1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
|
|
- Ari Deddy Hermanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beasiswa merupakan bantuan studi yang diinginkan setiap siswa yang memiliki keterbatasan ekonomi. Bantuan yang diberikan dalam bentuk uang atau barang ini mempunyai tujuan untuk keberlangsungan pendidikan. Beasiswa diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Pemberian beasiswa harus melewati tahap seleksi untuk mendapatkan penerima yang tepat. Proses seleksi harus dilaksanakan secara teliti dan objektif serta memperhatikan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak pemberi bantuan. Universitas Negeri Manado (UNIMA) merupakan salah satu perguruan tinggi negeri di Indonesia yang sering menyalurkan program beasiswa untuk mahasiswa berprestasi dan memiliki keterbatasan ekonomi. Proses seleksi penerima beasiswa dilakukan oleh bagian kemahasiswaan masing-masing fakultas sebelum diserahkan kembali nama-nama yang terseleksi kepada pimpinan atau atasan. Fakultas Teknik merupakan salah satu fakultas yang ada di Universitas Negeri Manado. Berdasarkan hasil pengamatan, proses seleksi bantuan studi yang ada di Fakultas Teknik belum terstruktur dengan baik. Proses seleksi masih dilakukan secara manual dan belum memiliki sebuah sistem yang dapat mengelola penentuan beasiswa secara dinamis. Meskipun demikian, proses seleksi penerima beasiswa di Fakultas Teknik UNIMA tetap berpedoman pada kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pimpinan. Proses seleksi manual memiliki sejumlah keterbatasan. Pertama, jika jumlah pemohon bantuan studi terlampau banyak, maka pada tahap seleksi berkas menjadi rumit, karena berkas yang harus sortir menjadi semakin banyak. Hal ini membuat kinerja menjadi tidak efisien. Kedua, pengurutan berkas yang dilakukan secara manual yang belum terkomputerisasi lebih lambat dibandingkan menggunakan komputer yang dapat mengelola banyak data dan melakukan komputasi dalam 1
2 waktu singkat. Ketiga, seleksi secara manual yang dilakukan oleh manusia kerap keliru sehingga dapat menyebabkan kesalahan, selain itu seleksi secara manual dinilai dapat memberikan penilaian secara subyektif akibatnya hasil penerima bantuan studi kadang kala tidak sesuai dengan harapan. Keempat, seleksi manual memiliki kelemahan dalam mengatasi penyortiran lebih dari satu kriteria. Multi Criteria Decision Making (MCDM) diharapkan dapat membantu permasalahan ini untuk memperoleh keputusan yang tepat. MCDM merupakan metode pengambil keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Kriterianya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar untuk mengambil keputusan [1]. MCDM terbagi menjadi dua model, yaitu: Multi Atributte Criteria Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskrit sedangkan MODM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah pada ruang kontinu [2]. Masalah-masalah di bidang teknologi informasi sering berada dalam ruang diskrit. Pada kasus ini, metode MADM dipilih, karena masalah yang terkait merupakan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Metode metode yang ada di MADM, antara lain: Simple Addaptive Weightening (SAW), Weighted Product (WP), Analitical Hierarki Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) [3]. Pada kasus penentuan bantuan studi ini, akan menggunakan kombinasi metode AHP dan VIKOR. Kombinasi kedua metode ini dipilih karena masing-masing metode mempunyai kelebihannya tersendiri. Metode AHP mempunyai kelebihan pada tahap pembobotan kriteria. Meskipun bobot pada metode AHP ini masih memerlukan penilaian dari atasan, tetapi proses pembobotan pada metode AHP menggunakan uji konsistensi untuk melihat apakah bobot yang diperoleh konsisten. Sedangkan pada metode VIKOR memiliki kekurangan pada tahap pembobotan, proses pembobotan hanya diberikan begitu saja oleh atasan tanpa adanya cek konsistensi pembobotan seperti metode AHP. Sebaliknya, metode AHP memiliki kekurangan pada proses pemeringkatan. Proses pemeringkatan AHP menjadi semakin 2
3 kompleks dengan bertambahnya iterasi apabila alternatif semakin banyak. Sedangkan, metode VIKOR memiliki kelebihan pada proses pemeringkatan dengan memiliki nilai preferensi untuk pemeringkatan dan dapat mengatasi pemeringkatan banyak alternatif dengan lebih mudah. Selain itu, metode VIKOR memiliki kelebihan mengatasi kriteria yang bertentangan dalam pemeringkatan. Kriteria bertentangan yang dimaksud adalah terdapat beberapa kriteria tetapi masingmasing kriteria tersebut menggunakan penilaian berbeda. Penilaian itu dapat melihat nilai tertinggi semakin baik atau nilai terendah semakin baik. Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang telah mengombinasikan metode AHP dan VIKOR [4] [5] [6] [7]. Pada penelitian-penelitian ini, AHP yang dikombinasikan dengan metode VIKOR masih menggunakan AHP konvensional. AHP konvensional memiliki keterbatasan pada pengujian konsistensi ketika kriteria lebih dari 15 [8]. Sedangkan, AHP yang dikembangkan oleh Alonso dan Lamata [9] dapat menentukan nilai Random Index (RI) ke-n kriteria sehingga uji konsistensi dapat dilakukan meskipun lebih dari 15 kriteria. Dari kelemahan-kelemahan pada sistem seleksi manual yang sudah ada dan pada penelitian kombinasi AHP-VIKOR sebelumnya, maka penelitian ini akan mengembangkan sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk penentuan penerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria tertentu menggunakan metode AHP yang sudah disempurnakan dengan metode VIKOR di Fakultas Teknik Universitas Negeri Manado. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan bersifat dinamis menggunakan bahasa pemrograman PHP. Penelitian ini mengombinasikan metode AHP yang sudah disempurnakan untuk mendapatkan pembobotan untuk setiap kriteria. Sedangkan, metode VIKOR digunakan untuk proses pemeringkatan. AHP yang sudah disempurnakan oleh Alonso dan Lamata dapat menangani kriteria lebih dari 15 sehingga sistem ini dapat bersifat dinamis. Sistem yang dinamis dapat digunakan untuk waktu ke depan. 3
4 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang dipaparkan sebelumnya, rumusan masalahnya sebagai berikut : 1. Metode AHP memiliki proses pemeringkatan yang kompleks ketika kriteria dan alternatif semakin banyak. 2. Pada metode VIKOR, bobot langsung diberikan secara langsung tanpa ada uji konsistensi pembobotan. 3. Sistem pendukung keputusan kombinasi AHP-VIKOR sebelumnya masih menggunakan kombinasi AHP konvensional sehingga memiliki keterbatasan ketika kriteria yang digunakan melebihi Keaslian Penelitian Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang sudah meneliti tentang sistem pendukung keputusan seleksi penerima bantuan studi dan terdapat juga beberapa penelitian yang mendekati dengan penelitian ini dengan menggunakan metode AHP dan VIKOR. Kirom dkk [10] membangun sistem informasi manajemen beasiswa berbasis sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP. Pada penelitian ini berhasil mengimplementasikan metode AHP dengan empat kriteria, yaitu penghasilan orang tua, IPK, semester, dan status menerima beasiswa. Penelitian ini mampu memberikan pertimbangan kepada pengelola beasiswa untuk menentukan prioritas terpilih dari seleksi beasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan. Perbedaan penelitian yang dilakukan oleh Kirom dkk [10] dengan penelitian ini adalah penelitian ini menggunakan kombinasi metode AHP yang sudah disempurnakan dengan metode VIKOR. Metode AHP konvensional memiliki kelemahan pada proses uji konsistensi jika alternatif dan kriteria lebih dari lima belas atau kriteria kurang dari lima belas tetapi alternatif lebih dari lima belas. Selain itu penelitian ini belum dinamis karena kriteria dan alternatif telah ditentukan sebelumnya. 4
5 Perdana dan Widodo [11] membuat sistem pendukung pemberian beasiswa kepada peserta didik baru menggunakan metode TOPSIS. Penelitian ini mengimplementasikan metode TOPSIS berdasarkan lima kriteria penilaian yaitu jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, jarak tempat tinggal, nilai rata-rata ujian nasional dan kesanggupan tinggal di asrama. Sistem yang dibuat dapat merekomendasikan penerima beasiswa. Perbedaan penelitian Perdana dan Widodo [11] dengan penelitian ini terletak pada metode yang digunakan. Selain itu terdapat penelitian lain yang membandingkan metode TOPSIS dan metode VIKOR [12]. Penelitian yang dilakukan oleh Opricovic dan Tzeng [12] ini mengatakan bahwa metode VIKOR lebih mendekati solusi ideal dengan menggunakan normalisasi linear dibandingkan dengan metode TOPSIS yang menggunakan normalisasi vektor. Oyama [13] melakukan penelitian mengenai sistem pendukung keputusan beasiswa belajar bagi Guru menggunakan metode AHP. Penelitian ini menggunakan sepuluh kriteria penilaian. Kriteria penilaiannya adalah IPK, domisili, terdaftar sebagai mahasiswa, lama bekerja, prestasi kerja, sertifikat pengembangan diri, umur, surat rekomendasi, status penerima beasiswa. Penelitian ini mampu menentukan bobot setiap kriteria dengan bantuan metode AHP sehingga dapat melakukan seleksi untuk pemohon beasiswa. Kelemahan penelitian ini sama seperti penelitian Kirom dkk. Sedangkan, perbedaan penelitian Oyama [13] dan penelitian ini terletak pada metode yang digunakan. Terdapat juga penelitian lain yang sudah menggabungkan metode AHP- VIKOR. Penelitian Rojas-Zerpa dan Yusta [4] menggunakan kombinasi metode AHP dan VIKOR sebagai metode untuk menentukan solusi dari berbagai kriteria atau dari kriteria yang bertentangan dalam energy planning. AHP digunakan untuk mendapatkan bobot dari setiap kriteria dan VIKOR digunakan sebagai metode pemeringkatan. AHP memiliki kelebihan dalam proses pembobotan karena bobot yang diperoleh diuji konsistensinya. Kelemahan dari penelitian ini adalah kombinasi AHP dan VIKOR masih menggunakan metode AHP konvensional. AHP konvensional yang ditemukan oleh Saaty memiliki keterbatasan pada tabel Random Index (RI) yang hanya memiliki nilai n < 15. Tabel RI digunakan untuk 5
6 mendapatkan nilai RI terhadap n (banyaknya kriteria) sebagai patokan untuk perbandingan uji konsistensi dalam metode AHP. Dengan keterbatasan n < 15 menandakan metode AHP konvensional memiliki kelemahan dalam menangani kriteria pembobotan lebih dari lima. Selain itu metode AHP memiliki kelemahan pada saat proses pemeringkatan, meskipun bobot telah diperoleh. Data ril yang ada harus dikonversi ke dalam skala 1-9 yang telah ditentukan oleh Saaty untuk melakukan penilaian pada matriks perbandingan pasangan. Sehingga semakin banyak alternatifnya, proses perbandingan pasangan semakin kompleks. Penelitian lainnya yang menggunakan kombinasi metode AHP dan VIKOR adalah penelitian yang dilakukan oleh Tavakkoli dan Mousavi [5]. Penelitian ini melakukan penelitian mengenai pemilihan lokasi tanaman yang tepat karena lokasi yang tepat dapat memberikan dampak signifikan pada performa dari berbagai perusahaan atau manufacturing system. Kelemahan dari penelitian ini sama seperti penelitian yang dilakukan Rojas-Zerpa dan Yusta [4] yaitu masih menggunakan metode AHP konvensional dalam penggabungannya dengan metode VIKOR. Terdapat penelitian lain yang sudah mengatasi kelemahan AHP dalam menangani n > 15 [9]. Penelitian ini menyempurnakan metode AHP konvensional dengan cara mengkorelasikan eigen max dan RI sehingga dapat menentukan Consistency Ratio (CR) meskipun n > 15. Penelitian [9] ini hanya berfokus untuk mengatasi nilai RI pada metode AHP sehingga belum melakukan kombinasi dengan metode VIKOR pada proses pemeringkatannya. Pada penelitian ini akan membuat sistem pendukung keputusan yang dinamis dengan menggabungkan metode AHP yang sudah disempurnakan dan metode AHP dalam kasus seleksi penerima bantuan studi di Fakultas Teknik Universitas Negeri Manado. Metode AHP yang sudah disempurnakan memiliki kelebihan dalam mengatasi kriteria yang banyak sehingga penggunaan cocok untuk sistem yang dinamis. Sedangkan metode VIKOR digunakan untuk melakukan pemeringkatan alternatif. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis hasil pemeringkatan dari metode manual, metode manual terkomputerisasi, metode AHP yang sudah disempurnakan, metode VIKOR dan metode kombinasi AHP-VIKOR. 6
7 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mengembangkan sistem pendukung keputusan dinamis untuk penentuan penerima beasiswa di Fakultas Teknik Universitas Negeri Manado. Untuk mencapai tujuan tersebut, terdapat beberapa tujuan yang harus dicapai sebelumnya, yaitu sebagai berikut : 1. Mengombinasikan metode AHP yang sudah disempurnakan dengan metode VIKOR. 2. Menganalisis hasil pemeringkatan antara AHP, VIKOR dan kombinasi AHP- VIKOR. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat sistem pendukung keputusan yang dibuat ini diharapkan sebagai berikut : 1. Membantu proses seleksi penentuan bantuan studi lebih cepat dan efisien. 2. Membantu atasan lebih objektif dalam menentukan penerima beasiswa sehingga dapat menentukan penerima beasiswa yang berkualitas 3. Membantu mahasiswa memiliki hak yang sama mengajukan permohonan bantuan studi. 4. Memperbaiki kualitas pengambilan keputusan yang dilakukan oleh kemahasiswaan dengan bantuan sistem pendukung keputusan. 7
Multi atributte decision making (madm)
Multi atributte decision making (madm) Weighted Product, Topsis Weighted Product (wp) Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI. Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya pembuatan keputusan merupakan suatu pendekatan yang bersifat sistematis, artinya pendekatan yang berawal dan bermula dari hakikat suatu masalah,
Lebih terperinciPENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG)
PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG) Rahmawan Bagus Trianto 1 1 Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang E-mail : 111201005199@mhs.dinus.ac.id
Lebih terperinciHYBRID MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN STUDI
Seminar Nasional Teknologi Informasi 2015 HYBRID MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN STUDI Salvius Paulus Lengkong 1) Adhistya Erna Permanasari 2) Silmi Fauziati 3) 1)2)3) Departemen
Lebih terperinciPENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING Apriansyah Putra 1, Dinna Yunika Hardiyanti 2 Jurusan Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
Lebih terperinciKata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Persoalan keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu,
Lebih terperinciPenerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD.
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish 1 Nalsa Cintya Resti 1 Sistem Informasi, Universitas Nusantara
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS KEL. JAMSAREN KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Bab ini berisi teori-teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Product, Pengertian perguruan tinggi serta tujuan perguruan tinggi..1 Sistem
Lebih terperinciISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014
PENERAPAN METODE TOPSIS DAN AHP PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA BARU, STUDI KASUS: IKATAN MAHASISWA SISTEM INFORMASI STMIK MIKROSKIL MEDAN Gunawan 1, Fandi Halim 2, Wilson 3 Program
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. MCDM (Multiple Criteria Decision Making) Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan zaman maka tingkat pendidikan pada masyarakat mengalami peningkatan. Oleh karena itu masyarakat memandang bahwa pendidikan pada tingkat
Lebih terperinciPENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat
1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak lembaga pendidikan yang mewajibkan siswa/mahasiswanya melakukan kegiatan Praktek (PKL) baik tingkat SMK/sederajat maupun universitas sebagai salah satu syarat untuk
Lebih terperinciKOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Ahmad Abdul Chamid 1*, Alif Catur Murti 1 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box
Lebih terperinciANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA Siti Nurhayati Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
Lebih terperinciDECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD
ZERO JURNAL SAINS MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 Page : 11-21 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN: 2580-5754 DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD Ismail
Lebih terperinciPemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.3, September 2013, pp.200-205 ISSN 2302-495X Pemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS Arlius
Lebih terperinciRita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara
PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONDAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK POLIPROFESI MEDAN Rita Hamdani STMIK Pelita Nusantara
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT
ZERO JURNAL MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN : 2580-5754 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih 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 I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN PT PLN (Persero) merupakan perusahaan penyedia jasa kelistrikan terbesar di Indonesia. Proses dalam meningkatkan usahanya, PT PLN (Persero) tidak dapat melepaskan perhatiannya
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Undang-undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 menetapkan bahwa pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Objek Wisata Objek dan daya tarik wisata adalah suatu bentukan dan fasilitas yang berhubungan, yang dapat menarik minat wisatawan atau pengunjung untuk datang ke suatu daerah
Lebih terperinciMulti-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA
PENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA Virgeovani Hermawan 1 1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA) Henry Wibowo S 1), Riska Amalia
Lebih terperinciMulti atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW
Multi atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Multi criteria decision making (mcdm) Suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROVIDER INTERNET MENGGUNAKAN METODE AHP dan SAW DOSEN : DRS. RETANTYO WARDOYO, M.Sc., Ph.D
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROVIDER INTERNET MENGGUNAKAN METODE AHP dan SAW DOSEN : DRS. RETANTYO WARDOYO, M.Sc., Ph.D Disusun Oleh Ibnu Triyanto 1411 Kirwanto 1411 Nuralia 1411601261 Putri Hayati
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW Fitria Ningsih Jurusan Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09 Pringsewu
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN Yosep Agus Pranoto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciOleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT
MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA DI STMIK AMIKOM PURWOKERTO Oleh:
Lebih terperinciTechnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making untuk Menentukan Rekomendasi Penerima Beasiswa BBM dan PPA di STMIK AMIKOM Purwokerto Umti
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Keputusan Teori keputusan adalah teori mengenai cara manusia memilih pilihan diantara pilihan-pilihan yang tersedia secara acak guna mencapai tujuan yang hendak diraih (Hansson,
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 terperinciPENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1 1 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten Jl
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Setiap warga negara berhak mendapatkan pengajaran, hal ini telah dicantumkan dalam Pasal 31 (1) Undang-Undang Dasar 1945. Berdasarkan pasal tersebut, maka Pemerintah
Lebih terperinciSistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS
Sistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS Moh Ramdhan Arif Kaluku 1, Nikmasari Pakaya 2 Jurusan Teknik Informastika Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia 1
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
PEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Nofi Aditya Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi, Program Studi Teknik Sipil Pascasarjana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Permasalahan. Konsumen tidak lagi hanya menginginkan produk yang berkualitas, tetapi juga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di era globalisasi saat ini, persaingan antar perusahaan semakin ketat. Konsumen tidak lagi hanya menginginkan produk yang berkualitas, tetapi juga menuntut
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS Sri Rahmawati Fitriatien Universitas PGRI Adi Buana Surabaya (Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan
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 terperinciPEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Juliyanti 1,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
22 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan
Lebih terperinciPENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR.
PENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR Rahimullaily 1), Lakry Maltaf 2) 1), 2) Program Studi Sistem Informasi STMIK Indonesia Padang 1) email: rahimullaily@stmikindonesia.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang PT. Komatsu Remanufacturing Asia (KRA) adalah perusahaan joint venture antara PT. United Tractors Tbk (49%) dan PT. Komatsu Asia Pasific Pte. Ltd (51%) yang bergerak
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. UCAPAN TERIMA KASIH... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... iv. ABSTRACT...
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... Error! UCAPAN TERIMA KASIH... Error! ABSTRAK... iv ABSTRACT... v DAFTAR ISI... Error! i DAFTAR GAMBAR... 5 DAFTAR TABEL... 8 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah...
Lebih terperinciBAB III ANP DAN TOPSIS
BAB III ANP DAN TOPSIS 3.1 Analytic Network Process (ANP) Analytic Network Process atau ANP adalah teori matematis yang memungkinkan seorang pengambil keputusan menghadapi faktor-faktor yang saling berhubungan
Lebih terperinciPENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW
PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW RATIH ERNAWATI Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, manusia dihadapi dengan masalah pengambilan keputusan yang bermacam-macam. Dari pengambilan keputusan yang melibatkan satu faktor saja
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970, konsep sistem pendukung keputusan pertama sekali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Mangement Decision System.
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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)
Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre) Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati
Lebih terperinciANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Sunggito Oyama 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: ILC (Intensive Learning Center) Pringsewu) Eka Yulia Rosalin Jurusan Sistem Informasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem
Lebih terperinciGus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia
PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DI IAIN RADEN FATAH PALEMBANG Gus melia Testiana IAIN
Lebih terperinciPEMILIHAN STRATEGI PENINGKATAN PENJUALAN DI UKM MIKRO TEKNIK
PEMILIHAN STRATEGI PENINGKATAN PENJUALAN DI UKM MIKRO TEKNIK TUGAS AKHIR Diajukan untuk memenuhi persyaratan mencapai derajat Sarjana Teknik Industri KEVIN KUSNADI 15 16 08624 PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh : Ita Yulianti 1, Imam Tahyudin 2, Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRAK Tujuan penelitian
Lebih terperinciMetode dalam SPK (Sistem Pendukung Keputusan) A. AHP
Metode dalam SPK (Sistem Pendukung Keputusan) A. AHP Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah teknik untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang bertujuan untuk menentukan pilihan terbaik dari beberapa
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 terperinciUJIAN TUGAS AKHIR SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM (STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK)
OL UJIAN TUGAS AKHIR SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM (STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK) Oleh: Indira Kusuma Wardhani 1208100048 Pembimbing : Prof. DR. M. Isa Irawan,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG Heri Sulistiyo Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menguraikan tinjauan pustaka yang berisi teori-teori yang berkaitan dengan analisis dan pemecahan masalah pada penelitian. 2.1 Kenyamanan Tempat Duduk (Kursi) Mobil Kenyamanan
Lebih terperinciSISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK
SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Herdi widyatmoko Jurusan teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln Nakula
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. warga berhak mendapatkan perlindungan kesehatan. (Depkes, 2008).
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Jaminan kesehatan masyarakat (JAMKESMAS) ini adalah program jaminan kesehatan dari pemerintah untuk masyarakat kurang mampu agar kebutuhan kesehatan masayarakat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id
Lebih terperinciPENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG Gusmelia Testiana UIN Raden Fatah Palembang Jl.KH. Zainal Abidin Fikri Palembang gusmelia.testiana@gmail.com ABSTRAK Masalah
Lebih terperinciKata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
Lebih terperinciOleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**
PENERAPAN TOPSIS FUZZY MADM DALAM MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi** STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRAK Penelitian ini
Lebih terperinciPenerapan Metode Multi Attribute Decision Making) MADM- (Weighted Product) WP dalam Pemilihan Supplier di PT. XYZ
Penerapan Metode Multi Attribute Decision Making) MADM- (Weighted Product) WP dalam Pemilihan Supplier di PT. XYZ Suhartanto 1, Putiri Bhuana Katili 2, Hadi Setiawan 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas
Lebih terperinciANALISA METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN JALUR KOPERASI PENGANGKUTAN UMUM MEDAN (KPUM)
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 25 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 25 ANALISA METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN JALUR KOPERASI PENGANGKUTAN UMUM MEDAN (KPUM) Dedek Indra Gunawan
Lebih terperinciANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Dinamika Informatika Volume 5, Nomor, November 05 ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Sunggito Oyama, Ernawati,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Nurhayati Mursalin 1 dan Rezqiwati Ishak 2 1 mursalin.nurhayati@gmail.com, 2 rezqi.uig@gmail.com
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Berbasis Web dengan Metode Yager pada CV. Sentana Prima Unggul Sidoarjo TUGAS AKHIR
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Berbasis Web dengan Metode Yager pada CV. Sentana Prima Unggul Sidoarjo TUGAS AKHIR Diajukan Oleh : HADI SETIYAWAN 0634010105 PROGRAM STUDI SISTEM
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin ketat. Konsumen tidak hanya menginginkan produk yang berkualitas,
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Permasalahan Di era globalisasi seperti saat ini, persaingan antar perusahaan menjadi semakin ketat. Konsumen tidak hanya menginginkan produk yang berkualitas, melainkan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Vendor Dalam arti harfiahnya, vendor adalah penjual. Namun vendor memiliki artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam industri yang menghubungkan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL Rahmawan cibro ( 12110675) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH Febriana 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pemilihan smartphone yang tepat merupakan salah satu aspek yang perlu diperhatikan oleh pengguna (dalam hal ini pengambil keputusan) sebelum melakukan pembelian.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian
Lebih terperinciAnalytic Hierarchy Process (AHP) dan Perhitungan Contoh Kasus AHP
Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Perhitungan Contoh Kasus AHP Analytic Hierarchy Process atau AHP dikembangkan oleh Prof. Thomas L. Saaty sebagai algoritma pengambilan keputusan untuk permasalahan
Lebih terperinciPENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO
PENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO Moh Ramdhan Arif Kaluku 1, Nikmasari Pakaya 2 1 aliaskaluku@gmail.com, 2 nikmasaripakaya@gmail.com
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 22 September 2014 PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL Gunawan 1), Wilson 2), Fandi Halim 3) 1,2,3 Program
Lebih terperinciMETODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN)
METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN) Alfa Saleh 1, Ria Eka Sari 2, Harris Kurniawan 3 STMIK Potensi
Lebih terperinciSeminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pasar Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Reny Wahyuning Astuti 1), Muhsin 2) Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kegiatan ekploitasi sumberdaya mineral atau bahan galian seperti pasir merupakan salah satu pendukung sektor pembangunan baik secara fisik, ekonomi maupun sosial.
Lebih terperinciPENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS Fera Tri Wulandari 1), Fajar Budi Hartono 2) Abstrak : Pemilihan produk unggulan diharapkan dapat membantu pihak perindustrian dan perdagangan
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 terperinci2 pengukuran kinerja masing-masing unit kerja. Model pengukuran kinerja yang digunakan di UNS saat ini masih bersifat manual yang cenderung mengedepan
Bab I Pendahuluan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Universitas Sebelas Maret (UNS) sebagai salah satu Perguruan Tinggi berkewajiban menyelenggarakan pendidikan tinggi sebagaimana dirumuskan
Lebih terperinci