Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.1.42
Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 27-32
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## DECISION SUPPORT SYSTEM OF PUBLIC SERVICE SATISFACTION USING TOPSIS METHOD AT REGIONAL I BKN YOGYAKARTA
Benedictus Fredika Apriawan Santoso *1 , Indah Susilawati 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Indonesia Email: 1 16111018@student.mercubuana-yogya.ac.id , 2 indah@mercubuana-yogya.ac.id
(Naskah masuk: 3 Desember 2020, diterima untuk diterbitkan: 21 Desember 2020)

## Abstract
Public service satisfaction is the result of public opinion and assessment for the service performance provided by the public service organizer apparatus. In real action, this public satisfaction survey is conducted periodically to discover the real value owned and anything that the public wants to get for its services. This then becomes one of the  commitments  of  the  Regional  I  BKN  Yogyakarta  in  implementing  the  predetermined  quality  policies  and service standards which are useful for improving the service quality for the public. Hence, additional efforts are needed in processing the data obtained from the public satisfaction survey report results to follow up according to  the  real  requirements  expected  by  the  public  in  making  decisions,  so  that  they  can  be  right  on  target. Researchers  aim  to  make  a  decision  support  system  prototype  that  gives  an  overview  about  the  public  service satisfaction rate, using the TOPSIS Method with the parameter data of satisfaction criteria and the survey data as well as the value range of the public service satisfaction survey in January to March 2019. Based on the data of the public service satisfaction test for that 3 months, either the results of the system prototype calculation or the manual calculation, 3-period compatibility with 100% was obtained.
Keywords : decision support system, public, service satisfaction, topsis

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KEPUASAN PELAYANAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DI KANTOR REGIONAL I BKN YOGYAKARTA

## Abstrak
Kepuasan  pelayanan  publik  adalah  hasil  pendapat  dan  penilaian  masyarakat  terhadap  kinerja  pelayanan  yang diberikan oleh aparatur penyelenggara pelayanan publik. Dalam tindakan nyata, penyelenggara pelayanan publik seringkali  melakukan  survei  kepuasan  masyarakat  secara  periodik  untuk  mengetahui  nilai  riil  yang  dimiliki maupun  perihal  apa  saja  yang  ingin  diperoleh  masyarakat  atas  pelayanannya.  Hal  tersebut  yang  kemudian menjadi  salah  satu  bentuk  komitmen  Kantor  Regional  I  BKN  Yogyakarta  dalam  menjalankan  kebijakan  mutu maupun standar pelayanan yang sudah ditetapkan yang berguna untuk meningkatkan kualitas pelayanan terhadap masyarakat.  Oleh  karena  itu  diperlukan  upaya  tambahan  dalam  mengolah  data  hasil  laporan  survei  kepuasan masyarakat  guna  menindaklanjutinya  sesuai  dengan  kebutuhan  riil  yang  diharapkan  masyarakat  dalam melakukan pengambilan keputusan sehingga dapat tepat sasaran. Penelitian bertujuan untuk membuat prototipe sistem  pendukung  keputusan  yang  memberi  gambaran  tingkat  kepuasan  pelayanan  masyarakat  menggunakan metode Topsis yang menggunakan data parameter kriteria kepuasan beserta data survei dan rentang nilai survei kepuasan  pelayanan  masyarakat  periode  Januari-Maret  2019.  Berdasarkan  data  uji  kepuasan  pelayanan masyarakat  selama  3  bulan,  baik  hasil  perhitungan  prototipe  sistem  dan  perhitungan  manual  diperoleh kesesuaian sebanyak 3 periode dengan presentase sebesar 100%.
Kata kunci : kepuasan pelayanan, masyarakat, sistem pendukung keputusan, topsis.

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan  pelayanan  publik  adalah  hasil pendapat  dan  penilaian  masyarakat  terhadap  kinerja pelayanan yang diberikan oleh aparatur penyelenggara  pelayanan  publik.  Konsep  tersebut telah  terdapat  dalam  KEPMENPAN  NO.KEP/25/M
PAN/2/2004  Tentang  Indeks  Kepuasan  Masyarakat (IKM).  Kepuasan  pelayanan  masyarakat  ini  diukur melalui  pendekatan  survei  oleh  pengelola  Kantor Regional I BKN Yogyakarta  [1] - [3].
Dalam  prosesnya  membutuhkan  sebuah tools [4],  [5]  indeks  kepuasan  masyarakat  yang  berguna
untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  kepuasan pelanggan  terhadap  pelayanan  yang  telah  diberikan sebagai representasi amanat yang terdapat dalam UU No. 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik. Oleh karena  itu  diperlukan  upaya  tambahan  dalam mengolah  data  hasil  laporan  survei  kepuasan masyarakat  guna  menindaklanjuti  sesuai  dengan kebutuhan  riil  yang  diharapkan  masyarakat  dalam melakukan  pengambilan  keputusan  sehingga  dapat tepat sasaran.
Dalam  pengambilan  keputusan  mengenai tingkat  kepuasan  pelayanan  menggunakan  suatu metode dapat dibantu menggunakan sistem penunjang  keputusan.  Sistem  penunjang  keputusan secara  umum  merupakan  sistem  yang  interaktif, yang  mampu  membantu  pengambil  keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan  untuk  memecahkan  masalah-masalah yang  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan prototipe sistem  pendukung  keputusan  dari  banyak  kriteria untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  dan  kualitas pelayanan  yang  diberikan  oleh  Kantor  Regional BKN  I  Yogyakarta  untuk  setiap  pelayanan  kepada masyarakat.  Untuk  itu  digunakanlah  metode Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution atau disebut Fuzzy MADM TOPSIS.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Menurut  Kusrini  yang  dikutip  dalam  jurnal yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Rental  Mobil  Dengan  Metode Simple Additive  Weighting ”  [6] terdapat  tahapan  dalam
membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yaitu sebagai berikut.
a. Tahap perencanaan b. Tahap desain
c. Tahap pemilihan
d. Tahap implementasi Adapun Tahap Penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Salah satu tahap pada penelitian ini yaitu tahap implementasi dimana
peneliti melakukan penyusunan  program  berbasis  web  menggunakan bahasa  PHP  [7].  yang  ditulis  menggunakan text editor Atom  yang  didukung  dengan database MySQL sebagai penyimpanan datanya [8].
Pada penelitian ini pengambilan data merupakan  salah  satu  faktor  yang  terpenting  agar penelitian  ini  dapat  dikatakan  berhasil.  Maka diperlukan  cara  bagaimana  pengambilan  data  yang tepat  di  lapangan,  diantaranya  adalah  sebagai berikut:
a. Metode Observasi
Observasi  yaitu  melihat  serta  merumuskan permasalahan  yang  terdapat  di  lapangan yang  mana  erat  kaitannya  dengan  objek yang  sedang  diteliti yaitu  informasi mengenai  bagaimana  kepuasan  pelayanan masyarakat yang ada saat itu
b. Studi Kepustakaan Studi  kepustakaan  yaitu  pengumpulan referensi-referensi  baik  sumber  dari  buku, jurnal,  makalah,  ataupun  situs  yang  berada di  internet  yang  menunjang  penelitian  ini. Berikut  merupakan  penelitian  sejenis  yang menjadi acuan peneliti : 1. Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  oleh  Candra  Surya  dengan judul “Penilaian Kinerja Dosen menggunakan  metode  Topsis  (Studi Kasus:  AMIK  Mitra  Gama)”  pada tahun  2018.  Dengan  menggunakan metode Topsis guna mengetahui kinerja  dosen  terbaik.  Adapun  data alternatif kriteria terdiri dari A1 hingga
A5  yang  merupakan  dosen  1  hingga dosen  5  dengan  delapan  kriteria  yang menjadi  acuan  dalam  penilaian  yaitu pengajaran,  penelitian,  pengabdian, tanggung jawab, kepribadian, loyalitas,
kerjasama  dan  kepemimpinan.  Dari  8 kriteria itu memiliki 5 tingkat kepentingan yaitu sangat tinggi, tinggi, sedang,  rendah,  dan  sangat  rendah. Setelah itu menentukan tingkat
kepentingan  dari  setiap  masing-masing kriteria.    Setelah  itu  dilakukan  bobot prefensi  yang  kemudian  menentukan matriks keputusan  yang ternormalisasi. Selanjutnya  menentukan  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif. Kemudian  menentukan  jarak  antara
Benedictus Fredika Apriawan Santoso, dkk, Decision Support System Of Public Service Satisfaction … 29
nilai  terbobot  setiap  alternatif  terhadap solusi  ideal  positif  begitu  juga  jarak antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap  solusi  ideal  negatif.  Sehingga menghasilkan perhitungan
nilai prefensi  untuk  setiap  alternatif.  Dan kemudian  mendapatkan  nilai  tertinggi yaitu  alternatif  A2  dalam  penilaian kinerja dosen. Kelemahan pada penelitian ini menggunakan data alternatif  yang  sedikit,  untuk  kedepan memerlukan data yang jumlahnya lebih banyak  sehingga  hasil  dari  penelitian ini  mendapatkan  efektifitas  yang  lebih baik dan efisien [9].
2. Dahriansah  telah  melakukan  penelitian dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan dengan menggunakan SAW untuk Mengetahui Kepuasan Pelanggan (Studi  Kasus  Kantor  BPJS  Kisaran)” pada tahun 2015. Dengan menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan kepuasan pelanggan BPJS. Untuk  memperoleh  hal  tersebut  maka peneliti menentukan kriteria dan variabel. Yang selanjutnya didapatkanlah nilai  rangking  dari alternatif  dengan  menjulmlahkan  nilai prefensi.  Nilai  Rangking  ini  yang kemudian menentukan apakah seseorang  pelanggan  memiliki  kepuasa terhadap  layanan  BPJS  Kisaran.  Hasil penelitian ini mendapati tingkat kepuasan  pelanggan  terhadap  BPJS Kisaran  adalah  puas  50%  dan  cukup puas  50%  dari  sampel  yang  diambil [10].
3. Menurut  Kusumadewi  [11] Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS)  merupakan salah satu metode pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  pertama kali  diperkenalkan  oleh  K.  Yoon  dan C.L. Hwang. Hal ini disebabkan karena konsep  dari  TOPSIS  sederhana  dan mudah dipahami, komputasinya efisien,  dan  memilki  kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana [12], [13].
4. Penelitian  selanjutnya  yaitu  penelitian dengan judul  “Sistem  Penunjang Keputusan  ( Decision  Support  System DSS )  untuk  Pemilihan Karyawan Berprestasi  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus  di Akademi  Telekomunikasi  Bogor)” pada  tahun  2016.  Pada  penelitian  ini dikembangkan sistem penunjang keputusan  dengan  menggunakan  SAW
untuk  pemilihan  karyawan  berprestasi pada  Akademi  Telekomunikasi  Bogor dalam  pengolahan  datanya.  Dari  hasil penelitian  ini  peneliti  mendapatkan Neti  Aisyah  yang  layak  menjadi karyawan  terbaik  pada  salah  satu sampel  perhitungan  yang  dilakukan oleh peneliti [14].
5. Penelitian yang terakhir yaitu penelitian  yang  berjudul  ”Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai  Terbaik  menggunakan Simple Additive  Weighting ”  pada  tahun  2020. Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  data kriteria  beserta  bobotnya  dan  sub kriteria  dimana  data  ini  yang  menjadi dasar perhitungan dalam proses penentuan pegawai terbaik. SPK tersebut  menghasilkan    nilai  preferensi 97,5% dengan indikator “Sangat Baik” berdasarkan  pengujian  UAT  yang menunjukkan  sistem  sudah  sesuai  dan layak digunakan [15].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  2  data yaitu data kriteria dan alternatif untuk  menentukkan tingkat  kepuasan pelayanan masyarakat berdasarkan data  hasil  survei  Indeks  Kepuasan  Masyarakat. Adapun  data  kriteria  sebagai  input  yang  dapat digunakan  dalam  menilai  tingkat  kepuasan  pelayan masyarakat terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria No Data Kriteria Keterangan Bobot Kategori 1 C1 kesesuaian persyaratan pelayanan 0.75 benefit 2 C2 kemudahan  prosedur pelayanan 0.5 benefit 3 C3 kecepatan waktu pemberian pelayanan 0.5 benefit 4 C4 kemampuan  petugas dalam memberikan pelayanan 0.25 benefit 5 C5 kesopanan dan keramahan petugas 1 benefit 6 C6 kualitas  sarana  dan prasarana 0.75 benefit 7 C7 pengurusan tanpa biaya 0.5 benefit 8 C8 kesesuaian antara standar pelayanan dengan hasil 1 benefit 9 C9 penanganan pengaduan  pengguna layanan 0.75 benefit Tabel 2. Data Alternatif No Data Alternatif Keterangan 1 A1 Tidak Baik 2 A2 Kurang Baik 3 A3 Baik 4 A4 Sangat Baik
Adapun  data  alternatif  merupakan  kriteria output kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan
30 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 27-32
yang  sudah  dilakukan  atau  dikerjakan  terdapat  pada Tabel 2.
Pada  tahap  pemilihan  atau  perhitungan  ini dilakukan  dengan  menggunakan  inferensi  TOPSIS ( Technique  for  Order  Prefence    by    Similarity    to Ideal    Solution )  dimana  pada  tahap  sebelumnya sudah didapatkan data kriteria dan bobot kepentingan  setiap  kriteria.  Dimana  setelah  itu didapatkan matriks keputusan dan matriks keputusan ternormalisasi. Kemudian dihitung matriks keputusan  ternormalisasi  terbobot  [16].  Adapun berikut  adalah flowchart motor  inferensi  prototipe sistem  pendukung  keputusan  kepuasan  pelayanan masyarakat  Kantor  Regional  I  BKN  Yogyakarta yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Motor Inferensi
Untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dari  prototipe Sistem  Pendukung  Keputusan  Kepuasan  Pelayanan Masyarakat  Kantor  Regional  I  BKN  Yogyakarta  ini maka diperlukan pengujian. Pengujian ini dilakukan dengan  melakukan  perbandingan  output  data perhitungan  manual  kepuasan  pelayanan  selama  3 bulan (Januari-Maret) dan hasil pada sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dan  prototipe  sistem  pendukung keputusan  ini  dibuat  sebagai  salah  satu  media pembantu  perhitungan  penilaian  dan  perankingan untuk menentukan kepuasaan pelayanan masyarakat.  Sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk  mempermudah  dan  mempercepat  proses perhitungan  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  dalam
mengolah  data  hasil  survei  kepuasan  pelayanan masyarakat  yang  telah  dilakukan.  Tidak  semua periode  dibahas  dalam  penelitian  ini,  penelitian  ini hanya dilakukan pada periode tertentu saja. Pada bab ini  berisi  mengenai  analisis  dan  pembahasan  sistem pendukung keputusan pelayanan masyarakat menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil  pengujian  sistem  pendukung  keputsuan merupakan tahap yang dilakukan setelah melakukan pengkodean  sistem  untuk  mengetahui  hasil  unjuk kerja  yang  dihasilkan  dalam  penilaian  kepuasan pelayanan terhadap masyarakat serta menguji tingkat akurasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  telah dibuat.
Analisis  pada  prototipe  sistem  ini  dilakukan untuk  melakukan  perbandingan  hasil  perhitungan manual  oleh  BKN  Kanreg  Wilayah  I  Yogyakarta dan  menggunakan  sistem  yang  sudah  dibangun menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sehingga jika dilakukan perangkingan menggunakan prototipe sistem pendukung keputusan  dimulai  dari  nilai  yang  terbesar  maka dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Perangkingan Nilai Prefensi No Alternatif Kode Nilai Preferensi Peringkat 1 Tidak Baik A1 0.00740056 4 2 Kurang Baik A2 0.018144559 3 3 Baik A3 0.962489042 1 4 Sangat Baik A4 0.732604632 2
Selanjutnya  prototipe  sistem  akan  menetukan nilai  kedekatan  relatif  untuk  setiap  alternatif diamana  nilai ini sebagai acuan untuk perangkingan alternatif  dengan  nilai  kedekatan  relatif  terbesar hingga yang terkecil dimana alternatif baik memiliki nilai  kedekatan  relatif  yang  terbesar  dan  sebaliknya alternatif  tidak  baik  memiliki  nilai  kedekatan terkecil.  Berikut  hasil  prototipe  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Tabel Kedekatan Relatif
Validasi Hasil dengan menunjukkan perbandingan  untuk  mengukur  kepuasan  pelayanan masyarakat  dalam  menyusun  skripsi  dari  output perhitungan manual dan sistem pendukung keputusan  metode  TOPSIS.  Hasil  validasi  tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  dengan  3  data  periode,  baik  perhitungan manual  dan  prototipe  sistem  (TOPSIS)  memiliki
hasil  3(100%)  data  sesuai.  Sehingga  dapat disimpulkan unjuk kerja sistem berhasil.
Tabel 4. Tabel Perbandingan Validasi Hasil Periode Data Survei IKM P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 Manual Sistem Validasi
1 Januari 2019
Baik Baik
Sesuai 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 7 2 0 1 0 2 0 3 97 80 81 84 78 86 69 89 90
4 54 71 64 67 74 65 83 61 62 2 Februari 2019 Baik Baik Sesuai 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 1 0 5 1 0 0 0 3 1 3 81 74 73 69 69 76 57 72 77 4 32 40 35 44 45 38 57 39 36 3 Maret 2019 Baik Baik Sesuai 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 3 2 1 1 0 0 1 1 3 90 79 88 75 69 77 66 85 86 4 48 57 49 63 69 62 73 53 52 Tabel 5. Tabel Hasil Pengujian Blackbox No Fitur Input Output Status 1 Halaman Frontend Mengakses web Menampilkan halaman Frontend Valid 2 Halaman Login Menekan tombol Login pada menu Menampilkan halaman Login Valid 3 Login Memasukkan email dan kata sandi Masuk ke dalam sistem Dashboard Valid 4 Manajemen data role Memasukkan data role user Data role dapat tersimpan Valid 5 Melihat perhitungan berdasarkan periode Memilih periode dan menekan tombol cari Menampilkan perhitungan sesuai dengan periode terpilih Valid 6 Melihat hasil Ranking berdasarkan periode Memilih periode dan menekan tombol cari Menampilkan hasil rangking sesuai dengan periode terpilih Valid 7 Manajemen  data user Memasukkan data user Data user dapat tersimpan Valid 8 Manajemen Sistem Memasukkan data Logo, Nama dan Format Laporan Data Logo, Nama dan Format Laporan tersimpan Valid 9 Melihat profile user Menekan menu My profile Menampilkan data profile user Valid 10 Mengupdate profil user Memasukkan nama dan profil Perubahan data profil tersimpan Valid 11 Melakukan perubahan password Memasukkan password yang lama dan baru Perubahan data password tersimpan Valid 12 Manajemen  data Periode Memasukkan data periode tanggal awal dan akhir Data periode dapat tersimpan Valid 13 Manajemen data Kriteria Memasukkan data kriteria Data kriteria dapat tersimpan Valid 14 Manajemen data Alternatif Memasukkan data Alternatif Data alternatif dapat tersimpan Valid 15 Menu management Memasukkan data menu Data menu dapat tersimpan Valid 16 Sub Menu Management Memasukkan data sub menu Data sub menu dapat tersimpan Valid 17 Logout Menekan menu Logout Keluar dari sistem Valid
Tahap  pengujian  dilakukan  menggunakan pengujian blackbox untuk mengetahui fungsionalitas sistem dapat berjalan sesuai dengan yang diharapakan  oleh  pengembang  aplikasi,  tanpa melihat  kode  di  dalam  sistem  tersebut  [17]    Hasil pengujian  blackbox  dari  SPK  kepuasan  pelayanan masyarakat  menggunakan  metode  Topsis  dapat dilihat pada Tabel 5.
Pengujian blackbox dilakukan dengan mengamati  input  dan  output  sistem.  Jika  output sistem  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  dapat disimpulkan bahwa fungsionalitas sistem telah valid atau  benar.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel
5  diketahui  status  berisi  valid  semua  yang  berarti sistem telah berjalan sesuai yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  prototipe  sistem pendukung keputusan kepuasan pelayanan masyarakat  dengan  mengimplementasikan  metode Topsis  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak manajemen  dalam  proses  pemeringkatan  dengan menggunakan  data  parameter  kriteria  kepuasan beserta data survei dan rentang nilai survei kepuasan pelayanan  masyarakat  yang  menentukan  alternatif rentang  nilai  terbaik  sebagai  tingkat  kepuasan
pelayanan  masyarakat  pada  setiap  periode  dengan hasil  validasi  sistem  dengan  kondisi  berjalan berdasarkan  data  3  bulan  terakhir  yang  telah diujikan,  maka  diperoleh  sebanyak  3  periode  data tingkat kepuasan pelayanan masyarakat yang sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Berita - Ombudsman RI.” https://ombudsman.go.id/artikel/r/artikel-- layanan-publik-dan-kepuasan-masyarakat-
(accessed Dec. 17, 2020).
[2] “Indeks  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap Pelayanan  Kanreg  I  BKN  Yogyakarta.” http://weblama.kanreg1bkn.id/bknone/artikel -30-indeks-kepuasan-masyarakat-terhadap- pelayanan-kanreg-i-bkn-yogyakarta.html (accessed Dec. 17, 2020).
[3] “Survei Kepuasan Masyarakat  | bssn.go.id.” https://bssn.go.id/survei-kepuasan- masyarakat/ (accessed Dec. 17, 2020).
[4] Y.  I.  Kurniawan  and  P.A.  Windiasani, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kelolosan  Beasiswa  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK)  menggunakan  Metode Fuzzy,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 13– 17, 2017, doi: 10.15294/jte.v9i1.9322.
[5] D.  Satiti  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan SMA  N  2  Sukoharjo  Dengan  Menggunakan Metode  Fuzzy,” Semin.  Nas.  Geotik ,  pp. 234–241, 2017.
[6] I.  H.  Sipahelut,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Rental  Mobil  Dengan
Metode Simple Additive Weighting
(SAW),” 2019.
[7] Jubilee  Enterprise, PHP  Untuk  Programer Pemula . Elex Media Komputindo, 2019.
[8] D.  Setiyadi, Sistem  Basis  Data  dan  SQL .
Mitra Wacana Media, 2020.
[9] C.  Surya,  “Penilaian  Kinerja  Dosen
Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus :  Amik  Mitra  Gama),” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol. 2,  no.  1,  pp.  322–329,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[10] Dahriansah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  Saw  Untuk Mengetahui  Kepuasan  Pelanggan  (  Studi
Kasus  Kantor  Bpjs  Kisaran  ),” J.  Manaj. Inform. dan Tek. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 84–88, 2015.
[11] S.  P.  Keputusan,  “Oleh :  Universitas  Dian Nusantoro Semarang,” 2020.
[12] “Metode  TOPSIS  (Technique  For  Others
Preference by Similarity to Ideal Solution) – Universitas
Raharja.”
https://raharja.ac.id/2020/04/02/metode- topsis-technique-for-others-reference-by- similarity-to-ideal-solution/  (accessed  Dec. 17, 2020).
[13] M. T. Sulistyono, “Decision Support System Metode  Topsis  (Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution,” in Sistem Pendukung Keputusan , 2020.
[14] M.  Nashar  Jurnal  Ilmiah  Manajemen  dan Bisnis  Anton  Sukamto  Volume,  R.  Dhyan Parashakti,  M.  Nashar,  and  A.  Sukamto, “Sistem  Penunjang  Keputusan  (Decision Support  System  DSS)  Untuk  Pemilihan Karyawan  Berprestasi  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Di Akademi  Telekomunikasi  Bogor),”  Nov. 2016.  Accessed:  Dec.  17,  2020.  [Online]. Available:
https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php /jimb/article/view/3837.
[15] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting,” J. Tek. Inform. (JUTIF) , vol. 1, no.  2,  pp.  101–108,  Dec.  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[16] “Contoh Perhitungan SPK Metode TOPSIS - TugasAkhir.Id.” https://tugasakhir.id/contoh-perhitungan-
spk-metode-topsis/ (accessed Dec. 17, 2020).
[17] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu
Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,”
J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  73–82, Mar. 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.