## Perancangan dan Implementasi Perangkat Lunak Sistem Pendukung Keputusan Multi Kriteria Menggunakan Metode TOPSIS
Auliya Rahmayani, Mohammad Isa Irawan Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : mii@its.ac.id Abstrak—Permasalahan pengambilan keputusan merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  sering  ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu metode penyelesaian  permasalahan  tersebut  adalah  Multiple- Criteria Decision Making (MCDM). Dengan perkembangan teknologi,  MCDM  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan komputer,  yaitu  melalui  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK).  Metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode penyelesaian  permasalahan  pengambilan  keputusan  multi kriteria  yang  didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Dalam Tugas Akhir ini, sebuah  perangkat  lunak  SPK  multi  fungsi  menggunakan metode  TOPSIS  dibuat  untuk  membantu  menyelesaikan berbagai  masalah  pengambilan  keputusan  dengan  jumlah alternatif  dan  kriteria  yang  dinamis  sesuai  dengan kebutuhan  masing-masing  permasalahan.  Berdasarkan hasil  pengujian  perangkat  lunak,  perankingan  yang dilakukan  perangkat  lunak  SPK  –  TOPSIS  dapat dikatakan  akurat  sebab  memberikan  hasil  yang  sama dengan  perhitungan  secara  manual.  Dengan  adanya perangkat  lunak  ini,  mempermudah  para  Decision  Maker (DM)  dalam  menyelesaikan  berbagai  permasalahan pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan  jumlah alternatif dan kriteria yang berbeda-beda .
Kata Kunci— MCDM, Perangkat Lunak, SPK, TOPSIS.

## I. PENDAHULUAN
engambilan keputusan  adalah  suatu hasil dari proses penentuan  pilihan  diantara  beberapa  alternatif  yang ada.  Masalah  pengambilan  keputusan  merupakan  salah satu permasalahan yang sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Permasalahan pengambilan keputusan terjadi pada berbagai lingkup. Dalam permasalahan pengambilan  keputusan  terdapat  beberapa  metode  yang dapat  dilakukan,  salah  satunya  adalah Multiple-Criteria Decision  Making (MCDM).  MCDM  digunakan  untuk memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan. Kriteria yang dimaksud dapat berupa ukuran, aturan atau standart yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
Dengan perkembangan teknologi saat ini, permasalahan pengambilan keputusan dapat diselesaikan dengan  bantuan  komputer  melalui  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK).  SPK  dapat  didefinisikan  sebagai sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  menyediakan
informasi  interaktif  untuk  pengambil  keputusan  selama proses  pengambilan  keputusan  [8].  Metode  TOPSIS didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  terpilih  yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Keuntungan  dari  metode  TOPSIS adalah  :  (1)  metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu metode  yang  simple  dan  konsep  rasional  yang  mudah dipahami,  (2)  metode  TOPSIS  mampu  untuk  mengukur kinerja  relatif  dalam  bentuk  form  matematika  sederhana [9].  Metode  TOPSIS  telah  banyak  digunakan  dalam menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan.
Aplikasi-aplikasi SPK yang telah dirancang sebelumnya menyesuaikan kebutuhan suatu permasalahan  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  pengambilan  keputusan yang  lain.  Dengan  keanekaragaman  permasalahan pengambilan  keputusan,  diperlukan  suatu  SPK  yang dapat  menyelesaikan  semua  permasalahan.  Oleh  karena itu, pada penelitian ini dirancang sebuah perangkat lunak sistem  pendukung  keputusan  multi  kriteria  dengan mengimplementasikan  metode  TOPSIS  menggunakan bahasa  pemrograman  Java  dan  database  MYSQL. Penelitian  ini  menggunakan  model Waterfall dalam membangun  perangkat  lunak. Waterfall adalah  sebuah model  perkembangan  perangkat  lunak  yang  dilakukan secara  sekuensial,  dimana  satu  tahap  dilakukan  setelah tahap  sebelumnya  selesai  dilaksanakan  [10].  Adapun tahap-tahap  dalam  pembuatan  perangkat  lunak  SPK  – TOPSIS dinyatakan dalam Gambar 1.
P

## II. PEMBAHASAN

## Analisis dan Perancangan Perangkat Lunak SPK – TOPSIS
Tahap  ini  dilakukan  dengan  melakukan  analisis kebutuhan  perangkat  lunak  SPK  secara  umum  dengan menyesuaikan prosedur metode TOPSIS dan disesuaikan dengan  deskripsi  umum  perangkat  lunak.  Selain  dapat menjalankan  keenam  fungsi  yang  telah  dijelaskan  pada subbab  sebelumnya,  perangkat  lunak  ini  harus  memiliki antarmuka  pengguna  (interface)  yang  interaktif,  mudah digunakan  dan  dipelajari  dan  memberi  respon  yang cepat,  serta  menyimpan  data  dengan  aman.    Kebutuhan perangkat  lunak  SPK  –  TOPSIS  tersebut  dirangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Kebutuhan perangkat lunak SPK - TOPSIS
Kebutuhan Fungsional 1. Melakukan proses perankingan alternatif
2. Mengelola data kasus
3. Melakukan proses pencarian bantuan
Kebutuhan Non
Fungsional
1. Ketersediaan perangkat lunak
2. Interface perangkat lunak bersifat interaktif
3. Memory sebagai media penyimpanan data
4. Waktu respon request dari pengguna
5. Keamanan data dan penggunaan perangkat lunak
6. Keamanan perangkat lunak
Selanjutnya,  tahap  perancangan  yang  terdiri  dari pembuatan usecase diagram, activity diagram, Physical Data  Model ,  dan  desain interface .  Berdasarkan kebutuhan  pada  Tabel  1,  dapat  dibuat usecase diagram seperti pada Gambar 2. Usecase diagram menggambarkan  aktivitas  yang  dapat  dilakukan user dalam menjalankan perangkat lunak SPK – TOPSIS.
Gambar 2. Usecase diagram perangkat lunak SPK – TOPSIS Pengguna  dari  perangkat  lunak  ini  disebut user . Perangkat lunak ini memerlukan penilaian subjektif yang dilakukan oleh DM yang berjumlah satu orang atau lebih. Untuk  DM  yang  berjumlah  lebih  dari  satu, user perlu melakukan  perhitungan  rata-rata  penilaian  DM  atau menggunakan  metode  lain  diluar  aplikasi  ini.  DM  juga dapat bertindak sebagai user .
Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat  tiga  aktifitas  yang dapat  dilakukan  dalam  perangkat  lunak  ini,  setiap aktifitas  tersebut  dibuat activity diagramnya. Activity diagram menjelaskan alur user dalam menjalankan suatu aktifitas. Activity diagram  untuk  proses  perankingan alternatif  dinyatakan  dalam  Gambar  3.  Pada  proses perankingan alternatif, user akan memasukkan data kasus kemudian sistem akan melakukan pengecekan kelengkapan  data.  Jika  data  yang  dimasukkan  lengkap, maka  sistem  akan  melakukan  perankingan  alternatif sesuai  dengan  prosedur  metode  TOPSIS.  Akan  tetapi, jika  data  yang  dimasukkan  tidak  lengkap,  maka  sistem tetap menampilkan form input data kasus.
Gambar 3. Activity diagram proses perankingan alternatif
Untuk proses pengelolaan  data kasus  terdiri dari tiga sub  proses,  yaitu  melihat  rincian  data  kasus,  merubah data  kasus,  dan  menghapus  data  kasus.  Untuk  proses pengelolaan  data  kasus,  user  memilih  salah  satu  kasus dari  semua  data  kasus  yang  tersimpan  database.  Saat melakukan  melihat  data  kasus,  user  dapat  menyimpan rincaian  data  kasus  dalam  bentuk  file  PDF.  Sedangkan saat  melakukan  perubahan  data  kasus  maka  sistem  akan melakukan perankingan ulang.
Untuk proses pencarian bantuan, user dapat menginputkan  kata  kunci  pencarian,  kemudian  sistem akan  melakukan  pencarian.  Jika  sistem  menemukan informasi  yang  dibutuhkan  user,  maka  sistem  akan memuat  ulang  halaman  pencarian.  Sebaliknya,  jika sistem  tidak  menemukan  informasi  yang  memuat  kata kunci  yang  diinputkan  user,  maka  sistem  akan memunculkan  kotak  dialog  dan  tetap  pada  halaman sebelumnya.  Dalam  menjalankan  fungsinya,  perangkat lunak  ini  memerlukan  basis  data  dengan  rancangan seperti pada  Gambar 4.
SPK Metode TOPSIS user Perangkingan alternatif Mengelola data kasus Pencarian bantuan <<Ya>> <<tidak>> Mulai Form data kasus Perankingan alternatif Cek kelengkapan dan kevalidan data Selesai Tampilan hasil perankingan alternatif
Kasus ID_kasus Nama_kasus Goal
Tanggal Nama_user Nama_DM ... int text text date text text <pk> Alternatif ID_alternatif ID_kasus
Nama_kasus Peringkat
Nilai_kedekatan ... int int text int double <pk> <fk> Kriteria ID_kriteria ID_kasus
Nama_kriteria Tujuan Bobot ... int int text text double <pk> <fk> Bantuan ID_bantuan Judul Informasi ... int text text <pk> Perubahan ID_perubahan ID_kasus Tanggal_update
Nama_user ... int int date text <pk> <fk> perbandingan ID_alternatif ID_kriteria Nilai ... int int double <pk,fk1>
<pk,fk2>

## Implementasi Perangkat Lunak SPK – TOPSIS
Sesuai  dengan  hasil  perancangan  yang  telah dilakukan, perangkat lunak SPK – TOPSIS diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman  java dengan  menggunakan software Netbeans  IDE  7.3.1  dan database  MySQL.  Berikut  kode  untuk  menghubungan perangkat lunak dengan database :
Gambar  5    merupakan  tampilan  yang  pertama  kali mucul saat perangkaat lunak SPK – TOPSIS dijalankan. Pada  halaman  utama  perangkat  lunak  terdapat  tiga tombol, yaitu NEW yang akan membuka form data kasus yang  selanjutnya  menjalankan  proses  perankingan alternatif; DATA yang  akan  menampilkan  daftar  data kasus  ;  dan HELP yang  akan  menampilkan  form pencarian bantuan.
Gambar 5. Tampilan halaman utama
Form  data  kasus  seperti  pada  Gambar  6  ditampilkan menekan  tombol NEW pada  halaman  utama.  Data-data yang  dimasukkan  dalam  form  akan  digunakan  dalam proses perankingan alternatif. Oleh karena itu, jika data- data  dalam  form  belum  terisi,  sistem  tidak  akan melakukan  proses  perankingan  alternatif  dan  tetap  pada halaman form. Data-data tersebut terdiri dari : data kasus, data  alternatif,  data  kriteria,  dan  input  metode  TOPSIS yaitu  bobot  kriteria  dan  matriks  keputusan.  Dalam memasukkan  nilai  dalam  matriks  keputusan, user dapat mengimport  dari  file  dengan  format  *.xls.  Hal  tersebut dapat  dilakukan  setelah  melengkapi  data  alternatif  dan data  kriteria.  Selain  itu,  konten  dari  file  yang  diimport harus berupa angka, jika tidak maka proses import tidak akan berhasil.
Gambar 6. Tampilan form data kasus
Jika  semua  data  pada  form  data  kasus  telah  terisi, maka  sistem  akan  melakukan  perankingan  alternatif sesuai  prosedur  metode  TOPSIS  dan  menampilan  hasil perankingan  alternatif  seperti  pada  Gambar  7.  Sistem akan  menampilkan  detail  perhitungan  metode  TOPSIS pada  halaman  tersebut.  Selain  itu,  sistem  juga menampilkan  data  kasus,  data  alternatif,  data  kriteria, dan ranking alternatif.
Gambar 7. Tampilan hasil perankingan alternatif
Gambar 8. Tampilan daftar kasus
Hasil implementasi desain tampilan daftar data kasus dapat  dilihat  dalam Gambar  8.  Setiap  data  kasus memiliki  tiga  tombol,  yaitu  untuk  melihat  rincian  data kasus  ( DETAIL ),  untuk  merubah  data  kasus  ( UBAH ), dan untuk menghapus data kasus ( HAPUS ). Ketika user melihat  rincian  data  kasus  dengan  tampilan  seperti  pada Gambar 9 , user dapat menyimpan rincian tersebut dalam bentuk  file  PDF  dengan  menekan  tombol SAVE  AS PDF pada  halaman  tersebut.  Kemudian,  user  memilih lokasi  penyimpanan  dan  mengetikkan  nama  file  yang akan  disimpan.  File  PDF  yang  tersimpan  diperangkat user seperti pada Gambar 10.

## Gambar 9. Tampilan rincian data kasus

## Pengujian Perangkat Lunak SPK – TOPSIS
Tahap  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui ketepatan sistem dalam melakukan perankingan alternatif sesuai  dengan  prosedur  metode  TOPSIS.  Pengujian  ini dilakukan menggunakan data pada penelitian sebelumnya.  Terdapat  tiga  studi  kasus  dalam  pengujian perangkat  lunak  ini.  Pertama,  studi  kasus  pemilihan lokasi pembangunan gudang Untuk tujuan diminimalkan terdapat  tiga  alternatif  lokasi,  yaitu  : 𝐴 1 = Ngemplak, 𝐴 2 = Kalasan, 𝐴 4 = Kota  Gedhe  dengan  lima  kriteria yang  diasumsikan  sebagai  kriria  yang  dimaksimalkan dan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu:
 𝐾 1 = jarak dengan pasar terdekat (km)  𝐾 2 = kepadatan penduduk disekitar lokasi (orang/km 2 )  𝐾 3 = jarak dari pabrik (km)
 𝐾 4 = jarak dengan gudang yang sudah ada (km)
 𝐾 5 = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m 2 )
Dengan  Matriks  keputusan  yang  dibentuk  sebagai berikut :
𝐷 = [ 4 4 3 3 5 4 5 4 2 3 3 2 3 2 2 ]
Sedangkan Bobot yang diberikan DM sebagai berikut :
𝑊 = (5, 3, 4, 4,2)
Berikut  ini  akan  dijelaskan  hasil  perankingan alternatif  yang  dilakukan  sistem  sesuai  prosedur  metode TOPSIS :
1. Matriks  Normalisasi  seperti  pada  Gambar  11 diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑑 𝑖𝑗 [∑ 𝑑 𝑖𝑗 2 𝑀 𝑗=1 ] 1 2 𝑖 = 1,2, … , 𝑁; 𝑗 = 1,2, … , 𝑀
dengan R ij adalah  hasil  normalisasi matriks keputusan D dan 𝑑 ij merupakan  elemen  matriks keputusan.
Gambar 11. Hasil perhitungan matriks normalisasi
2. Matriks  Normalisasi  terbobot  seperti  pada  Gambar 12 diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝑉 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑖 = 1,2, … , 𝑁; 𝑗 = 1,2, … , 𝑀 dengan 𝑤 𝑗 merupakan bobot kriteria ke – 𝑗 .
Gambar 12. Hasil perhitungan matriks normalisasi terbobot
3. Solusi ideal positif dan negatif setiap kriteria seperti pada  Gambar  13  diperoleh  menggunakan  rumus berikut :
𝑉 𝑗 + =   { max 𝑉 𝑖𝑗 ,   𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 min 𝑉 𝑖𝑗 ,   𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛
𝑉 𝑗 − =   { max 𝑉 𝑖𝑗 ,   𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 min 𝑉 𝑖𝑗 ,   𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛
Gambar 13 . Hasil perhitungan solusi ideal postif dan
negatif
4. Jarak  setiap  alternatif  ke  solusi  ideal  postif  dan negatif  seperti  pada  Gambar  14  diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝑆 𝑖 + = {∑(𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 + ) 2 𝑀 𝑗=1 } 0.5 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
𝑆 𝑖 − = {∑(𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 − ) 2 𝑀 𝑗=1 } 0.5 𝑖 = 1,2, … , 𝑁
Gambar 14. Hasil perhitungan jarak alternatif ke solusi ideal
5. Nilai  kedekatan  setiap  alternatif  seperti  pada Gambar 15 diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝑃 𝑖 = { 𝑆 𝑖 + 𝑆 𝑖 + + 𝑆 𝑖 − ,   𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑡𝑢𝑗𝑢𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛
𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 + + 𝑆 𝑖 − ,   𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑡𝑢𝑗𝑢𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛
Gambar 15. Hasil perhitungan nilai kedekatan alternatif
Selanjutnya  nilai  kedekatan  setiap  alternatif  tersebut diurutkan  secara  menurun  sehingga  diperoleh  hasil perangkingan alternatif  seperti pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil perankingan alternatif oleh sistem
Berdasarkan  Gambar  16  terlihat  bahwa  hasil perankingan  secara  manual  maupun  oleh  sistem  adalah sama.  Dengan  kata  lain,  perhitungan  perangkat  lunak SPK – TOPSIS akurat.
Gambar 17. Hasil perangkingan alternatif supplier
Kedua,  studi  kasus  pemilihan supplier  yang mengambil  permasalahan  pemilihan  supplier  yang sebelumnya  telah  diteliti  oleh  Ivan  Angga  Shodiqi  [14]. Dalam  permasalahan  tersebut  terdapat  empat  alternatif perusahaan  yang  dipilih  berdasarkan  17  kriteria.  Ivan Angga  Shodiqi  menyimpulkan  bahwa  supplier  terbaik adalah  CV.  Trisari  Kumpul  dengan  nilai  kedekatan 0,982.  Hasil  perankingan  alternatif  oleh  sistem  yang dinyatakan pada Gambar 17. Sistem menunjukkan bahwa CV.  Trisari  Kumpul  menjadi  supplier  terbaik.  Hal  ini sama  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ivan Angga  Shodiqi  dengan  nilai  kedekatan  CV.  Trisari Kumpul yang diperhitungkan sistem yaitu 0,98179.
Ketiga, studi kasus pemilihan pemasok terbaik di CV. BECIK  JOYO.  Permasalahan  ini  telah  diselesaikan  oleh Sendy  Pradana  Putra  dalam  Tugas  Akhirnya  yang berjudul  “Pemilihan  Pemasok  Terbaik  Dengan  Metode TOPSIS  Fuzzy  MCDM  (Studi  Kasus  :  CV.  BECIK JOYO)”  [15].  Permasalahan  ini  menyeleksi  lima perusahaan  berdasarkan  lima  kriteria  Dalam  Tugas Akhirnya, Sendy menyimpulkan bahwa PT. D merupakan  pemasok  terbaik  untuk  CV.  BECIK  JOYO dengan nilai kedekatan 0,7193.
Hasil  pengurutan  nilai  kedekatan  oleh  sistem dinyatakan  pada  Gambar  18.  Dengan  nilai  kedekatan 0,71928,  sistem  menunjukkan  bahwa  PT.  D  merupakan pemasok  terbaik  yang  sesuai  dengan  hasil  penelitian yang dilakukan oleh Sendy.
Gambar 18. Hasil perankingan alternatif permasalahan pemilihan pemasok terbaik
Gambar 19. Hasil perankingan alternatif kandidat promosi jabatan
Keempat,  studi  kasus  terakhir  ini  menggunakan  data pada Tugas Akhir  yang dilakukan oleh Anindita  Rucitra [16].  Dalam  Tugas  Akhir  tersebut  sepuluh  kandidat karyawan  pada  Perusahaan  X  diseleksi  berdasarkan delapan  kriteria  untuk  dipromosikan.  Hasil  perhitungan pada  Tugas  Akhir  tersebut  menyatakan  bahwa  Kandidat 1  yang  akan  dipromosikan  dengan  nilai  kedekatan sebesar  0,8761. Berdasarkan  hasil perankingan alternatif yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  19,  kandidat  karyawan yang  terpilih  untuk  dipromosikan  adalah  Kandidat  1 dengan  nilai  kedekatan  0,92897.  Hal  tersebut  sama dengan hasil penelitian yang dilakukan Anindita.

## III. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
1. Perangkat  lunak  SPK  multi  kriteria  menggunakan metode TOPSIS telah dirancang dan diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman  java dan database MySQL.
2. Metode  TOPSIS  telah  diimplementasikan  pada perangkat  lunak  dan  hasil  perhitungan  metode TOPSIS  dalam  perangkat  lunak  SPK  –  TOPSIS  ini sama  dengan  hasil  perhitungan  pada  peneltian  yang telah dilakukan sebelumnya.
3. Akan  tetapi,  dalam  perangkat  lunak  ini  untuk  kasus dengan DM yang berjumlah lebih dari satu, user perlu melakukan  perhitungan  rata-rata  penilaian  DM  atau menggunakan  metode  lain  diluar  aplikasi  ini.  Oleh karena  itu,  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan pengembangan perangkat lunak ini dengan mengombinasikan  metode  MCDM  yang  lain  untuk proses  pembobotan  kriteria  sehingga  dapat  dijadikan input pada metode TOPSIS.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis S.M. mengucapkan terima kasih kepada :
1. Imam  Mukhlas,  S.Si,  MT  sebagai  Ketua  Jurusan Matematika FMIPA ITS.
2. Prof.  Dr.  Mohammad  Isa  Irawan,  MT  sebagai  dosen pembimbing.
3. Keluarga  tercinta  yang  senantiasa  memberikan dukungan dan do'a yang tak terhingga.
4. Teman-teman  Mahasiswa  Matematika  Angkatan
2012.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  & Wardoyo,  R.  (2006).  Fuzzy  Multiple-Attribute Decision Making. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Adiwisanghagni,  M.  (2015).  Penggunaan  Metode Topsis  Dalam  Rancangan  Sistem  Penunjang Keputusan  Untuk  Menentukan  Lokasi  Usaha  Baru (Studi  Kasus  :  ARENA  DISC  Yogyakarta). Seminar Nasional Teknologi  Informasi dan Multimedia 2015, 187-192.
[3] Juliyanti,  Irawan,  M.  I.,  &  Mukhlas,  I.  (2011). Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  Metode AHP  dan  TOPSIS.  Prosiding  Seminar  Nasional Penelitian, 63-68.
[4] Zanjirchi,  S.  M.,  Dehghan,  M.,  Dehghan,  M.,  & Moosazade, M. (2016). Supplier Selection Problem based  on  MCDM  Methods.  Global  Journal  of Management Studies and Researches, 7-12.
[5] Wardhani,  I.  K.,  Usadha,  I.  N.,  &  Irawan,  M.  I. (2012).  Seleksi  Supplier  Bahan  Baku  dengan Metode  TOPSIS  Fuzzy  MADM  (Studi  Kasus  PT. Giri Sekar Kedaton, Gresik). Jurnal Sains dan Seni POMITS, 1-6.
[6] Jain,  D.,  Garg,  R.,  &  Bansal,  A.  (2015).  A Parameterized  Selection  And  Evaluation  Of  E- Learning  Websites  Using TOPSIS  Method. International  Journal  of  Research  &  Development in, 12-26.
[7] Giurca, I., Aschilean, I., Naghiu, G. S., & Badea, G. (2016).  Selecting  the  Technical  Solutions  for Thermal  and  Energy.  Procedia  Technology,  789- 796.
[8] Daihani, D. U. (2001). Komputerarisasi Pengambilan  Keputusan.  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
[9] Rao,  R.  V.  (2007).  Decision  Making  in  The Manufacturing  Environment  :  using  graph  theory and  fuzzy  multiple  attribute  decision  making methods. London: Springer.
[10] Mulyanto, A. R. (2008). Rekayasa Perangkat Lunak Jilid  1  untuk  SMK.  Jakarta:  Direktorat  Pembinaan Sekolah Menengah Kejuruan.
[11] Hariyanto,  B.  (2011). Esensi-esensi  Bahasa Pemrograman Java. Bandung: Informatika.
[12] Wikipedia  Bahasa  Indonesia,  ensiklopedia  bebas. (t.thn.).  MySQL  -  Wikipedia  Bahasa  Indonesia, ensiklopedia bebas. Dipetik Februari 16, 2016, dari Wikipedia Ensiklopedia
Bebas: https://id.wikipedia.org/wiki/MySQL
[13] Nugroho,  B.  (2006).  Database  Relational  dengan MySQL. Yogyakarta: ANDI.
[14] Shodiqi,  I.  A.  (2012).  “Pemilihan  Supplier  dengan Mengintegrasikan  Cluster  Analysis,  ANP,  dan TOPSIS  serta  Alokasi  Order  dengan  Beberapa Fungsi  Tujuan”.  Tesis  Jurusan  Teknik  Industri Institut Teknologi Spuluh Nopember. Surabaya.
[15] Putra,  S.  P.  (2014).  “Pemilihan  Pemasok  Terbaik Dengan  Metode  TOPSIS  Fuzzy  MCDM  (Studi Kasus : CV. BECIK JOYO)”. Tugas Akhir Jurusan Statistika  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember. Surabaya.
[16] Rucitra,  A.  (2015).  “Penggunaan  Metode  Fuzzy AHP  dan  TOPSIS  pada  Promosi  Jabatan  (Studi Kasus  :  Perusahaan  X”.  Tugas  Akhir  Jurusan Matematika  Institut  Teknologi  Spuluh  Nopember. Surabaya.