## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Volunteer Terbaik Dengan Metode AHP Dan TOPSIS Pada Gereja GBI Glow Fellowship Centre Medan
Restu Berkat Juang Waruwu 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* juangwaruwu96@gmail.com
Abstrak− Dalam  gereja  GBI  Glow  Fellowship  Centre  Medan  setiap  tahun  mengadakan  pemilihan  volunteer  terbaik  dari  beberapa volunteer lainnya untuk diberikan penghargaan atau ucapkan terimakasih atas pelayanan gereja selama 1 tahun yang di anggap memiliki kinerja  yang  lebih  dari  pada  volunteer  lain.  Hal  ini  dilakukan  sebagai  acuan  untuk  memotivasi  volunteer  yang  lain  agar  lebih bersungguh-sungguh dalam memberikan pelayanan. Dalam pemilihan volunteer terbaik sering mengalami masalah  yaitu kurangnya transparasi, masih bersifat komersial atau tradisional sehingga hasilnya tidak sesuai seperti yang diharapkan dan belum tersistem dalam menginput seluruh data yang akan mengorganisir data-data kinerja bulanan volunteer, kurangnya alat infrastruktur seperti komputer yang belum  cukup memadai, alat pengontrolan  data dan  masih banyak  hal  yang  lain.  Untuk pemilihan volunteer terbaik  dilakukan penyeleksi atau menjaring calon volunteer dengan kriteria-kriteria yang ditentukan, agar tidak terjadinya kesalahan dalam pemilihan maka diperlu sebuah sistem keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. Dengan dirancagan sistem pendukung keputusan ini dapat membantu pihak Gereja GBI Glow Fellowship Centre Medan dalam pemilihan volunteer terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Volunteer, AHP, Topsis
Abstract− In the GBI Glow Fellowship Center Medan church every year it holds a selection of the best volunteers from several other volunteers to be given awards or say thank you for the church service for 1 year which is considered to have better performance than other volunteers. This is done as a reference to motivate other volunteers to be more serious in providing services. In selecting the best volunteers, they often experience problems, namely lack of transparency, are still commercial or traditional so that the results are not as expected and  have not been systemized in  inputting all the data that  will  organize  voluntary  monthly performance data,  la ck  of infrastructure tools such as insufficient computers, data control tools and many other things. For the selection of the best volunteers, a selection of volunteer candidates is carried out with the specified criteria, so that there are no errors in the selection, a decision system is  needed  using  the  Analytical  Hierarchy  Process  and  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  method.  By designing this decision support system, it can help the GBI Glow Fellowship Center Medan Church in selecting the best volunteers.
Keywords : Decision Support System, Volunteer Selection, AHP, Topsis

## 1. PENDAHULUAN
GBI Glow Fellowship Centre  adalah gereja yang memiliki visi Menegakan Kerajaan Allah Dalam Roh dan Kebenaran. Dengan  memiliki  4  fondasi  pelayanan  untuk  menjalankan  visi  tersebut  yaitu  kerja  sama,  lakukan  yang  terbaik,  siap berkorban, tulus dan  jujur dan memiliki panca tekad yaitu kepekaan Roh, kelembutan hati, ketegaran  jiwa, kekudusan hidup dan sukacita. Gereja GBI Glow Fellowship Centre  pusatnya berada di kota Jakarta yang gembala seniornya Pdt. Gilbert Lumoindong dan  memiliki cabang di  Kota Medan bertempat di Medan Mall  Lantai 5, yang gembala  lokalnya bernama Pdt. Jack Marpaung dan memiliki wakil gembala yang bernama Pdp. Dedy Zega dan mempunyai Pengerja dan volunteer sebagai pelayanan Tuhan.
Dalam  gereja  GBI  Glow  Fellowship  Centre  Medan  setiap  tahun  mengadakan  pemilihan  volunteer  terbaik  dari beberapa volunteer lainnya untuk diberikan penghargaan atau ucapkan terimakasih atas pelayanan gereja selama 1 tahun yang di anggap memiliki kinerja yang lebih dari pada volunteer lain. Hal ini dilakukan sebagai acuan untuk memotivasi volunteer yang  lain agar  lebih  bersungguh-sungguh dalam  memberikan pelayanan. Dalam pemilihan volunteer terbaik sering mengalami masalah  yaitu kurangnya transparasi, masih bersifat komersial atau tradisional sehingga hasilnya tidak sesuai  seperti  yang diharapkan dan belum tersistem dalam  menginput seluruh data yang akan  mengorganisir data-data kinerja bulanan volunteer, kurangnya alat infrastruktur seperti komputer yang belum cukup memadai, alat pengontrolan data dan masih banyak hal yang lain.
Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode  AHP  dan  TOPSIS.  Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  merupakan  metode  yang  banyak  digunakan dalam  kasus  pembobotan  kriteria  dan  penentuan  prioritas  setiap  kriteria.  Alasan  penggunaan  AHP  ini  karena  didalam AHP  terdapat  konsep  eigenvector  yaitu  digunakan  untuk  melakukan  proses  perangkingan  prioritas  setiap  kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) suatu  metode  untuk  mencari  solusi  ideal  berdasarkan  nilai  preferensi.  Alasan  penggunaan  metode TOPSIS  ini  karena dalam TOPSIS menggunakan konsep berupa alternatif  yang terpilih tidak  hanya  memiliki  jarak terpendek  dari solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Konsep  TOPSIS  sederhana  dan  mudah dipahami dan memiliki kemampuan untuk mengukur alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis [1].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Merri Ferawati dengan judul “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Proces  (AHP)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Raskin  Di  Kelurahan  Simpang  Baru  Panam” mengatakan metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan dimana peralatan utama adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya adalah kriteria penerima raskin [2]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Fristy Riandari  et  al  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Dalam  Memilih  Kepala

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Departeman  Pada  Kantor  Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera  II  Medan”  mengatakan  Topsis  merupakan  suatu  metode pendukung keputusan yang di dasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan atau DSS (Decision Support System) adalah sistem berbasis komputer yang mempermudah pengambil  keputusan  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data        model.  Sistem pendukung keputusan dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah untuk mengevaluasi suatu peluang. Aplikasi sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan  pemikiran  pengambil  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  lebih  ditujukan  untuk  mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas.

## 2.2 Model Analitical Hierarkhi Process (AHP)
Pada  dasarnya,  proses  pengambilan  keputusan  adalah  memilih  suatu  alternatif.  Peralatan  utma  AHP  adalah  sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya  persepsi manusia. Keberadaan hierarkhi memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu bentuk hierarkhi.
AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan. salah satunya adalah dapat digambarkan  secara  grafis  sehingga  mudah  dipahami  oleh  semua  pihak  yang  terlibat  dalam  pengmabilan  keputusan. Berry,Michael  J.A  dan  Linoff,Gordon  S.2004.  Data  Mining  Techniquis  for  Marketing,  sales,Customer  Relationship Management [5].
Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metide AHP meliputi:
1. Mengidentifikasikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hierarkhi adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem  secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah  pertama  dalam  menentukan  prioritas  elemen  adalah  membuat  perbandingan  pasangan,  yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya.
3. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk  memperoleh  keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Menjumlah nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan memebaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada  karena  kita  tidak menginginkan  keputusan  berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks.
5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus: CI = (λ maks ̵ n)/n
Dimana n = banyaknya elemen
6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus: CR = CI/RC
Dimana: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index
IR = Indeks Random Consistency
7. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgment  harus  diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2.3 Model Techinque For Order Preference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Topsis ( Techinque For Order Preference By Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambil keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih adalah  yang terbaik dan tidak hanya  memiliki  jarak terpendek dari solusi  ideal posistif, namum  juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [7].
Konsep ini digunakan pada beberapa model MADM untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan : 1. Konsep sederhana dan mudah dipahami.
2. Komputasinya efisien.
3. Memiliki  kemampuan  untuk  kenerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana.
Secara umum prosedur TOPSIS mengikuti langkah-langkah berikut :
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks ideal negatif.
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Adapun langkah – langkah penyelesaian dari metode TOPSIS adalah :
1. Menghitung matrik ternormalisais R TOPSIS mempunyai ranting kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C i yang ternormalisasi yaitu : r ij = 𝑥 1 𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚 1=1 ; dengan i=1,2,...m; dan j=1,2,...,n 2.    Menghitung matrik Y y ij = w i r ij ;          dengan  i=1,2,...,n 3.   Mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negative Solusi ideal positif  A + dan solusi ideal negatif A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai : A + = (y 1 + ,y 2 + ,...,y n + ) ; A - = (y 1 - ,y 2 - ,...,y n - ) ; Dengan :
y j + = { max 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
y j - = { min 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 max 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 Di mana j=1,2...,n 4.   Mencari jarak terpendek dan terjauh antara alternatif A i matrik Y dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negative dirumuskan :
D i + = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 y ij - y i + ) 2 ; i=1,2..,...m
D i - = √∑ (𝑦 𝑛 𝑗=1 ij - y i - ) 2 ; i=1,2..,...m
5.   Menghitung preferensi Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan dengna :
D i - = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ; i=1,2,...,m
Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i lebih dipilih[7]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa adalah kajian yang dilaksanakan terhadap sebuah permasalahan, guna meneliti struktur masalah tersebut secara mendalam  dengan  cara-cara  memecah  masalah  tersebut  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  lebih  mudah  dipelajari, kemudian  mempelajari  bagian-bagian  tersebut,  lalu  mengambil  kesimpulannya.  Pada  tahap  analisa  masalah  akan diuraikan bagaimana proses penentuan  volunteer terbaik dengan menggunakan metode AHP dan Topsis.
Dalam membangun sistem pendukung keputusan pemilihan volunteer terbaik dibutuhkan data-data sebagai input dalam proses pengolahan data sehingga menghasilkan output atau keluaran yang berupa informasi. Kebutuhan input atau data masukkan pada pembangunan sistem ini adalah semua objek yang dibutuhkan oleh sistem yang dibagun yaitu sistem pendukung keputusan pemilihan volunteer terbaik dalam menghasilkan informasi (output)  untuk membantu pengambilan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
keputusan dalam menentukan siapa yang layak menjadi volunteer terbaik, objek tersebut yaitu data para volunteer dan data kriteria penyeleksian.
Kebutuhan output atau keluaran dari sistem yang dibangun adalah semua keluaran yang berupa informasi atau keluaran  dari  sistem  yang  dibangun  adalah  informasi  mengenai  alternatif  terpilih  dari  sejumlah  alternatif  dari  hasil penyeleksian dengan memberikan urutan perangkingan dari tertinggi hingga terendah. Sehingga diperoleh data keluaran atau informasi yang merupakan hasil

## 3.1.1. Penerapan Metode AHP
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk perhitungan pembobotan kriteria.  Sampel data volunteer dijadikan sebagai alternatif data untuk penentuan volunteer terbaik yaitu :
Tabel 1. Nilai setiap alternatif calon volunteer terbaik Nama Kedisplinan  Kehadiran  Pelayanan  Keramahan Asa togar Gultom 80 75 65 65 Nevin Purba 75 65 75 55 Biur Pardosi 95 75 90 75 Rafael Sinaga 65 55 65 75 Dikta Gea 65 65 75 75
Langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria sebagai berikut: 1.   Membuat matriks perbandingan berpasangan
Pada tahap dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lain.
Tabel 2. Matriks Perbandingan untuk Kriteria
C1  C2  C3  C4 C1 1 7 4 3 C2  1/7 1 5 2 C3  1/4  1/5 1 5 C4  1/3  1/2  1/5 1
2.   Matriks perbandingan yang sudah disederhanakan
Tabel 3. Matriks perbandingan untuk kriteria yang sudah disederhanakan
C1 C2 C3 C4 C1 1.00  7.00  4.00  3.00 C2 0.14  1.00  5.00  2.00 C3 0.25 0.2 1.00  5.00 C4 0.33 0.5 0.2 1.00 ∑ Kolom  1.72 8.7 10.2 11
3.   Membuat matriks untuk kriteria yang dinormalkan
Pada setiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan, dan akan diperoleh bobor relatif yamg dinormalkan. Berikut perhitungan bobot relatif yang dinormalkan: 1.00 : 1.72 = 0.5813 0.14 : 1.72 = 0.0813 0.25 : 1.72 = 0.1453 0.33 : 1.72 = 0.1918
7.00 : 8.7 = 0.8045 1.00 : 8.7 = 0.1149 0.2 : 8.7 = 0.0229 0.5 : 8.7 = 0.0574 4.00 : 10.2 = 0.3921 5.00 : 10.2 = 0.4901 1.00 : 10.2 = 0.0980 0.2 : 10.2 = 0.0196 3.00 : 11 = 0.2727 2.00 : 11 = 0.1818 5.00 : 11 = 0.4545 1.00 : 11 = 0.0909 Tabel 4. Matriks untuk kriteria yang dinormalkan C1 C2 C3 C4 C1  0.5813  0.8045  0.3921  0.2727
C2   0.0813  0.1149  0.4901  0.1818 C3  0.1453  0.0229  0.0980  0.4545 C4  0.1918  0.0574  0.0196  0.0909
4.   Mencari nilai baris Menjumlahkan nilai nilai setiap baris, berikut perhitungannya:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
C1 = 0.5813+ 0.8045+ 0.3921+ 0.2727= 2.0506 C2 = 0.0813+ 0.1149+ 0.4901+ 0.1818= 0.8681 C3 = 0.1453+ 0.0229+ 0.0980+ 0.4545= 0.7207 C4 = 0.1918+ 0.0574+ 0.0196+ 0.0909= 0.3597 5.   Mencari nilai Eigen Vektor Nilai baris dibagi dengan jumlah kolom kriteria, berikut perhitungannya: C1 = ∑ baris/kolom = 2.0506/4 = 0.5126 C2 = ∑ baris/kolom = 0.8681/4 = 0.2170 C3 = ∑ baris/kolom = 0.7207/4 = 0.1801 C4 = ∑ baris/kolom = 0.3597/4 = 0.0899
Tabel 5. Matriks perbandingan untuk kriteria yang dinormalkan C1 C2 C3 C4 ∑ Baris  Eigen Vektor C1  0.5813  0.8045  0.3921  0.2727 2.0506 0.5126 C2  0.0813  0.1149  0.4901  0.1818 0.8681 0.2170 C3  0.1453  0.0229  0.0980  0.4545 0.7207 0.1801 C4  0.1918  0.0574  0.0196  0.0909 0.3597 0.0899
Maka hasil perhitungan di atas diperoleh nilai bobot kriteria sebagia berikut:
Tabel 6. Nilai bobot Kriteria Kriteria Bobot Type C1 0.5126 Benefit C2 0.2170 Benefit C3 0.1801 Benefit C4 0.0899 Benefit
Bobot kriteria diperoleh dari prioritas setiap kriteria yang dihasilkan pada langkah penentuan bobot kriteria  dengan menggunakan metode AHP. Setelah penentuan bobot kriteria dengan metode AHP, selanjutnya dilakukan perangkingan alternatif dengan metode TOPSIS.

## 3.1.2. Penerapan Metode TOPSIS
Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution ( Topsis) digunakan untuk tahap perangkingan dengan langkah sebagai berikut :
Tabel 7. Tabel Alternatif Alternatif Kedisplinan  Kehadiran  Pelayanan  Keramahan Asa togar Gultom 5 4 3 3 Nevin Purba 4 3 4 2 Biur Pardosi 5 4 5 4 Rafael Sinaga 3 2 3 4 Dikta Gea 3 3 4 4
1.   Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ X y 2 𝑛 𝑖=1 |𝑋 1 | =   √5 2 +  4 2 +   5 2 + 3 2 +  3 2 = 9.1651

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 6, Juli 2021 Hal 335-345 https://djournals.com/resolusi
𝑅 1.1 = 5 9.1651 = 0.5455
𝑅 1.2 = 4 9.1651 = 0.4364
𝑅 1.3 = 5 9.1651 = 0.5455
𝑅 1.4 = 3 9.1651 = 0. 3273 𝑅 1.5 = 3 9.1651 = 0.3273
|𝑋 2 | =   √4 2 +   3 2 +  4 2 + 2 2 +  3 2 = 7.3484 𝑅 2.1 = 4 7.3484 = 0.5443
𝑅 2.2 = 3 7.3484 = 0.4082
𝑅 2.3 = 4 7.3484 = 0.5443
𝑅 2.4 = 2 7.3484 = 0.2721
𝑅 2.5 = 3 7.3484 = 0.4082 |𝑋 3 | =   √3 2 +   4 2 +  5 2 + 3 2 +  4 2 = 8.6602 𝑅 3.1 = 3 8.6602 = 0.3464
𝑅 3.2 = 4 8.6602 = 0.4618
𝑅 3.3 = 5 8.6602 = 0.5773
𝑅 3.4 = 3 8.6602 = 0.3464
𝑅 3.5 = 4 8.6602 = 0.4618
|𝑋 4 | =   √3 2 +   2 2 +  4 2 + 4 2 +  4 2 = 7.8102
𝑅 4.1 = 3 7.8102 = 0.3841
𝑅 4.2 = 2 7.8102 = 0.2560 𝑅 4.3 = 4 7.8102 = 0.5121
𝑅 4.4 = 4 7.8102 = 0.5121
𝑅 4.5 = 4 8.2462 = 0.5121
Tabel 8. matriks ternormalisasi Alternatif Kedisplinan  Kehadiran  Pelayanan  Keramahan Asa togar Gultom 0.5455 0.5443 0.3464 0.3841 Nevin Purba 0.4364 0.4082 0.4618 0.2560 Biur Pardosi 0.5455 0.5443 0.5773 0.5121 Rafael Sinaga 0. 3273 0.2721 0.3464 0.5121 Dikta Gea 0. 3273 0.4082 0.4618 0.5121
2.   Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗=𝑤𝑖 𝑟𝑖𝑗 ;
𝑦 1.1 = (0.5126)(0.5455) =  0.2796 𝑦 1.2 = (0.2170)(0.5443) =  0.1181
𝑦 1.3 = (0.1801)(0.3464) =  0.0623 𝑦 1.4 = (0.0899)(0.3841) =  0.0345
𝑦 2.1 = (0.5126)(0.4364) =  0.2236 𝑦 2.2 = (0.2170)(0.4082) =  0.0885 𝑦 2.3 = (0.1801)(0.4618) =  0.0831 𝑦 2.4 = (0.0899)(0.2560) =  0.0230 𝑦 3.1 = (0.5126)(0.5455) =  0.2796 𝑦 3.2 = (0.2170)(0.5443) =  0.1184 𝑦 3.3 = (0.1801)(0.5773) =  0.1039

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 6, Juli 2021 Hal 335-345 https://djournals.com/resolusi
𝑦 3.4 = (0.0899)(0.5121) =  0.0460 𝑦 4.1 = (0.5126)(0.3273) =  0.1677 𝑦 4.2 = (0.2170)(0.2721) =  0.0590 𝑦 4.3 = (0.1801)(0.3464) =  0.0623 𝑦 4.4 = (0.0899) (0.5121) =  0.0460 𝑦 5.1 = (0.5126)(0.3273) =  0.1677 𝑦 5.2 = (0.2170)(0.4082) =  0.0885 𝑦 5.3 = (0.1801)(0.4618) =  0.0831 𝑦 5.4 = (0.0899)(0.5121) =  0.0460
3.   Menentukan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif
Solusi ideal positif 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , . . 𝑦 𝑛 + ) 𝑌 1 + 𝑀𝑎𝑥 = {0.2796; 0.2236; 0.2796; 0.1677; 0.1677} =  0.2796 𝑌 2 + 𝑀𝑎𝑥 = {0.1181; 0.0885; 0.1181; 0.0590; 0.0885} =  0.1181 𝑌 3 + 𝑀𝑎𝑥 = {0.1039; 0.0831; 0.1039; 0.0623; 0.0831} =  0.1039 𝑌 4 + 𝑀𝑎𝑥 = {0.0345; 0.0230; 0.0460; 0.0460; 0.0460} =  0.0460 𝐴 + 𝑀𝑎𝑥 = {0.2796; 0.1181; 0.1039; 0.0460}
Solusi ideal positif 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , . . 𝑦 𝑛 − ) 𝑌 1 − 𝑀𝑖𝑛 = {0.2796; 0.2236; 0.2796; 0.1677; 0.1677} =  0.1677 𝑌 2 − 𝑀𝑖𝑛 = {0.1181; 0.0885; 0.1181; 0.0590; 0.0885} =  0.0590 𝑌 3 − 𝑀𝑖𝑛 = {0.0623; 0.0831; 0.1039; 0.0623; 0.0831} =  0.0623 𝑌 4 − 𝑀𝑖𝑛 = {0.0345; 0.0230; 0.0460; 0.0460; 0.0460} =  0.0230 𝐴 − 𝑀𝑖𝑛 = {0.1677; 0.0590; 0.0623; 0.0230}
4.   Menentukan  jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif (D + )
𝐷 1 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 𝑛 𝑗=1 2
𝐷 1 + = √(0.2796 − 0.2796) 2 + (0.1181 − 0.1181) 2 + (0.0623 − 0.1039) 2 + (0.0345 − 0.0460) 2 = 0.0424 𝐷 2 + = √(0.2236 − 0.2796) 2 + (0.0885 − 0.1181) 2 + (0.0831 − 0.1039) 2 + (0.0230 − 0.0460) 2 = 0.0692 𝐷 3 + = √(0.2796 − 0.2796) 2 + (0.1181 − 0.1181) 2 + (0.1039 − 0.1039) 2 + (0.0460 − 0.0460) 2 = 0 𝐷 4 + = √(0.1677 − 0.2796) 2 + (0.0590 − 0.1181) 2 + (0.0623 − 0.1039) 2 + (0.0460 − 0.0460) 2 = 0.1326
𝐷 5 + = √(0.1677 − 0.2796) 2 + (0.0885 − 0.1181) 2 + (0.0831 − 0.1039) 2 + (0.0460 − 0.0460) 2 = 0.1170
Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (D - )
𝐷 1 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 𝑛 𝑗=1 2 𝐷 1 − = √(0.2796 − 0.1677) 2 + (0.1181 − 0.0590) 2 + (0.0623 − 0.0623) 2 + (0.0345 − 0.0230) 2 = 0.1264 𝐷 2 − = √(0.2236 − 0.1677) 2 + (0.0885 − 0.0590) 2 + (0.0831 − 0.0623) 2 + (0.0230 − 0.0230) 2 = 0.0655 𝐷 3 − = √(0.2796 − 0.1677) 2 + (0.1181 − 0.0590) 2 + (0.1039 − 0.0623) 2 + (0.0460 − 0.0230) 2 = 0.1345 𝐷 4 − = √(0.1677 − 0.1677) 2 + (0.0590 − 0.0590) 2 + (0.623 − 0.0623) 2 + (0.0460 − 0.0230) 2
= 0.0223 𝐷 5 − = √(0.1677 − 0.1677) 2 + (0.0885 − 0.0590) 2 + (0.0831 − 0.06233) 2 + (0.0460 − 0.0230) 2 = 0.0412
5.   Menentukan preferensi untuk setiap alternatif
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 +

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 6, Juli 2021 Hal 335-345 https://djournals.com/resolusi
𝑉 1 = 0.1264 0.1264+0.0424 = 0.7488 𝑉 2 = 0.0655 0.0655+0.0692 = 0.4862
𝑉 3 = 0.1345 0.1345+0 = 1 𝑉 4 = 0.0223 0.0223+0.1326 = 0.1681 𝑉 5 = 0.0412 0.0412+0.1170 = 0.2661
Tabel 9. Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Rangking Asa togar Gultom 0.7488 2 Nevin Purba 0.4862 3 Biur Pardosi 1 1 Rafael Sinaga 0.1681 5 Dikta Gea 0.2661 4
Dari nilai prefenrensi di atas diperlihatkan bahwa  1 memiliki  nilai terbesar, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif ketiga yang lebih dipilih  menjadi volunteer terbaik adalah Biur Pardosi.

## 3.2. Implementasi
Aplikasi  yang  telah  dibuat  memerlukan  beberapa  kebutuhan  sistem  tambahan  agar  aplikasi  dapat  berjalan  dengan sebagaimana mestinya. Adapun kebutuhan sistem aplikasi pemilihan volunteer terbaik pada gereja GBI Glow Fellowship Centre  Medan  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  kebutuhan  perangkat  keras  dan  kebutuhan  perangkat  lunak.  Adapun kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak dijelaskan sebagai berikut:
1. Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi sistem pendukung  keputusan pemilihan volunteer terbaik pada gereja GBI Glow Fellowship Centre Medan memiliki spesifikasi minimal. Hal ini bertujuan untuk mengoptimalkan jalannya aplikasi pada perangkat keras yang digunakan oleh user. Adapun kebutuhan minimal perangkat keras sebagai berikut:
a. Processor Intel Pentium Dual-Core 1.0 GHz
b. Memori atau RAM 2 GB
c. Hardisk 320 GB
d. Monitor LCD
e. Keyboard
f. Mouse
g. VGA Card 512 MB
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  sangat  berperan  penting  dalam  membantu  dan  mengoptimalkan  jalannya  aplikasi  sistem pendukung keputusan pemilihan volunteer terbaik. Adapun perangkat lunak minimal yang harus dimiliki didalam perangkat keras komputer untuk menjalankan aplikasi sebagai berikut:
a. Sistem Operasi Windows 2007
b. Microsoft Visual Basic 2008
c. Microsoft Office Access 2007
Tampilan  Input  program  aplikasi  terdiri  dari  tampilan  menu  login,  tampilan  menu  utama,  tampilan  menu penginputan data alternatif, tampilan menu penginputan kriteria, dan tampilan menu  input rating alternatif dan kriteria. Adapun tampilan keseluruhan menu program aplikasi dapat dilihat sebagai berikut:
Form login adalah form yang digunakan oleh user dengan menginputkan username beserta password yang sesuai. Tampilan form login adalah tampilan yang akan muncul pertama kali ketika aplikasi dijalankan, user yang sudah terdaftar didalam database akan dapat login, sedangkan user yang login tidak terdaftar didalam database, aplikasi akan menolak. Adapun tampilan form login  dapat dilihat pada gambar 1. berikut ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Form menu utama adalah form antarmuka (interface) yang digunakan sebagai form induk atau form utama. Form menu utama akan ditampilkan setelah user melakukan proses login. Adapun tampilan form menu utama sebagai berikut:
Gambar 2. From menu utama
Submenu  file  terdiri  dari  menu  alternatif  dan  menu  kriteria  yang  berfungsi  untuk  menginput  setiap  data  yang diperlukan. Adapun tampilan submenu file sebagai berikut:
Gambar 3. Submenu File
Submenu proses terdiri dari 2 bagian yaitu, menu AHP dan TOPSIS yang berfungsi sebagai perhitungan. Adapun tampilan submenu proses sebagai berikut:
Gambar 4. Submenu Proses
Sub menu keluar berfungsi untuk keluar dari program aplikasi adapun tampilan sub menu keluar sebagai berikut.
Gambar 5. Sub menu keluar
Form alternatif digunakan user untuk menginputkan data alternatif  dan menyimpannya ke dalam database. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 6.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 6. From Alternatif
Form kriteria digunakan untuk menginputkan  informasi dari kriteria pemilihan volunteer terbaik  dan tersimpan ke dalam database. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. From Kriteria
From proses AHP digunakan untuk mencari nilai bobot setiap kriteria  yang ditentukan untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 5.8 sebagai berikut :
Gambar 8. From Proses AHP
Tampilan  output  program  digunakan  sebagai  proses  perangkingan  dengan  metode  Topsis  untuk  menentukan volunteer terbaik untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 9.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya,  maka dapat disimpulkan bahwa Pemilihan volunteer tebaik  pada  Gereja  GBI  Fellowship  Centre  Medan  menggunakan  aplikasi  yang  telah  dirancang.  Penerapan  metode Analytic Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk mencari bobot dari setiap kriteria yang ditentukan, sedangkan metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) digunakan

## REFERENCES
[1] Bartolomius Harpad and salmon, “Penerapan metode AHP dan Topsis dalam Sistem Pensukung Keputsan pemilihan Asisten lab komputer,” Penerapan AHP dan TOPSIS.
[2] A. P. U. S. R. R. G. Ginting, Fadlina, Mesran, “No Title Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res, 2017.
[3] and S. T. R. Rini Rizkiawati, Budhi Wibhawa, Meilanny Budiarti S, “PENTINGNYA BUKU PANDUAN BAGI VOLUNTEER PADA  ORGANISASI  SOSIAL  STUDI  KASUS  PADA  LEMBAGA  REHABILITASI  ODHA  DAN  KONSUMEN  NAPZA RUMAH CEMARA KOTA BANDUNG,” vol. SOCIAL WOR.
[4] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Keputusan. Andi. Yogyakarta, 2007.
[5] Kusumadewi Sri and Hari Purnomo, “Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pedukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu,” 2004.
[6] Nurjannah and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Colour Guard Pada Marching Band Ginada Dengan Menggunakan Metode Vikor Dan Borda,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 35–48, 2020.
[7] Annisah,  B.  Nadeak,  R.  Syahputra,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Merchandise Display Terbaik (Studi Kasus: PT. Pasar Swalayan Maju Bersama),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[8] S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[9] L.  Sarumaha,  B.  Efori,  A.  H.  Sihite,  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Mentor  Pada  Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode CPI dan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[10] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda  Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[11] N. Ndruru, Mesran, F. T. Waruru, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[12] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[13] Mesran, Suginam, and Dito, “Implementation of AHP and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020.
[14] Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo, and I. R. Nasution, “Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) dalam Pemilihan Air Conditioner Terbaik,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 4, no. 1, pp. 24–35, 2020.
[15] F. Pratiwi, F. T. Waruru, D. P. Utomo, and R. Syahputra, “Penerapan Metode  ARAS  Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 651–662, 2019.