## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA HIMPUNAN MAHASISWA JURUSAN  TEKNIK INFORMATIKA DENGAN MENGGUNAKAN  METODE ELECTRE (Studi Kasus :  Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta)
Diana Corry, Yuliani Indrianingsih
Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  (HMJ)  is  a  student  organization  in  the  majors  at  the  college level. HMJ  Informatics  is  one  o f the  HMJ  on  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Adisutjipto  Yogyakarta. HMJ  certainly has  a vision  and mission,  therefore,  to  realize  the vision  and  mission  o f the  members  is required in accordance with the criteria expected.  There are several  criteria for determining the decision­ making  division  members HMJ.  Criteria  include  interest,  liveliness,  confidence,  psychology  and  CPI (Cumulative Performance Index).  To resolve  the issue it was  made o f Decision Support Systems (DSS) recruitment  o f HMJ  division  members  using  the  method  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality (ELECTRE).  The  existences  o f these  systems  provide  convenience  to  head  o f the HMJ  to  determine HMJ  members.  The  system  is  built  using  the programming  language  Delphi  7 and  Oracle  databases. Based on  calculations by the ELECTRE  method obtained ranking prospective members.  Taken example, 4 students applying to become a member o f HMJ.  Calculation shows Gilar Prakoso get ranked first by the  number o f assessment  4  percentage  80%, Koko  Wiyono  second  ranked  the  number 2  percentage 40%  assessment, Linda  Putri  Susanti  third  the  number  o f ratings  1  percentage  20%,  and  Dini Larasati fourth  the  number o f assessment  -  7 the percentage  of 0%.  The  calculations  revealed  that  the results  o f the manual  calculation  in  accordance with  the results  o f the  calculation  system  and  can  help the chairman HMJ decision in determining who is eligible to become a member.
K eyw ords:  DSS, HMJ,  ELECTRE method

## 1. Pendahuluan
Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  (HMJ)  adalah organisasi  mahasiswa di tingkat jurusan di suatu perguruan tinggi.  HMJ Teknik Informatika adalah salah satu HMJ pada Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta.  Suatu HMJ pastinya mempunyai visi dan misi, oleh karena itu untuk mewujudkan visi dan misi tersebut,  dibutuhkan anggota-anggota yang berkualitas, bertanggungjawab,  disiplin,  kreatif,  mau  berkerja  keras  agar  dapat  bekerjasama.  Kriteria- kriteria  tersebut  sangat  diharapkan  dimiliki  oleh  setiap  anggota  HMJ,  agar  HMJ  dapat berjalan  sesuai  dengan  visi  dan  misi,  dapat  membuat  HMJ  yang  berkualitas,  dan  dapat melakukan sebuah perubahan dan perbaikan pada waktu mendatang.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  ketua  HMJ  dituntut  untuk  dapat  melakukan pengambilan  keputusan  secara  cepat  dan  cermat,  untuk  menentukan  anggota.  Sejauh  ini mekanisme  pengambilan  keputusan  penerimaan  anggota  HMJ  masih  dilakukan  secara manual.  Oleh  karena  itu  perlu  dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk
(STUDI KASUS : SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI ADISUTJIPTO YOGYAKARTA)
menentukan  anggota  HMJ  Teknik  Informatika  yang  akan  membantu  penentuan  siapa  yang layak untuk menjadi anggota.

## 2.  Kajian Pustaka
Perbandingan  Perangkingan  30  Universitas  Di  Indonesia  Versi  WEBOMETRIC. Dengan  Hasil  Perangkingan  Menggunakan  Metode  ELECTREE  Dan  Metode  VIKOR. Dalam  jurnal  "Perbandingan  Perangkingan  30  Universitas  Di  Indonesia  Versi Webometrics  Dengan  Hasil  Perangkingan  Menggunakan  Metode  ELECTREE  Dan Metode  Vikor"  membahas tentang perbandingan peringkat antara perankingan website universitas  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  ELECTREE  dan  Vikor  dengan hasil  perankingan  Webometrics.  Data  website  akademik  tersebut  diambil  dengan menggunakan  search  engine  Google  untuk  mengetahui  visibility,  size,  rich  file,  dan scholar.  Setelah  data  diperoleh  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  memperoleh hasil  perankingan  dengan  metode  ELECTREE  dan  Vikor  (Maria  Antonius  Dian Wahyu, 2014).
Dalam  jurnal  "ELECTRE  Method"  membahas  tentang  penelitian  munculnya „ELECTRE  Family  Method'.  Penelitian  ini  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti terutama  Eropa.  Tujuannya  adalah  untuk menyajikan  survey  metode  ELECTRE  sejak yang pertama kali dikenalkan oleh Bernard  Roy. Jurnal ini menyajikan sejarah singkat metode  ELECTRE,  fitur  utama  dari  metode  ELECTRE,  menjelaskan  perbedaan ELECTRE  menurut  tiga  masalah  utama  yaitu  outranking,  perankingan,  dan penyortiran,  dan  bagaimana  metode  ELECTRE  untuk  perangkat  lunak  dan  aplikasi (Jose Figueira, 2003).
Dalam  buku  "Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  M aking  (Fuzzy  MADM)"  membahas tentang  aplikasi  logika  fuzzy  untuk  penyelesaian  masalah  pengambilan  keputusan dalam  bentuk  Multi-Attribute  Decision  M aking  (MADM).  Beberapa  metode penyelesaian  masalah  MADM,  seperti  Simple  Additive  Weighting  M ethod  (SAW), W eighted Product (WP),  ELimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE),  Technique fo r   Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  Analytic  Hierarchy Process  (AHP).  Buku  ini  juga  membahas  tentang  aplikasi  logika  fuzzy  untuk penyelesaian  masalah  GDM,  dan  metode  fuzzy  clustering  yang  dapat  digunakan untuk  memberikan  derajat  kepentingan  tertentu  bagi  sub  kelompok  yang  memiliki karakteristik yang sama  (Sri Kusumadewi,  dkk, 2006.).

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1  Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Desicion  Support  System (Sistem  Pendukung  Keputusan)  merupakan  sistem  informasi yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini  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 (Kusrini, 2007).

## 3.2  M etod e  E L E C T R E
Metode ELECTRE  (Elimination Et Choix Traduisant  la  Realité)  atau (ELimination and Choice Expressing  Reality) merupakan  salah  satu  metode  dalam  Multi-kriteria  Decision  Making (MADM).  Metode ELECTRE diperkenalkan oleh Bernard Roy pada tahun 1965.  Pada awalnya ELECTRE  digunakan  dalam  pemilihan  tindakan  terbaik  terhadap  sampel-sampel  tindakan yang  diajukan,  namun  kemudian  ELECTRE  dikembangkan  dalam  tiga  hal  masalah  utama  : pemilihan,  perankingan,  dan penyortiran.  ELECTRE memiliki beberapa versi yaitu ELECTRE I, ELECTRE II, ELECTRE III, ELECTRE IV,  ELECTRE IS DAN ELECTRE TRI.
Terdapat  dua  bagian  penting  dalam  ELECTRE  :  pertama,  konstruksi  dari  satu  atau beberapa  hubungan  outranking  yang  membandingkan  secara  komprehensif  setiap  pasang tindakan;  kedua,  penguraian  prosedur  yang  meneliti  rekomendasi  yang  diperoleh  dari  fase pertama.  Sifat  dari  rekomendasi  tergantung  pada jenis  masalah  yang  dihadapi  :  pemilihan, perankingan  atau  penyortiran.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian masalah menggunakan metode ELECTRE adalah sebagai berikut:
1. Normalisasi matrik menggunakan persamaan :
P (x u -x ' j ) m
R tj  -
t f j - p J ) ............................................................................................... (1) Rtj  =  Nilai normalisasi alternatif i kriteria j Xtj  =  Nilai data alternatif i kriteria j X * j =  Nilai terbaik dalam suatu kriteria X j  =  Nilai terjelek dalam satu kriteria
2. Menentukan concordance antar alternatif C(i,i')  =  £ j  wj,  di mana  R ¿j  >  R t - j ....................................................(2)
Nilai concordance diperoleh dari hasil penjumlahan nilai bobot kriteria dengan syarat nilai lebih besar dari .
3. Menentukan discordance antar alternatif
D(i,i')=  E j wj, di mana  R ¿j  <  R t - j .....................................................(3)
Nilai  discordance  merupakan  kebalikan  dari  concordance.  Nilai  discordance  diperoleh  dari hasil penjumlahan nilai bobot kriteria dengan syarat nilai
lebih besar dari .
4. Menentukan nilai concordance (C) dan discordance (D) tiap alternatif C(i) - I " = j c ( i, i ), (4) dan,
D( i ) - Z ”=i d ( i , i -),
(5)

## 3.3  P erancangan  P eran g k at L u nak
Dalam  penerimaan  anggota  HMJ,  ketua  HMJ  memerlukan  sebuah  sistem  untuk mempermudah  dalam  memilih  anggota  HMJ.  Ada  beberapa  tes  yang  dilaksanakan  pada penerimaan anggota HMJ,  diantaranya sebagai berikut:
a. Tes Wawancara
b. Tes Kerjasama
c. Tes Public Speaking
d.  Tes Psikologi
e. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)

## 3.3.1  Kriteria Anggota HMJ
Dalam  penerimaan  anggota  HMJ,  diperlukan  beberapa  kriteria  yang  penilaiannya didapatkan  dari  beberapa  tes  seperti  yang  telah  disebutkan  pada  analisa  sistem.  Penilaian pada setiap  kriteria menggunakan skala Likert. Skala Likert merupakan metode  pengukuran yang  di  gunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat  dan  persepsi  seseorang  atau  kelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiono, 2012).  Kriteria tersebut adalah sebagai berikut :
a. Minat
Penilaian  seberapa  besar  minat calon  anggota  dinilai  dengan  angka  0-100.  Tingkat  nilai kriteria minat yang harus diplih oleh user yaitu: a. 5 = Sangat Baik karena nilai 85-100 b. 4 = Baik karena nilai 75-84 c. 3 = Cukup karena nilai 60-74 d. 2 =  Kurang Baik karena nilai 50-59
e.  1  = Buruk karena nilai 0-49
b. Keaktifan
Penilaian  keaktifan  calon  anggota  dinilai  dengan  angka  0-100.  Tingkat  nilai  kriteria keaktifan yang harus diplih oleh user yaitu:
a. 5 = Sangat Baik karena nilai 85-100
b. 4 = Baik karena nilai 75-84
c. 3 = Cukup karena nilai 60-74 d. 2 =  Kurang Baik karena nilai 50-59
e.  1  = Buruk karena nilai 0-49
c. Kepercayaan Diri
Penilaian  kepercayaan  diri  calon  anggota  dinilai  dengan  angka  0-100.  Tingkat  nilai kriteria kepercayaan diri yang harus diplih oleh user yaitu:
a. 5 = Sangat Baik karena nilai 85-100
b. 4 = Baik karena nilai 75-84
c. 3 = Cukup karena nilai 60-74 d. 2 =  Kurang Baik karena nilai 50-59
e.  1  = Buruk karena nilai 0-49
d.  Psikologi
Penilaian  psikologi  calon  anggota  dinilai  dengan  angka  0-100.  Tingkat  nilai  kriteria psikologi yang harus diplih oleh user yaitu:
a. 5 = Sangat Baik karena nilai 85-100
b. 4 = Baik karena nilai 75-84
c. 3 = Cukup karena nilai 60-74 d. 2 =  Kurang Baik karena nilai 50-59
e.  1  = Buruk karena nilai 0-49
e. IPK
Penilaian  IPK  calon  anggota  dari  transkrip  nilai.  Tingkat  nilai  kriteria  IPK  yang  harus diplih oleh user yaitu:
a. 5 = Sangat Baik karena IPK 3,5-4,00
b. 4 = Baik karena IPK 3,0-3,49
c. 3 = Cukup karena IPK 2,0-2,99 d. 2 =  Kurang Baik karena IPK 1,0-1,99
e.  1  =  Buruk karena IPK 0,0-0,99

## 3.3.2 Pemberian Tingkat Kepentingan Setiap Kriteria
Tingkat  kepentingan  diberikan  untuk  membedakan  kepentingan  setiap  kriteria,  yang mana  dari  setiap  kriteria  ada  yang  memiliki  pengaruh  yang  sangat  banyak  terhadap penilaian atau sedikit seperti berikut ini:
a.  1  = Sangat Rendah
b.  2 = Rendah
c.  3 = Cukup
d.  4 = Tinggi
e.  5 = Sangat Tinggi

## 4. Hasil Dan Pembahasan
Tujuan  dari  implementasi  sistem  adalah  untuk  dapat  mengetahui  cara  kerja  dari  suatu sistem yang dijalankan.  Selain itu dapat diketahui pula  apakah sistem sudah berjalan dengan baik  atau  tidak.  Sistem  yang  dibuat  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Delphi  7  dan database  Oracle. Dalam pengujiannya  akan  dijalankan  proses  dari  Metode  ELECTRE,  dimana penerapan  metode  tersebut  memiliki  tujuan  untuk  menyeleksi  calon  anggota  HMJ  yang sesuai dengan kriteria yang diharapkan.
Sistem yang telah  dibuat merupakan penerapan  dari  teori yang  ada,  diimplementasikan ke  dalam  sebuah  program  dengan  menggunakan  metode  ELECTRE.  Sehingga  output  yang didapatkan  tidak jauh  berbeda  dengan  perhitungan  manualnya.  Berikut  merupakan  contoh data  dalam  pengolahan  penyeleksian  dengan  menggunakan  metode  ELECTRE  dengan contoh  kasus  penerimaan  anggota  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika  pada Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta.
Diambil contoh, 4 orang mahasiswa yang mendaftarkan diri untuk menjadi anggota HMJ Teknik  Informatika.  Pada  tabel  1  akan  disajikan  data  penilaian  setiap  mahasiswa  untuk masing-masing kriteria.
Tabel 1. Data Penilaian Calon Anggota
Minat Keaktifa n Kepercayaan Diri Psikologi IPK DINI LARASATI 4 5 3 3 4 LINDA PUTRI SUSANTI 5 3 3 4 3 KOKO WIYONO 3 4 3 4 4 GILAR PRAKOSO 5 3 3 2 4
Untuk  melakukan  perhitungan  data,  diperlukan  nilai  bobot kriteria.  Nilai bobot  kriteria ditentukan oleh pengambil keputusan. Data nilai bobot lima kriteria disajikan pada tabel 2.
Tabel 2.  Bobot Kriteria Kriteria Minat Keaktifan Kepercayaan Diri Psikologi IPK Bobot 5 4 4 3 3
Langkah-langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut :

## 1. Normalisasi Data
Tabel 3. Normalisasi Matriks Diana  Corry, Yuliani  indrianingsih
Minat Keaktifa
n
Kepercayaan Diri Psikologi IPK DINI LARASATI 0,5 1 0 0,5 1 LINDA  PUTRI SUSANTI 1 0 0 1 0 KOKO WIYONO 0 0,5 0 1 1 GILAR PRAKOSO 1 0 0 0 1

## 2. Menentukan concordance antar alternatif dengan menggunakan rumus 2.
Tabel 4.  Concordance antar alternatif Concordance (C) Himpunan Nilai C C(Dini,Linda) {Keaktifan, IPK} 7 C(Dini, Koko) {Minat, Keaktifan} 9 C(Dini, Gilar) {Keaktifan, Psikologi} 7 C(Linda, Dini) {Minat, Psikologi} 8 C(Linda,Koko) {Minat} 5 C(Linda,Gilar) {Psikologi} 3 C(Koko,Dini) {Psikologi} 3 C(Koko,Linda) {Keaktifan,Psikologi} 7 C(Koko,Gilar) {Keaktifan,Psikologi} 7 C(Gilar,Dini) {Minat} 5 C(Gilar,Linda) {IPK} 3 C(Gilar,Koko) {Minat} 5 3. Menentukan discordance antar alternatif dengan menggunakan rumus 3. Tabel 5. Discordance antar alternatif Discordance (D) Himpunan Nilai D D(Dini,Linda) { Minat,  Psikologi } 8 D(Dini,  Koko) { Psikologi } 3 D(Dini, Gilar) {Minat} 5 D(Linda,  Dini) {Keaktifan, IPK} 7 D(Linda,Koko) {Keaktifan, IPK} 7 D(Linda,Gilar) {IPK} 3 D(Koko,Dini) {Minat, Keaktifan} 9 D(Koko,Linda) {Minat} 5 D(Koko,Gilar) {Minat} 5 D(Gilar,Dini) {Keaktifan,  Psikologi} 7 D(Gilar,Linda) {Psikologi} 3 D(Gilar,Koko) {Keaktifan,  Psikologi} 7
(STUDI KASUS : SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGIADISUTJIPTO YOGYAKARTA)
4. Dari concordance antar alternatif didapatkan matriks concordance seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Matriks Concordance DINI LARASATI LINDA PUTRI SUSANTI KOKO WIYONO GILAR PRAKOSO DINI LARASATI 0 7 9 7 LINDA PUTRI SUSANTI 8 0 5 3 KOKO WIYONO 3 7 0 7 GILAR PRAKOSO 5 3 5 0
Menentukan nilai concordance (C) dengan menggunakan rumus 4.
Contoh
= 16
Dari discordance antar alternatif didapatkan matriks discordance seperti pada tabel 7.
Tabel 7.  Matriks Discordance DINI LARASATI LINDA PUTRI SUSANTI KOKO WIYONO GILAR PRAKOSO DINI LARASATI 0 8 3 5 LINDA PUTRI SUSANTI 7 0 7 3 KOKO WIYONO 9 5 0 5 GILAR PRAKOSO 7 3 7 0
Menentukan nilai discordance (D)  dengan menggunakan rumus 5.
Contoh :
= 23
Melakukan  perankingan,  alternatif  yang  memiliki  nilai  terbesar  dari  hasil  nilai concordance dikurangi nilai discordance akan menempati peringkat pertama.
Tabel 8. Hasil Perankingan Nama Concordance (C) Discordance (D) C-D Rank GILAR PRAKOSO 17 13 4 1 KOKO WIYONO 19 17 2 2 LINDA PUTRI SUSANTI 17 16 1 3 DINI LARASATI 16 23 -7 4
Untuk  total  hasil  jumlah  penilaian  dipersentasekan  sebesar  100%  sebagai  syarat  untuk menjadi anggota HMJ dengan nilai maksimum adalah 5 dan nilai minimum adalah 1.
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  ELECTRE  dari  4  orang  mahasiswa  yang mendaftarkan  diri  dengan  penilaian  5  kriteria  yaitu  Minat,  Keaktifan,  Kepercayaan  Diri, Psikologi,  dan  IPK  untuk  mendapatkan  anggota  HMJ  Teknik  Informatika  yang  berkualitas maka  didapatkan  Gilar  Prakoso  menjadi  peringkat  pertama  dengan  jumlah  penilaian  4 persentase  80%,  Koko  Wiyono  peringkat  kedua  dengan jumlah  penilaian  2  persentase  40%, Linda  Putri  Susanti  peringkat  ketiga  dengan  jumlah  penilaian  1  persentase  20%  dan  Dini Larasati peringkat keempat dengan jumlah penilaian -7 persentase 0%.
Dengan  inputan  data  yang  sama  kemudian  diaplikasikan  melalui  program  Sistem Pendukung  Keputusan  ini,  ternyata  menghasilkan  nilai  yang  tidak  jauh  berbeda,  dan memperoleh  hasil  yang  sama.  Hal  itu  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Anggota  HMJ  dengan  metode  ELECTRE  ini  sudah  sesuai  dengan perhitungan  secara  manual.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Anggota  HMJ  dengan  Metode  ELECTRE  ini  dapat diterapkan untuk mendukung keputusan dalam menentukan penerimaan anggota HMJ.
Gambar 3. Hasil Perhitungan Menggunakan Metode ELECTRE
5. Penutup
5.1  Kesimpulan
Dari  hasil  pada  uji  coba  yang  dilakukan  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Anggota  Himpunan  Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  dengan  menggunakan  metode  ELECTRE  ini  sudah berjalan sesuai hasil perhitungan metode ELECTRE yang dilakukan secara manual.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Anggota  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan Teknik  Informatika  dapat  membantu  ketua  dalam  menerima  anggota  Himpunan
Mahasiswa  Jurusan.  Hasil  perhitungan  sistem  didapatkan  Gilar  Prakoso  menjadi peringkat  pertama  dengan jumlah  penilaian  4  persentase  80%,  Koko  Wiyono  peringkat kedua  dengan jumlah  penilaian  2  persentase  40%,  Linda  Putri  Susanti  peringkat  ketiga dengan jumlah  penilaian  1  persentase  20%  dan  Dini  Larasati peringkat keempat dengan jumlah penilaian -7 persentase 0%.
5.2  Saran
Adapun  saran yang diberikan untuk pengembangan tugas  akhir  ini  diantaranya  sebagai berikut:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  metode lainnya, misalnya Logika Fuzzy.
2. Sistem ini dapat dikembangkan menjadi sistem yang berbasis mobile.

## Daftar Pustaka
Jogiyanto. 2005.  Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi Offset.
Kadir,  Abdul.  2005.  Pemrograman  Database  dengan  Delphi  7  menggunakan  Acces  dan  ADO. Yogyakarta :  Andi Offset.
Karacasu,  M.  and  T.  Arslan.  2010.  Electre Approach for modeling  Public Decision  making  behavior on  Transportation Project Selection Process .
Kusdiantoro.  2010.  Analisis  Usability  Website  Akademik  Perguruan  Tinggi  Di  Indonesia Menggunakan Metode PROMETHEE, VIKOR, Dan ELECTREE, Yogyakarta:UNY.
Kusrini. 2007.  Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Andi Offset.
Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2006.  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Yogyakarta :  Graha Ilmu.
Natividade-Jesus,  E., J.  Coutinho-Rodrigues,  et al.  2007.  "A  multicriteria  decision  support system for housing evaluation."  Decision Support Systems 43(S):  779-790.
Pamungkas,  Maria  Antonius  Dian Wahyu.  2014.  Perbandingan  Perangkingan  S0  Universitas Di  Indonesia  Versi  WEBOMETRICS  Dengan  Hasil  Perangkingan  Menggunakan  Metode ELECTREE Dan Metode  VIKOR, Yogyakarta:  UNY.
Pavlicic,  Dubravka  M.  2001.  Normalisation  Affects  The  Results  O f MADM Methods.  Yugoslavia Journal of Operations Research 11,  Number 2, 251-265.
Tarigan, Prima. 2004. Menguasai Oracle SQL. Jakarta :  PT.Elex Media Komputindo.
sistem pendukung keputu san penerim aan anggota himpunan m ahasisw a ju r u s a n tekn ik inform atika dengan MENGGUNAKAN  METODE  ELECTRE ( stu di KASUS  :  SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI ADISUTJIPTO YOGYAKARTA)