Wowon, Priatna (2019) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN FAVORIT MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). STIKOM Tunas Bangsa,, Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika.
This is the latest version of this item.
Text
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Dosen Favorit Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) (1).pdf Download (397kB) |
Abstract
Proses penentuan dosen favorit yaitu harus sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu dalam menseleksi penentuan seseorang yang layak menjadi dosen favorit, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan yaitu menggunakan FMADM (Fuzzy Multiple Addective Decission Making). Dimana pada penelitian ini menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighted) yaitu mencari alternatif terbaik dari beberapa alternatif. Dimana alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Metode ini dipilih karna mampu memilih alternatif terbaik yaitu dosen terbaik berdasarkan kriteria yang dimasukkan, kemudian mencari nilai bobot dari setiap atribut, setelah proses mencari perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yaitu dosen favorit. Kata kunci: Sistem InformasiSistem pendukung Keputusan, FMADM, fuzzy SAW, Kriteria Dosen Favorit
Item Type: | Other |
---|---|
Subjects: | Teknologi dan Ilmu Terapan > Rekayasa Teknologi Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
Depositing User: | Wowon Priatna |
Date Deposited: | 24 Jun 2020 04:13 |
Last Modified: | 24 Jun 2020 04:13 |
URI: | http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/3004 |
Available Versions of this Item
-
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN FAVORIT MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). (deposited 18 May 2020 04:09)
- SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN FAVORIT MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). (deposited 24 Jun 2020 04:13) [Currently Displayed]
Actions (login required)
View Item |
Downloads
Downloads per month over past year