## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Wahyudi Seto Wardana 1) , Volvo Sihombing 2)* , Deci Irmayani 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: wahyusetow@gmail.com, volvolumbantoruan@gmail.com, deacyirmayani@gmail.com

## Abstract
This study aims to design a decision support system for choosing a culinary business location typical of the Bagansiapiapi area in the Bagan Batu area. The many variations of the typical culinary of Bagansiapiapi are  in great  demand  by the  people  in  the  Bagan  Batu  area.  Therefore,  opening  a  culinary  business  for regional  specialties  is  one  of  the  businesses  that  has  the  potential  to  advance  in  Bagan  Batu.  To  help entrepreneurs who want to choose a culinary business location in the Bagan Batu area, a computer-based Decision  Support  System  is  designed.  The  decision  support  system  for  selecting  the  location  of  this entrepreneur uses the Topsis method. The criteria used in this study consisted of 5 criteria, namely the level of population density, rental fees, access to business locations, convenience of parking lots, cleanliness of business  locations.  The  results  of  this  study  are  recommendations  for  business  locations  in  the  form  of alternative rankings that can be taken into consideration as the chosen location. Of the 5 alternative data processed in this DSS, the best alternative location is location 4 with a weighted value of 0.6566.
Keywords : DSS, Culinary, Location, Business, Topsis.

## 1. PENDAHULUAN
Kuliner  masih  menjadi  sesuatu  yang masih menarik perhatian dan dapat memunculkan ide  untuk  bisnis  kuliner  yang  bervariasi. Berbisnis  kuliner  saat  ini  digemari  oleh  banyak wirausahawan  sebab  usaha  kuliner  dapat menghasilkan  omset  yang  cukup  untuk  menjadi penghasilan yang baik. Bisnis kuliner merupakan salah satu dari berbagai jenis usaha yang diminati oleh banyak orang, yang tak hanya digeluti oleh kaum  wanita  yang  identik  dengan  kegiatan memasak,  tetapi  banyak  juga  kaum  pria  yang bergelut  dalam  bisnis  kuliner  ini  dan  meraih sukses  yang  besar.  Hal  ini  dikarenakan  bisnis kuliner  merupakan  bisnis  yang  sangat  mudah untuk  dilakukan,  bahkan  bisa  dilakukan  oleh orang  yang  tidak  punya  keahlian  dalam memasak.
Ketika  hendak  menjalankan  usaha kuliner,  selain  harus  memiliki  modal  usaha pertimbangan  lain  yang  harus  dimiliki  adalah lokasi  usaha.  Lokasi  usaha  merupakan  tempat yang  menjadi  pusat  kegiatan  usaha,  baik  teknis, administrasi, ataupun manajerial. Sebab, dengan mendapatkan  lokasi  yang  strategis  dapat
memperbesar peluang untuk memperoleh konsumen.  Sebaliknya,  apabila  lokasi  usahanya kurang bagus maka penjualanpun nantinya akan menjadi kurang maksimal.
Cara setiap orang dalam  memilih lokasi tempat  berusaha  yang  strategis  akan  sangat berpengaruh  terhadap  kesuksesan  dari  usaha yang akan dibuka. Selain itu situasi dan kondisi yang baik juga akan berdampak pada produk atau jasa yang akan ditawarkan. Fakta di lapangan saat ini  bahwa  tidak  mudah  untuk  mendapatkan tempat usaha pada lokasi yang strategis.  Hal itu dikarenakan  lokasi  usaha  dapat  mempengaruhi perkembangan  usaha  yang  di  jalankan  dimasa yang akan datang. Maka penentuan lokasi usaha sangat penting untuk dilakukan.
Dengan berkembangnya dunia yang telah masuk  pada  era  globalisasi  saat  sekarang  ini, peranan  teknologi  [1]–[5]  terutama  teknologi informasi  sangatlah  menjadi  sangat  dibutuhkan untuk dapat mempermudah pengolahan data [6]– [13] selain itu juga dapat membantu mempermudah  dalam  menunjang  pengambilan keputusan.  Pemanfaatan  sistem  pendukung keputusan  saat  ini  telah  digunakan  untuk
memfasilitasi  berbagai  permasalahan  [14]–[18], [19]–[26].
Oleh karena itu, untuk membantu dalam mempertimbangkan lokasi usaha tersebut dirancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  lokasi  usaha  berbasis  komputer. Metode  yang  dipilih  untuk  diterapkan  dalam pemilihan  untuk  lokasi  usaha  kuliner  ini  adalah dengan menggunakan metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to  Ideal  Solution).  Metode  TOPSIS  merupakan metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria dengan  menerapkan  bobot  skor  pada  masing- masing kriteria [27], [28], [23], [29], [30].

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  tahap-tahap  yang  dilaksanakan dalam penyelesaian sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi usaha kuliner dengan menggunakan  metode  topsis  ini  dilakukan dengan  langkah-langkah  seperti  yang  disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Framework Penelitian
Tahapan  perancangan  SPK  pemilihan lokasi  usaha  kuliner  ini  dimulai  dari  penentuan kriteria dan bobot setiap kriteria. Kemudian tahap berikutnya dilanjutkan dengan merancang sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  mengolah data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan metode Topsis.
Kriteria yang digunakan serta bobot dari setiap  masing-masing  kriteria  dalam  pemilihan lokasi usaha kuliner ini dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot C1 Tingkat Kepadatan Penduduk 4 C2 Biaya Sewa 5 C3 Akses Menuju Lokasi Usaha 3 C4 Kenyamanan Tempat Parkir 2 C5 Kebersihan Lokasi Usaha 3
Adapun data alternatif yang diolah dalam penelitian  ini  adalah  seperti  data  yang  terdapat pada tabel 2.
Table 1. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Lokasi_01 3 2 2 3 2 Lokasi_02 5 4 4 5 3 Lokasi_03 5 3 5 4 2 Lokasi_04 4 5 3 2 5 Lokasi_05 4 4 4 5 4

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data alternatif yang terdapat pada  tabel  2  untuk  mendapat  hasil  rekomendasi lokasi usaha kuliner di daerah Bagan Batu maka dilakukan pengolahan data dengan menggunakan metode  Topsis  dengan  langkah-langkah  berikut ini.
Data  pada  tabel  2    diubah  ke  dalam matriks keputusan X yaitu sebagai berikut:
X  = ( 3 2 2 3 2
5 4 4 5 3 5 3 5 4 2 4 5 3 2 5 4 4 4 5 4)
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Matrix  keputusan  Ternomalisasi  dengan  hasil seperti di bawah ini.
|x1| = √ 3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 = 9.5393
𝑟 11 = 𝑋 11 |𝑋1| = 3 9.5393 = 0.3145
𝑟 21 = 𝑋 21 |𝑋1| = 5 9.5393 = 0.5241
𝑟 31 = 𝑋 31 |𝑋1| = 5 9.5393 = 0.5241
𝑟 41 = 𝑋 41 |𝑋1| =
4 9.5393 = 0.4193
𝑟 51 = 𝑋 51 |𝑋1| = 4 9.5393 = 0.4193
|x1| = √ 2 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 = 8.3666
𝑟 12 = 𝑋 12 |𝑋1| = 2 8.3666 = 0. 2390
𝑟 22 = 𝑋 22 |𝑋1| = 4 8.3666 = 0.4780
𝑟 32 = 𝑋 32 |𝑋1| = 3 8.3666 = 0.3585 𝑟 42 = 𝑋 42 |𝑋1| = 5 8.3666 = 0.5976
𝑟 52 = 𝑋 52 |𝑋1| = 4 8.3666 = 0.4780
|x1| = √ 2 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 4 2 = 8.3666
𝑟 13 = 𝑋 13 |𝑋1| = 2 8.3666 = 0. 2390
𝑟 23 = 𝑋 23 |𝑋1| = 4 8.3666 = 0.4780
𝑟 33 = 𝑋 33 |𝑋1| = 5 8.3666 = 0.5976
𝑟 43 = 𝑋 43 |𝑋1| = 3 8.3666 = 0.3585 𝑟 53 = 𝑋 53 |𝑋1| =
4 8.3666 = 0.4780
|x1| = √ 3 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 + 5 2 = 8.8882
𝑟 14 = 𝑋 14 |𝑋1| = 3 8.8882 = 0. 3375
𝑟 24 = 𝑋 24 |𝑋1| = 5 8.8882 = 0.5625
𝑟 34 = 𝑋 34 |𝑋1| = 4 8.8882 = 0.4500
𝑟 44 = 𝑋 44 |𝑋1| = 2 8.8882 = 0.2250
𝑟 54 = 𝑋 54 |𝑋1| = 5 8.8882 = 0.5625
|x1| = √ 2 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 7.6158
𝑟 15 = 𝑋 11 |𝑋1| = 2 7.6158 = 0.2626 𝑟 25 = 𝑋 21 |𝑋1| = 3 7.6158 = 0.3939 𝑟 35 = 𝑋 31 |𝑋1| = 2 7.6158 = 0.2626 𝑟 45 = 𝑋 41 |𝑋1| = 5 7.6158 = 0.6565 𝑟 55 = 𝑋 51 |𝑋1| = 4 7.6158 = 0.5252
Sehingga  dihasilkan  matriks  R  berikut ini.
R = 0.3145 0.2390 0.2390 0.3375 0.2626 0.5241 0.4780 0.4780 0.5625 0.3939 0.5241 0.3585 0.5976 0.4500 0.2626 0.4193 0.5976 0.3585 0.2250 0.6565 0.4193 0.4780 0.4780 0.5625 0.5252 Selanjutnya dilakukan perhitungan matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  yang diperoleh  dari  hasil  perkalian  matriks  R  dengan bobot preferensi (4,5,3,2,3) sehingga didapatkan hasil seperti matriks Y berikut ini.
Y = 1.258 1.195 0.717 0.675 0,7878 2.0964 2.39 1.434 1.125 01817 2.0964 1.7925 1.7928 0.9 0.7878 1.6772 2.988 1.0755 0.45 0.9695 1.6772 2.39 1.434 1.125 0.5756
Selanjutnya  dilakukan  pencarian  nilai Solusi Ideal Positif seperti berikut ini.
𝑦 1+ =Max (1.258; 2.0964; 2.0964; 1.6772; 1.6772 ) = 2.0964
𝑦 2+ =Max ( 1.195; 2.39; 1.7925; 2.988; 2,39 ) = 2,988
𝑦 3+ =Max (0.717; 1.434; 1.7928; 1.0755; 1.434 ) = 1.7928
𝑦 4+ =Max (0.675; 1.125; 0.9; 0.45;1.125 ) = 1.125
𝑦 5+ =Max  (0.7878;  0.1817;  0.7878;  0.9695; 0.5756) =0.9695
𝐴 + = ( 2.0964; 2.988; 1.7928; 1.125; 0.9695 )
Selanjutnya  dilakukan  juga  pencarian nilai Solusi Ideal Negatif seperti berikut ini.
𝑦 1− =Min (1.258; 2.0964; 2.0964; 1.6772; 1.6772 ) = 1.258
𝑦 2− =Min ( 1.195; 2.39; 1.7925; 2.988; 2,39 )
= 1.195
𝑦 3− =Min (0.717; 1.434; 1.7928; 1.0755; 1.434 )
= 0.717
𝑦 4− =Min (0.675; 1.125; 0.9; 0.45;1.125 )
= 0.675
𝑦 5− =Min (0.7878; 0.1817; 0.7878; 0.9695; 0.5756) =0.1817
𝐴 − = ( 1.258; 1.195; 0.717; 0.675; 0.1817)
Dan  berikutnya  dihitung  jarak  antara  nilai terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi  ideal  positif seperti berikut ini.
𝐷 1+ =√(1.258 − 2.0964)^2  +   (1.195 − 2.988)^2   +   (0.717 − 1.7928)^2  +   (0.675 − 1.125)^2  +   (0.7878 − 0.9695)^2 = 2.3042
𝐷 1+ =√(2.0964 − 2.0964)^2  + (2.39 − 2.988)^2 +   (1.434 − 1.7928)^2  + (1.125 − 1.125)^2  +   (0.1817 − 0.9695)^2 =1.0521
𝐷 1+ =√(2.0964 − 2.0964)^2 + (1.7925 − 2.988)^2 + (1.7928 − 1.7928)^2  + (0.9 − 1.125)^2  +  (0.1817 − 0.9695)^2 = 1.4493
𝐷 1+ =√(1.6772 − 2.0964)^2  + (2.988 − 2.988)^2 +   (1.0755 − 1.7928)^2  + (0.45 − 1.125)^2  +  (0.9695 − 0.9695)^2 = 1.0704
𝐷 1+ =√(1.6772 − 2.0964)^2  + (2.39 − 2.988)^2 +   (1.434 − 1.7928)^2  + (1.125 − 1.125)^2  +   (0.5756 − 0.9695)^2 = 0.9039

## Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif
𝐷 1− =√(1.258 − 1.258)^2 + (1.195 − 1.195)^2 + (0.717 − 0.717)^2 + (0.675 − 0.675)^2 + (0.7878 − 0.1817)^2 =0.6061
𝐷 1− =√(2.0964 − 1.258)^2 + (2.39 − 1.195)^2 + (1.434 − 0.717)^2 + (1.125 − 0.675)^2 + (0.1817 − 0.1817)^2 =1.6875
𝐷 1− =√(2.0964 − 1.258)^2 + (1.7925 − 1.195)^2 + (1.7928 − 0.717)^2 + (0.9 − 0.675)^2 + (0.1817 − 0.1817)^2 =1.5059
𝐷 1− =√(1.6772 − 1.258)^2 + (2.988 − 1.195)^2 + (1.0755 − 0.717)^2  + (0.45 − 0.675)^2 + (0.9695 − 0.1817)^2 =2.0469
𝐷 1− =√(1.6772 − 1.258)^2 + (2.39 − 1.195)^2 + (1.434 − 0.717)^2  + (1.125 − 0.675)^2  + (0.5756 − 0.1817)^2 =1.5734
Sehingga  diperoleh  nilai  kedekatan setiap alternatif  terhadap solusi ideal
V1 = 0.6061 0.6061+2.3042 = 0.2089
V2 = 1.6875 1.6875+1.0521 = 0.6159
V3 = 1,5059 1,5059+1.4493 = 0.5096 V4 = 2.0469 2.0469+1.0704 = 0.6566
V5 = 1.5734 1.5734+0.9039 = 0.6351

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan
sistem pendukung keputusan  pemilihan  lokasi  kuliner  yang  telah dirancang  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan sistem ini pemilihan lokasi usaha dapat dilakukan dengan  cepat  dan  mudah  sehingga  dihasilkan beberapa  rekomendasi  lokasi  usaha  yang  dapat dipilih sehingga pelaku usaha yang akan memulai usahanya  dapat  memilih  lokasi  yang  terbaik sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan.  Dari hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan  diperoleh lokasi  terbaik  untuk  tempat  berusaha  adalah lokasi alternatif V4.

## 5. REFERENSI
[1] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  Evaluation  of  E32  Long Range  Radio  Frequency  915  MHz  based on Internet of Things and Micro Sensors Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
10, no. 11, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106.
[2] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  Evaluation  of  LoRa ES920LR 920 MHz on the Development Board,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,
vol. 11, no. 6, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110602.
[3] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength of LoRa with BME280 sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843. [4] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Review of the Blockly Programming on M5Stack Board and MQTT Based for Programming  Education,”  in 2019  IEEE 11th International Conference on Engineering  Education  (ICEED) ,  Nov. 2019, pp. 102–107, doi: 10.1109/ICEED47294.2019.8994922.
[5] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Study of  LoRa  Performance  in  Monitoring  of Patient’s  SPO2  and  Heart  Rate  based
IoT,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 2, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110232.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R. Tampubolon, E. I. Malau, E. P. S. Parapat, and D. S. Hutagalung, “Sistem Informasi Administrasi  Pinjaman  (Kredit)  Pada Credo Union Modifikasi (CUM) Berbasis Web,” J. Tekinkom , vol. 3, no. 2, pp. 62– 69, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.193. [7] H. Sugara, E. Sirait, M. A. Hanafiah, and
N.  F.  Siagian,  “Sistem  Informasi Pembayaran  SPP  Pada  SMK  Swasta Teladan  Tanah  Jawa  Menggunakan Vb.Net,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 14, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.125. [8] S. S. S, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar,
“Sistem Pendukung Keputusan
Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit Menggunakan  Metode Topsis  Pada  Cum Caritas HHKBP Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[9] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted
Product,” TEKINKOM ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 1–8, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[10] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[11] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  G.  A. Purba,  “Aplikasi  Pencatatan  Laporan Penjualan  Kita-Kita.Net  Berbasis  Web,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–86, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i1.81.
[12] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  I.  M. Siregar,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pendataan  Barang  Pada  PT.  Serdang Hulu,” J.  Comput.  Bisnis , vol.  12,  no.  2, pp. 111–117, 2018.
[13] V. M. Siregar and H. Sugara,
“Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Penggajian Berbasis Dekstop Pada Murni Sadar  English  Course,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2018.
[14] Mesran,  G.  Ginting,  Suginam,  and  R. Rahim,  “Implementation  of  Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer  (  Case  Study  STMIK  BUDI DARMA  ),” Int.  J.  Eng.  Res.  Technol. (IJERT , vol. 6, no. 02, pp. 141–144, 2017,
[Online]. Available:
http://www.ijert.org/view- pdf/16277/implementation-of- elimination-and-choice-expressing- reality-electre-method-in-selecting-the- best-lecturer-case-study-stmik-budi- darma.
[15] M.  Sevkli,  “An  application  of  the  fuzzy
ELECTRE method for supplier selection,” Int. J. Prod. Res. , vol. 48, no. 12,  pp.  3393–3405,  Jun.  2010,  doi: 10.1080/00207540902814355.
[16] K. M. A. S. Al-Harbi, “Application of the AHP in project management,” Int. J. Proj. Manag. , vol. 19, no. 1, pp. 19–27, 2001, doi: 10.1016/S0263-7863(99)00038-1.
[17] Angelina et  al. ,  “Application  Selection
Lending  Houses  Subsidized  by  the Method of AHP and SAW,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012082, Jul. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012082.
[18] D. Bambang, T. Wijaya, T. Wahyono, and A.  N.  S.  Hapsari,  “TOPSIS  Method Implementation for
Employee
Performance Information System,” Int. J. Inf. Technol. Bus. , vol. 2, no. 1, pp. 21–26,
2019.
[19] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, p. 012112, Oct. 2018, doi:
10.1088/1757-899X/420/1/012112.
[20] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[21] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[22] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012014.
[23] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian,
“Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[24] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for
Selecting English Course Branch
Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[25] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[26] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et
Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[27] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[28] S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK  BERBASIS  ANDROID,” J.
Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 73–81,
2019.
[29] R.  O.  S.  Gurning,  W.  Busse,  and  M. Lubnan, “Decision Making of Full Speed, Slow Steaming, Extra Slow Steaming and
Super Slow Steaming using TOPSIS,” Int. J.  Mar.  Eng.  Innov.  Res. ,  vol.  2,  no.  1, 2017,
doi:
10.12962/j25481479.v2i1.2605.
[30] A.  Azizi,  D.  O.  Aikhuele,  and  F.  S. Souleman,  “A  Fuzzy  TOPSIS  Model  to Rank  Automotive  Suppliers,” Procedia Manuf. , vol. 2, no. February, pp. 159–164,
2015, doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.028.