## PENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS USAHA WISATA DI LABUHAN BATU
Rikardo Lasroha Simamora 1* , Ibnu Rasyid Munthe 2 , Volvo Sihombing 3
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: ricardo_paken08@gmail.com 1 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 2 , volvolumbantoruan@gmail.com 3

## Abstract
The  development  of  the  tourism  sector  is  an  important  focus  in  driving  local  economic  growth.  In  this context, choosing the right type of tourism business is a strategic step in maximizing regional potential. This study aims to investigate the use of the TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal  Solution)  Method  in  the  development  of  a  Decision  Support  System  (DSS)  for  selecting  types  of tourism businesses in Labuhan Batu. The initial stage of the research involved analyzing the criteria for selecting  the  type  of  tourism  business  which  included  aspects  of  market  potential,  sustainability,  social impact, and infrastructure. The ranking results provide a guide in selecting the type of tourism business that has the highest potential to develop in Labuhan Batu. Sensitivity analysis of changes in criteria weight provides further insight into the effect of weight on alternative rankings. The use of computer technology in  this  study  allows  the  development  of  an  interactive  Decision  Support  System  capable  of  providing recommendations based on the results of TOPSIS calculations. The conclusion from this study is that the TOPSIS  method  can  be  an  effective  tool  in  assisting  decision  makers  in  choosing  the  type  of  tourism business that is in accordance with the characteristics of the Labuhan Batu area.
Keywords : DSS, Topsis, Criteria, Technology, Tourism

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  dan  penggunaan  teknologi dalam berbagai aspek kehidupan telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai hal [1]–[17] terutama  pada  cara  kita  mengambil  keputusan. Dalam  dunia  bisnis,  penggunaan  teknologi informasi,  khususnya  dalam  bidang  komputer, telah  memunculkan  konsep  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) yang menghadirkan kemampuan  analisis  yang  lebih  mendalam  dan efektif  dalam  mengatasi  situasi  kompleks  [11], [18]–[25],  [26]–[28].  Salah  satu  metode  yang sering  diterapkan  dalam  SPK  adalah  TOPSIS ( Technique for Order of Preference by Similarity to  Ideal  Solution ),  yang  telah  terbukti  berhasil dalam membantu pengambilan keputusan dalam berbagai konteks.
Di  era  globalisasi  ini,  sektor  pariwisata menjadi  salah  satu  sektor  penting  dalam perekonomian  suatu  daerah.  Labuhan  Batu sebagai  salah  satu  daerah  di  Indonesia  juga mengalami  dampak  positif  dari  pertumbuhan sektor pariwisata. Namun, pemilihan jenis usaha
wisata yang tepat dan sesuai dengan karakteristik daerah serta potensinya menjadi tantangan yang membutuhkan  perhitungan  dan  analisis  yang cermat.
Dalam  konteks  ini,  penggunaan  metode TOPSIS  dalam  sistem  pendukung  keputusan dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam membantu para pengambil keputusan, khususnya dalam  pemilihan  jenis  usaha  wisata  di  labuhan Batu. Metode TOPSIS akan memfasilitasi proses pemeringkatan  alternatif  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditetapkan,  sehingga  jenis  usaha wisata  yang  memiliki  potensi  terbaik  dapat diidentifikasi dengan lebih akurat.
Dalam  ranah  komputer,  penerapan metode TOPSIS mengandalkan analisis matematis yang kompleks, di mana data tentang kriteria  yang  relevan  akan  diolah  dan  dianalisis oleh  komputer  [29],  [30].  Melalui  perhitungan yang  cermat,  komputer  dapat  memberikan pemahaman lebih dalam tentang setiap alternatif usaha  wisata,  serta  membantu  membangun
pandangan  yang  lebih  komprehensif  tentang dampak potensial dari masing-masing pilihan.
Dengan demikian, penelitian ini bertujuan  untuk  mengintegrasikan  teknologi komputer dengan bidang ekonomi dan pariwisata dalam pengembangan sistem pendukung keputusan.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih terarah dan akurat bagi para calon pengusaha atau pemerintah  daerah  dalam  memilih  jenis  usaha wisata  yang  dapat  mendukung  pertumbuhan ekonomi  dan  memanfaatkan  potensi  daerah secara optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi  penggunaan  Metode  TOPSIS ( Technique for Order of Preference by Similarity to  Ideal  Solution )  dalam  pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  pemilihan jenis  usaha  wisata  di  Labuhan  Batu.  Dalam rangka  mencapai  tujuan  tersebut,  penelitian  ini dilakukan  melalui  tahapan-tahapan  seperti  pada gambar 1.
Pada tahap awal penelitian ini dilakukan studi pendahuluan untuk memahami kondisi dan potensi pariwisata di Labuhan Batu. Selanjutnya ditentukan  kriteria-kriteria  yang  relevan  dalam pemilihan  jenis  usaha  wisata,  seperti  aspek potensi  pasar  (C1),  keberlanjutan  (C2),  dampak sosial  (C3)  dan  infrastruktur  (C4).  Setelah  itu dilakukan  pengumpulan  data  melalui  survei lapangan, wawancara dengan para ahli pariwisata dan pengusaha lokal, serta referensi dari literatur terkait.
Kemudian data yang terkumpul digunakan untuk membentuk matriks keputusan, dimana setiap baris merepresentasikan alternatif jenis usaha wisata dan kolom merepresentasikan kriteria yang telah ditetapkan. Tahapan penelitian digambarkan  dalam  bentuk  diagram  alir  yang ditampilkan pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Berikutnya.  bobot  kriteria  ditentukan melalui proses pembobotan berdasarkan preferensi  dan  kepentingan  relatif  dari  masing- masing  kriteria.  Bobot  dari  masing-masing kriteria terdiri dari :
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 Benefit Benefit Benefit Benefit 20% 30% 25% 25%
Selanjutnya,  metode  TOPSIS  akan diterapkan  untuk  merangking  alternatif  jenis usaha  wisata  berdasarkan  skor  kedekatan  relatif terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Tahap berikutnya,  sistem  pendukung  keputusan  akan dikembangkan  dalam  bentuk  perangkat  lunak yang  interaktif  dan  mudah  digunakan.  Sistem pendukung keputusan yang telah dikembangkan selanjutnya akan diuji untuk mengukur kinerjanya  dalam  memberikan  rekomendasi pemilihan jenis usaha wisata.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Analisis Kriteria
Dalam analisis awal, dilakukan penilaian terhadap  kriteria-kriteria  dalam  pemilihan  jenis usaha  wisata  di  Labuhan  Batu  yang  disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 86 92 75 84 A2 74 84 75 74 A3 80 78 80 82 A4 76 86 85 80 A5 86 78 80 86 A6 78 86 75 76 A7 92 82 85 74 A8 86 88 80 86 A9 76 82 78 86 A10 88 82 87 76 3.2. Penggunaan Metode TOPSIS Tahap-tahap yang dilakukan pada pengolahan  data  menggunakan  metode  Topsis, antara lain :
Langkah 1 : Membuat matriks Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑥 = [ 86 92 75 84
74 84 75 74 80 78 80 82 76 86 85 80 86 78 80 86 78 86 75 76 92 82 85 74 86 88 80 86 76 82 78 86 88 82 87 76]
Dengan  matriks  keputusan  yang  telah terbentuk  dan  bobot  kriteria  yang  telah ditetapkan,  metode  TOPSIS  diterapkan  untuk meranking alternatif jenis usaha wisata.
Langkah 2 : Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi :
𝑟 11 =
86
= 86
= 0.33002 √86 2 + 74 2 + 80 2 + 76 2 + 86 2 + +78 2 + 92 2 + 86 2 + 76 2 + 88 2 260.592
𝑟 21 = 74
=
74
= 0.28397
√86 2 + 74 2 + 80 2 + 76 2 + 86 2 + +78 2 + 92 2 + 86 2 + 76 2 + 88 2 260.592 𝑟 31 = 80
=
80
= 0.30699
√86 2 + 74 2 + 80 2 + 76 2 + 86 2 + +78 2 + 92 2 + 86 2 + 76 2 + 88 2 260.592
Kelompok-2
𝑟 12 = 92
= 92
= 0.34675
√92 2 + 84 2 + 78 2 + 86 2 + 78 2 + 86 2 + 82 2 + 88 2 + 82 2 + 82 2 265.322
𝑟 22 = 84
= 84
= 0.31660
√92 2 + 84 2 + 78 2 + 86 2 + 78 2 + 86 2 + 82 2 + 88 2 + 82 2 + 82 2 265.322 𝑟 32 = 78 = 78 = 0.29398
√92 2 + 84 2 + 78 2 + 86 2 + 78 2 + 86 2 + 82 2 + 88 2 + 82 2 + 82 2 265.322 Kelompok-3
𝑟 13 = 75 = 75 =  0.29605
√75 2 + 75 2 + 80 2 + 85 2 + 80 2 + 75 2 + 85 2 + 80 2 + 78 2 + 87 2 253.334 𝑟 23 =
75
= 75
=  0.29605 √75 2 + 75 2 + 80 2 + 85 2 + 80 2 + 75 2 + 85 2 + 80 2 + 78 2 + 87 2 253.334 𝑟 33 =
80
= 80
=  0.31579 √75 2 + 75 2 + 80 2 + 85 2 + 80 2 + 75 2 + 85 2 + 80 2 + 78 2 + 87 2 253.334
Kelompok-4
𝑟 14 = 84
= 84 =  0.32980
√84 2 + 74 2 + 82 2 + 80 2 + 86 2 + 76 2 + 74 2 + 86 2 + 86 2 + 76 2 254.670
𝑟 24 = 74
= 74 =  0.29054
√84 2 + 74 2 + 82 2 + 80 2 + 86 2 + 76 2 + 74 2 + 86 2 + 86 2 + 76 2 254.670
𝑟 34 = 82
= 82 =  0.32195
√84 2 + 74 2 + 82 2 + 80 2 + 86 2 + 76 2 + 74 2 + 86 2 + 86 2 + 76 2 254.670
𝑟 44 =
80
= 80 =  0.31410
√84 2 + 74 2 + 82 2 + 80 2 + 86 2 + 76 2 + 74 2 + 86 2 + 86 2 + 76 2 254.670
Sehingga  akan  diperoleh  matriks  ternormalisasi R sebagai berikut :
R = [
0.33 0.35 0.3 0.33 0.28 0.32 0.3 0.29 0.31 0.29 0.32 0.32 0.29 0.32 0.34 0.31 0.33 0.29 0.32 0.34 0.3 0.32 0.3 0.3 0.35 0.30 0.34 0.29 0.33 0.33 0.32 0.34 0.29 0.31 0.31 0.34 0.34 0.31 0.34 0.3 ]
Langkah  3.  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot (Y)
Untuk memperoleh matriks ternormalisasi  terbobot  (Y),  selanjutnya  nilai pada  matriks  normalisasi  dikalikan  dengan  nilai bobot  dari  setiap  kriteria,  yakni  C1=  20%, C2=30%,  C3=25%,  C4=  25%.  Sehingga diperoleh matriks di bawah ini :
Y=
[ 0,66 0,10402 0,07401 0,08245 0,05679 0,09498 0,07401 0,07263 0,06140 0,08819 0,07895 0,08049 0,05833 0,09724 0,08388 0,07852 0,066 0,08819 0,07895 0,08441 0,05986 0,09724 0,07401 0,07460 0,07061 0,09272 0,08388 0,07263 0,066 0,0995 0,07895 0,08441 0,05833 0,09272 0,07697 0,08441 0,06754 0,09272 0,08586 0,07460]
Langkah 4.Menentukan solusi ideal Positif ( 𝐴 + ) dan solusi ideal negatif ( 𝐴 − ). a. Solusi ideal Positif
𝑦 1 + = Max ( 0,66 ; 0,05679 ; 0,06140 ; 0,05833 ; 0,066 ; 0,05986 ; 0,07061 ; 0,066 ; 0,05833 ; 0,06754 )
= 0,07061
𝑦 2 + = Max ( 0,10402 ; 0,09498 ; 0,08819 , 0,09724 ; 0,08819 ; 0,09724;  0,09272;  0,0995 ;
0,09272;  0,09272 )
= 0,10402
𝑦 3 + = Max ( 0,07401 ; 0,07401 ; 0,07895 ; 0,08388 ; 0,07895 ; 0,07401 ; 0,08388 ;
0,07895 ; 0,07697 ; 0,08586 )
= 0,08586
𝑦 4 + = Max ( 0,08245 ; 0,07263 ; 0,08049 ; 0,07852;  0,08441 ; 0,07460 ; 0,07263 ; 0,08441 ; 0,08441 ; 0,07460 )
= 0,08441
b. Solusi ideal Negatif
𝑦 1 − = Min ( 0,66 ; 0,05679 ; 0,06140 ; 0,05833 ;
0,066 ; 0,05986 ; 0,07061 ; 0,066 ; 0,05833 ; 0,06754 )
= 0,05679
𝑦 2 − = Max  ( 0,10402 ; 0,09498 ; 0,08819 , 0,09724 ; 0,08819 ; 0,09724;  0,09272;  0,0995 ; 0,09272;  0,09272 )
= 0,08819
𝑦 3 − = Min  ( 0,07401 ; 0,07401 ; 0,07895 ;
0,08388 ; 0,07895 ; 0,07401 ; 0,08388 ;
0,07895 ; 0,07697 ; 0,08586 )
= 0,07401 𝑦 4 − = Max  ( 0,08245 ; 0,07263 ; 0,08049 ;
0,07852;  0,08441 ; 0,07460 ; 0,07263 ;
0,08441 ; 0,08441 ; 0,07460 )
= 0,07263
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  maka didapat solusi ideal positif dan solusi ideal negatif sebagai berikut.
𝐴 + =  ( 0,07061 ; 0,10402 ; 0,08586 ; 0,08441 )
𝐴 − =  ( 0,05679 ; 0,08819 ; 0,07401 ; 0,07263 )
Langkah 5. Menentukan Jarak Alternatif solusi ideal Positif ( 𝐷 + ) 𝐷 1 + = √(0,07061 - 0,66) 2 + (0,10402 - 0,10402) 2 + (0,08586 - 0,07401) 2 + (0,08586 - 0,08245) 2 = 0,01286
𝐷 2 + = √(0,07061 - 0,05679) 2 + (0,10402 - 0,09498) 2 + (0,08586 - 0,07401) 2 + (0,08586 - 0,07263) 2 = 0,02349
𝐷 3 + = √(0,07061 - 0,06140) 2 + (0,10402 - 0,08819) 2 + (0,08586 - 0,07895) 2 + (0,08586 - 0,08049) 2
= 0,01996
𝐷 4 + = √(0,07061 - 0,05833) 2 + (0,10402 - 0,09724) 2 + (0,08586 - 0,08388) 2 + (0,08586 - 0,07852) 2 = 0,01534
𝐷 5 + = √(0,07061 - 0,066) 2 + (0,10402 - 0,08819) 2 + (0,08586 - 0,07895) 2 + (0,08586 - 0,08441) 2 = 0,01787
𝐷 6 + = √(0,07061 - 0,08441) 2 + (0,10402 - 0,09724) 2 + (0,08586 - 0,07401) 2 + (0,08586 - 0,07401 2 = 0,01995
𝐷 7 + = √(0,07061 - 0,07061) 2 + (0,10402 - 0,09272) 2 + (0,08586 - 0,08388) 2 + (0,08586 - 0,07263) 2 = 0,01645
𝐷 8 + = √(0,07061 - 0,066) 2 + (0,10402 - 0,0995) 2 + (0,08586 - 0,07895) 2 + (0,08586 - 0,08441) 2 = 0.00945
𝐷 9 + = √(0,07061 - 0,05833) 2 + (0,10402 - 0,09272 2 + (0,08586 - 0,09272) 2 + (0,08586 - 0,08441) 2 = 0,01891
𝐷 10 + = √(0,07061 - 0,06754) 2 + (0,10402 - 0,09272) 2 + (0,08586 - 0,08586) 2 + (0,08586 - 0,07460) 2 = 0,01528
Langkah 6. Menentukan Jarak Alternatif solusi negatif ( 𝐷 − ).
𝐷 1 − = √(0,66 −  0,07061) 2 + (0,10402  −  0,10402) 2 + (0,07401 −  0,08586) 2 + (0,08245 −  0,08586) 2 = 0,02078
𝐷 2 − = √(0,05679 −  0,07061) 2 + (0,09498 −  0,10402) 2 + (0,07401 −  0,08586) 2 + (0,07263 −  0,08586) 2 = 0,00678
𝐷 3 − = √(0,06140 −  0,07061) 2 + (0,08819 −  0,10402) 2 + (0,07895 −  0,08586) 2 + (0,08049 − 0,08586) 2 = 0,01035
𝐷 4 − = √(0,05833 −  0,07061) 2 + (0,0972 − 0,10402) 2 + (0,08388 −  0,08586) 2 + (0,07852 −  0,08586) 2 = 0,01471
𝐷 5 − = √(0,066 −  0,07061) 2 + (0,08819 −  0,10402) 2 + (0,07895 −  0,08586) 2 + (0,08441 −  0,08586) 2 = 0,01574
𝐷 6 − = √(0,08441 −  0,07061) 2 + (0,09724 −  0,10402) 2 + (0,07401 −  0,08586) 2 + (0,07401 −  0,08586) 2 = 0,00975
𝐷 7 − = √(0,07061 −  0,07061) 2 + (0,09272 −  0,10402) 2 + (0,08388 −  0,08586) 2 + (0,07263 −  0,08586) 2 = 0,01757
𝐷 8 − = √(0,066 −  0,07061) 2 + (0,0995 −  0,10402) 2 + (0,07895 −  0,08586) 2 + (0,08441 −  0,08586) 2 = 0.01938
𝐷 9 − = √(0,05833 −  0,07061) 2 + ( 0,09272 −  0,10402) 2 + (0,09272 −  0,08586) 2 + ( 0,08441 −  0,08586) 2 = 0,01305
𝐷 10 − = √(0,06754 −  0,07061) 2 + (0,09272 −  0,10402) 2 + (0,08586 −  0,08586) 2 + (0,07460 −  0,08586) 2 = 0,01673
Langkah 7. Menghitung nilai preferensi alternatif (Vi) sebagai berikut:
𝑉 1 = 0,02078 = 0,61776 (0,01286 + 0,02078) 𝑉 2 = 0,00678 = 0,22411 (0,02349 + 0,00678) 𝑉 3 = 0,01035 = 0,34153
(0,01996 + 0,01035)
𝑉 4 = 0, 01471 = 0,48940 (0,01534 + 0, 01471) 𝑉 5 =
0,01574
= 0,46832 (0,01787 + 0, 01574) 𝑉 6 = 0,00975 = 0,32831 (0,01995 + 0,00975)
𝑉 7 = 0,01757 = 0,51651 (0,01645 + 0, 01757) 𝑉 8 = 0,01938 = 0,67217 (0,00945 + 0, 01938) 𝑉 9 = 0,01305 = 0,40835 (0,01891+ 0,01305) 𝑉 10 = 0,01673 = 0,52262 (0,01528+ 0,01673)
Setelah  diperoleh  seluruh  perhitungan, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi  tertinggi  hingga  terendah  sehingga diperoleh  urutan  perangkingan  seperti  yang disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Preferensi Setiap Kriteria
Alternatif Nilai Preferensi (V) Ranking A8 0,67217 1 A1 0,61776 2 A10 0,52262 3 A7 0,51651 4 A4 0,48940 5 A5 0, 46832 6 A9 0,40835 7
A3 0,34153 8 A6 0,32831 9 A2 0,22411 10
Hasil  dari  perhitungan  metode  TOPSIS menunjukkan  peringkat  relatif  dari  masing- masing  jenis  usaha  wisata.  Jenis  usaha  wisata yang  memiliki  skor  kedekatan  relatif  paling tinggi  dengan  solusi  ideal  positif  dianggap sebagai  jenis  usaha  wisata  yang  paling  sesuai untuk  dikembangkan  di  Labuhan  Batu  adalah alternatif V8.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan sistem pendukung keputusan  pemilihan  jenis  usaha  wisata  di labuhan  batu  yang  telah  dibangun  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat  digunakan untuk memberikan rekomendasi bagi masyarakat dalam  mengambil  keputusan  terkait  pemilihan jenis  usaha  wisata  di  daerah  tersebut.  Melalui analisis  yang  mendalam  dan  pembahasan  yang tepat,  penelitian  ini  berhasil  memberikan wawasan  yang  lebih  baik  tentang  penggunaan Metode  TOPSIS  dalam  pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  pemilihan  jenis usaha  wisata  di  Labuhan  Batu.  Hasil  penelitian ini  dapat  dijadikan  landasan  bagi  pengambil keputusan dalam memilih jenis usaha wisata yang paling  sesuai  dengan  potensi  dan  karakteristik daerah,  serta  berkontribusi  pada  pengembangan sektor  pariwisata  yang  lebih  berkelanjutan  di Labuhan Batu.

## 5. REFERENSI
[1] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[2] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[3] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[4] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[5] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[6] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[7] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[8] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol. 03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[9] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine
Scholarship Recipients Using the Electre
Method,” COSTA  J.  (Computer  Sci.
Technol. Appl. Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 39–49, 2023.
[10] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi:
10.31763/iota.v1i2.495.
[11] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[12] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J.
Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD COMPUTING DENGAN  OPENSTACK PADA
JARINGAN LOKAL MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335.
[13] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods
Implementation for Scholarship Awardee Decision,” Iota ,  vol.  01,  no.  4,  pp.  208– 219, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[14] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[15] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[16] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype  of  Water  Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[17] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M.
Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [18] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[19] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[20] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja
Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[21] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia,
“Penggunaan  Metode Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To
Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[22] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Penerapan
Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Shift  Pegawai
(Studi  Kasus:  Rs.Bhayangkara  Tk.Ii Medan,” J. Inf. Komput. Log. , vol. I, no. 2, pp. 43–47, 2019.
[23] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks,
Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no.
2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[24] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online
Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[25] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris,
“ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS
FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[26] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,” AIP  Conf.  Proc. , vol. 2453, no. July, 2022, doi:
10.1063/5.0094385.
[27] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” AIP Conf. Proc. , vol. 2453, no. July, 2022,
doi:
10.1063/5.0094437.
[28] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted
Product,” TEKINKOM ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 1–8, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117. [29] S. S. S, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan
Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit Menggunakan  Metode Topsis  Pada  Cum Caritas HHKBP Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[30] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian,
“Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.