Sistem pendukung-keputusan-untuk-penentuan-lokasi-tempat-pembuangan-akhir-tpa...SMK IT Marinah Al-Hidayah
Sistem ini membahas pengembangan sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi tempat pembuangan akhir sampah dengan menggunakan metode AHP dan MAUT. Sistem ini diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan suatu lokasi sebagai tempat pembuangan akhir.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan Teknik Kompute...faisalpiliang1
Decision support system (DSS) is systems that can help a person to make decisions on the various types of options are done accurately and in accordance with the desired goals. Many problems can be solved by using decision support systems. In this research the decision support system is used to help the Junior High School (SMP) graduate students in determining the choice to enter or continue their education to a favorite Vocational High School of Computer Engineering and Networks (SMK TKJ) that anyone wants they select as an advanced stage subsequent education. The method used in this research is using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) and Analytical Hierarchy Process (AHP), because it is the most widely used method in solving the problems that are multi-criteria, such as decision support systems to solve problems in determining the election into the favorite Vocational High School of Computer Engineering and Networks (SMK TKJ). The end result of this research is 44.8% weighted value of the respondents answers is chose the SMK TI 2, 29.3% weight value of the respondents answers is chose the SMK TI 1 and 25,9% weight value of the respondents answers is chose the SMK TI 3 as their favorite school.
Dokumen tersebut membahas tentang Manajemen Support System (MSS) yang terdiri dari beberapa sistem pendukung keputusan seperti Decision Support System (DSS), Group Support System (GSS), Executive Information System (EIS), Expert System (ES), dan Artificial Neural Network. MSS dikembangkan untuk membantu pengambilan keputusan manajerial dengan memanfaatkan teknologi komputer.
Jurnal data warehouse inisiatif di universitas sumatera utaraRatzman III
Teknologi data warehouse digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan di Universitas Sumatera Utara. Makalah ini mengajukan metodologi transformasi model Entity-Relationship menjadi model multidimensi untuk perancangan data warehouse konseptual. Sebuah alat berbasis pengetahuan bernama DWDesigner dikembangkan untuk menerapkan metodologi tersebut.
Dokumen tersebut merangkum tentang Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS), yang membantu pengambilan keputusan untuk masalah semi-terstruktur dengan menyediakan informasi, model, dan alat analisis. DSS terdiri atas basis data, basis model, dan antarmuka pengguna yang memungkinkan simulasi skenario bisnis dan analisis apa-jika untuk mendukung keputusan manajemen.
Sistem pendukung-keputusan-untuk-penentuan-lokasi-tempat-pembuangan-akhir-tpa...SMK IT Marinah Al-Hidayah
Sistem ini membahas pengembangan sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi tempat pembuangan akhir sampah dengan menggunakan metode AHP dan MAUT. Sistem ini diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan suatu lokasi sebagai tempat pembuangan akhir.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan Teknik Kompute...faisalpiliang1
Decision support system (DSS) is systems that can help a person to make decisions on the various types of options are done accurately and in accordance with the desired goals. Many problems can be solved by using decision support systems. In this research the decision support system is used to help the Junior High School (SMP) graduate students in determining the choice to enter or continue their education to a favorite Vocational High School of Computer Engineering and Networks (SMK TKJ) that anyone wants they select as an advanced stage subsequent education. The method used in this research is using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) and Analytical Hierarchy Process (AHP), because it is the most widely used method in solving the problems that are multi-criteria, such as decision support systems to solve problems in determining the election into the favorite Vocational High School of Computer Engineering and Networks (SMK TKJ). The end result of this research is 44.8% weighted value of the respondents answers is chose the SMK TI 2, 29.3% weight value of the respondents answers is chose the SMK TI 1 and 25,9% weight value of the respondents answers is chose the SMK TI 3 as their favorite school.
Dokumen tersebut membahas tentang Manajemen Support System (MSS) yang terdiri dari beberapa sistem pendukung keputusan seperti Decision Support System (DSS), Group Support System (GSS), Executive Information System (EIS), Expert System (ES), dan Artificial Neural Network. MSS dikembangkan untuk membantu pengambilan keputusan manajerial dengan memanfaatkan teknologi komputer.
Jurnal data warehouse inisiatif di universitas sumatera utaraRatzman III
Teknologi data warehouse digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan di Universitas Sumatera Utara. Makalah ini mengajukan metodologi transformasi model Entity-Relationship menjadi model multidimensi untuk perancangan data warehouse konseptual. Sebuah alat berbasis pengetahuan bernama DWDesigner dikembangkan untuk menerapkan metodologi tersebut.
Dokumen tersebut merangkum tentang Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS), yang membantu pengambilan keputusan untuk masalah semi-terstruktur dengan menyediakan informasi, model, dan alat analisis. DSS terdiri atas basis data, basis model, dan antarmuka pengguna yang memungkinkan simulasi skenario bisnis dan analisis apa-jika untuk mendukung keputusan manajemen.
Sim, 10, nurfadilah, hapzi ali, decision support system , universitas mercubu...nurfadilahhh1
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem yang membantu pengambilan keputusan dengan memberikan informasi dan analisis untuk masalah semi terstruktur dan tak terstruktur. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Contoh penggunaan SPK adalah pak
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TEKNIK KOMPUTE...faisalpiliang1
Dokumen tersebut membahas penelitian tentang sistem pendukung keputusan untuk membantu siswa SMP dalam memilih SMK TKJ favorit dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini menghasilkan pilihan SMK TKJ 2 sebagai pilihan favorit 44,8% siswa, diikuti SMK TKJ 1 sebesar 29,3%, dan SMK TKJ 3 sebesar 25,9%.
Proses pengambilan keputusan dalam organisasi melibatkan berbagai faktor seperti masukan dari berbagai pihak, manfaat keputusan bagi organisasi, dan evaluasi atas keputusan yang diambil. Proses ini membantu menghasilkan keputusan yang tepat guna meningkatkan kinerja organisasi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS...Debby Ummul
Sistem ini membantu proses seleksi calon perangkat desa baru di desa Rabak dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menilai kriteria pendidikan, pengabdian, tes tertulis, dan wawancara, serta memberikan perankingan calon terpilih.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan yang mencakup definisi, komponen, karakteristik, dan kegunaannya untuk mendukung pengambilan keputusan manusia dengan memanfaatkan teknologi komputer.
SIM Tri Yunny Kartika, 4316110077, Hapzi Ali, Sistem Pendukung Pengambilan Ke...tri yunny kartika
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi, prediksi, dan alternatif solusi untuk masalah semi-terstruktur dan tak terstruktur. SPK terdiri dari basis data, model, dan antarmuka pengguna yang berinteraksi untuk menganalisis masalah dan memberikan saran keputusan. SPK bermanfaat dengan memperluas kemampuan pengambil keputusan, mempercepat proses pengambilan keput
Ringkasan dokumen tersebut adalah sebagai berikut:
Dokumen tersebut merupakan naskah publikasi yang membahas analisis dan perancangan sistem informasi akademik di SD Negeri 1 Purbosari Temanggung dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan basis data MySQL. Tujuannya adalah meningkatkan efisiensi pengolahan data guru dan siswa.
Sstem pendukung pengambilan keputusan bab 11Jejak Kelana
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung pengambilan keputusan, termasuk proses pemecahan masalah dan pembuatan keputusan, serta penggunaan model matematika dan simulasi untuk membantu pengambilan keputusan."
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan, yang meliputi komponen-komponen utamanya seperti basis data, sistem perangkat lunak, dan antarmuka pengguna. Dokumen tersebut juga menjelaskan pendekatan perancangan subsistem database, subsistem pemodelan, dan subsistem dialog dalam sistem pendukung keputusan.
Sim, 12 muhamad abud mahasin, hapzi ali, sistem pendukung pengambil keputusan...Abud Maha
1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem informasi yang bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi dan alternatif solusi.
2. SPK bekerja dengan mengolah data menjadi informasi, menganalisis masalah, dan menyajikan alternatif solusi untuk memudahkan pengambil keputusan.
3. SPK bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pengambil
Dokumen menjelaskan perkembangan sistem informasi dari sistem pemrosesan transaksi pada tahun 1950-an hingga komputasi mobile saat ini. Sistem informasi terus berkembang dari mendukung proses bisnis rutin hingga mendukung pengambilan keputusan manajerial dan pendukung kelompok. Lingkungan komputasi juga bergeser dari mainframe menjadi komputasi berbasis client-server dan ter
Dokumen ini membahas tentang sistem pendukung keputusan (decision support system/DSS) yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan manajer dengan mengakses informasi dari berbagai sistem informasi organisasi. Dokumen ini juga menjelaskan contoh penerapan DSS pada PT Indosat untuk memilih karyawan yang sesuai dengan lowongan kerja berdasarkan kriteria kapasitas, sikap, dan perilaku.
Dokumen ini membahas tentang representasi data dan sistem memori komputer. Secara garis besar dibahas tentang pengertian data dan informasi, penyimpanan data di komputer, jenis-jenis media penyimpanan, dan representasi data serta organisasi memori komputer. Tujuan makalah ini adalah untuk memahami konsep representasi data, tipe-tipe data, dan organisasi serta operasi memori.
Sim, 10, nurfadilah, hapzi ali, decision support system , universitas mercubu...nurfadilahhh1
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem yang membantu pengambilan keputusan dengan memberikan informasi dan analisis untuk masalah semi terstruktur dan tak terstruktur. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Contoh penggunaan SPK adalah pak
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TEKNIK KOMPUTE...faisalpiliang1
Dokumen tersebut membahas penelitian tentang sistem pendukung keputusan untuk membantu siswa SMP dalam memilih SMK TKJ favorit dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini menghasilkan pilihan SMK TKJ 2 sebagai pilihan favorit 44,8% siswa, diikuti SMK TKJ 1 sebesar 29,3%, dan SMK TKJ 3 sebesar 25,9%.
Proses pengambilan keputusan dalam organisasi melibatkan berbagai faktor seperti masukan dari berbagai pihak, manfaat keputusan bagi organisasi, dan evaluasi atas keputusan yang diambil. Proses ini membantu menghasilkan keputusan yang tepat guna meningkatkan kinerja organisasi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS...Debby Ummul
Sistem ini membantu proses seleksi calon perangkat desa baru di desa Rabak dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menilai kriteria pendidikan, pengabdian, tes tertulis, dan wawancara, serta memberikan perankingan calon terpilih.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan yang mencakup definisi, komponen, karakteristik, dan kegunaannya untuk mendukung pengambilan keputusan manusia dengan memanfaatkan teknologi komputer.
SIM Tri Yunny Kartika, 4316110077, Hapzi Ali, Sistem Pendukung Pengambilan Ke...tri yunny kartika
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi, prediksi, dan alternatif solusi untuk masalah semi-terstruktur dan tak terstruktur. SPK terdiri dari basis data, model, dan antarmuka pengguna yang berinteraksi untuk menganalisis masalah dan memberikan saran keputusan. SPK bermanfaat dengan memperluas kemampuan pengambil keputusan, mempercepat proses pengambilan keput
Ringkasan dokumen tersebut adalah sebagai berikut:
Dokumen tersebut merupakan naskah publikasi yang membahas analisis dan perancangan sistem informasi akademik di SD Negeri 1 Purbosari Temanggung dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan basis data MySQL. Tujuannya adalah meningkatkan efisiensi pengolahan data guru dan siswa.
Sstem pendukung pengambilan keputusan bab 11Jejak Kelana
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung pengambilan keputusan, termasuk proses pemecahan masalah dan pembuatan keputusan, serta penggunaan model matematika dan simulasi untuk membantu pengambilan keputusan."
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan, yang meliputi komponen-komponen utamanya seperti basis data, sistem perangkat lunak, dan antarmuka pengguna. Dokumen tersebut juga menjelaskan pendekatan perancangan subsistem database, subsistem pemodelan, dan subsistem dialog dalam sistem pendukung keputusan.
Sim, 12 muhamad abud mahasin, hapzi ali, sistem pendukung pengambil keputusan...Abud Maha
1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem informasi yang bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi dan alternatif solusi.
2. SPK bekerja dengan mengolah data menjadi informasi, menganalisis masalah, dan menyajikan alternatif solusi untuk memudahkan pengambil keputusan.
3. SPK bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pengambil
Dokumen menjelaskan perkembangan sistem informasi dari sistem pemrosesan transaksi pada tahun 1950-an hingga komputasi mobile saat ini. Sistem informasi terus berkembang dari mendukung proses bisnis rutin hingga mendukung pengambilan keputusan manajerial dan pendukung kelompok. Lingkungan komputasi juga bergeser dari mainframe menjadi komputasi berbasis client-server dan ter
Dokumen ini membahas tentang sistem pendukung keputusan (decision support system/DSS) yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan manajer dengan mengakses informasi dari berbagai sistem informasi organisasi. Dokumen ini juga menjelaskan contoh penerapan DSS pada PT Indosat untuk memilih karyawan yang sesuai dengan lowongan kerja berdasarkan kriteria kapasitas, sikap, dan perilaku.
Dokumen ini membahas tentang representasi data dan sistem memori komputer. Secara garis besar dibahas tentang pengertian data dan informasi, penyimpanan data di komputer, jenis-jenis media penyimpanan, dan representasi data serta organisasi memori komputer. Tujuan makalah ini adalah untuk memahami konsep representasi data, tipe-tipe data, dan organisasi serta operasi memori.
The document discusses the results of a study on the impact of COVID-19 lockdowns on air pollution. Researchers found that lockdowns led to significant short-term reductions in nitrogen dioxide and fine particulate matter pollution globally as transportation and industrial activities declined substantially. However, the document notes that the improvements in air quality were temporary and pollution levels rose back to pre-pandemic levels as restrictions eased and activity increased again.
This document discusses various ways to save money on car maintenance. It recommends choosing reliable vehicle manufacturers like Honda and Toyota. It also suggests driving only when necessary to reduce fuel costs, and searching online for the cheapest gas prices. Regular maintenance like oil changes every 3 months is important to extend the life of one's vehicle. Checking tire pressure regularly and keeping tires properly inflated improves fuel efficiency. Learning additional maintenance tips online can further help to reduce costs associated with owning and driving a car.
El aprendizaje autónomo se refiere a descubrir, investigar y aprender por uno mismo, utilizando la propia experiencia e iniciativa. Genera actitudes como la participación, tolerancia, motivación, responsabilidad y proactividad. La tecnología informática apoya el aprendizaje autónomo al ahorrar tiempo en búsquedas de información, permitir el acceso a la información en cualquier momento y lugar, y posibilitar la educación a distancia.
Daniel Quintero, Viceministro Economía Digital dice #Gracias - Encuentro de E...Urna de Cristal
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en la economía mundial. Muchos países experimentaron fuertes caídas en el PIB y aumentos en el desempleo debido a los cierres generalizados y las restricciones a los viajes. Aunque las vacunas han permitido la reapertura de muchas economías, los efectos a largo plazo de la pandemia en sectores como el turismo y los viajes aún no están claros.
This short document promotes the creation of Haiku Deck presentations on SlideShare by stating it provides inspiration and allows users to get started making their own Haiku Deck presentations.
The document describes a scenario where a client seeks therapy for a severe dog phobia. It provides two options for a behavior modification strategy using classical or operant conditioning techniques. The therapist must identify unconditioned/conditioned stimuli and responses for option A, or reinforcement methods for unwanted behaviors for option B. The cause of the phobia from a behaviorist perspective and use of peer-reviewed sources are also required.
Semana 4 herramientas para atraer clientes a través de motores de búsqueda se...Sarahí Rivera
Este documento discute diferentes herramientas y estrategias para atraer clientes a través de motores de búsqueda como SEO y SEM. Explica que SEO se refiere a la optimización orgánica de sitios web para mejorar su posicionamiento, mientras que SEM implica el pago por anuncios. También proporciona consejos para aprovechar ambas estrategias de manera efectiva, como comprar palabras clave inteligentemente en SEM y priorizar contenido de calidad en SEO.
Large capacity professional ball mill grinding, ball mill for saleAmmy Cheng
The document summarizes the features and functions of large capacity professional ball mills for grinding. It describes that ball mills can be used for wet or dry grinding of various materials and ores. They work by rotating cylinders filled with steel balls that impact and grind materials into fine powders. The document provides specifications for different ball mill models including their rotation speeds, grinding media weights, material sizes, outputs, and motor powers. It invites inquiries about ball mill grinding needs and offers to provide technical support.
Las redes sociales. son muy importantes para la interacción, con los grupos de amigos, pero realmente es bueno conocer sus implicaciones y el uso adecuado de las mismas.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan (decision support system/DSS), yang meliputi latar belakang, komponen, penggunaan komputer, keterkaitan dengan pembuat keputusan, manfaat dan keterbatasan DSS. Dokumen ini juga membahas konsep DSS, komponen arsitektur DSS, dan manfaat serta keterbatasan DSS dalam membantu proses pengambilan keputusan.
Sim, gita setiani pramesuari, hapzi ali, sistem pendukung keputusan (spk) , u...Gita Setiani
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem komputer yang membantu pengambilan keputusan dengan memberikan alternatif solusi, memproses data, dan menganalisis masalah semi-terstruktur dan tak terstruktur. SPK bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan.
Sim 12, imel aisyah, hapzi ali, sistem pendukung pengambilan keputusan,univer...Imel Aisyah Amini
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001). SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik.
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN SIM Minggu 12:Decision Support System (tugas machi...machildasari
Sistem pendukung keputusan (SPK) membantu pengambilan keputusan manajerial melalui pengolahan data dan model. SPK memiliki tiga komponen utama yaitu basis data, basis model, dan sistem perangkat lunak. SPK dapat meningkatkan efisiensi, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan efektivitas keputusan. Contoh SPK adalah sistem pemilihan supplier berdasarkan kriteria multipla.
Dokumen tersebut membahas konsep sistem pendukung keputusan (SPK) dan Decision Support System (DSS) dalam proses pengambilan keputusan manajerial. Diberikan pula contoh-contoh penerapan DSS di berbagai bidang seperti sumber daya manusia, keuangan, infrastruktur, dan operasional hotel. Proses pengambilan keputusan menurut model Simon terdiri atas tiga tahap yaitu penyelidikan, perancangan, dan pemilihan.
Dokumen tersebut membahas tentang Decision Support System (DSS) yang merupakan sistem pendukung keputusan berbasis komputer yang didesain untuk membantu pengambilan keputusan manajerial, terutama untuk masalah yang bersifat semi-terstruktur dan tak terstruktur. DSS menyediakan berbagai fitur seperti database, model-model analisis, antarmuka pengguna, dan dukungan kepakaran untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
IMPLEMENTASI APLIKASI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA PT TELKOM INDONESIA (...AyuEndahLestari
Pemecahan masalah (problem solving) terdiri atas respons terhadap hal yang berjalan dengan baik, serta terhadap hal yang berjalan dengan buruk dengan cara mendefinisikan masalah (problem) sebagai kondisi atau peristiwa yang berbahaya atau dapat membahayakan perusahaan, atau yang bermanfaat atau dapat memberi manfaat. Dalam proses penyelesaian masalah manajer terlihat dalam pembuatan keputusan (decision making), yaitu tindakan memilih di antara berbagai alternatif solusi pemecahan masalah. Keputusan (decision) didefinisikan sebagai tindakan pilihan dan sering kali perlu untuk mengambil banyak keputusan dalam proses pemecahan satu masalah saja.
Sim 9, ahmad fauji,hapzi ali,sistem informasi global,universitas mercu buana ...ahmadfauji87
Teks tersebut membahas tentang 7 langkah membangun sistem informasi dan beberapa contoh sistem informasi global seperti data warehouses, enterprise resource planning, enterprise systems, expert systems, geographic information system, dan global information system.
12,sim,fathia suwaninda ,hapzi ali ,dds, akuntansi,universitas mercu buana 2017fathiamunaf
Dokumen tersebut membahas tentang sistem pendukung keputusan (decision support system/DSS), yang merupakan sistem informasi terkomputerisasi yang membantu pengambilan keputusan bisnis dan organisasi dengan mengkompilasi informasi dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah serta mengambil keputusan. Dokumen tersebut menjelaskan berbagai jenis, komponen, implementasi, fungsi, model, keterbatasan DSS.
12,sim,fathia suwaninda ,hapzi ali ,dds, akuntansi,universitas mercu buana 2017
2 tf04773
1. 6
6
BAB II
LANDASAN TEORI
2
2.1 Tinjauan Pustaka
Aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan
penjurusan pada tingkat SMA sudah beberapa kali dilakukan
dengan menggunakan metode yang bermacam-macam. Selain
menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), aplikasi
penjurusan ini dibuat dengan metode fuzzy (fuzzy decision
making method).
Metode fuzzy yang digunakan pada aplikasi penjurusan
ini adalah Weighted Subsethood Based Rule Generation
Algorithm (WSBA) untuk pembuatan fuzzy rulesnya.
Penerapan fuzzy WSBA ini sesuai untuk penentuan bobot
pada kasus pengelompokkan data. Selain itu rules yang
dihasilkan lebih akurat. Pengujian sistem ini meliputi
pengujian fungsionalitas dan pengujian hasil keluaran
sistem dengan cara membandingkan keluaran sistem dengan
prestasi siswa setelah dijuruskan. Hasil pengujian
keluaran sistem ini menunjukkan adanya ketidaksesuaian
hasil sebesar 8,5% untuk jurusan IPA dan 9,4% untuk
jurusan IPS (Komalasari, 2005).
Kedua metode yang digunakan untuk sistem penjurusan
ini sama-sama baik, namun pada metode fuzzy masih
terdapat ketidaksesuain hasil. Sedangkan menggunakan
metode K-Nearest Neighbor terdapat beberapa kelebihan,
selain penghitungannya yang sederhana, proses trainingnya
cepat (Nugroho, 2006).
2. 7
7
2.2 Sistem Penjurusan
Penjurusan atau course yang ditawarkan di level
pendidikan menengah telah diterapkan di Indonesia sejak
jaman Belanda. Sekolah HBS yang merupakan sekolah tingkat
menengah untuk anak-anak Eropa, dan AMS yang merupakan
sekolah menengah atas untuk anak-anak pribumi. Pertama
kalinya jurusan pada sekolah AMS ini terbagi menjadi 2
jurusan yaitu kelompok A (bahasa) dan kelompok B
(science). Namun, pada masa-masa selanjutnya penjurusan
di Indonesia diterapkan sejak memasuki SMP, yang kemudian
dihapus pada tahun 1962. Sistem penjurusan kemudian hanya
dikenal di SMA dengan 3 macam jurusan, yaitu A(sains),
B(bahasa/budaya), dan C(social). Pengistilahan ini
mengalami perubahan dan spesifikasi pada masa-masa
berikutnya, seperti A1, A2, A3, A4. Dan akhirnya kembali
lagi seperti sekarang, penjurusan tidak lagi menggunakan
huruf. Melainkan menggunakan kategori, yaitu IPA, IPS,
dan Bahasa.
Penjurusan pada tingkat SMA ini diperkenalkan dengan
tujuan supaya para siswa dapat mengenali minat dan bakat
mereka sesuai dengan kemampuan akademiknya. Siswa-siswi
yang memiliki kemampuan eksakta yang baik, biasanya
diarahkan untuk memilih jurusan IPA. Sedangkan siswa yang
memiliki minat di bidang sosial dan ekonomi akan
diarahkan untuk memilih jurusan IPS. Dan untuk siswa yang
gemar berbahasa maka akan diarahkan untuk memilih jurusan
Bahasa.
Pengarahan sejak dini dimaksudkan untuk memudahkan
para siswa dalam memilih/menentukan minor/bidang ilmu
3. 8
8
yang akan ditekuninya di Universitas atau akademi. Hal
ini tentunya juga akan mengarah pula kepada karirnya
kelak. Tetapi penjurusan di tingkat SMA tidak menjamin
bahwa seorang siswa akan memilih bidang studi yang sama
di Universitas. Karena pada kenyataannya, banyak siswa
program IPA memilih jurusan Ekonomi, Ilmu Komunikasi,
Hubungan Internasional, dll. Begitu juga dengan siswa
jurusan IPS memilih jurusan di bidang science seperti
Teknik Informatika, Teknik Arsitektur, Teknik Industri,
dll. Pemilihan jurusan yang berbeda dengan bidang yang
ditekuni semasa SMA adalah hal yang cukup wajar. Hal ini
dikarenakan anak seusia SMA belum dapat memastikan
karirnya(Ramli, 2008).
Saat ini, hal penting yang perlu dipikirkan adalah
apakah penjurusan di SMA sudah efektif, terutama jika
dipandang dari sudut pandang siswanya. Pada Undang-Undang
Sisdiknas 2003 tentang tujuan pendidikan menengah,
terdapat 2 arahan yaitu mempersiapkan siswa ke jenjang
perguruan tinggi, dan untuk terjun ke
masyarakat(bekerja). Penjurusan pada tingkat SMA dapat
dikatakan efektif apabila ditangani dengan sungguh-
sungguh.
2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (dalam istilah Inggrisnya:
Decision Support System atau sering disingkat DSS)
merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer
yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan pada
suatu organisai atau perusahaan. Dapat juga dikatakan
4. 9
9
sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi
informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-
terstruktur yang spesifik. Beberapa pengertian sistem
pendukung keputusan menurut para ahli komputer, Litle
(1970) mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai
sebuah himpunan/kumpulan prosedur berbasis model untuk
memproses data dan pertimbangan guna membantu manajemen
dalam mengambil suatu keputusan. Menurut Keen (1980)
sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis
komputer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari
pembelajaran, pola-pola penggunaan dan evolusi sistem.
Bonczek (1980) mendefinisikan sistem pendukung keputusan
sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas
beberapa komponen antara lain komponen sistem bahasa
(language), komponen sistem pengetahuan (knowledge),
komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing)
yang saling berinteraksi satu dengan lainnya. Hick (1993)
menyebutkan sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan
tools komputer yang terintegrasi untuk mengijinkan
seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan
komputer guna menciptakan informasi yang berguna dalam
membuat keputusan semi terstruktur dan tidak terstruktur
yang tidak terantisipasi(Republik BM). Sedangkan menurut
Alter (1990), apabila sistem pendukung keputusan
dibandingkan dengan sebuah sistem pemrosesan data
elektronik (PDE / Electronic Data Processing ) maka akan
terlihat 5 hal perbedaaan yaitu(Subakti, 2002):
5. 10
10
Tabel 2.1 Tabel Perbandingan SPK dengan PDE
Pembanding SPK PDE
Penggunaan Aktif Pasif
Pengguna Manajemen Operator /
Pegawai
Tujuan Efektifitas Efisiensi Mekanis
Time Horizon Sekarang dan masa
depan
Masa lalu
Kelebihan Fleksibilitas Konsistensi
Berdasarkan definisi di atas, dapat ditarik beberapa ciri
/ karakteristik umum dari sebuah sistem pendukung
keputusan yang ideal yaitu :
a. SPK adalah sebuah sistem berbasis komputer dengan
antarmuka antara mesin/komputer dan pengguna.
b. SPK ditujukan untuk membantu membuat keputusan dalam
menyelesaikan suatu masalah dalam berbagai level
manajemen dan bukan untuk mengganti posisi manusia
sebagai pembuat keputusan.
c. SPK mampu memberi alternatif solusi bagi masalah
semi/tidak terstruktur baik bagi perseorangan
ataupun kelompok dan dalam berbagai macam proses
pengambilan keputusan.
d. SPK menggunakan data, basis data dan analisa model-
model keputusan.
e. SPK bersifat adaptif, efektif, interaktif, easy to
use dan fleksibel.
6. 11
11
Sistem pendukung keputusan terbangun dari beberapa
subsistem, antara lain(Subakti, 2002):
a. Subsistem Manajemen Data
Susbsistem ini meliputi basisdata yang relevan
dengan keadaan yang ada, serta dikelola oleh sebuah
system yang dikenal sebagai database management
system (DBMS).
b. Susbsistem Manajemen Model
Subsistem ini merupakan sebuah paket perangkat lunak
yang berisi model-model financial, statistic,
management science dan model kuantitatif lain yang
menyediakan kemampuan analisis sistem dan manajemen
perangkat lunak yang terkait.
c. Susbsistem Manajemen Pengetahuan(Knowledge)
Subsistem ini merupakan subsistem yang mampu
mendukung subsistem yang lain atau berlaku sebagai
sebuah komponen yang mampu berdiri sendiri.
d. Subsistem Antarmuka Pengguna(User Interface)
Subsistem ini merupakan media tempat komunikasi
antara pengguna dan system pendukung keputusan serta
tempat pengguna untuk memberikan perintah kepada
system pendukung keputusan.
Beberapa tahapan untuk pembuatan sistem pendukung
keputusan, antara lain:
a. Pendefinisian masalah
b. Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan.
c. Pengolahan data menjadi suatu informasi baik dalam
bentuk laporan grafik maupun tulisan.
7. 12
12
d. Menentukan alternatif-alternatif solusi (bisa dalam
bentuk persentase).
Sedangkan tujuan dari sistem pendukung keputusan itu
sendiri, antara lain:
a. Membantu manyelesaikan masalah.
b. Mendukung manajer dalam mengambil suatu keputusan.
c. Meningkatkan efektifitas bukan efisiensi pengambilan
keputusan.
Dapat terlihat jelas, bahwa sistem pendukung keputusan
mempunyai beberapa manfaat penting yaitu:
a. Membantu pengambilan keputusan yang rasional, sesuai
dengan jenis keputusan yang diperlukan.
b. Dapat membuat peramalan/forecasting.
c. Membandingkan alternatif tindakan.
d. Membuat analisis dampak.
e. Membuat model
2.4 Data Mining
Data mining merupakan proses mengekstraksi pola-pola
yang menarik (tidak sepele, implisit, tak-diketahui
sebelumnya, mungkin bermanfaat) dari data yang berukuran
besar (Hand, 2001). Ada beberapa istilah yang mempunyai
kemiripan dengan data mining, yaitu ekstraksi
pengetahuan, analisis pola, dan pengerukan data. Ada yang
berpendapat juga bahwa data mining merupakan sinonim dari
istilah knowledge discovery in database(KDD).
Data mining muncul berdasarkan fakta bahwa
pertumbuhan data yang sangat pesat, tetapi miskin akan
pengetahuan. Alasan memilih data mining dibanding
8. 13
13
analisis data secara tradisional, adalah (Widyastuti,
2008):
a. Data mining mampu menangani jumlah data kecil
sampai data yang berukuran terabyte.
b. Mampu menangani data yang mempunyai banyak
dimensi, yaitu puluhan sampai ribuan dimensi.
c. Mampu menangani data dengan kompleksitas yang
tinggi.
Data Mining memiliki 2 macam pendekatakan, yaitu :
a. Pendekatan Deskriptif, yaitu pendekatan dengan
cara mendeskripsikan data masukan.Metode yang
termasuk pada pendekatan ini, adalah :
a.1 Metode Deskripsi konsep / kelas, yaitu data
dapat diasosiasikan dengan kelas atau konsep.
a.2 Metode Aturan Asosiasi, metode yang membuat
aturan berdasarkan kondisi yang sering terjasi.
b. Pendekatan Prediktif, yaitu pendekatan yang
dapat digunakan untuk memprediksi, dengan hasil
berupa kelas atau cluster. Metode yang termasuk
pada pendekatan ini adalah :
b.1 Metode Klasifikasi dan Prediksi, data yang
digunakan untuk membentuk model yang
mendeskripsikan kelas data yang penting, atau
model yang memprediksikan trend data.
b.2 Metode Clustering , yaitu mengelompokkan
data untuk membentuk kelas-kelas baru atau
sering disebut cluster.
9. 14
14
2.5 Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah
metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek
berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat
dengan obyek tersebut. Prinsip kerja dari K-Nearest
Neighbor (KNN) adalah mencari jarak terdekat antara data
yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neighbor)
terdekatnya dalam data pelatihan.
Pada fase pembelajaran, algoritma ini hanya melakukan
penyimpanan vektor-vektor fitur dan klasifikasi dari data
pembelajaran. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang
sama dihitung untuk data test (yang klasifikasinya tidak
diketahui). Jarak dari vektor yang baru ini terhadap
seluruh vektor data pembelajaran dihitung, dan sejumlah k
buah yang paling dekat diambil. Titik yang baru
klasifikasinya diprediksikan termasuk pada klasifikasi
terbanyak dari titik-titik tersebut.
Nilai k yang terbaik untuk algoritma ini tergantung
pada data. Secara umum, nilai k yang tinggi akan
mengurangi efek noise pada klasifikasi, tetapi membuat
batasan antara setiap klasifikasi menjadi lebih kabur.
Nilai k yang bagus dapat dipilih dengan optimasi
parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation.
Kasus khusus di mana klasifikasi diprediksikan
berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan
kata lain, k = 1) disebut algoritma k-nearest neighbor.
Ketepatan algoritma k-NN ini sangat dipengaruhi oleh
ada atau tidaknya fitur-fitur yang tidak relevan, atau
jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan
10. 15
15
relevansinya terhadap klasifikasi. Riset terhadap
algoritma ini sebagian besar membahas bagaimana memilih
dan memberi bobot terhadap fitur agar performa
klasifikasi menjadi lebih baik.
Sesuai dengan prinsip kerja K-Nearest Neighbor yaitu
mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi
dengan k tetangga(neighbor) terdekatnya dalam data
pelatihan.Persamaan dibawah ini menunjukkan rumus
perhitungan untuk mencari jarak terdekat dengan d adalah
jarak dan p adalah dimensi data(Agusta, 2007):
𝑑𝑖= (𝑥2𝑖 − 𝑥1𝑖)
2𝑝
𝑖=1 (1)
Dengan keterangan :
𝑥1 :sampel data d :jarak
𝑥2 :data uji p :dimensi data
i :variable data