BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Susanti Darmali
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 6 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Bank Syariah Berdirinya bank syariah di Indonesia diawali oleh adanya beberapa fatwa dari organisasi keislaman di Indonesia tentang bunga bank. Diantaranya adalah fatwa organisasi Muhammadiyah melalui hasil keputusan Tarjih tahun 1968 dan 1972, fatwa Nahdlatul Ulama melalui hasil keputusan Lajnah Bahsul Masa il tahun 1982, fatwa MUI No.1 tahun 2004 tentang bunga bank dan fatwa terbaru hasil keputusan Tarjih dan Tajdid Muhammadiyah No.8 tahun 2006 yang juga mendorong tumbuh kembangnya perbankan syariah di Indonesia (Pratikto, Heri. 2011). Perbankan syariah adalah lembaga keuangan yang usaha pokoknya memberikan kredit dan jasa-jasa lain dalam lalu lintas pembayaran serta peredaran uang yang beroperasi disesuaikan dengan prinsip-prinsip syariah (Salviana, Resvi. 2014). Tujuan dan fungsi perbankan syariah dalam perekomomian adalah: kemakmuran ekonomi yang meluas, tingkat kerja penuh dan tingkat pertumbuhan ekonomi yang optimum, keadilan sosial ekonomi dan distribusi pendapatan serta kekayaan yang merata, stabilitas nilai uang, mobilisasi dan investasi tabungan yang menjamin adanya pengembalian yang adil, serta pelayanan yang efektif (Ulfah, Maria. 2010) Bank Syariah vs Bank Konvensional Dalam beberapa hal, bank konvensional dan bank syariah memiliki persamaan terutama dalam sisi teknis penerimaan uang, mekanisme transfer, teknologi komputer yang digunakan dan sebagainya. Menurut Fansuri Munawar (2012) adapun perbedaan antara Bank Syariah dengan Bank Konvensional dapat dilihat pada tabel 2.1.
2 7 Tabel 2.1. Perbedaan Bank Syariah dengan Bank Konvensional No. Bank Syariah Bank Konvensional 1. Melakukan investasi yang halal saja 2. Berdasarkan prinsip bagi hasil, jual beli, atau sewa 3. Profit dan falah (keuntungan duniawi dan kebahagiaan akhirat) oriented 4. Hubungan dengan nasabah dalam bentuk hubungan kemitraan 5. Penghimpunan dan penyaluran dana harus sesuai dengan Fatwa Dewan Pengawas Syariah Investasi yang halal dan haram Memakai perangkat bunga Profit Oriented Hubungan dengan nasabah dalam bentuk hubungan kreditur-debitur Tidak terdapat dewan sejenis Adapun perbedaan antara Bunga Bank dengan system Bagi Hasil dapat dilihat pada tabel 2.2. Tabel 2.2. Perbedaan Bunga Bank dengan Bagi Hasil *) No. Bunga Bagi Hasil 1. Penentuan bunga dibuat pada waktu akad dengan asumsi harus selalu untung. 2. Besarnya persentase berdasarkan pada jumlah uang (modal) yang dipinjamkan. 3. Pembayaran bunga tetap seperti yang dijanjikan tanpa pertimbangan apakah proyek yang dijalankan oleh pihak nasabah untung atau rugi. 4. Jumlah pembayaran bunga tidak meningkat sekalipun jumlah keuntungan berlipat atau kedaan ekonomi sedang booming. 5.. Eksistensi bunga diragukan (kalau tidak dikecam) oleh semua agama termasuk Islam. Penentuan besarnya rasio/nisbah bagi hasil dibuat pada waktu akad dengan berpedoman pada kemungkinan untung rugi. Besarnya rasio bagi hasil berdasarkan pada jumlah keuntungan yang diperoleh. Bagi hasil tergantung pada keutungan proyek yang dijalankan. Bila usaha merugi, kerugian akan ditanggung bersama oleh kedua belah pihak. Jumlah pembagian laba meningkat sesuai dengan peningkatan jumlah pendapatan. Tidak ada yang meragukan keabsahan bagi hasil. *) Fansuri Munawar (2012)
3 Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka (Turban, 2005). Menurut Keen dan Morton (dalam Turban, 2005), Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem pendukung keputusan juga merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi terstruktur. Sedangkan menurut Little (dalam Turban, 2005), Sistem pendukung keputusan adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan. Menurut Bonczek (dalam Turban, 2005), Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi, yaitu : sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen SPK yang lain), sistem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah yang ada pada SPK baik sebagai data maupun sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan). Dari beberapa definisi Sistem Pendukung Keputusan di atas, dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem berbasiskan komputer yang digunakan untuk membantu para pembuat keputusan dengan memberikan gambaran mengenai bagaimana sebaiknya keputusan itu dibuat. Sistem Pendukung Keputusan dibuat bukan untuk menggantikan fungsi pembuat keputusan, melainkan untuk memberikan beberapa informasi ataupun data-data yang mendukung keputusan
4 9 tersebut, sehingga keputusan yang dibuat merupakan keputusan yang terbaik (Jauhari, Jaidan. 2014) Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Menurut Jaidan Jauhari (2014) tujuan dari sistem pendukung keputusan, yaitu: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Peningkatan produktivitas dan dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. 6. Berdaya saing. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambilan keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi produk, dan dukungan pelanggan. 7. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut Simon (dalam Kusrini, 2007), Otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. Karena keterbatasan itulah maka dibutuhkan sebuah sistem yang mampu membantu dan melengkapi kekurangan dari fungsi kerja otak manusia Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari tiga komponen utama (subsistem), yaitu:
5 10 Basis Data Basis Model Manajemen Basis Data Manajemen Basis Model Manajemen Penyelenggaraan Dialog Tugas Lingkungan Pemakai Gambar 2.1. Komponen Utama Sistem Pendukung Keputusan (Nasution, L.F. 2009) 2.4. Metode MFEP Menurut Dahria, dkk (2014) dalam MFEP, seluruh kriteria yang menjadi faktor penting dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai. Langkah yang sama juga dilakukan terhadap alternatif-alternatif yang akan dipilih, yang kemudian dapat dievaluasi berkaitan dengan faktor-faktor pertimbangan tersebut. Multifactor Evaluation Process banyak digunakan dengan alasan: konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dan alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana Langkah langkah Metode MFEP Menurut Dahria, dkk (2014) dalam metode MFEP, pengambilan keputusan dilakukan dengan memberikan pertimbangan subyektif dan intuitif terhadap faktor yang dianggap penting. Pertimbangan-pertimbangan tersebut berupa pemberian bobot
6 11 (weighting system) atas multifactor yang terlibat dan dianggap penting tersebut. Dalam MFEP seluruh kriteria yang menjadi faktor penting dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai. Dalam MFEP, hal yang harus dilakukan pertama kali adalah penentuan faktorfaktor yang dianggap penting. Langkah selanjutnya adalah membandingkan faktorfaktor tersebut untuk mendapatkan faktor mana yang paling penting, kedua terpenting, dan seterusnya. Langkah selanjutnya adalah memberikan pembobotan kepada faktorfaktor yang digunakan dimana total pembobotan harus sama dengan 1. Langkah selanjutnya adalah mengisikan nilai untuk setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan. Dari data-data yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan merupakan nilai objektif, yaitu antara 0-1. Dari hasil perhitungan, Metode MFEP menentukan bahwa alternatif dengan nilai tertinggi adalah solusi terbaik berdasarkan kriteria yang telah di pilih. Penggunaan metode MFEP dapat direalisasikan dengan contoh berikut: Nbe = Nbf x Nef Tne = Nbe1+Nbe2+Nbe3, Keterangan : Nbe : Nilai Bobot Evaluasi Nef : Nilai Evaluasi Faktor Nbf : Nilai Bobot Faktor Tne : Total Nilai Evaluasi 2.5. Metode ELECTRE ELimination Et Choix Traduisant la RealitE (ELECTRE) adalah suatu metode outranking berdasarkan analisis concordance (kesesuaian). Kelebihan utamanya adalah ELECTRE dibutuhkan dalam ketidakjelasan dan ketidakpastian. Salah satu kekurangan ELECTRE adalah proses dan hasilnya sulit dijelaskan dalam istilah awam. Selanjutnya, karena menggunakan cara penggabungan preferensi maka alternatif yang tidak sesuai dengan kriteria tidak ditampilkan. Metode outranking
7 12 menyebabkan kekuatan dan kelemahan dari suatu alternatif tidak dapat diidentifikasikan secara langsung dan hasil serta dampak tidak akan langsung diverifikasi (Konidari & Mavrakis. 2007). ELECTRE telah digunakan dalam masalah transportasi, ekonomi, pengelolaan air, energy dan lingkungan. Seperti pada metodemetode sistem pendukung keputusan lainnya, ELECTRE juga membutuhkan ketidakjelasan dan ketidakpastian dimana banyak aplikasi yang memerlukan hal tersebut (Mark V. & Hester P.T. 2013). Menurut Janko dan Bernoider (2005), ELECTRE merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Metode ELECTRE digunakan pada kondisi dimana alternatif yang kurang sesuai dengan kriteria dieliminasi, dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan. Dengan kata lain, electre digunakan untuk kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan (Setiyawati, dkk. 2014). Suatu alternatif dikatakan mendominasi alternatif yang lainnya jika satu atau lebih kriterianya melebihi (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria lain yang tersisa (Kusumadewi, dkk. 2006) Langkah langkah Metode ELECTRE Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode ELECTRE adalah sebagai berikut (Kusumo, 2013): Langkah 1: Normalisasi matriks keputusan Setiap atribut diubah menjadi nilai yang compareable. Setiap normalisasi r ij dapat dilakukan dengan persamaan (2.1): i = 1,2,3, m dan j = 1,2,3, n (2.1) Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi. [ ]
8 13 Keterangan: R: normalized decision matrix (matriks yang telah dinormalisasi) m: alternatif n: kriteria r ij : normalisasi pengukuran pilihan dari alternatif ke-i dalam hubungannya dengan kriteria ke-j. Langkah 2: Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (W j ). Sehingga, weighted normalized matrix ditulis dalam persamaan (2.2): [ ] [ ] dimana W adalah [ ] dan (2.2) Keterangan: W j : bobot-bobot yang ditentukan oleh pembuat keputusan V: weighted normalized matrix Langkah 3: Menentukan concordance dan discordance set Kumpulan kriteria J dibagi menjadi dua subsets, yaitu concordance dan discordance. Bilamana sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance adalah: C kl = { } (2.3) Sebaliknya, komplementer dari subset ini adalah D kl = { } (2.4) Keterangan: k dan l : pasangan alternatif dimana k,l=1,2,3,,m dan k 1 Langkah 4: Hitung matriks concordance dan discordance a. Concordance Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks concordance adalah dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk dalam subset concordance:
9 14 C kl = (2.5) Sehingga matriks concordance yang dihasilkan adalah: [ ] b. Discordance Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks discordance adalah dengan membagi maksimum selisih nilai kriteria yang termasuk dalam subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah sebagai berikut: d kl = { } { } (2.6) Selanjutnya diperoleh matriks discordance: [ ] Langkah 5: Menentukan matriks dominan concordance dan discordance a. Concordance Matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold, yaitu dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold. c kl c (2.7) Dengan nilai threshold c adalah: c = ( ) (2.8) Nilai setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance ditentukan sebagai berikut: f kl = 1, jika c kl c dan f kl = 0, jika c kl c (2.9)
10 15 b. Discordance Untuk membangun matriks dominan discordance juga menggunakan bantuan nilai threshold, yaitu: d = ( ) (2.10) Nilai setiap elemen untuk matriks G sebagai matiks dominan discordance ditentukan sebagai berikut: g kl = 1, jika d kl d dan g kl = 0, jika d kl d (2.11) Langkah 6: Menentukan aggregate dominance matrix Langkah selanjutnya adalah menentukan aggregate dominance matrix sebagai matriks E, yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G, sebagai berikut: e kl = f kl x g kl (2.12) Langkah 7: Eliminasi alternatif yang less favorable Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila e kl = 1 maka alternatif A k merupakan pilihan yang lebih baik daripada A l sehingga baris dalam matriks E yang memiliki jumlah E kl = 1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi alternatif lainnya Analisis Algoritma Menurut Adelina Pinem (2014), algoritma yang baik harus mampu menghasilkan hasil yang optimal. Dalam pemilihan algoritma ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan yaitu: 1. Algoritma haruslah benar. Algoritma harus bisa memberikan hasil sesuai dengan yang dikehendaki dari sejumlah masukan yang diberikan. 2. Seberapa baik hasil yang dicapai. Artinya algoritma yang baik harus mampu memberikan hasil yang sedekat mungkin dengan nilai sebenarnya. 3. Efisiensi algoritma. Efisiensi algoritma ditinjau dari dua hal, yaitu: a. Efisiensi waktu. Mampu memberikan keluaran atau hasil yang cepat.
11 16 b. Efisiensi memori. Semakin banyak memori yang dibutuhkan sebuah algoritma untuk memecahkan suatu masalah maka makin buruklah algoritma itu (Siang, 2006). Dalam penelitian ini, efisiensi waktu lebih diutamakan daripada efisiensi memori. Hal - hal yang berhubungan dengan kompleksitas waktu eksekusi yang digunakan oleh sebuah algoritma adalah: 1. Analisis. Memberikan evaluasi kinerja algoritma terhadap permasalahan yang dibeikan (Purwanto, 2008). 2. Perancangan. Yang termasuk dalam bagian perancangan adalah: a. Deskripsi algoritma pada suatu tingkatan yang memiliki arti bahasa semu (pseudo). b. Pembuktian kebenaran bahwa sebuah algoritma bisa menyelesaikan masalah yang diberikan Defenisi Analisis Algoritma Algoritma tidak selalu memberikan hasil terbaik yang mungkin diperoleh, maka diharapkan adanya suatu evaluasi mutu hasil dari algoritma tersebut. Sekali sebuah algoritma diberikan kepada sebuah permasalahan dan dijamin akan memberikan hasil yang diharapkan, maka langkah penting selanjutnya adalah menentukan besar biaya yang diperlukan algoritma tersebut untuk memeroleh hasil itu. Proses inilah yang disebut dengan analisis algoritma (Putra. 2014). Ukuran biaya eksekusi suatu algoritma yang paling sering digunakan adalah lamanya waktu diperlukan. Namun juga masih ada ukuran-ukuran lainnya, misalnya besarnya memori yang diperlukan untuk mengeksekusi algoritma tersebut. Maksud dilakukannya analisis algoritma adalah untuk : 1. Memenuhi aktivitas intelektual 2. Meramalkan suatu hal yang akan terjadi atau yang akan didapat algoritma tersebut. 3. Mengetahui efektifitas suatu algoritma dibanding dengan algoritma yang lain untuk persoalan yang sama.
12 Kompleksitas Algoritma Secara informal algoritma adalah suatu prosedur komputasi yang terdefenisi dengan baik yang mengambil beberapa nilai atau sekumpulan nilai sebagai input dan menghasilkan beberapa nilai atau sekumpulan nilai sebagai output. Dengan demikian algoritma adalah suatu urutan langkah-langkah komputasi yang mentransformasikan input menjadi output (Cormen et all, 2009). Dalam Ilmu Komputer suatu algoritma tidak hanya dilihat apakah algoritma tersebut benar atau dapat memecahkan masalah, tetapi juga harus efektif. Keefektifan suatu algoritma biasanya diukur dari seberapa besar jumlah waktu dan ruang (space) memori yang dibutuhkan untuk menjalankannya. Algoritma yang efesien adalah algoritma yang meminimumkan kebutuhan waktu dan ruang dimana semakin minim waktu dan ruang yang dibutuhkan, maka semakin efektif pula algoritma tersebut. Untuk menerangkan model abstrak pengukuran waktu dan ruang maka digunakan suatu fungsi yang menjelaskan bagaimana ukuran masukan data (n) mempengaruhi perfomansi algoritma yang disebut sebagai kompleksitas algoritma. Secara umum, kompleksitas algoritma terdiri dari dua macam yaitu kompleksitas waktu (time complexity) dan kompleksitas ruang (space complexity). Sehingga, dengan diketahuinya fungsi kompleksitas suatu algoritma, maka dapat ditentukan laju pertumbuhan waktu (ruang) yang diperlukan seiring dengan meningkatnya ukuran masukan (n) data. Dengan demikian, informasi pertumbungan fungsi kompleksitas (growth rates) dapat digunakan untuk membandingkan dua atau lebih algoritma dengan mengambil pangkat tertinggi (highest order) fungsi kompleksitas yang diekspresikan dengan notasi Big O. Hal ini disebabkan karena nilai konstant pada fungsi kompleksitas tidak akan terlalu dominan bila dibandingkan dengan order tertinggi yang mungkin meledak untuk input yang semakin besar. Pada saat penentuan kompleksitas algoritma, ada beberapa istilah yang sering digunakan untuk menunjukkan kinerja suatu algoritma untuk ukuran input n, yaitu best-case, average-case, dan worst-case yang masing-masing menyatakan kompleksitas keadaan terbaik, keadaan rata-rata, dan keadaan terburuk dari suatu
13 18 algoritma. Namun, pada prakteknya penentuan nilai pasti untuk setiap case tersebut sulit dilakukan. Jadi, yang dilakukan hanyalah analisis asimtotik dari suatu algoritma, yaitu bagaimana pertumbuhan fungsi (growth of function) suatu algoritma dipengaruhi oleh input n yang semakin membesar menuju ke tak terhingga (infinity). Dalam analisis asimtotik, ada beberapa notasi yang sering digunakan untuk menunjukkan batas-batas fungsi asimtot, yaitu notasi Big Theta yang menunjukkan batas ketat (tight bound) dari fungsi asimtot. 1. Big Theta (θ) Defenisi ketiga dalam pengukuran kompleksitas suatu masalah adalah Big Theta. Definisi : Didefinisikan bahwa f(n) merupakan Big Theta dari g(n) dan dinotasikan f(n) = θ(g(n)), jika dan hanya jika terdapat tiga konstanta positif c 1, c 2 dan n 0 dimana f(n) = O(g(n)) dan f(n) = Ω(g(n)) sedemikian hingga C1 g(n) f(n) C2 g(n), saat n n 0. Secara geometri f(n)= θ(g(n)) dapat digambarkan sebagai berikut (Telaumbanua, P. 2011). Gambar 2.2. Grafik Fungsi f(n)= θ(g(n)) Pada Gambar 2.4, dapat dilihat bahwa n 0 selalu berada diantara c 1 g(n) dan c 2 g(n)
14 Kompleksitas Waktu Algoritma dan Masalah Dua buah algoritma yang berbeda dapat digunakan memecahkan masalah yang sama dan mungkin saja mempunyai kompleksitas waktu (time complexity) yang sangat berbeda. Kompleksitas waktu algoritma terbaik untuk memecahkan masalah tersebut dinamakan sebagai kompleksitas waktu (time complexity of problem) Database (Basis Data) Database (basis data) merupakan kumpulan data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang tersimpan di perangkat keras komputer dan diperlukan suatu perangkat lunak untuk memanipulasi basis data tersebut (Junindar, 2008).
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Meningkatnya bisnis perbankan yang berdasarkan azas kepercayaan perlu diiringi dengan perkembangan teknologi komputer untuk dapat memenuhi kebutuhan para nasabah
Lebih terperinciBAB III METODE ELECTRE DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE ELECTRE DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode ELECTRE Metode ELECTRE termasuk pada metode analisis pengambilan keputusan multikriteria yang berasal dari Eropa pada tahun 1960an. ELECTRE adalah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PRODUKSI SEPATU DAN SANDAL DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PRODUKSI SEPATU DAN SANDAL DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ (ELECTRE) (Studi Kasus pada Produsen Sepatu dan Sandal Obara Shoes Cibaduyut Bandung)
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 terperinciImplementasi Metode Electre Pada Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan
Implementasi Metode Electre Pada Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan Fahmi Setiawan 1, Fatma Indriani 2, Muliadi 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. permasalahan Tugas Akhir ini sebagai berikut: Pengertian sistem menurut McLeod dan Schell (2008:39) sistem merupakan
BAB II LANDASAN TEORI Landasan teori yang digunakan untuk dapat membantu penyelesaian permasalahan Tugas Akhir ini sebagai berikut: 2.1 Pengertian Sistem Informasi Sistem informasi terdiri dari dua kata
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Bab ini berisi teori-teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Product, Pengertian perguruan tinggi serta tujuan perguruan tinggi..1 Sistem
Lebih terperinciJURNAL SISTEM APLIKASI PENENTUAN AFKIR BURUNG PUYUH PETELUR MENGGUNAKAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITE (ELECTRE)
JURNAL SISTEM APLIKASI PENENTUAN AFKIR BURUNG PUYUH PETELUR MENGGUNAKAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITE (ELECTRE) APPLICATION SYSTEM DETERMINE CAST OFF EGG LAYER QUAIL USE METHOD ELIMINATION
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI. Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya pembuatan keputusan merupakan suatu pendekatan yang bersifat sistematis, artinya pendekatan yang berawal dan bermula dari hakikat suatu masalah,
Lebih terperinciPenerapan Metode Elimination and Choice Translation Reality Dalam Penentuan Bank bagi Calon Nasabah
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Penerapan Metode Elimination and Choice Translation Reality Dalam Penentuan Bank bagi Calon Nasabah Rosalia Hadi 1), Ni
Lebih terperinciSISTEM PEMILIHAN TEMPAT KOST BERBASIS SIG MENGGUNAKAN METODE ELECTRE DAN GOOGLE MAPS API
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 8 No. 3 September 2013 65 SISTEM PEMILIHAN TEMPAT KOST BERBASIS SIG MENGGUNAKAN METODE ELECTRE DAN GOOGLE MAPS API Yona Widya Sabrina Suprihatini 1), Fahrul Agus 2),
Lebih terperinciJURNAL. DECISION SUPPORT SYSTEM EMPLOYEE SELECTION OF ACHIEVEMENT INCREASE FOR A LEADER WITH ELECTRE METHOD ( Elemination And Translition Of Reality )
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI UNTUK KENAIKAN JABATAN MENGUNAKAN METODE ELECTRE ( Elemination And Translition Of Reality ) DECISION SUPPORT SYSTEM EMPLOYEE SELECTION OF
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support Sistem (DSS) merupakan sebuah sistem untuk mendukung para pengambil keputusan anajerial dalam situasi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TEMA TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ELECTRE PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TEMA TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ELECTRE PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNG Sri Wahyuni S. Nahu ), Agus Lahinta ), Dian Novian ) Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI REKOMENDASI TEMPAT WISATA DIKOTA BATU MENGGUNAKAN METODE ELECTRE
PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI REKOMENDASI TEMPAT WISATA DIKOTA BATU MENGGUNAKAN METODE ELECTRE Andri Yusuf Wicaksono 1, Ridwan Rismanto 2, Arief Prasetyo 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Bagi masyarakat yang hidup di negara-negara maju seperti negaranegara
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Bagi masyarakat yang hidup di negara-negara maju seperti negaranegara di eropa, Amerika, dan Jepang, kata bank sudah bukan kata yang asing. Bank sudah menjadi
Lebih terperinciJurusan Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Sumatera Utara 1. Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Sumatera Utara 2,3,4
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu Komputer (Study Kasus di AMIK
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Konsep sistem pendukung keputusan diperkenalkan pertama kali oleh Michael S. Scoott Morton pada tahun 1970-an dengan istilah Management Decision Sistem
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ELECTRE (ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÃ) PADA PEMILIHAN EKSTRAKULIKULER TERBAIK
PENERAPAN METODE ELECTRE (ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÃ) PADA PEMILIHAN EKSTRAKULIKULER TERBAIK Shanty Dafitri Hasibuan 1, Sri Setyaningsih 2, Amar Sumarsa 2 Program Studi Matematika Fakultas
Lebih terperinciAplikasi Pemilihan Tenaga Kerja Untuk Penempatan
ISSN: 2089-3787 601 Aplikasi Pemilihan Tenaga Kerja Untuk Penempatan Ria Nur Handayani, Syahib Natarsyah STMIK Banjarbaru Jl. A. Yani Km. 33,3 Banjarbaru rianurhandayani@yahoo.co.id, syahib.stmik@gmail.com
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Keputusan Keputusan (decision) yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses,
Lebih 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 terperinciBAB III ANALISIS KOMPLEKSITAS ALGORITMA
BAB III ANALISIS KOMPLEKSITAS ALGORITMA 3.1 Kompleksitas Algoritma Suatu masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Algoritma yang digunakan tidak saja harus benar, namun juga harus efisien.
Lebih terperinciElimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)
Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Febriyanno Suryana, S.Kom,MM,M.Kom www.suryagsc.wordpress.com tugaskuliahsaya@yahoo.com 0852 7474 1981 528FDA93 Langkah-langkah dalam metode ELECTRE
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
Lebih terperinciBank Syariah PIEw14 1
Bank Syariah PIEw14 1 Prinsip Syariah adalah aturan perjanjian berdasarkan hukum Islam antara bank dan pihak lain untuk penyimpanan dana dan/atau pembiayaan kegiatan usaha, atau kegiatan lainnya yang sesuai
Lebih terperinciMODEL PEMBERIAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITE DI KECAMATAN MARAWOLA
Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), FaveHotel Jayapura, November 2017 MODEL PEMBERIAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITE DI KECAMATAN MARAWOLA
Lebih terperinciFryda Fatmayati 1, Maya Marselia
56 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsultan Proyek Menggunakan Metode Elimination Et Choix Traduisant Ia Realité Decision Support System in Project Consultant Selection using Elimination Et Choix
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT Asep Hendar Rustiawan 1, Dini Destiani 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN DAN STATUS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE ELECTRE BERBASIS WEB
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN DAN STATUS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE ELECTRE BERBASIS WEB Studi Kasus: Puskesmas Tegal Rejo NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Prihatin Indahsari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) pertama kali dikemukakan oleh Michael Scott Morton pada awal tahun 1970-an
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Suatu sistem pada dasarnya adalah sekolompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lain, yang berfungsi bersama-sama untuk mencapai tujuan tertentu.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Perbankan syariah pada dasamya merupakan suatu industri keuangan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan syariah pada dasamya merupakan suatu industri keuangan yang memiliki sejumlah perbedaan mendasar dalam kegiatan utamanya dibandingkan dengan perbankan konvensional.
Lebih terperinciRifki Aprilian Danoe, Herfina, Arie Qur ania Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Pakuan
PENERAPAN MODEL FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCY PROCESS (AHP) DAN ELECTRE UNTUK PRIORITAS STANDAR PENGELOLAAN SEKOLAH Rifki Aprilian Danoe, Herfina, Arie
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan tahapan yang akan dilakukan untuk mempermudah dalam melakukan penelitian. Desain penelitian yang digunakan pada pembangunan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pustaka diantaranya dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Penulis Judul Metode. Analisis.
28 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Pustaka Pada penelitian-penelitian sebelumnya, sistem pendukung keputusan dengan menerapkan Multi-Attribut Decision Making MADM banyak digunakan dalam berbagai
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE ELECTRE PADA BAURAN PEMASARAN (7P) DALAM MEMULAI USAHA JASA CENTER
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE ELECTRE PADA BAURAN PEMASARAN (7P) DALAM MEMULAI USAHA JASA CENTER Sutrisno 1, Agus Darmawan 2, Fanisya Alva Mustika 3 Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pemilihan Supplier Menurut Pujawan dan Erawan (2010) memilih supplier merupakan kegiatan strategis terutama apabila supplier tersebut memasok item yang kritis atau akan digunakan
Lebih terperinciPengujian Metode Elektree Untuk menentukan Lokasi Strategis Suatu Objek Bisnis. Oleh :
Pengujian Metode Elektree Untuk menentukan Lokasi Strategis Suatu Objek Bisnis Oleh : Apri Chandra W 1, Tahang 2 Dosen STMIK Dharma Wacana Metro Lampung 1, Pasca Sarjana IBI Dharmajaya 2 Email: lp3m@stmikdharmawacana.ac.id
Lebih terperinciLogika dan Algoritma Yuni Dwi Astuti, ST 2
ALGORITMA Istilah algoritma pertama kali diperkenalkan oleh seorang ahli matematika yaitu Abu Ja far Muhammad Ibnu Musa Al Khawarizmi. Yang dimaksud dengan algoritma adalah : Urutan dari barisan instruksi
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 terperinci1. Pendahuluan 2. Kajian Pustaka
1. Pendahuluan Perkembangan di dunia teknologi berkembang begitu pesat salah satunya perkembangan dibidang telekomunikasi yang berlangsung dengan sangat ketat, sehingga setiap operator penyedia layanan
Lebih terperincikapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan.
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Penjurusan Sistem Penjurusan merupakan proses penyeleksian peserta didik dalam menentukan jurusan. Proses penjurusan ini peserta didik diberi kesempatan memilih jurusan
Lebih terperinciProsiding Matematika ISSN:
Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Penggunaan Metode ELECTRE untuk Menyelesaikan Permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM) The use of the ELECTRE Method to solve problems of Multi Criteria Decision
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil keputusan menajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur
Lebih terperinciPENGANTAR BISNIS SYARIAH
PENGANTAR BISNIS SYARIAH Materi 1 Pengertian & Ruang Lingkup Bisnis Syariah by HJ. NILA NUROCHANI, SE., MM. 1 Pengertian Hukum Bisnis Syariah Definisi Hukum: Dari perspektif hukum positif: Keseluruhan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori tentang Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting (SAW), Metode Profile Matching. 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam teori sistem
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan [4] Sistem pendukung keputusan atau DSS (Decision Support System) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian
Lebih terperinciM.THAMRIN, LIVIAWATI & RITA WIYATI Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas Lancang Kuning ABSTRAK
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KEUANGAN BANK UMUM SAYRI AH DAN BANK UMUM KONVENSIONAL SERTA PENGARUHNYA TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI M.THAMRIN, LIVIAWATI & RITA WIYATI Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
6 BAB II LANDASAN TEORI A. Hasil Penelitian Sebelumnya Penelitian ini belum pernah dilakukan sebelumnya oleh orang lain. Penulis ingin melakukan pembahasan dan penelitian terhadap pengaruh prinsip jual
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era golobalisasi saat ini modernisasi terjadi pada segala aspek kehidupan, demikian pula juga halnya dengan teknologi yang berkembang begitu pesat. dengan perkembangan
Lebih terperinciArina Prima Silalahi PascasarjanaTeknik Informatika Universitas Sumatera Utara
Metode Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE)dan Fuzzy Kurva-S Untuk Pemilihan Rumah di Kota Medan Dr. Zakarias Situmorang MT Fakultas Ilmu Komputer Unika Santo Thomas SU zakarias65@yahoo.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu kunci penting dalam mencapai pertumbuhan ekonomi yang sehat adalah sinergi antara sektor moneter, fiskal dan riil. Bila ketiganya dapat disinergikan
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH
PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH Gunawan 1, Ririn Prananingrum Kesuma 2, Ruwilin Restu Wigati 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Mikroskil Jl. Thamrin
Lebih terperinciSistem 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 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 terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Elisabet Yunaeti Anggraeni, M.T.I., Rita Irviani, M.M., Riza Lestari Jurusan
Lebih terperinciSetyawan, Teguh B Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia
Implementasi Metode ELECTRE IV (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Kredit Pinjaman Pada Koperasi Karya Eka Warsa Pati Setyawan, Teguh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Syeril Akshareari, 2013
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Usaha kecil dan menengah (UKM) merupakan salah satu kekuatan pendorong terdepan dalam pembangunan ekonomi. Gerak sektor UKM amat vital untuk menciptakan pertumbuhan
Lebih terperinciBANK TANPA BUNGA. /
BANK TANPA BUNGA Sejarah Pemikiran Ekonomi Islam Sejarah mencatat ilmu ekonomi sebenarnya merupakan ilmu yang relatif baru. Siddiqi (1992) telah mencoba mengidentifikasi sejarah pemikiran ekonomi Islam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Islam adalah agama yang universal dan komprehensif. Universal berarti
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Islam adalah agama yang universal dan komprehensif. Universal berarti bahwa Islam diperuntukan bagi seluruh umat manusia di muka bumi dan dapat diterapkan
Lebih terperinciModul : Sistem Pendukung Keputusan. Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom
Modul : Sistem Pendukung Keputusan Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom STMIK TRIGUNA DHARMA MEDAN 2016 DAFTAR ISI COVER KATA PENGANTAR BAB I BAB II BAB III BAB IV BAB V BAB VI BAB VII BAB VIII BAB IX BAB
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
6 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Umum Perusahaan Lembaga pendidikan pelatihan dan ketrampilan komputer Media Com Binjai didirikan pada tanggal 25 Mei 2010 di kota Binjai, Sumatera Utara. Landasan
Lebih terperinciVolume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERSEDIAAN ALAT TULIS KANTOR MENGGUNAKAN MULTIPLE ATRRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : Perguruan Jaya Pancur Batu) Rinaldi Alfriadi Manurung (0911558)
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pengertian sistem pendukung keputusan adalah sistem penghasil informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem pendukung keputusan (SPK) Konsep sistem pendukung keputusan atau decision support system (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN BAGI HASIL DEPOSITO MUDHARABAH PADA BANK SYARIAH MANDIRI DENGAN BUNGA DEPOSITO PADA BANK KONVENSIONAL
ANALISIS PERBANDINGAN BAGI HASIL DEPOSITO MUDHARABAH PADA BANK SYARIAH MANDIRI DENGAN BUNGA DEPOSITO PADA BANK KONVENSIONAL Nama : Suci Lestari NPM : 26210706 Kelas : 3EB14 Jurusan : Akuntansi Latar Belakang
Lebih terperinciMajalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 18, No 2,Oktober 2011 ISSN :
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KEUANGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN LABA RUGI DAN NILAI TAMBAH PADA BANK SYARI AH (Studi Kasus pada PT Bank Syahriah Mandiri) Ir. Zefriyenni, MM, Fakultas Ekonomi Universitas
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
8 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Sistem Sistem adalah suatu prosedur atau elemen yang saling berhubungan satu sama lain dimana dalam sebuah sistem terdapat suatu
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ELECTRE UNTUK MENENTUKAN LOKASI BISNIS TERBAIK
ISSN : 0-0 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta, - Februari 0 PENERAPAN METOE ELETRE UNTUK MENENTUKAN LOKASI BISNIS TERBAIK, Stevi Ema Wijayanti, Andriyan wi Putra
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 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 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 terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN:
Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya 207 23 September 207, Samarinda, ISBN: 978-602-5032-0-3 Penerapan Metode Elimination Et Choix Tradusiant La Realita (Electre) Sebagai
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM Christine Kartika Dewi 1, Faisal Rahutomo 2 1 Program Studi Teknik Informatika, 2 Jurusan Teknologi Informasi, 3 Politeknik Negeri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Saat ini mayoritas mahasiswa memilih bidang peminatan mengikuti pilihan
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Saat ini mayoritas mahasiswa memilih bidang peminatan mengikuti pilihan yang diambil mayoritas teman-teman satu kelas, tanpa mempertimbangkan faktor prestasi akademik
Lebih terperinciDASAR HUKUM. a. Kegiatan usaha dan produk-produk bank berdasarkan prinsip syariah. b. Pembentukan dan tugas Dewan Pengawas Syariah
DASAR HUKUM UU No. 10 Thn 1998 tentang perubahan atas UU No. 7 thn 1992 tentang Perbankan pasal 1 ayat 3 huruf menetapkan bahwa salah satu bentuk usaha bank adalah menyediakan pembiayaan dan atau melakukan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Dan Informasi 2.1.1. Data Data merupakan refresentasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu objek atau kejadian. Data dinyatakan dengan nilai yang berbentuk angka, deretan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Keputusan Davis mengemukakan, Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai alternatif untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. untuk membangun rencana kedepan. (Turban dkk.
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 2.1.1 Pengertian Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah sebuah proses memilih tindakan diantara berbagai alternatif untuk mencapai
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW. Riris Niken Pratiwi
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW Riris Niken Pratiwi Jurusan Sistem Informasi Universitas Dian Nuswantoro Semarang E-mail :nikenriris@yahoo.com Abstrak
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
vii DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PENGESAHAN ABSTRAK KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Hasan Alarifi Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung website:
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis
Lebih terperincidalam hal penghimpun dana maupun penyaluran dana. Masyarakat
2. Fungsi Bank Fungsi utama bank adalah menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkan kembali kepada masyarakat untuk berbagi tujuan atau sebagai financial intermediary. Menurut Y. Sri Susilo, dkk (2000:6)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970, konsep sistem pendukung keputusan pertama sekali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Mangement Decision System.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Hendri Yustriandi 1, Elisabet Y. A 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN METODE ELECTRE DALAM MENENTUKAN PRIORITAS CALON DEBITUR
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN METODE ELECTRE DALAM MENENTUKAN PRIORITAS CALON DEBITUR [1] Cahya Rahmad, [2] Dimas Wahyu Wibowo, [3] Pramana Yoga Saputra [1],[2],[3] Politeknik Negeri Malang
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI Jakarta Imam Sunoto, Fiqih Ismawan, Ade Lukman Nulhakim,, Dosen Universitas Indraprasta PGRI Email : raidersimam@gmail.com, vq.ismaone@gmail.com,
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PROMETHEE DENGAN METODE ELECTRE PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID SKRIPSI
PERBANDINGAN METODE PROMETHEE DENGAN METODE ELECTRE PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Graph Graf adalah struktur data yang terdiri dari atas kumpulan vertex (V) dan edge (E), biasa ditulis sebagai G=(V,E), di mana vertex adalah node pada graf, dan edge adalah rusuk
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Menurut (Suarga, 2012 : 1) algoritma: 1. Teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas tetapi tersusun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Pengertian Keputusan. Universitas Sumatera Utara
6 BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan pilihan kesimpulan dalam menentukan pemilihan pegawai terbaik. Selain itu juga tahapan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI USAHA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGTHING(SAW) Studi Kasus : TUPANG ENTERTAIMENT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI USAHA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGTHING(SAW) Studi Kasus : TUPANG ENTERTAIMENT Arman Eriko Silalahi Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung
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 terperinci