PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS (Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution) PADA PT. SUMBERTAMA NUSA PERTIWI

Ruza, Mayang (2023) PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS (Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution) PADA PT. SUMBERTAMA NUSA PERTIWI. Skripsi thesis, UNAMA.

[img] Text
Bab I.pdf

Download (390kB)
[img] Text
Bab II.pdf

Download (631kB)
[img] Text
Bab III.pdf

Download (418kB)
[img] Text
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (725kB)
[img] Text
Bab VI.pdf
Restricted to Registered users only

Download (285kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (301kB)

Abstract

PT. Sumbertama Nusa Pertiwi merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang perkebunan dan pengolahan kelapa sawit. Dalam melaksanakan operasional PT. Sumbertama Nusa Pertiwi memberikan penghargaan kepada karyawan dengan cara memilih karyawan terbaik setiap tahun. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pendukung keputusan menentukan karyawan terbaik pada PT. Sumbertama Nusa Pertiwi dengan menerapkan Metode TOPSIS (Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution) dengan kriteria C1:prestasi kerja, C2:sikap dan etika, C3:motivasi, C4:inisiatif, C5:loyalitas, C6:tanggung jawab, C7:disiplin, C8:kejujuran, C9:kepemimpinan, C10: menjaga aset perusahaan, dan hasilnya adalah karyawan yang memiliki nilai tertinggi dapat di rekomendasikan menjadi karyawan terbaik pada perusahaan tersebut. Metode penelitian ini adalah waterfall, yaitu perancangan untuk menghasilkan web, meliputi (1) analisis meliputi analisis kebutuhan (2) perancangan yang meliputi perancangan desain sistem, (3) implementasi yaitu pembuatan sistem(4) pengujian, yaitu melakukan uji coba sistem, (5) pemeliharaan, yaitu melakukan pemeliharaan secara berkala.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Artificial Intelligence
Divisions: Skripsi > Teknik Informatika > 2023
Depositing User: Digital Library
Date Deposited: 01 Mar 2024 02:36
Last Modified: 01 Mar 2024 02:36
URI: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/3365

Actions (login required)

View Item View Item