BSIBSI
Jurnal InfortechJurnal InfortechMetode SAW (Simple Additive Weighting) adalah teknik pengambilan keputusan multi‑kriteria yang sederhana namun efektif. Metode ini bekerja dengan menghitung jumlah skor tertimbang untuk setiap alternatif, namun sensitif terhadap bobot yang dipilih. Penelitian ini bertujuan menilai efektivitas penggabungan metode ROC (Rank Order Centroid) untuk pembobotan kriteria dan SAW untuk penentuan peringkat kendaraan LSUV (Low Sport Utility Vehicle) berdasarkan efisiensi bahan bakar. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi ROC–SAW memberikan gambaran yang jelas tentang keunggulan masing‑masing kendaraan dan efektif untuk menilai tingkat efisiensi bahan bakar di Indonesia sesuai kriteria terdefinisi. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan kombinasi dua metode tersebut untuk analisis yang lebih akurat dan efektif dalam mendukung pengambilan keputusan.
Kombinasi metode ROC dan SAW terbukti efektif dalam menganalisis efisiensi bahan bakar kendaraan LSUV di Indonesia.Metode ROC menyediakan bobot kriteria secara objektif berdasarkan urutan kepentingan, sedangkan SAW menghitung skor akhir yang menjelaskan peringkat kendaraan berdasarkan efisiensi konsumsi.Dari hasil perhitungan, Suzuki XL7 memperoleh skor tertinggi, diikuti Honda BR-V, Xpander Cross, dan Toyota Rush.Penelitian ini dapat diterapkan dalam berbagai skenario pengambilan keputusan berbasis multi‑kriteria, namun masih memiliki keterbatasan seperti jumlah alternatif kendaraan dan variabel kriteria yang terbatas.
Pertama, penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi metode ROC‑SAW dengan variabel tambahan seperti emisi gas buang, biaya perawatan, dan kondisi jalan nyata untuk memperluas cakupan analisis efisiensi kendaraan. Kedua, studi berikutnya dapat melakukan perbandingan komprehensif antara ROC‑SAW dengan metode MCDM lain seperti AHP, TOPSIS, atau ANP guna menguji konsistensi dan stabilitas hasil peringkat di berbagai kondisi dan skala kendaraan. Ketiga, penelitian terapan dapat melakukan validasi empiris melalui uji nyata (real‑driving test) di lapangan, mencakup data konsumsi bahan bakar aktual serta pengaruh perilaku pengemudi, sehingga model ROC‑SAW dapat disesuaikan untuk aplikasi industri otomotif yang lebih luas.
- Application of ROC Criteria Prioritization Technique in Employee Performance Appraisal Evaluation | Jurnal... doi.org/10.70103/GALAKSI.V1I1.7Application of ROC Criteria Prioritization Technique in Employee Performance Appraisal Evaluation Jurnal doi 10 70103 GALAKSI V1I1 7
- Decision Support System For Employee Bonus Determination With Web-Based Simple Additive Weighting (SAW)... doi.org/10.37385/JAETS.V2I1.162Decision Support System For Employee Bonus Determination With Web Based Simple Additive Weighting SAW doi 10 37385 JAETS V2I1 162
- Kombinasi Metode SWARA dan Simple Additive Weighting (SAW) Pemilihan Tempat Kursus | Journal of Artificial... doi.org/10.58602/JAITI.V1I4.83Kombinasi Metode SWARA dan Simple Additive Weighting SAW Pemilihan Tempat Kursus Journal of Artificial doi 10 58602 JAITI V1I4 83
- Pemilihan Vendor Tablet & Laptop Terbaik untuk Multimedia Mobil Perpustakaan Keliling Menggunakan... journalcenter.org/index.php/jupikom/article/view/1580Pemilihan Vendor Tablet Laptop Terbaik untuk Multimedia Mobil Perpustakaan Keliling Menggunakan journalcenter index php jupikom article view 1580
| File size | 412.02 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
BSIBSI Sistem menunjukkan performa teknis yang unggul dengan waktu muat 2,4 detik, uptime 99,8 %, akurasi penilaian 100 %, serta skor SUS 85,3, menandakanSistem menunjukkan performa teknis yang unggul dengan waktu muat 2,4 detik, uptime 99,8 %, akurasi penilaian 100 %, serta skor SUS 85,3, menandakan
BSIBSI The development process adopts the waterfall (linear sequential model) method, which consists of five stages (requirement definition, system and softwareThe development process adopts the waterfall (linear sequential model) method, which consists of five stages (requirement definition, system and software
BSIBSI Berdasarkan keterbatasan yang masih terdapat pada sistem ini, untuk tahap pengembangan selanjutnya dapat menambahkan fitur pembayaran terintegrasi sehinggaBerdasarkan keterbatasan yang masih terdapat pada sistem ini, untuk tahap pengembangan selanjutnya dapat menambahkan fitur pembayaran terintegrasi sehingga
BSIBSI Berdasarkan observasi di Megah Grahaa, ditemukan keterlambatan pengiriman pemasok selama 2–4 hari pada periode permintaan tinggi, ketidaksesuaian dataBerdasarkan observasi di Megah Grahaa, ditemukan keterlambatan pengiriman pemasok selama 2–4 hari pada periode permintaan tinggi, ketidaksesuaian data
BSIBSI Hasil menunjukkan bahwa sistem mengintegrasikan data pelanggan dan transaksi ke dalam basis data terpusat dan menghitung poin loyalitas secara otomatisHasil menunjukkan bahwa sistem mengintegrasikan data pelanggan dan transaksi ke dalam basis data terpusat dan menghitung poin loyalitas secara otomatis
BSIBSI Implementasi sistem ini terbukti meningkatkan efisiensi layanan dengan mengurangi antrean dan meminimalkan kesalahan pencatatan pesanan. Dengan demikian,Implementasi sistem ini terbukti meningkatkan efisiensi layanan dengan mengurangi antrean dan meminimalkan kesalahan pencatatan pesanan. Dengan demikian,
BSIBSI Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan sistem keamanan rumah berbasis biometrik yang mengintegrasikan Machine Learning (ML)Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan sistem keamanan rumah berbasis biometrik yang mengintegrasikan Machine Learning (ML)
UWKSUWKS Hasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan bahasa lokal meningkatkan akurasi sistem dalam mendeteksi phishing dibandingkan dengan pendekatan bahasa IndonesiaHasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan bahasa lokal meningkatkan akurasi sistem dalam mendeteksi phishing dibandingkan dengan pendekatan bahasa Indonesia
Useful /
BSIBSI The results showed that the Logistic Regression 97% with an F1-score of 0. 9552 models showed the most optimal performance. Sentiment analysis revealedThe results showed that the Logistic Regression 97% with an F1-score of 0. 9552 models showed the most optimal performance. Sentiment analysis revealed
UWKSUWKS Model dikembangkan dengan parameter K=5 dan diuji menggunakan data aktual. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 99,14%, yang menunjukkanModel dikembangkan dengan parameter K=5 dan diuji menggunakan data aktual. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 99,14%, yang menunjukkan
UWKSUWKS Sebagai langkah awal, telah dirancang antarmuka Sistem Informasi Manajemen Restoran berbasis web untuk mendukung pengelolaan inventaris, presensi, danSebagai langkah awal, telah dirancang antarmuka Sistem Informasi Manajemen Restoran berbasis web untuk mendukung pengelolaan inventaris, presensi, dan
UWKSUWKS Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem bekerja dengan baik dan mendukung kebutuhan operasional Ecotainment Godong Ijo. Sistem iniHasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem bekerja dengan baik dan mendukung kebutuhan operasional Ecotainment Godong Ijo. Sistem ini