Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Analisis Perbandingan Jam Tangan Outdoor Menggunakan Pendekatan Multi-Criteria Decision Making (EDAS) Putra, Mhd Aditya; Luthfi, Muhammad Akbar; Maulana, Said Affan; Alfarizi, Muhammad; Lestari, Yuyun Dwi; Sari, Ika
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI) Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v4i3.814

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) dalam menentukan alternatif jam tangan outdoor terbaik dari lima model G-Shock yang berada pada level penggunaan setara. Kriteria yang digunakan meliputi ketahanan guncangan, ketahanan air, sensor outdoor, sistem daya, akurasi navigasi, ketahanan suhu ekstrem, dan harga. Data diperoleh dari spesifikasi teknis resmi dan dikonversi ke dalam bentuk numerik menggunakan skala penilaian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa G-Shock Rangeman GW-9400 dan G-Shock Mudman G-9000 menempati peringkat tertinggi dengan nilai Appraisal Score sebesar 0,50. Hasil ini membuktikan bahwa metode EDAS mampu memberikan rekomendasi yang objektif dan sistematis dalam pemilihan jam tangan outdoor.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE MABAC UNTUK PEMILIHAN MOBIL JENIS SUV COMPACT TERBAIK Nasution, Satria Ananda; Lestari, Yuyun Dwi; Lubis, Yessy Fitri Annisah; Eka, Muhammad Eka
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 6, No 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v6i2.7359

Abstract

Pemilihan mobil yang tepat menjadi tantangan karena banyaknya pilihan di pasar. Penelitian ini merancang sistem pendukung keputusan pemilihan mobil SUV Compact menggunakan metode Multi-Objective Border Approximation Area Comparison (MABAC). Sistem dikembangkan dengan PHP dan MySQL, terdiri dari tiga komponen utama: data alternatif mobil, data kriteria (dengan bobot dan jenis), serta penilaian tiap alternatif. MABAC dipilih karena mampu menangani kriteria kompleks seperti harga, performa, efisiensi, fitur kenyamanan dan keselamatan, serta desain. Data diperoleh dari sumber terpercaya, lalu diolah melalui tahapan normalisasi, pembobotan, dan perhitungan nilai akhir. Hasil akhir berupa peringkat mobil terbaik untuk membantu pengambilan keputusan. Pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan rekomendasi akurat dan efisien. Berdasarkan 10 alternatif dan 6 kriteria, Hyundai Creta N-Line Turbo dengan nilai 1.15 menempati peringkat tertinggi. Metode MABAC terbukti efektif dalam mendukung keputusan pemilihan mobil SUV Compact terbaik.