## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951

## Analisis Pemilihan Guru Konseling dengan Metode VIKOR pada SMK TPI Alhasanah Pematang Bandar
Delima Syah Putri Sinaga 1 , Sundari Retno Andani 2 , Dedi Suhendro 2,*
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesi Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara Email: 1 delimassinaga@gmail.com, 2 sundar.ra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 dedishu16@gmail.com Submitted: 08/11/2021 ; Accepted: 15/11/2021 ; Published: 30/11/2021
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  guru  konseling  yang  tepat  di  SMK  TPI  Al-Hasanah  agar  dapat membantu,  mengarahkan  dan  mengubah  prilaku    menyimpang  para  siswa  yang  terjadi  di    dilingkungan  sekolah.  Sistem pendukung keputusan yang diterapkan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode  VIKOR. Data yang diperoleh pada  penelitian  ini  dengan  cara  melakukan  observasi  langsung  ke  lapangan  dan  juga  meminta  data  yang  akurat  kepada pimpinan. Pemiliha guru konseling dilakukan dengan beberapa kriteria. Adapun kriteria nya adalah : (K1) tamatan terakhir, (K2) Lama Bekerja, (K3), Kedisiplinan, (K4) Sertifikat pendukung. Diharapkan hasil penelitian dengan metode  VIKOR ini dapat  menetukan  guru  guru  konseling  ang  tepat  dan  mampu  mengarahkan  siswa  di  SMK  TPI  Al-Hasanah  mejadi  pribadi yang lebih berahlak baik di lingkungan sekolah dan juga masyarakat.
Kata Kunci: Pemilihan Guru Konseling; VIKOR; Konseling; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− This study aims to determine the right counseling teacher at SMK TPI Al-Hasanah to be able to help, direct and change  the  deviant  behavior of students  that  occur  in the  school  environment.  The decision support  system  applied  in  this study is by using the VIKOR method. The data obtained in this study by direct observation to the field and also requesting accurate data from the leadership. The selection of counseling teachers is done with several criteria. The criteria are: (K1) last graduation, (K2) Length of Work, (K3), Discipline, (K4) Supporting certificates. It is expected that the results of this research using  the  VIKOR  method  can  determine  appropriate  counseling  teachers  and  be  able  to  direct  students  at  SMK  TPI  Al- Hasanah to become more virtuous individuals both in the school environment and also in the community.
Keywords : Selection of Counseling Teachers; VIKOR; Counseling; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang dapat membantu dan mendukung suatu instansi ataupun perusahaan dalam mengambil  sebuah keputusan untuk  memecahkan masalah  – masalah baik  itu yang bersifat semi terstruktur maupun juga terstruktur. Dalam bahasa ingris sitem informasi disebut dengan DSS yang berarti Decision  Support  System [1],  [2].  Dari  beberapa  metode  yang  ada  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan maka  peneliti  menggunakan  metode  VIKOR.  VIKOR  adalah  singkatan  dari VIsekriterijumsko  KOmpromisno Rangiranje. Metode VIKOR adalah salah satu metode yang tepat pada penelitian kali ini, sebab didasarkan pada perangkingan.VIKOR  berfokus  kepada  perangkingan  dalam  mengkompromikan  dari  hasil  alternative  dan kriteria – kriteria yang bertentangan [3]–[7] .
Beberapa  peneliti  terdahulu  menerapkan  Metode  VIKOR  dalam  riset  yang  telah  dilakukan  seperti    [3] dalam riset  nya yang menjelaskan tentang penerapan metode  VIKOR dalam pemilihan calon peserta olimpiade olahraga  siswa  nasional  (O2SN).  Pada  penelitian  ini  penulis  juga  menerapkan  metode  VIKOR  dalam  memilih guru  konseling  terhususnya  SMK  TPI  AL-HASANAH  Pematang  Bandar.  Dilakukannya  pemilihan  guru konseling  diakibatkan  kurangnya  etika  yang  terjadi  di  kalangan  anak  pada  saat  ini  membuat  pihak  sekolah semakin  perihatin  dengan  keadaan  anak  saat  ini.  Sehingga  peranan  guru  bimbingan  konseling  itu  sangat dibutuhkan pada setiap siswa yang membutuhkan arahan dari prilaku menyimpang tersebut.
Dalam  pemillihan  guru  konseling  sistem  pendukung  keputusan  VIKOR  dapat  digunakan  baik  itu  yang bersift  kuantitatif  maupun  kualitatif.  Dengan  diterapkannya  metode  VIKOR,  diharapkan  dapat  menghasilkan suatu  keputusan  yanng  tepat  dalam  merekomendasikan  guru  konseling  di  SMK  TPI  Al-Haanah  Pematang Bandar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penulisan  ini,  adanya  metodologi  penelitian  yang  digunakan  sebagai  tahapan-tahapan  atau  langkah- langkah  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kuantitatif  yang menuntut  lebih  banyak  terhadap  penggunaan  angka-angka.  Data  penelitian  dikumpulkan  melalui  proses pengumpulan  data  yang  di  beri  oleh  kepala  sekolah  SMK  TPI  Al-Hasanah  Pematang  Bandar  yang  dapat dijadikan  kritera  dalam  pemilihan  guru  konseling  di  SMK  TPI  Al-Hasanah  Pematang  Bandar.  Maka  dari  itu instrumen penelitian yang digunakan mempunyai ukuran yang akurat. Dalam proses penyelaian yang dilakukan, di gunakan system pendukung keputusang menggunakan metode VIKOR.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)   adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termaksud  sistem berbasis  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  suatu  pengambilan  keputusan  yang  dipakai  oleh  suatu instansi  aatu  suatu  perusahaan.  Sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat  dikatan  sebagai  bahan  pemecahan masaklah baik itu yang memiliki data informasi dalam mengambil sebuah keputusan [8]–[10].

## 2.2. Metode VIKOR
Metode  VIKOR  adalah  salah  satumetode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  atau  biasa  dikenal  dengan MCDM, metode VIKOR berfokus kepada penentuan peringkatdan pemilihan dari sekumpulan alternatif kriteria yang  saling  bertentangan  [3][11].  Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  metode VIKOR adalah  sebagai berikut:
a) Membuat matriks keputusan (F)
Dari data yang didapat dijadikan data untuk matriks Keputusan F). Pada langkah ini setiap kriteria dan alternatif  disusun  ke  dalam  bentuk  matriks  F;  Aj  menyatakan  alternatif  ke  i=1,2,3,...m;  dan  Cxn menyatakan kriteria ke j=1,2,3,.. n.
F = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 𝑥1 𝐶 𝑥2 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝐶 𝑥𝑛 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 2 ⋮ ⋮ ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan : Xij : Respon alternatif i pada kriteria j I : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternative J : 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau criteria Ai : Alternatif ke –i Cj : Kriteria ke –j
F : Matriks Keputusan
b) Menentukan bobot kriteria (W)
Menentukan bobot  kriteria yang diperoleh dari pengguna sistem sesuai  dengan kebutuhan atau kriteria yang diinginkan. Rumusan umum untuk bobot kriteria adalah berlaku persamaan:
∑ 𝑊 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan :
Wj : bobot kriteria j J
: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
c) Membuat matriks normalisasi (N)
Membuat matriks normalisasi dengan menentukan nilai positif dan nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria.Matrik F tersebut kemudian di normalisasikan dengan persamaan sebagai berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑗 − ) (3)
Keterangan : fij : Fungsi respon alternatif i pada kriteria j f+j
: nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j
f-j : nilai terjelek/negatif dalam satu kriteria j i : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternative j
: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau criteria
N
: Matriks Ternormalisasi
Penentuan nilai data terbaik/positif (f+j) dan terburuk/negatif (f-j) atau dengan istilah Cost dan Benefit dalam satu variabel penelitian ditentukan oleh jenis data variabel penelitian higher-the-better (HB) atau lower-the-better (LB). Nilai (f+j) dan (f-j) tersebut dinyatakan sebagai berikut: 𝑓 𝑗 = max (𝑓 1𝑗 , 𝑓 2𝑗 , 𝑓 3𝑗 , … , 𝑓 𝑚𝑗 ) (4)
𝑓 𝑗 = min (𝑓 1𝑗 , 𝑓 2𝑗 , 𝑓 3𝑗 , … , 𝑓 𝑚𝑗 ) (5)
Keterangan : f+j : nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j
f-j : nilai terjelek/negatif dalam satu kriteria j
i : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternative
j : 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
d) Normalisasi bobot (F*)
Melakukan perkalian antara nilai data yang telah dinormalisasi (N) dengan nilai bobot kriteria (W) yang telah ditentukan, dengan perhitungan sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
𝐹 𝑖𝑗 ∗ =   𝑤 𝑗 ∙ 𝑁 𝑖𝑗 (6)
Keterangan :
F*ij :  Nilai data ternormalisasi yg sudah terbobot untuk alternatif  i  pada  kriteria j wj : nilai bobot pada kriteria j Nij : nilai data ternormalisasi untuk alternatif i pada kriteria j i : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternative j
: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria Menghitung utility measures (S) dan regret measures (R) Utility  measures (S)  dan Regret  measures (R)  dari  setiap  alternatif  dihitung  menggunakan  rumus sebagai berikut:
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 [ (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑗 − ) ] (7)
S i : Merupakan jarak Manhattan ( Manhattan distance ) yang terbobot dan dinormalisasi.
𝑅 𝑖 =   𝑚𝑎𝑥 𝑗 [ (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑗 − ) ] (8)
R i : merupakan jarak Chebyshev ( Chebyshev distance ) yang terbobot dan dinormalisasi. S i :   ( maximum group utility ) dan R i: (minimum  individual regret  of  the  opponent ),  keduanya  menyatakan utility  measures yang  diukur dari  titik  terjauh  dan  titik  terdekat  dari    solusi  ideal,  sedangkan  wj  adalah  bobot  yang  diberikan  pada setiapkriteria ke-j
e) Menghitung indeks VIKOR (Q) Setiap alternatif i dihitung indeks VIKOR-nya menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑄 𝑖 = 𝑣   [ (𝑆 𝑖 − 𝑆 + ) (𝑆 + − 𝑆 − ) ] +  (1 − 𝑣) [ (𝑅 𝑖 − 𝑅 + ) (𝑅 + − 𝑅 − ) ] (9)
S - : min i (S i ) S + : max i (S i ) R - : min i (R i ) R + : max i (R i ) v  :  v  adalah veto yaitu rule dari  metode  VIKOR  digunakan  untuk  menghitung  indeks  VIKOR  yang bernilai  0,4;  0,5  atau  0,6.  Semakin  kecil  nilai  indeks  VIKOR  (Q i )  maka  semakin  baik  pula solusialternatif tersebut.
f) Perangkingan alternatif
Pada metode VIKOR perangkingan alternatif dilihat berdasarkan nilai indeks VIKOR yang telah dicari dimana  alternatif  yang  memiliki  indeks  VIKOR  dengan  nilai  terkecil  adalah  alternatif  yang  paling efektif dan menduduki peringkat pertama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data penelitian terdiri  dari  5 alternatif dan 6 kriteria yang  diperoleh dari  hasil   wawancara  seperti  yang tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian Alternatif Kriteria Tamatan Terakhir Lama Bekerja Kedisiplinan Sertifikat Pendukung Absensi Prestasi Sukron Hutagaol Starata Satu Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Surya Dermawan Starata Satu Cukup Baik Cukup Cukup Cukup Raimah Starata Satu Baik Baik Cukup Baik Baik Kustini Asih Starata Satu Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Mensi Sriwahyuni Starata Satu Cukup Sangat Baik Cukup Baik Cukup
Selanjutnya  masuk  dalam  tahap  perhitungan  menggunakan  metode  VIKOR  dengan  data  yang  telah  dikonversi terlebih  dahulu  C1:  Tamatan  Terakhir,  C2:  Lama  Bekerja,  C3:  Kedisplinan,  C4:  Sertifikat  Pendukung,  C5: Absensi, C6: Prestasi.
Tabel 2. Data Konversi No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Sukron Hutagaol 2 3 1 3 3 2 2 Surya Dermawan 3 2 1 4 2 3 3 Raimah 1 3 1 3 3 2 4 Kustini Asih 3 3 2 4 3 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
5 Mensi Sriwahyuni 4 2 2 2 3 3
3.1 Penerapan Metode VIKOR
a) Menentukan nilai maksimum dan minimum dari masing-masing kriteria dari seluruh alternatif.
Tabel 3. Nilai Maksimum dan Minimum Nilai C1 C2 C3 C4 C5 C6 Max 4 3 2 4 3 3 Min 1 2 1 2 2 2
b) Melakukan normalisasi matriks dengan menggunakan persamaan (1), dan berikut adalah proses normalisasi matriks.
Kriteria Lama Bekerja :
Sukron Hutagaol  = 3−3 3−2 = 0 Surya Dermawan = 3−2 3−2 = 1
Raimah  = 3−3 3−2 = 0 Kustini Asih = 3−3 3−2 = 0 Mensi Sriwahyuni = 3−2 3−2 = 1 Kriteria Kedisplinan:
Sukron Hutagaol  = 2−1 2−1 = 1
Surya Dermawan = 2−1 2−1 = 1
Raimah  = 2−1 2−1 = 1 Kustini Asih = 2−2 2−1 = 0 Mensi Sriwahyuni = 2−2 2−1 = 0
Berikut adalah hasil dari perhitungan normalisasi matriks:
Tabel 4. Normalisasi Matriks Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Sukron Hutagaol 0, 67 0 1 0,5 0 0 Surya Dermawan 0,33 1 1 0 1 1 Raimah 1 0 1 0,5 0 0 Kustini Asih 0,33 0 0 0 0 0 Mensi Sriwahyuni 0 1 0 1 0 1
Selanjutnya menentukan nilai matriks normalisasi terbobot dimana hasil dari normalisasi matrik dikalikan dengan nilai bobot setiap kriteria sebagai berikut:
Kriteria Tamatan Terakhir: Sukron Hutagaol= 0,67 * 0,2 = 0,13 Surya Dermawan= 0,33 * 0,2 = 0,067 Raimah= 1 * 0,2 = 0,2 Kustini Asih= 0,33 * 0,2=0,67 Mensi Sriwahyuni= 0 * 0,2 = 0
Kriteria Kedisplinan: Sukron Hutagaol= 1 * 0,2 = 0,2 Surya Dermawan= 1 * 0,2 = 0,2 Raimah= 1 * 0,2 = 0,2 Kustini Asih= 0 * 0,2 = 0 Mensi Sriwahyuni= 0 * 0,2 = 0
Kriteria Absensi: Sukron Hutagaol= 0 * 0,1 = 0 Surya Dermawan= 1 * 0,1 = 0,1 Raimah= 0 * 0,1 = 0 Kustini Asih= 0 * 0,1 = 0 Mensi Sriwahyuni= 0 * 0,1 = 0 Berikut adalah hasil dari matriks normalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel 5:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
Tabel 5. Matriks Normalisasi Terbobot
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Sukron Hutagaol 0,13 0 0,2 0,075 0 0 Surya Dermawan 0,067 0,25 0,2 0 0,1 0,1 Raimah 0,2 0 0,2 0,075 0 0 Kustini Asih 0,067 0 0 0 0 0 Mensi Sriwahyuni 0 0,25 0 0,15 0 0,1 c) Menghitung nilai Utility Measure (S) dan Regret Measure (R) dengan menggunakan persamaan (2) dan (3). Utility Measure (S) :
Sukron Hutagaol= 0,13 + 0 + 0,2 + 0,075 + 0 + 0 = 0,4083 Surya Dermawan= 0,067 + 0,25 + 0,2 + 0 + 0,1 + 0,1 = 0,7166 Raimah= 0,2 + 0 + 0,2+ 0,075 + 0+ 0 = 0,475 Kustini Asih= 0,067 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0,0667 Mensi Sriwahyuni= 0 + 0 + 0 + 0,15 + 0+ 0,1 = 0,5 Regret Measure (R): Sukron Hutagaol= 0,2 Surya Dermawan= 0,25 Raimah= 0,2 Kustini Asih= 0,0667 Mensi Sriwahyuni= 0,25
d) Menghitung indeks VIKOR
Sukron Hutagaol = (0,5* ((0,4083-0,0667)) / ((0,7167-0,0667) )) + ((1-0,5)* ((0,2-0,0667)) / ((0,25-0,0667))) = 0,6264
Surya Dermawan = (0,5* ((0,7166-0,0667))/((0,7167-0,0667) )) + ((1-0,5)* ((0,25-0,0667)) /((0,25-0,0667)))
= 1
Raimah  = (0,5* ((0,475-0,0667))/((0,7167-0,0667) )) + ((1-0,5)* ((0,2-0,0667))/((0,25-0,0667) ))  = 0,6777 Kustini Asih= (0,5* ((0,0667-0,0667))/((0,7167-0,0667) )) + ((1-0,5)* ((0,0667-0,0667)) /((0,25-0,0667) ))  =
0 Mensi Sriwahyuni = (0,5* ((0,5-0,0667))/((0,7167-0,0667) ))  + ((1-0,5)* ((0,25-0,0667))/((0,25-0,0667))) = 0,8333
e) Melakukan pemeringkatan nilai VIKOR ( 𝑄 𝑖 )
Tabel 6. Perangkingan No Alternatif Q Rank 1 Sukron Hutagaol 0,647 2 2 Surya Dermawan 1 5 3 Raimah 0,688 3 4 Kustini Asih 0 1 5 Mensi Sriwahyuni  0,867 4
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa alternatif terbaik dengan nilai Q terkecil adalah Kustini Asih dengan nilai  Q=0,  dan  alternatif  kedua  yaitu  Sukron  Hutagaol  dengan  nilai  Q=0,6264,  sedangkan  urutan  ketiga  yaitu Raimah dengan nilai Q=0,6777. Dari hasil diatas maka  yang dapat direkomendasikan berdasarkan perhitungan metode VIKOR adalah Kustini Asih, Sukron Hutagaol, dan Raimah.

## 3.2 Hasil Percobaan Menggunakan Sistem
Berisi hasil implementasi ataupun pengujian.
a) Hasil Perhitungan Analisa Data
Tampilan hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 1. berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
Gambar 1. Tampilan Hasil Perhitungan Analisa Data
b) Hasil Konversi Max And Min
Tampilan hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 2. berikut.
Gambar 2. Tampilan Hasil Perhitungan Nilai Perbandingan
c) Hasil Perhitungan Nij
Tampilan hasil perhitungan Nij dapat dilihat pada gambar 3. berikut.
Gambar 3. Tampilan Hasil Perhitungan Nij
d) Hasil Perhitungan Nilai Terbobot
Tampilan hasil perhitungan nilai terbobot dapat dilihat pada gambar 4. berikut.
Gambar 4. Tampilan Hasil Perhitungan Nilai Terbobot
e) Hasil Perhitungan Nilai (S) Utilitas dan Ukuran Regret (R)
Tampilan hasil perhitungan nilai terbobot dapat dilihat pada gambar 5. berikut.
Gambar 5. Tampilan Hasil Perhitungan Nilai Terbobot
f) Hasil Perhitungan Akhir Algoritma VIKOR
Tampilan hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 6. berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
Gambar 6. Tampilan Hasil Perhitungan Algoritma VIKOR

## 3.3 Pembahasan
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Konseling  Metode  VIKOR  di  SMK  TPI  AL-HASANAH  baik perhitungan  secara  manual  maupun  secara  komputerisasi  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  alternatif  A 4 merupakan  alternatif  terbaik.  Berikut  adalah  hasil  yang  diperoleh  menggunakan  komputerisasi  dengan  aplikasi berbasis VB.
Tabel 7. Perhitungan Algoritma Menggunakan Komputerisasi No Alternatif Q Rank 1 Sukron Hutagaol 0,647 2 2 Surya Dermawan 1 5 3 Raimah 0,688 3 4 Kustini Asih 0 1 5 Mensi Sriwahyuni  0,867 4
Pengujian  perhitungan  manual  yang  diimplementasikan  kedalam  Sertifikat  Pendukung  komputerisasi bertujuan  untuk  melihat  kesesuian  hasil  yang  diperoleh  antara  perhitungan  secara  manual  maupun  secara komputerisasi. Jika hasil yang diperoleh menggunakan komputerisasi  sesuai  dengan perhitungan manual, maka kedepannya  sistem  yang  dibangun  mampu  beroperasi  di  instansi  terkait  guna  membantu  proses  penentuan penentuan guru konseling.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat  di  simpulkan  metode  VIKOR  dapat  diterapkan dalam pengambilan keputusan oleh pihak sekolah untuk melakukan pemilihan guru konseling di SMK TPI Al- Hasanah  Pematang  Bandar.  Metode  VIKOR  juga  membangun  sebuah  aplikasi  Visual  Basic  dengan  hasil pengujian yang sama dengan data secara manual yang dapat digunakan dalam pemilihan guru konseling di SMK TPI  Al-Hasanah  Pematang  Bandar.  Dari  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dan  system  diperoleh  hasil  yang sama  dengan  mengambil  5  sampel  yaitu  Sukron  Hutagaol,  Surya  Dermawan,  Raimah,  kustini  Asih  dan  juga Mensi  Sriwahyuni.  Dimana  yang  menempati  posisi  pertama  kustini  Asih  dengan  nilai  Q  terkecil  yaitu  Q=0, Sukron Hutagaol dengan nilai Q=0,647, Raimah dengan nilai Q=0,688, Mensi Sriwahyuni dengan nilai Q=0,867 dan Surya Dermawan dengan dengan nilai Q=1

## REFERENCES
[1] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Faktor  Penyebab  Rendahnya  Minat Mahasiswa Dalam Menulis Artikel Ilmiah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , 2018.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] M. W. P. Agatmadja and A. Suri, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Pemilihan Calon Peserta Olimpiade Olahraga Siswa Nasional ( O2SN ),” vol. 5, no. 2, pp. 91–96, 2018.
[4] M. Sianturi, S. Wulan, Suginam, Rohminatin, and Mesran, “Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.
[5] J.  Papathanasiou  and  N.  Ploskas, Multiple  Criteria  Decision  Aid:  Methods,  Examples  and  Python  Implementations . Springer, 2018.
[6] M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1175, no. 1.
[7] N.  S.  Damanik,  E.  Irawan,  M.  R.  Lubis,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Suhendro,  “Analisis  Metode  Vise  Kriterijumska Optimizajica  I  Kompromisno  Resenje  (  VIKOR  )  dalam  Merekomendasikan  Pupuk  Terbaik  bagi  Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2020.
[8] N.  Sutrikanti,  H.  Situmorang,  Fachrurrazi,  H.  Nurdiyanto,  and  M.  Mesran,  “Implementasi  Pendukung  Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , 2018.
[9] S.  Pendukung et  al. ,  “MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  PADA  PERUSAHAAN Tugas Akhir Fakultas Ilmu Komputer , Universitas Dian Nuswantoro Semarang Tugas Akhir Fakultas Ilmu Komputer , Universitas Dian Nuswantoro Semarang,” pp. 1–9, 2014.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 3, No. 1, November 2021, Page 9 − 15 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) DOI 10.47065/josyc.v3i1.951
[10]  M.  M.  Ahp-topsis  and  H.  Lumaksono,  “Sistem  Pendukung Keputusan untuk  Menentukan  Alat Tangkap  yang Sesuai bagi Nelayan di Madura,” vol. 1509, pp. 1–6, 2017.
[11]  B. Simamora, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Televisi LED Dengan Metode Vikor Berbasis Web,” vol. IX, no. 1, pp. 42–49, 2017.