SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN USAHA MIKRO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Transkripsi

1 SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN USAHA MIKRO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) NAMA : Annisa Nur Alina NPM : FAKULTAS : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi JURUSAN : Sistem Informasi PEMBIMBING : Dr. Lintang Yuniar Banowosari, S.Kom., M.Sc

2 Jumlah Unit Latar Belakang Masalah Perkembangan Jumlah Unit Usaha Mikro Tahun Tahun Jumlah Unit Kementerian Koperasi dan UKM, &view=section&id=17:data-umkm&itemid=93

3 Latar Belakang Masalah

4 Rumusan Masalah Bagaimana cara mengembangkan sistem penunjang keputusan berbasis situs yang dapat digunakan sebagai alat bantu pemilihan usaha mikro tanpa harus registrasi atau login bagi pengguna?

5 Tujuan Penelitian Mengembangkan sebuah sistem penunjang keputusan berbasis situs dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang diharapkan sebagai alat bantu untuk memilih usaha mikro sesuai dengan kriteria yang ditentukan

6 Metode Pengumpulan Data

7 Metode Pengembangan Sistem

8 Diagram Use Case Sistem Berjalan

9 Diagram Use Case Admin yang Diusulkan

10 Diagram Use Case Pengguna yang Diusulkan

11 Diagram Kelas yang Diusulkan

12 Struktur Navigasi Halaman Admin

13 Struktur Navigasi Halaman Pengguna

14 Rancangan Antarmuka Halaman Admin Implementasi Antarmuka Halaman Admin

15 Rancangan Antarmuka Halaman Pengguna Implementasi Antarmuka Halaman Pengguna

16 Tabel Hasil Pengujian Black Box

17 Hasil Pengujian Black Box Perhitungan SAW

18 Tabel Hasil Pengujian User Acceptance Test (UAT) Perhitungan akhir teknik skala likert: 1. Skor ++ pada rentang Skor + pada rentang Skor - pada rentang Skor - - pada rentang Nilai total 124, maka sistem yang telah dikembangkan berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan user friendly.

19 Kesimpulan 1. Sistem yang dikembangkan telah berjalan sesuai dengan rancangan yang telah dibuat. 2. Program telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan serta user friendly. Saran 1. Penambahan fitur baru yang dapat membantu pengguna dalam mendapakan informasi mengenai UMKM maupun usaha mikro. 2. Penambahan basis data usaha mikro. 3. Penilaian usaha mikro yang lebih spesifik agar tidak menghasilkan keluaran yang sama berulang kali.

20 Terima kasih

21 Kata Kunci: SDLC SAW Struktur Navigasi UML Likert

22 SDLC

23 SPK

24 SAW Metode penjumlahan terbobot yang memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut kemudian dilanjutkan dengan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

25 Keuntungan Keuntungan dari SAW 1. metode ini dari metode yang lain adalah lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat 2. kemampuannya untuk menilai lebih akurat karena didasarkan pada kriteria dan bobot preferensi yang telah ditentukan sebelumnya 3. dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perankingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.

26 Perhitungan SAW

27 Pe-ranking-an

28 Struktur Navigasi Campuran

29 UML

30 Tahapan Likert 1. Tentukan secara tegas sikap terhadap topik apa yang akan diukur. 2. Tentukan secara tegas, sub variabel atau dimensi yang menyusun sikap tersebut, kognitif, afektif dan konatif (kecenderungan perilaku). 3. Susun pernyataan atau pertanyaan atau item yang merupakan alat pengukur dimensi yang menyusun sikap yang akan diukur sesuai dengan indikator. 4. Setiap item diberi respon yang sifatnya tertutup (closed questionare). 5. Untuk setiap respon, jawaban diberi skor berdasarkan kriteria 6. Untuk mengetahui posisi setiap responden tentang suatu variabel, tentukan skor maksimal dan skor minimal yang mungkin dicapai oleh responden.