## EXPLORER

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Indekos Terbaik DiSekitar Universitas Harapan Medan Menggunakan Metode TOPSIS
M. Fitra Abdillah 1 , Haida Dafitri 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
1* mfitra41@gmail.com, 2 aida.stth@gmail.com
Abstrak -Universitas Harapan Medan adalah salah satu perguruan tinggi yang berada di Kota Medan, mahasiswa yang menuntut ilmu tidak hanya berasal dari dalam kota namun ada juga yang berasal dari luar daerah. Mahasiswa yang  berasal  dari  luar  daerah  harus  memiliki  tempat  tinggal  sementara  atau  indekos,  namun  dikarenakan keterbatasan  informasi  tidak  banyak  mahasiswa  yang  kesulitan  dalam  pencarian  indekos.  Berdasarkan permasalahan  yang  ada,  dibangun  sebuah  sistem  pemilihan  indekos  yang  dapat  menyeleksi  serta merekomendasikan indekos yang terbaik. Dengan adanya sistem ini dapat mempermudah mahasiswa yang berasal dari luar daerah untuk memilih indekos sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode TOPSIS dimana metode TOPSIS akan menghasilkan nilai preferensi pada setiap data  alternatif  indekos  berdasarkan  nilai  bobot  kriteria  indekos  seperti:  harga,  jarak,  fasilitas,  keamanan,  dan kebersihan.  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi  optimal.  Implementasi  sistem  dilakukan  dengan  bahasa pemorgraman PHP dan MySQL sebagai basis datanya. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menghasilkan rekomendasi dengan memberikan perangkingan indekos sesuai dengan nilai preferensinya. Dari 10 data indekos yang diuji, data alternatif terbaik yaitu Kost Belpon Residence dengan nilai preferensi 0,8017 dan disusul dengan Kost Ungu dengan nilai preferensi 0,6653.

## Kata Kunci: mahasiswa, indekos, sistem pendukung keputusan, TOPSIS
Abstract -Harapan Medan University is one of the universities located in the city of Medan, students who study not  only  come from  within  the  city  but  there  are  also  those  from outside  the region.  Students  who  come  from outside the region must have a temporary residence or boarding house, but due to limited information, students have difficulty finding boarding houses. Based on the existing problems, a boarding house selection system is built that can select and recommend the best boarding house. With this system, it is easier for students who come from outside the region to choose boarding houses according to the desired criteria. The decision support system built using the TOPSIS method where the TOPSIS method will produce a preference value for each boarding alternative data based on the weight value of the boarding criteria such as: price, distance, facilities, security, and chasitity. TOPSIS uses the principle that the chosen alternative must have the closest distance from the positive ideal solution and the farthest from the negative ideal solution by using the Euclidean distance to determine the relative closeness of  an  alternative  to  the  optimal  solution.  The  implementation  of  the  system  is  carried  out  using  the  PHP programming  language  and  MySQL  as  the  database.  The  decision  support  system  that  is  built  produces recommendations  by  providing  a  ranking  of  boarding  houses  according  to  their  preference  values.  Of  the  10 boarding houses tested, the best alternative data is Kost Belpon Residence with a preference value of 0.8017 and followed by Kost Ungu with a preference value of 0.6653.
Keywords : collegian, boarding house, decision support system, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Tempat tinggal merupakan salah satu kebutuhan primer pada setiap manusia. Tempat tinggal dapat menjadi tempat berteduh, bernaung, serta beristirahat bagi manusia. Pada umumnya setiap manusia membutuhkan tempat tinggal, namun tidak semua orang dapat memilki tempat tinggal yang tetap, dengan adanya indekos orang dapat menyewa tempat tinggal untuk beristirahat khususnya bagi mahasiswa yang sedang menempuh ilmu di daerah lain dari luar kampung  halaman,  indekos  merupakan  salah  satu  kebutuhan  utama.  Kost  atau  dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia disebut juga dengan indekost adalah tinggal di rumah orang lain dengan atau tanpa makanan (dengan membayar  setiap  bulan)  [1].  Indekos  merupakan  usaha  penyedia  tempat  tinggal  sementara  yang  menyediakan fasilitas, dan harga yang berbeda-beda, usaha indekos ini sangat berkembang dengan cepat khususnya tempat yang memang dekat dengan kampus, industri dan lain-lain [2]. Kos merupakan suatu tempat tinggal yang disewakan kepada pihak lain dengan fasilitas-fasilitas tertentu dengan harga yang lebih terjangkau dari pada hotel/penginapan [3].
Keberadaan  indekos  di  sekitar  tempat  fasilitas  publik  sangat  diharapkan  dan  menguntungkan  bagi pendatang di suatu daerah baru, khususnya di sekitar lembaga pendidikan seperti perguruan tinggi atau universitas.

## EXPLORER
Mahasiswa yang menuntut ilmu di suatu perguruan tinggi tidak hanya berasal dari dalam kota namun juga ada yang berasal dari luar daerah. Mahasiswa yang berasal dari luar daerah pasti mencari indekos terdekat dari kampus, namun  kebanyakan  dari  mahasiswa  luar  daerah  kesulitan  dalam  memilih  indekos  dikarenakan  keterbatasan informasi.  Tidak  jarang  mahasiswa  belum  mengenal  kota-kota  yang  akan  ditinggali  dan  kurangnya  informasi membuat mahasiswa tersebut hanya menempati indekos yang terdekat dengan kampus tanpa mengetahui tentang aspek  lain  seperti  keadaan  lingkungan,  kebersihan,  dan  juga  fasilitas  yang  disediakan  oleh  pemilik  indekos. Informasi yang terbatas mengenai indekos menjadi kesulitan awal bagi mahasiswa baru yang ingin menuntut ilmu dari luar daerah. Informasi tentang tempat indekos lebih sering beredar lewat mulut ke mulut, sehingga tidak semua mahasiswa  mendapatkan  informasi  tersebut.  Kecenderungan  seseorang  apabila  merasa  tidak  nyaman  dengan rumah kos yang ditinggali, maka ia akan sering berpindah-pindah rumah kos, beberapa alasan yang menjadi latar belakangnya adalah harga sewa yang menjadi semakin mahal, fasilitas tempat kos, jarak kos dari kampus, jarak kos dari warung makan, serta keamanannya [4]. Dengan adanya kemajuan teknologi informatika dapat menjawab kebutuhan mencari tempat indekos, dan akan sangat membantu baik dari sisi pemilik maupun penyewa [5].
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  kemajuan  dalam  mencari  informasi  sudah  sangat mudah,  salah  satunya  menggunakan  media  internet  yang  sudah  menjadi  trend  masa  kini.  Dengan  praktisnya internet  saat  ini  sudah  menjadi  suatu  kebiasaan  bagi  kalangan  orang-orang  yang  suka  mencari  suatu  informasi secara cepat. Kurangnya informasi indekos membuat calon penghuni indekos kesulitan dalam mencari indekos yang layak dan sesuai dalam waktu yang cepat [6]. Di era perkembangan teknologi yang berkembang pesat saat ini, hampir sebagian besar mahasiswa memiliki smartphone dan laptop . Perangkat ini dapat digunakan sebagai sarana  mempermudah  dalam  pencarian  informasi.  Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  fungsi  untuk memecahkan masalah yang semi terstruktur maupun masalah ketergantungan yang melibatkan pengguna secara mendalam,  salah  satu  sistem  pendukung  keputusan  yaitu metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution ), metode topsis memiliki konsep alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi positif yang ideal, namun juga memiliki jarak yang terpanjang dari solusi ideal yang negatif [7]. Dengan dibuatnya sebuah SPK (Sistem Pendukung Keputusan) Pemilihan Tempat Indekos diharapkan bisa  membantu  menyelesaikan  masalah  alternatif  tempat  tinggal.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  program  aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan tempat tinggal sementara atau indekos. Metode yang digunakan dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  metode  TOPSIS.  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  atau  alternatif  pilihan  yang  merupakan  alternatif  yang  mempunyai  jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean [8].
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Santiary,  dkk  telah  melakukan  penelitian  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan Lokasi Wisata  dengan  Metode  Topsis”  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk  penentuan lokasi  wisata.  SPK  yang  dibangun  mampu  menghasilkan rekomendasi  dengan  memberikan  perankingan  lokasi wisata kepada pengguna sesuai preferensinya. Sistem yang dibangun diuji dengan menggunakan 17 alternatif dan 3  kriteria  yang  terdiri  dari  1  kriteria  cost  dan  2  benefit.  Eksperimen  yang  dilakukan  berhasil  memberikan perankingan  yang  berbeda  terhadap  15  alternatif  dan  hanya  2  alternatif  dengan  ranking  yang  sama  yaitu  pada ranking ke-5 dan ke-6 karena skor keduanya sama pada setiap kriteria. Kelebihan metode TOPSIS dibandingkan dengan  metode  lainnya  adalah  metode  TOPSIS  setiap  alternatif  dinilai  tidak  hanya  berdasarkan  kelebihannya namun juga berdasarkan kekurangannya [9]. Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Damar Nurcahyono dan Farindika Metandi dengan judul Pendukung Keputusan dalam Memilih Kos dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting pengumpulan data yang dilakukan berdasarkan 10 data tempat kos yang dibagi dua yaitu 5 kamar kos untuk penghuni putri dan 5 kamar kos untuk penghuni putra. Setiap kamar kos diberikan kode A1  sampai  dengan  A5  untuk  penghuni  kos  putri  dan  kode  A6  sampai  dengan  A10  untuk  penghuni  kos  putra. Kemudian hasil dari penelitian diperoleh 1 urutan yang tertinggi atau yang terfavorit berdasarkan kos putri dan putra. Kode A4 untuk urutan tertinggi kos putri dan kode A8 untuk urutan tertinggi kos putra [10]. Pada penelitian ini akan menerapkan metode TOPSIS dalam pemilihan indekos terbaik di sekitar Universitas Harapan Medan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  yang  dikembangkan  untuk  membantu  organisasi  dalam menyimpan,  mengolah,  menganalisis,  dan  pada  akhirnya  mendukung  manajer  dalam  proses  pengambilan keputusan. Beberapa peneliti telah menggambarkan komponen utama SPK dari perspektif yang berbeda, seperti pemecah  masalah,  fungsi  sistem,  dan  proses  pengembangan  [11].  Sistem  Pendukung  Keputusan  mulai dikembangkan pada tahun 1960-an, tetapi istilah sistem pendukung keputusan itu sendiri baru muncul pada tahun 1971, yang diciptakan oleh G. Anthony Gorry dan Micheal S. Scott Morton, keduanya adalah profesor di MIT [3].Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  yang  membantu  untuk  mengatasi  masalah  yang  sepenuhnya terstruktur dan tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi berbasis

## EXPLORER
komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan yang  dipakai  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan [12]. Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifik  [13].Sistem  pendukung  keputusan dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  atas  suatu  masalah  mulai  dari  identifikasi masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif.
Sistem pendukung keputusan tidak ditekankan untuk membuat keputusan, tetapi untuk melengkapi mereka yang  terlibat  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  sekumpulan  kemampuan  untuk  mengolah  informasi  yang diperlukan  dalamn  proses  pengambilan  keputusan  dan  sistem  ini  bukan  dimaksudkan  untuk  mengganti pengambilan keputusan dalam membuat suatu keputusan, melainkan mendukung pengambilan keputusan.
Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengkombinasikan penggunaan model-model analisis  dengan  teknik  pemasukan  data  konvensional  serta  fungsi-fungsi  pencari/interogasi  informasi.  Sistem pendukung  keputusan,  dirancang  sedemikian rupa  sehingga  dapat  digunakan  atau  dioperasikan  dengan  mudah. Sistem pendukung keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi [14].

## 2.2 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. Metode TOPSIS dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan MCMD ( Multiple-Criteria Decision-Making ).
Metode  TOPSIS  mampu  melakukan  perangkingan  terhadap  alternatif  terpilih.  Dimana  alternatif  terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Solusi ideal positif diartikan solusi yang memaksimalkan atribut keuntungan ( benefit ) dan meminimalkan atribut biaya ( cost ), sedangkan solusi ideal negatif diartikan dengan solusi yang meminimalkan atribut keuntungan ( benefit ) dan memaksimalkan biaya ( cost ) [15].
Metode TOPSIS adalah salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MCDM. Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Konsep ini banyak digunakan pada beberapa model MCDM untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya yang sederhanadan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [16]. Langkah-langkah metode TOPSIS sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi ( Normalized Decision Matrix ), seperti persamaan 1.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 dengan 𝑖  =
1,2, … , 𝑚 ; dan
𝑗  =  1,2, … , 𝑛 . (1)
Keterangan: 𝑟 𝑖𝑗 = nilai ternormalisasi setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j 𝑥 𝑖𝑗 = nilai kriteria dari alternatif ke-i terhadap kriteria ke-j
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot ( Weighted Normalized Decision Matrix ), seperti persamaan 2.
𝑣 = [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 2 𝑟 12 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 1 𝑟 21 … … 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ] (2)
Keterangan: 𝑣 = nilai matriks bobot ternormalisasi 𝑤 = nilai bobot kriteria 𝑟 = nilai matriks ternormalisasi 3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, seperti persamaan 3.
𝑎 + =   {(𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑖𝑗 | 𝐽  ∈ 𝐽), (min 𝑣 𝑖𝑗 | 𝐽  ∈ 𝐽 ′ )}
(3)
dimana 𝑖  =   {1,2,3, … , 𝑚} = {𝑣 1 + , 𝑣 2 + , … , 𝑣 𝑛 + } ,
𝑎 − =    {(𝑚𝑖𝑛 𝑣 𝑖𝑗 | 𝐽  ∈ 𝐽), (max 𝑣 𝑖𝑗 | 𝐽  ∈ 𝐽 ′ )} dimana 𝑖  =   {1,2,3, … , 𝑚} = {𝑣 1 − , 𝑣 2 − , … , 𝑣 𝑛 − }
Keterangan:

## EXPLORER
𝑎 + = nilai matriks solusi ideal positif 𝑎 − = nilai matriks solusi ideal negatif 𝑣 = nilai matriks bobot ternormalisasi
𝐽 = sifat kriteria (cost/benefit)
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
Si+ adalah jarak (dalam pandangan Euclidean) alternatif dari solusi ideal positif, seperti persamaan 4.
𝑠 𝑖 + =   √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑎 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan 𝑖  =  1,2, … , 𝑚 (4)
Dan jarak terhadap solusi negatif ideal, seperti persamaan 5.
𝑠 𝑖 − =   √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑎 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan 𝑖  =  1,2, … , 𝑚 (5)
Keterangan: 𝑠 𝑖 + = nilai matriks jarak solusi ideal positif 𝑠 𝑖 − = nilai matriks jarak solusi ideal negatif 𝑣 = nilai matriks bobot ternormalisasi 𝑎 + dan 𝑎 − = nilai matriks solusi ideal positif dan negatif
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  terdekat  dengan  solusi  ideal (0  ≤ 𝑐 𝑖 ≤ 1) ,  seperti persamaan 6.
𝑐 𝑖 = 𝑠𝑖 − 𝑠𝑖 ++𝑠 𝑖 − dengan 𝑖  =  1,2, … , 𝑚 (6)
Keterangan: 𝑐 𝑖 = nila preferensi alternatif 𝑠 𝑖 + = nilai matriks jarak solusi ideal positif 𝑠 𝑖 − = nilai matriks jarak solusi ideal negatif
6. Merangking Alternatif
Alternatif dapat di rangking berdasarkan urutan nilai perferensi tertinggi. Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal positif dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  akan  dijadikan  perhitungan dalam  sistem  pendukung keputusan  akan  melalui  beberapa  tahap  sesuai dengan  metode  yang  digunakan.  Penilaian  yang  digunakan  dalam  sistem  yang  akan  dibangun  menggunakan metode TOPSIS, dengan kriteria yang telah ditentukan, seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Indekos Kriteria Keterangan C1 Harga C2 Jarak C3 Fasilitas C4 Keamanan C5 Kebersihan
Dari tabel 1 ditentukan suatu tingakatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan de dalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Bilangan Fuzzy Kriteria Nilai Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi

## EXPLORER
Berikut ini adalah pembobotan nilai dari kriteria yang telah ditentukan berdasarkan dari data observasi dan wawancara oleh pemilik indekos:
1. Harga Indekost (C1)
Harga  termasuk  kriteria cost /biaya  karena  harga  termasuk  beban  yang  harus  dibayar  oleh  mahasiswa. Berdasarkan data yang diperoleh, harga indekost paling rendah adalah Rp. 350.000 dan harga indekost yang paling tinggi adalah Rp. 950.000, sehingga dapat dibuat tabel acuan untuk bobot penilaian pada kriteria Harga:
Tabel 3. Kriteria Harga Harga Indekos Nilai >800.000 1 >600.000 <=800.000 2 >450.000 <=600.000 3 >350.000 <=450.000 4 <=350.000 5
2. Jarak (C2)
Jarak  biasanya  menjadi  prioritas  bagi  mahasiswa  untuk  memilih  indekos,  karena  semakin  dekat  dengan kampus  maka  akan  menghemat  biaya  dan  waktu.  Jarak  dengan  kampus  merupakan  kriteria cost /biaya. Berikut ini merupakan tabel acuan panduan penilaian penentuan bobot nilai pada kriteria Jarak:
Tabel 4. Kriteria Jarak Jarak Nilai > 1 km 1 >500 m <=1km 2 >300 m <=500 m 3 >100 m <=300 m 4 <=100 m 5
3. Fasilitas (C3)
Fasilitas  mempengaruhi  kenyamanan  bagi  mahasiswa  saat  berada  di  indekos,  misalkan  fasilitas  kasur, lemari, tv dan kamar mandi pribadi. Fasilitas merupakan kriteria benefit /keuntungan. Berikut ini merupakan tabel acuan panduan penilaian penentuan bobot nilai pada kriteria Fasilitas:
Tabel 5. Kriteria Fasilitas
Fasilitas Nilai Kasur, Lemari, Kamar Mandi Umum 1 Kasur, Lemari, Meja, Kamar Mandi Umum 2 Kasur, Lemari, Kipas Angin, Kamar Mandi Dalam 3 Kasur, Lemari, Meja, AC, Kamar Mandi Dalam, Wifi 4 Kasur, Lemari, Meja, AC, Kamar Mandi Dalam, TV, Wifi 5
4. Keamanan (C4)
Keamanan juga menjadi hal penting bagi mahasiswa yang memiliki kendaraan dan barang berharga lainya agar  tidak  terjadi  kehilangan.  Keamanan  indekos  misalkan,  tempat  parkir  berada  di  dalam  area  kost, terdapat  gerbang  pengaman  pada  tempat  parkir  dan  mendapatkan  kunci  kamar.  Keamanan  merupakan kriteria benefit /keuntungan. Berikut ini merupakan tabel acuan panduan penilaian penentuan bobot nilai pada kriteria Keamanan:
Tabel 6. Kriteria Keamanan Keamanan Nilai Kunci Kamar 1 Kunci Kamar, Gembok 2 Kunci Kamar, Gembok, Pagar 3 Kunci Kamar, Gembok, Pagar, Batas Pengunjung 4 Kunci Kamar, Gembok, Pagar, Batas Pengunjung, CCTV 5

## EXPLORER
5. Kebersihan (C5)
Kebersihan lingkungan juga menjadi alasan kenyamanan berada di indekos, apakah lingkungan di dalam dan  di  sekitar  indekos  bersih atau  kotor.  Kebersihan  merupakan  kriteria benefit /keuntungan.  Berikut  ini merupakan tabel acuan panduan penilaian penentuan bobot nilai pada kriteria Kebersihan:
Tabel 7. Kriteria Kebersihan Kebersihan Nilai Tempat Sampah 1 Tempat Sampah, Alat Kebersihan 2 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah 3 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah, Kebersihan Rutin 4 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah, Kebersihan Rutin, Jadwal Piket 5
Daftar data indekos yang telah didapat melalui observasi langsung kelokasi dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Data Indekos No Nama Indekos Alamat Harga Jarak Fasilitas Keamanan Kebersihan 1 House Jasmine Jl. HM. Joni No.115 Rp. 700.000 ± 300m Sangat Tinggi Sangat Tinggi Cukup 2 Kost Bu Tuti Jl. Karya Bakti No. 18A Rp. 450.000 ± 300m Rendah Tinggi Cukup 3 Kost Pak Gelon Jl. Aman I No. 7 Rp. 600.000 ± 400m Cukup Cukup Cukup 4 Kost Bu Butet Gg. Purnama No. 15 Rp. 600.000 ± 300m Rendah Cukup Cukup 5 Kost Kamadhira Jl. Catur No. 31 Rp. 650.000 ± 300m Sangat Tinggi Tinggi Tinggi 6 Kost Teladan Medan Jl. Karya Bakti No.11 Rp. 700.000 ± 450m Sangat Tinggi Tinggi Tinggi 7 Kost Ibu Lis Jl. Menteng Raya No. 4 Rp. 350.000 ± 3km Cukup Rendah Rendah 8 Kost Ungu Jl. Tenis No. 9 Rp. 700.000 ± 550m Tinggi Sangat Tinggi Cukup 9 Kost Bang Fandi Jl. SM. Raja Gg. Purnama Rp. 700.000 ± 400m Cukup Tinggi Cukup 10 Kost Belpon Residence Jl. Stadion No. 26 Rp. 950.000 ± 700m Sangat Tinggi Tinggi Sangat Tinggi
Berikut adalah data penilaian alternatif untuk masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Penilaian Alterinatif Kode Nama Indekos C1 C2 C3 C4 C5 A1 House Jasmine 2 4 5 5 3 A2 Kost Bu Tuti 4 4 2 4 3 A3 Kost Pak Gelon 3 3 3 3 3 A4 Kost Bu Butet 3 4 2 3 3 A5 Kost Kamadhira 2 4 5 4 4 A6 Kost Teladan Medan 2 3 5 4 4 A7 Kost Ibu Lis 5 1 3 2 2 A8 Kost Ungu 2 2 4 5 3 A9 Kost Bang Fandi 2 3 3 4 3 A10 Kost Belpon Residence 1 2 5 4 5
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang dibutuhkan.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  melalui  angket  kuesioner  presepsi  mahasiswa  dalam  memilih indekos maka dapat ditentukan nilai pembobotan kriteria yaitu:

## EXPLORER
Tabel 10. Penentuan Nilai Bobot Kriteria Nama Kriteria Kriteria Bobot Harga C1 ( cost ) 3 Jarak C2 ( cost ) 4 Fasilitas C3 ( benefit ) 4 Keamanan C4 ( benefit ) 5 Kebersihan C5 ( benefit ) 4
Tahapan perhitungan metode TOPSIS:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi ( Normalized Decision Matrix )
a. Tahap pertama normalisasi adalah mengkuadratkan masing-masing nilai matriks 𝑋𝑖𝑗 .
Tabel 11. Tahap Pertama Matriks Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 2^2 = 4 4^2 = 16  5^2 = 25  5^2 = 25 3^2 = 9 A2 4^2 = 16  4^2 = 16 2^2 = 4 4^2 = 16 3^2 = 9 A3 3^2 = 9 3^2 = 9 3^2 = 9 3^2 = 9 3^2 = 9 A4 3^2 = 9 4^2 = 16 2^2 = 4 3^2 = 9 3^2 = 9 A5 2^2 = 4 4^2 = 16  5^2 = 25  4^2 = 16  4^2 = 16 A6 2^2 = 4 3^2 = 9 5^2 = 25  4^2 = 16  4^2 = 16 A7 5^2 = 25 1^2 = 1 3^2 = 9 2^2 = 4 2^2 = 4 A8 2^2 = 4 2^2 = 4 4^2 = 16  5^2 = 25 3^2 = 9 A9 2^2 = 4 3^2 = 9 3^2 = 9 4^2 = 16 3^2 = 9 A10 1^2 = 1 2^2 = 4 5^2 = 25  4^2 = 16  5^2 = 25
b. Tahap kedua normalisasi adalah mencari akar dari total nilai kuadrat setiap kriteria.
Tabel 12. Tahap Kedua Matriks Ternormalisasi Kode Perhitungan Hasil C1 √(4 + 16 + 9 + 9 + 4 + 4 + 25 + 4 + 4 + 1) 8,9442 C2 √(16 + 16 + 9 + 16 + 16 + 9 + 1 + 4 + 9 + 4) 10 C3 √(25 + 4 + 9 + 4 + 25 + 25 + 9 + 16 + 9 + 25) 12,2882 C4 √(25 + 16 + 9 + 9 + 16 + 16 + 4 + 25 + 16 + 16) 12,3288 C5 √(9 + 9 + 9 + 9 + 16 + 16 + 4 + 9 + 9 + 25) 10,7238
c. Tahap ketiga normalisasi adalah membagi setiap elemen matriks Xij dengan hasil akar kuadrat kriteria.
Tabel 13. Tahap Ketiga Matriks Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 2/8,9442 = 0,2236  4/10 = 0,4  5/12,2882 = 0,4068  5/12,3288 = 0,4055  3/10,7238 = 0,2797 A2 4/8,9442 = 0,4472  4/10 = 0,4  2/12,2882 = 0,1627  4/12,3288 = 0,3244  3/10,7238 = 0,2797 A3 3/8,9442 = 0,3354  3/10 = 0,3  3/12,2882 = 0,2441  3/12,3288 = 0,2433  3/10,7238 = 0,2797
A4 3/8,9442 = 0,3354  4/10 = 0,4  2/12,2882 = 0,1627  3/12,3288 = 0,2433  3/10,7238 = 0,2797 A5 2/8,9442 = 0,2236  4/10 = 0,4  5/12,2882 = 0,4068  4/12,3288 = 0,3244 4/10,7238 = 0,373 A6 2/8,9442 = 0,2236  3/10 = 0,3  5/12,2882 = 0,4068  4/12,3288 = 0,3244 4/10,7238 = 0,373 A7 5/8,9442 = 0,559 1/10 = 0,1  3/12,2882 = 0,2441  2/12,3288 = 0,1622  2/10,7238 = 0,1865 A8 2/8,9442 = 0,2236  2/10 = 0,2  4/12,2882 = 0,3255  5/12,3288 = 0,4055  3/10,7238 = 0,2797 A9 2/8,9442 = 0,2236  3/10 = 0,3  3/12,2882 = 0,2441  4/12,3288 = 0,3244  3/10,7238 = 0,2797 A10 1/8,9442 = 0,1118  2/10 = 0,2  5/12,2882 = 0,4068  4/12,3288 = 0,3244  5/10,7238 = 0,4662
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot ( Weighted Normalized Decision Matrix ) Nilai normalisasi matriks dikali dengan bobot kriteria, dapat dilihat pada tabel 14.

## EXPLORER
Tabel 14. Perhitungan Nilai Bobot Ternormalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 A1 3*0,2236 = 0,6708 4*0,4 = 1,6 4*0,4068 = 1,6275  5*0,4055 = 2,0277  4*0,2797 = 1,119 A2 3*0,4472 = 1,3416 4*0,4 = 1,6 4*0,1627 = 0,651 5*0,3244 = 1,6222  4*0,2797 = 1,119 A3 3*0,3354 = 1,0062  4* 0,3 = 1,2  4*0,2441 = 0,9765  5*0,2433 = 1,2166  4*0,2797 = 1,119 A4 3*0,3354 = 1,0062 4*0,4 = 1,6 4*0,1627 = 0,651 5*0,2433 = 1,2166  4*0,2797 = 1,119 A5 3*0,2236 = 0,6708 4*0,4 = 1,6 4*0,4068 = 1,6275  5*0,3244 = 1,6222 4*0,373 = 1,492 A6 3*0,2236 = 0,6708 4* 0,3 =1,2 4*0,4068 = 1,6275  5*0,3244 = 1,6222 4*0,373 = 1,492 A7 3*0,559 = 1,677 4* 0,1 =0,4 4*0,2441 = 0,9765  5*0,1622 = 0,8111  4*0,1865 = 0,746 A8 3*0,2236 = 0,6708 4* 0,2 =0,8 4*0,3255 = 1,302 5*0,4055 = 2,0277  4*0,2797 = 1,119 A9 3*0,2236 = 0,6708 4* 0,3 =1,2 4*0,2441 = 0,9765  5*0,3244 = 1,6222  4*0,2797 = 1,119 A10 3*0,1118 = 0,3354 4* 0,2 =0,8 4*0,4068 = 1,6275  5*0,3244 = 1,6222  4*0,4662 = 1,865
3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Perhitungan solusi ideal sesuai dengan sifat masing-masing kriteria, yaitu:
a. Harga ( cost ) Solusi  Ideal  Positif  =  min(0,6708;  1,3416;  1,0062;  1,0062;  0,6708;  0,6708;  1,677;  0,6708;  0,6708; 0,3354) = 0,3354 Solusi  Ideal  Negatif  =  max(0,6708;  1,3416;  1,0062;  1,0062;  0,6708;  0,6708;  1,677;  0,6708;  0,6708; 0,3354) = 1,677 b. Jarak ( cost )
Solusi Ideal Positif = min(1,6; 1,6; 1,2; 1,6; 1,6; 1,2; 0,4; 0,8; 1,2; 0,8) = 0,4 Solusi Ideal Negatif = max(1,6; 1,6; 1,2; 1,6; 1,6; 1,2; 0,4; 0,8; 1,2; 0,8) = 1,6 c. Fasilitas ( benefit )
Solusi Ideal Positif = max(1,6275; 0,651; 0,9765; 0,651; 1,6275; 1,6275; 0,9765; 1,302; 0,9765; 1,6275) = 1,6275 Solusi Ideal Positif = min(1,6275; 0,651; 0,9765; 0,651; 1,6275; 1,6275; 0,9765; 1,302; 0,9765; 1,6275) = 0,651 d. Keamanan ( benefit ) Solusi  Ideal  Positif  =  max(2,0277;  1,6222;  1,2166;  1,2166;  1,6222; 1,6222; 0,8111; 2,0277; 1,6222; 1,6222) = 2,0277 Solusi Ideal Negatif = min(2,0277; 1,6222; 1,2166; 1,2166; 1,6222; 1,6222; 0,8111; 2,0277; 1,6222; 1,6222) = 0,8111 e. Kebersihan ( benefit )
Solusi Ideal Positif = max(1,119; 1,119; 1,119; 1,119; 1,492; 1,492; 0,746; 1,119; 1,119; 1,865) = 1,865 Solusi Ideal Positif = min(1,119; 1,119; 1,119; 1,119; 1,492; 1,492; 0,746; 1,119; 1,119; 1,865) = 0,746
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif a. Tahap pertama dalam menghitung jarak solusi ideal adalah dengan mengkuadratkan selisih matriks normalisasi terbobot dengan solusi ideal positif dan negatif. Kuadrat solusi ideal positif:
Tabel 15. Tahap Kuadrat Solusi Ideal Positif C1 C2 C3 C4 C5 A1 (0,6708-0,3354)^2 = 0,1125 (1,6-0,4)^2 = 1,44 (1,6275-1,6275)^2 = 0 (2,0277-2,0277)^2 =  0 (1,119-1,865)^2 = 0,5565 A2 (1,3416-0,3354)^2 = 1,0125 (1,6-0,4)^2 = 1,44 (0,651-1,6275)^2 = 0,9536 (1,6222-2,0277)^2 = 0,1644 (1,119-1,865)^2 = 0,5565 A3 (1,0062-0,3354)^2 = 0,45 (1,2-0,4)^2 = 0,64 (0,9765-1,6275)^2 = 0,4238 (1,2166-2,0277)^2 = 0,6578 (1,119-1,865)^2 = 0,5565 A4 (1,0062-0,3354)^2 = 0,45 (1,6-0,4)^2 = 1,44 (0,651-1,6275)^2 = 0,9536 (1,2166-2,0277)^2 = 0,6578 (1,119-1,865)^2 = 0,5565 A5 (0,6708-0,3354)^2 = 0,1125 (1,6-0,4)^2 = 1,44 (1,6275-1,6275)^2 = 0 (1,6222-2,0277)^2 = 0,1644 (1,492-1,865)^2 = 0,1391 A6 (0,6708-0,3354)^2 = 0,1125 (1,2-0,4)^2 = 0,64 (1,6275-1,6275)^2 = 0 (1,6222-2,0277)^2 = 0,1644 (1,492-1,865)^2 = 0,1391 A7 (1,677-0,3354)^2  = 1,8 (0,4-0,4)^2 = 0 (0,9765-1,6275)^2 = 0,4238 (0,8111-2,0277)^2 = 1,4802 (0,746-1,865)^2 = 1,2521 A8 (0,6708-0,3354)^2 = 0,1125 (0,8-0,4)^2 = 0,16 (1,302-1,6275)^2 = 0,1059 (2,0277-2,0277)^2 = 0 (1,119-1,865)^2 = 0,5565

## EXPLORER
A9 (0,6708-0,3354)^2 = 0,1125 (1,2-0,4)^2 = 0,64 (0,9765-1,6275)^2 = 0,4238 (1,6222-2,0277)^2 = 0,1644 (1,119-1,865)^2 = 0,5565 A10 (0,3354-0,3354)^2 = 0 (0,8-0,4)^2 = 0,16 (1,6275-1,6275)^2 = 0 (1,6222-2,0277)^2 = 0,1644 (1,865-1,865)^2 = 0
b. Kuadrat solusi ideal negatif Tabel 16. Tahap Kuadrat Solusi Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 (0,6708-1,677)^2 = 1,0125 (1,6-1,6)^2 = 0 (1,6275-0,651)^2 = 0,9536 (2,0277-0,8111)^2 = 1,4802 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A2 (1,3416-1,677)^2 = 0,1125 (1,6-1,6)^2 = 0 (0,651-0,651)^2 = 0 (1,6222-0,8111)^2 = 0,6578 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A3 (1,0062-1,677)^2 = 0,45 (1,2-1,6)^2 = 0,16 (0,9765-0,651)^2 = 0,1059 (1,2166-0,8111)^2 = 0,1644 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A4 (1,0062-1,677)^2 = 0,45 (1,6-1,6)^2 = 0 (0,651-0,651)^2 = 0 (1,2166-0,8111)^2 = 0,1644 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A5 (0,6708-1,677)^2 = 1,0125 (1,6-1,6)^2 = 0 (1,6275-0,651)^2 = 0,9536 (1,6222-0,8111)^2 = 0,6578 (1,492-0,746)^2 = 0,5565 A6 (0,6708-1,677)^2 = 1,0125 (1,2-1,6)^2 = 0,16 (1,6275-0,651)^2 = 0,9536 (1,6222-0,8111)^2 = 0,6578 (1,492-0,746)^2 = 0,5565 A7 (1,677-1,677)^2  = 0 (0,4-1,6)^2 = 1,44 (0,9765-0,651)^2 = 0,1059 (0,8111-0,8111)^2 = 0 (0,746-0,746)^2 = 0 A8 (0,6708-1,677)^2 = 1,0125 (0,8-1,6)^2 = 0,64 (1,302-0,651)^2 = 0,4238 (2,0277-0,8111)^2 = 1,4802 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A9 (0,6708-1,677)^2 = 1,0125 (1,2-1,6)^2 = 0,16 (0,9765-0,651)^2 = 0,1059 (1,6222-0,8111)^2 = 0,6578 (1,119-0,746)^2 = 1,1391 A10 (0,3354-1,677)^2 = 1,8 (0,8-1,6)^2 = 0,64 (1,6275-0,651)^2 = 0,9536 (1,6222-0,8111)^2 = 0,6578 (1,865-0,746)^2 = 1,2521
c. Kemudian untuk menghitung jarak solusi ideal adalah mengakarkan total nilai kuadrat positif dan negatif untuk setiap alternatif.
Tabel 17. Perhitungan Jarak Solusi Ideal
Kode Positif Negatif A1 √0,1125 + 1,44 + 0 + 0 + 0,5565 = 1,4522 √1,0125 + 0 + 0,9536 + 1,4802 + 0,1391 = 1,8935 A2 √1,0125 + 1,44 + 0,9536 + 0,1644 + 0,5565 = 2,0315 √0,1125 + 0 + 0 + 0,6578 + 0,1391 = 0,9536 A3 √0,45 + 0,64 + 0,4238 + 0,6578 + 0,5565 = 1,6517 √0,45 + 0,16 + 0,1059 + 0,1644 + 0,1391 = 1,0097 A4 √0,45 + 1,44 + 0,9536 + 0,6578 + 0,5565 = 2,0144 √0,45 + 0 + 0 + 0,1644 + 0,1391 = 0,8681 A5 √0,45 + 1,44 + 0 + 0,1644 + 0,1391 = 1,3623 √1,0125 + 0 + 0,9536 + 0,6578 + 0,5565 = 1,7834 A6 √0,45 + 0,64 + 0 + 0,1644 + 0,1391 = 1,0276 √1,0125 + 0,16 + 0,9536 + 0,6578 + 0,5565 = 1,8277 A7 √0,45 + 0 + 0,4238 + 1,4802 + 1,2521 = 2,2262 √0 + 1,44 + 0,1059 + 0 + 0 = 1,2433 A8 √0,45 + 0,16 + 0,1059 + 0 + 0,5565 = 0,9669 √1,0125 + 0,64 + 0,4238 + 1,4802 + 0,1391 = 1,9224 A9 √0,45 + 0,64 + 0,4238 + 0,1644 + 0,5565 = 1,3774 √1,0125 + 0,16 + 0,1059 + 0,6578 + 0,1391 = 1,4406 A10 √0,45 + 0,16 + 0 + 0,1644 + 0 = 0,5696 √1,8 + 0,64 + 0,9536 + 0,6578 + 1,2521 = 2,3029

## EXPLORER
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif terdekat dengan solusi ideal Perhitungan nilai preferensi berdasarkan jarak solusi ideal positif dan negatif, yaitu:
Tabel 18. Perhitungan Nilai Preferensi Kode Positif Hasil A1 1,8935/(1,8935+1,4522) 0,5659 A2 0,9536/(0,9536+2,114) 0,3194 A3 1,0097/(1,0097+1,6517) 0,3793 A4 0,8681/(0,8681+2,0144) 0,3011 A5 1,7834/(1,7834+1,3623) 0,5669 A6 1,8277/(1,8277+1,0276) 0,64 A7 1,2433/(1,2433+2,2262) 0,3583 A8 1,9224/(1,9224+0,9669) 0,6653 A9 1,4406/(1,4406+1,3774) 0,5112 A10 2,3029/(2,3029+0,5696) 0,8017
6. Merangking Alternatif Perangkingan berdasarkan nilai preferensi yang terbesar
Tabel 19. Ranking Alternatif Terbaik Rank Kode Nama Nilai Preferensi 1 A10 Kost Belpon Residence 0,8017 2 A8 Kost Ungu 0,6653 3 A6 Kost Teladan Medan 0,64 4 A5 Kost Kamadhira 0,5669 5 A1 House Jasmine 0,5659 6 A9 Kost Bang Fandi 0,5112 7 A3 Kost Pak Gelon 0,3793 8 A7 Kost Ibu Lis 0,3583 9 A2 Kost Bu Tuti 0,3194 10 A4 Kost Bu Butet 0,3011
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  19  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  terbaik  dari  pemilihan  indekos menggunakan metode TOPSIS adalah dengan kode A10 Kost Belpon Residence dengan nilai preferensi 0,8017.

## 4. KESIMPULAN
Sistem yang telah dibangun dapat memberikan respon dengan baik sesuai dengan data yang diinput. Dari hasil perhitungan,  sistem  menunjukkan hasil  yang  sama  antara perhitungan oleh  sistem  dengan  perhitungan manual, jadi  dengan  adanya  sistem  pemilihan  indekos  dapat  memudahkan  mahasiswa  maupun  masyarakat  luas  dalam pencarian indekos dengan rekomendasi terbaik yang telah diproses menggunakan metode TOPSIS. Dari 10 data alternatif  indekos  yang  telah  diuji,  data  alternatif  indekos  terbaik  adalah  Kost  Belpon  Residence  dengan  nilai preferensi 0,8017 dan disusul dengan Kost Ungu dengan nilai preferensi 0,6653.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. A. Primanda, E. Santoso, and T. Afirianto, “Pemilihan Kost di Sekitar Universitas Brawijaya menggunakan Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”  2018.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[2] K. N. Pasaribu, R. P. Sari, F. Febriyanto, J. Prof, H. Hadari, and N. Pontianak, “Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi SISTEM  INFORMASI  PENCARIAN  INDEKOS  DI  KOTA  PONTIANAK  MENGGUNAKAN  ALGORITMA GREEDY BERBASIS WEB (Studi Kasus: Indekos di Jalan Sepakat II Pontianak),” 2022.
[3] T. A. Masangin, T. Widiastuti, and B. S. Djahi, “‘Jurnal TRANSFORMASI (Informasi & Pengembangan Iptek)’ (STMIK BINA  PATRIA)  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TEMPAT  KOS  DENGAN  METODE WEIGHTED AGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT (WASPAS) (STUDI KASUS KOTA KUPANG NUSA TENGGARA TIMUR),” Jurnal TRANSFORMASI , vol. 17, no. 2, pp. 13–23, 2021.
[4] K.  Kusumaningtyas,  A.  Dewi,  and  N.  Dwi,  “Sistem  Pendukung Keputusan untuk  Pemilihan  Rumah  Kos  Terbaik  di Kecamatan Mlati, Kabupaten Sleman,” 2020. [Online]. Available: https://mamikos.com

## EXPLORER
[5] D. Megah Sari, S. al Farisiy, N. arifin, and A. Heri, “PEMILIHAN TEMPAT KOS MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN ALGORITMA FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING,” vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.31850/jsilog.v2i1.
[6] R.  Suppa  and  T.  Saldi,  “Sistem  Informasi  Indekos  Berbasis  Web  (Rinto Suppa,Tizam  Saldi)  SISTEM  INFORMASI INDEKOS BERBASIS WEB,” 2018.
[7] A. Surahaman, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Gaji Karyawan Dengan Metode Topsis Berbasis Web,” JTKSI , vol. 02, no. 03, 2019.
[8] I.  Muzakkir,  “PENERAPAN  METODE  TOPSIS  UNTUK  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN KELUARGA MISKIN PADA DESA PANCA KARSA II,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 9, 2017.
[9] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan Metode Topsis,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 5, p. 621, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.2018551120.
[10]  D. Nurcahyono, F. Metandi, D. Teknik Komputer, and P. Negeri Samarinda, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM  MEMILIH  KOS  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW),” 2017.
[11]  Romindo,  A.  R.  Purba,  E.  B.  Wagiu,  Y.  Siagian,  and  A.  K.  Wardhani, Sistem  Pendukung  Keputusan:  Teori  dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2021.
[12]  E. Simbolon, J. Nababan, and M. Pardede, Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos  Menerapkan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS) . 2018. [Online]. Available: http://seminar-id.com/semnas-sensasi2018.htmlPage|484
[13]  I. Putri Pratiwi, F. Ferdinandus, A. Daniel Limantara, S. Tinggi Teknologi Cahaya Surya Kediri, and S. Tinggi Teknik Surabaya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2019.
[14]  G.  Lestari  and  A.  Savitri  Puspaningrum,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  TUNJANGAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) STUDI KASUS: PT MUTIARA FERINDO INTERNUSA,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 3, pp. 38–48, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[15]  T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradigma , 2018.
[16]  H. Hertyana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK  MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 43–48, Aug. 2018, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/jitk/article/view/317