## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN PENGHARGAAN BAGI PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Dermi Tinambunan 1* , Masrizal 2 , Ibnu Rasyid Munthe 2 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu dermi.tinambunan_23@gmail.com 1 , masrizal120405@gmail.com 2 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 3

## Abstract
Intense  business  competition  encourages  companies  to  look  for  ways  to  attract  customers  and  maintain their loyalty. This research aims to solve the problem of giving awards to the best customers at the HD Graphics company. To make it easier for the HD Graphics company to choose the best customers to be awarded, a decision support system was built that can help make it easier for the company to choose the best customers from the company. The decision support system was built using the Topsis method (Order Preference Technique with Similarity to the Ideal Solution). The criteria used consist of the percentage of customer purchases, the percentage of smooth customer payments, customer loyalty, length of subscription, intensity of purchases, and number of cancellations by customers. The results of data processing from this case study research, obtained 3 best customers, namely Customers 04, 06 and 01 with Vi values of 0.9478, 0.9077 and 0.8104. With this decision support system, it can make it easier for companies to make decisions regarding  giving  awards  to  the  best  customers.  Thus,  this  Decision  Support  System  makes  a  positive contribution in improving the company's service to customers and increasing efficiency in selecting the best customers for awards.
Keywords : Selection, Customer, TOPSIS, Criteria, Company.

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  yang  ketat  dalam  berbisnis akan membuat setiap perusahaan untuk melakukan  berbagai  terobosan  yang  mampu membuat  pelanggan  puas  dan  sehingga  mereka mau  menjadi  pelanggan  tetap  pada  usaha  yang kita  miliki.  Di  dalam  menjalankan  bisnis, kesetiaan pelanggan  merupakan  adalah hal  yang sangat  penting,  karena  pelanggan  lama  lebih memungkinkan  untuk  dapat  mendatangkan keuntungan  yang  lebih  besar  dibanding  dengan datang nya pelanggan yang baru.
Ada  banyak  pendekatan  yang  dilakukan agar  dapat  menarik  minat  konsumen,  salah satunya adalah  dengan  memberikan  reward  atau apresiasi.  Reward sendiri banyak macamnya, ada poin,  voucher,  diskon,  cashback,  atau  stamp. Dengan adanya reward konsumen akan merasakan  lebih  puas,  karena  reward  bisa membuat  pembeli  lebih  hemat  saat  berbelanja. Melalui  pemberian  reward,  akan  membuat pelanggan merasa puas hingga mereka tetap loyal
bahkan  melalui  mulut  ke  mulut  pelanggan  akan melakukan promosi dengan mengajak orang lain agar  mau  membeli  barang  atau  menggunakan layanan dari perusahaan tersebut. Dengan cara ini pengusaha  punya  peluang  untuk  menjaring konsumen baru.
Demikian juga halnya dengan perusahaan  HD  Grafika  Labuhan  batu  yang bergerak di bidang percetakan dan penjualan Alat Tulis  Kantor  (ATK)  yang  merupakan  sarana penunjang  yang  mempunyai  peranan  vital  di dalam  berjalannya  suatu  fungsi  administrasi perusahaan. Alat Tulis kantor (ATK) merupakan faktor  penting  dalam  kebutuhan  pekerjaan perusahaan.
Untuk meningkatkan usaha dan pelayanannya terhadap para pelanggannya, maka HD  Grafika  memberikan  penghargaan  bagi pelanggan  terbaik  perusahaan  tersebut.  Saat  ini pemberian  penghargaan  bagi  pelanggan  terbaik, perusahaan  tersebut  masih  menggunakan  cara manual  yakni  menghitung  manual  jumlah
transaksi  masing-masing  pelanggan.  Untuk mempermudah  pihak  perusahaan  HD  Grafika dalam  memilih  pelanggan  terbaiknya,  maka diperlukan  penggunaan  teknologi  terutama sistem pendukung keputusan.
Perkembangan  teknologi  informasi  dan ilmu  pengetahuan  semakin  maju  dan  selalu berkembang. Teknologi hadir untuk memudahkan  masyarakat  untuk  mengakses  dan mengetahui  semua  informasi.    Dengan  pesatnya perkembangan  zaman  saat  ini  dimana  berbagai teknologi  telah  dimanfaatkan  ditengah-tengah masyarakat  [1]–[8],  maka  untuk  mempermudah dalam  seleksi  pelanggan  terbaik  perusahaan tersebut digunakan pendekatan sistem pendukung keputusan  berbasis  komputer.  Saat  ini  Sistem pendukung  keputusan  telah  digunakan  dalam berbagai  bidang  untuk  membantu  mendukung keputusan  [9]–[16],  [17]–[25].  Metode  yang digunakan  untuk  pemilihan  proposal  terbaik  ini adalah  metode  Topsis  (Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution). Metode TOPSIS telah digunakan untuk memecahkan  berbagai  masalah  [26]–[30].  Oleh karena itu, untuk mempermudah perusahaan HD Grafika  dalam  memilih  pelanggan  terbaik  nya, maka  dirancang  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan pemberian penghargaan bagi pelanggan terbaik menggunakan metode TOPSIS sehingga diperoleh rekomendasi pelanggan mana saja  yang  akan  diberikan  berbagai  penghargaan oleh perusahaan tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam pelaksanaan penelitian ini, dibuat tahap-tahap yang berisi langkah-langkah pelaksanaan  penelitian.  Setiap  tahap  penelitian dilakukan  sesuai  dengan  kerangka  yang  telah direncanakan, karena semua tahap pada kerangka kerja  penelitian  ini  berpengaruh  pada  tahap selanjutnya. Kerangka kerja yang akan digunakan pada tugas akhir ini dapat dilihat pada gambar 1.
Adapun  kriteria  yang  dibutuhkan  pada
Sistem Pendukung Keputusan pemberian penghargaan
bagi pelanggan
terbaik menggunakan  metode  TOPSIS  ini  antara  lain: Persentase  Jumlah  Pembelian  pelanggan  selama
1 tahun terakhir, persentase kelancaran pembayaran oleh pelanggan, loyalitas pelanggan, lama  berlangganan,  intensitas  pembelian,  serta jumlah  pembatalan  pembelian  oleh  pelanggan. Adapun  data  kriteria  dan  bobot  untuk  setiap kriteria ditentukan pada tabel 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian (Frame Work)
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Adapun  langkah- langkah  dalam teknik  pengumpulan data  yang peneliti  gunakan  adalah  dengan  wawancara  dan observasi ke perusahaan HD Grafika Bagan Batu untuk  mendapatkan  informasi  tentang  data-data pelanggan yang dibutuhkan.
Tabel 1. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Jumlah Pembelian 20% Benefit C2 Persentase Kelancaran Pembayaran 20% Benefit
C3 Loyalitas Pelanggan 20% Benefit C4 Lama Berlangganan 15% Benefit C5 Intensitas Pembelian 15% Benefit C6 Jumlah Pembatalan 10% Cost Data-data pelanggan yang telah dikumpulkan  untuk  diolah  dalam  penelitian  ini disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Setiap Alternatif Alternaif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Cust_01 78 80 80 84 81 80 Cust_02 69 71 65 76 80 78 Cust_03 64 64 65 67 73 68 Cust_04 82 83 83 82 84 84 Cust_05 71 74 64 69 76 71 Cust_06 82 84 83 83 80 84 Cust_07 72 74 70 84 74 78 Cust_08 74 76 72 80 78 75

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya dilakukan
pemrosesan keputusan  dengan metode  TOPSIS  yang dilakukan dengan langkah-langkah antara lain :
-Normalisasi:
[
0,3715 0,3810 0,3810 0,3286 0,3381 0,3096 0,3048 0,3048 0,3096 0,3905 0,3953 0,3953 0,3381 0,3524 0,3048 0,3905 0,4000 0,3953 0,4000 0,3858 0,3810 0,3619 0,3810 0,3715 0,3191 0,3477 0,3238 0,3905 0,4000 0,4000 0,3286 0,3619 0,3381 0,3953 0,3810 0,4000]
Tahap selanjut adalah menghitung Nilai Matriks Terbobot dengan cara sebagai berikut.
H1 =
(20*0,3715)+(20*0,3810)+(20*0,3810)+(15*0,4 000)+(15*0,3858)-(10*0,3810) = 46,0052
H2 =
(20*0,3286)+(20*0,3381)+(20*0,3096)+(15*0,3
619)+(15*0,3810)-(10*0,3715) = 41,8143
H3 =
(20*0,3048)+(20*0,3048)+(20*0,3096)+(15*0,3 191)+(15*0,3477)-(10*0,3238) = 38,1948 H4 =
(20*0,3905)+(20*0,3953)+(20*0,3953)+(15*0,3 905)+(15*0,4000)-(10*0,4000) = 47,4339 H5 =
(20*0,3381)+(20*0,3524)+(20*0,3048)+(15*0,3 286)+(15*0,3619)-(10*0,3381) = 40,4808 H6 = (20*0,3905)+(20*0,4000)+(20*0,3953)+(15*0,3 953)+(15*0,3810)-(10*0,4000) = 47,2435 H7 = (20*0,3429)+(20*0,3524)+(20*0,3334)+(15*0,4 000)+(15*0,3524)-(10*0,3715) = 43,0525 H8 =
(20*0,3524)+(20*0,3619)+(20*0,3429)+(15*0,3
810)+(15*0,3715)-(10*0,3572) = 43,3382
-Solusi Ideal Positif (R + ):
K 1 + =Max{7,4294;6,5722;6,0959;7,8104;6,7627; 7,8104;6,8579;7,0484}= 7,8104
K 2 + =Max{7,6199;6,7627;6,0959;7,9057;7,0484; 8,0009;7,0484;7,2389}= 8,0009
K 3 + =Max{7,6199;6,1912;6,1912;7,9057;6,0959; 7,9057;6,6674;6,8579}= 7,9057
K 4 + =Max{8,0009;7,2389;6,3817;7,8104;6,5722; 7,9057;8,0009;7,6199}=  8,0009
K 5 + =Max{7,7152;7,6199;6,9532;8,0009;7,2389; 7,6199;7,0484;7,4294}=  8,0009
K 6 + =Max{7,6199;7,4294;6,4769;8,0009;6,7627; 8,0009;7,4294;7,1437}=  8,0009
A + = {7,8104 ; 8,0009 ; 7,9057 ; 8,0009 ; 8,0009
; 8,0009}
K 1 + =Min{7,4294;6,5722;6,0959;7,8104;6,7627; 7,8104;6,8579;7,0484}= 6,0959
K 2 + =Min{7,6199;6,7627;6,0959;7,9057;7,0484; 8,0009;7,0484;7,2389}= 6,0959
K 3 + =Min{7,6199;6,1912;6,1912;7,9057;6,0959; 7,9057;6,6674;6,8579}= 6,0959
K 4 + =Min{8,0009;7,2389;6,3817;7,8104;6,5722; 7,9057;8,0009;7,6199}= 6,3817
K 5 + =Min{7,7152;7,6199;6,9532;8,0009;7,2389; 7,6199;7,0484;7,4294}= 6,9532
K 6 + =Min{7,6199;7,4294;6,4769;8,0009;6,7627; 8,0009;7,4294;7,1437}= 6,4769
A - = {6,0959 ; 6,0959 ; 6,0959 ; 6,3817 ; 6,9532 ; 6,4769}
Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif, S i+ :
G 1 + = 0,7738 G 2 + = 2,6567 G 3 + = 3,9434 G 4 + = 0,2130 G 5 + = 3,0717 G 6 +
= 0,3927 G 7 + = 2,1405 G 8 + = 1,8616
Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal negatif, S i- :
G 1 - = 3,3064 G 2 - = 1,6635 G 3 - = 0,0952 G 4 - = 3,8667 G 5 - = 1,2455 G 6 - = 3,8643 G 7 - = 2,3136 G 8 - = 2,2358
Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap solusi ideal dihitung sebagai berikut:
V 1 = 3,3064
(3,3064+0,7738) = 0,8104
V 2 = 1,6635 (1,6635+2,6567) = 0,3850
V 3 = 0,0952
(0,0952+3,9434) = 0,0236
V 4 = 3,8667
(3,8667+0,2130) = 0,9478
V 5 = 1,2455
(1,2455+3,0717) = 0,2885
V 6 = 3,8643 (3,8643+0,3927) = 0,9077
V 7 = 2,3136
(2,3136+2,1405) = 0,5194
V 8 = 2,2358
(2,2358+1,8616) = 0,5457
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat dilihat  bahwa  3  pelanggan  terbaik  dengan  Nilai terbesar adalah Pelanggan 04, 06 dan 01.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Sistem Pendukung Keputusan pemberian penghargaan bagi pelanggan terbaik menggunakan metode TOPSIS pada  perusahaan  HD  Grafika  yang  telah dibangun,  dapat  disimpulkan  bahwa  pemilihan pelanggan terbaik dapat dilakukan dengan mudah dan  cepat.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini menggunakan kriteria yang terdiri dari Persentase Jumlah  Pembelian  pelanggan  selama  1  tahun terakhir, persentase kelancaran pembayaran oleh pelanggan, loyalitas pelanggan, lama berlangganan, intensitas pembelian, serta jumlah pembatalan pembelian oleh pelanggan.

## 5. REFERENSI
[1] 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.
[2] 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.
[3] 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. [4] 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.
[5] 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. [6] 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.
[7] 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.
[8] 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.
[9] 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.
[10] 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
[11] 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.
[12] 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.
[13] 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.
[14] 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.
[15] 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.
[16] 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
[17] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best
Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[18] 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.
[19] 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. [20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[22] 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.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[24] 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.
[25] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J. (Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[26] R.  O.  S.  Gurning,  W.  Busse,  and  M. Lubnan, “Decision Making of Full Speed, Slow Steaming, Extra Slow Steaming and Super Slow Steaming using TOPSIS,” Int. J.  Mar.  Eng.  Innov.  Res. ,  vol.  2,  no.  1,
2017, doi:
10.12962/j25481479.v2i1.2605.
[27] A.  Azizi,  D.  O.  Aikhuele,  and  F.  S. Souleman,  “A  Fuzzy  TOPSIS  Model  to Rank  Automotive  Suppliers,” Procedia Manuf. , vol. 2, no. February, pp. 159–164, 2015, doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.028.
[28] M. A. G. Fonseca, L. S. De Faria, and S. R.  Lourenço,  “Original  Research  Article Original  Research  Article  Open  Access Selection of Energy Efficiency Industrial Projects  Using  Topsis  Method,” Int.  J. Dev.  Res. ,  vol.  09,  no.  03,  pp.  26719– 26724, 2019.
[29] V.  D.  Iswari,  F.  Y.  Arini,  and  M.  A. Muslim,  “Decision  Support  System  for the  Selection  of  Outstanding  Students Using  the  AHP-TOPSIS  Combination Method,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 10, no. 1, p. 40, May 2019, doi: 10.24843/LKJITI.2019.v10.i01.p05.
[30] A. I. Nurani, A. T. Pramudyaningrum, S. R. Fadhila, S. Sangadji, and W. Hartono, “Analytical  Hierarchy  Process  (AHP), Fuzzy AHP, and TOPSIS for Determining Bridge  Maintenance  Priority  Scale  in Banjarsari,  Surakarta,” Int.  J.  Sci.  Appl. Sci. Conf. Ser. , vol. 2, no. 1, p. 60, 2017, doi: 10.20961/ijsascs.v2i1.16680.