MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI TESIS

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISIS ALGORITMA C4.5 DAN FUZZY SUGENO UNTUK OPTIMASI RULE BASE FUZZY TESIS VERI ILHADI

PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE KOMBINASI FUZZY TAHANI DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING TESIS DEDY ARMIADY

ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS KHAIRUL SALEH

ANALISIS PERBANDINGAN ONLINE DAN OFFLINE TRAINING PADA JARINGAN BACKPROPAGATION PADA KASUS PENGENALAN HURUF ABJAD TESIS

TESIS ADYA ZIZWAN PUTRA

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE DENGAN ALGORITMA RANDOM TREE UNTUK PROSES PRE PROCESSING DATA TESIS SAIFULLAH

ANALISIS METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) BERDASARKAN NILAI CONSISTENCY RATIO TESIS IMAM MUSLEM R

ANALISIS DAYA SERAP CITRA PADA PESAN BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN PENCOCOKAN WARNA GABRIEL ARDI HUTAGALUNG

PENGEMBANGAN SISTEM KEAMANAN KOMPUTER MENGAKSES DATA CENTER MENGGUNAKAN ALGORITMA RSA PADA WINDOWS SERVER 2012 DALAM MEDIA HOTSPOT TESIS

ANALISIS SELEKSI ATRIBUT PADA ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

ANALISIS KOMBINASI MESSAGE-DIGEST ALGORITHM 5 (MD5) DAN AFFINE BLOCK CIPHERTERHADAP SERANGAN DICTIONARY ATTACK UNTUK KEAMANAN ROUTER WEBLOGIN HOTSPOT

MODEL FUZZY EXPERT SYSTEM BERBASIS PEMAKAI PADA P.T. BATIK SEMAR CABANG MEDAN TESIS PUTRA SURI ALIM

METODE HYBRID (BAYES DAN MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SKRIPSI KHAIRUN NISA

ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DAN DECISION TREE C4.5 DALAM DATA MINING TESIS. Oleh YUNIAR ANDI ASTUTI / TINF

ANALISIS PENERAPAN MODEL INFERENSI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENILAIAN PENCAPAIAN KOMPETENSI PROGRAM STUDI TESIS. Oleh JOKO SUSILO

ANALISIS GALAT FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY PADA METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO TESIS MAGDALENA SIMANJUNTAK

PENGUKURAN TINGKAT KEMIRIPAN DOKUMEN TEKS DENGAN PROSES ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN POSI FORMULATION TESIS DARWIS ROBINSON MANALU

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS PADA KLASTER DOKUMEN TESIS SUHADA

PENGENALANN GERAK ISYARAT MENGGUNAKAN LAYAR VIRTUAL DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION

PENGEMBANGAN ALGORITMA PENGURUTAN SMS (SCAN, MOVE, AND SORT) TESIS

ANALISIS METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) DALAM MENENTUKAN POSISI JABATAN

ANALISIS ACCURATE LEARNING PADA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENGENALAN POLA ALFANUMERIK TESIS

PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI ALGORITMA DSATUR

ANALISIS TABU LIST LENGTH PADA PENJADWALAN PERKULIAHAN TESIS RAYUWATI

PEMBANGKIT FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY OTOMATIS MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK TESIS. Oleh ZARA YUNIZAR /TINF

TESIS OLEH ELVIWANI /TINF

PENGGUNAAN FUZZY QUERY DATABASE UNTUK PENGEMBANGAN MODEL EVALUASI UMPAN BALIK TERHADAP KINERJA DOSEN TESIS. Oleh PONINGSIH /TIF

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN OPERATOR TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: CBOC REGIONAL 1/ PT. TELEKOMUNIKASI, TBK.

SKRIPSI SINTHA ANASTASIA LUBIS

ANALISIS PERFORMANSI PADA PENERAPAN HUKUM KETETAPAN HARDY-WEINBERG DALAM ALGORITMA GENETIKA TESIS ADIDTYA PERDANA

ANALISIS METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY TESIS MEIDA SITANGGANG

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

ANALISIS PERFORMANCE ATAS METODE ARITHMETIC CROSSOVER DALAM ALGORITMA GENETIKA TESIS ERIANTO ONGKO

MODEL PENILAIAN KINERJA BAGI LEMBAGA KURSUS DAN PELATIHAN DENGAN LOGIKA FUZZY

HASIL PENELITIAN FUZZY-EXPERT SYSTEM DALAM MENYELESAIKAN PROCUREMENT TASKS. Oleh LIZA FITRIANA /TINF

IMPLEMENTASI METODE GENERATE AND TEST DALAM PENYELESAIAN PUZZLE 2048 BERBASIS MOBILE SKRIPSI

SKRIPSI SHERLY MELISA SEMBIRING

SKRIPSI AGUS PRABOWO PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016

PENGEMBANGAN ALGORITMA PENENTUAN TITIK AWAL DALAM METODE CLUSTERING ALGORITMA FUZZY C-MEANS

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE MULTI- ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET SKRIPSI

TESIS. Oleh HERI SANTOSO /TINF

IMPLEMENTASI PERBANDINGAN ALGORITMA ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN ALGORITMA SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN WEBSITE HOSTING

ANALISIS PENGARUH PEMBOBOTAN DENGAN METODE NGUYEN WIDROW DALAM BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI TESIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN CALON ASISTEN LABORATORIUM BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3)

Prosiding Matematika ISSN:

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA QUICKSORT, 3 WAY QUICKSORT, DAN RADIXSORT SKRIPSI PLOREN PERONICA PASARIBU

PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS

Tesis Untuk memenuhi sebagian persyaratan Mencapai derajat Sarjana S-2 Program Studi Magister Sistem Informasi. Andik Adi Suryanto

ANALISIS CROSS OVER POINT ALGORITMA GENETIKA PADA PEMBANGKIT FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY OTOMATIS TESIS ERTINA SABARITA BARUS

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SAW DAN METODE PROMETHEE (STUDI KASUS : SMAN 1 TEBING TINGGI) SKRIPSI

PENENTUAN OUTLIER PADA ALGORITMA PROPAGASI BALIK MENGGUNAKAN PERHITUNGAN JARAK MAHALANOBIS DAN JARAK FUZZY TESIS

SIMULASII ANTRIAN PELAYANAN BERKELOMPOK OLEH BANYAK SERVER T E S I S AKIM MANAOR HARA PARDEDEE

SKRIPSI ANANDA PUTRI RITONGA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING PADA SMA TAMAN SISWA SAWIT SEBERANG

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

OPTIMASI MULTI-OBJECTIVE MENGGUNAKAN NSGA-II DALAM PENJADWALAN MESIN PRODUKSI FLOW SHOP

Universitas Sumatera Utara

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERANKINGAN PENERIMA BSM DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN WEIGHTED PRODUCT MODEL (WPM) SKRIPSI

SKRIPSI FARID AG HASYIM PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016

PENGENALAN POLA DALAM FUZZY CLUSTERING DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA TESIS AYU NURIANA SEBAYANG /TINF

IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN PROFILE MATCHING DALAM MENENTUKAN PEJABAT STRUKTURAL PADA PEMERINTAH KOTA TEBING TINGGI

METODE PENYELESAIAN UNTUK PERSOALAN PERTIDAKSAMAAN VARIASIONAL DENGAN KENDALA PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM

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

PEMANFAATAN FUZZY TAHANI DAN METODE SAW DALAM EVALUASI KINERJA KARYAWAN BAU UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG TUGAS AKHIR

PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT MODEL (WPM) DAN WEIGHTED SUM MODEL (WSM) DALAM PENENTUAN PRODUK YANG AKAN DIPASARKAN PADA ONLINE SHOP SKRIPSI

STUDI PEMANFAATAN LIMBAH IKAN DARI TEMPAT PELELANGAN IKAN (TPI) DAN PASAR TRADISIONAL SIBOLGA SEBAGAI BAHAN BAKU KOMPOS

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

SKRIPSI MEABENG TAMPUBOLON

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN MUTU KEPEGAWAIAN MENGGUNAKAN METODE PENDEKATAN TOPSIS SKRIPSI AHMAD YAZID

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK PENENTUAN JALUR KRITIS DARI SUATU JARINGAN KERJA PROYEK SKRIPSI AYU NURIANA SEBAYANG


PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

DESAIN PELATIHAN KETAHANAN NASIONAL UNTUK PIMPINAN ORGANISASI KEMASYARAKATAN PEMUDA (OKP) TESIS

PERBANDINGAN ALGORITMA TERNARY COMMA CODE (TCC) DAN LEVENSTEIN CODE DALAM KOMPRESI FILE TEXT SKRIPSI ZULAIHA YULANDARI

APLIKASI KAMUS ISTILAH EKONOMI MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 TUGAS AKHIR SHINTA NOVITA

ANALISIS KINERJA ALGORITMA RABIN DAN RIVEST SHAMIR ADLEMAN ( RSA ) PADA KRIPTOGRAFI TESIS WIDIARTI RISTA MAYA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS SIMULASI KOMPUTASI UNTUK PEMETAAN VALIDASI PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN MODEL ARIMA DAN ANFIS DI SUMATERA UTARA TESIS.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENENTUAN LOKASI HYDRANT BERBASIS WEB DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI WILAYAH KOTA MEDAN SKRIPSI

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG

SKRIPSI SEPTY DIANA SARI SARAGIH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA DEPARTEMEN AGAMA DI PESANTREN DARULARAFAH RAYA DENGAN METODE TOPSIS SKRIPSI

IMPLEMENTASI RUBY GAME SCRIPTING SYSTEM PADA GAME LUDO SKRIPSI DICKO IFENTA

IMPLEMENTASI STEGANOGRAFI HOPPING SPREAD SPECTRUM KE DALAM FILE VIDEO SKRIPSI

ANALISIS ASIMTOTIK DAN REAL TIME MENGGUNAKAN ALGORITMA L-DEQUE DALAM MENENTUKAN JARAK TERPENDEK ANTAR KANTOR CABANG BANK MANDIRI DI KOTA MEDAN SKRIPSI

SKRIPSI YOHANA BR SITEPU

IMPLEMENTASI METODE TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON TENAGA KERJA DI PT. ASRY AMANAH TIMUR

PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN HASIL DAN PERMINTAAN TAK PASTI

LOGIKA FUZZY DAN PROGRAM LINIER UNTUK PENGOPTIMALAN PEROLEHAN LABA DALAM IMPOR BARANG TESIS. Oleh SENIMAN /TINF

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL MINUMAN TEH MENGGUNAKAN METODE FUZZY

ANALISIS KINERJA GREEDY CROSSOVER (GX) PADA ALGORITMA GENETIKA UNTUK ROSTERING TESIS EVA DESIANA

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

Penerapan Metode Weighted Product Model Untuk Seleksi Calon Karyawan

PEMERINGKATAN PENERIMA BEASISWA BANTUAN BELAJAR MAHASISWA DI FAKULTAS MIPA UNS MENGGUNAKAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM INFORMASI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMP NEGERI 14 MEDAN MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 TUGAS AKHIR PLOREN PERONICA P

ANALISIS KEAMANAN PADA KOMBINASI PROTOKOL SECRET SHARING DAN THREE-PASS TESIS SATRIA PRAYUDI

PERANCANGAN APLIKASI MULTIMEDIA PEMBELAJARAN MATERI GERUND DALAM BAHASA INGGRIS SKRIPSI NANA SUTRI FARINDANI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON GURU PADA MTS AL MUTTAQIN RENGGING

Transkripsi:

MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI TESIS AJULIO PADLY SEMBIRING 147038059 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATRA UTARA MEDAN 2017

MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI TESIS Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika AJULIO PADLY SEMBIRING 147038059 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATRA UTARA MEDAN 2017

i PERSETUJUAN Judul : MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI Kategori : TESIS Nama : AJULIO PADLY SEMBIRING NIM : 147038059 Program Studi : MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAR SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Rahmat Widia Sembiring, M.Sc. IT, Ph.D Prof. Dr. Tulus, Vor.Dipl, Math, M.Si Diketahui / disetujui oleh Program Studi Magister (S2) TeknikInformatika Ketua, Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 19570701 198601 1 003

ii PERNYATAAN MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI TESIS Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya. Medan, 6 Juni 2017 Ajulio Padly Sembiring NIM. 147038059

iii PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebagai sivitas akademika, saya yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Ajulio Padly Sembiring NIM : 147038059 Program Studi Jenis Karya Ilmiah : Magister (S2) Teknik Informatika : Tesis Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalty Free Right) atas tesis saya yang berjudul : MODEL RULE DENGAN PENDEKATAN FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT PADA PENENTUAN JABATAN DI INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti NonEksklusif ini, berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta. Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya. Medan, 6 Juni 2017 Ajulio Padly Sembiring 147038059

iv Telah diuji pada Tanggal : 6 Juni 2017 PANITIA PENGUJI TESIS Ketua : Prof. Dr. Muhammad Zarlis Anggota : 1. Prof. Dr. Tulus 2. Rahmat Widia Sembiring, M.Sc. IT, Ph.D 3. Dr. Elviawati Muisa Zamzami `

v RIWAYAT HIDUP DATA PRIBADI Nama Lengkap : Ajulio Padly Sembiring Tempat dan Tanggal Lahur : Pasar Baru, 16 Juli 1992 Alamat Rumah : Jalan Sei Batu Gingging No.58 Kel. P. Bulan Selayang I, Kec. P. Bulan Selayang Medan Sumatera Utara Telepon/Fax/HP : -/ -/ 0821 6614 9426 Email : afandijulio@gmail.com DATA PENDIDIKAN SD : SDN 01 PERBULAN TAHUN : 2004 SMP : SWASTA MUSYAWARAH PERBULAN TAHUN : 2007 SLTA : SMK SWASTA MULIA TAHUN : 2010 S1 : Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan TAHUN : 2014 S2 : Teknik Informatika TAHUN : 2017

vi UCAPAN TERIMA KASIH Puji dan syukur kehadirat Allah Swt karena atas rahmat dan karunianya penulis dapat menyelesaikan tesis yang berjudul Model Rule Dengan Pendekatan Fuzzy Simple Additive Weighting dan Weighted Product Pada Penentuan Jabatan di Institusi Pendidikan Tinggi untuk memenuhi salah satu syarat dalam mencapai gelar Magister pada Jurusan Teknik Informatika Medan. Dalam kesempatan ini penulis menyadari bahwa banyak pihak yang ikut berperan dalam menyelesaikan tesis ini baik moril maupun materil. Oleh karena itu penulis mengucapkan rasa terima kasih kepada : 1. Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, S.H., M.Hum. Selaku Rektor Universitas Sumatera Utara atas kesempatan yang telah diberikan kepada penulis untuk dapat mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 1. Bapak Prof. Opim Salim Sitompul, selaku Dekan yang telah banyak meluangkan waktunya dan pikiran untuk mengarahkan penulis dalam menyusun tesis ini. 2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Ketua Program Studi S2 Teknik Informatika FASILKOM-TI sekaligus sebagai Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini. 3. Bapak Prof. Dr. Tulus, selaku Dosen Pembimbing I yang telah banyak memberikan kritik dan saran dalam penyusunan tesis ini. 4. Bapak Rahmat Widia Sembiring, M.Sc. IT, Ph.D, selaku Dosen Pembimbing II yang telah banyak memberikan kritik dan saran dalam penyusunan tesis ini. 5. Ibuk Dr. Elviawati Muisa Zamzami, selaku Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini. 6. Bapak/Ibu staf, dosen dan karyawan/ti. 7. Ibunda dan Ayahanda yang telah memberikan doa dan semangat kepada penulis. 8. Teman-teman seperjuangan Angkatan Kom-C 2014 yang telah memberikan dukungan dalam penyelesaian tesis ini.

vii Dalam menyusun tesis ini penulis menyadari masih banyak kekurangan. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk menyempurnakan tesis ini. Akhirnya semoga Allah Swt melimpahkan rahmatnya kepada kita semua, dan semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi para pembaca. Medan, 06 Juni 2017 Penulis Ajulio Padly Sembiring 147038059

viii ABSTRAK Proses pengambilan keputusan merupakan sebuah kegiatan yang memiliki indikator dan proses yang cukup rumit, dimana setiap pengambilan keputusan diharapkan mendapatkan hasil keputusan yang terbaik. Untuk memecahkan masalah ini model dalam penentuan keputusan merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk membetuk logika yang matematis, yang dapat mewakili dari setiap indikator yang akan digunakan dalam mengambil sebuah keputusan, sistem fuzzy sangat tepat untuk menyelesaikan masalah ini terutama didalam hal memutuskan hal yang tidak pasti (samar). Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode fuzzy yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan indikator tertentu, metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode untuk pengambilan keputusan MADM yang dapat digunakan untuk menentukan alternatif terbaik dari berbagai alternative dan metode Weighted Product (WP) adalah salah satu analisis multi kriteria keputusan yang diberikan ke set terbatas dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam hal sejumlah kriteria keputusan. Dengan menggunakan kedua metode ini hasil yang didapat lebih akurat. Kata Kunci : Akurasi, SPK, MADM, Simple Additive Weighting, Weighted Product

ix Rule Model With Fuzzy Approach Simple Additive Weighting And Weighting Product On Position Determination In Higher Education Institution ABSTRACT The decision-making process is an activity that has a fairly complex indicator and process, in which every decision-making is expected to get the best decision result. To solve this problem the model in decision-making is one of the solutions that can be used to construct mathematical logic, which can represent from every indicator to be used in making a decision, a fuzzy system is perfect for solving this problem especially in terms of deciding what is not Definitely (vague). Multiple Attribute Decision Making (MADM) is a fuzzy method used to find the optimal alternative of a number of alternatives with specific indicators. Simple Additive Weighting (SAW) method is one of the methods for MADM decision making that can be used to determine the best alternative from various alternatives and Weighted Product (WP) method is one of the multi-criteria analysis of the decision given to a limited set of decision alternatives described in terms of a number of decision criteria. Using these two methods the results are more accurate. Keywords: Accuracy, SPK, MADM, Simple Additive Weighting, Weighted Product

x DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL KATA PENGANTAR ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL Halaman i viii ix x xii xiii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1 1.2 Rumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 3 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Multi Atribut Dicision Making (MADM) 4 2.2 Simple Additive Weighting (SAW) 4 2.2.1 Langkah - Langkah Penyelesaian Metode Simple Additive Weighting (SAW) 8 2.3 Weighted Product (WP) 7 2.3.1 Langkah-langkah algoritma Weighted Product (WP) 9 2.3.2 Penelitian yang Relevan 9 2.4 Logika Fuzzy 10 2.5 Manajemen Sumber Daya Manusia (SDM) 13 2.6 Manajemen Bakat 14 BAB 3 METODOLOGI PEMENITIAN 3.1 Rancangan Penelitian 19 3.2 Perancangan Sistem 20

xi 3.3 Klasifikasi Variabel 21 3.4 Prosedur Pengumpulan Data 24 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pendahuluan 26 4.2 Proses Fuzzyfikasi 27 4.2.1 Kriteria Pendidikan 27 4.2.2 Kriteria Jabatan 28 4.2.3 Kriteria Masa Kerja 29 4.3 Pengujian Data 30 4.4 Proses Pengujian Menggunakan Metode SAW 30 4.4.1 Proses Pengujian SAW 31 4.5 Proses Pengujian Menggunakan Metode WP 38 4.6 Analisa Perbandingan Pengujian Manual dan Program 39 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan 48 5.2 Saran 48 DAFTAR PUSTAKA 49 LAMPIRAN 50

xii DAFTAR TABEL Tabel 3.1. Klasifikaasi Variabel 21 Tabel 4.1. Variabel A dan Bobot 26 Tabel 4.2. Variabel B dan Bobot 27 Tabel 4.3. Tingkat Kepentingan Kriteria 27 Tabel 4.4. Kriteria Pendidikan 27 Tabel 4.5. Kriteria Jabatan 28 Tabel 4.6. Kriteria Masa Kerja 29 Tabel 4.7. Nilai Variabel 31 Tabel 4.8. Nilai Vector 36 Tabel 4.9. Nilai Normalisasi 37 Tabel 4.10. Nilai Vektor 36 Tabel 4.11. Analisis Perbandingan Metode SAW 43 Tabel 4.12. Analisis Perbandingan Metode WP 44 Tabel 4.13. Analisis Perbandingan Metode WP Vektor 45

xiii DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1. Skema dasar Fuzzy Logic 11 Gambar 3.1. Flowchart Penelitian Menggunakan SAW dan WP 19 Gambar 4.1. Fuzzy Keanggotaan Variabel Pendidikan 28 Gambar 4.2. Fuzzy Keanggotaan Variabel Jabatan 29 Gambar 4.3. Fuzzy Keanggotaan Masa Kerja 30 Gambar 4.4. Data Calon 40 Gambar 4.5. Persyaratan Umum 40 Gambar 4.6. Set Nilai Persyaratan Calon 41 Gambar 4.7. Proses Perhitungan Menggunakan SAW 42 Gambar 4.8. Perhitungan Menggunaka WP 42 Gambar 4.9. Grafik Perbandingan SAW 44 Gambar 4.10. Grafik Perbandingan WP Normalisasi 45 Gambar 4.11. Grafik Perbandingan WP Vektor 46