Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i3.3170

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 3, Maret 2023, pp 104−119

## Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Putra-Putri  Duta Pariwisata Menerapkan Metode VIKOR

## Fendy Arisandri Hutauruk
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Fendyarisandrihutauruk00@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Feb 19, 2023 Acepted : Mar 28, 2023 Published  : Mar 31, 2023 Duta Wisata yang berfungsi untuk mempromosikan produk-produk wisata yang ada didalam suatu daerah agar lebih dikenal dan menarik wisatawan domestik maupun mancanegara  untuk  datang  sekaligus  menikmati  produk  wisata  yang  ada  didaerah Kabupaten Tapanuli Tengah. Untuk menghasilkan Duta Wisata yang berkompenten, dilakukan  seleksi  yang  ketat  dan  berkualitas.  Karena  jumlah  peserta  seleksi  yang banyak  maka  di  buat  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mempermudah  proses penilaian. Sistem ini  menggunakan  metode  VIKOR untuk  menentukan  nilai bobot kriteria  yang  terdiri  nilai  etika  kepribadian,  pengetahuan  umum,  penampilan, wawancara,  prestasi/bakat,  sikap  dalam  menjawab  pertanyaan,  keramahan,  bahasa inggris  dan  juga  tinggi  badan  untuk  mencari  alternatif  peserta  terbaik.  Hasil perhitungan kemudian ditampilkan berupa 6 nama alternatif peserta putra dan putri terbaik. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah Sistem pendukung keputusan (SPK) yang mampu  membantu  permasalahan  yang  ada  dan  mempermudah  dalam  menentukan calon  putra-putri  duta  pariwisata  Kabupaten  Tapanuli  Tengah.  Sistem  pendukung keputusan juga berfungsi sebagai fasilitas penunjang untuk menentukan calon duta pariwisata.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  mampu  mendapatkan  sistem keputusan  yang  optimal.  Penelitian  ini  membahas  seleksi  calon  duta  pariwisata dengan menerapkan sembilan kriteria. Sembilan kriteria ini adalah etika kepribadian, pengetahuan umum, penampilan, wawancara, prestasi/bakat, sikap dalam menjawab pertanyaan,  keramahan,  bahasa  inggris  dan  juga  tinggi  badan.  Analisis  data menerapkan metode VIKOR untuk pembobotan dan perangkian kriteria.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Calon; Duta Pariwisata; Metode Vikor
K ORESPONDENSI
Email: Fendyarisandrihutauruk00@gmail.com

## A B S T R A C T
Tourism Ambassador which serves to promote tourism products in an area so that it is better known and attracts domestic and foreign tourists to come and enjoy tourism products  in  the  Central  Tapanuli  Regency  area.  To  produce  competent  Tourism Ambassadors, strict and quality selection is carried out. Due to the large number of selection  participants,  a  decision  support  system  was  created  to  facilitate  the assessment process. This system uses the VIKOR method to determine the value of the  weighted  criteria  consisting  of  personality  ethical  values,  general  knowledge, appearance,  interviews,  achievements/talents,  attitude  in  answering  questions, friendliness,  English  and  also  height  to  find  the  best  alternative  participants.  The results of the calculation are then displayed in the form of 6 alternative names of the best  male  and  female  participants.  Therefore,  we  need  a  decision  support  system (SPK)  that  is  able  to  help  existing  problems  and  make  it  easier  to  determine prospective  sons  and  daughters  of  tourism  ambassadors  in  Central  Tapanuli Regency.  The  decision  support  system  also  functions  as  a  supporting  facility  to determine prospective tourism ambassadors. With this system, it is expected to be able to get an optimal decision system. This study discusses the selection of tourism ambassador candidates by applying nine criteria. These nine criteria are personality ethics, general knowledge, appearance, interviews, achievements/talents, attitude in answering  questions,  friendliness,  English  and  also  height.  Data  analysis  applied VIKOR method for weighting and criteria ranking.
Keywords: Decision Support Systems; Candidate; Tourism  Ambassador; VIKOR Method

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Tapanuli  Tengah  merupakan  daerah  yang  berpotensi  sebagai  daerah  wisata  terutama  pantai,  pulau  dan cagar budaya. Wisata cagar budaya sangat penting, karena dengan wisata cagar budaya dapat menjadi sebuah wisata edukasi bagi masyarakat. Berbagai macam bangunan peninggalan berada di Kabupaten Tapanuli Tengah antara lain
bangunan  peninggalan-peninggalan  Belanda,  Jepang  dan  peninggalan  Revolusi.  Permasalahannya,  Pemerintah setempat belum optimal dalam memilih duta pariwisata. Hal ini membuat masyarakat kurang mengenali adanya lokasi wisata di Kabupaten Tapanuli Tengah.
Duta  pariwisata  berfungsi  untuk  mempromosikan  produk-produk  wisata  yang  ada  dalam  suatu  daerah  agar lebih  dikenal  dan  menarik  wisatawan  domestic  maupun  mancanegara  untuk  datang  berkunjung  maupun  berlibur sekaligus  menikmati produk wisata yang ada didaerah tersebut. Untuk menghasilkan duta wisata yang kompenten, dilakukan  seleksi  yang  ketat  dan  berkualitas  karena  jumlah  peserta  yang  banyak  maka  dibuat  Sistem  Pendukung Keputusan untuk mempermudah proses penilaian seleksi calon duta pariwisata.
Calon  peserta  duta  pariwisata  harus  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  Kementrian  Pariwisata Kabupaten  Tapanuli  Tengah.  Dari  banyaknya  tempat  wisata  di  Kabupaten  Tapanuli  Tengah  yang  menjadi  sasaran wisata hanya beberapa saja seperti pantai, bangunan-bangunan sejarah dan lain- lain. Hal ini dikarenakan kurangnya promosi atau duta pariwisata kurang mampu dalam meluaskan masyarakat untuk berkunjung ditempat wisata tesebut. Pemilihan  peserta  calon  duta  pariwisata  harus  tepat  sasaran  guna  memperluas  jumlah  wisatawan  masuk  ke  wisata Kabupaten Tapanuli Tengah. Seleksi secara manual memerlukan waktu yang tidak sedikit, oleh karena itu diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang efektif pada seleksi calon duta pariwisata sehingga wisatawan dapat berkunjung dengan tepat sasaran.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah dengan kondisi yang semi terstruktur dan tidak terstruktur [1], [2]. Didalam SPK terdapat banyak metode- metode antara lain  metode Analytic Hierarchy Process (AHP), Wighted product  (WP), TOPSIS, Simple Addictive Weighting (SAW), Vikor dan yang lainnya [3], [4].
Menurut penilitan sebelumnya, Mardiyah Lubis dkk (2018), bahwa berdasarkan penelitian yang kami lakukan dengan  menggunakan  metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  kami menentukan  berbagai  masalah,  yang  mana  sebuah  masalahnya  tersebut tidaklah  semudah  yang  diperkirakan,  serta tidak  serumit  untuk  memperkirakan  dalam  mendapatkannya,  karena  langkah-langkah  penyelesaiannya  sangatlah mudah  dalam  pemilihan  duta  kampus  terbaik  untuk  menjadikan  Pemimpin  [5].  Berdasarkan  penelitian  terdahulu, Sundari dkk (2018), bahwa berdasarkan Sistem Pendukung Keputusan yang mana dapat dengan menggunakan metode TOPSIS  ini  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  digunakan  dalam  membantu  suatu  pihak  paguyuban  sebagai  bahan mempertimbangkan hasil dari penetapan finalis duta wisata Joko Roro Kabupaten Malang [6].
Pada penelitian ini, sistem ini menggunakan metode Vikor, metode Vikor merupakan metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan untuk menyeleksi lebih dari satu kriteria. Metode Vikor berfokus dalam perangkingan dengan mengkompromi dari hasil alternatif dan kriteria yang bertentangan. Metode Vikor juga dapat  digunakan  untuk  membantu  proses  seleksi  dan  menentukan  duta  pariwisata  yang  tepat.  Pada  metode  Vikor masing-masing bobot yang diberikan menunjukkan hasil perangkingan yang sama sehingga dapat dijadikan sebagai solusi  kompromi  dalam  menangani  permasalahan  multikriteria  [7],  [8].  Hasil  penelitian  penulis  berharap  dapat mengatasi permasalahan dalam penetapan keputusan pemilihan calon duta pariwisata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan. Adapun pengertian Sistem Pendukung Keputusan menurut para ahli adalah sebagai berikut:
1. Menurut Turban dkk (2005), Sistem Pendukung Keputusan adalah pendekatan berbasis komputer atau metodologi untuk mendukung pengambiln keputusan [9].
2. Menurut Yuli Syafitri dkk (2019), SPK adalah suatu sistem yang dirancang untuk mengkomunikasikan masalah dan  menyelesaikan  pemecahan  masalah  yang  dilakukan  manajer  bersifat  semi  struktur  yang  spesifik  untuk mengambil keputusan [10].
3.  Menurut  H Nurdiyanto (2016), SPK adalah sistem  yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai  masalah  yang bersifat manajerial perusahaan yang dirancang untuk mengembangkan efektivitas dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer [11].
Dari beberapa pendapat para ahli yang dikemukakan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dapat  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang  tidak  terstruktur  menjadi terstruktur dengan menggunakan data yang akurat dan model.
2.2 Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje ( VIKOR )
Metode  VlseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje  (VIKOR)  merupakan  metode  Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan untuk menyeleksi lebih dari satu kriteria. Metode VIKOR berfokus dalam perangkingan dengan mengkompromi dari hasil alternatif dan kriteria yang bertentangan [12]–[14]. Adapun langkah-langkah yang digunakan dalam metode VIKOR adalah sebagai berikut:
1. Menyusun kriteria dan alternatif ke dalam bentuk matriks (F)

## Menerapkan Metode VIKOR
Dari data yang didapat dijadikan data untuk matriks Keputusan (F). Pada langkah ini setiap kriteria dan alternatif disusun ke dalam bentuk matriks F; Aj menyatakan alternatif ke i=1,2,3… m; dan Cxn menyatakan kriteria ke j=1,2,3… n.
F = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑛 [ 𝐶 𝑥1 𝐶 𝑥2 … 𝐶 𝑥𝑛 𝑎 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑎 21 𝑥 22 … 𝑥 2𝑛 ⋮     ⋮    ⋱  ⋮ 𝑎 𝑚1 𝑥 𝑚2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan: a. xij: Respon alternatif i pada kriteria j b. i: 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif
c. j: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
d. Ai: Alternatif ke -i
e. Cj: Kriteria ke -j
f. F: Matriks Keputusan
2. Menentukan bobot untuk setiap kriteria (W)
Menentukan  bobot  kriteria  yang  diperoleh  dari  pengguna  sistem  sesuai  dengan  kebutuhan  atau  kriteria  yang diinginkan. Rumusan umum untuk bobot kriteria adalah berlaku persamaan:
∑ 𝑤 𝑗  = 1 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: a. wj: bobot kriteria j b. j: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
3. Matriks Normalisasi (N)
Membuat matriks  normalisasi dengan  menentukan  nilai positif dan nilai  negatif sebagai  solusi  ideal dari setiap kriteria. Matrik F tersebut kemudian di normalisasikan dengan persamaan sebagai berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = ( 𝑓 + −  𝑓 𝑖𝑗 ) ( 𝑓 𝑗 + −  𝑓 𝑗 − ) (3)
Keterangan: a. fi: Fungsi respon alternatif i pada kriteria j b. f+j: nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j c. f-j: nilai terjelek/negatif dalam satu kriteria j
d. i: 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif
e. j: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
f. N: Matriks Ternormalisasi
Penentuan nilai data terbaik/positif (f+j) dan terburuk/negatif (f-j) atau dengan istilah Cost dan Benefit dalam satu variabel penelitian ditentukan oleh jenis data variabel penelitian higher-the-better (HB) atau lower-the-better (LB) (Kusdiantoro 2012). Nilai (f+j) dan (f-j) tersebut dinyatakan sebagai berikut:
𝑓 𝑗 + = max ( 𝑓 1𝑗 , 𝑓 2𝑗 , 𝑓 3𝑗 , … , 𝑓 𝑚𝑗 ) 𝑓 𝑗 − = min ( 𝑓 1𝑗 , 𝑓 2𝑗 , 𝑓 3𝑗 , … , 𝑓 𝑚𝑗 ) Keterangan: a. fj: nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j b. f-j: nilai terjelek/negatif dalam satu kriteria j c. i: 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif
d. j: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
4. Normalisasi Bobot (F*)
Menentukan nilai terbobot dari data ternormalisasi untuk setiap alternatif dan kriteria. Melakukan perkalian antara nilai data yang telah dinormalisasi (N) dengan nilai bobot kriteria (W) yang telah ditentukan, dengan perhitungan sebagai berikut:
𝑓 𝑖𝑗 ∗ = 𝑤𝑗 . 𝑁 𝑖𝑗 (4)
Keterangan:
a. F*ij: nilai data ternormalisasi yg sudah terbobot untuk alternatif i pada kriteria j b. wj: nilai bobot pada kriteria j
c. Nij: nilai data ternormalisasi untuk alternatif i pada kriteria j
d. i: 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif
e. j: 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
5. Utility Measure
Menghitung Nilai Utility Measure (S) dan Regret Measure (R)
Utility measures (S) dan Regret measures (R) dari setiap alternatif dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (𝑓 𝑗 + − 𝑓 1𝑗 ) ( 𝑓 𝑗 + − 𝑓 𝑗 − ) (5)
𝑅 𝑖 merupakan jarak Manhattan (Manhattan distance) yang berbobot dan dinormalisasi.
𝑅 𝑖 = 𝑚𝑎𝑥 𝑗 [𝑤 𝑗 ( 𝑓 𝑗 + − 𝑓 1𝑗 ) ( 𝑓 𝐽 + − 𝑓 𝑗 − ) ] (6)
𝑅 𝑖 merupakan jarak Chebyshev (Chebyshev distance) yang terbobot dan dinormalisasi. 6. 𝑆 1 (Maximum group utility) dan 𝑅 1 (minimum individual regret of the opponent), keduanya menyatakan utility measures  yang  diukur  dari  titik  terjauh  dan  titik  terdekat  dari  solusi  ideal,  sedangkan 𝑤 𝑗 adalah  bobot  yang diberikan  pada  setiap  kriteria  ke-j.  Indeks  VIKOR  Menghitung  indeks  VIKOR  (Q),  Setiap  alternatif  i  dihitung indeks VIKOR-nya menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑖 = v [ 𝑆 1− 𝑆 − 𝑆+ − 𝑆 − ] + (1 – v) [ 𝑅 1− 𝑅 − 𝑅+ − 𝑅 − ] (7)
Keterangan: a. 𝑆 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 ( 𝑆 𝑖 ) b. 𝑆 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑆 𝑖 ) c. 𝑅 − = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 ( 𝑅 𝑖 ) d. 𝑅 + = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑅 𝐼 )
Dan v merupakan bobot berkisar antara 0-1 (umumnya bernilai 0.5). Nilai v adalah merupakan nilai bobot strategy of the maximum group utility, sedangkan nilai 1-v adalah bobot dari individual regret. Semakin kecil nilai indeks VIKOR ( 𝑄 𝑖 ), maka semakin baik pula solusi alternatif tersebut. 7. Perangkingan
Setelah 𝑄 𝑖 dihitung, maka akan terdapat 3 macam perangkingn yaitu 𝑆 𝑖, 𝑅 𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑄 𝑖 . Solusi kompromi dilihat pada perangkingan 𝑄 𝑖 . Pengurutan perangkingan ditentukan dari nilai yang paling rendah dengan solusi kompromi nilai 𝑆 𝑖 merupakan solusi yang diukur dari titik terjauh solusi ideal, sedangkau nilai 𝑅 𝑖 merupakan solusi yang diukur dengan  titik  terdekat  solusi  ideal.  Solusi  kompromi  ditentukan  dari  alternatif  yang  memiliki  peringkat  terbaik dengan mengukur indeks VIKOR dengan minimum, apabila 2 kondisi berikut terpenuhi: Kondisi 1: Acceptable Advantage
𝑄 (𝐴2) - 𝑄 (𝐴1) ≥ DQ (8)
DQ = 1 (𝑚−1) (9)
Keterangan: a. m = Banyaknya alternatif, alternatif b. 𝐴 1 = Peringkat pertama
c. 𝐴 2 = Peringkat kedua dari perangkingan 𝑄 1 Kondisi 2: Acceptable Stability in Decision Making Alternatif 𝐴 1 juga harus menjadi peringkat terbaik dalam perangkingan. Solusi kompromi ini stabil dalam proses pengambilan keputusan, yang menjadi: voting by majority rule (saat v > 0,5), atau by concensus (v ≈ 0,5), atau with veto (v < 0,5). Kondisi 3: Solusi Kompromi
Jika salah satu kondisi tidak memuaskan, maka solusi kompromi dapat diajukan sebagai berikut: a. Memilih alternatif 𝐴 1 dan 𝐴 2 jika hanya kondisi 2 tidak memuaskan, atau b. Memilih alternatif 𝐴 1 𝐴 2 , …, 𝐴 𝑚 jika kondisi 1 tidak memuaskan 𝐴 𝑚 merupakan alternatif yang ditentukan dengan menggunakan persamaan:
𝑄 (𝐴𝑚) − 𝑄 (𝐴1) < DQ (10)
Keterangan:
m = Maksimum, adalah alternatif yang posisinya berada pada kondisi yang saling berdekatan

## 2.3 Kerangka Kerja Penelitian
Pada  metodologi  penelitian  dijabarkan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Metodologi  penelitian terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang  terkait  secara  sistematis.  Tahapan  ini  diperlukan  untuk  membantu  atau mempermudahkan  dalam  melakukan  penelitian.  Sebelum  membuat  kerangka  penelitian,  penulus  terlebih  dahulu menganalisa topik yang akan diteliti.
Pada anlisa penelitian, penulis menjelaskan bagaimana proses penulis dalam mengambil data yang diperlukan untuk penelitian  ini.  Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan  mewawancarai pihak  Kantor Dinas Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah. Penulis berusaha untuk bertemu dengan pihak Kantor Dinas Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah  yaitu Staf Pegawai untuk mendapatkan data-data yang diperlukan. Penulis melakukan observasi langsung ke Kantor Dinas Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah, dan penulis melihat bahwa dalam proses seleksi calon putra-putri duta pariwisata masih dilakukan secara manual, sehingga masih terdapat banyak kekurangan.

## Menerapkan Metode VIKOR
Untuk menyelesaikan masalah dalam melakukan proses seleksi calon putra-putri duta pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah, dalam penelitian ini maka penulis melakukan perancangan suatu aplikasi berbasis komputer yaitu sistem  pendukung  keputusan  seleksi  calon  putra-putri  duta  pariwisa  menggunakan  bahasa  pemograman  Hypertext Preprocessor  (PHP)  dengan  menerapkan  metode  VIKOR.  Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang penulis pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih maksimal terhadap hasil dari proses yang dilakukan  untuk  seleksi  duta  pariwisata  Kabupaten  Tapanuli  Tengah  berdasarkan  perangkingan  nilai  kriteria  dari masing-masing alternatif yang akan dipilih menjadi duta pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah.
Data-  data  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dan  pengamatan  dengan  pihak  Kantor  Dinas  Pariwisata Kabupaten  Tapanuli  Tengah  adalah  berupa  data  kriteria,  data  alternatif,  dan  bobot  yang  ditentukan  oleh  instansi. Setelah data-data yang diperlukan tersedia,  tahap selanjutnya penulis  melakukan studi  literatur untuk mendapatkan referensi yang mendukung perancangan sistem yang akan dibuat. Referensi yang dibutuhkan diambil melalui buku, jurnal, dan internet. Kemudian setelah data dan referensi terkumpul, penulis mulai mengerjakan penelitian ini dimulai dari tahap awal hingga akhir. Dibawah ini merupakan alur sederhana proses pengumpulan data-data dari penelitian ini.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa adalah langkah pertama yang dilakukan dalam menyelesaikan dan melakukan identifikasi masalah yang akan terjadi  supaya  lebih  mudah  untuk  dipahami  dan  diambil  kesimpulan.  Melakukan  analisa  sangat  penting  perannya dalam tahapan analisis untuk mendapatkan hasil yang sesuai dalam suatu sistem. Dalam penentuan seleksi calon putra- putri  duta  pariwisata  dilaksanakan  dalam  satu tahun  sekali.  Untuk  penentuan  calon  duta  pariwisata  terbaik  sendiri dipilih  berdasarkan dengan alternatif  yang dipilih  dan kriteria  yang sudah dicantumkan dalam Standar Operasional Prosedur (SOP) Kantor Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah. Jika alternatif dan kriteria sudah dipilih maka untuk seleksi  calon  putra-putri  pariwisata  terbaik  kadang-kadang  tidak  cocok  dengan  bagaimana  seharusnya,  hingga dibutuhkan Sistem Pendukung  Keputusan sebagai masukan untuk hasil pemilihan calon duta periwisata Kabupaten Tapanuli  Tengah.  Dengan  menerapkan  metode  VIKOR  besar  harapan  bisa  membantu  memudahkan  untuk menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  paling  tepat.  Penerapan  metode  VIKOR  dilakukan  guna  untuk  menghasilkan alternatif terbaik dalam seleksi calon putra-putri duta pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah. Penerapan metode ini dilakukan  karena  metode  ini  digunakan untuk proses perangkingan  nilai. Dimana rangking  yang paling tinggi atau nilai  tertinggi  akan  dijadikan  sebagai  alternatif  yang  akan  diajukan  untuk  seleksi  calon  putra-putri  duta  pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah ditahun ini.

## 3.1 Penerapan Metode VIKOR
Metode VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) merupakan salah satu metode yang digunakan pada Multi Atribute Decision Making (MADM) dengan melihat solusi/alternatif terdekat sebagai pendekatan kepada solusi ideal dalam perangkingan.
Tabel 1. Rating Kecocokan Alternatif Putra
No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 1. Hotniel Simanullang(A1) 165 80 65 79 70 60 79 67 69 2. Ahmad Irsan Sinaga(A2) 170 85 90 83 80 79 80 79 72 3. Akbar Mustafa(A3) 168 70 70 75 80 64 68 70 70 4. Arjuna Hutagalung(A4) 160 66 79 83 60 65 69 70 70 5. Putra Nanda(A5) 169 85 82 70 68 73 69 79 65 6. Anggara Manalu(A6) 172 80 75 75 69 70 76 80 60 Tabel 2. Rating Kecocokan Alternatif Putri No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 1. Monalisa(A1) 155 80 65 79 70 60 79 67 69 2. Romana(A2) 162 85 90 83 80 79 80 79 72 3. Endang Wulan(A3) 140 70 70 75 80 64 68 70 70 4. Sisri Yuni(A4) 150 66 79 83 60 65 69 70 70 5. Nita Lamri(A5) 147 85 82 70 68 73 69 79 65 6. Tessalonika(A6) 140 80 75 75 69 70 76 80 60
Pada  bagian  ini  di  uraikan  langkah-langkah  penyelesaian  metode  VIsekriterijumsko  KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) dalam menentukan duta pariwisara Kabupaten Tapanuli Tengah:
1. Mempersiapkan Matrik Keputusan (F)
Pada matrik F di peroleh dari rating kecocokan yang terdapat pada tabel 1 dan tabel 2 diatas:
F= 165 80 65 79 70 60 79 67 69 170 85 90 83 80 79 80 79 72 168 70 70 75 80 64 68 70 70
160 66 79 83 60 65 69 70 70
169 85 82 70 68 73 69 79 65 172 80 75 75 69 70 76 80 60 F= 155 80 65 79 70 60 79 67 69 162 85 90 83 80 79 80 79 72 140 70 70 75 80 64 68 70 70 150 66 79 83 60 65 69 70 70 147 85 82 70 68 73 69 79 65
140 80 75 75 69 70 76 80 60
2.  Membuat matrik normalisasi (N)
Berdasarkan persamaan dengan sebelumnya dihitung dulu nilai positif dan negatif dari masing-masing kriterianya. Dalam penentuan nilai postif dan negatif ini perlu diperhatikan tipe dari tiap kriteria (min/max) untuk menentukan nilai  terbaik  untuk  kriteria  tersebut  merupakan  nilai  minimal  atau  maksimal-nya.  Setiap  kriteria  yang  dinilai berdasarkan ukuran terendah (min) semakin baik, maka nilai terbaiknya adalah -1. Untuk menghitung nilai positif dan negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria ini digunakan persamaan yang ternormalisasi. Menghitung nilai positif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria putra:
f 1 + = max { f 1,1 ; f 2,1 ; f 3,1 ; f 4,1 ; f 5,1 ; f 6,1 ) = max {165; 170; 168; 160; 169; 172)
= 172
f 2 + = max { f 1,2 ; f 2,2 ; f 3,2 ; f 4,2 ;  f 5,2 ;  f 6,2 } = max {80; 85; 70; 66; 85; 80} = 85 f 3 + = max { f 1,3 ; f 2,3 ; f 3,3 ; f 4,3 ; f 5,3 ; f 6,3 } = max {65; 90; 70; 79; 82; 75} = 90 f 4 + = max { f 1,4 ; f 2,4 ; f 3,4 ; f 4,4 ; f 5,4 ; f 6,4 ) = max {79; 83; 75; 83; 70; 75) = 83 f 5 + = max { f 1,5 ; f 2,5 ; f 3,5 ; f 4,5 ; f 5,5 ; f 6,5 } = max {70; 80; 80; 60; 68; 69} = 80 f 6 + = max { f 1,6 ; f 2,6 ; f 3,6 ; f 4,6 ; f 5,6 ; f 6,6 } = max {60; 79; 64; 65; 73; 70} = 79 f 7 + = max { f 1,7 ; f 2,7 ; f 3,7 ; f 4,7 ; f 5,7 ;  f 6,7 } = max {79; 80; 68; 69; 69; 76}

## Menerapkan Metode VIKOR
= 80 f 8 + = max { f 1,8 ; f 2,8 ; f 3,8 ; f 4,8 ; f 5,8 ;  f 6,8 } = max {67; 79; 70; 70; 79; 80}
= 80 f 9 + = max { f 1,9 ; f 2,9 ; f 3,9 ; f 4,9 ; f 5,9 ; f 6,9 } = max {69; 72; 70; 70; 65; 60} = 72 Menghitung nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria putra:
f 1 − = min { f 1,1 ; f 2,1 ; f 3,1 ; f 4,1 ; f 5,1 ; f 6,1 ) = min {165; 170; 168; 160; 169; 172}
= 160
f 2 − = min { f 1,2 ; f 2,2 ; f 3,2 ; f 4,2 ;  f 5,2 ;  f 6,2 } = min {80; 85; 70; 66; 85; 80}
= 66
f 3 − = min { f 1,3 ; f 2,3 ; f 3,3 ; f 4,3 ; f 5,3 ; f 6,3 } = min {65; 90; 70; 79; 82; 75}
= 65
f 4 − = min { f 1,4 ; f 2,4 ; f 3,4 ; f 4,4 ;  f 5,4 ; f 6,4 }
= min {79; 83; 75; 83; 70; 75)
= 70 f 5 − = min { f 1,5 ; f 2,5 ; f 3,5 ; f 4,5 ; f 5,5 ;  f 6,5 }
= min {70; 80; 80; 60; 68; 69}
= 60
𝑓 6 − = min { 𝑓 1,6 ; 𝑓 2,6 ; 𝑓 3,6 ; 𝑓 4,6 ; 𝑓 5,6 ; 𝑓 6,6 )
= min {60; 79; 64; 65; 73; 70}
= 60
𝑓 7 − = min { 𝑓 1,7 ; 𝑓 2,7 ; 𝑓 3,7 ; 𝑓 4,7 ; 𝑓 5,7 ; 𝑓 6,7 }
= min {79; 80; 68; 69; 69; 76}
= 68
𝑓 8 − = min { 𝑓 1,8 ; 𝑓 2,8 ; 𝑓 3,8 ; 𝑓 4,8 ; 𝑓 5,8 ; 𝑓 6,8 }
= min {67; 79; 70; 70; 79; 80}
= 67
𝑓 9 − = min { 𝑓 1,9 ; 𝑓 2,9 ; 𝑓 3,9 ; 𝑓 4,9 ; 𝑓 5,9 ; 𝑓 6,9 } = min {69; 72; 70; 70; 65; 60} = 60
Setelah nilai positif dan negatif diperoleh maka selanjutnya menghitung normalisasi matriks keputusan N sesuai dengan persamaan [VIK-03], untuk masing-masing alternatif dan kriteria sebagai berikut. Untuk semua alternatif pada kriteria ke-1 dihitung nilai normalisasi 𝑁 1,1 sampai dengan 𝑁 9,1 seperti ini:
𝑁 1,1 = ( 𝑓 1 + − 𝑓 1,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 − = (172−165)
(172−160) = 0,583 𝑁 2,1 = (𝑓 1 + − 𝑓 2,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 − = (172 − 170)
(172 −160) = 0,166
𝑁 3,1 = (𝑓 1 + − 𝑓 3,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 − = (172 − 168) (172 −160)
= 0,334 𝑁 4,1 = (𝑓 1 + − 𝑓 4,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 − = (172 − 160) (172 −160) = 1 𝑁 5,1 = (𝑓 1 + − 𝑓 5,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 − = (172 − 169) (172 −160) = 0,25
𝑁 6,1 = (𝑓 1 + − 𝑓 6,1 ) 𝑓 1 + − 𝑓 1 −
= (172 − 172) (172 −160) = 0 𝑁 1,2 = ( 𝑓 2 + − 𝑓 1,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85−80) (85−66) = 0,631
𝑁 2,2 = (𝑓 2 + − 𝑓 2,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85 − 85) (85 −66) = 0 𝑁 3,2 = (𝑓 2 + − 𝑓 3,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85 − 70) (85 −66) = 0,263 𝑁 4,2 = (𝑓 2 + − 𝑓 4,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85 − 66) (85 −66) = 1 𝑁 5,2 = (𝑓 2 + − 𝑓 5,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85 − 85)
(85 −66) = 0
𝑁 6,2 = (𝑓 2 + − 𝑓 6,2 ) 𝑓 2 + − 𝑓 2 − = (85 − 80) (85 −66) = 0,263
𝑁 1,3 = ( 𝑓 3 + − 𝑓 1,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (90 −65) (90 −65) = 1 𝑁 2,3 = (𝑓 3 + − 𝑓 2,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (90 − 90) (90 − 65) = 0 𝑁 3,3 = (𝑓 3 + − 𝑓 3,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (90 − 70) (90 −65) = 0,8 𝑁 4,3 = (𝑓 3 + − 𝑓 4,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (90 − 79) (90 − 65) = 0,44 𝑁 5,3 = (𝑓 3 + − 𝑓 5,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 −
= (90 − 82)
(90 − 65) = 0,32
𝑁 6,3 = (𝑓 3 + − 𝑓 6,3 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (90 − 75) (90 −65) = 0,6
𝑁 1,4 = ( 𝑓 4 + − 𝑓 1,4 ) 𝑓 4 + − 𝑓 4 − = (83−79) (83−70) = 0,768
𝑁 2,4 = (𝑓 4 + − 𝑓 2,4 ) 𝑓 4 + − 𝑓 4 − = ( 83− 83) (83 −70) = 0
𝑁 3,4 = (𝑓 4 + − 𝑓 3,4 ) 𝑓 4 + − 𝑓 4 − = (83 − 75) (83 −70) = 0,615
𝑁 4,4 = (𝑓 4 + − 𝑓 4,4 ) 𝑓 3 + − 𝑓 3 − = (83 − 83) (83 −70)
= 0 𝑁 5,4 = (𝑓 4 + − 𝑓 5,4 ) 𝑓 4 + − 𝑓 4 − = (83 − 70) (83 −70) = 1 𝑁 6,4 = (𝑓 4 + − 𝑓 6,4 ) 𝑓 4 + − 𝑓 4 − = (83 − 75) (83 −70) = 0,615
𝑁 1,5 = ( 𝑓 5 + − 𝑓 1,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 70) (80 − 60) = 0,5
𝑁 2,5 = (𝑓 5 + − 𝑓 2,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 80) (80 − 60) = 0 𝑁 3,5 = (𝑓 5 + − 𝑓 3,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 80) (80 − 60) = 0 𝑁 4,5 = (𝑓 5 + − 𝑓 4,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 60) (80 −60) = 1 𝑁 5,5 = (𝑓 5 + − 𝑓 5,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 68)
(80 − 60)
= 0,6
𝑁 6,5 = (𝑓 5 + − 𝑓 6,5 ) 𝑓 5 + − 𝑓 5 − = (80 − 69) (80 − 60) = 0,55
𝑁 1,6 = ( 𝑓 6 + − 𝑓 1,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 60) (79 − 60) = 1
𝑁 2,6 = (𝑓 6 + − 𝑓 2,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 79) (79 − 60) = 0
𝑁 3,6 = (𝑓 6 + − 𝑓 3,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 64) (79 − 60) = 0,789
𝑁 4,6 = (𝑓 6 + − 𝑓 4,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 65)
(79 −60) = 0,736 𝑁 5,6 = (𝑓 6 + − 𝑓 5,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 73) (79 − 60) = 0,315
𝑁 6,6 = (𝑓 6 + − 𝑓 6,6 ) 𝑓 6 + − 𝑓 6 − = (79 − 70) (79 − 60) = 0,473
𝑁 1,7 = ( 𝑓 7 + − 𝑓 1,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 − = (80 − 79) (80 − 68) = 0,083
𝑁 2,7 = (𝑓 7 + − 𝑓 2,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 − = (80 − 80) (80− 68) = 0 𝑁 3,7 = (𝑓 7 + − 𝑓 3,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 − = (80 − 68)
(80 − 68) = 1 𝑁 4,7 = (𝑓 7 + − 𝑓 4,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 − = (80 − 69) (80 − 68) = 0,916
𝑁 5,7 = (𝑓 7 + − 𝑓 5,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 − = (80 − 69)
(80 − 68)
= 0,916
𝑁 6,7 = (𝑓 7 + − 𝑓 6,7 ) 𝑓 7 + − 𝑓 7 −
= (80 − 76) (80 − 68) = 0,334
𝑁 1,8 = ( 𝑓 8 + − 𝑓 1,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 67) (80 − 67) = 1
𝑁 2,8 = (𝑓 8 + − 𝑓 2,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 79) (80 − 67) = 0,076
𝑁 3,8 = (𝑓 8 + − 𝑓 3,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 70) (80 − 67) = 0,769
𝑁 4,8 = (𝑓 8 + − 𝑓 4,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 70) (80 − 67) = 0,769
𝑁 5,8 = (𝑓 8 + − 𝑓 5,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 79) (80 − 67) = 0,33
𝑁 6,8 = (𝑓 8 + − 𝑓 6,8 ) 𝑓 8 + − 𝑓 8 − = (80 − 80) (80 − 67) = 0
𝑁 1,9 = ( 𝑓 9 + − 𝑓 1,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 69) (72 − 60) = 0,25
𝑁 2,9 = (𝑓 9 + − 𝑓 2,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 72) (72 − 67) = 0
𝑁 3,9 = (𝑓 9 + − 𝑓 3,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 70) (72 − 60) = 0,166
𝑁 4,9 = (𝑓 9 + − 𝑓 4,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 70) (72 − 60) = 0
𝑁 5,9 = (𝑓 9 + − 𝑓 5,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 65) (72 − 60) = 0,583
𝑁 6,9 = (𝑓 9 + − 𝑓 6,9 ) 𝑓 9 + − 𝑓 9 − = (72 − 60) (72 − 60) = 1
Setelah  semua  alternatif 𝑁 1 sampai  dengan 𝑁 9 dihitung  maka  diperoleh  matriks  normalisasi  (N)  sebagai berikut:

## Menerapkan Metode VIKOR
N= | | 0,583 0,166 0,334 1
0,25 0 0,361 0 0,263 1 0 0,263 1 0 0,8 0,44 0,32 0,6 0,768
0 0,615 0 1 0,615 0,5 0 0 1 0,6 0,55 1 0 0,789 0,736 0,315 0,473 0,083 0 1 0,916 0,916 0,334 1 0,076 0,768 0,769 0,33 0 0,25 0 0,166 0 0,583 1 | |
Menghitung nilai positif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria putri: 𝑓 1 + = max { 𝑓 1,1 ; 𝑓 2,1 ; 𝑓 3,1 ; 𝑓 4,1 ; 𝑓 5,1 ; 𝑓 6,1 ) = max {155; 162; 140; 150; 147; 140)
= 162
𝑓 2 + = max { 𝑓 1,2 ; 𝑓 2,2 ; 𝑓 3,2 ; 𝑓 4,2 ;  𝑓 5,2 ;  𝑓 6,2 } = max {80; 85; 70; 66; 85; 80}
= 85
𝑓 3 + = max { 𝑓 1,3 ; 𝑓 2,3 ; 𝑓 3,3 ; 𝑓 4,3 ; 𝑓 5,3 ; 𝑓 6,3 }
= max {65; 90; 70; 79; 82; 75}
= 90
𝑓 4 + = max { 𝑓 1,4 ; 𝑓 2,4 ; 𝑓 3,4 ; 𝑓 4,4 ; 𝑓 5,4 ; 𝑓 6,4 )
= max {79; 83; 75; 83; 70; 75)
= 83
𝑓 5 + = max { 𝑓 1,5 ; 𝑓 2,5 ; 𝑓 3,5 ; 𝑓 4,5 ; 𝑓 5,5 ; 𝑓 6,5 }
= max {70; 80; 80; 60; 68; 69}
= 80 𝑓 6 + = max { 𝑓 1,6 ; 𝑓 2,6 ; 𝑓 3,6 ; 𝑓 4,6 ; 𝑓 5,6 ; 𝑓 6,6 } = max {60; 79; 64; 65; 73; 70} = 79 𝑓 7 + = max { 𝑓 1,7 ; 𝑓 2,7 ; 𝑓 3,7 ; 𝑓 4,7 ; 𝑓 5,7 ; 𝑓 6,7 } = max {79; 80; 68; 69; 69; 76} = 80
𝑓 8 + = max { 𝑓 1,8 ; 𝑓 2,8 ; 𝑓 3,8 ; 𝑓 4,8 ; 𝑓 5,8 ; 𝑓 6,8 }
= max {67; 79; 70; 70; 79; 80}
= 80
𝑓 9 + = max { 𝑓 1,9 ; 𝑓 2,9 ; 𝑓 3,9 ; 𝑓 4,9 ; 𝑓 5,9 ; 𝑓 6,9 } = max {69; 72; 70; 70; 65; 60} = 72 Menghitung nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria putri: 𝑓 1 − = min { 𝑓 1,1 ; 𝑓 2,1 ; 𝑓 3,1 ; 𝑓 4,1 ; 𝑓 5,1 ; 𝑓 6,1 ) = min {155; 162; 140; 150; 147; 140}
= 140
𝑓 2 − = min { 𝑓 1,2 ; 𝑓 2,2 ; 𝑓 3,2 ; 𝑓 4,2 ;  𝑓 5,2 ;  𝑓 6,2 }
= min {80; 85; 70; 66; 85; 80}
= 66
𝑓 3 − = min { 𝑓 1,3 ; 𝑓 2,3 ; 𝑓 3,3 ;  𝑓 4,3 ;  𝑓 5,3 ; 𝑓 6,3 }
= min {65; 90; 70; 79; 82; 75} = 65 𝑓 4 − = min { 𝑓 1,4 ; 𝑓 2,4 ; 𝑓 3,4 ; 𝑓 4,4 ; 𝑓 5,4 ; 𝑓 6,4 }
= min {79; 83; 75; 83; 70; 75)
= 70
𝑓 5 − = min { 𝑓 1,5 ; 𝑓 2,5 ; 𝑓 3,5 ; 𝑓 4,5 ; 𝑓 5,5 ; 𝑓 6,5 }
= min {70; 80; 80; 60; 68; 69}
= 60
𝑓 6 − = min { 𝑓 1,6 ; 𝑓 2,6 ; 𝑓 3,6 ; 𝑓 4,6 ; 𝑓 5,6 ;  𝑓 6,6 ) = min {60; 79; 64; 65; 73; 70} = 60 𝑓 7 − = min { 𝑓 1,7 ; 𝑓 2,7 ; 𝑓 3,7 ; 𝑓 4,7 ; 𝑓 5,7 ;  𝑓 6,7 } = min {79; 80; 68; 69; 69; 76} = 68 𝑓 8 − = min { 𝑓 1,8 ; 𝑓 2,8 ; 𝑓 3,8 ; 𝑓 4,8 ; 𝑓 5,8 ;  𝑓 6,8 } = min {67; 79; 70; 70; 79; 80} = 67 𝑓 9 − = min { 𝑓 1,9 ; 𝑓 2,9 ; 𝑓 3,9 ; 𝑓 4,9 ; 𝑓 5,9 ; 𝑓 6,9 } = min {69; 72; 70; 70; 65; 60} = 60
Setelah  nilai  positif  dan  negatif  diperoleh  maka  selanjutnya  menghitung  normalisasi  matriks  keputusan  N sesuai  dengan  persamaan  [VIK-03],  untuk  masing-masing  alternatif  dan  kriteria  sebagai  berikut.  Untuk  semua alternatif pada kriteria ke-1 dihitung nilai normalisasi 𝑁 1,1 sampai dengan 𝑁 9,1 seperti ini pada rumus untuk alternatif putra. Setelah semua alternatif 𝑁 1 sampai dengan 𝑁 9 dihitung maka diperoleh matriks normalisasi (N) sebagai berikut:
N= | | 0,318 0,045 1 0,545
0,681 1 0,361 0 0,263 1 0 0,263 1 0 0,8 0,44 0,32
0,6
0,768 0 0,615 0 1 0,615 0,5 0 0 1 0,6 0,55 1 0 0,789 0,736 0,315 0,473 0,083 0 1 0,916 0,916 0,334 1 0,076 0,768 0,769 0,33 0 0,25 0 0,166 0 0,583 1 | |
3. Matriks keputusan yang telah dinormalisasi (N) selanjutnya dikalikan dengan bobot kriteria sebagai berikut (Putra dan Putri):
𝐹 1,1 ∗ = 𝑁 1,1 * 𝑤 1 = 0,583 * 15 = 8,745 𝐹 2,1 ∗ = 𝑁 2,1 * 𝑤 1 = 0,166 * 15 = 2,49 𝐹 3,1 ∗ = 𝑁 3,1 * 𝑤 1 = 0,334 * 15 = 5,01 𝐹 4,1 ∗ = 𝑁 4,1 * 𝑤 1 = 1 * 15 = 15 𝐹 5,1 ∗ = 𝑁 5,1 * 𝑤 1 = 0,25 * 15 = 3,75 𝐹 6,1 ∗ = 𝑁 6,1 * 𝑤 1 = 0 * 15 = 0 𝐹 1,2 ∗ = 𝑁 1,2 * 𝑤 2 = 0,631 * 20 = 12,62 𝐹 2,2 ∗ = 𝑁 2,2 * 𝑤 2 = 0 * 20 = 0 𝐹 3,2 ∗ = 𝑁 3,2 * 𝑤 2 = 0,263 * 20 = 5,26 𝐹 4,2 ∗ = 𝑁 4,2 * 𝑤 2 = 1 * 20 = 20 𝐹 5,2 ∗ = 𝑁 5,2 * 𝑤 2 = 0 * 20 = 0 𝐹 6,2 ∗ = 𝑁 6,2 * 𝑤 2 = 0,263 * 20 = 5,26
𝐹 1,3 ∗ = 𝑁 1,3 * 𝑤 3 = 1 * 15 = 15 𝐹 2,3 ∗ = 𝑁 2,3 * 𝑤 3 = 0 * 15 = 0 𝐹 3,3 ∗ = 𝑁 3,3 * 𝑤 3 = 0,8 * 15 = 12 𝐹 4,3 ∗ = 𝑁 4,3 * 𝑤 3 = 0,44 * 15 = 6,6 𝐹 5,3 ∗ = 𝑁 5,3 * 𝑤 3 = 0,32 * 15 = 4,8 𝐹 6,3 ∗ = 𝑁 6,3 * 𝑤 3 = 0,6 * 15 = 9
𝐹 1,4 ∗ = 𝑁 1,4 * 4 = 0,769 * 10 = 7,69 𝐹 2,4 ∗ = 𝑁 2,4 * 𝑤 4 = 0 * 10 = 0 𝐹 3,4 ∗ = 𝑁 3,4 * 𝑤 4 = 0,615 * 10 = 6,15
𝐹 4,4 ∗ = 𝑁 4,4 * 𝑤 4 = 0 * 10 = 0 𝐹 5,4 ∗ = 𝑁 5,4 * 𝑤 4 = 1 * 10 = 10 𝐹 6,4 ∗ = 𝑁 6,4 * 𝑤 4 = 0,615 * 10
= 6,15
𝐹 1,5 ∗ = 𝑁 1,5 * 𝑤 5 = 0,5 * 5 = 2,5 𝐹 2,5 ∗ = 𝑁 2,5 * 𝑤 5 = 0 * 5 = 0 𝐹 3,5 ∗ = 𝑁 3,5 * 𝑤 5
= 0 * 5 = 0 𝐹 4,5 ∗ = 𝑁 4,5 * 𝑤 5 = 1 * 5 = 5
𝐹 5,5 ∗ = 𝑁 5,5 * 𝑤 5 = 0,6 * 5 = 3 𝐹 6,5 ∗ = 𝑁 6,5 * 𝑤 5 = 0,55 * 5
𝐹 1,6 ∗ = 𝑁 1,6 * 𝑤 6 = 1 * 5 = 5 𝐹 2,6 ∗ = 𝑁 2,6 * 𝑤 6 = 0 * 5 = 0 𝐹 3,6 ∗ = 𝑁 3,6 * 𝑤 6 = 0,789 * 5 = 3,945 𝐹 4,6 ∗ = 𝑁 4,6 * 𝑤 6 = 0,736 * 5 = 3,68 𝐹 5,6 ∗ = 𝑁 5,6 * 𝑤 6 = 0,315 * 5 = 1,575 𝐹 6,6 ∗ = 𝑁 6,6 * 𝑤 6 = 0,473 * 5 = 2,365
𝐹 1,7 ∗ = 𝑁 1,7 * 𝑤 7 = 0,083 * 10 = 0,83 𝐹 2,7 ∗ = 𝑁 2,7 * 𝑤 7 = 0 * 10 = 0 𝐹 3,7 ∗ = 𝑁 3,7 * 𝑤 7 = 1 * 10
𝐹 4,7 ∗ = 𝑁 4,7 * 𝑤 7 = 0,916 * 10 = 9,16 𝐹 5,7 ∗ = 𝑁 5,7 * 𝑤 7 = 0,916 * 10 = 9,16 𝐹 6,7 ∗ = 𝑁 6,7 * 𝑤 7 = 0,334 * 10 = 3,44
𝐹 1,8 ∗ = 𝑁 1,8 * 𝑤 8 = 1 * 10 = 10 𝐹 2,8 ∗ = 𝑁 2,8 * 𝑤 8 = 0,076 * 10 = 0,76 𝐹 3,8 ∗ = 𝑁 3,8 * 𝑤 8 = 0,769 * 10 = 7,69
𝐹 4,8 ∗ = 𝑁 4,8 * 𝑤 8 = 0,769 * 10 = 7,69 𝐹 5,8 ∗ = 𝑁 5,8 * 𝑤 8 = 0,33 * 10 = 3,3 𝐹 6,8 ∗ = 𝑁 6,8 * 𝑤 8 = 0 * 10

## Menerapkan Metode VIKOR
= 2,75
= 10 = 0 𝐹 1,9 ∗ = 𝑁 1,9 * 𝑤 9 = 0,25 * 10
= 2,5 𝐹 2,9 ∗ = 𝑁 2,9 * 𝑤 9 = 0 * 10
= 0 𝐹 3,9 ∗ = 𝑁 3,4 * 𝑤 9 = 0,166 * 10 = 1,66
𝐹 4,9 ∗ = 𝑁 4,9 * 𝑤 9 = 0 * 10 = 0 𝐹 5,9 ∗ = 𝑁 5,9 * 𝑤 9 = 0,583 * 10 = 5,83
𝐹 6,9 ∗ = 𝑁 6,9 * 𝑤 9 = 1 * 10 = 10 Diperoleh matriks normalisasi terbobot ( 𝐹 ∗ ) sebagai berikut (putra):
𝐹 ∗ = | | 8,745 2,49 5,01 15
3,75 0 12,62 0 5,26 20 0 5,26 15 0 12 6,6 4,8 9 7,69 0 6,15 0 10 6,5 2,5 0 0 5 3 2,75 5 0 3,945 3,68 1,575 2,365 0,83 0 10 9,16 9,16 3,44 10 0,76 7.69 7,69 3,3 0 2,5 0 1,66 0 5,83 10 | |
𝐹 1,1 ∗ = 𝑁 1,1 * 𝑤 1 = 0,318 * 15 = 4,77 𝐹 2,1 ∗ = 𝑁 2,1 * 𝑤 1 = 0,045 * 15 = 0,675 𝐹 3,1 ∗ = 𝑁 3,1 * 𝑤 1 = 1 * 15 = 15 𝐹 4,1 ∗ = 𝑁 4,1 * 𝑤 1 = 0,545 * 15 = 8,175 𝐹 5,1 ∗ = 𝑁 5,1 * 𝑤 1 = 0,681 * 15 = 10,215 𝐹 6,1 ∗ = 𝑁 6,1 * 𝑤 1 = 1 * 15 = 15
𝐹 1,2 ∗ = 𝑁 1,2 * 𝑤 2 = 0,631 * 20 = 12,62 𝐹 2,2 ∗ = 𝑁 2,2 * 𝑤 2 = 0 * 20 = 0 𝐹 3,2 ∗ = 𝑁 3,2 * 𝑤 2 = 0,263 * 20
= 5,26
𝐹 4,2 ∗ = 𝑁 4,2 * 𝑤 2
= 1 * 20 = 20 𝐹 5,2 ∗ = 𝑁 5,2 * 𝑤 2 = 0 * 20 = 0 𝐹 6,2 ∗ = 𝑁 6,2 * 𝑤 2 = 0,263 * 20 = 5,26
𝐹 1,3 ∗ = 𝑁 1,3 * 𝑤 3 = 1 * 15 = 15 𝐹 2,3 ∗ = 𝑁 2,3 * 𝑤 3 = 0 * 15 = 0 𝐹 3,3 ∗ = 𝑁 3,3 * 𝑤 3
= 0,8 * 15 = 12 𝐹 4,3 ∗ = 𝑁 4,3 * 𝑤 3 = 0,44 * 15 = 6,6 𝐹 5,3 ∗ = 𝑁 5,3 * 𝑤 3 = 0,32 * 15 = 4,8 𝐹 6,3 ∗ = 𝑁 6,3 * 𝑤 3 = 0,6 * 15 = 9 𝐹 1,4 ∗ = 𝑁 1,4 * 4
= 0,769 * 10
= 7,69
𝐹 2,4 ∗ = 𝑁 2,4 * 𝑤 4 = 0 * 10 = 0 𝐹 3,4 ∗ = 𝑁 3,4 * 𝑤 4 = 0,615 * 10 = 6,15 𝐹 4,4 ∗ = 𝑁 4,4 * 𝑤 4 = 0 * 10 = 0 𝐹 5,4 ∗ = 𝑁 5,4 * 𝑤 4 = 1 * 10 = 10 𝐹 6,4 ∗ = 𝑁 6,4 * 𝑤 4 = 0,615 * 10 = 6,15
𝐹 1,5 ∗ = 𝑁 1,5 * 𝑤 5 = 0,5 * 5 = 2,5 𝐹 2,5 ∗ = 𝑁 2,5 * 𝑤 5 = 0 * 5 = 0 𝐹 3,5 ∗ = 𝑁 3,5 * 𝑤 5 = 0 * 5 = 0 𝐹 4,5 ∗ = 𝑁 4,5 * 𝑤 5 = 1 * 5 = 5 𝐹 5,5 ∗ = 𝑁 5,5 * 𝑤 5 = 0,6 * 5 = 3
𝐹 2,7 ∗ = 𝑁 2,7 * 𝑤 7 = 0 * 10 = 0 𝐹 5,8 ∗ = 𝑁 5,8 * 𝑤 8 = 0,33 * 10 = 3,3
𝐹 6,5 ∗ = 𝑁 6,5 * 𝑤 5 = 0,55 * 5 = 2,75
𝐹 1,6 ∗ = 𝑁 1,6 * 𝑤 6 = 1 * 5 = 5 𝐹 2,6 ∗ = 𝑁 2,6 * 𝑤 6 = 0 * 5 = 0 𝐹 3,6 ∗ = 𝑁 3,6 * 𝑤 6 = 0,789 * 5 = 3,945 𝐹 4,6 ∗ = 𝑁 4,6 * 𝑤 6 = 0,736 * 5 = 3,68 𝐹 5,6 ∗ = 𝑁 5,6 * 𝑤 6 = 0,315 * 5 = 1,575 𝐹 6,6 ∗ = 𝑁 6,6 * 𝑤 6 = 0,473 * 5 = 2,365
𝐹 1,7 ∗ = 𝑁 1,7 * 𝑤 7 = 0,083 * 10 = 0,83 𝐹 3,7 ∗ = 𝑁 3,7 * 𝑤 7 = 1 * 10 = 10 𝐹 4,7 ∗ = 𝑁 4,7 * 𝑤 7 = 0,916 * 10 = 9,16 𝐹 5,7 ∗ = 𝑁 5,7 * 𝑤 7 = 0,916 * 10 = 9,16 𝐹 6,7 ∗ = 𝑁 6,7 * 𝑤 7 = 0,334 * 10 = 3,44
𝐹 1,8 ∗ = 𝑁 1,8 * 𝑤 8 = 1 * 10 = 10 𝐹 2,8 ∗ = 𝑁 2,8 * 𝑤 8 = 0,076 * 10 = 0,76 𝐹 3,8 ∗ = 𝑁 3,8 * 𝑤 8 = 0,769 * 10 = 7,69 𝐹 4,8 ∗ = 𝑁 4,8 * 𝑤 8 = 0,769 * 10 = 7,69 𝐹 6,8 ∗ = 𝑁 6,8 * 𝑤 8 = 0 * 10 = 0
𝐹 1,9 ∗ = 𝑁 1,9 * 𝑤 9 = 0,25 * 10 = 2,5 𝐹 2,9 ∗ = 𝑁 2,9 * 𝑤 9 = 0 * 10 = 0 𝐹 3,9 ∗ = 𝑁 3,4 * 𝑤 9 = 0,166 * 10 = 1,66 𝐹 4,9 ∗ = 𝑁 4,9 * 𝑤 9 = 0 * 10 = 0 𝐹 5,9 ∗ = 𝑁 5,9 * 𝑤 9 = 0,583 * 10 = 5,83 𝐹 6,9 ∗ = 𝑁 6,9 * 𝑤 9 = 1 * 10 = 10
Diperoleh matriks normalisasi terbobot ( 𝐹 ∗ ) sebagai berikut (putri):
𝐹 ∗ = | | 4,77
0,675 15 8,175
10,215 15 12,62 0 5,26 20 0 5,26 15 0 12 6,6 4,8 9 7,69 0 6,15 0 10 6,5 2,5 0 0 5 3 2,75 5 0 3,945 3,68 1,575 2,365 0,83 0 10 9,16 9,16 3,44 10 0,76 7.69 7,69 3,3 0 2,5 0 1,66 0 5,83 10 | |
4. Menghitung utility measure dari setiap alternatif
Ada  2 utility  measure yang  dihitung  yaitu  nilai S dan R,  perhitungan  nilai Utility  Measures S sesuai  persamaan untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut (putra):
𝑆 1 = 𝐹 1,1 ∗ + 𝐹 1,2 ∗ + 𝐹 1,3 ∗ + 𝐹 1,4 ∗ + 𝐹 1,5 ∗ + 𝐹 1,6 ∗ + 𝐹 1,7 ∗ + 𝐹 1,8 ∗ + 𝐹 1,9 ∗
= 8,745 + 12,62 + 15 + 7,69 + 2,5 + 5 + 0,83 + 10 + 2,5
= 64,885
𝑆 2 = 𝐹 2,1 ∗ + 𝐹 2,2 ∗ + 𝐹 2,3 ∗ + 𝐹 2,4 ∗ + 𝐹 2,5 ∗ + 𝐹 2,6 ∗ + 𝐹 2,7 ∗ + 𝐹 2,8 ∗ + 𝐹 2,9 ∗
= 2,49 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,76 + 0
= 3,25
𝑆 3 = 𝐹 3,1 ∗ + 𝐹 3,2 ∗ + 𝐹 3,3 ∗ + 𝐹 3,4 ∗ + 𝐹 3,5 ∗ + 𝐹 3,6 ∗ + 𝐹 3,7 ∗ + 𝐹 3,8 ∗ + 𝐹 3,9 ∗
= 5,01 + 5,26 + 12 + 6,15 + 0 + 3,945 + 10 + 7,69 + 1,66
= 51,715
𝑆 4 = 𝐹 4,1 ∗ + 𝐹 4,2 ∗ + 𝐹 4,3 ∗ + 𝐹 4,4 ∗ + 𝐹 4,5 ∗ + 𝐹 4,6 ∗ + 𝐹 4,7 ∗ + 𝐹 4,8 ∗ + 𝐹 4,9 ∗
= 15 + 20 + 6,6 + 0 + 5 + 3,68 + 9,16 + 7,69 + 0
= 67,13
𝑆 5 = 𝐹 5,1 ∗ + 𝐹 5,2 ∗ + 𝐹 5,3 ∗ + 𝐹 5,4 ∗ + 𝐹 5,5 ∗ + 𝐹 5,6 ∗ + 𝐹 5,7 ∗ + 𝐹 5,8 ∗ + 𝐹 5,9 ∗
= 3,75 + 0 + 4,8 + 10 + 3 + 1,575 + 9,16 + 3,3 + 5,83
= 41,415
𝑆 6 = 𝐹 6,1 ∗ + 𝐹 6,2 ∗ + 𝐹 6,3 ∗ + 𝐹 6,4 ∗ + 𝐹 6,5 ∗ + 𝐹 6,6 ∗ + 𝐹 6,7 ∗ + 𝐹 6,8 ∗ + 𝐹 6,9 ∗
= 0 + 5,26 + 9 + 6,5 + 2,75 + 2,365 + 3,44 + 0 + 10 = 39,315
Ada 2 utility measure yang dihitung yaitu nilai S dan R, perhitungan nilai Utility Measures S sesuai persamaan untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut (putri):
𝑆 1 = 𝐹 1,1 ∗ + 𝐹 1,2 ∗ + 𝐹 1,3 ∗ + 𝐹 1,4 ∗ + 𝐹 1,5 ∗ + 𝐹 1,6 ∗ + 𝐹 1,7 ∗ + 𝐹 1,8 ∗ + 𝐹 1,9 ∗ = 4,77 + 12,62 + 15 + 7,69 + 2,5 + 5 + 0,83 + 10 + 2,5
= 60,91
𝑆 2 = 𝐹 2,1 ∗ + 𝐹 2,2 ∗ + 𝐹 2,3 ∗ + 𝐹 2,4 ∗ + 𝐹 2,5 ∗ + 𝐹 2,6 ∗ + 𝐹 2,7 ∗ + 𝐹 2,8 ∗ + 𝐹 2,9 ∗
= 0,675 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,76 + 0 = 1,435

## Menerapkan Metode VIKOR
𝑆 3 = 𝐹 3,1 ∗ + 𝐹 3,2 ∗ + 𝐹 3,3 ∗ + 𝐹 3,4 ∗ + 𝐹 3,5 ∗ + 𝐹 3,6 ∗ + 𝐹 3,7 ∗ + 𝐹 3,8 ∗ + 𝐹 3,9 ∗ = 15 + 5,26 + 12 + 6,15 + 0 + 3,945 + 10 + 7,69 + 1,66
= 61,705
𝑆 4 = 𝐹 4,1 ∗ + 𝐹 4,2 ∗ + 𝐹 4,3 ∗ + 𝐹 4,4 ∗ + 𝐹 4,5 ∗ + 𝐹 4,6 ∗ + 𝐹 4,7 ∗ + 𝐹 4,8 ∗ + 𝐹 4,9 ∗ = 8,175 + 20 + 6,6 + 0 + 5 + 3,68 + 9,16 + 7,69 + 0
= 60,305
𝑆 5 = 𝐹 5,1 ∗ + 𝐹 5,2 ∗ + 𝐹 5,3 ∗ + 𝐹 5,4 ∗ + 𝐹 5,5 ∗ + 𝐹 5,6 ∗ + 𝐹 5,7 ∗ + 𝐹 5,8 ∗ + 𝐹 5,9 ∗
= 10,215 + 0 + 4,8 + 10 + 3 + 1,575 + 9,16 + 3,3 + 5,83
= 47,88
𝑆 6 = 𝐹 6,1 ∗ + 𝐹 6,2 ∗ + 𝐹 6,3 ∗ + 𝐹 6,4 ∗ + 𝐹 6,5 ∗ + 𝐹 6,6 ∗ + 𝐹 6,7 ∗ + 𝐹 6,8 ∗ + 𝐹 6,9 ∗
= 15 + 5,26 + 9 + 6,5 + 2,75 + 2,365 + 3,44 + 0 + 10 = 44,315
Perhitungan nilai Regret measures R sesuai persamaan untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut (putra): 𝑅 1 = max { 𝐹 1,1 ∗ ; 𝐹 1,2 ∗ ; 𝐹 1,3 ∗ ; 𝐹 1,4 ∗ ; 𝐹 1,5 ∗ ; 𝐹 1,6 ∗ ; 𝐹 1,7 ∗ ; 𝐹 1,8 ∗ ; 𝐹 1,9 ∗ }
= max {8,745; 12,62; 15; 7,69; 2,5; 5; 0,83; 10; 2,5}
= 15
𝑅 2 = max { 𝐹 2,1 ∗ ; 𝐹 2,2 ∗ ; 𝐹 2,3 ∗ ; 𝐹 2,4 ∗ ; 𝐹 2,5 ∗ ; 𝐹 2,6 ∗ ; 𝐹 2,7 ∗ ; 𝐹 2,8 ∗ ; 𝐹 2,9 ∗ }
= max {2,49; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0,76; 0} = 2,49 𝑅 3 = max { 𝐹 3,1 ∗ ; 𝐹 3,2 ∗ ; 𝐹 3,3 ∗ ; 𝐹 3,4 ∗ ; 𝐹 3,5 ∗ ; 𝐹 3,6 ∗ + 𝐹 3,7 ∗ ; 𝐹 3,8 ∗ ; 𝐹 3,9 ∗ } = max {5,01; 5,26; 12; 6,15; 0; 3,945; 10; 7,69; 1,66}
= 12
𝑅 4 = max { 𝐹 4,1 ∗ ; 𝐹 4,2 ∗ ; 𝐹 4,3 ∗ ; 𝐹 4,4 ∗ ; 𝐹 4,5 ∗ ; 𝐹 4,6 ∗ ; 𝐹 4,7 ∗ ; 𝐹 4,8 ∗ ; 𝐹 4,9 ∗ } = max {15; 20; 6,6; 0; 5; 3,68; 9,16; 7,69; 0}
= 20
𝑅 5 = max { 𝐹 5,1 ∗ ; 𝐹 5,2 ∗ ; 𝐹 5,3 ∗ ; 𝐹 5,4 ∗ ; 𝐹 5,5 ∗ ; 𝐹 5,6 ∗ ; 𝐹 5,7 ∗ ; 𝐹 5,8 ∗ ; 𝐹 5,9 ∗ } = max {3,75; 0; 4,8; 10; 3; 1,575; 9,16; 3,3; 5,83}
= 10
𝑅 6 = max { 𝐹 6,1 ∗ ; 𝐹 6,2 ∗ ; 𝐹 6,3 ∗ ; 𝐹 6,4 ∗ ; 𝐹 6,5 ∗ ; 𝐹 6,6 ∗ ; 𝐹 6,7 ∗ ; 𝐹 6,8 ∗ ; 𝐹 6,9 ∗ } = {0; 5,26; 9; 6,5; 2,75; 2,365; 3,44; 0; 10} = 10 Perhitungan nilai Regret measures R sesuai persamaan untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut (putri): 𝑅 1 = max { 𝐹 1,1 ∗ ; 𝐹 1,2 ∗ ; 𝐹 1,3 ∗ ; 𝐹 1,4 ∗ ; 𝐹 1,5 ∗ ; 𝐹 1,6 ∗ ; 𝐹 1,7 ∗ ; 𝐹 1,8 ∗ ; 𝐹 1,9 ∗ } = max {4,77; 12,62; 15; 7,69; 2,5; 5; 0,83; 10; 2,5}
= 15
𝑅 2 = max { 𝐹 2,1 ∗ ; 𝐹 2,2 ∗ ; 𝐹 2,3 ∗ ; 𝐹 2,4 ∗ ; 𝐹 2,5 ∗ ; 𝐹 2,6 ∗ ; 𝐹 2,7 ∗ ; 𝐹 2,8 ∗ ; 𝐹 2,9 ∗ } = max {0,675; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0,76; 0}
= 0,76
𝑅 3 = max { 𝐹 3,1 ∗ ; 𝐹 3,2 ∗ ; 𝐹 3,3 ∗ ; 𝐹 3,4 ∗ ; 𝐹 3,5 ∗ ; 𝐹 3,6 ∗ + 𝐹 3,7 ∗ ; 𝐹 3,8 ∗ ; 𝐹 3,9 ∗ } = max {15; 5,26; 12; 6,15; 0; 3,945; 10; 7,69; 1,66}
= 15
𝑅 4 = max { 𝐹 4,1 ∗ ; 𝐹 4,2 ∗ ; 𝐹 4,3 ∗ ; 𝐹 4,4 ∗ ; 𝐹 4,5 ∗ ; 𝐹 4,6 ∗ ; 𝐹 4,7 ∗ ; 𝐹 4,8 ∗ ; 𝐹 4,9 ∗ }
= max {8,175; 20; 6,6; 0; 5; 3,68; 9,16; 7,69; 0} = 20
𝑅 5 = max { 𝐹 5,1 ∗ ; 𝐹 5,2 ∗ ; 𝐹 5,3 ∗ ; 𝐹 5,4 ∗ ; 𝐹 5,5 ∗ ; 𝐹 5,6 ∗ ; 𝐹 5,7 ∗ ; 𝐹 5,8 ∗ ; 𝐹 5,9 ∗ } = max {10,215; 0; 4,8; 10; 3; 1,575; 9,16; 3,3; 5,83}
= 10,215
𝑅 6 = max { 𝐹 6,1 ∗ ; 𝐹 6,2 ∗ ; 𝐹 6,3 ∗ ; 𝐹 6,4 ∗ ; 𝐹 6,5 ∗ ; 𝐹 6,6 ∗ ; 𝐹 6,7 ∗ ; 𝐹 6,8 ∗ ; 𝐹 6,9 ∗ } = {15; 5,26; 9; 6,5; 2,75; 2,365; 3,44; 0; 10} = 15
5.  Menghitung nilai indeks VIKOR (Q)
Sebelum menghitung nilai indeks VIKOR (Q) dari tiap alternatif, perlu dihitung terlebih dahulu nilai-nilai S + , S - , R + , dan R - sebagai berikut (putra): 𝑆 + = max { 𝑆 1 ; 𝑆 2 ; 𝑆 3 ; 𝑆 4 ; 𝑆 5 ; 𝑆 6 } = max {64,885; 3,25; 51,715; 67,13; 41,415; 39,315} = 67,13
𝑆 − = min { 𝑆 1 ; 𝑆 2 ; 𝑆 3 ; 𝑆 4 ; 𝑆 5 ; 𝑆 6 } = min {64,885; 3,25; 51,715; 67,13; 41,415; 39,315} = 3,25
𝑅 + = max { 𝑅 1 ; 𝑅 2 ; 𝑅 3 ; 𝑅 4 ; 𝑅 5 ; 𝑅 6 } = max {15; 2,49; 12; 20; 10; 10} = 15
𝑅 − = min { 𝑅 1 ; 𝑅 2 ; 𝑅 3 ; 𝑅 4 ; 𝑅 5 ; 𝑅 6 } = min {15; 2,49; 12; 20; 10; 10} = 10
Sebelum menghitung nilai indeks VIKOR (Q) dari tiap alternatif, perlu dihitung terlebih dahulu nilai-nilai S + , S - , R + , dan R - sebagai berikut (putri): 𝑆 + = max { 𝑆 1 ; 𝑆 2 ; 𝑆 3 ; 𝑆 4 ; 𝑆 5 ; 𝑆 6 } = max {60,91; 1,435; 61,705; 60,305; 47,88; 44,315} = 61,705
𝑆 − = min { 𝑆 1 ; 𝑆 2 ; 𝑆 3 ; 𝑆 4 ; 𝑆 5 ; 𝑆 6 } = min {60,91; 1,435; 61,705; 60,305; 47,88; 44,315} = 1,435
𝑅 + = max { 𝑅 1 ; 𝑅 2 ; 𝑅 3 ; 𝑅 4 ; 𝑅 5 ; 𝑅 6 } = max {15; 0,76; 15; 20; 10,215; 15} = 20 𝑅 − = min { 𝑅 1 ; 𝑅 2 ; 𝑅 3 ; 𝑅 4 ; 𝑅 5 ; 𝑅 6 } = min {15; 0,76; 15; 20; 10,215; 15} = 0,76
Perhitungan nilai  indeks VIKOR dari setiap alternatif (dari 𝑄 1 sampai dengan 𝑄 6 ) sesuai dengan persamaan adalah sebagai berikut (putra):
𝑄 1 = v ( 𝑆 1 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 1 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 64,885−3,25 67,13− 3,25 ) + (1-0,5) ( 15−10 15−10 ) = 0,5 ( 61,635 63,88 ) + (0,5) ( 1 1 ) = 0,5 (0,009) + 0,5 = 0,004 + 0,5
= 0,504
𝑄 2 = v ( 𝑆 2 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 2 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − )
= 0,5 ( 3,25−3,25 67,13−3,25 ) + (1-0,5) ( 2,49−10 15 −10 )
= 0,5 ( 0 63,88 ) + (0,5) ( −7,51 5 )
= 0,5 + 0,5 (0,49) = 0,5 + 0,245 = 0,745
𝑄 3 = v ( 𝑆 3 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 3 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − )
= 0,5 ( 51,715−3,25 67,13−3,25 ) + (1-0,5) ( 12−10 15−10 ) = 0,5 ( 48,465 63,88 ) + (0,5) ( 2 5 )
= 0,5 (0,756) + 0,5 (0,4) = 0,378 + 0,2 = 0,578
𝑄 4 = v ( 𝑆 4 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 4 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − )
= 0,5 ( 67,13−3,25 67,13−3,25 ) + (1-0,5) ( 12−12 20−12 )
= 0,5 ( 1 1 ) + (0,5) ( 1 8 )
= 0,5 (1) + 0,5 (0,125)
= 0,5 + 0,062 = 0,562
𝑄 5 = v ( 𝑆 5 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 5 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − )
= 0,5 ( 41,415−3,25 67,13−3,25 ) + (1-0,5) ( 10−10 15−10 )
= 0,5 ( 38,165 63,88 ) + (0,5) ( 1 5 ) = 0,5 (0,597) + 0,5 (0,2) = 0,298 + 0,1 = 0,398 𝑄 6 = v ( 𝑆 6 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 6 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − )
= 0,5 ( 39,315−3,25 67,13−3,25 ) + (1-0,5) ( 10−10 15−10 )
= 0,5 ( 36,065 63,88 ) + (0,5) ( 1 5 ) = 0,5 (0,564) + 0,5 (0,2)

## Menerapkan Metode VIKOR
= 0,282 + 0,1 =0,382 Pada perhitungan indeks VIKOR ini digunakan nilai voting by majority rule yaitu v = 0.5 Perhitungan nilai  indeks VIKOR dari setiap alternatif (dari 𝑄 1 sampai dengan 𝑄 6 ) sesuai dengan persamaan adalah sebagai berikut (putri):
𝑄 1 = v ( 𝑆 1 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 1 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 60,91−1,435 61,705− 1,435 ) + (1-0,5) ( 15−0,76 20−0,76 )
= 0,5 ( 59,475 60,27 ) + (0,5) ( 14,24 19,24 ) = 0,5 (0,979) + 0,5 (0,740) = 0,489 + 0,37 = 0,859
𝑄 2 = v ( 𝑆 2 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 2 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 1,435−1,435
61,705−1,435 ) + (1-0,5) ( 0,76−0,76 20 −0,76 ) = 0,5 ( 1 60,27 ) + (0,5) ( 1 19,24 ) = 0,5 (0,016) + 0,5 (0,051) = 0,008 + 0,025 = 0,033
𝑄 3 = v ( 𝑆 3 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 3 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 61,705−1,435 61,705−1,435 ) + (1-0,5) ( 15−0,76 20−0,76 ) = 0,5 ( 1 60,27 ) + (0,5) ( 14,24 19,24 ) = 0,5 (0,016) + 0,5 (0,740) = 0,008 + 0,37
= 0,378
𝑄 4 = v ( 𝑆 4 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 4 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 60,305−1,435 61,705−1,435 ) + (1-0,5) ( 20−0,76 20−0,76 )
= 0,5 ( 58,87 60,27 ) + (0,5) 1
= 0,5 (0,976) + 0,5 = 0,488 + 0,5
= 0,988
𝑄 5 = v ( 𝑆 5 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 5 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 47,88−1,435 61,705−1,435 ) + (1-0,5) ( 10,215−0,76 20−0,76 )
= 0,5 ( 46,445 60,27 ) + (0,5) ( 9,455 19,24 )
= 0,5 (0,770) + 0,5 (0,491) = 0,385 + 0,245
= 0,63
𝑄 6 = v ( 𝑆 6 − 𝑆 − 𝑆 + − 𝑆 − ) + (1-v) ( 𝑅 6 − 𝑅 − 𝑅 + − 𝑅 − ) = 0,5 ( 44,315−1,435 61,705−1,435 ) + (1-0,5) ( 15−0,76 20−0,76 )
= 0,5 ( 42,88 60,27 ) + (0,5) ( 14,24 19,24 )
= 0,5 (0,711) + 0,5 (0,740) = 0,355 + 0,37 =0,725 Pada perhitungan indeks VIKOR ini digunakan nilai voting by majority rule yaitu v = 0.5 6.   Meranking alternatif dengan mengurutkan mulai dari nilai Q terkecil. Hasil pemeringkatan selengkapnya terlihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Perangkingan Putra Rangking  Kode(A) Nama Kode(Q) Nilai 1 𝐴 6 Anggara Manalu 𝑄 6 0,382 2 𝐴 5 Putra Ananda 𝑄 5 0,398 3 𝐴 1 Hotniel Simanullang 𝑄 1 0,504 4 𝐴 4 Arjuna Hutagalung 𝑄 4 0,562 5 𝐴 3 Akbar Mustafa 𝑄 3 0,578 6 𝐴 2 Ahmat Irsan Sinaga 𝑄 2 0,745
Berdasarkan hasil pembuktian kondisi diatas dapat diketahui bahwa berdasarkan persamaan diperoleh nilai m= -1, sehingga alternatif A 6 yaitu; Anggara Manalu dengan nilai; 0,382 (lihat data perangkingan pada tabel 3) dapat diusulkan menjadi solusi kompromi seleksi calon putra duta pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah dengan metode VIKOR.
Tabel 4. Perangkingan Putri Rangking  Kode(A) Nama Kode(Q) Nilai 1 𝐴 2 Romana Indah 𝑄 2 0,033 2 𝐴 3 Endang Wulansari 𝑄 3 0,379 3 𝐴 5 Nita Lamri 𝑄 5 0,630 4 𝐴 6 Tessalonika 𝑄 6 0,725 5 𝐴 1 Monalisa 𝑄 1 0,859 6 𝐴 4 Sisri Yuni 𝑄 4 0,988
Berdasarkan hasil pembuktian kondisi diatas dapat diketahui bahwa berdasarkan persamaan diperoleh nilai m= -1,  sehingga  alternatif A 2 yaitu; Romana  Indah dengan  nilai; 0,033 (lihat  data  perangkingan  pada  tabel  4)  dapat diusulkan menjadi solusi kompromi seleksi calon putri duta pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah dengan metode VIKOR.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian yang telah penulis buat tentang implementasi Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode VIekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) , maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang diperoleh dari pembahasan tersebut, antara lain: Metode VIKOR dapat memecahkan masalah Seleksi Calon Putra-Putri Duta Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah.  Hasil dari penilaian Seleksi Calon Putra-Putri Duta Pariwisata Kabupaten Tapanuli Tengah ialah Anggara Manalu (Alternatif 6) dengan nilai tertinggi yaitu 0,382 sebagai Putra Duta Wisata dan Romana Indah (Alternatif 2) dengan nilai tertinggi  yaitu 0,033 sebagai Putri Duta Wisata Kabupaten Tapanuli Tengah.  Penerapan  Metode  VIKOR  dalam  pembobotan  perangkingan  Seleksi  Calon  Putra-Putri  Duta  Pariwisata Kabupaten  Tapanuli  Tengah  dapat  menghasilkan  perhitungan  valid  yang  memberikan  keputusan  yang  objektif terhadap seleksi pemilihan Calon Putra-Putri Duta Pariwisata di Kabupaten Tapanuli Tengah.

## REFERENCES
[1] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] Jasri,  D.  Siregar,  and  R.  Rahim,  “Decision  Support  System  Best  Employee  Assessments  with  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 6–17, 2017.
[4] M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[5] M. Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Kampus Menggunakan Metode AHP Dan VIKOR,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains 2019 , pp. 270–280, 2019.
[6] S. Sundari,  A. Wanto, Saifullah, and  I. Gunawan, “Sistem Pendukung  Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu Komputer (Study Kasus di AMIK & STIKOM Tunas Bangsa),” Semin. Nas. Multi Disiplin Ilmu , no. x, pp. 1–6, 2017.
[7] M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, 2019.
[8] Y. J. B. Parrangan et al. , “The Implementation of VIKOR method to Improve the Effectiveness of Sidi learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue 4, 2018.
[9] B. J. Hutapea, M. A. Hasmi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.
[10]  L.  Rusdiana et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weightning Pada SMKN 1 Kotabumi,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 233–241, 2019.
[11]  H.  Nurdiyanto  and  H.  Meilia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Pengembangan  Industri  Kecil  Dan Menengah Di Lampung Tengah Menggunakan Analitical Hierarchy Process (Ahp),” Semnasteknomedia Online , vol. 4, no. 1, p. 3.3-37, 2016.
[12]  K.  Umam,  V.  E.  Sulastri,  D.  U.  Sutiksno,  and  Mesran,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 43–49, 2018.
[13]  A.  A.  Trisnani,  D.  U.  Anwar,  W.  Ramadhani,  M.  M.  Manurung,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Menerapkan Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I  Kompromisno Resenje (VIKOR),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 85–90, 2018.
[14]  G. Suwardika and I. K. P. Suniantara, “Penerapan Metode VIKOR pada Pengambilan Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 24– 35, 2018.