## PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE TOPSIS PADA PT REGENCY MOTOR
*Agus Salim 1 , Baginda Oloan Lubis 2 , Ali Haidir 3
1,2,3) Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98, Jakarta Pusat Email: agus.salim@bsi.ac.id , baginda.bio@bsi.ac.id, ali.alh@bsi.ac.id

## ABSTRACT
In carrying out its activities, PT. Regency Motor is assisted by employees who have a good  work  ethic.  PT.  Regency  Motor  selected  the  best  employees  who  would  later  be  given prizes as a result of the employee's hard work. This selection process often experiences several problems such as the calculation of employee criterion values that often experience similarities between  one  another.  The  best  employee  selection  process  involves  all  employees  working  at PT. Regency Motor. This process has several assessment stages which can take a long time in calculating  the  value  of  each  employee.  In  these  processes  it  is  not  uncommon  for  errors  to occur  in  both  the  input  of  employee  values  and  in  the  process  of  calculating  those  values. Therefore  in  this  study  the  author  tries  to  try  to  help  the  company  to  determine  the  best employees by using the Technique for Order Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method more effectively, because the TOPSIS method is one of the best alternatives that is able to  produce  employee  data  with  using  six  criteria,  namely  discipline,  loyalty,  attitude, attendance, expertise and years of service, the final calculation result is obtained to determine the best employee obtained with the prefence value at the highest value, Alex Ryan with a value of 0.7592812
Keywords : best employees, DSS, TOPSIS.

## ABSTRAK
Pelaksanaan  kegiatan,  PT.  Regency  Motor  dibantu  seluruh  karyawan  yang  memiliki etos  kerja  yang  baik.  Perusahaan  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik,  yang  nantinya  akan diberikan  hadiah  sebagai  hasil  dari  kerja  keras  mereka.  Proses  pemilihan  ini  sering  sekali mengalami beberapa masalah seperti perhitungan nilai kriteria karyawan yang sering mengalami kemiripan  antara  satu  dengan  lainnya.  Proses  ini  memiliki  beberapa  tahap  penilaian,  yang memakan  waktu  lama  dalam  perhitungan  nilai  tiap  karyawan.  Tidak  jarang  terjadi  kesalahan dalam  penginputan  nilai  maupun  dalam  proses  perhitungan  nilai.  Oleh  karena  itu,  penulis mencoba  membantu  memberikan  solusi  dengan  menggunakan  metode Technique for  Order Reference  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS), karena metode  TOPSIS  adalah  salah  satu alternative  terbaik  yang  mampu  menghasilkan  data  karyawan  dengan  menggunakan  enam
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
kriteria yaitu kedisiplinan, loyalitas, sikap, kehadiran, keahlian dan masa kerja. Didapatkan hasil perhitungan  nilai  akhir  untuk  penentuan  karyawan  terbaik  yang  diperoleh  dengan  hasil  nilai prefence tertinggi yaitu Alex Ryan dengan nilai 0,7592812.
Kata kunci : karyawan terbaik, DSS, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Pada  pelaksanaan  kegiatan  di PT.  Regency  Motor  dibantu  oleh karyawan-karyawan yang memiliki etos kerja  yang  baik.  PT.  Regency  Motor melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik yang  nantinya  akan  diberikan  hadiah sebagai  hasil  kerja  keras  karyawan tersebut.  Proses  pemilihan  ini  sering sekali  mengalami  beberapa  masalah seperti  perhitungan  nilai-nilai  kriteria karyawan yang sering mengalami kemiripan antara satu dengan lainnya.
Proses pemilihan karyawan terbaik  melibatkan  seluruh  karyawan yang  bekerja  di  PT.  Regency  Motor. Proses  ini  memiliki  beberapa  tahap penilaian  yang  dapat  memakan  waktu yang  lama  dalam  perhitungan  nilai  tiap karyawan.  Pada  proses-proses  ini  tidak jarang  juga  terjadi  beberapa  kesalahan baik  dalam  penginputan  nilai  karyawan maupun dalam proses perhitungan nilai- nilai tersebut. Sistem Pendukung Keputusan  menjadi  salah  satu  alternatif penyelesaian  masalah  tersebut.  Adapun proses  kegiatan  pemilihan  karyawan terbaik  yang  masih  menggunakan  cara
manual berdasarkan pengamatan langsung  dari  cara  kerja  karyawan,  hal ini  tentu  akan  sangat  membutuhkan waktu  lama  dan  hasilnya  kurang objektif. Event ini  rutin  dilakukan  pada setiap tahunnya. Dengan dasar
pertimbangan dan latar belakang tersebut,  perlu untuk mengadakan suatu sistem untuk pemilihan karyawan sehingga  tidak  butuh  memakan  banyak waktu  dan  hasilnya  akan  jauh  lebih objektif (Astuti & Fu’ad, 2017).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  metode  TOPSIS  untuk menentukan  karyawan  terbaik  pada proses  pengambilan  keputusan  yang optimal,  disebabkan  karena  konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya  efisien  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis sederhana.
Sudah sepatutnya pemilihan karyawan terbaik dilakukan per triwulan yang menjadi rujukan dalam
memberikan  bonus  kepada  karyawan yang  dinilai  dari  kriteria-kriteria  yang ditetapkan  oleh  perusahaan,  sehingga
semua karyawan yang bekerja memiliki peluang  yang  sama  untuk  mendapatkan bonus tersebut. Oleh karena itu diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan yang dapat membantu mempermudah proses pengambilan keputusan  tersebut  (Murdianto  et  al., 2016).
Metode ini telah berjalan dengan baik  dan  dapat  menghasilkan  bobot kriteria  penilaian  dan  informasi  yang jelas  dan  cepat  dibandingkan  dengan perhitungan  manual  (Susliansyah  et  al., 2019)

## 2. METODE
Data yang digunakan adalah data primer,  diperoleh  dari  data  karyawan PT.  Regency  Motor  yang dikumpulkan secara  langsung    melalui  wawancara, survey  dan  observasi dengan  jumlah populasi  139  orang.  Penentuan  kriteria berdasarkan  identifikasi  masalah  yang ada  melalui  observasi  dan  wawancara dengan bagian HRD.
Sering kali lembaga atau individu  dihadapkan  pada  keadaan harus  memutuskan  salah  satu  dari beberapa pilihan yang ada. Oleh karena itu  dibutuhkan  sistem  pengambilan keputusan
untuk memberikan pemecahan masalah (Salim, 2016).
TOPSIS  diperkenalkan  pertama kali  oleh  Yoon  dan  Hwang.  Metode
pengambilan keputusan dengan multikriteria. Prinsipnya bahwa
alternatif  yang  terpilih  harus  memiliki jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal negatif (Nofriansyah, 2014).
Metode  TOPSIS  adalah  salah satu metode yang bisa membantu proses pengambilan  keputusan  yang  optimal untuk menyelesaikan masalah keputusan  secara  praktis  (Surya,  2018). Didasarkan  pada  konsepnya  dimana, alternatif terpilih  yang baik  tidak hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif (Mallu,  2015).  Hal  ini  disebabkan karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami,  komputasinya  efisien  dan memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja  relatif  dari  alternatifalternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis yang  sederhana  (Marbun  &  Sinaga, 2017).
Technique for Order by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan. TOPSIS Cukup
banyak digunakan dalam menyelesaikan
suatu  masalah  pada  saat  pengambilan keputusan secara praktis. (Diana, 2018)
Dalam  metode  TOPSIS  dikenal dua  macam  solusi  sebagai  berikut:
(Diana, 2018).

## 2.1. Solusi Ideal Positif (PIS)
Solusi  ideal  positif  memiliki  definisi sebagai  suatu  jumlah  dari  seluruh  nilai terbaik  yang  dapat  dicapai  oleh  suatu setiap attribut. Semakin besar suatu nilai maka  semakin  baik  ( large  is  better ),
dengan persamaan :
(1)
Dimana 𝑟 𝑖𝑗 =  ranking  kinerja  alternatif ke-i  pada  kriteria  ke-j, 𝑥 𝑖𝑗 =  alternatif ke-i  pada  kriteria  ke-j, 𝑥 𝑗∗ = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗
merupakan  tingkatan  yang  diinginkan,
= 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  tingkatan  yang terburuk.
2.2. Solusi Ideal Negatif (NIS) Solusi negatif ideal merupakan kebalikan dari suatu solusi ideal positif, yakni  suatu  jumlah  dari  seluruh  nilai terburuk  yang  akan  dapat  dicapai  oleh suatu setiap atribut. Semakin kecil suatu nilai  maka  semakin  baik  ( smaller is better ), persamaannya :
(2)
dengan 𝑟 𝑖𝑗 =  ranking  kinerja  alternatif ke-i  pada  kriteria  ke-j, 𝑥 𝑖𝑗 =  alternatif
ke-i  pada  kriteria  ke-j, 𝑥 𝑗∗ = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  tingkatan  yang  diinginkan,
= 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  tingkatan  yang terburuk.
Prosedur TOPSIS dilakukan mengikuti langkah-langkah sebagai
berikut  (Sari,  Windarto,  Hartama,  & Solikhun, 2018) :
1) Menganalisa suatu penyelesaian masalah  dalam  menentukan  suatu kriteria penyelesaian masalah.
2) Menggambarkan  n    buah  alternatif dan m buah kriteria ke dalam sebuah matriks, dimana 𝑥 𝑖𝑗 adalah suatu nilai data  yang  akan  diperoleh  dari  hasil
bentuk pengolahan data atau
diperoleh  dari  suatu  penilaian  dalam pengambilan keputusan pada pengukuran untuk alternatif i terhadap j. Misalkan terdapat himpunan alternatif, 𝐴 = { 𝐴𝑖 | 𝑖 =1,2,…, 𝑛 } dan himpunan
kriteria 𝐶 =  { 𝐶𝑗 | 𝑗 =1,2,…, 𝑚 },  dimana
𝑋 = { 𝑋 𝑖𝑗 | 𝑖 =1,2,…, 𝑛 ; 𝑗 =1,2,…, 𝑚 } adalah  himpunan  data  awal  (bisa berupa hasil pengolahan atau penilaian  pengambil  keputusan)  dan
𝑊 = { 𝑊𝑗 | 𝑗 =1,2,…, 𝑚 } adalah himpunan  terbobot,  maka  data  awal TOPSIS terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Representasi Data Awal TOPSIS
Alternatif C 1
C 2 ... C m A 1 X 11 X 12 ...  X 1m A 2 X 21 X 22 ...  X 2m ... ... ... ... ... A n X n1 X n2 ...  X nm W W 1 W 2 ...  W m

## Sumber : (Diana, 2018)
3) Membentuk matriks keputusan
normalisasi, seperti Tabel 2 .
Tabel 2 Matrik Keputusan Normalisasi
Alternatif r 1 r 2 ... r A 1 r 11 r 12 ...  r 1m A 2 r 21 r 22 ...  r 2m
...
... ...  ... ...
A n r n1 r n2 r nm Sumber : (Diana, 2018) 4) Selanjutnya menghitung matriks keputusan terbobot, seperti Tabel 3. Tabel 3 Matriks Keputusan Terbobot Alternatif V 1 V 2 ... V m
A 1 W 1 ,r 11 W 2 ,r 12 ...  W m, r 1m
A 2 W 1 ,r 21 W 1, r 22 ...  W m, r 2m
... ... ... ...
...
A n W 11, r n1 W 11, r n2 W m, r nm

## Sumber : (Diana, 2018)
5) Berikutnya  menentukan  nilai  ideal positif  (PIS)  dan  nilai  ideal  negatif (NIS), dengan persamaan :
Dimana J ₁ adalah nilai lebih besar lebih baik (maksimal) . J ₂ adalah nilai lebih kecil lebih baik (minimal)
6) Kemudian  menghitung separation measure yakni  pengukuran  jarak antara  suatu  alternatif  terhadap  nilai ideal  positif  dan  nilai  ideal  negatif. Persamaan yang digunakan :
Positif :
Negatif :
7) Menentukan  nilai  preferensi  untuk
setiap alternatif ( 𝐶𝑖 ) dengan
persamaan :
(6)
dengan Terakhir proses pengurutan atau perangkingan  secara  menurun  untuk masing-masing dari alternatif
berdasarkan  nilai 𝐶𝑖 .  Alternatif  terbaik yaitu  alternatif  yang  memiliki  suatu jarak  terpendek  terhadap  suatu  solusi ideal  positif  dan  memiliki  suatu  jarak terjauh  terhadap  suatu  solusi  ideal negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian  masalah  di  PT. Regency Motor dengan metode TOPSIS berdasarkan hasil analisa adalah sebagai berikut:
(4) (5)
(3)

## A.  Menormalisasikan Alternatif  yang
Ada.
Tabel 4 Data Sampel
N o K o d e Nama Kriteria ked isip lina n ab se nsi sik ap ke ha dir an ke ahl ian Ma sa Ker ja
1 F A 7 Sulaiman 62 93 64 75 76 87 2 F A 9 Bayu Aji 70 80 70 70 70 90 3 F A 3 3 Fitria sari 80 80 90 80 80 90 4 F A 1 5 Alex ryan 90 80 90 90 90 80 5 F A 2 2 Desi wati 90 90 70 60 70 60

## Sumber : (PT Regency Motor,2020)
Tabel  4  adalah  sebagian  data  yang sudah  di  ambil  dari  keseluruhan  data yang  ada  pada  PT.  Regency  Motor untuk  dijadikan  data  sampel.  Tabel  ini juga  menjelaskan  tentang  data  sampel karyawan yang sudah ternomalisasi
Tabel 5 Kriteria Penilaian
Sub Aspek Kreteria Kedisiplinan C1 Loyalitas C2 Sikap C3 Kehadiran C4 Keahlian C5 Masa kerja C6
Sumber : (PT Regency Motor, 2020)
Tabel  5  menjelaskan  tentang  kriteria
penilaian  yang  digunakan  di  PT.
Regency Motor sebagai acuan penilaian karyawan terbaik.
B. Membuat Tabel Terbobot .

## Tabel 6 Kriteria Nilai Bobot
Sub aspek Kriteria   Keterangan Nilai bobot Kedisiplinan C1 Sangat penting 0,3 Loyalitas C2 cukup 0,2 Sikap C3 cukup 0,2 Kehadiran C4 penting 0,25 Keahlian C5 penting 0,25 Masa kerja C6 Sangat penting 0,3

## Sumber : (PT Regency Motor, 2020)
Tabel  6  merupakan  kriteria  nilai  bobot yang  berfungsi  untuk  dapat  mengukur kriteria yang sudah ditentukan.

## C.  Membuat  Matriks  Keputusan

## Ternormalisasi
Pada  tahapan  ini  untuk  mempermudah proses perhitungan maka awal perhitungan  dilakukan  dengan  mencari akar pangkat nilai dari setiap kriteria.

## = 579, 28145
Dari  perhitungan  diatas  :  nilai  62  di dapat  dari  Alternatif  1  (sulaiman)  pada kriteria C1 (nilai rata-rata), dan
seterusnya  begitupun  sampai  alternatif ke-58 atau alternatif terakhir.
Untuk  pencarian  R11  pada kriteria  rata-rata  nilai,  yaitu  nilai  setiap
alternatif  yang  ada  pada  kriteria  C1
(rata-rata  nilai)  di  bagi  hasil  dari  akar pangkat  yang  telah  didapat  untuk kriteria C1.
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka dapat dilihat hasilnya pada Tabel 7.

## Tabel 7 Tabel Matriks Keputusan Normalisasi
N o Kedisi plinan Loyal itas Sika p Keha diran Keahl ian Masa Kerja 1 0.1070 291 0.156 8000 0.101 0340 0.127 6204 0.127 0981 0.146 4798 2 0.1208 394 0.134 8817 0.110 5059 0.119 1124 0.117 0641 0.151 5308 3 0.1381 021 0.134 8817 0.142 0791 0.136 1285 0.133 7875 0.151 5308 4 0.1553 649 0.134 8817 0.142 0791 0.153 1445 0.150 5109 0.134 6941 5 0.1553 649 0.151 7420 0.110 5059 0.102 0963 0.117 0641 0.101 0206
Sumber : (Data olahan, 2020)

## D.  Membuat  Matriks  Keputusan

## Normalisasi Terbobot
Selanjutnya  menghitung  proses ternormalisasi  terbobot  (V),  dimana setiap  alternatif  diambil  berdasarkan nilai  dari  kriteria  nilai  bobot  dikali dengan  kriteria  hasil  normaliasasi.
Untuk menentukan ternormalisasi
terbobot (V) pada kriteria rata-rata nilai maka nilai 0,3 adalah bobot dari kriteria C1  yaitu  dengan  keterangan  kriteria tersebut  adalah  sangat  penting  (Tabel
6),  serta  nilai  0,1070291  di  dapat  dari
alternatif  1  pada  hasil  perhitungan keputusan  ternormalisasi  C1  (Tabel  7) dan  seterusnya  sampai  perhitungan
alternatif terakhir. Berikut adalah perhitungannya,
V 1.1 = W 1 .R 11 = 0,3 X 0,1070291 = 0,0321087
V 2.1 = W 1 .R 21 = 0,3 X 0,1208394 = 0,0362518
V 3.1 = W 1 .R 31 = 0,3 X 0,1381021 = 0,0414306
V 4.1 = W 1 .R 41 = 0,3 X 0,1553649 = 0,0466095
Dari  hasil  perhitungan  normalisasi terbobot  yang  telah  di  lakukan  diatas maka  dapat  dilihat  pada  Tabel  8  yaitu merupakan  hasil  gabungan  pada  setiap kriteria.

## Tabel 8 Matriks Normalisasi Terbobot
N o Kedisi plinan Loyal itas Sika p Keha diran Keahl ian Masa Kerja 1 0.0321 087 0.031 3600 0.020 2068 0.031 9051 0.031 7745 0.043 9439 2 0.0362 518 0.026 9763 0.022 1012 0.029 7781 0.029 2660 0.045 4592 3 0.0414 306 0.026 9763 0.028 4158 0.034 0321 0.033 4469 0.045 4592 4 0.0466 095 0.026 9763 0.028 4158 0.038 2861 0.037 6277 0.040 4082 5 0.0466 095 0.030 3484 0.022 1012 0.025 5241 0.029 2660 0.030 3062
Sumber : (Data olahan, 2020)
E.  Menentukan  Nilai  Ideal  Positif (A + ) dan Nilai Ideal Negatif (A - )
Berdasarkan  Tabel  8  maka didapatkan hasil gabungan untuk penentuan solusi  ideal  negatif dan ideal positif yang ditunjukkan pada Tabel 9.

## Tabel 9 Tabel Nilai Ideal
Nilai Ideal Kedisi plinan Loya litas Sika p Keha diran Keah lian Masa Kerja A + 0.048 6810 0.03 3046 0 0.03 0941 7
0.03 9987
7 0.03 9718 2 0.045 4592 A - 0.031 0730 0.02 0232 3 0.01 8943 9
0.02 5524
1 0.02 5085 2 0.030 3062 Sumber : (Data olahan, 2020)
F.  Menghitung  Separation  Measure suatu  Alternatif  terhadap  Nilai  Ideal Positif dan Nilai Ideal Negatif
Data yang dihitung berdasarkan Tabel 8 dan  tabel  9.  Proses  perhitungan  nilai ideal positif sebagai berikut :
Proses  perhitungan  nilai  ideal  negatif sebagai berikut :
Hasil yang diperoleh dari perhitungan di atas  dapat  disimpulkan  menjadi  hasil perhitungan  terbobot  ideal  positif  (D + ) dan  terbobot  ideal  negatif  (D - ),  terlihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Hasil Perhitungan Terbobot D +
dan D -
No Nama D + D - 1 Sulaiman 0.0228789 0.0199486 2 Bayu Aji 0.0219764 0.0186404 3 Fitria Sari 0.0130609 0.0247871 4 Alex Ryan 0.0089605 0.0282634 5 Desi Wati 0.0252544 0.0192657 Sumber : (Data olahan, 2020)

## G.  Mencari  Nilai  Preferensi  Untuk
Hasil Setiap Alternatif (V i )
Nilai  0,0199486  merupakan  nilai  pada alternatif  1  yang  di  dapat  dari  hasil terbobot  ideal  negatif  ( 𝐷 − ),  dan  nilai 0,0228789  hasil  terbobot  positif  ( 𝐷 + ), yang  juga  nilai  pada  alternatif  1,  dapat dilihat  pada  tabel  10.  Proses  dilakukan hingga  perhitungan  alternatif  terakhir .untuk nilai ( 𝐷 + ) dan ( 𝐷 − ).
Tabel  11  adalah  hasil  perhitungan  yang didapat  dari  perhitungan  di  atas  yang merupakan  hasil  akhir  yang  telah diperoleh pada semua tahapan
perhitungan  yaitu  merupakan  hasil perhitungan  nilai preferensi dari  data seluruh  sampel  karyawan  PT.  Regency Motor.
Tabel 11 Nilai Preferensi untuk setiap
alternatif (V i ) No Nama V i Hasil 1 Sulaiman 0.4657897 37 2 Bayu Aji 0.4589325 38
No Nama V i Hasil 3 Fitria Sari 0.6549121 6 4 Alex Ryan 0.7592812 1 5 Desi Wati 0.4327418 43 6 Rachman 0.4823625 33 7 Nuruf Afni 0.4000587 49 8 Komaruddin 0.3512246 52 9 Yana Iqbal 0.3778410 50 10 Gema Mahardika  0.5102554 28 11 Khasanah Ayu 0.5345630 23 12 Rio Andika 0.6295772 8 13 Salamah 0.5121381 26 14 Daffa Akhdan 0.5364488 22 15 Aryasatya 0.3359019 55 16 Dika Toni 0.4185853 46 17 Nurjanah 0.4708532 36 18 Abdu Rasyid 0.4975983 31 19 Fuad Ridho 0.3228347 56 20 Iwan Lubis 0.3450973 54 21 Kartika 0.4186324 45 22 Nur Alam 0.5509754 18 23 Samantha 0.6065228 13 24 Nur Halim 0.7351257 3 25 Sinta Laksmi 0.6507857 7 26 Yusnita 0.3480452 53 27 Irhamdika 0.2543165 58 28 Darmawan 0.3096549 57 29 Kartono 0.3588673 51 30 Sutrisno 0.6044997 14 31 M. Ihsan 0.5661302 16 32 Fajar Oloan 0.6289843 9 33 Rahmansyah 0.5667957 15 34 Budihardjo 0.4112952 48 35 Lutfiah sari 0.4481259 41 36 Ayu Sella 0.5119322 27 37 Ira bella 0.4746359 35 38 Ardiansyah 0.4872798 32 39 Desiana 0.6189736 11 40 Bilal Hamid 0.7519118 2 41 Roni Kusuma 0.5402777 21 42 Riza Anwar 0.4794204 34 43 Kasdullah 0.5468521 19 44 Siti Fildzah 0.4542504 40 45 Rudiyanto 0.6210934 10 46 Haidar Ali 0.5409651 20 47 Romli 0.4305341 44
No Nama V i Hasil 48 Bella Eva 0.5144405 25 49 Hendri Cow 0.4426237 42 50 Irmawati 0.5198368 24 51 Abdul Syukur 0.5068592 29 52 Suharjanti 0.5584958 17 53 Jefi Chaidir 0.4165709 47 54 Susilowati 0.7331778 4 55 May may 0.5034996 30 56 Maesaroh 0.6809855 5 57 Luftansha 0.4566754 39 58 Ulin Nuha 0.6103069 12
Sumber : (Data olahan, 2020)
Berdasarkan  Tabel  11  maka  dapat diurutkan nilai preferensi yang terbesar,
untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik seperti ditunjukkan pada Tabel 12.

## Tabel 12 Nilai Preferensi Terbesar
Rangking Nama Hasil 1 Alex Ryan 0.7592812 2 Bilal Hamid  0.7519118 3 Nur Halim 0.7351257 4 Susilowati 0.7331778 5 Maesaroh 0.6809855 Sumber : (Data olahan, 2020)
Data  5  besar  karyawan  PT  Regency Motor  terlihat  pada  Tabel  12.  Hasil yang diperoleh dengan  metode TOPSIS menunjukkan  bahwa  Alex  Ryan  yang terpilih sebagai karyawan terbaik.

## SIMPULAN
Proses pemilihan karyawan terbaik pada perusahaan melalui perhitungan  dengan  metode Technique
For Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS) dimulai
dengan menggunakan  beberapa  tahapan
perhitungan yang dilakukan pada
masing-masing  kriteria.  Proses  berjalan dengan baik dan menghasilkan informasi  yang  jelas  dan  cepat.  Nilai tertinggi  dijadikan  prioritas  pertama sebagai  karyawan  terbaik  pada  PT. Regency  Motor,  yaitu  Alex  Ryan dengan nilai 0.7592812.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  Y.,  &  Fu’ad,  I.  Z.  (2017).
Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada PT. Patra Nur  Alaska. Seminar  Nasional Tekhnologi Informasi Dan Multimedia , 4 (2),  37–42.  Retrieved from http://ojs.amikom.ac.id/ index.php/semnasteknomedia/articl e/view/1699/1576 Diana.  (2018). Metode  Dan  Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish. Mallu,  S.  (2015).  Sistem  pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak  menjadi  karyawan  tetap menggunakan metode topsis. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Informasi Terapan , 1 (2), 36–42.
Marbun,  M.,  &  Sinaga,  B.  (2017). Mahasiswa  Dengan  Metode  Topsis Di  Stmik  Pelita. Jurnal  Mantik
Penusa , 1 (2), 9–15.
Murdianto,  H.,  Khairina,  D.  M.,  &
Hatta,  H.  R.  (2016).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Per  Triwulan
Pt.Cahaya Fajar Kaltim Pltu Embalut Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple
Additive Weighting. Prosiding
SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komputer
Dan  Teknologi  Informasi) , 1 (1),
24–29. https://doi.org/10.31219/ osf.io/j4yva Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data
Mining Sistem Vs  Pendukung
Keputusan (1st  ed.).  Yogyakarta: Deepublish.
Salim, A. (2016). Pembelajaran Matematika  Berbasis  Komputer Dengan  Metode  Multikomunikasi
Untuk  Siswa  Kelas  IV  SDLB-B . https://doi.org/10.31311/ji.v3i1.21 Sari,  D.  R.,  Windarto,  A.  P.,  Hartama,
D., & Solikhun, S. (2018). Decision Support System for Thesis Graduation Recommendation Using AHP-TOPSIS Method. Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Komputer , 6 (1), 1–6. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6. 1.2018.1-6 Surya,  C.  (2018).  Penilaian  Kinerja Dosen Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : Amik Mitra
Gama). Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) ,
2 (1), 322–329. https://doi.org/
10.29207/resti.v2i1.119
Susliansyah,  S.,  Rahadjeng,  I.  R., Sumarno,  H.,  &  Deleaniara.  M,  C. M.  (2019).  Penerapan  Data  Mining Dalam  Penilaian  Kinerja  Guru
Tetap  Sd  Negeri  Kebalen  07
Dengan  Metode  Topsis. Jurnal Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (1),  7–14.
https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1 .2