## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR
Sahat Sonang S. 1) , Arifin Tua Purba 2) , Victor Marudut Mulia Siregar 3) 1,2,3 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia Email : sahatsonangstg@gmail.com, arifintuaprb20@gmail.com, victor.siregar2@gmail.com

## Abstract
This  research  was  conducted  to  solve  the  problem  of  decision  making  to  determine  the feasibility  of  giving  loans  to  CUM  Caritas  HKBP  Pematangsiantar.  The  applicant's  assessment includes an administrative assessment and the survey is still being conducted without using a computer- based decision support system. To simplify the decision making to determine the feasibility of giving the loan, a decision support system was designed using the Topsis method (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). The criteria used consist of: Income, Dependent, Loan Size, Guarantee Value and Number of Installments. The results of the calculation of the case of this study that are eligible for a loan in order are NA2 with a value of 0.6390, NA1 with a value of 0.5737, the third is NA3 with a value of 0.5053, and the last is NA4 with a value of 0.3102. The results of this study can be concluded that the Topsis method can answer or resolve problems faced by CUM Caritas HKBP Pematangsiantar in determining creditworthiness.
Keywords: DSS, Topsis, Credit, Loans.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  ilmu
pengetahuan  di  era  digital  saat  ini  sangat signifikan  khususnya  di  bidang  teknologi komputer [1]–[3], [4]–[13]. Teknologi komputer telah banyak mempengaruhi kehidupan  manusia  seperti  halnya  dalam pengambilan keputusan [14]–[18].
CUM  Caritas  HKBP  Pematangsiantar adalah salah satu Credo Union Modifikasi yang ada  dikota  Pematangsiantar,  CUM  Caritas HKBP  bediri  dengan  tujuan  untuk  membantu masyarakat  kota  Pematangsiantar  kususnya anggota  jemaat  gereja  HKBP  agar  dapat  lebih produktif  dan  sejahtera.  Tujuan  tersebut mendorong  CUM  Caritas  HKBP  dapat  terus berkembang hingga saat ini, dan telah memiliki cabang  di  Gedung  3  lantai  2  pasar  tradisional Horas kota Pematangsiantar. Dengan dibukanya  cabang  pasar  tradisional  Horas, diharapkan  masyarakat  serta  anggota  dapat lebih  mudah  dalam  melakukan  transaksi simpan  pinjam  di  CUM  Caritas  HKBP Pematangsiantar.
Salah satu cara CUM dalam membantu masyarakat untuk lebih produktif dan sejahtera yaitu dengan, memberikan pinjaman kredit bagi anggota.  Pinjaman  kredit  yang  diberikan  oleh CUM, pemohon terlebih dahulu diseleksi oleh pihak CUM. Penyeleksian ini dilakukan untuk menentukan layak tidaknya pemohon
mendapatkan  pinjaman  sesuai  dengan  kriteria dan ketentuan yang berlaku.
Saat ini, penilaian pemohon mencakup penilaian administrasi dan survei masih belum menggunakan  sistem  pendukung  keputusan berbasis komputer. Hasil penilaian administrasi dan  survei  untuk  setiap  pemohon  dianalisis sedemikian  rupa.  Selanjutnya  diserahkan  atau dilaporkan kepada Manager sebagai rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan anggota  yang  layak  memperoleh  pinjaman kredit.
Pengambilan keputusan dengan dukungan  teknologi  komputer  menggunakan teknik tertentu menjadikan proses pengambilan keputusan menjadi efisien, efektif, terukur dan objektif.  Banyak  teknik  yang  dapat  digunakan dalam  pengambilan  keputusan,  salah  satu  dari teknik  tersebut  adalah  metode  Topsis.  Metode ini mampu menyelsaikan persoalan penyeleksian  alternatif  secara  terstruktur dengan melibatkan multi kriteria [19]–[23].
Untuk  membantu  pihak  CUM  Caritas HKBP Pematangsiantar, maka dibangun sistem pendukung keputusan dengan menerapkan  metode  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan dan memiliki
kemampuan  mengukur  kinerja  relatif  dari alternatif-alternatif keputusan. Metode TOPSIS didasarkan pada konsep yang dimana alternatif terbaik tidak saja memiliki jarak terpendek dari solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hal ini akan menjadi  acuan  dalam  perangkingan  dan memperhitungkan tiap kelebihan dan kekurangan dari alternatif yang akan
mengajukan pinjaman kredit, sehingga didapatkan kandidat terbaik yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN Dicision Support Systems (DSS)
DSS  dimaksudkan  untuk  mendukung para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam situasi  keputusan  semi  terstruktur.  DSS menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian  mereka.  DSS  ditujukan  untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama  sekali  tidak  dapat  didukung  oleh algoritma.  Definisi  awal  mengimplikasikan (tidak  menyatakan  secara  spesifik)  bahwa sistem akan berbasis komputer, akan beroperasi  online  interaktif,  dan  kemungkinan akan memiliki kapabilitas output grafis.
DSS sebagai sistem berbasis komputer yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling berinteraksi : sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna daan komponen  DSS  lain),  sistem  pengetahuan (repositori  pengetahuan  domain  masalah  yang ada pada DSS entah sebagai data atau sebagai prosedur,  dan  sistem  pemrosesan  masalah (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya, terdiri  dari  satu  atau  lebih  kapabilitas manipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan untuk pengambilan keputusan).

## Langkah Pengambilan Keputusan
Berikut langkah pengambilan keputusan:
a. Mengidentifikasi keputusan
b. Mengumpulkan informasi
c. Mengidentifikasi alternatif
d. Menimbang bukti
e. Memilih alternatif
f. Bertindak selanjutnya
g. Meninjau kembali
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan Kriteria Kriteria yang digunakan terdiri dari: Pendapatan,  Tanggungan,  Besar  Pinjaman, Nilai  Jaminan  dan  Jumlah  Angsuran  seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kriteria Kode Kriteria Kriteria K1 Pendapatan K2 Jumlah Tanggungan K3 Besar Pinjaman K4 Nilai Jaminan K5 Jumlah Angsuran Standar nilai algoritma Topsis seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Bobot Keputusan Bobot Keputusan Nilai Sangat Penting 5 Penting 4 Cukup 3 Tidak Penting 2 Sangat Tidak Penting 1

## Data Pengujian
Data awal sebelum dilakukan proses tahapan algoritma Topsis dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Alternatif Kode   NBA Nama Anggota K1 K2 K3 K4 K5 A0001  10891 NA1 Rp. 6.500.000 3 Rp. 8.000.000  Rp. 15.000.000  320x A0002  11087 NA2 Rp. 7.000.000 3 Rp. 20.000.000  Rp. 15.000.000 36x A0003  10257 NA3 Rp. 2.200.000 2 Rp. 20.000.000  Rp. 55.000.000 22x A0004  11229 NA4 Rp. 5.000.000 5 Rp. 5.000.000  Rp. 25.000.000 10x
Dari alternatif diatas, maka dihasilkan tabel rating kecocokan seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Kode NBA Nama Anggota K1 K2 K3 K4 K5 A0001 10891 NA1 4 5 3 3 5
A0002 11087 NA2 4 4 5 3 4 A0003 10257 NA3 2 3 5 5 3 A0004 11229 NA4 3 5 2 4 2

## Hasil Pengujian
Dari  tabel  rating  kecocokan  dilanjutkan analisis dengan menggunakan metode TOPSIS untuk memperoleh matrik keputusan ternormalisasi seperti pada tabel 5.
Matriks keputusan ternormalisasi
Tabel 5. Matriks Ternormalisasi
Kode K1 K2 K3 K4 K5 A0001 0.5963 0.5773 0.3780 0.3906 0.6804 A0002 0.5963 0.4619 0.6299 0.3906 0.5443 A0003 0.2981 0.3464 0.6299 0.6509 0.4082 A0004 0.4472 0.5773 0.2520 0.5208 0.2722
Selanjutnya dilakukan perhitungan matriks keputusan terbobot. Hasil perhitungan dari matriks terbobot dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Matriks Terbobot Kode K1 K2 K3 K4 K5 A0001 0.5963*5 0.5773*3 0.3780*3 0.3906*4 0.6804*3 A0002 0.5963*5 0.4619*3 0.6299*3 0.3906*4 0.5443*3 A0003 0.2981*5 0.3464*3 0.6299*3 0.6509*4 0.4082*3 A0004 0.4472*5 0.5773*3 0.2520*3 0.5208*4 0.2722*3 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 𝑥1 = √4 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 = 6.7082
𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 1 = 4 6.7082 = 0.5963 𝑟 21 = 𝑥 21 𝑥 1 = 4 6.7082 = 0.5963 𝑟 31 = 𝑥 31 𝑥 1 = 2 6.7082 = 0.2981 𝑟 41 = 𝑥 41 𝑥 1 = 3 6.7082 = 0.4472
𝑥2 = √5 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 = 8.6603
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 2 = 5 8.6603 = 0.5773 𝑟 22 = 𝑥 22 𝑥 2 = 4 8.6603 = 0.4619 𝑟 32 = 𝑥 42 𝑥 2 = 3 8.6603 = 0.3464 𝑟 42 = 𝑥 42 𝑥 2 = 5 8.6603 = 0.5773
𝑥3 = √3 2 + 5 2 + 5 2 + 2 2 = 7.9373 𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 3 = 3 7.9373 = 0.3780 𝑟 23 = 𝑥 23 𝑥 3 = 5 7.9373 = 0.6299 𝑟 33 = 𝑥 43 𝑥 3 = 5 7.9373 = 0.6299 𝑟 43 = 𝑥 43 𝑥 3 = 2 7.9373 = 0.2520 𝑥4 = √3 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 = 7.6811 𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 4 = 3 7.6811 = 0.3906 𝑟 24 = 𝑥 24 𝑥 4 = 3 7.6811 = 0.3906 𝑟 34 = 𝑥 44 𝑥 4 = 5 7.6811 = 0.6509 𝑟 44 = 𝑥 44 𝑥 4 = 4 7.6811 = 0.5208
𝑥5 = √5 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 = 7.3485
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 4 = 5 7.3485 = 0.6804 𝑟 24 = 𝑥 24 𝑥 4 = 4 7.3485 = 0.5443 𝑟 34 = 𝑥 44 𝑥 4 = 3 7.3485 = 0.4082 𝑟 44 = 𝑥 44 𝑥 4 = 2 7.3485 = 0.2722
Tabel 7. Matriks Terbobot Kode K1 K2 K3 K4 K5 A0001 2.9815 1.7319 1.134 1.5624 2.0412 A0002 2.9815 1.3857 1.8897 1.5624 1.6329 A0003 1.4905 1.0392 1.8897 2.6036 1.2246 A0004 2.2360 1.7319 0.7560 2.0832 0.8166
Kemudian, berdasarkan matriks terbobot dihitung solusi ideal positif dan solusi ideal negatif sebagai berikut :
Matriks Solusi Ideal Positif
𝐴 + = 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + 𝑦1 + = 𝑀𝑎𝑥(2.9815, 2.9815, 1.4905, 2.2360)
= 2.9815
𝑦2 + = 𝑀𝑖𝑛(1.7319, 1.3857, 1.0392, 1.7319)
=  1.0392 𝑦3 + = 𝑀𝑎𝑥(1.1340,1.8897, 1.8897,0.7560)
= 1.8897 𝑦4 + = 𝑀𝑎𝑥(1.5624, 1.5624, 2.6036, 2.0832)
= 2.6036 𝑦5 + = 𝑀𝑎𝑥(2.0412, 1.6329, 1.2246, 0.8166) = 2.0412
Matriks Solusi Ideal Negatif
𝐴 − = 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 −
𝑦1 − = 𝑀𝑖𝑛(2.9815, 2.9815, 1.4905, 2.2360)
= 1.4905 𝑦2 − = 𝑀𝑎𝑥(1.7319, 1.3857, 1.0392, 1.7319) =  1.7319 𝑦3 − = 𝑀𝑖𝑛(1.1340,1.8897, 1.8897,0.7560) = 0.7560 𝑦4 − = 𝑀𝑖𝑛(1.5624, 1.5624, 2.6036, 2.0832) = 1.5624 𝑦5 − = 𝑀𝑖𝑛(2.0412, 1.6329, 1.2246, 0.8166) = 0.8166
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak dari nilai terbobot setiap alternatif dengan nilai solusi ideal positif maupun solusi ideal negatif sebagai berikut :
a. Menentukan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif
𝐷1 + =   √(2.9815 − 2.9815) 2 +   (1.0392 − 1.7319) 2 + (1.8897 − 1.1340) 2 + (2.6036 − 1.5624) 2 + (2.0412 − 2.0412) 2
= 1.4612
𝐷2 + =   √(2.9815 − 2.9815) 2 +   (1.0392 − 1.3857) 2 + (1.8897 − 1.8897) 2 + (2.6036 − 1.5624) 2 + (2.0412 − 1.6329) 2
= 1.1708
𝐷3 + =   √(2.9815 − 1.4905) 2 +   (1.0392 − 1.0392) 2 + (1.8897 − 1.8897) 2 + (2.6036 − 2.6036) 2 + (2.0412 − 1.2246) 2
= 1.7000
𝐷4 + =   √(2.9815 − 2.2360) 2 +   (1.0392 − 1.7319) 2 + (1.8897 − 0.7560) 2 + (2.6036 − 2.0832) 2 + (2.0412 − 0.8166) 2
= 2.0227
b. Menentukan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif 𝐷1 − =   √(2.9815 − 1.4905) 2 +   (1.7319 − 1.7319) 2 + (1.1340 − 0.7560) 2 + (1.5624 − 1.5624) 2 + (2.0412 − 0.8166) 2 =  1.9661
𝐷2 − =   √(2.9815 − 1.4905) 2 +   (1.3857 − 1.7319) 2 + (1.8897 − 0.7560) 2 + (1.5624 − 1.5624) 2 + (1.6329 − 0.8166) 2 = 2.0723
𝐷3 − =   √(1.4905 − 1.4905) 2 +   (1.0392 − 1.7319) 2 + (1.8897 − 0.7560) 2 + (2.6036 − 1.5624) 2 + (1.2246 − 0.8166) 2 = 1.7366
𝐷4 − =   √(2.2360 − 1.4905) 2 +   (1.7319 − 1.7319) 2 + (0.7560 − 0.7560) 2 + (2.0832 − 1.5624) 2 + (0.8166 − 0.8166) 2 = 0.9094
Langkah penutup adalah menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑉1 = 1.9661 1.9661  + 1.4612 =  0.5737 𝑉2 = 2.0723 2.0723  + 1.1708 =  0.6390 𝑉3 = 1.7366 1.7366  + 1.7000 =  0.5053 𝑉4 = 0.9094 0.9094  + 2.0227 =  0.3102 Pengurutan berdasarkan nilai
preferensi yang didapatkan, dari  yang  terbesar sampai yang terkecil.
Tabel 8. Pengurutan Nilai Preferensi Alternatif Kode Kode Anggota Nama Anggota Nilai Preferensi A0002 5121 NA2 0.6390 A0001 5022 NA1 0.5737 A0003 5001 NA3 0.5053 A0004 5011 NA4 0.3102
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diketahui anggota  yang  pertama  layak  untuk  diberikan kredit  adalah NA2 dengan nilai 0,6390, kedua adalah NA1 dengan nilai 0,5737, ketiga adalah NA3  dengan  nilai  0,5053,  dan  yang  terakhir adalah  NA4  dengan  nilai  0,3102.  Grafik Pengurutan  Nilai  Preferensi  Alternatif  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik Pengurutan Nilai Preferensi Alternatif

## 3. KESIMPULAN
Melalui  sistem  pendukung  keputusan kelayakan  pemberian  pinjaman  kredit  yang telah  dirancang  dengan  menggunakan  metode
Topsis  dapat  membantu  pihak  CUM  Caritas HKBP  Pematangsiantar  dalam  memberikan rekomendasi  dan  solusi  yang  sesuai  dengan kebutuhan pihak CUM Caritas HKBP Pematangsiantar. Sistem pendukung keputusan kelayakan  pemberian  pinjaman  kredit  dengan metode  Topsis  ini  dapat  mempermudah  dan sangat membantu dalam menyelesaikan persoalan  yang  dihadapi  oleh  pihak  CUM
Caritas HKBP Pematangsiantar dalam menentukan kelayakan penerimaan kredit.

## REFERENSI
[1] M.  Niswar et  al. ,  “Performance evaluation  of  ZigBee-based  wireless sensor network for monitoring patients’
pulse  status,”  in Proceedings  -  2013 International Conference on Information  Technology  and  Electrical Engineering:  “Intelligent  and  Green Technologies for Sustainable Development”, ICITEE 2013 , 2013. [2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie,  and  R.  Arifuddin,  “Design Of  Tsunami  Detector  Based  Sort Message  Service  Using  Arduino  and SIM900A  to  GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd  Int.  Conf.  Adv.  Sci. Innov.  ICASI  2019,  18  July,  Banda Aceh, Indones. , 2019.
[3] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “Quality of  Service  and  power  consumption optimization  on  the  IEEE  802.15.4 pulse  sensor  node  based  on  Internet  of Things,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , 2019.
[4] A.  Ardian,  I.  Purnama,  and  V. Sihombing,  “Perancangan  Aplikasi Pengolah Data Siswa Berbasis Android (Studi Kasus : Mis Nurul Huda Labuhan Batu  Selatan),” Pengabdi.  Masy.  Ika Bina  En  Pabolo ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  40– 53, 2019.
[5] V.  Sihombing,  “Aplikasi  Simade (Sistem  Informasi  Manajemen  Desa) Dalam Meningkatkan Pelayanan
Administrasi  di  Kepenghuluan  Bakti Makmur  Kecamatan  Bagan  Sinembah Kab.  Rokan  Hilir  Riau,” SISTEMASI , vol.  7,  no.  September,  pp.  292–297, 2018.
[6] V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM
MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS:
KEPENGHULUAN SRI
0.639 0.5737 0.5053 0.3102 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Prefensi Nilai Preferensi Alternatif NA2 NA1 NA3 NA4
KAYANGAN),” J. Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[7] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran pada ibu hamil berdasarkan  jenis  makanan,” Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–92, 2019.
[8] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering toward students profile model drop out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018.
[9] J.  Simatupang,  “Perancangan  Sistem Inventori  Barang  pada  Toko  Nichos Jaya  Menggunakan  Metode  FIFO,” J. Intra  Tech ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  31–42,
2017.
[10] W. Purba, S. Aisyah, and S. P. Tamba, “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata  Katarak  Menggunakan Konsep  Metode  Runut  Mundur,” JUSIKOM PRIMA (Junal Sist. Inf. Ilmu Komput. Prima) , vol. 1, no. 1, 2017.
[11] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  PEMESANAN  TIKET BUS PADA PO. HANDOYO
BERBASIS  ONLINE,” J.  Intra  Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[12] V.  Sihombing,  “Sistem  Informasi Penjualan  Mobil  Suzuki  Di  Dealer Bagan Batu,” SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 113–119, 2018.
[13] G. J. Yanris,
“Analisis Dan
Implementasi  Data  Mining  Dalam
Menganalisa  Kendala  Akademik  Yang
Sering  Dikeluhkan  Mahasiswa  AMIK Labuhanbatu  (Studi  Kasus :  Amik Labuhanbatu),” Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 15–24, 2016.
[14] Sahat Sonang, “Implementasi K-Means
Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J.
Tekinkom ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–40, 2018. [15] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan
Dalam Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[16] S.  P.  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M.  Christina,  and  A.
Oktavia,  “PENGGUNAAN  METODE TOPSIS  (TECHNIQUE  FOR  ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO
IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN  KUALITAS  BIJI KOPI TERBAIK BERBASIS ANDROID,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[17] S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan
Metode Profile Matching,” J. Mahajana
Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[18] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan
Terbaik  Menggunakan  Metode  Saw
Studi Kasus Amik Mahaputra Riau,” J.
Intra-Tech ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  73–82, 2018.
[19] R.  O.  S.  Gurning,  W.  Busse,  and  M. Lubnan,  “Decision  Making  of  Full Speed,  Slow  Steaming,  Extra  Slow Steaming  and  Super  Slow  Steaming using TOPSIS,” Int. J. Mar. Eng. Innov. Res. , vol. 2, no. 1, 2017.
[20] A.  Azizi,  D.  O.  Aikhuele,  and  F.  S. Souleman, “A Fuzzy TOPSIS Model to Rank Automotive Suppliers,” Procedia Manuf. ,  vol.  2,  no.  February,  pp.  159– 164, 2015.
[21] M. A. G. Fonseca, L. S. De Faria, and S. R. Lourenço, “Original Research Article
Original Research Article Open Access Selection of Energy Efficiency Industrial Projects Using Topsis
Method,” Int. J. Dev. Res. , vol. 09, no. 03, pp. 26719–26724, 2019.
[22] V.  D.  Iswari,  F.  Y.  Arini,  and  M.  A. Muslim, “Decision Support System for the  Selection  of  Outstanding  Students Using  the  AHP-TOPSIS  Combination Method,” Lontar  Komput.    J.  Ilm. Teknol.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  p. 40,  May 2019.
[23] A.  I.  Nurani,  A.  T.  Pramudyaningrum, S.  R.  Fadhila,  S.  Sangadji,  and  W.
Hartono, “Analytical Hierarchy Process (AHP),  Fuzzy  AHP,  and  TOPSIS  for Determining Bridge Maintenance Priority Scale in Banjarsari, Surakarta,” Int. J. Sci. Appl. Sci. Conf. Ser. , vol. 2, no. 1, p. 60, 2017.