際際滷

際際滷Share a Scribd company logo

Sistem Pakar untuk Seleksi beasiswa

Download as PPT, PDF
SitiMusrifah1
SitiMusrifah1

Sistem Pakar penerimaan

1 of 18
Downloaded 105 times
SISTEM PAKAR SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA SALLY PARLINA SITI MUSRIFAH
Page 2 Latar Belakang Beasiswa Program Beasiswa - BBM - PPA Beberapa lembaga yang bekerja sama dengan kampus. Kriteria - IPK - Penghasilan orang tua - Jumlah tanggungan orang tua - Semester
Page 3 1 2 3 Batasan Masalah 1.Sistem Pakar ini untuk kampus Politeknik Negeri Jakarta 2.Menggunakan Metode Simple Additive Weighting 3.Memiliki kriteria : IPK, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, serta semester. Rumusan Masalah 1. Bagaimana membangun sistem pakar seleksi penerimaan beasiswa di PNJ? 2. Bagaimana membuktikan keberhasilan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) melalui metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan hasil seleksi secara manual.
Tujuan Penelitian 1. Merancang sistem pakar menggunakan FADM metode SAW 2. Mengukur tingkat akurasi keberhasilan FMADM SAW. Manfaat Penelitian 1. Membantu penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta. 2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang sistem pakar dengan metode fuzzy Simple Additive Weighting (SAW). 3. Lebih efektif dan efisien dalam penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta dari pada secara manual. 4. Meminimalisir human error dan redudansi data.
TINJAUAN PUSTAKA -Sistem pakar merupakan suatu metode yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke computer. -Tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk membagi pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut. -Multiple Attribute Decision Making biasanya mengambil sebuah keputusan dengan cara menyeleksi alternatif terbaik. -Konsep dasar metode SAW adalah mencari bobot tertinggi dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. -metode yang paling simpel dan banyak digunakan pada metode MADM
Flowchart Sistem Pendaftaran
Flowchart System Flow Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa
Use Case Diagram
ERD
DFD Level 0
DFD Level 1
DFD Level 2
Gambar 3.6.1 Grafik Bobot Bobot setiap kriteria: C1 (Nilai IPK) = 40% C2 (Penghasilan Orangtua) = 30% C3 (Semester) = 20% C4 (Tanggungan Orangtua) = 10%
Nilai IPK Range Variable Nilai 1,00 2,00 Sangat Rendah (SR) 0,2 2,01 2,75 Rendah (R) 0,4 2,76 3,00 Sedang (S) 0,6 3,01 3,50 Tinggi (T) 0,8 3,51 4,00 Sangat Tinggi (ST) 1 Penghasilan orang tua Range Variable Nilai < 500 ribu Sangat Tinggi (ST) 0,2 > 500 ribu < 1,5 juta Tinggi (T) 0,4 > 1,5 juta < 3 juta Sedang (S) 0,6 > 3 juta < 5 juta Rendah (R) 0,8 > 5 juta Sangat Rendah (SR) 1 Semester Semester Variable Nilai 2 Sangat Rendah (SR) 0,2 3 Rendah (R) 0,4 4 Sedang (S) 0,6 5 Tinggi (T) 0,8 6 Sangat Tinggi (ST) 1 Jumlah tanggungan orang tua Jumlah tanggungan orang tua Variable Nilai 1 anak Sangat Rendah (SR) 0,2 2 anak Rendah (R) 0,4 3 anak Sedang (S) 0,6 4 anak Tinggi (T) 0,8 5 anak Sangat Tinggi (ST) 1
Interface Dialog Menu Utama
Interface Form Mahasiswa
Form Hasil Sistem Pakar
Thank You Metodelogi Research <3

More Related Content

Sistem Pakar untuk Seleksi beasiswa

  • 2. Page 2 Latar Belakang Beasiswa Program Beasiswa - BBM - PPA Beberapa lembaga yang bekerja sama dengan kampus. Kriteria - IPK - Penghasilan orang tua - Jumlah tanggungan orang tua - Semester
  • 3. Page 3 1 2 3 Batasan Masalah 1.Sistem Pakar ini untuk kampus Politeknik Negeri Jakarta 2.Menggunakan Metode Simple Additive Weighting 3.Memiliki kriteria : IPK, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, serta semester. Rumusan Masalah 1. Bagaimana membangun sistem pakar seleksi penerimaan beasiswa di PNJ? 2. Bagaimana membuktikan keberhasilan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) melalui metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan hasil seleksi secara manual.
  • 4. Tujuan Penelitian 1. Merancang sistem pakar menggunakan FADM metode SAW 2. Mengukur tingkat akurasi keberhasilan FMADM SAW. Manfaat Penelitian 1. Membantu penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta. 2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang sistem pakar dengan metode fuzzy Simple Additive Weighting (SAW). 3. Lebih efektif dan efisien dalam penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta dari pada secara manual. 4. Meminimalisir human error dan redudansi data.
  • 5. TINJAUAN PUSTAKA -Sistem pakar merupakan suatu metode yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke computer. -Tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk membagi pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut. -Multiple Attribute Decision Making biasanya mengambil sebuah keputusan dengan cara menyeleksi alternatif terbaik. -Konsep dasar metode SAW adalah mencari bobot tertinggi dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. -metode yang paling simpel dan banyak digunakan pada metode MADM
  • 7. Flowchart System Flow Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa
  • 9. ERD
  • 13. Gambar 3.6.1 Grafik Bobot Bobot setiap kriteria: C1 (Nilai IPK) = 40% C2 (Penghasilan Orangtua) = 30% C3 (Semester) = 20% C4 (Tanggungan Orangtua) = 10%
  • 14. Nilai IPK Range Variable Nilai 1,00 2,00 Sangat Rendah (SR) 0,2 2,01 2,75 Rendah (R) 0,4 2,76 3,00 Sedang (S) 0,6 3,01 3,50 Tinggi (T) 0,8 3,51 4,00 Sangat Tinggi (ST) 1 Penghasilan orang tua Range Variable Nilai < 500 ribu Sangat Tinggi (ST) 0,2 > 500 ribu < 1,5 juta Tinggi (T) 0,4 > 1,5 juta < 3 juta Sedang (S) 0,6 > 3 juta < 5 juta Rendah (R) 0,8 > 5 juta Sangat Rendah (SR) 1 Semester Semester Variable Nilai 2 Sangat Rendah (SR) 0,2 3 Rendah (R) 0,4 4 Sedang (S) 0,6 5 Tinggi (T) 0,8 6 Sangat Tinggi (ST) 1 Jumlah tanggungan orang tua Jumlah tanggungan orang tua Variable Nilai 1 anak Sangat Rendah (SR) 0,2 2 anak Rendah (R) 0,4 3 anak Sedang (S) 0,6 4 anak Tinggi (T) 0,8 5 anak Sangat Tinggi (ST) 1