Rabu, 27 Maret 2019
Filled Under: Modul, Modul - DSS
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan
Download Modul Bab 07
Bab 07 - Metode TOPSIS
7.1 Pendahuluan Metode TOPSIS
Metode ini juga merupakan salah satu metode yang digemari oleh peneliti di
dalam merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan, selain konsepnya sederhana
tetapi kompleksitas dalam pemecahan masalah baik itu di tandai dengan konsep
penyelesaian metode ini yaitu dengan memilih alternatif terbaik yang tidak hanya
memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang
dari solusi ideal negatif.
Adapun algoritma penyelesaian metode ini yaitu:
1. Langkah 1 : Mendefinisikan terlebih dahulu kriteria-kriteria yang akan di jadikan
sebagai tolak ukur penyelesaian masalah
2. Langkah 2 : Menormalisasi setiap nilai alternatif (matriks ternormalisasi) dan
matriks ternormalisasi terbobot
3. Langkah 3 : Menghitung nilai Solusi Ideal Positif atau Negatif
4. Langkah 4 : Menghitung Distance nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi
ideal positif dan Negatif.
5. Langkah 5 : Menghitung Nilai Preferensi dari setiap alternatif
6. Langkah 6 : Melakukan Perangkingan
Adapun rumus-rumus yang digunakan pada metode ini yaitu sebagai berikut:
- Menormalisasi setiap nilai alternatif (matriks ternormalisasi) dan matriks
ternormalisasi terbobot
- Menghitung nilai matriks kinerja terbobot
- Menghitung Distance nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif
dan Negatif.
Sumber : Modul Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom (STIMIK Triguna Dharma Medan) - Link
Modul - DSS - Bab 07 - Metode TOPSIS
Socialize It →
|
|
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan
Download Modul Bab 07
Bab 07 - Metode TOPSIS
7.1 Pendahuluan Metode TOPSIS
Metode ini juga merupakan salah satu metode yang digemari oleh peneliti di
dalam merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan, selain konsepnya sederhana
tetapi kompleksitas dalam pemecahan masalah baik itu di tandai dengan konsep
penyelesaian metode ini yaitu dengan memilih alternatif terbaik yang tidak hanya
memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang
dari solusi ideal negatif.
Adapun algoritma penyelesaian metode ini yaitu:
1. Langkah 1 : Mendefinisikan terlebih dahulu kriteria-kriteria yang akan di jadikan
sebagai tolak ukur penyelesaian masalah
2. Langkah 2 : Menormalisasi setiap nilai alternatif (matriks ternormalisasi) dan
matriks ternormalisasi terbobot
3. Langkah 3 : Menghitung nilai Solusi Ideal Positif atau Negatif
4. Langkah 4 : Menghitung Distance nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi
ideal positif dan Negatif.
5. Langkah 5 : Menghitung Nilai Preferensi dari setiap alternatif
6. Langkah 6 : Melakukan Perangkingan
Adapun rumus-rumus yang digunakan pada metode ini yaitu sebagai berikut:
- Menormalisasi setiap nilai alternatif (matriks ternormalisasi) dan matriks
ternormalisasi terbobot
- Menghitung nilai matriks kinerja terbobot
- Menghitung Distance nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif
dan Negatif.
Sumber : Modul Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom (STIMIK Triguna Dharma Medan) - Link
About Me

- SuryaMahendra
- Singaraja, Bali, Indonesia
- Gede Surya Mahendra 0815051021 Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja Bali
Labels
Modul
Campus
Assignment
Assignment - DSK
Modul - DSS
Assignment - Pendidikan
Campus - DSS
Campus - STD
Campus - TIP
Journal
Journal - Decision Support System
Modul - Basis Data
Modul - Data Mining
Modul Manajemen & Bisnis
Modul - Sistem Informasi
Campus - BBT
Campus - ADSI
Campus - AI
Assignment - Agama
Assignment - DSS
Assignment - Matematika
Assignment - Data Mining
Assignment - Uncategorized
Assignment - AI
Assignment - GIS
Assignment - Programming
Labels
- Assignment
- Assignment - Agama
- Assignment - AI
- Assignment - Data Mining
- Assignment - DSK
- Assignment - DSS
- Assignment - GIS
- Assignment - Matematika
- Assignment - Pendidikan
- Assignment - Programming
- Assignment - Uncategorized
- Campus
- Campus - ADSI
- Campus - AI
- Campus - BBT
- Campus - DSS
- Campus - STD
- Campus - TIP
- Journal
- Journal - Decision Support System
- Modul
- Modul - Basis Data
- Modul - Data Mining
- Modul - DSS
- Modul - Sistem Informasi
- Modul Manajemen & Bisnis
Popular Posts
-
Pengetahuan tentang Tuhan Yang Maha Esa (Widhi Tatwa) menerangkan bahwa Tuhan itu hanya satu dan tidak ada duanya (ekam eva adityam bra...
-
Keyakinan umat Hindu terhadap keberadaan Tuhan/Hyang Widhi yang Wyapi Wyapaka atau ada di mana-mana juga di dalam diri sendiri - merupak...
-
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan Download Modul Bab 04 Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating...
-
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan Download Modul Bab 11 Bab 11 - Metode Oreste Metode Oreste merupakan sal...
-
Sistem pendukung keputusan atau sering disebut DSS ( Decision Support System ) merupakan salah satu cabang keilmuan di bidang kecerda...
Follow on Facebook
6
Blog Archive
-
▼
2019
(180)
-
▼
Maret
(31)
- Modul - DSS - Bab 10 - Metode MAUT (Multi Attribut...
- Modul - DSS - Bab 09 - Metode Analitychal Hierarch...
- Modul - DSS - Bab 08 - Metode Profile Matching
- Modul - DSS - Bab 07 - Metode TOPSIS
- Modul - DSS - Bab 06 - Metode Weight Product (WP)
- Modul - DSS - Bab 05 - Metode Simple Additive Weig...
- Modul - DSS - Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi ...
- Modul - DSS - Bab 03 - Metode MFEP (Multi Factor E...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 05
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 04
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 03
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 02
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemua...
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 04
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 03
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 02
- Modul - DSS - Bab 02 - Teknik Data Sampling dan Pe...
- Modul - DSS - Bab 01 - Pendahuluan DSS
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 01
- Landasan Teori - Penelitian Tindakan Kelas
- Integrated Graphic Controller
- SATA
- CD-R
- CD-R
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019
- STIKI - Artificial Intelligence 2019
- STIKI - Analisis dan Desain Sistem Informasi 2019
-
▼
Maret
(31)