Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Apoteker Terbaik Pada PT Kimia Farma (Persero) Tbk Medan Menerapkan Metode Vikor

## Ardi Kusuma, Garuda Ginting
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ardikusuma72@gmail.com
Abstrak –Apoteker  adalah  tenaga  profesi  yang  memiliki  dasar  pendidikan  serta  keterampilan  dibidang  farmasi  dan  diberi wewenang serta tanggung jawab untuk melaksanakan pekerjaan kefarmasian. Pada industri farmasi baik yang telah beroperasi maupun  yang  akan  didirikan,  paling  sedikit  wajib  memiliki  3  (tiga)  apoteker  warga  negara  Indonesia.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tujuan memberikan prediksi, menyediakan informasi serta mengarahkan pengguna informasi agar mampu melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS  (Computer  Based  Information  System)  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Metode  VIKOR  digunakan  untuk  mengatasi permasalahan multikriteria System yang kompleks yang berfokus pada rangking dan seleksi dari sebuah alternatif. Prosedur yang  diusulkan  pertama  menghitung  solusi  yang  ideal  dan  negatif  dengan  mempertimbangkan  kriteria  dan  bobot  setiap alternatif, dan utilitas yang sesuai.
Kata Kunci: Apoteker, Terbaik, SPK, VIKOR.
Abstract –Pharmacists are professional workers who have basic education and skills in the field of pharmacy and are given the authority  and  responsibility  to  carry  out  pharmaceutical  work.  In  the  pharmaceutical  industry,  both  those  that  have  been operating and are about to be established, there must be at least 3 (three) Indonesian pharmacists. Decision Support System (SPK) has the aim of providing predictions, providing information and directing information users to be able to make decisions more effectively. Decision Support System (SPK) applications use a flexible, interactive and adaptable CBIS (Computer Based Information  System)  that  was  developed  to  support  solutions  to  specific  unstructured  management  problems.  The  VIKOR method is used to overcome the problem of complex multi-criteria systems that focus on ranking and selection of alternatives. The  first  proposed  procedure  calculates  the  ideal  and  negative  solutions  by  considering  the  criteria  and  weights  of  each alternative, and the corresponding utility.
Keywords: Pharmacists, Best, SPK, VIKOR.

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia merupakan bagian terpenting pada setiap perusahaan besar yang ada di Indonesia, sebuah perusahaan  dapat  berkembang  dengan  baik  tentunya  dipengaruhi  oleh  kualitas  para  pekerjanya  yang  meliputi outsourcing dan karyawan. Sebagai salah satu pabrik farmasi terbesar dikota medan PT. Kimia Farma (Persero) Tbk  Medan  tak  hanya  memiliki  karyawan  biasa  saja,  salah  satu  karyawan  yang  menjadi  sorotan  utama  pada perusahaan tersebut adalah apoteker. Pada industri farmasi baik yang telah beroperasi maupun yang akan didirikan, paling  sedikit  wajib  memiliki  3  (tiga)  apoteker  warga  negara  Indonesia.  Ketiga  apoteker  ini  berperan  sebagai penanggung jawab pemastian mutu yaitu Quality Assurance (QA), pengawasan mutu Quality Control (QC), dan Produksi. Meskipun demikian, apoteker yang bekerja pada industri farmasi tidak terbatas hanya pada bagian itu saja.  Apoteker  juga  umumnya  dibutuhkan  di  berbagai  posisi  di  perusahaan  industri  farmasi,  seperti  bagian registrasi, penelitian, pengembangan pemesanan, pengadaan ataupun marketing.
Dalam pemilihan apoteker terbaik, PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan memiliki kualifikasi tersendiri dalam  pemilihannya.  Dengan  adanya  apoteker  yang  berkualitas  pada    PT.  Kimia  Farma  (Persero)  Tbk  Medan diharapkan  mampu  untuk  menjadikan  perusahaan  lebih  baik  lagi  .  Pemilihan  apoteker  pada  PT.  Kimia  Farma (Persero) Tbk Medan, saat ini masih dilakukan dengan cara manual, dimana dalam pemilihan hanya menggunakan microsoft  excel  dan  cara  tersebut  masih  memiliki  banyak  kekurangan  diantaranya  kesalahan  penginputan  data apoteker.  Dengan  demikian  PT.  Kimia  Farma  (Persero)  Tbk  Medan  memerlukan  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang nantinya dapat membantu dalam pengambilan keputusan.
Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah  sistem yang dapat  digunakan untuk  mengambil  sebuah keputusan  dengan  alternatif  terbaik[1]–[3].  Proses  pemilihan  apoteker  terbaik  pada PT.  Kimia  Farma  (Persero) Tbk Medan, sangat membutuhkan sistem pendukung keputusan agar dapat membantu mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan apoteker terbaik pada PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan. Dalam sistem pendukung keputusan,  ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  dalam mengambil suatu keputusan. Metode sederhana yang sering digunakan seperti Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE)[4]–[6], Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE) II [7]–[9], Simple Additive Weighting (SAW)[10], [11], Weighted Product (WP), Multi-Objective Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysist (MOORA)[12]–[15]  Ataupun VIse  Kriterijumska  Optimizacija IKompromisno  Resenje (VIKOR)[16].  Dan  masih  banyak  lagi  metode  yang  berkembang  saat  ini  yang  dapat diterapkan pada suatu sistem pendukung keputusan.
VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija IKompromisno Resenje) adalah metode optimasi multikriteriayang digunakan dalam sistem yang kompleks. Metode ini berfokus pada perangkingan dan memilih
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163
dari satu set alternatif, dan menentukan solusi kompromi untuk masalah kriteria yang bertentangan, yang dapat membantu para pengambil keputusan untuk mencapai keputusan akhir. Disini solusi kompromi adalah solusi yang layak yang paling dekat dengan ideal[17]–[20].
Metode  VIKOR  merupakan  suatu  metode  untuk  memecahkan  masalah  keputusan  dengan  kriteria  yang saling bertentangan dan tidak dapat dibandingkan. VIKOR memberi peringkat alternatif dan menentukan solusi yang disebut kompromi yang paling dekat dengan ideal[21]–[23].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan  di  definisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi- terstruktur.  Secara  khusus  Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mendukung kerja  seorang  manajer  maupun  sekelompok  manajer  dalam  memecahkan  masalah  semi-terstruktur dengan  cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu[1], [3], [24].

## 2.2 Apoteker
Apoteker adalah tenaga profesi yang memiliki dasar pendidikan serta keterampilan dibidang farmasi dan diberi wewenang serta tanggung jawab untuk melaksanakan pekerjaan kefarmasian.

## 2.3 Metode Vise Kriterijumska Optimazacija Kompromisno Resenje (VIKOR )
VIKOR  ( Vise Kriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje )  adalah  metode  optimasi  multi- kriteria yang  digunakan  dalam  sistem  yang  kompleks. Metode  ini  berfokus  pada  perangkingan  dan  memilih  dari satu  set  alternatif,  dan  menentukan  solusi  kompromi  untuk  masalah  kriteria    yang  bertentangan,    yang  dapat membantu para  pengambil  keputusan  untuk  mencapai  keputusan akhir.  Di  sini,  solusi  kompromi   adalah solusi  yang  layak yang  paling  dekat  dengan  ideal,  dan  kompromi  berarti perjanjian didirikan dengan saling konsesi [25]–[27].
Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  metode VIKOR[28], [29], sebagai berikut:
1. Normalisasi  matrik  dengan  cara  nilai  terbaik dalam  satu  kriteria  dikurangi  dengan  nilai  data sampel i kriteria  j,  lalu  dibagi  dengan  nilai  terbaik  dalam  satu  kriteria  dikurangi  dengan  nilai  terjelek  dalam    satu kriteria.
𝑅 𝑖𝑗 = (max X ij −X ij ) (max X ij −min X ij ) (1)
Dimana :
R ij : nilai normalisasi sampel i kriteria j X ij : nilai data sampel i kriteria j Max X ij : nilai terbaik dalam satu kriteria
Min X ij : nilai terjelek dalam satu kriteria
i : alternatif j : kriteria
2. Menghitung  nilai Utility  Measure (S)  dan Regret  Measure (R).  menghitung  utility  measure  dengan  cara menjumlah hasil dari  perkalian bobot  dengan hasil normalisasi  matrik, menghitung regret  measure dengan cara mencari nilai maksimal dari perkalian bobot dengan hasil normalisasi.
W j *R ij
(2)
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Dimana : W j : bobot kriteria R i =max[w j *R ij ] (4)
3. Menghitung  indeks  vikor  dengan  cara  nilai  S  dikurangi  nilai  S  terkecil  lalu  dibagi  dengan  nilai  S terbesar dikurangi dengan nilai S terkecil dan dikali v dan dijumlahkan dengan nilai R dikurangi nilai R terkecil lali dibagi dengan nilai R terbesar dikurangi nilai R terkecil dan dikali dengan 1 dikurangi v.
(5)
Dimana :
v
: 0.5
S i min
: nilai S terkecil
S i max : nilai S terbesar
R i min
: nilai R terkecil
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163
R i max : nilai R terbesar Sampel dengan nilai Q terkecil merupakan sampel terbaik.
4. Merangking Alternatif
Mengusulkan Solusi kompromi alternatif yang memiliki peringkat terbaik dengan mengukur indek Vikor yang minimum.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  langkah  awal  dalam  penyelesaian  dan  mengidentifikasi  sebuah  permasalahan  yang  terjadi. Analisa  masalah  memiliki  peranan  penting  dalam  proses  analisis  untuk  mencapai  dan  memperoleh  hasil  yang akurat dalam sebuah sistem. Pemilihan Apoteker terbaik pada PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan merupakan pemilihan yang bukan didasarkan oleh kemauan seseorang, pemilihan ini didasari data yang ada dan diperoleh dari hasil kinerja apoteker tersebut. Dimana data tersebut terdiri dari beberapa alternatif-alternatif dan kriteria-kriteria yang tepat sebagai bahan pertimbangan untuk melakukan pemilihan apoteker terbaik. pemilhan ini dilakukan oleh suatu organisasi yang diberi nama Serikat Pekerja (SP), untuk pemilihan apoteker terbaik pada PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan sebelumnya hanya menggunakan microsoft axcel dalam pemilihannya. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu menghasilkan alternatif yang tepat dan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan. 1. Data Alternatif
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif (A) Keterangan A 1 Yurista Gilang Ikhtiarsyah S.Farm., Apt A 2 Unggul Sujati S.Farm., Apt A 3 Bram Hik Anugraha S.Farm., Apt A 4 Rahmat Rasyidi S.Farm., Apt A 5 Brata Jaya Laksana S.Farm., Apt A 6 Andi Budi Prawoto  S.Farm., Apt 2. Data Kriteria Tabel 2. Data Kriteria Kriteria (C) Keterangan C 1 Efisiensi Keuangan C 2 Absensi C 3 Masa Jabatan C 4 Memiliki Keterampilan Teknis C 5 Inovatif
3. Bobot Tabel 3. Nilai Bobot Range Nilai Sangat buruk 10 Buruk 20 Cukup 30 Baik 40 Sangat baik 50 4. Rating Kecocokan Tabel 4. Rating Yang Telah Dibobotkan Kriteria Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5
A 1 50 50 40 50 30
A 2 50 40 20 50 50
A 3 50 50 10 50 30
A 4 40 20 30 50 30
A 5 50 40 30 50 50
A 6 40 10 20 30 50
Max
50 50 40 50 50
Min 40 10 10 30 30
5. Penyelesaian dengan Metode VIKOR
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163
Dari tabel nilai masing-masing kriteria akan dilakukan normalisasi data,yaitu:
a. Melakukan normalisasi data
Alternatif untuk A1
R (A1),C1 = (50−50) (50−40) = 0 10 =  0
R (A1),C2  = (50−50) (50−10) = 0 40 =  0
R (A1),C3 = (40−40) (40−10) = 0 30 =  0 R (A1),C4  = (50−50) (50−30) = 0 20 = 0 R (A1),C5 = (50−30) (50−30) = 20 20 = 1 Alternatif  untuk A2
R (A2),C1 = (50−50) (50−40) = 0 10 = 0
R (A2), C2 = (50−40) (50−10) = 10 40 = 0.25
R (A2), C3 = (40−20) (40−10) = 20 30 = 0.66
R (A2), C4 = (50−50) (50−30) = 0 20 = 0 R (A2),C5 = (50−50) (50−30) = 0 20 = 0
Dengan  langkah-langkah  perhitungan  diatas  maka  di  dapat  data  normalisasi  semua  sample,  berikut disajikan tabel data normalisasi semua sample (normalisasi matriks).
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 0 0 0 0 1 A 2 0 0.25 0.66 0 0 A 3 0 0 1 0 1 A 4 1 0.75 0.33 0 1 A 5 0 0.25 0.33 0 0 A 6 1 1 0.66 1 0 Tabel 6. Normalisasi X Bobot Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 0 * 0.3 0 * 0.15 0 * 0.1 0 * 0.25 1 * 0.2 A 2 0 * 0.3 0.25 * 0.15 0.66 * 0.1 0 * 0.25 0 * 0.2 A 3 0 * 0.3 0 * 0.15 1 * 0.1 0 * 0.25 1 * 0.2 A 4 1 * 0.3 0.75 * 0.15 0.33 * 0.1 0 * 0.25 1 * 0.2 A 5 0 * 0.3 0.25 * 0.15 0.33 * 0.1 0 *0.25 0 * 0.2 A 6 1 * 0.3 1 * 0.15 0.66 * 0.1 1 * 0.25 0 * 0.2 Tabel 7. Normalisasi X Bobot Kriteria Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 0 0 0 0 0.2 A 2 0 0.0375 0.066 0 0 A 3 0 0 0.1 0 0.2 A 4 0.3 0.1125 0.033 0 0.2 A 5 0 0.0375 0.033 0 0 A 6 0.3 0.15 0.066 0.25 0
b. Menghitung Nilai  S dan R Rumus S i = ∑ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑥 (𝑅𝑖𝑗) wj = bobot kriteria Nilai S didapatkan dari penjumlahan hasil perkalian bobot kriteria dengan data pada setiap sample.
S (A1) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0,2 = 0.2
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163
S (A2) = 0 + 0.0375 + 0.066 + 0+ 0
= 0.1035
S (A3) = 0 + 0 + 0.1+ 0 + 0.2 = 0.3 S (A4) = 0.3 + 0.1125 + 0.033 + 0 + 0,2 = 0.6455
S (A5) = 0 + 0.0375 + 0.033 + 0 + 0 = 0.0705 S (A6) = 0.3 + 0.15 + 0.066 + 0.25 + 0 = 0.766 Rumus R 𝑖 = Max 𝑗 [w 𝑗 x R 𝑖𝑗 ]
Nilai R adalah nilai terbesar dari perkalian bobot kriteria dengan data normalisasi dari setiap alternatif. R (A1) = 0,2 R (A2) = 0.066 R (A3) = 0.2 R (A4) =0.3 R (A5) = 0.0375 R (A6) = 0.3
Tabel 8. Nilai S dan R Alternatif Nilai S Nilai R A 1 0.2 0.2 A 2 0.1035 0.066 A 3 0.3 0.2 A 4 0.6455 0.3 A 5 0.0705 0.0375 A 6 0.766 0.3
Pada tabel  diatas, terdapat  nilai data yang  dipertebal  atau ditandai. Keduan data tersebut  masing-masing adalah nilai terbesar dan terkecil dari nilai S dan R. c. Menghitung indeks
Rumus Q i = [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 − −𝑆 + ] v+ [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 − −𝑅 + ] (1-v)
Keterangan : S - = nilai S terbesar R - = nilai R terbesar S + = nilai S terkecil R + = nili R terkecil Alternatif dengan nilai Q terkecil merupakan alternatif terbaik. Berikut perhitungan nilai indeks Vikor (Q):
Q (A1)    = [ 0.2− 0.0705 0.766 − 0.0705 ] * 0.5 +  [ 0.2 − 0.0375
0.3 − 0.0375 ] *(1 - 0.5)
= [ 0.1295 0.6955 ] * 0.5 + [ 0.1625 0.2625 ] * (0.5) = (0.1861 * 0.5) + (0.6190 * 0.5) = 0.0930 + 0.3095 = 0.4025
Q (A2)    = [ 0.1035− 0.0705
0.766 − 0.0705 ] * 0.5 +  [ 0.066 − 0.0375
0.3 − 0.0375 ] *(1 - 0.5)
= [ 0.033 0.6955 ] * 0.5 + [ 0.0285 0.2625 ] * (0.5) = (0.047 * 0.5) + (0.10857 * 0.5) = 0.0235 + 0.0543 = 0.0778
Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  perhitungan  indeks  Vikor  (Q)  diatasadalah  melakukan  perangkingan berdasarkan nilai Vikor (Q) paling kecil.
Tabel 9. Perangkingan Indeks Vikor Peringkat Apoteker Nilai Q 1 A 5 0 2 A 2 0.0778 3 A 1 0.4025 4 A 3 0.4745 5 A 4 0.91335 6 A 6 1
Dari  tabel  diatas diperoleh data bahwa sampel (A5) yaitu Brata Jaya Laksana S.Farm., Aptyang memiliki  nilai indeks Vikor terkecil yaitu 0, sehingga  dalam penelitian ini sampel Apoteker yang bernama Brata Jaya Laksana S.Farm., Apt (A5) menempati peringkat pertama dalam Perangkingan Menggunakan Metode Vikor.
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2163

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dari penelitian mengenai pemilihan apoteker terbaik pada PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan Menerapkan Metode VIKOR, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.  Metode VIKOR  dapat ditentukan urutan prioritas dalam perhitungan multikriteria.
2.  Penerapan kriteria Efisiensi Keuangan, Absensi, Masa Jabatan, Memiliki Keterampilan Teknis, dan Inovatif. dapat membantu dalam pemilihan apoteker terbaik pada PT. Kimia Farma (Persero) Tbk Medan.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[4] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.
[5] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[6] L. N. Zulita, “Penerapan Metode ELECTRE Dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah,” J. Inf. Sist. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 162–167, 2020.
[7] A.  S.  Harahap,  T.  Tulus,  and  E.  Budhiarti,  “PENERAPAN  METODE  ENTROPY  DAN  METODE  PROMETHEE  DALAM MERANGKING KUALITAS GETAH KARET,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 16, no. 3, Jul. 2017.
[8] D.  Assrani,  Mesran,  R.  D.  Sianturi,  Yuhandri,  and  A.  Iskandar,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  GURU PRODUKTIF  PESERTA  PELATIHAN  ASESOR  KOMPETENSI  LSP  P1  SMK  SWASTA  DWIWARNA  MEDAN MENGGUNAKAN METODE THE EXTENDED PROMETHEE II (EXPROM II) | Assrani | KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer),” in KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2018, vol. 2, no. 1.
[9] M. Mesran, P. Pristiwanto, and I. Sinaga, “Implementasi Promethee II Dalam Pemilihan Pestisida Terbaik Untuk Perawatan Daun Pada Tanaman Cabe,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 46–53, 2018.
[10]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[11]  Khairul;, M. Simaremare, A. Putera, and U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.
[12]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in 2nd International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[13]  Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[14]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[15]  S.  Dedi,  A.  Pardede,  A.  Harahap,  A.  Putera,  and  U.  Siahaan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta Jaminan  Kesehatan Masyarakat ( Jamkesmas ) Menerapkan Metode MOORA,” vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[16]  Y. J. B. Parrangan et al. , “The Implementation of VIKOR method to Improve the Effectiveness of Sidi learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue 4, 2018.
[17]  Y. Kristyawan and A. Rizeki, “Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Rehabilitas Sosial Rumah Tidak Layak Huni pada Kab Sampang Menggunakan Metode Vikor,” vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[18]  N.  Sutrikanti,  H.  Situmorang,  Fachrurrazi,  H.  Nurdiyanto,  and  M.  Mesran,  “Implementasi  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 5, no. 2407–389X, pp. 109–113, 2018.
[19]  A. Siregar, P. Ginting, M. Mesran, and L. T. Sianturi, “Implementasi Metode Vikor Dalam Pemilihan Supplier Bahan Baku,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 132–138, 2017.
[20]  I. Wijaya and Mesran, “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 301–309.
[21]  T. Imandasari and A. P. Windarto,  “Penerapan Metode VIKOR Pada Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” pp. 215–220, 2018.
[22]  M. Mesran et al. , “The VIKOR Method to Support the Effectiveness of Decisions in Determining Work Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, 2019.
[23]  N. Sutrikanti, H. Situmorang, F. Fachrurrazi, H. Nurdiyanto, and M. Mesran, “Implementasi Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 109– 113, Apr. 2018.
[24]  T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[25]  M. Yazdani and F. R. Graeml, “VIKOR and its Applications,” Int. J. Strateg. Decis. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 56–83, Apr. 2014.
[26]  G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[27]  M. Sianturi, S. Wulan, Suginam, Rohminatin, and Mesran, “Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.
[28]  A. Mardani, E. Zavadskas, K. Govindan, A. Amat Senin, and A. Jusoh, “VIKOR Technique: A Systematic Review of the State of the Art Literature on Methodologies and Applications,” Sustainability , vol. 8, no. 1, p. 37, Jan. 2016.
[29]  A.  A.  Trisnani,  D.  U.  Anwar,  W.  Ramadhani,  M.  M.  Manurung,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Berprestasi Menerapkan Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I  Kompromisno Resenje (VIKOR),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 85–90, Apr. 2018.