Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan menggunakan Metode TOPSIS

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI FAKULTAS ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Wirausaha Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus Kab. Probolinggo)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

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

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

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

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN

BAB 2. Tinjauan Teoritis

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

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS

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

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

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

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI. Identifikasi masalah. Program kerja Survei pendahuluan. Karakteristik sosio ekonomi: - PDRB - Data lain yang terkait

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

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

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

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

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

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

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

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

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

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

METODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

PENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS

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

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

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson

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

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 KAJIAN TEORITIS

JURNAL DASI ISSN: Vol. 14 No. 2 JUNI 2013

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

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

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

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

PENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS

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

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

PENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

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

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK

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

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

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

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

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

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

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

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

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

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

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

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Internet Service Provider Dengan Metode TOPSIS

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

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

Penerapan Metode TOPSIS untuk Penentuan Variabel Setting Pada Optimisasi Multirespon Taguchi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan

2.2.3 Ukuran Dispersi

LAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih

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

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

Xplore, 2013, Vol. 1(1):e7(1-8) c 2013 Departemen Statistika FMIPA IPB

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

Transkripsi:

Aalsa da Peacaga Sstem Pedukug Keputusa Pemlha Kedaaa dega megguaka Metode TOPSIS ah Afah P. Pogam Stud Tekk Ifomatka, STIKI, Malag dah@stk.ac.d Abstact Taspotato vehcle s used b humas to ca out the actvtes ad ot fequetl egaded as a basc equemet. At ths tme so ma tpes of cas fom dffeet bads ad tpes. Each tpe of ca has dffeet techcal specfcatos, ad eve ca cetal has ts advatages ad dsadvatages. Ad ths, wll esult the pospectve ca bues fd t dffcult to choose the ght ca ad accodg to desed ctea due to a potetal bue faced wth a umbe of ctea, such as the pce of the ca, teo accessoes, exteo accessoes, passege capact, ea of poducto, etc. Ths sstem s desged to help pospectve bues make decsos the selecto of vehcles, especall cas, so the decso was obtaed accodace wth the desed ctea. methods used fo ths decso s the method TOPSIS ( Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto ). Ths eseach was caed out b fdg the value of each of the alteatves pefeece ad akg pocess coducted whch wll deteme the optmal alteatve, e cas that ft the ctea of the cosume. The ctea used ae ( ) Ca Pce ( C ), ( ) Iteo Accessoes ( C ), ( ) Exteo Accessoes ( C ), ( ) Yea of Poducto ( C ) ad ( ) Passege Capact ( C ). PENAHULUAN.. Lata Belakag Peelta Kedaaa meupaka alat taspotas ag dguaka oleh mausa utuk melaksaaka segala aktftasa da tdak jaag daggap sebaga kebutuha pokok. Mobl adalah salah satu cotoh kedaaa ag umum dguaka da daggap sebaga kebutuha pokok. Pada saat jes mobl begtu baak da bebaga mek da jes. Setap jes mobl memlk spesfkas teks ag bebeda, da setap mobl pasta memlk kelebha da kekuaga. a hal, aka megakbatka paa calo pembel mobl megalam kesulta utuk memlh mobl ag tepat da sesua dega ctea ag dgka dkaeaka calo pembel dhadapka pada baaka ktea, sepet haga mobl, aksesos teo, aksesos eksteo, kapastas peumpag, tahu poduks da la-la. Sejala dega pekembaga tekolog fomas ag ada, kompute semak betambah kemampuaa utuk membatu meelesaka pemasalaha, salah satua adalah membatu dalam pegambla keputusa. Sstem dacag utuk membatu calo pembel megambl keputusa dalam pemlha kedaaa, khususa mobl, sehgga keputusa ag dpeoleh sesua dega ctea ag dgka. a metode ag dguaka utuk pegambla keputusa adalah metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) Adapu tujua da peelta adalah utuk meacag suatu sstem pegambla keputusa dega megguaka metode TOPSIS, sehgga dapat membatu calo pembel utuk memlh kedaaa sesua dega ctea ag dgka. alam peelta, ctea ag dguaka adalah : () Haga Mobl; () Aksesos Iteo; () Aksesos Eksteo; () Tahu Poduks; () Kapastas Peumpag.. Tjaua Pustaka Sstem Pedukug Keputusa Sstem pedukug keputusa dapat membeka dukuga dalam membuat keputusa dalam semua tgkata level maajeme, bak dvdual maupu gup,

teutama dalam stuas sem testuktu da tdak testuktu, membawa kepada keputusa besama da fomas ag objektf. (Tuba, 00)[] Tujua da pembuata sstem pedukug keputusa atu (Tuba, 00) []:. Membatu maaje membuat keputusa utuk memecahka masalah ag sepeuha testuktu da tdak testuktu.. Medukug pelaa maaje buka mecoba meggatkaa. Sstem pedukug keputusa tdak dmaksudka utuk meggatka maaje. Kompute dapat dteapka dalam meelesaka masalah ag testuktu. Utuk masalah ag tdak testuktu, maaje betaggug jawab meeapka pelaa, da melakuka aalss.kompute da maaje bekejasama sebaga tm pemecaha masalah dalam memecahka masalah ag beada d aea sem testuktu.. Megkatka efektvtas pegambla keputusa maaje da pada efsesa. Tujua utama sstem pedukug keputusa bukalah poses pegambla keputusa seefse mugk, tetap seefektf mugk.. KAJIAN LITERATUR Metode TOPSIS TOPSIS adalah sebuah metode MAM ag ddasaka pada kosep dmaa alteatf teplh ag tebak haa memlk jaak tepedek da solus deal postf, amu juga memlk jaak tepajag da solus deal egatve []. Kosep baak dguaka pada bebeapa model MAM utu meelesaaka masalah keputusa secaa pakts. Hal dsebabka kaea kosepa sedehaa da mudah dpaham, komputasa efse, da memlk kemampua utu meguku keja elatve da alteatvealteatf keputusa dalam betuk matemats ag sedehaa Secaa umum, lagkah-lagkah peelesaa dega megguaka metode TOPSIS []:. Membuat matks keputusa ag teomalsas Matk keputusa teomalsas dhtug bedasaka : xj ; dega =,..m da j m x j j=,, (.). Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot Matks keputusa omalsas tebobot dhtug bedasaka : j w j j, dmaa =,..m da j=,, (.). Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf Solus deal postf A + da solus deal egatve A - dapat dtetuka bedasaka atg tebobot teomalsas ( j ), atu : A,,..., A,,...,. (.) maa : max ; jka j adalahatbutkeutuga j j m ; jka j adalahatbut baa j j m ; jka j adalahatbut keutuga j max ; jka j adalahatbut baa j. Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf da matks solus deal egatf Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf dumuska sebaga : j, dmaa =,, j m (.)..

Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf dumuska sebaga : j, dmaa =,, j m (.)... Meetuka la pefees utuk setap alteatve Nla pefees utuk setap altebatf (V ) dumuska sebaga : V, dmaa =,, m.. (.6). METOE PENELITIAN Pada peelta megguaka metode TOPSIS, dmaa dalam tahapa peeltaa melput:. Membuat matks keputusa ag teomalsas. Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot. Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf. Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal pos tf da matks solus deal egatf. Meetuka la pefees utuk setap alteatf alam peelta megguaka ktea,atu :. Haga mobl (C). Aksesos Iteo (C) alam la aksesos teo aka dbag mejad bebeapa la ktea dega bobot masg-masg la sepet bekut : Tabel. Nla Ktea da Bobot da Aksesos Iteo NO Nla Ktea Bobot. Basa.. Sagat. Akseso Eksteo (C) alam la aksesos eksteo aka dbag mejad bebeapa la ktea dega bobot masg-masg la sepet bekut : Tabel. Nla Ktea da Bobot da Aksesos Iteo NO Nla Ktea Bobot. Basa.. Sagat. Tahu Poduks (C). Kapastas Peumpag (C) Setap ktea tesebut, aka memlk bobot ktea sepet dbawah : Tabel. Bobot Ktea NO Nla Ktea Bobot. Tdak Petg. Kuag Petg. Cukup Petg. Petg. Sagat Petg 6. HASIL AN PEMBAHASAN alam peelta, dambl satu cotoh data dmaa kosume membutuhka kedaaa keluaga dega haga ataa Rp. 00.000.000,- sampa dega Rp. 0.000.000,-. Bedasaka kebutuha tesebut, maka dbeka sample data sepet dbawah : Tabel. ata Ktea da bebaga alteatve ag ada Ktea N O Alteat f Haga Mobl (C) (juta) Akseso s Iteo (C) Akses os Ekste o (C) Tahu Poduks (C) Kapasta s Peump ag (C). Splash 7, 0. Bo Basa Sagat 0. Avaza Sagat Basa 0 7. Xea Sagat 0 7. Hoda Jazz 0 Sagat Sagat 00

Bedasaka table datas, maka tgkat kepetga pada masg-masg ktea, sepet tesebut dalam table dbawah : Tabel. Pembobota utuk setap ctea : Ktea Plha Peggua Nla (Bobot) Haga Mobl (C) Sagat petg Aksesos Iteo Petg (C) Aksesos Cukup petg Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kuag Petg Utuk meetuka plha alteatf tebak da bebaga alteatf ag ada, maka lagkahlagkah ag dlakuka dalam metode TOPSIS adalah :. Membuat matks keputusa ag teomalsas xj j m Rumus : x j

Bedasaka da data datas, maka dpeoleh : NO Alteatf Haga Mobl (C) (juta) Akse sos Ite o (C) Akseso s Eksteo (C) Ktea Tahu Poduks (C). Splash 7, 0. Bo 0. Avaza 0 7. Xea 0 7. Hoda Jazz 0 00 ega caa ag sama utuk ktea (C), ktea (C) da ktea (C), maka dpeoleh matks keputusa Kapastas teomalsas bekut : Peumpag (C) 0,9 0, 0,7 0,0 0, 0, 0,0 0,6 0,60 0, 0,6 0,6 0,6 0, 7 0, 0,7 0, 7 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0,6 0,6 0, Matks keputusa teomalsas dpeoleh da pehtuga : Utuk ctea (C):. Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot Rumus : w j j x 7, 0 697, : matk keputusa teomalsas tebobot 7, 0,9 697, 0, 697, 0,0 697, 0,6 697, 0 0,60 697, Utuk ktea (C): x 0, 0, 0,6 0,6 0,6 w Ktea Haga Mobl (C) Aksesos Iteo (C) Aksesos Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kapastas Peumpag (C) : bobot ktea Bobot (w) utuk masg-masg ktea: Plha Peggua Nla Bobot (Bobot) (w ) Sagat petg Petg Cukup petg Kuag Petg Cukup Petg Pehtuga matk keputusa teomalsas tebobot adalah sebaga bekut : Utuk ktea (C), dpeoleh : w * w * w * w * w * * 0,9,9 * 0,, * 0,0,9 * 0,6,9 * 0,60,990

Utuk ktea (C), dpeoleh : w * w * w * w * w * * 0,.668 * 0, 0.8 * 0,6,0 * 0,6,0 * 0,6,0 Solus Ideal postf : M Max Max Max Max.90;.;.9;.9;.990..668;0.8;.0;.0;.0.0.;.;0.707;.;.. 0.00;0.00;0.00;0.00;0.98 0.00.0;.0;.8;.8;.0. 8 ega caa ag sama utuk ktea (C), ktea (C) da ktea (C), maka dpeoleh matks keputusa teomalsas tebobot bekut : Matk solus deal postf : A,,0, 0,00,8,9,,9,9,990,668 0,8,0,0,0,, 0, 707,, 0,00 0,00 0,00 0,00 0,98,0,0,8,8,0. Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf Rumus : A,,..., A,,..., A + A - : Solus deal postf : Solus deal egatve Solus deal (A + ) postf adalah : Haga Mobl (C) Aksesos Iteo (C) Aksesos Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kap asta s Peu mpa g (C) Nla M Max Max Max Max Solus deal (A - ) egatf adalah : Haga Mobl (C) Aksesos Iteo (C) Aksesos Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kapast as Peum pag (C) Nla Max M M M M Solus Ideal egatf : Max M M M M.90;.;.9;.9;.990.668;0.8;.0;.0;.0 0.8.;.;0.707;.;. 0.707 0.00;0.00;0.00;0.00;0.98 0.98.0;.0;.8;.8;.0. 0 Matk solus deal egatf (A - ) adalah : A,990 0,8 0, 707 0,98,0. Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf da matks solus deal egatf.990 a. Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf Rumus : j j

Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf dhtug :..90....9..9..990..0.668.0 0.8.0.0.0.0.0.0.8..... 0.707..... 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.98 0.7.8.0.8.0.8.8.8.8.8.0. 078 b. Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf Rumus : j j Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf dhtug : Jad, jaak ataa la tebobot setap alteatf tehadap solus deal postf adalah :..8. 0.7.078 Jad, jaak ataa la tebobot setap alteatf tehadap solus deal egatf adalah :.09.67.9.097.869. Meetuka la pefees utuk setap alteatf Rumus : V.09.67.9.097.869.90.990..990.9.990.9.990.990.990.668 0.8 0.8 0.8.0 0.8.0 0.8.0 0.8. 0.707. 0.707 0.707 0.707. 0.707. 0.707 0.00 0.98 0.00 0.98 0.00 0.98 0.00 0.98 0.98 0.98.0.0.0.0.8.0.8.0.0.0 Nla pefees ag dpeoleh : V 0.668 V V V V 0.66 0.700 0.76 0.667 a la pefees tesebut, telhat bahwa V memlk la palg besa, atu : 0.76, sehgga dapat dsmpulka bahwa alteatf ke - (Mobl Xea)ag aka dplh. Racaga Sstem Racaga utuk sstem pedukug keputusa adalah sebaga bekut : Hasl pehtuga la pefees adalah:.09 V 0.668.09..67 V 0.66.67.8.9 V 0.700.9..097 V 0.76.097 0.7.869 V 0.667.869.078 Gamba. Use case dagam admstato dega sstem

Gamba. Use case dagam peggua dega sstem Gamba. Class agam Sste, Gamba. Actvt dagam log adm 7. KESIMPULAN a has peelta dapat dsmpulka :. Metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) dapat dguaka utuk membatu dalam pegambla keputusa pemlha kedaaa teutama mobl. ega Metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) kosume dapat meetuka alteatf mobl apa saja ag ata aka dposes dalam pehtuga sehgga meghaslka peekomedasa ag tebak atau sesua dega kega use. [] Kusumadew, S, dkk. Fuzz Mult- ttbute ecso makg Fuzz (Fuzz-MAM), Jakata, Gaha Ilmu, 006 []Kus, M.Kom. Kosep da Aplkas Pedukug Keputusa, (Ad Publshe, 007). [] ada Uma aha, 00, Sstem Pedukug Keputusa, Peebt Elex Meda Komputdo, Jakata. AFTAR PUSTAKA [] Tuba. 00. Ifomato Techolog Fo Maagemet. Tasfomg Ogaztos the gtal Ecoom:th Edto.