Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode TOPSIS pada Penerima Bantuan Sosial Akibat Covid19 di Desa Kotabatu Ciomas Bogor
Enok Tuti Alawiah 1 , Dwi Andini Putri 2 Prodi Sistem Informasi 1 , Universitas Bina Sarana Informatika 1 , Prodi Teknologi Informatika 2 , Universitas Bina Sarana Informatika 2 Jl.Kramat Raya. No. 98, DKI Jakarta, Indonesia enok.etw@bsi.ac.id 1 , dwi.dwd@bsi.ac.id 2
Abstract
During  the  Covid  19  pandemic  in  2020,  many  sectors  were  affected,  one  of  which  was  the economic  sector.  Kotabatu  Village,  Ciobas  District,  Bogor  Regency  is  a  village  that  has  been affected by social impacts due to the COVID-19 pandemic. Many people are forced to lose their jobs.  Therefore,  the  Government  provides  cash  social  assistance.  But  the  problem  is  that  the provision  of  funds  must  be  right  on  target  only  for  the  people  who  are  affected.  So  that  a decision  support  system  is  needed  to  determine  the  right  policy.  In  this  study,  the  TOPSIS method  will  be  used  as  the  best  method  for  preference  values  and  will  be  tested  on  133 population samples. The results of the research conducted on the sample obtained a final score of 0.65, namely people who lost their jobs. So the provision of assistance can prioritize people who have lost their jobs in order to get help due to the COVID-19 pandemic
Keywords : Decision Support System, Covid 19 Social Assistance Recipients, TOPSIS Method.

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah memiliki berbagai program khusus yang digunakan untuk membantu  meringankan  beban  masyarakat  yang  terdampak  virus  corona (covid-19).  Bantuan  sosial  yang  tersedia  berupa  bantuan  sembilan  bahan pokok,  dana  bantuan  sosial  tunai  (BST)  serta  bantuan  langsung  tunai  atau BST. Pemerintah juga memberikan bantuan dalam bentuk program keluarga garapan,  kartu  pra  kerja,  paket  sembako,  bantuan  pangan  non  tunai  dan sebagainya. Masyarakat yang menerima dana bantuan menerima dana tunai sebesar  600.000  rupiah  per  bulan  setiap  kepala  keluarga.  Dana  diberikan selama  3  bulan  sebanyak  1.800.000  ribu  rupiah.  Program  pemerintah  ini bertujuan  untuk  membantu  masyarakat  ekonomi  lemah  yang  terkena dampak  langsung  akibat  pandemi  covid19  yang  melanda  Indonesia  sejak awal Maret 2020.
Namun  pada  kenyataannya  terdapat  masalah  pada  saat  pemberian dana  tersebut  harus  sesuai  atau  tepat  pada  sasaran  yaitu  atau  warga  yang terkena dampak pandemi covid ini. [1] Jika pemberian dana bantuan ini tidak tepat sasaran maka akan berakibat terhadap kesenjangan sosial masyarakat dan  memicu  konflik  sosial.  Sesuai  arahan  dari  pemrintah  pusat,  maka penerima  bantuan  harus  betul-betul  warga  yang  membutuhkan  bantuan untuk  membantu  perkekonomian  warga.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sutau metode  yang  dapat  digunakan    pihak  pemerintahan  setempat  untuk memutuskan  siapa  saja  yang  menjadi  prioritas  penanganan  pemberian
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bantuan  kepada  masyarakat  yang  kehilangan  pekerjaan  akibat  pandemi covid19.
Sistem  Pendukung  Keputusan  lebih  ditujukan  untuk  mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang  kurang  terstruktur  dan  dengan  kriteria  yang  jelas  serta  melakukan berbagai  analisis  menggunakan  model-model  yang  tersedia  [2][3]. Sistem Pendukung  keputusan  adalah  sebuah  cara  yang  dilakukan  untuk memecahkan  masalah  secara  akurat,  cepat,  efektif  dan  efisien.  Sistem Pendukung  Keputusan  dibuat  dengan  tujuan  untuk  membantu  proses pengambilan  keputusan  dengan  cara  melakukan  pemilihan  terhadap berbagai alternatif keputusan [4].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [5]  yang  berjudul  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dana Bantuan Operasional Sekolah Pada Siswa  SMA  N  1  Sidomulyo  Menggunakan  Metode  Topsis  Berbasis  Web. Penelitian tersebut menyatakan bahwa dengan penghitungan metode TOPSIS dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses  penghitungan  kelayakan penerima  bantuan  secara  objective  sesuai  dengan  SOP  yang  dimiliki  oleh sekolah, karena melalui tahapan perbandingan pada kriteria dan sub kriteria yang  dimiliki  perusahaan  sebagai  landasan  SOP  dalam  penilaian  kelayakan siswa. Penelitian sebelumnya yang lain dilakukan oleh  [6] berjudul Analisis perbandingan metode TOPSIS dan SAW pada penilai karyawan (Studi Kasus: PT  Pura  barutama)  menyatakan  bahwa  hasil  pengolahan  metode  TOPSIS menunjukan  hasil  yang  memiliki  nilai  preferensi  lebih  baik  dan  bervariatif untuk penentu keputusan dari pada metode SAW.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  dengan  judul  Sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan SAW.  Menyatakan  bahwa  metodeTOPSIS  lebih  memiliki  keakuratan  yang lebih tepat. Sehingga dalam penelitian ini akan menggunakan metode TOPSIS sebagai  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan. Sehingga kebijakan akan dipilih berdasarkan pilihan terbaik dan TOPSIS  juga  memiliki  konsep  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami  [8]. Namun  tidak  semua  masyarakat  berhak  mendapatkan  dana  bantuan  sosial. Ada  syarat  yang  harus  dipenuhi  diantaranya  adalah  termasuk  warga  yang berdomisili di wilayah tersebut, warga termasuk golongan masyarakat yang kehilangan  pekerjaan,    tidak  pernah  menerima  bantuan  dalam  bentuk  lain, dan  harus  memiliki  KTP  sebagai  warga  negara  Indonesia.  Jika  nantinya masyarakat tersebut berhak menerima bantuan, maka penyakuran dana bisa melalui bank, kantor pos ataupun pemerintahan desa setempat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Waterfall Model
Metode  yang  digunakan  pada  pengembangan  penelitian  ini menggunakan model water fall [9]. Waterfall atau metode air terjun memiliki tahapan sebagai berikut:
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1) Requirement Analysis
Untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  kebutuhan  pengguna diperlukan  analisa  kebutuhan  agar  hasil  dari  sistem  dapat  sesuai dengan kebutuhan pengguna.
2) System Design
Desain  sistem  merupakan  tahap  penerjemah  dari  proses  analisa kebutuhan    mulai  dari  desain  antarmuka,  arsitektur  antarmuka,  dan prosedur pengkodean.

## 3) Implementation
Tahap  ini  merealisasikan  perancangan  perangkat  lunak  menjadi serangkaian  program  atau  unit  program  yang  akan  diuji  pada  tahap selanjutnya.
4) Integration and Testing
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  tidak  ada  kesalahan  ( error ) pada sistem yang digunakan.
5) Operation and Maintenance
Pemeliharaan Sistem yang telah digunakan oleh user agar tidak terjadi kesalahan dan kerusakan.
2.2. Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)
Beberapa    penelitian  menggunakan  metode  TOPSIS  telah  banyak digunakan  oleh  penelitian  sebelumnya  [10][11][12][1][13]. Metode TOPSIS digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  awalnya dikemukakan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981.   Metode ini dijadikan alternatif yang terbaik untuk mengukur jarak sosial negative dan positif serta mengukur  solusi  dieal  positif  dan  negatif.  Metode  ini  juga  digunakan  untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis [14][15].
TOPSIS  memiliki  konsep  yaitu  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Hasil  proses  seleksi  pendukung keputusan terhadap ranking yang dihasilkan system dapat di ketahui bahwa dari  metode  TOPSIS  disimpulkan  bahwa  (v4=0,7034),  (v1=0,6969), (v2=0,4337) layak direkomendasikan untuk menerima bantuan siswa miskin [16] . Berikut adalah bahan penelitian yang digunakan yaitu:
a) Sumber Data
Data  penelitian  berasal  dari  responden  dari  Desa  Kotabatu  Kecamatan Ciomas Kabupaten Bogor.
b) Populasi Penelitian
Populasi pada pada penelitian ini adalah penerima Dana Bantuan Sosial dari pemerintah Tabel 1. Jumlah Populasi Penelitian No  Kriteria Sasaran   Jumlah 1 BLT 66 2 BST 43
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Kriteria Sasaran   Jumlah 3 PKH 24 Jumlah 133 Sumber: Data Penelitian c) Sampel dan Metode Pemilihan Sampel
Sampel  diambil  dari  populasi  masyarakat  yang  berhak  menerima bantuan  pandemi  cobid19  sebanyak  100-200  orang.  Sampel  diambil berdasarkan uji kelayakan sesuai dengan standar baku yang dianjurkan oleh pemerintah.
d) Instrumen Penelitian
Kuesioner  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pertanyaan tertututp dengan jumlah pernyataan dan jawaban yang sudah  dibatasi terlebih dahulu. Pertanyaan pada kuesioner tertutup berdasarkan studi dari berbagai sumber yang terkait penelitian. Berikut adalah lima skala Likert  untuk  standar  pertanyaan  dengan  ketentuan  jawaban  dan  nilai sebagai berikut.
Tabel 2. Skala Likert Jawaban Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1 Sumber: Skala Likert Honget al (2002) e) Roadmap penelitian
Berikut adalah roadmap penelitian dengan metode TOPSIS
Gambar 1. Roadmap Penelitian
Data penelitian kriteria pemilihan Alternatif Literatur Kuesioner Analisa TOPSIS Komputasi Hasil
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Metode  penelitian  menggunakan  TOPSIS,  penelitian  terbagi  menjadi beberapa tahapan yaitu:
a) Analisa Matriks Keputusan Ternormalisasi
Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  adalah  tahapan  pada metode  TOPSIS  yang  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  Ai pada setiap kriteria Ci yang ternormalisasi.
(1)
Dengan ketentuan: i=1,2….m’ j=1.2….n rij= matriks keputusan ternormalisasi Xij= bobot kriteria ke j pada alternative -i I= alternative ke i J= alternative ke j
b) Matriks Ternormalisasi (R) Menghitung matriks ternormalisasi  ( R) dengan rumus sebagai berikut:
Rumus :
(2)
Dimana : i = 1, 2….., m; dan j = 1, 2, ….., n
c) Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y)
d) Menghitung matriks ternormalisasi terbobot ( Y) dengan rumus sebagai berikut: Rumus : y ij = w i r ij ; dengan i = 1,2, …, m; dan j = 1,2, …, n
e) Matriks  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  matriks  solusi  ideal  negative  (A-)
Menghitung  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  negative    (A-)  dengan  rumus sebagai berikut:
Rumus   : (3)
f) Jarak  Solusi  Ideal  Negatif  (D-)  dan  Solusi  Ideal  Positif  (D+)  Menghitung jarak solusi ideal negative (D-) dan Solusi ideal positif (+) dengan rumus yakni:
Rumus :
=
; i = 1,2, …, m . (4)
g) Nilai Preferensi Alternatif Selanjutnya  adalah  mengetahui  berapa  nilai  preferensi  untuk berdasarkan  hasil  solusi  ideal  yang  sebelumya.  Nilai  preferensi  dicari dengan rumus yaitu:
Rumus : dimana i = 1, 2, 3, . . . m (5)
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, bobot kriteria  dalam penelitian ini meliputi:
a) Kehilangan pekerjaan (C1)
b) Belum mendapatkan bantuan (C2)
c) Berdomisili di wilayah setempat (C3)
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1 Sumber: Skala Likert Hong et al (2002) Tabel 4. Data Instrumen Instrumen Kriteria BLT A1 BST A2 PKH A3 Sumber: Hasil penelitian
Tahapan  selanjutnya  adalah  memberi  nilai  dalam  tabel  keputusan berdasarkan kriteria tabel 3.
Tabel 5. Matriks Keputusan Normalisasi Kriteria   C1  C2  C3 A1 5 4 4 A2 5 3 2 A3 4 4 5

## Sumber: Hasil penelitian
Dan  berikut  adalah  tabel  hasi  bobot  kriteria  berdasarkan  penelitian  yang telah dilakukan.
Tabel 6. Hasil Nilai Bobot Kriteria C1  C2  C3 5 4 3

## Sumber: Hasil penelitian
Berikut adalah nilai data ternormalisasi berdasarkan bobot kriteria dari tabel sebelumnya.
Tabel 7. Nilai Ternomalisasi Berdasarkan Bobot Kriteria Di Atas Kriteria C1 C2 C3 A1 5 4 5 A2 5 3 3 A3 3 2 2 Hasil pangkat kriteria 66 29 38 Akar hasil pangkat kriteria   7.68  5.38  6.16 Sumber: Hasil penelitian
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  mendapatkan  nilai  ternormalisasi  berdasarkan  bobot  kriteria, selanjutnya lakukan normalisasi untuk setiap kriteria yang di uraikan dalam penelitian  yaitu  dalam  kriteria  Kehilangan  pekerjaan  (C1),  Belum mendapatkan  bantuan  (C2),  dan  Berdomisili  di  wilayah  setempat  (C3). Kemudian  hitung  dan  uraikan  matriks  ternormalisasi  untuk  setiap  kriteria yang  diuji  berdasarkan  penilaiannya.  Maka  akan  di  dapatkan  hasil  untuk matriks  ternormalisasinya.  Berikut  adalah  tabel  matriks  ternormalisasi untuk kriteria:
a) Kehilangan pekerjaan (C1).
Tabel 8. Matriks Ternormalisasi C1 Kriteria   C1  Penilaian  Hasil A1 5 7.68 0,65 A2 5 7.68 0,66 A3 3 7.68 0,39
Sumber: Hasil penelitian
b) Belum mendapatkan bantuan (C2).
Tabel 9. Matriks Ternormalisasi C2 Kriteria   C2  Penilaian  Hasil A1 4 5.38 0,74 A2 3 5.38 0,55 A3 2 5.38 0,37 Sumber: Hasil penelitian
c) Berdomisili di wilayah setempat (C3).
Tabel 10 . Matriks Ternormalisasi C3 Kriteria   C3  Penilaian  Hasil A1 5 6.16 0,81 A2 3 6.16 0,48 A3 2 6.16 0,32 Sumber: Hasil penelitian
Setelah perhitungan nilai matriks ternomasilisasi untuk kriteria C1, C2, dan  C3  maka  di  dapatkan  matriks  ternormalisasi  akhir  yang  berisi  data kriteria  penilaian  yang  sudah  ditentukan  dari  awal.  Berikut  adalah  data ternormalisanya, yaitu:
Tabel 12. Data Ternormalisasi Kriteria   C1 C2 C3 A1 0,65  0,74  0,81 A2 0,66  0,55  0,48 A3 0,39  0,37  0,32
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  di  dapatkan  nilai  matriks  ternormalisasi,  maka  berikan  bobot nilai untuk setiap kriteria yang akan di uji berdasarkan Kehilangan pekerjaan (C1), Belum mendapatkan bantuan (C2), dan Berdomisili di wilayah setempat (C3). Berikut rumus untuk menghitung nilai matriks ternormalisasi terbobot. Maka di dapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 13. Ternormalisasi Terbobot Kriteria   C1 C2 C3 A1 3,25  2,96  2,43 A2 3,30  2,20  1,44 A3 1,95  1,48  0,96 Sumber: Hasil penelitian
A. Nilai solusi ideal positif dan negative
Setelah penelitian mendapatkan hasil akhir data ternormalisasi terbobot, maka  penting  untuk  dilakukan  penghitungan  mengenai  nilai  solusi  ideal posifi  dan  negative  yang  akan  menjadi  acuan  dasar  dalam  proses pengambilan keputusan.
Tabel 14 . Solusi Ideal Positif Dan Negatif Kriteria   C1 C2 C3 A1 3,25  2,96  2,43 A2 3,30  2,20  1,44 A3 1,95  1,48  0,96 min 1,95  1,48  0,96 maks 3,30  2,96  2,43 Sumber: Hasil penelitian
B. Jarak Solusi Ideal Negatif dan Positif
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  solusi  ideal  negative  dan positif yang bersumber dari hasil penghitungan nilai positif dan negative pada  tabel  sebelumnya.  Jarak  solusi  ideal  ini  wajib  diketahui  untuk menentukan  kriteria  yang  paling  tepat  dalam  proses  pengambilan keputusan. Berikut adalah hasilnya dalam tabel 15.
Tabel 15. Jarak Solusi Ideal Negati & Positif Kriteria   Nilai D+ Nilai D- C1 46,03 86,39 C2 194,71  142,63 C3 193,58  106,71 Sumber: Hasil penelitian
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
C. Nilai preferensi
Tahapan  paling  akhir  adalah  menentukan  nilai  preferensi  untuk  proses pengambilan  keputusan.  Berikut  adalah  rumus  untuk  menghitung  nilai preferensi akhir untuk setiap alternative yang tawarkan.
Tabel 16. Nilai Preferensi Akhir Kriteria  Nilai Vi=(Di-/(Di- +Di+) Nilai D- C1 (86,39)/( 86,39+86,39) 0.65 C2 ( 142,63 )/(
142,63 + 194,71) 0.42 C3 (106,71)/( 106,71+193,58) 0.35

## Sumber: Hasil penelitian
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan ditemukan nilai preferensi akhir  sebesar  0,65  dari  kriteria  C1  yaitu  masyarakat  yang  kehilangan pekerjaan,  0.42  untuk    masyarakat  yang  belum  mendapatkan  bantuan  (C2) dan 0.35 yaitu masyarakat yang berdomisili KTP setempat(C3). Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka prioritas pemberian dana bantuan harus  di prioritaskan  pada  masyarakat  yang  kehilangan  pekerjaan  atau  instrumen kriteria C1. Hal ini karena masyarakat tersebut adalah golongan yang terkena dampak langsung pandemi covid19 yang sangat memerlukan bantuan. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menyarankan  pemerintahan  setempat  untuk memprioritaskan  penanganan  pemberian  bantuan  kepada  masyarakat  yang kehilangan.
Sistem  Pendukung  keputusan  dapat  dijadikan  salah  satu  solusi penyelesaian  masalah  secara  akurat,  cepat,  efektif  dan  efisien.  Sistem Pendukung Keputusan dapat  digunakan  oleh  pemerintahan setempat untuk memtusukan siapa saja yang memerlukan bantuan secara cepat berdasarkan kriteria penilaian dari alternatif yang diususlkan. Metode TOPSIS digunakan dalam  perhitungan  komputasi  karena  metode  ini  bermanfaat  untuk menghitung berbagai alternatif  kriteria dengan mencari solusi ideal terbaik dari berbagai alternatif yang ditawarkan. Untuk memberikan bantuan sosial terhadap  masyarakat,  banyak  faktor  yang  harus  dipertimbangkan.  TOPSIS membantu  menghitung  solusi  yang  paling  ideal  dari  berbagai  kriteria  yang ditawarkan  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  sebagai  upaya membantu pemerintahan setempat untuk memberikan keputusan pemberian bantuan  kepada  masyarakat  yang  terkena  dampak  pandemi  covid19  agar tepat sasaran.

## 4. SIMPULAN
Pandemi  covid19  berdampak  langsung  terhadap  kehidupan  ekonomi masyarakat.  Pemerintah  memberikan  stimulus  ekonomi  berupa  dana
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bantuan langsung tunai terhadap masyarakat yang terkena dampak pandemi covid19.  Namun,  agar  penyaluran  dana  bantuan  sosial  ini  tepat  sasaran diperlukan keputusan yang tepat terhadap warga yang sesuai dengan kriteria penilaian yang dianjurkan oleh pemerintah. Metode TOPSIS digunakan untuk melakukan  perhitungan  komputasi  terhadap  berbagai  alternatif  kriteria terhadap  warga  yang  berhak  menerima  bantuan.  Hasilnya  dapat  digunakan oleh pemerintahan setempat memberikan keputusan yang tepat.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  sampel  mendapatkan  nilai akhir 0,65 yaitu Masyarakat yang kehilangan pekerjaan. Pemberian bantuan dapat  memprioritaskan  masyarakat  yang  kehilangan  pekerjaan  agar mendapatkan  bantuan  akibat  pandemi  covid19.  Metode  TOPSIS  dapat digunakan  oleh  pemerintahan  setempat  untuk  membuat  kebijakan  dalam pemberian  bantuan  terhadap  masyarakat  yang  berada  di  Desa  Kotabatu Ciomas  Kabupaten  Bogor.  Penelitian  hanya  dilakukan  terhadap  133  sampel populasi.    Agar  penelitian  lebih  luas  diperlukan  instrumen  lain  dengan jumlah populasi yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  W.  T.  Putra,  S.  NoviaSanti,  G.  Y.  Swara,  and  E.  Yulianti,  “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata,” J. TeknoIf , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[2] D. F. S. Sadikin, “Sistem Pengambilan Keputusan Kelayakan Bagi Calon Penerima  Dana  Bantuan  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode Topsis Berbasis Web,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 1, no. 1, pp. 18–28, 2016, doi: 10.37438/jimp.v1i1.6.
[3] A.  A.  Fauzi,  H.  Z.  Zahro,  and  R.  P.  Prasetya,  “Analisis  Perbandingan Metode Topsis Dan Saw Dalam Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan Di Kabupaten Rembang,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 29–36, 2020.
[4] Y. M. Harefa and S. Sinurat, “Bulletin of Information Technology ( BIT ) Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Instruktur  Pada  LKP  Karya Prima Menggunakan Metode TOPSIS,” vol. 1, no. 2, pp. 58–67, 2020.
[5] Y.  Fernando  and  S.  Fernanda,  “Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Dana Bantuan Operasional Sekolah Pada Siswa Sma  N  1  Sidomulyo  Menggunakan  Metode  Topsis  Berbasis  Web,” J.
Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 29, 2017, doi: 10.33365/jtk.v11i1.181.
[6] G.  T.  Saputra  and  M.  A.  I.  Pakereng,  “Analisis  Perbandingan  Metode TOPSIS  dan  SAW  pada  Penilaian  Karyawan  (  Studi  Kasus :  PT  Pura Barutama Unit Paper Mill 5 , 6 , 9 ),” J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 156–165, 2020.
[7] Dixsen  and  D.  Oktarina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  SAW,” J.  Mhs. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 2685, pp. 9–12, 2020.
[8] E.  R.  Hylenarti  Hertyana1,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Rekomendasi  Pembelian  Smartphone  Dengan  Menggunakan  Metode Topsis,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 5, no. 1, pp. 80–91, 2020.
Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 72-82 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[9] Yurindra, “Software Engineering,” Yogyakarta Deep. , 2017.
[10]  R. Simanjuntak, M. Safii, W. Saputra, P. Studi, and S. Informasi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik Dengan Menggunakan Metode Topsis di SMA Sultan Agung Pematangsiantar,” vol. 2, pp. 331– 341, 2020.
[11]  S.  Sena  Maulana  Dwi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Peserta  Terbaik  Dalam  Perlombaan  Penulisan  Kaligrafi Dengan Metode Topsis,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 3, no. February, pp. 26–32, 2020.
[12]  D.  Antoni,  “Visualisasi  Data  Penduduk  Dalam  Membangun  E- government Berbasis Sistem Informasi Geografis ( GIS ),” J. SISFOKOM (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 09, no. 3, pp. 310–316, 2020.
[13]  A.  A.  Azhari,  Y.  Nyura,  and  A.  Najib,  “Perbandingan  Metode  SAW  dan TOPSIS Pada Penerimaan Siswa Praktek Kerja Lapangan,” Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. 2018 , vol. 3, no. 1, pp. 71–77, 2018.
[14]  E.  T.  Alawiah  and  S.  Susilowati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Vending Machine Dengan  Metode TOPSIS Studi Kasus PT . KAI Commuter Jabodetabek,” vol. 3, no. 2, pp. 208–215, 2018.
[15]  J.  Y.  Augusto,  B.  Mulyawan,  and  T.  Sutrisno,  “Perbandingan  Metode Topsis  Dan  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Rekomendasi  Penentu Penerima Beasiswa Sma Dy,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 73–76, 2019.
[16]  M.  Safii  and  S.  Ningsih,  “Rekomendasi  Pemberian  Beasiswa  Bantuan Siswa  Miskin  Menggunakan  Algoritma  TOPSIS,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  243,  2017,  doi:  10.30645/j- sakti.v1i2.39.