## PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM MENENTUKAN KUALITAS GAMBIR
APPLICATION OF THE TOPSIS METHOD IN DETERMINING IMAGE QUALITY
Vicky Setia Gunawan 1 , Jefdy Kurniawan 2
1 Institut Teknologi Bisnis Riau
2 Universitas Muhammadiyah Muara Bungo visegu27@gmail.com

## ABSTRACT
Gambir is a semi-climbing shrub that can grow up to 1-3 meters with rectangular stems and light brown opposite leaves.  This  plant  is  used  as  the  main  ingredient  in  cleaning  and  is  one  of  the  agricultural  products  in  West Sumatra. However, gambier production suffers from low production quality, thereby reducing its selling power. The Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is used to rank alternatives by  considering  the  ideal  and  worst  solutions  and  considering  the  advantages  and  disadvantages  of  each alternative. This method is used as a determinant of gambier quality in the form of ranking which can assist in selecting the best quality gambier to set a price. The criteria used to assess the quality of gambier are catechin content,  ash water,  color  and  density.  The  results showed  that  there  were  three  alternatives  that  had  gambier quality above the standard alternative with a preference value of 0.494. One of them is alternative P1, which is a gambir alternative with the best quality with an alternative closeness value to the ideal solution of 0.689. However, there are two alternatives that have substandard quality, namely P5 and P6 with preference values of 0.492 and 0.149 respectively. The results of this study can provide useful information in determining the price according to the quality of Gambir.
Keywords: Decision Support System, Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Gambir, Quality.

## ABSTRAK
Gambir adalah tanaman perdu semi panjat yang dapat merambat hingga 1-3 meter dengan batang berbentuk segi empat  dan  daun  berhadapan  yang  berwarna  coklat  muda. Tanaman  ini  digunakan  sebagai  bahan  utama  dalam penyirihan  dan  merupakan  salah  satu  hasil  pertanian  di  Sumatera  Barat.  Namun,  produksi  gambir  mengalami kualitas produksi yang rendah, sehingga menurunkan daya jualnya. Metode Technique for Others Preference by Similarity  to  Ideal  Solution ( TOPSIS )  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  alternatif  dengan mempertimbangkan solusi ideal dan terburuk dan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan masing-masing alternatif. Metode ini digunakan sebagai penentu kualitas gambir dalam bentuk perankingan yang dapat membantu dalam memilih kualitas gambir terbaik untuk menetapkan harga. Kriteria yang digunakan untuk menilai kualitas gambir adalah kandungan katekin, air abu, warna, dan kepadatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada tiga alternatif  yang  memiliki  kualitas  gambir  di  atas  alternatif  standar  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0.494.  Salah satunya adalah alternatif P1, yang merupakan alternatif gambir dengan kualitas terbaik dengan nilai  kedekatan alternatif  terhadap  solusi  ideal  sebesar  0.689.  Namun,  terdapat  dua  alternatif  yang  memiliki  kualitas  di  bawah standar,  yaitu  P5  dan  P6  dengan  nilai  preferensi  masing-masing  0.492  dan  0.149.  Hasil  penelitian  ini  dapat memberikan informasi yang berguna dalam penentuan harga sesuai dengan kualitas gambir.
Kata  Kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Technique  for  Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Gambir, Kualitas

## PENDAHULUAN
Gambir merupakan perdu semi panjat atau merambat hingga 1-3 meter. Batangnya berbentuk segi empat, terutama ketika  masih  muda,  bercabang  banyak, berwarna  coklat  muda,  dengan  duri berbentuk kait. Daun berhadapan, sederhana,  lonjong,  pangkal  membulat, ujung lonjong, permukaan halus atau licin,
tangkai  daun  pendek.  Bunganya  majemuk dengan bonggol, tumbuh pada ketiak daun, dengan tajuk 5 pita lonjong, berwarna hijau sampai  kuning  dan  memiliki  benang  sari (Marlinda, 2018).
Gambir  digunakan  sebagai  bahan utama untuk menyirih dan merupakan salah satu  hasil  pertanian  masyarakat  Sumatera Barat.  Gambir  berkualitas  tinggi  memiliki
harga  yang  cukup  mahal.  Daerah  Pesisir Selatan  memiliki  banyak  kebun  gambir baik  yang  diolah  sendiri  oleh  masyarakat setempat maupun oleh perusahaan. Namun, dalam  proses  pengolahan  gambir  oleh petani,  sering  kali  terjadi  produksi  gambir yang berkualitas rendah sehingga menurunkan daya jualnya(Muhammad Iqbal & Sumijan, 2021).
Penggunaan
Sistem pendukung keputusan  (SPK)  dapat  membantu  proses pengambilan keputusan. Hasil yang diperoleh sangat cepat dan menjadi pilihan terbaik  secara  kuantitatif  berdasarkan prioritas  kriteria  yang  ditetapkan  oleh pengambil  keputusan.  Penggunaan  SPK dapat  mempersingkat  proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks.  Secara  global, SPK bertujuan untuk meningkatkan kemampuan  pengambil  keputusan  dan membantu  dalam  menemukan  alternatif keputusan  yang  lebih  baik,  baik  secara kuantitatif maupun kualitatif, serta membantu  dalam  meneliti  masalah  dan kondisi yang dihadapi(Santiary, P. A. W. et al, 2018; Susilo et al., 2023).
SPK  merupakan  suatu  metodologi yang  dapat  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. SPK dilengkapi dengan antarmuka pengguna yang biasanya berbasis  web,  sehingga  memudahkan komunikasi dengan pengguna. Dalam SPK, data  dihitung  menggunakan  model  atau metode tertentu dan dikombinasikan dengan  pemikiran  pembuat  keputusan. Metodologi  ini  menggabungkan  berbagai ilmu seperti manajemen, penelitian operasional, teori kontrol, dan ilmu perilaku dengan simulasi yang dijalankan menggunakan  teknologi  komputer  dan informasi.  SPK  sangat  luas  penerapannya, termasuk di berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, logistik, transportasi, manufaktur, dan lain sebagainya(Hanifatulqolbi, D., Ismail, I. E., Hammad, J., & Al-Hooti, M. H. , 2019).
Pertama  kali  diperkenalkan  oleh Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981,
Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) digunakan sebagai salah satu metode untuk memecahkan masalah multikriteria (Liesnaningsih,  L.  et  al.,  2020).  Metode
TOPSIS  adalah  metode  yang  mudah dipahami. Alternatif terbaik adalah alternatif yang memiliki jarak terdekat dari solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari solusi  ideal  negatif.  Oleh  karena  itu, pemahaman metode TOPSIS cukup mudah, perhitungannya  efisien,  dan  memiliki kemampuan untuk melakukan perhitungan relatif  terhadap  alternatif  keputusan  dalam bentuk  perhitungan  sederhana  (Mahendra, G. S. & Indrawan, 2020; Handayani et al., 2023).
Metode  TOPSIS  adalah  sebuah  cara untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari beberapa  alternatif  yang  ada  dan  memiliki banyak kelebihan. Salah satu kelebihannya adalah  setiap  alternatif  dinilai  tidak  hanya berdasarkan  kelebihannya  saja,  tetapi  juga kekurangannya(Santoso,J.  et  al,  2018). Metode  TOPSIS  dianggap  lebih  realistis dibandingkan  dengan  metode  lainnya karena  metode  ini  dapat  menyelesaikan keputusan  dengan  cara  yang  praktis. Metode TOPSIS adalah sebuah cara untuk memberikan  urutan  atau  prioritas  dalam analisis  multikriteria.  TOPSIS  merupakan bagian dari konsep Multi-Attribut Decision Making  (MADM)  yang  memerlukan normalisasi saat melakukan
perhitungannya(Mandakini,S., 2021).
Penelitian  SPK  sebelumnya  dalam pemberian reward pegawai  menggunakan metode  TOPSIS  yang  dilakukan  Dawis, A.M.(2020),  mendapatkan  hasil  pengujian dengan  tingkat  akurasi  95.93%  sesuai dengan hasil data yang diperoleh, sehingga dapat membantu pihak RS. PKU Muhammadiyah
Gamping dalam menentukan pemberian reward secara tepat dan efisien.
Hasil  pengujian  dari  penerapan metode  TOPSIS  dalam  penilaian  kerja dosen  di  AMIK  Mahaputra  Pekanbaru dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  yang didapat  adalah  benar,  dengan  tingkat
akurasi  sebesar  74%,  metode  TOPSIS  ini dapat  digunakan  oleh  pimpinan  sebagai dasar pengambilan keputusan untuk menentukan peringkat kinerja dosen sesuai dengan  kriteria  yang  ditetapkan  (Daulay, S., 2020).
Metode  TOPSIS  yang  diterapkan dalam  menentukan  penerima  bantuan komite sekolah dengan  menggunakan data alternatif  sebanyak  20  orang  calon penerima beasiswa menghasilkan sebanyak 18  orang  siswa  yang  layak  menerima beasiswa,  Perbandingan  hasil  pengujian metode  TOPSIS    dengan  hasil  keputusan sebelumnya  didapatkan  tingkat  akurasi sebesar  90%.  Sehingga  sistem  ini  dapat membantu pihak sekolah dalam mengambil keputusan lebih optimal (Mardayatmi, S., et al., 2021).
Pengujian  korelasi  yang  dilakukan terhadap  implementasi  metode  TOPSIS untuk rekomendasi kelompok menghasilkan  tingkat  korelasi  positif sebesar 0.88 antara rekomendasi kelompok yang dihasilkan oleh TOPSIS-BORDA dan rekomendasi pribadi untuk setiap pengguna yang dihasilkan oleh TOPSIS(Dewi, R.K., et al., 2021).
Penerapan  metode  TOPSIS  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gunawan, V.  S.  (2021)  mendapatkan  tingkat  akurasi sebesar 95% dalam optimalisasi pemberian insentif terhadap pemasok.
Berdasarkan  masalah  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya,  peneliti  tertarik untuk meneliti sistem pendukung keputusan  dengan  menggunakan  metode TOPSIS  dalam  penentuan  kualitas  gambir karena konsepnya yang mudah dimengerti. Metode TOPSIS digunakan untuk menentukan  peringkat  alternatif  dengan mempertimbangkan  solusi  ideal  dari  suatu masalah.
Metode ini
akan
mempertimbangkan  solusi  terbaik  dan terburuk dari setiap alternatif.

## METODE
Penelitian  adalah  suatu  kegiatan investigasi yang dilakukan secara sistematis,  aktif  dan  tekun  dengan  tujuan
untuk  menemukan  menginterpretasikan dan merevisi fakta-fakta. Penelitian memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang suatu peristiwa, tingkah laku,  teori  dan  hukum  dari  pengetahuan tersebut.  Hasil  dari  penelitian  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  informasi yang berkaitan dengan suatu subjek tertentu dan  biasanya  dihubungkan  dengan  hasil dari  ilmu  atau  metode  ilmiah.  Pentingnya metode  dalam  penulisan  adalah  untuk memastikan terarah dengan baik. Metodologi  penelitian  dilakukan  secara terstruktur untuk memberikan panduan bagi peneliti dalam melaksanakan penelitian dan mencpai tujuan dengan baik serta mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan  tidak menyimpang.
Kerangka  kerja  penelitian  adalah konsep  atau  urutan  tindakan  yang  akan dilakukan  dalam  penelitian.  Tujuannya adalah  memberikan  panduan  yang  mudah dipahami bagi peneliti dalam menyelesaikan  masalah  yang  ditemukan. Dengan  adanya  kerangka  kerja  penelitian, langkah-langkah  yang  diambil  akan  tetap fokus  pada  inti  pembahasan  sehingga penelitian  dapat  dipahami  dengan  mudah dan maksimal. Tahapan-tahapan yang akan dilaksanakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## Data Gambir
Penurunan daya jual gambir disebabkan oleh rendahnya kualitas produksinya.  Oleh  karena  itu,  dilakukan penentuan kualitas gambir untuk meningkatkan  kualitas  produksi  menjadi lebih baik dan meningkatkan daya jualnya. Data gambir akan diteliti untuk membantu dalam  memilih  dan  menentukan  kualitas gambir terbaik.

## Kriteria dan Atribut
Pengambilan keputusan secara efektif dan  akurat  dengan  menggunakan  metode TOPSIS dalam menentukan kualitas gambir  yang  diperoleh  dari  petani  atau pengepul,  dibutuhkan  kriteria  yang  telah ditetapkan  terlebih  dahulu  agar  proses pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan dengan  tepat  dan  efektif.  Kriteria-kriteria yang  sudah  ditetapkan  akan  digunakan untuk mengevaluasi kualitas gambir, yaitu kandungan  katekin,  air,  abu,  warna,  dan kepadatan.

## Nilai Bobot
Setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan akan diberi nilai yang sesuai dengan tingkat kepentingannya.  Kriteria  yang  memiliki nilai  tertinggi  dianggap  paling  penting dalam penentuan kualitas gambir.
Sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  suatu kriteria, maka semakin rendah pula tingkat kepentingannya.

## Matriks Keputusan
Pengevaluasian  alternatif  yang  ada berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, diperlukan penghitungan nilai setiap alternatif  terhadap  setiap  kriteria.  Hasil perhitungan  ini  akan  dikelompokkan  ke dalam sebuah matriks keputusan.

## Matriks Ternormalisasi
Matriks  ternormalisasi  adalah  hasil penggabungan dari matriks keputusan yang berasal dari nilai setiap kriteria dengan cara membagi  nilainya  dengan  akar  kuadrat, sehingga menghasilkan
Matriks
Ternormalisasi R ij .
Matriks Ternormalisasi terbobot
Matriks normalisasi terbobot diperoleh  dengan  mengalikan  bobot  yang telah  ditentukan  untuk  setiap  kriteria dengan matriks normalisasi keputusan.

## Solusi Ideal Positif dan Negatif
Solusi  ideal  positif  merupakan  nilai kriteria yang paling dekat dengan angka 1, sedangkan solusi ideal negatif adalah nilai yang paling mendekati angka 0.
Jarak  Antara  Alternatif  Dengan  Solusi Ideal Positif Dan Negatif
Euclidean
digunakan
untuk menghitung  jarak  antara  setiap  alternatif dengan  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Euclidean sendiri adalah perhitungan jarak antara dua titik, yaitu jarak dari alternatif ke solusi ideal positif dan negatif.

## Nilai Preferensi setiap alternatif
Nilai preferensi menunjukkan sejauh mana  suatu  alternatif  mendekati  solusi ideal.  Nilai  preferensi  ini  dihitung  dengan membagi  solusi  ideal  negatif  dengan  hasil penjumlahan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.

## Perankingan
Setelah  melakukan  kalkulasi  dengan metode  TOPSIS,  tahap  berikutnya  adalah menentukan  perangkingan.  Perangkingan ini  sangat  penting  dalam  menentukan kualitas  gambir  terbaik  dari  sekumpulan data  gambir  yang  telah  dikumpulkan. Proses  perangkingan  ini  dilakukan  dengan hati-hati  dan  teliti,  demi  memastikan  hasil yang akurat dan dapat diandalkan.

## Penentuan Kualitas Gambir
Penilaian kualitas gambir bisa dilakukan  dengan  menganalisis  nilai-nilai yang  telah  dihitung  menggunakan  rumus- rumus  TOPSIS.  Pemilihan  gambir  terbaik dapat  memberikan  nilai  jual  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  gambir  yang memiliki  kualitas  yang  kurang  baik.  Oleh karena  itu,  proses  penentuan  kualitas gambir  melalui  metode  TOPSIS  yang
cermat  dan  efektif  sangat  penting  dalam menjaga  kualitas  dan  nilai  jual  gambir sehingga  penting  bagi  para  petani  atau pengepul untuk memastikan bahwa mereka memperoleh gambir terbaik untuk mendapatkan hasil yang optimal dari usaha mereka

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  data  kriteria kualitas  gambir  dan  data  petani  atau pengepul  yang  diolah  sesuai  dengan  data sebenarnya.

## Kriteria, Atribut dan Nilai Bobot
Data kriteria kualitas gambir tersebut mencakup beberapa faktor seperti kandungan  katekin,  air,  abu,  warna,  dan kepadatan,  yang  telah  dianalisis  dengan cermat  untuk  mendapatkan  hasil  yang akurat. Selain itu, data petani atau pengepul juga diolah secara teliti agar hasilnya dapat memberikan  gambaran  yang  representatif mengenai kualitas gambir yang diproduksi atau  dikumpulkan  oleh  mereka.  Setiap kriteria  memiliki nilai preferensi,
Nilai  preferensi  pada  penelitian  ini terdiri  dari  bilangan  1    sampai  5,  semakin tinggi    nilai    preferensi(W)    pada  sebuah kriteria maka     semakin     tinggi     tingkat kepentingan sehingga kriteria tersebutsangat berpengaruh dalam  menarik sebuah    keputusan  Adapun  kriteria penilaian dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1.Kriteria Penilaian Kode Kriteria Kriteria Nilai Preferensi(W) Atribut KG1 Katekin 5 Benefit KG2 Air 2 Cost KG3 Abu 2 Cost KG4 Warna 4 Benefit KG5 Kepadatan 4 Benefit
Penetapan  input  untuk semua kriteria dalam memberi penilaian terhadap kualitas gambir adalah disajikan pada Tabel 2
Tabel 2.Tabel penilaian pada semua kriteria
Bobot Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Sedang 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Matriks Keputusan
Informasi yang diperoleh dirangkum ke dalam matriks keputusan yang didasarkan  pada  nilai  preferensi  setiap kriteria  terhadap  semua  alternatif.  Dalam matriks tersebut, nilai preferensi yang lebih tinggi  menunjukkan  alternatif  yang  lebih diutamakan,  sementara  nilai  preferensi yang  lebih  rendah  menunjukkan  alternatif yang  kurang  diutamakan.  Proses  ini membantu  dalam  mengambil  keputusan yang  kompleks  dengan  lebih  efektif  dan efisien.  Data  yang  akan  dimasukkan  ke dalam matriks keputusan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.Matriks Keputusan
Alternatif G1 G2 G3 G4 G5 P1 3 2 2 2 4 P2 4 2 2 2 2 P3 3 2 3 2 3 P4 3 1 2 3 2 P5 3 1 2 2 2 P6 2 4 4 3 1
Berdasarkan Data yang terdapat pada tabel  dimasukkan  ke  dalam  matriks keputusan dengan tujuan untuk melakukan normalisasi:
𝑋 =
[ 3 2 2 2 4 4 2 2 2 2 3 2 3 2 3 3 1 2 3 2 3 1 2 2 2 2 4 4 3 1]

## Normalisasi Matriks
Normalisasi matriks merupakan suatu teknik penggabungan elemen-elemen yang terdapat dalam suatu matriks sehingga elemen-elemen  tersebut  memiliki  skala nilai yang seragam dan dapat dibandingkan satu  sama  lain.  Proses  normalisasi  ini sangat  penting  untuk  memperoleh  hasil analisis  yang  lebih  akurat  dan  dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan. Dalam  hal  ini,  matriks  normalisasi  dapat ditentukan untuk alternatif kriteria ke-j dan ke-i dengan menggunakan Rumus (1).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Rumus penentuan matriks
normalisasi,  terdapat  variabel  r ij yang merupakan  nilai  pada  matriks  normalisasi untuk  elemen  ke-i  dan  ke-j,  serta  X ij yang
merupakan  nilai  pada  matriks  keputusan untuk alternatif kriteria ke-j dan ke-I.
𝑿𝟏 =   √3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 =  7.483 𝑟 11 = 3 7.483 = 0.401 𝑟 21 = 4 7.483 = 0.535 𝑟 31 = 3 7.483 = 0.401 𝑟 41 = 3 7.483 = 0.401 𝑟 51 = 3 7.483 = 0.401 𝑟 61 = 2 7.483 = 0.267 𝑿𝟐 =   √2 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 4 2 =  5.477 𝑟 12 = 2 5.477 = 0.365 𝑟 22 = 2 5.477 = 0.365 𝑟 32 = 2 5.477 = 0.365 𝑟 42 = 1 5.477 = 0.183 𝑟 52 = 1 5.477 = 0.183 𝑟 62 = 4 5.477 = 0.730 𝑿𝟑 =   √2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 4 2 =  6.403 𝑟 13 = 2 6.403 = 0.312 𝑟 23 = 2 6.403 = 0.312 𝑟 33 = 3 6.403 = 0.469 𝑟 43 = 2 6.403 = 0.312 𝑟 53 = 2 6.403 = 0.312 𝑟 63 = 4 6.403 = 0.625 𝑿𝟒 =   √2 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 =  5.831 𝑟 14 = 2 5.831 = 0.343 𝑟 24 = 2 5.831 = 0.343 𝑟 34 = 2 5.831 = 0.343 𝑟 44 = 3 5.831 = 0.514
𝑟 54 = 2 5.831 = 0.343 𝑟 64 = 3 5.831 = 0.514 𝑿𝟓 =   √4 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 =  6.164 𝑟 15 = 4 6.164 = 0.649 𝑟 25 = 2 6.164 = 0.324 𝑟 35 = 3 6.164 = 0.487 𝑟 45 = 2 6.164 = 0.324 𝑟 55 = 2 6.164 = 0.324 𝑟 65 = 1 6.164 = 0.162
Setelah  melakukan  normalisasi  nilai pada setiap alternatif terhadap kriteria yang telah ditentukan, hasil perhitungan tersebut akan  membentuk  suatu  matriks  R.  dalam matriks  ini,  terdapat  nilai  R ij yang menunjukkan  nilai  ternormalisasi  untuk setiap  alternatif  terhadap  kategori  yang telah  ditentukan  dapat  dilihat  sebagai berikut:
𝑋 =
[
0.401 0.365 0.312 0.343 0.649 0.535 0.365 0.312 0.343 0.324 0.401 0.365 0.469 0.343 0.487 0.401 0.183 0.312 0.514 0.324 0.401 0.183 0.312 0.343 0.324 0.267 0.730 0.625 0.514 0.162]

## Matriks Ternormalisasi Terbobot
Dalam  melakukan  penghitungan nilai preferensi pada setiap kriteria, terdapat rumus  yang  digunakan  yaitu  dengan mengalikan  nilai  matriks  ternormalisasi dengan  nilai  preferensi  masing-masing kriteria menggunakan Rumus (2).
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Terdapat  tiga  variabel  yaitu  rij  yang merupakan  matriks  normalisasi[i][j],  wi yang  merupakan  nilai  bobot[i]  yang menunjukkan  tingkat  kepentingan  pada masing-masing  kriteria,  serta  yij  yang merupakan rating bobot ternormalisasi.
𝑦 11 = 𝑤 1 × 𝑟 11 = 5  × 0.401  = 2.005 𝑦 21 = 𝑤 1 × 𝑟 21 = 5  × 0.535 = 2.675 𝑦 31 = 𝑤 1 × 𝑟 31 = 5  × 0.401 = 2.005 𝑦 41 = 𝑤 1 × 𝑟 41 = 5  × 0. 401 = 2.005 𝑦 51 = 𝑤 1 × 𝑟 51 = 5  × 0. 401 = 2.005
𝑦 61 = 𝑤 1 × 𝑟 61 = 5  × 0. 267 = 1.335
𝑦 12 = 𝑤 2 × 𝑟 12 = 2  × 0.365  = 0.730 𝑦 22 = 𝑤 2 × 𝑟 22 = 2  × 0.365  = 0.730 𝑦 32 = 𝑤 2 × 𝑟 32 = 2  × 0.365 = 0.730 𝑦 42 = 𝑤 2 × 𝑟 42 = 2 × 0. 183 = 0.366 𝑦 52 = 𝑤 2 × 𝑟 52 = 2  × 0. 183 = 0.366 𝑦 62 = 𝑤 2 × 𝑟 62 = 2  × 0. 730 = 1.460 𝑦 13 = 𝑤 3 × 𝑟 13 = 2  × 0.312  = 0.624 𝑦 23 = 𝑤 3 × 𝑟 23 = 2  × 0.312  = 0.624 𝑦 33 = 𝑤 3 × 𝑟 33 = 2  × 0.469 = 0.938 𝑦 43 = 𝑤 3 × 𝑟 43 = 2 × 0. 312 = 0.624 𝑦 53 = 𝑤 3 × 𝑟 53 = 2  × 0. 312 = 0.624 𝑦 63 = 𝑤 3 × 𝑟 63 = 2  × 0. 625 = 1.250
𝑦 14 = 𝑤 4 × 𝑟 14 = 4  × 0.343  = 1.372 𝑦 24 = 𝑤 4 × 𝑟 24 = 4  × 0.343  = 1.372 𝑦 34 = 𝑤 4 × 𝑟 34 = 4  × 0.343 = 1.372 𝑦 44 = 𝑤 4 × 𝑟 44 = 4 × 0. 514 = 2.056 𝑦 54 = 𝑤 4 × 𝑟 54 = 4  × 0. 343 = 1.372 𝑦 64 = 𝑤 4 × 𝑟 64 = 4  × 0. 514 = 2.056
𝑦 15 = 𝑤 5 × 𝑟 15 = 4  × 0.649  = 2.596 𝑦 25 = 𝑤 5 × 𝑟 25 = 4  × 0.324  = 1.296 𝑦 35 = 𝑤 5 × 𝑟 35 = 4  × 0.487 = 1.948 𝑦 45 = 𝑤 5 × 𝑟 45 = 4 × 0. 324 = 1.296 𝑦 55 = 𝑤 5 × 𝑟 55 = 4  × 0. 324 = 1.296 𝑦 65 = 𝑤 5 × 𝑟 65 = 4  × 0. 162 = 0.648
Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif Menentukan  matriks  solusi  ideal 𝐴 + dan 𝐴 − , digunakan rating bobot ternormalisasi sebagai dasar penghitungan. Proses ini sangat penting dalam melakukan analisis keputusan yang akurat dan efektif. Selanjutnya,  nilai  solusi  ideal  dihitung dengan menentukan apakah kriteria tersebut bersifat benefit atau cost . Proses ini akan membantu dalam menentukan alternatif  yang  paling  sesuai  dengan kebutuhan,  sehingga  dapat  meminimalkan kerugian dan memaksimalkan keuntungan.
1. Menentukan matriks ideal positif 𝐴 + dengan max untuk benefit dan min untuk cost Y 1 + = max {2.005;2.675;2.005;2.005;2.005;1.335}=2.675 Y 2 + = min {0.730;0.730;0.730;0.366;0.366;1.460}=0.366
Y 3 + = min {0.624;0.624;0.938;0.624;0.624;1.250}=0.624 Y 4 + = max {1.372;1.372;1.372;2.056;1.372;2.056}=2.056 Y 5 + = max {2.596;1.296;1.948;1.296;1.296;0.648}=2.596
2. Menentukan  matriks  ideal  negatif 𝐴 − dengan min untuk benefit dan max untuk cost
Y 1 + = min {2.005;2.675;2.005;2.005;2.005;1.335}=1.335 Y 2 + = max {0.730;0.730;0.730;0.366;0.366;1.460}=1.460 Y 3 + = max {0.624;0.624;0.938;0.624;0.624;1.250}=1.250 Y 4 + = min {1.372;1.372;1.372;2.056;1.372;2.056}=1.372 Y 5 + =min{2.596;1.296;1.948;1.296;1.296;0.648}=0.648
Jarak  Antara  Alternatif  Dengan  Solusi Ideal Positif Dan Negatif
Rumus (3) digunakan untuk menghitung jarak nilai terbobot pada setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal negatif dan positif.
𝑍 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑌 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (3)
Rumus (3) menggunakan variabel 𝑍 𝑖 + atau 𝑍 𝑖 − ,  yang  merepresentasikan  jarak alternatif  ke-i  terhadap  solusi  ideal  positif atau  negatif.  Variabel 𝑦 𝑖 + atau 𝑦 𝑖 − merepresentasikan  elemen  solusi  ideal positif atau negatif [i] , sedangkan variabel 𝑦 𝑖𝑗 merepresentasikan nilai matriks ternormalisasi terbobot [i][j].
1. Menentukan  Jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal positif
𝑍 1 +
= √ (2.005 − 2.675) 2 + (0.730 − 0.366) 2 + (0.624 − 0.624) 2 +(1.372 − 2.056) 2 + (2.596 − 2.596) 2 =1.025 𝑍 2 + = √ (2.675 − 2.675) 2 + (0.730 − 0.366) 2 + (0.624 − 0.624) 2 +(1.372 − 2.056) 2 + (1.296 − 2.596) 2 =1.513 𝑍 3 + = √ (2.005 − 2.675) 2 + (0.730 − 0.366) 2 + (0.938 − 0.624) 2 +(1.372 − 2.056) 2 + (1.948 − 2.596) 2
=1.252 𝑍 4 + = √ (2.005 − 2.675) 2 + (0.366 − 0.366) 2 + (0.624 − 0.624) 2 +(2.056 − 2.056) 2 + (1.296 − 2.596) 2 =1.463 𝑍 5 + = √ (2.005 − 2.675) 2 + (0.366 − 0.366) 2 + (0.624 − 0.624) 2 +(1.372 − 2.056) 2 + (1.296 − 2.596) 2
=1.615
𝑍 6 +
= √ (1.335 − 2.675) 2 + (1.460 − 0.366) 2 + (1.250 − 0.624) 2 +(2.056 − 2.056) 2 + (0.648 − 2.596) 2 =2.680
2. Menentukan  Jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal negative
𝑍 1 − = √ (2.005 − 1.335) 2 + (0.730 − 1.460) 2 + (0.624 − 1.250) 2 +(1.372 − 1.372) 2 + (2.596 − 0.648) 2 =2.274 𝑍 2 − = √ (2.675 − 1.335) 2 + (0.730 − 1.460) 2 + (0.624 − 1.250) 2 +(1.372 − 1.372) 2 + (1.296 − 0.648) 2
=1.770
𝑍 3 − = √ (2.005 − 1.335) 2 + (0.730 − 1.460) 2 + (0.938 − 1.250) 2 +(1.372 − 1.372) 2 + (1.948 − 0.648) 2
=1.221 𝑍 4 − = √ (2.005 − 1.335) 2 + (0.366 − 1.460) 2 + (0.624 − 1.250) 2 +(2.056 − 1.372) 2 + (1.296 − 0.648) 2 =1.708 𝑍 5 − = √ (2.005 − 1.335) 2 + (0.366 − 1.460) 2 + (0.624 − 1.250) 2 +(1.372 − 1.372) 2 + (1.296 − 0.648) 2
=1.565
𝑍 6 − = √ (1.335 − 1.335) 2 + (1.460 − 1.460) 2 + (1.250 − 1.250) 2 +(2.056 − 1.372) 2 + (0.648 − 0.648) 2
=0.468
Nilai Preferensi menentukan  nilai  preferensi  pada setiap  alternatif  dalam  mengevaluasi  nilai alternatif untuk setiap kriteria referensi ( 𝑃 𝑖 ) dengan menggunakan rumus (4).
𝑃 𝑖 = 𝑍 𝑖 − 𝑍 𝑖 + + 𝑍 𝑖 − (6)
Rumus tersebut menggunakan variabel 𝑃 𝑖 ,  yang  merepresentasikan  nilai kedekatan  alternatif  terhadap  solusi  ideal. Selain itu, terdapat juga variabel 𝑍 𝑖 + dan 𝑍 𝑖 − , yang merepresentasikan jarak alternatif ke- i  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Nilai preferensi ( 𝑃 𝑖 ) menunjukkan alternatif 𝑃 𝑖 dengan nilai tertinggi yang akan dipilih.
𝑃 1 = 2.274 1.025 + 2.274 = 0.689
𝑃 2 = 1.770 1.513 + 1.770 = 0.539
𝑃 3 = 1.221 1.252 + 1.221 = 0.494
𝑃 4 = 1.708 1.463 + 1.708 = 0.538
𝑃 5 = 1.565 1.615 + 1.565 = 0.492
𝑃 6 = 0.468 2.680 + 0.468 =  0.149

## Perankingan
Setelah  menentukan  nilai  preferensi pada  setiap  alternatif,  hasilnya  dapat digunakan untuk melakukan proses perankingan. Proses perankingan dilakukan dengan  mengurutkan  nilai  preferensi  dari yang  tertinggi  hingga  terendah,  dan  dapat dijelaskan lebih detail pada Tabel 4.
Tabel 4.Perankingan Alternatif Hasil Ranking P1 0. 689 1 P2 0. 539 2 P3 0. 494 4 P4 0. 538 3 P5 0. 492 5 P6 0. 149 6
Hasil  hasil  penilaian  preferensi terhadap 6 alternatif data gambir yang telah diproses  dan  alternatif  P3  dengan  nilai preferensi  0.494  sebagai  standar  kualitas gambir,  terdapat  3  alternatif  dengan kualitas gambir yang melebihi standar dan kualitas  gambir  terbaik  berada  pada peringkat  pertama  yang  ditempati  oleh alternatif P1 dengan nilai preferensi 0.689. Sementara  itu,  terdapat  2  alternatif  yang memiliki  kualitas  di  bawah  standar,  yaitu alternatif P5 dan P6 dengan nilai preferensi masing-masing 0.492 dan 0.149

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS dalam  penentuan  kualitas  gambir  dengan kriteria  yang  yang  telah  ditentukan  yaitu kandungan  katekin,  air  abu,  warna  dan kepadatan sebagai penilaian kualitas sampel  gambir.  data  alternatif  yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari
sampel gambir  yang diperoleh dari petani ataupun pengepul gambir.
Berdasarkan hasil perhitungan, terdapat 3 alternatif yang memiliki kualitas gambir berada di atas alternatif P3 sebagai kualitas  gambir  standar  dengan  nilai preferensi  sebesar  0.494.  alternatif  P1 merupakan alternatif gambir dengan kualitas  terbaik  yang  memiliki  nilai kedekatan  alternatif  terhadap  solusi  ideal ( 𝑃 𝑖 ) sebesar  0.689,  Namun,  terdapat  dua alternatif yang  memiliki kualitas di bawah standar,  yaitu  P5  dan  P6  dengan  nilai preferensi masing-masing 0.492 dan 0.149. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat memberikan informasi yang berguna dalam penentuan  harga  sesuai  dengan  kualitas gambir.

## DAFTAR PUSTAKA
Daulay,  S.  (2020).  Lecturer  Performance Decision Support System Using The TOPSIS  Method  Based  on  Web.
Journal  of  Applied  Engineering  and Technological Science (JAETS), 2(1), 42–49. https://doi.org/10.37385/jaets.v2i1.1 81 Dawis,  A.  M.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Reward
Pegawai Menggunakan Metode TOPSIS.  In  Jurnal  Ilmiah  SINUS (Vol.  18,  Issue  1,  p.  11).  STMIK Sinar Nusantara
Surakarta. https://doi.org/10.30646/sinus.v18i1. 429
Dewi,  R.  K.,  Jonemaro,  E.  M.  A., Kharisma,  A.  P.,  Farah,  N.  A.,  & Dewantoro,  M.  F.  (2021).  TOPSIS for mobile based group and personal decision support system. In Register: Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem Informasi.  7(1)  :  43.  Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum
(Unipdu). https://doi.org/10.26594/register.v7i 1.2140
Gunawan, V. S. (2021). Sistem Penunjang
Keputusan dalam Optimalisasi
Pemberian Insentif terhadap Pemasok
Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis, 3(3), 101-108. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.8 6
Handayani,  H.,  Ayulya,  A.  M.,  Faizah,  K. U.,  Wulan,  D.  .,  Rozan,  M.  F.,  & Hamzah, M. L. (2023). Perancangan Sistem  Informasi  Inventory  Barang Berbasis Web Menggunakan Metode Agile Software Development. Jurnal Testing  Dan  Implementasi  Sistem Informasi,  1 (1),  29-40.  Retrieved from https://www.journal.al- matani.com/index.php/jtisi/article/vi ew/324 Hanifatulqolbi, D., Ismail, I.  E., Hammad, J.,  &  Al-Hooti,  M.  H.  (2019). Decision support system for considering the best teacher performance using MOORA method. In  Journal  of  Physics:  Conference
Series 1193 : 012018. IOP
Publishing.
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1193/1/012018
Handayani,  H.,  Ayulya,  A.  M.,  Faizah,  K. U.,  Wulan,  D.  .,  Rozan,  M.  F.,  & Hamzah, M. L. (2023). Perancangan Sistem  Informasi  Inventory  Barang Berbasis Web Menggunakan Metode Agile Software Development. Jurnal Testing  Dan  Implementasi  Sistem Informasi,  1 (1),  29-40.  Retrieved from https://www.journal.al-
matani.com/index.php/jtisi/article/vi ew/324
Iqbal,  M.,  &  Sumijan.  (2021).  Pemilihan Kualitas  Gambir  dengan  Multi- Objective Optimization on The Basis of  Ratio  Analysis  (MOORA).  In Jurnal  Informasi  dan  Teknologi  (pp. 145–151). Rektorat Universitas Putra
Indonesia YPTK Padang. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i3.12 6 Liesnaningsih, L., Taufiq, R., Destriana, R., &  Suyitno,  A.  P.  (2020).  Sistem
Pendukung Keputusan Penerima
Beasiswa Berbasis WEB Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada Pondok  Pesantren  Daarul  Ahsan.  In Jurnal Informatika Universitas Pamulang  (Vol.  5,  Issue  1,  p.  54). Universitas Pamulang. https://doi.org/10.32493/informatika. v5i1.4664 Mahendra,  G.  S.,  &  Indrawan,  I.  P.  Y.
(2020).  Metode  Ahp-Topsis  Pada
Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Penempatan  Automated Teller Machine. In JST (Jurnal Sains dan  Teknologi),  9(2)  :  130–142). Universitas  Pendidikan  Ganesha. https://doi.org/10.23887/jst- undiksha.v9i2.24592
Mardayatmi, S. ., Defit, S. ., & Nurcahyo,
G.  W.  .  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  bagi  Penerima  Bantuan Komite Sekolah Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 3(3), 134–
141. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i 3.56 Marlinda. (2018). Identifikasi kadar katekin pada  gambir  (Uncaria  Gambier Roxb) . Jurnal Optimalisasi, 4(1), 47–
53.
Santiary,  P.  A.  W.,  Ciptayani,  P.  I., Saptarini, N. G. A. P. H., & Swardika, I.  K.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan  Metode  Topsis.  In  Jurnal
Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer, 5(5) : 621). Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Brawijaya. https://doi.org/10.25126/jtiik.201855 1120 Santoso,  J.,  Nugroho,  A.,  &  Hanief,  S.
(2018).  Sistem  Penentuan  Lokasi Gardu  Induk  PT  .  PLN  (Persero)
Menggunakan Metode TOPSIS. Proceeding    Seminar    Nasional Sistem    Informasi    Dan  Teknologi Informasi, 837-842.
https://doi.org/10.30700/pss.v1i1.91
Susilo,  B.,  Kusuma,  G.  H.,  Fikri,  M.  H., Saputri, R., Putri, R. A., Rohimah, S., &  Hamzah,  M.  L.  (2023).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Keuangan Pada  Kantor  Lurah  Kotabaru  Reteh Dengan  Metode  Rapid  Application Develovment (RAD). Jurnal Testing Dan  Implementasi  Sistem  Informasi,
1 (1), 17-28. Retrieved from https://www.journal.al- matani.com/index.php/jtisi/article/vi ew/323
Sri  Mandakini.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mobil  Rental dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi  Kasus :  CV.  Bita  Jaya Mandiri). In JUKI : Jurnal Komputer dan  Informatika  2(2)  :  98–110).
Yayasan Kita Menulis. https://doi.org/10.53842/juki.v2i2.33