Abstract:OSN (Olimpiade Sains Nasional) merupakan kegiatan perlombaan di bidang sains dan ilmu pengetahuan yang dirancang pemerintah untuk mengembangkan bakat dan prestasi siswa. OSN juga menjadi salah satu ajang tahunan yang sangat…
gat diminati siswa dalam mengasah kemampuan dibidang sains dan ilmu pengetahuan. Untuk dapat menjadi peserta dan mendapatkan juara dalam dalam kompetisi ini bukanlah hal yang mudah. Perlu adanya pembimingan yang intensif kepada siswa yang memiliki potensi. Dalam memilih siswa yang akan dibimbing dan dikutsertakan dalam OSN, seleksi internal yang ketat perlu dilakukan sekolah untuk dapat mengantarkan siswa meraih prestasi tersebut. Selama ini seleksi yang dilakukan guru cenderung subyektif seperti dengan menujuk langsung peserta yang akan mengikuti tes seleksi. Seperti halnya dilokasi penelitian SMPS Tamansiswa Sukadamai, selama ini guru menyeleksi peserta OSN hanya fokus dengan yang mendapatkan ranking 1-3 di kelas saja. Padahal bisa saja ada siswa yang tidak rangking 1-3 justru memiliki keahlian pada bidang yang diolimpiadekan. Hasilnya, belum ada siswa yang mampu bersaing di tingkat kecamatan. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk membantu sekolah menyeleksi seluruh siswa yang berminat dalam olimpiade dengan menggunakan teknologi Sistem Pendukung Keputusan. Melalui perbandingan 2 metode yaitu Multy Factor Evaluation Process (MFEP) dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT), peneliti akan melakukan analisis perbandingnan untuk mendapatkan hasil yang lebih konsisten. Metode MFEP merupakan metode yang menimbang beberapa faktor yang berpengaruh terdahap alternatif. Sedangkan metode MAUT merupakan metode yang memiliki skema evaluasi akhir dengan bobot dan nilai relavan terhadap alternatif. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan, metode MFEP dapat menghasilkan calon peserta terbaik yaitu A13 dengan nilai16,96. Sedangkan metode MAUT dapat menghasilkan calon peserta OSN terbaik yaitu A5 dengan nilai 0,680. Penelitian ini diharapatkan dapat membantu untuk seleksi calon peserta OSN.
Abstract:Beef is a livestock product that has economic value. The high demand for meat requires farmers to cultivate cows by supplying cattle to meet consumer needs. In terms of selecting beef cattle seeds, independent breeders still…
till do traditionally. During this time farmers still use the trial and error method in choosing the best type of cow even just concerned with the price factor. This will obviously affect the quality of cattle which results in expensive maintenance costs, less than optimal production yields and even death of cows. The purpose of this study was to conduct a study of the application of technology in the selection of the best beef cattle to increase livestock yield, especially for local independent breeders. The technology used is a combination of the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and the Multy Factor Evaluation Process (MFEP) Method. Through a combination of methods, researchers analyzed each criterion and alternative related to the selection of the best beef cattle. AHP method was chosen because it has the ability to analyze more consistent criteria. While the selection of the MFEP method is due to having the ability to analyze alternatives based on existing criteria in a simple and accurate way. The results of the AHP and MFEP analysis method are AHP analysis to assist in determining the priority factors of beef cattle seedlings and applied to the MFEP method which produces the highest alternative A6 with a value of 0.508. This research is expected to become a new foundation for farmers in knowing the criteria and alternatives in determining the best type of beef cattle.
Abstract:Sekolah adalah lembaga tempat siswa mendapat pengajaran dibawah pengawasan seorang guru. Setiap daerah besar memiliki sistem pendidikan formal yang umumnya diwajibkan. Pemberian reward adalah bentuk insentif yang diberikan…
an kepada guru yang mampu bekerja sedemikian rupa, sehingga tingkat keahlian dan keterampilan yang baku terlampaui, sehingga sekolah pantas memberikan reward sebagai hadiah untuk guru. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam pemberian penghargaan kepada guru, khususnya dalam proses pemilihan guru yang memenuhi syarat untuk menerima reward yang tidak transparan. Pada permasalahan di atas diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan panduan untuk mengevaluasi hasil rekomendasi reward guru dengan cepat dan akurat, dengan tingkat ketepatan dan akurasi yang tinggi. Sistem seperti ini dikenal dengan nama Decision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK).