## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kelayakan Kredit Pembelian Mobil Dengan Metode TOPSIS
Paulus Hendrico Silalahi 1 , Saifullah 1 , Irfan Sudahri Damanik 1
1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Pematang Siantar, Indonesia Email: 1 hendricopaulus65@gmail.com, 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id, 3 irfansudahri@gmail.com
Abstrak − Kendaraan roda empat menjadi kebutuhan masyarakat yang cukup penting saat ini, dapat dilihat dari padatnya lalu lintas setiap hari. Jenis kendaraan roda empat juga sangat bervariasi antara lain Honda, Izusu, Toyota, Mazda, dan masih banyak lagi, oleh karena  itu  masih  banyak  orang  yang  bingung  ketika  ingin  membeli  mobil.  Orang  yang  ingin  membeli  mobil  juga  sering  meminta bantuan atau saran  dari orang lain untuk  memilih  mobil apa  yang  cocok  untuk  di beli. Banyak aspek  yang  harus dipertimbangkan dalam  membeli  sebuah  mobil,  maka  orang  yang  sering  kali  bingung  untuk  memilih  karena  dihadapkan  dengan  banyaknya  pilihan jenis  mobil  yang  ada  di  sorum.  Saya  disini  ingin  memberikan  solusi  singkat  bagaimana  memilih  mobil  yang  sesuai  kemauan  dan selera kita masing-masing menggunakan metode TOPSIS.
Kata Kunci: Mobil, Sorum,TOPSIS
Abstract − Four-wheeled vehicles become the needs of society is quite important at this time, can be seen from the density of traffic every  day.  Type  of  four-wheeled  vehicles  are  also  very  varied,  among  others,  Honda,  Izusu,  Toyota,  Mazda,  and  many  more, therefore there are still many people who are confused when wanting to buy a car. People who want to buy a car also often ask  for help or advice from others to choose what car is suitable for the buy. Many aspects must be considered in buying a car, then people who are often confused to choose because it is faced with the large selection of types of cars in the Sorum. I am here to pro vide a short solution how to choose a car that according to the will and our individual tastes using the method.
Keywords : Car, Sorum, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan  roda  empat  menjadi  kebutuhan  masyarakat  yang  cukup  penting  saat  ini,  dapat  dilihat  dari  padatnya  lalu lintas  setiap  hari.  Jenis  kendaraan  roda  empat  juga  sangat  bervariasi  antara  lain  Honda,  Isuzu,  Toyota,  Mazda,  dan masih  banyak  lagi,  oleh  karena  itu  masih  banyak  orang  yang  bingung  ketika  ingin  membeli  mobil. Showroom sudah menyediakan beberapa  jenis mobil,  mungkin  juga sudah menyediakan  mobil yang kita inginkan. Showroom TOYOTA Sutan  Indo  Pematangsiantar  sudah  banyak  jenis  atau  merek  mobil  yang  bermerk  TOYOTA  dari  yang  baru  keluar maupun sudah keluar 2 tahun yang lalu. Showroom ini sudah  memiliki jangkauan pasar yang cukup luas, melihat dari ketatnya  persaingan  bisnis  otomotif  khususnya  pada  industry  penjualan  mobil,  tentu  hal  ini  menjadi  hal  yang  tidak biasa.  Adanya  penerapan  konsep  pemasaran  yang  kurang  efektif  dalam  menentukan  pelanggan  pada showroom TOYOTA Sutan Indo Pematangsiantar pada saat ini. Maka dari situ saya ingin membuat Showroom tersebut untuk bias memilih  dan  memilah  pelanggan  yang  layak  diberi  kredit  mobil  pada  saat  dating  ke showroom .  Pada  Penelitian sebelumnya  yang  telah  dilakukan  dalam  menggunakan  TOPSIS  adalah  implementasi  dalam  menentukan  kelayakan kredit pembelian  mobil  dengan  Metode TOPSIS (Manurung, 2010), dimana dapat  ditemukan keputusan  yang optimal walaupun terdapat 6 kriteria yang memiliki prioritas berbeda. Berawal dari permasalahan diatas, penelitian ini bertujuan membangun  sistem  pendukung  keputusan  yang  membantu  pihak Showroom untuk  dapat  memilih  pelanggan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan di atas serta meningkatkan bidang komputerisasinya agar Showroom mobil dapat  menentukan  kepada  siapa  yang  akan  diberikan  kredit  pembelian  mobil  tersebut.  Dari  hasil  yang  diperoleh, penelitian  ini  diharapkan  dapat  membatu  atau  menjadi  referensi  penelitian  berikutnya  untuk  dapat  dianalisa  maupun dikembangkan guna untuk keperluan dalam pengambilan keputusan dalam kasus yang sama maupun yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Efraim  Turban  [1]  Sistem  pendukung  keputusan  secara  umum  didefenisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  semi terstruktur.  Kemudian,  menurut  Kusrini  [2]  Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengelola data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah  semi-terstruktur  yang  spesifik.  Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semi-terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

## 2.2. Pengertian dan Konsep Showroom
Menurut [1], Showroom adalah suatu usaha yang berhubungan dengan retail, merupakan tempat pameran dan menjual barang  yang  memiliki  skala  ruang  khusus,  bergerak  dibidang  yang  diidentik  dengan  penjualan.  Showroom  berfungsi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
sebagai tempat dimana produsen ingin menjual atau memasarkan barang kepada konsumen agar terlihat lebih menarik melalui gerai atau tempat di suatu area tertentu. Pada umumnya perusahaan mempunyai tujuan untuk mendapatkan laba tertentu dan mempertahankan atau berusaha meningkatnya untuk jangka dan waktu yang panjang [3] .

## 2.3. Technique for Order Preferencs by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Menurut Olson [4] TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negatifideal  terdiri  dari  seluruh  nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.
Berikut adalah langkah – langkah metode TOPSIS [5]: 1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi (R) menggunakan persamaan (1), berikut perhitungannya : rij = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 dengan i = 1,2,….m; dan j = 1,2,….n. (1)
2. Menentukan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot  (Y)  menggunakan  persamaan  (2),  berikut perhitungannya :
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 dengan i = 1,2,….m; dan j = 1,2,….n.
(2)
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif (𝐴 + ) dan  matriks  solusi  ideal  negatif (𝐴 − ) menggunakan  persamaan  (3) sampai persamaan (6).
Setelah diperoleh matriks keputusan ternormalisasi terbobot, langkah selanjutnya adalah menentukan matriks solusi ideal positif (𝐴 + ) dan matriks solusi ideal negatif (𝐴 − ) berikut langkah-langkahnya : 𝑦 𝑗 + = {𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛  } = {𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎}
(3)
𝑦 𝑗 − = {𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛  } = {𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎} 4. Menentukan jarak nilai alternatif dari matrix solusi ideal positif (𝐷 𝑖 + ) dan matriks solusi ideal negatif (𝐷 𝑖 − ) . Selanjutnya  menghitung  jarak  nilai  alternatif  dari  matrix  solusi  ideal  positif (𝐷 𝑖 + ) menggunakan  persamaan  (7) berikut perhitungannya :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 2 ;   i = 1,2,….m (4)
5. Kemudian  menghitung  jarak  nilai  alternatif  dari  matrix  solusi  ideal  negatif (𝐷 𝑖 − ) menggunakan  persamaan  (8) berikut perhitungannya :
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 − ) 𝑛 𝑗=1 2 ;  i = 1,2,….m.
(5)
6. Menentukan nilai preferensi (𝑉 𝑖 ) untuk setiap alternatif.
Setelah  jarak nilai alternatif dari  matriks solusi  ideal positif (𝐷 𝑖 + ) dan  matriks solusi  ideal  negatif (𝐷 𝑖 − ) diperoleh, maka  langkah  terakhir  adalah  menentukan  nilai  preferensi.  Nilai  preferensi  merupakan  kedekatan  suatu  alternatif terhadap solusi ideal, berikut perhitungannya menggunakan persamaan ke (9) :
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ; (6)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di Toyota Sutan Indo Pematangsiantar yang berada di Jl. Medan KM 2,8 Sumber Jaya, Siantar Martoba.  Dalam  hal  ini  penulis  melakukan  pengamatan  langsung  pada  tempat  yang  diteliti  guna  untuk  mendapatkan data – data penelitian seperti pengambilan sampel alternatif dan kriteria yang akan diuji.
Kriteria  –  kriteria  yang  diperhitungkan  dalam  menentukan  kelayakan  dalam  proses  kredit  mobil  dilihat  dari penghasilan  maupun  pengeluaran,  serta  kelengkapan  dokumen  kenegaraan  calon  kreditur.  Teknik  penilaian  bobot kriteria  yang  digunakan  adalah  dengan  memberikan  nilai  secara  langsung  pada  masing  -  masing  kriteria.  Nilai  bobot tersebut didasarkan pada tingkat kepentingan suatu kriteria terhadap kriteria lainnya dalam proses penentuan Kelayakan Kredit Mobil.  Adapun data alternatif yang akan menjadi sampel penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Alternatif
No.  Nama Kredit Mobil Alternatif 1. Natalia Rumapea A 1 2. Lusida Simangunsong A 2 3. Julianto A 3 4. Pardomuan Manullang A 4

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No.  Nama Kredit Mobil Alternatif 5. Hetna Hutabarat A 5
Berikut ini adalah data awal alternatif terhadap kriteria berdasarkan hasil konversi Skor Kriteria, adapun hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Awal Alternatif Terhadap Kriteria
Kriteria/ Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 5 2 1 3 3 3 A 2 3 3 3 5 1 3 A 3 5 3 1 5 3 3 A 4 5 3 3 5 1 3 A 5 5 4 3 5 5 3
Selanjutnya dilakukan proses pengolahan data menggunakan metode topsis sebagai berikut: a. Membangun matriks keputusan ternormalisasi
Berdasarkan  matriks  keputusan  diatas  dinormalisasikan  menggunakan  persamaan  (2.11),  dengan  contoh perhitungan sebagai berikut:
|𝑥 1 | = √5 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 = 10,4403 𝑟 11 = 𝑥 11 |𝑥 1 | = 5 8,5440 = 0,4789 𝑟 21 = 𝑥 21 |𝑥 1 | = 3 8,5440 = 0,2873 𝑟 31 = 𝑥 31 |𝑥 1 | = 5 8,5440 = 0,4789 𝑟 41 = 𝑥 41 |𝑥 1 | = 5 8,5440 = 0,4789 𝑟 51 = 𝑥 51 |𝑥 1 | = 5 8,5440 = 0,4789
Dari perhitungan diatas sampai pada kriteria ke-5 maka didapatkan matriks ternormalisasi sebagai berikut:
Tabel 3. Matriks Ternormalisasi
alt/krit C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.4789  0.2917  0.1857  0.2874  0.4472  0.4472 A2 0.2873  0.4376  0.5571  0.4789  0.1491  0.4472 A3 0.4789  0.4376  0.1857  0.4789  0.4472  0.4472 A4 0.4789  0.4376  0.5571  0.4789  0.1491  0.4472 A5 0.4789  0.5835  0.5571  0.4789  0.7454  0.4472
b. Membangun matriks ternormalisasi terbobot
Setelah matriks keputusan ternormalisasi maka nilai elemen matriks ternormalisasi dikalikan dengan bobot W = [5, 4, 2, 3, 2, 3]. Berikut contoh berhitungan matrik keputusan ternormalisasi terbobot: y 11 = 0,4789 x 5 = 2,3946 y 12 = 0,2917 x 4 = 1,1669 y 13 = 0,1857 x 2 = 0,3714 y 14 = 0,2874 x 3 = 0,8620 y 15 = 0,4472 x 2 = 0,8944 y 16 = 0,4472 x 3 = 1,3416 Dari perhitungan diatas didapatkan matriks ternormalisasi terbobot sebagai berikut:
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi Terbobot
alt/krit C1 C2
C3 C4 C5 C6 BOBOT 5 4 2 3 2 3 A1 2.3946  1.1669  0.3714  0.8620  0.8944  1.3416 A2 1.4367  1.7504  1.1142  1.4367  0.2981  1.3416 A3 2.3946  1.7504  0.3714  1.4367  0.8944  1.3416 A4 2.3946  1.7504  1.1142  1.4367  0.2981  1.3416 A5 2.3946  2.3338  1.1142  1.4367  1.4907  1.3416
c. Menentukan solusi ideal positif dan negatif dengan menggunakan persamaan (2.13) dan (2.14), adapun hasilnya adalah sebagai berikut:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
- Solusi ideal positif:
𝑦 1 + = max {2,3946; 1,4367; 2,3946; 2,3946; 2,3946} = 2,3946
𝑦 2 + = max {1,1669; 1,7504; 1,7504; 1,7504; 2,3338} = 2,3338
𝑦 3 + = max {0,3714; 1,1142; 0,3714; 1,1142; 1,1142} = 1,1142 𝑦 4 + = max {0,8620; 1,4367; 1,4367; 1,4367; 1,4367} = 1,4367 𝑦 5 + = max {0,8944; 0,2981; 0,8944; 0,2981; 1,4907} = 1,4907
𝑦 6 + = max {1,3416; 1,3416; 1,3416; 1,3416; 1,3416} = 1,3416 - Solusi ideal negatif 𝑦 1 − = min {2,3946; 1,4367; 2,3946; 2,3946; 2,3946} = 1,4367 𝑦 2 − = min {1,1669; 1,7504; 1,7504; 1,7504; 2,3338} = 1,1669
𝑦 3 − = min {0,3714; 1,1142; 0,3714; 1,1142; 1,1142} = 0,3714 𝑦 4 − = min {0,8620; 1,4367; 1,4367; 1,4367; 1,4367} = 0,8620 𝑦 5 − = min {0,8944; 0,2981; 0,8944; 0,2981; 1,4907} = 0,2981 𝑦 6 − = min {1,3416; 1,3416; 1,3416; 1,3416; 1,3416} = 1,3416 Jadi, solusi ideal positif dan solusi ideal negatif adalah sebagai berikut: A + = {2,3946; 2,3338; 1,1142; 1,4367; 1,4907; 1,3416} A - = {1,4367; 1,1669; 0,3714; 0,8620; 0,2981; 1,3416}
d. Menentukan jarak antara nilai terbobot setiap alternatf dengan menggunakan persamaan (2.15) dan (2.16) adalah sebagai berikut:
- Jarak solusi ideal positif
𝐷 1 + = √ (2,3946 − 2,3946) 2 + (1,1669 − 2,3338) 2 +(0,3714 − 1,1142) 2 + (0,8620 − 1,4367) 2 + (0,8944 − 1,4907) 2 +  (1,3416 − 1,3416) 2 = 1,6122
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, berikut adalah hasil dari perhitungan jarak solusi ideal positif.
Tabel 5. Jarak Solusi Ideal Positif Alt/Krit C1 C2 C3 C4 C5 C6 JSIP A1 0 1.3617  0.5517  0.3303  0.3556 0 1.6122 A2 0.9174  0.3404 0 0 1.4222 0 1.6371 A3 0 0.3404  0.5517 0 0.3556 0 1.1170 A4 0 0.3404 0 0 1.4222 0 1.3276 A5 0 0 0 0 0 0 0
- Jarak solusi ideal negatif
𝐷 1 + = √ (2,3946 − 1,4367) 2 + (1,1669 − 1,1669) 2 +(0,3714 − 0,3714) 2 + (0,8620 − 0,8620) 2 + (0,8944 − 0,2981) 2 +   (1,3416 − 1,3416) 2 = 1,1283
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, berikut adalah hasil dari perhitungan jarak solusi ideal positif.
Tabel 6. Jarak Solusi Ideal Negatif
Alt/Krit C1 C2 C3 C4 C5 C6 JSIN A1 0.9174 0 0 0 0.3556 0 1.1283 A2 0 0.3404  0.5517  0.3303 0 0 1.1056 A3 0.9174  0.3404 0 0.3303  0.3556 0 1.3942 A4 0.9174  0.3404  0.5517  0.3303 0 0 1.4628 A5 0.9174  1.3617  0.5517  0.3303  1.4222 0 2.1409
e. Melakukan  perankingan  dengan  menghitung  nilai  preferensi  dengan  menggunakan  persamaan  (2.17),  berikut adalah perhitungannya:
𝑉 1 = 1,1283
1,1283 + 1,6122 = 0,4117
𝑉 2 = 1,1056 1,1056 + 1,6371 = 0,4031
𝑉 3 = 1,3942 1,3942 + 1,1170 = 0,5552
𝑉 4 = 1,4628 1,4628 + 1,3276 = 0,5242
𝑉 5 = 2,1408 2,1408 + 0 = 1
Berdasarkan perhitungan diatas, Kelayakan dalam Kredit Mobil adalah

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 7. Hasil Akhir Perhitungan
No. Nama Peserta Nilai Akhir  Ranking 1 Hetna Hutabarat 1 1 2 Julianto 0,5552 2 3 Pardomuan Manullang 0,5242 3 4 Natalia Rumapea 0,4117 4 5 Lusida Simangunsong 0,4031 5

## 4. IMPLEMENTASI
Setelah dilakukan pengolahan data secara manual, selanjutnya dilakukan pengujian data menggunakan system berbasis web. Adapun tampilan sistem dengan menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut. Daftar kriteria adalah indikator yang digunakan dalam melakukan perangkingan pada sistem.

## Gambar 1. Daftar Kriteria TOPSIS
Daftar  alternatif  adalah  data  Burung  yang  akan  dirangking  pada  metode TOPSIS .  Adapun  tampilannya  adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Daftar Alternatif TOPSIS
Berisikan  nilai  –  nilai  dari  setiap  alternatif  terhadap  kriteria  yang  telah  ditetapkan  pada  sistem.  Adapun tampilannya adalah sebagai berikut:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Adapun tampilan hasil data nilai di normalisasi pada metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Data Nilai Normalisasi
Adapun  tampilan  hasil  data  nilai  di  normalisasi  terhadap  bobot  krieteria  pada  metode TOPSIS adalah  sebagai berikut:
Gambar 5. Data Nilai Normalisasi Terbobot
Berikut adalah hasil perhitungan nilai solusi ideal kriteria pada metdoe TOPSIS, berikut adalah tampilannya:
Gambar 6. Data Nilai Solusi Ideal
Jarak  nilai  solusi  ideal  pada  metdode  TOPSIS  dalam  kasus  menentukan  kelayakan  kredit  mobil  dapat  dilihat pada Gambar 7. dibawah ini:
Gambar 7. Jarak Nilai Solusi Ideal Positif dan Negatif
Menampilkan urutan  –  urutan burung calon konsumen  yang  layak dalam  mengkredit  mobil pada Toyota Sutan Indo Pematangsiantar:
Berdasarkan gambar diatas dapat dilihat bahwa hasil dari perhitungan manual dan system menunjukan hasil yang sama dalam menentukan kelayakan kredit pembelian mobil menggunakan metode topsis.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini Sistem Pendukung Keputusan dalam  menentukan kelayakan dalam Kredit Mobil  pada  Toyota  Sutan  Indo  Pematangsiantar  dapat  menjadi  pertimbangan  pengambil  keputusan  (decision  maker) dalam menentukan calon konsumen yang layak mengkredit mobil  dengan metode TOPSIS. Penelitian ini menggunakan 5 alternatif dan 6 kriteria, Kartu Identitas (C1), Slip Gaji (C2), Kartu Keluarga (C3), Bukti PBB/Rekening Listrik (C4), Tagihan 3 Bulan Terakhir (C5),dan NPWP (C6). Pembobotan kriteria dalam sistem pendukung keputusan ini sangatlah mempengaruhi  hasil  keputusan  perkiraan.  Pembobotan  yang  tidak  konsisten  akan  menghasilkan  nilai  keputusan  yang sangat tidak konsisten. Berdasarkan hasil perhitungan manual dan sistem, diperoleh hasil yang perangkingan yang sama dengan urutan Hetna Hutabarat (A5) dengan nilai preferensi 1, Julianto(A3) dengan nilai preferensi 0,5552, Pardomuan Manullang  (A4)  dengan  nilai  preferensi  0,5242,  Natalia  Rumapea  (A1)  dengan  nilai  preferensi  0,4117,  dan  Lusida Simangunsong (A2) dengan nilai preferensi 0,4031.

## REFERENCES
[1] V.  Fuspita,  A.  Vatresia,  And  D.  Andreswari,  “Bengkulu  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  Saw  )  Berbasis  Sistem  Operasi Android,” Vol. 2, No. 1, Pp. 45–52, 2014.
[2] A. H. Kridalaksana And Z. Arifin, “Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan Struktural Eselon Ii . B Menggunakan Metode Promethee ( Study Kasus : Badan Kepegawaian Daerah Kabupaten Kutai Timur ),” Vol. 1, No. 1, Pp. 53–59, 2016.
[3] Joko  Lianto  Buliali,  Andreas  Handojo,  And  Frica  Salim  Wiharjo,  “Penjualan  Mobil  Berbasis  Web  Dan Manajemen  Data Pembayaran  Di Showroom Mobil Xyz,” J. Inform. , Vol. 6, No. 1, Pp. 31–40, 2005.
[4] A. N. Fitriana, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa Dengan Metode Topsis,” Vol. 2, No. 2, 2015.
[5] P. S. Ke-, A. Berbagai, M. Ahp, F. Teknik, And U. M. Kudus, “Fakultas Teknik – Universitas Muria Kudus 115,” Pp. 115–119, 2017.