Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa

## ANALISIS METODE ELECTRE PADA PEMILIHAN USAHA KECIL HOME INDUSTRY YANG TEPAT BAGI MAHASISWA
1 Sinta Maulina Dewi, 2 Agus Perdana Windarto
1 2 STIKOM Tunas Bangsa Jln. Jenderal Sudirman Blok A No.1/2/3,  Pematangsiantar Email: sintamaulinadewi033@gmail.com , agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
(Diterima: 2 Mei 2019, direvisi: 21 Juni 2019, disetujui: 28 Agustus 2019)

## ABSTRAK
Home industry saat ini menjadi cabang usaha yang banyak digemari oleh masyarakat, karna sifatnya yang  tidak  membutuhkan  modal  yang  sangat  besar. Home  industry juga  bisa  menjadi  penyaluran kreatifitas bagi Mahasiswa yang kreatif, dan juga mandiri. Penelitian ini bertujuan agar dapat memilih usaha  kecil Home  industry yang  tepat  bagi  mahasiswa  menggunakan  metode electre. Metode pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara  dan  angket  atas  350  sampel  Mahasiswa  STIKOM Tunas  Bangsa  yang  ingin  membuka  usaha  kecil.  Berdasarkan  hasil  tersebut  diperoleh  Kriteria  yang digunakan  dalam  pemilihan  usaha  kecil  yang  cocok  bagi  mahasiswa  ialah  Modal  (X1), Keuntungan (X2),  Bahan  Baku  (X3),  dan  Market  (X4).  Dalam  penelitian  ini  terdapat  tiga  alternatif  yaitu,    (A 1 ) Olahan Kripik, (A 2 ) Olahan Kue Basah, dan (A 3 ) Olahan Gorengan.  Hasil penelitian menyimpulkan bahwa Keripik (A 1 ) menjadi Home industry yang tepat bagi mahasiswa. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan pemahaman kepada mahasiswa yang ingin membuka usaha kecil.
Keywords : Sistem Pendukung Keputusan, Metode ELECTRE , Home industry , Mahasiswa.

## PENDAHULUAN
Home industry atau usaha dirumah adalah tempat tinggal yang merangkap tempat usaha, baik itu berupa  usaha  jasa,  kantor,  hingga  perdagangan  dan  semua  jenis  kegiatan  ekonominya  dipusatkan  di rumah [1]. Usaha yaitu suatu kegiatan yang dilakukan dan dikembangkan oleh seseorang atau kelompok dengan tujuan menghasilkan berbagai jenis barang dan jasa yang dibutuhkan oleh masyarakat dalam kehidupannya [2]. Home industry saat ini menjadi cabang usaha yang banyak digemari oleh masyarakat, karna sifatnya yang tidak  membutuhkan  modal  yang sangat besar. Home industry juga bisa menjadi penyaluran kreatifitas bagi Mahasiswa yang kreatif, dan juga mandiri. Salah satu Home industry yang patut dikembangkan ialah dibidang kuliner, karena pada bidang ini, masyarakat menjadi lebih kreatif dikarenakan begitu banyaknya persaingan dan inovasi-inovasi baru yang dapat dikembangkan. Usaha ini pun menjadi sasaran utama bagi mahasiswa yang mencintai bidang ini. Namun, tidak jarang juga sebagian mahasiswa yang tidak dapat menentukan usaha apa yang akan diolahnya. Pada penelitian ini, akan membantu dalam memilih usaha kecil home industry yang tepat bagi mahasiswa.
Banyak cabang ilmu komputer yang dapat  menyelesaikan permasalah yang sifatnya kompleks baik prediksi, estimasi, perangkingan, klasifikasi, asosiasi dan lain-lain. Cabang ilmu komputer tersebut adalah Artificial Intelligence seperti  datamining  [3],[4],[5],  sistem  pendukung  keputusan (SPK) [6]– [13], sistem pakar[14],[15], jaringan saraf tiruan[16]–[19], logika fuzzy [20],[21], datamining [22]–[27] dan  lain-lain.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  peneliti  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  metode ELECTRE.  ELECTRE salah  satu  metode  pengambilan  keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep Outrangking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari  alternatif-alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria  yang  sesuai[28],[29].  Penelitian  tersebut  pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya [30],[31]. Penelitian ini menggunakan pendekatan fuzzy logic pada pemilihan Home industry yang tepat bagi mahasiswa. Penggunaan Metode ELECTRE memiliki beberapa  kelebihan  yakni  keputusan  multikriteria  berdasarkan  pada  konsep  Outranking  dengan menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari  alternatif-alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria  yang sesuai [28] sehingga sesuai dengan kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa dan menguji keakuratan metode ELECTRE dalam pemilihan usaha kecil Home industry yang tepat.
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa

## TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Home industry
Merupakan usaha dirumah adalah tempat tinggal yang merangkap tempat usaha, baik itu berupa usaha  jasa,  kantor,  hingga  perdagangan  dan  semua  jenis  kegiatan  ekonominya  dipusatkan  di rumah[1]Usaha yaitu suatu kegiatan yang dilakukan dan dikembangkan oleh seseorang atau kelompok dengan tujuan menghasilkan berbagai jenis barang dan jasa yang dibutuhkan oleh masyarakat dalam kehidupannya [2].

## 2.2. Elimination Et Choix Traduisant Ia Realite
ELECTRE  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  berdasarkan  pada  konsep Outrangking dengan  menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari  alternatif-alternatif  berdasarkan setiap kriteria yang sesuai[28],[29]. Penelitian tersebut pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya [30],[31]. Penelitian ini menggunakan pendekatan fuzzy logic pada pemilihan Home industry yang tepat bagi  mahasiswa.  Perbedaan  dengan  penelitian  yang  sedang  dilakukan  adalah  hasil  akhir  berupa rangking pemilihan Home industry dan metode yang digunakan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Penelitian  melakukan pengumpulan data dengan cara wawancara dan memberikan angket kepada 250 sampel mahasiswa yang ingin membuka usaha Home Indutri. Adapun Kriteria yang digunakan dalam pemilihan usaha kecil yang cocok bagi mahasiswa ialah Modal (X1), Keuntungan (X2), Bahan Baku (X3), dan Market (X4). Dalam penelitian ini terdapat tiga alternatif yaitu,  (A 1 ) Olahan Kripik, (A 2 ) Olahan Kue Basah, dan (A 3 ) Olahan Gorengan . Langkah-langkah metode ELECTRE adalah sebagai berikut:

## 3.1 Normalisasi matriks keputusan
Dalam prosedur ini, setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable. Setiap normalisasi dari nilai x ij dapat dilakukan dengan rumus:
𝑟 11 = 𝑥 11 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
untuk i = 1,2,3...,m dan j = 1,2,3,...,n.
(1)
Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi,
𝑅 =   [ 𝑟 11 𝑟 12 … 𝑟 1𝑛 𝑟 21 ⋮ 𝑟 22 … 𝑟 2𝑛 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 … 𝑟 𝑚𝑛 ]
R adalah matriks yang telah dinormalisasi, dimana m menyatakan alternatif, n menyatakan kriteria dan rij adalah normalisasi pengukuran pilihan dari alternatif ke-i dalam hubungannya dengan kriteria ke-j.

## 3.2 Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi
Setelah  di  normalisasi,  setiap  kolom  dari  matrik R dikalikan  dengan  bobot-bobot  ( wj )  yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga, weighted normalized matrix adalah:
V = RW
𝑉 =   [ 𝑣 11 𝑣 12 … 𝑣 1𝑛 𝑣 21 ⋮ 𝑣 22 … 𝑣 2𝑛 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚2 … 𝑣 𝑚𝑛 ]
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
𝑅𝑊 =   [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 1 𝑟 12 … 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 1 ⋮ 𝑟 21 𝑤 2 𝑟 22 … 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 … 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ]
Dimana W adalah
𝑊 =   [ 𝑤 1 0 … 0 𝑣 21 ⋮ 𝑤 2 … 0
0 0 … 𝑤 𝑛 ] (2)
3.3 Menentukan concordance dan discordance  index .
Untuk setiap pasang dari alternatif k dan   l ( k,l = 1,2,3,…,m dan k ≠ l ) kumpulan kriteria J dibagi menjadi  dua  subsets,  yaitu concordance dan discordance .  Bilamana  sebuah  kriteria  dalam  suatu alternatif termasuk concordance adalah : 𝐶 𝑘𝑙 = { j, ykj ≥ ylj }, untuk j = 1,2,3,…,n.
Sehingga matrik concordance yang dihasilkan adalah :
𝐶 =   [ − 𝑐 12 𝑐 13 … 𝑐 1𝑛 𝑐 21 ⋮ − 𝑐 23 … 𝑐 2𝑛 𝑐 𝑚1 𝑐 𝑚2 𝑐 𝑚3 … − ]
Sebaliknya, komplementer dari subset ini adalah discordance , yaitu bila :
𝐷 𝑘𝑙 = { j, ykj<ylj}, untuk j = 1,2,3,…,n.
𝐷 =   [ − 𝑑 12 𝑑 13 … 𝑑 1𝑚 𝑑 21 ⋮ − 𝑑 23 … 𝑐 2𝑚
𝑑 𝑚1 𝑑 𝑚2 𝑑 𝑚3 … − ] (3)
Hitung matriks concordance dan discordance
a. Menghitung matriks concordane
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance adalah  dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk pada himpunan concordance ,secara matematis:
𝐶 𝑘𝑙 ∑ 𝑤 𝑗 𝑗∈𝐶 𝑘𝑙 (4)

## b. Menghitung  matriks discordance
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks discordance adalah  dengan  membagi maksimum selisih nilai kriteria yang termasuk dalam subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya:
𝑑 𝑘𝑙 = 𝑚𝑎𝑥{|𝑣 𝑘𝑗 − 𝑣 𝑖𝑗 |}𝑗∈𝐷 𝐾𝐽 𝑚𝑎𝑥{|𝑣 𝑘𝑗 − 𝑣 𝑖𝑗 |}∀𝑗 (5)
c. Menentukan matrik dominan concordance dan discordance
1 Concordance
Matrik  dominan concordance dapat  dibangun  dengan  bantuan  nilai threshold ,  yaitu  dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold.
𝐶 𝑘𝑙 ≥ c
Dengan nilai threshold (c) adalah:
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
C= ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1)
Sehingga elemen matriks F ditentukan sebagai berikut:
𝑓 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑐 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 <  𝑐 } (6)

## 2. Discordance
Untuk membangun matriks dominan discordance juga menggunakan bantuan nilai threshold (d) yaitu:
D= ∑ ∑ 𝑑 𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1)
Sehingga elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:
𝑔 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 𝑘𝑙 ≥ 𝑑
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 𝑘𝑙 <  𝑑 } (7)
d. Menentukan aggregate dominance matriks
Langkah selanjutnya adalah menentukan aggregate dominance matrix sebagai matriks E, yang setiap  elemennya  merupakan  perkalian  antara  elemen  matriks F dengan  elemen  matriks G , sebagai berikut :
𝑒 𝑘𝑙 =   𝑓 𝑘𝑙 ×   𝑔 𝑘𝑙 (8)
e. Eliminasi alternatif yang less favourable
Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila 𝑒 𝑘𝑙 = 1 maka alternatif 𝐴 𝑘 merupakan pilihan yang lebih baik daripada 𝐴 1 Sehingga baris dalam matriks E yang memiliki jumlah 𝑒 𝑘𝑙 = 1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi alternatif lainnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kriteria yang digunakan dalam pemilihan usaha kecil yang cocok bagi mahasiswa ialah Modal (X1), Keuntungan  (X2),  Bahan  Baku  (X3),  dan  Market  (X4).  Dalam  penelitian  ini  dipakai  data  sampel  3 Home industry sebagai alternative untuk melakukan perhitungan manual dengan metode ELECTRE yaitu:
A 1 = Olahan Kripik A 2 = Olahan Kue Basah A 3 = Olahan Gorengan
Sebagai tingkatan bobot referensi juga dinilai antara 0 sampai 1, yaitu:
0.9  = Sangat Baik
0.75  = Setuju
0.5  = Cukup
0.25  = Tidak Setuju
Tabel 1 Menentukan Rating Kecocokan Pada Setiap Alternatif X1 X2 X3 X4 A1 0.7571 0.7536 0.7964 0.7571 A2 0.7750 0.7000 0.7458 0.7875 A3 0.7429 0.7750 0.7750 0.8071
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
Pada table diatas menunujukan adanya rating yang cocok dari setiap alternative pada setiap kriteria. Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif pada setiap kriteria merupakan nilai kecocokan dimana nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang diberikan di asumsikan sebagai kriteria keuntungan. W={0.8,0.8,0.9,0.7,}
Langkah-langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah: a. Normalisasi Matriks Keputusan
𝑟 11 = 𝑥 11 √𝑥 11 2 + 𝑥 21 2 + 𝑥 31 2
𝑟 11 = 0.7571 √0,7571 2 + 0,7750 2 + 0,7429 2
𝑟 11 = 0,7571 √0,5732 + 0,6006  + 0,5519
𝑟 11 = 0,7571 1,7257
𝑟 11 = 0.5612 Tabel 2 Hasil Normalisasi Matriks Keputusan 0.5612 0.5644  0.5515 0.5901 0.5745 0.5243  0.5165 0.6138 0.5506 0.5804  0.5367 0.6291
Pada table diatas merupakan hasil dari normalisasi matriks keputusan.
b. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
V 11 = W 1 R 11 V 11 = 0.8 * 0.5612 V 11 = 0.4490
Hasil perkalian bobot referensi setiap kriteria dengan matriks keputusan yang telah dinormalisasikan dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 3 Pembobotan Pada Matriks Yang Telah Dinormalisasi
0.4490  0.4515 0.4963  0.4131 0.4596  0.4194 0.4648  0.4296 0.4405  0.4643 0.4830  0.4404
c. Menentukan himpunan concordance dan discordance index.
1) Concordance
Sebuah kriteria dalam sebuah alternatif termasuk concordance jika: C kl = { j, y kj > y lj }, untuk j = 1,2,3, . . ., n Hasil concordance yang didapat, yaitu:
C 12 = {2.3} C 13 = {1.3} C 21 = {1.4} C 23 = {1} C 31 = {2.4} C 32 = {2.3.4}
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
Menghitung matriks concordance : C 12 = W 2 + W 3 = 0.8 + 0.9 = 1.7
Tabel 4 Hasil Concordance - 1.7000  1.7000 1.5000 - 0.8000 1.5000  2.4000 - 2) Discondance
Sebuah kriteria dalam sebuah alternatif termasuk discondance jika: D kl = { j, y kj < y lj }, untuk j = 1,2,3, . . ., n
Hasil discondance yang didapat, yaitu: D 12 = {1.4} D 13 = {2.3} D 21 = {2.3} D 23 = {2.3.4} D 31 = {2.4} D 32 = {1}
Menghitung matriks descondance :
𝑑 𝑘𝑙 =
𝑚𝑎𝑥{|0.4490 −  0.4596|; |0.4131 −  0.4296|}
𝑚𝑎𝑥{||0.4490 −  0.4596|; |0.4515 −  0.4194|; |0.4963 −  0.4648|; |0.4131 −  0.4296||} 𝑑 𝑘𝑙 = 0.5160 Tabel 5 Hasil Discordance - 0.5160 1.0000 1.0000 - 1.0000 0.4896 0.4242 - d. Menghitung matriks dominan concordance dqan discordance
1) Menghitung matriks concordance Nilai threshold (c) adalah: C=1,7000+1,7000+1,5000+0,8000+1,5000+2,4000 3(3-1) C=1.6000 Sehingga elemen matriks ditentukan sebagai berikut : F kl = 1, jika c kl > c dan f kl = 0, jika c kl < c Sehingga elemen dominan concordance adalah :
Tabel 6 Matriks Dominan Concordance - 1 1 0 - 0 0 1 -
2) Menghitung matriks discordance Nilai threshold (d) adalah: d= 0,5160+1,0000+1,0000+1,0000+0,4896+0,4242 3(3-1) d= 0.7383
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
Sehingga elemen matriks ditentukan sebagai berikut : g kl = 0, jika c kl > d dan g kl = 1, jika c kl > d Sehingga elemen dominan discordance adalah :
Tabel 7 Matriks Dominan Discordance 0 1 1 1 0 0
e. Menentukan aggregate dominance matrix Rumus umum untuk anggota matriks aggregate dominance adalah E kl = f kl x g kl
Sehingga matriks aggregate dominance jika ditampilkan dalam tabel adalah sebagai berikut ini
Tabel 8 Matriks Aggregate Dominance 0 1 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  8  dapat dijelaskan  bahwa  metode ELECTRE dapat diterapkan dalam pemilihan usaha kecil Home industry yang tepat bagi mahasiswa dengan hasil Olahan Keripik (A 1 ) sebagai alternatif terbaik.

## PENUTUP
Berdasarkan penelitian yang dilakukan penulis maka dapat disimpulkan bahwa metode ELECTRE dapat diterapkan dalam pemilihan usaha kecil Home industry yang tepat bagi mahasiswa. Kriteria yang digunakan sebagai penilaian ada 4 kriteria seperti: Modal (X1), Keuntungan (X2), Bahan Baku (X3), dan Market (X4). Alternatif yang menjadi fokus penelitian adalah A 1 = Olahan Kripik, A 2 = Olahan Kue Basah, dan A 3 = Olahan Gorengan. Hasil analisa metode ELECTRE menyebutkan bahwa Olahan Keripik (A 1 ) menjadi Home industry yang tepat bagi mahasiswa.

## REFERENSI
[1] D.  M.  Masyarakat,  “Strategi  keberhasilan  usaha  home  industry  dalam  memberdayakan masyarakat,” 2017.
[2] S.  Hajar,  P.  Studi,  E.  Pembangunan,  F.  Ekonomi,  U.  T.  Umar,  and  A.  Barat,  “Analisis Pendapatan Usaha Home Industri,” 2015.
[3] N. A. Hasibuan et al. , “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[4] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial  Intelligence  in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int.  J.  Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[5] A. P. Windarto, S. Tinggi, I. Komputer, and T. Bangsa, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” no. November, 2017.
[6] S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II Pada Dosen Penerima Hibah P2M Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.
[7] T.  Imandasari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Pengambilan  Keputusan  Dalam Menentukan Mahasiswa PKL Menggunakan Metode PROMETHEE,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 234–239, 2018.
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
[8] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer and A. P. Windarto, “Analisis Pemilihan Rekomendasi Produk Terbaik  Prudential  Berdasarkan  Jenis  Asuransi  Jiwa  Berjangka  Untuk  Kecelakaan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process ( Ahp ),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 78–82, 2018.
[9] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode  Promethee,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[10] A.  Putrama  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  dalam  menentukan  produk  bri  syariah  terbaik berdasarkan dana pihak ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2018.
[11] A. P. Windarto, “Penilaian Prestasi Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 2, no. ISSN 2527- 5771, pp. 84–95, 2017.
[12] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[13] A.  Wanto  and  E.  Kurniawan,  “Seleksi  Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Menggunakan Algoritma  AHP  Pada  AMIK-STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar,” J.  Inform.  dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2018.
[14] A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 2127–2134, 2017.
[15] M. Turnip, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Metode Backward Chaining,” no. January 2015, 2017.
[16] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Implementasi Jst Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional Dengan Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.
[17] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur  Neural  Network  Dengan Backpropogation  Pada  Prediksi Total  Laba  Rugi Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[18] T.  Budiharjo,  Soemartono,  T.,  Windarto,  A.P.,  Herawan,  “Predicting  school  participation  in indonesia using back-propagation algorithm model,” Int. J. Control Autom. , 2018.
[19] T.  Budiharjo,  Soemartono,  T.,  Windarto,  A.P.,  Herawan,  “Predicting  tuition  fee  payment problem using backpropagation neural network model,” Int. J. Adv. Sci. Technol. , 2018.
[20] I.  Tri,  R.  Yanto,  M.  Akmar,  and  T.  Herawan,  “Engineering  Applications  of  Arti  fi  cial Intelligence A modi fi ed Fuzzy  k  -Partition based on indiscernibility relation for categorical data clustering,” vol. 53, pp. 41–52, 2016.
[21] T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. , vol. SMC-15, no. 1, pp. 116–132, 1985.
[22] N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 46, 2018.
[23] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[24] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87– 98, 2018.
Dewi, Analisis Metode Electre Pada Pemilihan Usaha Kecil Home Industry  Yang Tepat Bagi Mahasiswa
[25] A. P. Windarto, P. Studi, S. Informasi, and D. Mining, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[26] Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, p. 12089, 2018.
[27] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, p. 173, 2018.
[28] D.  M.  Sinaga,  S.  M.  Dewi,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Algoritma  ELECTRE  Pada Pemilihan Produk Skincare,” vol. 13, no. 2, 2018.
[29] R.  W.  Sari,  A.  P.  Windarto,  S.  P.  Keputusan,  P.  Kreatifitas,  M.  Pkm,  and  A.  D.  A.  N. Pembahasan,  “Penerapan  Electree  Pada  Seleksi  Proposal  Program  Kreativitas  Mahasiswa  ( PKM ) di STIKOM Tunas Bangsa,” pp. 800–806, 2019.
[30] F. Setiawan, F. Indriani, and Muliadi, “Implementasi Metode Electre Pada Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan,” Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  88–101, 2015.
[31] S.  T.  Bangsa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode  Electre  Dalam Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang  Ilmu  Komputer  (  Study  Kasus  di  Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu K,” no. September, 2017.