## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Unit Medis di RS Ari Canti dengan Metode Topsis
Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Christina Purnama Yanti,  Dewa Gede Toraja STMIK STIKOM Indonesia Jln.Tukad Pakerisan No 97 Denpasar-Bali, (0361) 256995/(0361) 246875 wiwik@stiki-indonesia.ac.id, christinapy@stiki-indonesia.ac.id , dewa.toraja@gmail.com Abstract
Ari Canti Hospital selectively conduct selection in the company environment that is by selecting one  by  one  application  then  do  some  test  on  applicants  with  several  criteria.  With  a  large number  of  applicants  making  the  selection  process  takes  a  lot  of  time  and  effort,  as  well  as applicant data and the outcomes of the applicants are not well archived . Based on the above problems need a solution to problem solving by making Decision Support System to determine the appropriate applicants to become new employees by facilitating the selection of employees in accordance with predetermined criteria. The TOPSIS method is chosen because this method is a form of decision support method based on the concept that the best alternative not only has the shortest distance from the ideal ideal solution but also has the longest distance Of the ideal ideal solution . The result of the design of this Decision Support System is  the system has been able to generate reports from the applicant rank calculation in accordance with the values that have  been  obtained  on  the  criteria  that  have  been  determined  and  the  calculation  results  of Decision Support System is already in accordance with the calculations performed manually.
Keywords : Decision Support System, Topsis,, Ari Canti Hospital.

## Abstrak
Rumah Sakit Ari Canti mengadakan seleksi secara mandiri di lingkungan perusahaannya yaitu dengan  cara  menyeleksi  satu  persatu  lamaran  kemudian  melakukan  beberapa  tes  terhadap pelamar  dengan  beberapa  kriteria.  Dengan  jumlah  pelamar  yang  banyak  membuat  proses seleksi  membutuhkan  banyak  waktu  dan  tenaga,  serta  data  pelamar  dan  hasil  dari  pelamar tidak terarsip dengan baik. Berdasarkan permasalahan di atas perlu adanya solusi pemecahan masalah  dengan  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  pelamar  yang layak  menjadi  karyawan  baru  dengan  mempermudah  penyeleksian  karyawan  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  yang  digunakan  yaitu  TOPSIS  (Technique  For  Others Reference By Similarity To Ideal Solution), TOPSIS dipilih karena metode ini merupakan suatu bentuk  metode  pendukung  keputusan  yang  didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil dari rancang bangun Sistem Pendukung Keputusan ini yaitu sistem telah mampu menghasilkan laporan perangkingan pelamar dari perhitungan sesuai dengan nilai yang telah diperoleh pada kriteria-kriteria yang telah ditentukan dan hasil perhitungan  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  yang dilakukan secara manual.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan,TOPSIS, Rumah Sakit Ari Canti

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  karyawan  dalam  setiap  perusahaan  adalah  kegiatan  yang senantiasa dilakukan secara insidentil . Pada konteks penerimaan karyawan, sejumlah  calon  karyawan  mengajukan  diri  dengan  menyediakan  segala berkas  yang  dipersyaratkan  dan  mereka  juga  diuji  secara  tertulis  atau
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
wawancara.  Pemilihan  sejumlah  calon  karyawan  ini  terkadang  menjadi sesuatu  yang  sulit  dikala  jumlah  pendaftar  itu  banyak  dari  berbagai  ragam latar  belakang  dan  manakala  kriteria-kriteria  penerimaan  yang  ditetapkan terkadang  spesifik.  Konteks  yang  seperti  ini  menimbulkan  suasana pengambilan keputusan yang memerlukan perhitungan yang akurat, adil dan cepat  diantara  banyaknya  pelamar.  Tentunya  proses  ini  sulit  dilakukan secara manual baik itu oleh individu ataupun melalui rapat dan sebagainya. Dengan perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat pada saat ini, berbagai bidang keilmuan tidak lepas dari perkembangan teknologi. Hampir semua bidang keilmuan bergantung pada teknologi. Begitu juga dalam bidang perekrutan tenaga kerja atau sumber daya manusia, teknologi sudah menjadi kebutuhan untuk mengatasi segala masalah yang ada dalam bidang tersebut.
Rumah Sakit Ari Canti  memiliki beberapa unit kerja diantaranya yaitu unit  medis,  unit  penunjang  medis,  unit  non  medis  dan  unit  kantor,  dimana unit yang paling banyak dan sering melakukan perekrutan yaitu unit medis. Penerimaan  tenaga  unit  medis,  Rumah  Sakit  Ari  Canti  mengadakan  seleksi secara  mandiri  di  lingkungan  perusahaannya  yaitu  dengan  cara  menyeleksi satu  persatu  lamaran  kemudian  melakukan  beberapa  tes  terhadap  pelamar dengan  kriteria  pengetahuan,  motivasi,  etika  /  sikap,  penampilan, komunikasi,  tes  tulis  umum,  tes  tulis  khusus,  tes  kesehatan  fisik  dan kesehatan psikologis. Dengan jumlah pelamar yang banyak membuat proses seleksi  membutuhkan  banyak  waktu  dan  tenaga,  disamping  itu  juga  data pelamar dan hasil dari pelamar tidak terarsip dengan baik.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  perlu  adanya  solusi  pemecahan masalah yaitu dengan membuat suatu Sistem Pendukung Keputusan [1]–[8], untuk  menentukan  pelamar  yang  layak  menjadi  tenaga  unit  medis  dengan mempermudah penyeleksian pelamar serta sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Metode yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan ini adalah  TOPSIS  ( Technique  For  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal Solution ). Metode TOPSIS dipilih karena metode ini merupakan suatu bentuk metode  pendukung  keputusan  yang  didasarkan  pada  konsep  bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  [9]. Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negative  adalah ideal  terdiri  dari  seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai  untuk  setiap  atribut [10]. Metode TOPSIS banyak digunakan untuk beberapa model MADM untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis,hal  ini  disebabkan  oleh konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  sederhana  [11]. Selain itu banyak penelitian-penelitian terdahulu yang menggunakan metode TOPSIS  untuk  memecahkan  masalah  dalam  pengambilan  keputusan  [12]– [14].
Atas  dasar  hal-hal  tersebut,  maka  penulis  mengambil  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  TOPSIS ( Technique  For  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution )  di  Rumah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sakit Ari Canti”. Diharapkan dengan dibuatnya SPK ini dapat membantu dan mempermudah  HRD  ( Human  Resources  Departement )  dalam  proses penyeleksian pelamar dan pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Tenaga  Unit  Medis  dengan  menggunakan  metode TOPSIS adalah sebagai berikut [11]:
a) Menentukan daftar kriteria dan nilai kriteria.
b) Membuat matriks keputusan ternormalisasi
c) Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
d) Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negative.
e) Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternative  dengan  matriks solusi ideal positif dan negative
f) Menentukan nilai referensi untuk setiap alternative.

## 2.1. Sistem Flow SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis
Pada penelitian Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Unit Medis di Rumah Sakut Ari Canti proses diawali oleh bagian HRD melakukan tes  terhadap  pelamar,  data  pelamar  akan  diinputkan  oleh  operator  yang kemudian  akan  disimpan  di  database  data  penerimaan  pegawai.  Yang kemudian akan dilakukan perhitungan SPK dengan metode TOPSIS dan akan menghasilkan laporan perangkingan data pelamar. Hasil ini dapat dilihat oleh HRD dan operator. Penggambaran proses penerimaan tenaga unit medis ini dapat  digambarkan  dengan  sebuah  sistem  flow  seperti  pada  gambar  1. Proses  pengumpulan  data  pada  dilakukan  dengan  melakukan  studi  pustaka dan wawancara kepada pihak rumah sakit Ari Canti.
Data Penerimaan Kryawan Data dan Nilai pelamar Input Data Lowongan, Pelamar, Nilai Pelamar Proses data dengan metode TOPSIS Start Laporan Perangkingan Pelamar HRD Operator Data dan Nilai pelamar Laporan Perangkingan Pelamar End
Gambar 1. Sistem Flow SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Kriteria SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis
Metode TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek  dari solusi ideal positif tetapi juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Dalam  studi  kasus penerimaan  tenaga  unit  medis  di  Rumah  Sakit  Ari  Canti  serta  hasil wawancara  didapatkan  data  sembilan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam penilaian, seperti yang terlihat pada daftar kriteria di tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kriteria No Kriteria Skala Nilai  Nilai 1  Pengetahuan (K1) Sangat Baik  4.0 Baik 3.0 Cukup 2.0 Kurang 1.0 2  Motivasi (K2) Sangat Baik  4.0 Baik 3.0 Cukup 2.0 Kurang 1.0 3  Etika / Sikap (K3) Sangat Baik  4.0 Baik 3.0 Cukup 2.0 Kurang 1.0 4  Penampilan (K4) Sangat Baik  4.0 Baik 3.0 Cukup 2.0 Kurang 1.0 5  Komunikasi (K5) Sangat Baik  4.0 Baik 3.0 Cukup 2.0 Kurang 1.0 6  Tes tulis umum (K6) 90-100 4.0 80-89 3.0 60-79 2.0 0-59 1.0 7  Tes tulis khusus (K7) 90-100 4.0 80-89 3.0 60-79 2.0 0-59 1.0 8  Kesehatan fisik (K8) 90-100 4.0 80-89 3.0 60-79 2.0 0-59 1.0 9  Kesehatan psikologis (K9)  90-100 4.0 80-89 3.0 60-79 2.0 0-59 1.0
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis.
Setelah  adanya  kriteria  dan  nilai  dari  masing-masing  kriteria  maka untuk  proses  perhitungan  SPK  Penerimaan  Tenaga  Unit  Medis  maka selanjutnya  membuat  matrik  perangkingan    dengan  menggunakan  contoh sepuluh alternative yang disimbolkan dengan huruf A  dan Sembilan kriteria yang disimbolkan dengan huruf K seperti yang terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Matriks Rangking Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4  K5  K6  K7  K8  K9 A1 4.0 2.0 3.0 3.0  4.0  3.0  3.0  4.0  2.0 A2 4.0 4.0 3.0 4.0  2.0  3.0  4.0  4.0  4.0 A3 2.0 3.0 3.0 3.0  4.0  2.0  3.0  3.0  3.0 A4 4.0 3.0 3.0 4.0  4.0  3.0  3.0  4.0  4.0 A5 3.0 2.0 3.0 4.0  2.0  3.0  3.0  4.0  4.0 A6 3.0 3.0 4.0 3.0  2.0  3.0  3.0  3.0  2.0 A7 2.0 2.0 3.0 3.0  3.0  2.0  2.0  3.0  3.0 A8 3.0 3.0 2.0 3.0  4.0  3.0  2.0  3.0  3.0 A9 4.0 3.0 4.0 4.0  3.0  3.0  4.0  4.0  3.0 A10 3.0 4.0 3.0 4.0  4.0  4.0  3.0  2.0  3.0 a) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Topsis  membutuhkan  rangking  kinerja  setiap  alternatif pada  setiap kriteria yang ternormalisasi yaitu: √∑ (1)
Dengan i=1,2,….m; dan j=1,2….n; dimana:
= matriks normalized = matriks keputusan
Jadi jika rumus diatas diterapkan pada kasus yang diangkat pada penelitian ini,  maka  akan  menjadi  Bobot  preferensi  untuk  setiap  sub  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 3. Bobot Preferensi
K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8  K9 4.0  2.0  4.0  3.0  3.0  2.0  4.0  3.0  3.0
Matriks R
0.4     0.2     0.3     0.3     0.4     0.3     0.3     0.4     0.2 0.4     0.4     0.3     0.4     0.2     0.3     0.4     0.4     0.4 0.2     0.3     0.3     0.3     0.4     0.2     0.3     0.3     0.3 R= 0.4     0.3     0.3     0.4     0.4     0.3     0.3     0.4     0.4 0.3     0.2     0.3     0.4     0.2     0.3     0.3     0.4     0.4 0.3     0.3     0.4     0.3     0.2     0.3     0.3     0.3     0.2 0.2     0.2     0.3     0.3     0.3     0.2     0.2     0.3     0.3 0.3     0.3     0.2     0.3     0.4     0.3     0.2     0.3     0.3 0.4 0.3     0.4     0.4     0.3     0.3     0.4     0.4     0.3 0.3     0.4     0.3     0.4     0.4     0.4     0.3     0.2     0.3

## b) Membuat Matriks Keputusan yang ternormalisasi terbobot
Matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  didapatkan  dari  perkalian matriks  R  dengan  bobot  preferensi  yang  didapat,  maka  akan  diperoleh matrik keputusan ternormalisasi terbobot atau bisa disebut matriks Y.
(2) Matriks R 1.5     0.4     1.2     0.8     1.1     0.6     1.2     1.1     0.6 1.5     0.8     1.2     1.1     0.6     0.6     1.7     1.1     1.2 0.8     0.6     1.2     0.8     1.1     0.4     1.2     0.8     0.9 1.5     0.6     1.2     1.1     1.1     0.6     1.2     1.1     1.2 R = 1.2     0.4     1.2     1.1     0.6     0.6     1.2     1.1     1.2 1.2     0.6     1.6     0.8     0.6     0.6     1.2     0.8     0.6 0.8     0.4     1.2     0.8     0.9     0.4     0.8     0.8     0.9 1.2     0.6     0.8     0.8     1.1     0.6     0.8     0.8     0.9 1.5     0.6     1.6     1.1     0.9     0.6     1.7     1.1     0.9 1.2 0.8     1.2     1.1     1.1    0.9      1.2     0.5     0.9 c) Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Negatif Solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negatif dapat  ditentukan berdasarkan  rangking  bobot  ternormalisasi  ( ). Agar  dapat  menghitung nilai solusi ideal dengan terlebih dahulu menghitung nilai solusi ideal dengan terlebih dahulu menentukan apakah nilai bersifat keuntungan (benefit) atau bersifat biaya (cost).
dengan i=1,2,….m dan j=1,2,….n (3) (4) (5)
dimana:
= max
, jika j adalah atribut keuntungan.
= min , jika j adalah atribut biaya.
= max , jika j adalah atribut keuntungan
= max , jika j adalah atributnya biaya
maka:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1) Solusi Ideal Positif
{                                                        }
2) Solusi Ideal Negatif
{                                                       }
d) Menentukan  Jarak  Antara  Nilai  Setiap  Alternatif  Dengan  Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif.
Menentukan jarak dengan solusi ideal dengan dua matriks solusi ideal yaitu  matrik  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Maka  persamaan  yang  akan digunakan adalah seperti berikut dibawah ini:
√∑ (6) √∑ (7) 1) Jarak antar nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif = 0.99 = 0.73 = 1.18 = 0.65 = 1.02
= 1.11 = 1.45
= 1.34 = 0.51 = 0.93 2) Jarak antar nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif = 1.26 = 1.55 = 0.93 = 1.44 = 1.12
= 1.06 = 0.64 = 0.85
= 1.60
= 1.15

## e) Menentukan Nilai Referensi Untuk Setiap Alternatif
Nilai  preferenasi  untuk  setiap  alternatif  didapatkan  dengan menggunakan persamaan:
(8) maka didapat nilai sebagai berikut: A1 = 0.56 A2 = 0.68 A3 = 0.44 A4 = 0.69 A5 = 0.52 A6 = 0.49 A7 = 0.30 A8 = 0.39 A9 = 0.76 A10  = 0.55
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari  kedekatan  setiap  alternatif terhadap  solusi  idelnya,  maka  dapat  dirangking  seperti  pada  tabel  4,  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mendapatkan  rangking  satu  adalah  alternatif  A9,  rangking  dua  adalah altenatif  A4,  rangking  tiga  adalah  alternatif  A2,  rangking  empat  adalah altenatif  A1,  rangking  lima  adalah  alternatif  A10,  rangking  enam  adalah altenatif  A5,  rangking  tujuh  adalah  alternatif  A6,  rangking  delapan  adalah alternatif  A3,  rangking  sembilan  adalah  altenatif  A8  dan  rangking  sepuluh adalah alternatif A7.
Tabel 4. Tabel Perangkingan Alternatif Nilai Rangking A9 0.76 1 A4 0.69 2 A2 0.68 3 A1 0.56 4 A10 0.55 5 A5 0.52 6 A6 0.49 7 A3 0.44 8 A8 0.39 9 A7 0.30 10 3.2. Tampilan SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis Berbasis Web
3.2.1. Tampilan Nilai Pelamar
Tampilan  penilaian  pelamar  tenaga  unit  medis  ini  memiliki  fungsi untuk  melakukan  penambahan  data  nilai  pelamar  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditetapkan. Nilai-nilai pada kriteria-kriteria akan diinputkan oleh operator  sesuai  nilai  yang  telah  ditentukan.  Ada  Sembilan  (9)  kriteria  yang harus  dilengkapi  untuk  dapat  diproses  pada  proses  perangkingan  SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis.
Gambar 2. Tampilan Penilaian Penerimaan Tenaga Unit Medis

## 3.2.2. Tampilan Detail SPK Penerimaan Tenaga Unit Medis
Tampilan detail proses SPK penerimaan tenaga unit medis merupakan tampilan detail dari proses SPK. Pada tombol proses akan dilakukan proses
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perhitungan SPK dengan metode TOPSIS. Pada tampilan ini akan tampil nilai perhitungan  dan  hasil  perangkingan  yang  diperoleh  dari  perhitungan TOPSIS. Tampilan detail SPK dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Detail Proses SPK

## 3.2.3. Tampilan Laporan Hasil Perhitungan SPK.
Tampilan  menu  hasil  peramalan  menampilkan  hasil peramalan  semua barang yang diinputkan ditransaksi harian. Pada menu hasil peramalan akan memuat  hasil  peramala,  jumlah  nilai  absolute  persentase  kesalahan  dan akurasi tingkat kesalahan peramalan. Berikut tampilan hasil peramalan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Hasil SPK.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Hasil  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  tenaga  unit medis di rumah sakit Ari Canti  dapat disimpulkan sebagai berikut:
a) Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS pada  penerimaan  tenaga  unit  medis  di  rumah  sakit  Ari  Canti  dapat menghasilkan  perangkingan  pelamar  sesuai  dengan  kriteria-kriteria yang telah ditentukan sehingga dapat menjadi alternative bagi pihak HRD ( Human Resources  Departement ) untuk menentukan pelamar yang layak sebagai tenaga bagian medis di Rumah Sakit Ari Canti.
b) Hasil perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS sudah sesuai dengan perhitungan yang dilakukan secara manual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  P.  P.  A.  N.  .  F.  I.  R.H  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student Creativity Program Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[2] A. P. W. Budiharjo and A. Muhammad, “Comparison of Weighted Sum Model and Multi Attribute Decision Making Weighted Product Methods in  Selecting  the  Best  Elementary  School  in  Indonesia,” International Journal of Software Engineering and Its Applications , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[3] D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  the  Factors  Causing  Lazy  Students  to  Study  Using  the ELECTRE II Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012007, pp. 1–6, 2019.
[4] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula for Infants Under Three Years,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[5] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis  of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of the Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012010, pp. 1–7, 2019.
[6] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[7] S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of  Lecturer Community  Service  Grant  Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[8] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga Wijaya,  and  R.  Kurniawan,  “Analysis  of  the  Selection  Factor  of  Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[9] S. Mallu, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Kontrak
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 657-667 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Menjadi Karyawan Tetap Menggunakan Metode Topsis,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[10]  V.  A.  D.  W,  R.  Ariyanto,  and  D.  Puspitasari,  “Penentuan  Kinerja Karyawan Berdasarkan Produksi di Departemen Produksi (Studi Kasus PT.  Nestle  -  Kejayaan  Pasuruan),” Jurnal  Informatika  Polinema ,  vol.  1, no. 3, pp. 49–55, 2015.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  F. Yatussa, M. Zarlis, and S. Sumarno, “Method of TOPSIS in Recipients of  Home  Improvement  Assistance  in  South  Siantar  District  at Pematangsiantar Tarukim Office,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 1, pp. 86–96, 2019.
[13]  N.  Nasution,  G.  W.  Bhawika,  A.  Wanto,  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  and  T. Afriliansyah, “Smart City Recommendations Using the TOPSIS Method,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 846, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[14]  R.  A.  Hutasoit,  S.  Solikhun,  and  A.  Wanto,  “Analisa  Pemilihan  Barista dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus:  Mo  Coffee),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 256–262, 2018.