BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional
|
|
- Irwan Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional Pariwisata merupakan kegiatan perjalanan untuk rekreasi dengan mengunjungi tempat-tempat wisata seperti gunung, pantai, perkotaan, dan lain-lain. Propinsi Sumatera Utara yang mempunyai ragam icon pariwisata dalam hal pengembangan Objek-objek Wisata di Propinsi Sumatera Utara yang terdiri dari Alam (nature), Budaya (culture) dan Objek Wisata lainnya seperti Kuliner, Kesehatan, Pendidikan, Religi, Agro dan Bisnis. Terdapat kebijaksanaan untuk tahun 2012 yaitu Normalisasi terhadap program-program yang telah dicanangkan, Koordinasi dengan Pemerintah Kabupaten/Kota, serta Kerjasama dengan stakeholder untuk mewujudkan citra pariwisata Propinsi Sumut sebagai Daerah Budaya dan Tujuan Wisata Andalan, sesuai visi dan misi Dinas Budpar Propinsi Sumatera Utara. Adapun Program-program Pariwisata yang digariskan dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) Propinsi Sumatera Utara Tahun , yaitu Pengembangan pemasaran pariwisata, pengembangan destinasi pariwisata, Pengembangan kemitraan, Pengembangan Nilai Budaya, Pengelolaan Kekayaan Budaya, Pengelolaan Keragaman Budaya dan Pengembangan kerjasama pengelolaan kekayaan budaya. Selain Destinasi Pariwisata Nasional dan Kawasan Strategis Pariwisata Nasional, dalam PP No. 50 Tahun 2011 Tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional menyebutkan adanya Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional (KPPN). KPPN ini di antaranya juga termasuk KSPN dan tersebar di 50 DPN. KPPN berjumlah
2 7 222 kawasan (digolongkan berdasarkan Propinsi). Dan untuk KPPN wilayah Propinsi Sumatera Utara sudah dibagi menjadi 7 yaitu : 1. Nias Barat 2. Teluk Dalam 3. Medan Kota 4. Tangkahan Leuser 5. Bukit Lawang 6. Toba 7. Sibolga Dan untuk pengembangan pariwisata wilayah Propinsi Sumatera Utara tersebut, dalam penulisan skripsi ini, penulis menentukan beberapa hal yang menjadi kriteria untuk menentukan urutan prioritas KPPN di wilayah Propinsi Sumatera Utara. a. Dana Pembiayaan kegiatan-kegiatan program pengembangan Pariwisata berupa, Pembangunan Objek Wisata, Promosi dsb. b. Manfaat Program Pengembangan Pariwisata Manfaat dari sebuah program pengembangan pariwisata adalah dapat meningkatkan pelayanan bagi masyarakat luas, pembangunan ekonomi yang berujung pada meningkatnya daya saing suatu daerah. c. Masa Pengerjaan dari Program Pengembangan Pariwisata Lamanya waktu yang diperlukan dalam tahapan pelaksanaan sebuah program pengembangan pariwisata. Masa pengerjaan ini berpengaruh langsung terhadap dana program pengembangan pariwisata. Semakin lama masa pengerjaan maka dana yang diperlukan semakin banyak pula. d. Target dari Program Pengembangan Pariwisata Target dari program pengembangan pariwisata merupakan meningkatnya jumlah kunjungan wisatawan lokal dan mancanegara. Semakin banyak jumlah wisatawan yang ditargetkan maka diperlukan juga dana yang semakin banyak. Banyaknya objek wisata akan memberikan kontribusi pemasukan daerah wisata.
3 8 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dekembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School di awal tahun 1970, yang digunakan untuk mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam pemecahan suatu permasalahan. Dalam kehidupan sehari-hari, seseorang senantiasa dihadapkan untuk melakukan pilihan dari berbagai alternatif. Disini diperlukan penentuan prioritas dan uji konsistensi terhadap pilihan-pilihan yang telah dilakukan. Dalam situasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak dipengaruhi oleh satu faktor saja melainkan multifaktor dan mencakup berbagai jenjang maupun kepentingan. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman, pengetahuan, emosi, dan rasa untuk dioptimalisasikan dalam suatu proses yang sistematis. Pada perkembangannya, AHP dapat memecahkan masalah kompleks atau tidak berkerangka dengan aspek atau criteria yang cukup banyak. Kompleksitas ini disebabkan oleh struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian terjadinya atau bahkan tidak ada sama sekali data statistik yang akurat. Adakalanya timbul masalah keputusan yang dirasakan dan diamati perlu diambil secepatnya, tetapi variasinya rumit sehingga datanya tidak mungkin dapat dicatat secara numerik, hanya secara kualitatif saja yang dapat diukur, yaitu berdasarkan persepsi, pengalaman, dan intuisi. Namun tidak menutup kemungkinan bahwa model-model lainnya ikut dipertimbangkan pada saat proses pengambilan keputusan dengan pendekatan AHP, khususnya dalam memahami para pengambil keputusan individual pada saat proses penerapan pendekatan ini. AHP mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari : 1. Resiprocal Comparison, yang mengandung arti bahwa matriks perbandingan berpasangan yang terbentuk harus bersifat berkebalikan. Misalnya A adalah kali lebih penting daripada B maka B adalah kali lebih penting dari A.
4 9 2. Homogenity, yang mengandung arti kesamaan dalam melakukan perbandingan. Misalnya, tidak dimungkinkan membandingkan jeruk dengan bola tenis dalam hal rasa, akan tetapi lebih relevan jika membandingkan dalam hal berat. 3. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna (incomplete hierarchy). 4. Expectation, yang berarti menonjolkon penilaian yang bersifat ekspektasi dan preferensi dari pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan data kuantitatif maupun yang bersifat kualitatif Prinsip Dasar AHP Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode AHP ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain : 1. Decomposition Pengertian decomposition adalah memecahkan atau membagi problema yang utuh menjadi unsur-unsurnya ke dalam bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur-unsur sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak dipecahkan. Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai complete atau incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki yang complete. Bentuk struktur dekomposisi yakni : Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Goal) Tingkat kedua : Kriteria-kriteria Tingkat ketiga : Alternatif-alternatif
5 10 Tujuan Kriteria I Kriteria II Kriteria III Kriteria N 1 2 M 1 2 M 1 2 M 1 2 M Alternatif Gambar 2.1 Struktur Hirarki 2. Comparative Judgement Comparative Judgement dilakukan dengan penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas dari elemen-elemennya. Hasilnya dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks pairwise comparisons yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang digunakan yaitu skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah (equal importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi (extreme importance).
6 11 3. Synthesis of Priority Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vector method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur-unsur pengambilan keputusan. 4. Logical Consistency Konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyek-obyek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansinya. Kedua adalah tingkat hubungan antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu. Tabel 2.1 Skala Saaty (Mulyono,2004) Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama pentingnya dibanding yang lain 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain 5 Kuat pentingnya dibanding yang lain 7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua pilihan yang berdekatan Penghitungan Bobot Elemen dalam Metode AHP Pada dasarnya formulasi pada model AHP dilakukan dengan menggunakan suatu matriks. Misalnya dalam suatu subsistem operasi terdapat elemen operasi maka hasil perbandingan secara berpasangan elemen-elemen operasi tersebut akan membentuk matriks perbandingan. Perbandingan berpasangan dimulai dari hirarki yang paling tinggi, dengan suatu kriteria digunakan sebagai dasar pembuatan perbandingan. Selanjutnya perhatikan elemen-elemen yang akan dibandingkan pada tabel 2.2 berikut ini :
7 12 Tabel 2.2 Matriks Perbandingan Berpasangan Contoh matriks yang diperlihatkan dalam tabel 2.2 adalah sebuah matriks A berukuran ( ) merupakan matriks perbandingan berpasangan. Dan diasumsikan terdapat elemen yaitu yang akan dinilai secara perbandingan. Nilai (judgement) perbandingan secara berpasangan antara ( ) dapat direpresentasikan seperti matriks pada tabel 2.2. ( ) maka akan diperoleh hubungan persamaan berikut : ( ) (2.2) Maka akan diperoleh : ( ) ; (2.3) ; (2.4) Persamaan (2.4) dalam bentuk matriks menjadi : (2.5) Dalam teori matriks, diketahui bahwa merupakan eigen vector dari matriks dengan eigen value. Bila ditulis secara lengkap maka persamaan tersebut akan menjadi seperti berikut : ( ) ( ) ( ) (2.6)
8 13 Variabel pada persamaan diatas dapat digantikan secara umum dengan sebuah vektor sebagai berikut : dimana : = eigen value dengan = eigen vektor (2.7) Karena matriks adalah suatu matriks yang resiprokal dengan nilai unutk semua i, maka : ( ) Apabila matriks adalah matriks yang konsisten maka semua eigen value bernilai nol kecuali satu yang bernilai sama dengan. Bila matriks adalah matriks yang tidak konsisten, variasi kecil atas akan membuat nilai eigen value terbesar, dapat dicari dengn persamaan berikut : (2.9) Nilai vektor bobot dapat dicari dengan mensubstitusikan nilai ke dalam persamaan tersebut. Dalam prakteknya, konsistensi tidak mungkin didapat. Nilai akan menyimpang dari rasio dan dengan demikian persamaan di atas tidak dapat dipenuhi. Deviasi maksimum dari merupakan suatu parameter Consistency Index (CI) sebagai berikut : (2.10) dimana : = Consistency Index (Indeks Konsistensi) = nilai eigen value terbesar = ordo matriks Nilai tidak akan berarti bila tidak terdapat acuan untuk menyatakan apakah menunjukkan suatu matriks yang konsisten. Thomas L. Saaty memberikan acuan dengan melakukan perbandingan acak terhadap 500 buah sampel.
9 14 Thomas L. Saaty berpendapat bahwa suatu matriks yang dihasilkan dari perbandingan yang dilakukan secara acak tersebut didapat pula nilai Consistency Index yang disebut dengan Random Index (RI). Untuk mengukur seluruh konsistensi penilaian dalam AHP digunakan Consistency Ratio (CR) yang dirumuskan sebagai berikut : ( ) Indeks konsisten matriks random dengan skala (1-9) beserta kebalikannya disebut sebagai indeks random (Random Index). Berdasarkan perhitungan Thomas L. Saaty dengan menggunakan 500 sampel diperoleh nilai rata-rata indeks random (RI) untuk setiap ordo matriks tertentu sebagai berikut : Tabel 2.3 Index Random (RI) Ordo Ordo Ordo RI RI Matriks Matriks Matriks RI , , , ,48 3 0,58 8 1, ,56 4 0,9 9 1, ,57 5 1, , , Teori Himpunan Fuzzy Teori himpunan fuzzy diperkenalkan oleh Lofti A. Zadeh pada tahun Teori himpunan fuzzy merupakan kerangka matematis yang digunakan untuk merepresentasikan ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial (Tettamanzi, 2001 dalam Kusumadewi et al, 2006, hal : 1). Himpunan fuzzy adalah himpunan yang unsur-unsurnya memiliki derajat keanggotaan. Pada teori himpunan klasik, keanggotaan dari unsur-unsur dalam
10 15 himpunan dinilai dalam hal biner menurut kondisi bivalen-elemen baik termasuk atau tidak termasuk dalam himpunan. Sebaliknya, teori himpunan fuzzy memungkinkan penilaian bertahap dari keanggotaan elemen dalam himpunan, ini digambarkan dengan bantuan sebuah fungsi keanggotaan yang dinilai dalam unit nyata interval [ ] Himpunan Klasik (Crisp) Dalam teori himpunan fuzzy, himpunan dikatakan crisp jika sebarang anggota-anggota yang ada pada himpunan tersebut dikenakan fungsi yang akan bernilai 1 yakni jika maka fungsi. Namun jika, maka nilai fungsi yang dikenakan pada adalah 0. Nilai fungsi yang dikenakan pada sebarang anggota himpunan dikatakan sebagai nilai keanggotaan. Jadi pada himpunan klasik (crisp), hanya mempunyai 2 nilai keanggotaan yaitu 0 atau 1. Tetapi pada himpunan fuzzy, nilai keanggotaan dari anggota-anggotanya tidak hanya 0 dan 1 saja. Tapi berada pada interval tertutup [ ]. Dengan kata lain himpunan dikatakan fuzzy selama fungsi. Himpunan Fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [ ]. Nilai keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak hanya berada pada 0 atau 1, namun juga nilai yang terletak diantaranya. Dengan kata lain, nilai kebenaran suatu item tidak hanya bernilai benar atau salah. Nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah Himpunan Kabur Untuk mengatasi permasalahan himpunan yang ada dalam menyatakan umur dengan himpunan klasik, Zadeh mengaitkan himpunan semacam itu dengan suatu fungsi yang menyatakan derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupakan syarat keanggotaan himpunan tersebut. Fungsi itu disebut fungsi
11 16 keanggotaan dan nilai fungsi itu disebut derajat keanggotaan suatu unsur dalam himpunan itu, yang selanjutnya disebut himpunan kabur (Susilo, 2006, hal : 50). Zadeh memodifikasi teori himpunan dimana setiap anggotanya memiliki derajat keanggotaan yang bernilai kontinu antara 0 dan 1. Himpunan kabur didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [ ]. Menurut Zimmermann (1991) dalam Kusumadewi et al (2006, hal : 5) secara matematis himpunan kabur dalam himpunan semesta adalah suatu himpunan pasangan berurutan : {( ( )) } Dimana adalah derajat keanggotaan dari, yang merupakan suatu pemetaan dari himpunan semesta ke selang tertutup [ ] Fungsi Keanggotaan Fungsi Keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai/derajat keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang dapat digunakan yaitu : a. Representasi Linear Pada representasi linier, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Keadaan linier himpunan fuzzy terdiri dari dua keadaan linier naik dan linier turun. Pada linier naik, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi dengan fungsi keanggotaan:
12 17 [ ] { derajat keanggotaan 1 [ ] 0 a domain b Gambar 2.2 Representasi Linear Naik Sedangkan linier turun, garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah dengan fungsi keanggotaan. [ ] { derajat keanggotaan 1 [ ] 0 a domain b Gambar 2.3 Representasi Linear Turun b. Fungsi Keanggotaan Segitiga Fungsi keanggotaan segitiga ditandai oleh adanya tiga parameter {a,b,c} yang akan menentukan koordinat x dari tiga sudut. Kurva ini pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis lurus. Adapun persamaan untuk bentuk segitiga ini adalah:
13 18 [ ] { derajat keanggotaan [ ] 1 0 a b c domain Gambar 2.4 Fungsi Keanggotaan Segitiga c. Fungsi Keanggotaan Trapesium Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan satu. Adapun persamaan untuk kurva trapesium ini adalah: [ ] 1 { Derajat Keanggotaan [ ] 0 a b c d domain Gambar 2.5 Fungsi Keanggotaan Trapesium 2.4 Fuzzy AHP Penggunaan AHP dalam permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM) sering dikritisi sehubungan dengan kurang mampunyai pendekatan AHP ini untuk
14 19 mengatasi faktor ketidakpresisian yang dialami oleh pengambil keputusan ketika harus memberikan nilai yang pasti dalam matriks perbandingan berpasangan. Oleh karena itu, untuk mengatasi kelemahan AHP yang ada maka dikembangkan suatu metode yang disebut Fuzzy AHP. Metode fuzzy AHP merupakan penggabungan antara metode AHP dengan pendekatan fuzzy. Pada metode fuzzy AHP digunakan Triangular Fuzzy Number (TFN). TFN digunakan untuk menggambarkan variabel-variabel linguistik secara pasti. TFN disimbolkan dengan ( ), dimana dan adalah nilai terendah, adalah nilai tengah, adalah nilai teratas. Tabel berikut memperlihatkan TFN yang digunakan untuk keperluan dalam matriks perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Tabel 2.4 Fungsi Keanggotaan Bilangan Fuzzy (Fuzzy Membership Function) Definisi TFN Absolute (7, 9, 9) (mutlak lebih penting) Very strong (5, 7, 9) (sangat penting) Fairly strong (3, 5, 7) (lebih penting) Weak (1, 3, 5) (sedikit lebih penting) Equal (1, 1,3) (sama penting) Jika kita misalkan terdapat 2 TFN yaitu ( ) dan ( ), maka operasi aritmatika TFN adalah : ( ) ( ) ( ) ( )
15 20 ( ) ( ) Langkah-Langkah Fuzzy AHP Langkah-langkah dalam fuzzy AHP (Chang, 1996) : a. Definisikan nilai fuzzy synthetic extent untuk i-objek seperti persamaan berikut : [ ] ( ) Dimana : nilai fuzzy synthetic extent untuk i-objek fuzzy dari nilai pada matriks perbandingan berpasangan Untuk mendapatkan, maka dilakukan operasi penjumlahan fuzzy dari nilai pada matriks perbandingan berpasangan seperti yang dapat dilihat pada persamaan berikut : ( ) ( ) Kemudian dilakukan penjumlahan terhadap sehingga dapat dilihat persamaan berikut : [ ] ( ) ( ) Selanjutnya untuk memperoleh invers dari persamaan (2.17) dapat dilakukan dengan cara menggunakan operasi aritmatika TFN pada persamaan (2.14)
16 21 [ ] ( ) ( ) b. Andaikan terdapat 2 bilangan fuzzy yaitu ( ) dan ( ), maka tingkat keyakinan dari ( ) ( ) didefinisikan sebagai berikut : ( ) [ ( ( ) ( ))] ( ) Apabila dan bilangan fuzzy konveks maka diperoleh ketentuan sebagai berikut : ( ) ( ) ( ) ( ) Tingkat keyakinan dari bilangan fuzzy dapat diperoeh dengan persamaan: ( ) { ( ) ( ) ( ) ( ) Perbandingan 2 bilangan fuzzy dapat digunakan sebagai berikut : 1 ( ) 0 Gambar 2.6 Perpotongan antara dan (Chang, 1996) d
17 22 merupakan ordinat titik perpotongan tertinggi antara dan, dan untuk membandingkan ( ) dan ( ) kita memerlukan nilainilai dari ( ) dan ( ). c. Tingkat kemungkinan untuk sebuah bilangan fuzzy konveks lebih baik dibandingkan dari bilangan fuzzy konveks ( ) dapat didefinisikan sebagai berikut : ( ) [( ) ( ) ( )] ( ) ( ) Diasumsikan bahwa : ( ) ( ) ( ) Maka vektor bobot didefinisikan sebagai berikut : ( ( ) ( ) ( )) ( ) d. Menormalisasi vektor bobot pada persamaan (2.23) menjadi : ( ( ) ( ) ( )) ( ) Dimana bukan merupakan bilangan fuzzy.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pariwisata merupakan satu usaha Pemerintah Propinsi Sumatera Utara dalam meningkatkan potensi daerah yang mengalami perkembangan sangat pesat. Perkembangan pariwisata
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2 1 Analytial Hierarchy Process (AHP) 2 1 1 Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
Lebih terperinciBab II Analytic Hierarchy Process
Bab II Analytic Hierarchy Process 2.1. Pengertian Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70 an ketika di Warston school. Metode AHP merupakan salah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty.
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 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 II. KAJIAN PUSTAKA. perumahan yang terletak di jalan Kedungwringin Patikraja, Griya Satria Bukit
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. PERUMAHAN Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan(basri,
Lebih terperinciPENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 213-224. PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Manusia dan Pengambilan Keputusan Setiap detik, setiap saat, manusia selalu dihadapkan dengan masalah pengambilan keputusan baik yang maha penting maupun yang sepele. Bagaimanapun
Lebih terperinciJURNAL LENTERA ICT Vol.3 No.1, Mei 2016 / ISSN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU BERDASARKAN HASIL EVALUASI UMPAN BALIK DARI BEBAN KERJA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS : SD LPI AT-TAUFIQ) Oleh : Fahrizal
Lebih terperinciKuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016
1 Kuliah 11 Metode Analytical Hierarchy Process Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi METODE AHP 2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Analytical Network Process (ANP) dapat digunakan
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciMATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP) Definisi AHP (Analytic Hierarchy Process) merupakan suatu model pengambil keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty yang menguraikan masalah multifaktor
Lebih terperinciANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP)
Jurnal DINAMIKA TEKNIK, Vol 8 No 2 Juli 2014, h.1 10 ISSN: 1412-3339 ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) Antoni Yohanes Program Studi Teknik Industri Universitas Stikubank Semarang, Jawa Tengah, Indonesia antonijohanes@gmail.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2. 1. Fuzzy Logic Fuzzy logic pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Teori ini banyak diterapkan di berbagai bidang, antara lain representasi pikiran manusia
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. AHP dan Promethee. Bahasa pemrograman yang digunakan Microsoft Visual
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sebagai pembanding dan bahan acuan dalam pengembangan sistem pakar ini penulis mengkaji mengenai sistem pendukung yang pernah dibuat oleh
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytial Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode khusus dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang diperkenalkan oleh Thomas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleg Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School diawal tahun 1970, yang digunakan
Lebih terperinciPEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
PEMILIHAN OBJEK WISATA DI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Dahriani Hakim Tanjung Sistem Informasi, Teknik dan Ilmu Kompuer, Universitas Potensi Utama JL. KL. Yos Sudarso
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1 Sistem Sistem adalah sekelompok unsur yang berhubungan erat satu dengan lainnya, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Simplikasi. Asumsi. Validasi model. Verifikasi, pengujian yang diusulkan. Implementasi solusi Gagal
21 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah sebuah proses memilih tindakan (diantara berbagai alternatif) untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan (Turban,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi. Sistem
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang).
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa-Siswi SMA (IPA/IPS/BAHASA) Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus SMA di Kota Padang). PENDAHULUAN 1. LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan ilmu pengetahuan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Definisi Model. Representasi sistem atau masalah berdasarkan model dapat dilakukan dengan berbagai macam tingkat abstraksi.
BAB 2 LANDASAN TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban
Lebih terperinciSTUDI PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN PARIWISATA PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY-ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI
STUDI PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN PARIWISATA PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY-ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SKRIPSI ANDRI CANDRA SIAHAAN 090823039 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciFUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING
Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, 25-38 ISSN: 0854-4743 FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Sri Kusumadewi, Idham Guswaludin Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Menurut penelitian yang telah dilaksanakan oleh peneliti terdahulu, hasil menunjukkan berbagai pandangan tentang metode Fuzzy Analytical Hierarchy
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 terperinciSesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan AHP
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Analytic Hierarchy Process. 3.1.1 Pengertian Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan teori umum mengenai pengukuran. Empat macam
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN
PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN Oleh : Manis Oktavia 1209 100 024 Dosen Pembimbing : Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Sidang Tugas Akhir - 2013
Lebih terperinciPrinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process. Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara
Prinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process Siti Latifah Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara I. PENDAHULUAN Sumber kerumitan masalah pengambilan keputusan bukan hanya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) PMDK adalah salah satu program penerimaan mahasiswa baru yang diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. Sesuai dengan
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP)
ANALISIS PENENTUAN RATING RISIKO PROYEK PT. XYZ METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSES (AHP) Hadi Setiawan 1, Shanti Kirana Anggraeni 2, dan Fitri Purnamasari 3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih 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 terperinciAPLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PELANGGAN BERKUNJUNG KE GALERI (Studi Kasus di Secondhand Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016, Halaman 239-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian APLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Fuzzy Pada awal tahun 1965, Lotfi A. Zadeh, seorang professor di Universitas California di Barkley memberikan sumbangan yang berharga untuk teori pembangunan sistem yaitu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan mengenai konsep-konsep dasar dan acuan pustaka yang dipakai sebagai penunjang dalam pembuatan Tugas Akhir ini. Konsepkonsep dasar ini meliputi pengertian Sistem
Lebih terperinciPENDEKATAN TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
PENDEKATAN TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Yusuf Anshori Dosen Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako email : iyus.jr@gmail.com Abstract - The study
Lebih terperinciPENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE
PENENTUAN DALAM PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG TRANSAKSI E-COMMERCE ONLINE Nunu Kustian Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Email: kustiannunu@gmail.com ABSTRAK Kebutuhan
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR KEBERHASILAN AGROINDUSTRI KAKAO BERKELANJUTAN DI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY AHP
ANALISIS FAKTOR KEBERHASILAN AGROINDUSTRI KAKAO BERKELANJUTAN DI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY AHP Universitas Dharma Andalas Email: dewi.a@unidha.ac.id ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang tujuannya untuk menyajikan
Lebih terperinciAPLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK
APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK Siti Komsiyah Mathematics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciPengertian Metode AHP
Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Perancangan Sistem Menurut Sinulingga, S (2008), sistem adalah separangkat elemen atau komponen saling bergantung atau berinteraksi satu dengan yang lain menurut pola tertentu
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan ( decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciMETODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM
METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM Oleh : Yuniva Eka Nugroho 4209106015 Jurusan Teknik Sistem Perkapalan
Lebih terperinciBAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir
29 BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir Penerapan AHP dalam menentukan prioritas pengembangan obyek wisata dilakukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Sugiyono (008 : 3) mengemukakan secara umum penelitian diartikan sebagai cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Metode yang
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP Mayang Anglingsari Putri 1, Indra Dharma Wijaya 2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Yang Digunakan 3.1.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah kerangka atau framework untuk mengadakan penelitian. Dalam penelitian ini, jenis desain yang digunakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Keputusan Keputusan (decision) yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses,
Lebih terperinciTechno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013:
Techno.COM, Vol. 12, No. 4, November 2013: 223-230 MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN PADA INSTANSI KESATUAN BANGSA POLITIK DAN PELINDUNGAN MASYARAKAT
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE AHP UNTUK REKOMENDASI TEMPAT KOST PADA APLIKASI KOST ONLINE
IMPLEMENTASI METODE AHP UNTUK REKOMENDASI TEMPAT KOST PADA APLIKASI KOST ONLINE Galang Bogar Santos 1, Hendra Pradipta 2, Mungki Astiningrum 3 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)
PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG) Frans Ikorasaki 1 1,2 Sistem Informasi, Tehnik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Pemilihan Supplier dan Alokasi Order Pemilihan supplier berpotensi memiliki dampak signifikan terhadap kinerja berlangsungnya perusahaan (Herbon dkk, 2012).
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Fuzzy Tidak semua himpunan yang dijumpai dalam kehidupan sehari-hari terdefinisi secara jelas, misalnya himpunan orang miskin, himpunan orang pandai, himpunan orang tinggi,
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP
Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP A Yani Ranius Universitas Bina Darama, Jl. A. Yani No 12 Palembang, ay_ranius@yahoo.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciVEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN
VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN Moh. Hafiyusholeh 1, Ahmad Hanif Asyhar 2 Matematika UIN SunanAmpel Surabaya, hafiyusholeh@uinsby.ac.id 1 Matematika
Lebih terperinciAbstrak
PEMILIHAN ALTERNATIF SUPPLIER MENGGUNAKAN PENDEKATAN VENDOR PERFORMANCE INDICATOR (VPI) DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCES (AHP) DI PT SUMBER BERKAT ANUGERAH INDONESIA Euis Nina Saparina Yuliani 1,
Lebih terperinciANALISA TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM PERANCANGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
ANALISA TRIANGULAR FUZZY NUMBER DALAM PERANCANGAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Krisnadhi Hariyanto 6 Abstract: The study aims to design decision support system using triangular fuzzy number
Lebih terperinciDAFTAR ISI. PERSETUJUAN SKRIPSI... ii. PENGESAHANDEWAN PENGUJI... iii. PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI... iv
DAFTAR ISI PERSETUJUAN SKRIPSI... ii PENGESAHANDEWAN PENGUJI... iii PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI... iv PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS... v UCAPAN TERIMA KASIH...
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kepuasan Pelanggan Perasaan puas pelanggan timbul ketika konsumen membandingkan persepsi mereka mengenai kinerja produk atau jasa dengan harapan mereka. Sementara itu kepuasan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi adalah keseluruhan sarana untuk menyediakan barang-barang yang diperlukan bagi kelangsungan dan kenyamanan hidup manusia. Dewasa ini, Perkembangan teknologi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II ini dibahas teori-teori pendukung yang digunakan untuk pembahasan selanjutnya yaitu tentang Persamaan Nonlinier, Metode Newton, Aturan Trapesium, Rata-rata Aritmatik dan
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 terperinciAnalytical hierarchy Process
Analytical hierarchy Process Pengertian AHP Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. AHP menguraikan masalah multi faktor atau
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY DENGAN FUZZY AHP ABSTRAK
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 73-82 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN FAKTOR PRIORITAS MAHASISWA DALAM MEMILIH TELEPON SELULER MERK BLACKBERRY
Lebih terperinciPEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI
PEDEKATAN MODEL FUZZY TIME SERIES DENGAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK PERAMALAN MAHASISWA BERPRESTASI Rahmad Syah Jurusan Teknik Informatika, sekolah tinggi teknik harapan Jln. H.M Joni, Sumatera Utara,
Lebih terperinciPENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PENENTUAN NILAI EKONOMI LAHAN
PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PENENTUAN NILAI EKONOMI LAHAN Vera Methalina Afma Dosen Tetap Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Riau Kepulauan ABSTRAK Tanah atau lahan
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 10, No. 1, Juni 2011 ISSN 1412-6869 ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Pendahuluan Ngatawi 1 dan Ira Setyaningsih 2 Abstrak:
Lebih terperinciAPLIKASI METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
APLIKASI METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PEMILIHAN LEMBAGA BIMBINGAN BELAJAR DI KOTA MEDAN BERDASARKAN PERSEPSI SISWA KELAS XII (Studi Kasus: 10 SMA/SMK/MA Terbaik di Kota Medan) SKRIPSI
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX Daniar Dwi Pratiwi 1, Erwin Budi Setiawan 2, Fhira Nhita 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputasi
Lebih terperinciANALISIS SENSITIVITAS DAN PENGARUHNYA TERHADAP URUTAN PRIORITAS DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI MINDO MORA
ANALISIS SENSITIVITAS DAN PENGARUHNYA TERHADAP URUTAN PRIORITAS DALAM METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI MINDO MORA 05080307 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciAnalisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM
Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM Dian Gustina 1, Rendi Haposan Siahaan 2 1 Universitas Persada Indonesia Y.A.I, 2 STMIK Nusa Mandiri 1 Jl Salemba
Lebih terperinciP11 AHP. A. Sidiq P.
P11 AHP A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota Malang. Fokus penelitian ini meliputi Sub sektor apa saja yang dapat menjadi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Procurement Procurement management (manajemen pengadaan) adalah manajemen pengelolaan dalam usaha memperoleh barang atau jasa yang merupakan bagian dari mata rantai suatu 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 terperinciMODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK
Jurnal Sistem Teknik Industri Volume 6, No. 3 Juli 2005 MODEL ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PRIORITAS ALOKASI PRODUK Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Malikulsaleh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
20 BAB 2 LANDASAN TEORI Mengambil sebuah keputusan tidak pernah lepas dari kehidupan setiap orang, setiap detik dari hidupnya hampir selalu membuat keputusan dari keputusan yang sederhana hingga keputusan
Lebih terperinciPEMERINGKATAN PEGAWAI BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) DI PT. XYZ
Jurnal Matematika Vol. 16, No. 2, November 2017 ISSN: 1412-5056 / 2598-8980 http://ejournal.unisba.ac.id Diterima: 10/07/2017 Disetujui: 12/10/2017 Publikasi Online: 28/11/2017 PEMERINGKATAN PEGAWAI BERPRESTASI
Lebih terperinciPenentuan Susu Formula Ideal untuk Bayi Menggunakan AHP di Wilayah Kota Mataram
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 2, Desember 2016. ISSN: 169-194 Penentuan Susu Formula Ideal untuk Bayi Menggunakan AHP di Wilayah Kota Mataram Ni Wayan Switrayni Program Studi Matematika FMIPA Universitas
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENENTUAN PEMBOBOTAN EVALUASI TEKNIS JASA KONSULTANSI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN FUZZY
PERBANDINGAN PENENTUAN PEMBOBOTAN EVALUASI TEKNIS JASA KONSULTANSI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN FUZZY M. Adhitya Verdian 1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi Program
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA) ANALYSIS AND DESIGN APPLICATION
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS
PENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS Endang Widuri Asih 1 1) Jurusan Teknik Industri Institut Sains
Lebih terperinciAPLIKASI BERBASIS WEB PEMILIHAN OBYEK PARIWISATA DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE TAHANI
APLIKASI BERBASIS WEB PEMILIHAN OBYEK PARIWISATA DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE TAHANI Hafsah1), Wilis Kaswidjanti2), Tendi R. Cili3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Definisi Event Organizer Event organizer (EO) memiliki berbagai nama, seperti event coordinator, event planner, maupun event management. Namun secara garis besar, tetap memiliki
Lebih terperinci