Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Instruktur Pada LKP Karya Prima Menggunakan Metode TOPSIS
Yitro Moarota Harefa 1 , Sinar Sinurat 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 yitroharefa25@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi    : 13 Mei 2020 Revisi Akhir : 23 Mei 2020
Diterima                  : 30 Mei 2020 Diterbitkan Online : 08 Juli 2020
LKP  Karya  Prima  merupakan  salah  satu  lembaga  kursus  dan  pelatihan  yang cukup banyak bekerja sama dengan beberapa perusahaan untuk menyediakan instruktur yang berkualitas. Untuk menyelesaikan persoalan di atas maka perlu untuk  merancang  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  pihak  manajemen  dalam  menyeleksi  instruktur  yang  berprestasi. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dijadikan  sebagai  alternatif  sistem aplikasi  yang  membantu  dalam  mengambil  keputusan  untuk  penentuan instruktur  berprestasi.  Proses  penentuan  instruktur  berpresasi  diikuti tersedianya lebih dari beberapa kelas  yang  memenuhi kriteria tertentu adalah termasuk permasalahan Multiple Criteria Decision Making (MCDM) TOPSIS, dengan  penerapan  metode  TOPSIS  memudahkan  manajemen  mengambil keputusan.
K ATA K UNCI
Sistem Pendukung Keputusan, Instruktur, LKP, Karya Prima, Metode TOPSIS

## K ORESPONDENSI
E-mail:  yitriharefa25@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
LKP  Karya  Prima  termasuk  lembaga  kursus  yang  jumlah  pendaftarannya  tiap  bulan  meningkat  khususnya  untuk pelatihan  komputer  grafis  dan  desain,  hal  ini  membutuhkan  instruktur  baru.  Untuk  menyelesaikan  masalah  di  atas maka perlu untuk merancang sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak manajemen dalam menyeleksi  instruktur  yang  berprestasi.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dijadikan  sebagai  alternatif  sistem aplikasi yang membantu dalam mengambil keputusan untuk penentuan instruktur berprestasi.
Sistem pendukung keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur menjadi terstruktur sehingga proses pelaksanaan penentuan instruktur berprestasi dapat terlaksana dengan lebih baik.
Masalah  yang  biasa terjadi dalam pengambilan keputusan adalah  informasi tidak cukup, terlampau banyak, tidak  akurat,  tidak  mampu  menganalisis  masalah  dan  banyak  lagi  lainnya.  Tak  terkecuali  dalam  pengambilan keputusan untuk penentuan instruktur berprestasi.
Proses penentuan instruktur berpresasi diikuti tersedianya lebih dari beberapa kelas yang memenuhi kriteria tertentu  adalah  termasuk  permasalahan  Multiple  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  sehingga  penyelesaian membutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Keunikan lainnya dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah adanya fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem yang terpasang dengan pengguna secara interaktif.
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang tahun (1981). TOPSIS didasarkan pada konsep, dimana alternatif terpilih  yang baik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  penghasil  informasi  yang  ditujukan  pada  suatu  masalah  tertentu  yang harus  dipecahkan  oleh  manager  dan  dapat  membantu  manager  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  bagian  tak  terpisahkan  dari  totalitas  sistem  organisasi  keseluruhan.  Suatu  sistem  organisasi mencakup sistem fisik, sistem keputusan dan sistem informasi.

## 2.2 Metode TOPSIS
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang tahun (1981). TOPSIS didasarkan pada konsep, dimana alternatif terpilih yang baik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67

## ISSN 2722-0524 (media online)
Pada  jurnal  Martaulina  Secara  umum,  prosedur  dari  metode  TOPSIS  mengikuti  langkah-langkah  sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi. TOPSIS membutuhkan rating nilai pada setiap kriteria atau subkriteria yang ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
.............................................................................................................................  (1)
2. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi berbobot.Menghitung matriks ternormalisasi terbobot, maka harus ditentukan terlebih dahulu nilai bobot yang merepresentasikan preferensi absolute dari pengambil keputusan. Nilai bobot preferensi menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap kriteria atau subkriteria.
𝑊 =   𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 3 , … , 𝑊 𝑛 ...........................................................................................................  (2)
𝑌 𝑖𝑗 =   𝑊 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 ..............................................................................................................................  (3)
3. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi.
𝐴 + =   (𝑌 1 + , 𝑌 2 + , … , 𝑌 𝑛 + ); .............................................................................................................  (4) 𝐴 − =   (𝑌 1 − , 𝑌 2 − , … , 𝑌 𝑛 − ); .............................................................................................................  (5)
4. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. Jarak antara alternatif A1 dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑌 𝑖 + − 𝑌 𝑖𝑗 ) 2 ; 𝑛 𝑗=1
.........................................................................................................  (6)
Jarak antara alternatif A1 dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑌 𝑖𝑗 − 𝑌 𝑖 − ) 2 ; 𝑛 𝑗=1 .........................................................................................................  (7)
5. Menentukan nilai reference untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ; ............................................................................................................................  (8)
Nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa sistem adalah pembelajaran sebuah sistem dan komponen-komponennya sebagai prasyarat system design / desain sistem dan spesifikasi sebuah sistem yang baru. Berpindah dari definisi klasik analisis sistem ini ke suatu yang lebih  kontemporer,  analisis  sistem  adalah  sebuah  istilah  yang  secara  kolektif  mendeskripsikan  fase-fase  awal pengembangan  sistem.  Adapun  kriteria  dan  bobot  dalam  pemilihan  intruktur  dalam  seleksi  di  LKP  Karya  Prima adalah :
1. Prestasi Kerja
Hasil  kerja  secara  kualitas  dan  kuantitas  yang  dicapai  seorang  karyawan  selama  kerja  waktu  tertentu  dalam melaksanakan tugas kerjanya sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan kepadanya
2. Sikap dan Kepribadian
Merupakan  penendalian  perasaan  individu  pikiran  untuk  bertindak  terhadap  beberapa  aspek  yang  berhubungan dengan persepsi, kepribadian belajar dan motivasi
3. Kapasitas Intelektual
Kemampuan yang dibutuhkan untuk melakukan berbagai aktivitasi mental berfikir dan memecahkan masalah

## 3.2 Penerpan Metode TOPSIS
Setelah matriks keputusan dibuat, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan yang ternormalisasi R yang fungsi nya  untuk  memperkecil  range  data,  dengan  tujuan  dimungkinkan  untuk  mempermudah  perhitungan  TOPSIS. Sehingga matriks keputusan ternormalisasi tercantum pada table 1. yaitu :
Tabel 1 . Matriks Ternormalisasi Kriteria
A1 𝑥 11 √𝑥 11 2 + 𝑥 21 2 + 𝑥 31 2 𝑥 12 √𝑥 12 2 + 𝑥 22 2 + 𝑥 32 2 𝑥 13 √𝑥 13 2 + 𝑥 23 2 + 𝑥 33 2 A2 𝑥 21 √𝑥 11 2 + 𝑥 21 2 + 𝑥 31 2 𝑥 22 √𝑥 12 2 + 𝑥 22 2 + 𝑥 32 2 𝑥 23 √𝑥 13 2 + 𝑥 23 2 + 𝑥 33 2
A3 𝑥 31 √𝑥 11 2 + 𝑥 21 2 + 𝑥 31 2 𝑥 32 √𝑥 12 2 + 𝑥 22 2 + 𝑥 32 2 𝑥 33 √𝑥 13 2 + 𝑥 23 2 + 𝑥 33 2
Sehingga hasil matriks ternormalisasi terlihat pada perhitungan berikut :
A1 (Kriteria 1) 3 √3 2 +2 2 +4 2 = 3 √9+4+16 = 3 √29 = 3 5.385
𝟎.𝟓𝟔

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67

## ISSN 2722-0524 (media online)
(Kriteria 2) 2
√2 2 +2 2 +1 2 = 2 √4+4+1 = 2 √9 = 2 3 𝟎.𝟔𝟕 (Kriteria 3) 3 √3 2 +3 2 +3 2 = 3 √9+9+9 = 3 √27 = 3 5.196 𝟎.𝟓𝟖 A2 (Kriteria 1) 2 √3 2 +2 2 +4 2 = 2 √9+4+16 = 2 √29 = 2 5.385 𝟎.𝟑𝟕 (Kriteria 2) 2 √2 2 +2 2 +1 2 = 2 √4+4+1 = 2 √9 = 2 3 𝟎.𝟔𝟕 (Kriteria 3) 3 √3 2 +3 2 +3 2 = 3 √9+9+9 = 3 √27 = 3 5.196 𝟎.𝟓𝟖 (Kriteria 1) 4 √3 2 +2 2 +4 2 = 4 √9+4+16 = 4 √29 = 4 5.385 𝟎.𝟕𝟒 A3 (Kriteria 2) 1 √2 2 +2 2 +1 2 = 1 √4+4+1 = 1 √9 = 1 3 𝟎.𝟑𝟑 (Kriteria 3) 3 √3 2 +3 2 +3 2 = 3 √9+9+9 = 3 √27 = 3
5.196
𝟎.𝟓𝟖
Sehingga dari fungsi diatas menghasilkan perhitungan pada tabel 2. yaitu :
Tabel 2 . Hasil Perhitungan Matriks Ternormalisasi (R) No Alternatif Kriteria 1 A1 0.56 0.67 0.58 2 A2 0.37 0.67 0.58 3 A3 0.74 0.33 0.58
Setelah  matriks  keputusan  telah  ternormalisasi  tahap  selanjutnya  yaitu  membuat  matriks  ternormalisasi terbobot V yang elemen-elemennya ditentukan dengan rumus:
Maka dapat dilihat matrik ternormalisasi terbobot pada tabel 3. yaitu :
Tabel 3 . Matriks Ternormalisasi terbobot No Alternatif Kriteria 1 A1 𝑤 1 . 𝑟 11 𝑤 2 . 𝑟 12 𝑤 3 . 𝑟 13 2 A2
𝑤 1 . 𝑟 21 𝑤 2 . 𝑟 22 𝑤 3 . 𝑟 13
3 A3 𝑤
1 . 𝑟 31 𝑤 2 . 𝑟 32 𝑤 3 . 𝑟 13
Sesuai dengan rumusan tabel 3. diatas, maka:
Tabel 4 . Perhitungan Matriks Ternormalisasi terbobot No Alternatif Kriteria 1 A1 4 ∗ 0.56 3 ∗ 0.67 2 ∗ 0.58 2 A2 4 ∗ 0.37 3 ∗ 0.67 2 ∗ 0.58 3 A3 4 ∗ 0.74 3 ∗ 0.33 2 ∗ 0.58
Sehingga hasil perhitungan pada matrik ternormalisasi terbobot dapat di lihat pada tabel 5. yaitu:
Tabel 5. Hasil Matriks Ternormalisasi terbobot No Alternatif Kriteria 1 A1 2.23 2.00 1.15 2 A2 1.49 2.00 1.15 3 A3 2.97 1.00 1.15
Setelah melakukan tahap diatas maka tahap selanjutnya menentukan matrik solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal  negatif  (A - ).  Nilai  A + diperoleh  dari  nilai  tertinggi  dari  setiap  kriteria  sedangkan  nilai  A - diperoleh  dari  nilai terendah. Kriteria kedua, terdapat 3 nilai yaitu 2.23, 1.49 dan 2.97, maka nilai tertingginya adalah 2.97 sementara nilai terendahnya adalah 1.49, berarti untuk kriteria kedua, A + = 2.97 dan A - = 1.49. Sehingga didapat nilai max dan min dari setiap kriteria seperti terlihat pada tabel 6. berikut:
Tabel 6 . Hasil Max dan Min No Alternatif Kriteria 1 A + 2.97 2.00 1.15 2 A - 1.49 1.00 1.15

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67

## ISSN 2722-0524 (media online)
Sehingga dapat dihitung dari jarak solusi ideal positif (S + ) dan negatif (S - ) dari setiap alternatif yang ditetapkan. Jarak solusi  ideal positif adalah total selisih  jarak antara setiap nilai  matriks ternormalisasi terbobot  dengan nilai maksimumnya sedangkan jarak solusi ideal negatif adalah total selisih jarak antar setiap matriks ternormalisasi terbobot dengan nilai minimumnya. Maka didapat nilai S + dan S - dari setiap alternatif sebagai berikut:
Setelah menghitung S+ dan S-  maka tahap selanjutnya yaitu menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal (C), Sehingga hasil dari nilai C dari setiap alternatif dapat dihitung sebagai berikut :
A1 C 1= 1.24 1.24+0.74 1= 1.24 1.98 =0.63
A + 1 √ (𝑣 11 − 𝑣 1 + ) 2 + (𝑣 12 − 𝑣 2 + ) 2 + (𝑣 13 − 𝑣 3 + ) 2
√ (2.23 − 2.97) 2 + (2 − 2) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (−0.74) 2 + 0 2 + (0) 2 =   √ 0.5476 + 0 + 0 =   √0.5476 = 0.74
A - 1 √ (𝑣 11 − 𝑣 1 − ) 2 + (𝑣 12 − 𝑣 2 − ) 2 + (𝑣 13 − 𝑣 3 − ) 2
√ (2.23 − 1.49) 2 + (2 − 1) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (0.74) 2 + 1 2 + (0) 2 = √0.5476 + 1 + 0 = √1.5476 =1,24
A + 2 √ (𝑣 21 − 𝑣 1 + ) 2 + (𝑣 22 − 𝑣 2 + ) 2 + (𝑣 23 − 𝑣 3 + ) 2
√ (1.49 − 2.97) 2 + (2 − 2) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (−1.48) 2 + 0 2 + (0) 2 =   √ 2,1904 + 0 + 0 = √2,1904 = 1.48
A - 2 √ (𝑣 21 − 𝑣 1 − ) 2 + (𝑣 22 − 𝑣 2 − ) 2 + (𝑣 23 − 𝑣 3 − ) 2
√ (1.49 − 1.49) 2 + (2 − 1) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (0) 2 + 1 2 + (0) 2 = √ 0 + 1 + 0 = √1 =1 A + 3 √ (𝑣 31 − 𝑣 1 + ) 2 + (𝑣 32 − 𝑣 2 + ) 2 + (𝑣 33 − 𝑣 3 + ) 2
√ (2.97 − 2.97) 2 + (1 − 2) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (0) 2 + (−1) 2 + (0) 2 = √ 0 + 1 + 0 = √1 = 1 A - 3 √ (𝑣 31 − 𝑣 1 − ) 2 + (𝑣 32 − 𝑣 2 − ) 2 + (𝑣 33 − 𝑣 3 − ) 2
√ (2.97 − 1.49) 2 + (1 − 1) 2 + (1.15 − 1.15) 2 √ (1.48) 2 + (0) 2 + (0) 2 = √ 2.1904 + 0 + 0 = √2.1904 =1,48

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)
A2
C 2= 1 1+1.48 2= 1 2.48 =0.40 A3 𝐶 3= 1.48 1.48+1 3= 1.48 2.48 =0.60
Tabel 7 . Nilai S + dan S - No Alternatif Nilai 1 A1 0,63 2 A2 0,40 3 A3 0,60
Sehingga pada nilai setiap alternatif dapat diurutkan untuk mengetahui Alternatif mana yang terbaik.
Tabel 8 . Hasil Keputusan No Alternatif Nilai 1 A1 0,63 2 A3 0,60 3 A2 0,40
Sehingga  telah  didapat  untuk  menentukan  Alternatif  terbaik  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  pada penelitian  yaitu  alternatif  A1  yang  terbaik  dimana  A1  adalah  Alternatif  no  1  dari  3  Alternatif  yang  dianalisis. Berdasarkan nilai standarisasi yang ditetapkan oleh pihak lembaga, maka:Alternatif pertama dan ketiga dinyatakan sebagai instruktur dengan nilai terbaik.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Implementasi Sistem
Untuk menjalankan program bisa dilakukan dengan memasukkan alamat http://localhost/topsis pada browser yang digunakan, kemudian akan muncul tampilan seperti berikut:
Gambar 1. Halaman Login
Pada bagian ini penulis memasukkan username = admin, password=admin dan kemudian dilanjutkan dengan menekan tombol login maka akan masuk kedalam halaman menu utama seperti berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)
Gambar 2. Halaman Menu Utama Aplikasi
Gambar 2. merupakan hasil halaman menu utama yang penulis buat, langkah awal yang penulis lakukan adalah mengakses data periode, berikut adalah halaman data periode yang penulis buat
Gambar 3. Halaman Data Periode
Gambar 3. merupakan hasil data periode yang sudah tersimpan didalam database, dan untuk menambah data periode bisa dengan cara menekan tombol tambah data dan hasilnya sebagai berikut
Gambar 4. Halaman Tambah Data Periode
Gambar 4. merupakan halaman tambah data nilai, berikutnya adalah halaman data kriteria dan hasilnya sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)

## Gambar 5. Halaman Data Kriteria
Gambar 5. merupakan hasil data kriteria yang sudah tersimpan didalam database, dan untuk menambah data kriteria bisa dengan cara menekan tombol tambah data dan hasilnya sebagai berikut
Gambar 6. Halaman Tambah Data Kriteria
Gambar 6. merupakan halaman tambah data kriteria, berikutnya adalah halaman data kriteria per periode dan hasilnya sebagai berikut
Gambar 7. Halaman Data Kritera Per Periode
Gambar  7.  merupakan  hasil  data  kriteria  per  periode  yang  sudah  tersimpan  didalam  database,  dan  untuk menambah data kriteria per periode bisa dengan cara menekan tombol tambah data dan hasilnya sebagai berikut
Gambar 8. Halaman Tambah Data Kriteria Per Periode
Gambar 8. merupakan halaman tambah data Kriteria Per Periode, berikutnya adalah halaman alternative dan hasilnya sebagai berikut

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)

## Gambar 9. Halaman Alternatif
Gambar 9. merupakan hasil data alternative yang sudah tersimpan didalam database, dan untuk menambah data alternative bisa dengan cara menekan tombol tambah data dan hasilnya sebagai berikut
Gambar 10. Halaman Tambah Alternatif
Gambar  10.  merupakan  halaman  tambah  data  alternatif,  berikutnya  adalah  halaman  data  nilai  dan  hasilnya sebagai berikut
Gambar 11. Halaman Data Hasil Seleksi
Setelah  menampilkan  halaman  data  hasil  seleksi  dilanjutan  dengan  menekan  tombol  proses  seleksi  topsis dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 12. Halaman Hasil Seleksi (a)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)
Gambar 13. Halaman Hasil Seleksi (b)
Gambar 14. Halaman Hasil Seleksi (c)

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  Pemilihan  pengurus  PMI  Kota  Medan  yang  telah  penulis  lakukan,  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu :
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  membantu  proses  pemilihan  Instruktur  pada  LKP  Karya  Prima berdasarkan penjumlahan terbobot dan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
2. Sistem pendukung keputusan ini dapat diterapkan dengan metode TOPSIS dalam pemilihan Instruktur pada LKP Karya Prima.
3. Sistem pendukung keputusan ini dapat dirancang untuk pemilihan Instruktur pada LKP Karya Prima berbasis WEB.

## REFERENCES
[1] Mesran, G. Ginting, Suginam and R. Rahim, "Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE) Method in Selecting the Best Lecturer (Case Study STMIK BUDI DARMA)," nternational Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 6, no. 2, pp. 141-144, 2017.
[2] Oktopanda, "A Study Approach of Decision Support System with Profile Matching," International Journal of Recent Trends in Engineering & Research, vol. 3, no. 2, pp. 31-44, 2017.
[3] Jasri,  D.  Siregar  and  R.  Rahim,  "Decision  Support  System  Best  Employee  Assessments  with  Techniquefor  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution," International Journal of Recent Trends in Engineering & Research, vol. 3, no. 3, pp. 6-17, 2017.
[4] S.  Eniyati,  "Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting)," Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 16, no. 2, pp. 171-176, 2011.
[5] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi Publisher, 2007.
[6] M. R. Arief, Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MySQL, Yogyakarta: Andi Publisher, 2011.
[7] A.  Solichin,  MySQL  5  Dari  Pemula  Hingga  Mahir,  Jakarta,  2010.    Y.  P.  Simaremare,  A.  Pribadi  and  P.  Wibowo, "Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi  Manajemen  Publikasi  Ilmiah  Berbasis  Online  pada  Jurnal  SISFO,"  TEKNIK POMITS , vol. 2, no. 3, pp. 470-475, 2013.
[8] Haviluddin, "Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language)," Informatika Mulawarman, vol. 6, no. 1, pp. 1- 15, 2011.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  58- 67 ISSN 2722-0524 (media online)
[9] F. Pratiwi, F. T. Waruwu, D. P. Utomo and R. Syahputra, "Penerapan Metode Aras Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V," Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), vol. 1, no. 1, pp. 651-662, 2019.
[10] S. W. Pasribu, D. P. Utomo and M. Mesran, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut)," Journal of Information System Research (JOSH, vol. 1, no. 3, pp. 175-188, 2020.
[11] Mesran,  K.  Ulfa,  D.  P.  Utomo  and  I.  R.  Nasution,  "Penerapan  Metode  VlseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno Resenje  (VIKOR)  dalam  Pemilihan  Air  Conditioner  Terbaik,"  ALGORITMA:  JURNAL  ILMU  KOMPUTER  DAN INFORMATIKA, vol. 4, no. 1, pp. 24-35, 2020.
[12] B. J. Hutapea, M. A. Hasmi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode Vikor,” JURIKOM(Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.