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J-HyTEL welcomes original and rigorous scholarship advancing education, media technology, and computer science applications.
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초록
본 연구는 다음을 활용하여 직원 대출을 위한 의사결정 지원 시스템(DSS)을 개발한다. 단순 가산 가중치 (SAW) 방법. 이 연구에서 다루는 주요 쟁점은 직원 협동조합에서 대출 신청의 우선순위를 정하기 위한 효율적이고 객관적인 선정 절차의 필요성이다. 이 시스템은 미리 정의된 기준에 따라 선호도 점수를 산출함으로써 대출 관리자가 가장 적격한 신청자를 선정할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 이러한 기준에는 회원 자격, 대출의 긴급성, 신청 순서, 소득 수준 및 기존 미상환 대출이 포함됩니다. SAW 방법은 기준에 가중치를 부여하고 의사결정 행렬을 정규화하여 여러 대안을 순위 매기는 데 효과적이기 때문에 채택되었습니다. 이 시스템은 협동조합 회원들의 데이터를 처리하여 대출 승인 시 우선순위를 부여해야 할 신청자를 명확히 보여주는 선호 점수를 산출합니다. 결과에 따르면, 이 시스템은 신청자 우선순위를 성공적으로 결정했으며, 아키루딘(0.925)이 최우선 추천 대상자로 선정되었고, 그 뒤를 아구스 물랴ント(0.8375)와 유하르멘(0.7965)이 따랐다. 반면, 리자 푸스피타는 긴급도와 소득 수준이 낮아 최하위(0.408)로 평가되었다. 본 연구는 SAW 기반의 DSS가 대출 승인 의사결정에 대해 정확하고 투명하며 효율적인 해결책을 제공한다고 결론지었다.
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