## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS PERHITUNGAN METODE TOPSIS DALAM MENYELEKSI BEASISWA BERPRESTASI PADA SMAN 2 MANDAU

## Teuku Radillah
Akademi Manajemen Informatika Dan Komputer  (AMIK) Mitra Gama Jl. Khayangan No 99 Kota Duri Kode Pos 28784 e-mail : t.radillah@gmail.com

## ABSTRAK
Beasiswa  prestasi  merupakan  bantuan  pendidikan  yang diberikan kepada  siswa  yang  memiliki prestasi  dan  merupakan  pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari  dana  pribadi  atau  dari  orang  tua, melainkan  dari  dana  bantuan  dari  pemerintah  maupun  sponsor  pihak  swasta  yag  diberikan  untuk membantu meningkatkan kualitas pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Seleksi kepada calon penerima beasiswa  berdasarkan kriteria tertentu  seperti  prestasi  sekolah  yaitu  nilai  raport  atau  ranking,  prestasi dibidang olahraga, dan sebagainya.  Proses seleksi pemberian beasiswa ini juga dilakukan oleh  SMA 2 Negeri  Mandau  dengan  mengumpulkan  data  –  data  siswa  calon  penerima  beasiswa  berprestasi dengan sistem  manual,  dan  untuk  menghasilkan  hasil  seleksi yang cepat  dan  efisein,  dibutuhkan  suatu  aplikasi yang  mampu  melakukan  analisis  perhitungan  bobot  kriteria  calon  penerima  beasiswa  dengan menggunakan  metode    Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS). Sistem seleksi beasiswa menggunakan TOPSIS ini akan melakukan perangkingan secara otomatis dengan format ascanding berdasarkan nilai vector tertinggi, yaitu 0,8137 dari 8 sampel alternatif (calon siswa) penerima  beasiswa  berprestasi,  sehingga  dari  perhitungan  nilai  vektor  tersebut  dapat  memberikan seleksi  beasiswa    secara  efektif  dan  memberikan  rekomendasi  siswa  yang  layak  menerima  besiswa berprestasi kepada bagian admin pengelola beasiswa di SMAN 2 Mandau .
Kata kunci : Beasiswa, TOPSIS, SMAN 2 Mandau

## ABSTRACT
Achievement  scholarships  are educational  assistance  given to  students  who  have  achievements and are financing that does not come from personal funds or from parents, but from aid funds from the government or private sponsors that are given to help improve the quality of education to a higher level. Selection  of prospective  scholarship  recipients  is  based on certain  criteria  such  as  school  achievement, namely the value of report cards or rankings, achievements in the field of sports, and so on. The selection process  for  granting  scholarships  is  also  carried  out  by  SMA  2  Negeri  Mandau  by  collecting  data  on prospective  scholarship  recipients  with  a  manual  system,  and  to  produce  quick  and  efficient  selection results,  an  application  is  needed  that  is  able  to  analyze  the  weighting  of  the  criteria  for  scholarship recipients  by  using  the  Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) method. The scholarship selection system using TOPSIS will rank automatically in an ascending format based  on  the  highest  vector  value,  which  is  0.8137  out  of  8  alternative  samples  (prospective  students) scholarship recipients with outstanding achievements, so that from the calculation of the vector value it can  provide  scholarship  selection  effectively  and  provide  student  recommendations.  who  deserve  to receive outstanding scholarships to the admin section of the scholarship manager at SMAN 2 Mandau.
Keywords : Scholarship, TOPSIS, SMAN 2 Mandau

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  prestasi  merupakan  bantuan pendidikan  yang  diberikan  kepada  siswa  yang memiliki  prestasi  dan  bertujuan  agar    siswa dapat  melanjutkan  jenjang  pendidikan  lebih tinggi. Penyaluran
beasiswa biasanya dilakukan  dengan  melakukan  seleksi  kepada calon  penerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria tertentu  seperti  prestasi  sekolah  yaitu  nilai raport atau ranking, prestasi dibidang olahraga, dan  sebagainya.    Proses  seleksi  pemberian beasiswa  ini  juga  dilakukan  oleh    SMA  2 Negeri  Mandau  dengan  mengumpulkan  data  – data siswa calon penerima beasiswa berprestasi dengan sistem manual, dan untuk menghasilkan  hasil  seleksi  yang  cepat  dan efisein, dibutuhkan suatu aplikasi yang mampu melakukan  analisis  perhitungan  bobot  kriteria calon penerima beasiswa dengan menggunakan metode Technique  for  Order  Performance  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
Pada  penelitian  ini  refrensi  dalam menganalisis perhitungan metode TOPSIS juga dilakukan  komparasi  dari  berbagai  penelitian sebelumnya  yang  relevan  dengan  penelitian saat  ini  seperti  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  beasiswa  berprestasi  pada  universitas AMIKOM Yogyakarta yang bertujuan memacu minat  mahasiswa  minat  mahasiswa  untuk belajar  lebih  baik  (Ikmah  &  Widawati,  2021). Penelitian serupa juga dilakukan pada penelitian  penentuan  beasiswa  berdasarkan pendekatann hybrid TOPSIS-entropi
berbasiskan  kriteria  objektif  yang  dilakukan pada  kondisi  ekonomi  yang  dipengaruhi  masa pandemic covid-19 (Siregar et al., 2021)

## a. Pengertian Beasiswa
Beasiswa  adalah  pemberian  bantuan dalam  bentuk  keringanan  keuangan  yang diberikan kepada seseorang dengan tujuan agar dapat digunakan untuk keberlangsungan proses pendidikan  yang  akan  atau  sedang  ditempuh (Berprestasi et al., 2020).
b. Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan  rumpun ilmu dari artificial intelligence (kecerdasan  buatan)  yang  sangat popular  untuk  diterapkan  dibidang  industri kesehatan, transportasin keuangan, dan sebagainya. Artificial Intelligence atau
kecerdasan  buatan  adalah  sistem  komputer yang  mampu  melakukan  tugas-tugas  yang
biasanya  membutuhkan  kecerdasan  manusia. Teknologi  ini  dapat  membuat  keputusan dengan  cara  menganalisis  dan  menggunakan data  yang  tersedia  di  dalam  sistem.(Sobron  & Lubis, 2021). Bagian dari artificial intelligence tersebut  terdapat  sistem  pendukung  keputusan yang menggunakan metode perhitungan matematis  untuk  menghasilkan  informasi berupa  peringkat  alternative  yang  ideal  (Praba Ristadi Pinem et al., 2017)

## c. Pengertian Basis Data
Basis data adalah sekumpulan data yang saling  berhubungan  secara  logis  dan  didesain untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh suatu  organisasi  (Hardiansyah  et  al.,  2020). Definisi  basis  data  lainnya  adalah  suatu pengetahuan  tentang  organisasi  data,  sehingga database merupakan  salah  satu  komponen penting  dalam  sistem  informasi  (Kesuma  & Kholifah, 2019).
d. Mysql MySQL adalah DBMS yang
menggunakan  perintah  SQL  untuk  pembuatan suatu  aplikasi.  MySQL  merupakan  software database open  source yang  sering  digunakan untuk mengolah basis data yang menggunakan bahasa  SQL,  MySQL  terdiri  dari  tipe  data relasional yang artinya MySQL dapat menyimpan  datanya  dalam  bentuk  table-tabel yang saling berhubungan (Sitinjak Daniel Dido Jantce  TJ  &  Suwita,  2020).  Literatur  lainnya mengatakan MySQL merupakan sistem manajemen database yang  bersifat relational . yaitu,  data  yang  dikelola  dalam database akan diletakkan  pada  beberapa  tabel  secara  terpisah sehingga  manipulasi  data  akan  jauh  lebih efektif.(Nirsal et al., 2020)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi untuk pengembangan sistem  merupakan  proses standard yang digunakan team pengembang untuk
menghubungkan semua langkah yang diperlukan  untuk  menganalisa,  merancang, mengimplementasi,  dan  memelihara  sistem informasi.  Adapun  metodologi  yang  sampai saat  ini  masih  sesuai  untuk  menjadi  pedoman

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dalam  pengambilan  keputusan  adalah  metode

## TOPSIS

## a. Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris dengan  menggunakan  jarak Euclidean (jarak antara  dua  titik)  untuk  menentukan  kedekatan relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi optimal (Syahputra et al., 2021) .
b. Prosedur TOPSIS
Dalam  menyelesaikan  permasalahan dengan  TOPSIS  ada  beberapa  prosedur  yang harus dipahami, diantaranya adalah: 1. Normalisasi Matriks Keputusan
TOPSIS  membutuhkan  ranking  kinerja  setiap alternatif  Ai  pada  setiap  kriteria  Cj  yang ternormalisasi,  yaitu :
𝑟 ij = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖−1
dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,......n;
2. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot
𝑦 ij = 𝑊 i 𝑟 ij
dengan i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n
3. Solusi Ideal Positif Dan Negatif Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal negatif  A-  dapat  ditentukan  berdasarkan ranking  bobot  ternormalisasi  (yij)  sebagai berikut :
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + );
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − );
dimana :
y + j adalah  : max y ij, jika j adalah atribut keuntungan.
y + j adalah  : man y ij, jika j adalah atribut biaya.
y - j adalah  : min y ij, jika j adalah atribut keuntungan.
y - j adalah  : max y ij, jika j adalah atribut biaya.
4. Jarak Dengan Solusi Ideal Jarak  adalah  alternatif  A i dengan  solusi ideal positif dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + 𝑥 𝑗−1 - 𝑦 𝑖𝑗 ) ; i=1, 2, . . .m
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 𝑥 𝑗−1 - 𝑦 𝑖 − ) ; i=1, 2, . . .m
5. Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 i = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ;    i=1,2,...,m
. Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 3.      HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil Analisa Proses
Berdasarkan  dari  observasi  data  yang diperoleh dalam penyeleksian beasiswa berprestasi  pada  SMAN  2  Mandau,  sebagai berikut :
Tabel 1. Alternatif No Alternatif 1 Cut Afina 2 Nur Afni Yunita 3 Sodikin 4 Daniel Hutagalung
5 Meri Yuana
6 Decky Irwansyah 7. Salbila Fatiha
8. Tiara Cahaya Ramizita Tabel 2. Kriteria No Kriteria 1 Niali Rata-rata Raport (K1) 2 Nilai Prestasi (K2)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
3 Nilai Keaktifan (K3)
4 Penghasilan Orang Tua (K4)
5 Jumlah Bersaudara (K5)
Tabel 2.2 Nilai Bobot
No Kriteria Bobot 1 Saangat Buruk 3 2 Buruk 5 3 Cukup 8 4 Baik 10 5 Sangat Baik 15
Berdasarkan  data  siswa  yang  akan  diseleksi dapat dibentuk matriks keputusan x yang telah dikonversikan  dengan  bobot  kriteria,  sebagai berikut :
Tabel  2.3  Rating  bobot  nilai  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria
No Aspek Alternatif (Siswa) K1 K2 K K K5 C6 1 Cut Afina 8 8 10 8 5 4 2 Nur Afni .Y 8 10 10  10 10 3 3 Sodikin 10 15 5 8 8 2 4 Daniel H 10 15 8 15 8 -1 5 Meri  Y 8 5 3 15 5 -2 6 Decky . I 8 5 8 5 5 7 Salbila F 10 15 5 15 5 8 Tiara C.R 10 10 10  10 10 -3

## b. Analisa Perhitungan Metode TOPSIS
Pada  deskripsi  penentuan  alternatif penyeleksian  beasiswa  berprestasi    diambil sampel  8  alternatif  (calon  penerima  beasiswa) dengan  lima (5)  kriteria.
Pengambilan  keputusan  memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing  kriteria  (Prathivi,  2019)  yang dibutuhkan sebagai berikut :
Vektor bobot : W = [10,8,8,10,8]
Langkah  pertama,  yaitu  membuat  keputusan ternormalisasi .
1. Hasil pangkat perkriteria =
(8) 2 + (8) 2 (10) 2 + (10) 2 (8) 2 + (8) 2 (8) 2 + (8) 2 = 64+64+100+100+64+64+64+64 = 656
= √656 =  25,6124
(8) 2 +  (10) 2 (15) 2 +  (15) 2 (5) 2 +  (5) 2 (15) 2 + (10) 2
= 64+100+225+225+25+25+225+100 = 989
= √989 =  31,4484 (10) 2 + (10) 2 (5) 2 + (8) 2 (3) 2 + (8) 2 (5) 2 + (10) 2 = 100+100+25+64+9+64+25+100 = 487 = √487 =  22,0681
(8) 2 +  (10) 2 (8) 2 +  (15) 2 (15) 2 +  (5) 2 (15) 2 + (10) 2
= 64+100+64+225+225+25+225+100 = 1028 = √1028 =  32,0624
(5) 2 + (10) 2 (8) 2 + (8) 2 (5) 2 + (5) 2 (5) 2 + (10) 2 = 25+100+64+64+25+25+25+100 = 428
= √428 =  20,6882
2. Melakukan Perhitungan Normalisasi
𝑟 1.1 = 8/25,6124 = 0,312347524 𝑟 1.2 = 8/25,6124 = 0,312347524
𝑟 1.3 = 10/25,6124 = 0,390434405 𝑟 1.4 = 10/25,6124 = 0,390434405
𝑟 1.5 = 8/25,6124 = 0,312347524
𝑟 1.6 = 8/25,6124 = 0,312347524
𝑟 1.7 = 10/25,6124 = 0,390434405 𝑟 1.8 = 10/25,6124 = 0,390434405
Keterangan  : Lakukan normalisasi pada setiap kriterianya  ( 𝑟 1.1 )  sampai  dengan (𝑟 5.8 )
3. Perhitungan Normalisasi Terbobot
𝑟 1.1 =  8     * 0,312347524  = 3,123475238 𝑟 1.2 = 8    *  0,312347524 = 3,123475238 𝑟 1.3 = 10  * 0,390434405= 3.904344047 𝑟 1.4 = 10  * 0,390434405=3.904344047 𝑟 1.5 =  8    *  0,312347524 =3,123475238
𝑟 1.6 =  8    *  0,312347524 =3,123475238 𝑟 1.7 = 10  * 0,390434405=3.904344047 𝑟 1.8 = 10  * 0,390434405=3.904344047

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Nilai Max = 3,90 Nilai Min = 3,12
Keterangan  :  Lakukan  perhitungan  disetiap kolom kriteria, dan tentukan nilai max dan min pada setiap kolom kriteria tersebut
4. Perhitungan Jarak Solusi Ideal
𝐷 𝑖 + = √( 3,12-3,90) 2 + ( 3,12-3,90) 2 + ( 3,90-3,90) 2 + ( 3,90-3,90) 2 +
( 3,12-3,90) 2 + ( 3,12-3,90) 2 + ( 3,90-3,90) 2 + ( 3,90-3,90) 2
= 12,29 = √12,29 = 3,51
𝐷 𝑖 − = √( 3,12-3,12) 2 + ( 3,12-3,12) 2 + ( 3,90-3,12) 2 + ( 3,90-3,12) 2 +
( 3,12-3,12) 2 + ( 3,12-3,912 2 + ( 3,90-3,12) 2 + ( 3,90-3,12) 2
= 7,90 = √7,90 = 2,81
Keterangan : Lakukan perhitungan jarak solusi ideal pada setiap kolom kriteria
5. Perhitungan  Nilai  Preferensi  Untuk  Setiap
Alternatif
𝑉 i.1 = 2,81 2,81+ 3,51 = 0,4450
𝑉 i.2 = 3,77 3,77+ 2,16 = 0,6360
𝑉 i.3 = 3,13 3,13+ 2,94 = 0,5160
𝑉 i.4 = 4,63 4,63+ 1,06 = 0,8137
𝑉 i.5 = 3,12
3,12+ 4,15 = 0,4288
𝑉 i.6 = 1.81 1,81+ 4,59 = 0,2831
𝑉 i.7 = 4,16 4,16+ 2,65 = 0,6110
𝑉 i.8 = 3,85 3,85+ 2,01 = 0,6568
Dari  perhitungan  SPK  Topsis  pada  8  calon penerima  beasiswa  berprestasi,  nilai  tertinggi adalah Daniel Hutagalung, yaitu : 0,8137

## c. Hasil Implementasi
Hasil yang digunakan pada penelitian ini berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa pemograman PHP. Adapun hasil implementasi penyeleksian beasiswa berprestasi menggunakan  metode TOPSIS adalah  sebagai berikut :
1.  Untuk  analisa  pembobotan  setiap  alternatif yaitu  calon  penerima  beasiswa  berprestasi dapat dilakukan dengan melakukan normalisasi terbobot  untuk  menampilkan  nilai  maximum dan minimum setiap kolom kriteria dari peserta calon penerima beasiswa berprestasi
(alternatif) secara otomatis .
Gambar 1. Normalisasi Terbobot
Pada  aplikasi  sistem  pendukung  penyeleksian penerima  siswa  berprestasi  berbasis  metode TOPSIS akan  menampilkan  hasil  analisa  jarak solusi ideal
2. Hasil analisa jarak solusi ideal
Gambar 2.  Jarak Solusi Ideal

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
0.0000 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000 0.9000 NILAI VEKTOR 3. Hasil  nilai  vektor  preferensi  untuk  setiap alternatif
Gambar 3.  Tampilan Hasil Nilai Vektor
Pada  tampilan  hasil  perhitungan  nilai vector preference untuk setiap alternatif  secara otomatis  akan  menampilkan  perhitungan  hasil analisa  siswa  yang  akan  menerima  beasiswa berprestasi di SMAN 2 Mandau.
4. Grafik nilai vector preferensce untuk setiap alternatif
Gambar 4.  Grafik Hasil Nilai Vektor
Pada  hasil  perhitungan  nilai  vector preferensi  untuk  setiap  alternatif    dapat ditampilkan dalam laporan grafik.

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  tersebut  yang  telah  dibahas sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan    sebagai berikut :
1. Implementasi menggunakan metode TOPSIS dalam  menyeleksi  calon  penerima beasiswa  berprestasi  berdasarkan vector bobot yang telah ditentukan. 2. Pada aplikasi ini perhitungan perangkingan berdasarkan  nilai vector dapat  dilakukan secara  otomatis  dengan  format ascanding berdasarkan nilai vector tertinggi. 3. Hasil  dari  aplikasi  SPK  menggunakan metode TOPSIS ini  dapat  memberikan rekomendasi  siswa  yang  layak  menerima besiswa  berprestasi  kepada  bagian  admin pengelola beasiswa di SMAN 2 Mandau.

## 5. REFERENSI
Berprestasi, B., Sma, D. I., & Natar, N. (2020). Jurnal  Management  Sistem  Informasi dan Teknologi . 10 (1), 9–14.
Hardiansyah,  A.  D.,  Nugrahaeni,  D.  C.,  Dewi,
P.,  &  Kom,  M.  (2020).  Perancangan Basis  Data  Sistem  Informasi  Perwira Tugas Belajar (Sipatubel) Pada Kementerian Pertahanan. Senamika , 1 (2), 222–233. Ikmah,  I.,  &  Widawati,  A.  S.  (2021).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Menggunakan  Metode  Topsis. CSRID (Computer  Science  Research  and  Its Development Journal) , 12 (1), 34. https://doi.org/10.22303/csrid.12.1.2020. 34-41 Kesuma, C., & Kholifah, D. N. (2019). Sistem Informasi  Akademik  Berbasis  Web  Pada Lkp  Rejeki  Cilacap. EVOLUSI :  Jurnal Sains  Dan  Manajemen , 7 (1),  82–88. https://doi.org/10.31294/evolusi.v7i1.502 6 Nirsal,  Rusmala,  &  Syafriadi.  (2020).  Desain Dan  Implementasi  Sistem  Pembelajaran Berbasis E-Learning Pada Sekolah Menengah  Pertama  Negeri  1  Pakue Tengah. Journal  Ilmiah  d’Computare , 10 , 30–37. http://www.elsevier.com/locate/scp Praba  Ristadi  Pinem,  A.,  Handayani,  T.,  & Margaretta Huizen, L. (2017). Komparasi  Metode  ELECTRE,  SMART dan  ARAS  Dalam  Penentuan  Prioritas RENAKSI Pasca Bencana Alam. Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi , 1 (3), 109–116. Prathivi, R.  (2019). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pada

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Universitas Semarang Menggunakan
Metode  Topsis. Jurnal  Pengembangan Rekayasa  Dan  Teknologi , 14 (1),  10. https://doi.org/10.26623/jprt.v14i1.1214 Siregar,  M.  U.,  Nasiroh,  T.  N.,  &  Mustakim, M.  (2021).  Suatu  Pendekatan  Hibrid
Menggunakan Topsis-Entropi
Pada
Kriteria  Objektif  a  Hybrid  Approach Using  Entropy-Topsis  To  Determine
Merit  Scholars  Based  on  Objective Criteria. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 8 (1),  167–176. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184261 Sitinjak  Daniel  Dido  Jantce  TJ,  M.,  &  Suwita,
J.  (2020).  Analisa  Dan  Perancangan
Sistem  Informasi  Administrasi  Kursus Bahasa  Inggris  Pada  Intensive  English Course  Di  Ciledug  Tangerang. Ipsikom , 8 (1). Sobron,  M.,  &  Lubis.  (2021).  Implementasi Artificial  Intelligence  Pada  System Manufaktur  Terpadu. Seminar  Nasional Teknik  (SEMNASTEK)  UISU , 4 (1),  1–7. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/semnas tek/article/view/4134 Syahputra, H., Wiyandra, Y., Simanjuntak, R., &  Infotmasi,  S.  (2021). Implementasi Metode  Technique  for  Others  Reference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (  TOPSIS ) Untuk Pemberian Beasiswa Berprestasi . 1 (1), 36–41.