## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TENAGA PENDIDIK TERBAIK MENGGUNAKAN METODE COMPLEX PROPORTIONAL ASSESSMENT
Victor Marudut Mulia Siregar 1) , Kalvin Sinaga 2) , Erwin Sirait 3) , Andi Manalu 4) , Arifin Tua Purba 5) 1,4,5 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: victor.siregar2@gmail.com , andi.manaloe@gmail.com , arifintuaprb20@gmail.com 2,3 Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia email: kal.sinaga@gmail.com , e7rait@yahoo.com

## Abstract
This  research  aims  to  develop  and  implement  a  decision  support  system  (DSS)  using  the  Complex Proportional Assessment (COPRAS) method for selecting the best educators at Yayasan Pendidikan Bina Usaha Indonesia (YPBUI). The selection of qualified educators is crucial for creating an effective learning environment, yet the current manual process is prone to bias and inaccuracies. This study involves problem identification, determination of evaluation criteria and weights, data collection on educator performance, and the  application of  the  COPRAS  method.  The  results indicate  that the developed  DSS  provides  more objective,  transparent,  and  accurate  assessments  compared  to  manual  methods.  The  COPRAS  method allows  for  the  proportional  integration  of  various  evaluation  criteria,  resulting  in  more  precise  final rankings. The utility calculations show that educators TP04 and TP06 occupy the top positions. With the implementation of this system, YPBUI can enhance performance and service quality in education through a better and more efficient evaluation process.
Keywords : DSS, COPRAS, Selection, Evaluation, Education.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan perkembangan teknologi  informasi  yang  pesat,  organisasi  dan lembaga  pendidikan  dihadapkan  pada  tantangan untuk meningkatkan kinerja dan kualitas layanan mereka.  Salah  satu  aspek  penting  dalam mencapai  tujuan  ini  adalah  pemilihan  tenaga pendidik  yang  berkualitas  dan  berkompeten. Tenaga  pendidik  yang  berkualitas  merupakan kunci  utama  dalam  menciptakan  lingkungan belajar yang efektif bagi peserta didik.
Yayasan Pendidikan Bina Usaha
Indonesia  (YPBUI)  merupakan  yayasan  yang mengelola institusi pendidikan tinggi di Provinsi Sumatera Utara dan berkomitmen untuk meningkatkan  kinerja  serta  kualitas  layanan melalui  penyediaan  tenaga  pendidik  yang berkualitas dan berkompeten. Salah satu langkah yang dilakukan adalah memberikan penghargaan bagi tenaga pendidik terbaik.
Saat  ini,  proses  pemilihan  tenaga pendidik  di  YPBUI  masih  dilakukan  secara manual  tanpa  menggunakan  pendekatan  sistem
pendukung  keputusan  yang  berbasis  komputer. Hal  ini  menyebabkan  adanya  masalah  seperti ketidakadilan,  bias,  dan  ketidakakuratan  dalam penilaian.  Proses  manual  ini  juga  cenderung lambat,  kurang  efisien,  dan  rentan  terhadap human  error.  Selain  itu,  tanpa  sistem  yang terstruktur,  evaluasi  kinerja  menjadi  subyektif dan  tidak  konsisten,  yang  dapat  berdampak negatif serta menurunkan motivasi dan kepuasan kerja tenaga pendidik.
Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang dapat membantu YPBUI dalam mempermudah proses pemilihan tenaga pendidik terbaik.  Sistem  yang  dibangun  ini  dapat memberikan  penilaian  yang  lebih  objektif, transparan,  dan  akurat,  sehingga  mampu meningkatkan kepuasan kerja tenaga pendidik di lingkungan YPBUI.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang kompleks  [1]–[6],  [7]–[14].  SPK  adalah  sistem
informasi  berbasis  komputer  yang  membantu pengambilan  keputusan  dengan  menyediakan informasi,  model,  dan  alat  analisis  yang diperlukan [15]–[22]. Saat ini, terdapat berbagai metode  dan  teknologi  yang  digunakan  dalam SPK,  seperti  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) [20], [23], Technique for Order of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) [24], [25], dan metode-metode lainnya. Oleh karena itu, untuk membantu YPBUI dalam  mempermudah  proses  pemilihan  tenaga pendidik  terbaik,  penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  metode  Complex  Proportional Assessment  (COPRAS)  [26],  [27].  Metode COPRAS  dipilih  karena  kemampuannya  dalam mengintegrasikan  berbagai  kriteria  penilaian secara  proporsional  dan  menghasilkan  peringkat akhir yang objektif dan akurat [28]–[30]. Dengan adanya  SPK  ini,  diharapkan  proses  pemilihan tenaga  pendidik  dapat  dilakukan  dengan  lebih baik,  transparan,  dan  akurat,  sehingga  dapat mendukung upaya peningkatan kualitas pendidikan di YPBU Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS) untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan  pemilihan  tenaga  pendidik  terbaik  di Yayasan  Pendidikan  Bina  Usaha  Indonesia (YPBU  Indonesia).  Penelitian  ini  dilakukan dengan  beberapa  tahapan  yang  terstruktur  dan sistematis  untuk  memastikan  hasil  yang  objektif dan  akurat.  Adapun  tahapan  penelitian  yang dilakukan  disusun  dalam  kerangka  kerja  (frame work) yang disajikan pada gambar 1 yang terdiri dari tahap-tahap, antara lain :
1. Identifikasi Masalah
o Menentukan permasalahan dalam pemilihan  tenaga  pendidik  di  YPBU Indonesia.
o Mengidentifikasi kebutuhan akan sistem pendukung  keputusan  yang  objektif  dan transparan.
2. Penentuan Kriteria dan Bobot o Menentukan  kriteria  yang  digunakan
untuk  menilai  kinerja  tenaga  pendidik, yaitu: Kualitas Kerja, Kreativitas, Inisiatif, Kerjasama, dan Keahlian.
o Menetapkan bobot untuk masing-masing kriteria  berdasarkan  pentingnya  kriteria tersebut:
 Kualitas Kerja: 0,18
 Kreativitas: 0,16%
 Inisiatif: 0,2
 Kerjasama: 0,22
 Keahlian: 0,24
3. Pengumpulan Data
o Mengumpulkan data kinerja dan kompetensi  tenaga  pendidik  yang  akan dievaluasi. Pengumpulan data dilakukan menggunakan  metode  wawancara  dan kuesioner  untuk  mendapatkan  data penilaian untuk setiap kriteria. Data yang dikumpulkan disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data alternatif untuk setiap kriteria
Alt Kriteria Kualitas Kerja Krea- tiftas Inisia- tif Kerja- sama Keah- lian TP01 84 5 5 89 88 TP02 86 5 5 84 88 TP03 91 4 4 82 90 TP04 88 4 5 81 87 TP05 84 3 4 87 88 TP06 88 5 5 83 87 TP07 91 4 4 87 89 TP08 89 5 5 86 86
4. Penerapan Metode COPRAS
o Mengaplikasikan metode COPRAS dalam proses penilaian tenaga pendidik.
o Menghitung  skor  akhir  untuk  setiap tenaga pendidik dan menentukan peringkat berdasarkan skor tersebut.
o Melakukan  analisis  hasil  penilaian  dan menentukan  tenaga  pendidik  terbaik berdasarkan  hasil  perhitungan  metode COPRAS.
5. Pengembangan dan Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  dan pengembangan sistem pendukung keputusan dan mengimplementasikan sistem tersebut di YPBU  Indonesia  dan  melakukan  uji  coba
untuk memastikan fungsionalitas dan kehandalannya.
6. Evaluasi dan Validasi Sistem o Melakukan  evaluasi  terhadap  sistem pendukung keputusan yang telah dikembangkan.

## Gambar 1. Framework Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendapatkan  hasil,  dilakukan pengolahan  data  dengan  penerapan  Metode COPRAS.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara lain :

## -  Normalisasi Alternatif
Pada tahap ini dilakukan normalisasi untuk setiap data penilaian alternatif dengan cara berikut ini.
Kriteria C1
TP01 .1 = 84 701 =0,120
TP02 .1 = 86 701 =0,123
TP03 .1 = 91 701 =0,130
TP04 .1 = 88 701 =0,126
TP05 .1 = 84 701 =0,120
TP06 .1 = 88 701 =0,126
TP07 . = 91 701 =0,130 TP08 .1 = 89 701 =0,127 Kriteria C2
TP01 .1 = 5 35 =0,143 TP02 .1 = 5 35 = 0,143
TP03 .1 = 4 35 =0,114
TP04 .1 = 4 35 =0,114
TP05 .1 = 3 35 = 0,086 TP06 .1 = 5 35 =0,143 TP07 .1 = 4 35 =0,114 TP08 .1 = 5 35 =0,143
Kriteria C3
TP01 .11 = 5 37 =0,135 TP02 . = 5 37 =0,135 TP03 .1 = 4 37 =0,108 TP04 .1 = 5 37 =0,135 TP05 .1 = 4 37 =0,108 TP06 .1 = 5 37 =0,135 TP07 .1 = 4 37 =0,108 TP08 .1 = 5 37 =0,135
Kriteria C4
TP01 . = 89 679 =0,131
TP02 .1. = 84 679 =0,124
TP03 .1. = 82 679 =0,121
TP04 .1. = 81 679 =0,119
TP05 .1. = 87 679 =0,128 TP06 .1. = 83 679 =0,122 TP07 .1. = 87 679 =0,128 TP08 .1. = 86 679 =0,127
Kriteria C5 TP01 .1. = 88 703 =0,125
TP02 .1 = 88 703 =0,125 TP03 .1 = 90 703 =0,128 TP04 .1 = 87 703 =0,124 TP05 .1 = 88 730 =0,125
TP06 .1 = 87 730 =0,124
TP07 .1 = 89 730 =0,127
TP08 .1 = 86 730 =0,122
Matriks yang diperoleh  dari perhitungan di atas, sebagai berikut :
X ij =
[ 0,120 0,143 0,135 0,131 0,125 0,123 0,143 0,135 0,124 0,125 0,130 0,114 0,108 0,121 0,128 0,126 0,114 0,135 0,119 0,124 0,120 0,086 0,108 0,128 0,125 0,126 0,143 0,135 0,122 0,124 0,130 0,114 0,108 0,128 0,127 0,127 0,143 0,135 0,127 0,122]
Langkah  selanjutnya  adalah  mengalikan  data yang telah dinormalisasikan dengan bobot setiap kriteria, dengan langkah berikut.
D 1.1 = 0,120 x 0,18= 0,022 D 2.1 =0,123 x 0,18= 0,022 D 3.1 =0,130 x 0,18= 0,023 D 4.1 =0,126 x 0,18= 0,023 D 5.1 =0,120 x 0,18= 0,022
D 6.1 =0,126 x 0,18= 0,023
D 7.1 =0,130 x 0,18= 0,023 D 8.1 =0,127 x 0,18= 0,023
D 1.2 =0,143 x 0,16= 0,023 D 2.2 =0,143 x 0,16= 0,023 D 3.2 =0,114 x 0,16= 0,018 D 4.2 =0,114 x 0,16= 0,018 D 5.2 =0,086 x 0,16= 0,014
D 6.2 =0,143 x 0,16= 0,023
D 7.2 =0,114 x 0,16= 0,018
D 8.2 =0,143 x0,16= 0,023 D 1.3 =0,135 x 0,2=  0,003
D 2.3 =0,135 x 0,2= 0,003 D 3.3 =0,108 x 0,2= 0,002 D 4.3 =0,135 x 0,2= 0,003 D 5.3 =0,108 x 0,2= 0,002 D 6.3 =0,135 x 0,2= 0,003 D 7.3 =0,108 x ,02= 0,002
D 8.3 =0,135 x 0,2= 0,003
D 1.4 =0,131 x 0,22= 0,029
D 2.4 =0,124 x 0,22= 0,027 D 3.4 =0,121 x 0,22= 0,027 D 4.4 =0,119 x 0,22= 0,026 D 5.4 =0,128 x 0,22=  0,028
D 6.4 =0,122 x 0,22= 0,027 D 7.4 =0,128x 0,22= 0,028 D 8.4 =0,127 x 0,22= 0,028
D 1.5 =0,125 x 0,24= 0,030 D 2.5 =0,125 x 0,24= 0,030 D 3.5 =0,128 x 0,24= 0,031
D 4.5 =0,124 x 0,24= 0,030
D 5.5 =0,125 x 0,24= 0,030
D 6.5 =0,124 x 0,24= 0,030 D 7.5 =0,127 x 0,24= 0,030
D 8.5 =0,122 x 0,24= 0,029
-Matriks yang diperoleh dari perhitungan di atas:
D= [ 0,022 0,023 0,003 0,029 0,030 0,022 0,023 0,003 0,027 0,030 0,023 0,018 0,002 0,027 0,031 0,023 0,018 0,003 0,026 0,030 0,022 0,014 0,002 0,028 0,030 0,023 0,023 0,003 0,027 0,030 0,023 0,018 0,002 0,028 0,030 0,023 0,023 0,003 0,028 0,029] Hitung nilai maksimal dan minimal indeks
S+1=(C1+C2+C3) S 1 = 0,022+0,023+0,003= 0,047 S 2 = 0,022+0,023+0,003= 0,048 S 3 = 0,023+0,018+0,002= 0,044
S 4 = 0,023+0,018+0,003= 0,044
S 5 = 0,022+0,014+0,002= 0,037 S 6 = 0,023+0,023+0,003 = 0,048 S 7 = 0,023+0,018+0,002= 0,044 S 8 = 0,023+0,023+0,003 = 0,048
S-I=(C4+C5) S 1 = 0,029+0,030= 0,059 S 2 = 0,027+0,030= 0,057 S 3 = 0,027+0,031= 0,057 S 4 = 0,026+0,030= 0,056 S 5 = 0,028+0,030= 0,058 S 6 = 0,027+0,030= 0,057 S 7 = 0,028+0,030= 0,059 S 8 = 0,028+0,030= 0,057
Hitung bobot relatif
(1/S-i)
TP01=1/0,059=16,984 TP02=1/0,057=17,464
TP03=1/0,057=17,454 TP04=1/0,056=17,874 TP05=1/0,058=17,173 TP06=1/0,057=17,670 TP07=1/0,059=17,073 TP08=1/0,057=17,475
(S-I=(1/S-i) TP01=0,059*139,1673=8,194
TP02=0,057*139,1673=7,969 TP03=0,057*139,1673=71,973 TP04=0,056*139,1673=7,786 TP05=0,058*139,1673=81,104 TP06=0,057*139,1673=7,876 TP07=0,059*139,1673=8,151
TP08=0,057*139,1673=7,964
TP01=0,460/8,194=0,056
TP02=0,460/7,969=0,058
TP03=0,460/7,973=0,058 TP04=0,460/7,786=0,059 TP05=0,460/8,104=0,057 TP06=0,460/7,876=0,058 TP07=0,460/8,151=0,056 TP08=0,460/7,964=0,058
QMAX
TP01=0,047+0,056=0,103 TP02=0,048+0,058=0,105 TP03=0,044+0,058=0,102 TP04=0,044+0,059=0,103 TP05=0,037+0,057=0,094 TP06=0,048+0,058=0,107 TP07=0,044+0,056=0,100 TP08=0,048+0,058=0,106 Selanjutnya dilakukan perhitungan
tingkatan  utilitas  pada  setiap  alternatif  dengan persamaan berikut ini. TP01=(0,103/0,820)*100%=0,126 TP02=(0,105/0,820)*100%=0,128 TP03=(0,102/0,820)*100%=0,124
TP04=(0,103/0,820)*100%=12,520 TP05=(0,194/0,820)*100%=0,115 TP06=(0,107/0,820)*100%=0,130 TP07=(0,100/0,820)*100%=0,122
TP08=(0,106/0,820)*100%=0,129
Sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan utilitas  kuantitatif  (UI)  seperti  yang  disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Utilitas dan Ranking Alternatif Alt Ui Ranking TP01 0,126 5 TP02 0,128 4 TP03 0,124 6 TP04 12,520 1 TP05 0,115 8 TP06 0,130 2 TP07 0,122 7 TP08 0,129 3
Berdasarkan  hasil  utilitas  dan  ranking  alternatif yang  terdapat  pada  tabel  2,  diperoleh  nilai terbesar ada pada tenaga pendidik TP04 = 12,520 pada ranking 1 dan TP06= 0,130 pada ranking 2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan SPK  metode  Complex  Proportional  Assessment
(COPRAS)  untuk  pemilihan  tenaga  pendidik terbaik  di  Yayasan  Pendidikan  Bina  Usaha Indonesia  (YPBUI)  terbukti  efektif.  Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem pendukung  keputusan  yang  dibangun  mampu memberikan  penilaian  yang  lebih  objektif, transparan,  dan  akurat  dibandingkan  dengan metode manual.
Metode COPRAS
memungkinkan integrasi berbagai kriteria penilaian  secara  proporsional,  menghasilkan peringkat  akhir  yang  objektif  dan  akurat.  Hasil perhitungan  utilitas  menunjukkan  bahwa  tenaga pendidik  TP04  dan  TP06  menempati  peringkat teratas, dengan TP04 memperoleh  nilai tertinggi sebesar 12,520. Dengan implementasi sistem ini, YPBUI  diharapkan  dapat  meningkatkan  kinerja dan  kualitas  layanan  pendidikan  melalui  proses evaluasi  tenaga  pendidik  yang  lebih  baik  dan efisien.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[2] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933,
no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[3] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support  System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[4] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[5] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[6] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[7] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[8] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi:
10.1063/5.0094437.
[9] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM
CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[10] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[11] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW  method,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi:
10.1063/5.0094385.
[12] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209–
220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[13] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assessment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[14] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[15] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[16] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[17] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks,
Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[18] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[19] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT
SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[20] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[21] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M. Christina, and  A.  Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[22] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[23] Angelina et  al. ,  “Application  Selection Lending  Houses  Subsidized  by  the Method of AHP and SAW,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012082, Jul. 2019, doi:
10.1088/1742-6596/1230/1/012082.
[24] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian, “Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[25] Nurmayana  and  Y.  Perwira,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Berprestasi di SMK Negeri 1 Pantai Labu Dengan Menggunakan Metode Technique For Order Of Preference By Similarity To Ideal  Solution  (  Topsis  ),” JIKOMSI
(Jurnal Ilmu Komput. dan Sist.
Informasi) ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  229–250,
2021.
[26] M.  Aris  Munandar  and  Setyawan
Wibisono, “Implementasi Metode
COPRAS  Dalam  Pemilihan  Sepeda Motor,” Elkom  J. Elektron. dan Komput. , vol.  15,  no.  1,  pp.  34–44,  2022,  doi: 10.51903/elkom.v15i1.640.
[27] R.  Dimaski  and  Jati  Sasongko  Wibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Menggunakan Metode WASPAS,”
Pixel J. Ilm. Komput. Graf. , vol. 15, no. 2,
pp.
355–361, 2022, doi: 10.51903/pixel.v15i2.855.
[28] D.  Z.  M.  M.  M.  Chahya,  “Implementasi metode  smarter  dan  copras  untuk penentuan  penerapan  pembatasan  sosial berskala  besar  pada  wilayah  terdampak kasus  COVID-19,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  152–
158, 2021.
[29] S.  R.  Cholil  and  M.  A.  Setyawan, “Metode  COPRAS  untuk  Menentukan Kain  Terbaik  dalam  Pembuatan  Pakaian pada  Butik  Batik  Hatta  Semarang,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no.
6, p. 1169, 2021, doi:
10.25126/jtiik.2021863584.
[30] Z.  Nurdin,  R.  Arafat,  and  A.  W.  Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode
Complex  Proportional  Assessment  Pada PT.  Segar  Murni  Utama,” Jeisbi ,  vol.  4, no. 4, pp. 139–149, 2023.