## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGADAAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN ELECTRE
Arifin Tua Purba 1) , Heru Sugara 2) , Hengki Mangiring Parulian Simarmata 3) , Doris Yolanda Saragih 4) , Erikson Damanik 5) 1,4 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis indonesia email: arifintuaprb20@gmail.com , dorisyolandasaragih@gmail.com
2,3 Sekretari, Politeknik Bisnis indonesia email: thesugara77@gmail.com , hengkisimarmata.mm@gmail.com
5 Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis indonesia email: damanik.1969@gmail.com

## Abstract
This study aims to solve the problem of grouping books that are most often borrowed at the library and provide priority recommendations for procuring the right books. Currently the priority for procuring books at  the  Sekolah  Tinggi  Akuntansi  dan Manajemen Indonesia  (STAMI)  Library is  still  done  manually.  To overcome this problem, two methods are used, namely the K-Means method which functions to group books based  on  the  number  of  book  titles  and  the  ELECTRE  method  which  is  used  to  prioritize  books  to  be purchased. The decision support system built using the ELECTRE method utilizes criteria consisting of the number  of  books  borrowed,  copies,  book  prices,  and  majors.  The  results  of  this  study  are  a  web-based decision support system consisting of 11 alternatives grouped, namely: Buku-013, Buku-063, Buku-072, Buku-074,  Buku-075,  Buku-076,  Buku-084,  Buku  -  092,  Book-102,  Book-122,  and  Book-125.  With  this Decision Support System, the Library of the Indonesian College of Accounting and Management can easily prioritize procuring books in the library.
Keywords: DSS, K-Means, ELECTRE, Priority, Book

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan salah satu aset penting dalam lembaga pendidikan, termasuk di Sekolah  Tinggi  Akuntansi  dan  Manajemen Indonesia (STAMI). Pengadaan buku yang tepat dan  efisien  menjadi  faktor  krusial  dalam meningkatkan kualitas pendidikan. Dalam menjalankan  fungsinya,  perpustakaan  sering dihadapkan  pada  tantangan  dalam  mengelola koleksi  buku  agar  tetap  relevan  dengan kebutuhan pengguna. Penentuan prioritas pengadaan  buku  yang  tepat  menjadi  hal  yang krusial  dalam  memastikan  bahwa  perpustakaan memiliki koleksi yang up-to-date dan bervariasi serta  sesuai  dengan  kebutuhan  mahasiswa STAMI.
Saat  ini  Sekolah  Tinggi  Akuntansi  dan Manajemen Indonesia (STAMI) belum memiliki sistem yang digunakan untuk membuat prioritas buku  yang  harus  disediakan.  Oleh  karena  itu,
diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  membantu  perpustakaan  dalam menentukan  prioritas  pengadaan  buku  dengan efisien dan efektif.
Dalam  zaman  yang  ditandai  oleh kemajuan  teknologi  yang  pesat  seperti  saat  ini, berbagai  teknologi  telah  digunakan  untuk memfasilitasi  penyelesaian  berbagai  masalah dalam  kehidupan  sehari-hari  [1]–[9],  [10]–[13], Salah satu di antaranya adalah penerapan sistem komputer yang mendukung pengambilan keputusan [14]–[21]. Penggunaan sistem pendukung  keputusan  telah  meluas  dalam mendukung  pengambilan  keputusan  untuk memecahkan  berbagai  masalah  di  berbagai sektor,  termasuk  pendidikan,  kesehatan,  dan sektor publik lainnya [22]–[27], [28], [29].
Untuk mengatasi hal tersebut, dirancang sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  prioritas  pengadaan  buku  untuk
mempermudah penggunanya. Dalam pemecahan masalah  ini  juga  digunakan  juga  algoritma  K- means [30]–[33] untuk menentukan klaster buku terbanyak yang dipinjam. Setelah di klaster, maka dirancang  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan metode Electre untuk menentukan prioritas  buku  yang  paling  perlu  untuk  di sediakan  di  perpustakaan  Sekolah  Tinggi Akuntansi dan Manajemen Indonesia.
Melalui penelitian ini, diperoleh manfaat yang signifikan dalam pengelolaan koleksi buku perpustakaan.  Dengan  mengintegrasikan  kedua metode  ini,  diharapkan  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  membantu  perpustakaan dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  rasional dan  objektif  dalam  memilih  buku  yang  akan diadakan dalam koleksinya.

## 2. METODE PENELITIAN Kerangka Kerja Penelitian
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan prioritas pengadaan buku perpustakaan menggunakan  metode  K-Means  dan  Electre  ini dilakukan dengan mengikuti kerangka kerja yang disajikan pada gambar 1.

## Analisa Data
Pada tahap ini dilakukan analisa data dari hasil survei dan wawancara yang telah dilakukan sebelumnya.  Data-data  yang  akan  dianalisis dengan metode k- means clustering adalah:
a. Data peminjam sesuai dengan Jurusan.
b. Jumlah pengarang.
c. Jumlah buku
d. Jumlah sumber
e. Jumlah subjek
f. Jumlah kode inventaris
g. Tahun penerbit
Selanjutnya data-data tersebut diolah ke dalam sistem sehingga dapat diperoleh gambaran umum dari hasil pengolahan data tersebut.
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian ini  terdiri  dari  163  judul  buku  yang  telah  di bersihkan (data cleaning ).
Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  untuk  mendapatkan  hasil pengelompokan data, dilakukan pengelompokan data  terhadap  data  yang  telah  dikumpulkan dengan  menggunakan  metode  K-Means.  Proses pengelompokan  data  dilakukan  sampai  dengan iterasi  keempat.  Setelah  dilakukan  perbandingan data  antara  iterasi  ketiga  dan  iterasi  keempat diperoleh hasil data yang sama antara pusat cluster iterasi  ketiga  dengan  pusat  cluster  pada  iterasi keempat.

## Book 001
C1 = √(5 − 1,993007) 2 + (3 − 1,342657) 2 = 5,753779
C2 = √(5 − 11,45) 2 + (3 − 1,3) 2
= 9,34
C3 = √(5 − 20,66667) 2 + (3 − 4,666667) 2 = 18,44445

## Book 002
C1 = √(3 − 1,993007) 2 + (1 − 1,342657) 2 = 1,124407
C2 = √(3 − 11,45) 2 + (1 − 1,3) 2 = 8,54
C3 = √(3 − 20,66667) 2 + (1 − 4,666667) 2 = 31,11112
Book 003
C1 = √(1 − 1,993007) 2 + (1 − 1,342657) 2
= 1,110421
C2 = √(1 − 11,45) 2 + (1 − 1,3) 2 = 10,54
C3 = √(1 − 20,66667) 2 + (1 − 4,666667) 2 = 33,11112
Book 004
C1 = √(3 − 1,993007) 2 + (1 − 1,342657) 2
= 1,124407
C2 = √(3 − 11,45) 2 + (1 − 1,3) 2 = 8,54
C3 = √(3 − 20,66667) 2 + (1 − 4,666667) 2 = 31,11112
Pada  iterasi  keempat  ini,  diperoleh kelompok  data  yang  terdiri  dari  143  data  pada cluster 1, 20 data pada cluster 2 dan 3 data pada cluster ke 3. Dari hasil cluster tersebut selanjutnya dipilih  data  peminjaman  buku  tertinggi  namun memiliki  jumlah  eksemplar  yang  paling  sedikit, yakni  data  yang  terdapat  pada  cluster  ke  2.  Dua puluh (20) data peminjaman buku tersebut terdiri dari  11  judul  buku  seperti  yang  disajikan  pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Buku Hasil Pengelompokan
Id Pemin- jaman Eksem- plar Harga Buku  Jurusan Book-013 11 1 Rp100.000 KA Book-063 11 1 Rp123.900 MAP Book-072 16 1 Rp162.000 MAP Book-074 13 1 Rp73.350 MAP Book-075 11 1 Rp106.000 MAP Book-076 16 1 Rp117.000 MAP Book-084 13 1 Rp71.500 KP Book-092 15 1 Rp60.000 KA Book-102 11 1 Rp95.500 TK Book-122 13 1 Rp130.000 KP Book-125 12 1 Rp50.000 MAP

## Pengolahan data dengan metode Electre
Dalam  penelitian  pengadaan  buku  di Perpustakaan  Sekolah  Tinggi  Akuntansi  dan Manajemen  Indonesia  ini  dapat  11  data  judul buku  yaitu Akuntansi keuangan  lanjutan  edisi IFRS  (Book-013),  Komunikasi  Bisnis  Ed.3 (Book-063)  ,  Manajemen  Koperasi  Simpan Pinjam : Panduan Praktis Operasional Manajemen Koperasi  Simpan Pinjam di Indonesia  (Book-072),  Manajemen  Pemasaran :Teori & Implementasi (Book-074), Manajemen Perbankan  Edisi  Revisi  (Book-75),  Manajemen Perusahaan  Koperasi  :  Pokok-Pokok  Pikiran Mengenai  Manajemen  Dan  Kewirausahaan Koperasi (Book-76), Mengelola Kualitas Layanan  Perbankan  (Book-84),  Metodologi
Penelitian  Bisnis  (Book-92),  Panduan  Praktis Mempelajari  Aplikasi  Mikrokontroler  Dan Pemrogramannya Menggunakan Arduino (Book- 102),  Perbankan  Dan  Masalah  Kredit  :  Suatu Tinjauan  Di  bidang  Yuridis  (Book-122), Perpajakan Edisi Revisi (Book-125).
Sebagai  alternatif  untuk  melakukan perhitungan  manual  dengan  metode  ELECTRE .
Adapun tahapan-tahapan
dalam
Proses
ELECTRE adalah sebagai berikut:
Tabel  di  bawah  ini  menunjukkan  range  bobot pada tiap kriteria
Tabel 2. Range Peminjaman Range-bobot Peminjaman 1 1-5 2 6-10 3 11-15 4 16"20 Tabel 3. Range Eksemplar Range-bobot Eksemplar 1 1-5 2 6-10 3 11-15 4 16-20 Tabel 4. Range Harga Buku Range-bobot Harga Buku 1 1-50.000
2 50.000-100.000 3 100.000-150.000 4 150.000-200.000 Tabel 5. Range Jurusan Range-bobot Jurusan 1 MAP 2 KA 3 KP 4 TK
Selanjutnya  data  buku  pada  tabel  1  disesuaikan dengan  range  bobot  di  atas,  sehingga  diperoleh data-data seperti disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Data disesuaikan dengan range bobot
Pemin- jaman Eksem- plar Harga Buku Juru- san Book-013 3 1 1 2 Book-063 3 1 3 1 Book-072 4 1 4 1 Book-074 3 1 2 1 Book-075 3 1 3 1 Book-076 4 1 3 1 Book-084 3 1 2 3 Book-092 3 1 2 2 Book-102 3 1 2 3 Book-122 3 1 3 3 Book-125 3 1 1 1 bobot preferensi sebagai
berikut: a. Kriteria Peminjam = 4 b. Kriteria Eksemplar = 3 c. Kriteria Harga buku = 4 d. Kriteria Jurusan = 2 Sehingga W = (4, 3, 4, 2)
Langkah-langkah  selanjutnya  yang  dilakukan adalah:
a. Normalisasi matriks keputusan.
Pada  tahap  ini  dilakukan  normalisasi matriks  keputusan.  Hasil  dari  normalisasi tersebut disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi Matriks Keputusan
Pemin- jaman Eksem- plar Harga Buku Jurusan Book-013 0,2822 0,3015 0,1195 0,3123 Book-063 0,2822 0,3015 0,3586 0,1562 Book-072 0,3763 0,3015 0,4781 0,1562 Book-074 0,2822 0,3015 0,2390 0,1562 Book-075 0,2822 0,3015 0,3586 0,1562 Book-076 0,3763 0,3015 0,3586 0,1562 Book-084 0,2822 0,3015 0,2390 0,4685 Book-092 0,2822 0,3015 0,2390 0,3123 Book-102 0,2822 0,3015 0,2390 0,4685 Book-122 0,2822 0,3015 0,3586 0,4685 Book-125 0,2822 0,3015 0,1195 0,1562
b. Pembobotan  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi
Setelah  di  normalisasi,  setiap  kolom dikalikan  dengan  bobot W = (4, 3, 4, 2). Hasil dari  perkalian  matriks  dengan  bobot  disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Pembobotan pada Matriks yang telah
dinormalisasi Pemin- jaman Eksem- plar Harga Buku Jurusan Book-013 1,1289 0,9045 0,4781  0,6247 Book-063 1,1289 0,9045 1,4343  0,3123 Book-072 1,5052 0,9045 1,9124  0,3123 Book-074 1,1289 0,9045 0,9562  0,3123 Book-075 1,1289 0,9045 1,4343  0,3123 Book-076 1,5052 0,9045 1,4343  0,3123 Book-084 1,1289 0,9045 0,9562  0,9370 Book-092 1,1289 0,9045 0,9562  0,6247 Book-102 1,1289 0,9045 0,9562  0,9370 Book-122 1,1289 0,9045 1,4343  0,9370 Book-125 1,1289 0,9045 0,4781  0,3123
Selanjutnya  dilakukan  penentuan  himpunan concordance dan disordance  index .  Setelah himpunan  concordance  dan  disconcordance index diperoleh, dilanjutkan dengan menghitung matriks concordance dan disconcordance. Hasil perhitungan matriks
concordance dan
disconcordance disajikan pada tabel 9 dan tabel 10. Tabel 9. Matriks Concordance Book-013 0 9 5 9 9 5 7 9 7 7 13 Book-063 11 0 5 13 13 9 11 11 11 11 13
Book-072 11 13 0 13 13 13 11 11 11 11 13 Book-074 11 9 5 0 9 5 11 11 11 7 13 Book-075 11 13 5 13 0 9 11 11 11 11 13 Book-076 11 13 9 13 13 0 11 11 11 11 13 Book-084 13 9 5 13 9 5 0 13 13 9 13 Book-092 13 9 5 13 9 5 11 0 11 7 13 Book-102 13 9 5 13 9 5 13 13 0 9 13 Book-122 13 13 5 13 13 9 13 13 13 0 13 Book-125 11 9 5 9 9 5 7 7 7 7 0 Tabel 10. Matriks Disconcordance Book-013 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 Book-063 0,33 1,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,65 1,00 1,00 0,00 Book-072 0,22 0,00 0,00 0,00 0,00 0,65 0,33 0,65 1,00 0,00 Book-074 0,65 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 Book-075 0,33 0,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,65 1,00 1,00 0,00 Book-076 0,33 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,65 1,00 1,00 0,00 Book-084 0,00 0,77 1,00 0,00 0,77 0,77 0,00 0,00 1,00 0,00 Book-092 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 Book-102 0,00 0,77 1,00 0,00 0,77 0,77 0,00 0,00 1,00 1,31 Book-122 0,00 0,00 0,77 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 0,00 0,00 Book-125 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 e. Menentukan matriks dominan concordance dan disconcordance .
Matriks  dominan concordance  dan matriks  dominan disconcordance dibangun dengan  membandingkan  setiap  nilai  elemen matriks dengan nilai threshold . Matriks dominan concordance dan
matriks dominan
diconscordance disajikan pada tabel 11 dan tabel 12.
Tabel 11. Matriks Dominan Concordance Book-013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Book-063 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 Book-072 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Book-074 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 Book-075 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 Book-076 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 Book-084 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 Book-092 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 Book-102 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 Book-122 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 Book-125 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tabel 12. Matriks Dominan Disconcordance Book-013 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 Book-063 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 Book-072 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 Book-074 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 Book-075 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 Book-076 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 Book-084 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 Book-092 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 Book-102 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 Book-122 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 Book-125 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
f.
Menentukan
aggregate dominance matrix.
Menentukan aggregate dominance matrix sebagai  matriks  E,  yang  setiap  elemennya merupakan  perkalian  antara  elemen  matriks  F dengan elemen matriks G, sebagai berikut :
Tabel 13. Aggregate Dominance Matrix
Book-013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Book-063 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 Book-072 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 Book-074 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 Book-075 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 Book-076 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 Book-084 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Book-092 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Book-102 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Book-122 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Book-125 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
g. Eliminasi alternatif yang les favourable.
Alternatif  terbaik  adalah  yang  mendominasi alternatif  lainnya.  Hasil  perangkingan  diperoleh bahwa Book-074  (Manajemen  Pemasaran  : Teori  &  Implementasi) merupakan  alternatif terbaik  dari  11  alternatif  lain.  Sedangkan alternatif  paling  bawah  adalah Book-122 (Perbankan  Dan  Masalah  Kredit  :  Suatu Tinjauan Dibidang Yuridis).
Tabel 3.16. Hasil Perangkingan Book-013 0 Book-063 4 Book-072 3 Book-074 4 Book-075 4 Book-076 4 Book-084 0 Book-092 2 Book-102 0 Book-122 0 Book-125 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diberikan  kesimpulan bahwa  sistem  Rekomendasi  Pengadaan  Buku  di Perpustakaan  Sekolah  Tinggi  Akuntansi  dan Manajemen Indonesia dilakukan dengan menggunakan  2  tahapan  yakni  menggunakan metode  K-  Means  dan  metode  Electre.  Melalui perhitungan k-means clustering diperoleh kelompok buku sebanyak 3 cluster, yaitu cluster peminjaman  paling  rendah,  sedang,  dan  paling tinggi. Dengan  mengintegrasikan  kedua  metode ini, dapat membantu pihak pengelola
perpustakaan  dalam  membuat  keputusan  yang lebih  rasional  dan  objektif  dalam  menyediakan buku yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa.

## 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,
pp. 38–49, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106.
[2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie, and R. Arifuddin, “Design Of Tsunami  Detector  Based  Sort  Message Service  Using  Arduino  and  SIM900A  to GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd Int. Conf. Adv. Sci. Innov. ICASI 2019, 18
July,  Banda  Aceh,  Indones. ,  2019,  doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2288588.
[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, “Quality of Service and power consumption optimization on the IEEE 802.15.4 pulse sensor node based on Internet of Things,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2019,
[Online]. Available: http://www.scopus.com/inward/record.ur l?eid=2-s2.0-
85066760495&partnerID=MN8TOARS
[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] P.  D.  Prasetyo  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  evaluation  WPAN  of  RN- 42 bluetooth based (802.15.1) for sending the  multi-sensor  LM35  data  temperature
and  raspBerry  pi  3  Model  B  for  the database  and  internet  gateway,” Int.  J.
Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2018,  doi: 10.14569/IJACSA.2018.091285.
[7] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “ZigBee Radio  Frequency  (RF)  performance  on Raspberry  Pi  3  for  Internet  of  Things (IoT)  based  blood  pressure  sensors monitoring,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , 2019, [Online]. Available:
http://www.scopus.com/inward/record.ur
l?eid=2-s2.0-
85066732467&partnerID=MN8TOARS
[8] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Review of the Blockly Programming on M5Stack Board and MQTT Based for Programming  Education,” 2019  IEEE 11th Int. Conf. Eng. Educ. , pp. 102–107,
Nov.
2019, doi: 10.1109/ICEED47294.2019.8994922.
[9] M. Niswar et al. , “Performance evaluation of ZigBee-based wireless sensor network for monitoring patients’ pulse status,” in
2013 International Conference on Information  Technology  and  Electrical Engineering  (ICITEE) ,  Oct.  2013,  pp. 291–294. doi:
10.1109/ICITEED.2013.6676255.
[10] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[11] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[12] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[13] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker
Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [14] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j
urteksi/article/view/1062
[15] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp.
239–244, 2021.
[16] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[17] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[18] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[19] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[20] S.  Parsaoran  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.
[21] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[22] 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.
[23] 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.
[24] 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.
[25] 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.
[26] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode
teorema
bayes
dalam
mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[27] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam
Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[28] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[29] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi:
10.1063/5.0094437.
[30] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K-Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[31] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H., “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang  Berpotensi  Phk  Dengan  Algoritma K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol.  2,  no.  2,  pp.  85–90,  2019,  doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[32] H.  Sugara  and  M.  A.  Hanafiah,  “Book Data Grouping in the Library Using the K- Means  Clustering  Method,” Mantik ,  vol.
4, no. 3, pp. 2225–2231, 2020.
[33] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, p. 012049, Apr. 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/1007/1/012049.