PEMILIHAN DOSEN PENGUJI SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ARAS, COPRAS DAN WASPAS

Penentuan dosen penguji skripsi dalam penelitian ini menggunakan metode ARAS, COPRAS dan WASPAS dengan 5 kriteria : masa kerja, fungsional, kompetensi, pendidikan dan tugas belajar serta ada 20 data alternatif. Penunjukan dosen penguji skripsi di STMIK Triguna Dharma, saat ini dilakukan masih secara langsung dan manual serta adakalanya mengesampingkan jumlah mahasiswa yang akan diuji sehingga kurang seimbang jumlahnya untuk setiap dosen. Masih ada ditemukan keputusan yang kurang optimal saat penunjukan dosen yang tidak sesuai dengan tema skripsi mahasiswa sehingga nilai kualitas karya ilmiah menurun. Untuk itu diperlukan sistem yang berguna dalam penentuan calon dosen penguji, agar sesuai dengan kompetensi calon dosen penguji dan tidak terlalu banyak jumlah mahasiswa yang akan diuji agar lebih fokus. Perbandingan metode dalam penelitian ini dengan melakukan perangkingan supaya diperoleh alternatif secara optimal dan objektif diawali dengan penentuan bobot dari setiap kriteria, hasil ranking diurutkan dari nilai yang tertinggi agar pemilihan dosen penguji mudah ditentukan dan sebagai alat rekomendasi bagi pihak pengambil keputusan. Untuk mendapatkan pilihan terbaik metode ARAS menggunakan nilai utilitas (Ki) tertinggi, metode COPRAS didasarkan pada skor penilaian utilitas quantitatif (Ui) tertinggi dan metode WASPAS menggunakan nilai preferensi (Qi) tertinggi untuk mendapatkan pilihan terbaik. Alternatif terbaik dengan metode ARAS menghasilkan (A6=0,9385) selanjutnya A5, A19, A3, A11, A14, A16, A18, A10, A4, A17, A9 layak untuk direkomendasi. Metode COPRAS menghasilkan (A6=100) dan metode WASPAS menghasilkan (A6=0,7083

Interval-valued probabilistic hesitant fuzzy set-based framework for group decision-making with unknown weight information

This paper aims at presenting a new decision framework under an interval-valued probabilistic hesitant fuzzy set (IVPHFS) context with fully unknown weight information. At first, the weights of the attributes are determined by using the interval-valued probabilistic hesitant deviation method. Later, the DMs’ weights are determined by using a recently proposed evidence theory-based Bayesian approximation method under the IVPHFS context. The preferences are aggregated by using a newly extended generalized Maclaurin symmetric mean operator under the IVPHFS context. Further, the alternatives are prioritized by using an interval-valued probabilistic hesitant complex proportional assessment method. From the proposed framework, the following significances are inferred; for example, it uses a generalized preference structure that provides ease and flexibility to the decision-makers (DMs) during preference elicitation; weights are calculated systematically to mitigate inaccuracies and subjective randomness; interrelationship among attributes are effectively captured; and alternatives are prioritized from different angles by properly considering the nature of the attributes. Finally, the applicability of the framework is validated by using green supplier selection for a leading bakery company, and from the comparison, it is observed that the framework is useful, practical and systematic for rational decision-making and robust and consistent from sensitivity analysis of weights and Spearman correlation of rank values, respectively