## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082

## Rekomendasi Content Creator Terbaik sebagai Pendukung Keputusan Penilaian pada Agensi Menggunakan Metode TOPSIS
Eugenius Kau Suni, Stephen Aprius Sutresno *
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: 1 eugenius.suni@atmajaya.ac.id, 2,* stephen.sutresno@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: stephen.sutresno@atmajaya.ac.id Submitted: 14/08/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Sebagai  seorang  agensi  perlu  mengevaluasi  dan  memberikan  nilai  hasil  konten  yang  telah  dipublikasikan  oleh  para content creator secara periodik. Aurora News Agency yang menjadi salah satu agensi konten kreator Snack Video memiliki lebih dari 700 anggota content creator, sehingga memerlukan teknik khusus untuk mempermudah dan mempercepat penilaian kinerja para  content  creator.  Maka  dari  itu  dilakukan  penelitian  terkait  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  TOPSIS  sebagai pendukung keputusan penilaian pada agensi untuk content creator terbaik. Data didapatkan sebanyak 630 content creator dengan total 10.916 konten setelah melalui proses data cleansing. Hasil penelitian menunjukkan 10 peringkat content creator dengan nilai preferensi yang tertinggi hingga terendah. Anemz Tv adalah content creator yang memiliki nilai preferensi 0,4368 dan mendapat peringkat 1, sedangkan Talenta.TV adalah content creator yang memiliki nilai preferensi 0,3203 dan mendapat peringkat 2. Setelah dilakukan analisa terlihat perbedaan strategi untuk setiap content creator yang berfokus pada kuantitas dan fokus lain pada kualitas konten. Disimpulkan bahwa penerapan metode TOPSIS ini dapat diimplementasikan secara sederhana dengan komputasi cukup cepat, serta menghasilkan nilai preferensi yang variatif.
Kata Kunci: Agensi; Content Creator; Snack Video; TOPSIS; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− As an agency, it is necessary to evaluate and assign value to the content outcomes that have been published by content creators periodically. Aurora News Agency, which is one of the content creator agencies for Snack Video, has over 700 member content creators. This requires specialized techniques to facilitate and expedite the assessment of the performance of these content creators. Therefore, research was conducted on a decision support system using the TOPSIS method as a decision-making tool for evaluating the best content creators within the agency. Data was collected from a total of 630 content creators, and after undergoing data cleansing processes, a total of 10,916 content items were obtained. The research results present a ranking of the top 10 content creators based on their preference scores, ranging from the highest to the lowest. Anemz Tv is the content creator with the highest preference score of 0.4368, securing the first rank. On the other hand, Talenta.TV is the content creator with a preference score of 0.3203, earning the second rank. Upon analysis, differences in strategies for each content creator became apparent, with some focusing on quantity and others placing emphasis on the quality of content. In conclusion, the application of the TOPSIS method can be implemented relatively simply, with sufficiently fast computations, and it yields a diverse range of preference scores.
Keywords : Agency; Content Creator; Snack Video; TOPSIS; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang terjadi pada saat ini merupakan era transformasi dari kehidupan konvensional menjadi kehidupan  digital.  Hampir  keseluruhan  kehidupan  di  dunia  ini  sudah  didominasi  oleh  teknologi  mulai  dari  bidang pendidikan, kesehatan, perekonomian, pekerjaan, hiburan, dan beberapa bidang lainnya [1]. Penggunaan teknologi ini membantu mempermudah apa yang dilakukan manusia dalam segala hal, sehingga teknologi ini sudah menjadi sebuah ketergantungan  bagi  manusia  yang  tidak  mungkin  bisa  ditinggalkan  di  kehidupan  saat  ini  hingga kedepannya  [2]. Penggunaan  teknologi  seperti handphone dan gadget lainnya  dari  kota  besar,  kota  kecil,  hingga  pedesaan  hampir jarang melihat orang tanpa memegang barang tersebut, dikarenakan bukan hanya jangkauan pasar penjualannya yang sudah  menyebar  ke  seluruh  daerah,  namun  karena  harga  yang  dibanderol  secara  murah  sehingga  dapat  dijangkau hampir  semua  kalangan  [3].  Selain  itu,  teknologi juga  memberikan  fasilitas  yang  sangat  lengkap  dengan  beberapa aplikasi yang bisa didapatkan secara gratis di Google Play Store, App Store, atau aplikasi serupa lainnya [4]. Salah satu jenis aplikasi yang populer untuk diunduh dan digunakan oleh banyak orang adalah aplikasi media sosial.
Aplikasi media sosial merupakan aplikasi yang dibangun dan bertujuan sebagai media perantara komunikasi antara orang satu dengan lainnya, sehingga setiap orang dapat saling mengenal, terhubung, dan berinteraksi satu sama lain. Pengguna aplikasi media sosial tidak terbatas oleh usia, jabatan, pekerjaan, pendidikan, dan status apapun [5]. Penggunaan aplikasi juga tidak terbatas pada waktu dan tempat untuk mengaksesnya, sehingga beberapa hal inilah yang menjadi ketertarikan bagi pengguna. Melihat perkembangan aplikasi media sosial yang sudah semakin modern, banyak  orang  yang  mulai  memanfaatkan  aplikasi  media  sosial  ini  sebagai  pekerjaan  yang  menjadi  sumber  mata pencaharian  mereka  [6].  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  aplikasi  media  sosial  tidak  hanya  menjadi  alat  untuk bersosialisasi, tetapi juga membuka peluang ekonomi bagi banyak individu. Dengan semakin banyaknya konten yang dihasilkan di platform-platform media sosial, muncul berbagai peluang bisnis seperti influencer, pemasaran produk, dan  layanan  promosi.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  aplikasi  media  sosial  telah  mengubah  lanskap komunikasi dan perekonomian secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir.
Salah  satu  aplikasi  media  sosial  yaitu  Snack  Video  merupakan  aplikasi  yang  sudah  tidak  asing  lagi  bagi sebagian besar orang yang berkecimpung di media sosial. Aplikasi Snack Video ini sudah diunduh oleh masyarakat sebanyak  lebih  dari  100  juta  di  Google  Play  Store,  serta  memiliki  rating  4,6  dari  8,37  juta  ulasan  dari  data  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
didapatkan per 7 Agustus 2023. Aplikasi Snack Video berfokus pada video pendek sebagai media interaksi yang dapat diunggah dan dibagikan oleh setiap pengguna terdaftar. Pengguna juga dapat berinterkasi melalui fitur komentar yang sudah disediakan oleh aplikasi  untuk  dapat  memberikan tanggapan dan reaksi  kepada video yang  telah dilihatnya. Snack Video ini memiliki beberapa fitur menarik seperti filter video, musik, dan efek kreatif, sehingga para pengguna tidak  perlu  repot-repot  untuk  menggunakan  aplikasi editor video  lainnya  untuk  bisa  mengedit  video  yang  akan diunggah di akunnya [7].
Seperti  beberapa  aplikasi  serupa,  Snack  Video  memberikan  tawaran  yang  menarik  bagi  setiap  orang  untuk dapat  mendapatkan  uang  hanya  melalui  aplikasi.  Cara  untuk  mendapatkan  uang  dalam  aplikasi  bervariasi  sesuai ketentuan dan kebijakan Snack Video, mulai dari tingkat pengguna aplikasi, content creator , maupun agensi. Melihat dari  jumlah  besaran  uang  yang  bisa  didapatkan  dalam  aplikasi,  maka  sebagai content  creator dan  agensi  menjadi ketertarikan  dan  motivasi  sebagian  besar  orang  untuk  menjadikannya  sebagai  bidang  profesi  mereka  [8]. Content creator disini adalah orang atau pihak tertentu yang mempunyai hobi atau pekerjaan dalam membuat suatu konten, dimana dalam cakupan aplikasi Snack Video lebih berfokus pada konten video. Sedangkan agensi di cakupan content creator sendiri  merupakan  suatu  bisnis,  perusahaan,  atau  organisasi  yang  berfokus  pada  proses  produksi  konten berkualitas yang dihasilkan oleh para content creator [9].
Sebagai seorang agensi perlu mengevaluasi dan memberikan nilai hasil konten yang telah dipublikasikan oleh para content creator yang bergabung sebagai anggotanya secara periodik. Proses evaluasi dan pemberian nilai pastinya tidak mudah bagi  seorang agensi, karena memerlukan tim  khusus sebagai  pengamat  untuk  menilai kualitas konten yang diunggah oleh setiap content creator [8, 10]. Aurora News Agency yang menjadi salah satu agensi konten kreator Snack  Video  memiliki  anggota  terdaftar  sebagai content  creator lebih  dari  700.  Agensi  tersebut  berasal  kota Tangerang dan sudah beroperasi sejak tahun 2022. Sebagai salah satu agensi yang sudah cukup ternama dan memiliki banyaknya anggota content creator , maka diperlukan teknik khusus untuk mempermudah dan mempercepat penilaian kinerja para content creator . Salah satu penilaian yang bisa dilakukan oleh agensi adalah dengan menerapkan sistem peringkat pada content creator yang diterapkan melalui sistem pendukung keputusan.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Dede  berjudul  “Metode  TOPSIS  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata” membahas mengenai perancangan sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan destinasi  wisata yang sesuai.  Dilatarbelakangi  banyaknya alternatif pilihan  objek wisata di  Kabupaten Lima Puluh Kota, Sumatera Barat maka dibuat perancangan suatu sistem berbasis web . Metode pendukung keputusan yang digunakan dalam sistem adalah TOPSIS karena metode tersebut memiliki kelebihan dalam hal komputasi yang cepat dan juga sederhana. Kriteria yang ditetapkan ada 6 kriteria yaitu jarak, waktu, biaya, fasilitas, transportasi, dan jenis  wisata.  Hasil  memperlihatkan  tampilan  rancangan  aplikasi  yang  bisa  membantu  wisatawan  untuk  mendapat informasi  destinasi  wisata  yang ada di  Kabupaten Lima Puluh Kota[11]. Penelitian tersebut mendukung  pemilihan metode  TOPSIS  sebagai  metode  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini,  karena  melihat  hasil  yang  baik  dari penelitian sebelumnya dan juga cocok pada kriteria yang cukup bervariasi.
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Geraldie berjudul “Analisis Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW pada Penilaian Karyawan (Studi Kasus: PT Pura Barutama Unit Paper Mill 5, 6, 9)” membahas mengenai uji performa dari 2 metode pendukung keputusan pada studi kasus yang sudah ditentukan. Melihat penilaian kinerja karyawan pada PT. Pura  Barutama  memiliki  hasil  yang  mirip  antar  satu  sama  lain  antar  karyawan,  dan  juga  metode  SAW  sudah diterapkan  pada  perusahaan,  maka  kesulitan  dalam  menentukan  batas  minimal  nilai  yang  baik.  Penelitian  tersebut bertujuan  untuk  membandingkan  metode  selain  SAW  yaitu  metode  TOPSIS,  dimana  kedua  metode  tersebut sebenarnya masih dalam model Multi Criteria Decision Making (MCDM). Hasil akhir penelitian didapatkan bahwa hasil  urutan  peringkat  yang  tidak  jauh  berbeda  dari  kedua  metode,  namun  untuk  metode  TOPSIS  memiliki  nilai preferensi yang lebih variatif, sehingga disimpulkan bahwa metode TOPSIS bisa dipakai sebagai alternatif pengganti metode  SAW  untuk  sistem  penilaian  kinerja  karyawan  di  PT.  Pura  Barutama  [12].  Hasil  dari  penelitian  tersebut mendukung  penelitian yang dilakukan dalam memilih  metode TOPSIS, dikarenakan cukup banyak data yang  akan diberikan peringkat, selain itu pastinya juga akan terjadi banyak kemiripan untuk setiap data.
Melihat latar belakang masalah dan beberapa penelitian sebelumnya, maka dilakukan penelitian terkait sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS untuk data content creator yang terdaftar pada Aurora News Agency. Sehingga dapat menghasilkan peringkat content creator terbaik guna menjadi rekomendasi bagi agensi sebagai pendukung keputusan penilaian pada agensi, dengan manfaat juga kepada para content creator untuk dapat melihat nilai dan peringkat mereka masing-masing, guna menggugah para content creator yang tergabung di Aurora News  Agency  agar  bisa  saling  berkompetisi  dan  lebih  meningkatkan  kualitas  konten  yang  diunggah  dalam  media sosial Snack Video.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan seperti yang terlihat pada Gambar 1, dimana tahapan pertama pada penelitian  adalah  pengumpulan  data,  yang  dilanjutkan  dengan data  cleansing ,  analisa  TOPSIS,  analisa  hasil,  dan tahapan terakhir adalah penulisan artikel.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan secara bertahap mulai dari pengambilan data content creator , hingga detail semua konten setiap content creator . Pertama dilakukan pengambilan data dari salah satu agensi yaitu Aurora News Agency melalui jalur  internal  dan  didapatkan  data  dengan  format  excel  berisi  informasi  sebanyak  765 content  creator yang  aktif menjadi  anggota  per Desember 2022.  Selain  itu juga  didapatkan daftar konten  yang sudah diunggah  pada aplikasi Snack  Video  oleh  masing-masing content  creator pada  bulan  November  selama  seminggu  yaitu  sejak  tanggal  17 hingga 23 November 2022. Data didapatkan sebanyak total 13.373 konten yang telah diunggah dan juga sudah dinilai oleh agensi terkait originality , timeliness , authenticity . Data  yang  telah  didapatkan  masih  belum  lengkap  mengenai total  post dan like untuk  setiap  konten  tercatat tersebut. Untuk mendapatkan data total post masing-masing content creator cukup menggunakan fungsi VLOOKUP pada  excel,  sedangkan  untuk  mendapatkan  data like masing-masing  konten  dibutuhkan  teknik web  scraping . Web scraping adalah sebuah teknik untuk pengambilan data atau informasi dari halaman web secara otomatis menggunakan bantuan perangkat lunak dan script khusus [13]. Pada penelitian dilakukan web scraping menggunakan bantuan tools WebHarvy  untuk  total  13.373  konten  selama  kurang  lebih  3  hari  seperti  terlihat  pada  Gambar  2.  Walaupun  tidak semua konten tersebut dapat dibuka, namun untuk hasil scraping data tetap digunakan dan diolah kembali pada excel.
Gambar 2. Proses Web Scraping Menggunakan Tools WebHarvy

## 2.3 Data Cleansing
Data  cleansing adalah  proses  untuk  mengidentifikasi,  memperbaiki,  menghilangkan  kesalahan,  inkonsistensi,  atau anomali  dalam  kumpulan  data.  Tujuan  dilakukan data  cleansing untuk  meningkatkan  kualitas  data  sehingga  saat dilakukan analisis, pemodelan atau tujuan lainnya tanpa menghasilkan interpretasi yang salah atau hasil yang tidak akurat  [14]. Data  cleansing pada  penelitian  dilakukan  menggunakan  beberapa  rumus  excel,  sehingga  dapat menghilangkan beberapa data konten yang tidak dapat dibuka ( broken link ), serta menghapus beberapa data content creator yang tidak memiliki data total post pada seminggu tersebut. Setelah dilakukan tahapan data cleansing , maka didapatkan data akhir sejumlah 630 content creator aktif dengan total 10.916 konten.
2.4 Analisa TOPSIS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
Metode  TOPSIS  yang  memiliki  kepanjangan Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution merupakan  salah satu  metode  yang termasuk dalam  model MCDM. Metode TOPSIS menggunakan analisis multi - kriteria dalam memilih alternatif terbaik dari sekelompok pilihan berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Pada metode ini menggabungkan konsep jarak dan kesamaan dengan solusi ideal untuk menilai alternatif-alternatif yang ada  [15].  Terdapat  beberapa langkah umum yang  harus dilakukan dalam penerapan metode  TOPSIS sebagai berikut:

## 2.4.1 Menentukan kriteria dan alternatif
Kritera disimbolkan dengan huruf C, sedangkan alternatif disimbolkan dengan huruf A. Kriteria merupakan faktor- faktor  atau  atribut-atribut  yang  digunakan  untuk  menilai  dan  membandingkan  pilihan  yang  ada.  Faktor-faktor  ini berperan dalam mengukur kinerja atau hasil dari setiap opsi dalam proses pengambilan keputusan yang  melibatkan beberapa kriteria. Kriteria dapat mencakup segala aspek yang relevan dan signifikan dalam suatu keputusan. Alternatif adalah pilihan atau opsi yang dapat dipilih atau dinilai dalam proses pengambilan keputusan. Dalam konteks metode TOPSIS,  opsi-opsi  ini  mewakili  potensi  solusi  atau  pilihan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  atau mencapai tujuan khusus [11, 16].
Setelah memilih kriteria dan alternatif yang akan digunakan dalam analisis TOPSIS, maka dilanjutkan dengan menentukan sifat dan bobot dari setiap kriteria tersebut. Sifat untuk tiap kriteria hanya terbagi menjadi 2 macam yaitu cost atau benefit . Sifat cost menunjukkan bahwa semakin  besar  nilai  bobot  pada kriteria tersebut maka  berdampak buruk pada nilai pengambilan keputusan, sedangkan sifat benefit menunjukkan bahwa semakin besar nilai bobot pada kriteria tersebut maka berdampak baik pada nilai pengambilan keputusan tersebut [17]. Sedangkan untuk penentuan bobot ditentukan berdasarkan seberapa besar dampak kriteria tersebut terhadap nilai pengambilan keputusan, dimana bobot per kriteria bernilai 0>x>1, dan total bobot dari semua kriteria bernilai 1.

## 2.4.2 Membuat matriks keputusan
Nilai alternatif untuk setiap kriteria selanjutnya dimasukkan ke dalam matriks keputusan dengan persamaan (1) [18]:
𝑋 = 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3 ⋮ 𝑎 𝑖 [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 33 ⋯ ⋯ ⋯ 𝑥 1𝑗 𝑥 2𝑗 𝑥 3𝑗 ⋮ ⋮      ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 𝑥 𝑖3 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ] (1)
dimana: 𝑖 = baris 𝑗 = kolom 𝑋 = matriks keputusan 𝑎 𝑖 = data alternatif pada baris ke-i 𝑥 𝑖𝑗 = nilai alternatif untuk data ke-i dan kriteria ke-j

## 2.4.3 Membuat matriks ternormalisasi
Nilai  alternatif  untuk  setiap  kriteria  pastinya  memiliki  skala  dan  rentang  nilai  yang  berbeda-beda,  hal  ini  bisa menyebabkan kriteria satu menjadi dominan dibanding kriteria lainnya. Untuk mencegah ketimpangan data tersebut bisa dilakukan normalisasi untuk data matriks keputusan yang sudah ditetapkan dengan membuat matriks normalisasi menggunakan rumus (2) [18, 19].
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
(2)
dimana: 𝑖 = baris 𝑗 = kolom 𝑟 𝑖𝑗 = data alternatif ternormalisasi pada baris ke-i dan kriteria ke-j 𝑥 𝑖𝑗 = nilai alternatif untuk data ke-i dan kriteria ke-j

## 2.4.4 Membuat matriks ternormalisasi terbobot
Tahapan berikutnya setelah membuat matriks ternormalisasi adalah mengalikan nilai setiap alternatif dengan masing- masing bobot kriteria sehingga terbentuk matriks ternormalisasi terbobot. Pembuatan matriks ternormalisasi terbobot ini mengacu pada rumus (3) [19]:
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
dimana: 𝑖 = baris

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
𝑗 = kolom 𝑦 𝑖𝑗 = data alternatif ternormalisasi terbobot pada baris ke-i dan kriteria ke-j 𝑊 𝑗 = nilai bobot untuk kriteria ke-j 𝑟 𝑖𝑗 = data alternatif ternormalisasi pada baris ke-i dan kriteria ke-j

## 2.4.5 Menentukan solusi ideal positif dan negatif
Solusi ideal positif merupakan kombinasi nilai terbaik dari setiap kriteria, sedangkan solusi ideal negatif merupakan kombinasi  nilai  terburuk  dari  setiap  kriteria.  Untuk  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  negatif  memerlukan keterlibatan sifat dari setiap kriteria dan dibuat dalam bentuk matriks, yang dapat dicari menggunakan rumus (4) dan (5) [19].
𝐴 + = [𝑦 1 + 𝑦 2 + 𝑦 3 + ⋯ 𝑦 𝑛 + ] (4)
𝐴 − = [𝑦 1 − 𝑦 2 − 𝑦 3 − ⋯ 𝑦 𝑛 − ] (5)
dimana: 𝐴 + = solusi ideal positif 𝐴 − = solusi ideal negatif 𝑦 𝑗 + = nilai y positif pada kriteria ke-j 𝑦 𝑗 − = nilai y negatif pada kriteria ke-j Dengan ketentuan pada persamaan (6) dan (7):
𝑦 𝑗 + = { max 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑖𝑓𝑎𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒 − 𝑗 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
min 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑖𝑓𝑎𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒 − 𝑗 = 𝐶𝑜𝑠𝑡 (6)
𝑦 𝑗 − = { max 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑖𝑓𝑎𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒 − 𝑗 = 𝐶𝑜𝑠𝑡 min 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑖𝑓𝑎𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒 − 𝑗 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 (7)

## 2.4.6 Menghitung jarak alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif
Tahapan selanjutnya adalah menghitung jarak untuk mengukur seberapa atau jauhnya setiap alternatif dari nilai solusi solusi  ideal  positif  maupun  nilai  solusi  ideal  negatif  dalam  ruang multidimensional yang  terdiri  dari  kriteria  yang dievaluasi.  Penghitungan  jarak  ini  menggunakan  salah  satu  rumus  perhitungan  metrik  jarak  yaitu  jarak  Eucledian, seperti terlihat pada rumus (8) dan (9) [20].
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑗 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑖=1 (8)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 − ) 2 𝑚 𝑖=1 (9)
dimana: 𝑖 = baris 𝑗 = kolom 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif dengan solusi ideal negatif 𝑦 𝑖𝑗 = data alternatif ternormalisasi terbobot pada baris ke-i dan kriteria ke-j 𝑦 𝑗 + = nilai y positif pada kriteria ke-j 𝑦 𝑗 − = nilai y negatif pada kriteria ke-j

## 2.4.7 Menghitung nilai preferensi
Penghitungan  nilai  preferensi  digunakan  untuk  menentukan  nilai  skor  yang  didapatkan  dari  tiap  alternatif  guna menentukan peringkat alternatif. Penghitungan nilai preferensi dapat dilakukan dengan menggunakan rumus (10) [20].
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (10)
dimana: 𝑖 = baris 𝑉 𝑖 = nilai preferensi alternatif pada baris ke-i 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif dengan solusi ideal negatif
2.5 Analisa Hasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
Hasil  analisa  TOPSIS  sebelumnya  akan  dilanjutkan  dengan  analisa  hasil  berupa  peringkat  untuk  masing-masing content creator . Peringkat yang telah diperoleh akan dianalisa terkait latar belakang para content creator dan strategi yang bisa diambil oleh agensi untuk hasil yang telah didapatkan sebagai kesimpulan pada penelitian ini.

## 2.6 Penulisan Artikel
Sebagai tahapan terakhir dalam penelitian adalah penulisan artikel. Penulisan artikel disusun dengan menyesuaikan format / template artikel yang disediakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Proses analisa data diawali dengan menentukan kriteria, alternatif, bobot per kriteria, dan sifat per kriteria dari data yang dikumpulkan serta sudah melalui tahapan data cleansing . Data terkumpul sebanyak 630 content creator sebagai alternatif dan didapatkan 5 kriteria yaitu total post , like , originality , timeliness , dan authenticity dengan bobot masing- masing seperti terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Bobot dan sifat per kriteria
Seperti terlihat pada Tabel 1 terlihat 5 kriteria yang sudah ditetapkan dan disimbolkan sebagai C1 hingga C5. Untuk kriteria total post merupakan jumlah unggahan konten pada aplikasi Snack Video, like merupakan jumlah rata- rata like yang  didapatkan  untuk  setiap  konten  yang  diunggah. Originality mengartikan  seberapa  asli  atau  original konten yang diunggah oleh para content creator , dimana pada data asli dibedakan menjadi 3 macam yaitu video asli, re-edit , dan repost . Timeliness menandakan seberapa lama ketahanan atau ketertarikan netizen terhadap konten agar tetap viral yang bergantung dari jenis konten dan isi yang disampaikan dalam konten tersebut, dimana pada data asli dibedakan  menjadi  4  macam  yaitu  3 days ,  7 days , timeliness ,  dan outdated .  Kriteria  terakhir  yaitu authenticity menunjukkan  keaslian  dari  konten  tersebut  apakah  sebuah  berita  asli  atau  hoax,  dimana  pada  data  asli  dibedakan menjadi 3 macam yaitu true news , hoax, dan not yet confirmed . Pada penelitian ini, untuk nilai kriteria originality , timeliness , dan authenticity sudah dikonversi menjadi data numerik dengan rentang nilai 1-10 agar lebih mudah untuk diolah.  Angka  1  menunjukkan  nilai  terburuk,  sedangkan  nilai  10  menunjukkan  nilai  terbaik  sebagai  pengambilan keputusan.
Pemberian bobot ditentukan dengan melihat seberapa besar kriteria tersebut berdampak terhadap performa dari content creator . Pembobotan dilakukan dengan tidak terlepas dari sudut pandang penilaian oleh agensi, dimana agensi melihat performa content creator terutama dari jumlah unggahan yang bisa dilakukan oleh content creator dalam satu waktu.  Hal ini sangat  berdampak terhadap gaji yang bisa diberikan oleh agensi  kepada content creator , sedangkan kriteria lainnya juga mendukung penilaian namun dengan bobot yang lebih rendah. Selain untuk penggajian, beberapa kriteria  tersebut  biasanya  digunakan  agensi  untuk  melihat  apakah content  creator tetap  mematuhi  peraturan  yang sudah  ditetapkan  sebelumnya  seperti  minimal  jumlah posting dalam  seminggu,  keaslian  konten  dan  aturan-aturan lainnya. Untuk sifat dari kelima kriteria merupakan benefit , karena semakin besar nilainya berdampak positif terhadap penilaian oleh agensi.
Tahapan berikutnya adalah membuat matriks keputusan untuk 630 alternatif yang setiap alternatifnya diberikan simbol A1 hingga A630 seperti terlihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Matriks keputusan
Terlihat rentang nilai untuk setiap kriteria tidak seimbang terutama bagian C1 dan C2 dibanding C3, C4, dan C5, maka dilakukan normalisasi agar tidak terjadi ketimpangan untuk proses selanjutnya. Dikarenakan rumus untuk membuat matriks normalisasi membutuhkan pembagi yang cukup kompleks untuk 630 data dan cukup memberatkan
Kriteria Keterangan Bobot Sifat C1 Total Post 0,40 Benefit C2 Like 0,20 Benefit C3 Originality 0,15 Benefit C4 Timeliness 0,10 Benefit C5 Authenticity 0,15 Benefit
Alternatif Keterangan C1 C2 C3 C4 C5 A1 Rekam Jejak 232 501 7,00 9,86 9,96 A2 Saudara News 178 1126 7,00 9,98 9,97 A3 MEGA Berita 58 971 7,00 9,74 9,91 A4 Jurnalis Kucel 15 4390 7,00 9,00 10,00 A5 R-news 207 478 7,00 9,86 9,93 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ A630 Rubrik News 1 29 7,00 10,00  10,00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
komputer dalam proses komputasi, maka perhitungan menggunakan excel dilakukan dalam 2 langkah yaitu mencari nilai pembagi dan dilanjutkan dengan memasukkan ke dalam rumus normalisasi. Dalam menghitung nilai pembagi pada rumus normalisasi menggunakan excel, digunakan rumus sebagai berikut: |𝑥 𝑗 | = 𝑆𝑄𝑅𝑇(𝐶 1𝑗 2 + 𝐶 2𝑗 2 + 𝐶 3𝑗 2 + ⋯ + 𝐶 630𝑗 2 ) .  Nilai  pembagi  yang  dihasilkan  untuk  setiap  kriteria  yaitu: |𝑥 1 | =  863,8044; |𝑥 2 | =  53193,3913; |𝑥 3 | = 175,5301; |𝑥 4 | = 228,8161; dan |𝑥 5 | = 249,6503. Selanjutnya dilakukan perhitungan normalisasi untuk mendapatkan matriks ternormalisasi seperti terlihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Matriks ternormalisasi
Setelah mendapatkan matriks ternormalisasi, maka dicari matriks ternormalisasi terbobot dengan mengalikan nilai setiap alternatif pada Tabel 3 dengan bobot masing-masing kriteria. Untuk nilai pada kolom C1 dikalikan dengan 0,40, C2 dikalikan dengan 0,20, C3 dikalikan dengan 0,15, C4 dikalikan dengan 0,10, dan C5 dikalikan dengan 0,15 sehingga mendapatkan matriks seperti terlihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Matriks ternormalisasi terbobot
Tahapan  berikutnya  adalah  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dengan  menggunakan rumus excel: 𝑦 𝑗 + = 𝐼𝐹(𝐶 𝑗 = "𝐵𝐸𝑁𝐸𝐹𝐼𝑇"; 𝑀𝐴𝑋(𝑦 1𝑗 : 𝑦 360𝑗 ); 𝑀𝐼𝑁(𝑦 1𝑗 : 𝑦 360𝑗 )) dan 𝑦 𝑗 − = 𝐼𝐹(𝐶 𝑗 = "𝐶𝑂𝑆𝑇"; 𝑀𝐴𝑋(𝑦 1𝑗 : 𝑦 360𝑗 ); 𝑀𝐼𝑁(𝑦 1𝑗 : 𝑦 360𝑗 )) .  Rumus  excel  yang  digunakan  mengacu  pada  rumus  (6)  dan  (7), sehingga  solusi  ideal  positif  menggunakan max untuk  kriteria  bersifat benefit dan min untuk  kriteria  bersifat cost , sedangkan solusi ideal negatif menggunakan max untuk kriteria bersifat cost dan min untuk kriteria bersifat benefit . Hasil matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Solusi ideal positif dan negatif Solusi C1 C2 C3 C4 C5 𝐴 + 0,1676 0,1284 0,0085 0,0044  0,0060 𝐴 − 0,0005 0,0000 0,0009 0,0022  0,0030
Nilai matriks solusi ideal positif dan negatif pada Tabel 5 diperlukan untuk menghitung jarak setiap alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Rumus  yang  digunakan  dalam  excel  sebagai  berikut: 𝐷 𝑖 + = 𝑆𝑄𝑅𝑇((𝑦 1 + − 𝑦 𝑖1 ) 2 + (𝑦 2 + − 𝑦 𝑖2 ) 2 + (𝑦 3 + − 𝑦 𝑖3 ) 2 + (𝑦 4 + − 𝑦 𝑖4 ) 2 + (𝑦 5 + − 𝑦 𝑖5 ) 2 ) dan 𝐷 𝑖 − = 𝑆𝑄𝑅𝑇((𝑦 𝑖1 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 𝑖2 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 𝑖3 − 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 𝑖4 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 𝑖5 − 𝑦 5 − ) 2 ) .  Hasil  perhitungan  jarak  didapatkan  nilai  seperti  terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Jarak alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif
Alternatif 𝐷 + 𝐷 − A1 0,3608 0,1072 A2 0,3626 0,0823 A3 0,3803 0,0274 A4 0,3711 0,0188 A5 0,3630 0,0956 ⋮ ⋮ ⋮ A630 0,3953 0,0063
Tahapan terakhir pada analisa TOPSIS adalah menghitung nilai preferensi yang mengacu pada rumus (10), dan didapatkan hasil seperti terlihat pada Tabel 7.
Alternatif C1 C2
C3 C4 C5 A1 0,2686 0,0094 0,0399 0,0431  0,0399 A2 0,2061 0,0212 0,0399 0,0436  0,0399 A3 0,0671 0,0183 0,0399 0,0426  0,0397 A4 0,0174 0,0825 0,0399 0,0393  0,0401 A5 0,2396 0,0090 0,0399 0,0431  0,0398 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ A630 0,0012 0,0005 0,0399 0,0437  0,0401 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,1074 0,0019 0,0060 0,0043  0,0060 A2 0,0824 0,0042 0,0060 0,0044  0,0060 A3 0,0269 0,0037 0,0060 0,0043  0,0060 A4 0,0069 0,0165 0,0060 0,0039  0,0060 A5 0,0959 0,0018 0,0060 0,0043  0,0060 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ A630 0,0005 0,0001 0,0060 0,0044  0,0060

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
Tabel 7. Nilai preferensi
Dari  hasil  analisa  TOPSIS  yang  didapatkan  pada  Tabel  7,  selanjutnya  akan  diberikan  peringkat  pada  data dengan  preferensi  terbanyak  dan  diambil  10  data  alternatif  terbaik.  Data  10  peringkat  alternatif  terbaik  pada  hasil penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Peringkat content creator terbaik

## 3.2 Pembahasan
Melihat proses dan hasil yang didapatkan pada penelitian, maka penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Dede dan  Geraldie  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  [11,  12].  Penelitian  ini  menggambarkan  konsistensi  dan  relevansi metode TOPSIS dalam konteks analisis data content creator , yang secara umumnya dapat diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu lainnya. Proses analisis menggunakan metode TOPSIS ini memang sederhana, namun memiliki tingkat kehandalan  yang  tinggi  dalam  menghasilkan  peringkat  yang  akurat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
Selain itu, keunggulan lain dari  penggunaan metode TOPSIS adalah kemudahannya dalam perhitungan dan komputasi. Rumus-rumus yang digunakan dalam metode ini dapat diimplementasikan dengan mudah menggunakan perangkat lunak spreadsheet seperti excel. Hal ini memungkinkan peneliti untuk dengan cepat dan efisien melakukan analisis terhadap sejumlah besar data, seperti yang terdapat dalam penelitian ini dengan 630 data content creator . Pentingnya  akurasi  dalam  peringkat content  creator menjadi  semakin  nyata  ketika  data  memiliki  banyak kemiripan dalam setiap kriteria. Metode TOPSIS mampu mengatasi situasi ini dengan baik, karena menggabungkan aspek preferensi yang variatif dari setiap kriteria. Hal ini memastikan bahwa hasil peringkat yang dihasilkan menjadi lebih  terperinci  dan  dapat  digunakan  sebagai  landasan  yang  kuat  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  konteks penelitian  ini,  metode  TOPSIS  telah  membuka  pintu  untuk  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  performa content creator , dimana dapat menjadi dasar strategi untuk lebih cerdas dalam industri pemasaran digital yang terus berkembang.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  metode  ini  bukan  hanya  relevan  dan  efektif,  tetapi  juga  memberikan kontribusi  yang  berharga  dalam  pengembangan  pengetahuan  dan  aplikasi  praktis  di  berbagai  bidang  studi  yang mengandalkan analisis data dan pengambilan keputusan berdasarkan preferensi.

## 4. KESIMPULAN
Dapat  terlihat  pada  penelitian  ini  menghasilkan  daftar  peringkat  10 content  creator terbaik  yang  diambil  dari  data selama  seminggu  dengan  kriteria  total post , like , originality , timeliness ,  dan authenticity .  Untuk content  creator dengan  hasil  peringkat  1  yaitu  Anemz  Tv  memiliki  total  165,6K followers dan  1,5K post saat  ini,  jika  dibanding dengan content  creator peringkat  lainnya  masih  kalah  dalam  jumlah followers maupun post .  Data  penelitian menunjukkan dalam 1 minggu Anemz Tv hanya mengunggah konten sebanyak 4 kali dalam seminggu, namun bisa mendapatkan  rata-rata  34.160 like untuk  setiap post . Content  creator lainnya  yaitu  Talenta.TV  yang  menduduki peringkat 2 memiliki total 271,3K followers dan 5,5K post , serta dilihat dari data penelitian menunjukkan dalam 1 minggu  dapat  mengunggah  sebanyak  362 post dengan  rata-rata  644 like untuk  setiap post .  Melihat  hasil  analisa tersebut, dapat terlihat untuk strategi setiap content creator berbeda-beda dalam melakukan tugasnya sebagai content creator .  Terdapat  strategi  yang  lebih  berfokus  pada  kuantitas post dengan  sering  mengunggah  konten,  sedangkan
Alternatif Preferensi A1 0,2290 A2 0,1850 A3 0,0671 A4 0,0481 A5 0,2085 ⋮ ⋮ A630 0,0158 Peringkat Content Creator Preferensi 1 Anemz Tv 0,4368 2 Talenta.TV 0,3203 3 Camaraderie Channel 0,2958 4 Rekam Jejak 0,2290 5 R-news 0,2085 6 Jejak_Rakyat 0,1990 7 Saudara News 0,1850 8 ada_berita 0,1613 9 Siranggong News 0,1492 10 Arjun Gie 0,1424

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 414 − 422 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4082
strategi lain lebih berfokus pada kualitas  konten dengan  mengejar jumlah like untuk  setiap konten yang diunggah. Melihat  hasil  peringkat  tersebut  bisa  dijadikan  rekomendasi  sebagai  pendukung  keputusan  penilaian  pada  Aurora News Agency, selain itu untuk 10 content creator tersebut dapat dijadikan perhatian khusus dan diberikan apresiasi oleh agensi. Sebaliknya untuk content creator yang memiliki nilai preferensi rendah bisa menjadi fokus utama agensi dalam  memberikan  pelajaran  maupun  pelatihan  khusus  agar  membantu content  creator untuk  dapat  menaikkan kuantitas dan kualitas konten yang diunggah di Snack Video. Dapat disimpulkan bahwa penerapan sistem pendukung keputusan  dengan  metode  TOPSIS  pada  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dapat  diimplementasikan melalui  excel  menggunakan  rumus  sederhana.  Hasil  juga  menunjukkan  nilai  preferensi  yang  variatif  untuk  data kriteria  dan  alternatif  yang  cukup  banyak.  Selain  itu,  penelitian  ini  masih  memiliki  kekurangan  yang  dapat dikembangkan  sebagai  saran  penelitian  berikutnya  dalam  kaitan  beberapa  aturan  masing-masing  agensi,  seperti minimal jumlah post yang harus didapatkan oleh content creator dalam waktu tertentu, konten yang sudah terlanjur diunggah tidak boleh dibatalkan atau dihapus kembali,  tidak boleh terlalu banyak melakukan repost , dan berbagai aturan lainnya. Saran lainnya yaitu pengembangan dalam bentuk implementasi sebuah sistem, atau bisa melakukan uji  performa  metode  TOPSIS  dengan  metode  sistem  pendukung  keputusan  lainnya  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1] M. Danuri, “Perkembangan dan Transformasi Teknologi Digital,” Jurnal Infokam, vol. 15, no. 2, pp. 116–123, 2019.
[2] N. M. Y. Sidratul and D. S. Asril, “Analisa Dampak Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Dalam Bidang Pendidikan,” Jurnal Pendidikan Tambusai, vol. 4, no. 2, pp. 1799–1805, 2020.
[3] M. D. Ginting, “Penggunaan Telepon Genggam pada Masyarakat Perbatasan (Survei pada Kecamatan Tanjung Beringin, Kabupaten Serdang Bedagai, Provinsi Sumatera Utara),” Jurnal PIKOM (Penelitian Komunikasi dan Pembangunan), vol. 20, no. 1, p. 58, Jun. 2019, doi: 10.31346/jpikom.v20i1.1906.
[4] H. Y. D. Prasetyo and K. A. Suwindiatrini, “Pemanfaatan Aplikasi Smartphone Android Dalam Pengambilan Data Cagar Budaya,” Jurnal Tumotowa, vol. 3, no. 2, pp. 86–95, 2020.
[5] H.  Junawan  and  N.  Laugu,  “Eksistensi  Media  Sosial,Youtube,  Instagram  dan  Whatsapp  Ditengah  Pandemi  Covid-19 Dikalangan Masyarakat Virtual Indonesia,” Baitul Ulum: Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 41–57, 2020, [Online]. Available: https://databooks.com
[6] A. S. P. Langi, M. Natsir, and S. Anam, “Analisis Pemanfaatan Platform Media Sosial dalam Perdagangan Pakaian Jadi di Pertigaan Kampus Universitas,” Value Added: Majalah Ekonomi dan Bisnis, vol. 18, no. 1, pp. 24–28, 2022.
[7] F.  Wadi  and  H.  Hendri,  “The  Income  of  Business  Snack  Video Application  on the  Covid-19  Pandemic  toward  Islamic Economic Law Perspective in Bukittinggi,” ADDIN: Media Dialektika Ilmu Islam, vol. 16, no. 1, pp. 1–30, Oct. 2022, doi: 10.21043/addin.v16i1.11691.
[8] T. Sya’dian, M. A. M. Alfathoni, R. Purba, Giovani, and Y. Paimin, “Strategi Kreatif Content Creator Potensi Utama Dalam Memproduksi Video Obrolan Bisnis Dan Kewirausahaan (Obkan),” Jurnal Ilmu Komunikasi dan Media Sosial, vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2022.
[9] Y. A. Sundawa and W. Trigartanti, “Fenomena Content Creator di Era Digital,” Prosiding Hubungan Masyarakat, vol. 4, no. 2, pp. 438–443, 2018, [Online]. Available: https://www.youthmanual.com/profesi/media-dan-
[10]  M. Imran and R. Maulana, “Proses dan Hambatan dalam Penulisan Konten di Situs Web oleh Agensi Periklanan Digital,” Jurnal Komunikasi dan Media, vol. 7, no. 1, pp. 44–57, 2022.
[11]  D. W. T. Putra, S. N. Santi, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek  Wisata,”  Jurnal  Teknoif  Teknik  Informatika  Institut  Teknologi  Padang,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.21063/JTIF.2020.V8.1.
[12]  G. T. Saputra and M. A. I. Pakereng, “Analisis Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW pada Penilaian Karyawan (Studi Kasus : PT Pura Barutama Unit Paper Mill5, 6, 9),” Jurnal Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 156–165, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[13]  V. A. Flores, P. A. Permatasari, and L. Jasa, “Penerapan Web Scraping Sebagai Media Pencarian dan Menyimpan Artikel Ilmiah Secara Otomatis Berdasarkan Keyword,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 19, no. 2, pp. 157–162, Dec. 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i02.p06.
[14]  N. Rokhman, A. M. Ningtyas, M. F. Salim, and D. B. Santoso, “Penerapan Sistem Data Cleansing untuk Mencegah dan Menghilangkan Duplikasi Rekam Medis,” Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, vol. 6, no. 4, pp. 248–252, Dec. 2020, doi: 10.22146/jpkm.51073.
[15]  A. Muljadi, A. Khumaidi, and N. L. Chusna, “Implementasi Metode TOPSIS Untuk Menentukan Karyawan Terbaik Berbasis Web Pada PT. Mun Hean Indonesia,” Jurnal Ilmiah Merpati, vol. 8, no. 2, pp. 101–112, 2020.
[16]  N. D. Palasara and T. Baidawi, “Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan Kinerja Karyawan,” Jurnal Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 287–294, 2018.
[17]  N. D. Nugraha and A. Wibowo, “Implementasi Metode Topsis Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik,” Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science, vol. 2, pp. 138–146, 2020.
[18]  A.  Saputri  and  M.  N.  Ikhsanto,  “Penerapan  Metode  Topsis  untuk  Penentuan  Prioritas  Perencanaan  Program  Sekolah,” Edusaintek:  Jurnal  Pendidikan,  Sains  dan  Teknologi,  vol.  10,  no.  2,  pp.  486–495,  Feb.  2023,  doi: 10.47668/edusaintek.v10i2.764.
[19]  D. Rohani, A. A. T. Susilo, and L. Sunardi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Polisi Pamong Praja (Pol PP) dengan Metode TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution),” Jurnal Digital Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 52–58, 2021.
[20]  N.  Sholehah  and  F.  Maspiyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting dan Topsis,” Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 8, no. 2, pp. 125–135, 2020.