## JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS
Vol. 3, No. 1, April 2021
http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jji
Impelementasi Metode AHP-TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi

## Moh. Zulkifli Katili, Lanto Ningrayati Amali*, Mohamad Syafri Tuloli
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Negeri Gorontalo, Indonesia *Penulis korespondensi, email: ningrayati_amali@ung.ac.id
DOI: 10.37905/jji.v2i2.10246

## Abstract
Deciding which outstanding students to be enrolled in competitions or scholarships is a problem that faculties or departments always experience. Hence, an application is needed to help in the decision-making process. This research aims to design a decision support system (DSS) application to give recommendations regarding outstanding students. The Waterfall Model development method and the AHP-TOPSIS method were employed to determine the criteria for the students’ data, such as subject scores, activities being participated in, and achievements. The application system has already been tested through the Black-box and White-box tests to ensure  its  functionality.  It  resulted  in  a  DSS  application  that  gives  recommendations  about  outstanding students, which may be adjusted according to the criteria and needs of the faculty/department as the users.
Keywords : AHP; decision support system; TOPSIS, Waterfall model

## Abstrak
Menentukan mahasiswa berprestasi untuk diikutkan pada perlombaan atau untuk seleksi beasiswa merupakan masalah  yang  selalu  dialami  oleh  pihak  fakultas/jurusan.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dibutuhkan penggunaan  aplikasi  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  pemberian  rekomendasi  mahasiswa berprestasi.  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengembangan  sistem  model  Waterfall  dan  metode  AHP- TOPSIS  untuk  penentuan  kriteria  data  mahasiswa  berupa  nilai  matakuliah,  kegiatan  yang  diikuti,  ataupun prestasi yang dimiliki. Untuk memastikan fungsionalitas, sistem aplikasi telah diuji melalui Uji Black-box dan White-box. Penelitian  ini  menghasilkan aplikasi  SPK untuk pemberian rekomendasi  mahasiswa  berprestasi yang dapat disesuaikan dengan kriteria dan kebutuhan pihak fakultas/jurusan selaku pengguna.
Kata kunci : AHP; sistem pendukung keputusan; TOPSIS, model Waterfall
@ 2021 Informatics Engineering-FT UNG

## P ENDAHULUAN
Salah satu masalah yang dihadapi setiap hari adalah banyaknya pertimbangan yang perlu mendapat  keputusan  yang  terbaik  dan  terkadang  banyaknya  pilihan  yang  tersedia  dapat membuat  lebih  sulit  dalam  mengambil  keputusan  tersebut  (Harpad  &  Salmon,  2018). Menurut Saaty (2008), informasi yang terkumpul adalah untuk membantu memahami suatu kejadian,  dalam  rangka  mengembangkan  penilaian  yang  baik  untuk  membuat  keputusan kejadian  tersebut,  namun  tidak  semua  informasi  bermanfaat  untuk  meningkatkan pemahaman  dan  penilaian,  oleh  karena  itu  SPK  mulai  diperlukan.  Secara  khusus,  SPK didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan

## Impelementasi Metode AHP-TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi
2
informasi atau usulan menuju pada keputusan tertentu (Omidvar & Bordbar, 2013; Nugraha & Wirdayanti, 2013; Khodashahri & Sarabi, 2013).
SPK telah banyak diterapkan dalam dunia industri dan beberapa contoh penelitian tentang SPK  diantaranya  berkaitan  dengan  penentuan  lokasi  wisata  (Anhar  &  Widodo,  2013), evaluasi  website  hotel  terbaik  (Akincilar  &  Dagdeviren  2014),  dan  pengukur  kualitas perangkat lunak (Amar, 2014). Pengembangan SPK banyak bersifat statis, yaitu hanya satu aspek  rekomendasi,  padahal  teknologi  bahasa  pemrograman  saat  ini  memungkinkan pengembangan sistem menjadi lebih dinamis.
Berdasarkan  hal  tersebut  penelitian  ini  dilakukan  sebagai  upaya  untuk  mengembangkan sistem  menjadi  lebih  dinamis  pada  berbagai  aspek,  namun  dengan  batasan  implementasi pada permintaan rekomendasi mahasiswa berprestasi. Penelitian ini spesifik mengevaluasi rekomendasi mahasiswa berprestasi melalui penilaian kriteria dari sejumlah data mahasiswa yaitu nilai matakuliah, kegiatan yang di ikuti, bakat ataupun prestasi yang dimiliki. Hal ini juga digunakan untuk menjamin ketersediaan data mahasiswa saat diperlukan oleh jurusan ataupun program studi untuk berbagai kebutuhan.
Kombinasi metode AHP dan TOPSIS dipilih dengan alasan metode AHP memiliki kelebihan berdasar pada matriks perbandingan pasangan dan melakukan analisis konsistensi sehingga dinilai cocok untuk penelitian tentang rekomendasi mahasiswa yang dinamis ini (Balubaid &  Alamoudi,  2015;  Simon  dkk,  2019).  Manakala  metode  TOPSIS  dapat  menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis, karena konsepnya sederhana, mudah dipahami, dan komputasinya efisien (Ginting dkk, 2017; Chamid & Alif, 2017; Yang, 2020).
Metode  AHP  digunakan  untuk  pembobotan  kriteria  (data  atribut  Mahasiswa),  adapun metode TOPSIS digunakan untuk mengevaluasi setiap alternatif (mahasiswa). Dengan AHP, kumpulan data mahasiswa tersebut dapat dijadikan kriteria dalam menentukan rekomendasi mahasiswa  berprestasi  tergantung  kehendak  dan  kebutuhannya  dan  juga  mengevaluasi sejumlah kriteria yang mampu melakukan pendekatan penilaian pada kriteria (Chamid & Alif, 2017; Cono dkk, 2019). Setiap kriteria dapat dibandingkan, untuk menentukan kriteria yang  menjadi  prioritas,  dengan  cara  melakukan  pembobotan  kriteria.  Dalam  penentuan pembobotan  kriteria,  unsur  objektifitas  tetap  ada,  dikarenakan  di  dalam  metode  AHP terdapat  penilaian  konsistensi  rasio  untuk  menilai  apakah  penilaian  bisa  diterima  dengan nilai rasio konsisten (Chamid & Alif, 2017).
Adapun metode TOPSIS dipilih dengan alasan dapat menyelesaikan pengambilan keputusan secara  praktis  dan  efisien.  Selain  itu metode  TOPSIS  juga  mampu  menangani  perbedaan alternatif,  walaupun  perbedaannya  cukup  kecil.  Dalam  metode  TOPSIS  sendiri  terdapat kaidah cost dan benefit untuk menentukan kaidah dalam masing-masing kriteria terhadap solusi  ideal  positif maupun  negatif,  dengan  adanya  kelebihan tersebut  kombinasi metode AHP dan TOPSIS dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan (Berdie dkk, 2017; Chamid  &  Alif,  2017;  Prakash  &  Barua,  2015).  Dari  proses  ini  diperoleh  hasil  evaluasi alternatif berupa urutan mahasiswa berdasarkan nilai preferensi tertinggi dan hal ini dapat membantu institusi/lembaga pendidikan tinggi dalam menyelesaikan permasalahan  dalam memilih mahasiswa berprestasi (Lahay & Dirgahayu, 2020).

## M ETODE
Penelitian ini dilakukan di Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Gorontalo. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah model W aterfall. Tahapan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan tahapan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Analisis kebutuhan sistem ( requirements analysis ), pada tahap ini dilakukan wawancara dengan pimpinan Jurusan, selain itu dilakukan observasi langsung mengenai berbagai aktivitas  mahasiswa,  dan  mempelajari  berbagai  pustaka  yang  berhubungan  dengan metode pengambilan keputusan AHP-TOPSIS.
2. Perancangan  sistem  ( design ),  tahapan  dilakukan  berdasarkan  hasil  analisis  dengan merancang diagram UML berupa usecase diagram , class diagram , relasi basisdata, dan activity  diagram .  Selain  itu  dilakukan  perancangan  antar  muka  sistem  dengan memperhatikan tampilan yang responsif.
3. Penulisan  program  atau  pengkodean  ( coding )  dilakukan  dengan  pembuatan  program aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan framework Laravel  dan database menggunakan  MySQL.  Dalam  pengkodean  fungsi  rekomendasi  mahasiswa berprestasi  digunakan  metode  AHP-TOPSIS  untuk  mengurutkan  rekomendasi mahasiswa berdasarkan paduan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
4. Uji  coba  program  ( testing ),  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  program  dengan menggunakan metode black-box dan white-box serta dilakukan perbaikan kembali jika masih  memiliki  kekurangan  dalam  mengatasi  kendala-kendala  yang  dihadapi  oleh pengguna.
5. Implementasi sistem ( implementation ), pada tahap ini jika sistem dan program yang telah dibuat telah disetujui pada tahap sebelumnya, maka disiapkan fasilitas berupa hosting agar siap untuk dioperasikan.
4
6. Pemeliharaan  sistem  ( maintenance )  dilakukan  pemeliharaan  korektif.  Jika  sistem memiliki kesalahan  yang dulunya belum terdeteksi, kesalahan-kesalahan sistem dapat diperbaiki saat sedang berjalan.
Gambar 2 menunjukkan bagan alur proses metode AHP-TOPSIS dalam sistem pendukung rekomendasi mahasiswa berprestasi.

## Gambar 2. Diagram alir rancangan metode AHP-TOPSIS
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara,  observasi  dan  studi  pustaka.  Adapun analisis data dilakukan sebagai berikut:
1. Penginputan data mahasiswa dan import data.
Pada  tahap  ini  dilakukan  input  data  berupa  data  kegiatan  non  akademik,  organisasi, prestasi, biodata, data orangtua dan data saudara. Selain itu terdapat sumber data lain yakni dari import transkrip nilai setiap mahasiswa per angkatan yang dilakukan setiap akhir semester. Aktifitas import data ini untuk mengambil data dari Sistem Informasi Akademik Terpadu (SIAT).
2. Pembuatan master kriteria.
Pada  tahap  ini  dibuatkan  kriteria-kriteria  yang  nantinya  menjadi  pilihan  bagi  admin dalam  membuat  paduan  kriteria.  Pembuatan  kriteria  hanya  dapat  diakses  oleh  admin karena  harus  menyesuaikan  pada  class  diagram  basis  data.  Namun  terdapat  tombol pemintas  untuk  memudahkan  mengimport  kriteria  berupa  matakuliah  berdasarkan matakuliah yang tersimpan di database .
3. Pembuatan paduan kriteria menggunakan AHP.
Sebelum  masuk  pada  tahap  rekomendasi  diperlukan  paduan  kriteria  (preferensi) mahasiswa  yang  ingin  direkomendasikan.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan paduan  kriteria  mahasiswa  yang  ingin  direkomendasikan.  Paduan  kriteria  bersifat dinamis artinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan saat ini. Setiap paduan yang dibuat disimpan dan dapat digunakan kembali.
4. Rekomendasi mahasiswa berprestasi menggunakan TOPSIS Pada  tahap  ini  user  hanya  memilih  paduan  kriteria  yang  menjadi  patokan  kemudian sistem  akan membangkitkan  hasil  rekomendasi  berdasarkan  paduan  tersebut.  Adapun tahapan dalam perhitungan yang terjadi dalam sistem adalah sebagai berikut:
- Mengakses setiap bobot kriteria dari paduan kriteria yang telah dibuat dan disimpan sebelumnya di database .
- Kemudian akses semua data atribut setiap mahasiswa.
- Kumpulan  nilai  dijadikan  matriks,  dengan  baris  sebanyak  jumlah  mahasiswa  dan kolom sebanyak elemen nilai/data mahasiswa.

## H ASIL DAN D ISKUSI
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi mahasiswa  berprestasi.  Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  pimpinan  jurusan dalam  menemukan  rekomendasi  mahasiswa  berprestasi  untuk  keperluan  seperti rekomendasi mengutus mahasiswa untuk ikut lomba, rekomendasi pertukaran mahasiswa, rekomendasi penerima beasiswa, dan rekomendasi peserta KKS/KKN.
Sistem pendukung rekomendasi mahasiswa berprestasi memiliki 5 aktor yaitu mahasiswa, dosen, ketua jurusan, ketua prodi, dan admin seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi aktor
No Aktor Keterangan Singkat 1.  Mahasiswa Dapat mengelola data atribut mahasiswa, memantau info singkat tentang studi melalui  dashboard,  mengubah  biodata  dan  password,  dan  melihat  info transkrip. Semua fitur tersebut hanya bisa diakses setelah login .
2.  Admin
Dapat  mengelola  master  kriteria,  mengelola  preferensi  rekomendasi, memantau  data  preferensinya  melalui dashboard ,  mengelola user ,  melihat semua mahasiswa dan transkripnya, dan mengimport data. Semua fitur tersebut hanya bisa diakses setelah login .
3.  Dosen
Dapat  melihat  semua  mahasiswa  bimbingan  beserta  profil  dan  transkripnya, melihat master kriteria, mengelola preferensi rekomendasi, edit password , dan edit profil. Semua fitur tersebut hanya bisa diakses setelah login . 4.  Ketua jurusan Memiliki  fitur  dosen  namun  dengan  fitur-fitur  tambahan  seperti;  mengelola user ,  mengimpor  data,  melihat  semua  mahasiswa,  membangkitkan rekomendasi mahasiswa. Semua fitur tersebut hanya bisa diakses setelah login . 5.  Ketua prodi  Memiliki fitur dosen namun dengan fitur-fitur tambahan seperti; melihat semua mahasiswa  prodi,  dan  menggenerate  rekomendasi  mahasiswa.  Semua  fitur tersebut hanya bisa diakses setelah login .
Berikut adalah contoh kriteria-kriteria dalam setiap rekomendasi yang dibutuhkan: 1). Rekomendasi ikut lomba
Contoh: lomba pemrograman web
- Jumlah kegiatan yang pernah diikuti
- Jumlah prestasi yang pernah diraih
- Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
6
- Nilai Matakuliah tertentu yang sesuai dengan lomba
2). Rekomendasi pertukaran mahasiswa Contoh: rekomendasi Pertukaran PERMATA
- Jumlah kegiatan yang pernah diikuti
- Jumlah prestasi yang pernah dirauh
- Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
3). Rekomendasi beasiswa Contoh: Beasiswa Bank Indonesia
- Jumlah prestasi
- Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
- Jumlah kegiatan yang pernah diikuti
- Jumlah ormawa yang pernah diikuti
- Kategori penghasilan orangtua ( Cost )
4). Rekomendasi mahasiswa KKS/KKN/Penelitian Dosen Contoh: KKN Hilirasi Sungai
- Jumlah kegiatan yang pernah diikuti
- Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
- Nilai matakuliah tertentu yang sesuai dengan penelitian.
Proses  pengembangan  sistem  ditemukan  bahwa  semua  jenis  rekomendasi  memiliki algoritma  yang  mirip  yaitu  mengumpulan  kriteria,  menyeleksi  alternatif,  kemudian memfilternya,  sehingga  yang  membedakan  setiap  rekomendasi  hanyalah  konsep query database pada atribut data mahasiswa yang nantinya dijadikan sebagai kriteria. Oleh karena itu pada bagian perancangan usecase , class diagram , dan database , perlu untuk menyimpan konsep query data  tersebut  ke  dalam  tabel  preferensi  kriteria  dan  membuat  satu  menu rekomendasi saja namun dengan banyak preferensi, sehingga pengembangan sistem lebih efisien  dan  setiap  fitur  dapat  terpenuhi.  Adapun  desain  sistem  pendukung  rekomendasi mahasiswa  berprestasi  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  3,  4,  dan  5.  Desain  dilakukan dengan  memperhatikan  kaidah responsive  website agar  dapat  diakses  dengan  baik  pada semua perangkat.
Gambar 4. Tampilan halaman import data versi desktop web
Gambar 5. Rancangan antar muka master data desktop web
Pada bagian akhir dilakukan pengujian terhadap sistem dengan white box dengan menguji source code pada sistem yang dibuat. Pada Gambar 6 ditunjukkan flowgraph tampilProfil yang  merupakan  hasil  pengujian  untuk method yang  bernama  tampilProfil  pada class MahasiswaController.  Method  ini  berfungsi  menampilkan  halaman  profil  mahasiswa dengan memfilter berdasarkan hak akses.
Dari  Gambar  6,  dilanjutkan  dengan  pengukuran cyclomatic  complexity yang  mengukur ukuran kuantitatif dari kompleksitas logika dari sebuah program. Dari hasil pengukuran ini, dapat  menentukan  apakah  sebuah  program  merupakan  program  yang  sederhana  atau kompleks berdasarkan logika yang diterapkan pada program tersebut.
Menentukan v(g):
8
Rumus v(g) = edge (garis) – nodes (titik) + 2
= 12 – 10 + 2
= 2 + 2 = 4
Gambar 6. Flowgraph tampilProfil
Angka  4  dari  hasil  perhitungan cyclomatic  complexity menunjukan  jumlah independent path dari basis path  testing,  yang  artinya  menunjukkan  jumlah  pengujian  yang  harus dijalankan  untuk  memastikan  semua statement pada  program  dijalankan  minimal  sekali (semua statement telah diuji) seperti pada Tabel 2. Hasil independent path pada Gambar 6 dijabarkan sebagai berikut:
Tabel 2. Independent path Jalur 1 1-2-3-4-10 Jalur 2 1-2-3-5-7-8-10 Jalur 3 1-2-3-5-7-9-10 Jalur 4 1-2-3-5-6-10
Pengujian black  box digunakan  untuk  pengujian  atau  mengecek  apakah  fitur-fitur  yang sudah dibuat telah befungsi dan berjalan sebagaimana mestinya. Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian black box untuk halaman login .
Tabel 4. Hasil pengujian black box halaman login
Kasus dan Hasil Uji Data masukan Hasil yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Memasukan username dan password yang tidak terdaftar dalam sistem Menampilkan pesan login gagal Tampil pesan login gagal Sesuai
Memasukan username dan password yang terdaftar dalam sistem Masuk ke halaman utama sesuai dengan jenis user Berhasil Masuk ke halaman utama sesuai dengan jenis user Sesuai

## K ESIMPULAN
Sistem  dapat  menghasilkan  berbagai  rekomendasi  secara  dinamis,  dengan  cara  membuat kombinasi  perbandingan  kriteria  pada  tahap  AHP  sesuai  kebutuhan.  Kemudian menyimpannya ke database dan memanggilnya kembali untuk menghasilkan rekomendasi menggunakan  metode  TOPSIS.  Metode  AHP-TOPSIS  dapat  digunakan  dalam mengevaluasi  data  kriteria  mahasiswa  menjadi  rekomendasi  mahasiswa  berdasarkan preferensi tertentu.

## R EFERENSI
Akincilar, A. & Dagdeviren, M. (2014). A hybrid multi-criteria decision making model to evaluate hotel  websites. International  Journal  of  Hospitality  Management ,  36,  263–271. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.10.002
Amar,  S.  (2014).  Sistem  pendukung  keputusan  pengukur  kualitas  software  dengan  menerapkan metode analytical hierarchy process (AHP). Skripsi. Universitas Dian Nuswantoro.
Anhar,  A., & Widodo, A. (2013). Kombinasi metode TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution) dan AHP (analytical hierarchy process) dalam menentukan objek wisata terbaik di Pulau Bali. Jurnal Mahasiswa Matematika , 1(3), 204–207.
Balubaid,  M.,  &  Alamoudi,  R.  (2015).  Application  of  the  analytical  hierarchy  process  (AHP)  to multi-criteria analysis for contractor selection. American Journal of Industrial and Business Management , 5, 581-589. http://dx.doi.org/10.4236/ajibm.2015.59058
Berdie,  A.  D.,  Osaci,  M.,  Muscalagiu,  I.,  &  Barz,  C.  (2017).  A  combined  approach  of  AHP  and TOPSIS  methods  applied  in  the  field  of  integrated  software  systems. IOP  Conf.  Series: Materials Science and Engineering , (pp.1-6). doi:10.1088/1757-899X/200/1/012041 Chamid, A. A., & Alif, C. M. (2017). Kombinasi metode AHP dan Topsis pada sistem pendukung keputusan. Prosiding SNATIF Ke -4 Tahun 2017, 115-119.
Cono, V. A., Surawan, R. I., & Katili, M. R. (2019). Evaluasi dan penilaian tata kelola teknologi informasi di Universitas Negeri Gorontalo. Jambura Journal of Informatics . 1(1), 37-46. Ginting,  G.,  Fadlina.,  Mesran.,  Siahaan,  A.  P.  U.,  &  Rahim.  R.  (2017).  Technical  approach  of TOPSIS in decision making. International Journal of Recent Trends in Engineering & Research (IJRTER ), 3(8), 58-64. DOI:10.23883/IJRTER.2017.3388.WPYUJ Harpad, B., & Salmon. (2018). Penerapan metode AHP dan metode Topsis dalam sistem pendukung keputusan  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer  pada  STMIK  Widya  Cipta  Dharma Samarinda. Jurnal Sebatik, 19(1), 28-34. Khodashahri,  N.  G.,  &  Sarabi,  M.  M.  H.  (2013).  Decision  Support  System  (DSS). Singaporean Journal of Business Economics, and Management Studie s, 1(6), 95-102. Lahay, S. N., & Dirgahayu, R. T. (2020). Evaluasi praktik penyelarasan strategi bisnis dan strategi teknologi informasi di perguruan tinggi. Jambura Journal of Informatics . 2(1), 41-49.

## Impelementasi Metode AHP-TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi
10
Nugraha  D.  W.,  &  Wirdayanti.  (2013).  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  supplier menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP). Jurnal Ilmiah Foristek , 3(2), 279- 285.
Omidvar, M., & Bordbar, F. (2013). Advanced decision support systems for managers. European Online Journal of Natural and Social Sciences , 2(3), 700-708.
Prakash,  C.,  &.  Barua,  M.  K.  (2015).  Integration  of  AHP-TOPSIS  method  for  prioritizing  the solutions  of  reverse  logistics  adoption  to  overcome  its  barriers  under  fuzzy  environment. Journal of Manufacturing Systems. 1-17. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2015.03.001 Saaty,  L.  Thomas.  (2008).  Decision  making  with  the  analytic  hierarchy  process. International Journal Services Sciences, 3(2), 83-98.
Simon J., Adamu, A., Abdulkadir. A., & Henry, A. H. (2019). Analytical Hierarchy Process (AHP) model for prioritizing alternative strategies for malaria control. Asian Journal of Probability and Statistics , 5(1), 1-8.
Yang, W. (2020). Ingenious solution for the rank reversal problem of TOPSIS method. Hindawi Mathematical Problems in Engineering , 2020, 1-12. https://doi.org/10.1155/2020/9676518