Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang digunakan untuk menentukan urutan prioritas dari berbagai alternatif. Ada empat prinsip utama yang digunakan dalam metode AHP, yaitu: 1) dekomposisi; 2) perbandingan berpasangan; 3) menentukan vektor prioritas; dan 4) komposisi hierarkis. Dalam skripsi ini, prinsip utama metode AHP yang dibahas adalah menentukan vektor prioritas yang akan diselesaikan dengan menggunakan pendekatan model pemrograman linier. Pendekatan tersebut terbagi menjadi dua tahap, tahap pertama akan dilakukan formulasi model pemrograman linier untuk menentukan batas konsistensi dari matriks perbandingan berpasangan dan pada tahap kedua akan dilakukan formulasi model pemrograman linier untuk menentukan suatu vektor prioritas dengan menggunakan batas konsistensi pada tahap pertama. Dengan menggunakan pendekatan model pemrograman linier dalam metode AHP, dapat dilakukan analisa sensitivitas untuk memprediksi entri-entri pada matriks perbandingan berpasangan yang membuat matriks tersebut tidak konsisten.

---

The Analytic Hierarchy Process (AHP) method is one method of decision making that is used to determine the order of priority of the various alternatives. There are four main principles used in the AHP method, that is: 1) decomposition, 2) pairwise comparisons, 3) determine the priority vector, and 4) hierarchical composition. In this skripsi, the main principles of the AHP method discussed is determine the priority vector to be solved using linear programming model approach.

The approach is divided into two stage, the first stage will be the formulation of a linear programming model to determine the consistency bound of the pairwise comparison matrix and the second stage will be the formulation of a linear programming model to determine a priority vector using consistency bound at the first stage. By using a linear programming model approach in the AHP method, sensitivity analysis can be carried out to predict the entries in the pairwise comparisons matrix that makes the matrix is inconsistent."

"Sekuen konsensus adalah subsekuen yang paling sering muncul pada sekuen DNA. Sekuen ini berguna untuk menentukan letak dari protein. Dalam mencari sekuen konsensus harus memperhatikan posisi tiap basa dari sekuen DNA. Terdapat pola tertentuk untuk mentukan sekuen ini. Pencarian sekuen konsensus pada umumnya dilakukan dengan cara menyejajarkan subsekuen DNA dan memberikan skor, sekuen yang memberikan skor maksimum akan dijadikan sekuen konsensus. Pencarian skor maksimum ini dapat dilakukan dengan pemrograman linier. Dalam skripsi ini akan dibahas pencarian sekuen konsensus dan posisinya pada sekuen DNA dengan mencari skor maksimum menggunakan metode pemrograman linier.

---

Consensus sequence is the most frequent subsequences at DNA sequences. This sequence used to find binding site of protein. To searching consensus sequence it is important to consider location every nucleotides on DNA sequences. There is specific pattern to find this sequence. Searching consensus sequence commonly done by aligning DNA subsequences and giving score, a subsequence which give maximum score will be consensus sequence. Searching maximum score can use linear programming. In this paper will discuss how to find consensus sequence and its location on DNA sequence with searching maximum score using linear programming method."

"Semivariogram adalah fungsi yang dapat menyatakan korelasi spasial pada data spasial. Semivariogram digunakan untuk mencari bobot pada kriging. Semivariogram mempunyai beberapa parameter diantaranya sill dan range. Parameter tersebut biasanya ditaksir berdasarkan plot semivariogram yang dihitung dari data sampel terhadap jaraknya. Metode ini biasa disebut metode klasik. Namun pada skripsi ini akan digunakan metode lain untuk menaksir parameternya. Metode yang digunakan adalah metode linear programming. Sesuai dengan cara kerja linear programming yang dapat menghasilkan solusi optimal, diharapkan parameter yang ditaksir dengan metode linear programming lebih baik dibandingkan dengan metode klasik. Dalam tugas akhir ini metode klasik dan metode linear programming diterapkan untuk kasus data tertentu dan hasilnya adalah metode linear programming menghasilkan taksiran parameter yang lebih baik dibandingkan metode klasik, berdasarkan uji statistik tertentu. Selain itu, metode linear programming juga..."