## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Kontrakan Menggunakan Metode Topsis (Technique For Orders Preference By Similarity To Ideal Solution)
Salahudin Robo 1 , Jenifer Laura Patrisyah Rumpaisum 1,* , Friden Elefri Neno 2 , Ajeng Kalista Rahma 3 , Gergorius Kopong Pati 2 , Damar Suryo Sasono 3
1 Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
2 STIMIKOM Stella Maris Sumba, Nusa Tenggara Timur, Indonesia
3 Informatika, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia Email: 1 Salahudinrobo759@gmail.com, 2,* jeniferrumpaisum@gmail.com, 3 nenofriden.e@gmail.com, 4 ajengkalista08@gmail.com,
5 Gregkopong80@gmail.com, 6 damarsuryosasono@gmail.com Email Penulis Korespondensi: jeniferrumpaisum@gmail.com
Abstrak− Perkembangan  teknologi  adalah  kemajuan  yang  terjadi  di  bidang  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  mempengaruhi kehidupan manusia. Teknologi terus berkembang dan mempengaruhi berbagai  aspek kehidupan manusia seperti bisnis, pendidikan, kesehatan, dan lain-lain. Perkembangan teknologi digital, khususnya teknologi properti ( proptech ), terus merambah ke bisnis dan berbagai  layanan  bisnis  residensial  dan  properti.  Aplikasi  ini  akan  terus  berjalan  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  dan kebutuhan serta gaya hidup masyarakat yang terus berubah. Rumah kontrakan adalah rumah yang disewakan dengan jangka waktu tertentu (selama 1 tahun, 2 tahun, dst). Namun alasan untuk tidak membeli rumah atau apartemen seringkali karena faktor biaya dan menjadikan  rumah  kontrakan  sebagai  pilihan  alternatif  bagi  masyarakat.  Dengan  segala  preferensi  kami,  memilih  rumah  sewa tidaklah mudah. karena sulitnya mencari informasi tentang ketepatan pencarian rumah kontrakan yang sesuai dengan kriteria. Secara umum  penjelasan  mengenai  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  mendukung  alur  penelitian  metode  topsis  pemilihan rumah  kontrakan  adalah  wawancara,  observasi,  dan  penelitian  kepustakaan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk perhitungannya. Dengan demikian, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengusulkan suatu sistem pendukung keputusan pemilihan rumah sewa dengan berbagai kriteria. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini akan menggunakan metode TOPSIS.
Kata Kunci: : Rumah Kontrakan; SPK; Metode TOPSIS
Abstract− Technological  development  is  progress  that  occurs  in  the  field  of  knowledge  and  technology  that  affects  human  life. Technology  continues  to  develop  and  affect  various  aspects  of  human  life  such  as  business,  education,  health,  and  others.  The development  of  digital  technology,  especially  property  technology  (proptech),  continues  to  expand  into  businesses  and  various residential and property business services. This application will continue along with technological developments and people's needs and lifestyles that continue to change. A rented house is a house that is rented for a specified time (for 1 year, 2 years, etc.) However, the reason not to buy a house or apartment is often due to costs and making rented houses an alternative option for the community. With  all  our  preferences,  choosing  a  rental  house  is  not  easy.  because  it  is  difficult  to  find  information  about  the  accuracy  of searching for rented houses that match the criteria. In general, an explanation of the data collection techniques used to support the flow of research on the topsis method for selecting rented houses is interview, observation, and library research. This study uses the TOPSIS method for calculations. Thus, the purpose of this study is to propose a decision support system for selecting rental housing with various criteria. To achieve this goal, this study will use the TOPSIS method.
Keywords : Rented Houses; DSS; TOPSIS Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi adalah kemajuan yang terjadi di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi  yang mempengaruhi kehidupan manusia. Teknologi terus berkembang dan mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia seperti bisnis, pendidikan, kesehatan, dan lain-lain. Perkembangan teknologi digital, khususnya teknologi properti ( proptech ), terus merambah ke bisnis dan berbagai layanan bisnis residensial dan properti.(Homepage et al., 2021) Aplikasi ini akan terus berjalan  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  dan  kebutuhan  serta  gaya  hidup  masyarakat  yang  terus  berubah. Meningkatnya  kebutuhan  gaya  hidup  masyarakat  menyebabkan  kebutuhan  akan  tempat  tinggal  terus  meningkat. Penduduk Jayapura tidak hanya terdiri dari penduduk setempat, tetapi juga pendatang.  (Olivia et al., 2022)Migran dan penduduk lokal sama-sama membutuhkan perumahan seperti apartemen, kondominium, dan rumah kontrakan.(Nurelasari & Purwaningsih, 2020a)
Bangunan  yang  berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  disebut  rumah.  Rumah  dapat  digunakan  sebagai  tempat istirahat,  tempat  berkumpul  keluarga,  aktivitas  dan  tempat  lainnya.  Rumah  kontrakan  adalah  rumah  yang  disewakan untuk jangka waktu tertentu (1 tahun, 2 tahun, dst).  (Anderias Eko Wijaya, 2019)Namun, dana yang langka seringkali menjadi  salah  satu  alasan  mengapa  orang  tidak  membeli  rumah  atau  apartemen.  oleh  karena  itu  rumah  kontrakan menjadi  pilihan  alternatif  bagi  masyarakat.  Memilih  rumah  sewa  tidak  hanya  tentang  apa  yang  kita  inginkan.  Karena sulit  untuk  mempelajari  cara  mencari  rumah  sewa  secara  akurat.  Oleh  karena  itu,  dengan  banyaknya  pilihan  rumah kontrakan,  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  akan  mendukung  calon  penyewa  dalam  memilih  rumah kontrakan.(Ainun Mardliyyah, 2020)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  untuk  menghadapi  atau  memecahkan  suatu  masalah.  Tujuan SPK bukan  untuk  menggantikan peran pengambilan keputusan, tetapi untuk  mendukung  dan  menunjang pengambilan keputusan.(Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Makanan  Bergizi  Untuk  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
TOPSIS,  2019)  Pengambil  keputusan  dapat  menggunakan  DSS  untuk  membuat  keputusan  yang  cerdas  dengan  cara yang  terarah,  efektif  dan  efisien.  Para  pengambil  keputusan  seringkali  menggunakan  metode  yang  berbeda  untuk menentukan solusi dalam sistem keputusan seperti metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal  Solution),  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process),  (SAW)  Simple  Additive  Weighting,  Weighted  Product  (WP)  dan lain-lain.(Nalatissifa & Ramdhani, 2020)
Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  Topsis  sebagai  solusi  pemilihan  rumah  kontrakan, karena selain langkah-langkah yang sederhana dan perhitungan yang mudah dipahami, metode TOPSIS juga memiliki perhitungan  yang  efektif.  (Suh  Utomo,  2020)Pada  metode  TOPSIS  dilakukan  langkah-langkah  sebagai  berikut: menempatkan  kriteria dan alternatif  ke dalam  matriks,  menormalkan  matriks keputusan, membuat bobot pada matriks yang dinormalisasi, membangkitkan nilai solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-) . kemudian, menghitung ukuran  pemisahan,  yang  merupakan  ukuran  kesenjangan  antara  alternatif  dan  solusi  ideal  positif  dan  negatif  ,  dan terakhir, menjumlahkan skor preferensi untuk setiap alternatif.(Mahmud Syafi’ie, 2019)
Kelebihan  metode  ini  adalah  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  alur  prosesnya  tidak  rumit.  untuk membuat keputusan dengan bantuan indikator kriteria dan variabel alternatif. Ini memiliki komputasi yang efisien dan perhitungan  komputasi  yang  lebih  cepat  dan  lebih  efisien.(Alpin  Apandi,  2020)  Selain  itu,  metode  TOPSIS  menilai setiap  opsi  berdasarkan  kekuatan  dan  kelemahannya,  sehingga  pilihan  yang  dipilih  akan  lebih  optimal  dengan  kedua solusi tersebut.(Maria  & Junirianto, 2021) Namun  kekurangan  metode TOPSIS adalah sensitif terhadap bobot kriteria yang  digunakan.  Selain  itu,  metode  ini  tidak  dapat  mengatasi  masalah  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan.(Ini, 2022)
Dalam  memilih  rumah  kontrakan,  metode  TOPSIS  dapat  digunakan  karena  dapat  membantu  menentukan alternatif terbaik dari beberapa pilihan. Kita dapat menggunakan kriteria seperti harga, lokasi, dan fasilitas, antara lain, dan  metode  TOPSIS  dapat  membantu  kita  menemukan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  tersebut.  (Ainun Mardliyyah,  2020)Maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengusulkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan rumah  kontrakan  yang  memenuhi  berbagai  kriteria.  Metode  TOPSIS  digunakan  dalam  penelitian  ini.(Wibisono  et  al., 2019)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  atau  dikenal  sebagai  alur  penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  rencana  penelitian  yang meliputi  prosedur  yang  akan  dilakukan,  jumlah  waktu  penelitian,  sumber  daya  yang  digunakan,  serta  proses pengumpulan dan analisis data Adapun proses yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Wawancara:  Penulis  secara  pribadi  mewawancarai  beberapa  pelanggan  persewaan  dilakukan  dengan  tatap  muka langsung.
2. Pengamatan:  Penulis  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  beberapa  iklan  perumahan  untuk  mendapatkan informasi mengenai desain rumah, fasilitas, harga, lingkungan, dll.
3. Studi  Pustaka:  Penulis  melakukan  kajian  pustaka  dengan  mengumpulkan  beberapa  referensi  tentang  metode TOPSIS dari buku, jurnal ilmiah, dan ebook.

## 2.2 Metode TOPSIS
Dalam metode topsis, ada langkah-langkah berikut:
a. Membuat matriks keputusan yang dinormalisasi
b. Buat matriks keputusan ternormalisasi berbobot
c. Tentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
d. mendefinisikan  jarak  antara  nilai  setiap  opsi  dalam  matriks  solusi  ideal  positif  dan  alternatif  dalam  matriks  solusi ideal negatif
e. Tetapkan nilai preferensi untuk setiap opsi.
Namun, proses yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah menggunakan teknik TOPSIS:
1. Buat matriks keputusan yang dinormalisasi. Metode TOPSIS mensyaratkan evaluasi setiap alternatif Ai untuk setiap kriteria yang dinormalisasi Ci.
rij =
√∑ (1)
dengan i = 1,2,… ,m dan j=1,2..,n
2. Menghitung  nilai  matriks  ternormalisasi  tertimbang.  Peringkat  bobot  yang  dinormalisasi  dapat  digunakan  untuk menentukan solusi ideal positif  A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan peringkat bobot yang dinormalisasi sebagai:
(2)
Dengan i = 1,2,… ,m dan j=1,2,…,n.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
3. Menghitung nilai matriks solusi ideal positif dan juga matriks solusi ideal negatif (A+ dan A-);
= ( 3) ( 4)
Dengan :
{
Jika j = atribut laba Jika j = atribut biaya
{
Jika j = atribut laba Jika j = adalah atribut biaya 4. Tentukan jarak antara nilai-nilai alternatif dan matriks cita-cita positif dan cita-cita negatif; Jarak ke alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
√∑ ) ( 4)
Jarak antara alternatif Ai dan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
√∑ ( ( 5)
5. Tentukan prioritas atau nilai perkiraan dari setiap opsi atau solusi ideal. Untuk setiap kriteria Cj yang dinormalisasi, TOPSIS perlu menilai kinerja alternatif Ai. Di setiap kriteria Cj dinormalisasi. Nilai preferensi pada setiap alternatif (Vi) berupa rumus seperti;
( 6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses perhitungan diperiksa  menggunakan  metode TOPSIS dengan  menentukan kriteria dan memberikan bobot pada setiap  kriteria.  Data  yang  dibutuhkan  berasal  dari  survei  calon  pelanggan  berdasarkan  tiga  kriteria,  antara  lain  harga, lokasi,  fasilitas,  jenis  sewa,  jarak  sewa  (lihat  Tabel  3.1).  Hasilnya  dihitung  dengan  menggunakan  metode  topsis  dan diolah untuk menentukan skor preferensi. Penelitian dilakukan di 5 rumah kontrakan sebagai pembanding.

## 3.1 Tentukan kriteria yang akan dipertimbangkan
Dalam penelitian ini, penulis memilih 5 (lima) properti sewa ternama di kawasan Jayapura untuk dipilih dalam proses dan ditentukan kriteria dan bobot pemilihan properti sewa, antara lain:
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Jenis Atribut  Berat C1 Harga(H) biaya 5 C2 Lokasi(L) Manfaat 3 C3 Umum ( FU) Manfaat 4 C4 Jenis Sewa (TK) Manfaat 5 C5 Sewa jarak ( JK) biaya 4
Maka data alternatif untuk masing-masing kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Alternatif Kode Alternatif Harga / Tahun Lokasi Fasilitas umum Jenis Kontrak Jarak Kontrak A1 Jaya Asri 12 juta Jayapura Selatan Tidak lengkap 36  pertengahan A2 Kota Furia 10 juta Abepura Menyelesaikan 45  Jauh A3 Korporasi Perumahan Nasional  25 juta Heram Kurang lengkap 54  di dekat A4 Ruang angkasa 15 juta Jayapura Menyelesaikan 60  Di dekat

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
Kode Alternatif Harga / Tahun Lokasi Fasilitas umum Jenis Kontrak Jarak Kontrak Utara A5 Koya 30 juta Muara Tami Sangat lengkap 70  Sangat jauh

## 3.2 Tentukan bobot preferensi untuk setiap kriteria
Nilai bobot preferensi untuk setiap kriteria didasarkan pada tingkat kepentingan antara masing-masing kriteria.(Amanda Putri, 2018) Nilai perbandingan tingkat kepentingan antar masing-masing kriteria dapat digambarkan sebagai Sangat Rendah = 1, Rendah = 2, Cukup = 3, Tinggi = 4, Sangat Tinggi = 5
Semakin tinggi bobot kriteria, semakin tinggi nilai preferensi kriteria, maka semakin tinggi derajat kepentingan kriteria tersebut. Nilai yang direkomendasikan untuk setiap kriteria ditentukan sebagai berikut: a. Kriteria harga
Tabel 3. kriteria harga Harga Per Tahun  Tanda Informasi < 6 juta 1 Sangat rendah 6 juta-10 juta 2 Rendah > 10 juta-15 juta 3 Cukup >15 juta-30 juta 4 Tinggi >30 juta 5 Sangat tinggi
b. Kriteria lokasi Tabel 4. kriteria lokasi Lokasi Tanda Informasi Jayapura Selatan 1 Sangat rendah Abepura 2 Rendah Heram 3 Cukup Jayapura Utara 4 Tinggi Muara Tami 5 Sangat tinggi
c. Kriteria Fasilitas Umum Tabel 5. fasilitas umum Fasilitas umum Tanda Informasi Kosong 1 Sangat rendah Tidak lengkap 2 Rendah Kurang lengkap 3 Cukup Menyelesaikan 4 Tinggi Sangat lengkap 5 Sangat tinggi
d. Jarak Kontrak
Tabel 6. kriteria jarak kontrak Jarak Kontrak  Tanda Informasi Di dekat 1 Sangat rendah Sangat dekat 2 Rendah pertengahan 3 Cukup Jauh 4 Tinggi Sangat jauh 5 Sangat tinggi
e. Kriteria Jenis Kontrak
Tabel 7. Jenis Kontrak Jenis Kontrak  Tanda Informasi 45 1 Sangat rendah 36 2 Rendah 54 3 Cukup 60 4 Tinggi 70 5 Sangat tinggi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
3.3 Buat matriks keputusan dengan nilai preferensi setiap kriteria untuk setiap alternatif:
Tabel 8. hasil nilai preferensi Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 1 2 2 3 A2 3 2 4 1 4 A3 4 3 3 3 1 A4 4 4 4 4 1 A5 5 5 5 5 5
Tabel di atas menunjukkan nilai preferensi yang telah disamakan dari tabel subkriteria. Nilai-nilai matriks keputusan kemudian dinormalisasi sebagai berikut:
X1 = √ = 8.660
= = = =
=
X2 = √ = 7,416
= = = = =
X3 = √ = 7,810
= = = = =
X4 = √ = 7,416
= 0,674 = = = =
X5 = √

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
= 0,693 = = = =
Maka nilai (R) sebagai berikut:
R =
(
)
3.4 Setelah itu,  nilai  matriks ternormalisasi dikalikan  dengan nilai  preferensi tiap  kriteria, sehingga dihasilkan matriks Y:

## Y =
( )
3.5 Tentukan matriks ideal positif + dan matriks ideal negatif –
Ideal negatif A+
= min = 1,730 {     |     |     |     |     }
= maks = 2,022 {     |     |     |     |     }
= maks = 2,560 {     |     |     |     |     }
= maks = 3.370 {     |     |     |     |     }
= min = 2,772 {     |     |     |     |     }
= {     |     |     |     |     }

## Ideal negatif A-
= maks = 2.885 {     |     |     |     |     }
= min = 0,402 {     |     |     |     |     }
= min = 1,536 {     |     |     |     |     }
= min = 2,020 {     |     |     |     |     }
= maks = 1,664 {     |     |     |     |     }
= {     |     |     |     |     }
3.4 Jarak antara nilai terbobot dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif:
√ | | | √ | | | √ | | | √ | | | √ | | |

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
3.6 Tentukan jarak antara nilai terbobot dari setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif:
√ | | | √ | | | √ | | | √ | | | √ | | |
3.7  Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
= = = = =
Tabel 9. hasil pemeringkatan nilai Alternatif Hasil Pangkat Jaya Asri 0,558 1 Kota Furia 0,548 2 Korporasi Perumahan Nasional  0,197 5 Ruang angkasa 0,513 4 Koya 0,514 3
Hasil  perhitungan  manual  di  atas  menunjukkan  bahwa  Jaya  Asri,  Kotaraja  Furia,  dan  Koya  memiliki  nilai  preferensi tertinggi, dengan nilai  masing-masing  sebesar 0,558, 0,548, dan 0,514. Semua alternatif lain  memiliki nilai preferensi yang  lebih  rendah.  Jadi,  pilihan  awal  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan,  antara  lain  harga  murah,  lokasi,  dan fasilitas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian di atas, metode TOPSIS membantu konsumen memilih alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditetapkan. Rumah kontrakan Jaya Asri memenuhi semua kriteria tersebut, antara lain harga yang terjangkau, lokasi, fasilitas umum  yang lengkap, dan jarak dari pusat kota . hasil  yang dihasilkan dari alternatif Jaya  Asri dengan peringkat 1 adalah 0,558 Kotaraja Furia dengan peringkat 2 adalah 0,548, Koya dengan peringkat 3 adalah 0,514. Maka alternatif ketiga diatas merupakan hasil yang efektif untuk memilih rumah kontrakan di kota jayapura.

## REFERENCES
Ainun  Mardliyyah.  (2020).  PENGEMBANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  RUMAH KONTRAKAN DI KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE TOPSIS.
Alpin  Apandi.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pelatih  Terbaik  Di  Dispora  Menggunakan  Metode Promethee.
Amanda Putri, R. (2018). ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS UNTUK  SISTEM  PENERIMAAN  PEGAWAI  PADA  SMA  AL  WASHLIYAH  TANJUNG  MORAWA.  In ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika.
Anderias Eko Wijaya. (2019). 320682-sistem-pendukung-keputusan-pemilihan-per-76e89cad.
Homepage, J., Duha, T., Everhard Ruwirohi, J., & Nias Selatan Nias Selatan, S. (2021). IJCIT (Indonesian Journal on Computer  and  Information  Technology)  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Stimulan  Perumahan Swadaya  Dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS.  In  IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology) (Vol. 6, Issue 1).
Ini, R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Objek Wisata Di Aceh Tengah Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi (Jatilima), 4(02), 92–97.
https://doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.329 Mahmud Syafi’ie. (2019). Sistem_Pendukung_Keputusan_Pemilihan_Daerah_Priori.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 1, June 2023, page 29-36 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i1.4184
Maria,  E.,  &  Junirianto,  E.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode
TOPSIS. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 16(1), 7.
https://doi.org/10.30872/jim.v16i1.5132
Nalatissifa,  H.,  &  Ramdhani,  Y.  (2020).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Untuk Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH).  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(2), 246–256. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.638 Nurelasari,  E.,  &  Purwaningsih,  E.  (2020a).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Terbaik  Dengan
Metode TOPSIS. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin), 8(4), 317. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.41036
Nurelasari,  E.,  &  Purwaningsih,  E.  (2020b).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Terbaik  Dengan
Metode TOPSIS. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin), 8(4), 317.
https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.41036
Olivia, I., Ariska, D., Mahmudi, A., & Primaswara, R. (2022). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT  TANAMAN  JERUK  METODE  TOPSIS  BERBASIS  WEB.  In  Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) (Vol. 6, Issue 2).
Pendukung Keputusan Peminatan Jurusan Menggunakan Metode Topsis Pada SMA Negeri, S., Hamria, W., Saleh, H., Artikel,  R.,  Kunci  Sistem  Pendukung  Keputusan,  K.,  Jurusan,  P.,  &  Negeri,  S.  (2020).  Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Informatika Info Artikel ABSTRAK. 6(2), 97–111. http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Bergizi  Untuk Ibu Hamil Menggunakan Metode TOPSIS. (2019). https://doi.org/10.30811/jim.v4i2
Suh Utomo, D. (2020). Pengambilan Keputusan Pemilihan Supplier  Parfum Laundry dengan Menggunakan ANP dan TOPSIS. https://www.researchgate.net/publication/339208829
Wibisono,  G.,  Amrulloh,  A.,  &  Ujianto,  E.  (2019).  PENERAPAN  METODE  TOPSIS  DALAM  PENENTUAN DOSEN TERBAIK. ILKOM Jurnal Ilmiah, 11(2), 102–109. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109 Nurelasari  &  Purwaningsih,  2020b;  Pendukung  Keputusan  Peminatan  Jurusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Pada SMA Negeri et al., 2020