## Sistem Penentuan Prioritas Penerima Rehab Rumah Dhuafa Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Web
Novia Hasdyna*, T Irfan Fajri**, Muhammad Jabar*** * ** *** Fakultas Ilmu Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia *noviahasdyna@gmail.com, teukuirfanfajri@uniki.ac.id**, ***muhammadjabar@gmail.com

## ABSTRACT
The process of selecting candidates for home rehabilitation of Dhuafa in Desa Ulee Nyeue, Kec. Banda Baro, Aceh Utara still using a manual process and by a subjective assessment. In this study the authors designed  a  decision  support  system  to  determine  the  candidates  for  home  rehabilitation  of  Dhuafa  in Desa Ulee Nyeue, Kec. Banda Baro using TOPSIS method. The criteria we used in the decision support system  process  are  the  area  of  the  house,  house  building  materials,  type  of  floor,  occupation  and income. In this decision support system, it is supported by a method in making decisions, that is a web- based  Topsis  method  which  can  support  data  processing.  The  sample  data  analyzed  by  using  Topsis method  in  this  research  obtained  that  several  people  who  had  the  priority  to  receive  the  housing rehabilitation  of  dhuafa assistance based on the preference value of each alternative are Fatimah Ben, which has a value of 0.534110001,  Habsah with a value of 0.481135666 and Mawardi with a value of 0.629027038.  Habsah  with  a  value  of  0.481135666  and  Mawardi  with  a  value  of  0.629027038.  The final result of this research is that the system built can help the selection team for home rehabilitation of dhuafa  in  Desa  Ulee  Nyeue,  Kec.  Banda  Baro,  Aceh  Utara  to  make the  process  of  determining  more accurate.
Keyword: TOPSIS, Home rehabilitation , Dhuafa, Desa Ulee Nyeue

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  sistem  informasi  saat  ini  memungkinkan  kita  untuk  dapat  membantu  memecahkan masalah  secara  sistematis  dan  tepat  sasaran,  seperti  realisasi  bantuan  pemerintah  ke  masyrakat-masyarakat kurang mampu, salah satu program pemerintah saat ini adalah Penentuan Prioritas Rehab Rumah bagi kaum Dhuafa. Program  rehab rumah bantuan untuk kaum Dhuafa sudah direalisaikan oleh pemerintah aceh sejak tahun  2008  silam,  dengan  tujuan  untuk  membantu  tersedianya  tempat  tinggal  yang  layak  dan  sehat  bagi masyarakat aceh itu sendiri.
Bantuan  rehab  rumah  ini  diberikan  ditingkat  desa  setiap  tahun,  tetapi  dalam  pelaksanaan  atau realisasinya  petugas  pemberi  bantuan  mengalami  beberapa  kesulitan  untuk  mendata  siapa-siapa  saja  yang berhak  dan  layak  untuk  menerima  bantuan  tersebut  secara  detail,  dimana  prosesnya  pada  saat  ini  masih dilakukan  pendataan  secara  konvensional  dan  penilaiannya  masih  bersifat  subjektif,  sehingga  diperlukan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  menentukan  peneriman  kelayakan  bantuan  RTLH  bagi  masyarakat Aceh.
Masyarakat Desa Ulee Nyeue Kecamatan Banda Baro yang mempunyai 415 KK (1.528 Jiwa) dan bantuan  rehab  rumah  dhuafa  yang  diberikan  hanya  untuk  2  KK  setiap  tahunnya  maka  jika  di  desa  masih menggunakan cara seperti demikian, tentunya akan menyita waktu dan tenaga sehingga dapat menimbulkan banyak  biaya.  Terkait  dengan  hal  tersebut,  dalam  penelitian  ini  mengimplementasikan  sebuah    sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  prioritas  rehab  rumah  dhuafa  dengan  menggunakan  metode TOPSIS.
TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  bentuk  multi  kriteria yang  diperkenalkan  oleh Yoon  dan  Hwang  [1][2].  TOPSIS  mengadopsi  prinsip  bahwa  alternatif  yang akan terpilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif yang diambil dari sudut pandang geometris dengan memakai jarak euclidean dalam menentukan kedekatan relative dari suatu alternative dengan solusi optimal [2][3].
Solusi  ideal  positif  diartikan  sebagai  total  dari  semua  nilai  tertinggi  yang  bisa  diraih  untuk  semua atribut,  sedangkan  solusi  negatif  ideal  terdiri  atas  semua  nilai  terburuk  yang  bisa  diperoleh  dari  masing- masing atribut [4]. TOPSIS  melakukan pertimbangan terhadap keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan  solusi  ideal  negatif  dengan  mengambil  jarak relative terhadap  solusi  ideal  positif  berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya [5][6].
Pengimplementasian  metode  TOPSIS  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu mempermudah aparatur desa dalam menentukan rehab rumah dhuafa di Desa Ulee Nyeue Kecamatan Banda Baro Kabupaten Aceh Utara Provinsi Aceh.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  sistem  penentuan  prioritas  penerima  bantuan  rehab  rumah  dhuafa  pada  penelitian  ini menggunakan metode TOPSIS.
Adapun flowchart metode TOPSIS dalam penelitian ini seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Metode TOPSIS
Tahapan dalam Metode TOPSIS dalam penelitian ini adalah:
1. Menentukan kriteria dan sifat.
2. Menentukan rating kecocokan
3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
TOPSIS memerlukan rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi,  yaitu seperti pada persamaan 1.
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 …………………………..  (1)
1. Perkalian antara bobot dengan nilai setiap atribut [7].
Perkalian  ini  untuk  membentuk  matrik  Y,  dapat  ditentukan  berdasarkan  ranking  bobot  ternormalisasi (yij), seperti pada persamaan 2.
y ij = w i r ij ……………………………... (2)
2. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negative [8].
3. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negative [9].
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan seperti pada persamaan 3.
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 ……………......(3)
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dirumuskan seperti pada persamaan 4.
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 ……………….(4)
4. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative [10]. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dirumuskan seperti pada persamaan 5.
V i = D i − D i − +D i + ……………………..…….…(5)
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 3. Hasil Dan Analisis

## 3.1 Desain Database
Pada penelitian ini terdapat 6 struktur tabel yang diperlukan untuk menyimpan data hasil dari proses sistem  yang  menjadi  sumber  informasi  bagi  pengguna  sistem.  Adapun  struktur  tabel-tabel  tersebut  adalah sebagai berikut.

## a. Tabel Pengguna
Tabel pengguna diperlukan untuk menyimpan data pengguna. Struktur tabel pengguna diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Struktur Tabel Pengguna No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 idp Varchar 4 PK Id Pengguna 2 namap Varchar 30 Nama Pengguna 3 usn Varchar 30 Username 4 pas Varchar 50 Password 5 level Varchar 20 Level
Pada Tabel 1, ada 5 field yang gunakan untuk menampung data pengguna yang akan disimpan oleh sistem.  Tipe  data  yang  digunakan  pada  tabel  pengguna  semuanya varchar ,  yaitu  tipe  data  yang  dapat menampung  karakter  huruf  dan  angka,  ukuran  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Kunci  yang digunakan  dalam  struktur  tabel  pengguna  yaitu  PK  ( Primary  Key )  pada field idp,  dimaksudkan  untuk menentukan field yang dianggap sebagai karakter yang tidak boleh sama pada tiap record .

## b. Tabel Masyarakat
Struktur tabel masyarakat diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Struktur Tabel Masyarakat No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 nik
Integer
16
PK NIK 2 nama Varchar 30 Nama 3 jk Varchar 1 Jenis Kelamin 4 alamat Varchar 50 Alamat
Pada  tabel  2,  diperlihatkan  4 field yang  gunakan  untuk  menampung  data  pengguna  yang  akan disimpan  oleh  sistem. Tipe  data  yang  digunakan  pada  tabel siswa  antara  lain varchar ,  yaitu  tipe  data  yang dapat  menampung  karakter  huruf  dan  angka. Integer ,  yaitu  tipe  data  yang  dapat  menampung  hanya  angka saja.  Ukuran  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Kunci  yang  digunakan  dalam  struktur  tabel
masyarakat  yaitu  PK  ( Primary  Key )  pada field nik,  dimaksudkan  untuk  menentukan field yang  dianggap sebagai karakter yang tidak boleh sama pada tiap record .

## c. Tabel Kriteria
Struktur tabel kriteria diperlihatkan pada Tabel 3.
Tabel 3.  Struktur Tabel Kriteria No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 idk Varchar 4 PK Id Kriteria 2 namak Varchar 30 Nama Kriteria 3 bobot Decimal 2,2 Bobot
Pada  Table  3,  terdapat  3 field yang  gunakan  untuk  menampung  data  kriteria  yang  akan  disimpan oleh sistem. Tipe data yang digunakan pada  table kriteria yaitu varchar yang dapat menampung data huruf dan  angka. Decimal dapat  menampung  bilangan  pecahan.  Ukuran  yang  digunakan  berdasarkan  panjang karakter yang di sesuaikan dengan kebutuhan. Kunci yang digunakan dalam struktur  table kriteria yaitu PK ( Primary  Key )  pada field idk,  dimaksudkan  untuk  menentukan field yang  dianggap  sebagai  karakter  yang tidak boleh sama pada tiap record .

## d. Tabel Sub Kriteria
Struktur tabel sub kriteria diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Struktur Tabel Sub Kriteria No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 ids Varchar 4
PK
Id Sub Kriteria 2 namas Varchar 30 Nama Sub Kriteria 3 bobot Decimal 2,2 Bobot 4 idk Varchar 4 FK Id Krteria
Pada  Tabel  4,  4 field yang  gunakan  untuk  menampung  data  sub  kriteria  yang  akan  disimpan  oleh sistem.  Tipe  data  yang  digunakan  pada  tabel  sub  kriteria  yaitu varchar yang  dapat  menampung  data  huruf dan  angka. Decimal dapat  menampung  bilangan  pecahan.  Ukuran  yang  digunakan  berdasarkan  panjang karakter yang di sesuaikan dengan kebutuhan. Kunci yang digunakan dalam struktur tabel kriteria yaitu PK ( Primary  Key )  pada field ids  ,  dimaksudkan  untuk  menentukan field yang  dianggap  sebagai  karakter  yang tidak boleh sama pada tiap record dan FK( Foreign Key ) pada filed idk yang menghubungkan antara table sub kriteria dengan kriteria.

## e. Tabel Nilai Masyarakat
Struktur tabel nilai masyarakat diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Struktur Tabel Nilai Masyarakat
No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 idn Varchar 4
PK
Id Nilai Masyarakat 2 nik Varchar 4
FK
Nomor Induk Penduduk 3 idk Varchar 4
FK
Id Kriteria 4 ids Varchar 4 FK Id Sub Kriteria
Pada  Tabel  5,  terdapat  4 field yang  gunakan  untuk  menampung  data  nilai  masyarakat  yang  akan disimpan  oleh  sistem. Tipe  data  yang  digunakan  pada  tabel  nilai  masyarakat  seluruhnya varchar yaitu  tipe data  yang  dapat  menampung  data  huruf  dan  angka.  Ukuran  yang  digunakan  berdasarkan  panjang  karakter yang  di  sesuaikan  dengan  kebutuhan.  Kunci  yang  digunakan  dalam  struktur  tabel  nilai  siswa  yaitu  PK ( Primary Key ) pada field idhasil dan FK ( Foreign Key ) pada field nik, idk dan ids sebagai penghubung antara tabel nilai masyarakt dengan tabel masyarakat, sub kriteria dan tabel kriteria.

## f. Tabel Hasil
Struktur tabel hasil diperlihatkan pada tabel 6.
Tabel 6.  Struktur Tabel Hasil No Nama Field Tipe Data Ukuran Kunci Keterangan 1 idh
Integer
4
PK
Id Hasil 2 nik Integer 16 FK Nomor Induk Penduduk 3 nilai Decimal 2,2 Nilai Hasil 4 tgl Date Tanggal Hasil
Pada Tabel 6,  terdapat 4 field yang gunakan untuk menampung data hasil yang akan disimpan oleh sistem.  Tipe  data  yang  digunakan  pada  tabel  hasil  yaitu Integer yang  dapat  menampung  hanya  angka  saja. Decimal yang dapat menampung bilangan pecahan. Date tipe data yang digunakan untuk menampung format tanggal. Ukuran yang digunakan berdasarkan panjang karakter yang di sesuaikan dengan kebutuhan. Kunci yang digunakan dalam struktur tabel hasil yaitu PK ( Primary Key ) pada field idh dan FK ( Foreign Key ) pada field nik sebagai penghubung antara tabel hasil dengan tabel masyarakat.

## 3.2 Penentuan Kriteria
Untuk menentukan keputusan penerima bantuan rehap rumah menggunakan Metode Topsis, langkah yang  pertama  adalah  menentukan  kriteria.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  penerima  bantuan rehap rumah ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Kriteria Penentuan Penerima Rehab Rumah
No Kondisi Rumah (K1) Jenis Dinding (K2) Jenis Lantai (K3) Jenis Atap (K4) Pekerjaan (K5) Penghasilan (K6) Keterangan Sangat Prioritas =3 Bambu = 4 Tanah =4 Daun = 4 Tidak Bekerja = 4 < 500 000 = 4 Prioritas =2 Papan = 3 Semen Kasar = 3 Plastik =3 Petani/ Peternak = 3 500.000 s/d 1.000.000 = 3 Kurang Prioritas = 1 Semi Permanen =2 Semen Halus = 2 Seng = 2 Pedagang/Usaha Mikro/Pengemudi = 2 1.000.000 s/d 2.000.000 = 2 Permanen =1 Keramik =1 Genteng = 1 Usaha Makro/Karyawan Swasta = 1 > 2.000.000 = 1

## 3.3.  Penentuan Bobot Kriteria
Adapun  penentuan  bobot  kriteria  untuk  Kriteria  1  (K1)=  4,  Kriteria  2  (K2)=3,  Kriteria  3  (K3)=3, Kriteria 4 (K4)=3, Kriteria 5 (K5)=3 dan Kriteria 6 (K6)=3 seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Bobot Kepentingan Kriteria K1 K2 K3 K4
K5 K6
4 3 3 3 2
4

## 3.4 Penentuan Alternatif
Alternatif yang digunakan sebagai sample data diambil 3 orang dari data penduduk, seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Altenatif No Nama K1 K2
K3
K4 K5 K6 1 Fatimah Ben Sangat Prioritas Bambu Tanah Daun Petani/ Peternak < 500.000 2 Habsah Sangat Prioritas Bambu Semen Kasar Daun Petani/ Peternak < 500.000 3 Mawardi Sangat Prioritas Papan Tanah Daun Petani/ Peternak < 500.000

## 3.5 Pembobotan Alternatif
Bobot alternatif data sample ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Bobot Altenatif No Nama K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 Fatimah Ben 3 4 4 4 3 4 2 Habsah 3 4 3 4 3 4 3 Mawardi 3 3 4 4 3 4

## 3.6 Membuat Matriks Keputusan
Matriks keputusan (X)  ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Matriks Keputusan (X) X
3 4 4 4 3 4
3 4 3 4 3 4
3 3 4 4 3 4

## 3.7 Normalisasi Matirks Keputusan (Rij)
Adapun hasil normalisasi matriks keputusan adalah sebagai berikut.
X 1 = √(2) 2 + (3) 2 + (2) 2 = 4,123106
X 2 = √(3) 2 + (4) 2 + (3) 2 = 5,830951
X 3 = √(3) 2 + (4) 2 + (4) 2 = 6,403124
X 4 = √(4) 2 + (2) 2 + (2) 2 = 4,898979 X 5 = √(3) 2 + (3) 2 + (4) 2 = 5,830952 X 6 = √(3) 2 + (4) 2 + (4) 2 = 6,403124 R 11 = 2/4,123106 =  2,0615528
R 12 = 3/5,830951 =  1,9436506 R 13 = 3/6,403124 =  2,134375 R 14 = 4/4,898979 =  1,224745 R 15 = 3/5,830952 =  1,943651 R 16 = 3/6,403124 =  2,134375 R 17 = 3/4,123106 =  1,3743685 R 18 = 4/5,830951 =  1,457738 R 19 = 4/6,403124 =  1,600781 R 20 = 2/4,898979 =  2,44949 R 21 = 3/5,830952 =  1,943651 R 22 = 4/6,403124 =  1,600781 R 23 = 2/4,123106 =  2,0615528 R 24 = 3/5,830951 =  1,9436506 R 25 = 4/6,403124 =  1,600781 R 26 = 2/4,898979 =  2,44949 R 27 = 4/5,830952 =  1,457738 R 28 = 4/6,403124 =  1,600781
Langkah selanjutnya adalah menghitung Matriks Ternormalisasi Terbobot. Y 11 = 2,0615528 x 3 = 8,246211251 Y 12 = 1,9436506 x 3 = 5,830951895 Y 13 = 2,134375  x 3 = 6,403124237 Y 14 = 1,224745  x 3 = 3,674234614 Y 15 = 1,943651  x 3 = 3,887301263 Y 16 = 2,134375  x 3 = 8,537498983 Y 21 = 1,3743685 x 3 = 5,497474167 Y 22 = 1,457738  x 3 = 4,373213921 Y 23 = 1,600781  x 3 = 4,802343178 Y 24 = 2,44949   x 3 = 7,348469228 Y 25 = 1,943651  x 3 = 3,887301263 Y 26 = 1,600781  x 3 = 6,403124237 Y 31 = 2,0615528 x 3 = 8,246211251 Y 32 = 1,9436506 x 3 = 5,830951895 Y 33 = 1,600781  x 3 = 4,802343178 Y 34 = 2,44949   x 3 = 7,348469228 Y 35 = 1,457738  x 3 = 2,915475947 Y 36 = 1,600781  x 3 = 6,403124237
Untuk menghitung Solusi Ideal (A+) dan Solusi Ideal (A-),  adapun hasil perhitungannya ditampilkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Matriks Keputusan (X) Nama K1 K2 K3 K4 K5 K6 Fatimah ben 8,246211 5,830952 6,40312 3,67423 3,88730 8,53750 Habsah 5,497474 4,373214 4,80234 7,34847 3,88730 6,40312 Mawardi 8,246211 5,830952 4,80234 7,34847 2,91548 6,40312 A+ (Max) 8,246211 5,830952 6,40312 7,34847 3,88730 8,53750 A- (Min) 5,497474 4,373214 4,80234 3,67423 2,91548 6,40312
Adapun hasil perhitungan Jarak Solusi Ideal (D+) dan jarak  Solusi Ideal (D-) adalah:
D+ 1 = √ (8,246211 − 8,246211) 2 + (5,830952 − 5,830952) 2 + (6,40312 − 6,40312) 2 +(3,67423 − 3,88730) 2 + (3,88730 − 3,88730) 2 + (8,53750 − 8,53750) 2
= 3,6742346
D+ 2 = √ (8,246211 − 5,497474) 2 + (5,830952 − 4,373214) 2 + (6,40312 − 4,80234) 2 +(7,34847 − 7,34847) 2 + (3,88730 − 3,88730) 2 + (8,53750 − 6,40312) 2
= 4,098610876
D+ 3 = √ (8,246211 − 8,246211) 2 + (5,830952 − 5,830952) 2 + (6,40312 − 4,80234) 2 +(7,34847 − 7,34847) 2 + (3,88730 − 2,91548) 2 + (8,53750 − 6,40312) 2
= 2,839454173
D- 1 = √ (5,497474 − 8,246211) 2 + (4,373214 − 5,830952) 2 + (4,80234 − 6,40312) 2 +(3,67423 − 3,88730) 2 + (2,91548 − 3,88730) 2 + (6,40312 − 8,53750) 2
= 4.21225066
D- 2 = √ (5,497474 − 5,497474) 2 + (4,373214 − 4,373214) 2 + (4,80234 − 4,80234) 2 +(3,67423 − 7,34847) 2 + (2,91548 − 3,88730) 2 + (6,40312 − 6,40312) 2
= 3.800584750
D- 3 = √ (5,497474 − 8,246211) 2 + (4,373214 − 5,830952) 2 + (4,80234 − 4,80234) 2 +(3,67423 − 7,34847) 2 + (2,91548 − 2,91548) 2 + (6,40312 − 6,40312) 2
= 4.814618942
Langkah terakhir adalah menghitung  Nilai Preferensi setiap Alternatif yaitu: Fatimah Ben = 4,212250652 / (4,212250652 + 3,6742346142) = 0,534110001. Habsah = 3,800584750 / (3,800584750+4,098610876) = 0,481135666. Mawardi = 4.814618942 / (4.814618942+2.839454173) = 0,629027038.

## 3.8 Implementasi Sistem

## a. Tampilan Halaman Utama
Adapun tampilan halaman utama sistem penentuan rehab rumah dhuafa di Desa Ule Nyeue Kecamatan Banda Baro Kabupaten Aceh Utara ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3.   Tampilan Halaman Menu Utama

## b. Halaman Informasi Penerima Bantuan
Halaman  ini  digunakan  pengguna  untuk  melihat  informasi  penerima  bantuan.  Tampilan  halaman informasi tersebut diperlihatkan Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Informasi Penerima Bantuan
c. Tampilan Halaman Proses Topsis
Halaman  digunakan  untuk  proses  penentuan  perioritas  rehab  rumah  dhuafa  dengan  menggunakan metode topsis. Tampilan halaman tersebut diperlihatkan Gambar 5.
Gambar 5.  Tampilan Halaman Proses Topsis

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  penerapan  metode  Topsis  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa dengan adanya metode Topsis dalam sistem penentuan prioritas calon penerima bantuan rehab rumah dhuafa di Desa Ulee Nyeue Kecamatan Banda Baro, Kabupaten Aceh Utara dapat memudahkan pihak terkait khususnya pemerintah desa Ulee Nyeue Kecamatan Banda Baro dalam melakukan proses seleksi.  Dari data sampel  yang  dianalisis  dengan  metode  Topsis,  diperoleh  beberapa  masyarakat  yang  prioritas  mendapatkan bantuan rehab rumah berdasarkan  nilai preferensi setiap alternative yaitu Fatimah ben senilai 0,534110001. Habsah dengan nilai 0,481135666 dan Mawardi dengan nilai 0,629027038. Sistem berbasis web ini juga bisa diakses oleh masyarakat desa Ulee Nyeue Kecamatan Banda Baro, sehingga proses penyeleksian lebih akurat dan transparan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Surahman,  and  N.  Nursadi,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Gaji  Karyawan  Dengan  Metode  Topsis Berbasis Web, " JTKSI (Jurnal Teknologi Komputer Dan Sistem Informasi) , 2(3), 82-87, 2019.
[2] E. Nurelasari, and E. Purwaningsih,  "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS, " JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 8(4), 317-321, 2020.
[3] A. Mubarok, H. D. Suherman, Y. Ramdhani, and S. Topiq,  "Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS, " Jurnal Informatika , 6(1), 37-46, 2019.
[4] R.  K.  Dinata,  F.  Fajriana,  and  N.  Hasdyna,  "Klasifikasi  Sekolah  Menengah  Pertama/Sederajat  Wilayah  Bireuen Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Berbasis  Web," Computer  Engineering,  Science  and  System Journal , 5(1), 33-37, 2020.
[5] R.  Doni,  F.  Amir,  and  D.  Juliawan,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), " In Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) (Vol. 1, pp. 69-75), 2019.
[6] S.  Retno,  N.  Hasdyna,  M.  Mutasar,  &  R.  K.  Dinata,  "Algoritma  Honey  Encryption  dalam  Sistem  Pendataan Sertifikat Tanah dan Bangunan di Universitas Malikussaleh," INFORMAL: Informatics Journal , 5(3), 87-95, 2020.
[7] R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.  Attohiroh,    "Implementasi  Metode  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Biji  Kopi  Robusta  Yang  Bernilai  Mutu  Ekspor  (Studi  Kasus:  PT.  Indo  Cafco  Fajar  Bulan Lampung), " Fountain of Informatics Journal, 5(1), 14-20, 2020.
[8] M.  Ibsanti,  N.  Hasdyna,  Z.  Vikki,  and  T.  I.  Fajri,    "Analisis  Sistem  Penentuan  Kelayakan  Penerimaan  Bantuan Operasional Sekolah (BOS) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting, " Jurnal Elektro Dan Informatika , 2 (1), 28-35, 2021.
[9] S. N. Amida, and T. Kristiana,   "Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Topsis, " JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), 2(3), 193-201, 2019.
[10] R.  K.  Dinata,  "Sistem  Informasi  Pendataan  Mahasiswa  Kerja  Praktek  di  Bank  BRI  Unit  Cot  Girek  Kanca Lhokseumawe, " INFORMAL: Informatics Journal , 1 (3), 132-136, 2016.