Dss Untuk Penilaian Dosen Dengan Metode AHP Dan TOPSIS
|
|
- Farida Budiono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) Dss Untuk Penilaian Dosen Dengan Metode AHP Dan TOPSIS Andris Faesal *, Silmi Fauziati **), Indah Soesanti ***) Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada * andris.ti14@mail.ugm.ac.id, ** -, *** - Abstrak AHP (Analitical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution) merupakan penggabungan 2 buah metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MCDM (Multi Criteria Decision Making) yaitu teknik yang digunakan untuk mendukung dalam proses pengambilan keputusan. Dalam paper ini, penulis membahas mengenai pemanfaatan metode AHP yang digabungkan dengan metode TOPSIS dalam menentukan penilaian Dosen dari Proses Belajar Mengajar dan Mutu Pelayanan pada sebuah Perguruan Tinggi Swasta berdasarkan dari hasil quesioner Mahasiswa, ada Dua belas indikator penilaian yang digunakan yaitu, (1) Tepat Waktu dalam memulai dan mengakhiri perkuliahan, (2) Menjelaskan Silabus Perkuliahan, (3) Menjelaskan Manfaat dari Matakuliah yang diajarkan, (4) Menjelaskan referensi yang digunakan, (5) Menjelaskan Penilaian, (6) Pemberian Materi secara terurut, (7) Waktu diskusi, (8) Materi mudah dimengerti, (9) Membahas tugas kuliah, (10) Menggunakan media ajar, (11) Transparansi penilaian, dan (12) Soal sesuai materi yang telah diajarkan. Dari indikator tersebut dilakukan pembobotan kriteria menggunakan metode AHP, sedangkan Metode TOPSIS disini difungsikan untuk penentuan Dosen tersebut digolongkan dalam kriteria Baik, Cukup atau Kurang dalam Proses Mengajarnya. Kata kunci : AHP, TOPSIS, Decision Support System, Proses Belajar Mangajar dan Mutu Pelayanan. 1. PENDAHULUAN Dalam menjamin kualitas mahasiswa serta alumninya, berbagai lembaga Perguruan Tinggi sering melakukan pelatihan untuk meningkatkan kualitas para Dosennya sehingga diharapkan dapat kualitas para Dosen tersebut dalam melakukan proses belajar mengajar. Selain Dosen sebagai faktor utama dalam proses ini, ada Mahasiswa, serta sarana fasilitas belajar mengajar yang saling berhubungan dan saling mendukung antara faktor yang satu dengan yang lainnya sehingga menghasilkan proses belajar mengajar yang baik. Dosen merupakan seseorang yang diangkat oleh Perguruan Tinggi untuk mengajar berdasarkan pendidikan dan keahliannya yang dimiliki. Salah satu faktor yang membuat kualitas pendidikan menjadi rendah yaitu memberikan tugas mengajar kepada Dosen tetapi tidak sesuai dengan keahliannya atau tidak memenuhi kualifikasi pengajaran. Tantangan yang berhubungan dengan mutu pendidik yaitu faktor indvidu dari masing masing pengajar tersebut seperti kompetisi pribadinya, dan kemampuan pendidik dalam melakukan proses belajar mengajar baik didalam kelas maupun diluar kelas. Dosen merupakan komponen utama dalam lembaga pendidikan, oleh karena itu seorang dosen diharus sanggup memotivasi dan mengembangkan dirinya dengan cara meningkatkan kinerjanya secara maksimal seperti dalam hal proses belajar mengajar. Dimana untuk mengukur peningkatan kinerja dosen tersebut salah satu caranya iyalah dengan melakukan penilaian. Penilaian ini dilakukan oleh mahasiswa yang diajar oleh dosen tersebut dan lembaga Perguruan Tinggi sebagai media penghubungnya. Selain dari itu, untuk mendukung proses belajar mengajar tidak hanya dari faktor dosen saja, kita dapat menggunakan multi kriteria penilaian [1] seperti dari segi Pelayanan, dalam hal ini adalah fasiltas sarana penunjang yang disediakan oleh pihak perguruan Tinggi untuk mahasiswaa dan untuk menentukan kelayakan tersebut, mahasiswa juga melakukan Penilaian terhadap fasilitas sarana
2 130 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 yang disediakan tersebut dengan melakukan Quesioner. Berdasarkan hasil dari quesioner mahasiswa tersebut menghasilkan point-point penilaian dalam bentuk kriteria yang banyak [2]. Metode AHP bersifat multikriteria sehingga dapat melakukan proses pengambil keputusan dengan kriteria yang banyak dapat melakukan pengambilan keputusan [3], selain AHP, TOPSIS dapat melakukan pengam ilan keputusan dengan multi kriteria [4][5], karena menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Sedangkan pada paper yang lainnya dijelaskan bahwa metode TOPSIS dapat mem-berikan sebuah solusi dengan membandingkan setiap alternatif dengan alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang ada [6][7]. Sehingga bisa digunakan untuk melakukan penge-lompokan atau penggolongan kriteria sehingga dapat menghasilkan kelompok - kelompok kriteria seperti kriteria Baik, Cukup atau Kurang dalam Proses belajar mengajar. 2. KAJIAN PUSTAKA 2.1. Decisions Support System (DSS) DSS merupakan salah satu cara untuk mengorganisir informasi dalam bentuk data dengan tujuan untuk membuat keputusan, sehingga dapat digunakan untuk membantu pengambil keputusan dalam melakukan mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran [8]. DSS yang dirancang untuk menyelesaikan masalah para pengambil keputusan dan kebutuhan-kebutuhan aplikasi tidak dapat menggantikan atau mengambil alih para pengambil keputusan secara utuh, melainkan sebagai alat bantu untuk melakukan proses pengambilan keputusan bagi pengguna. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk menbangun DSS diantaranya : analytical hierarchy process (AHP) [1][2], Simple Additive Weighting (SAW) [3][4], Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) [5][6], Fuzzy Quantification Theory I [7][9] dan lainlain. Berikut Arsitektur pemodelan dari Decisions Support System (DSS) pada gambar dibawah ini. Gambar 1. Arsitektur Pemodelan DSS [13] 2.2. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode AHP merupakan sebuah metode pengambilan keputusan yang multi kriteria [1]. Untuk melakukan pengambilan keputusan pada penilaian Dosen dari Proses Belajar Mangajar juga mengandalkan kriteria-kriteria yaitu berdasarkan point dari hasil jawaban quesioner Mahasiswa terhadap masing masing dosen serta matakuliah yang ditempuh pada semester yang ditempuh. Untuk menentukan solusi, Metode AHP memerlukan point-poin penilaian dari masingmasing quesioner yang ditanyakan. Selain itu AHP dalam menentukan keputusan banyak menggunakan kriteria - kriteria yang bersifat multikriteria. Berikut Diagram dari struktur hirarkis AHP Goal Criteria 1 Criteria 2 Criteria 3 Criteria 4 Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Gambar 2. Diagram dari struktur hirarkis AHP
3 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multikriteria yang menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.[4][5] Sedangkan pada paper yang lainnya dijelaskan bahwa metode TOPSIS ini memberikan sebuah solusi dari sejumlah alternatif dengan cara membandingkan setiap alternatif mulai dari alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang ada. Dimana metode TOPSIS ini menggunakan jarak untuk melakukan perbandingan alternatif alternatif tersebut [6] [7]. Dari kedua metode AHP dan TOPSIS tersebut memiliki peranan masing-masing dalam menghasilkan nilai yang optimal dalam menentukan urutan atau perangkingan prioritas, dimana pada paper ini Metode AHP akan digunakan untuk menentukan pembobotan kriteria, dan selanjutnya hasil dari pembobotan kriteria tersebut akan digunakan sebagai inputan dalam penghitungan TOPSIS yang nantinya akan digunakan dalam menentukan perangkingan penilaian dari kinerja Dosen pada saat proses PBM. Kriteria Alternatif Proses AHP Vektor Eigen Alternatif Pada Masing- Masing Kriteria Bobot Kriteria Proses TOPSIS Gambar 3. Blog diagram Proses Metode AHP dan TOPSIS Urutan / prioritas alternatif 3. METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Metode kualitatis digunakan dengan studi kasus yang merupakan cara sistematis melihat suatu pristiwa, mengumpulkan data, menganalisa dan mengolah informasi yang diperoleh serta melaporkan hasilnya. Pada studi kasus ini, metode pengumpulan data dilakukan dengan memberikan Quisioner kepada mahasiswa atas penilaian Dosen sebagai bahan informasi Koleksi Data Tahap pengumpulan data yang digunakan dalam paper yaitu Quisioner dan Literatur Review. Pada Quisioner tersebut, ada 12 point penilaian yang ditanyakan kepada masingmasing mahasiswa diantaranya yaitu : 1. Tepat Waktu dalam memulai dan mengakhiri perkuliahan. 2. Menjelaskan Silabus Perkuliahan 3. Menjelaskan Manfaat dari Matakuliah yang diajarkan. 4. Menjelaskan referensi yang digunakan. 5. Menjelaskan Penilaian. 6. Pemberian Materi secara terurut. 7. Waktu diskusi. 8. Materi mudah dimengerti. 9. Membahas tugas kuliah. 10. Menggunakan media ajar. 11. Transparansi penilaian, dan 12. Soal sesuai materi yang telah diajarkan Analisis data Dari data yang diperoleh, terlebih dahulu data tersebuh dianalisa dengan cara menentukan kriteria - kriteria yang akan digunakan, mendefinisikan kriterinya dan menentukan solusi yang akan digunakan, menentikan prioritas elemennya, sintesis serta mengukur konsistensi yang digunakan Tahapan Penelitian Start Input Data hasil Quisioner Mahasiswa Menormalisasikan Matrik Menghitung Matrik ternormalisasi terbobot Menghitung nilai rata rata dan kriteria Mengurutkan dan mengelompokkan hasil Memperoleh hasil penilaian Dosen serta pengelompokannya Finish Bobot prioritas dari metode AHP Menghitung preferensi untuk menentukan penilaiannya Gambar 4. Diagram alir Penelitian menggunakan metode AHP dan TOPSIS.
4 132 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) HASIL DAN PEMBAHASAN Untuk memperoleh hasil berdasarkan tujuan penelitian ini yaitu akan penggunaan metode TOPSIS untuk menentukan penilaian Dosen dengan cara pembobotan prioritas yang dihitung menggunakan metode AHP. dimana metode AHP berkerja dengan cara menentukan bobot kriteria, berikut uraian untuk menentukan bobot kriteria. Dosen Tabel 1. Alternatif Pilihan dan Nilai Quisioner D1 4,6 4,6 4,7 4,6 4,7 4,7 4,7 4,7 4,7 4,7 4,7 4,8 D2 4,1 5,0 4,1 4,2 4,3 4,3 4,2 4,2 3,8 4,1 4,0 4,3 D3 4,1 4,3 4,3 4,3 4,3 4,4 4,3 4,1 4,1 4,3 3,7 4,4 Dosen Quisioner D4 4,3 4,3 4,0 4,2 4,3 4,2 4,0 4,2 4,2 4,2 3,3 4,4 D5 4,2 4,2 4,1 4,2 4,0 4,2 4,0 4,2 4,1 4,3 3,9 4,3 D6 4,1 4,1 4,3 4,1 4,1 4,1 4,2 4,1 4,2 4,1 4,3 4,3 D7 3,6 4,2 4,3 4,3 4,0 4,4 4,4 4,4 4,2 4,6 4,3 4,6 D8 4,6 4,5 4,4 4,4 4,4 4,6 4,4 4,4 4,5 4,6 4,5 4,6 D9 4,2 4,3 4,3 4,2 4,3 4,3 4,3 4,1 4,2 4,3 4,1 4,3 D10 4,3 4,6 4,2 4,2 4,2 4,8 4,4 4,5 4,2 4,7 4,0 4,7 Indikator penilaian : 1. Tepat Waktu 2. Menjelaskan Silabus 3. Menjelaskan Manfaat 4. Menjelaskan referensi 5. Menjelaskan Penilaian 6. Materi berurutan 7. Waktu diskusi 8. Materi dimengerti 9. Membahas tugas 10. Menggunakan media ajar 11. Transparansi penilaian 12. Soal sesuai materi Matrik keputusan dari nilai quisioner dari setiap alternatif dan setiap indikator penilaian. Setelah menentukan matriknya, selanjutnya dilanjutkan proses normalisasi matrik ( R ij ). ( ) s/d ( ) Sehingga menghasilkan matrik ternomalisasi seperti dibawah ini : [ ] Proses terakhir yaitu proses perangkingan yang di proses dari hasil matrik diatas menjadi persamaan dibawah ini : D 1 = {(1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) = 11,9 D 2 = {(1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(0,9) (1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) = 10,7 D 3 = {(1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,8) = 10,7 D 4 = {(1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,7) = 10,5 D 5 = {(1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,8) = 10,5 D 6 = {(1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) = 10,6 [ ]
5 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) D 7 = {(1)(0,8) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,8) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) = 10,8 D 8 = {(1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(1,0) + (1)(1,0) = 11,4 D 9 = {(1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) = 10,7 D 10 = {(1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,9) + (1)(1,0) + (1)(0,8) = 11,2 Pada proses ini, Nilai terbesar ada pada Poin D1 sehingga Dosen pertama merupakan Dosen dengan Nilai yang paling tinggi. 5. KESIMPULAN Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) untuk melakukan proses pengambil keputusan untuk menentukan penilaian Dosen, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Proses pengambilan keputusan ini dapat memberikan informasi penilaian dosen berdasarkan data Quisioner mahasiswa. 2. Untuk hasil pengujian tingkat akurasi dilakukan sebanyak 10 data, dari 10 data tersebut terdapat 8 data yang cocok, sedangkan dalam pengujian yang dilakukan dengan 20 data, 16 diataranya cocok. sehingga nilai akurasinya dari pengujian ini mencapai 80 %. 3. Kelemahan dari metode ini yaitu semakin banyak data yang akan kita olah maka makin banyak pula jumlah matrik yang akan diproses sehingga mengakibatkan penggunaan memory dalam jumlah besar dalam melakukan proses data-data tersebut. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Nugroho Joko Usito, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN PROSES BELAJAR MENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW), Tesis, [2] F. G. M. Al-Azab and M. a. Ayu, Web based multi criteria decision making using AHP method, Proceeding 3rd Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Moslem World 2010, pp. A6 A12, [3] Z. Fu and V. Delcroix, Bayesian network based on the method of AHP for making decision, th IEEE Jt. Int. Inf. Technol. Artif. Intell. Conf., vol. 1, pp , [4] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM), Yogyakarta Graha Ilmu, [5] R. W. Sri Kusumadewi, Sri Hartati, Agus Harjoko, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy Madm). Yogyakarta: Graha Ilmu, [6] H. Shih, H. Shyur, and E. S. Lee, An extension of TOPSIS for group decision making, vol. 45, pp , [7] D. Jato-Espino, E. Castillo-Lopez, J. Rodriguez-Hernandez, and J. C. Canteras-Jordana, A review of application of multi-criteria decision making methods in construction, Autom. Constr., vol. 45, pp , Sep [8] A. Kelemenis and D. Askounis, A new TOPSIS-based multi-criteria approach to personnel selection, Expert Syst. Appl., vol. 37, pp , [9] W. Deni, O. Sudana, and A. Sasmita, Analysis and Implementation Fuzzy Multi-Attribute Decision Making SAW Method for Selection of High Achieving Students in Faculty Level, Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 10, no. 1, pp , [10] B. Şimşek, Y. T. Iç, and E. H. Şimşek, A TOPSIS-based Taguchi optimization to determine optimal mixture proportions of the high strength self-compacting concrete, Chemom. Intell. Lab. Syst., vol. 125, pp , 2013.
6 134 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 [11] S. Uyun and I. Riadi, A Fuzzy Topsis Multiple-Attribute Decision Making for Scholarship Selection, Evaluation, vol. 9, no. 1, pp , [12] Y. H. Y. Hu, S. W. S. Wu, and L. Cai, Fuzzy Multi-criteria Decision-making TOPSIS for Distribution Center Location Selection, 2009 Int. Conf. Networks Secur. Wirel. Commun. Trust. Comput., vol. 2, [13] B. Dikandang, P. Menggunakan, M. Ahp, and D. A. N. Topsis, Sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan pengisian bibit ayam broiler dikandang peternak menggunakan metode ahp dan topsis, pp [14] P. Principles, Journal of professional nursing : official journal of the American Association of Colleges of Nursing, J. Prof. Nurs., vol. 23, no. 4, p. 186.
Kata 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 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 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 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 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 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 terperinciANALISIS MODEL PENGAMBIL KEPUTUSAN AHP DAN TOPSIS UNTUK MEMILIH SOFTWARE BERBASIS OPEN SOURCE DIGITAL LIBRARY PADA UNIVERSITAS JANABADRA
ANALISIS MODEL PENGAMBIL KEPUTUSAN AHP DAN TOPSIS UNTUK MEMILIH SOFTWARE BERBASIS OPEN SOURCE DIGITAL LIBRARY PADA UNIVERSITAS JANABADRA Tsabit Rahman 1, Ridi Ferdiana 2, Rudy Hartanto 3 2 Teknik Elektro,
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 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS Sri Rahmawati Fitriatien Universitas PGRI Adi Buana Surabaya (Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan
Lebih 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 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 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 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 terperinciPENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat
1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak lembaga pendidikan yang mewajibkan siswa/mahasiswanya melakukan kegiatan Praktek (PKL) baik tingkat SMK/sederajat maupun universitas sebagai salah satu syarat untuk
Lebih 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 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 terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pemilihan smartphone yang tepat merupakan salah satu aspek yang perlu diperhatikan oleh pengguna (dalam hal ini pengambil keputusan) sebelum melakukan pembelian.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (Studi Kasus STT STIKMA Internasional Malang) TUGAS AKHIR Oleh:
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 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 terperinciMENENTUKAN PRIORITAS PENILAIAN MICROTEACHING INSTRUKTUR KURSUS MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS LPK ALFABANK SEMARANG)
INFOKAM Nomor II / Th. XI/Sept / 15 106 MENENTUKAN PRIORITAS PENILAIAN MICROTEACHING INSTRUKTUR KURSUS MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS LPK ALFABANK SEMARANG) Sugeng Murdowo Dosen AMIK
Lebih terperinciAndri Syafrianto Teknik Informatika STMIK El Rahma
1 PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT MODEL (WPM) DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA PROSES PEMILIHAN MAHASISWA YANG BERHAK MENERIMA BEASISWA Andri Syafrianto
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KOMBINASI METODE AHP DAN SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KREDIT PERUMAHAN RAKYAT ABSTRAK
IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE AHP DAN SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KREDIT PERUMAHAN RAKYAT Yustina Meisella Kristania Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan
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 terperinciMulti-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
Lebih terperinciMADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.
MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
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 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 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 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 terperinciUJIAN TUGAS AKHIR SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM (STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK)
OL UJIAN TUGAS AKHIR SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM (STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK) Oleh: Indira Kusuma Wardhani 1208100048 Pembimbing : Prof. DR. M. Isa Irawan,
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan 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 terperinciPENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO
PENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO Moh Ramdhan Arif Kaluku 1, Nikmasari Pakaya 2 1 aliaskaluku@gmail.com, 2 nikmasaripakaya@gmail.com
Lebih 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 terperinciSistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS
Sistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS Moh Ramdhan Arif Kaluku 1, Nikmasari Pakaya 2 Jurusan Teknik Informastika Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia 1
Lebih terperinciAplikasi Logika Fuzzy pada Pengambilan Keputusan Seleksi Beasiswa Bidikmisi dengan Metode TOPSIS
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Aplikasi Logika Fuzzy pada Pengambilan Keputusan Seleksi Beasiswa Bidikmisi dengan Metode TOPSIS Triyanti, Agus Maman Abadi FMIPA, Universitas
Lebih terperinciPEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Juliyanti 1,
Lebih terperinciMulti atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW
Multi atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Multi criteria decision making (mcdm) Suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)
Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre) Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati
Lebih terperinciAbstrak Kata kunci 1. Pendahuluan
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PELANGGAN TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS (Studi Kasus : PD. ISTANA DUTA) Alfin Bundiono Sanada Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura alfinsanada1010@gmail.com
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. untuk mendapatkan masa depan yang terbaik. dalam menentukan jurusan yang akan dipilihnya.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyak orang berpendapat bahwa masa depan ditentukan oleh bagaimana cara menentukan pilihan-pilihan dalam kehidupan. Salah satu pilihan yang paling menentukan masa
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 terperinciPaper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Metode TOPSIS & Contoh Implementasi
Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Metode TOPSIS & Contoh Implementasi Kelas D Kelompok 4Walls 1. Glory Efrat Sandy. S 201331073 2. Meilinda Dyah A.L 201331081 3. Clara Angelina Y 201331192
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 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 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 terperinciPEMBUATAN APLIKASI PEMILIHAN CALON GURU TELADAN DENGAN MENGUNAKAN MEDIA WEB Bayu Firmanto 4
PEMBUATAN APLIKASI PEMILIHAN CALON GURU TELADAN DENGAN MENGUNAKAN MEDIA WEB Bayu Firmanto 4 Abstrak: Salah misi Dinas Pendidikan Kota adalah meningkatkan mutu pendidikan dengan melakukan program-program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan zaman maka tingkat pendidikan pada masyarakat mengalami peningkatan. Oleh karena itu masyarakat memandang bahwa pendidikan pada tingkat
Lebih 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 terperinciHYBRID MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN STUDI
Seminar Nasional Teknologi Informasi 2015 HYBRID MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN STUDI Salvius Paulus Lengkong 1) Adhistya Erna Permanasari 2) Silmi Fauziati 3) 1)2)3) Departemen
Lebih terperinciTECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA PROSES SELEKSI MAHASISWA BARU JALUR JP2AB
TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA PROSES SELEKSI MAHASISWA BARU JALUR JP2AB Hartatik Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta email : hartatikamikom@gmail.com
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN PADA DESA PANCA KARSA II
ISSN print 2087-1716 ISSN online 2548-7779 ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 9 Nomor 3 Desember 2017 PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN PADA DESA PANCA KARSA II
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukann oleh para penelti yang dapat digunakan sebagai acuan dan
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Permasalahan. Konsumen tidak lagi hanya menginginkan produk yang berkualitas, tetapi juga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di era globalisasi saat ini, persaingan antar perusahaan semakin ketat. Konsumen tidak lagi hanya menginginkan produk yang berkualitas, tetapi juga menuntut
Lebih 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 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 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 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 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 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 terperinciJURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DECISION SUPPORT SYSTEM SELECTION OF STRATEGIC LOCATION
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 terperinciOleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT
MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA DI STMIK AMIKOM PURWOKERTO Oleh:
Lebih 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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL Rahmawan cibro ( 12110675) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 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 terperinciRita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara
PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONDAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK POLIPROFESI MEDAN Rita Hamdani STMIK Pelita Nusantara
Lebih terperinciKOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Ahmad Abdul Chamid 1*, Alif Catur Murti 1 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box
Lebih terperinciP13 Fuzzy MCDM. A. Sidiq P.
P13 Fuzzy MCDM A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN TUJUAN WISATA PENDAKIAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN TUJUAN WISATA PENDAKIAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION Yudhi Giryanto 1), Gunawan Abdillah 2), Dian Nursantika 3)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin ketat. Konsumen tidak hanya menginginkan produk yang berkualitas,
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Permasalahan Di era globalisasi seperti saat ini, persaingan antar perusahaan menjadi semakin ketat. Konsumen tidak hanya menginginkan produk yang berkualitas, melainkan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT AYAM BROILER DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT AYAM BROILER DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Makalah Program Studi Teknik Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Diajukan oleh
Lebih terperinciSELEKSI PENERIMAAN CALON KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
SELEKSI PENERIMAAN CALON KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Sri Lestari IBI Darmajaya t4ry09@yahoo.com ABSTRACT One factor supporting human resource development is qualification. The selection of employees
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di Lingkungan Universitas Lampung
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di Lingkungan Universitas Lampung 1 Didik Kurniawan, 2 Wamiliana dan 3 Rizqi Chandra Aditya 1 Jurusan
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Undang-undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 menetapkan bahwa pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran
Lebih terperinciKOMBINASI METODE ANP DAN TOPSIS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS MEDIA PROMOSI PERGURUAN TINGGI (STUDI KASUS: STMIK AKAKOM YOGYAKARTA)
KOMBINASI METODE ANP DAN TOPSIS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS MEDIA PROMOSI PERGURUAN TINGGI (STUDI KASUS: STMIK AKAKOM YOGYAKARTA) Sumiyatun 1), Retantyo Wardoyo 2) 1) Teknik Informatika STMIK AKAKOM Jln.
Lebih terperinciPEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
PEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Nofi Aditya Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi, Program Studi Teknik Sipil Pascasarjana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kegiatan ekploitasi sumberdaya mineral atau bahan galian seperti pasir merupakan salah satu pendukung sektor pembangunan baik secara fisik, ekonomi maupun sosial.
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN KELUARGA TIDAK MAMPU PENERIMA RASKIN DI DESA SUKOWIYONO
JURNAL IMPLEMENTASI METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN KELUARGA TIDAK MAMPU PENERIMA RASKIN DI DESA SUKOWIYONO IMPLEMENTATION OF TOPSIS METHOD TO ESTABLISH THE FAMILY RECIPIENT OF RASKIN IN SUKOWIYONO VILLAGE
Lebih terperinciPemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.3, September 2013, pp.200-205 ISSN 2302-495X Pemilihan Supplier Material Berdasarkan Multi Attribute Decision Making (MADM) Menggunakan Metode SAW, WP dan TOPSIS Arlius
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI Petrus Wolo 1), Nicolaus Nggere Dary 2), dan Angelina Tai 3) Program Studi Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMINATAN SMA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMINATAN SMA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Nurul Fartindyyah dan Subiyanto Fakultas Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang email: fartindyyah93@gmail.com Abstrak
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 terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK EVALUASI DAN PENILAIAN DRIVER BERPRESTASI DI PERUSAHAAN DISTRIBUSI Thomas Adi Oktavianus 1), Wiwik Suharso 2) 1, 2 Program Studi Teknik Informatika,
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 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 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 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 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 terperinciMODEL SISTEM PENENTUAN PRIORITAS PENERIMA BEASISWA BERBASIS MULTI CRITERIA DECISION MAKING
MODEL SISTEM PENENTUAN PRIORITAS PENERIMA BEASISWA BERBASIS MULTI CRITERIA DECISION MAKING Fitriyadi 1, Ratna Fitriani 2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Banjarbaru 1,2 fitriyadi_6291@yahoo.co.id
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 terperinciPEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS (Studi Kasus UD PRAKTIS)
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS (Studi Kasus UD PRAKTIS) Skripsi Diajukan Kepada Universitas Muhammadiyah Malang Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Akademik Dalam Menyelesaikan
Lebih terperinci