## IMPLEMENTASI TOPSIS DALAM PEMBERIAN REWARD GURU TERBAIK PADA SMK SWASTA 1 HKBP PEMATANGSIANTAR
Sahat Sonang S. 1) , Arifin Tua Purba 2) 1,2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email : sahatsonangstg@gmail.com, arifintuaprb20@gmail.com

## Abstract
Reward is a form of appreciation received by an individual for the achievement of a work performance that aims to motivate the individual to have high productivity. In managerial terms, giving a warning is a good and reasonable thing to do by the leader to his subordinates. Likewise with the Private Vocational School 1  HKBP  Pematangsiantar.  This  research  was  conducted  to  provide  solutions  to  problems  that  occur through  the  design  of  a  decision  support  system  software  for  giving  the  best  teacher  reward  with  the Technique  for  Order  Preferences  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  method  with  assessment components including (1) discipline, (2) involvement, (3 ) attendance, (4) leadership, (5) training and (6) social.  The  Decision  Support  System  for  providing  teacher  rewards  is  able  to  accommodate  subjective problems, lack of transparency, and doubts about its accuracy and the output is very credible. Thus the decision-making process for giving the best teacher reward is efficient, effective and objective and can be used as a recommendation for school principals in determining which teachers deserve rewards. From the 10 data samples used, the results of the analysis using the Decision Support System show that the highest recommendation  value  is  0.7149  on  behalf  of  A8,  while  the  lowest  recommendation  value  is  0.2851  on behalf of A10.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  yang sangat cepat mendorong terciptanya penggunaan teknologi dalam berbagai lini kehidupan manusia salah  satunya  dalam  bidang  pendidikan.  Guru merupakan sumber daya manusia yang penting di dalam dunia pendidikan. Jika kinerja guru dapat dikelolah  dengan  baik,  maka  sekolah  dapat menjalankan  semua  proses  kegiatan  belajar mengajar dengan baik. Saat ini penilaian kinerja guru  masih  dilakukan  banyak  dilakukan  secara konvensional  yang  membutuhkan  waktu  yang lama dan penilaian kurang abjektif.
Guru  atau  pendidik  adalah  pengajar, pembimbing, melatih, menilai dan mengevaluasi peserta  didik.  Guru  juga  merupakan  garda terdepan  dalam  pengembangan  pendidikan. Seiring  bertambahnya  aktivitas  dan  beban  kerja guru pada dunia pendidikan saat ini, maka perlu adanya  penghargaan  berupa reward sebagai penghargaan  sekaligus  motivasi  bagi  guru  atau pendidik dalam menjalankan tugas dan kewajibannya.  Untuk  menentukan  guru  atau pendidik yang akan mendapatkan reward , setiap
sekolah  dihadapkan  pada  suatu  keadaan  pilihan dari  beberapa  pilihan  yang  ada.  Penentuan  ini dapat  diputuskan  berdasarkan  kriteria  yang dimiliki oleh sekolah sesuai dengan kriteria atau syarat  kelayakan  yang  berlaku  di  sekolah tersebut.
Reward merupakan  bentuk  penghargaan yang diterima oleh individu atas pencapaian suatu prestasi  kerja  yang  bertujuan  untuk  memotivasi individu  tersebut  agar  produktifitasnya  tinggi. Secara manajerial pemberian reward merupakan hal  baik  dan  wajar  dilakukan  oleh  pimpinan kepada bawahannya.  Begitu halnya dengan SMK Swasta  1  HKBP  Pematangsiantar.    Namun  dari informasi yang diperoleh langsung dari para guru bahwa  pemberian reward guru  terbaik  SMK Swasta 1 HKBP Pematangsiantar masih terkesan subjektif  oleh  pimpinan,  yang  dalam  hal  ini Kepala  Sekolah.  Kepala  sekolah  melakukan penilaian terhadap kinerja guru kurang transparan, tidak objektif dan tidak dapat diukur dan akibatnya putusan yang diambil tidak dapat diterima  oleh  banyak  pihak  yang  merasa dirugikan.
Keywords : Recommendatio n , DSS, TOPSIS, Reward
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah metode  Tech nique  For  Order  Preference  By Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode TOPSIS menggunakan konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  ada memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif.[1]–[5]  TOPSIS  juga  memiliki  konsep yang sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien serta mempunyai kemampuan untuk mengukur  kinerja relatif dari alternatif keputusan. [6][7].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilaksanakan pada penelitian ini dilakukan dengan berbagai seperti terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini  terdiri  dari:  Ketepatan  Waktu,  Keterlibatan, Absensi,  Kepemimpinan,  Pelatihan,  dan  Sosial.
Bobot dari setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 1 dan nilai setiap kriteria terdapat pada tabel 2.
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria Bobot Ket 1 Ketepatan Waktu 5 C 1 2 Keterlibatan 4 C 2 3 Absensi 3 C 3 4 Kepemimpinan 3 C 4 5 Pelatihan 2 C 5 5 Sosial 1 C 6 Tabel 2. Standar Nilai Bobot Kiteria Nilai Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik Tabel 3. Skor Kriteria No. Kriteria Data Awal Data Konversi 1. Disiplin Selalu datang terlambat 1 Sering terlambat 2 Jarang Terlambat 3 Hampir selalu tepat waktu 4 Selalu tepat waktu 5 2. Keterlibatan Tidak aktif dan kreatif 1 Kurang aktif dan kreatif 2 Aktif namun kurang kreatif/ kreatif namun kurang aktif 3 Aktif dan Kreatif 4 Sangat Aktif dan Kreatif 5 3. Kehadiran Banyak Alpa(>5 hari/semester) 3
Tidak Banyak Alpa (≤5hari/semester) 4 Selalu Hadir 5 4. kepemimpin an Kurang memiliki 3 Memiliki 5 5. Pelatihan Tidak pernah 1 1-2 Kegiatan pelatihan 2 3-5 Kegiatan Pelatihan 3 6-7 Kegiatan Pelatihan 4 ≥8 Kegiatan Pelatihan 5 6. Sosial Kurang 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Data-data yang telah dikumpulkan  yang merupakan  nilai  guru-guru  yang  akan  diolah dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Data Nilai Guru
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 3 5 5 5 4 A2 3 3 5 5 5 4 A3 3 5 5 3 5 5 A4 4 3 5 5 4 4 A5 3 3 3 5 3 4 A6 3 3 3 5 5 5 A7 3 3 3 5 4 5 A8 4 5 5 3 5 5 A9 3 3 4 5 5 5 A10 3 3 3 5 3 5
SPK  metode  Topsis  ini  memberikan keputusan alternatif,  sedangkan  keputusan akhir yang  diambil  masih  ditentukan  oleh  pengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan mengintegrasikan  sumber  daya  intelektual  dari individu  dengan  kemampuan  komputer  untuk meningkatkan kualitas formulasi keputusan. [8]– [11].  TOPSIS  akan  merangking  alternative berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternative terhadap solusi ideal positif.
Alternatif-alternatif yang dirangking selanjutnya
dijadikan  sebagai  referensi  bagi  pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik.[12]–[15]
Tahapan  yang  dilakukan  pada  metode Topsis : 1. Membuat sebuah matriks keputusan. Matriks keputusan X mengacu  terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria.
…….(1)
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi ( . ∑ …………………………….(2)
dengan i = 1, 2, 3, . . . , m ; dan j = 1, 2, 3, . . . , n ; dimana R ij adalah elemen dari matriks keputusan yang  ternormalisai R ,  X ij adalah  elemen  dari matriks keputusan X .
3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot dengan bobot w = ( 1 w , 2 w , 3 w , . . . , n w ), dimana wj adalah bobot dari  kriteria  ke  – j dan ∑ 1 maka normalisasi bobot matriks V adalah :
V ij = R ij W j …………………………………………………….. (3)
dengan i = 1, 2, 3, . . . , m; dan j = 1, 2, 3, . . . , n . dimana W ij  : adalah  elemen  dari  matriks keputusan yang ternormalisai terbobot V W j  : adalah bobot dari kriteria ke- j , r ij            : adalah  elemen  dari  matriks  keputusan yang ternormalisai R .
4. Menentukan  matriks solusi ideal dan matriks solusi  ideal  negative  Solusi  ideal  positif dinotasikan A +,  sedangkan  solusi  ideal negatif  dinotasikan A -  berikut  ini  adalah persamaan dari A + dan A - :
a. A += {(max vij | j € J ), (min vij | j € J’ ), i = 1, 2, 3, . . . , m } = { v 1+ , v 2+ , v 3+ , . . . , v n + }…………... (4)
b. A -={(min vij | j € J ), (max vij | j € J ’ ), i = 1, 2, 3, . . . , m} = { v 1-, v 2-, v 3- , . . . , v n - }………………..(5)
J = { j = 1, 2, 3, . . . , n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria) }. J ’  =  {  j  =  1,  2,  3,  .  .  .  , n dan J ’  merupakan himpunan  kriteria  biaya (cost  criteria) }.dimana vij adalah  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisai terbobot V , v + j ( j =1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal positif, v - j ( j =1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
5. Menghitung Separasi
a) S+  adalah  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal positif didefinisikan sebagai:

## ∑
dengan i =1,2,3,…, m …………….(6) b) S - adalah  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal negatif didefinisikan sebagai:
∑
dengan i =1,2,3,…, m …………….(7)
6. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternative Kedekatan setiap alternatif terhadap  solusi  ideal  dihitung  berasarkan rumus :
, " 1,2,3, … . . , ' ……..(8)

## 7. Merangking Alternatif.
Alternatif  diurutkan  dari  nilai C + terbesar ke nilai terkecil. Alternatif dengan nilai C - terbesar merupakan solusi yang terbaik [16]–
[20]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengujian TOPSIS
Dari tabel di atas, dilanjutkan perhitungan menggunakan metode TOPSIS.
a. Matriks keputusan ternormalisasi |) | √4 , 3 , 3 ,4 , 4 , 3 , 3 , 3 , 3 , 3 = 10,5357 - ) |) | 4 10,5357 0,3797 - ) |) | 3 10,5357 0,2847
- 4
) 4 |) | 3 10,5357 0,2847
- 5 ) 5 |) | 4 10,5357 0,3797
- 6 ) 6 |) | 3 10,5357 0,2847
- 7 ) |) | 3
10,5357 0,2847
- 8 ) |) | 3
10,5357 0,2847
- 9 ) 4 |) | 4 10,5357 0,3797 - :
) 5 |) | 3
10,5357 0,2847
- ;
) 6 |) |
3 10,5357 0,2847
Tabel 5.  Matriks Ternormalisasi ALT/ KRIT C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.3797  0.2716  0.3758  0.3386  0.3536  0.2734 A2 0.2847  0.2716  0.3758  0.3386  0.3536  0.2734 A3 0.2847  0.4527  0.3758  0.2032  0.3536  0.3418 A4 0.3797  0.2716  0.3758  0.3386  0.2828  0.2734 A5 0.2847  0.2716  0.2255  0.3386  0.2121  0.2734 A6 0.2847  0.2716  0.2255  0.3386  0.3536  0.3418 A7 0.2847  0.2716  0.2255  0.3386  0.2828  0.3418 A8 0.3797  0.4527  0.3758  0.2032  0.3536  0.3418 A9 0.2847  0.2716  0.3007  0.3386  0.3536  0.3418 A10 0.2847  0.2716  0.2255  0.3386  0.2121  0.3418
b. Matriks keputusan terbobot
Matriks  ternormalisasi  dikalikan  dengan bobot W = [5, 4, 3, 3, 2, 1]
< = ∗  -
y11 = 0,3797 x 5 = 1,8983 y12 = 0,2716 x 4 = 1,0864 y13 = 0,3758 x 3 = 1,1275 y14 = 0,3386 x 3 = 1,0159
y15 = 0,3536 x 2 = 0,7071 y16 = 0,3234 x 1 = 0,2734

## Tabel 6. Matriks Ternormalisasi Terbobot
ALT/KRIT C1 C2 C3 C4 C5 C6 BOBOT 5 4 3 3 2 1 A1 1,8983  1,0864  1,1275  1,0159  0,7071  0,2734 A2 1,4237  1,0864  1,1275  1,0159  0,7071  0,2734 A3 1,4237  1,8107  1,1275  0,6096  0,7071  0,3418 A4 1,8983  1,0864  1,1275  1,0159  0,5657  0,2734 A5 1,4237  1,0864  0,6765  1,0159  0,4243  0,2734 A6 1,4237  1,0864  0,6765  1,0159  0,7071  0,3418 A7 1,4237  1,0864  0,6765  1,0159  0,5657  0,3418 A8 1,8983  1,8107  1,1275  0,6096  0,7071  0,3418 A9 1,4237  1,0864  0,9020  1,0159  0,7071  0,3418 A10 1,4237  1,0864  0,6765  1,0159  0,4243  0,3418
c. Matriks Solusi Ideal Positif
< =  max  {1,8983;  1,4237;  1,4237;  1,8983; 1,4237;  1,4237;  1,4237;  1,8983;  1,4237;
1,4237} = 1,8983
< =  max  {1,0864;  1,0864;  1,8107;  1,0864; 1,0864;  1,0864;  1,0864;  1,8107;  1,0864; 1,0864} = 1,8107
< 4 =  max  {1,1275;  1,1275;  1,1275;  1,1275;
0,6765;  0,6765;  0,6765;  1,1275;  0,9020;
0,6765} = 1,1275
< 5 =  max  {1,0159;  1,0159;  0,6096;  1,0159;
1,0159;  1,0159;  1,0159;  0,6096;  1,0159;
1,0159} = 1,0159
< 6 =  max  {0,7071;  0,7071;  0,7071;  0,5657; 0,4243;  0,7071;  0,5657;  0,7071;  0,7071;
0,4243} = 0,7071
< 7 =  max  {0,2734;  0,2734;  0,3418;  0,2734;
0,2734;  0,3418;  0,3418;  0,3418;  0,3418; 0,3418} = 0,3418
d. Matriks Solusi Ideal Negatif
< =  min  {1,8983;  1,4237;  1,4237;  1,8983; 1,4237;  1,4237;  1,4237;  1,8983;  1,4237; 1,4237} = 1,4237
< =  min  {1,0864;  1,0864;  1,8107;  1,0864; 1,0864;  1,0864;  1,0864;  1,8107;  1,0864; 1,0864} = 1,0864
< 4 =  min  {1,1275;  1,1275;  1,1275;  1,1275;
0,6765;  0,6765;  0,6765;  1,1275;  0,9020;
0,6765} = 0,6765
< 5 =  min  {1,0159;  1,0159;  0,6096;  1,0159;
1,0159;  1,0159;  1,0159;  0,6096;  1,0159;
1,0159} = 0,6096
< 6 =  min  {0,7071;  0,7071;  0,7071;  0,5657;
0,4243;  0,7071;  0,5657;  0,7071;  0,7071;
0,4243} = 0,4243
< 7 =  min  {0,2734;  0,2734;  0,3418;  0,2734; 0,2734;  0,3418;  0,3418;  0,3418;  0,3418; 0,3418} = 0,2734
Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif : A + = {1,8983; 1,8107; 1,1275; 1,0159; 0,7071; 0,3418 }
A - = {1,4237; 1,0864; 0,6765; 0,6096; 0,4243; 0,2734}
e. Jarak  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif
?
@ 1,8983 1,8983 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 1,1275 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,2734
0,7275 ?
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 1,1275 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,2734
0,8686 ? 4
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,8107 , 1,1275 1,1275 , 1,0159 0,6096 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,3418 0,6248
? 5
@ 1,8983 1,8983 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 1,1275 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,5657 , 0,3418 0,2734 0,7411
? 6
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,2734
1,0188 ? 7
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,3418
0,9763
? 8 @ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,5657 , 0,3418 0,3418 0,9865
? 9
@ 1,8983 1,8983 , 1,8107 1,8107 , 1,1275 1,1275 , 1,0159 0,6096 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,3418
0,4064 ? :
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,9020 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,7071 , 0,3418 0,3418
0,8948
? ;
@ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 1,0159 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,3418 1,0165
f. Jarak  nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif
?
@ 1,8983 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 0,609 , 0,7071 0,4243 , 0,2734 0,2734 0,8208
?
@ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 1,1275 0,6765
, 1,0159 0,609 , 0,7071 0,4243 , 0,2734 0,2734
0,6697
? 4 @ 1,4237 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 0,6096 0,609 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,2734
0,9015
? 5
@ 1,8983 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 1,0159 0,609 , 0,5657 0,4243 , 0,2734 0,2734
0,7834
? 6 @ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 0,6765 0,6765 , 1,0159 0,6096 , 0,4243 0,4243 , 0,2734 0,2734 0,4064 ? 7 @ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 0,67655 0,6765 , 1,0159 0,6096 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,2734 0,4998 ? 8 @ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 0,6765 0,6765
, 1,0159 0,6096 , 0,5657 0,4243 , 0,3418 0,2734
0,4357
? 9 @ 1,8983 1,4237 , 1,8107 1,0864 , 1,1275 0,6765 , 0,6096 0,6096 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,526
1,0188 ? : @ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 0,9020 0,6765 , 1,0159 0,6096 , 0,7071 0,4243 , 0,3418 0,2734
0,5483
? ;
@ 1,4237 1,4237 , 1,0864 1,0864 , 0,6765 0,6765 , 1,0159 0,6096 , 0,4243 0,4243 , 0,3418 0,2734 0,4121
g. Nilai preferensi setiap alternatif
0,8208
0,8208 , 0,7275 0,5301 0,6697
0,6697 , 0,8686 0,4354
4 0,9015
0,9015 , 0,6248 0,5906
5 0,7834 0,7834 , 0,7411 0,5139 6
0,4064 0,4064 , 1,0188 0,2851 7 0,4998
0,4998 , 0,9763 0,3386
8 0,4357
0,4357 , 0,9865 0,3063
9
1,0188 1,0188 , 0,4064 0,7149 : 0,5483 0,5483 , 0,8948 0,3800 ; 0,4121
0,4121 , 1,0165 0,2885
h. Pengurutan  berdasarkan  nilai  prefensi yang didapatkan, dari yang terbesar sampai yang terkecil.
Tabel 7. Pengurutan Nilai Prefensi Alternatif Alternatif Nilai Prefensi A8 0,7149 A3 0,5906 A1 0,5301 A4 0,5139 A2 0,4354 A9 0,3800 A6 0,3386 A7 0,3063 A10 0,2885 A5 0,2851
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas dapat  diketahui  bahawa  guru  yang  terbaik  A8 dengan  nilai 0,7149, guruterbaik  kedua  A3 dengan nilai 0,5906, dan guru terbaik ketiga A1 dengan nilai 0,5301.
3.2. Membangun Sistem SPK
a. Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram

## b. Activity Diagram
Gambar 3. Activity Diagram
c. Implementasi SPK
Gambar 4. Hasil Perhitungan dengan SPK
d. Perbandingan hasil perhitungan TOPSIS dengan cara manual dengan aplikasi
berbasis web
Tabel 8. Hasil Perhitungan Manual dan Aplikasi SPK Manual Aplikasi SPK berbasis web Alternatif Nilai
Akhir Ranking  Alternatif Nilai Akhir Ranking A1 0,5301 3 A1 0,5301 3 A2 0,4354 5 A2 0,4354 5 A3 0,5906 2 A3 0,5906 2 A4 0,5139 4 A4 0,5139 4 A5 0,2851 10 A5 0,2851 10 A6 0,3386 7 A6 0,3386 7 A7 0,3063 8 A7 0,3063 8 A8 0,7149 1 A8 0,7149 1 A9 0,3800 6 A9 0,38 6 A10 0,2885 9 A10 0,2885 9

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dilakukan bahwa sistem yang dibangun dengan
menggunakan  metode TOPSIS dapat membantu pihak  pengambil  keputusan  dalam  menentukan pemberian reward Guru  Terbaik  pada  SMK Swasta  1  HKBP  Pematangsiantar.  Metode TOPSIS mampu menganalisis pemberian reward guru dengan baik. Dan memberikan rekomendasi guru penerima reward yang terukur dan objektif. Berdasarkan hasil analisis manual dan pengujian dengan  sistem  SPK  yang  dibangun  bahwa alternatif atas nama A8 adalah altertatif tertinggi pertama  dengan  nilai  rekomendasi  0,7149, alternatif  terendah  adalah  A10  dengan  nilai rekomendasi 0, 2851.

## 5. REFERENSI
[1] R.  Doni,  F.  Amir,  and  D.  Juliawan, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Solution  (TOPSIS),” Pros.  Semin.  Nas.
Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 69, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.9. [2] C.  Surya,  “Penilaian  Kinerja  Dosen Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi Kasus :  Amik  Mitra  Gama),” J.  RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  2,  no.  1,  pp.  322–329,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[3] O.  J.  Harmaja  and  M.  S.  Hutauruk, “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerima
Program  Keluarga  Harapan  Dengan
Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Tek. Inf.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  37, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.134.
[4] A.  M.  Dawis,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Reward  Pegawai Menggunakan  Metode  TOPSIS,” J.  Ilm. SINUS ,  vol.  18,  no.  1,  p.  11,  2020,  doi:
10.30646/sinus.v18i1.429.
[5] A.  Eryzha,  S.  Solikhun,  and  E.  Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Smartphone Terbaik  Menggunakan  Metode  Topsis,”
KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan
Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  610–616,
2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1668.
[6] I.  P.  S.  Handika  and  P.  P.  Santika, “Rekomendasi Pelamar Kerja Berdasarkan Spesifikasi Lowongan Menggunakan  Metode  Anp  Topsis,”
SCAN  -  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.
15,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  doi: 10.33005/scan.v15i1.1846.
[7] T. Kristina, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradigma , vol.
20, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[8] G.  Wibisono,  A.  Amrulloh,  and  E. Ujianto,  “Penerapan  Metode  Topsis Dalam Penentuan Dosen Terbaik,” Ilk. J. Ilm. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  102–109,  2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109.
[9] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G.
A.  P.  H.  Saptarini,  and  I.  K.  Swardika, “Jurnal Pengertian Topsis,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[10] W. Yusnaeni, R. Ningsih, and T. Misriati, “Pemilihan  Suplier  Bahan  Baku  Dengan Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS),” Semin.  Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  no. November, pp. 1–7, 2017.
[11] R.  Setiawan,  A.  Arini,  and  L.  K. Wardhani, “SMART and TOPSIS Method For  Determining  The  Priority  Of  Screen Printing,” SinkrOn ,  vol.  4,  no.  2,  p.  151, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10471.
[12] D. Nababan, R. Rahim, and I. Teknologi Medan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Reward Bonus Karyawan Dengan Metode
Topsis,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 3, no. 1, pp.
2528–5114,  2018,  [Online].  Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php /isd/article/view/185.
[13] N.  D.  Palasara  and  T.  Baidawi, “Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan  Kinerja  Karyawan,” J.
Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 287–294, 2018,
doi: 10.31311/ji.v5i2.4234. [14] N.  Chaniago  and  A.  Sindar,  “SPK Penilaian Hasil Belajar Siswa Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  vol.  9, pp. 41–48, 2020.
[15] I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa
Panca Karsa Ii,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 274–281, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.
[16] K.  Purwasih  and  R.  Nidia,  “Penerapan Metode TOPSIS  Untuk  Pemilihan  Siswa Berprestasi  Pada  SMPN  2  Barambai,” Jutisi , vol. 6, no. 2, pp. 1497–1502, 2017, [Online]. Available: http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/v iew/246/232.
[17] G.  Y.  Prastoto,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Alat  Outdoor Metode Topsis,” 2019.
[18] G.  S.  Mahendra,  “Metode  Ahp-Topsis Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penempatan Atm,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, 2020, doi:
10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
[19] E.  Nurelasari  and  E.  Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan  Terbaik  dengan  Metode TOPSIS  Housing  Selection  Decision Support  System  Using  the  TOPSIS Method,”  vol.  08,  no.  4,  pp.  317–321,
2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41036.
[20] H. Hertyana, “Sistem Pendukung
Keputusan  Seleksi  Pemilihan  Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Topsis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 97– 102, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.223.