ANALISIS PERBANDINGAN METODE GABUNGAN AHP DAN TOPSIS DENGAN METODE TOPSIS
|
|
- Ivan Darmali
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISIS PERBANDINGAN METODE GABUNGAN AHP DAN TOPSIS DENGAN METODE TOPSIS Annisa Arfani Yusuf ¹, Moh. Hidayat Koniyo², Dian Novian³ INTISARI Sistem Pendukung Keputusan memiliki banyak metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan mengenai pemilihan keputusan oleh para pembuat keputusan. Penelitian ini membandingkan dua metode sistem pendukung keputusan yakni metode gabungan AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah Penyeleksian Beasiswa PPA dan BBM di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode R&D model ADDIE, dimana tahapan yang dilakukan adalah Analysis, Design, Development, Implementation, dan Evaluation. Kriteria yang digunakan adalah IPK (Indeks Prestasi Kumulatif), semester, prestasi, jumlah penghasilan orang tua, keadaan keluarga, penerima beasiswa pemerintah, usia, status orang tua, tanggungan orang tua, kuliah bersaudara, jalur masuk, dan jenjang mahasiswa. Aplikasi yang dihasilkan dapat menampilkan hasil akhir dari metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS. Hasil dari pengujian metode AHP- TOPSIS dan TOPSIS menghasilkan nilai akurasi 100% untuk metode AHP-TOPSIS dan 73,075% untuk metode TOPSIS, dengan menggunakan uji sample terhadap 25 data mahasiswa. Perbedaan mendasar terletak pada pemberian bobot, dimana metode TOPSIS memiliki subjektifitas yang tinggi, sementara metode AHP-TOPSIS mengukur konsistensi bobot terlebih dahulu. Sehingga diperoleh bahwa metode yang lebih akurat adalah metode AHP-TOPSIS. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode AHP-TOPSIS, Metode TOPSIS, Beasiswa PPA dan BBM ABSTRACT Decision Support Systems have many methods to solve the problems concerning the selection decision by decision makers. This study compared two methods of decision support systems which combined of AHP-TOPSIS method and TOPSIS method. The case studies used in this study were scholarship Selection of PPA and BBM at the Faculty of Engineering, Universitas Negeri Gorontalo and implemented in the software form. The research method used is R & D model of ADDIE where the steps are Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation. The criterias are GPA (Grade Point Average), semester, achievement, parents income, family circumstances, government scholarship recipients, age, parental status, dependent parents, siblings in college, acceptance paths, and student levels. The application can display the final results of AHP-TOPSIS method and TOPSIS method. Results of testing AHP-TOPSIS method and TOPSIS produced 100% accuracy values on AHP- TOPSIS and % on TOPSIS method by using a test sample of 25 students. The fundamental difference lied in the points which the TOPSIS method has a high subjectivity for points, while the AHP-TOPSIS method measure the consistency of points for the first place. It can be known that the most accurate method is AHP-TOPSIS method. Keywords: Decision Support System, AHP-TOPSIS Method, TOPSIS Method, PPA and BBM Scholarship ¹ Annisa Arfani Yusuf, Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Negeri Gorontalo ²Moh. Hidayat Koniyo, ST., M.Kom,. Dosen Teknik Informatika Universitas Negeri Gorontalo ³Dian Novian, S.Kom., MT,. Dosen Teknik Informatika Universitas Negeri Gorontalo 1
2 PENGANTAR Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki banyak metode untuk menentukan keputusan terbaik, salah satu metode yang digunakan pada sistem pengambilan keputusan ialah metode gabungan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang merupakan penggunaan dari metode TOPSIS. Metode gabungan AHP-TOPSIS pernah digunakan oleh Manurung (2010) yakni Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS (Studi Kasus: FMIPA USU). Metode tersebut dianggap dapat memecahkan permasalahan penerimaan beasiswa di Fakultas MIPA USU. Namun apakah metode gabungan lebih akurat dan efektif dibandingkan dengan TOPSIS? Berdasarkan kasus di atas maka penulis berinisiatif membandingkan metode antara metode gabungan AHP dan TOPSIS dengan metode TOPSIS menggunakan studi kasus an Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM) di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo (UNG). Tujuannya ialah untuk mengetahui apakah hasil yang diberikan dari perbandingan kedua metode tersebut sama atau mengalami hasil yang berbeda, serta mengetahui metode manakah yang mampu memberikan informasi yang lebih akurat. TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Berdasarkan dari pendapat beberapa ahli dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System merupakan sistem berbasis model yang menggunakan komputer untuk mengolah data, nilai, pengetahuan, dan informasi yang digunakan oleh para pembuat keputusan sebagai alat bantu dalam menghasilkan keputusan. Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Bussines pada tahun 1970-an untuk mengorganisasikan informasi dan judgement dalam memilih alternatif yang disukai (Marimin, 2004). Pada dasarnya proses pengambilan keputusan menggunakan metode AHP adalah memilih suatu alternatif. Peralatan utama 2
3 AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP meliputi (Kusrini, 2007): a. Mengidentifikasi masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. b. Menentukan prioritas elemen 1) Membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. 2) Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk c. Sintesis merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah : 1) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks 2) Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks. 3) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata. d. Mengukur Konsistensi Dalam membuat keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah: 1) Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya. 2) Jumlahkan setiap baris. 3) Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. 4) Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut maks. e. Menghitung Consistency Indeks CI dengan rumus: Dimana n = banyaknya elemen. CI = 3... (1)
4 f. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus: Dimana : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Indeks IR = Indeks Random Consistency CR = (2) g. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) bisa dilihat pada Tabel 1. Tabel 1 Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) Ukuran Matriks 1, Nilai IR 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59 Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Metode TOPSIS pertama kali diperkenalkan oleh Hwang dan Yoon tahun 1981, dengan gagasan utamanya datang dari konsep kompromi solusi yakni alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif (solusi optimal) dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif (solusi non-optimal). Jadi memilih yang terbaik dari pemilahan, akan menjadi alternatif yang terbaik (Tzeng, 2011). Prosedur pengerjaan metode TOPSIS adalah sebagai berikut (Manurung, 2010): 1. Normalisasi matriks keputusan Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai r dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut: r = (4) Untuk i=1,2,3,,m; j=1,2,3,,n 2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan Diberikan bobot W = (w1,w2,,wn), sehingga weighted normalized matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut: 4
5 Dengan i=1,2,3,,m dan j=1,2,3,n 3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif w r w r V = (5) w r w r Solusi ideal positif dinotasikan dengan A dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A, sebagai berikut : Menentukan Solusi Ideal (+) & (-) A = {(max v j ϵ J)(min v j ϵ J ), I = 1,2,3, m} = {v, v, v }..(6) A = {(max v j ϵ J)(min v j ϵ J ), I = 1,2,3, m} = {v, v, v }..(7) Dimana: v = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke-j J = {j= 1,2,3,,n dan j berhubung dengan benefit criteria} J = {j= 1,2,3,.n dan j berhubung dengan cost criteria} 4. Menghitung Separation Measure Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut: Separation measure untuk solusi ideal positif S = (v v )², dengan i=1,2,3, n (8) Separation measure untuk solusi ideal negatif S = (v v )², dengan i=1,2,3, n (9) 5. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif Kedekatan relative dari alternatif A dengan solusi ideal A direpresentasikan dengan: C =, dengan 0 < C < 1 dan i=1,2,3, m 6. Mengurutkan Pilihan Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan C. (10) Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif. 5
6 Perhitungan Akurasi Perhitungan akurasi dilakukan agar dapat dinilai dalam bentuk angka dan presentase menggunakan rumus akurasi umum, yakni (Abidin, 2012): Akurasi = (11) Kriteria Beasiswa PPA dan BBM Kriteria penerima beasiswa PPA dan BBM terdiri dari 12 kriteria yakni IPK, semester, prestasi, jumlah penghasilan orang tua, keadaan keluarga, penerima beasiswa pemerintah, usia, status orang tua, tanggungan orang tua, kuliah bersaudara, jalur masuk, dan jenjang mahasiswa. Pada beasiswa PPA, urutan prioritas kriteria dimulai dari IPK, semester, prestasi, dan jumlah penghasilan orang tua. Sementara urutan prioritas kriteria pada beasiswa BBM dimulai dari jumlah penghasilan orang tua, prestasi, dan semester. Kemudian dilanjutkan dengan urutan keadaan keluarga hingga jenjang mahasiswa untuk beasiswa PPA dan BBM. Masing-masing kriteria memiliki nilai range dan nilai konversi yang digunakan pada proses perhitungan. Konversi berfungsi untuk mengkonversasi data-data mahasiswa menjadi nilai-nilai yang lebih mudah untuk diproses pada proses perhitungan mendapatkan nilai akhir. Nilai konversi kriteria dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Data Konversi Kriteria Beasiswa PPA dan BBM Simbol Nama Data Data Awal Data Konversi PPA < C1 C2 C3 C4 IPK Semester Prestasi Jumlah Penghasilan BBM < PPA BBM Sedikit 1 Sedang 3 Banyak 5 > > <= <= C5 Keadaan Keluarga Kaya 1 6
7 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Beasiswa Pemerintah Kriteria Usia Status Orang Tua Tanggungan Orang Tua Kuliah Bersaudara Jalur Masuk Jenjang Mahasiswa Sejahtera 3 Miskin >= 23 tahun tahun 5 Lengkap 1 Yatim / Piatu 3 Yatim Piatu anak anak 3 >= 5 anak 5 Tidak Bersaudara 1 Bersaudara 5 Non Reguler 0 Reguler 5 D3 1 S1 5 Keterangan Angka: 0 = Tidak Ada/ Tidak Dihitung 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Cukup 4 = Tinggi 5 = Sangat Tinggi CARA PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode R&D Model ADDIE. Tahapannya dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 Tahapan Penelitian R&D Model ADDIE (Eny dalam Prasetyo, 2012) 7
8 Berikut ini merupakan penjelasan dari tahapan yang dilakukan oleh penulis (Yusuf, 2013): a. Analysis (Analisis) Pada tahap ini penulis melakukan analisis tentang metode AHP-TOPSIS melalui penelitian Manurung (2010), kemudian melakukan analisis perbandingan terhadap metode TOPSIS menggunakan studi kasus penyeleksian penerima beasiswa PPA dan BBM Fakultas Teknik UNG. Selain itu penulis juga mengumpulkan data-data AHP, TOPSIS, AHP dan TOPSIS, syarat dan kriteria calon penerima beasiswa PPA dan BBM, serta data mahasiswa Fakultas Teknik UNG yang masih aktif. Pada proses AHP-TOPSIS yang terlebih dahulu dilakukan adalah melakukan perhitungan AHP terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai bobot dari tiap kriteria hingga pengujian konsistensinya, kemudian dilanjutkan dengan pengerjaan metode TOPSIS untuk mendapatkan rangking penerima beasiswa. Setelah mengerjakan AHP-TOPSIS, penulis mengerjakan proses TOPSIS. Pada pengerjaan tiap metode, penulis menganalisis setiap hasiln akhirnya, kemudian membandingkan hasil akhirnya dan dianalisa metode manakah yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi. b. Design (Perancangan) Sistem pengerjaan metode gabungan AHP dan TOPSIS dengan metode TOPSIS diterapkan dalam bentuk aplikasi, sehingga pada tahapan ini dilakukan design atau perancangan dari sistem yang akan dibuat. Perancangan sistem dibuat dalam bentuk Data Flow Diagram (DFD), Entity Relationship Diagram (ERD), dan perancangan interface input dan output sistem. c. Development (Pengembangan) Rancangan yang telah dilakukan sebelumnya kemudian diterapkan atau dikembangkan pada tahap ini dalam bentuk coding, sehingga tahap ini ialah melakukan pembuatan software mengenai sistem yang telah dirancang sebelumnya. d. Implementation (Implementasi) Pada tahap ini sistem atau aplikasi yang telah dibuat diterapkan kemudian diuji coba, terutama uji coba terhadap metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS dengan menggunakan aplikasi yang telah dibuat. Implementasi dilakukan dengan memasukkan sampel data mahasiswa Fakultas Teknik UNG. 8
9 e. Evaluation (Evaluasi) Setelah melakukan percobaan, penulis melakukan evaluasi terhadap metode yang telah diuji dengan menggunakan sistem untuk menentukan hasil dari perbandingan metode gabungan AHP dan TOPSIS dengan metode TOPSIS. Evaluasi juga dilakukan terhadap sistem atau aplikasi yang telah dibuat. Jika pada tahap evaluasi masih terjadi kesalahan pada sistem atau perhitungan metode, maka dari tahap evaluasi dapat kembali ke tahap analisis, atau desain, atau pengembangan, atau implementasi. Setelah melakukan perbaikan pada tahap yang ditinjau dari tahap evaluasi, maka langsung dapat kembali ke tahap evaluasi. HASIL DAN PEMBAHASAN Berikut pada Tabel 3 merupakan data mahasiswa yang diseleksi dan diuji pada implementasi Tabel 3 Data Mahasiswa yang Diseleksi No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C NURISDAYANTI 3 6 SEDANG KAYA BULANGO 17 LENGKAP 2 Tidak Reguler S BRIAN DAMITI 3 6 SEDANG MISKIN YATIM/ 20 PIATU 2 Tidak Reguler S RUDI WIYONO SEDANG SEJAHTERA 20 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ARISTY YACUB SEDANG SEJAHTERA ESSING 17 LENGKAP 2 Tidak Reguler S MIRNAWATI SEDANG KAYA 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S TITIN HARDIYANTI. S SEDANG SEJAHTERA LAUNA 18 LENGKAP 3 Tidak Reguler S ALI HASYMI HUSAIN 3 6 SEDANG KAYA 18 LENGKAP 3 Tidak Reguler S FANDLI SUPANDI SEDANG KAYA 17 LENGKAP 3 Tidak Reguler S NOVA PUSPITA KASIM SEDANG SEJAHTERA 18 LENGKAP 3 Tidak Reguler S MUH. RIFNANJAR 3 6 SEDANG MISKIN 17 LENGKAP 3 Tidak Reguler S ISMAIL H. MADJADI SEDANG SEJAHTERA 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S FAJRIN ISMAIL SEDANG SEJAHTERA 17 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ABDUL RAHMAN 0 6 SEDANG MISKIN SALEH 17 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ASWIR MANOPPO SEDANG KAYA 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ALESSANDRO SEDANG MISKIN LIBUNELO 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S KASMIYATI YATIM/ 0 6 SEDANG SEJAHTERA 19 MOOLANGGATO PIATU 4 Tidak Reguler S SUTRISNO ISKANDAR 0 6 SEDANG MISKIN 19 LENGKAP 4 Tidak Reguler S SUKRIMAN KAMBA SEDANG KAYA 18 LENGKAP 4 Tidak Reguler S QIBTIYAQH PUTRI ISLAMIYAH SEDANG KAYA FRANTIGO 19 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ERWIN KURNIAWAN SEDANG SEJAHTERA 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S MUHAMAD FAHRUL SEDANG KAYA REZA NAUE 18 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ANDRI NATSIR SEDANG KAYA ANTULE 19 LENGKAP 2 Tidak Reguler S ZAINAL DUNGGIO SEDANG MISKIN 17 LENGKAP 2 Tidak Reguler S MUHAMMAD YUSUF SEDANG KAYA 18 LENGKAP 3 Tidak Reguler S MARYAM M BADOE SEDANG MISKIN 20 LENGKAP 2 Tidak Reguler S1 9
10 Hasil Perbandingan Metode AHP-TOPSIS dan Metode TOPSIS Beasiswa PPA Hasil perbandingan metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS beasiswa PPA dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Hasil Perbandingan Metode AHP-TOPSIS dan Metode TOPSIS Beasiswa PPA Hasil Perbandingan Metode AHP-TOPSIS dan Metode TOPSIS Beasiswa BBM Hasil perbandingan metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS Beasiswa BBM dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3 Hasil Perbandingan Metode AHP-TOPSIS dan Metode TOPSIS Beasiswa BBM Hasil akhir pada penerima beasiswa PPA relatif sama, namun perbedaan yang menonjol adalah peringkat Muhammad Fahrul Reza (Fahrul) pada metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS, dimana pada metode AHP-TOPSIS Fahrul menempati peringkat pertama sedangkan 10
11 pada metode TOPSIS Fahrul menempati peringkat kelima. Hal ini disebabkan Fahrul memiliki nilai IPK tertinggi yakni 5 sementara nilai jumlah penghasilan orang tua yang dimilikinya bernilai 3 sedangkan Brian, Rifnanjar, Zainal, dan Maryam memiliki nilai IPK 3 dan jumlah penghasilan orang tua 5. Untuk data yang lebih lengkap dapat dilihat pada Yusuf (2013). Pada studi kasus beasiswa PPA, dapat dikatakan metode AHP-TOPSIS lebih akurat karena beasiswa PPA memiliki prioritas utama pada IPK sementara jumlah penghasilan orang tua menempati prioritas ketiga. Jadi sudah seharusnya peringkat teratas diraih oleh mahasiswa yang nilai IPK nya tinggi. Sementara itu hasil akhir pada beasiswa BBM juga relatif sama, namun perbedaan sekali lagi terlihat pada posisi Fahrul yang berbeda pada metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS. Pada metode AHP-TOPSIS Fahrul menempati peringkat kelima, sementara pada metode TOPSIS Fahrul menempati peringkat ketujuh. Pertukaran posisi terjadi pada Fahrul dan Titin juga Nova. Nilai jumlah penghasilan orang tua yang dimiliki Fahrul sama dengan nilai jumlah penghasilan orang tua yang dimiliki Titin dan Nova yakni 3. Hal yang membedakan Titin dan Nova dengan Fahrul ialah karena Fahrul memiliki nilai IPK tertinggi yakni 5 sementara Titin dan Nova memiliki nilai 3, nilai keadaan keluarga yang dimiliki oleh Titin dan Nova adalah 3 sementara Fahrul memiliki nilai 1, dan nilai tanggungan orang tua yang dimiliki Titin dan Nova adalah 3 sedangkan Fahrul memiliki nilai 1. Untuk data yang lebih lengkap dapat dilihat pada Yusuf (2013). Pada studi kasus beasiswa BBM, dapat dikatakan metode AHP-TOPSIS lebih akurat karena kriteria IPK pada beasiswa BBM menempati prioritas ketiga, sementara kriteria keadaan keluarga menempati urutan prioritas kelima dan tanggungan orang tua menempati urutan kesembilan. Sehingga Fahrul lebih berhak mendapatkan peringkat lebih atas dibandingkan dengan Titin dan Nova. Hasil dari perhitungan akurasi metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS berdasarkan data pada Tabel 3 untuk beasiswa PPA adalah 100% dan 64,29%, sementara untuk beasiswa BBM adalah 100% dan 81,25%. Sehingga rata-rata dari nilai akurasi untuk metode AHP- TOPSIS adalah 100% dan untuk metode TOPSIS adalah 73,075% (Yusuf, 2013). Berdasarkan hasil analisa diatas dapat dikatakan bahwa penilaian bobot pada metode TOPSIS memiliki subjektifitas yang tinggi, sehingga pembuat keputusan bisa menentukan nilai bobot sesuai dengan kehendak pembuat keputusan tanpa memperhatikan dan menimbangkan konsistensi dari nilai bobot itu sendiri. Lain halnya dengan metode AHP-TOPSIS, bobot yang dihasilkan dari perhitungan AHP-TOPSIS dihasilkan dari nilai skala perbandingan yang 11
12 diinput oleh pembuat keputusan atau user kemudian diproses lalu dinilai apakah nilai skala perbandingan yang diinput konsisten atau tidak konsisten. Jika bobot yang dihasilkan tidak konsisten, maka bobot yang telah dihasilkan dari inputan nilai skala perbandingan tidak layak untuk dijadikan nilai bobot dalam membuat keputusan. Sehingga metode AHP-TOPSIS lebih akurat dibandingkan dengan metode TOPSIS yang nilai bobotnya memiliki subjektifitas yang tinggi. KESIMPULAN 1. Hasil nilai akurasi terhadap sample 25 mahasiswa Sistem Informasi Fakultas Teknik UNG semester 6 tahun yang didapatkan oleh metode AHP-TOPSIS mencapai 100%, sementara metode TOPSIS mencapai 73,075%. 2. Hal yang mendasari letak perbedaan hasil metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS adalah pemberian nilai bobot. Pada metode AHP-TOPSIS, bobot dihasilkan dari angka yang diinput pada matriks perbandingan berpasangan untuk membandingkan setiap kriteria menggunakan nilai skala perbandingan Saaty (Yusuf, 2013). Kemudian nilai tersebut diproses hingga mendapatkan nilai bobot kriteria. Setelah itu nilai bobot kriteria diuji konsistensinya sehingga dapat dilihat apakah bobot yang dihasilkan konsisten atau tidak, jika nilai tidak konsisten maka bobot yang dihasilkan tidak layak. Sementara pada metode TOPSIS, bobot yang digunakan dalam proses perhitungan TOPSIS memiliki subjektifitas yang tinggi, dimana pembuat keputusan dapat mengisi nilai bobot dengan mudah tanpa mempertimbangkan nilai tersebut konsisten atau tidak. Sehingga perhitungan yang dihasilkan dari metode TOPSIS bisa menjadi tidak konsisten jika bobot yang diinput juga tidak konsisten. 3. Hasil akhir yang diberikan relatif sama, namun setelah dianalisa hasil yang diberikan oleh metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS berdasarkan urutan prioritas kriteria dan analisis hasil data yang benar dan yang salah, hingga mendapatkan nilai akurasi berdasarkan sample 25 mahasiswa yang diuji, maka dapat disimpulkan bahwa metode AHP-TOPSIS lebih akurat dibandingkan metode TOPSIS. 12
13 DAFTAR PUSTAKA Abidin, Taufik Accuracy Measure Precision, Recall & F-Measure. Bahan Kuliah Data Mining (diakses 26 Juli 2013). Kusrini Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI. Manurung, Pangeran Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS (Studi Kasus: FMIPA USU). Dari Skripsi Departemen Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara. (diakses 11 Februari 2013). Marimin Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: Grasindo. Prasetyo, Zuhdan Kuliah Umum pada Dosen Pembimbing Tesis dan Mahasiswa Magister Pendidikan Sains Program Pascasarjana Universitas Negeri Sebelas Maret, Surakarta. Bahan Ajar (diakses 17 Juli 2013). Tzeng, Gwo-Hshiung., dan Huang, Jih-Jeng Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Boca Raton: CRC Press. Yusuf, Annisa Analisis Perbandingan Metode Gabungan AHP dan TOPSIS dengan Metode TOPSIS. Skripsi. Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. 13
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Beasiswa PPA dan BBM Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo Beasiswa merupakan suatu bentuk penghargaan terhadap siswa maupun mahasiswa selama menjalani
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
33 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil 4.1.1 Uraian Hasil Metode Gabungan AHP dan TOPSIS Dalam penyelesaian permasalahan dengan metode AHP dan TOPSIS ada beberapa langkah-langkah pemecahannya, yaitu
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 terperinciPERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciJurnal SCRIPT Vol. 3 No. 1 Desember 2015
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL (STUDI KASUS : INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA)
Lebih terperinciJurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016) Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 2, No.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web (Studi Kasus : Kota Pontianak) Herik Sugianto, Yulianti, Hengky Anra Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK Surmayanti, S.Kom, M.Kom Email : surmayanti94@yahoo.co.id Dosen Tetap Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Padang Sumatera
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA DEPARTEMEN AGAMA DI PESANTREN DARULARAFAH RAYA DENGAN METODE TOPSIS SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA DEPARTEMEN AGAMA DI PESANTREN DARULARAFAH RAYA DENGAN METODE TOPSIS SKRIPSI MUKHLIDA FATMI 091421036 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN
Lebih terperinciPENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG)
PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG) Rahmawan Bagus Trianto 1 1 Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang E-mail : 111201005199@mhs.dinus.ac.id
Lebih terperinciJl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya 1), 2),
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN SISWA MISKIN DI SD NEGERI SUKAMENAK KOTA TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Nono Sudarsono,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 22 September 2014 PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL Gunawan 1), Wilson 2), Fandi Halim 3) 1,2,3 Program
Lebih 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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN OPERATOR TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: CBOC REGIONAL 1/ PT. TELEKOMUNIKASI, TBK.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN OPERATOR TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: CBOC REGIONAL 1/ PT. TELEKOMUNIKASI, TBK.) DRAF SKRIPSI ANDRIAN HAMZANI 071401057 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
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 terperinciPEMERINGKATAN PENERIMA BEASISWA BANTUAN BELAJAR MAHASISWA DI FAKULTAS MIPA UNS MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
PEMERINGKATAN PENERIMA BEASISWA BANTUAN BELAJAR MAHASISWA DI FAKULTAS MIPA UNS MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Oleh NUR INDAH NIM. M0109055 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
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 terperinciDECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD
ZERO JURNAL SAINS MATEMATIKA DAN TERAPAN Volume 1 No. 1 2017 Page : 11-21 P-ISSN: 2580-569X E-ISSN: 2580-5754 DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD Ismail
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 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 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa SD Negeri Sidakaton 01 Tegal Dengan Metode TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa SD Negeri Sidakaton 01 Tegal Dengan Metode TOPSIS Rifki Prasetyo Adhi Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GORONTALO MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB. Abstrak
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GORONTALO MENGGUNAKAN METODE AHP BERBASIS WEB Mayang Pratiwi Damopolii 1, Moh Hidayat Koniyo, ST. M.Kom. 2 Dian Novian S.Kom, MT. 3 Abstrak
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PONDOK PESANTREN DI PURWOKERTO (STUDI KASUS : MAHASISWA STAIN PURWOKERTO)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PONDOK PESANTREN DI PURWOKERTO (STUDI KASUS : MAHASISWA STAIN PURWOKERTO) Nur Atikah Fitriani 1, Imam Tahyudin 2 1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM Purwokerto, 2 Sistem
Lebih terperinciDECISION SUPPORT SYSTEMS IN THE ADMISSION SELECTION OF VOCATIONAL HIGH SCHOOL STUDENT Case Study: SMK Pelita Pesawaran. Abstract
DECISION SUPPORT SYSTEMS IN THE ADMISSION SELECTION OF VOCATIONAL HIGH SCHOOL STUDENT Case Study: SMK Pelita Pesawaran 1 Dea Trisna Ananda, 1 Astria Hijriani, 1 Febi Eka Febriansyah 1 Jurusan Ilmu Komputer
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN INFORMATIKA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE MULTIPLE AHP
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE MULTIPLE AHP Ahmad Kamal Prodi Teknik Informatika STIKOM Pelita Indonesia Jl. Jendral Ahmad Yani,Pekanbaru Riau-Indonesia ahmadmal2017@gmail.com
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS. (Studi Kasus : Program Studi Sistem Informasi) Yusmanita
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Yusmanita Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI) Jl. Parit
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI LOMBA LKS DI SMK NEGERI 3 SEMARANG DENGAN METODE ANALITHICAL HIERARCHI PROCESS Nova Widyantoro Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,
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 Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA (JITIKA) Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS Dwija
Lebih terperinciKata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)
Page 83 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia) Burhanuddin, Dini 2 Universitas Sari Mutiara Indonesia
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
Lebih terperinciAPLIKASI AHP UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN
Indriyati APLIKASI AHP UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN Indriyati Program Studi Teknik Informatika Jurusan Matematika FSM Universitas Diponegoro Abstrak Dalam era globalisasi dunia pendidikan memegang peranan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN PADA PT BPR CHRISTA JAYA KUPANG DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY
J-ICON, Vol. 2 No. 1, Maret 2014, pp. 73~83 73 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN PADA PT BPR CHRISTA JAYA KUPANG DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER
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 terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 75 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT) PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH KOS UNTUK KARYAWAN Dyna
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG 061401077 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori mengenai Sistem Pendukung Keputusan, penelitan lain yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan, Simple Additve Weighting (SAW), dan Weighted
Lebih 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 terperinciAPLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
APLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) Zainollah Effendy, A. Febrio Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PENGANGKATAN KARYAWAN PESERTA TRAINING MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DI PT.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PENGANGKATAN KARYAWAN PESERTA TRAINING MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DI PT. XYZ Sugianto 1,2 dan Candra Wahyu 1 1 Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI KOMPUTER SWASTA Yuli Astuti 1, M. Suyanto 2, Kusrini 3 Mahasiswa 1, Pembimbing 1 2, Pembimbing 2 3 Program Studi Magister Informatika STMIK AMIKOM
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN di SMA N 1 JEKULO KUDUS MENGGUNAKAN METODE AHP NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Wayan Triana
SISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN di SMA N 1 JEKULO KUDUS MENGGUNAKAN METODE AHP NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Wayan Triana 13.11.6962 kepada FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan kelas pada SMA Ar Rahman dengan sistem yang dibangun dapat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA Ian Febianto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jl.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI Diajukan Untuk Menenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi
Lebih terperinciANALISIS METODE TOPSIS DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN BEASISWA PENDIDIKAN KARYAWAN PADA PT PANGLIMA SIAGA BANGSA
ANALISIS METODE TOPSIS DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN BEASISWA PENDIDIKAN KARYAWAN PADA PT PANGLIMA SIAGA BANGSA Tri Yani Akhirina azizahputriku@gmail.com Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan MIPA,
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Surat Lamaran Kerja, Analytical Hierarchy Process, Kriteria. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Seleksi surat lamaran kerja merupakan bagian dari syarat untuk penerimaan karyawan baru disebuah perusahaan. Perkumpulan Perlindungan Instalasi Listrik Nasional (PPILN) adalah suatu lembaga inspeksi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN LOKASI CABANG BARU USAHA CLOTHING MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN LOKASI CABANG BARU USAHA CLOTHING MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS Yuni Afifah Setyorini 1, Yan Watequlis Syaifudin 2, Arief Prasetyo 3 1,2,3 Program
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS, dan AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program Akselerasi
Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS, dan AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program Akselerasi Estining Nur Sejati Purnomo Informatika, Fakultas MIPA,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas tentang tahapan penelitian. Tahapan penelitian tersebut yaitu melakukan uraian hasil metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) dan Simple Additive
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW Fitria Ningsih Jurusan Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini no.09 Pringsewu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN PADA BAYI LIMA TAHUN (BALITA) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN PADA BAYI LIMA TAHUN (BALITA) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rudiansyah Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS
1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS Muhammad Ulil Abror, Program Studi Teknik Informatika, S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro,
Lebih terperinciRici Efrianda ( )
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA PUSAT KOPERASI KEPOLISIAN DAERAH SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rici Efrianda (14111028) Mahasiswa Program
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI UNTUK SISWA YANG MELANJUTKAN KULIAH PADA SMA N 1 TEGAL Asep Nurhidayat Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro
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 terperinciTesis Untuk memenuhi sebagian persyaratan Mencapai derajat Sarjana S-2 Program Studi Magister Sistem Informasi. Andik Adi Suryanto
IMPLEMENTASI METODE MULTI ATTRIBBUTE DECISION MAKING (MADM) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN PPA ( BBP - PPA) Tesis Untuk memenuhi
Lebih terperinciSimposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN: X
SISTEM PENENTUAN JURUSAN BAGI CALON PENERIMA MANFAAT SEBAGAI BAHAN PERTIMBANGAN PENEMPATAN KERJA MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Marini Muji Lestari 1, Andri Pranolo 2* 1 Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciJurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA KOPERTIS DI FAKULTAS TEKNIK UNSUR CIANJUR MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Ai Musrifah Ela Sopiyillah ABSTRAK Fakultas Teknik
Lebih terperinciPENERAPAN PROFILE MATCHING UNTUK PENCARIAN SISWA SMP PENERIMA BEASISWA MISKIN DAN BERPRESTASI
PENERAPAN PROFILE MATCHING UNTUK PENCARIAN SISWA SMP PENERIMA BEASISWA MISKIN DAN BERPRESTASI Muhammad Taufik Irawan 1), Danny Kriestanto 2) Teknik Informatika, STMIK AKAKOM e-mail: muhammadtaufikirawan@gmail.com
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MEMILIH SUPPLIER Rudin Himu 1, Arip Mulyanto 2, Dian Novian 3 S1 Sistem Informasi /
PENERAPAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MEMILIH SUPPLIER Rudin Himu 1, Arip Mulyanto 2, Dian Novian 3 S1 Sistem Informasi / Informatika Intisari Penelitian ini akan menerapkan metode
Lebih terperinciPenentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
Penentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Agung Baitul Hikmah 1, Herlan Sutisna 2 1 AMIK BSI Tasikmalaya e-mail: agung.abl@ac.id 2 Universitas
Lebih terperinciRita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara
PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTIONDAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK POLIPROFESI MEDAN Rita Hamdani STMIK Pelita Nusantara
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PPA-BBM FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PPABBM FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA Tugas Akhir untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai derajat Diploma
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA
PENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA Virgeovani Hermawan 1 1 Mahasiswa Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Proyek Konstruksi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN PT PLN (Persero) merupakan perusahaan penyedia jasa kelistrikan terbesar di Indonesia. Proses dalam meningkatkan usahanya, PT PLN (Persero) tidak dapat melepaskan perhatiannya
Lebih 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 terperinciTitis Handayani Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang. Abstract
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Mahasiswa Berprestasi menggunakan Metode AHP (Application of Decision Support System for The Selection of Student Achievement using AHP Method) Titis
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis
Lebih terperinciJURNAL APLIKASI PEMILIHAN HELM MENGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHER REFERENCE BY SMILARITY
JURNAL APLIKASI PEMILIHAN HELM MENGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHER REFERENCE BY SMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) APLICATIONS HELMET ELECTION METOHOD TECHNIQUE FOR OTHER REFERENCE BY SMILARITY TO
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Sleman, yang merupakan salah satu Kabupaten yang berada di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciPerancangan Sistem Penilaian Kinerja KaryawanMenggunakan Metode TOPSIS Studi Kasus Pada Business Center Tempo Direct Solo
Perancangan Sistem Penilaian Kinerja KaryawanMenggunakan Metode TOPSIS Studi Kasus Pada Business Center Tempo Direct Solo SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi untuk memperoleh Gelar Sarjana
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 terperinciANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Petrus Wolo 1, Ernawati 2, Paulus Mudjihartono 3 Program Studi
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 terperinciKitnas Dian Purwitasari dan Feddy Setio Pribadi. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, Indonesia
57 Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Peminatan Peserta Didik SMA menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan SAW (Simple Additive Weighting) Kitnas Dian Purwitasari dan Feddy Setio Pribadi
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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN METODE ANALYTICHAL HIERARCHY PROCESS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN METODE ANALYTICHAL HIERARCHY PROCESS 1 Rikky Wisnu Nugrha, 2 Romi 1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi Politeknik LPKIA 2 Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU YANG BERHAK MENERIMA SERTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) PADA COUNTER NASA CELL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciPEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS Juliyanti 1,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang
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 terperinciPENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR.
PENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR Rahimullaily 1), Lakry Maltaf 2) 1), 2) Program Studi Sistem Informasi STMIK Indonesia Padang 1) email: rahimullaily@stmikindonesia.ac.id
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN. evaluasi terhadap Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan STMIK Terbaik Di
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Masalah Analisis masalah bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan STMIK Terbaik Di Medan
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN METODE AHP, TOPSIS, DAN AHP-TOPSIS DALAM STUDI KASUS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA PROGRAM AKSELERASI
ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN METODE AHP, TOPSIS, DAN AHP-TOPSIS DALAM STUDI KASUS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA PROGRAM AKSELERASI HALAMAN JUDUL Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
ISSN : 1978-6603 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Asyahri Hadi Nasyuha *1, Muhammad Dahria *2, Tugiono *3 #1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7
BAB 2 2.1. Tinjauan Pustaka TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI Tinjauan pustaka yang dipakai dalam penelitian ini didapat dari penelitian yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan
Lebih terperinci