## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## ANALISIS  DAN  PENERAPAN  METODE  FUZZY  AHP-TOPSIS  DALAM PENENTUAN  MITRA  INDUSTRI  SEBAGAI  TEMPAT  PRAKTEK  KERJA LAPANGAN
Veri Julianto 1 , Hendrik Setyo Utomo 2 , Herpendi 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut
email: 1 veri@politala.ac.id, 2 hendrik.tomo@politala.ac.id, 3 herpendi@politala.ac.id

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Recieved   :  11 October 2020 Revised   :  30 Nopember 2020 Accepted   :  07 December 2020
Published  :  12 December 2020
Field  Work  Practices  are  part  of  achieving  the  expected competencies  in  the  educational  process.  The  suitability  of students to companies  that  serve  as  street  vendors  is something that is important to note. The weakness of the previous field work practices system was that there were still many students who were inaccurate  in  choosing  a  company  or  institution  as  a  place  for street  vendors.  This  study  aims  to  help  determine  industry partners in accordance with the competency achievements of each department.  The  method  to  be  used  in  this  research  is  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP)  in  the  process  of determining the weight priority of each criterion and the TOPSIS method in carrying out the ranking process. The criteria used are the  suitability  of  the  department  with  the  company's  core  (C1), company  credibility  (C2),  and  company  commitment  (C3). corporate environment (C4), and the facilities provided (C5). Each of these criteria consists of several sub criteria. The weights of the criteria obtained through the FAHP are w_i  = [0.43; 0.26; 0.16; 0.09; 0.06]. Furthermore, the process of ranking 37 companies using the TOPSIS  method  obtained  the  highest  preference  value,  namely 0.8157.
Keywords: Field Work Practices Decision Support System
AHP Tringular Fuzzy Number
TOPSIS IEEE style in citing this article:
V. Julianto, H. S. Utomo, and H.
Herpendi, “Analisis dan Penerapan Metode Fuzzy AHP- TOPSIS dalam Penentuan Mitra Industri Sebagai Tempat Praktek Kerja Lapangan”, Jurnal.ilmiah.informatika,  vol.
5, no. 2, pp. 108-121, Dec. 2020.
© 2020 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  Praktek  Kerja  Lapangan (PKL)  merupakan  salah  satu  program u n g g u l a n   y a n g   d i c a n a n g k a n   o l e h Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) Republik Indonesia dalam m e n i n g k a t k a n   p e n g a l a m a n   d a n
kompetensi industri  bagi  mahasiswa.  Hal ini dikarenakan ketika mahasiswa kurang mendapat  pengalaman  kerja  di  industri atau  dunia  profesi  maka  mereka  kurang siap  ketika  langsung  bekerja.  Inilah  yang menyebabkan daya serap lulusan di dunia kerja  rendah  dan  masih  banyaknya  yang
masih  belum  bekerja.  Berdasarkan  data B P S   t a h u n   2 0 1 7 - 2 0 1 9   t i n g k a t pengangguran  yang  disumbang  dari
lulusan  Diploma  dan  Universitas  seperti pada  tabel  1  dimana  jumlahnya  terus b e r t a m b a h   s e t i a p   t a h u n n y a .
Tabel 1. Pengangguran Terbuka Menurut Pendidikan Tinggi
Tahun Bulan Pendidikan Diploma Universitas 2017 Februari 249.705 606.939 Agustus 242.937 618.758 2018 Februari 300.845 789.113 Agustus 220.932 729.601 2019 Februari 269.976 839.019
Terobosan  program  PKL  selama  2 semester yang diinstruksikan oleh Kemendikbud  melalui  program  kampus merdeka  selain  bertujuan  meningkatkan pengalaman mahasiswa juga memberikan sinergi  antara  dunia  industri  untuk mendapatkan  talenta  yang  cocok  untuk direkrut  sehingga  mengurangi  biaya seleksi awal.
Politeknik Negeri Tanah Laut (Politala) sebagai  satuan  kerja  (satker)  dibawah Kemendikbud akan menerapkan program PKL selama 2 semester dalam meningkatkan  kompetensi  mahasiswa. Terkait  dengan  hal  ini  maka  diperlukan mitra industri yang professional dan tepat serta  dapat  dijadikan  sebagai  tempat menempa kompetensi mahasiswa. Selama ini  mahasiswa  dibiarkan  untuk  memilih sendiri tanpa ada seleksi perusahaan yang sesuai  dengan  kompetensinya.  Hal  ini mengakibatkan hasil kuisioner kesesuaian tempat PKL dan jurusan hanya menunjukan diangka 50%. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi mitra industri dengan  merumuskan  kriteria-kriteria  dan indikator penilaian kriteria.
Pada  penelitian  ini  proses  penentuan kandidat perusahaan yang akan dijadikan mitra  industri  dalam  PKL  yaitu  dengan menggunakan  metode  Multi  Criteria
Decision  Making  (MCDM).  Salah  satu metode yang akan digunkaan yaitu Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP) dalam  proses  penentuan  prioritas  bobot setiap  kriteria  dan  metode  TOPSIS  dalam melakukan proses perangkingan.
Penggunaan  FAHP  ini  ditujukan  untuk mengatasi  penentu  keputusan  dalam melihat tingkat kepentingan antar kriteria dengan  menggunakan  interval,  daripada penilaian  dengan  angka  eksak  [1]. Penggunaan metode FAHP dalam mentukan  bobot  juga  telah  diterapkan pada  penelitian  [2][3][4][5][6][7][8]  hasil yang  didapatkan  sangat  bagus  untuk mewakili  penilaian  pengambil  keputusan dibandingkan  dengan  AHP.  Sedangkan proses  perankingan  dengan  metode TOPSIS  juga  telah  banyak  digunakan dengan alasan  bahwa  solusi  terbaik  tidak hanya memilih yang paling dekat dengan solusi  ideal  posistif  tetapi  juga  terjauh dengan solusi ideal negatif.
Penelitian  terkait  dengan  pendukung keputusan yang berhubungan dengan PKL dengan  metode  AHP  dan  Borda  dalam menentukan  mahasiswa  yang  akan  PKL telah digunakan [9]. Penempatan mahasiswa  yang  akan  PKL  dengan menggunkan metode profil matching juga pernah digunkan untuk pengambil
keputusan[10]. Akan tetapi pada penelitian  sebelumnya  belum  ada  yang spesifik  melakukan  perankingan  mitra industri. Pada penelitian ini akan
dikembangkan sebuah sistem pengambilan keputusan
dengan menggunkan  metode  FAHP  dan  TOPSIS yang akan menghasilkan data perankingan terhadap  mitra  industri  yang  akan dijadikan  tempat  PKL.  Kriteria  yang digunakan  yaitu  kesesuaian  jurusan dengan core  perusahaan  (C1),  kredibilitas (C2), komitmen perusahaan (C3). lingkungan perusahaan  (C4),  dan fasilitas yang disediakan (C5). Hasil yang didapatkan akan membantu
menyesuaikan  standar  capaian  PKL dengan mitra industri yang ada, sehingga mahasiswa  akan  mendapatkan  tempat PKL yang sesuai dengan kompetensinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Politeknik Negeri Tanah Laut dengan mengumpulkan data dari mahasiswa yang sudah  melaksanakan  PKL  di  perusahaan. Data yang diambil sebanyak 114 mahasiswa yang praktek di 37 perusahaan. Mahasiswa  diberikan  kuesioner  terkait dengan  kesesuaian  jurusan  dengan  core perusahaan (C1), kredibilitas (C2), komitmen  perusahaan(C3),  lingkungan perusahaan  (C4),  dan  fasilitas  yang
disediakan  (C5).  Setiap  kriteria  memiliki subkriteria.  Nilai  yang  didapat  dikriteria tersebut  akan  dijadikan  sebagai  nilai kriteria  dengan  merata-ratakannya.  Data- data  yang  diperoleh  kemudian  diolah dengan  menggunakan  metode FAHP  dan TOPSIS.
Tahapan yang dilakukan dalam pengolahan data antara lain:
a. Penentuan bobot dengan metode AHP 1) Menentukan  matrik  perbandingan berpasangan
2) Menentukan  nilai  dari  setiap kriteria pada matrik
3) Melakukan normalisasi matrik
4) Menjumlahkan  nilai  setiap  kriteria baris  normalisasi  matrik,  dan membaginya dengan jumlah kriteria yang mendapatkan prioritas 5) Menghitung consitency index (CI)
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 (1)
6) Mengitung constency ratio (CR)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (2)
7) Memeriksa  konsistensi  dengan melihat  nilai 𝐶𝑅 .  Jika  nilai 𝐶𝑅 ≤ 10% maka penentuan bobot kriteria  konsisten,  dan  juka  lebih dari 10% .
8) maka harus di ulang kembali. Tabel 2. Skala Perbandingan Tingkat Kepentingan Fuzzy Tingkat Skala Fuzzy Invers Skala Fuzzy Keterangan Variable Linguistik 1̃ = (1,1,1) (1,1,1) Perbandingan dua kriteria yang sama (diagonal) 1̃ = (1,1,3) ( 1 3 , 1,1) Perbandingan dua kriteria yang sama (selain diagonal) 3̃ = (1,3,5) ( 1 5 , 1 3 , 1) Dua elemen mempunyai kepentingan yang sama 5̃ = (3,5,7) ( 1 7 , 1 5 , 1 3 ) Satu elemen sedikit lebih penting dari yang lain 7̃ = (5,7,9) ( 1 9 , 1 7 , 1 5 ) Satu elemen lebih penting dari yang lain
9̃ = (7,9,9) ( 1 9 , 1 9 , 1 7 ) Satu elemen sangat lebih penting dari yang lain 2̃ = (1,2,4) ( 1 4 , 1 2 , 1 1 ) Nilai-nilai di antara dua pertimbangan yang berdekatan 4̃ = (2,4,6) ( 1 6 , 1 4 , 1 2 ) 6̃ = (4,6,8) ( 1 8 , 1 6 , 1 4 ) 8̃ = (6,8,9) ( 1 9 , 1 8 , 1 6 )
b. Pembobotan TFN (Tringular Fuzzy
Numbering) dengan FAHP
1) Menyusun model hirarki permasalahan  dan  membandingan antar kriteria dengan skala TFN.
𝑀 1 ⨁𝑀 2 = (𝑙 1 + 𝑙 2 , 𝑚 1 + 𝑚 2 , 𝑢 2 + 𝑢 2 ) (2) 𝑀 1 ⊝ 𝑀 2 = (𝑙 1 − 𝑙 2 , 𝑚 1 − 𝑚 2 , 𝑢 2 − 𝑢 2 ) (3) 𝑀 1 ⨂𝑀 2 = (𝑙 1 . 𝑙 2 , 𝑚 1 . 𝑚 2 , 𝑢 2 . 𝑢 2 ) (4) 𝑀 1 𝑀 2 = ( 𝑙 1 𝑙 2 , 𝑚 1 𝑚 2 , 𝑢 2 𝑢 2 ) (5)
2) Menghitung nilai sintesis fuzzy (𝑆 𝑖 )
Nilai  fuzzy  sintetik  digunakan untuk  mendapatkan  perluasan suatu objek, sehingga dapat diperoleh  nilai  extent  analysis 𝑀 yang  dapat  ditunjukan  sebagai 𝑀 𝑔𝑖 1 , 𝑀 𝑔𝑖 2 , 𝑀 𝑔𝑖 3 , … , 𝑀 𝑔𝑖 𝑚 , i=1,2,3,...,n dimana 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 dengan 𝑗 = (1,2,3, … , 𝑚) adalah bilangan
tringular  fuzzy.  Berikut  ini  adalah cara  menghitung  extent  analysis dengan  menggunakan  persamaan (6).
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 ⨂ [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 𝑚 𝑗=𝑖 (6)
Untuk memperoleh nilai 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 , maka dilakukan  operasi  penjumlahan nilai  fuzzy extent analisis 𝑀 dengan menjumlahkan pada setiap
bilangan  nilai  TFN  dalam  setiap baris  matrik.  Hal  ini  ditunujukan persamaan (7) sebagai berikut:
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 = (∑ 𝑙 𝑗 𝑚 𝑗=1 , ∑ 𝑚 𝑗 𝑚 𝑗=1 , ∑ 𝑢 𝑗 𝑚 𝑗=1 ) (7)
Sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai [[∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 ] , dilakukan operasi
penjumlahan untuk keseluruhan bilangan TFN 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 dengan 𝑗 = (1,2,3, … , 𝑚) .
∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 = (∑ ∑ 𝑙 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 , ∑ ∑ 𝑚 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 , ∑ ∑ 𝑢 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ) (8)
Sehingga diperoleh suatu perhitungan invers  dari  persamaan  (9)  yaitu dengan :
[∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 ] −1 = ( 1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑚 𝑗=1 , 1 ∑ 𝑚 𝑖 𝑚 𝑗=1 , 1 ∑ 𝑙 𝑖 𝑚 𝑗=1 ) (9)
3) Menghitung  nilai  vektor (𝑉 )  dan nilai ordinat defuzzifikasi (𝑑’)
Proses  ini  dialakukan  dengan membandingkan  dua  bilangan TFN 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) dengan tingkat
probalilitas 𝑀 2 ≥ 𝑀 1 dapat didefinisikan sebagai berikut : 𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = sup [min (𝜇 𝑀 1 (𝑥), 𝜇 𝑀 2 (𝑦))] (10)
Berikut  ini  adalah  persamaan untuk  menentukan  kemungkinan untuk mendapatkan bilangan fuzzy konveks:
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = { 1 0 𝑙 1 − 𝑢 2 (𝑚 2 − 𝑢 2 ) − (𝑚 1 − 𝑙 1 ) 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 1 ≥ 𝑢 2 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑜𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖 𝑙𝑎𝑖𝑛
(11)
Guna mendapatkan bilangan fuzzy konveks 𝑀 lebih baik
dibandingkan sejumlah 𝑘 bilangan
fuzzy konveks 𝑀 𝑖 (𝑖 = 1,2, … , 𝑘) maka digunakan operasi maksimum dan minimum berikut ini :
𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 1 , 𝑀 2 , … , 𝑀 𝑘 ) = 𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 1 ) 𝑑𝑎𝑛 (𝑀 ≥ 𝑀 2 ), … , (𝑀 ≥ 𝑀 𝑘 ) = min(𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 𝑖 )), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑘
(12)
Jika  misalkan  bahwa 𝑑 ′ (𝐴 𝑖 ) = min 𝑉(𝑆 𝑖 ≥ 𝑆 𝑘 ) untuk 𝑘 =
1,2, … , 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖 maka  vektor  bobot di definisikan :
𝑊 ′ = (𝑑(𝐴 1 ), 𝑑(𝐴 2 ), … , 𝑑(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (13)
Dengan 𝐴 𝑖 (𝑖 = 1,2, … , 𝑛) dengan 𝑛 elemen  dan 𝑑′(𝐴 𝑖 ) adalah    sebuah bilangan  yang  mengilustrasikan pilihan relatif setiap kriteria pengambil keputusan.
4) Melakukan  normalisasi nilai bobot vektor fuzzy ( 𝑊 ).
5) Menghitung konsistensi (nilai 𝐶𝑅 )
c. Perankingan  dengan  menggunakan metode TOPSIS
1) Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (14)
Dengan, 𝑖 = 12,3, … , 𝑚 dan 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 , 𝑟 𝑖𝑗 adalah  matriks keputusan ternormalisasi, 𝑥 𝑖𝑗 adalah  bobot  kriteria  ke 𝑗 pada alternatif ke 𝑖 , 𝑖 adalah alternatif ke 𝑖 , 𝑗 adalah kriteria ke 𝑗 .
2) Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi tebobot
𝑌 = ( 𝑦 11 𝑦 12 𝑦 1𝑗 𝑦 21 𝑦 22 𝑦 2𝑗 𝑦 𝑖1 𝑦 𝑖2 𝑦 𝑖𝑗 ) (15)
Dengan 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 ∗ 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑤 𝑗 adalah bobot  kriteria  ke- 𝑗 dan 𝑌 𝑖𝑗 adalah elemen  yang  sudah  di  normalisasi dari matriks keputusan.
3) Menghitung  matriks  solusi  ideal positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑖 + ) 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑖 − ) (16)
Dimana 𝑦 𝑗 + = max (𝑦 𝑖𝑗 ) ,  jika 𝑗 adalah  atribut    keuntungan  ,  dan 𝑦 𝑖 − adalah  min (𝑦 𝑖𝑗 ) ,  jika 𝑗 adalah atribut biaya.
4) Menghitung  jarak  diantara  nilai setiap  alternatif  dangan  matriks solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 (17) 𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 (18)
Dengan 𝑦 𝑗 + adalah  elemen  dari matriks  solusi ideal  positif  dan 𝑦 𝑗 − adalah  elemen  dari  matrik  solusi ideal negatif.
5) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + , 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚
(19) d. Menganalisa dan mengitung akurasi. Pada penelitian ini untuk memudahkan  dalam  mengambil  data dan  mengolah  data  maka  akan dibangun  sistem  dengan  konsep desaian  berbasis  objek    yang  meliputi diagram  Use  Case,  diagram  Activity, Diagram  Class,  dan  diagram  Sequence. Bentuk  implementasi  sistem    dengan menggunakna  bahasa  pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP), HTML, Javascript,  Framework  Codeigniter dan MySQL sebagai database management system. Untuk mengevaluasi sistem digunakan metode usability testing.
Tabel 3. Daftar Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4,000 4,000 4,375 4,500 4,000 A2 2,667 3,867 3,500 3,444 3,667 A3 4,000 3,867 4,000 4,111 3,333 A4 4,500 4,100 4,250 4,667 3,750 A5 4,500 4,000 3,750 3,833 3,750 A6 3,667 3,600 3,667 3,556 2,833 A7 4,000 4,200 4,417 4,333 4,167 A8 5,000 4,300 4,375 4,333 3,500 A9 4,000 3,600 3,000 4,333 4,000 A10 3,500 4,900 4,625 4,667 4,500 A11 4,000 4,300 3,875 4,333 3,750 A12 4,000 4,400 3,500 4,333 3,500 A13 2,500 4,600 4,375 4,667 3,750 A14 4,500 4,300 3,875 4,000 3,250 A15 4,500 4,200 4,125 4,333 3,000 A16 4,333 3,800 4,333 4,444 2,833 A17 4,400 4,320 4,700 4,600 4,000 A18 4,333 4,333 4,167 4,000 3,833 A19 3,500 4,100 3,000 4,167 3,500 A20 4,000 4,200 3,375 4,167 3,000 A21 4,000 4,000 3,500 4,667 4,500 A22 4,500 4,300 4,000 4,667 3,750 A23 3,333 4,333 4,250 4,778 4,000 A24 4,000 4,500 4,313 4,833 4,125 A25 3,500 4,500 5,000 4,833 4,500 A26 4,000 4,700 4,250 4,833 4,750 A27 4,000 4,400 4,000 4,667 4,500 A28 3,000 4,100 3,125 4,000 4,000 A29 5,000 4,100 4,000 4,333 3,500 A30 4,000 5,000 4,250 4,833 4,750 A31 3,500 4,300 3,625 3,833 3,500 A32 4,000 4,467 3,417 3,889 3,667 A33 3,000 4,000 3,750 3,667 2,500 A34 2,000 3,400 2,500 3,667 2,500 A35 3,667 4,000 3,667 4,333 3,167 A36 2,500 4,800 4,000 4,500 4,500 A37 3,333 4,400 3,417 3,333 2,667

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  dalam  penelitian  ini  didapatkan dari  mahasiswa  yang  mengisi  kuisioner untuk  37  perusahaan.  Data-data  tersebut diolah  sesuai dengan kriteria dan
subkriteria  kemudian  didapatkan  seperti pada Tabel 3.

## 3.1 Pembobotan dengan AHP
Untuk  mendapatkan  bobot yang  akan digunakan  dalam  proses  perankingan
maka  digunakan  metode  FAHP.  Dalam menghitung  pembobotan  dengan  AHP langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu menghitung tingkat perbandingan kriteria yaitu seperti pada Tabel 4.
Setelah  dilakukan  penjumlahan  pada setiap  nilai  kriteria  yang  dibagi  dengan jumlah baris untuk menghitung nilai bobot prioritas  setiap  kriteria,  yang  dapt ditunjukan pada Tabel. 5.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 3 4 5 C2 1/3 1 3 3 4 C3 1/3 1/3 1 3 3 C4 1/4 1/3 1/3 1 2 C5 1/5 1/4 1/3 1/2 1 Tabel 5. Matrik Normalisasi Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 TPV C1  0,4724 0,6102 0,3913 0,3478 0,3333 0,4310 C2  0,1575 0,2034 0,3913 0,2609 0,2667 0,2559 C3  0,1575 0,0678 0,1304 0,2609 0,2000 0,1633 C4  0,1181 0,0678 0,0435 0,0870 0,1333 0,0899 C5  0,0945 0,0508 0,0435 0,0435 0,0667 0,0598
Selanjutnya setelah mendapatkan nilai normalisasi  dan  TPV(Total  Priority  Value) makan  akan  dihitung  nilai  kekonsistenan rasio.  TPV merupakan nilai  bobot  yang akan digunakan untuk menentukan proses perankingan.  Sebelum  digunakan  maka
akan diuji tingkat kekonsistenannya. Nilai TPV  bisa  disimbolkan  dengan 𝑤 𝑖 dengan nilai 𝑤 𝑖 = [0,4310;  0,2559;  0,1633;  0,0899; 0,0598]  dan  dapat  dibulatkan 𝑤 𝑖 = [ 0,43;0,26;0,16;0,09;0,06].

## Tabel 6. Nilai Bobot, CI, dan CR
Kriteria Bobot (𝑊) 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 , 𝐶𝐼, 𝐼𝑅 𝐶𝑅 C1 0,4310 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 5,2639 𝐶𝐼 = 0,06596 𝐼𝑅 = 1,24 0,059 C2 0,2559 C3 0,1633 C4 0,0899 C5 0,0598
Selanjutnya  menghitung 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 yaitu dengan mengalikan matriks perbandingan berpasangan  dengan nilai  bobot prioritas. Hasil dari proses penjumlahan setiap baris dibagi  dengan  elemen  prioritas  realatif selanjutnya  jumlahkan  hasil  bagi  tersebut dengan jumlah kriteria dengan menggunakan persamaan (1) dan (2). Hasil dapat ditunjukan pada Tabel 6.  Nilai 0,059 ini  menyatakan  bahwa  rasio  konsistensi dari hasil penilaian pembandingan di atas mempunyai  rasio  6%.  Sehingga  penilaian di  atas  dapat  diterima  karena  lebih  kecil dari 10% atau 0,1.
3.2 Pembobotan  dengan  TFN  (Tringular

## Fuzzy Numbering )
Pada tahap ini bobot yang didapatkan pada tabel 4 dirubah dengan menggunakan  angka  TFN.  Hal  ini  di karenakan pada penilian AHP
menunjukan  bobot  konsisten  sehingga dapat dirubah angkanya dengam menggunakan  TFN.  Berikut  ini  adalah tabel  tingkat  perbandingan  yaitu  pada Tabel 7.
Berdasarkan  formula  pada  [1]  dan maka akan dihitung nilai sintesis fuzzy (𝑆 𝑖 ) untuk  diperoleh  perluasan  sebuah  objek.
Berdasarkan tabel 7 maka didapatkan Tabel 7. Perbandingan Rasio dengan Menggunakan Nilai TFN 𝐶 𝑖 1 2 3 4 5 1 (1,1,1) (1,3,5) (1,3,5) (2,4,6) (3,5,7) 2 ( 1 5 , 1 3 , 1) (1,1,1) (1,3,5) (1,3,5) (2,4,6) 3 ( 1 5 , 1 3 , 1) ( 1 5 , 1 3 , 1) (1,1,1) (1,3,5) (1,3,5)
4 ( 1 6 , 1 4 , 1 2 ) ( 1 5 , 1 3 , 1) ( 1 5 , 1 3 , 1) (1,1,1) (1,2,4)
5 ( 1 7 , 1 3 , 1) ( 1 6 , 1 5 , 1 3 ) ( 1 5 , 1 3 , 1) ( 1 4 , 1 2 , 1 1 ) (1,1,1)
Tabel 8. Hasil Penjumlahan TFN
𝐶 𝑖 ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 𝑛 𝑖=1 1 (8.00 ,16.00, 24.00) (20.926 , 41.200 , 66.333) 2 (5.20 ,11.333, 18.00) 3 (3.400, 7.667, 13.00)
4 (2.567 , 3.917, 7.500)
5 (1.760 , 2.283, 3.833) Berdasarkan [1] selanjutnya akan dihitung nilai  fuzzy  syntethic  extent  untuk  tiap
kriteria dengan persamaan (6) dan (7) yaitu :
𝑆 1 = (8.0 , 16.0, 24.0 )⨂ ( 1 20.926 , 1 41.200 , 1 66.333 ) = (0.1206, 0.3883, 1.1469)
𝑆 2 = (5.2 , 11.33 , 18.0)⨂ ( 1 20.926 , 1 41.200 , 1 66.333 )
= (0.0784, 0.2751, 0.8602)
𝑆 3 = (3.400, 7.667, 13.0) ⨂ ( 1 20.926 , 1 41.200 , 1 66.333 )
= (0.0513, 0.1861, 0.6212) 𝑆 4 = (2.567 , 3.917, 7.50)⨂ ( 1 20.926 , 1 41.200 , 1 66.333 )
= (0.0387, 0.0951, 0.3584) 𝑆 5 = (1.760, 2.283, 3.833)⨂ ( 1 20.926 , 1 41.200 , 1 66.333 ) = (0.0265, 0.0554, 0.1832)
Tabel 9. Kesimpulan Perhitungan Nilai Sintesis Fuzzy ( 𝑆 𝑖 ) Kriteria Kriteria 𝑆 𝑖 𝑙 𝑖 𝑚 𝑖 𝑢 𝑖 𝐶1 0,1206 0,3883 1,1469 𝐶2 0,0784 0,2751 0,8602 𝐶3 0,0513 0,1861 0,6212 𝐶4 0,0387 0,0951 0,3584 𝐶5 0,0265 0,0554 0,1832 Selanjutnya  akan  ditentukan  nilai vektor ( 𝑉 ) dan
nilai ordinat defuzzifikasi (𝑑’). Berdasarkan  Tabel  9  dan persamaan(10-12)  maka  didapatkan  nilai vektor  dan  nilai  ordinat  defuzzyfikasi  dari masing-masing kriteria, misalkan kriteria 1 (C1) nilai vektornya yaitu :
𝑆 1 ≥ (𝑆 2 , 𝑆 3 , 𝑆 4 , 𝑆 5 , 𝑆 6 ) , karena nilai 𝑚 1 ≥ 𝑚 2 dan nilai 𝑢 2 ≥ 𝑙 1 , maka nilai 𝑆 1 ≥ 𝑆 2 berdasarkan persamaan (11) adalah :
𝑆 1 ≥ 𝑆 2 Yes 1 𝑆 1 ≥ 𝑆 3 Yes 1 𝑆 1 ≥ 𝑆 4 Yes 1 𝑆 1 ≥ 𝑆 5 Yes 1 𝑆 2 ≥ 𝑆 1 No 0,8672 𝑆 2 ≥ 𝑆 3 Yes 1 𝑆 2 ≥ 𝑆 4 Yes 1 𝑆 2 ≥ 𝑆 5 Yes 1
𝑆 2 ≥ 𝑆 1
= 0.1206 − 0.8602
(0.2751 − 0.8602) − (0.2751 − 0.1206) = 0.8672
𝑆 3 ≥ 𝑆 1 No 0,712239 𝑆 3 ≥ 𝑆 2 No 0,859146 𝑆 3 ≥ 𝑆 4 Yes 1 𝑆 3 ≥ 𝑆 5 Yes 1 𝑆 3 ≥ 𝑆 5 Yes 1 𝑆 4 ≥ 𝑆 1 No 0,4478 𝑆 4 ≥ 𝑆 2 No 0,6087 𝑆 4 ≥ 𝑆 3 No 0,7714 𝑆 4 ≥ 𝑆 5 Yes 1 𝑆 5 ≥ 𝑆 1 No 0,1582 𝑆 5 ≥ 𝑆 2 No 0,323 𝑆 5 ≥ 𝑆 3 No 0,5024 𝑆 5 ≥ 𝑆 4 No 0,7847
Selanjutnya  akan  dihitung  bobot
prioritas yang dihitung dengan
menggunakan persamaan (13) :
𝑑 ′ (𝐶 1 ) =min(1,1,1,1)=1
𝑑 ′ (𝐶 2 ) =min(0.8672 , 1,1,1)=0.8672 𝑑 ′ (𝐶 3 ) =min(0.712239, 0.859146, 1, 1)=0.712239
𝑑 ′ (𝐶 4 ) = min(0.4478,0.6087,0.7714,1)=0.4478
𝑑 ′ (𝐶 5 ) =min(0.1582, 0.323, 0.5024, 0.7847)
=0.1582 Tabel 10. Perbandingan dari Nilai Vektor 𝑆 𝑖 𝑆 1 𝑆 2 𝑆 3 𝑆 4 𝑆 5 𝑑′(𝑆 𝑖 ) 𝑆 1 ≥ 1 1 1 1 1 𝑆 2 ≥ 0,8672 1 1 1 0,8672 𝑆 3 ≥ 0,7122 0,8591 1 1 0.7122 𝑆 4 ≥ 0,4478 0,6087 0,7714 1 0,4478 𝑆 5 ≥ 0,1582 0,323 0,5024 0,7847 0,1582
Menentukan  nilai  normalisasi  bobot vektor  dengan  menggunakan  persamaan (13), dimana masing-masing elemen bobot vektor dibagi dengan nilai kumulatif total bobot vektor itu sendiri. Dimana
keseluruhan jumlah bobot vektor dari hasil normalisasi akan berjumlah 1.
Proses  normalisasi  nilai  bobot  vektor fuzzy  kriteria  sama  halnya  dengan  nilai bobot prioritas global pada AHP. Sehingga dapat  disimpulkan  nilai  bobot  yang  akan digunakan  pada  perhitungan  selanjutnya yaitu seperti tabel 11 berikut ini :
Tabel 11. Normalisasi Vektor Bobot Bobot C1 C2 C3 C4 C5 𝑤 𝑖 0,3139 0,2722 0,2236 0,1406 0,0497

## 3.3 Pengaplikasian Metode TOPSIS
Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan solusi optimal.
1. Membentuk matrik keputusan ternormalisasi  berdasarkan  kriteria dengan perusahaan
dengan persamaan (14).
𝑟 11 = 𝑋 11 √∑ 𝑋 𝑖1 2 𝑚 𝑖=1 = 4 √555,888 = 4 23,57727 = 0,170
𝑟 12 = 𝑋 12 √∑ 𝑋 𝑖2 2 𝑚 𝑖=1 = 4 √664,481 = 4 25,77753458 = 0,1551
dan seterusnya sampai semua elemen terpenuhi.
𝑟 𝑖𝑗 = 0,170  0,1551  0,1827  0,1719  0,1755 0,113  0,1500  0,1462  0,1315  0,1609 0,170  0,1500  0,1670  0,1570  0,1462 0,191  0,1590  0,1775  0,1782  0,1645 . . . . . . . . . . . . . . . 0,141  0,1706  0,1427  0,1273  0,1170
2. Membuat  matriks  keputusan  yang
ternormalisasi
tebobot dengan
persamaan 15.
𝑦 11 = 𝑤 1 ∗ 𝑟 11 = 0,31393*0,170= 0,053259765 𝑦 12 = 𝑤 2 ∗ 𝑟 12 =0,27224*0,155174= 0,042244536
𝑦 13 = 𝑤 3 ∗ 𝑟 13 =0,22359*0,182752= 0,040861557
dan seterusnya sampai 𝑦 37;5 .
𝑦 𝑖𝑗 = 0,053  0,042  0,041  0,024  0,009 0,036  0,041  0,033  0,018  0,008 0,053  0,041  0,037  0,022  0,007 . . . . . . . . . . . . . . . 0,044  0,046  0,032  0,018  0,006
3. Menghitung nilai matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif dengan hasil pada Tabel 12.
Tabel 12.  Matrik Solusi Ideal Positif dan Negatif
𝑖 1 2 3 4 5 𝑦 𝑖 + 0,067 0,053 0,047 0,026 0,010 𝑦 𝑖 − 0,027 0,036 0,023 0,018 0,005 4. Menghitung jarak matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif terhadap nilai setiap alternatif.
a) Jarak dengan solusi ideal positif Dengan menggunakan rumus persamaan  (17)  maka  didapatkan solusi  ideal  positif  nya  yaitu sebagai berikut :
𝐷 1 + = √(𝑦 1 + − 𝑦 11 ) 2 + ⋯ + (𝑦 5 + − 𝑦 15 ) 2 = √(0,067 − 0,053) 2 + ⋯ + (0,010 − 0,009) 2 = 0,018 dan seterusnya hingga 𝐷 37 +
b) Jarak dengan ideal positif Dengan menggunakan rumus
persamaan  (18)  maka  didapatkan solusi  ideal  positif  nya  yaitu sebagai berikut :
𝐷 1 − = √(𝑦 1 − − 𝑦 11 ) 2 + ⋯ + (𝑦 5 − − 𝑦 15 ) 2 = √(0,027 − 0,053) 2 + ⋯ + (0,005 − 0,009) 2 = 0,033
dan seterusnya hingga 𝐷 37 −
5. Menentukan preferensi nilai alternatif
(𝑉 𝑖 )
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − + 𝐷 1 + = 0,033 0,018 + 0,033 = 0,647
Dan sterusnya hingga 𝑉 37 . Selanjutnya nilai 𝑉 37 dari setiap alternatif diperoleh maka selanjutnya meranking alternatif
dengan mengurutkan  mulai  dari  nilai 𝑉 𝑖 terbesar.  Hasil  5  peringkat    tertinggi perusahaan  dengan  metode  TOPSIS seperti tabel 13.

## Tabel 13.  Hasil Perankingan Perhitungan TOPSIS
Peringkat ke- Nama Perusahaan Nilai Preferensi 1 Perusahan -8 0,815754237 2 Perusahan -17 0,779577666 3 Perusahan -29 0,757724857 4 Perusahan -4 0,737137243 5 Perusahan -22 0,733547232 3.4 Rancang Bangun Sistem Gambaran umum dalam pengembangan  sistem  pemilihan  mitra industri  sebagai  tempat  PKL  ini  yaitu seperti pada gambar 1. USER INPUT SPK Perankingan Mitra Industri Database
SPK pemilihan mitra
inddustri OUTPUT
Gambar 1. Skema bentuk sistem pemilihan mitra
Rancang  bangun  yang  dilakukan terdiri dari input, proses dan output.
a. User dalam sistem ini yaitu Admin, staf unit PKL, kepala PKL, koordiator PKL jurusan,  mahasiswa.  Disini  admin melakukan pengelolaan data. Staf PKL melakukan  input  kriteria  dan  sub kriteria.  Kepala  PKL  melakukan evaluasi pembobotan dan analisa hasil. Mahasiswa melakuakn pengisian kusioner.
b. Input dalam sistem ini terdiri dari input kriteria, sub  kriteria,  bobot AHP,  data mahasiswa, data jurusan, data pengguna, data tahun PKL.
c. Proses yang dilakukan dalam sistem ini yaitu proses pengambilan data kuisioner dan pengolahan data kuisioner dengan menggunkakan AHP, FAHP dan TOPSIS.
d. Output  yang  dihasilkan  daris  sistem yang  dibangaun  ini  yaitu  hasil perankingan  untuk  proses  evaluasi
mitra industri dalam pelaksanaan PKL di  tahun  akademik  berjalan.  Data perankingan  tersebut  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  mendata  mitra PKL ditahun akademik selanjutnya.

## 3.5 Evaluasi Sistem
Pada proses evaluasi ini yaitu pertama, dengan menggunakan perbandingan hasil yang  didapatkan  secara  perhitungan manual dan menggunakna aplikasi, kedua dengan  menggunakan  hasil  perhitungan dari  sistem  dengan  perankingan  oleh kepala  Unit  Layanan  Praktek  Kerja Lapangan  Politeknik  Negeri  Tanah  Laut. Ketiga,  untuk  mengetahui  kepuasan pengguna melalui usability tasting.
Pada evaluasi yang pertama diperoleh bahwa  hasil  validasi  perhitungan  secara manual  dan  sistem  menghasilkan  output yang  sama  baik  dari  angka  dan  urutan perankingannya.  Pada  evaluasi  yang kedua  diperoleh  dari  hasil  pengurutan
menggunakan  metode  TOPSIS  memiliki kecenderungan dalam urutan ranking 1-10 memiliki  80%  kesamaan  perusahaan. Walaupun  dalam  letak  ranking  yang berbeda.  Begitu  juga  jika  dibandingkan dengan metode WP (Weight Product) dan AHP  juga  memilki  kecederungan  80% kesamaan  dalam  ranking  antara  1-10 perusahaan.  Perbedaan posisi yang terjadi ini  juga  terjadi  pada  penelitian  [2]  yang tidak  memilki  ranking  yang  sama  persis. Dalam  penelitian  terseut  dijelasakan bahwa  dalam  penelitian  MCDM  tidak akan  diperoleh  solusi  optimum.  Tetapi dari hasil perankingan tersebut juga dapat digunakan  sebagai  hasil  pertimbangan dalam  mengevaluasi  alternatif  pilihan yang  tersedia.  Pada  peneilitian  ini beberapa  perbedaan  hasil  perankingan juga  disebabkan  bobot  kriteria  yang dihasilkan dari persepsi user berdasrakan derajar kepentingan pada AHP.
Pada evaluasi sistem dengan menggunakan  metode  usability  tasting seperti  konsep  yang  dilakukan  oleh  [3]. Pada  evaluasi ini  menggunakan  beberapa user  pengguna  seperti  4  koordinator  PKL masing-masing  jurusan,  kepala  unit  PKL menghasilkan nilai  rata-rata  kepuasan  4,3 dalam sekala 1-5 untuk kriteria kegunaan, kemudahan penggunaan, kegunaan dalam pembelajaran, dan kepuasan.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Politeknik Negeri Tanah Laut yang telah mendanai program Penelitian Dosen Dana Dipa (PD3).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan maka  diperoleh  sebuah  sistem  untuk melakukan  sebuah pemilihan  suatu  mitra industri  dalam  meningkatkan  kualitas PKL.  Metode  FAHP  dan  TOPSIS  berhasil digunakan dalam melakukan pembobotan dan perankingan perusahaan. Hasil bobot yang diperoleh
yaitu
𝑤 𝑖 =
[ 0,43;0,26;0,16;0,09;0,06]. Berdasarkan hasil pengujian  sistem  dapat  berjalan  dan memiliki  tingkat  kepercayaan  untuk digunakan sebesar 4,3 dari skala 1-5 untuk kriteria kegunaan,
kemudahan
penggunaan,
kegunaan
dalam pembelajaran, dan kepuasan.

## 6. REFERENSI
[1]  D.  Y.  Chang,  “Applications  of  the extent  analysis  method  on  fuzzy AHP,” Eur. J. Oper. Res., vol. 95, no. 3, pp.  649–655,  1996,  doi:  10.1016/0377- 2217(95)00300-2.
[2]  D.  Herawatie  and  E.  Wuryanto,
“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi dengan Metode Fuzzy TOPSIS,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 3, no. 2, p. 92, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.92-100.
[3]  V.  Julianto,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Manajemen  Bank  Sampah Studi  Kasus  Pada  Bank  Sampah Panggung  Berseri  (BSPB),”  J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi), vol.  3,  no.  3,  pp.  395–401,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i3.1133.
[4]  M. Elveny and Rahmadsyah,
“Analisis  Metode  Fuzzy  Analytic Hierarchy  Process  (  Fahp  )  Dalam Menentukan Posisi Jabatan,” TECHSI - J. Penelit. Tek. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 111–126, 2014.
[5]  F.  P.  Saputra,  N.  Hidayat,  and  M.  T. Furqon,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( F-AHP )  Untuk Menentukan  Besar  Pinjaman Pada Koperasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan  Ilmu  Komput.,  vol.  2,  no.  4,  pp. 1761–1767,  2018,  [Online].  Available: file:///C:/Users/DELL/Downloads/135 2-1-10168-1-10-20170905.pdf.
[6]  M.  Dao  et  al.,  “A  Hybrid  Approach Using  Fuzzy  AHP-TOPSIS  Assessing Environmental  Conflicts  in  the  Titan Mining Industry  along  Central Coast Vietnam,”  Appl. Sci., vol. 9, no. 14, p.
2930, 2019, doi: 10.3390/app9142930.
[7]  B. E. Zaiwani, M. Zarlis, and S. Efendi, “Improved  hybridization  of  Fuzzy Analytic  Hierarchy  Process  (FAHP) algorithm with Fuzzy Multiple Attribute  Decision  Making  -  Simple Additive Weighting (FMADM- SAW),” J. Phys. Conf. Ser., vol. 978, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-
6596/978/1/012076.
[8]  F. R. Lima Junior, L. Osiro, and L. C. R. Carpinetti, “A comparison between Fuzzy  AHP  and  Fuzzy  TOPSIS methods  to  supplier  selection,”  Appl. Soft  Comput.  J.,  vol.  21,  pp.  194–209, 2014, doi: 10.1016/j.asoc.2014.03.014.
[9]  A.  B.  Pakarti,  D.  M.  Imrona,  H. Hidayati,  and  S.  Kom, “Analisis  Dan Implementasi  Metode  Fuzzy  AHP dan  Topsis  Untuk Rekomendasi  LPK
Pelaksana  Proyek  Pelatihan  (  Studi
Kasus :  Dinas  Tenaga  Kerja  Kota Samarinda  ),”  vol.  1,  no.  1,  pp.  565– 575, 2014.
[10]  I.  Ertu ǧ rul  and  N.  Karakaşo ǧ lu, “Comparison of fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS  methods  for  facility  location selection,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 39, no. 7–8, pp. 783–795, 2008, doi: 10.1007/s00170-007-1249-8.