Compiler
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN CUTI PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) (STUDI KASUS DI KANTOR PELAYANAN PERBENDAHARAAN NEGARA YOGYAKARTA)
Made Intan Dwipayani, Anton Setiawan Honggowibowo, Dwi Nugraheny Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Decision  Support  System  or  DSS  is  a  system  that  helps  managers  in solving  the  problems  of  semi-structured.  Many  techniques  are  used  to  make  the Decision  Support  System,  one  with  Fuzzy  Logic.  Fuzzy  logic  is  one  of  problem- solving  techniques  where  the  degree  of  membership  which  are  typically represented by values 0 and 1, with Fuzzy Logic is the degree of membership can be  represented  with  a  value  between  0  and  1  so  that  it  can  be  more  balanced. KPPN  Yogyakarta  in  determining  an  employee  on  leave  not  yet  have  an application, and is still done manually. Therefore, to further assist in making the determination of the employee on leave should be made DSS. DSS  will use fuzzy logic techniques MADM applying TOPSIS method in the calculation process. SPK expected this may be an alternative in the determination of an employee on leave in KPPN Yogyakarta later.
Decision  Support  System  determination  of  an  employee  on  leave  with TOPSIS  method  is  to  obtain  results  that  are  not  much  different  from  the calculations  manually,  so  it  can  be  applied  to  support  the  decision  in  the determination of employee leave.
Keywords: DSS, Employees on Leave, TOPSIS method.

## ABSTRAK
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang membantu  manajer  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  semi  terstruktur. Banyak  teknik  yang  dipakai  untuk  membuat  SPK,  salah  satunya  dengan  Logika Fuzzy .  Logika Fuzzy merupakan  salah  satu  teknik  penyelesaian  masalah  dimana derajat keanggotaan yang biasanya direpresentasikan dengan nilai 0 dan 1, dengan Logika Fuzzy ini  derajat  keanggotaannya  dapat  direpresentasikan  dengan  nilai antara 0 dan 1 sehingga dapat lebih seimbang.
KPPN  Yogyakarta  dalam  menentukan  persetujuan  cuti  pegawai  belum memiliki aplikasi, dan masih dilakukan secara manual. Maka dari itu, untuk lebih membantu  dalam  membuat  keputusan  penentuan  cuti  pegawai  tersebut  perlu dibuat  SPK.  SPK  tersebut  akan  menggunakan  teknik  logika fuzzy MADM  yang menerapkan  metode  TOPSIS  dalam  proses  perhitungannya.  Diharapkan  SPK  ini dapat  dijadikan  alternatif  dalam  Penentuan  cuti  pegawai  di  KPPN  Yogyakarta nantinya.
SPK  penentuan  cuti  pegawai  dengan  metode  TOPSIS  ini  memperoleh hasil  yang tidak jauh berbeda dengan perhitungan secara manual, sehingga dapat diterapkan untuk mendukung keputusan dalam penentuan cuti pegawai. Kata Kunci : SPK, Cuti Pegawai, Metode TOPSIS

## 1. Latar Belakang
Informasi  sangat  dibutuhkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Keputusan  yang  baik dan tepat perlu didukung oleh ketersediaan  informasi  yang akurat,  cepat  dan  relevan.  Dengan  informasi  yang  demikian,  supervisor/kepala kantor suatu lembaga/organisasi dapat gambaran  yang komplek dan spesifik dari suatu keputusan yang akan dirumuskan. Keputusan akan efisien dari aspek waktu karena  data  dapat  diakses  secara  instan.  Di  samping  itu  keakuratan  data  lebih terjamin,  sehingga  keputusan  yang  dirumuskan  akan  lebih  tepat  dan  dapat dirumuskan dalam waktu yang relatif lebih singkat.
Dalam  pengambilan  keputusan  ini,  dibutuhkannya  suatu  sistem pengambilan  keputusan  yang  dapat  membantu  seorang  kepala  kantor  untuk mengambil  keputusan.  Istilah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  lebih dikenal  dengan Decision  Support  System  (DSS) merupakan  suatu  sistem  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan semiterstruktur.  Sistem  ini  dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan yang sama  sekali  tidak  dapat  didukung  oleh  algoritma.  DSS  menggunakan computer basis  information  system (CBIS)  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi untuk dikembangkan guna mendukung solusi untuk masalah manajemen spesifik. DSS menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan  pemikiran  pengambil  keputusan.  Sehingga  dengan  DSS  ini diharapkan  para  manajer  ataupun  para  pengambil  keputusan  dapat  diringankan bebannya dalam suatu masalah tertentu.
Kantor Pelayanan Perbendaharaan Negara (KPPN) Yogyakarta merupakan ujung  tombak  pelayanan  publik  yang  dimiliki  oleh  Direktorat  Jenderal Perbendaharaan  yang    memberikan  pelayanan  berupa  pencairan  dana  APBN (Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara),  penata-usahaan  penerima  Negara, serta  penyusunan  laporan  keuangan  sebagai  bentuk  pertanggungjawaban Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara. Untuk meningkatkan kinerja pegawai dengan  baik  dalam  melaksanakan  kegiatan  atau  tugas  sehari-hari  baik  di  dalam kantor  maupun  di  lapangan  yang  banyak  menghabiskan  waktu  dan  tenaga, sehingga kurangnya waktu untuk libur atau istirahat bersama keluarga, maka para pegawai memerlukan waktu liburan atau yang biasa didengar dengan sebutan cuti.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  kepala  kantor  dituntut  untuk  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  secara  cepat  dan  cermat,  untuk  menentukan
Compiler
pegawai  yang  lebih  dahulu  berhak  mendapatkan  ijin  cuti.  Sejauh  ini  mekanisme pengambilan  keputusan  persetujuan  cuti  kepada  pegawai  Kantor  Pelayanan Perbendaharaan  Negara Yogyakarta dilakukan dengan konsep sederhana. Hal  ini menjadi  kurang  efisien  ketika  para  pegawai  harus  menunggu  surat  persetujuan cuti.  Hal  tersebut  tentunya  menjadi  kendala  dalam  proses  pemberian  cuti.  Oleh karena itu perlu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan cuti  pegawai  yang  akan  membantu  penentuan  siapa  yang  layak  untuk mendapatkan cuti terlebih dahulu.

## 2. Landasan Teori

## Fuzzy Multi-Attribute Decision Making
Fuzzy  MCDM (Multiple  Criteria  Decision  Making) adalah  suatu  metode pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu  (Kusumadewi,  2006).  Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan.

## Model Fuzzy MCDM
Fuzzy  MCDM  dapat  diklasifikasikan  dalam  2  model  (Ribeiro,  1996  dan Chen,  1985  dalam  buku  Kusumadewi,  2006)  yaitu  : Fuzzy  Multy-Objective Decision  Making (FMODM)  dan Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making ( FMADM ). Biasanya  pada  FMODM,  alternatif-alternatif  tidak  didefinisikan sebelumnya,  sehingga  para  pengambilan  keputusan  harus  menyeleksi  beberapa kemungkinan  alternatif  dengan  jumlah  sumber  yang  sangat  terbatas.  Sedangkan FMADM,  alternatif-alternatif  sudah  diketahui  dan  ditentukan  sebelumnya berdasarkan  kriteria  yang  diberikan.  Pengambil  keputusan  harus  menentukan prioritas  atau  rangking  berdasarkan  kriteria  yang  diberikan.  FMADM  dapat diklasifikasikan dalam 2 tipe  yaitu  menyeleksi  alternatif dengan atribut (kriteria) dengan  ciri-ciri  terbaik,  dan  mengklasifikasikan  alternative  berdasarkan  peran tertentu. Dalam menyelesaikan masalah FMADM dibutuhkan 2 tahap yaitu :
1. Membuat  rating  pada  setiap  alternative  berdasarkan  agregrasi  derajat kecocokan pada semua kriteria.
2. Merangking semua alternatif untuk mendapatkan alternatif terbaik.
Metode-metode multi-attribute decision making (MADM) klasik memiliki beberapa kelemahan antara lain:
1. Tidak  cukup  efisien  untuk  menyelsaikan  masalah-masalah  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  data-data  yang  tidak  tepat,  tidak  pasti  dan  tidak jelas.
2. Biasanya  diasumsikan  bahwa  keputusan  akhir  terhadap  alternatif-alternatif diekspresikan  dengan  bilangan  riil,  sehingga  tahap  perangkingan  menjadi kurang  mewakili  beberapa  permasalahan  tertentu  dan  penyelsaian  masalah hanya terpusat pada tahap agregasi.
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelsaikan  kekurangan pada MADM adalah dengan  menggunakan fuzzy  multi attribute decision  making (FMADM).

## Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution Method
Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternative terpilih  yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  (Zeleny,  1982).  Konsep  ini banyak  digunakan  pada  beberapa  model  MADM  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan  secara praktis (yeh, 2000). Hal  ini disebabkan :  konsepnya sederhana dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk mengukur  kinerja  relative  dari  alternatif  -alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana.
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti  langkah-langkah  sebagai berikut :
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
3. Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negative
4. Menentukan nilai preferensi untuk setip alternative
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif (Ai) pada  setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ; 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2, … 𝑚; 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1,2, … , 𝑛       .   .    .         (1)
Solusi  ideal  positif A + dan  solusi  ideal  negative A - dapat  ditentukan  berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai :
Y ij = w i r ij ; dengan  i =1,2,…,m; dan j=1,2,…,n .    .    . (2) A + = (y+ 1 , y+ 2,… , y+ n ); .    .    . (3) A - = (y- 1 , y- 2,… , y- n ); .    .    . (4)
dengan
Max y ij jika j adalah atribut keuntungan
y + j = i
Min x y
i jika j adalah atribut biaya .    .    . (5)
Min y ij jika j adalah atribut keuntungan
i y - j =
Compiler
Max x y
i jika j adalah atribut biaya .    .    . (6)
j=1,2,…n.
Jarak alternatif antara A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 + = 𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑗 =1 ; i= 1,2,…m .    .    . (7)
Jarak alternative antara A i dengan solusi ideal negative dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 − = 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − 2 𝑛 𝑗 =1 ; i= 1,2,…m .   .    . (8)
Nilai Preferensi untuk setiap alternative (V i ) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ; 𝑖 = 1,2, … 𝑚.                                                      .    .     .         (9)
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternative dari A i lebih dipilih.

## 3. Perancangan Sistem Diagram Konteks
Pada  diagram  konteks  ini  akan  menjelaskan  entitas-entitas  yang  terlibat, dan aliran data secara garis besar. Sehingga dapat dilihat secara keseluruhan input ke  sistem  atau  output  dari  sistem.  Dengan  adanya  diagram  konteks  ini  dapat diketahui untuk perancangan proses selanjutnya. Untuk aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan cuti ini, entitas-entitas yang terlibat adalah sub bagian umum dan kepala kantor. Entitas sub bagian umum menginputkan data pegawai dan data lengkap  dari  permohonan  cuti,  kemudian  kepala  kantor  memasukkan  data permohonan  cuti  yang  diperlukan  dalam  proses  perhitungan.  Setelah  proses melakukan perhitungan, sistem akan memberikan hasil perhitungan kepada kepala
kantor,  dan  memberikan  hasil  cuti  kepada  sub  bagian  umum.  Diagram  Konteks dapat dilihat pada gambar 1.
Sistem Sub Bagian Umum Kepala kantor Sistem Detail pegawai Hasil  sistem pendukung keputusan 0 Detail mohon cuti Detail hasil cuti Persetujuan cuti a b Gambar 1 Diagram Konteks DAD Level 1 Input data pegawai 1.0 Rekomendasi cuti Detail pegawai Record pegawai TPegawai Input data mohon cuti Detail mohon cuti Record mohon Tmohon Lihat data mohon cuti Detail mohon cuti Kepala kantor Proses Perhitungan data cuti Tpersetujuan_cuti Record persetujuan_cuti Membuat persetujuan cuti 2.0 3.0 4.0 5.0 Record mohon Record mohon Sub Bagian Umum a Output cuti b Persetujuan cuti Gambar 2 DAD Level 1
Diagram  ini  akan  memberikan  gambaran  secara  keseluruhan  mengenai  sistem, baik berupa proses-proses yang berlangsung, aliran data, entitas dan penyimpanan data. DAD Level 1 dapat dilihat pada gambar 2.
Compiler
Record persetujuaan_cuti Kepala kantor Sistem SPK cuti Sistem Simpan data persetujuan cuti Sistem Cetak hasil cuti Tpersetujuan_cuti Persetujuan cuti Output hasil cuti 4.1 4.2 4.3 Rekomendasi cuti Record persetujuaan_cuti Sub Bagian Umum b a

## Gambar 3 DAD Level 2 proses persetujuan cuti

## DAD Level 2 Proses Perhitungan Data Cuti
Kepala  kantor  memasukkan  data-data  permohonan  cuti  yang  kemudian akan diproses pada sistem pendukung keputusan. Setelah  memperoleh  hasil cuti, kepala  kantor  menyimpan  data  persetujuan  cuti  untuk  dijadikan  arsip,  kemudian dicetak  untuk  diberikan  kepada  pegawai.  DAD  Level  1  proses  perhitungan  data cuti dapat dilihat pada gambar 3.

## Fowchart Sistem
Dalam  membuat  suatu  sistem  yang  sistematis,  diperlukannya  suatu Flowchart sistem atau sering disebut dengan alur data untuk melihat proses aliran data  yang  ada  dari  awal  sampai  selesai.  Dalam  pembuatan  aplikasi  ini  juga menggunakan alur data. Adapun penjelasan dari alur data yang dapat dilihat pada gambar 4.
User atau  pengguna  mengawali  program  dengan  melakukan login. Pengguna  harus  memasukan  username  dan  password  sesuai  dengan  identitas masing-masing.  Pada  aplikasi  ini  hanya  digunakan  oleh  dua  pengguna,  yaitu pegawai  yang  bertugas  di  Sub  Bagian  Umum,  dan  Kepala  kantor,  yang  masing- masing mempunyai hak akses yang berbeda.
Setelah pengguna mengoperasikan aplikasi, dan telah didapatkan data cuti, maka  aplikasi  akan  melakukan  penghitungan  menggunakan  metode  topsis, kemudian  memberikan  rekomendasi  untuk  menentukan  pegawai-pegawai  yang berhak memperoleh cuti.
User input (username, password) Cek status User input, Data pegawai Data mohon cuti Penghitungan data cuti dengan metode TOPSIS Penentuan cuti pegawai Selesai Ya Tidak start Gambar 4 flowchart sistem penentuan cuti pegawai

## Relasi Database
Relasi  database  merupakan  hubungan  antar  table  dalam  suatu  database. Pada  suatu  database,  antara table  yang  satu  dengan  table  yang  lain  dihubungkan oleh record. Relasi database pada aplikasi ini dapat dilihat pada gambar 5.
Tabel pegawai nip * nama golongan jabatan unit_organisasi jenis_kelamin tempat_lahir tgl_lahir pendidikan_terakhir status_kepegawaian status_pegawai Alamat No_telp email
Tabel mohon nomor * nip** jenis_cuti awal_cuti akhir_cuti pengajuan_cuti
Compiler
Gambar 5 Relasi antar tabel

## 4. Implementasi dan Analisa Sistem
Sistem  yang  telah  dibuat  merupakan  penerapan  dari  teori  yang  ada,  dibuat dalam  bentuk  sebuah  program  dengan  perhitungan fuzzy dengan  menggunakan metode Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  Method. Sehingga  hasil  yang  didapatkan  tidak  jauh  berbeda  dengan  perhitungan manualnya.

## Analisa Hasil
Hasil  sistem  yang  didapatkan  harus  diuji  nilainya  dengan  melakukan pengujian  sistem  secara  manual  sehingga  dengan  perbandingan  ini  akan didapatkan  hasil  sistem  yang  benar-benar  diakui  karena  sesuai  dengan  hitungan manualnya.
Tahap perhitungan yang diperlukan :
1. Memberi bobot setiap kriteria
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
4. Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negative
5. Menentukan nilai preferensi untuk setip alternative
Diambil contoh, 4 orang pegawai mengajukan cuti dengan masing-masing memilih  jenis  cuti  yang  berbeda.  Langkah-langkah  penyelesaiannya  adalah sebagai berikut :
1. Memberi bobot setiap kriteria
Kriteria jenis cuti mempunyai bobot 1 sampai 4, yaitu :
**  : foreign key *  : primary key : many to one : one to many Keterangan : Tabel persetujuan_cuti Id_setuju* Nomor** hasil
nomor_surat
status
Cuti Besar = 4 Cuti tahunan = 3 Cuti Karena Alasan Penting = 2 Cuti Di Luar Tanggungan Negara = 1
Bobot untuk kriteria  nomor pengajuan  cuti dapat akan diberikan  berdasarkan jumlah pengawai yang mengajukan cuti.
2. Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi
Tabel 1 Rating kecocokan dari setiap pegawai pada setiap kriteria Nomor Nama Pegawai Kriteria Bobot jenis cuti Bobot Nomor urut 1 Surwidiyati 3 4 2 M. Ridho Arifianto 3 3 3 Nur Milla Eka Sari 1 2 4 Surwidiyati 3 1
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi (W) sebagai berikut : W = (5   5)
Matriks keputusan dibentuk dari table kecocokan sebagai berikut :
X = 3    4 3    3 1 2 3 1
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
a. Normalisasi matriks X Data yang telah dibentuk kedalam matriks keputusan, dibuat normalisasi matriks. Sehingga nilai yang dicari berdasarkan jumlah kolom dan baris matriks.
b. Perhitungan pada kolom 1 yaitu :
X 1 = 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 = 5,29150262 r 11 = 𝑋 11 𝑋1 = 3 5.29150262 = 0,56694671
r 21 = 𝑋 21 𝑋1 = 3 5.29150262 = 0,56694671
Compiler
r 31 = 𝑋 31 𝑋1 = 1 5.29150262 = 0,188982237
r 41 = 𝑋 41 𝑋1 = 3 5.29150262 = 0,56694671
c. Perhitungan pada kolom 2 yaitu :
X 2 = 4 2 + 3 2 + 2 2 + 1 = 5,47722558 r 12 = 𝑋 21 𝑋2 = 4 5,47722558 = 0,730296743
r 22 = 𝑋 22 𝑋2 = 3 5,47722558 = 0,547722558 r 32 = 𝑋 32 𝑋2 = 2 5,47722558 = 0,365148372
r 42 = 𝑋 42 𝑋2 = 1 5,47722558 = 0,182574186 Matriks keputusan ternormalisasi terbobot R = 0,56694671 0,730296743 0,56694671 0,188982237 0,56694671 0,547722558 0,365148372 0,182574186
4. Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negative
a. Menghitung Matriks Y dengan rumus (W x r ij )
𝑉 11 = (5)( 0,56694671 )   = 2,8347335 𝑉 12 = (5)( 0,730296743 ) = 3,6514837 𝑉 21 =  (5)( 0,56694671 )   = 2,8347335 𝑉 22 =  (5)( 0,547722558 ) = 2,738613 𝑉 31 =  (5)( 0,188982237 ) = 0,9449111 𝑉 32 =  (5)( 0,365148372 ) = 1,825742
𝑉 41 =  (5)( 0,56694671 )   = 2,8347335 𝑉 42 = (5)( 0,182574186 )   = 0,912871
Y =
2,8347335 3,6514837 2,8347335 0,9449111 2,8347335 2,738613 1,825742 0,912871
b. Mencari Solusi ideal Positif ( 𝐴 + ) 𝑦 1 + =max{ 2,8347335 ; 2,8347335 ; 0,9449111 ; 2,8347335 } = 2,8347335
𝑦 2 + = max { 3,6514837 ; 2,738613 ; 1,825742 ; 0,912871 } = 3,6514837
c. Mencari Solusi ideal Positif ( 𝐴 − )
𝑦 1 − =min{ 2,8347335 ; 2,8347335 ; 0,9449111 ; 2,8347335 } = 0,9449111 𝑦 2 − = min { 3,651484 ; 2,738613 ; 1,825742 ; 0,912871 } = 0,912871
d. Menentukan nilai preferensi untuk setip alternative
e. Menghitung  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternative  terhadap  solusi ideal positif 𝑆 𝑖 + dengan rumus 𝐷 𝑖 + = 𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑗 =1 D 1 +
=    2,8347335 − 2,8347335 2 +  3,6514837 − 3,6514837 2
= 0
D 2 + =   2,8347335 − 2,8347335 2 +  3,6514837 − 2,738613 2 = 0,912870929
D 3 + =   2,8347335 − 0,9449111
2 +  3,6514837 − 1,825742 2 = 2,627691364 D 4 + =   2,8347335 − 2,8347335
2 +  3,6514837 − 0,912871 2
= 2,738612788
f. Menghitung  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternative  terhadap
solusi ideal positif 𝑆 𝑖 − dengan rumus 𝐷 𝑖 − = 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − 2 𝑛 𝑗 =1
D 1 − =   2,8347335 − 0,9449111 2 +  3,6514837 − 0,912871 2
= 3,327375628 D 2 − =   2,8347335 − 0,9449111 2 +  2,738613 − 0,912871 2 = 2,627691364
D 3 − =   0,9449111 − 0,9449111 2 +  1,825742 − 0,912871 2 = 0,912870929
D 4 − =   2,8347335 − 0,9449111 2 +  0,912871 − 0,912871 2 = 1,889822365
g. Menghitung  kedekatan  setiap  alternative  terhadap  solusi  ideal  dengan rumus 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 +
Pegawai 1 = 3,327375628 3,327375628 + 0 = 1
Pegawai 2 =
2,627691364 2,627691364 +0,912870929 = 0,74216781 Pegawai 3 = 0,912870929 0,912870929+2,627691364 = 0,25783219
Compiler
Pegawai 4 = 1,889822365 1,889822365 +2,738612788 = 0,408306977
Dari  perhitungan  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  pegawai  1  dengan  nama Surwidiyati memiliki nilai terbesar, sehingga dapat disimpulkan bahwa Surwidiati merupakan alternative pertama yang akan dipilih. Dengan kata lain, pegawai yang berhak  mendapat  cuti  adalah  pegawai  1  dengan  bobot  cuti  pegawai  =  1  ,  dan pegawai  2  dengan  nama  M.  Ridho  Arifianto  dengan  bobot  cuti  pegawai  = 0,74216781 .
Penentuan  persetujuan  cuti  yang  dilakukan  secara  manual  oleh  kepala kantor,  dilakukan  dengan  cara  melihat  surat  permohonan  cuti  (dapat  dilihat  di lampiran 1)  yang diajukan oleh pegawai, kemudian  menentukan persetujuan cuti dengan  melihat  waktu  pengajuan  cuti,  untuk  mengetahui  pegawai  yang mengajukan  permohonan  cuti  lebih  awal.  Kemudian  kepala  kantor  akan memberikan persetujuan cuti dengan memberikan surat persetujuan cuti.
Sebagai  contoh,  diambil  data  yang  sama,  yaitu  terdapat  empat  orang pegawai yang mengajukan cuti dengan data sebagai berikut :
Tabel 4.2 Data permohonan cuti Nomor Nama Pegawai Jenis Cuti Tanggal pengajuan 1 Surwidiyati Cuti Tahunan 5/11/2011 2 M. Ridho Arifianto Cuti Tahunan 6/11/2011 3 Nur Milla Eka Sari Cuti di Luar Tanggungan Negara 6/11/2011 4 Surwidiyati Cuti Tahunan 7/11/2011
Dengan  melihat  data  permohonan  cuti  di  atas,  berdasarkan  jenis  cuti  dan tanggal  pengajuan  cuti,  maka  kepala  kantor  akan  memberikan  persetujuan  cuti kepada  Surwidiyati  dan  M.  Ridho  Arifianto.  Dengan  inputan  data  yang  sama kemudian  diaplikasikan  melalui  program  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini, ternyata menghasilkan nilai yang tidak jauh berbeda, dan memperoleh hasil yang sama. Hal itu dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6  Hasil Perhitungan Menggunakan Metode TOPSIS
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Cuti  pegawai  dengan  metode TOPSIS  ini  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  dan  penentuan  persetujuan  cuti secara  manual.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan Cuti Pegawai dengan Metode TOPSIS ini dapat diterapkan untuk mendukung keputusan dalam menentukan persetujuan cuti pegawai. Sistem Pendukung  Keputusan  ini  bertujuan  untuk  membantu  kepala  kantor  dalam menentukan persetujuan cuti pegawai apabila dalam suatu waktu terdapat banyak pegawai yang mengajukan permohonan cuti.
5. Kesimpulan
1. SPK  Penentuan  Cuti  pegawai  dengan  metode  TOPSIS  ini  sudah  sesuai dengan  perhitungannya  dan  memperoleh  hasil  yang  tidak  jauh  berbeda dengan  perhitungan  secara  manualnya,  sehingga  dapat  diterapkan  untuk mendukung keputusan dalam menentukan persetujuan cuti pegawainnya.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Penentuan  Cuti  Pegawai  dapat membantu  kepala  kantor  dalam  menentukan  persetujuan  cuti  untuk pegawainya.
3. SPK Penentuan Cuti Pegawai tersebut diproses dengan Logika Fuzzy yang menghasilkan  keputusan  yang  lebih  seimbang  karena  merepresentasikan himpunan dengan derajat keanggotaan antara interval 0 sampai 1.
4. Penghitungan SPK penentuan cuti pegawai dilakukan dengan menggunakan  Metode  TOPSIS,  dimana  dalam  proses  penghitungannya
Compiler
akan  mencari  bobot  maksimum  dan  bobot  minimum,  hingga  didapatkan alternatif  untuk  menentukan  pegawai  yang  berhak  mendapatkan persetujuan cuti dari kepala kantor.

## Saran
Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dalam  versi client  server sehingga  dapat digunakan di beberapa ruangan .

## 6. Daftar Pustaka
Bin  Ladjamudin,  Al-bahra,  2005, Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi, Yogyakarta,  Graha Ilmu
Kadir, Abdul, 2005, Pemograman Database dengan delphi 7 menggunakan Acces dan ADO , Yogyakarta, Andi Offset
Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2006, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM), Yogyakarta, Graha Ilmu
Kusumadewi, Sri dan Purnomo H 2010, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan Edisi 2, Yogyakarta, Graha Ilmu
Turban,  dkk.  2003, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) , Yogyakarta,  Andi Offset