## IMPLEMENTASI METODE TOPSIS DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA DI STMIK MURA

## Muhammad Nur Alamsyah
Program Studi,Sistem Informasi, Stmik Musirawas Lubuklinggau, STMIK MUSIRAWAS; Jl. Jend. Besar H.M Soeharto Km. 13 Kel. Lubukkupang,
(0733) 3280300
e-mail: nuralamsyah82x@gmail.com

## Abstrak.
Sekolah  perguruan  tinggi  merupakan  suatu  usaha  untuk  meningkatkan  mutu  kualitas kehiduapan  di  masarakat  umumnya.  Dengan  adanya  visi  dan  misi  yang  menunjang  dan  tekat yang  huat  maka,  Setiap  universitas  maupun  perguruan  tinggi  pasti  menginginkan  tingkat kelulusan  yang  terbaik  buat  mahasiswanya.  Untuk  mengetahui  hal  ini  penulias  akan  mencoba memperediksikannya    dengan  cara  melakukan Impelementasi  Metode  TOPSIS  dalam Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa, yang  akan  penulis  terapkan  di  STMIK  MURA Lubuklinggau.
Kata Kunci : TOPSIS, Tingkat kelulusan.

## Abstract .
High school is an effort to improve quality of life in general society. With the vision and mission that  support  and  embroidery  that  huat  then,  Every  university  or  college  would  want  the  best graduation  rate  for  students.  To  find  out  this  penulias  will  try  to  mendediksikannya  by  doing Impelementasi  TOPSIS  Method  in  Predicting  the  Graduation  Level  Students,  who  will  author apply in STMIK MURA Lubuklinggau.
Keyword s: TOPSIS, Level of steam.

## I. PENDAHULUAN
Dengan semakin banyaknya perguruan  dinggi  di  indonesia,  menjadikan semakin  banyaknya  persaingan  baik  dari perguruan tinggi yang ada mapun mahasiswa, untuk bersaing guna meningkatkan mutu pendidikan dan persaingan baik dalam pekerjaan,
perdagangan, sosial maupun politik. Hal ini salah  satunya  dapat    dipengaruhi  dari tingkat  keberhasilan  dalam  pencetakan kelulusan  mahasiswa  yang  telah  dilakukan oleh perguruan tinggi.
Salah satu faktor pendukung perkembangan  sebuah  perguruan  tinggi yaitu terciptanya tingkat kelulusan mahasiswa yang profesional dan
mempunyai  jiwa  yang  handal  serta  yang bermanfaat  bagi  masyarakat  disekitarnya,
maka  dalam  pelaksanaan  proses  belajar mengajar harus dilaksanakan sebaik mungkin  sesuai  ketentuan  yang  ada.  maka perlu  dilakukan  evaluasi  tingkat  kelulusan secara  dini  untuk  mendapatkan  informasi yang  akurat  dalam  memprediksi  besaran persentase  lama  studi  dan  IPK  yang  akan diperoleh mahasiswa di akhir perkuliyahan.
Proses  evaluasi  yang  dilakukan  sejak dini  membutukan  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu memperhitungkan segala kemungkinan dalam memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa  kedepan.  Dengan  dasar  inilah Metode  yang  digunakan  dalam  mengambil suatu  keputusan  adalah  metode  TOPSIS ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ).    Metode  ini banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan
pengambilan  keputusan  secara  praktis,  hal ini  disebabkan  konsepnya  sederhana  dan mudah dipahami.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 SPK Sistem  pendukung  keputusan  yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  TOPSIS  adalah  salah  satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang. [1] 2.2 Sistem Informasi Untuk memahami pengertian
sistem informasi harus dilihat hubungan antara  data  dan  sebagai  entitas  penting pembentuk  sistem  informasi.  Data merupakan  nilai,  keadaan,  atau  sifat berdiri sendiri lepas dari kontek apapun. Sementara  informasi  adalah  data  yang telah  dikelola  menjadi  sebuah  bentuk yang  berarti  bagi  penerimanya  dan bermanpaan dalam pengambilan keputusan  saat  ini  atau  yang  akan mendatang.  Tujuannya  adalah  untuk menyajikan informasi guna pengambilan keputuran pada perencanaan, pemrakasaan, pengorganisasian, pengendalian kegiatan operasi subsistem suatu
perusahaan,  dan  menyajikan  suatu sinergi organisasi pada proses. [2]

## 2.3 Sistem Penunjang Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK)
adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  termasuk  sistem berbasis    pengetahuan  atau  manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan dari  masalah  semi  terstruktur  yang spesifik.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer yang  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  manajemen dalam  menangani  berbagai  permasalahan yang  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur dengan menggunakan data atau model. [3]
Sistem pendukung keputusan merupakan  “penggabungan  sumber- sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem pendukung  keputusan  juga  merupakan sistem  informasi  berbasis  komputer untuk manajemen
pengambilan keputusan  yang  menangani  masalah- masalah semi struktur” . [4]
Dengan  pengertian  diatas,  dapat diambil suatu kesimpulan bahwa sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat  pengambilan  keputusan,  melainkan merupakan  sistem  yang  membantu pengambil keputusan
dengan melengkapi  mereka  dengan  informasi dari  data  yang  telah  diolah  dengan relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat  dan  akurat.  Sehingga  sistem ini tidak
dimaksudkan untuk menggantikan  pengambilan  keputusan dalam proses pembuatan keputusan. 2.4 Metode TOPSIS
TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif  (A + ),  namun  juga  memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (A - ). [5]
Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai  untuk  setiap  atribut,  sedangkan solusi  negatif-ideal  terdiri  dari  seluruh  nilai terburuk  yang  dicapai  untuk  setiap  atribut. Pilihan  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai sehingga  alternatif  yang  memiliki  jarak terpendek dengan solusi ideal positif adalah alternatif  yang  terbaik.  Dengan  kata  lain alternatif  yang  memiliki  nilai  yang  lebih
besar itulah yang lebih mendekati kemungkinan.

## 2.5 Tahapan dalam Metode TOPSIS
Secara  umum,  prosedur  dari  metode TOPSIS mengikuti Langkah - langkah yang dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah menggunakan  metode  TOPSIS  adalah sebagai berikut : [6]
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
Sebelum  membuat  matriks  keputusan ternormalisasi  terlebih  dahulu  harus mengetahui  bobot  preferensi  (W)  yang diambil  dari  penilain  setiap  alternatif terhadap  setiap  kriteria,  misalnya  dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu : 1 = sangat buruk 4 = baik 2 = buruk 5 = sangat baik 3 = cukup
Setelah  itu,  membuat  matriks  keputusan yang ternormalisasi, dengan rumus dibawah ini:
r ij =   m i ij j i x x 1 2
dengan :  i=1,2,..,m;   dan    j=1,2,…,n
Dimana r ij =   rating kinerja ternormalisasi dari alternatif pada setiap kriteria.
x_ ij =   nilai setiap alternatif  pada setiap kriteria.
  m i ij x 1 2 hasil dari penjumlahan nilai
setiap alternatif pada setiap kriteria. dimana    i = baris    dan    j = kolom
kemudian setelah mendapatkan hasil matriks  keputusan  ternormalisasi    dengan lambang (R)  dilanjutkan pada langkah ke 2.
b. Membuat matriks keputusan  yang ternormalisasi terbobot.
Dengan rumus berikut ini: 𝑦 ij = 𝑤 i r ij Dimana y ij = rating bobot ternormalisasi w i = nilai setiap bobot preferensi r ij = nilai dari matriks ternormalisasi
Setelah mendapatkan nilai matriks yang ternormalisasi terbobot dengan lambang (Y) melanjutkan kelangkah 3.
c. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Berikut ini adalah rumus untuk menentukan jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif :
Kemudian  untuk  menentukan  jarak  antara alternatif  dengan  solusi  ideal  negatif, diberikan rumus :
Dimana  untuk  menentukan  jarak  antara alternatif  dengan  solusi  ideal  negatif  ini dilakukan  perhitungan  jarak  antara  nilai terbobot  setiap  alternatif  terhadap  solusi ideal negatif yang dihasilkan dari langkah sebelumnya,  yaitu  dari  hasil  perhitungan solusi ideal negatif (A^-).
Selanjutnya  untuk  langkah  yang  terkhir yaitu  Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif.
d. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Rumus menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif, sebagai berikut:
Dimana
V_i = nilai preferensi D_i^- = jarak alternatif dengan solusi ideal positif D_i^+=  jarak  alternatif  dengan  solusi ideal negative

## 2.6 Metode Analisa Data
Dalam  penelitian  ini  metode analisis  data  yang  di  gunakan  adalah metode  kuantitatif    karena  data  yang  di dapat  berupa  nilai  –  nilai  angka,  yang akan diolah dalam proses selanjutnya.
Penelitian kuantitatif yaitu penelitian  yang  menggunakan  data berupa  angka  sebagai    alat    untuk menemukan  keterangan  mengenai  apa yang  ingin  diketahui . [7]
Adapun  data-data  yang  diambil untuk  menentukan memprediksi tingkat kelulusan  diantaranya  Semester,  SKS yang  telah  diambil,    SKS  yang  belum diambil, IPK,  Indek Prestasi Sementara, Beban Prestasi Berikutnya.
Tabel 1  Interval kriteria Seme ster SKS yang telah diamb il IPK Beba n Presta si berik utmya SKS yang belum diambil penbay aran SPP dengan bobot interv al 5 - 14 70 - 144 2,1 0 - 4,0 0 12 sks –  24 sks 72- 5 1- 5 Tabel 2   Bobot SKS belum diamb il Beban Prestasi berikut mya IPK SKS telah diamb il Se mes ter penba yaran SPP denga n bobot Nila i bob ot 10% 15% 15 % 25% 30 % 100 %

## III.    METODOLOGI PENELITIAN
Menentuka  interval  kriteria  dan  skor nilai  untuk  memperediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa diantaranya yaitu :
C1 = Beban Prestasi Berikutnya, dengan bobot 30%
Beban  prestasi  berikutnya  merupakan  salah satu  presentasi  penilayan  yang  dilakukan terhadap  mahasiswa  dalam  melakukan proses  belajar  mengajar  setiap  akhir semester.  Tabel  kriteria  beban  prestasi berikutnya,    mempunyai  batasan  nilai  12 SKS sampai 24 SKS,
Tabel 3. Beban Prestasi Berikutnya beban prestasi berikutnya NILAI 12 SKS – 14 SKS 1
15 SKS – 17 SKS 2 18 SKS – 19 SKS 3 20 SKS – 22 SKS 4 23 SKS –24 SKS 5

## C2 = SKS yang telah diambil, bobot 25%
Setia  perguruan  tinggi  mempunyai  batasan jumlah  SKS  yang  berbeda  dari  setiap jurusan  perkuliyahan.  Tabel  kriteria  SKS yang  telah  di  ambil,  mempunyai  batasan nilai lebih kecil  atau  sama dengan 70 SKS hingga 144 SKS
Tabel 4.  SKS yang telah diambil
SKS yang telah di ambil  NILAI <= 73 SKS 1 74 SKS – 92 SKS 2 93 SKS – 111SKS 3 112 SKS – 129 SKS 4 130 SKS – 144 SKS 5

## C3 = Semester saat ini,  bobot  15 %
Semester  merupakan  salah  satu  alat  ukur dan  juga  pembatas  dalam  perkuliahan. Menentukan  Tabel  kriteria  semester  yang ditempu,  mempunyai  batasan  nilai  dari semester  5  sampai  dengan  semester  14, dengan bobot 20%.
Tabel 5.   Semester yang letah di tempu Semester yang ditempu Nilai 5 –6 5 7 – 8 4 9 – 10 3 11 – 12 2 – 14 1 C4 = IPK saat ini,  dengan bobot 15% IPK  merupakan  hasil  dari  kemampuan mahasiswa  yang  mereka  peroleh  selama mengikuti proses belajar mengajar. Menentukan Tabel kriteria IPK, mempunyai batasan nilai 2,10 s/d 4,00. Tabel 6.  IPK  (Indeks Prestasi Kumulatif) IPK NILAI 2,10  –   2,69 1
2,70  –  2,99 2 3,00  –  3,29 3 3,30  –  3,69 4 3,70  –  4,00 5 C5 = SKS yang belum diambil, bobot 10%
Pada  tahapan  ini  kita  bisa  mengira  akan kesiyapan  mahasiswa  dalam  menempu kelulusan,  yang  tentuyan  didukung  oleh keputusan – keputusan sebelumnya.
Menentukan Tabel kriteria SKS yang belom di ambil, mempunyai batasan nilai 5 (Lima)
SKS s/d 72 (Tuju puluh dua) SKS atau lebih Tabel 7.  SKS yang belum di ambil SKS yang belom di ambil NILAI 5 SKS – 12 SKS 5 13 SKS – 29SKS 4 30 SKS – 49 SKS 3 50 SKS – 71 SKS 2 >= 72 1 C6 = Keterangan penbayaran SPP tiap semester, dengan bobot 5%
Secara  sekilas  memang  terlihat  bahwa  SPP bukanlah  termasuk  dalam  proses  belajar mengajar yang mempengaruhi cepat
tidaknya  seorang  mahasiswa  mendapatkan kelulusan  mereka,  banyak  hal  yang  terjadi
dikarenakan kurangnya dana tersebut diataranga  mereka  tidak  bisa  mengikuti ujian hingga mengakibatkan nilai perkuliahan  mereka  menjadi  renda  / menurun. Tabel 8.  Keterangan SPP Persemester SKS yang belum di ambil NILAI Mendapatkan Biyasiswa 5 Selalu lancar 4 Sedikit tersendat 3 Sering menunggak 2 Tidak mampu membayar 1

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Proses Metode TOPSIS
Proses  metode  TOPSIS  yang  akan dilakukan  untuk  memperediksi  tingkat kelulusan  mahasiswa,  dengan  ini  penulis hanya mengambil beberapa data mahasiswa yang  telah  lulus  untuk  digunakan  sebagai ujicoba  dalam  memahami  proses  metode TOPSIS.
Adapun  beberapa  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  penelitian  ini diantaranya adalah sebagai berikut :

## Tabel 9. Proses Halis Belajar Mahasiswa pada Semester 5
Nim Nama Beban Prestasi Berikutnya (C1) SKS telah diambil (C2) Semester (C3) IPK (C4) SKS belum diambil (C5) Keterangan SPP Persemester (C6) 011.01.043 Faruq Yovian S 16 74 5 2,41 70 Sedikit tersendat 011.01.097 Ferima Sari 16 71 5 2,51 73 Sedikit tersendat 011.01.109 Bagus Setiawan 16 86 5 2,12 58 Sering menunggak 011.01.112 Randa Saputra 17 88 5 2,19 56 Sedikit tersendat 011.01.114 Raty Anggreini 18 88 5 2,50 56 Sering menunggak 011.01.115 Wahyudi 18 90 5 2,56 54 Sedikit tersendat 011.01.116 Nopita Lape 19 96 5 2,60 48 Sedikit tersendat 011.01.126 Yogi purnomo 20 83 5 3,39 61 Mendapatkan biyasiswa 011.01.134 Irwan Riswanda 20 102 5 2,79 42 Sedikit tersendat 011.01.138 Okta Riyani 20 96 5 2,94 48 Sedikit tersendat
Dari data ini akan di  ambil Skor Nilai dari tiap-tiap mahasiswa menggunakan  ketentuan batasan  interval  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Dengan  melihat  beberapa  tabel tersebut, maka data-nya akan menjadi sebagai berikut.

## Tabel 10. Skor Nilai Halis Belajar Mahasiswa
Nim Nama KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C6 011.01.043 Faruq Yovian Saputra 2 2 5 5 2 3 011.01.097 Ferima Sari 2 1 5 5 1 3 011.01.109 Bagus Setiawan 2 2 5 5 2 2 011.01.112 Randa Saputra 2 2 5 5 2 3 011.01.114 Raty Anggreini Arma 3 2 5 5 2 2 011.01.115 Wahyudi 3 2 5 5 2 3 011.01.116 Nopita Lape 3 3 5 5 3 3 011.01.126 Yogi 4 2 5 5 2 4 011.01.134 Irwan Riswanda 4 3 5 5 3 3 011.01.138 Okta Riyani 4 3 5 5 3 3
Setelah  mendapatkan    hasil  konversi  dari proses belajar mengajar yang telah dilakukan mahasiswa barulah bisa dilanjutkan ke proses metode TOPSIS, Ada 5  langkah-langkah  perhitungan  TOPSIS yang telah dijelaskan diatas diantaranya :
1. Penghitungan Matrik Ternormalisasi
r ij =   m i ij j i x x 1 2 2. Penghitungan
Matrik Ternormalisasi Terbobot 𝑦 ij = 𝑤 i r ij
3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative
𝑦 𝑗 + = { max  y ij ; jika j atribut keuntungan min  y ij ; jika j adalah atribut biaya
𝑦 𝑗 − = { max   y ij ; jika j atribut keuntungan min  y ij ; jika j adalah atribut biaya
4. Menentukan Jarak Antar Nilai
Terbobot Setiap Alternatif
5. Menentukan kedekatan setiap alternatif  terhadap solusi ideal Dari hasil perhitungan diatas menjadi tabel seperti dibawah ini : Tabel 11. Menentukan kedekatan setiap alternatifterhadap solusi ideal kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal V1 0.25540 V2 0.05130 V3 0.25109 V4 0.25540 V5 0.39697 V6 0.40122 V7 0.53242 V8 0.74891 V9 0.72983 V10 0.72983

## 4.2  Sampel & Parameter Kelulusan
Setelah  melakukan    uji  coba  dalam memahami  menggunakan  metode  TOPSIS. penulis  merasa  harus  membuat  parameter dengan  menguji  beberapa  data  mahasiswa yang telah lulus tahun lalu, untuk dijadikan sampel  pengujian  data  dalam  proses memperediksi tingkat kelukusan mahasiswa,  kemudian  diambil  datanya untuk dijadipan parameter kelulusan, terhadap  data-data  mahasiswa  yang  akan datang. adapun data yang diambil, pada saat merek telah  menyelesaikan  semester  lima  adalah sebagai berikut :
Tabel 12. Pengambilan Sempel pada mahasiswa yang telah lulus di ambil pada saat mereka semester V Nama BPB (C1) SKS telah diambil (C2) Semester (C3) IPK (C4) SKS belum diambil (C5) Keterangan SPP Persemester (C6) Lulus Pada Semester Agus Purwanto 21 100 5 2.72 44 Sedikit tersendat 8 Alpian Puji H 14 65 5 2.26 79 Sedikit tersendat 11 Amra 14 68 5 2.20 76 Sedikit tersendat 11 Andri Prayoga 19 98 5 2.58 46 Selalu lancar 8 Andri Santoso 24 98 5 3.20 46 Mendapatkan biyasiswa 7 Ayu Rahma Sari 21 115 5 3.02 29 Selalu lancar 7 Bagus Setiawan 17 86 5 2.12 58 Sedikit tersendat 9 Ari Pratama 14 64 5 2.21 80 Sedikit tersendat 11 Bambang Irawan 20 110 5 2.74 34 Selalu lancar 8 Cahya Masito 17 87 5 2.54 57 Sedikit tersendat 9 Cecep Rahman 22 120 5 3.14 24 Selalu lancar 7 Crisna Destiana 23 94 5 2.81 50 Selalu lancar 8 Dimas Wanda 18 92 5 2.48 52 Sedikit tersendat 9 Ebi Riran Putra 17 85 5 2.14 59 Sedikit tersendat 9 Edo Prasetyo 16 97 5 2.28 47 Sedikit tersendat 9 nawawi 17 94 11 2.77 50 Sering menunggak 13 Khalik 20 124 7 3.30 20 Selalu lancar 9 Afifa Afu Wati 24 130 6 3.74 11 Mendapatkan biyasiswa 7 Mahammad Sidik 18 104 9 3.13 40 Sedikit tersendat 10 Evi Irwansyah 14 64 5 2.41 80 Selalu lancar 11 Faruq Yovian S 16 74 5 2.41 70 Sedikit tersendat 10 Cecep Suhendra 14 67 5 2.19 77 Sering menunggak 10 Fera Mudtika 19 97 5 2.66 47 Selalu lancar 8 Ferima Sari 16 71 5 2.51 73 Sedikit tersendat 10 Okta Alvionita 14 68 5 2.29 76 Sedikit tersendat 11 Hani Wahyuni 14 66 5 2.18 78 Sering menunggak 11 Hendra Saputra 21 114 5 3.00 30 Selalu lancar 7 Herliansah 21 103 5 2.73 41 Selalu lancar 8 Iqbal Kurniawan 16 70 5 2.22 74 Sering menunggak 10 Irwan Riswanda 20 102 5 2.79 42 Selalu lancar 8 Sikin Irawan 14 63 5 2.21 81 Sedikit tersendat 11 Karyo Slamet 18 87 5 2.68 57 Sering menunggak 9 Kris William Billy 20 98 5 2.64 46 Selalu lancar 8 Lidya Oktaria 16 73 5 2.31 71 Sedikit tersendat 10 M. Al Amin 23 100 5 3.01 44 Mendapatkan biyasiswa 7 Muhammad Andri 22 105 5 3.12 29 Mendapatkan biyasiswa 7 Nanang Haryanto 21 117 5 3.21 27 Selalu lancar 7 Nanik Sulastri 14 67 5 2.30 77 Sedikit tersendat 11 Nopita Lape 19 96 5 2.60 48 Selalu lancar 8 Rudi 14 66 5 2.24 78 Sedikit tersendat 11 Nurmala Sari M 15 77 5 2.34 67 Sedikit tersendat 10 Dimas Aditya P 22 121 5 3.39 23 Selalu lancar 7 Okta Riyani 20 96 5 2.94 48 Selalu lancar 8 Hazilawati 20 102 5 2.79 42 Selalu lancar 8 Rafika Saputra 23 99 5 3.06 45 Mendapatkan biyasiswa 7 Rie Ariatama 17 88 5 2.19 56 Sedikit tersendat 9 Ade Saputra 15 75 5 2.19 69 Sedikit tersendat 10 Raty Anggreini A 18 88 5 2.50 56 Sering menunggak 9 Hariyanti 16 72 5 2.41 72 Sedikit tersendat 10 Siska 21 108 5 2.77 36 Selalu lancar 8 Wahyudi 18 90 5 2.56 54 Sedikit tersendat 9 Wahyudi 15 76 5 2.46 68 Sedikit tersendat 10 Yogi 20 83 5 3.13 61 Sering menunggak 9 Yuliani lasari 15 74 5 2.22 70 Sedikit tersendat 10 Zeri Adityo 23 111 5 3.22 33 Selalu lancar 7 Deki Sari 20 102 5 2.79 42 Selalu lancar 8
Ada  pun  hasil  terakhir  dari  tabel  diatas, dengan  menggunakan  metode  TOPSIS, adalah sebagai berikut :
Tabel 13. Menentukan Kedekatan Setiap
Alternatif Terhadap Solusi Ideal kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal V1 0.61347 V2 0.26088 V3 0.26088 V4 0.50245 V5 0.70735 V6 0.73367 V7 0.35025 V8 0.26088 V9 0.61597 V10 0.35025 V11 0.73367 V12 0.66277 V13 0.43243 V14 0.35025 V15 0.41667 V16 0.00000 V17 0.33421 V18 0.75000 V19 0.97338 V20 0.50000 V21 0.26434 V22 0.35025 V23 0.25851 V24 0.50245 V25 0.30718 V26 0.26088 V27 0.25851 V28 0.72003 V29 0.61597 V30 0.30487 V31 0.61597 V32 0.26088 V33 0.43017
V34 0.58558 V35 0.31273 V36 0.70735 V37 0.65877 V38 0.73367 V39 0.26088 V40 0.50245 V41 0.26088 V42 0.35025 V43 0.76769 V44 0.61597 V45 0.61597 V46 0.70735 V47 0.35025 V48 0.35025 V49 0.43017 V50 0.30718 V51 0.61597 V52 0.43243 V53 0.35025 V54 0.55547 V55 0.35025 V56 0.70585 V57 0.61597 V58 0.03188 V59 0.41282 V60 0.26175 V61 0.03188 V62 0.68046 V63 0.35025 V64 0.30718 V65 0.50245 Dari hasik akhir tabel diatas akan dijadikan sebagai  pembanding  hasil  setiap  sistem pengambilan keputusan terhadap memperediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa di  STMIK  MURA  Lubuklinggau.  Adapun nilai  pembandin  dari  setiap  keputusan diatas menjadi sebagai berikut
Tabel 14. Parameter Pembanding Kelulusan Nilai Kemungkinan lulus pada semester Perediksi Tahun kelulusan 0.30486 – 0.25731 11 3 Tahun lagi 0.31486 – 0.30487 10 – 11 2,5 Tahun lagi atau 3 Tahun lagi 0.33086 – 0.31487 10 2,5 Tahun lagi 0.37024 – 0.33087 9 – 10 2 Tahun lagi atau 2,5 Tahun Lagi 0.44075 – 0.37025 9 2 Tahun lagi 0.50688 – 0.44076 8 – 9 1,5 Tahun lagi atau 2 Tahun lagi 0.65575 – 0.50689 8 1,5 Tahun Lagi 0.84999 – 0.65575 7 - 8 Tahun depan atau 1,5 Tahun Lagi => 0.85000 7 Tahun depan
Dari table ini lah diambil untuk memperediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa pada STMIK MURA LUBUKLINGGAU

## V. KESIMPULAN
Dengan  melihar  dari  hasil  percobaan dari  hasi  penelitian  diatas  dan  penelitian terdahulu penulis menyimpulkan diantaranya : 1. Penggunaan system pendukung keputusan  dengan  metode  TOPSIS mendukung berbagai pemecahan masalah  multi  dimensi  salah  satunya dalam  memperediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa di SMTIK MURA 2. Implementasi  metode  TOPSIS  dalam penelitian memperediksi tingkat kelulusan mahasiswa memiliki kelemahan  yaitu  tidak  bisa  digunakan untuk  melakukan  penilaian  jika  hanya satu mahasiswa saja.
3. Ada  6  kriteria  yang  digunakan  dalam memperediksi tingkat kelulusan mahasiswa dengan menggunakan metode TOPSIS. Diantaranya :
1. Beban  Prestasi  Berikutnya,  dengan bobot 30%
2. SKS  yang  telah  diambil,  dengan bobot25%
3. Semester  saat  ini,    dengan  bobot  15
%
4. IPK saat ini, dengan bobot 15 %
5. SKS  yang  telah  diambil,  dengan bobot 10%
6. Keterangan  penbayaran  SPP  tiap semester, dengan bobot 5%

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Yoon,  K.  dan.Hwang,  C.  L.,  (1981). Multiple  Attributes  Decision  Making Methods  and  Application. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, New York. [2]  Hanif.A, 2007. Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Untuk Keunggulan  Bersaing  Perusahaan dan Organisasi Modern, Yogyakarta :
Andi Yogyakarta.
[3]  Little  john,  Stephen  W  &  Karen  A.
Foss. 2009. Teori Komunikasi (theories  of  human  communication) edisi 9. Jkt. Salemba Humanika.
[4]  Turban,  E.,  Aronson,  J.E.,  dan  Liang Ting,  P.,  2005. Decision  Support Sistems  and  Intelligent  Sistems. Edisi 7,  Jilid  1,  Jogya  :  Versi  Bahasa
Inonesia, Andi Offset
[5]  Kusumadewi,  S.  et  al.  2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta
[6]  Daniel.  P.,  2012, Penerapan  Metode
TOPSIS  Untuk  Perekrutan  Tenaga Kerja, Universitas  Negeri  Gorontalo,
Gorontalo.
[7] Margono. 2010. Metodologi Penelitian Pendidikan. Jakarta : Rineka Cipta