## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 101-108 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Sistem Penunjang Keputusan dalam Optimalisasi PemberianInsentifTerhadap Pemasok Menggunakan Metode TOPSIS
Vicky Setia Gunawan 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## visegu27@gmail.com

## Abstract
Generally,  every  company  must  have  an  assessment  of  the  supplier  of  materials  in  order  to  maintain  the  quality  of  their production. When a supplier gets a good rating, the company usually gives awards such as incentives to the supplier in the hope  of  increasing  motivation,  professionalism  and  good  relations  with  the  company.  The  determination  of  incentives  is currently only based on analysis of existing data records manually, which may lead to errors. From previous observations, a decision support system was created in the optimization of incentives. This study aims to optimize the results of decisions in providing  incentives  to  suppliers.  The  method  used  is  Technique  for  Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS). This method can determine which suppliers are entitled to incentives. The data that is processed in this research comes  from  PT.  Prima  Beton  Cakrawala.  Price,  Quality,  Delivery,  Service  and  Offer  are  the  assessment  criteria  for determining incentive recipients. The results of the TOPSIS calculation process can find a more accurate alternative choice decision,  because  the  alternative  assessment  is  in  accordance  with  the  specified  criteria.  Based  on  the  value  of  the  criteria weight for the selection of incentive recipients for each alternative. The results of this study recommend A3 suppliers with a preference  value  of  0.646  as  raw  material  suppliers  who  are  entitled  to  receive  incentives.  Comparisons  made  between manual calculations and the system built get almost the same results. So that the level of accuracy is 95% accurate enough, so that it can produce factual decision data in order to assist companies in determining incentive recipients so as to increase  the motivation of suppliers in providing services. So that it is expected that the leadership can use it as a reference for optimizing decisions on providing incentives.
Keywords: Decision  Support  System,  Technique  for  Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution,  Incentives, Providing Incentives, Supplier.

## Abstrak
Umumnya setiap perusahaan pasti ada penilaian terhadap pemasok bahan agar menjaga kualitas produksinya.Ketika pemasok mendapatkan penilaian baik biasanya perusahaan memberikan penghargaan seperti insentif kepada pemasok tersebut dengan harapan dapat meningkatkan motivasi, profesionalisme dan hubungan baik dengan perusahaan. Penentuan pemberian insentif saat ini hanya didasari dengan analisa dari catatan data yang ada secara manual yang dimungkinkan terjadi kekeliruan.Dari pengamatan  sebelumnya,  dibuatlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  optimalisasi  pemberian  insentif  terhadap. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalisasi hasil keputusan dalam   pemberian  insentif kepada pemasok. Metode  yang digunakan adalah Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini dapat menentukan pemasok mana yang berhak mendapatkan insentif. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari di PT. Prima Beton Cakrawala. Harga, Kualitas,Pengiriman, Pelayanan dan Penawaran merupakan kriteria penilaian untuk menentukan penerima insentif.  Hasil  dari  proses  perhitungan  TOPSIS  dapat  menemukan  keputusan  pilihan  alternatif  yang  lebih  akurat,  karena penilaian alternatif sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Berdasarkan nilai bobot kriteria untuk pemilihan penerima insentif pada setiap alternatif. Hasil dari penelitian ini merekomendasikan pemasok A3 dengan nilai preferensi sebesar 0,646sebagai pemasok bahan baku yang berhak menerima insentif. Perbandingan yang dilakukan antara perhitungan secara manual dengan sistem  yang  dibangun  mendapatkan  hasil  yang  hampir  sama.  Sehingga  tingkat  keakurasiannya  adalah  95%  cukup  akurat, sehingga  dapat  menghasilkan  data  keputusan  secara  faktual  agar  membantu  perusahaan  dalam  melakukan  penentuan penerima  insentif  sehingga  meningkatkan  motivasi  pemasok  dalam  memberikan  pelayanan.Sehingga  diharapkan  dapat dimanfaatkan oleh pimpinan sebagai acuan untuk pengoptimalisasian dalam pengambilan keputusan pada pemberian insentif.
Kata  kunci: Sistem  Penunjang  Keputusan, Technique  for  Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ,  Insentif, Pemberian Insentif, Pemasok.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Perusahaan  adalah  sebuah  lembaga  dalam  bentuk organisasi  yang  melakukan  kegiatan  produksi  sebuah
barang atau jasa segala tindakan yang dilakukan secara terus  menerus  sehingga  menghasilkan  suatu  produk yang siap disediakan bagi masyarakat agar memperoleh
keuntungan.  Produk  diperlukan  pengawasan  yang  baik dalam  proses  pembuatannya  agar  kualitas  produk terjaga,  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas barang yaitu dari kualitas dan ketersediaan bahan baku yang akan diolah. Bahan baku tersebut dipesan melalui pemasok yang menawarkan produknya pada perusahaan.
Insentif  adalah  sesuatu  yang  meransang  minat  dalam bekerja. Pemahaman ini merupakan pendapat yang baik jika  diaplikasikan  pada  perusahaan,  karena  dapat meningkatan  kinerja  dan  produktivitas  perusahaan. Insentif  mempunyai  kecenderungan  untuk  merangsang suatu  kegiatan.  Insentif  merupakan  tindakan  dan imbalan  yang  dilakukanguna  memperbaiki  hasil produksi.  Disimpulkan  yaitu  insentif  merupakan  salah satu  motivasi  yang  diberikan  kepada  karyawan  untuk meningkatkan prestasi kerja [ 1 ].
Pemasok adalah mitra bisnis yang menjamin ketersediaan  produk  atau  bahan  baku  yang  dibutuhkan oleh  perusahaan  [ 2 ].  Perusahaan  akan  memberikan insentif  sebagai  apresiasi  terhadap  performa  dan kualitas  bahan  baku  dari  pemasok.  Pemberian  insentif dilakukan  agar  memberikan  motivasi  kepada  pemasok dalam  menjaga,  hingga  meningkatkan  performa  dan kualitasnya  sehingga  menjadi  kompetisi  bagi  para pemasok  untuk  mencapai  prestasi  terbaik.  Perusahaan melakukan penilaian terhadap pemasok untuk menentukan  pemberian  insentif.  Sistem  pendukung keputusan dapat membantu perusahaan dalam menentukan pemasok yang berhak menerima insentif.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  digunakan dalam pengambilan keputusan bagi pengambil keputusan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  SPK  cukup cepat  dan  merupakan  pilihan  yang  terbaik  secara kuantitatif  berdasarkan  tingkat  kepentingan/bobot kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  pengambil keputusan.  Penggunaan  SPK  dapat  mempersingkat pengambilan keputusan yang cukup kompleks [ 3 ]. SPK digunakan  agar  dapat  memperluas  kapabilitas  para pengambil  keputusan, tetapi tidak untuk  menggantikan penilaian  para  pengambil  keputusan.  SPK  digunakan untuk  keputusan  yang  penilaiannya  yang  tidak  dapat didukung  oleh  algoritma  [ 4 ].  SPK  adalah  metodologi untuk mendukung pengambilan keputusan dan masalah yang  tidak  terstruktur.  SPK  menggunakan  antarmuka pengguna, biasanya berbasis web untuk berkomunikasi dengan pengguna. SPK menghitung data menggunakan model  atau  metode  tertentu  dan  bergabung  dengan pemikiran  pembuat  keputusan.  SPK  menggabungkan ilmu  manajemen,  penelitian  operasional,  teori  kontrol dan  ilmu  perilaku  dengan  simulasi  menggunakan komputer  dan  teknologi  informasi  dan  sistem  tersebut digunakan secara luas di lingkungan apa pun, termasuk bisnis,  kesehatan,  pendidikan,  logistik,  transportasi, manufaktur dan lain sebagainya [ 5 ].
SPK  adalah  aplikasi  program  komputer yang menyediakan dukungan kepada manajer dalam membuat  keputusan,  meningkatkan  kualitas  keputusan yang akan dibuat dan mempersingkat waktu
pengambilan  keputusan.  SPK  juga  digunakan  untuk membantu  masalah  kompleks  [ 6 ].  Secara  global,  SPK bertujuan  untuk  meningkatkan  kapabilitas  pengambil keputusan  serta  membantu  menemukan  alternative keputusan  yang lebih  secara kuantitas  ataupun kualitas juga  membantu  untuk  meneliti  masalah  dan  keadaan yang dihadapi [ 7 ].
Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity to  Ideal  Solution (TOPSIS)  merupakan  konsepyang sederhana,  alternatif  yang  terbaik  merupakan  alternatif yang mempunyaijarak terdekat dari solusi ideal positif, dan  mempunyai  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif, sehingga pemahaman metode TOPSIS cukup dimengerti, perhitungannya yang efektif, dan mempunyai  kapabilitas  untuk  melakukan  pengukuran yang  relatif  dari  alternatif  keputusan  dalam  bentuk perhitungan  sederhana  [ 8 ].  Konsep  TOPSIS  ini digunakan  untuk  melakukan  penyelesaian  masalah dalam  mengambil  keputusan  dengan  praktis.  Kriteria manfaat  atau benefit yaitu  semakin  tingginilai  kriteria tersebut maka semakin layak untuk dipilih. Sebaliknya, semakin  rendah  nilai  kriteria  tersebut  maka  semakin layak  alternatif  tersebut  untuk  dipilih  disebut  sebagai kriteria  biaya  atau cost [ 9 ].  Kesimpulannya,  alternatif optimal  merupakan  alternatif  yang  memiliki  jarak terpendek  dengan  solusi  ideal  positif  dan  jarak terpanjang dari solusi ideal negative [ 10 ].
Tujuan  dari  metode  TOPSIS  adalah  menemukan  nilai solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif. Memaksimalkan nilai kriteria manfaat dan meminimalkan  nilai  kriteria  biaya  merupakansolusi ideal positif. Sebaliknya, solusi ideal negatif memaksimalkan nilai kriteria biaya dan meminimalkan nilai  kriteria  manfaat  [ 11 ].  Penerapan  metode  TOPSIS dapat  menghasilkan  keputusan  yang  akuratuntuk menentukan  kenaikan  jabatan  berdasarkan  dengan kriteria yang sudah ditetapkan oleh perusahaan, dengan memiliki  tingkat  ketepatan  sebesar  85%  dari  13 alternatif  dan  dapat  digunakan  sebagai  pendukung keputusan  pimpinan  untuk  membuat  rekomendasi kenaikan jabatan [ 12 ]. Penelitian menyimpulkan bahwa metode ini bisa membantu dalam menentukan prioritas pembangunan  pada  kabupaten  merangin  dengan peresentase 90% hasilnya lebih akurat dalam penentuan prioritas  pembangunan  Kabupaten  Merangin  [ 13 ]. Hasil  pengujian  dengan  mencocokan  hasil  data pemberian hadiah pada karyawan mendapatkan tingkat ketepatan  sebesar  95.83%  sehingga  sistem  ini  dapat membantu  dalam  menentukan  pemberian  hadiah kepada karyawan lebih akurat dan efisien [ 14 ].
Hasil  dari  penelitian  metode  TOPSIS  menyatakan prosedur baru yang diusulkan memberikan hasil bahwa pasien  wanita  memiliki  kemungkinan  maksimum diabetes  karena  RC  dengan  solusi  ideal  dan  nilainya masing-masing  adalah  0,2777,  0,7206,  0,05767  dan 0,63166. Teramati bahwa pasien wanita memiliki lebih banyak kemungkinan  menderita diabetes dibandingkan pasien  pria.  selanjutnya,  mereka  membutuhkan  lebih banyak  perawatan  kesehatan  untuk  meminimalkan
kemungkinan  terkena  diabetes  dan  menjalani  gaya hidup  sehat  [ 15 ].  Metode  TOPSIS  menghasilkan rekomendasi  dalam  melakukan  pengevaluasian  dosen, dimana  hasil dari perhitungan  nilai preferensi (V i ) dari setiap  alternatif.  Nilai  yang  paling  tinggiakan  menjadi preferensi  pertama  selaku  dosen  dengan  kinerja tertinggi [ 16 ].
Penelitian yang dilakukan mendapatkan hasil penelitian menunjukkan  nilai  preferensi  sebesar  0,66  yang didasarkan pada prestasi akademik. Sehingga menunjukkan bahwa faktor pemberian beasiswa kepada mahasiswa  yang  berprestasi  harus  diutamakan  [ 17 ]. SPK  dengan  metode  TOPSIS  yang  dibangun  dapat membantu  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan karyawan  yang  terbaik.  Diperoleh  hasilyaitu  altertanitf V5 (Karyawan 5)  memiliki nilai  tertinggi sehingga V5 merupakan karyawan terbaik [ 18 ].
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  penerima beasiswa dengan menggunakan data pendaftar beasiswa  yang  berjumlah  320  mahasiswa  yang  di  olah menggunakan  Metode  TOPSIS  memperoleh  jumlah kelulusan  sebanyak  291  pendaftar  dengan  ketentuan kelulusan  memmiliki  nilai  >=0.85.  Tingkat  ketepatan yang dihasilkandari data sampel sebelum menggunakan metode  TOPSIS  sebesar  90,93%.  Hasil  pengujian  dari Metode  TOPSIS  pada  penelitian  ini  adalah  agar  dapat menentukan dosen dengan kinerja yang terbaik. Proses dalam  menentukan  dosen  dengan  kinerja  terbaik ditampilkan  dalam  bentuk  nilai  angka  yang  diurutkan dari nilai paling tinggi hingga nilai yang paling rendah. Dari 5 data alternatif yang diuji didapatkan hasil bahwa dosen  yang  memiliki  kinerja  terbaik  adalah  alternatif Dosen-dosen dengan nilai preferensi 0,5341.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian merupakan sebuah kegiatan investigasi  yang dilakukan secara sistematis, aktif dan tekun. Penelitian bertujuan  untuk  menemukan,  menginterpretasikan  dan merevisi  fakta-fakta.  Penelitian  menghasilkan  suatu ilmu  yang  lebih  mendalam  terhadap  suatu  peristiwa, tingkah  laku,  teori  dan  hukum  dari  pengetahuan tersebut.  Hasil  dari  penelitian  dapat  digunakan  untuk menjelaskan suatu kumpulan informasi mengenai suatu subjek tertentu dan biasanya dihubungkan dengan hasil dari  suatu  ilmu  atau  metode  illmiah.  Metode  sangat diperlukan  dalam  membuat  penulisan  supaya  dapat terarah  dengan  baik.  Metodologi  penelitian  dilakukan secara  sistematik  sehingga  dapat  menjadi  pedoman untuk  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  agar mendapatkan  hasil  yang  tidak  menyimpang  dan  dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan dengan baik.
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  konsep  atau urutan  kegiatan  yang  akan  dilakukan  dalam  suatu penelitian. Kerangka kerja penelitian bertujuan sebagai panduan  yang  dapat  dipahami  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  ditemukan  agar  langkah  yang diambil  tidak  bergeser  dari  inti  pembahasan  dan penelitian  dapat  dipahami  dengan  mudah.  Urutan
tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1.Mengumpulkan Data Pemasok
Pemasok  merupakan  mitra  bisnis  dalam  menjamin pengadaan  barang  atau  bahan  baku  yang  dibutuhkan oleh  perusahaan.  Dalam  menjaga  kebutuhan  bahan, perusahaan  memiliki lebih dari satu pemasok sehingga menghasilkan  kualitas  bahan  dan  profesionalitas  yang berbeda.  Pemberian  insentif  bertujuan  untuk  memberi penghargaan    terhadap  kualitas  dan  kinerja  pemasok sehingga memotivasi pemasok yang lainnya agar dapat meningkatkan  kualitas  pelayanan  terhadap  perusahaan. Data penilaian pemasok inilah yang akan diteliti untuk membantu  perusahaan  dalam  memilih  pemasok  yang berhak  mendapatkan  insentif  dengan  menggunakan SPK dengan metode TOPSIS.
2.2. Menentukan Kriteria dan Atribut
Pengambilan  keputusan  dengan  metode  TOPSIS membutuhkan kriteria yang ditentukan untuk melakukan  seleksi  terhadap  pemilihan  pemasok. Kriterianya yaitu harga, kualitas, pengiriman, pelayanan,  dan  penawaran  yang  akan  diidentifikasi dalam pengambilan keputusan.
2.3. Menentukan Nilai Bobot
Pemberian  nilai  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan.  Nilai  yang  diberikan  pada  setiap  kriteria bergantung  kepada  tingkat  kepentingan  kriteria tersebut.  Nilai  tertinggi  yang  diberikan  pada  kriteria menjadikan  kriteria  paling  penting,  sehingga  semakin rendah  nilai  pada  suatu  kriteria  maka  semakin  rendah tingkat kepentingannya.
2.4. Menentukan Matriks Keputusan
Menentukan  nilai  setiap  alternatif  terhadap  kriteria  ke dalam bentuk matriks keputusan.
2.5. Menentukan Matriks Ternormalisasi
Matriksternormalisasi  merupakan  penggabungan  dari matrik  yang  berasal  dari  nilai  setiap  matrik  keputusan dengan  membagi  nilai  pada  akar  kuadrat  sehingga menghasilkan Matriks Ternormalisasi R ij .
2.6. Matriks normalisasi terbobot
Matriks  normalisasi  terbobot  adalah  perkalian  dari matrik  yang  berasal  dari  bobot  yang  terdapat  pada masing-masing  kriteria  dengan  normalisasi  matrik keputusan.
2.7. Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Solusi ideal positif merupakan nilai kriteria yang paling mendekati 1, sebaliknya ideal negatif adalah nilai yang paling mendekati nilai 0.
2.8. Penentuan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.
Jarak  (Euclidean)  alternatif  dari  solusi  ideal  positif. Euclidean  yaitu  perhitungan  jarak  dari  2  titik  yaitu jarak dari alternatif ke solusi ideal positif dan negatif 2.9. Penentuan nilai preferensi masing-masing alternatif
Merupakan  hasil  bagi  dari  solusi  ideal  negatif  dengan penjumlahan solusi ideal positif dan negatif.

## 2.10. Perankingan
Melakukan  Perangkingan  didapat  dari  hasil  nilai preferensi yang tertinggi atau mendekati 1.Perankingan ini  menentukan  pemasok  yang  terbaik  dengan  nilai lebih tinggi dari pemasok lainnya.

## 2.11. Menentukan penerima insentif bagi pemasok
Setelah  melakukan  perankingan.Penentuan  penerima insentif dapat ditentukan dengan nilai yang didapat dari hasil  analisa  TOPSIS  yang  telah  dilakukan.Sehingga manajer  dapat  memutuskan  pemasok  yang  berhak mendapatkan  insentif  yang  mendapatkan  nilai  lebih tinggi dari pemasok lainnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan data  kriteria  dan  data  pemasok.  Data  tersebut  didapat dari hasil pengamatan langsung dan wawancara dengan pihak  yang  memberikan  penilaian  terhadap  supplier  di PT. Prima Beton Cakrawala sebagai bahan pertimbangan  dan  penentuan  tingkat  kepentingan  pada setiap  kriteria  yang  ada.  Adapun    kriteria  penilaian dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kode Kriteria Kriteria Keterangan N1 Kualitas Kemampuan dalam memberikan bahan baku yang berkualitas N2 Harga Biaya yang dikeluarkan untuk mendapatkan bahan baku N3 Pengiriman Kemampuan dalam memenuhi permintaan perusahaan N4 Pelayanan Kemampuan dalam memberikan pelayanan N5 Penawaran

## Keuntungan yang ditawarkan
Setelah  melakukan  penentuan  kriteria  penilaian, selanjutnya  menentukan  bobot  preferensi  untuk  setiap kriteria  berdasarkan  tingkat  kepentingan  pada  masing- masing kriteria. Nilai perbandingan tingkat kepentingan pada setiap kriteria dijelaskan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tingkat Kepentingan
Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Tidak Penting 2 Kurang Penting 3 Cukup Penting 4 Penting 5 Sangat Penting
Nilai preferensi pada penelitian ini terdiri dari bilangan 1  sampai  5,  semakin  tinggi  nilai  preferensi  (W)  pada sebuah kriteria maka semakin tinggi tingkat kepentingan sehingga kriteria tersebut sangat berpengaruh  dalam  menarik  sebuah  keputusan.  Nilai preferensi untuk setiap kriteria dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai preferensi setiap kriteria Kode Kriteria Nilai preferensi (W) N1 Kualitas 5 N2 Harga 4 N3 Pengiriman 4 N4 Pelayanan 2 N5 Penawaran 3
Penetapan  input  pada  setiap  kriteria  dalam  memberi penilaian terhadap pemasok adalah sebagai berikut:
a. Kriteria Kualitas (N1)
Input pada kriteria kualitas dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Input pada Kriteria Kualitas Bobot Keterangan 1 Sangat Buruk 2 Buruk 3 Cukup 4
Baik
5
Sangat Baik
b. Kriteria Harga (N2)
Input pada kriteria Harga ditentukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Input pada Kriteria Harga
Bobot Keterangan 1 Sangat Buruk
2 Buruk 3 Cukup 4 Baik
5 Sangat Baik
c. Kriteria Pengiriman (N3)
Input  pada  kriteria  pengiriman  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Input pada Kriteria Pengiriman Bobot Keterangan 1 Sangat Buruk 2 Buruk 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik
d. Kriteria Pelayanan (N4)
Input  pada  kriteria  pelayanan  dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel 7. Input pada Kriteria Harga
Bobot Keterangan 1 Sangat Buruk 2 Buruk 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik
e. Kriteria Penawaran (N5)
Input  pada  kriteria  pelayanan  dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 8. Input pada Kriteria Harga
Bobot Keterangan 1 Sangat Buruk 2 Buruk 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik
3.1.Matriks Keputusan
Informasi  yang  didapat  dibuat  dalam  bentuk  matriks keputusan  berdasarkan  nilai  preferensi  setiap  kriteria terhadap  semua  alternatif.  Data  yang  akan  dijadikan dalam  matriks  keputusan  dapat  ditentukan  di  dalam Tabel 9.
Tabel 9. Matriks Keputusan Alternatif N1 N2 N3 N4 N5 A1 4 2 4 3 3 A2 3 4 5 2 3 A3 4 3 4 5 4 A4 5 3 2 4 3 A5 2 4 3 2 5
Berdasarkan data yang ada pada tabel dapat di masukan ke dalam matriks keputusan X dibawah ini:
[ ] 3.2.Normalisasi Matriks
Normalisasi matriks merupakan cara untuk menggabungkan  setiap  elemen  yang  ada  pada  matriks, sehingga  elemen  pada  matriks  memiliki  skala  nilai yang  sama  menentukan  matriks  normalisasi  dari alternatif kriteria ke-j dan ke-i dengan Rumus (1).
Dimana r ij adalah nilai matriks normalisasi [i] [j] dan x ij adalah  nilai  matriks  keputusan  dari  alternatif  kriteria ke-j dan ke-i.
√
√ √ √

## √
Hasil  dari  perhitungan  nilai  pada  setiap  alternatif terhadap  kriteria  yang  telah  dinormalisasi  membentuk matriks  R.  Sehingga  diperoleh  nilai  pada  matriks ternormalisasi  (R ij )  untuk  setiap  alternatif  terhadap kategori yang ada sebagai berikut:
[ ]
3.3.Matriks Ternormalisasi Terbobot
Nilai  matriks  ternormalisasi  dikalikan  dengan  nilai preferensi masing-masing kriteria dengan Rumus (2).
(2)
Dimana adalah matriks normalisasi [i][j] , adalah nilai  bobot [i] yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan pada  masing-masing  kriteria,  dan adalah  rating bobot ternormalisasi.
[ ]
3.4.Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
Menentukan  matriks  solusi  ideal dan didapatkan  didasari  rating  bobot  ternormalisasi. Menghitung  nilai  solusi  ideal  dengan  menentukan apakah kriteria tersebut bersifat benefit atau cost.
1. Menentukan matriks ideal positif + dengan Rumus (3)
(3)
Y 1 + = max{2,390; 1,790; 2,390; 2,988; 1,195= 2,988 Y 2 + = max {1,089; 2,177; 1,633; 1,633; 2,177}= 2,177 Y 3 + = max {1,912; 2,390; 1,912; 0,956; 1,434}= 2,390 Y 4 + = max {0,788; 0,525; 1,313; 1,050; 0,525}= 1,313 Y 5 + = max {1,091; 1,091; 1,455; 1,091; 1,819}= 1,819
2. Menentukan matriks ideal negatif - dengan rumus
(4)
(4)
Y 1 - = min {2,390; 1,790; 2,390; 2,988; 1,195}= 1,195 Y 2 - = min {1,089; 2,177; 1,633; 1,633; 2,177} = 1,089 Y 3 - = min {1,912; 2,390; 1,912; 0,956; 1,434} = 0,956 Y 4 - = min {0,788; 0,525; 1,313; 1,050; 0,525} = 0,788
Y 5 - = min {1,091; 1,091; 1,455; 1,091; 1,819} = 1,091
3.5.Jarak  Nilai  Terbobot  terhadap  solusi  ideal  positif dan negatif
Menentukan  jarak  nilai  terbobot  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  negatif  dan  positif  dengan rumus (5).
√∑ (5) Dimana atau merupakan  jarak  alternatif  ke- iterhadap solusi ideal positif atau negatif, atau adalah  elemen  solusi  ideal  positif  atau  negatif  [i],  dan merupakan  nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j].
a. Menentukan  Jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif terhadap solusi ideal positif.
√ = 1,605 √ = 1,606 √ = 1,007 √ = 1,718 √
= 2,179
b. Penentuan  jarak  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal negative .
√ = 1,553 √ = 1,897 √ = 1,842 √ = 1,946
√
= 1,394
3.6.Nilai Preferensi Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif dalam menentukan nilai alternatif untuk setiap referensi ( ) bisa didapat dengan Rumus (6).
(6)
Dimana adalah  nilai  kedekatan  pada  alternatif terhadap  solusi  ideal, adalah  alternatif    jarak  ke–i terhadap  solusi  ideal  positif, adalah  alernatif  jarak ke-i terhadap solusi ideal negative dan  nilai preferensi ( )  menunjukkan  bahwa  alternatif dengan  nilai tertinggi dipilih.
V1 =
V2 =
V3 =
V4 =
V5 =
3.7.Perankingan
Hasil yang didapat dari penentuan nilai preferensi dapat digunakan  untuk  melakukan  proses  perankingan dengan  cara  mengurutkan  nilai  preferensi  tertinggi hingga nilai terendah yang dimuat pada Tabel 10.
Tabel 10. Perankingan Alternatif Nama Hasil Ranking A1 CV. Kinantan 0,492 4 A2 PT. Lima Prima Jaya 0,542 2 A3 Semen PCC 0,646 1 A4 Perumda PSM 0,531 3 A5 Asrul 0,390 5
Hasil  perankingan  pada  Tabel  10,  diperoleh  peringkat nilai dari 5 data penilaian pemasok yaitu, alternatif A3 memiliki  nilai  preferensi  yang  paling  tinggi  dengan nilai  0,646.  Sehingga  penerima  insentif  yang  paling sesuai  adalah  A3  karena  memiliki  nilai  yang  tertinggi sehingga  sesuai  dengan  kriteria  penilaian  yang ditetapkan oleh perusahaan.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  penelitian  sistem  pendukung keputusan  dalam  optimalisasi  pemberian  insentif terhadap pemasok menggunakan metode TOPSIS yang dengan  menggunakan  data  kriteria  yang  terdiri  dari kualitas, harga, pengiriman, pelayanan, penawaran, dan data  pemasok  yang  digunakan  sebagai  data  alternatif dapat diambil kesimpulan berdasarkan hasil
perhitungan, maka alternatif A3 yaitu Semen PCC yang memiliki nilai kedekatan alternatif terhadap solusi ideal ( )  sebanyak  0,646  menjadi  alternatif  terbaik  yang menjadi  rekomendasi  dari  5  data  sampel  yang  telah diuji sebagai pemasok yang berhak menerima insentif.

## Daftar Rujukan
[1] Arliani,  H.  (2013).  Pengaruh  Pemberian  Insentif  Terhadap Kinerja  Karyawan  pada  Industri  Kerajinan  Kulit  “Karya  Pahala Group”  di  Magetan. EQUILIBRIUM :  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi dan Pembelajarannya, 1 (2). DOI: https://doi.org/10.25273/equilibrium.v1i2.590 .
[2] Lukmandono,  L.,  Basuki,  M.,  Hidayat,  M.  J.,  &  Setyawan,  V.
(2019).  Pemilihan  Supplier  Industri  Manufaktur  dengan Pendekatan  AHP  dan  TOPSIS. OPSI,  12 (2),  83.  DOI: https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3146 .
[3] Santiary, P. A. W., Ciptayani, P. I., Saptarini, N. G. A. P. H., & Swardika, I. K. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi  Wisata  dengan  Metode  Topsis. Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5 (5), 621. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.2018551120 .
[4] Somya,  R.,  &  Wardoyo,  R.  (2019).  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten  Dosen  Menggunakan Kombinasi Metode Profile Matching dan TOPSIS Berbasis Web Service. Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan
Informatika, 5 (1), 44–50. DOI:
https://doi.org/10.23917/khif.v5i1.7924 .
[5] Hanifatulqolbi, D., Ismail, I. E., Hammad, J., & Al-Hooti, M. H. (2019).  Decision  Support  System  for  Considering  the  Best Teacher  Performance  Using  MOORA  Method. In  Journal  of Physics: Conference Series, 1193 . DOI:
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1193/1/012018 .
[6] Utami,  A.,  &  Ruskan,  E.  L.  (2020).  Development  of  Decision Support  System  for  Selection  of  Yayasan  Alumni  Scholarship Using MOORA Method. Atlantis Press . DOI:
https://doi.org/10.2991/aisr.k.200424.107 .
[7] Setiyaningsih,  Wiji.  (2015 ). Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan . Yayasan Edelweis : Malang.
[8] Mahendra,  G.  S.,  &  Indrawan,  I.  P.  Y.  (2020).  Metode  AHP- TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penempatan  Automated  Teller  Machine. Jurnal  Sains  dan Teknologi,    9 (2),  130-135.  DOI: http://dx.doi.org/10.23887/jst- undiksha.v9i2.24592 .
[9] Ismail,  M.  P.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Jalur  Beasiswa  dengan  Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution). JIKO  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer),  3 (1),  1. DOI: https://doi.org/10.26798/jiko.2018.v3i1.79 .
[10] Uperiati,  A.,  Kurniawan,  H.,  Prayoga,  E.,  &  Ridhwan,  M. (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Beasiswa  Bidikmisi  Menggunakan  Metode  Topsis  dan  Metode SAW . Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil  Penelitian  dan  Industri Terapan , 6 (2), 61 - 67.
[11] Efenie,  Y.,  &  Hozairi,  H.  (2019).  Implementasi  Metode  Topsis untuk  Analisis  Faktor  Keberhasilan  Pengelolaan  Sekolah Berbasis  Web. Jurnal  Mnemonic,  2 (2),  32–37.  DOI: https://doi.org/10.36040/mnemonic.v2i2.2274 .
[12] Doni,  R.,  Amir,  F.,  &  Juliawan,  D.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode  Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS). Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS), 1 , 69. DOI: https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.9 .
[13] Aktavera, B., Defit, S., & Sumijan, S. (2020). Sistem Penunjang Keputusan dalam Penentuan Prioritas Pembanguanan Menggunakan  Metode  Trus  Base  dengan  Topsis. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2 (4). DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.76 .
[14] Dawis,  A.  M.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Reward  Pegawai  Menggunakan  Metode  TOPSIS. Jurnal  Ilmiah SINUS, 18 (1), 11-24. DOI:
http://dx.doi.org/10.30646/sinus.v18i1.429 .
[15] Zulqarnain, M., Dayan, F., & Saeed, M. (2018). Topsis Analysis for  the  Prediction  of  Diabetes  Based  on  General  Characteristics of  Humans. International  Journal  of  Pharmaceutical  Sciences and  Research,  9 (7).  DOI: https://doi.org/10.13040/ijpsr.0975- 8232.9(7).2932-2939 .
[16] Surya,  C.  (2018).  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Amik  Mitra  Gama). Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  2 (1),  322– 329. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.119 .
[17] Tuslaela, T. (2020). The Scholarship Awarding Decision Support System Uses The Topsis Method. Jurnal Riset Informatika, 2 (4), 201–206. DOI: https://doi.org/10.34288/jri.v2i4.154 .
[18] Hertyana,  H.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Topsis . JITK  (Jurnal Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi  Komputer) , 4 (1),  43-48  .