Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bank Untuk Simpanan Pelajar Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)
Tabungan Simpanan Pelajar merupakan salah satu produk tabungan yang dirancang untuk menanamkan budaya menabung sejak usia dini. Namun, berbagai pilihan produk tabungan sering kali membuat orang tua dan siswa kesulitan menentukan produk yang paling sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu pemilihan produk tabungan Simpanan Pelajar. Metode AHP digunakan untuk membobotkan kriteria berdasarkan perbandingan pasangan dan konsistensi, sedangkan SAW digunakan untuk perangkingan alternatif berdasarkan bobot kriteria. Data yang digunakan diperoleh melalui studi dokumentasi dan studi literatur terkait spesifikasi produk tabungan Simpanan Pelajar dari beberapa bank serta data kriteria yang relevan. Berdasarkan preferensi penulis, hasil perangkingan menunjukkan bahwa Bank Muamalat adalah alternatif terbaik dengan nilai 0,852. Pengujian black-box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem bekerja dengan baik. Analisis hasil membuktikan bahwa kombinasi metode AHP dan SAW efektif dalam memberikan rekomendasi yang akurat dan mendukung keputusan pengguna. Sistem ini diharapkan dapat memberikan dampak positif dalam membantu pengguna memilih produk tabungan Simpanan Pelajar yang optimal sesuai kebutuhan.
Ketersediaan
Detail Information
Judul | Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bank Untuk Simpanan Pelajar Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) |
---|---|
Pengarang | Muhammad Ardan - Personal Name |
No. Panggil | SKRIPSI MUH s 2025 |
Subyek | Analytical Hierarchy Process Sistem Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting Tabungan Simpanan Pelajar |
Bahasa | Indonesia |
Tempat Terbit | Universitas Mulawarman |
Tahun Terbit | 2025 |
Penerbit | Fakultas Teknik |
Jurusan | Informatika |
Lampiran Berkas | LOADING LIST... |
DIGITAL LIBRARY