Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS
Dwija Wisnu Brata 1 , Bayu Whidyanto 2
STMIK ASIA MALANG
1 wbrata@gmail.com, 2 bayu@gmail.com
ABSTRAK.  Pemberian  gaji  bonus  terkadang  menjadi  suatu  kendala  bagi  sebuah  restoran,  dikarenakan  suatu  restoran dihadapkan pada sebuah keputusan yaitu kepada siapa pemberian gaji bonus ini diberikan. Untuk itu diperlukan sebuah sistem  yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut.  Pada  penelitian  ini dirancang sistem pendukung keputusan pemberian gaji bonus dengan metode topsis yang dimaksud agar dapat membantu pihak  terkait  untuk  memberikan  solusi  pemberian gaji  bonus. Sistem  Pendukung  keputusan  (DSS)  adalah  bagian  dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.Sedangkan  metode Technique for  Order  Preferense  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS)  adalah  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga  memiliki jarak terpanjang dari  solusi ideal negatif.Hasil pengujian dari  aplikasi  dengan  menggunakan metode  topsis  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik,  dalam  hal  ini  alternatif  yang dimaksud  yaitu  karyawan  yang  berhak  menerima  gaji  bonus  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Hasil  dari perhitungan manual dan sistem aplikasi adalah sama.

## Kata Kunci: SPK, Bonus Karyawan, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Gaji bonus adalah pembayaran tambahan di luar upah atau gaji yang ditujukan untuk memacu (memberi insentif)  agar  pekerja  dapat  menjalankan  tugasnya  lebih  baik  dan  penuh  tanggungjawab,  dengan  harapan keuntungan  lebih  tinggi.  Makin  tinggi  keuntungan  yang  diperoleh  makin  besar  bonus  yang  diberikan  pada pekerja.Tidak  semua  perusahaan  di  Indonesia  memberikan  gaji  bonus  kepada  karyawan.  Gaji  bonus  ini biasanya  dikeluarkan  atas  inisiatif  dari  pemimpin  perusahaan.Pada  penelitian  yang  dilakukan,  studi  kasus mengambil  tempat  di  KL  Express  Resto.  Pemberian  gaji  bonus  yang  terdapat  pada  KL  Express  dilakukan setiap  akhir  bulan  dan  diberikan  kepada  satu  karyawan.  Hal  ini  juga  masih  dilakukan  secara  manual  dan membutuhkan  waktu dalam  menentukan  karyawan  yang  mendapatkan  bonus.  Penelitian  yang  dilakukan mencoba  untuk  memberikan  suatu  bantuan  rekomendasi  secara  otomatis  dan  memotong  waktu  yang  lama. Topsis  menjadi  salah  satu  metode  yang  digunakan  sebagai  penentuan  rekomendasi  karyawan  yang  akan diberi gaji bonus. Terdapat kriteria yang menjadi acuan penelitian yang akan digunakan dalam metode topsis, yaitu adalah absensi,jumlah  lembur  dalam  satu  bulan,  kerajinan,  pelayanan  terhadap customer.Hasil  dari metode  yang  digunakan  adalah  perangkingan,  hal  ini  menjadi  masukan  kepada  pengambil  keputsan  KL Express Resto untuk melihat nilai yang tertinggi berdasarkan kriteria nilai yang telah dimasukkan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Pengertian Gaji
Menurut Rokmulyati (1983) menyatakan bahwa gaji merupakan suatu bentuk pembayaran periodik dari seorang majikan pada karyawan yang  dinyatakan  dalam  suatu kontrak  kerja.  Dari  sudut  pandang pelaksanaan bisnis,  gaji  dapat  dianggap  sebagai biaya yang  dibutuhkan  untuk  mendapatkan sumber  daya manusia untuk  menjalankan  operasi,  dan  karenanya  disebut  dengan  biaya  personel  atau  biaya  gaji. Dalam akuntansi,  gaji  dicatat  dalam akun gaji.  Istilah  lain  dari  gaji  adalah  honor  dan  upah.  Gaji,  honor ataupun  upah  dapat  diterima  pegawai  di  lingkungan  kantor  atau  tempat  kerja  milik  negara  atau  tempat swasta.
2.2 Macam Pemberian Upah di Indonesia

## 2.2.1 Upah Menurut Waktu
Menurut  Rokmulyati  (1983)besarnya  upah  didasarkan  pada  lama  bekerja  seseorang.  Satuan  waktu dihitung per jam, per hari, per minggu atau per bulan. Misalnya pekerja bangunan dibayar per hari atau per minggu.

## 2.2.2 Upah Menurut Satuan Hasil
Menurut  Rokmulyati  (1983)besarnya  upah  didasarkan  pada  jumlah  barang  yang  dihasilkan  oleh seseorang. Satuan hasil dihitung per potong barang, per satuan panjang, atau per satuan berat. Misalnya upah pemetik daun teh dihitung per kilogram.

## 2.2.3 Upah Borongan
Menurut Rokmulyati (1983)pembayaran upah berdasarkan atas kesepakatan bersama antara pemberi dan penerima pekerjaan. Misalnya upah untuk memperbaiki mobil yang rusak, membangun rumah, dll. Upah model  ini  harus  jelas  bukan  hanya  besarnya  upah  yang  disepakati,  tetapi  juga  berapa  lama  pekerjaan  yang ditugaskan kepada penerima borongan harus selesai.

## 2.2.4 Sistem Bonus
Menurut  Hasibuan  (1999) mendefinisikan  upah  insentif  adalah  balas  jasa  yang  diberikan  kepada karyawan  tertentu  yang  prestasinya  di  atas  prestasi  standart.  Sistem  bonus  adalah  pembayaran  tambahan  di luar  upah  atau  gaji  yang  ditujukan  untuk  merangsang  (memberi  insentif)  agar  pekerja  dapat  menjalankan tugasnya  lebih  baik  dan  penuh  tanggungjawab,  dengan  harapan  keuntungan  lebih  tinggi.  Makin  tinggi keuntungan yang diperoleh makin besar bonus yang diberikan pada pekerja.

## 2.3 Pengertian Sistem
Menurut Andi Kristanto (2003) menyatakan bahwa sistem adalah jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang  saling  berhubungan,  berkumpul  bersama-sama  untuk  melakukansuatu  kegiatan  atau  menyelesaikan suatu  sasaran  tertentu.  Sistem  dapat  diartikan  sebagai  suatu  kumpulan  himpunan  dari  unsur  yang terorganisasi saling berinteraksi, saling tergantung dan terpadu.

## 2.4 Sistem Informasi Manajemen (SIM)
Menurut  Donald  W.  Kroeber  (1984)  mendefinisikan  sistem  informasi  manajemen  sebagai  sejumlah proses  dalam  menyajikan  informasi  kepada  para  manajer  yang  digunakan  untuk  mendukung  kegiatan operasional serta pengambilan sebuah keputusan didalam suatu organisasi.
Dengan kata lain SIM adalah sebagai suatu sistem berbasis komputer yang menyediakan informasi bagi beberapa pemakai dengan kebutuhan yang sama. Para pemakai biasanya membentuk suatu entitas organisasi formal,  perusahaan  atau  sub  unit  dibawahnya.  Informasi  menjelaskan  perusahaan  atau  salah  satu  sistem utamanya mengenai apa yang terjadi di masa lalu, apa yang terjadi sekarang dan apa yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Informasi tersebut tersedia dalam bentuk laporan periodik, laporan khusus dan ouput dari  model  matematika.  Output  informasi  digunakan  oleh  manajer  maupun  non  manajer  dalam  perusahaan saat mereka membuat keputusan untuk memecahkan masalah.

## 2.5 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Definisi SPK secara sederhana adalah sebuah sistem  yang digunakan sebagai alat bantu  menyelesaikan masalah  untuk  membantu  pengambil  keputusan  (manajer)  dalam  menentukan  keputusan  tetapi  tidak  untuk menggantikan  kapasitas  manajer  hanya  memberikan pertimbangan.  Turban  (2005)  menyatakan  SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma. Definisi ini belum memberikan gambaran secara spesifik bahwa SPK  berbasis  komputer  dan  akan  beroperasi  online  interakif  ,  maka  dari  itu  muncul  berbagai  definisi mengenai SPK.
Little (1970) mendefenisikan SPK sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para namajer mengambil keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut  haruslah  sederhana,  cepat,  mudah  dikontrol,  adaftif,  lengkap  dengan  isu-isu  penting,  dan  mudah berkomunikasi.
Bonczek (1980) mendefenisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang  saling  berinteraksi:  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan komponen SPK lain), sitem pengetahuan (repositori pengetahuan domain  masalah  yang ada pada SPK baik sebagai  data  atau  sebagai  prosedur),  dan sistem  pemrosesan  masalah  (hubungan  antara  dua  komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan). Konsep-konsep yang diberikan oleh defenisi tersebut sangat penting untuk memahami hubungan antara SPK dan pengetahuan.
Keen  (1980)  menerapkan  istilah  SPK  untuk  situasi  dimana  sistem  ’final’  dapat  dikembangkan  hanya melalui  sutau  proses  pembelajaran  dan  evolusi  yang  adaftif.  Jadi,  ia  mendefinisikan  SPK  sebagai  suatu produk  dari  proses pengembangan  dimana  pengguna  SPK,  pembangun  SPK,  dan  SPK  itu  sendiri  mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi sistem dan pola-pola penggunaan.
Turban (2005) menyatakan definisi formal tentang SPK tidak memberikan fokus yang konsisten karena masing-masing defenisi berusaha mempersempit populasi secara berbeda-beda.
2.6 Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang pada tahun 1981. Dengan ide dasarnya adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif.  Berikut  ini adalah contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria.
= ... … ...
… . . . . . . . (1)
Dimana:
D = matriks m = alternative
n = kriteria
= − − 2.6.1 Procedure TOPSIS
A. Normalisasi Matriks Keputusan
Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
= ∑ . . . . . . . (2)
Untuk  i=1,2,3,…, m; j=1,2,3,…, n
B. Pembobotan Pada Matriks Yang Telah Dinormalisasikan
Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalized matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut:
= ...
… ...
… . . . . . . . (3)
Dengan i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n
C. Menentukan Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negative
Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A-, sebagi berikut :
Menentukan Solusi Ideal (+) & (-) = max )(min , = 1,2,3, … = { , , … } = max )(min , = 1,2,3, … = { , , … } Dimana :
Vij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke- j J = {j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit criteria}
J’ = {j=1,2,3,…,n dan j berhu bung dengan cost criteria}
D. Menghitung Jarak Setiap Alternatif dengan Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif (Separation Measure)
Separation  measure  ini  merupakan  pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif  ke  solusi  ideal  positif dan solusi ideal negatif.  Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut:
Separation measure untuk solusi ideal positif
= ∑ ( − ) , denga n i= 1,2,3,…,n . . . . . . . (4) Separation measure untuk solusi ideal negatif = ∑ ( − ) , dengan i= 1,2,3,…,n . . . . . . . (5)
E. Menghitung Kedekatan Relative dengan Ideal Positif
Kedekatan relative dari alternatif A+ dengan solusi ideal A- direpresentasikan dengan:
= 0 < < 1 = ,2,3, … , . . . . . . . (6)
F. Mengurutkan Pilihan
Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan C_i. Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal positif dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Input
Input yang digunakan untuk melakukan proses pengambilan keputusan dari beberapa alternatif adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Input No Kriteria 1 Kehadiran 2 Jumlah lembur satu bulan 3 Kerajinan 4 Pelayanan terhadap customer
Tabel 1 menjelaskan  bahwa  proses  keputusan  dibutuhkan  beberapa  kriteria  yaitu  kehadiran,  jumlah lembur  dalam  satu  bulan,  kerajinan  dan  pelayanan  terhadap  sehingga  nantinya  akan  dihasilkan  output  yang berasal dari kelayakan alternatif yang dihasilkan dari proses perangkingan.

## 3.2 Analisis Kebutuhan Output
Output  yang  dihasilakan  dari  alternatif  yang  mempunyai  nilai  tertinggi  dari  pada  nilai  alternatif  yang lain. Hasil yang dikeluarkan oleh program adalah nilai setiap kriteria yang ada, karena dalam setiap kriteria memiliki nilai yang berbeda dengan kriteria yang lainnya. Dan alternatif yang dimaksudkan adalah karyawan restoran KL EXRESS.
3.3 Flowchart

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Menu Utama
Form utama merupakan tampilan antarmuka yang pertama muncul ketika sistem ini dijalankan. Berikut adalah tampilan awal program, dapat dilihat pada gambar 2:

## Gambar 2. Form Menu Utama

## 4.2 Tampilan Form Proses
Form Proses merupakan tampilan antarmuka tempat melakukan proses penyeleksian karyawan restoran KL  Express.  Form  ini  menjadi  tempat  kerja  utama  untuk  melakukan  langkah-langkah  penyeleksian  dengan metode TOPSIS.
Dalam  proses  seleksi  karyawan  terdapat  dua  command  button  yaitu  button  proses  untuk  melakukan proses seleksi dan button data untuk pindah  ke form  input  data karyawan. Berikut tampilan antarmuka dari proses seleksi karyawan dengan metode TOPSIS, dapat dilihat pada gambar 3 :

## Gambar 3. Form Seleksi Karyawan 4.3 Tampilan Form Data Karyawan
Form Data  Karyawanmerupakan  tampilan  antarmuka  untuk  menginput  data  karyawan  yang  akan diseleksi. Berikut adalah form data karyawan, dapat dilihat pada gambar 4:

## Gambar 4. Form Data Karyawan
4.4 Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan membandingkan perhitungan secara manual dan sistem aplikasi.
4.4.1 Data Nilai Karyawan Restoran KL Express
Data inputan ini adalah daftar sebagian nama karyawan restoran KL Express beserta kelengkapan data kriteria untuk pengujian. Berikut merupakan data nilai karyawan, dapat dilihat pada tabel 2 :

## Tabel 2. Data Nilai Karyawan KL Express

## 4.4.2 Data Konversi Seleksi Karyawan
Berikut adalah data awal Karyawan yang dipilih yang sudah dikonversikan, dapat dilihat pada gambar 5 :

## Gambar 5. Data Konversi
Berikut adalah nilai variable dari karyawan KL Express yang telah dikonversi dari nilai awal menjadi nilai angka, dapat dilihat pada tabel 3 :
Tabel 3.Tabel Konversi Data
Kriteria Data Awal Konversi Absensi <24 1 24 – 25 2 26 – 27 3 28 – 29 4 >29 5 Jumlah Lembur (Dalam Satu Bulan) <1 1 1 – 1,5 2 2 – 2,5 3 3 – 3,5 4 >=4 5 Hasil Tes Jurnais <75 1 75 - 79 2 80 - 84 3 85 - 90 4 91 - 100 5 Pelayanan Customer <75 1 75 - 79 2 80 - 84 3 85 - 90 4 91 - 100 5
Adapun  yang  diuji  adalah  kriteria  yang  keempat,  yaitu  nilai  dari  pelayanan  terhadap  customer. Kemudian data matriks yang sudah dikonversi dinormalisasikan:

## A. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Langkah selanjutnya yaitu membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
| | = 2 + 1 + 3 + 1 + 2 + 1 + 1 = 4,582576 = | | = 2 4,582576 = 0,436436
= | | = 1 4,582576 = 0,218218 = | | = 3 4,582576 = 0,654654 = | | = 1 4,582576 = 0,218218 = | | = 2 4,582576 = 0,436436 = | | = 1 4,582576 = 0,218218 = | | = 1 4,582576 = 0,218218
Dari matriks keputusan yang ternormalisasi, maka diperoleh nilai matriks pada kolom keempat sebagai berikut :
= ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0,436436 0,218218 0,654654 0,218218 0,436436 0,218218 0,218218 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫
Berikut adalah hasil proses perhitungan dari aplikasi kriteria keempat, dapat dilihat pada gambar yang dilingkari pada  gambar 6 :

## Gambar 6. Matriks Keputusan Ternormalisasi B. Matriks Keputusan Ternormalisai Terbobot
Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot pada kolom keempat . Dimana untuk menghitung  matriks  ternormalisasi  terbobot,  (Data  Normalisasi)    x  (Bobot  Kriteria)  sebagai berikut:
= . = (2)(0,436436) = 0,872872 = . = (2)(0,218218) = 0,436436 = . = (2)(0,654654) = 1,309308 = . = (2)(0,218218) = 0,436436 = . = (2)(0,436436) = 0,872872 = . = (2)(0,218218) = 0,436436 = . = (2)(0,218218) = 0,436436
Sehingga diperoleh matriks sebagai berikut:

## = 0,872872 0,436436 1,309308 0,436436
0,872872 0,436436 0,436436
Berikut  hasil  proses  perhitungan  dari  aplikasi  kriteria  keempat,  dapat  dilihat  pada  gambar yang dilingkari pada gambar 7 :
Gambar 7. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot C. Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal dan negatif (A ),( (A ) dihitung berdasarkan persamaan sebagai berkut:
(A = y y , … , (y ; (A = (y y , … , (y );
1. Matriks Solusi Ideal Positif
y = max , 1,666665 0,555555 2,22222 1,11111 0,555555 , = 2,77778 y = max 1,152333 , , 1,152333 0,384111 1,152333 0,384111 = 1,536444 y = max 1,431084 , 1,073312 1,073212 1,431084 , , = 1,788856 y = max 0,872872 0,436436 , 0,436436 0,872872 0,436436 0,436436
= 1,309308
Sehingga diperoleh Solusi Ideal Positif (A ) sebagai berikut:
= {2,77778 1,536444 1,788856 1,309308}
2. Matriks Solusi Ideal Negatif y = min 2,77778 1,666665 , 2,22222 1,11111 , 2,77778 = 0,555555 y = min 1,152333 1,536444 1,536444 1,152333 , 1,152333 ,
= 0,384111
y = min 1,431084 1,788856 , , 1,431084 1, 788856 1,788856 = 1,073312 y = min 0,872872 , 1,309308 , 0,872872 ,
,
= 0,4364 36
Sehingga diperoleh Solusi Ideal Positif (A ) sebagai berikut: = {0,555555 0,384111 1,073312 0,436436}
Tabel 4. Hasil Solusi Ideal Positif dan Solusi Negatif
No Max Min 1 2,77778 0,555555 2 1,536444 0,384111 3 1,788856 1,073312 4 1,309308 0,436436
Berikut hasil proses perhitungan solusi ideal positif dan negative, dapat dilihat pada gambar yang dilingkari pada gambar 8:
Gambar 8. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif

## D. Menentukan Jarak Setiap Alternatif dengan Matriks Solusi Ideal Positif
Untuk mencari jarak antara nilai terbobot pada setiap alternatif terhadap solusi ideal positif (s ) dirumuskan sebagai :
= ( − )
Dimana = : =
(D ) = (2,77778 − 2,77778) + (1,152333 − 1,536444) + (1,431084 − 1,788856) + (0,872872 − 1,309308)
=
0,682655
(D ) = (1,666665 − 2,77778) + (1,536444 − 1,536444) + (1,788856 − 1,788856) + (0,436436 − 1,309308)
= 1,412969
(D ) = (0,555555 − 2,77778) + (1,536444 − 1,536444) + (1,073312 − 1,788856) + (1,309308 − 1,309308)
=
2,334585
(D ) = (2,22222 − 2,77778) + (1,152333 − 1,536444) + (1,073312 − 1,788856) + (0,436436 − 1,309308)
= 1,315331
(D ) = (1,11111 − 2,77778) + (0,384111 − 1,536444) + (1,431084 − 1,788856) + (0,872872 − 1,309308)
=
2,103363
(D ) = (0,555555 − 2,77778) + (1,152333 − 1,536444) + (1,788856 − 1,788856) + (0,436436 − 1,309308)
= 2,418208 (D ) = (2,77778 − 2,77778) + (0,384111 − 1,536444) +
(1,788856 − 1,788856) + (0,436436 − 1,309308)
= 1,445606
Sehingga diperoleh jarak antara nilai terbobot pada setiap alternatif ideal positif sebagai berikut:
= ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0,682655 1,412969
2,334585 1,315331 2,103363 2,418208 1,445606 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫
Berikut hasil proses perhitungan dari aplikasi kriteria kelima, dapat dilihat pada gambar 9 :
Gambar 9. Alternatif Terhadap Solusi Ideal Positif
E. Menentukan Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif
= +
= 2,418042
2,418042 + 0,682655 = 0,779838
= + = 1,753408
1,753408 + 1,412969 = 0,553758
= + = 1,445606
1,445606 + 2,334585 = 0,382416
= + = 1,835194
1,835194 + 1,315331 = 0,582504
= + = 0,791908
0,791908 + 2,103363 = 0,273518
= + = 1,049482
1,049482 + 2,418208 = 0,302646
= + = 2,334585
2,334585 + 1,445606 = 0,617584
Sehingga diperoleh nilai preferensi setiap alternatif (V ) sebagai berikut:
= ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0,779838
0,553758 0,382416 0,582504 0,273518 0,302646 0,617584 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫
Dari nilai V ini dapat dilihat bahwa memiliki nilai terbesar, sehingga alternatif pertama akan terpilih sebagai karyawan KL Express yang mendapat gaji bonus. Berikut adalah nilai akhir, dapat dilihat pada gambar 10 :

## Gambar 10. Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif

## 4.5 Perbandingan Perhitungan Sistem Terdahulu dan Sistem Baru
Pada sistem terdahulu restoran KL Express di dalam penilaian wartawan adalah dengan menggunakan sistem menghitung rata – rata. Berikut adalah data karyawan KL Express, dapat dilihat pada tabel 5 :
Tabel 5. Data Karyawan KL Express
Dari data pada tabel 6 cara perhitungannya sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Perbandingan Perhitungan No Nama H Lama H Baru R Lama R Baru 1 Nur Afiani 49,1 0,553 1 4 2 Eko Cahyono 48,5 0,779 2 1 3 Riri 48,5 0,617 3 2 4 Fahrizi 47,6 0,273 4 7 5 Yasir 47,2 0,302 5 6 6 Robert Leonardo 47 0,382 6 5 7 Agus Mariono 46,4 0,582 7 3 Keterangan :  H Lama
: Perhitungan manual (dengan menggunakan rata-rata)
 H Baru
: Perhitungan menggunakan metode topsis
 R Lama : Perangkingan hasil perhitungan manual
 R Baru : Perangkingan hasil perhitungan metode topsis
Dari tabel 6, dapat dianalisis perbandingan urutan perhitungan menggunakan cara manual (yang selama ini  dilakukan  KL  Express) dan  perhitungan menggunakan metode TOPSIS. Pada  data tabel  diatas  terdapat perbedaan urutan karyawan yang mendapat gaji bonus, perbedaan ini disebabkan karena perhitungan dengan sistem memberikan nilai prioritas dengan memberikan bobot pada setiap kriteria.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka kesimpulan yang dapat kita ambil adalah sebagai berikut :
1. Karyawan  dengan  urutan  paling  atas  dalam  tabel  adalah  karywan  yang  memiliki  nilai  paling  tinggi dan berhak mendapatkan gaji bonus.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  menghasilkan  nilai rangking karyawan dalam seleksi pemberian gaji bonus pada restoran KL Express .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kristanto, Andi. 2008. Perancangan Sistem Informasi dan Apilkasinya. Yogyakarta. Gava Media. [2] Turban, Efraim, et al. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems .7th Ed. New Jersey. Pearson Education.
[3] Keen, P. G. W. 1980. Adaptive Design for Decision Support Systems, Data Base, Vol. 12, No. 1 dan 2.