## Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Jabatan Pada PT. Metraplasa
Muhammad Hilman Fakhriza, Ispandi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia m.mhz@nusamandiri.ac.id 1 , ispandi.ipd@nusamandiri.ac.id 2

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  mengambil  keputusan  kenaikan  jabatan  karyawan  di  PT.  Metraplasa menggunakan kandidat terbaik dari sejumlah karyawan yang ada, dalam hal ini kandidat yang dimaksudkan yaitu karyawan yang berhak  menduduki jabatan  yang tersedia berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan.    Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu metode pengambilan keputusan terhadap masalah penentuan prioritas pilihan dari berbagai alternatif. Pada proses menentukan faktor pembobotan hirarki maupun faktor  evaluasi, uji  konsistensi  harus dilakukan (CR < 0,100). Penerapan  AHP  dalam  penelitian  ini  adalah  menetukan  urutan  faktor  kenaikan  jabatan.  Hasil  dari  analisa  ini  diperoleh kesimpulan  bahwa  faktor  keniakan  jabatan  menjadi  faktor  disiplin  (36%),  di  ikuti  faktor  tanggung  jawab  (27%),  faktor kerjasama (19%), dan yang terakhir adalah faktor perilaku (18%).
Kata Kunci: sistem penunjang keputusan, kenaikan jabatan, metode AHP.

## Abstract
The purpose of this study is to help make employment decisions in PT. Metraplasa uses the best candidates from a number of existing employees, in this case the intended candidate is the employee entitled to occupy an available position based on the criteria specified. Analytical Hierarchy Process (AHP) is a method of decision making on the problem of determining the priority of choice from various alternatives. In the process of determining the hierarchical weighting factor as well as the evaluation factor, a consistency test should be performed (CR <.100). The application of AHP in this research is to determine the order of promotion factor. The result of this analysis is concluded that the factor of keniakan positions become discipline factor (36%), followed by responsibility factor (27%), cooperation factor (19%), and last is behavior factor (18%).
Keywords: decision support, promotion, AHP method.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  penunjang  keputusan  dalam  dunia  komputerisasi  berkembang  pesat  dengan  sistem  ini  manusia  dapat memperoleh  infomasi  dalam  mendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  atau  dikenal  dengan  SPK merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  yang  berbasis  komputer.  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  sistem pendukung  keputusan  yaitu  mendefinisikan  masalah,  data  yang  relavan  dan  sesuai,  pengolahan  data  menjadi informasi, dan menentukan alternatif solusi. Sistem ini membantu mendukung dalam pengambilan keputusan pada seseorang dan organisasi baik perusahaan maupun instansi. SPK dapat memberikan alternatif solusi bila seseorang atau sekelompok orang sulit dalam menentukan keputusan yang tepat dan sesuai. Dengan SPK diharapkan dapat memberikan  informasi  yang  nantinya  akan  memberikan  alternative  solusi  pada  masalah  yang  terjadi.  SPK memerlukan metode untuk mencari alternatif solusinya, beberapa metode yang dipakai dalam SPK salah satunya adalah Analitic Hierarchy Process atau AHP.
PT. Metraplasa merupakan perusahaan swasta dengan fokus pada e-commerce yang sering disebut dengan blanja.com. Sistem kompetensi  merupakan salah satu cara penilaian untuk menilai aset Sumber Daya Manusia sesuai unit kerjanya. Pencapaian prestasi karyawan dan potensinya dapat terlihat apakah kompetensinya tersebut telah sesuai dengan tugas pekerjaan yang dimilikinya.
Sesuai dengan peraturan yang telah ditetapkan PT. Metraplasa dalam melakukan kenaikan pangkat jabatan, maka  diperlukan  kriteria-kriteria  untuk  menentukan  siapa  yang  akan  terpilih  untuk  memenuhi  jabatan.  Dalam proses penentuan jabatan ini dibutuhkan sebuah system pendukung keputusan.
Pada  penelitian  ini  akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu  mencari  solusi  terbaik  untuk  membantu  mengambil keputusan kenaikan jabatan karyawan di PT. Metraplasa menggunakan kandidat terbaik dari sejumlah karyawan yang ada, dalam hal ini kandidat yang dimaksudkan yaitu karyawan yang berhak menduduki jabatan yang tersedia berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  seperti  contoh  adanya  aspek  kapasitas  intelektual,  aspek  sikap  kerja,  dan  aspek  perilaku,  kemudian dilakukan proses perbandingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu kenaikan jabatan karyawan.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Decision  Support  System didefinisikan  menurut  Nasibu  (2009:5)  sebuah  sistem  berbasis  komputer  dengan antarmuka antara mesin atau komputer dan pengguna. Secara khusus, DSS didefinisikan sebagai sebuah sistem
yang  mendukung  kerja  seorang  manager  maupun  sekelompok  manager  dalam  memecahkan  maslah  semi terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi  ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan  tertentu.  DSS  ini  bisa berbentuk  sistem  manual  maupun  sistem  terkomputerisasi.  Namun  dalam  buku  ini  ditekankan  pada  sistem penunjang keputusan yang pelaksanaannya berbasis pada komputer.

## 2.2  Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L.saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau mutu kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty, hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompeks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan- alasan sebagai berikut:
a. Struktur  yang  berhirarki,  sebagai  konsekuesi  dari  kriteria  yang  dipilih,  sampai  pada  subkriteria  yang paling dalam
b. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan
Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambil keputusan.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  peneliti  diharuskan  memiliki  tahapan-tahapan  yang  berkesinambungan untuk  memperoleh  hasil  yang  baik  dari  penelitiannya.  Adapun  tahapan-tahapan  yang  penulis  lakukan  dalam penelitian ini, dapat dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu:
Gambar 1. Diagram tahap-tahap penelitian

## 3.1 Instrument Penelitian
Instrument penelitian yang digunakan dalam hal ini adalah intrument pokok dan instrumen penunjang.
a. Instrument Pokok
Instrument  poko  dalam  penelitian  ini  adalah  penulis  dan  reponden,  penulis  sebagai  instrumen  dapat berhubungan  langsung  dengan  responden  dan  mampu  memahami  serta  menilai  berbagai  bentuk  dari interaksi di PT. Metraplasa.
b. Intrument Penunjang
Untuk  membantu  penulis  sebagai  instrumen  pokok  maka  penulis  membuat  instrumen  penunjang  yaitu, metode wawancara dan observasi.

## 3.2 Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sample Penelitian
Sedangkan  metode  pengumpulan  data  teknik  yang  digunakan  peneliti  untuk  mengumpulkan  data.  Metode  ini digunakan  agar  data-data  yang  diperoleh  valid  dan  reliable.  Adapun  metode  pengumpulan  data  yang  dipilih peneliti :
a. Observasi, yaitu mengamati sistem dan proses kerja yang dedang dilakukan objek penelitian dalam hal ini PT. Metraplasa dalam pengolahan data karyawannya.
b. Wawancara,  yaitu  Tanya  jawab dengan Staff HRD ( Human Resources Development ) secara  langsung tentang kondisi dan situasi instansi.
c. Studi Pustaka, yaitu pengumpulan data dengan cara mengambil dari beberapa bahan pustaka yang dapat dijadikan referensi yang berkaitan.
Taha-Tahap Penelitian 1. Tahap Persiapan 2. Tahap Pengumpulan Data 3. Tahap Pengolahan Data 4. Tahap Akhir

## 3.3 Metode Analisi Data
Acuan dalam membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ini berdasarkan formulir penilaian karyawan PT. Metraplasa  dan  standarisasi  nilai.  Maka  setiap  kriteria  diformulir  penilaian  karyawan  akan  diberikan  suatu bobotdan dihitung dengan menggunakan metode AHP dan yang dinilai untuk layak dipromosikan anatara lain:
a. Disiplin
b. Tanggung Jawab
c. Kerjasama
d. Prilaku
Bobot  tersebut  menentukan  tingkat  sensitivitas  kriteria.  Sedangkan  standarisasi  nilai  digunakan  untuk pertimbangan terhadap nilai akhir yang diperoleh oleh seorang karyawan yang layak naik jabatan atau tidak layak.

## 3.4 Menyusun Penelitian Karyawan Dengan Metode AHP
Suatu kriteria seleksi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kriteria penilaian yang digunakan oleh organisasi dalam  menentukan  penilaian  kinerja  karyawan  dan  kenaikan  jabatan.  Misalnya  dalam  proses  penilaian  kinerja karyawan ada beberapa kriteria penilaian dalam menentukan penilaian seperti kedisiplinan, tanggung jawab, dan sebagainya. Masing-masing kriteria ini memiliki standar nilai berupa jangkauan nilai yang dipakai. Dalam kasus ini dapat diperlihatkan tahap penilaian kinerja karyawan dan kenaikan  jabatan kedalam  bentuk hierarki seperti tampak pada gambar dibawah ini untuk penilaian kenaikan jabatan sebagai berikut:

## Gambar 2. Hirarki Proses Kerja Karyawan

## 3.5 Profil Responden
Penelitian ini sebagaimana telah diuraikan pada Bab Pendahuluan yang dilakukan di PT. Metraplasa. Sampel yang yang diambil sebanyak 5 responden diharapkan dengan jumlah sampel tersebut dapat mewakili populasi yang ada pada perusahaan untuk dijadikan obyek penelitian ini. Adapun pembahasan mengenai Pengaruh sistem penunjang keputusan  untuk  kenaikan  jabatan  pada  PT.  Metraplasa,  penulis  mencoba  untuk  mengevaluasi  dan  melakukan kuesioner

## 3.6  Pengolahan data

## a. Skala Penilaian Perbandingan Pasangan
Skala yang digunakan dalam penelitian ini ada skala yang diperkenalkan oleh Saaty. Skala 9 telah terbukti dapat diterima dan bias membedakan intensitas antar elemen.
Tabel 1. Skala dasar perbandingan berpasangan

## b. Menentukan Pire-wise Matriks (System Of Priory)
Membuat  penilaian  tentang  kepentingan  relative  2  elemen  dan  dituliskan  dalam  bentuk  “matrik  perbandingan berpasangan”. Matriks yang digunakan bersifat sederhana, memiliki kedudukan kuat untuk kerangka konsistensi. Perbandingan dilakukan berdasarkan judgment dari pengambilan keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.

## c. Mencari Nilai Rata-rata dan Vektor Egen
Setelah melakukan perhitungan matriks perbandingan berpasangan kemudian dilakukan pencarian nilai rata-rata dan egen vektor dari hasil perhitungan matriks perbandingan berpasangan.

## d. Mencari Nilai CR, CI dengan RI
Untuk mencari nilai Consistency Ratio yang berupa nilai akhir dari penelitian ini, nilai Consistency Index harus dibagi dengan 0.90 yang mana adalah ketentuan dari tabel RI dengan matriks berjumlah 4
Tabel 2. Nilai Pembangkit Random (R.I.)

## 3.7 Mengolah Data Respon Kuesioner
Ada lima (5) kuesioner yang telah dikumpulkan. Hasil dari kuesioner responden yang dikumpulkan diolah melalui tahap-tahap  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Dalam  pembahasan  penulisan  ini,  penulis  menjabarkan  lebih spesifik dengan menerangkan hirarki kenaikan jabatan serta menerangkan penelitian ini dengan hasil akhir dari pencarian nilai Consistency Ratio, Nilai Consistancy Ratio terdapat juga hasil penelitian pencarian nilai rata-rata dan  vektor  egen  yang  telah  dilaksanakan.  Consistancy  Index  harus  di  bagi  dengan  0,90  yang  mana  adalah ketentuan dari Tabel R.I dengan matrikx berjumlah 4. a. Pengolahan data responden level tujuan
1) Logical Consitancy
Tabel 3. Rating Kecocokan
Perhitungannya λmax λmax = (4,05+4,04+4,02+,4,04)/4 = 4,04
2) Perhitungan Index Konsistensi (Consistency Index=CI) CI = ( λmax – n) / (n-1) = (4,04-4) / (4-10 = 0,01 3) Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Rasio=CR) CR = CI/RI = 0,01/0,90 = 0,01 Karena nilai CR<0,1(10%) maka “dapat diterima” b. Pengolahan Kriteria berdasarkan Disiplin
1) Logical Consistancy “Disiplin”
Tabel 4. Logical Consistancy “Tujuan”
Perhitungannya λmax λmax = (5,10+5,10+5,7+5,10+5,08)/5 = 5,09 2) Perhitungan Index Konsistensi (Consistency Index=CI) CI = ( λmax – n) / (n-1) = (5,09-5) / (5-1) = 0,02 3) Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Rasio=CR) CR = CI/RI = 0,02/1,12 = 0,02 Karena nilai CR<0,1(10%) maka “dapat diterima”.
c. Pengolahan data berdasarkan Tanggung Jawab
1) Logical Consistancy “Tanggung Jawab”
Tabel 5. Logical Consistancy “tanggung Jawab”
Perhitungannya λmax λmax = (5,13+5,14+5,12+5,09+5,09)/5 = 5,02
2) Perhitungan Index Konsistensi (Consistency Index=CI) CI = ( λmax – n) / (n-1)
= (5,02-5) / (5-1) = 0,01 3) Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Rasio=CR) CR = CI/RI = 0,01/1,12 = 0,01 Karena nilai CR<0,1(10%) maka “dapat diterima”
d. Pengolahan kriterian berdasarkan “kerjasama”
1) Logical Consistancy ‘Kerjasama”
Tabel 6. Logical Consistancy “Kerjasama”
Perhitungannya λmax λmax = (5,13+5,14+5,12+5,09+5,09)/5 = 5,12
2) Perhitungan Index Konsistensi (Consistency Index=CI)
CI = ( λmax – n) / (n-1) = (5,12-5) / (5-1) = 0,03 3) Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Rasio=CR)
CR = CI/RI = 0,03/1,12 = 0,03 Karena nilai CR<0,1(10%) maka “dapat diterima” e. Pengolaha kriteria berdasarkan ‘Prilaku’
1) Logical Consistancy
Tabel 7. Logical Consistancy “Prilaku”
Perhitungannya λmax λmax = (5,20+5,27+5,37+5,31+5,10)/5 = 5,25
2) Perhitungan Index Konsistensi (Consistency Index=CI) CI = ( λmax – n) / (n-1)
= (5,25-5) / (5-1) = 0,06 3) Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Rasio=CR) CR = CI/RI = 0,06/1,12 = 0,06 Karena nilai CR<0,1(10%) maka “dapat diterima” f. Perkalian penggabungan Vector Eigen dari (alternatif kenaikan jabatan) dengan vector eigen dari (kriteria).
Tabel 8. Perkalian Penggabungan
Dari Vektor Eigen keputusan terlihat bahwa bobot prioritas tertinggi yaitu 0,26. Maka dapat dihasilkan leader condong memilih “Nurenda” sebagai karyawan yang akan dinaikan jabatannya dari segi disiplin, tanggung jawab, kerjasama dan perilaku.
g. Uji Validitas dan Realibilitas
Uji  validitas  bertujuan  untuk  mengukur  valid  atau  tidaknya  suatu  pertanyaan  terhadap  variabel  yang  telah ditentukan.  Berdasarkan  uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengukur  kekonsistensian  jawaban  terhadap pertanyaan-pertanyaan yang ada.
a. Perhitungan M dan M ͞ M = CI level-2 + (Vektor Eigen level-2) (CI level-3)
=  0,02   + (0,36+0,27+0,19+0,18)x  0,02 0,01 0,03 0,06 = 0,02    + 0,03 = 0,04
M ͞ = CI level-2+(Vektor Eigen level-2)(CI level-3) =  0,90        + (0,36+0,27+0,19+0,18)x  0,90
0,90 0,90 0,90
= 0,90         + 0,90
= 1,80
b. Perhitungan  CRH (Rasio Konsistensi Hirarki)
CRH = M / M ͞
= 0,04 / 1,80 = 0,02 Karena nilai CRH < 0,1 (10%) maka :
Hirarki secara keseluruhan bersifat “konsisten”, sehingga kesimpulan yang dperoleh  “dapat diterima”. Artinya keputusan yang ditetapkan dapat di andalkan dengan teori yang sudah ada. Untuk keperluan ini harus ada rujukan. Dalam  memunculkan  teori-teori  baru,  teori-teori  lama  bisa  dikonfirmasi  atau  ditolak,  sebagian  mungkin  perlu memodifikasi teori dari teori lama.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan   uraian   dan   analisis   yang   telah   dilakukan   pada   bab sebelumnya  yaitu bab hasil penelitian dan pembahasan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem penunjang keputusan berguna untuk acuan bagi yang melakukan pilihan terhadap beberapa alternatif.
2. Hasil dari perhitungan dengan tahapan metode AHP berpengaruh dengan isian kuesioner dari responden yang memberikan nilai pada kuesioner.
3. Untuk bobot alternatif tertinggi dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk melakukan kenaikan jabatan pada karyawan.
4. Metode AHP ( Analitycal Hierarcy Process ) dapat memudahkan dalam kenaikan jabatan pada PT. Metraplasa.
5. Perhitungan  Consistensy  Rasio  Hierarki  untuk  perhitungan  keseluruhan  bersifat  konsisten,  maka  dapat diterima dan pengolahan data benar

## REFERENCES
Daniel, 2009. Pengambilan Keputusan, Surabaya: Teknik Pengambilan Keputusan secara Kuantitatif, ITS Press. Hidayat, Arif Lukman dan Tito Pinandita. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan Untuk Promosi Jabatan Struktural Pada Bimbingan Belajar Sciencemaster Menggunakan Metode GAP Kompetensi (Profile matching). ISSN: 197-8415. Purwokerto: Jurnal Teknologi Technoscientia. Vol. 5 No. 2 Februari 2013.
Kusrini, M.Kom. 2007. Yogyakarta: Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, ANDI Yogyakarta.
Lestari, Endang. 2009. Analisa Sistem Pendukung Keputusan untuk proses kenaikan jabatan pada PT. X. ISSN: 2355-4614. Palembang: Jurnal Sistem Informasi (JSI), Vol. 1 No. 3 Desember 2009.
Nazibu, Iskandar  Z.  2009.  Penerapan  Metode  AHP  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Karyawan  Menggunakan  Aplikasi Expert Choice . Jakarta: JURNAL PELANGI IIMU VOLUME ZNO. 5, MEl 2009. Rusdy (2007). Sistem Pendukung Keputusan, tanggal akses 16 Juni 2015, http//www.academiaedu/makala_decision_support_system. Suryadi, K. dan Ramdhani, MA.1998. Sistem Pendukung Keputusan . Bandung: PT Remaja Rosdakarya. Saaty, T.L.1988. Multicriteria Decision Making : The Analytic Hierarchy Process . University of Pittsburgh, RWS Publication, Pittsburgh. Turban, 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems ( Sistem pendukung keputusan dan system cerdas ) Jilid 1. Yogyakarta: Andi Offset.
Al-Hafiz,  N.  W.,  Mesran,  &  Suginam.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) ,
I (1), 306–309.
Assrani, D., Huda, N., Sidabutar, R., Saputra, I., & Sulaiman, O. K. (2018). Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA). Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) , 5 (2407–389X (Media Cetak)), 1–5.
Barus,  S.,  Sitorus,  V.  M.,  Napitupulu,  D.,  Mesran,  M.,  &  Supiyandi,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Guru  Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ). MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 2 (2), 10– 15.
Binjori, A. S. R. A., Hutapea, H. R. B., Syahrizal, M., & Kurniasih, N. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Handphone Bekas Terbaik Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA ). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 5 (1), 61–65. Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi. Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mesran, Ginting, G., Suginam, & Rahim, R. (2017). Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ). International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT , 6 (2), 141–144. Retrieved from 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
Mesran, Hondro, R. K., Syahrizal, M., Siahaan, A. P. U., Rahim, R., & Suginam. (2017). Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Journal Online Jaringan COT POLIPT (JOJAPS) , 10 (7), 1–6. Retrieved from http://www.geocities.ws/apacc/paper1_irstc83_vol10A.pdf
Nurdiyanto,  H.,  &  Heryanita  Meilia.  (2016).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN
INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP). In Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 (pp. 1–7).
Nurdiyanto,  H.,  &  Vem,  E.  (2016).  PERFORMANCE  EVALUATION  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  USING  THE  LECTURER ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS  (CASE STUDY: STMIK DHARMA WACANA METRO). Jurnal Teknologi Informasi Magister , 1 (1), 1–16. Retrieved from https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/jtim/article/view/487/340 Pasaribu, S. W., Rajagukguk, E., Sitanggang, M., Rahim, R., & Abdillah, L. A. (2018). Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik. Jurnal Riset Komputer (Jurikom) , 5 (1), 50–55.
Putra, A. J., Abdillah, L. A., & Yudiastuti, H. (2016). Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015. Sentikom , (September), 1–6.
Saputra, I., Sari, S. I., & Mesran. (2017). PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , I , 295–305. Simarmata, J. (2006). Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi. Simarmata, J. (2015). Rekayasan Perangkat Lunak . Bandung: Andi Offset.
Sutiksno, D. U., Saptenno, S., Tangnga, M., & Shiratina, A. (2015). Building The Tourist Trust Based on Integrated Marketing Communication and Tourist Experience. In The Global Advanced Research Conference on Management and Business Studies (GARCOMBS) . Sutrikanti, N., Situmorang,  H., Fachrurrazi, Nurdiyanto,  H., & Mesran, M. (2018). Implementasi Pendukung  Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM , 5 (2407–389X), 109– 113.
Umam, K., Sulastri, V. E., Andiri,  T., Sutiksno, D. U., & Mesran. (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR. Jurnal Riset Komputer (Jurikom) , Vol 5 (1), 43–49. Umami, P., Abdillah, L. A., & Yadi, I. Z. (2014). Sistem pendukung keputusan pemberian beasiswa bidik misi. In Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI2014) .
Yuhandri.  (2012).  PENERAPAN  DECISSION  SUPPORT  SYSTEM  (DSS)  DALAM  PEMILIHAN  JUDUL  PKL  DAN  SKRIPSI  STUDI KASUS UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG. MAJALAH ILMIAH UPI-YPTK , 1 (1).