 5,0599 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh: CI = = = = Untuk n = 5, RI = 1,120 (tabel Saaty), maka : CR = = = < 0,100 Karena CR< 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.15 diatas diperoleh urutan prioritas untuk kriteria keamanan yaitu menjadi prioritas utama dengan nilai bobot 0,3597 atau 35,97%, kemudian dengan nilai bobot 0,2106 atau 21,06%, dengan nilai bobot 0,1799 atau 17,99%, Bul-bul dengan nilai bobot 0,1599 atau 15,99% dan Ponot dengan nilai bobot 0,0899 atau 8,99%. Tabel 3.15 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Keamanan yang Dinormalkan Bul-bul Vektor eigen Rangking Bul-bul
15 Perhitungan Total Ranking/Prioritas Global Faktor Evaluasi Total Dari seluruh evaluasi yang dilakukan terhadap semua kriteria dan alternatif pada pengembangan obyek wisata yakni infrastruktur, aksebilitas, fasilitas, dan keamanan, maka diperoleh nilai eigendari hubungan antara kriteria dengan alternatif. Tabel 3.16 Matriks Hubungan antara Kriteria dan Alternatif Sebelum diurutkan Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Ponot Bul-bul Tabel 3.17 Matriks Hubungan antara Kriteria dan Alternatif Setelah diurutkan Infrastruktur Aksebilitas Fasilitas Keamanan Bul-bul Ponot Total Rangking Untuk mendapatkan hasil rating pada pengembangan obyek wisata, maka akan dikalikan faktor evaluasi (vektor eigen) masing-masing alternatif dengan faktor evaluasi kriteria sebagai berikut: 0,0971 0,1033 0,1108 0,0899 0,0992 0,3449 0,3869 0,3473 0,3597 0,2042 0,3592 0,1824 0,1681 0,2097 0,2106 x 0,2042 = 0,1959 0,2132 0,2066 0,2097 0,1599 0,2458 0,1926 0,1624 0,1381 0,1225 0,1799 0,3458 0,
16 44 Dari hasil perkalian matriks di atas maka diperoleh pengembangan obyek wisata di Kabupaten Toba Samosir adalah sebagai berikut : 1. (0,3592 atau 35,92%) 2. (0,1959 atau 19,59%) 3. Bul- bul (0,1926 atau 19,26%) 4. (0,1537 atau 15,37%) 5. Ponot (0,0992 atau 9,92%) 44
17 BAB 4 KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan data dan pembahasan yang dilakukan penulis selama penelitian, penulis mengambil suatu kesimpulan sebagai berikut : 1. Indentifikasi pengembangan obyek wisata di Kabupaten Toba Samosir adalah TB Centre dan dengan bobot 0,3538 atau 35,38%, berikutnya adalah pantai bul-bul dengan bobot 0,2000 atau 20,00%, bukit gibeon dengan bobot 0,1958 atau 19,58%, taman eden dengan bobot 0,1559 atau 15,59% dan air terjun ponot dengan bobot 0,0946 atau 9,46%. 2. Faktor yang mempengaruhi prioritas pengembangan obyek wisata di Kabupaten Toba Samosir adalah faktor keamanan yang merupakan faktor yang paling prioritas dengan bobot 0,3458 atau 34,58 %, berikutnya adalah faktor fasilitas dengan bobot 0,2458 atau 24,58 %, faktor aksebilitas dengan bobot 0,2042 atau 20,42 %, dan faktor infrastruktur dengan bobot 0,2042 atau 20,42%. 4.2 Saran 1. Penelitian dengan metode AHP dapat dilakukan dengan menggunakan software Expert Choice dan 123ahp.com untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. 2. Perlu diadakan penelitian lebih lanjut baik dari segi responden, jangkauan yang lebih luas, faktor-faktor lain yang belum diteliti dan metode penelitian lain yang dapat digunakan untuk meneliti penelitian serupa. 3. Penelitian ini dapat dikembangkan kembali dengan responden yang benarbenar ahli dalam bidang infrastruktur sehingga tidak diperlukan responden yang banyak. 45
Fasilitas Penempatan Vektor Eigen (yang dinormalkan ) Gaji 0,648 0,571 0,727 0,471 0,604 Jenjang 0,108 0,095 0,061 0,118 0,096
PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERUSAHAAN BADAN USAHA MILIK NEGARA (BUMN) SEBAGAI TEMPAT KERJA MAHASISWA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA (USU) 1. Permasalahan Pemilihan Perusahaan
Lebih terperinciPENERAPAN AHP (ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS) UNTUK MEMAKSIMALKAN PEMILIHAN VENDOR PELAYANAN TEKNIK DI PT. PLN (PERSERO) AREA BANYUWANGI
PENERAPAN AHP (ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS) UNTUK MEMAKSIMALKAN PEMILIHAN VENDOR PELAYANAN TEKNIK DI PT. PLN (PERSERO) AREA BANYUWANGI Harliwanti Prisilia Jurusan Teknik Industri Universitas 17 Agustus
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
11 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian Penerapan Sistem Manajemen Kesehatan dan Keselamatan Kerja (SMK3) ini dilaksanakan di PT. Suka Jaya Makmur, Kalimantan Barat pada
Lebih terperinciPenyebaran Kuisioner
Penentuan Sampel 1. Responden pada penelitian ini adalah stakeholders sebagai pembuat keputusan dalam penentuan prioritas penanganan drainase dan exspert dibidangnya. 2. Teknik sampling yang digunakan
Lebih terperinciMETODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM
METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM Oleh : Yuniva Eka Nugroho 4209106015 Jurusan Teknik Sistem Perkapalan
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS
BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS 4.1 Pelaksanaan Survai Pelaksanaan survai dilakukan dengan melakukan penyebaran kuesioner kepada responden yang telah ditentukan. Dalam hal penyebaran kuesioner, cara
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT Multi-Attribute Decision Making (MADM) Permasalahan untuk pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif dapat dilakukan dengan beberapa teknik,
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
Lebih terperinciAnalytic Hierarchy Process (AHP)
Permasalahan pada AHP didekomposisikan ke dalam hirarki kriteria dan alternatif MASALAH KRITERIA- KRITERIA-2 KRITERIA-n KRITERIA-, KRITERIA-n, ALTERNATIF ALTERNATIF 2 ALTERNATIF m Saya ingin membeli HP
Lebih terperincirepository.unisba.ac.id DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...
DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iv viii xv xvi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah...
Lebih terperinci1. KUESIONER KEPADA MANAJEMEN (MENCARI BOBOT FAKTOR) Responden Yangterhormat, Mulai
1. KUESIONER KEPADA MANAJEMEN (MENCARI BOBOT FAKTOR) Responden Yangterhormat, Terima kasih atas kesediaannya mengisi kuesioner ini. Kuesioner ini merupakan bagian dari penelitian untuk memenuhi persyaratan
Lebih terperinciPEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Dahriani Hakim Tanjung Sistem Informasi, Teknik dan Ilmu Kompuer, Universitas Potensi Utama JL. KL. Yos Sudarso
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. San Diego Hills. Visi dan Misi. Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran
24 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran San Diego Hills Visi dan Misi Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran Bauran Pemasaran Perusahaan: 1. Produk 2. Harga 3. Lokasi 4. Promosi
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN. keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak di
135 BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian merupakan studi kasus yang dilakukan pada suatu usaha kecil keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang tujuannya untuk menyajikan
Lebih terperinciHALAMAN PENGESAHAN HALAMAN MOTTO
DAFTAR ISI Hal. HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN MOTTO... iv HALAMAN KEASLIAN PENELITIAN... v HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI... vi ABSTRAKSI... vii ABSTRACT......
Lebih terperinciBab 3 Kerangka Pemecahan Masalah
Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah 3.1. Flowchart Penelitian Agar penelitian ini berjalan dengan sistematis, maka sebelumnya peneliti membuat perencanaan tentang langkah-langkah pemecahan masalah yang akan
Lebih 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 terperinciMODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENILAIAN DESA DALAM PROGRAM DESA MAJU INHIL JAYA. Muh. Rasyid Ridha
MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENILAIAN DESA DALAM PROGRAM DESA MAJU INHIL JAYA Muh. Rasyid Ridha Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitasi Islam Indragiri
Lebih terperinciFAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA DALAM PEMILIHAN TEMPAT KERJA MELALUI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
JIMT Vol. 12 No. 2 Desember 2016 (Hal 160-171) ISSN : 2450 766X FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA DALAM PEMILIHAN TEMPAT KERJA MELALUI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) E. Salim 1, S. Musdalifah
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperkuat dan mendukung analisis penelitian adalah:
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di UPTD Balai Pengembangan Teknologi (BPT) Mekanisasi Pertanian Jawa Barat yang terletak di Jalan Darmaga Timur Bojongpicung, Cihea,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
25 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran merupakan miniatur keseluruhan dari proses penelitian. Kerangka pemikiran akan memberikan arah yang dapat dijadikan pedoman bagi para
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode yang digunakan Dalam penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Penyusunan Hirarki Dari identifikasi dan subatribut yang dominan, dapat disusun struktur hirarki sebagai berikut: Gambar 4.1 Struktur Hirarki Penerima Beasiswa
Lebih terperinciAnalytic Hierarchy Process
Analytic Hierarchy Process Entin Martiana INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yang dihadapi
Lebih terperinciPenerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Analisis Profil Badan Usaha Milik Negara Tempat Kerja bagi Lulusan Program Studi Matematika
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Analisis Profil Badan Usaha Milik Negara Tempat Kerja bagi Lulusan Program Studi Matematika Suci Rizka Welza Putri 1, Minora Longgom Nasution 2, Muhammad
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK
APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK Siti Komsiyah Mathematics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Obyek dan Lokasi Penelitian Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi perusahaan berada di Jalan Taman Srinindito VII/1 Semarang. Perusahaan ini
Lebih terperinciAnalisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM
Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM Dian Gustina 1, Rendi Haposan Siahaan 2 1 Universitas Persada Indonesia Y.A.I, 2 STMIK Nusa Mandiri 1 Jl Salemba
Lebih terperinciPENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 213-224. PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Cisarua Kabupaten Bogor mulai Desember 2010 Maret 2011. 3.2 Bahan dan Alat Bahan dan alat yang digunakan
Lebih terperinciIV. PEMBOBOTAN PARAMETER DAN PENENTUAN KEPUTUSAN
IV. PEMBOBOTAN PARAMETER DAN PENENTUAN KEPUTUSAN I. PEMBOBOTAN PARAMETER Tujuan pembobotan parameter adalah untuk mengekspresikan seberapa besar pengaruh suatu parameter terhadap parameter lainnya. Ada
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. informasi dari kalangan aparat pemerintah dan orang yang berhubungan erat
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data-data yang digunakan untuk penelitian ini merupakan gabungan antara data primer dan data sekunder. Data primer mencakup hasil penggalian pendapat atau
Lebih terperinciPengertian Metode AHP
Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN 4.1. Objek Pengambilan Keputusan Dalam bidang manajemen operasi, fleksibilitas manufaktur telah ditetapkan sebagai sebuah prioritas daya saing utama dalam sistem
Lebih terperinciEVALUASI KEANDALAN KESELAMATAN KEBAKARAN PADA GEDUNG FISIP II UNIVERSITAS BRAWIJAYA, MALANG.
EVALUASI KEANDALAN KESELAMATAN KEBAKARAN PADA GEDUNG FISIP II UNIVERSITAS BRAWIJAYA, MALANG. Dheva Vegar Anggara Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya, Malang. Jalan Mayjen Haryono
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini adalah Pamella Swalayan 1. Jl. Kusumanegara
30 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini adalah Pamella Swalayan 1. Jl. Kusumanegara 135-141 Yogyakarta. 3.2 Penentuan Kriteria Identifikasi kriteria menurut Verma dan Pullman
Lebih terperinciSabdo Wicaksono Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Gunadarma, Jakarta
ANALISA FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMILIHAN MODA TRANSPORTASI PENDUDUK KERJA DI KECAMATAN SUKMAJAYA DEPOK MENUJU TEMPAT KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Sabdo Wicaksono
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR PEMILIHAN APLIKASI CHATTING PARA PENGGUNA SMARTPHONE ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
ANALISIS FAKTOR PEMILIHAN APLIKASI CHATTING PARA PENGGUNA SMARTPHONE ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Muhammad Choiru Zulfa Fakultas Sains dan Teknologi UNISNU Jepara zulfamc@gmail.com
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Siswa berprestasi merupakan dambaan bangsa yang diharapkan untuk menjadi pemimpin ataupun generasi yang dapat memajukan bangsa Indonesia. Namun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70 an ketika di Warston school. Metode AHP merupakan salah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek dan Tempat Penelitian Objek penelitian ini adalah strategi pengadaan bahan baku agroindustri ubi jalar di PT Galih Estetika Indonesia Kabupaten Kuningan, Jawa Barat.
Lebih terperinciJURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI ANALISIS RISIKO PELAKSANAAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN KONTRAK UNIT PRICE (Studi Kasus: Peningkatan dan Pelebaran Aset Infrastruktur Jalan Alai-By Pass Kota Padang Sebagai Jalur
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7
BAB 2 2.1. Tinjauan Pustaka TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI Tinjauan pustaka yang dipakai dalam penelitian ini didapat dari penelitian yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan
Lebih terperinciPENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN PENANGANAN RUAS-RUAS JALAN DI KOTA SAMARINDA
PENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN PENANGANAN RUAS-RUAS JALAN DI KOTA SAMARINDA Desy Damayanti Mahasiswa Magister Manajemen Aset FTSP ITS Ria Asih Aryani Soemitro Dosen Pembina Magister Manajemen Aset FTSP
Lebih terperinciMajalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 21, No.21, Oktober 2014 ISSN :
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENGUKUR MINAT SISWA DALAM MEMILIH EKSTRAKULUKULER MENGGUNAKAN METODE AHP DAN DIDUKUNG OLEH SOFTWARE SUPER DECISION (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Harau) Ir. Zefriyenni, MM,
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah sepanjang jalan Cicurug-Parungkuda, Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur
Lebih terperinciSeleksi Material Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Pugh Gabriel Sianturi
Seleksi Material Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Pugh Gabriel Sianturi Program Studi Teknik Industri Universitas Komputer Indonesia Jalan Dipatiukur 112-116 Bandung Email: gabeinct@yahoo.com
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai langkah-langkah yang ditempuh untuk mendapatkan metodologi penelitian yang merupakan suatu tahapan yang harus diterapkan agar penelitian
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan kelas pada SMA Ar Rahman dengan sistem yang dibangun dapat
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)
ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP) Hadi Setiawan 1, Shanti Kirana Anggraeni 2, dan Fitri Purnamasari 3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER Wiwik Suharso Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) AN ANALYSIS OF THE TUITION FEE PAYMENT SYSTEM IN UKRIDA USING ANALYTICAL
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di lembaga-lembaga pendidikan dan pemerintah di
45 III. METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di lembaga-lembaga pendidikan dan pemerintah di Provinsi Lampung yaitu Badan Ketahanan Pangan Daerah Provinsi Lampung,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional Pariwisata merupakan kegiatan perjalanan untuk rekreasi dengan mengunjungi tempat-tempat wisata seperti gunung, pantai, perkotaan, dan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini bertujuan untuk menentukan prioritas pemasok terbaik untuk produkproduk yang paling laris dijual di Toko Besi Nusantara Semarang. Prioritas pemasok terbaik ditentukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS
PENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS Endang Widuri Asih 1 1) Jurusan Teknik Industri Institut Sains
Lebih terperinciDARTAR ISI Bab 1 Pendahuluan Bab 2 Tinjauan Pustaka Bab 3 Metodologi Penelitian
DARTAR ISI Lembar Pengesahan Abstrak...i Kata Pengantar...ii Lembar Peruntukan...iv Daftar Isi...v Daftar Tabel...vii Daftar Gambar...ix Daftar Lampiran...x Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah...1
Lebih terperinciOLEH : TOMI DWICAHYO NRP :
OLEH : TOMI DWICAHYO NRP : 4301.100.036 LATAR BELAKANG Kondisi Kab. Blitar merupakan lahan yang kurang subur, hal ini disebabkan daerah tersebut merupakan daerah pegunungan berbatu. Sebagian Kab. Blitar
Lebih terperinciPENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI
PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI Dwi Nurul Izzhati Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131 E-mail : dwinurul@dosen.dinus.ac.id
Lebih terperinciBAB II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. PERUMAHAN Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan(basri,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan dibahas beberapa teori yang mendukung terhadap studi kasus yang akan dilakukan seperti: Strategic Planning Decision Support System (DSS) Evaluasi Supplier 2.1 Strategic
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. commit to user
digilib.uns.ac.id 26 BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Analisis Kebutuhan Sistem 4.1.1 Deskripsi Data Data yang berhasil dikumpulkan dari hasil wawancara dengan pegawai Kementrian Sosial di dapatkan data hasil survey
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB Pokok Bahasan Proses Analisis Bertingkat 2 Pendahuluan AHP merupakan sebuah metode untuk membuat urutan alternatif keputusan dan memilih
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Keputusan Keputusan (decision) yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses,
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Sleman, yang merupakan salah satu Kabupaten yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS
BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS 3.1 Penggunaan Konsep Fuzzy Apabila skala penilaian menggunakan variabel linguistik maka harus dilakukan proses pengubahan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy.
Lebih terperinciRekam Jejak Dosen Sebagai Model Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Berprestasi
Citec Journal, Vol. 2, No. 1, November 2014 Januari 2015 ISSN: 2354-5771 Rekam Jejak Dosen Sebagai Model Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Berprestasi 65 Safrizal Instansi Jurusan Manajemen Informatika,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)
PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG) Frans Ikorasaki 1 1,2 Sistem Informasi, Tehnik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
Lebih terperinciMODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK
Jurnal Sistem Teknik Industri Volume 6, No. 3 Juli 2005 MODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Malikulsaleh
Lebih terperinciIII. METODOLOGI A. Kerangka Pemikiran
III. METODOLOGI A. Kerangka Pemikiran Pemilihan stretegi bersaing yang tepat sangat diperlukan perusahaan dalam menghadapi persaingan bisnis yang ada. Tahapan dimulai dengan pembangunan konstruksi hirarki
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari sistem pendukung keputusan seleksi pemilihan agen terbaik dengan sistem yang dibangun dapat dilihat sebagai
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 10, No. 1, Juni 2011 ISSN 1412-6869 ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Pendahuluan Ngatawi 1 dan Ira Setyaningsih 2 Abstrak:
Lebih terperinciA. KERANGKA PEMIKIRAN
III. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN Persaingan yang terjadi pada industri minuman ringan membuat setiap industri yang bergerak memproduksi minuman ringan harus selalu mengkaji ulang secara terus-menerus
Lebih terperinciIII. METODOLOGI 3.1 Kerangka Pemikiran
III. METODOLOGI 3.1 Kerangka Pemikiran Indonesia merupakan negara penghasil kelapa terbesar di dunia. Namun, hal ini tidak sejalan dengan jumlah produk agroindustrinya yang tembus dijual di pasar ekspor.
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Sistem Yang Berjalan Proses yang sedang berjalan dalam perhitungan premi asuransi akan nasabah pada PT. Asuransi Harta Aman Pratama masih bersifat semi
Lebih terperinciSesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan AHP
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi. Sistem
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota Malang. Fokus penelitian ini meliputi Sub sektor apa saja yang dapat menjadi
Lebih terperinciJurnal SISTEMASI, Volume 4, Nomor 3, September 2015 : 54 59
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CALON PEMENANG TENDER PROYEK DENGAN METODE ANALITYC HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA DINAS PEKERJAAN UMUM KABUPATEN INDRAGIRI HILIR Saripah, Abdullah Program Studi Sistem
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
17 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran PT NIC merupakan perusahaan yang memproduksi roti tawar spesial (RTS). Permintaan RTS menunjukkan bahwa dari tahun 2009 ke tahun 2010 meningkat sebanyak
Lebih terperinciPENERAPAN METODE AHP DALAM MENENTUKAN JALUR PENGOBATAN PADA PENDERITA WASIR
PENERAPAN METODE AHP DALAM MENENTUKAN JALUR PENGOBATAN PADA PENDETA WASIR Samudi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Samudi345@gmail.com M. Zainur Ridho STMIK Nusa Mandiri Jakarta Ridho_mz@gmail.com ABSTRAK Terdapat
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN NASABAH KARTU KREDIT BANK RAKYAT INDONESIA DENGAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN NASABAH KARTU KREDIT BANK RAKYAT INDONESIA DENGAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Fratika Aprilia Purisabara, Titin Sri Martini, dan Mania Roswitha Program
Lebih terperinciANALISA DAN APLIKASI METODE ZERO ONE DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PERANCANGAN BECAK
ANALISA DAN APLIKASI METODE ZERO ONE DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PERANCANGAN BECAK Yanti Pasmawati 1, Ch. Desi Kusmindari 2 Dosen Universitas Bina Darma Jalan Ahmad Yani No.12 Palembang
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Tujuan analisa sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. METODOLOGI PENELITIAN Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif,adapun metode yang digunakan adalah dengan pendekatan Analitycal Hierarchy
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
DAFTAR ISI ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... xiv BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah... I-1 1.2 Perumusan Masalah... I-3 1.3
Lebih terperinciBAB IV. commit to user
digilib.uns.ac.id 22 BAB IV BAB IV PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan Data Data mengenai lokasi toko diperoleh dari hasil wawancara dengan kuisioner kepada pemilik Toko Ivo Busana. Kuisioner tersebut berisi informasi
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an
BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP Pada bab ini dibahas mengenai AHP yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty di Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 970-an dan baru
Lebih terperinciPrioritas Pengembangan Jaringan Jalan Pendukung Kawasan Strategis Di Pulau Sumbawa
Prioritas Pengembangan Jaringan Jalan Pendukung Kawasan Strategis Di Pulau Sumbawa Rizal Afriansyah Program Pascasarjana Universitas Brawijaya Email : rizaldi_87@yahoo.co.id Abstrak - Transportasi mempunyai
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP
Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP A Yani Ranius Universitas Bina Darama, Jl. A. Yani No 12 Palembang, ay_ranius@yahoo.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinci