ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Penilaian dosen di Fakultas Teknik Universitas Borneo Tarakan sebelumnya masih dilakukan menggunakan Google Form dan berfokus pada aspek pengajaran, sehingga belum mengintegrasikan aspek penelitian dan pengabdian kepada masyarakat dalam satu sistem penilaian. Penelitian ini bertujuan merancang sistem penilaian dosen terbaik berbasis web menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dan basis data MySQL. Metode AHP menentukan bobot kriteria, sedangkan EDAS menentukan ranking dosen. Nilai pengajaran diperoleh dari kuesioner mahasiswa, sedangkan nilai penelitian dan pengabdian diperoleh dari data yang telah diverifikasi. Hasil AHP menghasilkan bobot pengajaran sebesar 0,539 (53,9%), penelitian 0,297 (29,7%), dan pengabdian 0,164 (16,4%) dengan consistency ratio (CR) sebesar 0,008, sehingga matriks konsisten. Hasil EDAS menunjukkan alternatif A2 memperoleh appraisal score 1,0000 dan peringkat pertama. Pengujian blackbox terhadap 101 skenario mencapai keberhasilan 100%, sedangkan pengujian perhitungan AHP, pembentukan nilai aspek, dan EDAS memiliki kesesuaian 100% terhadap perhitungan Microsoft Excel. Pengujian kepuasan pengguna terhadap 45 responden memperoleh rata-rata 4,22 dengan kategori Sangat Setuju. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat mendukung proses penilaian dosen terbaik melalui pengelolaan data yang lebih terstruktur, perhitungan yang terukur, dan hasil yang terdokumentasi.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Klasifikasi Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit merupakan salah satu faktor penting dalam menentukan mutu bahan baku dan potensi rendemen minyak yang dihasilkan. Proses Klasifikasi yang masih dilakukan secara manual sering kali menimbulkan subjektivitas dan ketidakkonsistenan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis mobile menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu proses klasifikasi kualitas TBS kelapa sawit secara lebih objektif dan terstruktur. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Borg and Gall. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flutter dengan penyimpanan data secara lokal. Kriteria yang digunakan dalam Klasifikasi meliputi Tingkat Kematangan, Buah Mentah, Brondolan, Janjang Kosong, dan Sampah/Kotoran. Metode SAW digunakan untuk menghitung nilai preferensi setiap alternatif melalui proses normalisasi dan pembobotan kriteria sehingga menghasilkan kategori kualitas TBS, yaitu Bagus, Sedang, dan Kurang Bagus. Pengujian sistem dilakukan menggunakan black-box testing, multiclass confusion matrix, dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian Blackbox testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan dengan baik sesuai kebutuhan pengguna. Evaluasi menggunakan confusion matrix terhadap 100 data sampel menghasilkan persentase nilai akurasi sebesar 73%, serta persentase rata-rata tertimbang (weighted average) precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 73%, 75,78% dan 72,94%. Sedangkan pengujian usability terhadap 20 responden memperoleh skor SUS sebesar 83,125 yang termasuk kategori Excellent dan Acceptable. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW dapat diterapkan dengan baik pada sistem pendukung keputusan untuk membantu proses klasifikasi kualitas TBS kelapa sawit secara lebih objektif, konsisten, dan terstruktur dibandingkan Klasifikasi manual.
