Creative Information Technology Journal
Latest Publications


TOTAL DOCUMENTS

184
(FIVE YEARS 70)

H-INDEX

2
(FIVE YEARS 1)

Published By Stmik Amikom Yogyakarta

2460-4259, 2354-5771

2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 75
Author(s):  
Halim Bayuaji Sumarna ◽  
Ema Utami ◽  
Anggit Dwi Hartanto

Image enhancement merupakan prosedur yang digunakan untuk memproses gambar sehingga dapat memperbaiki atau meningkatkan kualitas gambar agar selanjutnya dapat dianalis untuk tujuan tertentu. Ada banyak algoritma image enhancement yang dapat diterapkan pada suatu gambar, salah satunya dapat menggunakan algoritma structural similarity index measure (SSIM), algoritma ini berfungsi sebagai alat ukur dalam menilai kualitas gambar, bekerja dengan membandingkan fitur structural dari gambar, dan kualitas gambar dijelaskan oleh kesamaan structural. Selain untuk menilai kualitas suatu gambar, SSIM dapat menjadi metode dalam menganalisis perbedaan gambar, sehingga diketahui anomali dari perbandingan dua gambar berdasarkan data structural dari sebuah gambar. Tinjauan literature sistematis ini digunakan untuk menganalisis dan fokus pada algoritma SSIM dalam mengetahui anomaly 2 gambar yang terlihat mirip secara human visual system. Hasil sistematis review menunjukkan bahwa penggunaan algoritma SSIM dalam menilai kualitas gambar berkorelasi kuat dengan HVS (Human Vision System) dan dalam deteksi anomaly gambar menghasilkan akurasi yang berbeda, karena terpengaruh intensitas cahaya dan posisi kamera dalam mengambil gambar sebagai dataset.Kata Kunci— SSIM, anomaly, gambar, deteksiImage enhancement is a procedure used to process images so that they can correct or improve image quality so that they can then be analyzed for specific purposes. Many image enhancement algorithms can be applied to an image. one of the usable methods is the structural similarity index measure (SSIM) algorithm, this algorithm serves as a measuring tool in assessing image quality. It works by comparing the structural features of images, and the image quality is explained by structural similarity. In addition to assessing the quality of an image, SSIM can be a method of analyzing image differences. So, the anomalies are known from the comparison of two images based on the structural data from an image. This systematic literature review is used to analyze and focus on the SSIM algorithm in knowing anomaly 2 images that look similar to the human visual system. Systematic review results show that the use of the SSIM algorithm in assessing image quality is strongly correlated with HVS (Human Vision System). In anomaly detection of images produces different accuracy because it is affected by light intensity and camera position in taking pictures as a dataset.Keywords— SSIM, anomaly, gambar, deteksi


2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 107
Author(s):  
Ardian Yuligar Safagi ◽  
Kusrini Kusrini ◽  
Hanif Al Fatta

Pengaruh penerapan pipeline dalam sebuah industry animasi 3d sangat mempengaruhi produksi animasi agar maksimal. Dalam masing-masing divisi juga terdapat pipeline yang digunakan contohnya pipeline pada divisi cloth simulation. Pada MSV Studio pipeline simulasi yang diterapkan di divisi cloth simulation masih terdapat beberapa kendala pada saat produksi. Cara kerja pipeline yang sudah ada yaitu pada saat proses pengecekan data asset yang masih manual antara Sceneres dan Renderes yang diperlukan untuk simulasi cloth masih sering terjadi kesalahan seperti human error dan set up cloth masih dilakukan disetiap shot. Dari masalah tersebut diusulkan untuk dilakukan pengembangan pipeline cloth simulation agar bisa meminimalisir kesalahan dan menghemat waktu pengerjaan. Hasil dari produksi film animasi sangat dipengaruhi oleh pipeline yang digunakan dalam produksi tersebut. Studi ini memberikan gambaran bagaimana sebuah pipeline ikut andil besar dalam sebuah hasil dari produksi film animasi 3D terutama dalam masalah waktu. Pada akhirnya studi ini dapat menjadi acuan dalam pembuatan sebuah pipeline film animasi khususnya pada divisi cloth simulation.Kata Kunci — pipeline, cloth simulation, animasi 3DThe effect of pipeline application in a 3D animation industry greatly influences the production of animation for maximizing. In each division. there is also a pipeline that is used for example the pipeline in the cloth simulation division. In the MSV studio pipeline simulation applied in the cloth simulation division there were still some obstacles during production. The work of the existing pipeline during the process of checking asset data which is still manual between Sceneres and Renderes needed for cloth simulation is still often had an error such as human error and set up cloth still done in every shot. From this problem it is proposed to develop a pipeline cloth simulation in order to minimize errors and saving time processing. The results of the production of animated films are strongly influenced by the pipeline used in the production. This studyprovides an illustration of how a pipeline contributes greatly to the results of the production of 3D animated films, especially in the matter of time. In the end, this study can be a reference in making an animation film pipeline, especially in the cloth simulation division.Keywords — pipeline, cloth simulation, 3D animation


2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 86
Author(s):  
Dwi Lestari ◽  
Wing Wahyu Winarno ◽  
Mei P Kurniawan

Pemanfaatan TIK secara efektif dan efisien telah digunakan untuk meningkatkan pelayanan publik yang diselenggarakan oleh Pemerintah. Pemerintah Daerah DIY telah mengembangkan aplikasi aduan E-Lapor sejak 2018, akan tetapi pengelolaanya aduan yang masuk belum terespon tepat waktu sesuai dengan SOP E-Lapor DIY dimana aduan yang masuk harus direspon paling lambat 5 hari kerja. Sehingga untuk mengetahui hambatan dan kendala dalam pengelolaan E-Lapor DIY diperlukan pengukuran kesiapan faktor-faktor dalam pengelolaan E-Lapor DIY. Suksesnya pengelolaan E-lapor DIY bukan hanya dipengaruhi oleh faktor infrastruktur TIK saja, akan tetapi faktor yang turut mempengaruhi tingkat kesiapan. Telah dikembangkan pada tingkat negara tertentu beberapa model e-readiness yang mengidentifikasi dari faktor-faktor perspektif makro. Sebelum melakukan pengukuran e-readiness terdapat hal yang krusial yang perlu dilakukan yaitu dengan pemilihan model e-readiness yang tepat. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi literatur dengan membandingkan beberapa model e-readiness yang telah popular dan sudah sering diadopsi dalam penelitian di Indonesi. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah rekomendasi model e-readiness Mutula Brakel yang paling sesuai untuk pengukuran kesiapan dalam pengelolaan aduan melalui aplikasi E-lapor DIY.Kata Kunci— e-lapor, e-readiness, tik, mutula dan brakel Effective and efficient use of ICT has been used to improve public services provided by the Government. The Regional Government of DIY has developed the E-Lapor complaint application since 2018, but the management of complaints that come in yet responded on time in accordance with the E-Lapor DIY procedure where the incoming complaint must be responded to no later than 5 working days. Efforts to determine the obstacles in managing E-Lapor DIY are needed to measure the readiness of the factors in managing E-Lapor DIY. The success of E-Lapor DIY management is not only influenced by ICT infrastructure factors, but also factors that influence the level of readiness. There are several e-readiness models that have been developed by identifying factors from a macro perspective at a particular country level. The selection of the right e-readiness model is an important thing that needs to be done, before measuring e-readiness. This research will compare several popular e-readiness models and are often adopted in research in Indonesia with a literature study approach. This study produces recommendations for the Mutula Brakel e-readiness model that is suitable for measuring readiness in complaint management through the E-Lapor DIY application. Keywords— e-lapor, e-readiness, ICT, mutula dan brakel


2021 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 54
Author(s):  
Elvis Pawan ◽  
Wahyu Wijaya Widianto ◽  
Patmawati Hasan

Proses seleksi beasiswa bidikmisi secara manual, mulai dari pengajuan formulir sampai penetuan mahasiswa penerima beasiswa semua dikerjakan secara manual sehingga pada proses pemberian bantuan pendidikan kepada mahasiswa terkdang tidak objektif karena banyaknya minat mahasiswa dari tahun ke tahun yang mengajukan permohonan beasiswa bidikmisi, keterbatasan waktu yang dimiliki kerap menyulitkan tim dalam menentukan mahasiswa yang tepat untuk menerima beasiswa. Diperlukan sebuah SPK yang dapat mempermudah pekerjaan tim dan dapat membantu memperoleh penerima beasiswa secara objektif. Sistem pendukung keputusan yang diusulkan dengan menggunakan metode profile matching dengan mempertimbangkan beberapa kriteria seperti potensi akademik, ekonomi keluarga, jumlah tanggungan orang tua, kelengkapan berkas, dan transportasi ke kampus. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dan berdasarkan data yang dimasukkan pada sistem jika nilai core factor (CF) sebesar 65% dan secondary factor sebesar 35%, maka dari data yang ada terdapat lima orang yang berhak memperoleh beasiswa menurut rangking satu sampai lima yaitu M03, M09, M06, M07, dan M08. Dari pengujian yang dilakukan sebanyak 84% responden menjawab positif terhadap hasil sistem pendukung keputusan karena dapat membantu mereka untuk menjalakan tugas dan tanggungjawab sebagai tim seleksi. Kata kunci— Profile_Matching; Beasiswa; SPK; BidikmisiThe manual selection process for Bidikmisi scholarships, starting from submitting forms to determining scholarship recipients, is all done manually so that the process of providing educational assistance to students is sometimes not objective because of the high interest of students who apply for Bidikmisi scholarships from year to year. makes it difficult for the team to determine the right student to receive the scholarship. A DSS is needed that can facilitate the team and can help objectively obtain scholarship recipients. The proposed decision support system uses the profile matching method by considering several criteria such as academic potential, family economy, number of dependents of parents, completeness of files, and transportation to campus. This research produces a decision support system and based on the data entered in the system if the core factor (CF) value is 65% and the secondary factor is 35%, then from the existing data, five people are entitled to receive scholarships according to rank one to five, namely M03, M09, M06, M07, and M08. From the tests carried out, 84% of respondents answered positively to the results of the decision support system because it can help them carry out their duties and responsibilities as a selection team.Keywords— Profile Matching; scholarships; DSS; Bidikmisi


2021 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 64
Author(s):  
Dedi Tri Hermanto ◽  
Arief Setyanto ◽  
Emha Taufiq Luthfi

Media online banyak menghasilkan berbagai macam berita, baik ekonomi, politik, kesehatan, olahraga atau ilmu pengetahuan. Di antara itu semua, ekonomi adalah salah satu topik menarik untuk dibahas. Ekonomi memiliki dampak langsung kepada warga negara, perusahaan, bahkan pasar tradisional tergantung pada kondisi ekonomi di suatu negara. Sentimen yang terkandung dalam berita dapat mempengaruhi pandangan masyarakat terhadap suatu hal atau kebijakan pemerintah. Topik ekonomi adalah bahasan yang menarik untuk dilakukan penelitian karena memiliki dampak langsung kepada masyarakat Indonesia. Namun, masih sedikit penelitian yang menerapkan metode deep learning yaitu Long Short-Term Memory dan CNN untuk analisis sentimen pada artikel finance di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian judul berita berbahasa Indonesia berdasarkan sentimen positif, negatif dengan menggunakan metode LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM. Dataset yang digunakan adalah data judul artikel berbahasa Indonesia yang diambil dari situs Detik Finance. Berdasarkan hasil pengujian memperlihatkan bahwa metode LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM memiliki hasil akurasi sebesar, 62%, 65% dan 74%.Kata Kunci — LSTM, sentiment analysis, CNNOnline media produce a lot of various kinds of news, be it economics, politics, health, sports or science. Among them, economics is one interesting topic to discuss. The economy has a direct impact on citizens, companies, and even traditional markets depending on the economic conditions in a country. The sentiment contained in the news can influence people's views on a matter or government policy. The topic of economics is an interesting topic for research because it has a direct impact on Indonesian society. However, there are still few studies that apply deep learning methods, namely Long Short-Term Memory and CNN for sentiment analysis on finance articles in Indonesia. This study aims to classify Indonesian news headlines based on positive and negative sentiments using the LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM methods. The dataset used is data on Indonesian language article titles taken from the Detik Finance website. Based on the test results, it shows that the LSTM, LSTM-CNN, CNN-LSTM methods have an accuracy of, 62%, 65% and 74%.Keywords — LSTM, sentiment analysis, CNN


2021 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 9
Author(s):  
Buyut Khoirul Umri ◽  
Ema Utami ◽  
Mei P Kurniawan

Covid-19 menyerang sel-sel epitel yang melapisi saluran pernapasan sehingga dalam kasus ini dapat memanfaatkan gambar x-ray dada untuk menganalisis kesehatan paru-paru pada pasien. Menggunakan x-ray dalam bidang medis merupakan metode yang lebih cepat, lebih mudah dan tidak berbahaya yang dapat dimanfaatkan pada banyak hal. Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam klasifikasi gambar adalah convolutional neural networks (CNN). CNN merupahan jenis neural network yang sering digunakan dalam data gambar dan sering digunakan dalam mendeteksi dan mengenali object pada sebuah gambar. Model arsitektur pada metode CNN juga dapat dikembangkan dengan transfer learning yang merupakan proses menggunakan kembali model pre-trained yang dilatih pada dataset besar, biasanya pada tugas klasifikasi gambar berskala besar. Tinjauan literature review ini digunakan untuk menganalisis penggunaan transfer learning pada CNN sebagai metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi covid-19 pada gambar x-ray dada. Hasil sistematis review menunjukkan bahwa algoritma CNN dapat digunakan dengan akruasi yang baik dalam mendeteksi covid-19 pada gambar x-ray dada dan dengan pengembangan model transfer learning mampu mendapatkan performa yang maksimal dengan dataset yang besar maupun kecil.Kata Kunci—CNN, transfer learning, deteksi, covid-19Covid-19 attacks the epithelial cells lining the respiratory tract so that in this case it can utilize chest x-ray images to analyze the health of the lungs in patients. Using x-rays in the medical field is a faster, easier and harmless method that can be utilized in many ways. One of the most frequently used methods in image classification is convolutional neural networks (CNN). CNN is a type of neural network that is often used in image data and is often used in detecting and recognizing objects in an image. The architectural model in the CNN method can also be developed with transfer learning which is the process of reusing pre-trained models that are trained on large datasets, usually on the task of classifying large-scale images. This literature review review is used to analyze the use of transfer learning on CNN as a method that can be used to detect covid-19 on chest x-ray images. The systematic review results show that the CNN algorithm can be used with good accuracy in detecting covid-19 on chest x-ray images and by developing transfer learning models able to get maximum performance with large and small datasets.Keywords—CNN, transfer learning, detection, covid-19


2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 119
Author(s):  
Wahyu Hidayat ◽  
Ema Utami ◽  
Anggit Dwi Hartanto

Pengidentifikasian terkait plagiarisme terhadap dokumen berbahasa Indonesia telah dilakukan di penelitian terkait, untuk pendeteksi tingkat kesamaan dokumen. Dalam penelitian tersebut telah digunakan algoritma pendeteksi kesamaan dokumen dengan metode fingerprint sseperti Algoritma Winnowing. Algoritma Winnowing memiliki perbedaan pada penggunaan parameter seperti ada yang menggunakan k-gram dan n-gram. Dari perbedaan parameter tersebut dilakukan penelitian performa dari perbandingan penggunaan parameter yang berbeda pada pemotongan string pada tahap algoritma Winnowing sehingga dapat diketahui parameter yang mempunyai tingkat performa yang paling baik. Hasil penelitian pada k-gram memiliki tingkat nilai similarity yang tinggi namun ketika nilai jumlah k semakin besar akan mengurangi tingkat nilai similarit dengan rata-rata hasil pada k = 2 sebesar 0.5299, k = 3 sebesar 0.1689, k = 5 sebesar 0.0283 dan k = 7 sebesar 0.0095. Penerapan pemotongan string n-gram pada unigram memiliki rata-rata tingkat similarity sebesar 0.0683, bigram 0.003, pada trigram dan four-gram sebesar 0.000. Pada perbandingan kecepatan pemrosesan waktu k-gram dan n-gram tidak terlihat perbedaan yang signifikan dan keduanya mendominasi selama 6 detik.Kata Kunci—Algoritma Winnowing, Jaccard Similarity, Fingerprint, K-gram, N-gramIdentification related to plagiarism of Indonesian language documents has been carried out in related research, such as for the purpose of detecting the level of similarity documents. In this research, algorithm similarity detection algorithms have been used, especially with the fingerprint method wich Winnowing algorithm. Winnowing algorithm using parameters such as those using k-gram and n-gram. From these different parameters, a study of the performance of the comparison the use of different parameters in the string cutting at the Winnowing algorithm stage can be found out which parameter has the best level of performance. The results of research on k-gram have a high level of similarity value, but when the value of the number of k gets bigger it will reduce the level of similarity values with an average result at k = 2 of 0.5299, k = 3 of 0.1689, k = 5 of 0.0283 and k = 7 in the amount of 0.0095. The application of cutting n-gram strings on unigram has an average similarity level of 0.0683, bigram 0.003, on trigrams and four-grams of 0.000. In the comparison of the processing speed of k-gram and n-gram time, there was no significant difference, and both dominated for 6 seconds. Keywords— Winnowing algorithm, Jaccard Similarity, Fingerprint, K-gram, N-gram


2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 142
Author(s):  
Winarja Winarja ◽  
M Suyanto ◽  
Asro Nasiri

Proses rendering pada pembuatan film 3D animasi merupakan pekerjaan yang sangat memakan banyak waktu dikarenakan banyaknya frame yang diperlukan untuk membuat film 3D animasi. Pada proses rendering satu frame dalam film 3D animasi biasanya membutuhkan waktu hingga beberapa jam dikarenakan proses kalkulasi render yang terdiri dari data model, data shader, data texture, dan data lighting dalam sebuah shot pada adegan 3D animasi. Dengan menggunakan proses render secara frame per frame maka proses render akan memerlukan waktu yang lama sehingga penulis akan melakukan penelitian pada proses rendering dengan menggunakan software game engine pada Unreal Engine 4 sebagai kalkulasi render secara realtime. Dari data yang semula dilakukan proses render pada software maya dan selanjutnya akan dilakukan perubahan data dari file maya diubah menjadi FBX file sebagai data yang akan di proses pada software Unreal Engine 4 (UE4). Dengan penggunaan game engine sebagai hasil akhir dalam menampilkan hasil render secara realtime sangatlah membantu dalam mendapatkan kelancaran pada sebuah proses produksi pada film 3D animasi. Kata Kunci—animasi 3D, rendering, real time render, game engine.The rendering process in making animated 3D movies is a very time-consuming job due to the large number of frames needed to make animated 3D films. In the rendering process one frame in an animated 3D movie usually takes up to several hours because the rendering calculation process consists of model data, shader data, texture data, and lighting data in a shot on a 3D animated scene. By using the rendering process in a frame per frame, the rendering process will require a long time so the writer will conduct research on the rendering process by using the game engine software on Unreal Engine 4 as a realtime rendering calculation. From the data that was originally done in the virtual software rendering process and then the data will be changed from the virtual file to be converted into FBX file as data that will be processed in the Unreal Engine 4 software (UE4). Using the game engine as the final result in displaying rendering results in realtime is very helpful in getting fluency in a production process in 3D animated films.Keywords—3D animation, rendering, real time rendering, game engine.


2021 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 22
Author(s):  
Abdul Jalil Rozaqi ◽  
Andi Sunyoto ◽  
M rudyanto Arief

Produk pertanian kentang menjadi sangat penting karena termasuk makanan utama bagi manusia. Kentang memiliki kandungan karbohidrat yang menjadikanya sebagai makanan utama. Dalam mengelola pertanian kentang ini tentu memiliki beberapa kendala diantaranya adalah penyakit yang menyerang pada daun kentang yang jika dibiarkan akan menghasilkan produksi yang buruk atau bahkan gagal panen. Late blight dan early blight adalah penyakit yang sering ditemui pada daun kentang. Penyakit ini memiliki gejala masing-masing sehingga para petani dapat melakukan pencegahan jika melihat gejala pada daun kentang, tetapi langkah ini memliki kelemahan yaitu proses identifikasi yang lama, dan jika penanganan pada penyakit daun ini sangat lambat akan mengakibatkan penambahan biaya perawatan. Dengan memanfaatkan teknologi yaitu berupa pengolahan citra digital maka hal ini bisa diatasi, jadi pada penelitian ini akan mengusulkan metode yang tepat dalam mendeteksi penyakit pada daun kentang. Klasifikasi akan dilakukan dengan tiga kelas berupa daun sehat, early blight, dan late blight menggunakan metode Deep Learning mengguanakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pada peneltian ini dianggap baik karena pada epoch ke 10 dengan batch size 20 menghasilkan training akurasi 95% dan validation accuracy 94%.Kata Kunci—Penyakit daun kentang, late blight, early blight, identifikasi, CNNPotato agricultural products are essential because they are the leading food. Potatoes have carbohydrate content, which makes them the leading food for humans. But in carrying out this potato farming certainly has several obstacles, including the disease that attacks the potato leaves which if left unchecked will result in poor production or even crop failure. late blight and early blight are diseases that are often found in potato leaves. This disease has its own symptoms so that farmers can take precautions if they see symptoms on potato leaves, but this step has a weakness that is a long identification process, and if the handling of this leaf disease is very slow will result in additional maintenance costs. By utilizing technology in the form of digital image processing, this can be overcome, so this research will propose an appropriate method in detecting diseases in the leaves of potato plants. Classification will be carried out with three classes in the form of healthy leaves, early blight, and late blight using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The results of this research are considered good because on the 10th epoch with batch size 20 produces 95% accuracy training and 94% validation accuracy.Keywords—Potato leaf disease, late blight, early blight, identification, CNN


2021 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 43
Author(s):  
Yusuf Wahyu Setiya Putra ◽  
Muhamad Teguh Prayitno

Proses seleksi penerimaan karyawan secara manual, khususnya pada proses perhitungan nilai akhir setiap calon karyawan akan sangat membutuhkan banyak waktu, apalagi apabila jumlah calon karyawan yang mengikuti seleksi sangat besar. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang berbasis personal komputer terdiri atas beberapa komponen yaitu komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge), & komponen sistem pemrosesan perkara (duduk perkara processing) yang saling berkaitan satu menggunakan lainnya, didalam merogoh suatu keputusan melalui pengunaan data-data dan contoh-contoh keputusan supaya bisa memecahkan suatu pertarungan. Dalam penelitian yang akan dilaksanakan memakai Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Melakukan penyelesaian menggunakan AHP memiliki kaidah - kaidah yang dimana harus memahaminya, diantaranya: penyusunan hirarki, evaluasi perbandingan berpasangan, sintesa prioritas, & konsistensi logika. Berdasarkan analisa data yang dilakukan, diperoleh konklusi bahwa sistem pendukung keputusan karyawan menggunakan metode AHP bisa merampungkan banyak sekali perkara yang terdapat diperusahaan. sistem bisa menangani pertarungan tentang rekrutmen karyawan & sistem bisa menaruh output secara seksama & sempurna dan cepat menurut output perengkingan melalui perhitungan matrik berpasangan & nilai kriteria menurut masing-masing bobot nilai yang dipengaruhi secara sahih menurut output yang diperoleh. menurut output penelitian yang dilakukan bisa diperoleh output menurut perhitungan AHP ini terbukti sangat membantu perusahaan pada melakukan penyaringan penerimaan karyawan.Kata Kunci—AHP, Sistem, Pendukung, Keputusan, SPKThe selection process for hiring employees manually, especially in the process of calculating the final value of each prospective employee, will require a lot of time, especially if the number of prospective employees participating in the selection is very large. Using data and decision models to solve a problem, this study uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The basic principles of solving problems with AHP have rules which must be understood, including hierarchical arrangement, pairwise comparative assessment, priority synthesis, and logical consistency. Based on the data analysis, it is concluded that the employee decision support system using the AHP method can solve various problems that exist in the company. The system can handle problems regarding employee recruitment and the system is able to provide accurate and precise and fast results from the results of the ranking through the calculation of paired matrices and the criteria value of each weighted value that is determined correctly from the results obtained. From the results of research conducted, it can be obtained from the calculation of AHP which is proven to be very helpful for companies in screening employee acceptance.Keywords—AHP, System, Support, Decision, SPK


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document