SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PERMOHONAN KREDIT ELEKTRONIK BERBASIS WEB PADA TOKO METRO MENGGUNAKAN FMADM DENGAN METODE SAW
|
|
- Sukarno Hardja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 196. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PERMOHONAN KREDIT ELEKTRONIK BERBASIS WEB PADA TOKO METRO MENGGUNAKAN FMADM DENGAN METODE SAW Lili Tanti 1, Linda Wahyuni 2, Tiffani 3 1 Dosen Jurusan Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama 2 Dosen Jurusan Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama 3 Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama 1,2,3 STMIK Potensi Utama, Jl. K.L. Yos Sudarso km. 6.5 no 3A Tanjung Mulia-Medan lili_tantiai@yahoo.co.id 1 ABSTRACT The decision system making of electronic credit acceptance in metro store is still related to semi-computerized system which cause several problems, such as metro staff is difficult in processing and selecting the consumer data. Also it takes long period of time in determining the approval of customer credit acceptance. It is necessary to apply the decision system making in order to help the consumer credit. One of the methods used in supporting the decision system making is Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decision Making) with SAW method. SAW method is very helpful in determining the store of each atrribute, later it will be continue with the ranking process which select the best alternative of all. In this case, alternative means the ability to get the access for electronic credit based applied criteria. By using the method, scoring will be much more accurate because it is based on the applied scoring previously in order to get those who deserved in using the electronic credit. Keywords : FMADM, SAW, Criteria ABSTRAK Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penerimaan Permohonan Kredit Elektronik pada Toko Metro masih menggunakan cara yang semi terkomputerisasi, sehingga menyebabkan beberapa kendala diantaranya yaitu pihak Toko Metro mendapatkan kesulitan dalam mengolah data konsumen dan menyeleksi calon konsumennya, serta membutuhkan waktu yang cukup lama dalam menentukan penerimaan permohonan kredit konsumen. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak melakukan kredit maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) dengan metode SAW. Metode SAW sangat membantu dalam proses menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak melakukan kredit elektronik berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Dengan metode perankingan tersebut, penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang suda dhitentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang layak melakukan kredit elektronik tersebut. Kata Kunci: FMADM, SAW, Kriteria.
2 Lili, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan 197 PENDAHULUAN Perkembangan teknologi pengolahan data saat ini terus berkembang pesat. Ini disebabkan oleh berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi dan adanya perangkat-perangkat lunak dan keras untuk memudahkan pekerjaan manusia, salah satunya adalah komputer. Saat ini suatu sistem aplikasi komputer sangatlah diperlukan untuk mempermudah kinerja. Karena dengan adanya aplikasi tersebut kita dapat mengolah data yang kita miliki untuk menghasilkan suatu informasi yang sudah pasti lebih baik dan berguna untuk kebutuhan-kebutuhan tertentu. Terutama pada permasalahan untuk pengambilan keputusan, hal ini terjadi pada Toko Metro yang menjual alat-alat elektronik, furniture,dan perabotan rumah tangga lainnya dalam proses pemilihan calon konsumen yang akan melakukan permohonan kredit. Dimana sistem yang digunakan untuk mengajukan permohonan kredit masih menggunakan sistem semi komputerisasi yaitu menggunakan Microsoft Excel sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam memutuskan pelanggan yang berhak mendapatkan kredit. Dengan komputerisasi dapat dengan mudah mengetahui pelanggan yang bisa mengajukan permohonan kredit elektronik pada Toko Metro. Salah satu kunci keberhasilan pada Toko Metro adalah dengan memberikan permohonan kredit yang tepat terhadap pelanggan yang melakukan permohonan kredit sehingga dapat menghasilkan keuntungan yang baik. Dalam penilaian efektifitas kinerja karyawan dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif yang terbaik untuk menentukan pelanggan yang bisa melakukan kredit pada toko ini TINJAUAN PUSTAKA Sistem pendukung keputusan (DSS) sebagai sistem berbasis komputer interaktif,.yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak tertsruktur. Sistem pendukung keputusan (DSS) memadukan sumber daya intelektual dari individu dengan kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. DSS adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur (Efraim Turban, dkk ; 19 : 2005). Untuk lebih jelasnya, karakteristik suatu sistem sehingga dapat dikatakan sebagai suatu SPK adalah sebagai berikut : 1. Berdasarkan pada pendekatan sistem secara luas dan dapat memberikan dukungan pada proses pengambilan keputusan dengan titik berat sistem pada konsep management by perception. 2. Adanya penerapan konsep manusia-mesin, dimana manusia berfungsi sebagai pengontrol dari sistem, dan mesin sebagai sarana pendukung. 3. Mempunyai kemampuan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam menghadapi masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur. 4. Memanfaatkan fungsi model dalam proses analisa, baik berupa model matematis, model statistik, ataupun tipe-tipe model lainnya. 5. Dapat menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk mendukung fungsi interaktif, sehingga user dapat dengan mudah memperoleh informasi yang dibutuhkannya. 6. Memiliki subsistem terintegrasi yang dapat mendukung semua tingkatan manajemen. 7. Didukung oleh suatu basis data yang komprehensif. 8. Menerapkan sistem tampilan easy to use. 9. Dinamis dalam menghadapi masalah baru. FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making FMADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing- masing pendekatan memiliki kelebihan
3 198. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. (Kusumadewi, 2007). Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM. antara lain (Kusumadewi, 2006): 1. Simple Additive Weighting Method (SAW) 2. Weighted Product (WP) 3. ELECTRE 4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 5. Analytic Hierarchy Process (AHP) Algoritma FMADM adalah: 1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2, m dan j=1,2, n. 2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp. 3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit=maksimum atau atribut biaya/cost=minimum). Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom. 4. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. ( Kusumadewi, 2007). Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metod SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatife yang ada. rij i X Max i Min X ij ij x x ij ij jika j adalah atribut keuntungan (benefit) jika j adalah atribut biaya (cost) Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,,m dan j=1,2,,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan sebagai: Vi= Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. PEMBAHASAN Proses seleksi permohanan kredit belum terdatabase, dalam arti belum ada database yang menampung data pelanggan kredit dan data penilaian, yang mengakibatkan mudahnya file atau data itu hilang.penginputan masih dilakukan secara semi terkomputerisasi, belum ada aplikasi yang mendukung dalam pengambilan keputusan penentuan pelanggan diterima atau ditolak permohonan kreditnya sehingga mengakibatkan Posedur kerja dan penyajian informasi pada sistem yang
4 Lili, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan 199 berjalan selama ini dirasakan masih lambat dan kurang optimal.rentannya masalah dalam pengolahan data permohonan kredit dalam proses seleksi pemberian kredit untuk diperhatikan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menangani permasalah tersebut dengan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan database yang mendukung sehingga kekurangankekurangan dari sistem yang berjalan dapat diatasi dan tujuan pengambilan keputusan dapat berjalan dengan cepat dan tepat. Dalam penyeleksian permohonan kredit dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif yang terbaik untuk menentukan permohonan kredit yang bisa terpenuhi.dalam metode SAW terdapat kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan permohonan kredit yang diterima di Toko Metro. Adapun kriterianya dapat dilihat pada tabel 1. Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Tabel 1. Tabel Kriteria Keterangan Usia, keadaan fisik Status Rumah Pekerjaan Pendapatan / Kemampuan Membayar Penjamin Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari enam bilangan fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tengah (T1), tinggi (T2), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada gambar di bawah ini : SR R S T1 T2 ST Keterangan : SR : Sangat Rendah R : Rendah S : Sedang T1 : Tengah T2 : Tinggi ST : Sangat Tinggi Gambar 1. Bilangan Fuzzy untuk bobot Dari gambar di atas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam table 2. Tabel 2. Tabel Bobot Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 1 Sedang (S) 2 Tengah (T1) 3 Tinggi (T2) 4 Sangat Tinggi (ST) 5 Adapun tabel kriteria yang penulis gunakan untuk merancang sistem pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan kredit ini adalah sebagai berikut : 1. Kriteria Usia Variabel usia dapat dikonversikan dengan bilangan fuzzy dan dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Tabel Kriteria Usia Usia (X) Bilangan Fuzzy Nilai X =0-20 Terlalu Muda (TM) 1 X= 61-Keatas Terlalu Tua (T) 2
5 200. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal X = Tua 3 X = Muda (M) 4 X = Sedang / Matang (SM) 5 2. Kriteria Nilai Status Rumah Variabel status rumah dapat dikonversikan dengan bilangan fuzzy dan dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Tabel Kriteria Status Rumah Nilai Status Rumah (NSR) Bilangan Fuzzy Nilai Kost Sangat Rendah (SR) 1 Kontrak Rendah (R) 2 Orang Tua \ keluarga Sedang (S) 3 Dinas Tinggi (T) 4 Milik Sendiri Sangat Tinggi (ST) 5 3. Kriteria Pekerjaan Variabel pekerjaan dapat dikonversikan dengan bilangan fuzzy dan dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Tabel Kriteria Pekerjaan Nilai Pekerjaan (NP) Bilangan Fuzzy Nilai NP = Lain-Lain Sangat Rendah (SR) 1 NP = Honor Rendah (R) 2 NP = Wiraswasta / Propesional Sedang (S) 3 NP = Pegawai Swasta Tinggi (T) 4 NP = PNS / BUMN Sangat Tinggi (ST) 5 4. Kriteria berdasarkan Pendapatan / kemampuan Membayar Variabel pendapatan / kemampuan membayar dapat dikonversikan dengan bilangan fuzzy dan dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Tabel Kriteria Pendapatan / kemampuan membayar Pendapatan / kemampuan membayar (Y) Bilangan Fuzzy Nilai Y = Cicilan > 80% Pendapatan Sangat Rendah (SR) 1 Y = Cicilan, 60-79% Pendapatan Rendah (R) 2 Y = Cicilan, 40-59% Pendapatan Sedang (S) 3 Y = Cicilan, 20-35% Pendapatan Tinggi (T) 4 Y = Cicilan, < 19% Pendapatan Sangat Tinggi (ST) 5 5. Kriteria berdasarkan penjamin permohon Variabel penjamin dapat dikonversikan dengan bilangan fuzzy dan dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Tabel Kriteria Penjamin Penjamin (n) Bilangan Fuzzy Nilai An = Tidak ada Sangat Rendah (SR) 1 An = Teman Rendah (R) 2 An = Atasan Sedang (S) 3 An = Orang tua Tinggi (T) 4 An = Sudah pernah kredit (baik ) Sangat Tinggi (ST) 5 Berikut adalah sampel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria dari data pelamar yang dapat dililhat pada Tabel 8 di bawah ini : Tabel 8. Tabel Rating Kecocokan dari setiap alternatif Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 (A1) Lukman 4 3 3
6 Lili, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan 201 (A2) Dana (A3) Vera (A4) Didi Nilai bobot yang telah ditetapkan (W) oleh Toko METRO adalah W = ( 3, 3,3, 4, 3) Dimana : a. 3 ialah untuk kriteria usia yang usia 21 tahun sampai 55 tahun. b. 3 ialah untuk kriteria status rurmah, minimal rumah keluarga. c. 3 ialah untuk kriteria pekerjaan yang minimal Wiraswasta / Propesional. d. 4 ialah untuk kriteria Pendapatan/kemampuan membayar. Minimal 20-35% penghasilan. e. 3 ialah untuk kriteria penjamin, minimal dijamin Atasan. Adapun matriks keputusan berdasarkan kriteria tersebut ialah : X = Adapun normalisasi dari matriks keputusan : r11 = = = 1 Max{4,1,3,2} r12 = = = 0,6 r13 = = = 0,8 Max{4,5,5,1} 5 r14 = = = 0,8 Max{4,5,5,1} r15 = = = 0,6 Max{3,5,4,,1} r21 = = = 0,25 Max{4,1,3,2} r22 = = = r23 = = = 1 Max{4,5,5,1} r24 = = = 1 Max{4,5,4,1} r25 = = = r31 = = = 0,75 Max{4,1,3,2} 4 r32 = = = 0,8 5 5 r33 = = = 1 Max{4,5,5,1} 5 r34= = = 0,8 Max{4,5,4,1} 5 r35 = = = 0,8 2 2 r41 = = = 0,5 Max{4,1,3,2} r42 = = = 0,2 1 1 r43 = = = 0,2
7 202. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal Max{4,5,5,1} r44 = = = 0,2 Max{4,5,4,1} r45 = = = 0,2 Adapun matriks ternormalisasinya: 1 0,6 0,8 0,8 0,6 R = 0, ,75 0,8 1 0,8 0,8 0,5 0,2 0,2 0,2 0,2 Nilai Total berdasarkan nilai bobot W = (3, 3, 3, 4, 3) adalah : A1 = (3)(1)+(3)(0,6)+(3)(0,8)+(4)(0,8)+(3)(0,6) = 12.2 A2 = (3)(0,25)+(3)(1)+(3)(1)+(4)(1)+(3)(1) = 13,75 A3 = (3)(0,75)+(3)(0,8)+(3)(1)+(4)(0,8)+(3)(0,8) = 13,25 A4= (3)(0,5)+(3)(0,2)+(3)(0,2)+(4)(0,2)+(3)(0,2) = 4,1 Untuk menentukan / memutuskan apakah permohonan kredit disetujui atau tidak, diberikan nilai minimal Min=10. pada data contoh diatas V1,V2, dan V3 nilainya diatas 10 sehingga permohonan kreditnya dipenuhi. Sedangkan V4 permohonan kreditnya tidak dipenuhi. HASIL Berdasarkan hasil analisa dan perancangan sistem yang telah dilakukan pada bab sebelumnya maka dilanjutkan ke tingkat implementasi, implementasi program aplikasi menggunakan bahasa pemrograman. Implementasi merupakan tahap dimana sistem siap dioperasikan pada keadaan yang sebenarnya. Dari sini akan diketahui apakah sistem yang dibuat benar-benar dapat menghasilkan tujuan yang diinginkan. Sebelum program digunakan atau diterapkan, maka program harus bebas terlebih dahulu dari kesalahan-kesalahan. Kesalahan program yang mungkin terjadi antara lain kesalahan penulisan bahasa, kesalahan sewaktu proses, atau kesalahan logika. Setelah program bebas dari kesalahan, program dites dengan memasukkan data untuk diolah. Pertama kali program dipanggil akan menampilkan layar utama untuk semua pengunjung. Dari layar ini kita bisa melakukan navigasi ke semua bagian yang ada pada sistem SPK Permohonan Kredit Toko Metro. Untuk melakukan pengolahan data juga bisa melalui menu ini atau langsung panggil alamat pada browser yang merupakan utama dari sistem. Gambar 1. Tampilan Awal Sistem
8 Lili, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan 1 Menu Data Permohonan Menu ini digunakan untuk mengolah data permohonan kredit yang dilakukan oleh admin. fasilitas yang disediakan adalah Lihat data Permohonan, dan tambah data Permohonan, untuk edit data permohonan serta hapus data permohonan berada dalam sub menu lihat data permohonan. Gambar 2. Tampilan Daftar Permohonan Menu data SPK / Nilai Menu ini digunakan untuk menghitung dan menentukan apakah sebuah kredit yang diajukan diterima atau ditolak. Penentuan diterima atau ditolak kredit menggunakan SPK seperti yang sudah dijelaskan pada bab sebelumnya. Layar ini akan menampilkan semua permohonan kredit yang sudah ada beserta nilainya serta keputusannya. Berikut tampilan data SPK / Nilai permohonan kredit. Gambar 3. Tampilan Daftar Nilai SPK Kredit Menu Data Laporan Menu ini digunakan untuk menampilkan laporan atau keluaran dari sistem. Laporan yang dihasilkan oleh sistem adalah laporan daftar permohonan, laporan Penilaian permohoanan yang diterima, laporan Penilaian permohonan yang ditolak, dan laporan penilaian keseluruhan baik ditolak maupun diterima. Untuk menampilkan masing-masing laporan hanya dengan mengklik pada pilihan sesuai dengan laporan yang diinginkan.
9 206. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal Laporan daftar permohonan : Gambar 4. Tampilan Laporan Daftar Permohonan Laporan penilaian permohonan yang diterima : Gambar 5. Tampilan Laporan Penilaian Yang Diterima Laporan penilaian permohonan yang ditolak : Gambar 6. Tampilan laporan penilaian yang ditolak
10 Lili, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan 3 Laporan penilaian permohonan keseluruhan : Gambar 7. Tampilan laporan penilaian keseluruhan 5. Analisis hasil pengujian Simulasi Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)dapat dilihat pada table 1. Pada tabel 1 menggambar nilai penyusutan aktiva untuk setiap tahunnya sehingga terlihat terjadinya nilai aus untuk aktiva tetap setiap tahunnya yang akan dicatat ke dalam laporan keuangan untuk setiap tahunnya. Dengan menggunakan metode jumlah angka tahun maka beban penyusutan tiap tahun tidak akan sama besarnya, dimana beban penyusutan akan besar pada tahun pertama dan semakin berkurang setiap tahunnya. Tabel 9. Hasil Pengujian Nama No. Nilai per Kriteria Bobot Status Pemohon Permohonan Usia Rumah Pekerjaan Pendapatan Penjamin Dana PK ,75 Di terima Didi PK ,10 Di Tolak Lukman PK ,20 Di terima Vera PK ,25 Di terima SIMPULAN 1. Aplikasi ini dibuat untuk membantu pihak Toko Metro dalam kegiatan penerimaan permohonan kredit elektronik yang akurat dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). 2. Metode SAW sangat membantu dalam proses menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak melakukan kredit elektronik berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Dengan metode perankingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang suda dhitentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang layak melakukan kredit elektronik tersebut. 3. Penilaian permohonan penerimaan kredit yang akurat dan cepat dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) menampilkan interface yang menarik dan user friendly sehingga memudahkan pengguna dalam pemakaian aplikasi ini.
11 206. CSRID Vol.4 No.3 Oktober 2012, Hal DAFTAR RUJUKAN Henry Wibowo, Riska Amalia2,, Andi Fadlun M, Kurnia Arivanty (2009). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank Bri Menggunakan Fmadm (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia). Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta:Penerbit Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri. (2005). Pencarian Bobot Atribut Pada Multiple-Attribute Decision Making dengan Pendekatan Objektif Menggunakan Algoritma Genetika. Rumaisa Fitrah, Nurafianti Tanti (2010), Sistem 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
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik
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 terperinciPEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW
ISSN : 2302-305 STMIK AMIKOM Yogyakarta, - Februari 2015 PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW Lili Tanti1) 1) Sistem Informasi Universitas Potensi Utama Jl
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 UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI disusun oleh Gerdon 07.12.2562 JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI DANA BANTUAN REHABILITASI BANGUNAN UNTUK SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN PRINGSEWU
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI DANA BANTUAN REHABILITASI BANGUNAN UNTUK SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN PRINGSEWU Slamet Riadi Program Strata Satu Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
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 terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Tri Sulisilowati STMIK Pringsewu Lampung Jl.Wisma Rini No.09 Pringsewu Lampung
Lebih terperinciVolume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN MULTIPLE ATRRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : Perguruan Jaya Pancur Batu) Rinaldi Alfriadi Manurung (0911558)
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 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW)
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) Candra Surya AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri-Riu
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 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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Dan Informasi 2.1.1. Data Data merupakan refresentasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu objek atau kejadian. Data dinyatakan dengan nilai yang berbentuk angka, deretan
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Elisabet Yunaeti Anggraeni, M.T.I., Rita Irviani, M.M., Riza Lestari Jurusan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET Dhuto Hestu Wicaksono Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Email
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH
PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH Gunawan 1, Ririn Prananingrum Kesuma 2, Ruwilin Restu Wigati 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR Hermannuddin Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Hendri Yustriandi 1, Elisabet Y. A 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
Lebih terperinciFUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING
FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING Erliza Yubarda Jurusan Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri Riau e-mail : erliza_yubarda@yahoo.co.id
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI
Artikel Skripsi APLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI Diajukan untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi
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 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 terperinciBayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DI WISATA TALANG INDAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : KABUPATEN PRINGSEWU) Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2 Jurusan Sistem
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Cahyono Sigit Pramudyo 1 dan Dian Eko Hari Purnomo 2 Abstrak: Pemasok nata de coco lembaran
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 terperinciSISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih
SISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih Dosen Teknik Informatika STMIK Atma Luhur Pangkalpinang
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Zainollah Effendy Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Madura zainollah.effendy@unira.ac.id
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WAIGHTING (FSAW) DALAM PENENTUAN PERANKINGAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) DI KABUPATEN PRINGSEWU
PENERAPAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WAIGHTING (FSAW) DALAM PENENTUAN PERANKINGAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) DI KABUPATEN PRINGSEWU Elisabet Yunaeti Anggraeni 1), Oktafianto 2) 1), 2) Manajemen
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOST DI SEKITAR KAMPUS UNP KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOST DI SEKITAR KAMPUS UNP KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Erna Daniati Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nusantara
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM Tri Handayani (teha.nazla@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com) ISSN : 2338-408 ABSTRAK
Lebih terperinciJurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA KOPERTIS DI FAKULTAS TEKNIK UNSUR CIANJUR MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Ai Musrifah Ela Sopiyillah ABSTRAK Fakultas Teknik
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN IDEAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN IDEAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Erwin Panggabean Program Studi Sistem Informasi STMIK Sisingamangaraja XII Medan Sumatera
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DIDIK PAMBUDI A11.2009.04833 Program Studi Teknik Informatika-S1,Fakultas Ilmu Komputer,Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO Afrianto Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR PADA PERUSAHAAN LEASING
IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR PADA PERUSAHAAN LEASING Risa Helilintar 1, Rini Indriati 2 1, Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
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 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 terperinciSIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR Yuli Astuti Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : yuli_dev@yahoo.com
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 8 Februari 0 ISSN : 0-80 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION
Lebih terperinciPENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM Apriansyah Putra 1), Dinna Yunika Hardiyanti 2) Email: Apriansyah@unsri.ac.id, dinna_yunika@yahoo.co.id Abstract In every institution especially
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 terperinciIMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN TUNJANGAN PROFESI GURU DI KABUPATEN NGAWI
IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN TUNJANGAN PROFESI GURU DI KABUPATEN NGAWI Sylvia Elita Esteriani A11.2009.04702 TEKNIK INFORMATIKA-S1 UNIVERSITAS
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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Untuk Pemberian Bantuan Usaha Mikro Dengan Metode Simple Additive Weighting
Dengan Metode Simple Additive Weighting Diana Laily Fithri, Noor Latifah Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus Abstract The supporting system of financial assistance decision of Micro Enterprise at XXX
Lebih terperinciAbstract. Keywords: Scholarship, Fuzzy MADM, SAW, Criteria.
ISSN : 1693 1173 Sistem Pendukung Keputusan Beasiswa Diklat dengan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (MADM) Tri Handayani, Wawan Laksito Yuly Saptomo, Teguh Susyanto Abstract The scholarship is
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 terperinciPenerapan Metode Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan
Penerapan Metode Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan Sri Lestari IBI Darmajaya Bandar Lampung e-mail : t4ry09@yahoo.com Abstract The development company is highly influenced by the performance
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciJurnal Teknik Informatika, Vol 1 September Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
1 Jurnal Teknik Informatika, Vol 1 September 2012 Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Verina Valensia 1,2, Yohana Dewi Lulu W, S.Si, M.T. 1 & Kartina
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 terperinciArif Putra Darmawan Alexius Endy Budianto ABSTRAK. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, FMADM, SAW, karyawan ideal ABSTRACT
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN IDEAL UNTUK MENGISI JABATAN STRUKTURAL DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI KPRI SRI REJEKI DONOMULYO MALANG Arif Putra Darmawan Alexius Endy
Lebih terperinciSistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting
Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting Johana Harjayanti 1, Anief Fauzan Rozi 2 1 2 Program Studi Sistem
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa SD Negeri Sidakaton 01 Tegal Dengan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa SD Negeri Sidakaton 01 Tegal Dengan Metode TOPSIS Rifki Prasetyo Adhi Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) membentuk satu kesatuan untuk mencapai sebuah tujuan.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) adalah suatu kesatuan yang terdiri dari komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Kontrak Kerja Agent Call Center Menggunakan Metode Saw
JURNAL INFORMATIKA, Vol.4 No.1 April 2017, pp. 76~81 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 76 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kontrak Kerja Agent Call Center Menggunakan Metode Saw Sheyla Feby Liesdiana
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Noprin Pakaya 1 dan Amiruddin 2 1 noprin.pakaya92@gmail.com, 2 amier.76@gmail.com 1,2
Lebih terperinciAplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Vol. 1, No. 2, Tahun 2012 146 Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Website : http://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jakt/about/index Email : pustaka@pcr.ac.id Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung
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 terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN
PENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN Amalia 1, Imam Fahrur Rozi 2, Rudy Ariyanto 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,
Lebih terperinciPEMILIHAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE PENDUKUNG KEPUTUSAN FUZZY MADM
A24 Seminar Nasional Teknologi Informasi 2016 PEMILIHAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE PENDUKUNG KEPUTUSAN FUZZY MADM Fata Nidaul Khasanah 1), Rita Wahyuni Arifin 2) 1)2) Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS
SNIPTEK 206 ISBN: 978-602-72850-3-3 PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS Hidayanti Murtina STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta
Lebih terperinciMODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN
100 JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN Mely Mailasari 100 Abstract Employees Cooperative PT. Indomobil
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 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 terperinciPENERAPAN METODE MADM-SAW DALAM PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN KABUPATEN KLATEN
PENERAPAN METODE MADM-SAW DALAM PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN KABUPATEN KLATEN Setiya Nugroho Fakultas Ilmu Komputer, Program Stusi Manajemen Informatika Universitas Widya Dharma Klaten Email: setiyanugroho@gmail.com
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) SPK adalah sebuah sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik Sistem
Lebih terperinciDaniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi (SNIT) 01 PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI TUGAS AKHIR (STUDI KASUS AMIK BSI
Lebih terperinciDesi Reskika Sari ( )
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMASARAN RUMAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS: PT. VISTA ESTATE MEDAN) Desi Reskika Sari (1111543) Mahasiswa Program
Lebih terperinciPENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA
PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA Yuli Astuti 1), Isna Zahrotul Fu ad 2) 1) Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 2) Teknik Informatika
Lebih terperinciSISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR
SISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR Aris Rakhmadi 1*, Bambang Efirianto 2 1,2 Prodi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas
Lebih terperinciImplementasi Simple Additive Weighting untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja
Implementasi Simple Additive Weighting untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Firdaus DosenTeknologi Informatika STMIK-AMIK RIAU firdaus6ta@gmail.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting) Fredi Wiranata Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma
Lebih terperinciRudi Hartoyo (0911870)
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENETUKAN STATUS KARYAWAN KONTRAK SALES PROMOTION GIRL MENJADI KARYAWAN TETAP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Rudi Hartoyo (0911870) Mahasiswa Program Studi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era golobalisasi saat ini modernisasi terjadi pada segala aspek kehidupan, demikian pula juga halnya dengan teknologi yang berkembang begitu pesat. dengan perkembangan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori 2.1.1. Metode SAW (Simple Additive Weighting) Metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA PADA SMAN 1 BANGUNREJO MENGGUNAKAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA PADA SMAN 1 BANGUNREJO MENGGUNAKAN METODE SAW Tri Susilowati 1, Suyono 2, Eka Susi Suranti 3 1,2,3 Sistem Informasi, Strata 1, STMIK Pringsewu
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank BPD Sulteng
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank
Lebih terperinciJurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 3 (Desember 2016) Copyright Jurnal Ilmiah ILKOM -- All rights reserved.
Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor (Desember 06) ISSN: 087-76 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA PENGEMBANGAN USAHA AGRIBISNIS PEDESAAN (PUAP) KEPADA GAPOKTAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE
Lebih terperinci