ANALISIS GANGGUAN MATRIKS PAIRWISE COMPARISON TERHADAP KEKONSISTENAN KEPUTUSAN DALAM AHP

This paper examined pair wise comparison matrix (PC) used to construct the decision model known as the Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP is a decision method based on diversity criteria. One of the methods used to obtain the AHP priority vectors are Eigen value method. Consistency matrix that is used is very important in supporting a valid decision. In this project, it will discuss the influence of disturbance on the consistency ratio of the matrix PC. Vector behavior will be also discussed priorities when pair wise comparison matrix interference and also subject to special review of the disorders that cause the reversal of dominance against the decision

APLIKASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN SISWA TELADAN

AHP (Analytic Hierarchy Process) can be applied in the selection of model student. From the structure of a complex, unstructured, and then formed a hierarchical structure. In the hierarchy itself there is the main goal or objective to be achieved, criteria, sub-criteria, and alternatives. From here, the decision maker then makes a comparison in pairs for obtaining priority of all the available alternatives. The results of this pair wise comparison matrix, which will form the ratio scale derived in the form of Eigen vectors. Generally there are three principles that became an integral part in constructing the AHP: decomposition, comparative judgments, and synthesis of priority

ANALISIS GANGGUAN MATRIKS PAIRWISE COMPARISON TERHADAP KEKONSISTENAN KEPUTUSAN DALAM AHP

This paper examined pair wise comparison matrix (PC) used to construct the decision model known as the Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP is a decision method based on diversity criteria. One of the methods used to obtain the AHP priority vectors are Eigen value method. Consistency matrix that is used is very important in supporting a valid decision. In this project, it will discuss the influence of disturbance on the consistency ratio of the matrix PC. Vector behavior will be also discussed priorities when pair wise comparison matrix interference and also subject to special review of the disorders that cause the reversal of dominance against the decision

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIKMISI DI UINSA DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Abstrak:            Beasiswa merupakan pemberian bantuan biaya pendidikan kepada mahasiswa yang mampu dalam bidang akademik tetapi tidak dalam perekonomian. Namun masih sering terjadi kendala dalam pemrosesan seleksi pendaftar beasiswa, yaitu banyaknya kriteria yang harus diperhatikan dan banyaknya data pendaftar sehingga pengambilan keputusan menjadi relatif lebih sulit. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan alternatif dalam pengambilan keputusan penerima bantuan beasiswa untuk mahasiswa fakultas sains dan teknologi UINSA dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Data yang diolah adalah data primer yang diperoleh dari angket. Data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis dengan matriks perbandingan berpasangan untuk menentukan nilai eigen dan vektor eigen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 39 pendaftar diperoleh 12 pendaftar yang menjadi prioritas dalam mendapatkan beasiswa Bidikmisi. Berturut-turut mahasiswa dengan kode Z1, Z2, Z5, Z7, Z10, Z19, Z20, Z21, Z23, Z29, Z32, Z35 dengan masing-masing bobot sebesar 0.34%, 0.27%, 0.27%, 0.28%, 0.36%, 0.33%, 0.29%, 0.31%, 0.34%, 0.29%, 0.27%, 0.35%. Kata Kunci:Vektor Eigen, Analytical Hierarchy Process (AHP), Nilai Eigen Abstract:The scholarship is the provision of tuition assistance to students who are capable of academics but have difficulties economically. However, some obstacles are often found throughout the screening process of scholarship applicants, such as the number of criteria to fulfill and the number of registrant data that results in difficulties in making a decision. This study aims to provide an alternative in decision making on the screening process of scholarship applicants for students from the Faculty of Science and Technology at the Universitas Islam Negeri Sunan Ampel by using the Analytical Hierarchy Process (AHP). The data processed are from the primary data obtained from questionnaires. The data obtained were analyzed by using a pairwise comparison matrix to determine the eigenvalues and eigenvectors. The results indicate that of 39 registrants, 12 of them became a priority in getting the Bidikmisi scholarship. Consecutively, students with codes Z1, Z2, Z5, Z7, Z10, Z19, Z20, Z21, Z23, Z29, Z32, Z35 have the score of 0.34%, 0.27%, 0.27%, 0.28%, 0.36%, 0.33%, 0.29%, 0.31%, 0.34%, 0.29%, 0.27%, 0.35%. Keywords:Eigenvector, Analytical Hierarchy Process (AHP), Eigenvalu

PERBANDINGAN ANTARA METODE K-MEANS CLUSTERING DENGAN GATH-GEVA CLUSTERING

Perdagangan luar negeri Indonesia sedang ditata kembali format dan kinerjanya, agar pemerintah tidak membuat kesalahan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan ekspor non migas, maka pemerintah harus mampu memprediksi volume ekspor non migas. Prediksi pada dasarnya merupakan suatu perkiraan tentang terjadinya suatu kejadian di waktu yang akan datang. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai ekspor tersebut adalah dengan k-means clustering dan gath-geva clustering. Kemudian dibentuk Fuzzy Inference System (FIS) untuk memperoleh hasil prediksi sehingga didapatkan error dan validasi hasil prediksi.Berdasarkan hasil analisa RMSE, cek maksimum dan cek minimum maka dapat disimpulkan bahwa metode Gath-Geva (GG) Clustering lebih teliti dibandingkan dengan metode K-means clusterin

Prediksi Penggunaan Bahan Bakar pada PLTGU menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR)

Bahan bakar merupakan komponen utama dalam pembangkitan energi listrik. Penggunaan bahan bakar harus disesuaikan dengan kebutuhan beban yang diperlukan agar dalam proses pembangkitan tidak terjadi kekurangan bahan bakar dan tidak ada energi yang terbuang. Tujuan penelitian ini adalah melakukan prediksi penggunaan bahan bakar dengan menggunakan data penggunaan bahan bakar gas PT. Indonesia Power pada tanggal 21 Agustus 2020 hingga 31 Agustus 2021. Data tersebut dianalisis dengan metode Support Vector Regression (SVR). Metode SVR merupakan pengembangan dari metode Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk permasalahan regresi. Dalam melakuakan prediksi dengan SVR diperlukan pengujian dengan menggunakan tiga kernel yaitu kernel linear, polynomial dan radial. Hasil Prediksi terbaik yaitu dengan menggunakan kernel polynomial dengan nilai e yaitu 0.0266, nilai b yaitu 0.0285 dan diperoleh MAPE sebesar 7.7513%

PERBANDINGAN ANTARA METODE K-MEANS CLUSTERING DENGAN GATH-GEVA CLUSTERING

Perdagangan luar negeri Indonesia sedang ditata kembali format dan kinerjanya, agar pemerintah tidak membuat kesalahan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan ekspor non migas, maka pemerintah harus mampu memprediksi volume ekspor non migas. Prediksi pada dasarnya merupakan suatu perkiraan tentang terjadinya suatu kejadian di waktu yang akan datang. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai ekspor tersebut adalah dengan k-means clustering dan gath-geva clustering. Kemudian dibentuk Fuzzy Inference System (FIS) untuk memperoleh hasil prediksi sehingga didapatkan error dan validasi hasil prediksi.Berdasarkan hasil analisa RMSE, cek maksimum dan cek minimum maka dapat disimpulkan bahwa metode Gath-Geva (GG) Clustering lebih teliti dibandingkan dengan metode K-means clusterin

Pemodelan Produksi Tebu Menggunakan Metode Single Moving Average dan Exponential Smoothing Holt-Winters

Sugar is one of the basic needs of the people of Indonesia, but the current sugar production has not been able to meet the needs of the people of Indonesia. Jombang Regency is one of the sugarcane production centers in East Java Province, which ranks fourth. This study aims to compare the results of sugarcane forecast in Jombang for the following year. Here using the Single Moving Average and Exponential Smoothing Holt-Winters multiplicative models. The data used are historical data on sugarcane production in the last 12 years calculated from 2008 to 2019. MAPE values are used to measure the accuracy of the model from the lowest MAPE results. Where MAPE is a measure of relative accuracy used to determine the percentage error in forecasting results. Based on the results, sugarcane production forecasting in Jombang with the Single Moving Average method, namely N = 2 and N = 3 obtained the best model with a value of N = 2. with a MAPE value of 23.15%. While using the Exponential Smoothing Holt-Winters Multiplicative model with α = 0.995, β = 0.0001, and γ = 0.099, the MAPE value is 18.19%. So the method with the best model is the Exponential Smoothing Holt-Winters method

VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN

Pada Penelitian ini dikaji metode nilai eigen yang digunakan untuk mengkonstruksivektor prioritas model pengambilan keputusan yang dikenal dengan Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP merupakan suatu metode pengambilan keputusan yang berdasarkan pada keragaman kriteria. Melalui metode nilai eigen ini diperoleh λ_mak≥n, dengan λ_mak adalah nilai eigen maksimum dan n adalah ukuran matriks. Untuk membatasi apakah suatu keputusan yang telah diambil dengan AHP sudah valid atau belum, bisa diverifikasi dengan menggunakan indeks konsistensi

Penerapan Desain Pembelajaran Model ASSURE Berbantu Video Animasi Dalam Pelajaran Al-Qur’an Hadis Pokok Materi Arti Q.S. AD-Duha

Tujuan penelitian yang dilakukan adalah untuk mendeskripsikan model pembelajaran ASSURE berbantu video animasi dalam pembelajaran Hadis dan Al-Qur'an pada materi QS a d - Duhâ kelas VI di MI Darul Ulum Sidoarjo. Penelitian ini berbentuk deskriptif kualitatif. Hasil wawancara dan observasi merupakan cara untuk mendapatkan implementasi data dalam pembelajaran ASSURE dengan video. Berdasarkan hasil riset ini jika dilihat bahwa desain pembelajaran ASSURE dengan video sangat diterapkan pada pembelajaran Hadis dan Al-Qur'an sehingga dapat mewujudkan kegiatan pembelajaran yang menarik, efisien, dan efektif. Dengan demikian penerapan sistem belajar menggunakan video animasi yang diterapkan kepada para peserta didik yang berada di VI MI Darul Ulum Sidoarjo ini adalah adanya peningkatan keaktifan belajar siswa, membuat hasil belajar siswa, motivasi siswa, dan adanya peningkatan hafalan siswa