ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN

dokumen-dokumen yang mirip
FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2. Tinjauan Teoritis

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

KOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIHAN JENIS OBJEK WISATA TERBAIK (Studi Kasus : Pesona Wisata Jawa Tengah)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2)

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

Pemilihan Pemasok Terbaik dengan Metode. (Studi Kasus : CV. Becik Joyo)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Jurnal Sketsa Bisnis Vol. 2 No. 1 Agustus 2015 Page 18

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

BAB II LANDASAN TEORI

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

3.1 Biaya Investasi Pipa

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Internet Service Provider Dengan Metode TOPSIS

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

UJIAN TUGAS AKHIR LOGO. Kamis, 28 Januari Oleh : Heny Nurhidayanti. Dosen Pembimbing : INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

REGRESI LINIER SEDERHANA

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Smartphone untuk Kalangan Pemula dengan Metode TOPSIS

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

USULAN ACCEPTANCE SAMPLING PLAN UNTUK TAPE YARN PRODUK GEOTEX 250 Studi kasus: PT. Unggul Karya Semesta - Bogor

PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN DAN SELEKSI SUPPLIER MENGGUNAKAN MULTI KRITERIA

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

Transkripsi:

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN Gregorus Rduh Irae 1), Erawat 2), Irya Wsubhadra 3) Magster Tekk Iformatka, Uversty of Atma Jaya Yogyakarta Jl.Babarsar o.22 Tambakbaya 55281,Slema, Yogyakarta e-mal : gregorus.rae@yahoo.com Abstrak Kosep sstem pedukug pegambla keputusa yag berbass komputer (Computer Based Decso Support System) saat berkembag sagat pesat. Dalam proses pegambla keputusa terdapat bayak krtera da bayak pula metode yag aka dguaka. Permasalahaya adalah bagamaa meetuka krtera-krtera apa saja da metode-metode apa yag tepat utuk medukug proses pegambla keputusa. Salah satu cara yag dapat dguaka dalam proses pegambla keputusa adalah dega megguaka metode SAW (Smple Addtve Weghtg) da metode TOPSIS (Techque Order Preferece by Smlarty To Ideal Soluto). Hal dsebabka karea kedua metode tersebut kosepya sederhaa, mudah dpaham, komputasya efse da memlk kemampua utuk megukur kerja relatf dar alteratf-alteratf keputusa dalam betuk matemats yag sederhaa. Peelta aka meggabugka dua metode dalam SPK yatu, metode SAW da Metode TOPSIS, dalam stud kasus peetua peerma dose pada STIKOM ARTA BUANA KUPANG. Hasl akhr dar peelta adalah meetuka alteratf terbak dar sejumlah alteratf, yak pelamar (dose) yag layak lolos seleks berdasarka krtera-krtera berkut: IPK (Ideks Prestas Kumulatf), TPA (Tes Potes Akademk),TOEFL (Test Of Eglsh as a Foreg Laguage), da Wawacara. Peelta dlakuka dega mecar la matrsks terormalsas R utuk setap atrbut megguaka metode SAW, kemuda dlajutka dega metode TOPSIS utuk mecar solus atau alteratf yag dplh. Kata Kuc : SAW,TOPSIS, Seleks Dose, SPK 1. PENDAHULUAN Kosep sstem pedukug pegambla keputusa yag berbass komputer (Computer Based Decso Support System) saat berkembag sagat pesat. Bayak metode yag dguaka utuk membatu dalam proses pegambla keputusa. Pegambla keputusa dlakuka dega pedekata sstemats terhadap permasalaha melalu proses pegumpula data mejad formas serta dtambah dega faktor-faktor yag perlu dpertmbagka dalam pegambla keputusa (Yuart, 2011). STIKOM ARTA BUANA KUPANG adalah salah satu pergurua tgg swasta yag berdr pada taggal 29 Desember 2005. STIKOM ARTABUANA KUPANG selalu berupaya megkatka mutu atau kualtas teral secara berkelajuta sebaga strateg sttus utuk dapat bersag dega pergurua tgg la. Isttus sedr meyadar bahwa utuk memperoleh tujua peddka da mempertahaka mutu peddka serta meghaslka output yag bak memerluka komtme, strateg da metode yag tepat dalam proses pecapaaya. Salah satu cara utuk megkatka mutu dar suatu pergurua tgg adalah dega meyeleks teaga pegajar atau dose, karea kualtas dose aka sagat meetuka tgg redahya kualtas suatu pergura tgg. Dar hasl pra peelta da wawacara yag dlakuka peuls bahwa proses seleks da rekrutme peermaa teaga dose pada STIKOM ARTA BUANA KUPANG mash dlakuka secara maual da krtera yag dlapu mash sagat sedkt yak seleks Nla IPK da Wawacara. (Itervew, Hadaroh, A., 2013, Maret, 11). Oleh sebab tu dalam peelta peuls mecoba megaalss da megusulka beberapa krtera yag daggap perlu utuk proses peermaa teaga dose pada STIKOM ARTA BUANA KUPANG. Utuk mejalaka proses pelaa dega bayak krtera maka dperluka sstem pedukug keputusa (SPK) gua megkatka efektvtas pegambla keputusa serta megurag subyektvtas dalam proses pegambla kepututusa. SPK basaya dbagu utuk medukug solus atas suatu masalah atau utuk megevaluas suatu peluag (Kusr, 2007). Sudah bayak cara atau metode yag dguaka dalam meerapka sstem pedukug keputusa sepert yag telah dlakuka oleh beberapa peelt sebelumya yak megguaka metode SPK sebaga solus pemecaha masalah mult-krtera dberbaga bdag dega meggabugka metode yag satu dega metode yag laya sepert ANP dega TOPSIS (Moavvara et al. 2011), da AHP dega TOPSIS (Maurug, 2010). Berdasarka kasus d atas maka pada peelta peuls bersatf meggabugka atara metode SAW da metode TOPSIS utuk medukug keputusa seleks peermaa dose d STIKOM ARTA BUANA KUPANG. Hasl akhr dar peelta adalah D-1

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 meetuka alteratf terbak dar sejumlah alteratf, yak pelamar (dose) yag layak lolos seleks berdasarka krtera-krtera berkut : IPK (Ideks Prestas Kumulatf), TPA (Tes Potes Akademk),TOEFL (Test Of Eglsh as a Foreg Laguage), da Wawacara. Peelta dlakuka dega mecar la matrsks terormalsas R utuk setap atrbut megguaka metode SAW, kemuda dlajutka dega metode TOPSIS utuk mecar solus atau alteratf yag dplh. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Permasalaha Permasalaha medasar yag dhadap oleh stas atau pergurua tgg adalah bagamaa meetuka krtera-krtera apa saja da metode-metode apa yag tepat utuk medukug proses pegambla keputusa peermaa dose. (Itervew, Hadaroh, A., 2013, Maret, 11). 2.2 Perbadga Peelta sebelumya dega peelta yag dlakuka Maurug, (2010) meerapka sstem pedukug keputusa seleks peerma beasswa dega metode Aaltcal Herarcy Process (AHP) da Techque Order Preferece by Smlarty To Ideal Soluto (TOPSIS), dalam peelta dagkat suatu kasus yatu mecar alteratf terbak berdasarka krtera-krtera yag telah dtetuka dega megguaka metode AHP kemuda mecar solus dega metode TOPSIS. Peelta dlakuka dega mecar la bobot utuk setap atrbut, kemuda dlakuka proses peguruta berdasarka bobot yag dperoleh. Moavvara, (2011) meerapka metode ANP dega TOPSIS dguaka utuk membatu perusahaa yag perlu megevaluas da memlh strateg KM (Kowledge Maagemet). Keragka evaluas terdr dar lagkahlagkah berkut:(1)megdetfkas krtera utuk strateg KM yag tepat, (2) megdetfkas hubuga atara krtera; (3) meghtug bobot relatf salg ketergatuga atara krtera melalu ANP, (4) agregat pelaa dvdu sebaga pelaa keseluruha dar setap strateg KM dbawah setap krtera dalam ragka membagu matrks pegambla keputusa, da (5) megguaka TOPSIS utuk pergkat strateg KM prortas. Pada peelta peuls mecoba meerapka peggabuga metode SAW (Smple Addtve Weghtg) da Metode TOPSIS (Techque Order Preferece by Smlarty To Ideal Soluto) sebaga solus pedukug pegambla keputusa peermaa dose. Hasl akhr dar peelta adalah meetuka alteratf terbak dar sejumlah alteratf, yak pelamar (dose) yag layak lolos seleks berdasarka krtera-krtera yag sudah dtetuka yak : IPK (Ideks Prestas Kumulatf), TPA (Tes Potes Akademk),TOEFL (Test Of Eglsh as a Foreg Laguage), da Wawacara. Peelta dlakuka dega mecar la matrsks terormalsas R utuk setap atrbut megguaka metode SAW, kemuda dlajutka dega metode TOPSIS utuk mecar solus atau alteratf yag dplh. 2.3 Lagkah-Lagkah Pemodela Dalam Sstem Pedukug Keputusa Meurut Turba et al, (2005), dalam pembagua SPK dlakuka lagkah- lagkah sebaga berkut : a. Stud Kelayaka (Itellgece) Pada lagkah, sasara dtetuka da dlakuka pecara prosedur, pegumpula data, detfkas masalah, detfkas kepemlka masalah, klasfkas masalah, hgga akhrya terbetuk sebuah peryataa masalah. b. Peracaga (Desg) Pada tahapa aka dformulaska model yag aka dguaka da krtera-krtera yag dtetuka. Setelah tu, dcar alteratf model yag bsa meyelesaka permasalaha tersebut. Lagkah selajutya adalah mempredks keluara yag mugk. Kemuda dtetuka varabel-varabel model. c. Pemlha (Choce) Setelah pada tahap peracaga dtetuka berbaga alteratf model berserta varable-varabelya. Pada tahapa aka dlakuka pemlha modelya, termasuk solus dar model tersebut. Selajutya, dlakuka aalss sestvtas, yak dega meggat beberapa varabel. d. Membuat SPK Setelah meetuka modelya, berkutya adalah megmplemetaskaya dalam aplkas SPK. 2.4 Algortma peyelesaa metode SAW da metode TOPSIS Algortma adalah uruta dar barsa lagkah-lagkah atau struks gua meyelesaka suatu masalah. Krtera algortma yag bak adalah mempuya output efektf, jumlah lagkah berhgga, terstruktur da puya akhr. D-2

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 Meurut Kusumadew et al, (2006) Adapu lagkah-lagkah dalam meyelesaka sebuah kasus MADM dega metode SAW sebaga berkut: 1. Meetuka krtera-krtera yag aka djadka acua dalam pegambla keputusa, yatu C. 2. Meetuka ratg kecocoka setap alteratf pada setap krtera. 3. Membuat matrks keputusa berdasarka krtera (C), kemuda melakuka ormalsas matrks berdasarka persamaa yag dsesuaka dega jes atrbut (atrbut keutuga maupu atrbut baya) sehgga dperoleh matrks terormalsas R. Meurut Kusumadew et al, (2006) Adapu lagkah-lagkah dalam meyelesaka sebuah kasus MADM dega metode TOPSIS sebaga berkut : a) Membuat matrks keputusa yag terormalsas b) Membuat matrks keputusa yag terormalsas terbobot c) Meetuka matrks solus deal postf & matrks solus deal egatf d) Meetuka jarak atara la setap alteratf dega matrks solus deal postf & matrks solus deal egatf. e) Meetuka la preferes utuk setap alteratf. 3. METODE PENELITIAN a. Stud Lteratur Pada tahap peuls melakuka peggala kosep peelta melalu stud pustaka berdasarka peeltapeelta yag telah dlakuka sebelumya utuk djadka kaja pedukug dalam topk peelta yag peuls lakuka. b. Wawacara Pada tahap dlakuka pegumpula data melalu proses wawacara dega phak STIKOM ARTA BUANA KUPANG dalam hal pemagku kebjaka dalam pegambla keputusa utuk seleks da rekrutme teaga dose. Selajutya megolah data metah hasl wawacara, agar bsa daalsa dega Metode SAW da Metode TOPSIS. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN a) Hasl Hasl dar peelta meujuka bahwa metode TOPSIS dapat dgabugka dega metode-metode la sepert yag telah dlakuka oleh peelt-peelt terdahulu, sehgga pada peelta peuls melakuka peggabuga metode Topss dega metode SAW. Hasl akhr dar peelta adalah terletak pada bagamaa hasl mplemetas dar metode SAW da metode TOPSIS pada stud kasus peermaa dose dega megguaka beberapa krtera yag telah dtetuka. Metode SAW dguaka utuk mecar la matrks terormalsas R sedagka metode TOPSIS dguakak utuk meetuka solus pelamar atau dose yag lolos seleks. b) Pembahasa Algortma peggabuga Metode SAW da Metode TOPSIS pada sstem dtujuka pada flowchart berkut : Gambar 1.a. Flowchart peggabuga Metode SAW da Metode TOPSIS D-3

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 Terdapat 4 (empat) krtera yag dacu sebaga proses pelaa yatu : C1 = IPK, C2 = TPA, C3 = TOEFL, da C4= Wawacara. Sedagka alteratf atau pelamar yag aka dla ada 4 (empat) calo pelamar. Ratg Kecocoka utuk setap alteratf pada setap krtera dla dega 1 sampa 5, yatu : 1 : Sagat Buruk 2 : Buruk 3 : Cukup 4 : Bak 5 : Sagat Bak Begtupu tgkat kepetga utuk setap krtera juga dla dega 1 sampa 5, yatu : 1 : Sagat Redah 2 : Redah 3 : Cukup 4 : Tgg 5 : Sagat Tgg Tabel 1 : Tabel Pelaa Krtera Rage Nla Nla Kovers > 3.75 - <= 4.00 5 >= 3.25 - <= 3.75 4 IPK >= 3.00 - < 3.25 3 >= 2.75 - < 3.00 2 < 2.75 1 > 75-100 5 >= 65 - <=75 4 TPA >= 55 - < 65 3 >= 45 - < 55 2 < 45 1 >=600 5 >= 500 - < 600 4 TOEFL >= 450 - < 500 3 >= 350 - < 450 2 < 350 1 > 75-100 5 >= 65 - <=75 4 Wawacara >= 55 - < 65 3 >= 45 - < 55 2 < 45 1 Tabel 2 : Tabel Ratg Kecocoka dar setap alteratf pada setap krtera Alteratf Krtera C1 C2 C3 C4 Rya 4 3 3 3 Fatma 2 4 3 3 Ady 3 5 2 3 Yeta 4 3 2 3 Pegambl keputusa memberka bobot preferes sebaga berkut : C1 = 30%, C2 = 20%, C3 = 30 %, da C5 = 20 %, sehgga dperoleh : W = { 0.3;0.2;0.3;0.2} D-4

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 Metode SAW Lagkah 1 : Membuat matrks keputusa X, dega persamaa (1.1): X 11 21 m 1 12 22 m 2 1 2 m (1.1) Sehgga dperoleh : X = Lagkah 2 : Membuat Normalsas Matrks Keputusa R, dega persamaa (1.2) : j Ma j rj M j j jka j adalah jka j adalah atrbut keutuga atrbut baya (cost) (beeft) (1.2) r 11 = = 1 r 12 = = 0.5 dts, dperoleh matrks terormalsas R : R = Setelah Matrks terormlsas R dperoleh kemuda dlajutka dega mecar la matrks terbobot Y dega megguaka metode Topss Metode TOPSIS Lagkah 1 : Normalsas Matrks Terbobot Y berdasarka la setap eleme pada matrks terormalsas R yag dperoleh pada metode SAW, dega megguaka persamaa (1.3) : y j w r Sehgga : j y 11 = 0.3 1.00 = 0.30 y 12 = 0.2 0.60 = 0.15 y 13 = 0.3 0.10 = 0.23 dts, dperoleh : (1.3) Y = D-5

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 Lagkah 2 : Memetuka Solus dea postf (A + ), dega persamaa (1.4) : A y y,, y ; 1, 2 (1.4) dts dperoleh : = {0.30; 0.20; 0.30; 0.20} Lagkah 3 : Meetuka Solus dea egatf (A - ), dega persamaa (1.5): A y y,, y ; 1, 2 (1.5) dts, dperoleh : = {0.15; 0.12; 0.20; 0.20} Lagkah 4 : Meetuka Jarak Terbobot setap alteratf terhadap solus dea postf (S 1 + ), dega persamaa (1.6) : D 2 y y j ; j 1 (1.6) dts., dperoleh : = 0.08 = 0.16 Rya = 0.08 Fatma= 0.16 Ady =0.13 Yeta = 0.33 Lagkah 5 : Meetuka Jarak Terbobot setap alteratf terhadap solus dea egatf (S 1 - ), dega persamaa (1.7) : D 2 y j y ; j 1 (1.7) dts., dperoleh : = 0.18 = 0.11 Rya = 0.18 Fatma= 0.11 Ady =0.11 Yeta = 0.15 Lagkah 6 : Meetuka Nla preferes utuk setap alteratf, dega persamaa (1.8) : D V D D ; (1.8) D-6

Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 dperoleh : V 1 Rya = = 0.69 V 2 Fatma = = 0.41 V 3 Ady = = 0.47 V 4 Yeta = = 0.32 Kemuda melakuka peguruta calo pelamar berdasarka Nla V yag ddapat mula dar yag terbesar sampa yag terkecl. Alteratf pertama berada d V 1 = Rya Alteratf kedua berada d V 3 = Ady Alteratf ke tga berada d V 2 = Fatma Alteratf ke empat berada d V 4 = Yeta. 5. KESIMPULAN Dar hasl peelta da pembahasa datas maka dapat dambl beberapa kesmpula atara la : 1) Peggabuga metode SAW da TOPSIS dapat dguaka utuk pegambla keputusa dalam seleks peermaa dose. 2) Dega megguaka persamaa pada metode SAW utuk mecar la matrks terormalsas R, kemuda dlajutka dega mecar Nla matrks terbobot Y megguaka persamaa pada metode Topss dapat dkataka bahwa cara cukup efse karea megguaka persamaa matemats yag lebh sederhaa da haslya cukup efse dalam peetua alteratf yag tepat. DAFTAR PUSTAKA Hadaroh, A., 2013, Maret, 11, Itervew berdrya STIKOM ARTA BUANA KUPANG da Krtera-Krtera yag dguaka utuk seleks peermaa dose. Kusr, 2007, Kosep da Aplkas Sstem Pedukug Keputusa, Peerbt : Ad, Yogyakarta. Kusumadew, S, Hartat, S, Harjoko, A & Wardoyo, R, 2006, Fuzzy Multple-Attrbute Decso Makg (Fuzzy MADM), Peerbt Graha Ilmu, Yogyakarta. Maurug, P, 2010, Sstem Pedukug Keputusa Seleks Peerma Beasswa Dega Metode AHP Da TOPSIS (Stud Kasus: FMIPA USU), Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Sumatra Utara Meda. Moavvara, A, Fath, MR, Zarch, MK & Faghh, A, 2011, Combg ANP wth TOPSIS selectg Kowledge Maagemet Strateges (Case Study: Pars Tre Compay), Europea Joural of Scetfc Research, pp. 538-546. Turba, E, Aroso, EJ & Lag, T, 2005, Decso Support Systems ad Itellget System (7th edto), Pretce Hall Publcato. Yuart, S 2011, Sstem Pedukug Keputusa Peetua Prortas Meda Promos Megguaka Fmadm Dega Metode Smple Addtve Weghtg (Stud kasus: STMIK Profesoal Makassar), Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Gadjah Mada Yogyakarta., Yogyakarta.. D-7