## Metode  Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
Erma Delima Sikumbang 1 , Indra Maulana Muhammad 2 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98, Jakarta Pusat, 021- 21231170 erma@bsi.ac.id STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No.8 Warung Jati Barat  (Margasatwa) Jakarta Selatan, 021-78839513

## Abstract
Decision  making in  an  educational  institution  is  very  important.  The  principal  should  take  a decision  based  on  calculations  and  long-term  thinking  so  that  decisions  determining  student achievement  to  be  taken  are  not  mistakes.  Still  some  problems  in  determining  student achievement,  in  determining  student  and  student  who  achievement  still  intuitive,  there  is  no optimal utilization in processing student value by using method TOPSIS, which maan can make easier for teacher to determine student academic achievement Precisely and rapidly, where the topsis method is the best alternative that has the shortest distance from the ideal ideal solution and furthest from the ideal negative solution. From the test results with alternative topsis 66 method with 3 criteria that is normative value, adaptive value, and productive value. Of the 66 alternatives.
Keywords : Decision Support System, Achievement, TOPSIS

## Abstrak
Pengambilan  keputusan  di  sebuah  institusi  pendidikan  sangatlah  penting.  Kepala  sekolah hendaknya  mengambil  keputusan  berdasarkan  perhitungan  dan  pemikiran  jangka  panjang agar keputusan penentu prestasi siswa yang akan diambil tidak terjadi kesalahan. Masih  ada beberapa  kendala  dalam  menentukan  prestasi  belajar  siswa,  dalam  menentukan  siswa  dan siswa  yang  berprestasi  masih  intuitif,  belum  adanya  pemanfaatan  yang  optimal  dalam mengolah  nilai  siswa  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS,  yang  dapat  memudahkan  guru dalam menentukan prestasi belajar siswa secara tepat dan cepat, dimana puncaknya  adalah Metode ini merupakan alternatif terbaik yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal ideal dan terjauh dari solusi negatif ideal. Dari hasil pengujian dengan metode alternative topsis 66 dengan 3 kriteria yaitu nilai normatif, nilai adaptif, dan nilai produktif.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Berprestasi, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  bertujuan  untuk  mengembangkan  potensi  peserta  didik agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa  berahlak  mulia,  berilmu,  kreatif,  dan  menjadi  warga  negara  yang demokratis.  Perkembangan  zaman  yang  sudah  semakin  maju  saat  ini terutama  dalam  bidang  pendidikan  membuat  kebutuhan  masyarakat  akan sarana dan prasarana pendidikan yang lebih baik.
Lembaga  pendidikan  setiap  tahunnya  terus  berusaha  meningkatkan mutu  pendidikan  dengan  harapan  lulusannya  dapat  memiliki  keterampilan dan  keahlian  lebih  dibandingkan  sekolah  sederajat,  hal  tersebut  dilakukan demi meningkatkan kualitas lulusan sehingga siap memasuki dunia kerja [1].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  interaktif,  dengan  cara  mengolah  data  dengan  berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur sehingga dapat  memberikan  informasi  yang  bisa  digunakan  oleh  para  pengambil keputusan  dalam  membuat  sebuah  keputusan.  Dalam  sebuah  sistem pendukung  keputusan,  sumber  daya  intelektual  yang  dimiliki  seseorang dipadukan  dengan  kemampuan  komputer  untuk  membantu  meningkatkan kualitas  dari  keputusan  yang  diambil.  Pengambilan  keputusan  merupakan sebuah  proses  memilih  sebuah  tindakan  diantara  beberapa  alternatif  yang ada, sehingga tujuan yang diinginkan dapat tercapai [2] . Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu pendekatan atau metodelogi untuk mendukung keputusan. SPK menggunakan CBIS ( Computer Based  Information  System )  yang  fleksibel,  interaktif  dan  dapat  diadaptasi, yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  untuk  masalah  manajemen spesifik  yang  tidak  terstruktur.  SPK  menggunakan  data,  memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran pengambil keputusan [3].
Dalam  proses  belajar  mengajar  ada  beberapa  siswa  yang  memiliki kemampuan  yang  baik  melebihi  rata  –  rata  namun  penilaian  untuk  siswa berprestasi  masih  bersifat  intuitif  belum  menggunakan  sistem  dalam pengambilan  keputusannya.  Dalam  pemilihan  siswa  berprestasi  solusinya dengan  menggunakan Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM).  Salah  satu contoh  yang  masuk  dalam  metode  yang  termasuk  MCDM  adalah Technique for order of preference by similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Topsis  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan dasar  alternatif  yang  dipilih  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Namun, alternatif yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal  positif,  tidak  harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif [4]. Konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu :
a) Observasi
Melakukan  pengamatan  langsung  pada  Sekolah  Swasta  untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan.
b) Wawancara
Melakukan  tanya  jawab  dengan  guru  -  guru  bagian  kurikulum  untuk menentukan bobot mana yang mempunyai nilai lebih, dari kriteria yang telah ditentukan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Studi Pustaka
Pengumpulan  data  melalui  beberapa  buku,  jurnal,  internet  dan  sumber bacaan  lainnya  untuk  mengetahui  apa  yang  menjadi  kriteria  terpenting dalam menentukan siswa atau siswi yang berprestasi.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternative  pilihan yang merupakan alternative yang mempunyai jarak terkecil  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean. Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif.  Maka  dari  itu,  TOPSIS mempetimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi optimal dalam metode TOPSIS  didapat  dengan  menentukan  kedekatan  relatif  suatu  altenatif terhadap  solusi  ideal  positif.  TOPSIS  akan  merangking  alternative berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu  alternative  terhadap solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan [6].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berikut Langkah-langkah Metode Topsis  :
a) Berdasarkan  kriteria tiga kriteria yang telah ditentukan, dicari range awal  terdiri  nilai  normatif,  adaptif  dan  produktif  dihitung  secara kuadrat masing – masing nilai. + + (1) b) Didapatkan  jumlah  nilai  dikuadratkan  masing  –  masing  nilai  setelah nilai        dikuadratkan  nilai  66  siswa  tersebut  dibuat  dalam  bentuk pecahan biasa atau akar setelah dikuadratkan.
(2)
c) Untuk  mencari  matrik  keputusan  masing  –  masing  yaitu  Normatif, Adaptif  dan Produktif menggunakan rumus.
d) Untuk  mencari  matrik  keputusan  masing  –  masing  yaitu  Normatif, Adaptif  dan Produktif menggunakan rumus.
; (3)
Untuk  Mencari  bobot  nilai,  berdasarkan  nilai  normatif,  adaptif  dan produktif memiliki nilai bobot masing – masing 3, 4 dan 5. e) Dalam pencarian nilai bobot rumus yang digunakan yaitu. (4) f) Nilai solusia ideal positif – Nilai bobot.
(ԑ nilai solusi ideal positif – nilai bobot normatif) (ԑ nilai solusi ideal positif  –  nilai  bobot  adaptif)  (ԑ  nilai  solusi  ideal  positif  –  nilai  bobot produktif)
g) Masing  –  masing  nilai  ideal  positif  normatif,  adaptif  dan  produktif dibentuk dalam bentuk kuadrat.
(5)
8. Masing – masing nilai ideal positif normatif, adaptif dan produktif dari nilai  tersebut  masing  –  masing  nilai  ditambah  dan  dikuadrat keseluruhan  66  siswa  masing  –  masing  nilai  kriteria  ideal  posited normatif, adaptif dan produktif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut data-data yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi :

## 3.1. Rata-rata Kriteria
Tabel 1. Data Kelas A No Nama Range Awal Normatif Range Awal Adaptif Range awal Produktif 1  Ade Rizki Ariansyah 85 82.625 85.6 2  Aditya Limpad Bantala 87.5 84.75 88.2 3  Adhitya Mahardhika Andari 81.75 80.125 83.2 4  Afrizal Akmal 77.5 79 85.2 5  Ahmad Muhtar 77 78 81.2 6  Andhika 79.25 78.25 82.8 7  Andriansyah 82 80.5 81.2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Range Awal Normatif Range Awal Adaptif Range awal Produktif 8  Andryan Romdoni 79 77.875 84.4 9  Angga Kurniawan 86.25 81.25 84.6 10  Aris Maulana 77.5 78 84.2 11  Diki Prayoga 79.75 76.75 83.4 12  Dimas Wahyu Syaputra 79.75 80.5 84.8 13  Fajri Syaifullah 80.75 79 83.8 14  Fikri Ahmad Maulana 77.75 77.75 81.8 15  Geral Dwi Alfan 77.25 80.5 83 16  Haerul Anam 77.5 77.75 83 17  Ilham Nur Hidayat 77 79.75 81.8 18  Mialdi 77 77.75 81.73333333 19  Muhammad Goro 77.75 78.75 83.4 20  Muhammad Kris Ramadhan 84.5 80.375 85.4 21  Muhammad Mahali 81.66666667 79.75 85.8 22  Muhammad Rizki Firmansyah Ababil 81.5 78.875 81.8 23  Pandu Putra Manggala 88.25 85.125 86.2 24  Panji Satria 77.5 77.75 82 25  Resa Arysandy 77.5 78.125 84 26  Rifky Yansah 79.5 78.375 82 27  Rizal Gunawan 77.5 78.375 80 28  Sandi Prasetiyo 85.25 86.25 84.6 29  Sudarmansyah 78.5 76.75 81.2 30  Suhade 80.5 78.5 82.2 31  Suryo Widodo 79.75 77.25 81.2 32  Syaiful Anwar 79.75 79 82.4 33  Very Triyono 80.75 78.25 81.2
Tabel  di  atas  adalah  hasil  dari  rata  –  rata  nilai  kelas  A,  setiap  kriteria yaitu  nilai  normatif  terdiri  dari  nilai,  Agama,  PKN,  B.Indonesia,  PJOR,  Seni Budaya. Nilai Adaptif terdiri dari Matematika, B.Inggris, KKPI, KWR, IPA, IPS, Fisika, Kimia dan nilai produktif terdiri dari praktek 1, praktek 2, praktek 3
Tabel 2. Data Kelas B No Nama Range Awal Normatif Range Awal Adaptif Range awal Produktif 1  Ahmad Husein 77 77.6625 90.2 2  Aldi Suwondo 77.25 79.5125 90.2 3  Alfian Hadi 77 79.125 82.4 4  Ali Imron 76.25 77.25 80 5  Andi 79.5 80.375 90.2 6  Anung Priambodo 84 85.875 88.4 7  Dedi Purwanto 79.25 79.375 90.2 8  Dicky Dwi Caksono Putra 80.75 80.25 80 9  Fahrul Roza 78 78.5 87.2 10  Faisal Zulmi 78.5 77.125 90.2 11  Farhan Nugroho 84 84 91 12  Fiqrie Wachyudi 79 80.75 90.2 13  Handiki Khoirul Fahmi 78.75 77.7125 80 14  Heriansyah 79 79.0875 85.2 15  Ibnu Fajar Nugraha 77.75 78.75 82.4 16  Januar Andreas 78 78.375 80 17  M. Bryan Pangestu 78.25 78.125 90.2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Range Awal Normatif Range Awal Adaptif Range awal Produktif 18  Moch. Akhsan Arzak 76.75 78.25 90.2 19  Mokhamad Sendy Aditama Putra 78.5 79.5 81.66666667 20  Muhammad Bobby Rivaldo 81.5 77.875 90.04166667 21  M. Fahrozi Arie Arvianto 76 78 80 22  Muhamad Fikri 77.75 79.625 85 23  Muhammad Fikri Hafaidz 78.25 78.375 90.04166667 24  Muhammad Refqi Shaleh 77.5 77.625 82.83333333 25  Muhammad Rozak 82.5 81.5625 90.04166667 26  Nugroho Hadiwijaya Eko. S 78.25 79.95 83.75 27  Restu Maulana Ibrahim 77.5 77 90.04166667 28  Rifki Hadi 75.5 77 90.04166667 29  Rizki Harsono 79 80.4375 90.04166667 30  Sukron Maulana 81.5 83.05 83.54166667 31  Syahrul Ramadhan 77.5 79.6625 90.04166667 32  Tegar Surya Ramadan 82 82.525 86.04166667 33  Yulio Maulana Syafa 77.5 78.125 90.04166667
Tabel  di  atas  adalah  hasil  dari  rata  –  rata  nilai  kelas  B,  setiap  kriteria yaitu nilai normatif, nilai adaptif dan nilai produktif.

## 3.2. Penentuan Nilai kuadrat kelas A dan B
Tabel 3. Nilai Kuadrat Kelas A No Nama Kuadrat Awal Normatif Kuadrat Awal Adaptif Kuadrat Awal Produktif 1  Ade Rizki Ariansyah 7225 6826.890625 7327.36 2  Aditya Limpad Bantala 7656.25 7182.5625 7779.24 3  Adhitya Mahardhika Andari 6683.0625 6420.015625 6922.24 4  Afrizal Akmal 6006.25 6241 7259.04 5  Ahmad Muhtar 5929 6084 6593.44 6  Andhika 6280.5625 6123.0625 6855.84 7  Andriansyah 6724 6480.25 6593.44 8  Andryan Romdoni 6241 6064.515625 7123.36 9  Angga Kurniawan 7439.0625 6601.5625 7157.16 10  Aris Maulana 6006.25 6084 7089.64 11  Diki Prayoga 6360.0625 5890.5625 6955.56 12  Dimas Wahyu Syaputra 6360.0625 6480.25 7191.04 13  Fajri Syaifullah 6520.5625 6241 7022.44 14  Fikri Ahmad Maulana 6045.0625 6045.0625 6691.24 15  Geral Dwi Alfan 5967.5625 6480.25 6889 16  Haerul Anam 6006.25 6045.0625 6889 17  Ilham Nur Hidayat 5929 6360.0625 6691.24 18  Mialdi 5929 6045.0625 6680.337778 19  Muhammad Goro 6045.0625 6201.5625 6955.56 20  Muhammad Kris Ramadhan 7140.25 6460.140625 7293.16 21  Muhammad Mahali 6669.444444 6360.0625 7361.64 22  Muhammad Rizki Firmansyah Ababil 6642.25 6221.265625 6691.24 23  Pandu Putra Manggala 7788.0625 7246.265625 7430.44 24  Panji Satria 6006.25 6045.0625 6724 25  Resa Arysandy 6006.25 6103.515625 7056 26  Rifky Yansah 6320.25 6142.640625 6724
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Kuadrat Awal Normatif Kuadrat Awal Adaptif Kuadrat Awal Produktif 27  Rizal Gunawan 6006.25 6142.640625 6400 28  Sandi Prasetiyo 7267.5625 7439.0625 7157.16 29  Sudarmansyah 6162.25 5890.5625 6593.44 30  Suhade 6480.25 6162.25 6756.84 31  Suryo Widodo 6360.0625 5967.5625 6593.44 32  Syaiful Anwar 6360.0625 6241 6789.76 33  Very Triyono 6520.5625 6123.0625 6593.44
Tabel di atas adalah hasil dari kuadrat dari nilai rata – rata setiap siswa kelas A dalam tiga kriteria yang sudah ditetapkan 852 = 7225.
Tabel 4. Nilai Kuadrat Kelas B No Nama Kuadrat Awal Normatif Kuadrat Awal Adaptif Kuadrat Awal Produktif 1  Ahmad Husein 5929 6031.463906 8136.04 2  Aldi Suwondo 5967.5625 6322.237656 8136.04 3  Alfian Hadi 5929 6260.765625 6789.76 4  Ali Imron 5814.0625 5967.5625 6400 5  Andi 6320.25 6460.140625 8136.04 6  Anung Priambodo 7056 7374.515625 7814.56 7  Dedi Purwanto 6280.5625 6300.390625 8136.04 8  Dicky Dwi Caksono Putra 6520.5625 6440.0625 6400 9  Fahrul Roza 6084 6162.25 7603.84 10  Faisal Zulmi 6162.25 5948.265625 8136.04 11  Farhan Nugroho 7056 7056 8281 12  Fiqrie Wachyudi 6241 6520.5625 8136.04 13  Handiki Khoirul Fahmi 6201.5625 6039.232656 6400 14  Heriansyah 6241 6254.832656 7259.04 15  Ibnu Fajar Nugraha 6045.0625 6201.5625 6789.76 16  Januar Andreas 6084 6142.640625 6400 17  M. Bryan Pangestu 6123.0625 6103.515625 8136.04 18  Moch. Akhsan Arzak 5890.5625 6123.0625 8136.04 19  Mokhamad Sendy Aditama Putra 6162.25 6320.25 6669.444444 20  Muhammad Bobby Rivaldo 6642.25 6064.515625 8107.501736 21  M. Fahrozi Arie Arvianto 5776 6084 6400 22  Muhamad Fikri 6045.0625 6340.140625 7225 23  Muhammad Fikri Hafaidz 6123.0625 6142.640625 8107.501736 24  Muhammad Refqi Shaleh 6006.25 6025.640625 6861.361111 25  Muhammad Rozak 6806.25 6652.441406 8107.501736 26  Nugroho Hadiwijaya Eko. S 6123.0625 6392.0025 7014.0625 27  Restu Maulana Ibrahim 6006.25 5929 8107.501736 28  Rifki Hadi 5700.25 5929 8107.501736 29  Rizki Harsono 6241 6470.191406 8107.501736 30  Sukron Maulana 6642.25 6897.3025 6979.210069 31  Syahrul Ramadhan 6006.25 6346.113906 8107.501736 32  Tegar Surya Ramadan 6724 6810.375625 7403.168403 33  Yulio Maulana Syafa 6006.25 6103.515625 8107.501736
Tabel di atas adalah hasil dari kuadrat dari nilai rata – rata setiap siswa kelas B dalam tiga kriteria yang sudah ditetapkan 772 = 5929
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 5. Nilai Kuadrat Kelas A dan B
Penjumlahan Kuadrat Seluruhnya  418038.7569  416658.0223  477469.2782
Hasil Setelah Kuadrat 646.5591674  645.4905285  690.9915182
Berdasarkan  Nilai  Range  awal  terdiri  nilai  normatif,  adaptif  dan produktif  memiliki  nilai      85;  82.625;  85.6.  Dalam  tahap  selanjutnya  nilai Normatif,  adaptif  dan  produktif  dihitung  secara  kuadrat  masing  -  masing nilai.
Tabel 6. Matriks Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif Matriks Solusi Normatif Adaptif Produktif Solusi Ideal Positif 0.045497254  0.0334048 0.026339
Solusi Ideal Negatif  0.038923996  0.0297255  0.0231551
Tabel diatas adalah hasil nilai ideal tertinggi + dan nilai ideal terendah - dari  setiap  kriteria.  Setelah  dilakukan  perhitungan  maka  didapatkan  hasil sebagai berikut :
Tabel 7. Ranking Dan Hasil Akhir Kelas A No Nama Nilai Keseluruhan Nilai Preferensi Rata-Rata Nilai Preferensi Keseluruhan Rank 1  Ade Rizki Ariansyah 2.137664391 0.712554797 6 2  Aditya Limpad Bantala 2.857724735 0.952574912 1 3  Adhitya Mahardhika Andari 0.857370068 0.285790023 30 4  Afrizal Akmal 0.566924148 0.188974716 36 5  Ahmad Muhtar 0.054681162 0.018227054 64 6  Andhika 0.286313208 0.095437736 47 7  Andriansyah 0.832781056 0.277593685 31 8  Andryan Romdoni 0.450656213 0.150218738 39 9  Angga Kurniawan 1.754689543 0.584896514 9 10  Aris Maulana 0.332039725 0.110679908 45 11  Diki Prayoga 0.366762839 0.12225428 43 12  Dimas Wahyu Syaputra 0.873164506 0.291054835 29 13  Fajri Syaifullah 0.634575164 0.211525055 33 14  Fikri Ahmad Maulana 0.094422773 0.031474258 60 15  Geral Dwi Alfan 0.446381298 0.148793766 40 16  Haerul Anam 0.170394854 0.056798285 55 17  Ilham Nur Hidayat 0.229945462 0.076648487 51 18  Mialdi 0.064924197 0.021641399 63 19  Muhammad Goro 0.27705532 0.092351773 48 20  Muhammad Kris Ramadhan 1.609632901 0.5365443 10 21  Muhammad Mahali 1.197348533 0.399116178 17 22  Muhammad Rizki Firmansyah Ababil 0.554905592 0.184968531 37 23  Pandu Putra Manggala 2.607519693 0.869173231 4 24  Panji Satria 0.094166006 0.031388669 61 25  Resa Arysandy 0.307450845 0.102483615 46 26  Rifky Yansah 0.260755988 0.086918663 49 27  Rizal Gunawan 0.074296292 0.024765431 62 28  Sandi Prasetiyo 2.25414455 0.751381517 5 29  Sudarmansyah 0.101258747 0.033752916 58 30  Suhade 0.401239924 0.133746641 41 31  Suryo Widodo 0.217849184 0.072616395 52 32  Syaiful Anwar 0.36010538 0.120035127 44 33  Very Triyono 0.377593586 0.125864529 42
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 481-490 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  tabel  diatas  didapatkan  peringkat  pertama  yaitu  Aditya  Limpad Bantala dengan nilai 0.952574912.
Tabel 8. Ranking Dan Hasil Akhir Kelas B No Nama Nilai Keseluruhan Nilai Preferensi Rata-Rata Nilai preferensi keseluruhan Rank 1  Ahmad Husein 1.022518311 0.340839437 26 2  Aldi Suwondo 1.162491329 0.38749711 19 3  Alfian Hadi 0.189720134 0.063240045 53 4  Ali Imron 0.006967974 0.002322658 66 5  Andi 1.442480012 0.480826671 13 6  Anung Priambodo 2.710885108 0.903628369 3 7  Dedi Purwanto 1.26905113 0.423017043 16 8  Dicky Dwi Caksono Putra 0.582745071 0.194248357 35 9  Fahrul Roza 0.886799474 0.295599825 28 10  Faisal Zulmi 1.08205864 0.360686213 22 11  Farhan Nugroho 2.712147505 0.904049168 2 12  Fiqrie Wachyudi 1.465071692 0.488357231 11 13  Handiki Khoirul Fahmi 0.11732404 0.039108013 57 14  Heriansyah 0.667110279 0.222370093 32 15  Ibnu Fajar Nugraha 0.182545366 0.060848455 54 16  Januar Andreas 0.096989217 0.032329739 59 17  M. Bryan Pangestu 1.092035783 0.364011928 21 18  Moch. Akhsan Arzak 1.03952518 0.346508393 24 19  Mokhamad Sendy Aditama Putra 0.259741776 0.086580592 50 20  Muhammad Bobby Rivaldo 1.450077836 0.483359279 12 21  M. Fahrozi Arie Arvianto 0.024104853 0.008034951 65 22  Muhamad Fikri 0.612216635 0.204072212 34 23  Muhammad Fikri Hafaidz 1.102123183 0.367374394 20 24  Muhammad Refqi Shaleh 0.15107736 0.05035912 56 25  Muhammad Rozak 2.101235718 0.700411906 7 26  Nugroho Hadiwijaya Eko. S 0.486464501 0.162154834 38 27  Restu Maulana Ibrahim 1.025159469 0.341719823 25 28  Rifki Hadi 0.991704163 0.330568054 27 29  Rizki Harsono 1.403188297 0.467729432 15 30  Sukron Maulana 1.420293615 0.473431205 14 31  Syahrul Ramadhan 1.187941761 0.395980587 18 32  Tegar Surya Ramadan 1.823327397 0.607775799 8 33  Yulio Maulana Syafa 1.052271236 0.350757079 23
Dari  tabel  diatas  didapatkan  peringkat  kedua  yaitu  Farhan  Nugroho dengan nilai 0.904049168, peringkat ketiga yaitu Anung Priambodo dengan nilai  0.903628369  dan  peringkat  terakhir  yaitu  Ali  Imron    dengan  nilai 0.002322658.

## 4.  SIMPULAN
Kriteria  dasar  yang  dijadikan  standar  dalam  pengolahan  data menggunakan  metode Technique  for  Other  Referece  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  adalah  Nilai Normatif, Nilai Adaptif, Nilai Produktif. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan TOPSIS didapatkan siswa berprestasi Aditya  menempati  urutan  pertama  dengan  nilai  preferensi  (0,9525749), kedua Farhan dengan nilai preferensi (0,9040492), ketiga Anung dengan nilai
preferensi (0,9036284) dan terakhir Ali dengan nilai preferensi (0,0023227). Pemilihan Siswa berprestasi menggunakan  metode  topsis dan metode yang sekolah  terapkan,  memiliki  hasil  yang  berbeda  dikarenakan  nilai pembobotan  yang  dibuat  pada  setiap  nilai  memiliki  bobot  yang  berbeda  - beda.  Dengan  menggunakan  metode  topsis  mempermudah  pihak  sekolah dalam menentukan siswa berprestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  A.  Tukan  and  J.  Kennedy,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prestasi Siswa Menggunakan Metode Topsis ISSN: 2302-3805,” Konf. Nas. Sist. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 6–7, 2016.
[2] A. A. Chamid, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 537, 2016.
[3] T.  widodo  Nuri  Guntur  Perdana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Beasiswa  Menggunakan  Metode  SAW,” Univ.  Panca  Marga Probolinggo , vol. 2016, no. November, pp. 1–8, 2016.
[4] 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, p. 1, 2020.
[5] S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan  kontrak menjadi  karyawan  tetap  menggunakan  metode  topsis,” J.  Ilm.  Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[6] I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 274–281, 2017.