PEMILIHAN PERINGKAT TERBAIK FESTIVAL KOOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

dokumen-dokumen yang mirip
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1

PENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM RANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA BARU (Studi Kasus : ARENA DISC Yogyakarta)

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

PENERAPAN METODE MADM-SAW DALAM PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN KABUPATEN KLATEN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN PRAKTIKUM MENGGUNAKAN METODE SMART

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ACCOUNT OFFICER BRIGUNA PRODUKTIF DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT BANK RAKYAT INDONESIA (PESERO),

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

PENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat

SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

Multi atributte decision making (madm)

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI DANA BANTUAN REHABILITASI BANGUNAN UNTUK SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN PRINGSEWU

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI

Multi-Attribute Decision Making

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process (F-AHP) (Studi Kasus : SMA Brawijaya Smart School)

IV. METODE PENELITIAN

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW)

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

BAB II LANDASAN TEORI

METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN)

IMPLEMENTASI FUZZY TOPSIS DALAM PERENCANAAN STRATEGI BISNIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT WISATA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE ELimination Et Choix Traduisant La RealitA (ELECTRE)

FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING

BAB II LANDASAN TEORI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

PERENCANAAN STRATEGI FAKULTAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY QUANTITIVE STATEGIC PLANNING MATRIX

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET

Abstract. Keywords: Scholarship, Fuzzy MADM, SAW, Criteria.

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Fuzzy Quantitive Strategic Planning Matrix dalam Perencanaan Strategi Perguruan Tinggi

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG

BAB III. METODE PENELITIAN. Tabel 1. Indikator/ Indikasi Penelitian

Multi atributte decision making (madm) MCDM, MADM, SAW

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN IDEAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Penentuan Akar-Akar Sistem Persamaan Tak Linier dengan Kombinasi Differential Evolution dan Clustering

PERENCANAAN STRATEGI FAKULTAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY QUANTITIVE STRATEGIC PLANNING MATRIX

Andri Syafrianto Teknik Informatika STMIK El Rahma

Metode dalam SPK (Sistem Pendukung Keputusan) A. AHP

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

UJIAN TUGAS AKHIR SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM (STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL

APLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI

Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengadaan Fasilitas Hotel Menggunakan Metode TOPSIS

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN INTERNET SERVICE PROVIDER MENERAPKAN METODE ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY (ELECTRE)

Kata Kunci : UTR, Pemilihan Vendor, MADM, TOPSIS, FAHP

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.

GBPP. SPMI-DARMAJAYA/GBPP/ Garis Besar Program Pembelajaran Mata Kuliah Fuzzy Logic

UKDW BAB I PENDAHULUAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU BERPRESTASI di SD Negeri 04 WATUAGUNG MENGGUNAKAN METODE SAW. Siti Kuntilatifah 1, Dedi Irawan 2

APLIKASI DINAMIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN DUA ALGORITMA

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

BAB II LANDASAN TEORI

PERANCANGAN SISTEM KOMPUTERISASI PROSES PINJAMAN DAN ANGSURAN PINJAMAN ANGGOTA KOPERASI ( STUDI KASUS PADA KOPERASI AMANAH SEJAHTERA SEMARANG )

Sistem Pengukuran Kinerja Sumber Daya Manusia Mengunakan Metode ANP-TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PERUMAHAN DI KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS

BAB I PENDAHULUAN. irigasi adalah usaha penyediaan, pengaturan, dan pembuangan air untuk

Transkripsi:

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 PEMILIHAN PERINGKAT TERBAIK FESTIAL KOOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Sauel Manurung 1 1Progra Studi Teknik Inforatika, Fakultas Ilu Koputer, Universitas Methodist Indonesia Jl.Hang Tuah No.18 Medan 01 E-ail: sauelanurung1989@rocketail.co ABSTRAKS Peilihan peringkat terbaik didala festival koor sangat enjadi sebuah tantangan di dala suatu penilaian. Oleh karena itu dibutuhakan suatu keputusan yang tepat, efektif, dan efisien dala pengolahan data peilihan peringkat terbaik yaitu dengan enggunakan Siste pendukung Keputusan enggunakan Metode TOPSIS. Siste Pendukung Keputusan adalah suatu siste yang interaktif, yang ebantu engabil keputusan elalui penggunaan data dan odel odel keputusan di dala eecahkan asalah yang sifatnya yag tidak terstruktur dan sei terstruktur dan Technique for Order Preference by Siilarity to Ideal Solution (TOPSIS) erupakan suatu etode yang eiliki konsep diana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya eiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, naun juga eiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Kriteria yang digunakan dala siste ini beraga, sesuai dengan kriteria yang disediakan oleh pihak juri. ana alternatif tertinggi itu yang enjadi peringkat utaa di dala festival tersebut. Kata Kunci: Juara,Topsis 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dala engkaji potensi di bidang seni dilakukan festival untuk kobinasi suara, agar tercipta suatu kobinasi suara yang terbaik. Naun di dala penentuan kejuaran tidaklah udah, Untuk ebantu eperudah pengabil keputusan dari juri dala enentukan kebijakan yang tepat, efisien, dan efektif diperlukan suatu odel pengabilan keputusan yang dikenal dengan Siste Pendukung Keputusan (SPK). Siste Pendukung Keputusan, dapat dijelaskan sebagai suatu sarana atau alat bantu untuk endukung suatu bentuk keputusan. Pada dasarnya pengabilan keputusan erupakan suatu pendekatan sisteatis pada hakekat suatu asalah, pengupulan fakta, penentuan yang atang dari alternatif yang dihadapi, dan pengabilan keputusan tindakan yang enurut perhitungan erupakan tindakan yang terbaik. Metode yang dipakai dala pengabilan keputusan di dala festival adalah enggunakan Metode Technique for Order Preference by Siilarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS erupakan suatu bentuk etode pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya eiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga eiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif yang dala hal ini akan eberikan rekoendasi peeberian penilaian yang sesuai dengan yang diharapkan 1. Referensi Dala odel MADM yang khas adalah atriks keputusan yang terdiri dari peringkat alternatif terhadap setiap kriteria. Peringkat evaluasi dikupulkan dengan epertibangkan bobot kriteria, dan skor evaluasi global untuk setiap alternatif yang diteukan (Nasab,01). Ada beberapa etode MADM diantaranya Siple Additive Weighting Methode (SAW), Weight Product (WP), ELECTRE, Technique for Order Preference by Siilarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan Analytic Hierarchy Process (AHP) (Kusuadewi,006). Metode TOPSIS ini dipilih karena etode ini enentukan nilai bobot untuk setiap atribut, keudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan enyeleksi alternatif terbaik dari sejulah alternatif, dala hal ini alternatif yang diaksud adalah orang yang engikuti festival berdasarkan lia kriteria yang telah ditentukan sebelunya. Dengan etode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan endapatkan hasil yang lebih akurat terhadap peserta yang engikuti festival. TOPSIS adalah etode beberapa kriteria untuk engidentifikasi solusi dari satu set alternatif terbatas (Ashtiani,008). Metode TOPSIS adalah teknik untuk urutan preferensi oleh kesaaan untuk solusi ideal. Solusi ideal (juga disebut solusi ideal positif) erupakan solusi yang dapat eaksialkan kriteria/ atribut anfaat dan einialkan kriteria/ atribut biaya, sedangkan solusi ideal negatif (juga disebut solusi anti-ideal) eaksialkan kriteria/ atribut biaya dan einialkan kriteria/ atribut anfaat. Alternatif terbaik adalah salah satu yang paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif (Wang,Y.M,006). Keuntungan utaa dari 7

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 TOPSIS dibanding dengan Metode MADM lainnya dala pengabilan keputusan asalah yang kopleks adalah udah digunakan, dapat eperhitungkan seua jenis kriteria (subyektif dan obyektif), logika rasional dan udah dipahai bagi para praktisi, perhitungan proses sangat udah, konsep eungkinkan engejar kriteria alternatif terbaik digabarkan dala ateatika secara sederhana dan bobot penting dapat diasukkan dengan udah (Nasab,01). Pengabilan keputusan ulti crteria dari suatu asalah yang eiliki n alternatif A1, A, A3,...,An dan kriteria C1,C,C3,...,C. Setiap alternatif dievaluasi sehubungan dengan kriteria. Seua nilai nilai / peringkat ditugaskan unutk alternatif sehubungan dengan atriks keputusan dilabangkan dengan (ij)nx dengan W = (W1,W,W3,...,W) enjadi vektor bobot kriteria dan eenuhi 1Wj 1(Ashtiani,008). j Langkah langkah etode TOPSIS enurut (Rouhani,01) adalah sebagai berikut : a. Menoralkan atriks keputusan =( ij)nx enggunakan persaaan di bawah ini: rij, i 1,..., n; j 1,... n x k kj (1) b. Hitung tertibang noralisasi atriks keputusan = ( ij) nx () ij = WjRij (3) Wj adalah bobot kriteria ke j dan j w 1 j 1 () c. Penentuan solusi ideal dan negatif ideal : A + ={ + 1... + } ={(ax ij j Ω b),(in ij j Ωc)} () A - ={ - 1... - } ={(in ij j Ω b),(ax ij j Ωc)} (6) Ωb adalah serangkaian kriteria keuntungan dan Ωc adalah rangkaian kriteria biaya d. Menghitung jarak dari setiap nilai alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif dengan persaaan berikut: ( j 1 i j j ) i =1,,..n (8) e. Penentuan kedekatan relatif dari setiap alterntif solusi yang ideal i = 1,,..n (9) Nilai prefensi terbesar enunjukkan bahwa alternatif enjadi lebih terpilih.. PEMBAHASAN Dala kasus ini euliki beberapa penilaian yang akan dilakukan untuk elihat nilai terhadap kriteria. Alternatif yang dibuat di dala kasus ini adalah Paduan Suara Sekolah Methodist -1, Paduan Suara Ianuel, Paduan Suara Budi Murni, Paduan Suara Santo Thoas, dan Paduan Suara SMAN1. Adapaun kriteria yang akan dijadikan bahan perancangan adalah intonasi (I), Kualitas suara serta paduan usik/vocal (KS), kreatifitas/kualitas aranseen (KA), kesesuaian dengan partitur (KP), dan Ipressi artistik secara keseluruhan (IA). Selanjutnya asing asing indikator tersebut dianggap sebagai kriteria yang akan di jadikan sebagai faktor untuk enentukan peserta paduan suara yang terbaik. Bobot erupakan kriteria yang harus ada dala penentuan keputusan enentukan peserta paduan suara unggulan. Nilai dari kriteria dari setiap alternatif yang ada pada Tabel 1, Berikut proses pengabilan keputusan dengan MADM- TOPSIS: a. Meberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, diana nila tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp; i = 1,,3,.. dan j = 1,,3,..n. Tabel 1.Nilai setiap alternatif Kriteria C1 C C3 C C A1 6 6 7 8, 9 A 6, 6 8,7 8,9 7 A3 7 7, 7, 6 9 A 9 8 8,7 6 7 A 7 7, 6,8 9 8 b. Meberikan nilai bobot (W) dari setiap kriteria ada pada Tabel ( j 1 i j j ) i = 1,,... n (7) 76

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 Tabel.Bobot kriteria Kriteria Bobot C1 I % C KS 30% C3 KA 0% C KP 10% C IA 1% c. Menentukan atriks keputusan ternoralisasi 1 6, 6 7 9 7 16,0 6 r 11 0,37 11 1 16,0 6, r 11 0,1 1 1 16,0 7 r 11 0, 31 1 16,0 11 9 r 0,6 1 1 16,0 11 7 r 0, 1 1 16,0 6 r 1 0,38 1 1,76 6 r 0,38 1,76 7, 7, 6 6 8 1,76 7, r 3 0,8 3 1,76 8 r 0,1 1,76 7, r 0,8 1,76 3 7 r 13 0,0 13 3 17,0 3 8,7 r 0,0 3 3 17,0 8,7 7, 8,7 6,8 7 17,0 7, r 33 0,3 33 3 17,0 3 8,7 r 0,0 3 3 17,0 3 6,8 r 0,39 3 3 17,0 8, 8,9 6 6 9 17, 8, r 1 0,9 1 17, 8,9 r 0,1 17, 3 6 r 0,3 3 17, 6 r 0,3 17, 9 r 0, 17, 77

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 9 7 9 7 8 18 9 r 1 0, 1 18 7 r 0,39 18 3 9 r 0, 3 18 7 r 0,39 18 8 r 0, 18 d. Mebuat sebuah atriks Rating kinerja (R) 0,37 0,1 R 0, 0,6 0, 0,38 0,38 0,8 0,1 0,8 0,0 0,0 0,3 0,0 0,39 0,9 0,1 0,3 0,3 0, 0, 0,39 0, 0,39 0, e. Mebuat sebuah rating bobot ternoralisasi Y11 = 6 x 0.37 =, Y1 = 6 x 0,38 =,8 Y13 = 7 0,0 =,80 Y1 = 8, 0,9 =,17 Y1 = 9 0, =, Y1 = 6, 0,1 =,67 Y = 6 0,38 =,8 Y3 = 8,7 0,0 =,3 Y = 8,9 0,1 =, Y = 7 0,39 =,73 Y31 = 7 0, = 3,08 Y3 = 7, 0,8 = 3,6 Y33 = 7, 0,3 = 3,3 Y3 = 6 0,3 =,0 Y3 = 9 0, =, Y1 = 9 0,6 =,0 Y = 8 0,1 =,08 Y3= 8,7 0,0 =,3 Y = 6 0,3 =,0 Y= 7 0,39 =,73 Y1 = 7 0, = 3,08 Y = 7, 0,8 = 3,6 Y3 = 6,8 0,39 =,6 Y = 9 0, =,68 Y = 8 0, = 3, 78 f. Sehingga terbentuk atriks Y:,,8,80,17,67,8,3, Y 3,08 3,6 3,3,0,0,08,3,0 3,08 3,6,6,68,,73,,73 3, g. Menentukan Matriks solusi ideal positif A + Y1 ax{,;,67;3,08;,0;3,08},0 Y ax{,8;,8;3,6;,08;3,6},08 Y3 ax{,80;,3;3,3;,3;,6},3 Y ax{,17;,;,0;,0;,68},68 Y ax{,;,73;,;,73;3,}, A {,0;,08;,3;,68;,} h. Menentukan Matriks solusi ideal Negatif A - Y1 in{,;,67;3,08;,0;3,08}, Y in{,8;,8;3,6;,08;3,6},8 Y3 in{,80;,3;3,3;,3;,6},6 Y in{,17;,;,0;,0;,68},0 Y in{,;,73;,;,73;3,},73 A {,;,8;,6;,0;,73} i. Menentukan jarak antar nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif: D 1 D = 3,7 = 3,6,,0,8,08,80,3,17,68,,,67,0,8,08,3,3,,68,73,

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 D 3 = 3,1 3,08,0 3,6,08 3,3,3,0,68,, D 3 3,08, 3,6,8 3,3,6,0,0,6,73 = 1,68 D = 3,18 D =,81,0,0,08,08,3,3,0,68,73, 3,08,0 3,6,08,6,3,68,68 3,, j. Menentukan jarak antar nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif D 1 D,,,8,8,80,6,17,0,,73 =,79,67,,8,8,3,6,,0,73,73 D D,0,,08,8,3,6,0,0,73,73 = 3,7 3,08, 3,6,8,6,6,68,0 3,,73 = 3,17 k. Menentukan nilai prefensi untuk setiap alternatif,79 1 0,3 3,7,79 3,06 0,7 3,6 3,06 1,68 3 0,3 3,11,68 3,7 0, 3,18 3,7 3,17 0,3,81 3,17 l. Dari hasil perhitungan nilai dari erupakan nilai terbesar, oleh karena itu alternatif yang dipilih adalah Alternatif A. = 3,06 79

Seinar Nasional Teknologi Inforasi dan Kounikasi 01 (SENTIKA 01 ISSN: 089-981 Yogyakarta, 8 Maret 01 3. KESIMPULAN Telah dilakukan pengabilan keputusan dengan enggunakan etode TOPSIS untuk eperudah penentuan peringkat terbaik di dala festival koor berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. sehingga nilainya akan bisa dilakukan proses perhitungan untuk encari nilai terbaik dari setiap peserta yang engikuti festival koor. Dari penelitian tersebut diketahui bahwa Nilai perfensi dari setiap peserta yang ada erupakan peserta yang akan dipilih enjadi peserta yang eiliki peringkat terbaik di banding dengan peserta yang lain. PUSTAKA Ashtiani, B., Haghighirad, F., Makui, A., Montazer, G.A., 008. Extension Of Fuzzy Topsis Method Based On Interval-alued Fuzzy Sets. Applied Soft Coputing. ol. 9, No., 7-61 Kusuadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R., 006. Fuzzy Multi-Atribut Decision Making (Fuzzy Mad). Yogyakarta: Graha Ilu Nasab, H.H., Milani, A.S., 01. An Iproveent Of Quantitative Strategic Planning Matrix Using Multiple Criteria Decision Making And Fuzzy Nubers. Applied Soft Coputing 1, 6-3 Rouhani, S., Mehdi, G., Mostafa, J., 01. Evaluation Model Of Business Intelligence For Enterprise Syste Using Fuzzy Topsis. Expert Systes With Applications 39, 376-3771 Wang, Y. M., & Elhag, T. M. S., 006. Fuzzy Topsis Method Based On Alpha Level Sets With An Application To Bridge Risk Assessent.Expert Systes With Applications, 31, 309 319. 80