## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Organisasi Kemahasiswaan Terbaik Dengan Metode VIKOR (Studi Kasus: STMIK Budidarma Medan)

## Khairul Habibi Harahap
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: khairulhabibihrp@gmail.com
Abstrak −  Sistem  Pendukung Keputusan  ini  adalah  untuk  memudahkan  setiap  mahasiswa  dalam  memilih  organisasi  yang sesuai dengan keinginan setiap mahasiswa tersebut, sehingga mahasiswa tidak akan menyesal di kemudian hari  ketika sudah bergabung menjadi anggota ataupun pengurus pada organisasi itu sendiri. Organisasi adalah suatu kelompok orang yang bekerja sama  untuk  tujuan  bersama  dan  bisa  juga  sebagai  wadah  untuk  orang  berkumpul  dan  berkerja  sama  secara  rasional  dan sistematis,  terencana,  terpimpin,  dan  terkendali,  dalam mengembangkan  minat dan bakat  sebagai  tujuan  dari organisasi  itu sendiri.  VIKOR  (VIseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje)  adalah  metode  optimasi  multi-kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  yang  kompleks.  Metode  ini  berfokus  pada  perangkingan  dan  memilih  dari  satu  set  alternatif,  dan menentukan  solusi  kompromi  untuk  masalah  kriteria  yang  bertentangan,  yang  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan untuk  mencapai  keputusan  akhir.  Di  sini,  solusi  kompromi  adalah  solusi  yang  layak  yang  paling  dekat  dengan  ideal,  dan kompromi berarti perjanjian didirikan dengan saling konsesi.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Organisasi, Vikor
Abstract − This Decision Support System is to make it easier for each student to choose an organization that is in accordance with the wishes of each student, so that students will not regret later when they have joined as members or administrators of the organization itself. The organization is a group of people who work together for a common goal and can also be a forum for people to gather and work together rationally and systematically, planned, guided and controlled, in developing interests and talents as the goals of the organization itself. VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) is a multi- criteria optimization method used in complex systems. This method focuses on ranking and choosing from a set of alternatives, and specifies a compromise solution to the problem of conflicting criteria, which can help decision makers to reach the final decision. Here, a compromise solution is a viable solution that is closest to the ideal, and compromise means an agreement is established with mutual concessions.
Keywords : Decision Support System, Organization, Vikor

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi adalah suatu kelompok orang yang bekerja sama untuk tujuan bersama dan bisa juga sebagai  wadah untuk  orang  berkumpul  dan  berkerja  sama  secara  rasional  dan  sistematis,  terencana,  terpimpin,  dan  terkendali, dalam  mengembangkan  minat  dan  bakat  sebagai  tujuan  dari  organisasi  itu  sendiri.  Pada  kampus  STMIK  Budi Darma  banyak  organisasi-organisasi  sebagai  pilihan  mahasiswa  untuk  mengembangkan  minat  dan  bakat  yang dimiliki mahasiswa itu sendiri. Oleh karena itu mahasiswa bebas memilih organisasi-organisasi  yang dianggapnya sesuai dengan dirinya sendiri. Oleh karena itu, banyak kendala dan masalah ketika sudah bergabung dalam suatu organisasi yang dipilihnya. Hal itu disebabkan oleh beberapa faktor   diantaranya  dorongan dari teman atau orang lain untuk bergabung dengan organisasi itu sendiri.
Permasalahan  yang  terjadi  pada  kampus  STMIK  Budi  Darma  dalam  memilih  organisasi  terbaik  adalah belum mempunyai  sistem untuk  memilih  organisasi  terbaik  yang ada di  kampus tersebut, adapun kriteri  dalam pemilih organisasi yaitu keaktifan organisasi, aktif mengikuti kegiatan internal, aktif mengikuti kegiatan eksternal, kedisiflinan organisasi, indeks prestasi kumulatif pengajar/instruktur.
Adapun    tujuan    sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  untuk  memudahkan  Waket  III  dalam  memilih organisasi  terbaik  yang ada di STMIK Budi Darma Medan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode vikor . VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) adalah metode optimasi multi- kriteria yang digunakan dalam sistem yang kompleks.
Metode VIKOR berfokus pada perangkingan dan memilih dari satu set alternatif, dan menentukan solusi kompromi  untuk  masalah  kriteria  yang  bertentangan,  yang  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk mencapai keputusan akhir. Di sini, solusi kompromi adalah solusi yang layak yang paling dekat dengan ideal, dan kompromi berarti perjanjian didirikan dengan saling konsesi[1]–[4].
Dengan demikian hasil dari solusi permasalahan tersebut berdampak pada mhasiswa yang bersangkutan. Bakat dan minatnya dapat terlaksana dengan baik serta dikembangkan guna mencapai keinginan dan impian setiap mahaiswa di STMIK Budi Darma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
Sistem  pendukung  keputusanadalah  proses  penelusuran  yang  berawal  dari  latar  belakang  masalah,  identifikasi masalah hingga kepada terbentuknya kesimpulan atau rekomendasi. Rekomendasi itulah yang selanjutnya dipakai dan digunakan sebagai pedoman basis dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, begitu besarnya pengaruh yang  akan  terjadi  jika  seandainya  rekomendasi  yang  dihasilkan  tersebut  terdapat  kekeliruan  atau  adannya kesalahan-kesalahan yang tersembunyi karena faktor ketidak hati-hatian dalam melakukan pengkajian masalah [5]–[7].

## 2.2 Organisasi
Organisasi  adalah  tempat  atau  wadah  untuk  berkumpul  dan  bekerja  sama  secara  rasional  dan  sistemmatis, terencana,  terpimpin  dan  terkendali,  dalam  memanfaatkan  sumber  daya  baik  uang,  metode,  material,  dan lingkungan, dan sarana-prasarana, data lain sebagainya yang digunakan secara efisien dan efektif untuk mencapai tujuan organisasi.

## 2.3 Metode VIKOR
VIKOR  (Vise  Kriterijumska  Optimizacija  Kompromisno  Resenje)  adalah  metode  optimasi  multikriteria  yang diginakan  dalam  sistem  yang  kompleks.  Metode  ini  berfokus  pada  perengkingan  dan  memilih  dari  satu  set alternatif,dan menentukan solusi kompromi untuk masalah kriteria yang bertentanggan, yang dapat membantu para pengambil keputusan utntuk mencapai keputusan akhir. Di sini, solusi kompromi adalah solusi yang layak yang paling dekat dengan ideal, dan kompromi berarti perjanjian didirikan dengan saling konsesi[8], [9]. Langkah-langkah yang digunakan dalam metode Vikor [10]–[14], yaitu:
1. Normalisasi matriks dengan cara nilai terbaik dalam satu kriteria dikurangin dangan nilai  data sampel i kriteria j, lalu dibagi dangan nilai terbaik dalam satu kriteria dikurangin dengan nilai terjelek dalam satu kriteria.
F ij = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Di mana :
F ij = nilai normalisasi sampel i kriteria j X ij = nilai data sampel i kriteria j m = nilai Maximum i = alternatif j = kriteria
2. Menentukan nilai positif atau negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria.
3. Menghitung  nilai untility  measure (S)  dan Regret  Measure (R).  menghitung Utiliti  Measure dengan  cara menjumlah hasil dari perkalian bobot  dengan hasil normalisasi  matrik, menghitung Regret  Measure dengan cara mencari  nilaimaksimal dan perkalian bobot dengan hasil normalisasi.
S i = ∑ 𝑤𝑗(𝑓 𝑖 ∗ 𝑛 𝑗=1 − 𝑓 𝑖𝑗 )/(𝑓 𝑖 ∗ − 𝑓 𝑗 − ) R i = max j w j (𝑓 𝑗 ∗ − 𝑓 𝑖𝑗 )/(𝑓 𝑖 ∗ − 𝑓 𝑗 − ) Wj = bobot kriteria Fi  = max [W j * R ij ]
4. Menghitung indeks vikor dengan cara nilai S dikurangin nilai S terkecil lalu di bagi dengan nilai S terbesar dikurangin dengan nilai S terkecil dan dikali V dan dijumlah kan dengan nilai R dikurangi nilai R terkecil lalu di bagi dengan nilai R terbesar dikurangi nilai R terkecil dan di bagi dengan 1 dikurangi V
Q i = V (S i – S * )/(S - - S * ) + (1 – v) (R i – R * )/(R - - R * ) Dimana: V = 0,5 S i min = nilai S terkecil S i max = nilai S terbesar R i min = nilai R terkecil R i max = nilai R terbesar Sampel dengan nilai Q terkecil merupakan sampel terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
STMIK BUDI DARMA mengalamami kesulitan dalam menentukan organisasi terbaik, karena memiliki tingkat keaktifan organisasi, aktif mengikuti kegiatan internal, aktif mengikuti kegiatan ekternal, kedisiflinan organisasi, indeks kumulatif pengajar/instruktur. Keputusan yang diambil sering mengalami kesulitan krena kesalahan dalam pengambilan keputusan. Sebab dalam pengambilan keputusan tidak hanya melihat tingkat keaktifan organisasi, aktif  mengikuti  kegiatan  internal,  aktif  mengikuti  kegiatan  ekternal,  kedisiplinan  organisasi,  indeks  prestasi kumulatif pengajar/instruktur. Dengan kesulitan itu, STMIK BUDI DARMA mendapat hasil yang kurang optimal dalam pengambilan keputusan. Dari masalah pengambilan keputusan yang ada, telah di analisa permasalahannya untuk membuat sistem yang baru yang efektif diharapkan mampuh mengatasi permasalahan dalam pengambilan keputusan  untuk  memilih  organisasi  terbaik  sesuai  dengan  keriteria  yang  sudah  ditentukan  dalam mengunakan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
metode vikor, agar terdapat input dan output dengan proses yang dilakukan dapat sesuai dengan yang diharapkan. Sistem pendukung keputusan menentukan organisasi terbaik nantinnya akan mendapatkan apresiasi (penghargaan) sesui dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh Waket  III STMIK BUDI DARMA.
Data  alternatif  sangat  penting  dalam  pemilihan  organisasi  terbaik.  Alternatif  yang  dipilih  merupakan alternatif  yang  direkomendasikan  oleh  STMIK  BUDI  DARMA  agar  data  tersebut  lebih  akurat  dan  terpercaya. Beberapa alternatif-alternatif yang dimaksud dapat di lihat di tabel 4.6 berikut.
Tabel 1. Data Alternatif Untuk Kriteria Alternatif Organisasi A1 CIFOR A2 BPC A3 English Club A4 BDMC
Dalam proses metode VIKOR , diperlukan dalam penentuan kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan  pertimbangan  pada  proses  pemilihan.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  Pemilihan  organisasi  Terbaik  pada STMIK BUDI DARMA MEDAN.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Keaktifan organisasi C2 Aktif mengikuti kegiatan internal C3 Aktif mengikuti kegiatan ekternal C4 Kedisiplinan organisasi
C5
Indeks Prestasi kumulatif pengajar/instruktur
Rating nilai kecocokan dapat dilihat dengan tabel kecocokan seperti yang ada dibawah ini:
Tabel 3. Tabel Rating Kecocokan Kriteria Penilaian Bobot Penilaian 76-100 Baik 4 50-75 Cukup 3 25-49 Kurang 2 1-24 Tidak 1
Nilai interval diatas dihasilkan berdasarkan nilai tertinggi pada kriteria dan alternatif dibagi dengan jumlah pada  nilai  kecocokan.  Berikut  ini  merupakan  nilai  data  mentah  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  diajadikan sebagai bahan perhitungan. Nilai tersebut dapatdilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Nilai Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 83.33 1 1 77.08 3.00 A2 95.83 3 2 89.58 3.25 A3 79.16 1 1 75 3.00 A4 87.5 2 1 83.33 3.25
Dari  data  mentah  di  atas,  maka  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah  disesuaikan  pada  rating kecocokan diolah menjadi  nilai yang lebih sederhana dari  nilai sebelumnya. Nilai alternatif pada setiap kriteria yang telah diolah dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Rating Nilai Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 1 1 4 2 A2 4 3 2 4 3 A3 4 1 1 3 2 A4 4 2 1 4 3
Setelah  membuat  nilai  kecocokan,  maka  langkah selanjutnya  adalah  memberikan  nilai  bobot  padasetiap kriteria. Bobot kriteria yang sudah ditentukan berdasarkan tingkat kepentingan yang saling berhubungan adalah sebagai berikut:
1. Kriteria Keaktifan organisasi : 30% 2. Kriteria Aktif mengikuti kegiatan internal : 30%

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
3. Kriteria Aktif mengikuti kegiatan ekternal : 20 % 4. Kriteria Kedisiplinan organisasi : 10% 5. Kriteria IPK pengajar/instruktur organisasi : 10%
Nilai bobot yang ada pada setiap kriteria yang telah ditentukan adalah w = (0.3, 0.3, 0.2, 0.1, 0.1). Setelah menentukan  bobot  berdasarkan  kepentingan  yang  paling  dibutuhkan  maka  selanjutnya  melakukan  perhitungan dengan langkah-langkah penyelesaian sebagai berikut:
1. Menyusun kriteria dan alternatif  ke dalam bentuk matriks.
Pada  langkah  ini  setiap  kriteria  dan  alternatif  disusun  ke  dalam  bentuk  matriks,      kemudian  matriks dinormalisasi:
4 1 1 4 2 4 3 2 4 3 X= 4 1 1 3 2 4 2 1 4 3
Setelah menyusun kriteria dan alternatif ke dalam bentuk matriks, langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks dengan rumus seperti yang adadi bawah ini:
F ij = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Maka : |X 1 | = √4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + = √64 = 8
X 11 = 4 8 = 0.5
X 21 = 4 8 = 0.5 X 31 = 4 8 = 0.5
X 41 = 4 8 = 0.5 |X 2 | = √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + = √12 = 3.4641
X 12 = 1 3.4641 = 0.2886
X 22 = 3 3.4641 = 0.8660
X 32 = 1 3.4641 = 0.2886
X 42 = 1 3.4641 = 0.2886
|X 3 | = √1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 = √7 = 2.6457
X 13 = 1 2.6457 = 0.3779
X 23 = 2 2.6457 = 0.7559
X 33 = 1 2.6457 = 0.3779
X 43 = 1 2.6457 = 0.3779
|X 4 | = √4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 = √57 = 7.5498
X 14 = 4 7.5498 = 0.5298
X 24 = 4 7.5498 = 0.5298
X 34 = 3 7.5498 = 0.3973
X 44 = 4 7.5498 = 0.5298
|X 5 | = √2 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = √20 = 4.4721
X 15 = 2 4.4721 = 0.4472
X 25 = 3 4.4721 = 0.6708
X 35 = 2 4.4721 = 0.4472
X 45 = 3 4.4721 = 0.6708
Dari nilai yang sudah dihitung  diatas, maka dibuat tabel hasil nilai dari matriks yang sudah dinormalisasi. Hasil nilai ternormalisasi dapat dilihat pada tabel yang ada di bawah ini :
Tabel 6. Matriks Normalilisasi

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.5 0.2886 0.3779 0.5298 0.4472 A2 0.5 0.8660 0.7559 0.5298 0.6708 A3 0.5 0.2886 0.3779 0.3973 0.4472 A4 0.5 0.2886 0.3779 0.5298 0.6708
2. Menentukan nilai positif atau negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria.
Tabel 7. Nilai Positif (Max) dan Nilai Negatif (Min) Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 f * 0.5 0.8660 0.7559 0.5298 0.6708 f - 0.5 0.2886 0.3779 0.3973 0.4472
3. Menghitung utility measures, yaitu mencari nilai S (nilai maksimum) dan nilai R (nilai minimum).
a. Menghitung nilai solusi positif (S) adalah dengan rumus sebagai berikut :
S i = ∑ 𝑤𝑗(𝑓 𝑖 ∗ 𝑛 𝑗=1 − 𝑓 𝑖𝑗 )/(𝑓 𝑖 ∗ − 𝑓 𝑗 − ) Maka perhitungannya adalah sebagai berikut:
S 1 = 0.3 ( 0.5 −0.5 0.5−0.5 ) + 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) + 0.2 ( 0.7559−0.3779 0.7559−0.3779 ) +  0.1  ( 0.5298−0.5298 0.5298−0.3973
) + 0.1 ( 0.6708−0.4472 0.6708−0.4472 ) = 0.3 + 0.3 + 0.2 + 0 + 0.1 = 0.9
S 2 = 0.3 ( 0.5 −0.5 0.5−0.5 ) + 0.3 ( 0.8660 − 0.8660 0.8660 − 0.2886 ) + 0.2 ( 0.7559−0.7559 0.7559−0.3779 ) +  0.1  ( 0.5298−0.5298 0.5298−0.3973 ) + 0.1 ( 0.6708−0.6708 0.6708−0.4472 ) = 0.3 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0.3
S 3 = 0.3 ( 0.5 −0.5 0.5−0.5 ) + 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) + 0.2 ( 0.7559−0.3779 0.7559−0.3779
) +  0.1  ( 0.5298−0.3973 0.5298−0.3973 ) + 0.1 ( 0.6708−0.4472 0.6708−0.4472 ) = 0.3 + 0.3 + 0.2 + 0.1 + 0.1 = 1
S 4 = 0.3 ( 0.5 −0.5 0.5−0.5 ) + 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) + 0.2 ( 0.7559−0.3779 0.7559−0.3779
) +  0.1  ( 0.5298−0.5298 0.5298−0.3973 ) + 0.1 ( 0.6708−0.6708 0.6708−0.4472 ) = 0.3 + 0.3 + 0.2 + 0 + 0 = 0.8
Dari perhitungan di atas maka dapat diketahui hasil perhitungan nilai solusi positif (S). Untuk mengetahui nilai secaradeatil dapat dilihat pada tabel:
Tabel 8. Nilai Solusi Positif Alternatif Nilai Solusi + (S) A1 0.9 A2 0.3 A3 1 A4 0.8
b. Menghitung nilai solusi negatif (R)
Menghitung nilai solusi negatif (R) adalah dengan rumus sebagai berikut : R i = max j w j (𝑓 𝑗 ∗ − 𝑓 𝑖𝑗 )/(𝑓 𝑖 ∗ − 𝑓 𝑗 − )
Maka :
R 1 = 0.5 × 0.3 ( 0.5 − 0.5 0.5 − 0.5 ) = 0.5 × 0.3 = 0.15
= 0.8660 × 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) = 0.8660 × 0.3 = 0.2598
= 0.7559 × 0.2 ( 0.7559 − 0.3779
0.7559 − 0.3779 ) = 0.7559 × 0.2 = 0.15118 = 0.5298 × 0.1 ( 0.5298 − 0.5298 0.5298 − 0.3973 ) = 0.5298 × 0 = 0 = 0.6708 × 0.1 ( 0.6708 − 0.4472
0.6708 − 0.4472 ) = 0.6708 × 0.1 = 0.06708
R 2 = 0.5 × 0.3 ( 0.5 − 0.5 0.5 − 0.5 ) = 0.5 × 0.3 = 0.15
= 0.8660 × 0.3 ( 0.8660 − 0.8660 0.8660 − 0.2886 ) = 0.8660 × 0 = 0 = 0.7559 × 0.2 ( 0.7559 − 0.7559 0.7559 − 0.3779 ) = 0.7559 × 0 = 0
= 0.5298 × 0.1 ( 0.5298 − 0.5298 0.5298 − 0.3973 ) = 0.5298 × 0 = 0
= 0.6708 × 0.1 ( 0.6708 − 0.6708 0.6708 − 0.4472 ) = 0.6708 × 0 = 0

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
R 3 = 0.5 × 0.3 ( 0.5 − 0.5 0.5 − 0.5 ) = 0.5 × 0.3 = 0.15
= 0.8660 × 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) = 0.8660 × 0.3 = 0.2598 = 0.7559 × 0.2 ( 0.7559 − 0.3779 0.7559 − 0.3779 ) = 0.7559 × 0.2 = 0.15118 = 0.5298 × 0.1 ( 0.5298 − 0.3973 0.5298 − 0.3973 ) = 0.5298 × 0.1 = 0.05298 = 0.6708 × 0.1 ( 0.6708 − 0.4472 0.6708 − 0.4472 ) = 0.6708 × 0.1 = 0.06708
R 4 = 0.5 × 0.3 ( 0.5 − 0.5 0.5 − 0.5 ) = 0.5 × 0.3 = 0.15
= 0.8660 × 0.3 ( 0.8660 − 0.2886 0.8660 − 0.2886 ) = 0.8660 × 0.3 = 0.2598 = 0.7559 × 0.2 ( 0.7559 − 0.3779 0.7559 − 0.3779 ) = 0.7559 × 0.2 = 0.15118 = 0.5298 × 0.1 ( 0.5298 − 0.5298 0.5298 − 0.3973 ) = 0.5298 × 0 = 0 = 0.6708 × 0.1 ( 0.6708 − 0.6708 0.6708 − 0.4472 ) = 0.6708 × 0 = 0
Dari perhitungan di atas maka dapat diketahui hasil perhitungan nilai solusi negatif (R).Untuk mengetahui nilai secara detail dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 9. Nilai Solusi Negatif Alternatif Nilai Solusi - (R) A1 0.62806 A2 0.15 A3 0.68104 A4 0.56098
Dari perhitungan di atas sudah didapatka Tabel 9. nilai S dan R, maka nilai S dan R dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 10. Nilai Positif dan Negatif Alternatif Nilai Solusi + (S) Nilai Solusi - (R) A1 0.9 0.62806 A2 0.3 0.15 A3 1 0.68104 A4 0.8 0.56098
4. Menghitung index VIKOR
Menghitung  index  vikor  menggunakan  rumus  berikut  dengan  ketentuan  nilai  v  =  0  –  1  dan  dalam penelitian ini v diasumsikan dengan nilai = 0.5 Q i = v (S i – S * )/(S - - S * ) + (1 – v) (R i – R * )/(R - - R * ) Q 1 = 0.5 ( 0.9 − 1 0.3 − 1 ) + (1 - 0.5) ( 0.62806  − 0.68104
0.15 − 0.68104 ) = 0.5 (0.1428) + 0.5 (0.0997) = 0.0714 + 0.0498 = 0.1212
Q 2 = 0.5 ( 0.3 − 1 0.3 − 1 ) + (1 - 0.5) ( 0.15 − 0.68104
0.15 − 0.68104 ) = 0.5 (1) + 0.5 (1)
= 0.5 + 0.5 = 1 Q 3 = 0.5 ( 1 − 1 0.3 − 1 ) + (1 - 0.5) ( 0.68104 − 0.68104
0.15 − 0.68104 ) = 0.5 (0) + 0.5 (0)
= 0 + 0 = 0
Q 4 = 0.5 ( 0.8 − 1 0.3 − 1 ) + (1 - 0.5) ( 0.56098 − 0.68104
0.15 − 0.68104 ) = 0.5 (0.2857) + 0.5 (0.2259) = 0.1428 + 0.1129 = 0.2557
5. Perangkingan alternatif
Setelah menghitung indek vikor, maka perangkingan dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 11. Nilai Perangkingan Alternatif Nilai Perangkingan (Q) Rangking A1 0.1212 Peringkat 3 A2 1 Peringkat 1

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
A3 0 Peringkat 4 A4 0.2557 Peringkat 2
Pada  tabel  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  alternatif  pertama  adalah  A2  atau  BPC  merupakan  peringkat pertama dengan nilai 1 (satu). Maka dapat disimpulkan bahwa alternatif A2 tersebut merupakan organisasi terbaik di STMIK Budi Darma Medan dalam bidang pembelajaran.

## 3.1 Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  yang  dirancang  memerlukan  sarana  pendukung  yaitu  berupa  peralatan-peralatan  yang  sangat  berperan dalam  menunjang  penerapan  sistem  yang  didesain  terhadap  pengolahan  data.  Komponen-komponen  yang dibutuhkan antara lain hardware , yaitu kebutuhan perangkat keras komputer dalam pengolahan data. Kemudian software , yaitu kebutuhan akan perangkat lunak berupa sistem untuk mengoperasikan sistem yang didesain. Adapun  spesifikasi  perangkat  keras  ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software )  yang  dibuthkan  adalah sebgai berikut:
1. Perangkat keras ( Hardware )
a. Processor
: Minimal Intel® dengan kecepatan minimal 1,6 GHz
b. Memory : Minimal 1 GB
c. Harddisk : Minimal 160 GB
d. Monitor
: Minimal 10 inch
e. Keyboard
2. Perangkat lunak ( Software )
a. Sistem operasi : Windows b. Aplikasi
: Microsoft Visual Basic 2008 dan MySQL sebagai databasenya.
Form login adalah form yang digunakan user untuk masuk ke dalam sistem. Berikut adalah tampilan form login.
.
Gambar 1. Tampilan Form Menu Utama
Form menu utama berfungsi untuk menampilkan form pendataan organisasi, form laporan dan menu keluar. Berikut adalah tampilan dari form menu utama.
Gambar 2. Tampilan Form Input Data Organisasi
Form  pendataan  organisasi  berfungsi  untuk  meng-inputkan    data-data  dari  organisasi  dan  menampilkan data-data tersebut didalam sebuah tabel. Berikut adalah tampilan dari form pendataan organisasi.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95
Gambar 3. Tampilan Form Pendataan Organisasi
Form  penentuan  organisasi  terbaik  berfungsi  untuk  memproses  data-data  dari  organisasi  yangtelah diinputkan dan menampilkan data-data tersebut didalam sebuah tabel. Berikut adalah tampilan dari form penentuan organisasi terbaik.

## Gambar 4. Tampilan Form Penentuan Organisasi Terbaik
Form laporan hasil berfungsi menampilkan laporan hasil penentuan organisasi terbaik dengan mengurutkan organisasi yang memiliki nilai tertinggi-terendah didalam sebuah tabel. Berikut adalah tampilan dari form laporan hasil  organisasi  terbaik.  Dari  hasil  laporan  ini  dapat  diketahui  bahwa  organisasi  BPC  (Budidarma  Programing Club) memiliki peringkat pertama dalam pemilhan Organisasi terbaik di bidang pembelajaran.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 87 - 95

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Hasil penelitian ini, dapat disimpulkan beberapa hal mengenai penentuan  Organisasi Terbaik pada STMIK Budi Darma.d
1. Dengan  di  analisanya  pemilihan  organisasi  terbaik  di  STMIK  Budi  Darma  maka  akan  lebih  mudah  pihak kampus di bidang kemahasiswaan (Waket  III) dalam memilih organisasi kemahasiswaan terbaik di STMIK Budi darma .
2. Dengan diterapkannya metode vikor dapat membantu proses pengerjaan dalam penentuan organisasi terbaik di STMIK Budi Darma.
3. Dengan di rancangnya sistem penentuan organisasi terbaik tersebut maka akan menghasilkan sistem yang dapat di gunakan oleh Waket  III dalam memilih organisasi kemahasiswaan terbaik di STMIK Budi Darma.

## REFERENCES
[1] H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S. D. Nasution, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[2] A. Siregar, P. Ginting, M. Mesran, and L. T. Sianturi,  “Implementasi Metode Vikor Dalam Pemilihan Supplier Bahan Baku,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 132–138, 2017.
[3] K. Umam, V. E. Sulastri, T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2018.
[4] Y.  J.  B.  Parrangan et  al. ,  “The  Implementation  of  VIKOR  Method  to  Improve  the  Effectiveness  of  Sidi  Learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, pp. 264–267, 2018.
[5] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. , 2006.
[6] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[7] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[8] I. Wijaya, “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi,” pp. 301–309, 2019.
[9] W.  Jingzhu  and  L.  Xiangyi,  “The  multiple  attribute  decision-making  VIKOR  method  and  its  application,”  in 2008 International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, WiCOM 2008 , 2008.
[10]  S. P. Lengkong, A. E. Permanasari, and S. Fauziati, “Implementasi Metode VIKOR untuk Seleksi Penerima Beasiswa,” Proc. 7 th Natl. Conf. Inf. Technol. Electr. Eng. , vol. 33, pp. 107–112, 2015.
[11]  D. Siregar et al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1019, no. 1, 2018.
[12]  M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, 2019.
[13]  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.
[14]  G. & I. K. P. S. Suwardika, “Penerapan Metode VIKOR pada Pengambilan Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka,” vol. 2, no. 1, pp. 24–35, 2018.