## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KETUA RT/RW BERBASIS WEB MVC MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Arta Tirtayasa 1) , Daniel Yeri Kristiyanto 2)
1,2 Jurusan Sistem Informasi
1,2 Fakultas Informatika.
1,2 Institut Tekonologi Telkom Purwokerto E-mail : 19103147@ittelkom-pwt.ac.id 1) , daniel@ittelkom-pwt.ac.id 2)
Abstract
The election of the chairman of the Neighborhood Unit (RT)/Rukun Warga (RW) is one of the democratic mechanisms carried out by the community at the RT/RW level to determine who will lead and represent the interests of the community in the neighborhood where they live. Each (RT) and (RW) is led by the RT Chair and RW Chair. However, the process of selecting the head of the RT/RW Griya Satria Bukit Permata is still carried out by deliberation, appointed indirectly, A decision support system (DSS) is needed that can help the process of selecting RT/RW heads using the web-based Model-View-Controller (MVC) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method that can help this process. Selection is carried  out  by  analyzing  and  selecting  the  best  candidates  based  on  criteria  namely  loyalty,  leadership, integrity, age and experience. The aim of this research is to create a DSS for the selection of RT/RW heads based  on  the  TOPSIS  method  to  assist  in  the  selection  of  prospective  RT/RW  heads.  The  results  of implementing can seek recommendations for candidates for RT/RW heads in an objective, efficient and helpful manner, directing a process for selecting RT/RW heads. Namely, with the result of Candidate A's preference value 0.896, Candidate B 0.756, C 0.477, D 0.432 and E 0.463. DSS for the selection of RT/RW heads using the TOPSIS method is suitable and can determine the results of the ranking of the five head candidates and five criteria and the implementation of DSS using the MVC web-based TOPSIS method can work well to find out and make decisions about the RT/RW head candidates.
Keywords — TOPSIS, Decision Support System, MVC, Election

## Intisari
Pemilihan ketua Rukun Tetangga (RT)/ Rukun Warga (RW) adalah salah satu mekanisme demokratis yang dilakukan oleh masyarakat di tingkat RT/RW untuk menentukan siapa yang akan memimpin dan mewakili kepentingan masyarakat dalam lingkungan tempat tinggal. Masing-masing (RT) dan (RW) dipimpin oleh Ketua  RT  dan  Ketua  RW.  Namun,  proses  pemilihan  ketua  RT/RW  di  lingkungan  Griya  Satria  Bukit Permata masih dilakukannya pemilihan ketua secara musyawarah, ditunjuk secara tidak langsung, hal ini dapat  menimbulkan  kecemburuan  sosial  antar  warga  di  RT/RW    Oleh  karena  itu  diperlukan  sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat membantu proses pemilihan ketua RT/RW menggunakan metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  berbasis  web  Model-View- Controller (MVC) dapat membantu proses tersebut. Seleksi dilakukan dengan menganalisis dan memilih kandidat  terbaik  berdasarkan  kriteria  yakni  loyalitas,  kepemimpinan,  integritas,  usia  dan  pengalaman. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membuat  SPK  pemilihan  ketua  RT/RW  berbasis  web  MVC  dengan menggunakan metode TOPSIS untuk membantu dalam pemilihan calon ketua RT/RW di Griya Satria Bukit Permata.  Hasil  implementasi  pemilihan  ketua  RT/RW  menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  mencari rekomendasi calon ketua RT/RW secara objektif, efisien dan membantu menyederhanakan sebuah proses pemilihan ketua RT/RW, dengan hasil nilai preferensi Calon A yakni 0.896, Calon B yakni 0.756, Calon C yakni 0.477, Calon D yakni 0.432 dan Calon E yakni 0.463. SPK pemilihan ketua RT/RW menggunakan metode TOPSIS cocok dan dapat mengetahui hasil dari perangkingan lima calon ketua dan lima kriteria dan implementasi SPK menggunakan metode TOPSIS berbasis web MVC dapat berjalan dengan baik untuk mengetahui dan mengambil keputusan dari calon ketua RT/RW.
Kata Kunci — TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan, MVC, Pemilihan Ketua RT .

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan ketua Rukun Tetangga (RT)/ Rukun Warga  (RW)  adalah  salah  satu  mekanisme
demokratis yang dilakukan oleh masyarakat di tingkat  RT/RW  untuk  menentukan  siapa  yang akan  memimpin  dan  mewakili  kepentingan masyarakat  dalam  lingkungan  tempat  tinggal.
Masing-masing  (RT)  dan  (RW)  dipimpin  oleh Ketua RT dan Ketua RW, ketua RT memimpin warganya  dalam  periode  tertentu,  ketua  RT dapat  dipilih  secara  langsung  atau  lewat musyawarah  mufakat  oleh  masyarakat  yang berada  dalam  lingkup  wilayahnya  [1].  Namun proses  pemilihan  ketua  RT/RW  di  lingkungan RT.02/RW.09  Griya  Satria  Bukit  Permata Purwokerto  masih  mengalami  kendala  dalam hal efisiensi, akurasi dan proses penilaian yang masih  manual  seperti  menilai  pada  kertas  dan penilaian setiap panitia yang terpisah untuk satu kriteria  dengan  kriteria  lainnya  dalam menentukan  calon  ketua  RT/RW.  Oleh  karena itu,  diperlukannya  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  dalam menangani  pemilihan  ketua  RT/RW.  Sistem dibangun dengan menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS)  dengan  kriteria  yaitu loyalitas,  kepemimpinan,  integritas,  usia  dan pengalaman. Kriteria yang telah ditetukan  dan bobot  diperoleh  dari  wawancara  dari  setiap  5 kriteria tersebut oleh panitia pemilihan RT/RW.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Fahrur  Rozi yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Pegawai  Baru  menggunakan Metode  AHP  dan  TOPSIS.  Metode  AHP  dan TOPSIS membantu mengambil sebuah informasi  untuk  menjadi  sebuah  keputusan untuk penerimaan pegawai baru dengan jumlah data  638  calon  pegawai  pada  sebuah perusahaan.  Sistem  yang  telah  dibangun menunjukan  nilai  akurasi  sebesar  100%  pada periode  Februari  –  Juni,  hasil  terendah  yakni 82,50%  pada  periode  Maret  dan  dengan  rerata akurasi  terbaik  mencapai  91,23%.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nugsiyati  dkk yang  berjudul Decision  Support  System  for Selection  of  Candidates  for PASKIBRAKA Using  the  TOPSIS  Method .  Metode  TOPSIS dapat  membantu  untuk  mengsekelsi  kandidat PASKIBRAKA hasil dari penelitian ini seleksi menunjukkan  bahwa  hasilnya  percobaannya menggunakan sistem yang sama dengan manual perhitungan,  dan  perhitungan  Metode  TOPSIS menghasilkan output perangkingan  dari kandidiat  PAKIBRAKA  [3].  Berdasarkan sejumlah metode yang ada pada MADM seperti metode  SAW,  AHP,  SMART  dan  lainnya, metode  TOPSIS  dipilih  dikarenakan  metode dengan  konsep  yang  sederhana,  mudah dipahami dan dapat memecahkan multi-kriteria dengan memperhatikan nilai-nilai sesuai dengan
kriteria. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini menggunakan  metode  TOPSIS  untuk  memilih calon ketua RT/RW di lingkungan RT.02/RW.09  Griya  Satria  Bukit  Permata Purwokerto,  untuk  membantu  memberikan sebuah rekomendasi untuk panitia penyelenggara pemilihan RT/RW.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sistem Pendukug Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  yakni  sistem berbasis  komputer  yang  menggabungkan kecerdasan para ahli dan kemampuan komputer untuk  mengonversikan  data  sebagai  informasi guna  menambah  keefektifan  pengambilan keputusan  [4]. Decision  support  system (DSS) telah dikembangkan untuk mendukung metode Multiple  Criteria  Decision  Analys (MCDA) untuk  memfasilitasi  proses  pengambilan keputusan  memanfaatkan  data  melalui  model untuk  mencari  dan  mengatasi  permasalahan semi-terstruktur dan tidak terstruktur [5]. Sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  membatu manusia memperoleh sebuah keputusan dengan pemberian  informasi  yang  ingin  dibutuhkan, adapun  pengertian  dari  sistem  pendukung keputusan  yaitu  sistem  pendukung  keputusan adalah  sistem  berbasis  komputer  yang mendukung  pilihan  dengan  cara  membantu pembuat keputusan dalam organisasi informasi dan pemodelan hasil [6].

## 2.2. Metode TOPSIS
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah multi attribute decision making (MADM).  Metode TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  di  mana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang dari  solusi  ideal  negatif  [7].  Motode  TOPSIS didasarkan  pada  pengukuran  jarak  euclidean dari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Hasilnya  telah  dinyatakan  sebagai  koefisien kedekatan  demikian  pula,  koefisien  kedekatan yang  lebih  tinggi  dikenal  sebagai  altesrnatif yang disukai [8].
Secara  umum,  langkah-langkah  metode TOPSIS yaitu sebagai berikut[9]:
1. Menentukan  matriks  keputusan  yang ternormalisasi
rij = ! !" "∑ ! !" # $ !%& (1)
Dengan i = 1,2, … , m Dan j = 1,2, … , n
2. Matriks keputusan yang ternornalisasi bobot yij = 𝑤 $ 𝑟 $% (2)
Dengan i = 1,2, … , m; Dan j = 1,2, … , n
3. Menentukan matriks solusi ideal positif (A+) dan matriks solusi ideal negatif (A-)
A+ = (𝑦 & ' , 𝑦 ( ' , … , 𝑦 ) ' ) (3) A- = (𝑦 & * , 𝑦 ( * , … , 𝑦 ) * ) (4)
Dengan ∶
𝑦 ! " = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ max # y #$ ;         jika j adalah atribut keuntungan
min # y #$ ;                jika j adalah atribut biaya (5)
𝑦 ! % = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ min # y #$ ;         jika j adalah atribut keuntungan
max # y #$ ;                jika j adalah atribut biaya
(6)
4. Menentukan  jarak  nilai  alternatif  dari matriks solusi ideal positif (Di+) dan matriks solusi ideal negatif (Di-).
Jarak  anatara  alternatif  Di  dengan  solusi ideal  positif,  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
𝐷 $ ' =   7∑ (𝑦 $ ' − 𝑦 $% ) ) %D& 2 (7)
Jarak antara alternatif Di dengan solusi ideal negatif dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 $ * =   7∑ (𝑦 $% − 𝑦 $ * ) ) %D& 2 (8)
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif
Nilai  Preferensi  untuk  setiap  (Vi)  dapat dirumuskan sebagai barikut:
𝑉 $ = E ! ' E ! ' ' E ! ( (9)
Dengan i = 1,2, … m;
Dengan  Vi  yang  lebih  besar  menunjukkan bahwa Kriteria alternatif Ai lebih dipilih.
6. Merangking Alternatif Alternatif-alternatif yang memungkinkan didaftar secara berurutan. Oleh karena itu solusi teraik  adalah    yang    terpendek  dibandingkan dengan  solusi  ideal  positif  dan    terjauh  dari solusi ideal negatif [7].
2.3. Model-View-Controller (MVC)
Model-View-Controller
(MVC) yang
merupakan  suatu  metode  pengembangan aplikasi  yang  membagi  aplikasi  ke  dalam  tiga komponen  utama,  yaitu Model , View ,  dan Controller .  Komponen  ini  berfungsi  untuk memisahkan data dan logika bisnis ( Model ) dari tampilan  pengguna  ( View ),  dengan  bantuan kontroller ( Controller ) yang bertanggung jawab mengatur  interaksi  antara Model dan View . Dengan  demikian,  MVC  memastikan  bahwa setiap  bagian  aplikasi  bekerja  secara  terpisah dan  efisien  serta  mempermudah  proses pengembangan aplikasi [10].
2.4. Rapid Aplication Development (RAD)
RAD  ( Rapid  Application  Development ) merupakan  metode  pengembangan  pada perangkat  lunak  dari  salah  satu  dari  model SDLC  ( System  Development  Life  Cycle )  yang memprioritaskan  proses  pengembangan  yang relatif  singkat.  Metode  ini  bisa  digunakan landasan  untuk  membangun  sistem  informasi yang  unggul  pada  kecepatan,  ketepatan,  serta bisa menekan pengeluran biaya[11].

## 2.5. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan digunakan untuk melakukan  proses  ini  akan  melalui  beberapa fase, yakni berjalan secara kolektif membentuk alur  metode.  Berikut  merupakan  gambar tahapan penelitian pada Gambar 1 di bawah:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.6. Use Case Diagram
Berikut  merupakan  perancangan use  case dari sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  ketua RT/RW yakni:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan TOPSIS
Perhitungan Technique for Order Preference by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  ini digunakan  untuk  mencari  ketua  RT/RW  di Perum Griya Satria Bukit Permata Purwokerto, untuk melakukan perhitungan tersebut menggunakan  data dummy untuk  mengetahui hasil dari perhitungan TOPSIS sesuai.
3.1.1. Identifikasi Masalah
Permasalahan  yang  dibahas  yakni  mencari seorang kandidat calon ketua RT/RW dengan 5 kriteria yaitu:
Tabel 1. Tabel Kriteria
Kode Kriteria Bobot Jenis Kriteria C1 Kepemimpinan 5 Benefit C2 Jiwa Sosial 4 Benefit C3 Loyalitas 3 Benefit C4 Usia 3 Benefit C5 Pengalaman 2 Benefit
Berikut  merupakan  perolehan  data  alternatif (calon ketua RT/RW) dari warga di Griya Satria Bukit  Permata  Purwokerto  menggunakan  data dummy :
Tabel 2. Tabel Nilai Alternatif
Nama Calon Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Calon A 90 80 70 65 70 Calon B 90 70 60 60 75 Calon C 60 70 50 60 80 Calon D 80 75 50 30 50 Calon E 60 50 70 70 60 3.1.2. Membuat Matriks Keputusan Berikut merupakan matriks keputusan berdasarkan kendala yang akan diselesaikan
𝑥 =   << 90 80 70 65 70 90 70 60 60 75 60 70 50 60 80 80 75 50 30 50 60 50 70 70 60 < <

## 3.1.3. Normalisasi Matriks Rij
Selanjutnya  mencari  dan  menghitung  dari matriks keputusan dengan mencari matriks yang ternormalisasi  (Rij)  dengan  rumus  sebagai berikut:
r ij = ! !" "∑ ! !" # $ !%&
Langkah  berikutnya  yakni  mencari  nilai  rij, dilakukannya  mencari  nilai  pembagi  dengan rumus seperti berikut:
|Xn| = %∑ 𝑥 '( ) * '+,
|X1| = )90 ) + 90 ) + 60 ) + 80 ) + 60 ) = 172,627
Berikut  merupakan  tabel  hasil  dari  nilai pembagi dari perhitungan di atas:
Tabel 3. Tabel Pembagi
Pembagi 172,62 7 155,96 5 135,64 7 131,24 4 151,74 0
Langkah berikutnya yakni menghitung nilai Rij dengan  membagikan  nilai  matriks  keputusan dengan  nilai  Xn  atau  nilai  pembagi  sebagai berikut:
𝑅11 = 90 172,627 =  0,521
Berikut merupkan hasil semua perhitungan Rij untuk semua matriks keputusan X yakni:
𝑅𝑖𝑗 =   7 7 0,521 0,513 0,516 0,495 0,461 0,521 0,449 0,442 0,457 0,494 0,348 0,449 0,369 0,457 0,527 0,463 0,481 0,369 0,229 0,330 0,348 0,321 0,516 0,533 0,395 7 7
Berikutnya  setelah  membuat  matriks  Rij selanjutnya  yakni  menormalisasikan  nilai  Rij dengan mengkalikan nilai Bobot Wj:

## Y11 = 0,521 . 5 = 2,607
Berikut  merupakan  matriks  hasil  dari normalisasi nilai untuk data Rij yang dikalikan dengan Bobot Wj yakni:

## 𝑌𝑖𝑗 =   7
7 2,607 2,052 1,548 1,486  0,923 2,607  1,795 1,327 1,371  0,989 1,738  1,795 1,106 1,371  1,054 2,317  1,924 1,106 0,686  0,659 1,738  1,282 1,548 1,600  0,791 7 7

## 3.1.4. Solusi Ideal Positif (A+) dan Solusi Ideal Negatif (A-)
Setelah  menentukan  hasil  matriks  terbobot  Yij lalu  tentukan  solusi  ideal  positif  (A+)  dan negatif (A-) menurut nilai matriks terbobot Yij. Berikut  merupkan  persamaan  yang  digunakan mencari (A+) dan (A-):
Berikut merupakan tabel dari solusi ideal positif dan negatif:

## Tabel 4. Tabel Solusi Ideal Positif dan Negatif
Yi Solusi Ideal Max Min Y1 2,607; 2,607; 1,738; 2,317; 1,738 2,607 1,738 Y2 2,052; 1,795; 1,795; 1,924; 1,282 2,052 1,282 Y3 1,548; 1,327; 1,106; 1,106; 1,548 1,548 1,106 Y4 1,486; 1,371; 1,371; 0,686; 1,600 1,600 0,686 Y5 0,923; 0,989; 1,054; 0,659; 0,791 1,054 0,659
Selanjutnya yakni menentukan nilai positif dan negatif  pada  tabel  diatas,  maka  akan menghasilkan seperti berikut:

## Tabel 5. Tabel Hasil A+ dan A-
A+ 2,607 2,052 1,548 1,600 1,054 A- 1,738 1,282 1,106 0,686 0,659

## 3.1.5. Jarak Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negatif
Langkah  untuk  menentukan  jarak  antara  nilai terbobot  dari  setiap  alteranatif  terhadap  solusi ideal  positif,  yakni  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝐷 ! " = # (2,607 −  2,607) # + (2,052 −  2,052 ) # + (1,548 −  1,548 ) # + (1,600 −  1,486) # + (1,054 −  0,923) # = 0,174
Menghitung  jarak  antara  nilai  pembobotan setiap alternatif untuk mendaptkan solusi ideal negatif  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
𝐷 ! $ = # ( 2,607 − 1,738) # + ( 2,052 − 1,282 ) # + ( 1,548 − 1,106) # + (1,486 − 0,686) # + ( 0,923 − 0,659) # = 1,501
Berikut merupakan tabel dari hasil jarak positif dan jarak negatif:

## Tabel 6. Tabel Hasil D+ dan D-
Jarak Positif (D+) Jarak Negatif (D-) 0,174 1,501 0,414 1,283 1,034 0,943 1,135 0,864 1,190 1,024

## 3.1.6. Nilai Preferinsi (V)
Langkah  terakhir  dari  metode  TOPSIS  yakni menentukan nilai preferensi dan dapat dihitung menggunakan rumus yakni:
𝑉 $ = E ! ' E ! ' ' E ! (
𝑉1 = - 4 5 - 4 5 . - 4 6 = ,,12, ,,12,. 2,,34 = 0,896 = 𝐶𝑎𝑙𝑜𝑛 𝐴
𝑉2 = - 7 5 - 7 5 . - 7 6 = ,,)56 ,,)56. 2,,4, = 0,756 = 𝐶𝑎𝑙𝑜𝑛 𝐵
𝑉3 = - 8 5 - 8 5 . - 8 6 = 2,746 2,746. ,,264 = 0,477 = 𝐶𝑎𝑙𝑜𝑛 𝐶
𝑉4 = - 9 5 - 9 5 . - 9 6 = 2,584 2,746. ,,,64 = 0,432 = 𝐶𝑎𝑙𝑜𝑛 𝐷
𝑉5 = - : 5 - : 5 . - : 6 = ,,2)4 ,,2)4. ,,,72 = 0,463 = 𝐶𝑎𝑙𝑜𝑛 𝐸
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  akan diperoleh  hasil  dari  perangkingan  yang  telah dilakukan  beberapa  langkah  dalam  metode TOPSIS yakni sebagai berikut:

## Tabel 7. Tabel Hasil Perangkingan
Alternatif V Ranking Calon A 0,896 1 Calon B 0,756 2 Calon C 0,477 3 Calon D 0,432 4 Calon E 0,463 5
Dapat  disimpulkan  dari  perhitungan  untuk mencari atau pemilihan ketua RT/RW. Dengan nama  Calon  A  mendapatkan  nilai  prefernsi dengan  skor  tertinggi  yakni  0,896  dan  disusul dengan  Calon  B  dengan  skor  0,756,  Calon  C dengan  skor  0,477,  Calon    dengan  skor  0,432 dan Calon C dengan skor 0,463.
Implementasi website
3.1.7. Halaman Dashboard
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  dari dashboard ketika  berhasil login menggunakan akun  admin  dan  memiliki  menu  diantaranya adalah  kelola  kriteria,  kelola  calon,  data penilaian, data perhitungan, data hasil akhir.
Gambar 3. Halaman Dashboard.

## 3.1.8. Halaman Kelola Kriteria
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  kelola kriteria  di  mana  dapat  menambah, edit ,  dan hapus kriteria.

## Gambar 4. Halaman Kelola Kriteria.

## 3.1.9. Halaman Kelola Calon
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  kelola calon di mana dapat menambah, edit , dan hapus calon.

## Gambar 5. Halaman Kelola Calon

## 3.1.10. Halaman Data Penilaian
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  data penilaian di mana admin dapat menambah dan edit nilai.
Gambar 6. Halaman Data Penilaian.

## 3.1.11. Halaman Perhitungan
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  data perhitungan,  halaman  ini  merupakan  halaman untuk melihat proses perhitungan untuk mencari calon  ketua  RT/RW  menggunakan  metode TOPSIS.
Gambar 7. Halaman Data Perhitungan.

## 3.1.12. Halaman Data Hasil Akhir
Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  data hasil  akhir  dari  perhitungan  menggunakan metode  TOPSIS  dan  admin  dapat  mencetak laporan tersebut.
Gambar 8. Halaman Data Hasil Akhir

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  untuk  pemilihan  ketua RT/RW (Studi kasus RT 02/RW 09 Griya Satria Bukit Permata Purwokerto). Berikut kesimpulan yang dapat diambil:
1. Pendekatan untuk mencari calon ketua RT 02/RW 09 di lingkungan Griya Satria Bukit Permata Purwokerto menggunakan metode
TOPSIS yakni cocok dan dapat mengetahui hasil  dan  perangkingan  lima  kriteria  dan lima calon ketua.
2. Implementasi  metode  TOPSIS  berbasis web MVC dengan menggunakan framework  laravel sabagai  MVC.  Web dapat berjalan dengan baik dan minimalisir terjadinya  kesalahan  untuk  mengetahui keputusan dari calon ketua RT 02/RW 09 di  lingkungan  Griya  Satria  Bukit  Permata Purwokerto.
4.2. Saran
1. Sistem  yang  dibangun  ini  masih  berbasis web,  jika  pengembangan  di  waktu  yang akan datang sistem ini akan akan lebih baik juga  apabila  dikembangkan  dalam  bentuk mobile apps.
2. Dalam pengembangan SPK untuk memilih ketua RT/RW dapat mencoba menggunakan  metode  lain  selain  TOPSIS atau menggabungkan dua metode.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Novita,  “Budaya  dan  Perilaku Memilih  Masyarakat  Desa  Tanjung Keranjang  Dalam  Pemilihan  Ketua Rukun Tetangga (RT) Tahun 2021,”
pp. 104–116, 2021.
[2] S.  Saifulloh,  R.  Pamungkas,  and  M. Lenawati,  “Decision  support  system with  TOPSIS  method  for  lecturer appraisal  in  Universitas  PGRI Madiun,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1375, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1375/1/012009.
[3] S. Hartati and D. Wahana Aprilianti, “Decision  Support  System  for Selection of Candidates for PASKIBRAKA  Using  the  TOPSIS Method,” 2020. [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/ind ex.php/te. [4] B.  E.  W.  Asrul  and  S.  Zuhriyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Air Bersih Menggunakan  Mobil  Tangki  pada PDAM  Kota  Makassar  dengan Menggunakan  Metode  TOPSIS,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 35, 2021, doi:
10.25126/jtiik.2020762630.
[5] G.  Talari,  E.  Cummins,  C. McNamara, and J. O’Brien, “State of the art review of Big Data and web- based  Decision  Support  Systems (DSS) for food safety risk assessment with  respect  to  climate  change,” Trends Food Sci. Technol. , no. July,
2021, doi: 10.1016/j.tifs.2021.08.032. [6] V.  L.  Sauter, Decision  Support Systems  for  Business  Intelligence: Second Edition . 2010.
[7] M. R. Fahlevi, D. Ridha, and D. Putri, “Aplikasi Penerapan TOPSIS Dalam Menentukan  Kualitas  Bibit  Jambu Madu,” J. Sains Komput. Inform. (J- SAKTI ,  vol.  4,  no.  2,  p.  569,  2020,
[Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/inde x.php/jsakti/article/view/249. [8] B. Bera, P. K. Shit, N. Sengupta, S. Saha, and S. Bhattacharjee, “Susceptibility of deforestation hotspots  in  Terai-Dooars  belt  of Himalayan Foothills: A comparative analysis  of  VIKOR  and  TOPSIS models,” J.  King  Saud  Univ.  - Comput.  Inf.  Sci. ,  no.  xxxx,  2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.10.005.
[9] S.  Aulia,  “Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Penerima Bantuan Beras Miskin Menggunakan Metode Topsis,” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1,  no.  2,  pp.  52–57,  2020,  doi: 10.46576/djtechno.v1i2.973.
[10]  B. T. R. I. Anggoro et al. , “SISWA DENGAN  METODE  SAW  DAN TOPSIS  (  Studi  Kasus :  Pondok Tahfidz Nuraini ),” 2022.
[11]  Rosida,  Minarni,  and  Mustaqiem,
“Penerapan E-Commerce Pada Sistem  Informasi  Penjualan  Bucket Bunga  Sampit  Menggunakan  Rapid Application Development,”
RESOLUSI    Rekayasa  Tek.  Inform. dan  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  41–47,
2021, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi.