Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Badan Usaha Milik Desa Terbaik Menerapkan Metode VIKOR

## Muhammad Rizky
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: muh.rizky@gmail.com
Submitted: 04/09/2020 ; Accepted: 04/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak –Penentuan BUMDes terbaik tidaklah mudah, karena pengambilan keputusan terbaik atau tidak terbaiknya BUMDes tersebut masih dilakukan dengan cara manual belum menggunakan komputerisasi. Untuk mengerjakannya butuh waktu yang cukup lama dan menghindari terjadinya kesalahan dalam penentuan BUMDes terbaik, untuk itu diperlukan sistem pendukung keputusan  yang  nantinya  membantu  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang dapat membantu dan mudah untuk digunakan sehingga para pengambil keputusan dengan alternatif terbaik dalam mengambil keputusan  proses  penentuan  BUMDes  terbaik.  Metode  VIKOR  merupakan  metode  yang  cukup  sederhana  yang  dapat digunakan pada pengambilan keputusan untuk menganalisis multi kriteria. Metode VIKOR didasarkan pada perangkingan dan pemilihan dari sekumpulan alternatif yang ada, dapat digunakan untuk merangking banyak kriteria baik itu kualitatif maupun kuantitatif.  Pada  metode  VIKOR nilai  yang  terbaik  adalah    nilai  terkecil  bukan  nilai  yang terbesar.  Hasil perhitungan  dari metode  ini  akan  sesuai  harapan  apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan. Dengan demikian sistem  pendukung  keputusan  sangat  dibutuhkan  agar  dapat  membantu  mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  penentuan BUMDes terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; VIKOR; Penentuan; BUMDes
Abstract –Determining the best BUMDes is not easy, because the decision making for the best or not the best BUMDes is still done manually without using computerization. To do this, it takes a long time and avoids mistakes in determining the best BUMDes, for that we need a decision support system that will help make decisions. The decision support system is a system that  can  be  helpful  and  easy  to  use  so  that  decision  makers  with  the  best  alternatives  make  decisions  in  the  process  of determining the best BUMDes. The VIKOR method is a fairly simple method that can be used in decision making to analyze multi criteria. The VIKOR method is based on ranking and selecting from a set of existing alternatives, it can be used to rank many criteria, both qualitative and quantitative. In the VIKOR method,  the best value is the smallest value, not the largest value. The calculation results of this method will be as expected if the selected alternatives meet the predetermined criteri a. Thus a decision support system is needed so that it can help make the right decisions in determining the best BUMDes.
Keywords : Decision Support System; VIKOR; Determination; BUMDes

## 1. PENDAHULUAN
Badan usaha milik desa (BUMDes) didirikan berdasarkan peraturan menteri desa, pembangunan daerah tertinggal, dan  transmigrasi  Republik  Indonesia  nomor  4  tahun  2015  tentang  pendirian,  pengurusan  dan  pengelolaan  dan pembubaran badan usaha milik desa. Badan usaha milik desa adalah sebuah lembaga usaha desa yang dikelolah oleh  pemerintah  desa  juga  masyarakat  desa  tersebut  dengan  tujuan  untuk  memperkuat  perekonomian  desa  dan dibentuk berdasarkan kebutuhan dan potensi yang ada di desa tersebut.
Badan usaha milik desa merupakan sebuah badan usaha yang mampu membantu  masyarakat dalam segala hal  antara  lain  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari,  menjadi  peluang  usaha  atau  lapangan  pekerjaan,  menambah wawasan masyarakat desa. Agar perkembangan desa menjadi lebih cepat dan  maksimal maka pemerhatian dari pemerintah sangat  penting dalam pengawasan dan pemberian predikat terbaik kepada BUMDes, hal  ini sangat diperlukan  agar  dapat  memberikan  dorongan  dan semangat  dalam  mengembangkan  desa  menjadi  makmur  dan sejahtera. Dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Pada  Kecamatan  Tanjung  Morawa  Kabupaten  Deli  Serdang  dalam  penentuan  BUMDes  terbaik  masih manual. Maka dari itu Kecamatan Tanjung Morawa Kabupaten Deli Serdang perlu mengadakan sebuah sistem. Maka  dari  itu  dalam  penentuan  BUMDes  terbaik  sangat  memerlukan  sebuah  sistem  karena  sistem  akan menghasilkan  hasil  yang  tepat  jika  menggunakan  perhitungan  manual  kesalahan  akan  dapat  terjadi.  Kepada BUMDes yang tepilih maka Kecamatan Tanjung Morawa Kabupaten Deli Serdang dapat memberikan apresiasi dan hadiah agar dapat mendorong dan semangat dalam mengembangkan desa menjadi makmur dan sejahtera.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sangat  membantu  dalam  penentuan  BUMDes  terbaik.  Sistem pendukung  keputusan  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur.  Pada  dasarnya  sistem pendukung  keputusan  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  sangat penting  dalam  membantu  pimpinan  dalam  mengambil  keputusan.  Berbagai  metode  dapat  digunakan  dalam pengembangan suatu sistem pendukung keputusan, yaitu Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) , Analytical Hierarchy Process (AHP), Analytic Network Process ( ANP), Promothee , Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)[1]–[5]. Metode VIKOR adalah salah satu  metode pengambilan keputusan multi kriteria atau yang lebih dikenal dengan istilah Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan  kriteria  yang  bertentangan  dan  tidak  sepadan.  Metode  ini  berfokus  pada  peringkat  dan  pemilihan  dari
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463
sekumpulan  alternatif  kriteria  yang  saling  bertentangan  untuk  dapat  mengambil  keputusan  untuk  mencapai keputusan  akhir[6].  VIKOR  dapat  membantu  proses  seleksi  dan  menentukan  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan sebelumnya[7].
Dari  penjelasan  diatas,  penulis  tertarik  menggunakan  metode  VIKOR,  karena  metode  VIKOR  ( Vlse Kriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje )  merupakan  salah  satu  diantara  metode  diatas  dan  sistem pendukung keputusan ini dapat membantu dan mempermudah dalam penentuan BUMDes terbaik, dengan adanya sistem ini maka menghasilkan keputusan yang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  menurut  Kusrini,  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data[8]–[10].  sistem  pendukung keputusan adalah suatu kerangka sistem yang informasi yang saling berkaitan dan memberikan solusi mengenai gambaran  keputusan  yang  akan  dibuat  dan  diselesaikan.  Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  untuk memberikan solusi atas permasalahan dalam suatu peluang. Sistem pendukung keputusan dapat memberikan data secara langsung kepada pengguna[11].

## 2.2. Metode Vikor (Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje)
Metode  Vikor  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  atau  sering  disebut  dengan  istilah  Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalah dengan kriteria yang bertentangan dan tidak sepadan. Metode ini berfokus pada pemilihan dan peringkat dari sekumpulan kriteria-kriteria  dan alternative yang saling bertentangan dan tidak sepadan  agar dapat  menghasilkan  keputusan akhir.
Di sini metode vikor berfungsi untuk mengambil sebuah keputusan dengan cara mendekati ideal dan setiap alternatif dievaluasi  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan. Metode ini juga berfungsi  untuk  menentukan solusi yang mendekati solusi kompromi ideal serta melakukan perangkingan terhadap alternatif. Metode VIKOR juga  sangat  berguna  pada  saat  pengambilan  keputusan  tidak  mampu  untuk menentukan  pilihan  saat  mendesain sebuah sistem yang akan dimulai[6].
Metode  VIKOR  berfokus  pada  pemilihan  dan  peringkat  dari  sekumpulan  kriteria-kriteria  dan  alternatif yang saling bertentangan dan tidak sepadan agar dapat menghasilkan keputusan akhir. Adapun langkah-langkah proses perangkingan dalam metode VIKOR, yaitu[6], [12]: 1. Melakukan normalisasi menggunakan rumus di bawah ini :
R ij = ( X j + −X ij X j + − X j − ) ............................................................................................................................  (1)
Dimana Rij dan Xij (i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3,…,n) merupakah elemen dari matriks pengambilan keputusan (alternatif i terhadap kriteria j) dan X+j adalah elemen terbaik dari kriteria j, X-j merupakan elemen terburuk dari kriteria j.
2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus sebagai berikut:
S i = ∑ w j ( X j + −X ij X j + − X j − ) 𝑛 𝑗=1
..........................................................................................................  (2)
R i = 𝑀𝑎𝑥 𝑗 [w j ( X j + −X ij X j + − X j − )] .........................................................................................................  (3)
Dimana W j adalah bobot dari tiap kriteria j 3. Menentukan nilai indeks sebagai berikut :
Q i = [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 + −𝑆 − ] v + [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 + −𝑅 − ] (1-v)  ..................................................................................................  (4)
Dimana S - =min S i , S + =max S i dan R - =min R i, R + =max R i dan v = 0,5.
4. Hasil perangkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R dan Q.
5. Solusi alternatif peringkat terbaik berdasarkan nilai Q minimum menjadi peringkat terbaik dengan ketentuan: a. Q(A (2) ) - Q(A (1) )≥ DQ  ..........................................................................................................  (5)
Dimana :         A (2)
= alternatif dengan urutan kedua pada perangkingan Q dan A (1) = alternatif dengan urutan terbaik pada perangkingan Q DQ   =  1  -  (m-1), dimana m merupakan jumlah alernatif.
b. Alternatif A (1) harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463

## 2.3. Badan Usaha Milik Desa (BUMDes)
Badan usaha milik desa (BUMDes) didirikan berdasarkan peraturan menteri desa, pembangunan daerah tertinggal, dan  transmigrasi  Republik  Indonesia  nomor  4  tahun  2015  tentang  pendirian,  pengurusan  dan  pengelolaan  dan pembubaran badan usaha milik desa. Badan usaha milik desa adalah sebuah lembaga usaha desa yang dikelolah oleh  pemerintah  desa  juga  masyarakat  desa  tersebut  dengan  tujuan  untuk  memperkuat  perekonomian  desa  dan dibentuk berdasarkan kebutuhan dan potensi yang ada di desa tersebut[13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  langkah  awal  dalam  penyelesaian  dan  mengidentifikasi  sebuah  permasalahan  yang  terjadi. Analisa  masalah  memiliki  peranan  penting  dalam  proses  analisis  untuk  mencapai  dan  memperoleh  hasil  yang akurat dalam sebuah sistem.
Pada  kantor  kecamatan  Tanjung  Morawa  kabupaten  Deli  Serdang  proses  penentuan  BUMDes  masih manual. Untuk mengerjakannya butuh waktu yang cukup lama dan menghindari terjadinya kesalahan. Jika dalam penentuan  BUMDes  terbaik  diberikan  pada  BUMDes  yang  tidak  tepat,  maka  akan  membuat  BUMDes  lainnya merasa dirugikan dan mengurangi rasa kepercayaan BUMDes. Untuk menghindari hal ini terjadi maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mempercepat proses dan hasil yang tepat.
Dari analisis tersebut, untuk menghindari pengambilan keputusan yang berdasarkan intuisi (subjektif) maka akan dirancang sebuah sistem yang dapat  membantu  atau mendukung dalam penentuan BUMDes terbaik  yang tepat dengan bantuan metode Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR).
Sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode Vikor merupakan suatu aplikasi di rancang untuk membantu Kantor Kecamatan Tanjung Morawa dalam mengambil keputusan penentuan BUMDes terbaik dengan merangking alternatif. Hasil perangkingan dijadikan sebagai referensi untuk memilih solusi yang tepat dan sesuai.
Data  alternatif    berperan  penting  dalam  proses  pemilihan  BUMDes  terbaik.  Alternatif  yang  dipilih merupakan  alternatif  yang  direkomendasikan  Camat  Tanjung  Morawa.  Beberapa  alternatif-alternatif    yang dimaksud dapat dilihat pada tabel 1 berikut.

## Tabel 1 Data Alternatif Kecamatan Tanjung Morawa
Alternatif (A) Keterangan A 1 Medan Senembah ok A 2 Sei Merah Serasi A 3 Nugraha Mitra Karya A 4 Tunas Makmur A 5 Dua Sehati A 6 Mulia sepakat A 7 Bangun Sari sejahtera A 8 Tama Jaya A 9 Maju Bersama
Data kriteria merupakan patokan dalam penentuan BUMDes terbaik yang memiliki peranan penting dalam perhitungannya. Kriteria-kriteria yang dimiliki BUMDes dengan kurun waktu 1 (satu) tahun.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria (C) Keterangan C 1 Legalitas C 2 Manajemen C 3 Keuntungan C 4 Manfaat BUMDes pada Desa C 5 Jumlah Tenaga Kerja
Berikut ini merupakan data yang berasal dari kantor Kecamatan Tanjung Morawa Kabupaten Deli Serdang
Tabel 3. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 A 2 0.8 0.8 0.6 0.8 0.6 A 3 0.8 0.8 0.4 0.6 0.6 A 4 0.8 0.8 0.4 0.6 0.6 A 5 0.8 0.8 0.4 0.6 0.6 A 6 0.8 0.8 0.4 0.4 0.4
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 7 0.8 0.8 0.4 0.4 0.4 A 8 0.8 0.8 0.4 0.4 0.4 A 9 0.8 0.8 0.6 0.8 0.4 Max 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 Min 0.8 0.8 0.4 0.4 0.4
Setiap kriteria pada bobot akan diberikan nilai sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria No. Kriteria Nilai Bobot 1 Memiliki badan  hukum yang sah (Legalitas). 10% 2 Manajemen. 10% 3 Keuntungan. 40% 4 Manfaat BUMDes pada desa. 20% 5 Jumlah Tenaga Kerja 20%

## 3.1. Penerapan Metode VIKOR
Metode  Vikor  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  atau  sering  disebut  dengan  istilah  Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalah dengan kriteria yang bertentangan dan tidak sepadan. Metode ini berfokus pada pemilihan dan peringkat dari sekumpulan kriteria-kriteria  dan alternative yang saling bertentangan dan tidak sepadan  agar dapat  menghasilkan  keputusan akhir. Langkah-langkah menghitung nilai kriteria dengan metode Vikor: a. Melakukan normalisasi data
Rumus: R ij = ( X j + −X ij X j + − X j − )
Keterangan: i = Alternatif / Baris
j = Kriteria / Kolom
Xij   = Nilai dari matriks pengambilan keputusan X j + = Nilai terbaik dalam satu kriteria X j - = Nilai terjelek dalam satu kriteria Dari tabel nilai masing-masing kriteria akan dilakukan normalisasi data, yaitu:
1. Alternatif untuk A1
R (A1),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A1),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A1),C3= (0.8−0.8) (0.8−0.4) = 0 0.4 = 0 R (A1),C4= (0.8−0.8) (0.8−0.4) = 0 0.4 = 0
R (A1),C5= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
2. Alternatif  untuk A2
R (A2),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A2),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A2),C3= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5
R (A2),C4= (0.8−0.8) (0.8−0.4) = 0 0.4 = 0 R (A2),C5= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5
3. Alternatif untuk A3
R (A3),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A3),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A3),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 R (A3),C4= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5
R (A3),C5= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5
4. Alternatif untuk A4 R (A4),C1= (0.8−0.8)
(0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A4),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
R (A4),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 R (A4),C4= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5 R (A4),C5= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5 5. Alternatif  untuk A5 R (A5),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A5),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
R (A5),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
R (A5),C4= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5
R (A5),C5= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2
0.4 = 0.5 6. Alternatif untuk A6
R (A6),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A6),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0
0 = 0 R (A6),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
R (A6),C4= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
R (A6),C5= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463
7. Alternatif untuk A7
R (A7),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A7),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A7),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
R (A7),C4= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
R (A7),C5= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 8. Alternatif untuk A8
R (A8),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A8),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
R (A8),C3= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 R (A8),C4= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 R (A8),C5= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1 9. Alternatif untuk A9 R (A9),C1= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
R (A9),C2= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0 R (A9),C3= (0.8−0.6) (0.8−0.4) = 0.2 0.4 = 0.5 R (A9),C4= (0.8−0.8) (0.8−0.8) = 0 0 = 0
R (A9),C5= (0.8−0.4) (0.8−0.4) = 0.4 0.4 = 1
Dengan  langkah-langkah  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  data  normalisasi  semua  sampel,  berikut disajikan tabel data normalisasi semua sampel (normalisasi matriks).
Tabel 5. Normalisasi Matriks No Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0 0 0 0 0 2 A 2 0 0 0.5 0 0.5 3 A 3 0 0 1 0.5 0.5 4 A 4 0 0 1 0.5 0.5 5 A 5 0 0 1 0.5 0.5 6 A 6 0 0 1 1 1 7 A 7 0 0 1 1 1 8 A 8 0 0 1 1 1 9 A 9 0 0 0.5 0 1 Tabel 6. Normalisasi x Bobot No Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0*10 0*10 0*40 0*20 0*20 2 A 2 0*10 0*10 0.5*40 0*20 0.5*20 3 A 3 0*10 0*10 1*40 0.5*20 0.5*20 4 A 4 0*10 0*10 1*40 0.5*20 0.5*20 5 A 5 0*10 0*10 1*40 0.5*20 0.5*20 6 A 6 0*10 0*10 1*40 1*20 1*20 7 A 7 0*10 0*10 1*40 1*20 1*20 8 A 8 0*10 0*10 1*40 1*20 1*20 9 A 9 0*10 0*10 0.5*40 0*20 1*20 Tabel 7. Hasil Normalisasi x Bobot No Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0 0 0 0 0 2 A 2 0 0 20 0 0 3 A 3 0 0 40 10 10 4 A 4 0 0 40 10 10 5 A 5 0 0 40 10 10 6 A 6 0 0 40 20 20 7 A 7 0 0 40 20 20 8 A 8 0 0 40 20 20 9 A 9 0 0 20 0 20
b. Menghitung Nilai  S dan R
Rumus S i = ∑ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑥 (𝑅𝑖𝑗) wj = bobot kriteria Nilai S didapatkan dari penjumlahan hasil perkalian bobot kriteria dengan data pada setiap sampel. Berikut ini disajikan perhitungan nilai S .
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463
S (A1) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0
S (A2) =  0 + 0 + 20 + 0 + 10 = 30 S (A3)
= 0 + 0 + 40 + 10 + 10
= 60 S (A4)
= 0 + 0 + 40 + 10 + 10
= 60 S (A5)
= 0 + 0 + 40 + 10 + 10
= 60 S (A6)
= 0 + 0 + 40 + 20 + 20
= 80 S (A7)
= 0 + 0 + 40 + 20 + 20
= 80 S (A8)
= 0 + 0 + 40 + 20 + 20
= 80 S (A9) = 0 + 0 + 20 + 0 + 20 = 40 Rumus Ri= Max j[wj x Rij] Nilai R adalah nilai terbesar dari perkalian bobot kriteria dengan data normalisasi dari setiap sampel. Berikut nilai R untuk semua sampel adalah:
R (A1) = 0 R (A2) = 20 R (A3) = 40 R (A4) = 40 R (A5) = 40 R (A6) = 40 R (A7) = 40 R (A8) = 40 R (A9) = 20 Tabel 8. Nilai S dan R SAMPEL NILAI S NILAI R A 1 0 0 A 2 30 20 A 3 60 40 A 4 60 40 A 5 60 40 A 6 80 40 A 7 80 40 A 8 80 40 A 9 40 20
Pada  tabel  diatas,  terdapat  nilai  data  yang  dipertebal  atau  ditandai.  Kedua  data  tersebut  masing-masing adalah nilai terbesar dan terkecil dari nilai S dan R. c. Menghitung indeks Vikor
Rumus Q i = [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 − −𝑆 + ] v+ [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 − −𝑅 + ] (1-v)
Ket: 𝑆 − S - = nilai S terbesar   R - = nilai R terbesar S + = nilai S terkecil R + = nili R terkecil
Sampel dengan nilai Q terkecil merupakan sampel terbaik. Berikut disajikan perhitungan nilai indeks Vikor (Q):
Q (A1)  = [ 0 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 0 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5)
= [ 0 80 ] * 0,5+[ 0 40 ] * (0,5) = (0 * 0,5) + (0 * 0,5) = 0 + 0 = 0
Q (A2)  = [ 30 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 20 − 0
40 − 0 ] *(1-0,5)
= [ 30 80 ] * 0,5+[ 20 40 ] * (0,5)
= (0.375 * 0,5) + (0.5 * 0,5)
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463
= 0.1875 + 0.25 = 0.4375
Q (A3)  = [ 60 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5)
= [ 60 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5) = (0.75 * 0,5) + (1 * 0,5) = 0.375 + 0.5 = 0.875
Q (A4)  = [ 60 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5)
= [ 60 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5) = (0.75 * 0,5) + (1 * 0,5) = 0.375 + 0.5 = 0.875
Q (A5)  = [ 60 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5) = [ 60 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5) = (0.75 * 0,5) + (1 * 0,5) = 0.375 + 0.5 = 0.875
Q (A6)  = [ 80 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5) = [ 80 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5) = (1 * 0,5) + (1 * 0,5) = 0.5 + 0.5 = 1
Q (A7)  = [ 80 − 0
80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5) = [ 80 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5)
= (1 * 0,5) + (1 * 0,5)
= 0.5 + 0.5 = 1
Q (A8) = [ 80 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 40 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5) = [ 80 80 ] * 0,5+[ 40 40 ] * (0,5) = (1 * 0,5) + (1 * 0,5) = 0.5 + 0.5 = 1
Q (A9) = [ 40 − 0 80 − 0 ] * 0,5 +  [ 20 − 0 40 − 0 ] *(1-0,5) = [ 40 80 ] * 0,5+[ 20 40 ] * (0,5) = (0.5 * 0,5) + (0.5 * 0,5) = 0.25 + 0.25 = 0.5 Dari perhitungan indeks Vikor (Q) diatas maka diperoleh tabel peringkat indeks Vikor.
Tabel 9. IndeksVikor Peringkat Alternatif Nilai Q 1 A 1 0 2 A 2 0.4375 3 A 9 0.5 4 A 3 0.875 5 A 4 0.875 6 A 5 0.875 7 A 6 1 8 A 7 1 9 A 8 1
Dari tabel diatas diperoleh data bahwa sampel (A 1 ) yaitu  Medan senembah ok memiliki nilai  indeks Vikor terkecil yaitu 0, sehingga  dalam penelitian ini sampel BUMDes Medan senembah ok (A 1 ) menempati peringkat pertama dalam perangkingan menggunakan metode Vikor.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2463

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dari penelitian BUMDes terbaik pada Kecamatan Tanjung Morawa dengan menerapkan metode VIKOR, maka diperoleh kesimpulan metode VIKOR dapat ditentukan urutan prioritas dalam perhitungan multikriteria.  Penerapan  kriteria  legalitas,  manajemen,  keuntungan,  manfaat  BUMDes  pada  desa  dan  jumlah tenaga  kerja  dapat  membantu  dalam  penentuan  BUMDes  terbaik  pada  Kecamatan  Tanjung  Morawa.  Sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode VIKOR, maka Kecamatan Tanjung Morawa dapat memperoleh alternatif dalam penentuan BUMDes terbaik.

## REFERENCES
[1] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Fuzzy Multiple Objective Decision Making . CRC Press, 2014.
[2] D.  Siregar et  al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” in Journal  of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1019, no. 1.
[3] S. Buulolo, H. Gultom, and P. Damayanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan Industri Kecil Dan Menengah Menggunakan Metode MOORA dan VIKOR,” in Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 409–415.
[4] Y.  J.  B.  Parrangan et  al. ,  “The  Implementation  of  VIKOR  Method  to  Improve  the  Effectiveness  of  Sidi  Learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , 2018.
[5] J. Papathanasiou, N. P. B, T. Bournaris, and B. Manos, “A Decision Support System for Multiple Criteria Alternative Ranking Using TOPSIS and VIKOR : A Case Study on Social Sustainability in Agriculture,” ICDSST , vol. 2, pp. 3–15, 2016.
[6] A. Siregar, P. Ginting, and L. T. Sianturi, “IMPLEMENTASI METODE VIKOR DALAM PEMILIHAN,” vol. I, pp. 132–138, 2017.
[7] G. Suwardika and I. K. P. Suniantara, “Penerapan Metode VIKOR pada Pengambilan Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 24–35, 2018.
[8] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[9] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[10]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[12]  A. A. Trisnani, D. U. Anwar, W. Ramadhani, M. M. Manurung, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  Menerapkan  Metode  Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I    Kompromisno  Resenje (VIKOR),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 85–90, 2018.
[13]  D. P. Nasional, F. Ekonomi, and U. Brawijaya, “BADAN USAHA MILIK DESA.”