SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN PEMBIMBING SKRIPSI BERDASARKAN MULTI KRITERIA DENGAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Risman Hidayatulloh, - (2022) SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN PEMBIMBING SKRIPSI BERDASARKAN MULTI KRITERIA DENGAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Preview	Text S_KOM_1602474_Title.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text S_KOM_1602474_Chapter1.pdf Download (1MB) | Preview
	Text S_KOM_1602474_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)
Preview	Text S_KOM_1602474_Chapter3.pdf Download (1MB) | Preview
	Text S_KOM_1602474_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)
Preview	Text S_KOM_1602474_Chapter5.pdf Download (1MB) | Preview
	Text S_KOM_1602474_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)

Abstract

Skripsi adalah karya tulis ilmiah yang dibuat sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan studi yang ditempuh oleh mahasiswa untuk menyelesaikan studi program Pendidikan sarjana (S-1). Mahasiswa yang sedang skripsi memiliki waktu yang bervariasi tergantung pada keinginan untuk menyelesaikan studi di perguruan tinggi. Putus kuliah termasuk masalah yang menakutkan dan merupakan kondisi yang pernah terjadi pada sebagian mahasiswa mengontrak mata kuliah skripsi di perguruan tinggi. Program Studi Ilmu Komputer FPMIPA UPI memiliki peran penting dalam penentuan pembimbing skripsi untuk kelulusan mahasiswa. Pemilihan pembimbing saat ini masih rumit karena adanya pemerataan dosen dengan aturan pedoman penyelenggaraan pendidikan UPI tahun 2021. Pada penelitian ini berhasil membangun sistem rekomendasi yang memberikan informasi lengkap mengenai penentuan pembimbing skripsi dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif pada multi kriteria. Dilanjutkan implementasi SAW hasil dari pengolahan FMADM untuk mendapatkan rangking dari semua alternatif pada penentuan pembimbing skripsi. Hasil expert judgment memperoleh 8 kriteria dengan bobot yaitu jabatan fungsional dan kualifikasi akademik sebesar 13.45%, bidang kepakaran sebesar 15.20%, jumlah mahasiswa bimbingan sebesar 12.87%, pangkat atau golongan sebesar 11.11%, kesesuaian bidang keahlian sebesar 9,94%, lama mengajar sebesar 9.36%, dan penelitian sebesar 14.62% sehingga hasil akhirnya untuk penentuan pembimbing utama dan pembimbing pendamping dengan total bobot 100% dari 8 kriteria. Thesis is a scientific paper made as one of the requirements in completing the studies taken by students to complete the undergraduate education program (S-1). Students who are doing their thesis have varying times depending on the desire to complete their studies in college. Dropping out is a scary problem and is a condition that has happened to some students contracting thesis courses at college. The Computer Science Study Program FPMIPA UPI has an important role in determining thesis supervisors for student graduation. The selection of supervisors is currently still complicated because of the distribution of lecturers with the guidelines for implementing UPI education in 2021. This study succeeded in building a recommendation system that provides complete information regarding the determination of thesis supervisors by implementing the Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) method to find the optimal alternative from a number of alternatives on multiple criteria. Followed by the implementation of SAW results from FMADM processing to get a ranking of all alternatives in determining the thesis supervisor. The results of expert judgment obtained 8 criteria with weights namely functional positions and academic qualifications of 13.45%, areas of expertise by 15.20%, number of guidance students by 12.87%, rank or class by 11.11%, suitability of areas of expertise by 9.94%, length of teaching by 9.36%, and research of 14.62% so that the final result is to determine the main supervisor and co-supervisor with a total weight of 100% of the 8 criteria.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	Link Google Scholar : https://scholar.google.co.id/citations?user=2jd3SfAAAAAJ&hl=id&authuser=1 ID SINTA Dosen Pembimbing : Asep Wahyudin : 5991982 Eddy Prasetyo Nugroho : 5990993
Uncontrolled Keywords:	System Recommendation, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making, Simple Additive Weighting, Lecturer, Thesis
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General) L Education > L Education (General)
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User:	Risman Hidayatulloh
Date Deposited:	15 Sep 2022 09:15
Last Modified:	15 Sep 2022 09:15
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/79144

Actions (login required)

View Item