SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS KHAIRUN TERNATE MENGGUNAKAN METODE MULTI- ATTRIBUTE UTILITY THEORY

Ani Adam, Achmad Fuad, Hairil Kurniadi Siradjuddin, Syarifuddin N Kapita

Sari


Pemilihan dosen berprestasi di Universitas Khairun   yang   digunakan selama   ini   masih bersifat  konvensinal,  dimulai  dari  penyampaian informasi  sampai  pada  tahap  pemberian nilai.  Untuk itu, perlu diterapkan sebuah metode pendukung keputusan sebagai solusi yang ditawarkan dalam pemilihan dosen berprestasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem reomendasi pemilihan dosen berprestasi di Universitas Khairun Ternate. Sistem ini menggunakan  metode  Multi-Attributte Utillity Theory (MAUT), MAUT digunakan untuk merubah dari beberapa kepentingan ke dalam nilai numerik dengan skala  0-1,  0  mewakili pilihan terburuk dan  1  terbaik. Hasil pengujian sistem didapatkan nilai tertinggi hingga nilai terendah.  Pada  hasil  perangkingan terdapat  nilai  tertinggi  yaitu  dengan nilai=300 dan nilai terendah dengan nilai=40. Hasil akhir yang diharapkan adalah mendapatkan sejumlah  rekomendasi dosen dengan nilai tertinggi hingga nilai terendah. Dengan dibuat SPK pemilihan dosen berprestasi diharapkan mampu mempermudah dalam pemilihan dosen berprestasi. Hasil pengujian sistem dengan menggunakan metode pengujian sistem white box telah berhasil dilakukan. Dimana dengan melakukan pengujian pada setiap path-path dalam 13 kali pengujian, Pengujian menunjukkan bahwa sistem informasi ini berjalan sesuai dengan yang diharapkan, dan tidak terjadi kesalahan logika.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


. T. Mufizar., 2016. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 7(3), 155. https://doi.org/10.22303/csrid.7.3.2015.155-166

. R. Gustriansyah., 2016. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 2016 (Sentika), pp. 18–19.

. A. S. Hanggowibowo., H. Wintolo., Y. Indrianingsih dan R. M Adiba. 2020. “Decision Support System of Lecturer Selection Recommendation with Collaborative Filtering” International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology. Vol 10. No 2. Pp. 485-490.

. Rasim., E. F. Rahman., N. F. Dewi dan L. S Riza., 2017. “Decision Support Systems for Performance and Evaluation of Teachers in General-English Course by Using the SMARTER and TOPSIS Methods” 1st Annual Applied Science and Engineering Conference. pp. 1-8.

. S. Ningsih., A. Khairan dan F. Tempola., 2019. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kesehatan Teladan Pada Dinas Kesehatan Kota Ternate Menggunakan Metode Multy Attribute Utility Theory (Maut). Patria Artha Technological Journal. Vol. 3 (2), pp.70-82.

. K. A. Umar., S. Lutfi dan F. Tempola. 2019. Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Webhosting Pada Kantor Media Online Suaramu. Co Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut). J-TIFA. Vol. 2 (1). pp.34-41.

. E. Turban., J. A. Aronson dan T. P. Liang. 2010. Decision Support System and Intelligent System: ANDI. Yogyakarta

. R. Ramadiani., & Rahmah, A. 2018. Sistem Keputusan Pemilihan Tenaga Kesehatan Teladan Menggunakan Metode Multi-Attribute Utility Theory. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 5(1), 1. https://doi.org/10.26594/register.v5i1.1273

. G. S. Sasmito. 2017. “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol.2, No.1. pp. 6-12.

. R. Rosihan dan S. Lutfi. 2018. PENDATAAN KOPERASI PADA DINAS KOPERASI DAN UKM KOTA TERNATE BERBASIS WEB. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer). Vol 1. No 1. Pp.13-20.




DOI: http://dx.doi.org/10.33387/jiko.v3i3.2246

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.



 

 

 

P-ISSN : 2614 - 8897 | E-ISSN : 2656 -1948

View JiKO Stats :



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.