## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN PELAKSANAAN PRAKTIKUM TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

## Ivan Farhan Abiyyu, Hani Zulfia Zahro’, Joseph Dedy Irawan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918016@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Laboratorium  Jaringan  Komputer  Teknik  Informatika  S-1  ITN  Malang  melaksanakan  praktikum  tiap semesternya. Pada akhir pelaksanaan praktikum, pihak laboratorium melaksanakan evaluasi yang datanya diambil dari survey kepada peserta praktikum. Keputusan yang diambil dirasa kurang objektif karena hanya mengacu pada satuan kriteria dan hanya  menimbang pada praktikum  yang sedang dievaluasi. Selain itu, tidak adanya standar penilaian untuk menentukan praktikum terbaik. Serta, hasil evaluasi yang dihasilkan tidak disimpan pada suatu sistem  yang  mengakibatkan  lamanya  keputusan  yang  akan  diambil.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  membuat sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS yang dibuat dalam bentuk Website guna membantu mencari praktikum terbaik sebagai evaluasi dan analisis praktikum yang dilaksanakan pada tempat studi kasus. Metode ini berlandaskan pada konsep yang mana alternatif yang terpilih bukan hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil pengujian pengguna menunjukan  79  suara  memilih  Setuju  dengan  persentase  sebesar  88%  yang  membuktikan  bahwa  sistem  telah berjalan  dengan  baik  serta  dapat  diterima  oleh  pengguna  dan  berhasil  melakukan  perhitungan TOPSIS dalam menentukan  pelaksanaan  praktikum  terbaik.  Serta,  12  dari  15  asisten  laboratorium  setuju  bahwa  sistem  dapat membantu menyimpan dan merekap data praktikum.
Kata kunci : Penentuan Pelaksanaan Praktikum Terbaik, Sistem Pendukung Keputusan, MADM, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Laboratorium Jaringan Komputer Teknik Informatika S-1 ITN Malang melaksanakan praktikum tiap  semesternya.  Praktikum  tersebut  dihadiri  oleh banyak  peserta  praktikum  yang  disebut  praktikan. Pada akhir pelaksanaan praktikum, pihak laboratorium melaksanakan  evaluasi  yang  datanya  diambil  dari survey  kepada  peserta  praktikum.  Keputusan  yang diambil dirasa kurang objektif karena hanya mengacu pada  satuan  kriteria  dan  hanya  menimbang  pada praktikum  yang  sedang  dievaluasi.  Selain  itu,  tidak adanya standar penilaian untuk menentukan praktikum terbaik.  Serta  hasil  evaluasi  yang  dihasilkan  tidak disimpan  pada  suatu  sistem  yang  mengakibatkan lamanya  keputusan  yang  akan  diambil.  Dari  masalah tersebut  dibutuhkannya  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  akan  membantu  pihak  laboratorium untuk  mengevaluasi  praktikum  dengan  kriteria  yang lebih bervariasi serta dapat membandingkan performa tiap  praktikum  yang  telah  dilaksanakan  agar  hasil evaluasi menjadi lebih objektif.
Salah  satu  metode  sistem  pendukung  keputusan adalah  metode Multi-Attribute  Decision  Making (MADM) yaitu Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ( TOPSIS ).  Metode  ini berlandaskan pada konsep  yang  mana alternatif  yang terpilih  bukan  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  [1].  Metode  ini dapat  digunakan  untuk  mendukung  memecahkan masalah  praktis  dan  sering  digunakan  sebagai  model MADM [2]. Perbedaan pada metode ini dengan  yang
lainnya  adalah  mulai  dari  tahapan  ke-3  dimana dibuatlah matriks solusi ideal positif dan negatif yang selanjutnya mencari jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks tersebut dan diakhiri dengan mencari nilai preferensi setiap alternatif.
Penelitian ini bermaksud untuk membuat sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode TOPSIS yang dibuat dalam bentuk Website yang dapat diakses melalui berbagai platform . Namun, sangat disarankan untuk membuka sistem ini pada Web-Browser Desktop untuk kenyamanan menggunakannya. Website tersebut  akan  diletakkan  pada  peladen  ( Server )  yang ada  di  Laboratorium  Jaringan  Komputer  Teknik Informatika ITN Malang agar pihak dari Laboratorium Jaringan Komputer memiliki hak akses penuh terhadap sistem.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Christiana  &  Mailoa  di  tahun  2022  pada penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Berbasis Website dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS ”. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat sebuah website sistem penilaian kinerja pegawai yang berisi  hasil  penerapan  metode TOPSIS .  Adapun persamaan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan metode TOPSIS dengan  penerapan  berbasis  website dengan bahasa pemrograman PHP . Adapun perbedaan dari  penelitian  ini  adalah  tempat  studi  kasus,  tujuan, fitur,  proses  pengolahan  data  dan  tentunya  variabel data yang digunakan berbeda. Hasil dari penelitian ini
adalah  Sistem  penilaian  kinerja  karyawan  yang dihasilkan dapat digunakan untuk membantu mempermudah  penilai  dalam  memberikan  penilaian, mempercepat  proses  penilaian,  serta  mengurangi penumpukan berkas [3].
Selanjutnya  Prakoso  &  Djuniadi  di  tahun  2016 pada penelitiannya yang berjudul “Komparasi Metode SAW dan TOPSIS untuk  Menentukan  Prioritas Perbaikan  Jalan”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk membandingkan hasil kinerja metode SAW dan TOPSIS dalam  menentukan  prioritas  perbaikan  jalan serta untuk mengetahui metode yang lebih cepat untuk menyelesaikan  masalah  prioritas  perbaikan  jalan. Adapun  persamaan  dari  penelitian  ini  adalah menggunakan  metode TOPSIS yang  diterapkan  pada bahasa  pemrograman PHP dalam  basis website . Adapun  perbedaan  dari  penelitian  ini  adalah  data, tujuan,  proses  penelitian  dan  hasil  luaran  yang berbeda.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  metode TOPSIS lebih  cepat  dalam  mengolah  data  yaitu berhasil dijalankan hanya selama 110,5 ms sedangkan metode SAW selama  116,5  ms  dalam  pengukuran kecepatan respon algoritma [4].
Selanjutnya  Muljadi et  al. di  tahun  2020  pada penelitiannya  yang  berjudul  “Implementasi  Metode TOPSIS Untuk  Menentukan  Karyawan  Terbaik Berbasis Web Pada PT. Mun Hean Indonesia”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem yang terkomputerisasi sehingga mampu menentukan karyawan  terbaik  menggunakan  metode TOPSIS dalam  melakukan  pemeringkatan  alternatif.  Adapun persamaan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan metode TOPSIS yang  diterapkan  basis website serta kemiripan rumusan masalah yang dimana sistem awal hanya  menggunakan  sebuah  kriteria  dan  dilakukan secara  manual.  Adapun  perbedaan  dari  penelitian  ini adalah  tempat  studi  kasus,  fitur,  data  dan  tentunya variabel  data  yang  digunakan  berbeda.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  sistem  berhasil  mengolah  data tersebut  kurang  dari  1  detik  sehingga  terbukti  sistem ini  dapat  melakukan  perhitungan  lebih  cepat dibandingkan dengan perhitungan secara manual [5].
Selanjutnya Pungkasanti & Nurma’arif di tahun 2019  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Asisten  Praktikum  Menggunakan  Metode Profile Matching ”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membuat  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan asisten praktikum  yang akan  dibangun  menggunakan metode  pencocokan  profil.  Adapun  persamaan  dari penelitian  ini  adalah  menggunakan  studi  kasus laboratorium  dan  membuat  sistem  berbasis website . Adapun  perbedaan  dari  penelitian  ini  adalah  metode yang digunakan, tempat studi kasus, data dan variabel yang  digunakan  berbeda.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  asisten praktikum  menggunakan  metode Profile Matching dapat menyelesaikan masalah seleksi asisten praktikum [6].
Selanjutnya  Sulviyana  et  al.  pada  tahun  2017 yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan  Calon  Asisten  Praktikum  Menggunakan Metode SMART ”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah Mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam  proses  seleksi  penerimaan  calon  asisten praktikum  menggunakan  metode SMART .  Adapun persamaan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan studi  kasus  laboratorium  dan  membuat  sistem pendukung  keputusan.  Adapun  perbedaan  dari penelitian  ini  adalah  metode  yang  digunakan,  tempat studi kasus, data dan variabel yang digunakan berbeda. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Metode Simple  Multi Attribute  Rating  Technique  (SMART) telah  berhasil diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang dibuat.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  total  dan pengujian [7].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sebuah sistem pendukung keputusan memungkinkan pengambil keputusan untuk menggabungkan  penilaian  pribadi  dengan output komputer  dalam  sebuah  antar-muka  pengguna  untuk menghasilkan  informasi  sebagai  dukungan  dalam proses  pengambilan  keputusan  [1].  Sistem  tersebut mampu  membantu dalam pemecahan  semua  masalah (terstruktur,  semi  terstruktur,  dan  tidak  terstruktur) dengan  menggunakan  semua  informasi  yang  tersedia berdasarkan permintaan. Menggunakan model kuantitatif  dan  elemen  database  untuk  pemecahan masalah.  Tujuan  sistem  pendukung  keputusan  bukan untuk menggantikan manusia tetapi untuk mendukung para  pengambil  keputusan  dalam  membuat  pilihan yang terinformasi. Pada akhirnya, waktu dan langkah- langkah  yang  diperlukan  untuk  menemukan  solusi yang memuaskan untuk suatu masalah pada dasarnya dipersingkat [1].
2.3. Multi-Attribute Decision Making (MADM)
𝐷 𝑚𝑥𝑛 = 𝐴 1 𝐴 2 .
. 𝐴 𝑚 𝐶 1 𝐶 2 . . 𝐶 𝑛
( 𝑟 11 𝑟 12 . 𝑟 21 𝑟 22 . 𝑟 31 𝑟 32 . . . 𝑟 1𝑛 .
. 𝑟 2𝑛 . . .
. . . . .    . 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 . . . . . . . . . 𝑟 𝑚𝑛 ) 𝑚𝑥𝑛 (1)
Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM) biasanya dirumuskan dengan matriks keputusan yang ditampilkan  pada  Persamaan  1.  Dalam MADM , pengambil  keputusan  memilih  alternatif  terbaik  di antara beberapa alternatif independen yaitu Ai dimana i = 1, . . ., baris m , sesuai dengan atribut kriteria yaitu Cj dimana j =  1,  .  .  ., kolom  n yang  dibentuk  pada matriks  keputusan Dmxn dimana m adalah  banyak baris dan n adalah banyak  kolom [8]. Berikut adalah beberapa definisi istilah pada MADM yaitu Alternatif ( Alternative ), Kriteria ( Criterion ), Tujuan ( Objective ), Atribut  ( Attribute ),  Matriks  keputusan  ( Decision matrix ), Atribut positif, Atribut negatif [8].
2.4. Metode  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

## Dalam penelitian ini akan menggunakan metode
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) . Metode ini memiliki ciri khas yaitu dimana alternatif yang terbaik juga terpilih tidak hanya memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  positif, melainkan  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal negatif [1]. Banyak  yang  menggunakan  metode ini  dalam  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis karena konsepnya sederhana dan mudah untuk dipahami, komputasinya efisien, serta dapat mengukur kinderja relatif dari alternatif dalam bentuk matematis sederhana [2].
Secara  umum,  prosedur TOPSIS memiliki langkah-langkah sebagai berikut:
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
Pada setiap alternatif A i TOPSIS dibutuhkannya ranting  kinerja  alternatif  pada  setiap  kriteria C j yang ternormalisasi yang ditunjukkan pada Persamaan 2:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
r ij dengan i = 1, . . ., baris m , dan j = 1, . . ., kolom n , dimana 𝑟 𝑖𝑗 ini adalah bentuk matriks ternormalisasi dengan r adalah suatu nilai ternormalisasi pada setiap alternatif untuk setiap atribut agar dapat dibandingkan dan 𝑥 𝑖𝑗 dengan i = 1, . . ., baris m , dan j = 1, . . ., kolom n ,  adalah  setiap  nilai  alternatif  ( A i )  di  setiap  kriteria atau atribut ( C i ). Persamaan ini berjalan dimana saat rij dengan i =  1,  .  .  ., baris  m ,  dan j =  1,  .  .  ., kolom  n , nilainya didapatkan dari xij dengan i = 1, . . ., baris m , dan j =  1,  .  .  ., kolom  n ,  dibagi  dengan  akar  kuadrat hasil dari total xij pangkat 2 berjalan sebanyak dari i =1 hingga m yang  dimana  adalah  sebanyak  jumlah alternatif  dan j mengikuti  nilai j =  1,  .  .  ., kolom  n . Kemudian hasilnya akan berbentuk matriks keputusan yang bentuknya seperti pada Persamaan 1.
b. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
Selanjutnya  dibutuhkan  matriks  ternormalisasi terbobot. Dalam normalisasi terbobot didapatkan dari perkalian  matriks  normalisasi  dengan  bobot  tiap kriteria yang direpresentasikan pada Persamaan 3:
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 (3) Matriks y adalah matriks perkalian antara bobot dengan nilai setiap atribut dimana i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2, …, n . Kemudian y ij adalah elemen dari matriks keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot y yang didapakan dari w j adalah bobot dari kriteria kolom ke- j dikalihkan dengan r ij adalah elemen nilai dari matriks keputusan yang ternormalisasi r pada Persamaan 2. c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif.
Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  negatif  A− dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi  yang  disimpan  pada  matriks  y  dengan y ij dengan i = 1 ( A 1 ) dan j = 1, . . ., kolom n , ( C 1,2,…n ) yang ditunjukkan pada persamaan 4 untuk solusi ideal
positif A+ dan Persamaan 5 untuk solusi ideal positif A-
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 3 + , … 𝑦 𝑛 + ) (4) 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 3 − , … 𝑦 𝑛 − ) (5) dimana
𝑦 𝑗 + = { max 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑦 𝑗 − = { min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 max 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
dimana i = 1, 2, ..., m dan j = 1, 2,...,n
d. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif.
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal positif  dirumuskan  sebagai  yang  ditunjukkan  pada Persamaan 6
𝐷 𝐼 + =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Dimana Di+ adalah jarak alternatif dengan solusi ideal  positif.  Lalu  y ij adalah  matriks  normalisasi terbobot [i] [j] dan 𝑦 𝑖 + adalah solusi ideal positif [i] Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal negatif  dirumuskan  sebagai  ditunjukkan  pada Persamaan 7
𝐷 𝐼 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
Dimana Di- adalah jarak alternatif dengan solusi ideal  negatif.  Lalu  y ij adalah  matriks  normalisasi terbobot [i] [j] dan 𝑦 𝑖 − adalah solusi ideal negatif [i] e. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
Dalam menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) ditunjukkan pada Persamaan  8 sebagai berikut
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (8)
Dimana  Vi  adalah  jarak  terdekat  antara  setiap alternatif  dengan  solusi  ideal.  Sedangkan  Di+  adalah jarak  alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dan  Di- adalah  jarak  alternatif  dengan  solusi  ideal  negatif. Alternatif dengan nilai preferensi tertinggi yang akan lebih dipilih sebagai alternatif terbaik.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Diagram Block Sistem
Diagram block sistem  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1  menampilkan  tahapan  proses  sistem  dan cara kerja sistem yang dimulai dari proses autentikasi hingga  didapatkannya  hasil  perhitungan.  Pertama pengguna  melakukan  proses  autentikasi  dengan memasukkan identitas akun dan sandi. Setelah berhasil masuk kedalam sistem, pengguna dapat memasukkan data yang diperlukan dimulai dari data praktikum, data kehadiran, data nilai tugas, data keaktifan, data laporan karena  semua  data  ini  harus  tersedia  sebelum melanjutkan  perhitungan  metode.  Data  tersebut kemudian  tersimpan  pada  basis  data.  Selanjutnya pengguna  dapat  memasukkan  data  alternatif,  data kriteria dan penilaian tiap alternatif dan kriteria. Data yang berhasil di masukkan disimpan pada sebuah basis data.  Kemudian  saat  semua  data  telah  tersimpan, website dapat  melakukan perhitungan dari sisi  server dengan menggunakan data pemanggilan ke basis data. Perhitungan  yang  berhasil  dihitung  kemudian ditampilkan pada halaman website dilengkapi dengan performa tiap alternatif terhadap kriteria.

## 3.2 Struktur Menu

## Gambar 2. Struktur Menu
Pada website sistem  pendukung  keputusan praktikum  terbaik  memiliki  beberapa  halaman  yang dapat diakses pada bagian menu. Halaman ini terbagi dari  4  buah  kategori  seperti  yang  ditampilkan  pada gambar 2 yaitu Menu Utama yang berisikan halaman beranda,  Penyimpanan  Data  yang  berisikan  halaman praktikum  hingga  laporan,  Halaman  SPK TOPSIS yang berisikan halaman data alternatif hingga analisis dan terakhir Pengaturan yang berisikan halaman profil.

## 3.3 Flowchart
Gambar 3 menjelaskan flowchart sistem dengan penggunaan metode TOPSIS . Pertama dibutuhkan data Praktikum,  data  Kehadiran,  data  Nilai  Tugas,  dan Laporan  yang  perlu  dimasukkan  oleh  pengguna. Setelah data lengkap maka pengguna dapat melakukan perhitungan  metode TOPSIS dengan  memasukkan data  alternatif  yang  akan  menggunakan  kode praktikum  yang  telah  dimasukkan,  data  kriteria  yang digunakan dalam perhitungan dan data penilaian setiap alternatif  terhadap  kriteria  yang  dibuat  dalam  bentuk matriks  keputusan.  Setelahnya  sistem  akan  membuat matriks  nilai  awal.  Lalu  membuat  matriks  nilai kuadrat.  Kemudian  sistem  juga  akan  membuat  nilai normalisasi.  Lalu  dari  matriks  normalisasi  dibuatlah matriks  normalisasi  terbobot.  Lalu  dibuatlah  matriks solusi  ideal  yang  kemudian  mencari  jarak  tiap  solusi ideal.  Terakhir  dibuatlah  matriks  preferensi  total  dan dilakukan pengurutan hasil perangkingan.

## 3.4 Perancangan Perilaku Sistem
Activity  Diagram dapat  menggambarkan  proses paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi. Activity Diagram dari  Sistem  Pendukung  Keputusan Metode TOPSIS yang  dilaksanakan  pada  penelitian ini.
Gambar 4. Activity Diagram Penyimpanan Data
Sistem  tentunya  membutuhkan  data  untuk digunakan  pada  perhitungan  metode  dimana  data tersebut  didapatkan  dari  menu  penyimpanan  data. Pertama,  pengguna  diminta  untuk  mendefinisikan kode  dan  nama  praktikum  di  halaman  praktikum.
Sistem  akan  menampilkan  halaman  praktikum  yang selanjutnya pengguna dapat melakukan proses CRUD . Data  diterima  oleh  sistem  sebagai Request yang selanjutnya  disimpan  pada  basis  data.  Kedua, pengguna  membuka halaman  kehadiran. Sistem akan menampilkan  halaman  kehadiran  yang  selanjutnya pengguna  dapat  melakukan  pengunggahan file  excel ataupun  melakukan  proses CRUD manual.  Data diterima oleh sistem sebagai Request yang selanjutnya disimpan  pada  basis  data.  Lalu  aktifitas  yang  terjadi pada  aktifitas  kedua  ini  juga  berlaku  pada  halaman Nilai Tugas, Keaktifan dan Laporan.
Gambar 5. Activity Diagram Halaman Perhitungan
Kemudian  Gambar  5  menunjukkan  alur  untuk melakukan  perhitungan  metode TOPSIS .  Setelah pengguna  menambahkan  alternatif  pada  halaman Alternatif  kemudian  menambahkan  kriteria  pada halaman  Kriteria  dan  nilai  di  halaman  Penilaian. Kemudian  pengguna  membuka  halaman  Perhitungan yang  kemudian  sistem  akan  menerima  permintaan. Pada basis data diambilah data alternatif, data kriteria dan  data  penilaian  karena  semua  data  itu  sangat diperlukan pada proses perhitungan. Selanjutnya data tersebut diterima oleh sistem dan langsung dilakukan proses  perhitungan  dimulai  dari  sistem  membuat matriks  nilai  awal,  matriks  kuadrat,  matriks normalisasi,  matriks  normalisasi  terbobot,  matriks solusi ideal, dan terakhir matriks total. Dari hasil pada matriks  total  kemudian  sistem  mengirimkan  data tersebut  untuk  disimpan  pada  basis  data.  Pada  basis data  yang  pertama  dilakukan  adalah  membersihkan semua  data  yang  disimpan  sebelumnya.  Kemudian barulah  menyimpan  nilai  matriks  total  yang dikirimkan  oleh  sistem.  Setelah  proses  ini  selesai sistem  akan  menampilkan  hasil  perhitungan  berupa
tampilan  tabel  pada  halaman  Perhitungan.  Terakhir pengguna  dipersilahkan  untuk  mengunjungi  halaman Analisis  untuk  dapat  melihat  hasil  kesimpulan  serta grafik performa tiap praktikum. Dikarenakan halaman ini membutuhkan data hasil perhitungan maka sistem akan  meminta  data  pada  basis  data  yaitu  data perhitungan dan data penilaian. Setelah mendapatkan data perhitungan maka sistem dapat menampilkan data tersebut dalam bentuk tabel dan grafik pada halaman Analisis.

## 3.5 Data Flow Diagram

## Gambar 6. Data Flow Diagram
Gambar 6 menjelaskan Data Flow Diagram. Data Flow  Diagram merepresentasikan  hubungan  aliran sebuah  proses  data,  penyimpanan  data  dan  entitas eksternal dalam sebuah sistem [9]. Pertama pengguna yaitu admin akan melakukan login dimana proses ini menggunakan data dari tabel users untuk autentikasi. Kedua  adalah  proses  penyimpanan  data.  Pada  proses ini  pengguna  dapat  memasukkan  data  praktikum, kehadiran,  nilai  tugas,  keaktifan,  laporan  yang disimpan pada masing-masing tabelnya dan kemudian data  tersebut  dikirim  menuju  proses  ketiga.  Pada proses  ketiga  yaitu SPK  TOPSIS membutuhkan  data yang ada pada proses penyimpanan data. Pada proses ini  pengguna  dapat  memasukkan  data  alternatif  yang dimana  adalah  nama  praktikum,  data  kriteria,  data penilaian yang akan mengolah data yang ada di proses penyimpanan  data  untuk  setiap  alternatif  yang digunakan  terhadap  masing-masing  kriteria. Output dari  data  tersebut  kemudian  dikembalikan  ke  proses SPK  TOPSIS yang  kemudian  digunakan  dalam perhitungan.  Hasil  perhitungan  disimpan  pada  tabel perhitungan  dan  hasilnya  dikembalikan  pada SPK TOPSIS .  Hasil  data  perhitungan  dan  analisis  yang dihasilkan pada proses ini kemudian disajikan sebagai output kepada admin .

## 3.6 Use Case Diagram
Gambar 7. Use Case Diagram
Use Case Diagram pada Gambar 7 menampilkan interaksi  yang  ada  antara  aktor  yang  dimana  adalah admin dengan sistem SPKNETLAB .

## 3.7 Entity Relationship Diagram
Gambar 8. Entity Relationship Diagram
Gambar  8  menampilkan  tabel  basis  data  yang digunakan pada website dengan relasinya yang disebut ERD  (Entity  Relationship  Diagram) . ERD adalah metodologi  yang  menjelaskan  bagaimana  data  suatu sistem disimpan pada tingkat detail yang tinggi dengan relasinya [10].

## 3.8 Tabel Alternatif, Kriteria & Penilaian
Dalam  perhitungan TOPSIS diperlukan  data alternatif  yang  ditampilkan  pada  Tabel  1  dan  data kriteria yang ditampilkan pada Tabel 2 juga data nilai alternatif  terhadap  kriteria  yang  ditampilkan  pada Tabel 3.
Tabel 1.  Tabel Alternatif No Kode Alternatif Nama Alternatif 1 A1 StrukDat 20/21 2 A2 Jarkom 21/22 3 A3 StrukDat 21/22 Pada perhitungan yang digunakan pada penelitian  ini  untuk  alternatif  berisikan  nama-nama praktikum  yang  dijalankan  oleh  Laboratorium Jaringan  Komputer  Teknik  Informatika  ITN  Malang. Peneliti berhasil mendapatkan data praktikum Struktur Data  Genap  Tahun  2020/2021,  Praktikum  Jaringan Komputer  Ganjil  Tahun  2021/2022  dan  Praktikum Struktur Data Genap Tahun 2021/2022.
Tabel 2.  Tabel Kriteria
No Kode Kriteria Nama Kriteria Sifat  Bobot 1 C1 Rerata Nilai Tugas Benefit 5 (SP) 2 C2 Banyak Praktikan Rajin Hadir Benefit 5 (SP) 3 C3 Banyak Praktikan Tidak Rajin Hadir Cost 3 (CP) 4 C4 Banyak Praktikan Rajin Aktif Benefit 5 (SP) 5 C5 Banyak Praktikan Tidak Rajin Aktif Cost 3 (CP) 6 C6 Banyak Praktikan Mengumpulkan Laporan Benefit 5 (SP) 7 C7 Banyak Praktikan Tidak Mengumpulkan Laporan Cost 4 (P) 8 C8 Kepuasan Pengajaran Aslab  Benefit  4 (P) 9 C9 Kepuasan Kinerja Kepala Laboratorium Benefit 3 (CP)
Pada perhitungan yang digunakan pada penelitian ini  untuk  kriteria  didapatkan  dari  tempat  studi  kasus dengan metode pengambilan data survey dan diskusi. Data  kriteria  beserta  bobotnya  yang  telah  disepakati kemudian  disetujui  oleh  Kepala  Laboratorium. Keterangan  tiap  bobot  adalah  sebagai  berikut:  (SP) Sangat  Penting,  (P)  Penting,  (CP)  Cukup  Penting. Agar  nilai  yang  digunakan  dapat  memenuhi  kriteria diperlukan  pengolahan  data  pada  setiap  halaman  di menu penyimpanan data.
Agar  nilai  yang  digunakan  dapat  memenuhi kriteria  yang  digunakan  diperlukan  pengolahan  data terlebih dahulu.
Tabel 3.  Tabel Penilaian Alternatif Kriteria A1 A2 A3 C1 63,57 68,31 63,70 C2 0,89 0,94 0,85 C3 0,11 0,06 0,15 C4 0,56 0,51 0,65 C5 0,44 0,49 0,35 C6 0,82 0,85 0,85 C7 0,18 0,15 0,15 C8 4 4 4 C9 3 3 3
Nilai  alternatif  terhadap  kriteria  pada  Tabel  3 didapatkan  dengan  cara  mengumpulkan  data  pada tempat studi kasus. Nilai untuk kriteria ke-2 hingga ke- 7  merupakan  angka  desimal  dari  persentase  semua data  yang  diterima  dikarenakan  jumlah  data  tiap alternatif  berbeda.  Pada  nilai  kriteria  ke-8  dan  ke-9 menggunakan skala linkert yaitu nilai 4 sebagai Baik dan 3 sebagai Cukup.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Penyimpanan Data
Gambar 9. Halaman Keaktifan
Halaman pada menu kategori penyimpanan data digunakan  untuk  menyimpan  data  praktikum. Terdapat fitur unggah data excel dan perhitungan pre- processing data  pada  setiap  halaman  pada  menu  ini. Salah  satunya  adalah  halaman  Keaktifan  yang ditampilkan pada Gambar 9.

## 4.2. Halaman SPK TOPSIS
Gambar 10. Halaman Penilaian
Halaman  pada  menu  kategori  SPK TOPSIS digunakan untuk menghitung metode TOPSIS dengan menggunakan data yang disimpan pada menu kategori penyimpanan  data  secara  otomatis.  Pengguna  cukup menentukan  alternatif  dan  kriteria  yang  digunakan kemudian  pada  halaman  Penilaian  akan  otomatis mengambil  nilai  tiap  alternatif  terhadap  kriteria. Gambar 10 menampilkan halaman Penilaian yang ada di  kategori  menu  ini.  Setelahnya  perhitungan dilakukan  pada  halaman  Perhitungan TOPSIS pada Gambar 11.

## 4.3. Hasil Perhitungan
Tabel 4. Total Perangkingan Jarak Positif Jarak Negatif Prefe- rensi Rang- king STRUKDAT20-21 1,091 0,705 0,393 3 JARKOM21-22 0,899 1,494 0,624 1 STRUKDAT21-22 1,426 1,003 0,413 2
Maka didapatkan kesimpulan dari Tabel 4 bahwa alternatif  A2  yaitu  Praktikum  Jaringan  Komputer Ganjil  Tahun  2021/2022  terpilih  menjadi  praktikum terbaik  dengan  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu  0,624. Hasil  pengurutan  ranking  ditampilkan  pada  halaman Analisis pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Matriks Preferensi

## 4.4. Pengujian Sistem
Dalam  tahapan  pengujian  sistem  dilakukan pengujian  pada  setiap  halaman  yang  ada  di website
SPKNETLAB. Salah satunya adalah halaman perhitungan TOPSIS . Pengujian menguji segala fungsi dan  fitur  yang  terdapat  pada  halaman  perhitungan TOPSIS .  Didapatkan  kesimpulan  bahwa  semua  hasil sistem telah sesuai dengan ekspektasi. Hasil pengujian direpresentasikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Halaman Perhitungan Topsis
No  Pengujian  Ekspektasi Hasil Sistem Kesimpulan 1 Membuka halaman dengan data kosong Pengguna akan diarahkan ke halaman beranda Pengguna diarahkan ke halaman beranda Sesuai 2 Membuka halaman dengan data lengkap Halaman akan muncul beserta hasil matriks dan data tersimpan pada basis data Halaman muncul beserta hasil matriks dan data tersimpan pada basis data Sesuai

## 4.5. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  fungsionalitas  menguji  dari  segi fungsional website yang  diujikan  pada  beberapa desktop web-browser . Pengujian ini dilakukan pada 3
jenis  browser  yaitu Google  Chrome,  Mozila,  Brave . Didapatkan  hasil  bahwa website SPKNETLAB telah berhasil  melewati  pengujian  fungsionalitas  ini  pada tiga jenis browser yang digunakan dalam pengujian.

## 4.6. Pengujian Pengguna
Pengujian  pengguna  dilakukan  dengan  cara memberikan  kuisioner  kepada  Asisten  Laboratorium Jaringan  Komputer  Teknik  Informatika  ITN  Malang dengan  jumlah  keseluruhan  peserta  yang  mengisi kuisioner  sebanyak  15  orang  asisten  laboratorium untuk  mengetahui  pendapat  mereka  serta  menguji fungsionalitas dari sistem. Hasil kuisioner ditampilkan pada Tabel 6. S adalah setuju, N adalah Netral dan TS adalah  Tidak  Setuju.  Didapatkan  total  79  suara memilih Setuju dengan persentase sebesar 88% dan 11 suara memilih Netral dengan persentase 12% dan tidak ada  suara  yang  memilih  Tidak  setuju  yang menghasilkan  persentase  0%.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik serta dapat diterima oleh pengguna. Juga, sistem telah dapat membantu untuk menentukan praktikum terbaik pada tempat studi kasus.
Tabel 6. Pengujian Pengguna No Pertanyaan S N TS 1 Apakah tampilan website menarik dan mudah untuk dimengerti? 15 0 0 2 Apakah proses menambahkan, mengedit, menghapus data mudah untuk dilakukan? 14 1 0 3 Apakah dengan mengunggah file excel dapat memudahkan pengguna dalam proses penambahan data? 13 2 0 4 Apakah halaman menu penyimpanan data dapat menampilkan data dengan jelas dan membantu asisten laboratorium untuk merekap data praktikum? 12 3 0 5 Apakah halaman SPK
TOPSIS dapat
menampilkan data metode pehitungan TOPSIS untuk menentukan praktikum terbaik dengan jelas dan membantu untuk membuat keputusan? 13 2 0 6 Apakah alur informasi yang di tampilkan pada website sudah jelas dan mudah dipahami? 12 3 0 Total 79 11 0 Persentase Total 88% 12% 0%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  website  berhasil  menentukan  pelaksanaan praktikum terbaik dan dapat membantu Laboratorium Jaringan  Komputer  Teknik  Informatika  ITN  Malang dalam  mengevaluasi  praktikum,  Sistem  website membantu  perekapan  data  praktikum  pada  tempat studi kasus yang disimpan secara aman dalam sebuah sistem  website SPKNETLAB dengan hasil 12 dari 15 asisten laboratorium memberi respon setuju berdasarkan  hasil  kuisioner,  metode Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) dapat  digunakan  untuk  menentukan pelaksanaan  praktikum  terbaik  dengan  studi  kasus yang  diangkat  pada  penelitian  ini,  hasil  yang didapatkan  dari  perhitungan  adalah  terpilihnya Alternatif 2 yaitu Praktikum Jaringan Komputer 21/22 sebagai praktikum dengan pelaksanaan terbaik dengan nilai preferensi tertinggi yaitu 0.624, hasil perhitungan yang  ditampilkan  pada  sistem  website  sudah  sesuai dengan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  secara manual, semua hasil pengujian telah sesuai khususnya hasil  pengujian  pengguna  mendapatkan  79  suara memilih Setuju dengan persentase  sebesar 88%  yang membuktikan bahwa sistem telah berjalan dengan baik serta  dapat  diterima  oleh  pengguna.  Adapun  saran untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  menggunakan  data  alternatif yang  lebih  banyak,  diharapkan  pada  penelitian selanjutnya  dapat  menambah  kriteria  penentuan pelaksanaan praktikum terbaik lainnya agar kesimpulan  yang  dihasilkan  semakin  objektif  seperti kehadiran kegiatan workshop dan kesesuaian pengajar dalam  mengajar  sesuai  jadwal,  diharapkan  sistem dapat diunggah oleh pihak Laboratorium pada layanan hosting  website agar sistem dapat diakses  kapan saja dan  dimana  saja,  diharapkan  pada  penelitian selanjutnya dapat menambah fitur lainnya pada sistem untuk dapat lebih membantu mengevaluasi praktikum yang  dilaksanakan  pada  tempat  studi  kasus  seperti absensi pengajar dan workshop.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi, 1st ed., vol. 1. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] C. Surya, “Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :
AMIK  Mitra  Gama),”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa
Sistem Dan Teknologi Informasi), vol. 2, no. 1, pp. 322–329, 2018, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.119.
[3] A.  D.  Christiana  and  E.  Mailoa,  “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Berbasis Website dengan Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  AITI:  Jurnal Teknologi  Informasi,  vol.  19,  no.  Februari,  pp. 31–47, 2022.
[4] R. A. Prakoso and Djuniadi, “Komparasi Metode SAW  dan  TOPSIS  untuk  Menentukan  Prioritas
Perbaikan Jalan,” Jurnal Teknik Elektro, vol. 8, no. 1, pp. 8–11, 2016.
[5] A.  Muljadi,  A.  Khumaidi,  and  N.  L.  Chusna, “Implementasi Metode TOPSIS Untuk
Menentukan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Web Pada  PT.  Mun  Hean  Indonesia,”  JURNAL ILMIAH MERPATI, vol. 8, no. 2, pp. 101–112, 2020.
[6] P.  T.  Pungkasanti  and  I.  Permatasari,  “THE PRACTICAL ASSISTANT SELECTION DECISION SUPPORT SYSTEM USING PROFILE MATCHING
METHOD,” TRANSFORMATIKA,  vol.  16,  no.  2,  pp.  175– 181, 2019.
[7] Y.  Sulviyana,  A.  Tejawati,  and  U.  Hairah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI  PENERIMAAN  CALON  ASISTEN PRAKTIKUM  MENGGUNAKAN  METODE
SMART,”  Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 2, 2017.
[8] A. Alinezhad and J. Khalili, International Series in Operations Research & Management Science New  Methods  and  Applications  in  Multiple Attribute  Decision  Making  (MADM),  vol.  277.
2019. [Online]. Available:
http://www.springer.com/series/6161
[9] A.  Aleryani  and  A.  Y.  Aleryani,  “Comparative Study between Data Flow Diagram and Use Case Diagram,” International Journal of Scientific and Research Publications, vol. 6, no. 3, p. 124, 2016, [Online]. Available: www.ijsrp.org
[10] J.  Frantiska,  “Entity-Relationship  Diagrams,” 2018, pp. 21–30. doi: 10.1007/978-3-319-67440- 7_4.