Search

Pemanfaatan teknologi informasi telah berhasil menolong banyak perusahaan dalam meningkatkan penjualan produknya. Dengan melakukan evaluasi terhadap kinerja penjualan maka akan terlihat dinamika perubahan angka penjualan setiap produk secara lebih akurat untuk membantu pengambil keputusan yang strategis. Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan ranking dan prioritas produk pada penelitian ini diperlukan suatu algoritma khusus seperti AHP untuk menyelesaikan permasalahan kompleks yang memiliki banyak kriteria. Banyak penelitian yang berhasil menggunakan algoritma AHP untuk menentukan peringkat produk seperti produk yang laris di minimarket dan beberapa studi kasus lainnya. Namun dalam penerapan AHP terdapat beberapa cara berbeda dalam menghitung bobot dan rasio konsistensi. Menggunakan AHP, melakukan pengujian dengan variasi proses AHP yang sering digunakan untuk menentukan prioritas kalibrasi produk dan membandingkannya, kemudian mengimplementasikan metode terbaik ke dalam Python. Kriterianya adalah jumlah pelanggan, jumlah alat yang masuk, harga per alat, waktu penyelesaian, dan review pelanggan. Berdasarkan hasil penelitian, bobot masing-masing cara berbeda-beda, namun prioritas yang dihasilkan sama. Produk terlaris adalah plug gauge dengan bobot tertinggi dan terburuk adalah instrumen. Hasilnya juga menunjukkan bahwa cara terbaik dalam proses normalisasi adalah dengan membagi setiap nilai kolom dengan total kolom yang bersangkutan dan memiliki nilai konsistensi yang lebih akurat. Hasil pemeringkatan akan memudahkan pengambil keputusan menganalisis prioritas produk dan menggunakan cara yang efektif.

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh penerimaan siswa baru pada SMKN 4 Pekanbaru masih menggunakan Microsoft Excel dan mengunakan metode AHP dan metode SAW. Studi ini bertujuann untuk memudahkan sesorang dalam melakukan penerimaan siswa baru pada setiap instansi atau sekolah masingmasing.Masalah tersebut juga berdampak pada siswa yang tidak diterima. Tujuan peneliti adalah untuk memudahkan panitia penerimaan siswa baru di SMKN 4 Pekanbaru. Metode penelitian menggunakan metode AHP yang berfungsi untuk menghitung kriteria pembobotan terkait dengan akademis dan metode SAW digunakan untuk menghitung pembobotan serta kriteria dari beberapa kuesioner. Dari penelitian ini ditentukan adanya beberapa siswa dengan nilai yang diperoleh dalam penerimaan siswa baru yaitu nilai tertinggi yaitu 9,85 dan terendah 6,23.

Pemerintah Republik Indonesia mendorong lahirnya wirausahawan muda dari perguruan tinggi sebagai strategi meningkatkan taraf ekonomi bangsa. Makalah ini mengusulkan metode untuk mengetahui potensi kewirausahaan berdasarkan fitur perilaku akademik yang diekstrak dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti). Pendekatan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) diusulkan karena kriteria penentuan potensi kewirausahaan berdasarkan informasi bersifat ambigu, samar-samar, dan tidak lengkap. Perilaku akademik didefinisikan dengan Theory of Planned Behavior (TPB) dan menghasilkan empat belas kriteria. Usulan FMADM merupakan kombinasi Fuzzy Simple Additive Weighting dengan Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FSAW-TOPSIS). Uji Friedman menunjukkan FSAW-TOPSIS memberikan solusi lebih optimal dengan nilai mean rank tertinggi sebesar 2,96. Pendukung lain adalah uji Hamming distance dengan persentase 98% urutan terbaik serta pengurutan (ranking) mean squared error terkecil, yaitu 0,3%, sehingga FSAW-TOPSIS menghasilkan solusi dengan tingkat kemiripan paling tinggi. Penggunaan variabel TPB pada PDDikti dengan FSAW-TOPSIS memberikan rekomendasi potensi kewirausahaan mahasiswa secara optimal sebagai bahan pengambilan keputusan bagi pimpinan perguruan tinggi.

Pada penelitian ini dibahas mengenai sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi saham prima. Masalah yang terjadi dalam penelitian adalah adanya kalangan umum maupun profesional yang masih melakukan analisis fundamental secara manual dalam pengambilan keputusan pembelian saham. Penggunaan sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu dalam proses pengolahan data saham yang memiliki kategori prima menjadi lebih efektif. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu saham prima berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu saham terbaik. Hasil penelitian berupa aplikasi sistem pendukung keputusan penyeleksi saham prima yang dibangun dengan bahasa pemrograman Java dan basisdata MySQL. Aplikasi ini berguna untuk memilih alternatif yang terbaik untuk mendapatkan saham prima. Para investor yang akan berinvestasi di saham, tidak akan salah membeli saham karena sudah memiliki daftar nama-nama saham prima.

Saat ini banyak sekali jasa Wedding Organizer (WO) yang memudahkan calon pengantin dalam mempersiapkan pernikahan. Masing-masing jasa WO menawarkan banyak pilihan paket layanan pernikahan yang menarik, kompetitif dan spesifik. Di lain pihak, hal ini terkadang justru membuat calon pengantin menjadi sulit dalam menentukan pilihan WO. Untuk membantu dalam menentukan pengambilan keputusan tersebut, digunakan pendekatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Kriteria yang digunakan meliputi : rating, tahun berdiri, harga, foto per roll, variasi menu makanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil dari metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) sehingga dapat ditentukan metode mana yang lebih relevan untuk diimplementasikan pada kasus pemilihan WO di Surabaya. Berdasarkan data responden riil dari kuisioner beberapa pasangan calon pengantin, hasil pengukuran metode Hamming Distance menunjukkan selisih yang tidak terpaut jauh yaitu 78% untuk metode SAW dan 80% untuk metode WP. Meskipun secara umum kedua metode tersebut relatif sama-sama relevan, namun dalam beberapa kondisi khusus tertentu metode SAW dinilai relatif lebih relevan untuk diimplementasikan pada kasus ini dibandingkan dengan metode WP.