Vol.16, No.1, Tahun 2022 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)
Analisis Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer Dengan Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Syukri 1 , Laila Qadriah 2 1, 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jabal Ghafur, Sigli email. syukrie0383@gmail.com
ABSTRAK . Keberadaan asisten di laboratorium komputer merupakan salah satu unsur penting dalam menunjang proses pelaksanaan pembelajaran di laboratorium komputer Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur. Oleh karena itu, konsep sistem pengampilan keputusan pada proses seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer sangat diperlukan. Kesalahan dalam  pengambilan  keputusan  menimbulkan  ketidakpercayaan  terhadap  kualitas  asisten  laboratorium  komputer  yang diterima  dan  berdampak  pada  menurunnya  pemahaman  dan  keterampilan  mahasiswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur. Hasil akhir dari dari penelitian ini adalah menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Ada lima kriteria yang digunakan dalam seleksi penerimaan asisten labotarorium komputer antara lain IPK (Indeks Prestasi Kumulati), pengetahuan hardware dan jaringan, penguasaan bidang programing, kemampuan servis komputer dan  kepribadian. Perhitungan mengikuti langkah-langkah yang ada di metode TOPSIS. Dari perhitungan menghasilkan alternatif terbaik yang nantinya akan menjadi asisten laboratorium komputer. Kata Kunci: Asisten Laboratorium Komputer, Kriteria, Alternatif, TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan
ABSTRACT . The existence of an assistant in a computer laboratory is one of the important elements in supporting the learning process of the computer laboratory in the Engineering Faculty of Jabal Ghafur University. Therefore, the concept of decision support systems in the process selection of computer laboratory assistants is required. Mistakes  in decision making  cause  distrust  of  the  quality  of  computer  laboratory  assistants  received  and  have  an  impact  on  the  decreasing comprehension of students. This study aims to analyze the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method in the selection of computer laboratory assistants in the Engineering Faculty of Jabal Ghafur University. The final result of this study is to determine the best alternative of several alternatives. There are five criteria used in  the selection  of  computer  laboratory  assistants  such  as  GPA,  knowledge  of  hardware  and  computer  network,  master  of programming, the ability of computer service and attitude. Counting a system to support the decision of using TOPSIS can yield the best alternative to make decisions in selecting the appropriate laboratory assistant candidate accepted.
Keywords : Computer Laboratory Assistant, Criteria, Alternative, TOPSIS, Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Konsep Sistem Pengambilan  Keputusan (SPK) yang berbasis komputer saat ini tumbuh sangat pesat. Banyak  tata  cara  yang  digunakan  buat  menolong  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Pengambilan keputusan dicoba dengan pendekatan sistematis terhadap persoalan berdasarkan faktor-faktor yang butuhkan dalam pengambilan keputusan melalui proses pengumpulan data sehingga menjadi suatu informasi. Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang senantiasa berupaya untuk meningkatkan mutu maupun kualitas pendidikan agar mampu menghasilkan para lulusan yang berkualitas dan mampu bersaing dengan perguruan tinggi lain. Terdapat banyak metode yang dapat dilakukan oleh Fakultas Teknik  dalam  mewujudkan  tujuan  tersebut,  salah  satunya  yaitu  dengan  menyeleksi  asisten  laboratorium komputer.  Asisten  laboratorium  komputer  sangat  berperan  penting  dalam  menciptakan  mutu  para  lulusan sehingga  nama  baik  dan  kualitas  perguruan  tinggi  menjadi  meningkat  dan  terkenal.  Dari  hasil  wawancara penulis, saat  ini proses pemilihan  serta rekrutmen penerimaan asisten  laboratorium komputer pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur masih dilakukan secara subjektif dan kriteria yang dinilaipun masih sangat sedikit, yaitu peringkat nilai IPK dan tes wawancara.  Oleh karena  itu, penulis  berupaya untuk menganalisis dan  mengusulkan  beberapa  kriteria  seleksi  yang  dibutuhkan  buat  proses  penerimaan  asisten  laboratorium komputer pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur.
Untuk menjalankan proses penilaian dengan banyak kriteria maka diperlukan SPK yang berguna untuk meningkatkan  dan  mengoptimalkan  proses  pengambilan  keputusan  serta  mengurangi  subyektivitas  dalam proses pengambilan keputusan. SPK merupakan  suatu sistem  yang dirancang untuk menyelesaikan berbagai masalah  yang  bersifat  manajerial.  Pada  organisasi  atau  perusahaan  perancangan  dilakukan  untuk
mengembangkan  efektivitas  dan  produktivitas  para  manajer  dalam  menyelesaikan  masalah  dengan  bantuan teknologi  komputer  (Armiyana  et  al.,  2017).  Pada  penelitian  lain  menjelaskan  bahwa  semakin  banyaknya faktor  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  maka  semakin  sulit  juga  untuk mengambil  keputusan  terhadap  suatu  permasalahan  (Mulya  et  al.,  1998).  Selanjutnya,  penggunaan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  terbukti  mampu  menghasilkan keputusan  yang  cukup  efektif,  efesien,  dan  objektif  (Arbian,  2017)  dan  (Chamid,  Ahmad  Abdul  1,  Murti, 2021).
Berdasarkan beberapa penelitian di atas, maka penulis berinisiatif menggunakan metode TOPSIS untuk mendukung keputusan seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer di Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur.  Adapun  manfaat  yang  diharapkan  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  yaitu  dapat membantu dalam menentukan asisten laboratorium komputer yang layak secara efektif dan efisien.

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  TOPSIS,  merupakan  sebuah  metode pengambilan  keputusan  dengan  konsep  dimana  alternative  yang  terpilih  merupakan  alternatif  terbaik  yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Semakin banyak faktor  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  maka  semakin  sulit  juga  untuk mengambil keputusan terhadap suatu permasalahan (Chamid, Ahmad Abdul 1, Murti, 2021). Adapun tahapan penelitian selengkapnya ditunjukkan pada Gambar 1:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Pada Gambar 1 menjelaskan tahapan awal dari proses penelitian ini dimulai dari studi literatur dengan mengkaji teori-teori yang relevan dari buku referensi dan penelitian-penelitian sejenis yang pernah dilakukan serta  jurnal-jurnal  ilmiah  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Kemudian  dilakukan  observasi    pada  Fakultas Teknik  Universitas  Jabal  Ghafur  untuk  pengumpulan  data-data  primer  yang  digunakan  sebagai  acuan parameter atau kriteria yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), pengetahuan hardware dan jaringan, penguasaan bidang  programing,  kemampuan  servis  komputer  dan  kepribadian  (Ishak,  2016).  Hasil  observasi  data parameter  yang  digunakan  sebagai  input  akan  dilakukan  analisis  menggunakan  metode  TOPSIS  dengan algoritma evaluasi matriks keputusan, menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi, menghitung matriks keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot,  menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif,  menghitung  jarak  solusi  ideal  positif  (S + )  dan  solusi  ideal  negatif  (S - )  menghitung  nilai  kedekatan
relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan perangkingan alternative (Chamid, Ahmad Abdul 1, Murti, 2021). Tahapan  berikutnya akan  menghasilkan perangkingan  nilai dari  setiap alternatif.  Alternatif (pelamar) yang menduduki rangking pertama yang layak menjadi asisten laboratorium komputer.

## Prosedur Pengujian
Prosedur  pengujian  yang  digunakan  untuk  analisis  perangkingan  seleksi  penerimaan  asisten laboratorium komputer dengan menggunakan pendekatan deskriptif atau survey dengan cara mengumpulkan data primer dari sumber data pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur yang digunakan sebagai acuan parameter atau kriteria untuk rekomendasi perangkingan alternatif (pelamar) asisten laboratorium komputer. Hasil  Analisis  data  dari  pelamar  untuk  proses  perangkingan  akan  diimplementasikan  ke  dalam Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS,  karena  data  hasil  observasi parameter  dan  alternatif  diolah  menggunakan  formula  TOPSIS  yang  diaplikasikan  pada Microsoft  Excel (Rasyid  &  Maharani,  2016).  Berikut  ini  akan  dijelaskan  alur  mekanisme  pengujian  dengan  MADM menggunakan metode TOPSIS. Adapun mekanisme pengujian sebagai berikut :
1. Pemilihan Kriteria atau Parameter. Yaitu variabel digunakan untuk menentukan acuan dalam penilaian seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer yang memiliki peringkat terbaik dalam indeks prestasi kumulatif (IPK), pengetahuan hardware dan jaringan, penguasaan bidang programing, kemampuan servis komputer dan kepribadian.
2. Nilai Kriteria yaitu memberikan nilai terhadap kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
3. Pembobotan Kriteria yaitu pemberian nilai kesesuaian terhadap kriteria perangkingan peringkat  seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer.
4. MADM  menggunakan  metode  TOPSIS  yaitu  melakukan  proses  penyelesaian  perhitungan  terhadap kriteria dengan bobot kesesuaian kriteria untuk menghasilkan keputusan pelamar yang memiliki peringkat terbaik.
5. Hasil Perangkingan, merupakan tahap perankingan, dimana akan terpilih asisten laboratorium komputer yang  direkomendasikan  serta  dirangking  sebagai  alternatif  pilihan  yang  ditentukan  dalam  MADM menggunakan TOPSIS.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  pendekatan deskriptif dengan cara mengumpulkan data primer dari sumber data pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur yang digunakan sebagai acuan untuk rekomendasi asisten laboratorium komputer atau alternatif yang memiliki  peringkat  terbaik  dalam  seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  computer  (Rasyid  &  Maharani, 2016).  Adapun  data  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  TOPSIS  pada penelitian ini adalah:
1. Data Alternatif
2. Data Nilai Alternatif
3. Data Kriteria
4. Data Nilai Kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Fakultas  Teknik  Universitas  Jabal  Ghafur,  Prosedur  pengujian  yang digunakan  untuk  analisis  perangkingan  seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  dengan menggunakan  pendekatan  deskriptif  atau survey yaitu  mengumpulkan  data  primer  dari  data  pada  Fakultas Teknik  Universitas  Jabal  Ghafur  yang  digunakan  sebagai  acuan  parameter  atau  kriteria  untuk  rekomendasi perangkingan  calon  asisten  laboratorium  komputer  yang  disebut  sebagai  alternatif.  Untuk  mengevaluasi alternatif terdapat lima kriteria dianggap penting yaitu IPK, pengetahuan hardware dan jaringan, penguasaan bidang programing, kemampuan servis komputer dan kepribadian (Basarodin & Maradona, 2017). Berikut ini akan  dijelaskan  alur  mekanisme  pengujian  dengan Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) menggunakan metode TOPSIS. Adapun pengujiannya dapat dilihat pada gambar Hasil penelitian dibahas dan dibandingkan dengan hasil penelitian dari artikel yang diacu (Marbun & Sinaga, 2017).
Gambar 2. Mekanisme pengujian
1. Pemilihan  kriteria  atau  parameter,  yaitu  variabel  yang  digunakan  untuk  menentukan  /  acuan  dalam menilai / seleksi  calon asisten laboratorium komputer yang akan dipilih. Kriteria yang digunakan yaitu IPK, pengetahuan hardware dan jaringan, penguasaan bidang programing, kemampuan servis komputer dan kepribadian.
2. Nilai kriteria, yaitu memberikan nilai dari setiap kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
3. Pembobotan kriteria, yaitu pemberian nilai kesesuaian terhadap kriteria dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer
4. Perangkingan  menggunakan  metode  TOPSIS,  melakukan  perhitungan  terhadap  kriteria  dengan  bobot kesesuaian terhadap kriteria.
5. Alternatif terpilih  merupakan tahap perangkingan, dimana akan terpilih asisten  laboratorium komputer yang direkomendasikan serta dirangking sebagai alternatif pilihan yang ditentukan dengan menggunakan metode TOPSIS.

## Alternatif
Alternatif  merupakan  objek-objek  yang  akan  menjadi  kandidat  pilihan.  Adapun  alternatif  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sampling calon asisten laboratorium komputer asisten Laboratorium Komputer yang terdaftar pada Fakultas Teknik Universitas Jabal Ghafur. Berikut ini data alternatif seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif No Alternatif Kode 1 Amelia A1 2 Ananda fitri A2 3 Balia A3 4 Ghufran A4 5 Husen A5 6 Imran Ali A6 7 Irfan A7 8 Juliati A8 9 Mirnayanti A9 10 Misra ulfa A10 11 Nurul rizki A11 12 Riki afandi A12

## Kriteria
Adapun kriteria atau atribut yang dipakai sebagai parameter penilaian dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer, seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria/Atribut K1 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) K2 Pengetahuan hardware dan jaringan K3 Penguasaan bidang programing K4 Kemampuan servis komputer K5 Kepribadian

## Bobot Kepentingan Kriteria
Bobot  kepentingan kriteria adalah asumsi rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria  yang diberikan nilai bobot berdasarkan preferensi yaitu 1 sampai dengan 5 yang dinyatakan dalam skala sehingga memiliki urutan yang paling tinggi sampai yang paling rendah (Windarto, 2017). Adapun bobot kepentingan setiap kriteria seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Bobot Kepentingan Kriteria Kriteria Bobot Kepentingan Keterangan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) 5 Sangat Tinggi Pengetahuan Hardware dan Jaringan 4 Tinggi Penguasaan Bidang Programing 3 Cukup Kemampuan Servis Komputer 2 Rendah Kepribadian 2 Rendah
Perangkingan  Seleksi  Penerimaan  Asisten  Laboratorium  Komputer  Dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  langkah-langkah  proses  perhitungan  pengolahan  data  menggunakan metode  TOPSIS.  Dalam  metode  ini  ada  beberapa  langkah  yang  harus  dikerjakan  secara  berurutan  untuk menghasilkan perangkingan Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer. Proses perhitungan metode TOPSIS diawali dengan  memberikan nilai  matriks keputusan awal  yaitu nilai kecocokan yang dimiliki oleh alternatif pada setiap kriteria serta penentuan bobot kepentingan setiap kriteria (Mardiana, 2017). Berikut ini nilai kecocokan alternatif dan kriteria seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria Bobot Kepentingan 5 4 3 2 2 Alternatif / Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Amelia 50 26 78 58 80 Ananda fitri 65 55 35 70 28 Balia 25 50 85 50 72 Ghufran 60 25 55 55 25 Husen 85 68 26 75 40 Imran Ali 55 20 70 56 85 Irfan 25 60 58 25 80 Juliati 58 75 27 70 26 Mirnayanti 50 65 55 25 70 Misra ulfa 65 20 52 85 50 Nurul rizki 80 45 27 72 55 Riki afandi 27 75 80 27 75
Tabel  4  menyajikan  data  nilai  kecocokan  yang  dimiliki  oleh  alternatif  (calon  asisten  laboratorium komputer) pada setiap kriteria. Berdasarkan Tabel 4 di atas, maka data tersebut untuk selanjutnya akan diproses penyelesaiannya menggunakan algoritma TOPSIS yang akan dijelaskan di bawah ini.

## Menentukan Matrik Ternormalisasi
Langkah  pertama  dalam  perhitungan  metode  TOPSIS  adalah  menentukan  matriks  keputusan ternormalisasi. Langkah ini dimulai dengan menjumlahkan setiap baris matriks yang dikuadratkan. Selanjutnya hasil penjumlahan dari baris matrik diakarkan. Hasil akar dari penjumlahan setiap baris matriks akan menjadi pembagi dari setiap baris matriks. Dengan cara yang sama, untuk setiap baris matriks yang lain dapat dihitung bobot  pembagi  (Prasetyanti  et  al.,  2017).  Berikut  hasil  keseluruhan  dari  proses  perhitungan  bobot pembagi seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Bobot pembagi matrik ternormalisasi Bobot Pembagi Nilai Pembagi X1 197.593 X2 182.619 X3 200.215 X4 204.543 X5 212
Setelah nilai bobot pembagi diperolehakan, selanjutnya membuat matrik keputusan yang ternormalisasi. Matrik  ternormalisasi  adalah  penggabungan  dari  matrik  yang  berasal  dari  bobot  setiap  baris  matrik  dibagi dengan  bobot  pembagi. Sehingga akan  menghasilkan  matriks ternormalisasi untuk setiap alternatif  dari tiap koordinat  matriks  (Prasetyanti  et  al.,  2017).  Langkah  normalisasi  matriks  keputusan  ini  merujuk  pada persamaan.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dimana :
𝑟 𝑖𝑗 = Hasil dari matriks keputusan yang ternormalisasi r 𝑥 𝑖𝑗 = Hasil dari matriks keputusan X
i = 1, 2, 3, . . . , m
j = 1, 2, 3, . . . , n
Berikut hasil keseluruhan dari proses perhitungan matrik keputusan ternormalisasi seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil matriks keputusan ternormalisasi Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Amelia 0.253 0.142 0.389 0.283 0.377 Anandafitri 0.328 0.301 0.174 0.342 0.132 Balia 0.126 0.273 0.424 0.244 0.339 Ghufran 0.303 0.136 0.274 0.268 0.117 Husen 0.430 0.372 0.129 0.366 0.188 Imran Ali 0.278 0.109 0.349 0.273 0.401 Irfan 0.127 0.328 0.289 0.122 0.377 Juliati 0.294 0.410 0.134 0.342 0.122 Mirnayanti 0.253 0.355 0.274 0.122 0.330 Misra ulfa 0.328 0.109 0.259 0.415 0.235 Nurul rizki 0.404 0.246 0.134 0.352 0.259 Riki afandi 0.136 0.410 0.399 0.132 0.353

## Menentukan Matriks Ternormalisasi Terbobot
Langkah kedua dalam penghitungan TOPSIS adalah menentukan nilai matriks keputusan ternormalisasi terbobot. Langkah ini dilakukan dengan perkalian setiap nilai matriks keputusan ternormalisasi dengan bobot kepentingan  setiap  kriteria  penentuan  penerimaan  asisten  Laboratorium  Komputer  (Hertyana  et  al.,  2021). Hasil dari perkalian tersebut akan menjadi nilai matriks keputusan ternormalisasi terbobot yang merujuk pada persamaan berikut ini :
𝑣 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Dimana :
i = 1, 2, 3, . . . , m
j = 1, 2, 3, . . . , n
Berikut  hasil  keseluruhan  dari  proses  perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil matriks keputusan ternormalisasi terbobot Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Amelia 1.265 0.569 1.168 0.567 0.754 Anandafitri 1.644 1.204 0.524 0.684 0.264 Balia 0.632 1.095 1.273 0.488 0.679 Ghufran 1.518 0.547 0.824 0.537 0.235
Husen 2.150 1.489 0.389 0.733 0.377 Imran Ali 1.391 0.438 1.048 0.547 0.801 Irfan 1.467 0.506 0.866 0.244 0.754 Juliati 1.467 1.642 0.404 0.684 0.245 Mirnayanti 1.26 1.423 0.824 0.244 0.660 Misra ulfa 1.644 0.438 0.779 0.831 0.471 Nurul rizki 2.024 0.985 0.404 0.704 0.518 Riki afandi 0.683 1.642 1.198 0.264 0.707

## Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Langkah ketiga dari TOPSIS adalah  menentukan matriks solusi  ideal positif dan  matriks solusi  ideal negatif. Langkah ini dilakukan dengan mencari nilai terkecil dan terbesar dari setiap kolom matriks keputusan ternormalisasi terbobot yang dijelaskan pada Tabel 7.
𝐴 + = {(max 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚} = {  𝑣 1 + , 𝑣 2 + , 𝑣 3 + , = ⋯ , v m + (3)
𝐴 − = {(min 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽), (max 𝑣 𝑖𝑗 = 1,2,3, … , 𝑚} = {  𝑣 1 − , 𝑣 2 − , 𝑣 3 − , = ⋯ , v m − } (4)
Dimana :
J = { j = 1, 2, 3,..., m dan j merupakan kriteria  keuntungan ( benefit criteria )} J’   = { j’ = 1, 2, 3,..., m dan j merupakan kriteria biaya ( cost criteria )}
Dengan cara yang sama, untuk setiap kolom matrik yang lain dapat dihitung matrik solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Berikut hasil keseluruhan dari proses perhitungan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil matriks solusi ideal positif dan negatif
Kriteria Solusi Ideal Positif (S + ) Solusi Ideal Negatif (S - ) K1 2.150 0.632 K2 1.642 0.438 K3 1.273 0.389 K4 0.831 0.244 K5 0.801 0.235
Menentukan Kedekatan Relatif Ideal Positif dan Negatif
Langkah keempat dari TOPSIS adalah menghitung jarak  kedekatan relatif ( Separation Measure ) dari matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan ini merujuk ke persamaan :
𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 , 𝑛 𝑗=1 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 (5)
𝑆 𝑖 − = √ ∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 , 𝑛 𝑗=1 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚
(6)
Langkah ini bertujuan untuk mendapatkan nilai yang akan digunakan sebagai acuan dalam menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif. Pada tahapan penyelesaian kasus pengambilan keputusan dengan metode TOPSIS,  proses  perhitungan  nilai  jarak  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif  (S + )  dan  solusi  ideal negatif (S - ) ini sangat mempengaruhi keakuratan data untuk nilai preferensi yang akan dijadikan acuan dalam
perangkingan alternative (Prasetyanti et al., 2017) (Hertyana et al., 2021). Berikut hasil keseluruhan dari proses perhitungan separasi dari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil separation maesure solusi ideal positif dan negatif
Alternatif Solusi Ideal Positif (S + ) Solusi Ideal Negatif (S - ) Amelia 1.420 1.182 Ananda fitri 1.148 1.350 Balia 1.654 1.212 Ghufran 1.485 1.035 Husen 0.997 1.915 Imran Ali 1.469 1.192 Irfan 1.506 1.095 Juliati 1.246 1.530 Mirnayanti 1.182 1.319 Misra ulfa 1.435 1.255 Nurul rizki 1.139 1.590 Riki afandi 1.578 1.526

## Menentukan Nilai Preferensi Setiap Alternatif
Langkah kelima dari TOPSIS adalah mencari hasil perangkingan atau menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif dengan cara membagi nilai solusi ideal negatif dengan hasil penjumlahan solusi ideal negatif dan solusi ideal positif yang merujuk pada persamaan (Basarodin & Maradona, 2017).
𝐶 𝑖 ∗ = 𝑆 𝑖− 𝑆 𝑖∗ +𝑆 𝑖− , 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 0 < 𝐶 𝑖 ∗ < 1 𝑑𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 (7)
Dengan  cara  yang  sama,  untuk  setiap  alternatif  yang  lain  dapat  dihitung  nilai  preferensi  dari  setiap alternatif. Berikut hasil keseluruhan dari proses perhitungan nilai preferensi dari setiap alternatif seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil nilai Preferensi setiap alternatif Kode Alternatif Alternatif Nilai Preferensi A1 Amelia 0.454 A2 Ananda fitri 0.540 A3 Balia 0.423 A4 Ghufran 0.410 A5 Husen 0.657 A6 Imran Ali 0.448 A7 Irfan 0.421 A8 Juliati 0.551 A9 Mirnayanti 0.527 A10 Misra ulfa 0.466 A11 Nurul rizki 0.582 A12 Riki afandi 0.491

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  analisis  seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  menggunakan  metode TOPSIS  ini  dapat  membantu  kepala  laboratorium  komputer  teknik  informatika  dalam  memilih  asisten laboratorium komputer dimana dapat membantu proses pembelajaran di laboratorium komputer secara objektif dan  transparan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan.  Metode Technique  for  Order    Preference    by Similarity  to   Ideal  Solution (TOPSIS) dapat  diterapkan dalam  menganalisis  ini karena  mampu  melakukan seleksi sesuai dengan nilai yang didapat sehingga menghasilkan  rekomendasi  penerimaan asisten laboratorium komputer  berdasarkan kriteria  dan  bobot  kriteria.

## DAFTAR RUJUKAN
Armiyana,  &  Candra,  Reski  M.,  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Anak  Dengan Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dan  Metode  Perbandingan  Eksponensial (MPE). Jurnal CoreIT , 3 (1), 31–34. https://doi.org/10.1007/978-3-030-64765-0_3 Surya,  C.  (2018).  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  TOPSIS. Jurnal  Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi (RESTI) , 2 (1), 322-329.
Arbian, D. (2017). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemberian Beasiswa Berbasis TOPSIS (Studi Kasus Yayasan Pendidikan Al-Hikmah Bululawang Malang). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 11 (1),
29. https://doi.org/10.32815/jitika.v11i1.40
Chamid,  Ahmad  A.,  Murti,  Alif  C.,  (2021). Kombinasi  Metode  AHP  Dan  Topsis  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan . Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  dan  Informatika  (SNATIF) , 9 (1),  115-119. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v9i1.544
Ishak, R., (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penyuluh Lapangan Keluarga . Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi (ILKOM). 8(3), 160–166.
Rasyid,  A.,  &  Maharani,  S.,  (2016).  Implementasi  Technique  For  Order  Preferences  By  Similary  To  Ideal Solution (Topsis) Pada Seleksi  Asisten Laboratorium. Jurnal  Informatika Mulawarman , 11 (2), 48-53. https://doi.org/10.30872/jim.v11i2.214
Basarodin, & Maradona, H., (2017). Sistem Pendukung Keputusan untuk Proses Kenaikan Jabatan Pada PT.
Suzuki Sejahtera Buana Trada dengan AHP. Riau Journal Of Computer Science , 4(1), 96–110.
Marbun, M., & Sinaga, B., (2017). Mahasiswa Dengan Metode Topsis Di Stmik Pelita. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 9–15.
Windarto, Agus P., (2017). Implementasi  Metode Topsis Dan Saw Dalam Memberikan Reward Pelanggan.
Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK) , 4 (1), 88-101. https://doi.org/10.20527/klik.v4i1.73 Mardiana,  T.,  (2017).  Penerapan  Algoritma  TOPSIS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Pinjaman  pada  Koperasi  Karyawan. Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information  Technology (IJCIT) , 5 (2), 72–83.
Prasetyanti, Dwi N., & Listyaningrum, R., (2017). Kaji Banding Metode Topsis, Saw Dan Ahp-Topsis Guna Menentukan Ukt Mahasiswa Baru Di Politeknik Negeri Cilacap. Informatics, electrical Engineering, and mechanical Engineering (INFOTEKMESIN), 8 (1), 9–14.
Hertyana, H., Mufida, E.,  & Kaafi, Al A., (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) . 6(1), 301–304.