© jkj,gwww.itda.ac.id 2024

Detail Skripsi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN SEPEDA LISTRIK VOLTA DENGAN IMPLEMENTASI METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA) BERBASIS WEBSITE
Penulis
HALDY SALMEN MENDA
Pembimbing : Astika Ayuningtyas, S.Kom., M.Cs. - Anggraini Kusumaningrum, S.Kom., M.Cs.

ABSTRAK :
Karena banyaknya type sepeda listrik Volta saat ini membuat pengguna tersebut merasa bingung untuk memilih sepeda listrik Volta dengan berbagai type yaitu type 100, type 101, type 202, type 203, type 301, type 302 mana yang tepat untuk memilih. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan adanya suatu metode yang nantinya dapat memberikan rekomendasi pemilihan untuk pengambilan keputusan secara tepat. Penelitian bertujuan merancang dan membangun aplikasi sistem rekomendasi pemilihan sepeda listrik Volta dengan menerapkan metode Multi-objective Optimization On The Basis Of Rasio Analysis (MOORA) yang dapat menyelesaikan masalah dengan optimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan. Adapun yang menjadi kriteria dalam pertimbangan pemilihan sepeda listrik Volta dalam penelitian yaitu Kecepatan, Jarak Tempuh, Motor, Battery, Harga, Garansi. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem rekomendasi pemilihan sepeda listrik Volta berbasis website yang dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna sebagai bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan dengan hasil pengujian perhitungan manual dan sistem sudah cocok dengan hasil perangkingan tertinggi yaitu A6 (Sepeda Listrik Volta type 302) dengan hasil 0,373 dan pengujian diberbagai perangkat sudah dapat berjalan dengan pengujian kelayakan tampilan dari pengguna sudah sangat layak dengan persentase 83,4%. Kata kunci: Sepeda Listrik Volta, Sistem Pendukung Keputusan, Website, Metode MOORA.


Tulisan Lengkap dapat Dibaca di Ruang Tesis/Disertasi
Penulis : HALDY SALMEN MENDA
NIM : 16030087
Foto :
File : [ Baca file skripsi ]
   

E-LibSTTA

Sistem Informasi Perpustakaan STTA Yogyakarta

© E-LibSTTA 2024