## Implementasi Metode TOPSIS Untuk Menentukan Dosen Terbaik (Studi Kasus : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau)

## Implementation of The TOPSIS Method to Determine the Best Lecturers (Case Study: STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau)
Yayang Eluis Bali Mawartika 1) , Arie Yandi Saputra 2) 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl. Yos Sudarso No. 97A Kel. Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan Telp : (0733) 322307 Fax : (0733) 325306 E-mail : yayangeluisbm@gmail.com 1) , arielahat@gmail.com 2)

## Abstract
STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau is one of the universities in Lubuklinggau which was founded in 2007. Currently there are 20 permanent lecturers. At the higher education level, lecturers are professional staff who are appointed through statutory regulations. As teaching staff, lecturers have an obligation to provide knowledge to students in higher education. As an effort to support the teaching and learning process on campus, selection of the best  lecturers  is  often  held  directly  by  students.  However,  the  process  of  selecting  the  best  lecturer  still  has shortcomings, namely that students only choose their favorite lecturer without looking at the teaching and learning process provided by the lecturer. Therefore, this research will implement decision support methods to help make more accurate decisions in determining the best lecturer. The method implemented in the decision support system for determining the best lecturers is the TOPSIS method. There are 6 criteria used to determine the best lecturers, namely length of service, achievements, semester learning plans, teaching materials, learning media, and lecturer presence. Based on the calculation results of the implementation of the TOPSIS method on 5 lecturers who have been certified, Robi Yanto is the best lecturer with the highest score, namely 0,86.
Keywords: TOPSIS, Decision Support System, Lecturer

## Abstrak
STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau merupakan salah satu perguruan tinggi di Lubuklinggau yang berdiri sejak  tahun  2007.  Saat  ini  jumlah  dosen  tetapnya  berjumlah  20  orang.  Pada  jenjang  pendidikan  tinggi,  dosen merupakan  tenaga  profesional  yang  diangkat  melalui  peraturan  perundang-undangan.  Sebagai  tenaga  pengajar, dosen  mempunyai  kewajiban  untuk  memberikan  ilmu  pengetahuan  kepada  mahasiswa  di  perguruan  tinggi. Sebagai  upaya  menjunjung  proses  belajar  mengajar  di  kampus,  pemilihan  dosen  terbaik  seringkali  dilakukan langsung  oleh  mahasiswa.  Namun  proses  pemilihan  dosen  terbaik  ini  masih  mempunyai  kekurangan  yaitu mahasiswa hanya memilih dosen favoritnya saja tanpa melihat proses belajar mengajar yang diberikan oleh dosen tersebut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menerapkan  metode  pendukung  keputusan  untuk  membantu pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam menentukan dosen terbaik. Metode yang diterapkan dalam sistem pendukung  keputusan  penentuan  dosen  terbaik  adalah  metode  TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan  untuk menentukan dosen terbaik ada 6 (enam)  yaitu  masa kerja, prestasi, rencana pembelajaran semester, bahan ajar, media  pembelajaran,  dan  kehadiran  dosen.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  penerapan  metode  TOPSIS  pada  5 (lima) orang dosen yang telah tersertifikasi, dosen dengan nama Robi Yanto merupakan dosen yang memiliki nilai tertitnggi yaitu 0,86.
Kata kunci : TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan, Dosen

## 1. Pendahuluan
Dalam  Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.  14 Tahun  2005  Tentang  Guru  dan  Dosen,  Dosen merupakan  pendidik  profesional  dan  ilmuwan  yang memiliki  tugas  utama  yaitu  mentransformasikan, mengembangkan dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan,  teknologi  dan  seni  melalui  pendidikan,
penelitian,  dan  pengabdian  kepada  masyarakat  [1]. Kemudian dalam pasal 51 Ayat (1) butir b, disebutkan bahwa  dosen  memiliki  hak  untuk  memperoleh penghargaan  yang  sesuai  dengan  kinerja  akademiknya [2].
STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  selalu melaksanakan  pemilihan  dosen  terbaik  pada  saat  Dies Natalis.  Pemilihan  dosen  terbaik  dipilih  langsung  oleh mahasiswa  melalui voting .  Berdasarkan  hasil voting akan diketahui siapa dosen yang memiliki jumlah suara terbanyak, dosen yang memiliki jumlah suara terbanyak tersebut akan mendapatkan penghargaan sebagai dosen terbaik. Namun pelaksanaan pemilihan dosen terbaik ini masih  sangat  tidak  efektif,  dimana  mahasiswa cenderung memilih secara subyektif atau memilih dosen yang  mereka  senangi  saja  karena  pemilihan  dosen terbaik  belum  menentukan  apa  saja  kriteria  dari  dosen terbaik.
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka peneliti akan mengimplementasikan metode  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  untuk  menentukan dosen  terbaik.  Metode  yang  digunakan  untuk menentukan  dosen  terbaik  di  STMIK  Bina  Nusantara Jaya Lubuklinggau adalah metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  digunakan untuk  proses  pengambilan  keputusan.  SPK  mampu memberikan rekomendasi yang cepat dan terbaik secara kuantitatif  berdasarkan  tingkat  kepentingan  atau  bobot dari kriteria yang telah ditetapkan oleh pihak pengambil keputusan.  Dengan menggunakan  SPK mampu mempersingkat  proses  pengambilan  keputusan  yang cukup  kompleks  [3].  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan  kecerdasan  buatan  yang  mampu menyediakan  dukungan  kepada  pihak  pengambil keputusan dalam membuat keputusan [4]. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS)  merupakan  konsep  yang sederhana, serta alternatif terbaik berasal dari alternatif yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif, dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif. Sehingga  metode  TOPSIS  mampu  dimengerti,  serta perhitungannya  yang  efektif,  dan  memiliki  kapabilitas dalam melakukan pengukuran yang relatif dari alternatif keputusan  dalam  bentuk  perhitungan  sederhana  [5]. Metode  TOPSIS  memiliki  tujuan  untuk  menemukan nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Ideal positif  adalah  memaksimalkan  kriteria  manfaat  dan meminimalkan  kriteria  biaya,  sedangkan  solusi  ideal negatif  adalah  memaksimalkan  kriteria  biaya  dan meminimalkan kriteria manfaat [6].
Metode  TOPSIS  sudah  banyak  diimplementasikan dalam  mengambil  keputusan,  diantaranya  untuk menentukan  penerima bantuan  komite  sekolah. Penelitian ini menerapkan metode TOPSIS dalam sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  layak  atau tidaknya siswa menerima bantuan komite sekolah secara tepat  [7].  Selanjutnya  metode  TOPSIS  juga  sudah diterapkan dalam memilih Gedung pernikahan. Melalui
penerapan  metode  TOPSIS,  sistem  dapat  memberikan rekomendasi  dalam  memilih  Gedung  sebagai  tempat pernikahan di wilayah Bandar Lampung  [8]. Selain  itu metode TOPSIS juga diterapkan dalam penilaian kinerja pegawai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan  kinerja  pegawai  menggunakan  algoritma TOPSIS  berjalan  dengan  baik  dan  efisien  serta  dapat menghilangkan  penilaian  kinerja  pegawai  secara subyektif [9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengambil keputusan dalam  menentukan dosen terbaik di STMIK
Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau dengan menggunakan  kriteria  yang  relevan  dengan  kinerja dosen. Metode TOPSIS dipilih karena konsepnya yang sederhana dan sangat mudah untuk dipahami, komputasi yang  efisien,  dan  memiliki  kemampuan  dalam mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  sederhana  [10]. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  dan memudahkan  dalam  menentukan  dosen  terbaik  di STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  sebagai  alat bagi pengambil keputusan untuk memperluas kemampuannya  dalam  pengambil  keputusan,  namun tidak untuk menggantikan penilaian pengambil keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau  untuk  keputusan-keputusan  yang  tidak  dapat didukung oleh algoritma sama sekali. Sistem pendukung keputusan  berkembang  pesat,  dari  sekedar  alat penunjang  pribadi  hingga  menjadi  komoditas  yang digunakan bersama-sama [10].
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  proses  untuk mencapai  suatu  tujuan.  Sistem  pendukung  keputusan berbasis komputer dapat membantu memecahkan suatu permasalahan,  serta  dapat  mempermudah  pengambil keputusan  dalam  memecahkan  masalah  dengan  cepat [11].
2.2 Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Yonn dan  Hwang  pada  tahun  1981  .  Metode  TOPSIS mengenal 2 macam solusi yaitu solusi ideal positif dan solusi  ideal  negatif.  Melalui  pertimbangan  2  solusi tersebut  membuat  ide  dasar  dari  metode  ini  adalah mencari alternatif terbaik yaitu alternatif yang memiliki jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 6 No. 01 Tahun 2024, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v6i1.138
kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi optimal [12].
Tahapan-tahapan dalam metode TOPSIS adalah sebagai berikut [13] :
1. Menggambarkan  alternatif  (m)  dan  kriteria  (n)  ke dalam  sebuah  matriks,  dimana  Xij  adalah pengukuran  pilihan  dari  alternatif  ke-i  dan  kriteria ke-j. Matriks dapat dilihat pada persamaan 2.1
𝐷 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 𝑖1 𝑋 𝑖2 𝑋 𝑖3 ]               (2.1)
2. Membuat  matriks  R  yaitu  matriks  keputusan ternormalisasi. Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan  dengan  perhitungan menggunakan persamaan 2.2
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (2.2)
3. Membuat  pembobotan  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi. Setelah dinormalisasi, setiap kelompok pada matriks R dikalikan dengan bobot- bobot  (wj)  untuk  menghasilkan  matriks  pada persamaan 2.3
𝐷 = [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 1 𝑟 12 𝑊 𝑛 𝑟 𝑛 𝑊 1 𝑟 21 … … 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚1 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚𝑚 ]    (2.3)
4. Menentukan  nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negative.  Solusi  ideal  dinotasikan  A+, sedangkan  solusi  ideal  negatif  dinotasikan  A-. Persamaan  untuk  menentukan  solusi  ideal  dapat dilihat pada persamaan 2.4
A+ ={(max Vij | j € J),(min Vij | j € j’), i= 1,2,3,...,m} = V1+V2 +,...,Vn+}
A-   ={(maxVij | j € J), (min Vij | j € j’),
i= 1,2,3,...,m} = V1-V2 -,...,Vn-}
J  =  {j=1,2,3,...,n  dan  j  merupakan  benefit criteria}
J’ = {j=1,2,3,...,n dan j merupakan cost criteria}
5. Menghitung separation  measure . Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif.
Perhitungan  solusi  ideal  positif  dapat  dilihat  pada persamaan 2.5
𝑆 𝑖+ = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 + 𝑛 𝑖=1 ) 2 (2.5)
Dengan i =1,2,3,…,m
Perhitungan solusi ideal negatif dapat dilihat pada persamaan 2.6
𝑆 𝑖+ = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 − 𝑛 𝑖=1 ) 2 (2.6)
Dengan i =1,2,3,…,m
6. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif. Untuk menentukan ranking tiap-tiap alternatif yang ada  maka  perlu  dihitung  terlebih  dahulu  nilai preferensi  dari  tiap  alternatif.  Perhitungan  nilai preferensi dapat dilihat melalui persamaan 2.7
𝐶 𝑖+ = 𝑆 𝑖− . 𝑆 𝑖 + + 𝑆 𝑖 − (2.7)
Dimana 0<C i =<1 dan i=1,2,3,…,m
2.3 Penilaian Kinerja Dosen Penilaian  kinerja  merupakan  cara  untuk  mengukur bagaimana  kontribusi  dari  setiap  individu  terhadap organisasi.  Penilaian  kinerja  menyangkut  penentuan tingkat  kontribusi  atau  kinerja  individu  melalui penyelesaian  tugas-tugas  yang  telah  menjadi  tanggung jawabnya [14].
Salah satu faktor yang menentukan keberhasilan proses belajar  mengajar  perguruan  tinggi  bersumber  dari kinerja dosen. Prawirosentono (1999) dalam Bernadetha [15]  menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  erat  antara kinerja  perseorangan  dengan  kinerja  perusahaan. Pernyataan tersebut menunjukkan bahwa apabila kinerja dosen  baik,  maka  kinerja  perguruan  tinggi  juga  akan menjadi baik.
Penilaian  kinerja  yang  paling  mendasar  bagi  dosen adalah  pada  bidang  pendidikan  dan  bidang  pengajaran yaitu  berkaitan  dengan  tercapainya  tugas  mengajar, dimulai dari proses dosen mempersiapkan pembelajaran hingga  proses  pelaksanaan  dan  evaluasi.  Penilaian ketercapaian kegiatan selama proses pengajaran tersebut dinamakan dengan penilaian kinerja dosen [16].

## 3.   Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu pada tahapan penelitian. Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah  atau  tahapan-tahapan  yang  akan dilakukan  saat  melakukan  penelitian  [17].  Adapun tahapan  penelitian  dengan mengimplementasikan metode TOPSIS tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Implementasi TOPSIS
3.1  Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahapan  untuk  memperoleh informasi  dan  referensi  yang  berkaitan  dengan  topik yang akan diteliti [18]. Pada tahap studi literatur peneliti mencari referensi seperti jurnal, artikel, dan skripsi yang berkaitan  dengan  penelitian  terkait  sistem  pendukung keputusan  dan  penerapan  metode  TOPSIS.  Berikut literasi  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dina  Ayudia  [19]. Penelitian  tersebut  dilakukan  untuk  penentuan  kriteria penerima  bantuan  program  Indonesia  pintar  dengan metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  dapat  digunakan untuk menentukan pemberian beasiswa. Hasil pengolahan  mendapatkan  keputusan  yang  tepat,  cepat, dan  akurat  karena  sistem  pendukung  keputusan meminimalkan  kesalahan  dalam  proses  kalkulasi normalisasi data.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Setiawansyah [20]. Penelitian tersebut dilakukan untuk merekomendasikan tempat wisata menggunakan metode
TOPSIS. Penerapan metode TOPSIS dalam memberikan  rekomendasi  sebuah  keputusan  tempat wisata  dengan  menggunakan  kriteria  jarak,  waktu tempuh, biaya masuk, dan kebersihan.
Literasi  lainnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Dodi  Guswandi  dan  Musli  Yanto  [21].  Penelitian tersebut  menerapkan  metode  TOPSIS  dalam  memilih calon wali nagari. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa sistem pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi  kepada  masyarakat  setempat  dalam memilih calon wali secara cepat dan akurat.
3.2 Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau, pengumpulan data dilakukan menggunakan  survei  yaitu  mengumpulkan  data  dari beberapa  dosen  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau yang kemudian digunakan sebagai acuan untuk  menentukan  dosen  terbaik.  Sebagai  uji  coba penelitian  ini  dilakukan  kepada  5  orang  dosen  yang sudah sertifikasi. Data dosen yang dikumpulkan berupa SK Dosen, Prestasi, RPS, Berita Acara Mengajar Dosen, dan Absensi Kehadiran Mengajar Dosen. Data tersebut dianalisis kemudian dilakukan perhitungan menggunakan  metode  TOPSIS,  hasil  perhitungan  dari metode  TOPSIS  tersebut  digunakan  sebagai  acuan dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  dosen terbaik.

## 3.3 Perhitungan TOPSIS
Data yang telah dikumpulkan dari proses pengumpulan data  selanjutnya  diimplementasikan  ke  dalam  sistem pendukung keputusan menggunakan metode Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  untuk  mendapatkan  rekomendasi  penilaian dosen  terbaik  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau.

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1  Penentuan Alternatif
Data  dosen  yang  digunakan  sebanyak  5  orang  dosen yang  sudah  tersertifikasi.  Berikut  data  5  orang  dosen tersertifikasi yang akan dijadikan pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.Data Alternatif Kode Alternatif A1 Robi Yanto A2 Deni Apriadi A3 Alfiarini A4 Yogi Primadasa A5 Arie Yandi Saputra 4.2 Penentuan Kriteria Setelah data alternatif ditentukan, selanjutnya menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam menentukan  dosen  terbaik.  Kriteria  yang  digunakan dalam  penentuan  dosen  terbaik  di  STMIK  Bina Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  ditentukan  berdasarkan hasil  keputusan  Ketua  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau serta melalui studi pustaka. Maka kriteria yang  digunakan  ada  6  kriteria,  yaitu  :  Lama  Kerja, Prestasi, Rencana Pembelajaran Semester, Materi Bahan Ajar, Media Pembelajaran, dan Kehadiran Dosen. Data kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
Studi Literatur Pengumpulan Data Perhitungan TOPSIS
Tabel  2.Data Kriteria Kode Nama Kriteria C1 Lama Kerja C2 Prestasi C3 RPS C4 Materi Bahan Ajar C5 Media Pembelajaran C6 Kehadiran Dosen
Tabel  2  menjelaskan  kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan  dosen  terbaik,  kriteria  dimulai  dari  K1 sampai  K6. Kemudian seluruh  kriteria  yang digunakan harus  memiliki  bobot  atau  tingkat  kepentingan. Penentuan bobot atau tingkat kepentingan setiap kriteria dinilai dari nilai 1 sampai 5. Tingkat kepentingan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3.Tingkat Kepentingan Tingkat Kepentingan Nilai Sangat Tinggi 5 Tinggi 4 Cukup 3 Rendah 2 Sangat Rendag 1
Selanjutnya  menentukan  tingkat  kepentingan  dari masing-masing  kriteria.  Tingkat  kepentingan  setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tingkat Kepentingan Setiap Kriteria Kode Nama Kriteria Bobot C1 Lama Kerja 2 C2 Prestasi 5 C3 RPS 4 C4 Materi Bahan Ajar 4 C5 Media Pembelajaran 3 C6 Kehadiran Dosen 3
Berdasarkan  alternatif,  kriteria  dan  aturan  pemberian tingkat kepentingan setiap kriteria kemudian  dilakukan proses perhitungan metode TOPSIS. Berdasarkan Tabel 4, maka diperoleh nilai alternatif di setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Nilai Alternatif Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 5 5 5 4 4 A2 5 4 5 5 4 4 A3 5 2 5 5 5 4 A4 4 3 3 3 3 2 A5 5 5 4 4 3 3
Setelah semua data alternatif di  input berdasarkan data yang  diperoleh  dalam  proses  pengumpulan  data  dari  5 orang  dosen  sertifikasi  selanjutnya  membuat  matriks keputusan yang ternormalisasi menggunakan persamaan (2.2).  Hasil  matriks  keputusan  ternormalisasi  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,46  0,56 0,5 0,5 0,46  0,51 A2 0,46  0,45 0,5 0,5 0,46  0,51 A3 0,46  0,22 0,5 0,5 0,57  0,51 A4 0,37  0,33 0,3 0,3 0,34  0,25 A5 0,46  0,56 0,4 0,4 0,34  0,38
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  matriks ternormalisasi terbobot menggunaakan persamaan (2.3). Matriks  ternormalisasi  terbobot  merupakan  hasil pembobotan kriteria yang telah ditentutkan dengan nilai yang diperoleh dari perhitungan matriks ternormalisasi. Hasil perhitungan matriks ternormalisasi terbobot dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Ternormalisasi Terbobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,93  2,81 2 2 1,39  1,54 A2 0,93  2,25 2 2 1,39  1,54 A3 0,93  1,12 2 2 1,73  1,54 A4 0,74  1,68 1,2 1,2 1,04  0,77 A5 0,93  2,81 1,6 1,6 1,04  1,15
Setelah  memperoleh  hasil  ternormalisasi  terbobot, langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Hasil  perhitungan penentuan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif pada masing-masing kriteria dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Ternormalisasi Terbobot
C1 C2 C3 C4 C5 C6 A+ 0,93  2,81 2 2 1,73  1,54 A- 0,74  1,13 1,2 1,2 1,04  0,77
Setelah memperoleh solusi ideal positif dan solusi ideal negatif,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  jarak alternatif  (Di+)  dengan  solusi  ideal  positif,  dan menentukan  jarak  alternatif  (Di-)  dengan  solusi  ideal negatif. Hasil perhitungan jarak alternatid dengan solusi ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dapat  dilihat  pada Tabel 9.

## Tabel 9. Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif dan Negatif
Alternatif D+ D- Robi Yanto 0,34641 2,20743 Deni Apriadi 0,660648 1,813965 Alfiarini 1,687632 1,54423 Yogi Primadasa 1,91062 0,562544 Arie Yandi Saputra 0,973417 1,830335
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  preferensi setiap alternatif. Hasil perhitungan nilai preferensi setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Preferensi Alternatif Nilai Preferensi Robi Yanto 0,86 Deni Apriadi 0,73 Alfiarini 0,48
Yogi Primadasa 0,23 Arie Yandi Saputra 0,65
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  preferensi  pada Tabel 10 diketahui bahwa alternatif yang memiliki nilai terbesar adalah Robi Yanto dengan nilai preferensi 0,86, disusul  oleh  Deni  Apriadi  dengan  nilai  preferensi sebesar 0,73, kemudian Arie Yandi Saputra dengan nilai preferensi  sebesar  0,65,  selanjutnya  Alfiarini  dengan nilai  preferensi  sebesar  0,48,  dan  yang  terakhir  Yogi Primadasa  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0,23. Sehingga melalui implementasi metode TOPSIS, dosen yang  berhak  memperoleh  gelar  sebagai  dosen  terbaik adalah dosen atas nama Robi Yanto.

## 5.   Kesimpulan
5.1 Simpulan
1) Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan metode Technique for Order Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat memberikan rekomendasi dalam menentukan dosen  terbaik  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau,  dimana  hasil  akhir  dihitung berdasarkan  nilai  preferensi  tertinggi  dari  masing- masing alternatif.
2) Nilai tertinggi dijadikan sebagai alternatif prioritas pertama  sebagai  dosen  terbaik  di  STMIK  Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau.
5.2 Saran
Untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya,  peneliti menyarankan  agar  menambahkan  kriteria-kriteria  yang lebih relevan untuk menentukan penilaian kinerja dosen terbaik.

## Ucapan Terima Kasih
Dalam  kesempatan  ini,  penulis  mengaturkan  terima kasih  kepada  rekan-rekan  Dosen  STMIK  Bina Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  atas  dukungan  dan masukan  yang  telah  diberikan  untuk  kelancaran penelitian ini.

## Daftar Rujukan
[1] C. Surya, “Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus : Amik Mitra Gama),” J. RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 322– 329, 2018.
[2] A.  Wibowo  and  I.  Nisaa,  “Penentuan  Dosen Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  For Order  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS):  Studi  Kasus  Akademi  Teknologi Bogor,” Explor. IT!  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 62–74, 2020.
[3] V.  S.  Gunawan  and  Y.  Yunus,  “Sistem
Penunjang eputusan dalam Optimalisasi Pemberian Insentif terhadap Pemasok Menggunakan  Metode  TOPSIS,” J.  Inform.
Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 101–108, 2021.
[4] R.  Somya  and  R.  Wardoyo,  “Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten Dosen Menggunakan Kombinasi Metode Profile  Matching  dan  TOPSIS  Berbasis  Web Service,” Khazanah  Inform.    J.  Ilmu  Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 44–50, 2019.
[5] G. S. Mahendra and I. P. Y. Indrawan, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Penempatan  Automated  Teller Machine,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 130–142, 2020.
[6] Yuri Efenie and Hozairi, “Implementasi Metode Topsis  Untuk  Analisis  Faktor  Keberhasilan Pengelolaan  Sekolah  Berbasis  Web  (Studi Kasus: Smkn 3 Pamekasan),” J. Mnemon. , vol. 2, no. 2, pp. 32–37, 2019.
[7] S. Mardayatmi, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem  Pendukung  Keputusan  bagi  Penerima Bantuan Komite Sekolah Menggunakan Metode Topsis,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp. 134–141, 2021.
[8] D. O. Wibowo and A. Thyo Priandika, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung Pernikahan  Pada  Wilayah  Bandar  Lampung Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Inform.  dan Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  1,  p. page-page. xx~xx, 2021.
[9] T. B. Febrian and A. Simangunsong, “Decision
Support System Employee Performance
Appraisal Method Using TOPSIS,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 307–312, 2020.
[10] E.  J.  E.  A.  T.  P.  L.  Turban, Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas) . Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[11] Fitri  Ayu  Ramadhani,  “Penerapan  Teknik
Klasifikasi Dalam Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Raskin  Menggunakan Metode Fuzzy Topsis,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant.  Jaya  Lubuklinggau ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 43–49, 2019.
[12] Diana, METODE  DAN  APLIKASI  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN , Pertama. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[13] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decisio Making  (Fuzzy  MADM) .  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2006.
[14] I.  A.  Permana,  “Analisis  Penilaian  Kinerja Dosen Menggunakan Metode Balance Scorecard (Studi Kasus Stt Sangkakala),” J. Ris. Ekon. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, p. 89, 2020.
[15] B. Nadeak, Deskripsi Kinerja Dosen Perguruan
Tinggi Swasta Di Indonesia . 2020.
[16] Y.  Yusrizal,  “Pengembangan  Instrumen Penilaian Kinerja Dosen Di Perguruan Tinggi,”
Param. J. Pendidik. Univ. Negeri  Jakarta , vol. 29, no. 1, pp. 108–120, 2017.
[17] Y. E. B. Mawartika, A. SN, and A. Sihabuddin, “TOPSIS  and  SLR  methods  on  the  Decision Support  System  for  Selection  the  Management Strategies of Funeral Land,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 2, p. 169, 2019.
[18] A. Y. Setiawan, I. G. M. Darmawiguna, and G. A.  Pradnyana,  “Sentiment  Summarization
Evaluasi Pembelajaran Menggunakan
Algoritma  LSTM  (long  short  term  memory),”
Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 183–191, 2022.
[19] D.  Ayudia,  G.  W.  Nurcahyo,  and  S.  Sumijan, “Optimalisasi  Penentuan  Kriteria  Penerima Bantuan  Program  Indonesia  Pintar  dengan Metode TOPSIS,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol.
3, pp. 142–149, 2021.
[20] S. Setiawansyah, “Sistem
Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata
Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ilm. Inform. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  54–62,
2022.
[21] D. Guswandi and M. Yanto, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Wali  Nagari Menggunakan  Metode  TOPSIS,” Komtekinfo , vol. 8, no. 1, pp. 22–32, 2021.