BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS OLAP DALAM MENENTUKAN MAHASISWA KURANG MAMPU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Main Article Content

Hengki Hengki Okkita Rizan Burham Isnanto Hamidah Hamidah

Abstract

Beasiswa kurang mampu merupakan instrument bagi perguruan tinggi dalam membantu mahasiswa berprestasi untuk melanjutkan studi, namun dalam penerapannya terkadang hanya berpatokan dengan indeks prestasi kumulatif (IPK) sedangkan jumlah beasiswa yang tersedia terbatas. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah model teknologi BI (Business Intelligence) dengan bottom up approach. Dalam pengembangan perangkat lunak penelitian ini menggunakan model FAST (Framework for the Application of System Thinking) dengan 6 tahapan yaitu definisi lingkup kasus, analisis masalah, analisis persyaratan model, desain logis, asas keputusan, desain dan integrasi fisik. Proses mengolah kriteria-kriteria mahasiwa kurang mampu sebagai penerima beasiswa menggunakan metode simple additive weighting (SAW) yang dalam proses analisis dan desain model sistem menggunakan UML (Unified Modeling Languange) sebagai alat bantu. Hasil yang dikaji dalam pengembangan penelitian ini yaitu terbentuknya sebuah model business intelligence yang mengafiliasikan dengan metode SAW dengan beberapa alternative kriteria sehingga mampu mentransformasikan data guna mendukung sistem keputusan terutama bagi pihak eksekutif perguruan tinggi.
 
Kata kunci—Business Intelligence, Simple Additive Weighting, Beasiswa, FAST
 

Article Details

How to Cite
HENGKI, Hengki et al. BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS OLAP DALAM MENENTUKAN MAHASISWA KURANG MAMPU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). SENSITIf : Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, [S.l.], p. 1225-1232, dec. 2019. Available at: <https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sensitif/article/view/508>. Date accessed: 13 july 2020.
Section
Articles