Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## OPTIMASI KEPUTUSAN PEMILIHAN MESIN PERCETAKAN DALAM INDUSTRI PERCETAKAN MENGGUNAKANMETODE AHP DAN TOPSIS
Budiyono 1* , Aji Supriyanto 2 1,2 Teknik Infromatika, Universitas Stikubank Semarang email : budiunisbank05@gmail.com 1*
Abstrak: Industri percetakan memiliki peran krusial dalam mendukung berbagai sektor dengan kebutuhan cetakan. Memilih mesin percetakan yang sesuai merupakan tantangan strategis bagi perusahaan percetakan untuk menjawab tuntutan pasar yang dinamis. Faktor seperti jenis produksi, kapasitas, kecepatan cetak, dan inovasi teknologi menjadi pertimbangan utama dalam mengambil  keputusan  yang  optimal  untuk  mencapai  hasil  produksi  maksimal.  Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) danTechnique Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) yang digunakan  untuk perangkingan mesin percetakan. Metode AHP digunakan  untuk  melakukan pembobotan  pada  kriteria  spesifikasi mesin,  sedangkan  metode TOPSIS digunakan  untuk  perangkingan  alternatif  mesin percetakan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 5 data nama mesin  percetakan  pada  sebuah  industri  pecetakan.  Hasil  perangkingan  di  atas  maka  diperoleh  urutan  perangkingan  mesin percetakan adalah Heidelberg XL 106 dengan nilai preferensi 1, Komori Lithorone G40 nilai preferensi 0,66491 , K&B Rapida 106 nilai preferensi 0,27434, Roland 900 Evolution dengan nilai 0,61316, Mitsubishi Diamond dengan nilai 0,13676.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan ,AHP ,dan TOPSIS ,Mesin Percetakan
Abstract:  The  printing  industry  has  a  crucial  role  in  supporting  various  sectors  with  printing  needs.  Choosing  a  suitable printing machine is a strategic challenge for printing companies to answer dynamic market demands. Factors such as type of production, capacity, printing speed and technological innovation are the main considerations in making optimal decisions to achieve  maximum  production  results.  Using  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Technique  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) which are used for ranking printing machines. The AHP method is used to weight machine specification criteria, while the TOPSIS method is used to rank alternative printing machines. Testing was carried out using 5 data on the names of printing machines in a printing industry. From the ranking results above, the ranking order for printing machines is Heidelberg XL 106 with a preference value of 1, Komori Lithorone G40 with a preference value of 0.66491, K&B Rapida 106 with a preference value of 0.27434, Roland 900 Evolution with a value of 0.61316, Mitsubishi Diamond with a value of 0.13676.

## Keywords : Decision Support Systems, AHP, and TOPSIS, Printing Machines

## PENDAHULUAN
Industri percetakan memiliki peran krusial dalam mendukung berbagai sektor dengan kebutuhan cetakan. Pemilihan mesin percetakan yang tepat menjadi langkah strategis untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas cetakan.  Dalam  industri  percetakan  modern,  keputusan  ini  memengaruhi  efisiensi,  kualitas,  dan  daya  saing perusahaan. Faktor seperti jenis produksi, kapasitas, kecepatan cetak, dan inovasi teknologi menjadi pertimbangan utama. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan sistem pendukung keputusan dengan metode AHP dan TOPSIS untuk mengurutkan alternatif dari nilai terbesar ke terkecil.
AHP  memungkinkan  pembandingan  kriteria  secara  berpasangan  untuk  menentukan  bobot  nilai,  tetapi sulit  dianalisis  jika  alternatif  terlalu  banyak.  TOPSIS  memilih  alternatif dengan  jarak  terdekat  dari  solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Implementasi kedua metode ini diharapkan dapat membantu industri dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  Mesin  Percetakan  dengan  menerapkan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat  membantu  pihak Industri dalam mengambil Keputusan [1].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  kriteria  pemilihan  mesin  percetakan,  mengevaluasi  dampak keputusan pemilihan mesin terhadap efisiensi  operasional dan kualitas produksi, menerapkan metode AHP dan TOPSIS  dalam  evaluasi  mesin  percetakan,  menyusun  panduan  optimal  pemilihan  mesin,  dan  meningkatkan efisiensi serta kualitas produksi dalam industri percetakan. Semua tujuan ini bertujuan untuk memberikan wawasan mendalam,  panduan  praktis,  dan  dukungan  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  produksi  di  industri percetakan.
Manfaat  penelitian  ini  meliputi  peningkatan  keputusan  strategis  dengan  memberikan  pemahaman mendalam tentang kriteria kritis dalam pemilihan mesin percetakan, sehingga membantu pengambilan keputusan untuk  memilih  mesin  percetakan  yang  lebih  optimal.  Selain  itu,  dengan  menyediakan  panduan  optimal  dalam pemilihan mesin percetakan, penelitian ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan memilih mesin yang sesuai dengan kebutuhan produksi, serta mengidentifikasi dampak keputusan pemilihan mesin terhadap kualitas produksi, memberikan landasan untuk memperbaiki atau meningkatkan kualitas produk cetakan.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## TINJAUAN PUSTAKA
Isdayani Kusrini 2022 [2]. di Universitas Cokroaminoto Palopo, Sulawesi Selatan. Universitas ini dikenal karena kualitas tenaga pengajar yang baik dan prestasi dalam tridarma perguruan tinggi. Penelitian menggunakan metode  AHP  dan  TOPSIS,  Penelitian  dan  Pengembangan,  serta  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  untuk menentukan  dosen  terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  peringkat  pertama  dengan  nilai  0,716,  diikuti  oleh peringkat kedua (0,607) dan ketiga (0,576). Penelitian ini bertujuan untuk mengapresiasi kualitas pengajaran dosen dan sebagai referensi untuk calon mahasiswa mengenai kualitas pengajar di universitas.
N,R.Ramadhani  2022  [3].  Metode  AHP  digunakan  untuk  memberi  bobot  pada  kriteria  kemiskinan, sementara  PROMETHEE  menentukan  prioritas  penerima  bansos  PKH  berdasarkan  bobot  tersebut.  Dengan mengambil  contoh  45  calon  penerima  di  Desa  Karanganyar  Gunung  dengan  14  kriteria,  PROMETHEE menghasilkan peringkat seperti Sumirah (net flow 0,342) dan Meliyani Kusrini (net flow 0,325). Kombinasi ini membantu  mengatasi  ketidakpastian  dalam  penyaluran  bantuan  sosial,  memastikan  keputusan  didasarkan  pada data yang terukur dan analitis.
Dhimas  Safaatur  Rohman  2020  [4].  PT  Semen  Indonesia  Logistik  menghadapi  masalah  keterlambatan bahan baku (plate) dari supplier seperti PT Krakatau Steel, PT Gunung Raja Paksi, dan PT Gunawan Dianjaya Steel, yang mengganggu proses produksinya. Penelitian ini menggunakan metode AHP untuk pembobotan kriteria dan  subkriteria,  serta  TOPSIS  untuk  perangkingan  supplier  terbaik  berdasarkan  hasil  dari  3  responden.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  kriteria  terbesar  adalah  kualitas  (0,29)  menurut  AHP,  dengan  PT  Gunawan Dianjaya Steel menduduki peringkat tertinggi dalam TOPSIS dengan nilai preferensi 0,521447. Supplier terbaik harus  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  (0,39281)  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif (0,428019) dibandingkan supplier lainnya.
Dinda  Locita  Fitri  2022  [5].  Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  untuk  pembobotan  kriteria  dan TOPSIS untuk menentukan peringkat penerima bantuan sosial berdasarkan hasil pengujian dengan 45 data calon penerima bansos.  Hasilnya menunjukkan  A4 menduduki  peringkat  pertama dengan nilai  -11,09028, diikuti A5 dengan -9,40301, A2 dengan -7,30247, A1 dengan -4,33412, dan A3 dengan 9,35849 sebagai peringkat kelima.

## Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  diartikan  atau  didefinisikan  sebagai  sebuah  system  yang  dapat  dan mampu  memberikan  solusi  atau  kemampuan  baik  kemampuan  memberikan  solusi  atau  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  mengkomunikasikan  terhadap  masalah  semi-terstruktur.  Pada  sebuah  organisasi,  SPK merupakan sistem Informasi yang dikembangkan untuk membantu organisasi dengan tujuan mendukung manager atau pemangku jabatan terkait dalam proses pengambilan keputusan.

## Analytical Hierarchy Procces (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Analytical  Hierarchy  Procces  (AHP)  adalah  metode  sistematis  untuk  memperentasikan  elemen  masalah secara  hierarki.  AHP  melibatkan  penilaian  kekuatan  relative  atau  efek  dari  elemen  elemen  dalam  hierarki  dan membagi  masalah  menjadi  bagian  yang  lebih  kecil.  Setelah  itu,  evaluasi  diterjemahkan  ke  dalam  angka  dalam wujud  perkiraan  skala  rasio.  AHP  digunakan  untuk  memilih  kriteria  dan  alternative  Solusi.  Dalam  AHP dimungkinkan adanya Inkonsistensi dalam penilaian dan didasarkan pada teori perbandingan berpasangan tentang pengukuranm.
Topsis  digunakan  untuk  memilih  alternative  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  sejumlah kriteria.Metode ini membandingkan semua pilihan dengan solusi ideal positif atau negative.

## Keputusan Pemilihan Mesin Percetakan
Dalam industri percetakan, penggunaan metode diharapkan menghasilkan keputusan yang optimal dalam pemilihan mesin percetakan. AHP memberikan struktur hierarkis untuk mengidentifikasi dan memberi bobot pada kriteria  yang  relevan,  sementara  TOPSIS  membantu  mengidentifikasi  mesin  percetakan  terbaik  berdasarkan kedekatannya  dengan  solusi  ideal  positif  dan  jaraknya  dari  solusi  ideal  negatif.  Kombinasi  AHP  dan  TOPSIS meningkatkan akurasi evaluasi serta prioritas kriteria, mengoptimalkan pengambilan keputusan untuk mencapai hasil  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  produksi  dan  tujuan  operasional  industri  percetakan.  Diharapkan  bahwa pengujian hipotesis ini melalui implementasi praktis akan berkontribusi pada efisiensi dan efektivitas operasional serta membantu mengurangi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan strategis.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## PHP Hypertext Prepocessor
PHP, yang merupakan singkatan dari PHP Hypertext Prepocessor, adalah Bahasa pemrograman popular untuk membangun situs web. Rasmus Lerdorf memperkenalkan PHP untuk pertaman kali nya pada Tahun 1994. PHP  adalah  Bahasa  skrip  sisi  server  yang  umum  digunakan  dengan  HTML  dalam  pengembangan  web.  Itu memungkinkan situd web menjadi dinamis, membuat penggunaan web lebih mudah dan efisien. PHP memiliki banyak hal untuk itu, dan itu tidak hanya bekerja dengan output HTML (Hypertext Markup Language). PHP dapat mengolah file, gambar, movie flash, dan media lainnya [6].

## XAMPP
XAMPP  adalah  perangkat  lunak  untuk  windows yang  menyediakan  sejumlah  layanan,  antara  lain  PHP, Mysql,Apache,  dan  PHPMyAdmin,  Menggunakan  jaringan  local  (localhost)  untuk  membangun  web pengembangan aplikasi sering memanfaatkan aplikasi XAMPP (Haro,2013). Menurut www.dosendinding.co.id, XAMPP  berfungsi  sebagai  server  mandiri  (localhost)  dan  mencakup  progam  progam  berikut  :  Apache  HTTP Server,  database  MySQL,  dan  penerjemah  bahasa  PHP  dan  Perl.  X  (untuk  sistem  operasi  apapun),  Apache, MySQL, PHP, dan Perl adalah akronim yang membentuk XAMPP. Server web gratis yang dapat menampilkan halaman  web  dinamis  dan  dilisensikan  dibawah  Lisensi  Publik  Umun  GNU  adalah  progam  ini.  Anda  dapat memperoleh  XAMPP  dengan  mengunduhnya  dari  situs  resminya,  Selain  itu,  definisi  progam  XAMPP  dapat ditentukan disini [7].

## METODE

## Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  digunakan  sebagai  panduan  untuk  memastikan  hasil  penelitian  sesuai  dengan tujuan  awal.  Penelitian  ini  mengikuti  beberapa  tahapan  sistematis.  Untuk  detail  lebih  lanjut,  seperti  gambar  di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## Pengumpulan Data
Peneliti melakukan pengumpulan data dengan mengambil data yang telah ada di industri percetakan dan melakukan wawancara di industry percetakan. Total data yang digunakan adalah 5 alternatif dan 5 kriteria mesin percetakan. Berikut adalah tabel data kriteria dan alternatif.
Tabel 1. Data Mesin Percetakan MESIN PERCETAKAN FUNGSI KECEPATAN DAYA
KAPASITAS UKURAN Heidelberg
Speedmaster XL 106 Offset sheet- fed 18.000 per jam 120 Kw Tinggi 2.8m x 1.9m x 1.8m Komori Lithrone G40 Mesin offset lithography 16.000 per jam 100 Kw Tinggi 2.5m x 1.7m x 1.6m Roland 900 Evolution Mesin offset large-format 14.000 per jam 150 Kw Medium 3.5m x 2.0m x 2.2m Koenig & Bauer Rapida 106 Offset sheet- fed 17.000 per jam 110 Kw Medium 2.7m x 1.8m x 1.9m Mitsubishi Diamond V3000LX Mesin offset lithography 15.000 per jam 95 Kw Tinggi
2.6m x 1.7m x 1.7m

## Langkah langkah Penerapan Metode AHP
1. Susun Struktur Hierarki
Gambar 2. Struktur Hierarki
2. Menentukan Prioritas dan Alternatif
Guna memberikan solusi berbagai permasalahan yang menggunakan AHP, skala 1 sampai 9 merupakan skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat.
Tabel 2. Skala Nilai Perbandingan Skala Keterangan 1 Sama penting dengan 3 Sedikit lebih penting dari 5 Lebih penting dari 7 Sangat penting dari 9 Mutlak sangat penting dari 2,4,6,8 Nilai antara perbandingan berdekatan di atas
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024
Dari tabel di atas untuk skala nilai 2, 4, 6,dan 8 merupakan niilai perbandingan berdekatan/mendekati atau nilai intermediate.
Tabel 3. matriks perbandingan berpasangan

## 3. Menghitung Normalisasi dan Bobot Prioritas
Tabel  4  Normalisasi  dilakukan  untuk  mengetahui  bobot  relative  dari  masing  masing    Kriteria.  Untuk memperoleh nilai normalisasi perbandingan kriteria yaitu setiap nilai pada kolom dibagi dengan total nilai penjumlahan dari kolom itu sendiri. Dari untuk bobot prioritas diperoleh dari total setiap baris dari tabel perbandingan yang lebih dinormalisasi.
Tabel 4. normalisasi dan bbot prioritas
C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Bobot Prioritas C1 0,05 0,092 0,029 0,029 0,02 0,223 0,044 C2 0,3 0,552 0,696 0,471 2,429 2,447 0,489 C3 0,3 0,138 0,174 0,353 1,245 1,209 0,242 C4 0,2 0,138 0,058 0,118 0,245 0,758 0,152 C5 0,15 0,079 0,043 0,029 0,061 0,361 0,073 Total 1 1 1
1 1 5
1

## 4. Menghitung Lamda Maks dan Nilai t
𝐴 𝑚𝑎𝑥 = (𝐴1 𝑥     ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 1)+..+(𝐴𝑛 𝑥  ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑛) 𝑛 (1)
t = 1 5 = (( 0,230 0,044 ) +   ( 2,837 0,489 ) +   ( 1,376 0,242 ) +   ( 0,822 0,152 ) + ( 0,373 0,073 )) = 5,446

## 5. Menghitung konsistensi Indeks dan konsistensi Ratio
CI = 𝐴 max − 𝑛 𝑛−1 (2)
A  max  diperoleh  dari  total  penjumlahan  CI  matriks  perbandingan  berpasangan  dikali  dengan  bobot prioritas CI sampai seterusnya dan kemudian dijumlahkan. Dan n merupakan jumlah kriteria. Rumus menghitung kosistensi rasio :
CR = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (3)
Jika  CR  lebh  dari  0.1  maka  tidak  konsisten,  jika  nilai  CR  0  sampai  0.1  maka  konsisten.  Dan  dapat melanjutkan ke perhitungan TOPSIS.
CI = 5,446−7 7−1 = 0,111 CR = 0,111 1.12 = 0,099
(4)
C1 C2
C3 C4 C5 C1 1 0,173 0,173 0,25 0,333 C2 6 1 4 4 7 C3 6 0,25 1 3 4 C4 4 0,25 0,333 1 4 C5 3 0,143 0,25 0,25 1 Total 20 1,81 5,75 8,5 16,333
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024
Berdasarkan nilai CR yang di peroleh (0,000997) <0,1 makan bobot setiap kriteria artinya konsisten.

## Langkah Langkah Penerapan Metode TOPSIS
1. Membuat nilai setiap alternatif
Tabel 5. nilai setiap alternatif Alternatif Fungsi Kecepatan Daya Kapasitas Ukuran Heidelberg 106 5 5 5 5 5 Komori Lithorone G40 3 4 4 3 3 Roland 900 Evolution 4 3 1 5 2 K&B Rapida 106 5 4 3 5 4 Mitsubishi Diamond 2 2 2 3 2 BENEFIT BENEFIT BENEFIT BENEFIT BENEFIT Bobot 0,044 0,489 0,242 0,152 0,073
Keterangan : sangat buruk, 2 = buruk, 3 = rata rata, 4 = baik, 5 = Sangat baik
2. Normalisasi Matriks Evaluasi
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑚 𝑗=1 (5)
Keterangan : 𝑥 𝑖𝑗 = rating kinerja suatu alternative ke –I terhadap atribut ke –j 𝑟 𝑖𝑗 = elemen matriks keputusan dari yang ternomalisasi
Tabel 6. perbandingan berpasangan ternormalisasi
Fungsi Kecepatan Daya Kapasitas Ukuran A1 0,562544 0,597614 0,6742 0,518476 0,656532 A2 0,337526 0,478091 0,53936 0,311086 0,393919 A3 0,450035 0,358569 0,13484 0,518476 0,262613 A4 0,562544 0,478091 0,40452 0,518476 0,525226 A5 0,225018 0,478091 0,26968 0,311086 0,262613
3. Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Dengan : , (i = 1,2, … , n; j = 1,2, … , m)
Keterangan : x i,j = elemen matriks ternormalisasi (i) (j)
(6)
w i = Bobot (i) dari proses AHP
Tabel 7. matriks Keputusan ternormalisasi terbobot
Fungsi Kecepatan Daya Kapasitas Ukuran A1 0,2485 0,292253 0,16314 0,07867 0,04767 A2 0,01491 0,23402 0,13052 0,0472 0,286 A3 0,01988 0,17552 0,03263 0,07867 0,01907 A4 0,02485 0,23402 0,09789 0,07867 0,03814
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024
A5 0,00994 0,11701 0,06526 0,0472 0,01907
4. Hitung Solusi ideal Positif dan Solusi ideal Negatif
𝐴 + = ( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + ,…, 𝑦 𝑗 + ) 𝐴 − = ( 𝑦 1 − , 𝑦 2 − ,…, 𝑦 𝑗 𝑖 )
Untuk,
𝑦 𝑗 + { max 𝑖 𝑦 𝑗,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 min 𝑖 𝑦 𝑗,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑖 (7)
𝑦 𝑗 − { max 𝑖 𝑦 𝑗,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 min 𝑖 𝑦 𝑗,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑎𝑦𝑎 𝑖 Tabel 8. Solusi ideal positif dan Solusi ideal negative
Fungsi Kecepatan Daya Kapasitas Ukuran V + 0,02485 0,29253 0,16314 0,07867 0,04767 V - 0,00994 0,11701 0,03264 0,0472 0,1907
5. Hitung jarak setiap Alternatif ke Solusi ideal positif dan Solusi ideal negative
𝑑 𝑗 + = √∑ = 1 (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖𝑗 + ) 𝑚 𝑗 2 (8)
𝑑 𝑖 − = √∑ = 1 (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖𝑗 − ) 𝑚 𝑗 2
Keterangan : 𝑦 𝑗 + = elemen matriks solusi ideal positif 𝑑 𝑗 − = elemen matriks solusi ideal negative
Tabel 9. jarak Solusi ideal positif dan negative
D+ D- 0 0,22332 0,07707 0,15293 0,17768 0,06717 0,08816 0,13974 0,20596 0,03263
6. Hitung nilai similarity untuk setiap alternatif (CI)
𝑐 𝑖 = 𝑑 𝑖 𝑑 𝑖 _ + 𝑑 𝑖 + (9)
Keterangan : Nilai 𝑐 𝑖 yang lebih besar menunjukkan alternatif
Tabel 10. nilai preferensi
Alternatif Similarity Indeks Heidelberg XL 106 1
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024
Komori Lithorone G40 0,66491 Roland 900 Evolution 0,27434 K&B Rapida 106 0.61316 Mitsubishi Diamond 0.13676
Dari hasil perangkingan di atas maka diperoleh urutan perangkingan mesin percetakan peringkat peratama adalah Heidelberg  XL  106, peringkat  kedua  Komori  Lithorone  G40,  peringkat  ketiga K&B  Rapida  106,  peringkat keempat Roland 900 Evolution, dan terakhir peringkat kelima Mitsubishi Diamond.

## Hasil dan Pembahasan
Implementasi sitem Halaman login Gambar  3  dibawah  ini  untuk  langkah  awal  bagi  user  login  ke  dalam  sistem.  Pengguna  pertama  ,  Anda  harus memasukkan nama pengguna dan kata sandi yang disediakan di sistem.
Gambar 3. halaman login
Halaman menu utama Gambar 4 dibawah ini menunjukkan pengguna berhasil masuk ke dalam system.
Gambar 4. halaman menu utama
Halaman Kriteria
Gambar 5 di bawah ini untuk memasukka kriteria yang telah ditentukan kemudian memasukkan nilai bobot dari kriteria tersebut.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## Gambar 5. halaman kriteria

## Halaman Menu Alternatif
Gambar  6  di  bawah  ini  merupakan  halaman  pemberian  nilai  bobot  dari  setiap  alternatif  yang  berfungsi  untuk mengolah data perhitungan AHP untuk mendapatkan nilai bobot dari setiap alternatif. Nilai bobot ini didapatkan dari nilai bobot kriteria yang sudah ditentukan.
Gambar 6. nilai bobot kriteria

## Halaman perhitungan AHP
Gambar 7 di bawah merupakan sistem akan menampilkan semua perhitungan dari awal sampai akhir dari metode AHP.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024

## Rekomendasi Perangkingan TOPSIS
Gambar 8 di bawah ini merupakan sistem akan menampilkan rekomendasi perangkingan mesin percetakan dengan metode TOPSIS.
Gambar 8. perangkingan topsis

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode AHP dan TOPSIS diterapkan dalam sistem pemilihan mesin percetakan  di  industri.  Kriteria  evaluasi  meliputi  fungsi,  kecepatan,  daya,  kapasitas,  dan  ukuran  mesin.  Sistem pendukung keputusan berbasis AHP dan TOPSIS mempermudah industri dalam memilih mesin dengan efisiensi yang lebih baik. Penggunaan sistem terkomputerisasi meningkatkan akurasi, kecepatan, dan mengurangi kesalahan dalam  perhitungan,  serta  memberikan  perangkingan  mesin  yang  optimal.  Hasilnya,  mesin  Heidelberg  XL  106 mendapat peringkat tertinggi dengan nilai preferensi 1, diikuti oleh Komori Lithorone G40 (0,665), Roland 900 Evolution (0,613), K&B Rapida 106 (0,274), dan Mitsubishi Diamond (0,137).
Dalam perancangan dan pembuatan sistem pendukung keputusan pemilihan mesin percetakan selama ini masih banyak yang perlu dikembangkan lagi, guna menghasilkan sistem yang lebih baik. Saran penulis kepada pengembang  selanjutnya  adalah  pemilihan  mesin  percetakan  terbaik  dalam  tahun  2024  yang  penyeleksiannya berdasarkan Data Mesin Percetakan terbaru 2024.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisis Komparasi Metode AHP dan TOPSIS  dalam  Pemilihan  Asuransi  Kategori  Kesehatan  Terbaik  PT  .  Prudential,” Semin.  Nas.  Sains Teknol. Inf. SENSASI 2019 , pp. 427–432, 2018.
[2] Isdayani,  Kusrini,  and  M.  S.  Mustafa,  “Penggunaan  Metode  AHP  Dan  TOPSIS  Dalam  Pengambilan Keputusan Dosen Terbaik (Studi Kasus: Universitas Cokroaminoto Palopo),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , pp. 309–320, 2022.
[3] A.  Supriyanto  and  N.  R.  Ramadhani,  “Decision  Support  System  for  Social  Assistance’S  Beneficiaries Using Ahp – Promethee Method in Kelurahan Karanganyar Gunung,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1283–1292, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.316.
[4] D.  S.  Rochman,  D.  Andesta,  and  D.  Widyaningrum,  “Penerapan  Metode  AHP  Dan  TOPSIS  Pada Perangkingan  Supplier  Bahan  Baku  Plate  Pembuatan  Hopper(Studi  Kasus:  PT  Semen  Indonesia Logistik),” JUSTI (Jurnal Sist. Dan Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 42–48, 2020.
[5] D. L. Fitri and A. Supriyanto, “Implementation of the Ahp-Topsis Method in Decision Making of Social Assistance Recipients in Karanganyar Gunung Semarang,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1483–1490, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.315.
[6] P. Refina Afindania, S. Defit, and Sumijan, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Alat Kontrasepsi Dengan Metode Ahp Dan Topsis (Studi Kasus Di Puskesmas Gunung Labu),” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 12, no. 1, pp. 1–9, 2024, doi: 10.21063/jtif.2024.v12.1.1-9.
[7] A.  A.  Hulu,  “Perbandingan  Metode  AHP  Dan  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Juara  Vokal  Grup,” J.  Comput.  Informatics  Res. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  55–68,  2023,  doi: 10.47065/comforch.v2i2.836.
[8] F. F. Fatimah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Wisata Pada Dinas Pariwisata Kabupaten Gayo Lues Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 39–48, 2023,
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 04, 2024 | Revised July 09, 2024 | Accepted July 13, 2024
[Online]. Available: http://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/inti/article/view/5858%0Ahttp://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/inti/article/download/5858/3408
[9] J.  Christianto  and  R.  C.  N.  Santi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Laptop  Gaming  Dengan Metode AHP dan TOPSIS,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 7, no. 1, pp. 142–155, 2024, doi: 10.31539/intecoms.v7i1.8323.
[10] M. Adji Assalmi, D. Hidayat, A. Pratama Ginting, and P. Rosyani, “OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Science  PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN  PRESTASI PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE SAW, AHP, DAN TOPSIS,” vol. 2, no. 8, pp. 2274–2285, 2023.
[11] M. Arfan et al. , “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Desa Dengan Metode AHP-TOPSIS,” J. Syst. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 92–101, 2023.
[12] S. Hamidani and A. Alfiarini, “Perbandingan Metode AHP Dan Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bonus Karyawan,” J. Pustaka AI (Pusat Akses Kaji. Teknol. Artif. Intell. , vol. 3, no. 1, pp. 52–62, 2023, doi: 10.55382/jurnalpustakaai.v3i1.586.
[13] H. N. R. R and R. K. Dewi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process–Preference Ranking …,” … Teknol. … , vol. 2, no. 10, pp. 3890–3898, 2018.
[14] N. Andriyani and A. Hafiz, “Perbandingan Metode AHP dan Topsis dalam Penentuan Siswa Berprestasi,” Semin. Nas. Teknol. Dan Bisnis 2018 , pp. 362–371, 2018.
[15] Khairunnisa, A. Farmadi, and H. K. Candra,  “Penerapan Metode Ahp Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Taman,” KLIK  Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 01, pp. 1–10, 2015, [Online]. Available: http://klik.ulm.ac.id/index.php/klik/article/view/12
[16] H.  Zulfia  and  F.  Santi  Wahyuni,  “Analisa  Metode  Ahp  (Analytic  Hierarchy  Process)  Dan  Topsis (Technique for Order Reference By Similiarity To Ideal Solution) Untuk Sistem Pendukung Keputusan E- Recruitmen  Penyiar  Radio  Xyz,” J.  Mnemon. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–37,  2019,  doi: 10.36040/mnemonic.v1i1.17.
[17] M. R.  Ridho, H. Hairani, K. A. Latif, and R.  Hammad, “Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa SMK Berbasis Sistem Pendukung Keputusan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 26, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.905.
[18] A. Supriyanto, J. A. Razaq, P. Purwatiningtyas, and A. Ariyanto, “Keputusan Pemberian Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode AHP dan SAW,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 639–652, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1806.
[19] V.  S.  Gunawan  and  Y.  Yunus,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  dalam  Optimalisasi  Pemberian  Insentif terhadap Pemasok Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 101–108, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.86.