## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bonus karyawan Menggunakan Metode TOPSIS pada Toko EGO FASION Kupang
Greistianti Kobi 1* , Roky Daniel Kopung 2 , Intan Christin Ngik 3 , Yampi R. Kaesmetan 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Uyelindo Kupang Jl.Perintis Kemerdekaan 1, Kelurahan Kayu Putih, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia. Email: 1 kobigreisti@gmail.com, 2 rokydanielkopung@gmail.com, 3 intanchrinstine06@gmail.com,
4 kaesmetanyampi@gmail.com
Abstrak− Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  karyawan  yang  mempunyai  prioritas  tinggi  dalam menerima  bonus  sesuai  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  Toko  EGO  FASION.  Sistem  pengambilan  keputusan hanya  untuk  membantu  memberikan  saran  keputusan  dengan  lebih  cepat,  akurat,  dan  mengurangi  tingkat kesalahan  pada  saat  pengambilan  keputusan.  Sistem  bonus  yang  diterima  karyawan  sebagai  strategi perancangan  setiap  karyawan  dapat bekerja  secara  maksimal.  Penerapan  metode TOPSIS  mempunyai  jarak terkecil  terhadap  solusi  ideal  positif  dang  mempunyai  jarak  terjauh  terhadap  solusi  ideal  negatif  sehingga menghasilkan  solusi  ideal  berupa  nilai  preferensi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menciptakan  sebuah  sistem pendukung keputusan yangdapat memberikan solusi ideal untuk penilaian karyawan terkait pemberian bonus dengan  mempertimbangkan  kriteria  perilaku,  kehadiran,  loyalitas,  dan  hasil  kerja.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  mengetahui  tingkat  kelayakan  seorang karyawan  dalam  menerima  bonus.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  perilaku,  kehadiran,  loyalitas,  dan  hasil kerja. Sebagai bahan pertimbangan untuk meningkatkan kualitas penilaian karyawan agar dapat memberikan bonus  secara  baik  dengan  memperhatikan  penentu  kriteria  dan  memberikan  kriteria  penilaian  yang  tepat untuk meningkatkan motivasi kinerja karyawan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Bonus Karyawan,
Abstract−Decision  Support  System  Determines  employees  who  have  high  priority  in  receiving  bonuses according to the criteria set by the EGO FASION Store. The decision making system is only to help provide decision advice more quickly, accurately, and reduce the error rate when making decisions. The bonus system that employees receive is a strategy for designing each employee to work optimally. The application of the TOPSIS  method  has  the  smallest  distance  to  the  positive  ideal  solution  and  the  furthest  distance  to  the negative  ideal  solution,  resulting  in  an  ideal  solution  in  the  form  of  a  preference  value.  The  aim  of  this research  is  to  create  a  decision  support  system  that  can  provide  an  ideal  solution  for  employee  assessment regarding bonuses by considering the criteria of behavior, attendance, loyalty and work results. The results of this  research  show  that  there  is  a  decision  support  system  that  can  determine  the  level  of  eligibility  of  an employee  to  receive  a  bonus.  The  criteria  used  are  behavior,  attendance,  loyalty  and  work  results.  As  a consideration for improving the quality of employee assessment so that they can provide bonuses properly by paying  attention  to  determining  criteria  and  providing  appropriate  assessment  criteria  to  increase  employee performance motivation
Keywords : Decision Support System, Employee Bonus,

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  karyawan  yang  mempunyai  preriotas tinggi  dalam menerima bonus sesuai  kriteria yang di tetapkan oleh Toko  EGO  FASION. Setiap toko memiliki karyawan sebagai salah satu bagian terpenting. dalam sebuah toko. Karyawan dapat menetukan  sebuah  toko  berdasarkan  kinerja  setiap  karyawannya.  Kebanyakan  toko  memberikan kompensasi  berupah  bonus  utntuk  mempertahankan  keseimbangan  kemapuan  kerja  seorang karyawan agar lebih bersemangat, termotivasi dan memacu produktifitas kerja karyawan.
Dalam  konteks  industri  ritel,  toko  memiliki  peran  penting  dalam  menjalankan  kegiatan bisnisnya.  Karyawan  sebagai  elemen  kunci  dalam  operasional  toko  memiliki  dampak  signifikan terhadap  kesuksesan  dan  produktivitas  toko.  untuk  mendorong  kinerja  karyawan,  banyak  toko, termasuk  Toko  EGO  FASION  Kupang,  menerapkan  bonus  sebagai  insentif.  Tujuan  utama penelitian  ini  adalah  mengembangkan  dan  mengimplementasikan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  menggunakan  meyode TOPSIS  untuk  menetukan  karyawan  yang  berhak  menerima  bonus dan mempertimbangkan kriteria relevan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Sistem  bonus  yang  dilaksanakan  sebuah  toko  sebagai  strategi  agar  memotivasi  kinerja setiap karyawan semakin lebih baik  dan dapat  mencapai  prestasi  kerja. Namun  terdapat  beberapa faktor  yang  menjadi  permasalahan  pada  saat  karyawan  menerima  bonus,  terdapat  kesulitan  saat menangani  seluruh karyawan toko  ketika memberikan penilaian bonus secara akurat  berdasarkan dengan kriteria yang ditentukan, dan adanya analisa secara pribadi dari  pihak penanggung jawab yang menyebabkan hasil keputusan menjadi tidak dipercaya.
Sistem keputusan dengan penerapan metode TOPSIS dapat memudahkan dalam melakukan perhitungan dengan ideal  dan hasil yang didapat akan lebih tepat. Metode TOPSIS memeberikan nilai  bobot  setiap  kriteria  lalu,  alternatif  yang  akan  terpilih  nantinya  harus  memiliki  jarak  nilai terdekat  dari  solusi  ideal  positif dan memiliki jarak nilai  terjauh dari  solusi  ideal  negative, untuk menghasilkan solusi ideal berupa nilai preferensi
Berikut yang menjadi tujuan penelitian ini adalah membuat sistem untuk menghitung nilai prioritas  dari  kriteria  yang  ditentukan,  kehadiran,  perilaku,  loyalitas  dan  hasil  kerja  penerimaan bonus  secara  akurat.  Penerapan  menggunakan  metode  TOPSIS  di  lakukan  oleh  Dwi  Ninda Permata  (2020),  tentang  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bonus  Karyawan Menggunakan  metode  TOPSIS”  yang  membahas  bahwa  Sistem  pendukung  keputusan  dngan penerapan  metode  TOPSIS  dapat  memudahkan  dalam  melakukan  perhitungan  dengan  ideal  dan hasil yang didapat akan lebih tepat.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Metode TOPSIS
Technique for order preference by similarity to ideal solution atau secara singkat tersebut metode TOPSIS merupakan salah satu konsep perhitungan untuk keputusan yang multikriteria, metode ini dipertunjukan pada tahun 1981 oleh Kwangsun Yoon dan Hwang Ching-Lai, yang dimana metode TOPSIS  memiliki  syarat  bahwa  alternatif  yang  mempunyai  jarak  terjauh  dari  nilai  solusi  ideal negative  berhak  terpilih.  Metode  TOPSIS  melibatkan  beberapa  langkah,  termasuk  pembentukan matriks  keputusan,  normalisasi  matriks,  menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif, menghitung jarak relatif, dan menentukan peringkat alternatif.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan(SPK) adalah suatu sistem  yang membantu pengambilan keputusan dengan  menyediakan  informasi  dan  analisis  yang  diperlukan.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  SPK digunakan  untuk  memberikan  dukungan  dalam  proses  penentuan  penerimaan  bonus  karyawan. SPK  juga  dapat  mengintegrasikan  metode  TOPSIS  untuk  menghasilkan  keputusan  yang  lebih objektif dan akurat.

## 2.3 Pemberian Bonus dalam Konteks Toko EGO FASION Kupang
Pemberian  bonus  dalam  toko  ritel  seperti  Toko  EGO  FASION  Kupang  menjadi  strategi  penting untuk memotivasi karyawan. Kriteria-kriteria seperti perilaku, kehadiran, loyalitas, dan hasil kerja menjadi  faktor  penentu  dalam  memberikan  bonus.  Pemahaman  ini  dapat  membantu mengidentifikasi kriteria yang relevan dalam implementasi metode TOPSIS.
Metode  TOPSIS  mempertimbangkan  kedua  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  ideal negative  dengan  mengambil  kedekatan  relatif,  terhadap  solusi  ideal  positif.  Berdasarkan perbandingan  terhadap  jarak  relatif,  susunan  prioritas  alternatif  dapat  tercapai.  Aturan  metode TOPSIS dalam mendapatkan keputusan terdapat beberapa langkah antara lain:
1. Membuat Matriks Memberikan nilai-nilai untuk masing-masing alternatif dari setiap kriteria yang ada
2. Membangun  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  (R),  membutuhkan  rating  kerja  setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi
R ij = x ij
ij 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Dengan  i = 1,2, m; dan j = 2,…,n,
Keterangan : r ij = matriks ternormalisasi [i] [j] x ij =  matriks keputusan [i] [j] 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot (Y) y =
……….
Keterangan : Wj = bobot dari kriteria ke j Yij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot 2. Menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) dan matriks solusi ideal negative (A - ) A + = (y1 + , y2 + ,…, y n + ); A- = (y1 - , y2 - ,…, y n - ); y j + i Max y ij jika j = keuntungan i min y ij jika j = biaya y j- -
i max y ij jika j = keuntungan
i min y ij jika j = biaya
3. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  (D i + ) dan matriks solusi ideal negatif (D i - )
= Keterangan : D i + = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif Y i + = elemen dari matriks solusi ideal  positif Y ij = matriks normalisasi terbobot [i] [j]
= Keterangan : D i + = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal pnegative Y i - = elemen dari matriks solusi  ideal negative Y ij = matriks normalisasi terbobot [i] [j]
4. Menetukan nilai preferensi (Vi) untuk setiap alternatif V i
D i - = D i - + D i + ; Keterangan : Nilai V i yang lebih besar menunjukan prioritas alternatif Ai lebih dipilih untuk memudahkan dalam pengambilan keputusan secara cepat dan akurat.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  menjelaskan  alur  penelitian  yang  dilakukan,  penelitian  dimulai  dengan  analisis permasalahan,  faktor  permasalahan  berada  pada  pemberian  bonus  karyawan,  dalam  pemebrian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
bonus  karyawan  harus  diseleksi  dengan  tepat  agar  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  meningkat dalam melakukan pekerjaan, karena pemberian bonus sering tidak berjalan lancar karena penilain hanya  secara  subjektif  tanpa  adanya  perhitungan  secara  matematis  yang  mendukung  kevalid-an keputusan.  Menganalisa  kebutuhan  dari  permasalahan  pemberian  bonus  karyawan  dan mengumpulkan informasi mengenai permasalahan. Berikut data-data yang digunakan:
1. Data Primer, melakukan pengambilan data dengan objek penelitian secara   langsung  dengan melakukan wawancara terhadap pihak yang bertanggung  jawab dalam permasalahan pemberian bonus karyawan.
2. Data  Sekunder,  mengumpulkan  sejumlah  informasi  dengan  cara  melakukan  ``penelitian kepustakaan  dengan  mempelajarari  dari  berbagai  buku,  artiker  dan    literatur  lain  yang berhubungan dengan permasalahan dan metode TOPSIS.
3. Pada  tahap  melakukan  analisis    berdasarkan  masalah  dan  memakai  beberapa  data  yang dibutuhkan untuk disesuiakan dengan metode TOPSIS yang digunakan.
Sistem  pendukung  keputusan  meggunakan  metode  TOPSIS  membutuhkan  penentuan kriteria  untuk  memecahkan  permasalahan  pemberian  bonus  karyawan  dan  mempertimbangkan penilaian kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Penetapan kriteria, subkriteria, dan nilai bobot kriteria dan tiap subkriterianya.
Tabel 1. Penetapan Kriteria
Tabel 2. Nilai Bobot
Kode Kriteria
Atribut Bobot Subkriteria Nilai 5 Sangat baik 100 4 Baik 80 C01 Kehadiran Benefit 3 Cukup 60 2 Buruk 40 1 Sangat buruk 20 5 Sangat baik 100 4 Baik 80 C02 Perilaku Benefit 3 Cukup 60 2 Buruk 40 1 Sangat buruk 20 5 Sangat baik 100 4 Baik 80 C03 Loyalitas Benefit 3 Cukup 60 2 Buruk 40 1 Sangat buruk 20 5 Sangat baik 100 4 Baik 80 C04 Hasil kerja Benefit 3 Cukup 60 2 Buruk 40 1 Sangat buruk 20 Kode Kriteria Bobot (w) C01 Kehadiran 5 C02 Perilaku 4 C03 Loyalitas 2 C04 Hasil kerja 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
2. Menyusun matriks keputusan dari setiap alternatif matriks
Tabel 3. Nilai Alternatif Alternatif Kehadiran Perilaku Loyalitas Hasil kerja Niko Sangat baik Sangat baik Baik Baik Amel Baik Baik Baik Baik Priska Sangat baik Sangat Baik Baik Baik Putry Baik Baik Baik Baik Vanesa Baik Baik Baik Baik
3. Menentukan matriks ternormalisasi
a. Perhitungan kriteria kehadiran
C01 √(100) 2 + (80) 2 + (100) 2 + (60) 2 + (20) 2 = 174.355 R11 =100 / 174 .355 = 0.573 R12 =  80/174 .355 = 0.458 R13 =  100 /174.355 = 0.573 R14 =  60 /174.355 = 0.344 R15 = 20 /174 .355 = 0.114
b. Perhitungan kriteria prilaku C02 √(80) 2 + (20) 2 + (80) 2 + (80) 2 + (20) 2 =141.421 R21 =  80/141.421 = 0.565 R22 = 20 / 141.421 = 0.141 R23 =  80/141 .421 = 0.565 R24 =  80/141 .421 = 0.565 R25 = 20 / 141 .421 = 0.141
c. Perhitungan kriteria loyalitas
C03 √(60) 2 + (20) 2 + (80) 2 + (80) 2 + (20) 2 = 131.148 R31 =  60 /131.148 = 0.457 R32 =  20 /131.148 = 0.152 R33 =  80/131 .148 = 0.609 R34 = 80 /131 .148 = 0.609 R35 =  20 /131.148 = 0.152 d. Perhitungan kriteria hasil kerja

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
C04 = √(80) 2 + (80) 2 + (100) 2 + (40) 2 + (20) 2 = 157.480 R41 =  80 /157.480 = 0.508 R42 =  80/157 .480 = 0.508 R43 = 100/157  .480 = 0.635 R44 = 40 /157 .480 = 0.254 R45 =  20 /157.480 = 0.127
4. Menentukan  matriks  normalisasi  terbobot  Matriks  ternormalisasi  terbobot  di  dapat  dari mengalikan  setiap  kolom  elemen  ternormalisasi  dengan  bobot  preferensi  setiap  kriteria  W= (5, 4, 2, 3) Rumus: yij = wi*rij a.   Kriteria kehadiran Y = 0.573 x 5 = 2.865 Y = 0.458 x 5= 2.29 Y = 0.573 x 5 = 2.865 Y = 0.344 x 5 = 1.72 Y = 0.114 x 5= 0.57
b.   Kriteria perilaku
Y = 0.565 x 4 = 2.26 Y = 0.141 x 4 = 0.564 Y = 0.565 x 4 = 2.26 Y = 0.565 x 4 = 2.26 Y = 0.141 x 4 = 0.564
c.   Kriteria loyalitas
Y = 0.457 x 2 = 0.914 Y = 0.152 x 2= 0.304 Y = 0.609 x 2 = 1.218 Y = 0.609 x 2 = 1.218 Y = 0.152 x 2= 0.304
d.   Kriteria hasil akhir Y = 0.508 x 3 = 1.524
Y = 0.508 x 3 = 1.524 Y =0.635 x 3 = 1.905 Y =0.254 x 3 = 0.762 Y =0.127 x 3 = 0.381
5. Menentukan solusi ideal positif Nilai dari masing-masing kriteria ditentukan nilai max atau nilai terbesar Y = max {2.865; 2.29; 2.865;1.72; 0.57}
= 2.865
Y = max {2.26;0.564;2.26;2.26;0.564} = 2.26 Y = max {0.914; 0.304; 1.218; 1.218; 0.304} = 1.218 Y = max {1.524; 1.524; 1.905; 0.762; 0.381} = 1.905

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
A+ = {2.865; 2.26; 1.218;1.905}
6. Menentukan solusi ideal negative Nilai dari masing-masing kriteria ditentukan nilai min atau nilai terkecil Y = min {2.865; 2.29; 2.865;1.72; 0.57}
= 0.57
Y = min {2.26;0.564;2.26;2.26;0.564} = 0.564 Y = min {0.914; 0.304; 1.218; 1.218; 0.304} = 0.304 Y = min {1.524; 1.524; 1.905; 0.762; 0.381} = 0.381 A- = {0.065; 0.055; 0.051; 0.034}
7. Menghitung  jarak  alternative  dengan  solusi  ideal  positif  jarak  pendekatan    terhadap  solusi ideal positif diperoleh.
{2.865; 2.26; 1.218;1.905}
√(2.865 − 2.865)2 + ( 2.26 − 2.26)2 + ( 1.218 − 0.914)2 + (1.905 − 1.524)2 =0.487
√(2.865 − 2.29)2 + (2.26 − 0.564)2 + (1.218 − 0.304)2 + (1.905 − 1.5242 = 2.046 √(2.865 − 2.865)2 + (2.26 − 2.26)2 + (1.218 − 1.218)2 + (1.905 − 1.905)2 = 0 √(2.865 − 1.72)2 + (2.26 − 2.26)2 + (1.218 −1.218) 2 +(1.905-0.726) 2
= 1.619
8. Menghitung  jarak  alternatif  dengan    solusi  ideal  negatif  jarak  pendekatan  terhadap  solusi ideal negatif diperoleh.
A- = {0.065; 0.055; 0.051; 0.034}
√(2.865-0.065) 2 + (2.26-0.055) 2 +(0.914-0.051) 2 +(1.524-0.034) 2 = 3.134
√(2.29-0.065) 2 +(0.564-0.055) 2 +(0.304-0.015) 2 +(0.1524-0.034) 2
= 2.065
√(2.865- 0.065) 2 +(2.26-0.055) 2 +(1.218-0.051) 2 +(0.1905-0.034) 2
= 3.362
√(1.72-0.065) 2 +(2.26-0.055) 2 +(1.218-0.051) 2 +(0.381-0.034) 2
= 2.275
√(0.57-0,065) 2 +(0.564-0.055) 2 +(0.304-0.051) 2 +(0.381-0.034) 2 = 0 9. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative. Niko = 3.134/3.134+0.487= 0.865 Amel = 2.065/2.065+2.046 = 0.502 Priska = 3.362/3.362+0 = 1 Putry = 2.275/2.275+1.619 = 0.584 Vanesa =  2.275/2.275+1.619 = 0.584

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
10. Menetukan tabel perangkingan setiap alternative Tabel 4. Perangkinan Rangking  Alternative Nilai 1 Priska 1 2 Niko 0.865 3 Putry 0.584 4 Vanesa 0.584 5 Amel 0.502

## 5. KESIMPULAN
Melalui  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  SPK,  dapat  mengoptimalkan  proses  keputusan  serta proses  penentuan  bonus  karyawan  menjadi  lebih  terstruktur  dan  terotomatisasi.  Metode  ini membantu  dalam  mengoptimalkan  proses  pengambilan  keputusan  dengan  memberikan  peringkat pada setiap karyawan bedasarkan kriteria yang telah ditentukan. Metode TOPSIS dapat membantu menciptakan keputusan yang lebih objektid dan adil. Peringkat diberikanberdasarka jarak terdekat ke  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif.  Dengan  memasukan  kriteria seperti  perilaku,  kehadiran,  loyalitas,  dan  hasil  kerja  ke  dalam  metode  TOPSIS  ini  memastikan bahwa  bonus  diberikan  dengan  mempertimbangkan  aspek-aspek  kinerja  relevan  dan  signifikan bagi  kemajuan  toko.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  manfaat  bagi  manajemen  dalam  mengelola sumber  daya  perusahaan  dengan  lebih  efektif.  Bonus  diberikan  kepada  karyawan  yang  memiliki kontribusi terbaik sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.  Hasil akhir menghasilkan laporan yang dapat  membantu    dalam  pengambilan  keputusan  dan  dalam  keputusan  tersebut  semua  karyawan berhak mendapatkan bonus.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih  kami ucapkan  kepada pihak-pihak  yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini:
1. Bapak  Yampi  R.  Kaesmetan,  M.Kom.  Selaku  Dosen  Pengampuh  Yang  selalu  mendukung dan juga Mensupport kami untuk menyelesaikan tugas ini.
2. Orang  Tuan  Kami  yang  mensupport  dan  mendukung  kami  dalam  menyelesaikan  tugas penelitian ini.
3. Teman-teman yang sudah mendukung kami dalam penelitian ini

## REFERENCES
[1]. Dwi Ninda Permata “Penerimaan Bonus Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS” Journal Of Information System and Technology,vol.06 No. 06 juli 2020
[2]. Mahendra, Yafri, Yogi Aris Pratama “ Sistem Pendukung Keputusan penentuan Bonus Karyawan menggunakan Metode Weighted Product Pada toko Mitra Solution” Bangkit Indonesia, Vol.VII, No.02, Bulan Oktober 2018
[3]. BRATA, Dwija Wisnu, Whidyanto, Bayu “ Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Menggunakan Metode TOPSIS ” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, Vol.11, No.01, februari 2017
[4]. Rachmat  agusli,  Muhammad  Iqbal  Dzulhaq,  Uswatun  Khasanah  “ Sistem  Pendukung  keputusan Pemberian  Bonus  Tahunan  Karyawan  menggunakan  Metode  TOPSIS ” Jurnal Sisfotek Global, Vol.7, No.2, September 2017.
[5]. Nuriadi Marunung “ Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan Menggunakan Metode AHP ” Jurnal Teknologi Informasi (JurTI), Vol. 1, No.1, Juli 2017.
[6]. Rudi  setiyanto,  Muhamad  Iqbal  Dzuhaq,  Iwa  Kusuna  Apipi “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kasur  Menggunakan  Metode  AHP  TOPSIS” Jurnal  Tren  Bisnis  Global, Vol.2.No.1,Maret 2021.
[7]. Silvi  Megafani  ,  Joseph  Dedy  Irawan  ,  Hani  Zahro “Sistem  pendukung  Keputusan  Perekrutan Anggota  Baru  Resimen  Mahasiswa  ITN  Malang  dengan  metode  TOPSIS” Jurnal  Teknik Informatika, Vol.5.No.1.januari 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 5, Nomor 1, Desember 2023, Page 53-61 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
[8]. Juarni  Siregar  , Angga  Arifian  ,  Wiranda Abdul  Aziz “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Guru  Terbaik  Dengan  Metode  TOPSIS” Jurnal  Innovation  Research  And  Knowledege,Vol.1.No 10 Maret 2022
[9]. Ela  Nurelasari  ,  Esty  Purwaningsih “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS” Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi, Vol.8,No.4 (2020)
[10]. Rajesh Rivalda , Hendri Ardiansyah “ Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode TOPSIS Untuk menentukan Tenaga Pengajar Terbaik” Jurnal Sains , Teknologi dan Masyarakat .Vol.1.No.3 (2021)
[11]. Muhamad  Fahrur  Rozi  ,  Edy  Santoso  ,Muhamad  Tanzil  Furqon  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Pegawai  Baru  Menggunakan  Metode  TOPSIS”  J urnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer.Vol.3,No 9,September 2019.
[12]. Windy  Amelia  Putri  , Dyana  Rachmawati  ,  Widya  Sarah  Silalahi “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  E-Wallet  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  TOPSIS  “ Jurnal  Of  Machine Learning And Computer Science.Vol.2.No.1 (2022)
[13]. Laila  Fitria  ,  Dwi  Puspitasari  ,  Yuri  Aryanto  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa
Pertukaran Pelajar Di Sma 3 Malang Metode TOPSIS” Jurnal Informatika Polinema,Vol.3,No.4 (2017) [14]. I Putu Dody Suarnatha “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Metode TOPSIS ” Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima. Vol.5.No.1 (2022) [15]. Darman  Darmansah  ,  Sandhy  Fernandez  ,  Ike  Kurnia  Putri  ,  M.Yoka  Fathoni  ,  Sena  Wijayanto “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi  Jabatan  Dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS” Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, Vol.9.No 3 (2022)