## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Sales Menggunakan Metode TOPSIS
Wahyudin, Popon Handayani, Syahriani STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar Jakarta Timur, (021)8005722 wahyud11162083@nusamandiri.ac.id, Popon.pph@nusamandiri.ac.id, syahriani.yii@nusamandiri.ac.id
Abstract
In  improving  the  quality  of  employee  performance  in  a  company,  it  is  necessary  to  have motivation  in  the  form  of  giving  employee  bonuses.  Bonuses  are  additional  wages  given  to employees for the achievement of the best work they have done. PT Lexus Elektronik itself has implemented  bonuses  for  its  employees,  it's  just  that  the  bonuses  are  given  based  on  sales achievement targets and have not used an assessment based on other supporting criteria. This research  was  made  in  order  to  assist  company  leaders  in  determining  employee  bonuses, especially in the Sales section by taking into account several objective criteria. The method used in this research is the TOPSIS (Technique For Others Preference by Similarity To Ideal Solution) method  with  several  assessment  criteria,  namely  sales,  service,  performance,  teamwork  and attendance. The TOPSIS method has several stages, namely: determining the normalization of the decision matrix, determining the normalized weight of the matrix, the distance between the alternative Ai and the ideal positive  solution, the distance between the alternative Ai and the negative  ideal  solution,  the  preference  value  for  each  alternative  (Vi).  After  the  calculation process of these stages is carried out, the highest preference result is 0.697 (V14).
Keywords : SPK, Bonus Sales, TOPSIS

## Abstrak
Didalam  meningkatkan  kualitas  kinerja  karyawan  dalam  suatu  perusahaan  perlu  adanya motivasi  berupa  pemberian  bonus  karyawan.  Bonus  merupakan  upah  tambahan  yang diberikan kepada karyawan atas pencapaian pekerjaan terbaik yang telah dilakukannya. Pada PT  Lexus  Elektronik  itu  sendiri  sudah  diterapkannya  pemberian  bonus  bagi  karyawannya, hanya  saja  pemberian  bonus  tersebut  berdasarkan  target  capaian  penjualannya  dan  belum menggunakan penilaian berdasarkan kriteria-kriteria penunjang lainnya. Penelitian ini dibuat guna dapat membantu pimpinan perusahaan dalam menentukan pemberian bonus karyawan khusunya pada bagian Sales dengan memperhitungkan beberapa kriteri yang dinilai objektif. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  TOPSIS  (Technique  For  Others Preference by Similarity To Ideal Solution) dengan beberapa kriteria penilaian yaitu penjualan, pelayanan, kinerja, kerjasama tim dan absensi. Metode TOPSIS ini memeiliki beberapa tahapan yaitu: menenntukan normalisasi matriks keputusan, menentukan bobot ternormalisasi matriks, jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  positi,  jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi ideal  negatif,  nilai  preferensi  untuk  setiap  aternatif  (V i ).  Setelah  dilakukan  proses penghitungan dari tahapan-tahapan tersebut,  maka diperoleh hasil preferensi tertinggi yaitu 0,697 (V14).
Kata kunci : SPK, Bonus Sales, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
PT Lexus Elektronik adalah jenis perusahaan retail dibidang penjualan elektronik.  Dalam  proses  penjualannya,  perusahaan  ini  menjualkan  barang dagangannya  secara  offline  ataupun  online.  Media marketplace yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 386-395 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
digunakan  dalam  proses  penjualan  onlinenya  yaitu  Tokopedia,  bukalapak dan shopee dengan mencantumkan harga-harga yang bersahabat dikantong para  pembelinya  dan  harga  bersaing  dengan  kompetitornya,  tetapi  dengan memberikan  kualitas  barang  dan  pelayanan  yang  terbaik.  Pada  perusahaan ini  bagian  Sales  mempunyai  peranan  penting.  Menurut  Hamdani  [1]  Sales adalah  orang  yang  bertanggung  jawab  dalam  penjualan  produk.  Menurut Patisera  dan  Hidayatullah  [2]  Sales  mempunyai  beberapa  fungsi  yaitu melaksanakan promosi suatu produk perusahaan, sekaligus menjual produk tersebut.  PT  Lexus  Elektronik  tahu  betul,  bahwa  sumber  daya  manusia (karyawan)  memegang  peranan    yang  sangat  penting  demi  kemajuan  dan kelancaran  suatu  perusahaan.  Oleh  sebab  itu,  perusahaan  PT  Lexus Elektronik memacu kinerja para karyawanannya dengan memberikan bonus. Menurut  Dewi  dan  Astuti  [3]  bonus  adalah  sejumlah  uang  yang  diberikan kepada setiap orang yang mampu bekerja keras.
Pemberian  bonus  kepada  karyawan  bagian  sales  masih  dilihat  dari keberhasilan  target  capaian  penjualannya  dan  belum  ada  penilaian berdasarkan  kriteria-kriteria  penunjang  lainnya.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut,  maka  perlu  dibuatkannya  sistem  penunjang keputusan,  sehingga  pemberian  bonus  karyawan  bagian  sales  dapat diberikan  secara  objektif  dengan  hasil  penghitungan  yang  akurat.  Didalam penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode  TOPSIS  ( Technique  For  Others Preference by Similarity To Ideal Solution ) untuk proses pengolahan datanya. Menurut  Nofriansyah  dalam  Agusli,  Dzulhhaq  dan  Khasanah  [4]  Metode TOPSIS  ( Technique  For  Others  Preference  by  Similarity  To  Ideal  Solution ) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. Kemudian dalam proses  pengolahan  datanya,  kami  menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu penjualan, pelayanan,  kinerja, kerjasama tim dan  absensi.  Dengan demikian pimpinan  perusahaan  dapat  menentukan  besarnya  pemberian  bonus  sales yang dapat ditargetkannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang kami gunakan yaitu metode TOPSIS.  Menurut Xiaoqian,  dkk  dalam  Chamid  [5]  metode  ini  merupakan  metode  penilaian yang  ditafsirkan  memberikan  setiap  objek  untuk  dievaluasi  nilainya  secara spesifik. Tahapan-tahapan dari Metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
a.  menentukan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi.  Metode  ini membutuhkan  rating  nilai  pada  setiap  kriteria  atau  subkriteria  yang ternormalisasi.
b.  Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi berbobot. Menthitung matriks  ternormalisasi  terbobot,  maka  harus  ditentukan  terlebih  dahulu nilai bobot yang merepresentasikan preferensi absolute dari pengambilan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 386-395 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
keputusan.  Nilai  bobot  preferensi  menunjukkan  tingkat  kepentingan relatif setiap kriteria atau subkriteria.
c.  Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif. Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi.
d.  Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. Jarak antara alternatif A1 dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai berikut:
Jarak antara alternatif A1 dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai berikut:
e.  Menentukan nilai reference untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai berikut:
f.  Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan-tahapan yang kami gunakan dalam penelitian ini, yaitu:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  akan  dijabarkan  penjelasan  dari  tahapan  penelitian  yang  ada pada gambar 1:
a) Tahapan Permasalahan
Disini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  berdasarkan  informasi yang  telah  diterima  dari  PT  Lexus  Elektronik,  bahwa  perusahaan  tersebut terdapat  beberapa  permasalahan  mengenai  pemberian  bonus  kepada karyawan bagian sales yaitu:
1. Data  yang  diberikan  kepada  pimpinan  masih  belum  jelas  dan pemberian  bonusnya  dilakukan  hanya  berdasarkan  capaian  target penjualan saja.
2. Belum  terdapat  proses  penghitugan  dengan  menggunakan  suatu metode tertentu.
b) Tahapan Pengumpulan Data
Peneliti  mengambil  sekitar  15  orang  karyawan  bagian  sales  untuk mengisikan kuisioner yang telah diberikan.
c) Analisa
Proses  analisa  ini  dilakukan,  guna  mencari  solusi  dari  permasalahan yang  dihadapi  oleh  perusahaan  PT  Lexus  Elektronik  mengenai  pemberian bonus  karyawan  sales.  Dimana  dari  permasalahan  yang  sudah  dipaparkan pada point 1, akan dianalisa dengan melakukan penghitungan menggunakan metode TOPSIS.
d) Implementasi
1) Pengumpulan Data Primer
Data  primer  ini  didapat  langsung  dari  PT  Lexus  Elektronik  yaitu  15 data  karyawan.  Setelah  itu,  kami  menentukan  variabel-variabel  dari kriteria yang telah didapat untuk pemecahan masalah penelitian.
Tabel 1. Data Karyawan Sales No NIK Nama Karyawan Bagian
1 101718
M. Ridwan Penjualan 2. 102818 Yusuf .H
3. 103718 Riki Ferdiansyah 4. 104718 Hendra 5. 105918 David Erlangga 6. 106918 Anto Baskoro 7. 107918 Rahmat Hadoko 8. 108119 Jipo Setiawan 9. 109119 Damai Trihandoko 10. 110119 Julfianto 11. 111219 Diki Herwanto 12. 112219 Alex Firmansyah 13. 113319 Herlambang 14. 114319 Marcel Diwanto 15. 115519 Kriswanto Atmojo
2) Kriteria dan bobot Penelitian
penelitian  ini  menggunakan  beberapa  kriteria,  yaitu:  penjualan,
pelayanan, kinerja, kerjasama tim dan absensi.
Tabel 2. Kriteria Bobot
Kriteria Keterangan Range %  Bobot C1 Penjualan 30 0,3 C2 Pelayanan 25 0,25 C3 Kinerja 20 0,2 C4 Kerjasama Tim  15 0,15 C5 Absensi 10 0,1 3) Pengolahan Data dan Hasil Pengolahan  data  dari  penelitian  ini  menggunakan  proses penghitungan dari metode TOPSIS, dapat dilihat pada point hasil dan pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1.   Menentukan Kriteria (C i )
a) Perhitungan total kuisioner diperoleh dari penghitungan nilai kriteria dan hasil daftar pertanyaan yang diisikan oleh responden.
Tabel 3. Hasil Penghitungan Kuisioner Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 M. Ridwan 13 17 12 6 25 Yusuf .H 17 25 17 6 24 Riki Ferdiansyah 15 20 13 6 26 Hendra 11 17 11 5 27 David Erlangga 13 16 13 12 25 Anto Baskoro 15 22 14 6 27 Rahmat Hadoko 13 19 12 3 27 Jipo Setiawan 15 22 13 4 25 Damai Trihandoko 14 21 13 6 27 Julfianto 15 22 14 5 26 Diki Herwanto 13 20 12 5 27 Alex Firmansyah 15 22 11 5 25 Herlambang 15 19 14 6 27 Marcel Diwanto 18 26 19 6 27 Kriswanto Atmojo 17 24 15 9 21 b) Skala Likert yang didapatkan dari penjumlahan total kuisioner Tabel 4. Skala Likert Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 M. Ridwan 2 2 2 2 4 Yusuf .H 4 4 4 2 4 Riki Ferdiansyah 3 3 2 2 5 Hendra 2 2 2 1 5 David Erlangga 2 2 2 4 4 Anto Baskoro 3 4 3 2 5 Rahmat Hadoko 2 3 2 1 5 Jipo Setiawan 3 4 2 1 4
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 386-395 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Damai Trihandoko 3 3 2 2 5 Julfianto 3 4 3 1 5 Diki Herwanto 2 3 2 1 5 Alex Firmansyah 3 4 2 1 4 Herlambang 3 3 3 2 5 Marcel Diwanto 4 4 5 2 5 Kriswanto Atmojo 4 4 3 3 2 c) Alternatif pangkat 2 didapat dari hasil penghitungan skala likert: Tabel 5. Alternatif Pangkat 2
Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 M. Ridwan 131  169  113  59 309 Yusuf .H 131  169  113  59 309 Riki Ferdiansyah 131  169  113  59 309 Hendra 131  169  113  59 309 David Erlangga 131  169  113  59 309 Anto Baskoro 131  169  113  59 309 Rahmat Hadoko 131  169  113  59 309 Jipo Setiawan 131  169  113  59 309 Damai Trihandoko 131  169  113  59 309 Julfianto 131  169  113  59 309 Diki Herwanto 131  169  113  59 309 Alex Firmansyah 131  169  113  59 309 Herlambang 131  169  113  59 309 Marcel Diwanto 131  169  113  59 309 Kriswanto Atmojo 131  169  113  59 309 d) Normalisasi  Didapatkan  dari  hasil  penghitugan  pembagian  alternatif pagkat 2 dan skala likert:
Tabel 6. Normalisasi Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 M. Ridwan 0,175  0,154  0,188  0,260  0,228 Yusuf .H 0,349  0,308  0,376  0,260  0,228 Riki Ferdiansyah 0,262  0,231  0,188  0,260  0,284
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 386-395 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Hendra 0,175  0,154  0,188  0,130  0,284 David Erlangga 0,175  0,154  0,188  0,521  0,228 Anto Baskoro 0,262  0,308  0,282  0,260  0,284 Rahmat Hadoko 0,175  0,231  0,188  0,130  0,284 Jipo Setiawan 0,262  0,308  0,188  0,130  0,228 Damai Trihandoko 0,262  0,231  0,188  0,260  0,284 Julfianto 0,262  0,308  0,282  0,130  0,284 Diki Herwanto 0,175  0,231  0,188  0,130  0,284 Alex Firmansyah 0,262  0,308  0,188  0,130  0,228 Herlambang 0,262  0,231  0,282  0,262  0,284 Marcel Diwanto 0,349  0,308  0,470  0,260  0,284 Kriswanto Atmojo 0,349  0,308  0,282  0,391  0,114 e) Bobot  ternormalisasi  didapat  dari  hasil  perkalian  pembobotan  nilai kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sesuai  dengan  kepentingan  dan normalisasi.
y11=0,30×0,175=0,052 y21=0,25×0,154=0,038 y31=0,20×0,188=0,038 y41=0,15×0,260=0,039 y51=0,10×0,023=0,023
Tabel 7. Ternormalisasi Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 M. Ridwan 0,052  0,038  0,038  0,039 0,023 Yusuf Herdianto 0,105  0,077  0,075  0,039 0,023 Riki Ferdiansyah 0,079  0,058  0,038  0,039 0,028 Hendra 0,052  0,038  0,038  0,020 0,028 David Erlangga 0,052  0,038  0,038  0,078 0,023 Anto Baskoro 0,079  0,077  0,056  0,039 0,028 Rahmat Handoko 0,052  0,058  0,038  0,020 0,028 Jipo Setiawan 0,079  0,077  0,038  0,020 0,023 Damai Trihandoko 0,079  0,058  0,038  0,039 0,028 Julfianto 0,079  0,077  0,056  0,020 0,028 Diki Herwanto 0,052  0,058  0,038  0,020 0,028 Alex Firmansyah 0,079  0,077  0,038  0,020 0,023 Herlambang 0,079  0,058  0,056  0,039 0,028 Marcel diwanto 0,105  0,077  0,094  0,039 0,028 Kriswanto Atmojo 0,105  0,077  0,056  0,059 0,011 f) Nilai matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
1) Menentukan Nilai Max γ1+=Max{0,052;0,105;0,079;0,052;0,052;0,079;0,052;0,079;0,079 ;0,079;0,052;0,079;0,079;0,105;0,105}= 0,105
γ2+=Max{0,038;0,077;0,058;0,038;0,038;0,077;0,058;0,077;0,058 ;0,077;0,058;0,077;0,058;0,77;0,77}= 0,077 γ3+=Max{0,038;0,075;0,038;0,038;0,038;0,056;0,038;0,038;0,038 ;0,056;0,038;0,038;0,056;0,094;0,056}= 0,094 γ4+=Max{0,039;0,039;0,039;0,020;0,078;0,039;0,020;0,020;0,039 ;0,020;0,020;0,020;0,039;0,039;0,059}= 0,078 γ5+=Max{0,023;0,023;0,028;0,028;0,023;0,028;0,028;0,023;0,028 ;0,028;0,028;0,023;0,028;0,028;0,011}= 0,028 2) Menentukan Nilai Min γ1−=Min{0,052;0,105;0,079;0,052;0,052;0,079;0,052;0,079;0,079 ;0,079;0,079;0,052;0,079;0,079;0,105;0,105}= 0,052 γ2−=Min{0,038;0,077;0,058;0,038;0,038;0,077;0,058;0,077;0,058 ;0,077;0,058;0,077;0,058;0,77;0,77}= 0,038 γ3−=Min{0,038;0,075;0,038;0,038;0,038;0,056;0,038;0,038;0,038 ;0,056;0,038;0,038;0,056;0,094;0,056}= 0,038 γ4−=Min{0,039;0,039;0,039;0,020;0,078;0,039;0,020;0,020;0,039 ;0,020;0,020;0,020;0,039;0,039;0,059}= 0,020 γ5−=Min{0,023;0,023;0,028;0,028;0,023;0,028;0,028;0,023;0,028 ;0,028;0,028;0,023;0,028;0,028;0,011}= 0,011 Tabel 8. Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Kriteria Max Min C1 0,105 0,052 C2 0,077 0,038 C3 0,094 0,038 C4 0,078 0,020 C5 0,028 0,011 g) Penghitungan pencarian  nilai jarak dari solusi ideal positif dan jarak solusi ideal negatif. Tabel 9. Jarak Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Jarak Solusi Ideal Positif Jarak Solusi Ideal Negatif D1 + 0,095  D1 - 0,023 D2 + 0,067  D2 - 0,078 D3 + 0,076  D3 - 0,042 D4 + 0,104  D4 - 0,017 D5 + 0,086  D5 - 0,060 D6 + 0,060  D6 - 0,061 D7 + 0,099  D7 - 0,026 D8 + 0,086  D8 - 0,048 D9 + 0,076  D9 - 0,049 D10 + 0,074  D10 - 0,053 D11 + 0,099  D11 - 0,026 D12 + 0,086  D12 - 0,048
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 386-395 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jarak Solusi Ideal Positif Jarak Solusi Ideal Negatif D13 + 0,063 D13 - 0,046 D14 + 0,039 D14 - 0,090 D15 + 0,046 D15 - 0,078 h) Nilai Preferensi Tabel 10. Nilai Preferesi V1 0,193 V2 0,539 V3 0,354 V4 0,141 V5 0,409 V6 0,503 V7 0,207 V8 0,359 V9 0,394 V10 0,416 V11 0,207 V12 0,359 V13 0,419 V14 0,697 V15 0,631 i) Hasil penentuan dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 11. Pemberian Bonus Karyawan Bagia Sales No Nik Karyawan Sales  Penilaian 1  101718  M. Ridwan 0,193 2  102718  Yusuf Herdianto 0,539 3  103718  Riki Ferdiansyah 0,354 4  104718  Hendra 0,141 5  105918  David Erlangga 0,409 6  106918  Anto Baskoro 0,503 7  107918  Rahmat Handoko 0,207 8  108119  Jipo Setiawan 0,359 9  109119  Damai Trihandoko 0,394 10  110119  Julfianto 0,416 11  111219  Diki Herwanto 0,207 12  112219  Alex Firmansyah 0,359 13  113319  Herlambang 0,419 14  114319  Marcel Diwanto 0,697 15  115519  Kriswanto Atmojo 0,631

## 4.  SIMPULAN
Dari pembahasan yang sudah dipaparkan pada poin-poin sebelumnya, maka dapat diberikan kesimpulan sebagai berikut:
a) Pemberian bonus karyawan bagian sales, sudah dapat dilakukan dengan objektif  menggunakan  metode  TOPSIS  dengan  beberapa  kriteria pendukung.
b) Penggunaan metode TOPSIS pada kasus ini, dapat mengurangi timbulnya kejadian ketidak adilan dan kecurangan.
c) Berdasarkan  data  yang  telah  kami  olah  menggunakan  metode  TOPSIS, memberikan nilai preferensi tertinggi yaitu 0,697(V14) atas nama Marcel Diwanto  yang  diikuti  oleh  Kriswanto  Atmojo  dengan  nilai  preferensi 0,631 (V15).
Penlitian  ini  belumlah  dikatakan  sempurna,  karena  metode  TOPSIS terdapat kekurangan yaitu pada proses mendapatkan bobot, dimana metode tidak memperhitungkan hubungan antara kriteria. Kami berharap penelitian ini  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  sistem  penujang keputusan lainnya, agar hasil yang didapat lebih keakuratannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Hamdani,  T.  Informatika,  and  M.  Informatika,  “Penerapan  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Sales  Dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[2] I.  Patisera  and  R.  Hidayatullah,  “DI  PT  .  MASTER  DUMAI  DENGAN METODE SAW,” vol. 8, no. 2, pp. 49–54, 2016.
[3].  S Dewi, Riza, .C & Astuti, Ely, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Tahunan Pada Karyawan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 7, no. 3, pp. 2–5, 2014.
[4] U. K. Rachmat Agusli1, Muhammad Iqbal Dzulhaq2, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Bonus  Tahunan  Karyawan  Menggunakan Metode  TOPSIS,” Sist.  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Tah. Karyawan Menggunakan Metod. TOPSIS , vol. 1, no. 1, pp. 53–58, 2017.
[5] A. A. Chamid, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 537, 2016.