Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Guru Terbaik Dengan Metode Multi-Attributive Border Approximation (MABAC)
Keywords:
Pemilihan Guru Terbaik, Sistem Penunjang Keputusan, Metode MABACAbstract
Al-Ma'mun Education Center School, starting in 2007 has provided formal education services and continues to improve the 8 standard of Islamic education services, one of the Al-Ma'mun Education Center schools is the SMK AMEC. So far, the assessment of teachers at SMK AMEC has not been done manually by the Principal in the teaching process, both majoring in Nursing, Pharmacy and Multimedia. When viewed from the system that has been running at SMK AMEC, teacher evaluation has never been done. In such a system, it is difficult for the Principal to decide which teacher is the best. This study aims to design and build a web-based decision support system using the MABAC method at SMK AMEC. With this decision support system, it is expected to provide fast, accurate and accurate decision making and to facilitate decision makers in the decision making process, And can help decision makers minimize mistakes when choosing the best teacher.
References
Purba, S. R. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dokter Terbaik di Dinas Kesehatan Kab. Simalungun Menggunakan Metode MABAC. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, 9(2), 129-135.
Ihwa, B. N., Silalahi, N., & Hondro, R. K. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Medan). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 1(4), 225-230.
S. Mesran, Rivalri Kristianto Hondro, Muhammad Syahrizal, Andysah Putera Utama Siahaan, Robbi Rahim, “Student Admission Assesment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. Pengaj.Seni Bina, vol. 2, no. 1, pp. 121–126, 2017.
Hamid, A. (2017). Guru Profesional. Al-Falah: Jurnal Ilmiah Keislaman dan Kemasyarakatan, 17(2), 274-285.
Hidayat, T., & Muttaqin, M. (2020). Pengujian sistem informasi pendaftaran dan pembayaran wisuda online menggunakan black box testing dengan metode equivalence partitioning dan boundary value analysis.
Saputra, A. (2019). Buku Sakti HTML,CSS, dan Javascript. Yogyakarta: START UP.
PWA, A. A. R., Maulana, M. H., Andini, C. D., & Nadziroh, F. (2018). Sistem Peminjaman Ruangan Online (SPRO) dengan Metode UML (Unfield Modeling Language). Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis, 1(1), 1-8.
Latukolan,M. L. A, Achmad Arwan, Mahardeka Tri Ananta Latukolan, M. L. A., Arwan, A., & Ananta, M. T. (2019). Pengembangan Sistem Pemetaan Otomatis Entity Relationship Diagram Ke Dalam Database. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
E. Turban, R. Sharda, dan D. Delen, Decision Support and Business Intelligence Systems. Chapter 6 Artificial Neural Networks for Data Mining, vol. 8th. 2007.
B. E. Turban, J. E. Aronson, dan T. Liang, Decision Support System and Intelegent System, 7th Ed. Ji. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta, 2005.
Hermanto, D. M. C., & Suyudi, S. (2018). Sistem pendukung keputusan penentuan prioritas pembangunan infrastruktur desa karanggintung untuk meningkatkan efisiensi dan efektive infrastruktur desa. Media Aplikom, 10(1), 14-31.
Anggraeni, E. Y. (2017). Pengantar sistem informasi. Penerbit Andi.
Magdalena, Hilya, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Perguruan Tinggi (Studi Kasus Stmik Atma Luhur Pangkalpinang) dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2012.
Supriyatna, A. (2018). METODE EXTREME PROGRAMMING PADA PEMBANGUNAN WEB APLIKASI SELEKSI PESERTA PELATIHAN KERJA. Jurnal Teknik Informatika, 11(1), 1-18. doi 10.15408/jti.v11i1.6628
Jacobson, I., & Booch, J. R. G. (2021). The unified modeling language reference manual.
