Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 1 Juli 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal 897 – 905

## PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK  PADA BANK DKI DENGAN METODE TOPSIS Oleh :
Syaifur Rahmatullah, Robi Aziz Zuama, Aditia Darmawan
Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika,  Universitas Bina Sarana Informatika Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
.Article Info Abstract Article History : Received  16  July - 2022 Accepted  25 July - 2022 Available Online 31 July - 2022 The selection of the best  employees is  very important to  be done by the company in order to see the quality of human resources and to increase the productivity and achievement of a company. The problem with Bank DKI  is  that  there  is  no  assessment  for  the  best  employees,  causing employees  to  have  low  work  motivation.  In  the  process  of  selecting  the best employee candidates, the company has not used alternative methods to  produce  the  best  candidates  efficiently  and  accurately.  In  supporting these  needs,  a  decision  system  is  needed  that  can  produce  a  system  to facilitate the determination and selection of  the best  employees through several relevant criteria. Keyword : Information System, Employees

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  salah  satu  aset  terpenting yang  dimiliki  oleh  perusahaan  dalam  usahanya mempertahankan kelangsungan hidup, berkembang,  kemampuan  untuk  bersaing,  serta mendapatkan  laba.  Menurut  Hasibuan  (2007:11), karyawan  adalah  “setiap  orang  yang  bekerja dengan  menjual  tenaganya  (fisik  dan  pikiran) kepada  suatu  perusahaan  dan  memperoleh  balas jasa  yang  sesuai  dengan  perjanjian”.Sistem Penunjang  Keputusan    merupakan  suatu  sistem yang  komputer  interaktif    yaitu  yang  bisa membantu  penggunaan  dalam  melakukan  suatu keputusan  dengan  menggunakan  berbagai  model atau metode untuk memecahkan  suatu masalah.[1]
Sutrisno  (2010:152-153)  mengemukakan bahwa  pengukuran  prestasi  kerja  diarahkan  pada enam aspek yang merupakan bidang prestasi kunci bagi organisasi yang bersangkutan. Bidang prestasi kunci tersebut adalah sebagai berikut:
1. Hasil kerja
2. Pengetahuan pekerjaan
3. Inisiatif
4. Kecekatan mental
5. Sikap 6. Disiplin waktu dan absensi
7. Tingkat ketepatan waktu dan tingkat kehadiran
Pada  Bank  DKI  yang  bergerak  dalam bidang  perbankan  belum  menerapkan  sistem penilaian pemilihan karyawan terbaik.
Permasalahan  yang  ada  pada  proses  penilaian karyawan di atas ini adalah belum adanya penilaian bagi  karyawan  terbaik  sehingga  kurangnya motivasi  karyawan  dalam  bekerja  dikarenakan tidak adanya penilaian dari kinerja karyawan.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  diperlukannya  suatu  metode yang dapat membantu perusahaan dalam melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik  secara lebih  baik,  yaitu  dengan  menggunakan  metode TOPSIS  ( Technique  For  Order  Preference  by Similiarity to Ideal Solution ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan kerangka  untuk  berfikir  tentang  memanfaatkan aplikasi komputer dalam proses ketika pengambilan keputusan pada level manajemen.(A. H.  Hasugian  and  H.  Cipta,  2018)  Berdasarkan definisi di atas sistem pendukung keputusan sangat berkaitan  dengan  sistem  informasi  atau  model analisis  yang  akan  dirancang  dalam  membantu pengambilan  keputusan  dan  professional  agar memperoleh  infromasi  yang  sangat  akurat.(A.  H. Hasugian and H. Cipta, 2018) Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  Decision Support System (DSS) merupakan suatu gabungan sumber kecerdasan individu yang berkaitan dengan kemampuan  pada  komponen  dalam  memperbaiki suatu  kualitas  pada  keputusan.  [2]  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem informasi  yang  berbasis  komputer  dalam  tahap manajemen  pengambilan  keputusan  pada  saat menangani masalah pada semi struktur. [2] Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan [3]:
1. Mampu  mendukung  dalam  pencarian  solusi pada masalah yang paling komplek.
2. Respon yang cepat terhadap situasi yang tidak diinginkan  pada  saat  kondisi  yang  berubah- ubah.
3. Mampu  menerapkan  dalam  berbagai  stategi yang  berbeda-beda  pada  konfigurasi  yang berbeda secara cepat dan tepat.
4. Pandangan dan pembelajaran yang baru.
5. Memfasilitasi dalam komunikasi.
6. Meningkatkan  kontrol  pada  manajemen  dan kinerja.
7. Menghemat dalam biaya.
8. Keputusan yang lebih cepat.
9. Meningkatkan  efektifitas  pada  manajerial, menjadikan  manajer  bekerja  lebih  singkat  dan sedikit usaha.
10. Meningkatkan dalam produktifitas analisis.
11. Tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dikemukakan  oleh  Peter  G.W  Keen  dan  Scott Morton, yaitu: [4]
1) Membantu manajer dalam membuat keputusan  untuk  memecahkan  suatu  masalah pada semi tersetruktur.
2) Mendukung  dalam  penilaian  pada  manajer bukan mencoba dalam menggantikannya.
3) Meningkatkan efektifitas dalam pengambilan keputusan pada manajer dari efisiensinya.

## Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solusition (TOPSIS)
Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  merupakan  salah  satu  dalam  metode pada pengambilan keputusan yang akan
dikembangkan.  [1]  Metode  TOPSIS  ini  sangat banyak  digunakan  dalam  menyelesaikan  suatu masalah  pada  saat  pengambilan  keputusan  secara praktis  ketika  menyelesaikan  masalah  dalam pengambilan keputusan. [1]
Kegunaan Metode Topsis telah banyak digunakan pada  banyak  aplikasi  antara  lain  keputusan investasi  keuangan,  perbandingan  performansi pada perusahaan, pebandingan pada suatu industri khusus, pemilihan dalam  sistem operasi, evaluasi pada pelanggan, dan perancangan pada robot. [5] Dalam  metode  TOPSIS  dikenal  dengan  2  macam solusi sebagai berikut: [1] Sulosi ideal positif (PIS)
Pada solusi ideal positif, semakin besar suatu nilai maka  semakin  baik  (Large  is  better),  contohnya adalah  pada  keuntungan  (profit).  Solusi  ideal positif memiliki definisi sebagai suatu jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai oleh suatu setiap attribut
( 𝑥 ) = ( 𝑥𝑖𝑗 − x 𝑗 ) ( 𝑥𝑗∗ − 𝑥𝑗 )

## Solusi ideal negatif (NIS)
Pada solusi ideal negatif, semakin kecil suatu nilai maka  semakin  baik  (smaller  is  better),  contohnya adalah pada biaya. Solusi negatif ideal merupakan kebalikan dari suatu solusi ideal positif, yakni suatu jumlah dari seluruh nilai terburuk yang akan dapat dicapai oleh suatu setiap atribut
𝑟𝑖𝑗 ( 𝑥 ) = ( 𝑥𝑗 − x )
( 𝑥𝑗 − 𝑥𝑗∗ )
Dimana : 𝑥𝑗∗ = 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑋𝑖𝑗 merupakan  tingkatan  yang diinginkan 𝑥𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑋𝑖𝑗 merupakan  tingkatan  yang  terburuk Langkah-langkah  penyelesaian  TOPSIS  adalah sebagai berikut :
1. Menganalisa      suatu    penyelesaian    masalah dalam menentukan suatu
kriteria penyelesaian masalah.
2. Menggambarkan n suatu buah alternatif dan m suatu  buah  kriteria  ke  dalam  sebuah  matriks, dimana 𝑋𝑖𝑗 adalah  suatu  nilai  data  yang  akan diperoleh  dari  hasil  bentuk  pengolahan  data atau  diperoleh  dari  suatu  penilaian  dalam pengambilan keputusan pada pengukuran untuk alternatif  i  terhadap  j  .  Misalkan  terdapat himpunan alternatif, 𝐴 = { 𝐴𝑖 | 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 } dan himpunan kriteria 𝐶 = 3. { 𝐶𝑗 | 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 },    dimana 𝑋 =  { 𝑋𝑖𝑗 | 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 }   adalah himpunan
data  awal  (bisa  berupa  hasil  pengolahan  atau penilaian  pengambil  keputusan)  dan 𝑊 = { 𝑊𝑗 | 𝑗 =  1,2,  …  , 𝑚 }    adalah  himpunan terbobot, maka data awal topsis : Tabel Representasi Data Awal TOPSIS Alternatif
Sumber : [1]

## 4. Membentuk matriks keputusan normalisasi
𝑟𝑖𝑗
= 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑚 =1 𝑋 ²
, i = 1,2,..., n ; j = 1,2,..., m

## 𝑖 𝑖𝑗
Tabel II.1 Representasi Data Awal TOPSIS
Alternatif Sumber : [1]
5. Membentuk matriks keputusan normalisasi
= 𝑋𝑖𝑗 , i = 1,2,..., n ; j = 1,2,..., m
√∑ 𝑚 =1 𝑋 ² 𝑖 𝑖𝑗 Tabel Matriks Keputusan Normalisasi
Alternatif Sumber : [1]
6. Menghitung matriks keputusan terbobot Tabel II.3 Matriks Keputusan terbobot
Alternatif
Sumber : [1]
7. Menentukan  nilai  ideal  positif  (PIS)  dan  nilai ideal  negatif  (NIS)  PIS  = 𝐴 +  =    { 𝑉 1⁺( 𝑋 )  , 𝑉 2⁺( 𝑋 ), … , 𝑉𝑗 ⁺( 𝑋 ) … , 𝑉𝑚 ⁺( 𝑋 )} = 𝑚𝑎𝑥𝑖 ( 𝑋 )| 𝑗 ∈ 𝐽 ₁), ( 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑣𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽 ₂)| 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 }
NIS = PIS = 𝐴 − =  { 𝑉 1( 𝑋 ) , 𝑉 2( 𝑋 ), … , 𝑉𝑗 ( 𝑋 ) … ,
𝑉𝑚 ( 𝑋 )} = 𝑚𝑖𝑛𝑖 ( 𝑋 )| 𝑗 ∈ 𝐽 ₁), ( 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑣𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽 ₂)| 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 } Dimana :
J₁ adalah nilai lebih besar lebih baik (maksimal) J₂ adalah nilai lebih kecil lebih baik (minimal)
8. Menghitung separation measure yakni pengukuran  jarak  antara  suatu  alternatif terhadap  nilai  ideal  positif  dan  nilai  ideal negatif.
Positif : 𝐷 + = √∑ 𝑚 = 1 [ 𝑣 ( 𝑥 ) − 𝑣 ⁺( 𝑥 )] ² , i = 1,2,  , n negatif : √∑ 𝑚 [ 𝑖𝑗 ( ) -( )], i = 1,2, , n 𝐷𝑖 =
9)Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif ( 𝐶𝑖 ) diberikan sebagai :
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖 +, 𝐷𝑖 + 𝐷𝑖
Dimana : 𝐶𝑖 ∈ [0,1] ∀𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛
Selanjutnya  dapat  dilakukan  suatu  pengurutan secara  menurun  (perangkingan)  untuk  masing- masing  dari  alternatif  berdasarkan  nilai 𝐶𝑖 . Alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  yang  memiliki suatu  jarak  terpendek  terhadap  suatu  solusi  ideal positif  dan  memiliki  suatu  jarak  terjauh  terhadap suatu solusi ideal negatif.
TOPSIS merupakan suatu metode dalam pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang (1981).[6]  TOPSIS  menggunakan  suatu  prisip bahwa  alternative  yang  akan  terpilih  harus mempunyai  suatu  jarak  terdekat  dari  suatu  solusi ideal  positif  dan  suatu  jarak  terpanjang  (terjauh) dari  suatu  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang pada  geometris  dengan  menggunakan  suatu  jarak Euclidian (jarak antara dua titik) untuk menentukan suatu  kedekatan  relative  dari  suatu  alternatif dengan suatu solusi yang optimal. [6] Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  suatu  konsep bahwa  alternative  terpilih  yang  terbaik  tidak  akan
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 .... 𝑪 𝒎 A 1 X 11 X 12 ....
X 1m
A 2 X 21 X 22 ....
X 2m
.... .... .... .... .... A n X n1 X n2 .... X nm W W 1
W 2 .... W m Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 ....
𝑪 𝒎
A 1 X 11 X 12 ....
X 1m A 2
X 21 X 22 .... X 2m .... .... ....
....
....
A n
X n1 X n2 .... X nm W W 1 W 2 .... W m Alternatif 𝒓 𝟏 𝒓 𝟐 .... 𝒓 A 1 r 11 r 12 ....
r
1m
A 2 r 21 r 22 .... r 2m
....
.... .... ....
....
An rn1 rn2 .... rnm Alternatif 𝑽 𝟏 𝑽 𝟐 .... 𝑽 𝒎
A 1 W 1. 𝑟 11 W 2. 𝑟 12 .... W m. 𝑟 1 𝑚 A 2 W 1. 𝑟 21 W 2. 𝑟 22 .... W m. 𝑟 2 𝑚 .... ....
.... .... .... A n W 1. 𝑟 𝑛 1 W 2. 𝑟 𝑛 2 .... W m. 𝑟 𝑛𝑚
hanya  memiliki  suatu  jarak  terpendek  dari  suatu solusi ideal positif tetapi juga memiliki suatu jarak terpanjang dari suatu solusi ideal negative.[7] Tahapan metode Topis sebagai berikut: [8] 1.Membuat suatu matriks keputusan yang ternomalisasi 2.Membuat suatu matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot 3.Menentukan suatu matriks solusi ideal positif dan suatu matriks solusi ideal negative 4.Menentukan  suatu  jarak  antara  nilai  dari  setiap alternatif  dengan  suatu  matriks  dari  solusi  ideal positif dan negatif 5.Menentukan  suatu  nilai  preferensi  dari  setiap alternative
Langkah dan rumus yang digunakan pada metode ini sebagai berikut:
Langkah  1  :  Mernomalisasikan  alternatif  yang sudah ada
Langkah  2  :  Memberi  suatu  nilai,  membuat  suatu tabel keputusan Seperti : Sangat Buruk = 1; Buruk = 2; Cukup = 3; Baik = 4; Sangat Baik = 5 Langkah  3  :  Melakukan  pemberian  Bobot  setiap kriteria
Langkah  4  :  Melakukan  pembuatan  keputusan ternomalisasi Rumus ternomalisasi :  ( 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) ( 𝑎𝑘𝑎𝑟 ℎ 𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑛𝑦𝑎 )
Langkah  5  :  Melakukan  Pembuatan  Normalisasi Berbobot  Rumus  :  (Data  normalisai)  ×  (Bobot Kriteria) 6.Langkah 6 : Melakukan pencarian Max dan Min dari Normalisasi yang berbobot 7.Langkah  7  :  Melakukan  Pencarian  D+  D-  di setiap Alternatif Rumus  mencari D+
: D 𝑥 +  =  √( 𝐴𝑥𝐶 1  − 𝑌 1+)² + ( 𝐴𝑥𝐶 1 − 𝑌 2+)² + ⋯ + ( 𝐴𝑥𝐶𝑛 − 𝑌𝑛 +)²
Rumus  mencari D-
: D 𝑥 +  =  √( 𝐴𝑥𝐶 1  − 𝑌 1−)² + ( 𝐴𝑥𝐶 1 − 𝑌 2−)² + ⋯ + ( 𝐴𝑥𝐶𝑛 − 𝑌𝑛 −)²
8. Langkah 8 : Melakukan Pencarian V/Hasil 9. Rumus mencari V : 𝑉𝑥 = 𝐷𝑥 − 10. ( 𝐷𝑥 −)+( 𝐷𝑥 +) Hingga didapat kesimpulan. TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang  akan digemari  oleh  para  peneliti  di  dalam  merancang suatu sistem pendukung keputusan, selain konsepnya  yang  sederhana  tetapi  juga  memiliki kompleksitas dalam pemecahan suatu masalah baik itu  yang  di  tandai  dengan  suatu  konsep penyelesaian  dengan  metode  ini  yaitu  dengan memilih suatu alternative terbaik yang tidak hanya akan  memiliki  suatu  jarak  terpanjang  dari  suatu solusi ideal negatif. [7]
Adapun  Algoritma  penyelesaian  metode  ini sebagai berikut:
Langkah  1:  Mendefinisikan  terlebih  dahulu  dari kriteria-kriteria  yang  dijadikan  sebagai  tolak  ukur penyelesaian suatu masalah.
Langkah  2:  Menormalisasi  setiap  nilai  dari  suatu alternatif  (matriks  ternomalisasi  dan  dari  suatu matriks yang ternomalisasi terbobot).
Langkah 3: Menghitung suatu nilai dari solusi ideal positif atau negative Langkah  4:  Menghitung  distance  suatu  nilai  yang terbobot dari setiap alternative terhadap solusi ideal positif negative.
Langkah 5: Menghitung suatu nilai preferensi dari setiap alternatif.
Langkah 6: Melakukan suatu perangkingan Adapun  rumus-rumus  yang  di  gunakan  pada metode ini sebagai berikut:
1)Menormalisasi  setiap  nilai  dari  satu  alternative (matriks  ternomalisasi)  dan  suatu  matriks  yang ternomalisasi terbobot 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑚 =1 𝑋 ²
𝑖 𝑖𝑗
2)Menghitung  suatu  nilai  dari  matriks  kinerja terbobot + + + + 𝑦𝑖𝑗 = 𝑤𝑖𝑟𝑖𝑗𝐴 = ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … … . , 𝑦𝑛 ) ;
= ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … … . , 𝑦𝑛 ) ;
Dengan ketentuan 𝑀𝑎𝑥 + 𝑖 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎 ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑦 1 𝑀𝑖𝑛 { 𝑖 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎 ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎 ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑦 1 𝑥 { 𝑖 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎 ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 3)Menghitung  distance  suatu  nilai  terbobot  dari setiap alternative terhadap suatu solusi ideal positif dan negative.
Untuk yang solusi ideal positif :
+ 𝐷𝑖 = √∑ + 2 = 1 ( 𝑦 1  − 𝑦𝑖𝑗 )  ;
Untuk solusi ideal Negatif : 𝐷𝑖 =
√∑ 𝑛 = 1 ( 𝑦 − 𝑦 −)2 ;
4)Menghitung  suatu  nilai  preferensi  dari  setiap alternative.
𝐷 − 𝑉 = − 𝑖 + ;
𝑖
𝐷𝑖 + 𝐷𝑖
C. POPULASI DAN SAMPLE Populasi  adalah  sebuah  kumpulan  dari  semua kemunkinan orang-orang, benda-benda dan ukuran lain  dari  objek  yang  menjadi  perhatian  yang mempunyai ciri atau karakteristik yang sama. [9] Sampel  yaitu  bagian  dari  populasi  yang  dijadikan sebagai bahan penelaahan dengan harapan sample yang diambil dari populasi tersebut dapat mewakili (representative) terhadap populasinya. [9] 3. METODE PELAKSANAAN
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan yaitu:
(a) Metode Pengumpulan Data
(b) Tahapan Penelitian
(c) Analisi Data
A. Metode Pengumpulan Data 1.Data Primer Metode yang digunakan dalam data primer sebagai berikut : a.Observasi Observasi  dilakukan  secara  langsung  untuk melihat  atau  mengamati  apa  yang  ada  pada  objek penelitian. b.Wawancara Wawancara  dilakukan  kepada  salah  satu  pegawai Bank DKI 2.Data Sekunder Penulis  mengumpulkan  data-data  yang  diperoleh melalui buku dan jurnal yang berhubungan dengan masalah dalam pemilihan karyawan terbaik.
B. Tahapan Penelitian
C. Analisis Data Untuk  mencapai  tujuan  dari  penelitian  ini, peneliti menggunakan metode kuantitatif dalam hal menganalisis  data.  Analisis  data  dalam  penelitian kuantitatif  berarti  melakukan  serangkaian  uji dengan menerapkan berbagai model-model analisis tergantung pada tujuan penelitian. Metode kuantitatif  juga  biasa  dinamakan  dengan  metode
tradisional,  karena  metode  ini  sudah  cukup  lama digunakan  sehingga  sudah  dikenal  atau  populer sebagai  metode  untuk  penelitian.  Metode  ini digunakan sebagai metode penelitian ilmiah karena telah  memenuhi  kaidah-kaidah  ilmiah  yaitu konkret, objektif, terukur, rasional, dan sistematis. Metode  ini  disebut  kuantitatif  karena  data penelitian berupa angka-angka

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  langlah-langkah  dalam mengolah  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh peneliti  menjadi  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu dengan menggunakan  metode  Technique  For  Order Preference  bySimiliarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)
A. Menormalisasikan Alternatif Yang Ada

## Tabel IV. 1 Data Sampel
Data tabel di atas adalah sebagian data yang sudah di ambil dari keseluruhan data yang ada pada Bank DKI  untuk  dijadikan  data  sampel.  Dan  tabel  ini juga  menjelaskan  tentang  data  sampel  karyawan yang sudah ternormalisasi
Tabel IV. 2 Kriteria Penilaian
Sumber : [2]
Tabel diatas menjelaskan tentang kriteria penilaian yang  ada  di  Bank  DKI,  sebagai  acuan  penilaian karyawan terbaik.

## B. Membuat Tabel Terbobot.
Tabel IV. 3 Kriteria Bobot
Sumber : [2]
Tabel diatas merupakan kriteria nilai bobot yang  berfungsi  untuk  dapat  mengukur  kriteria yang sudah ditentukan.

## C. Memberi Bobot Setiap Kriteria.

## Tabel IV. 4 Nilai Bobot
Sumber : [2] Tabel di atas merupakan hasil yang telah diperoleh dari kriteria  nilai bobot yang telah di  tetapkan  oleh  perusahaan  dan  bersumber dari acuan penelitian terdahulu.
D. Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi.
Dari  hasil  perhitungan  menentukan  keputusan ternormalisasi  pada  setiap  kriteria-  kriteria  (X ij ) yang ada, maka dapat dilihat dari hasil matrik yang terdapat pada Tabel dibawah ini.

## Tabel IV. 5 Matriks Keputusan Yang Ternormalisasi
E. Membuat  Matriks  Keputusan  Normalisasi Terbobot V
Dari hasil perhitungan normalisasi  terbobot yang telah dilakukan maka dapat dilihat pada tabel IV.6 yaitu  merupakan  hasil  gabungan  pada  setiap kriteria.
Tabel IV. 6 Matriks Ternormalisasi Terbobot V
F. Mencari  Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi ideal negatif A - Dari  hasil  yang  dapat  dilihat  pada  tabel IV.7  dan  IV.8  maka  didapatkan  hasil  gabungan untuk menentukan solusi ideal negative dan ideal positif yang ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel IV. 7 Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal

## Negatif
G. Mencari Normalisasi Terbobot Setiap alternatif  A i Dengan  Solusi  Ideal  Positif 𝑫𝒊 + dan Solusi Ideal Negatif D i Hasil yang telah di dapat dari perhitungan diatas  dapat  disimpulkan  menjadi  hasil perhitungan terbobot ideal positif (D + ) Dan terbobot  ideal  negatif  (D - )  sebagaimana yang dijelaskan pada tabel dibawah ini . -
Tabel IV. 8 Hasil Perhitungan Terbobot D+ Dan D-
H. Mencari  Nilai  Preferensi  Untuk  Hasil  Setiap Alternatif (V i )
Pada tabel di bawah ini menjelaskan bahwa hasil perhitungan yang didapat dari perhitungan di atas yang  merupakan  hasil  akhir  yang  telah  di  dapat pada semua tahapan perhitungan yaitu merupakan hasil perhitungan nilai preferensi dari nomor urut alternatif ke 1 pada data seluruh sampel karyawan Bank DKI.
Tabel IV.9 Nilai Preferensi dari nomor urut alternatif
Dari hasil  tabel 9 merupakan hasil preferensi dari urutan  nomor  alternatife  ke  1,  dan  untuk mengetahui  urutan  yang  mendapat  hasil  nilai preferensi dari terbesar dapat di lihat pada tabel di bawah ini.
Tabel IV. 10 Nilai Preferensi Dari Urutan Terbesar (Vi)
Hasil  yang  telah  diperoleh  dari  tahapan perhitungan  yang  sudah  dilakukan  dapat  diketahui perolehan  nilai  total  preferensi  tertinggi  adalah Fakhri Aprian dengan nilai 0.738.

## 5. KESIMPULAN
a. Dalam hasil pengujian yang dihitung dengan menggunakan  metode Technique  For  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution. dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  tertinggi dalam  nilai  preferensi  setiap  alternatif
karyawan  pada  Bank  DKI  adalah  Fakhri Aprian dengan nilai 0.738.
b. Proses  penelitian  karyawan  terbaik  pada perusahaan  melalui  perhitungan  dengan metode Technique  For  Order  Preference
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dimulai dengan menggunakan 7 tahapan perhitungan yang  dilakukan  dan  1  tahapan  untuk  hasil serta  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari seluruh  nilai  perhitungan  pada  masing- masing kriteria.
c. Hasil  dari  perhitungan  merupakan  nilai tertinggi  dari  nilai  preferensi  alternatif  dan dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan oleh user untuk menentukan karyawan terbaik Bank DKI

## 6. Saran
1. Diharapkan dibuat sistem pendukung
keputusan  yang  bisa  dikembangkan  dengan perkembangan spesifikasi kebutuhan pengguna  sistem  yang  harus  dipenuhi  dalam mencapai tahap yang lebih bagus dan kinerja yang lebih baik serta optimal.
2. Pada  pengembangan  lebih  lanjut  dengan melakukan perbandingan menggunakan metode lain seperti Metode AHP, ELECTRE, SAW  dan  sebagainya  agar  hasil  dari penentuan  karyawan  terbaik  mendapat  hasil yang lebih efektifitas untuk Bank DKI
3. Pada Sistem Pendukung Keputusan Penelitian ini diharapkan juga dapat menggunakan lebih banyak  kriteria  yang  digunakan  agar  tidak hanya  terpaku  pada  kriteria  yang  ada  di penelitian ini dan juga agar lebih mendapatkan  hasil  yang  maksimal  serta efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. H. Hasugian and H. Cipta, “Pengertian Sistem  Pendukung  Keputusan,” J.  Ilmu Komput.  dan  Inform. ,  vol.  02,  no.  April, pp. 14–30, 2018.
[2] E.  L.  Ruskan,  A.  Ibrahim,  and  D.  C.
Hartini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Palembang Dengan Metode Simple Additive
Weighting (Saw),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no.
1, pp. 546–565, 2013.
[3] B. D. Meilani and A. W. Wardana, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Resep Makanan  Berdasarkan  Bahan  Makanan
Menggunakan  Metode  Topsis,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 5, no. 1, p. 15, 2020,
doi: 10.21107/nero.v5i1.146. [4] N.  D.  Putri  and  E.  Irawan,  “Analisis Metode  SMART  Rekrutmen  Guru  Baru TK/Paud Lestari Di Kabupaten
Simalungun,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  207, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.285.
[5] 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. [6] I.  W.  Pratama,  “Sistem  Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Dosen dengan Metode Technique For Order By
Similarity  To  Ideal  Solution  (  Topsis  )  & Preference  Ranking  Organization  For Evaluation  (  Promethee  ),” J.  Cendekia , vol. XV, no. April, pp. 35–42, 2018.
[7] K.  Nasution  and  L.  Hanum,  “Penerapan
Metode Technique for Order By Similarity To  Ideal  Solution  (Topsis)  Dalam Menentukan Game Online Paling
Digemari,” Bul. Utama Tek. , vol. 15, no. 2,
pp. 142–146, 2020.
[8] 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. 1, p. 69, 2019, doi:
10.30645/senaris.v1i0.9.
[9] Dahruji, Statistik . Pamekasan: Duta Media Publishing, 2017.
[10] D. Rimantho, F. Fathurohman, B. Cahyadi, and  S.  Sodikun,  “Pemilihan  Supplier Rubber  Parts  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  Di  PT.XYZ,” J. Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  93,
2017,  doi:  10.26593/jrsi.v6i2.2094.93- 104.
[11] S. Widiyanesti and R. Setyorini,
“PENENTUAN KRITERIA TERPENTING  DALAM  PEMILIHAN SUPPLIER  DI  FAMILY  BUSINESS DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALYTIC HIERARCHY  PROCESS  (AHP)(Studi Kasus  Pada  Perusahaan  Garmen  PT.  X) PENENTUAN KRITERIA TERPENTING  DALAM  PEMILIHAN SUPPLIER  DI  FAMILY  BUSINESS DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALYTIC
HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  (Studi Kasus Pada Perusahaan Garmen PT. X),”
J.  Ris.  Manaj. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  45–58, 2012.
[12] D.  E.  Kurniawan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pemasok  Bahan Baku  Menggunakan  Metode  Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,” J. Integr. , vol. 8, no. 1, pp. 56–
60, 2016, [Online].
Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JI/ article/view/56.
[13] W.  Yusnaeni  and  R.  Ningsih,  “Analisa Perbandingan  Metode  Topsis,  Saw  Dan Wp  Melalui  Uji  Sensitifitas  Untuk Menentukan  Pemilihan  Supplier,” J.
Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 9–17, 2019, doi:
10.31311/ji.v6i1.4399.
[14] M.  Munir,  “Pemilihan  Supplier  Sodium Hidroxide  Liquid  Dengan  Intergrasi Metode AHP - TOPSIS Studi Kasus di PT. Enterindo  Nusa  Graha  Gresik,” Univ. Muhammadiyah Malang , 2017.