BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir"

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

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 terperinci

PENERAPAN 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 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Penyebaran Kuisioner

Penyebaran 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 terperinci

METODE 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 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 terperinci

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

BAB 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 terperinci

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT

ANALYTICAL 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 terperinci

BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)

BAB 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 terperinci

Analytic Hierarchy Process (AHP)

Analytic 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 terperinci

repository.unisba.ac.id DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

repository.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 terperinci

1. KUESIONER KEPADA MANAJEMEN (MENCARI BOBOT FAKTOR) Responden Yangterhormat, Mulai

1. 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 terperinci

PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

PEMILIHAN 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 terperinci

METODE PENELITIAN. San Diego Hills. Visi dan Misi. Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran

METODE 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 terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak di

BAB 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 terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

HALAMAN PENGESAHAN HALAMAN MOTTO

HALAMAN 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 terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 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 terperinci

PEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

PEMILIHAN 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 terperinci

MODEL 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 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 terperinci

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA DALAM PEMILIHAN TEMPAT KERJA MELALUI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

FAKTOR 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 terperinci

IV METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperkuat dan mendukung analisis penelitian adalah:

IV 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 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 terperinci

Analytic Hierarchy Process

Analytic 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 terperinci

Penerapan 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 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 terperinci

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK

APLIKASI 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi

BAB 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 terperinci

Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM

Analisa 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 terperinci

PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom

PENENTUAN 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

IV. PEMBOBOTAN PARAMETER DAN PENENTUAN KEPUTUSAN

IV. 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN. informasi dari kalangan aparat pemerintah dan orang yang berhubungan erat

III. 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 terperinci

Pengertian Metode AHP

Pengertian 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 terperinci

BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB 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 terperinci

EVALUASI KEANDALAN KESELAMATAN KEBAKARAN PADA GEDUNG FISIP II UNIVERSITAS BRAWIJAYA, MALANG.

EVALUASI 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini adalah Pamella Swalayan 1. Jl. Kusumanegara

BAB 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 terperinci

Sabdo Wicaksono Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Gunadarma, Jakarta

Sabdo 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 terperinci

ANALISIS 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 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 terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa

BAB 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 terperinci

JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI

JURNAL 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

SISTEM 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7

BAB 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 terperinci

PENENTUAN URUTAN PRIORITAS USULAN PENANGANAN RUAS-RUAS JALAN DI KOTA SAMARINDA

PENENTUAN 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 terperinci

Majalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 21, No.21, Oktober 2014 ISSN :

Majalah 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 terperinci

METODE PENELITIAN. Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara

METODE 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 terperinci

Pertemuan 9 (AHP) - Mochammad Eko S, S.T

Pertemuan 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Seleksi Material Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Pugh Gabriel Sianturi

Seleksi 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 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 terperinci

ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)

ANALISIS 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 terperinci

PENERAPAN 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 PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER Wiwik Suharso Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

ANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

ANALISIS 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 terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di lembaga-lembaga pendidikan dan pemerintah di

METODE 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional

BAB 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 terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)

BAB 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 terperinci

PENGAMBILAN 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 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 terperinci

DARTAR ISI Bab 1 Pendahuluan Bab 2 Tinjauan Pustaka Bab 3 Metodologi Penelitian

DARTAR 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 terperinci

OLEH : TOMI DWICAHYO NRP :

OLEH : 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 terperinci

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI

PENERAPAN 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 terperinci

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. commit to user

BAB 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 terperinci

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB

ANALYTICAL 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE

PENENTUAN 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP

SISTEM 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 terperinci

BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS

BAB 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 terperinci

Rekam Jejak Dosen Sebagai Model Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Berprestasi

Rekam 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 terperinci

PENERAPAN 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) 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 terperinci

BAB 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. 2.1 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 terperinci

MODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK

MODEL 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 terperinci

III. METODOLOGI A. Kerangka Pemikiran

III. 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 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 terperinci

ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

ANALISIS 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 terperinci

A. KERANGKA PEMIKIRAN

A. 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 terperinci

III. METODOLOGI 3.1 Kerangka Pemikiran

III. 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 terperinci

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB 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 terperinci

Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)

Sesi 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB 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 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 terperinci

Jurnal SISTEMASI, Volume 4, Nomor 3, September 2015 : 54 59

Jurnal 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

PENERAPAN METODE AHP DALAM MENENTUKAN JALUR PENGOBATAN PADA PENDERITA WASIR

PENERAPAN 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 terperinci

PENGAMBILAN 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 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 terperinci

ANALISA 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 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 terperinci

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB IV. commit to user

BAB 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 terperinci

BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an

BAB 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 terperinci

Prioritas Pengembangan Jaringan Jalan Pendukung Kawasan Strategis Di Pulau Sumbawa

Prioritas 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 terperinci

Sistem 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 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