Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.565

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Website Terbaik Karya Mahasiswa Menggunakan Metode TOPSIS
Mayang Fitrylia Azis 1 , Franklyn Priscian Latuan 2 , Vania Serafin Penlaana 3 , Yampi R Kaesmetan 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang, Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia e-mail: mayangfitrylia22@gmail.com 1 , angkylatuan@gmail.com 2 , vaniapenlaana@gmail.com 3 , kaesmetanyampi@gmail.com 4
*Penulis Korespondensi: E-mail: mayangfitrylia22@gmail.com
Abstrak: Website merupakan sebuah laman daring berisi informasi yang saling terkoneksi dan sering dimanfaatkan untuk  berbagai  kalangan  khususnya  mahasiswa  untuk  mempublikasikan  hasil  karyanya.  Pemrograman Web merupakan salah satu mata kuliah di Kampus STIKOM Uyelindo Kupang yang bertujuan memberikan pemahaman dan  keterampilan  kepada  mahasiswa  mengenai  pembuatan  dan  pengembangan  aplikasi  berbasis web .  Akan  tetapi, tidak semua website yang dikembangkan telah memenuhi standar kualitas yang diinginkan. Karena kesulitan untuk menentukan  standar  penilaian website yang  objektif,  relevan,  dan  sesuai  dengan  standar  global,  proses  pemilihan website terbaik  menjadi  lebih  lama.  Sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  menyediakan bantuan  dalam  pemilihan website terbaik  dari  sejumlah website yang  dibuat  oleh  mahasiswa  STIKOM  Uyelindo Kupang. Metode TOPSIS ( Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution ) adalah metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  guna  merancang  dan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan website terbaik mahasiswa STIKOM Uyelindo Kupang dengan kriterian: kemampuan coding , minimal error , fitur website , dan desain website . Sistem ini menghasilkan penentuan pemilihan website terbaik dari 75 data yang diuji, diperoleh data alternatif terbaik yaitu Website BJ dengan nilai preferensi 0.80348. Penelitian ini juga telah dilakukan perhitungan menggunakan Confusion Matrix dengan hasil uji akurasi sebesar 89.33%.
Kata Kunci: Mahasiswa; Sistem Pendukung Keputusan; TOPSIS; Website Terbaik
Abstract: Website is an online page containing information that is interconnected and is often used for various groups, especially  students  to  publish  their  work.  Web  programming  is  one  of  the  courses  at  STIKOM  Uyelindo  Kupang Campus which aims to provide students with an understanding and skills regarding the creation and development of web-based  applications.  However,  not  all  websites  developed  have  met  the  desired  quality  standards.  Due  to  the difficulty in determining objective, relevant, and global standards for website assessment, the process of selecting the best website becomes longer. Therefore, a decision support system is needed that provides assistance in selecting the best website from a number of websites created by students of STIKOM Uyelindo Kupang. The TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) method is the method used in this research to design and implement  a  decision  support  system  for  selecting  the  best  website  of  STIKOM  Uyelindo  Kupang  students  with criteria: coding skills, minimal errors, website features, and website design. This system results in the determination of  the  best  website  selection  from  75  tested  data,  obtained  the  best  alternative  data,  namely  Website  BJ  with  a preference value of 0.80348. This research has also been calculated using Confusion Matrix with 89.33% accuracy test results.

## Keywords: Student; Decision Support System; TOPSIS; The Best Website

## PENDAHULUAN
Semua  halaman  web  yang  terhubung  dengan internet  disebut  " website ",  dan  setiap website memiliki URL yang unik yang digunakan untuk mengidentifikasi halaman  web  tersebut. Website memiliki  peran  sebagai platform komunikasi antara mahasiswa, dosen, dan pihak administrasi  kampus  STIKOM  Uyelindo  Kupang. STIKOM Uyelindo Kupang adalah institusi pendidikan yang berdiri pada  tahun  2000.  Lembaga pendidikan  ini memiliki  tiga  program  studi  unggulan  yang  berfokus pada  jaringan,  pemrograman  aplikasi  atau website ,  dan perhitungan  komputasi  cerdas  [1]. Website juga dipergunakan  untuk  media  informasi,  edukasi,  dan wadah kreativitas bagi mahasiswa di STIKOM Uyelindo Kupang  yang  mana  di  terapkan  pada  salah  satu  mata kuliah  yakni  Pemrograman Web .  Mata  kuliah  ini
memiliki  tujuan  guna  menyediakan  wawasan  dan kemampuan  terampil  untuk  tiap  mahasiswa  mengenai pembuatan  dan  pengembangan  aplikasi  berbasis web . Mahasiswa diharapkan dapat membuat website sederhana  yang  sesuai  dengan  standar  global  serta menunjukkan  kreativitas  dan  prestasi  dalam  membuat website .  Namun,  tidak  semua website itu  berkualitas tinggi dan memenuhi standar  yang diinginkan.  Adapun masalah yang di hadapi oleh STIKOM Uyelindo Kupang adalah  kesulitan  dalam  menentukan  kriteria  penilaian website yang objektif, relevan, dan sesuai dengan standar global  karena masih  dilakukan  secara  manual  sehingga proses  pemilihan website terbaik  membutuhkan  waktu yang  lama.  Kesulitan  dalam  menganalisis  dan membandingkan website yang  dibuat  oleh  mahasiswa secara  kuantitatif,  tentunya  membutuhkan  metode
analisis keputusan yang tepat. Selain itu kesulitan dalam mengkomunikasikan  hasil  pemilihan website terbaik kepada  mahasiswa  dan  pihak  terkait  menjadi  faktor permasalahan  dalam  menentukan website terbaik  yang berkualitas.
Pemilihan website terbaik  yang  dibuat  oleh mahasiswa  dalam  mata  kuliah  ini  merupakan  langkah yang  tepat  untuk  meningkatkan  mutu  serta  kreativitas mahasiswa dalam menciptakan website yang berstandar global  dan  berkualitas  tinggi.  Standar  kualitas website tidak memiliki satu referensi tunggal, melainkan berasal dari  berbagai  sumber  dan  pedoman  yang  membahas berbagai aspek. Dalam proses observasi dan wawancara pada  penelitian  ini,  terdapat  dasar  referensi  yang dijadikan  acuan  pemilihan website terbaik  sehingga didapatkan  4  kriteria  atau  aspek. World  Wide  Web Consortium (W3C)  dan  GitHub  adalah  referensi utama yang  menyajikan  standar  pedoman  seperti  HTML  dan CSS  serta  tempat  kumpulan script  open  source untuk aspek  kemampuan coding .  Untuk  aspek  minimal  error, Web Content Accessibility Guidelines (WCAG); bagian dari  W3C,  memberikan  panduan  yang  lengkap  tentang bagaimana membuat website yang bebas dari error dan mudah  diakses  oleh  semua  orang.  Untuk  aspek  fitur website ,  referensi  yang  digunakan  adalah website populer  dan  terpercaya  seperti  Google  atau  Amazon yang  memiliki  fitur-fitur  keren.  Untuk  aspek  desain website ,  referensi  yang  digunakan  adalah  mencari beberapa  inspirasi  desain  populer  saat  ini  atau menggunakan Bootstrap jika  ingin  mendesain  sendiri sesuai  dengan  kemampuan  dan  imajinasi  mahasiswa. Sistem pendukung keputusan akan memberikan bantuan kepada para dosen dalam membuat keputusan pemilihan website terbaik STIKOM Uyelindo Kupang. Pengambil keputusan  dapat  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  untuk  membantu  mereka  membuat keputusan yang tepat.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  metode yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  meningkatkan  efisiensi dan  efektivitas  organisasi  atau  bisnis  dalam  konteks sistem  informasi  berbasis  komputer,  terutama  dalam manajemen  pengetahuan  [2].  SPK  juga  memiliki kemampuan  mengkomunikasikan  di  mana  merupakan bagian  dari  sistem  informasi  global  untuk  membantu sebuah  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan[3]. Metode  yang  akan  digunakan  untuk  analisis  keputusan pemilihan website terbaik  adalah  metode  TOPSIS. Metode TOPSIS ( Technique for Order of Preference by Similarity  to  Ideal  Solution )  dipilih  sebagai  metode analisis  SPK  karena  konsepnya  yang  sederhana  dan mudah  dipahami.  Di  samping  itu,  metode  ini memberikan  solusi  terbaik  dengan  mempertimbangkan kedekatan  positif  dengan  solusi  ideal  dan  kedekatan negatif dengan solusi tidak ideal.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah mengimplementasikan metode TOPSIS untuk mendukung keputusan, antara lain dalam penelitian yang berjudul  “Implementasi  Rekrutmen  Karyawan  melalui Pendekatan  Topsis  Berbasis Web di  PT.  SMESCO Indonesia”. Dalam penelitian ini, terdapat enam kriteria
evaluasi untuk calon karyawan  di  SMESCO  Indonesia. Kriteria  tersebut  melibatkan  penilaian  kemampuan dalam  membuat  aplikasi,  mengimplementasikan cyber security , merancang arsitektur, merancang infrastruktur, melakukan  instalasi,  serta  pemeliharaan  server  dan jaringan  LAN/WAN.  Skala  penilaian  yang  digunakan adalah sebagai berikut: 1 = sangat buruk, 2 = buruk, 3 = baik, 4 = sangat baik. Penelitian ini melibatkan tiga calon pegawai,  yaitu  A,  B,  dan  C. Output dari  penelitian  ini berupa  sebuah  aplikasi  web  yang  menunjukkan  bahwa calon  karyawan  dengan  nama  E  memperoleh  nilai alternatif  terbaik  di  antara  10  calon  karyawan  yang dinilai  [4],  Penerapan  Metode  TOPSIS  dalam  Menilai Karyawan  Terbaik  Melalui  Platform  Web  di  PT.  Mun Hean  Indonesia.  Penelitian  ini  mengawali  dengan melakukan  observasi  sebagai  langkah  awal  untuk menjalani uji perhitungan. Dalam pengujian perhitungan tersebut, peneliti menggunakan 20 data untuk diuji, yang nantinya  akan  dinilai  berdasarkan  bobot  kriteria menggunakan metode TOPSIS. Data tersebut terdiri dari A01 hingga A20, dengan fokus pada lima kriteria utama, yakni kedisiplinan, hasil kerja, pengetahuan, sikap, dan kerja sama. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan  aplikasi  berbasis website .  Sistem  yang dikembangkan  mampu  mengolah  data  tersebut  dalam waktu kurang dari 1 detik, membuktikan bahwa sistem ini memiliki kemampuan untuk melakukan perhitungan secara  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  metode perhitungan  manual  [5],  dan  Pemanfaatan  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  TOPSIS  dalam Proses  Pemilihan  Tempat  untuk  Mendirikan  Grosir Pulsa. Dalam riset ini, pengamatannya mencakup survei lapangan dan analisis pustaka untuk mengidentifikasi 5 kriteria  yang  menjadi  dasar  dalam  menetapkan  tempat grosir  pulsa  dengan  memanfaatkan  metode  TOPSIS. Kriteria  tersebut  meliputi  kestrategisan  lokasi,  tingkat kepadatan penduduk di sekitarnya, pendapatan masyarakat  lokal,  jarak  terhadap  fasilitas  umum,  serta faktor  keamanan  yang  relevan  dan  dilakukan  uji  data sebanyak 3 alternatif. Hasil dari penelitian ini dilakukan secara  manual  dengan  tahapan  metode  TOPSIS keseluruhan, salah satu alternatif yang direpresentasikan dengan  kode  A2  adalah  Kutabumi,  yang  memperoleh nilai preferensi tertinggi dengan skor 0,666 [6].
Mengacu  pada  permasalahan  diatas,  maka solusi  yang  diberikan  oleh  penulis  adalah  membangun suatu sistem pendukung keputusan yang bertujuan untuk mendukung  pemilihan website terunggul  menurut beberapa website yang dibuat oleh mahasiswa STIKOM Uyelindo  Kupang  menggunakan  metode  TOPSIS dengan kriteria penilaian mencakup aspek-aspek seperti kemampuan coding ,  minimal error ,  fitur website ,  dan desain website

## METODE
Metodologi penelitian adalah suatu strategi atau sistematisasi  yang  dipergunakan  untuk  menghimpun, menganalisis,  dan  mengartikan  data  dengan  tujuan mencapai  sasaran  penelitian.  Penggunaan  metodologi penelitian  membantu  menjamin  bahwa  pelaksanaan
penelitian dilakukan secara terstruktur, efisien, dan dapat dipercaya  sehingga  hasil  penelitian  dapat  dianggap sebagai referensi yang kredibel.
Berikut  adalah  tahapan  prosedur  penelitian  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Mulai Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi dengan Jarak Euclidean Membuat Matriks Keputusan yang Ternomalisasi Terbobot Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Menentukan nilai preferensi (Vi) untuk setiap alternatif
Merangking Alternatif Selesai Pengumpulan Kriteria dan Alternatif
Perolehan Data (Observasi, Wawancara,
Studi Pustaka)
Gambar 1. Prosedur Penelitian
Pada  tahap  awal  di  prosedur  penelitian  pada Gambar 1. yang dilakukan adalah pengumpulan kriteria dan  alternatif.  Di  mana  kriteria  dan  alternatif  ini didapatkan dari  metode perolehan data yang mencakup kegiatan  observasi,  melakukan  wawancara,  dan mengadakan studi pustaka:
1. Observasi Melakukan  observasi  terhadap  bagaimana  dosen mata  kuliah  Pemrograman Web ,  Bapak  Emanuel Safirman Bata, S,Kom., M.T. mengambil keputusan  dalam  pemilihan website terbaik  yang telah  dibuat  mahasiswa  STIKOM  Uyelindo Kupang  dan  mengamati  kriteria  atau  parameter yang  digunakan  dalam  menilai  kualitas  suatu website dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor seperti  kemampuan coding ,  minimal error ,  fitur website , dan desain website . Data yang dikumpulkan  berjumlah  75 website yang  telah dibuat  oleh  mahasiswa  dalam  satu  kelas  mata kuliah pemrograman web [7]
2. Wawancara Wawancara  dilakukan  secara  langsung  dengan dosen STIKOM Uyelindo Kupang, Bapak Emanuel Safirman  Bata,  S,Kom.,  M.T.  untuk  mendapatkan informasi  lebih  detail  tentang  kriteria  yang digunakan  dalam  memilih website terbaik  yang telah dibuat oleh mahasiswa [7]
3. Studi Literatur Pengkajian  literatur  diperoleh  menggunakan himpunan informasi teoritis dari berbagai sumber, seperti  jurnal,  artikel,  buku,  dan  internet  yang berkaitan  dengan  penentuan  situs web terbaik dalam konteks kegiatan akademik.
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan menggunakan  metode  TOPSIS  yakni  membuat  matriks keputusan  ternormalisasi  dengan  jarak Euclidean , membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot, menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif,  menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif    dan  matriks  solusi ideal  negatif,  menentukan  nilai  preferensi  (Vi)  untuk setiap alternatif, dan yang terakhir merangking alternatif diurutkan berdasarkan alternatif dengan nilai preferensi terbesar hingga terkecil.

## TOPSIS
Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  merupakan suatu  teknik  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang diperkenalkan pertama kali oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. Penggunaannya bertujuan untuk mendukung proses  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  di  mana  kepastian mengenai  cara  pengambilan  keputusan  tidak  dapat dipastikan  [8].  Metode  ini  umumnya  diterapkan  pada konteks  perolehan  keputusan  multi  kriteria,  di  mana penilaian  tiap  opsi  dilakukan  mengacu  pada  sejumlah parameter  yang  sesuai.  Prinsip  utama  TOPSIS adalah membandingkan  semua  pilihan  dengan  solusi ideal positif, yang dikenal sebagai alternatif terbaik, dan solusi  ideal  negatif,  yang  dikenal  sebagai  alternatif terburuk dengan target untuk menemukan alternatif yang paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  sambil menghindari  solusi  ideal  negatif  [9].  Oleh  karena  itu, metode  TOPSIS  memfasilitasi  proses  pengambilan keputusan menjadi lebih informasi dengan mempertimbangkan seimbangnya berbagai kriteria yang terlibat  [10].  Urutan  prosedur  metode  TOPSIS  adalah sebagai berikut [11] :
1. Membuat  Matriks  Keputusan  Ternormalisasi dengan Jarak Euclidean:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 0=1 (1)
Dengan I = 1,2,...,m; dan j=1,…,n, Keterangan: 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 [𝑖][𝑗]
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 [𝑖][𝑗]
2. Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi  Terbobot  dengan  bobot  y ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑛 ), maka normalisasi bobot y adalah
𝑦 = [ 𝑦 11 𝑦 12 . . 𝑦 1𝑗 𝑦 21 𝑦 22 . . 𝑦 2𝑗 𝑦 𝑖1 𝑦 𝑖2 . . 𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑗 (2)
Keterangan:
3. Menentukan 𝑨 + ( solusi  ideal  positif)  dan 𝑨 − ( solusi ideal negatif).
𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , … , 𝑦 𝑛 + ); 𝐴 − = (𝑦1 − , 𝑦2 − , … , 𝑦 𝑛 − ); 𝑦 𝑖 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
}
𝑦 𝑖 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
} (3)
Keterangan : 𝑦𝑖𝑗 = elemen matriks y baris ke-i dan kolom ke-j j = {j = 1,2,3,…,n dan j berhubungan dengan benefit criteria }
j = {j = 1,2,3,…,n dan j berhubungan dengan cost criteria }
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif (𝑫 𝒊 + ) dan matriks solusi ideal negatif (𝑫 𝒊 − )
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan: 𝐷 𝑖 + = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif 𝑦 𝑖 + = elemen dari matriks solusi ideal positif 𝑦𝑖𝑗 = matriks normalisasi terbobot [i][j]
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
Keterangan: 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif 𝑦 𝑖 − = elemen dari matriks solusi ideal negatif 𝑦𝑖𝑗 = matriks normalisasi terbobot [i][j] 5. Menentukan  nilai  preferensi  (Vi)  untuk  setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ; (6)
Keterangan: Nilai Vi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih diprioritaskan 6. Merangking Alternatif Merangking alternatif berdasarkan nilai preferensi  relatif  tertinggi  hingga  terendah.  Pilihan terdekat  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  dan  paling
terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  akan  memiliki  nilai preferensi relatif tertinggi [12].

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  adalah  himpunan  beberapa  elemen independen  atau  komponen  yang  saling  terhubung  satu sama  lain  secara  teratur.  Elemen  atau  komponen  ini membantu  sistem  untuk  dapat  berjalan  dengan  lancar efektif,  dan  terorganisir  dengan  baik[13].  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support System (DSS)  adalah  sistem  informasi  yang  membantu kegiatan pengambilan keputusan bisnis atau organisasi. Sistem  pendukung  keputusan  mampu  memecahkan masalah  dan  mengkomunikasikan  masalah  dalam kondisi semi-terstruktur dan tak terstruktur [14]. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  juga  menawarkan pengetahuan/data,  sistem,  serta kemampuan manipulasi data  guna  menilai  peluang  dan  memfasilitasi  proses pengambilan keputusan yang lebih mudah. [15]. Sistem Pendukung Keputusan memiliki maksud untuk menyelesaikan  masalah  yang  bersifat  semi-terstruktur, membantu pengguna, terutama manajer atau pengambil keputusan,  serta  meningkatkan  efektivitas,  tanpa mengesampingkan efisiensi, dari pengambilan keputusan  [16].  Sistem  ini  didesain  secara  interaktif untuk memfasilitasi integrasi bentuk kerangka keputusan yang  dapat  beradaptasi  melibatkan  unsur  pengambilan keputusan  [17].  Berikut  adalah  komponen-komponen dari sistem pendukung keputusan: [18]
1. Sistem  Manajemen  Basis  Data  (SMBD)  berperan sebagai wadah penyimpanan data dalam skala besar dan dapat digunakan sebagai fasilitator data dalam satu sistem.
2. Sistem  Manajemen  Basis  Model  (SMBM)  adalah perangkat  lunak  yang  menyediakan  model  yang dirancang  khusus  untuk  aplikasi  pendukung keputusan,  seperti  model  keuangan,  data  statistis, manajemen sains, atau pemahaman kontekstual.
3. Sistem  Manajemen  dan  Generasi  Dialog  (DGMS) adalah  layanan  Sistem  Pendukung  Keputusan (DSS)  yang  mengintegrasikan  interaksi  antara sistem dan pengguna secara aktif melalui tampilan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Input yang  akan  digunakan  untuk  kalkulasi pada  sistem  pendukung  keputusan  akan  melewati serangkaian  proses  sesuai  dengan  metode  yang diterapkan.  Proses  seleksi  ini  akan  mengikuti  metode TOPSIS  yang  telah  di  jelaskan  sebelumnya.  Berbagai data alternatif, yang dalam hal ini merupakan informasi mengenai 75 website sebagai kandidat untuk pemilihan website terbaik, telah dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif  Nama Website
A1 Website A A2 Website B A3 Website C .. .. A74 Website BV
A75 Website BW
Tabel 2. adalah langkah dalam penentuan jenis kriteria  dari  tiap  kriteria  yang  telah  didapat  untuk menentukan website terbaik.
Tabel 2. Kriteria Website Kode Kriteria Jenis Kriteria C1 Kemampuan Coding Benefit C2 Minimal Error Cost C3 Fitur Website Benefit C4 Desain Website Benefit
Masing-masing  dari  empat  kriteria  ini  akan dibandingkan  dengan  memasukkan  nilai  bobot  setelah nilai  diperoleh.  Bobot  kepentingan  kriteria website ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Bobot Kepentingan Nilai Bobot Bobot 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Selanjutnya  adalah  memberikan    bobot preferensi  pada  tiap  kriteria  untuk website .  Ini  bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot Kriteria Website Kode Kriteria Bobot C1 Kemampuan Coding 5 C2 Minimal Error 4 C3 Fitur Website 3 C4 Desain Website 5
Skor  yang  ada  pada  tiap  alternatif  akan diberikan range dari 1 sampai 5. Tiap kode alternatif dari A1 sampai A75 diberikan range 1 - 5 berdasarkan tingkat bobot  kepentingan  yang  ada  ditunjukkan  pada  Tabel  5 berikut ini.
Tabel 5. Nilai Alternatif Kode C1 C2 C3 C4 A1 5 3 3 5 A2 4 3 2 4 A3 4 4 3 5 … … … … … A74 4 2 2 3 A75 4 1 4 4
Berikut  ini  proses  perhitungan  menggunakan  metode TOPSIS untuk ke-75 alternatif:
1. Membuat  Matriks  Keputusan  Ternormalisasi dengan Jarak Euclidean:
a. Menentukan nilai normalisasi yang didapat dari tiap kolom dan baris alternatif/kriteria dari A1 sampai  A75  dipangkatkan  2  ditunjukkan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Nilai Ternormalisasi Menentukan Nilai Normalisasi 25 9 9 25 16 9 4 16 16 16 9 25 … … … … 16 4 4 9 16 1 16 16 b. Merancang  matriks  keputusan  yang  telah dinormalisasi dan diberi bobot dengan menggunakan persamaan  rumus  (1) untuk setiap pilihan A1 hingga A75 dijelaskan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Matriks Ternormalisasi Normalisasi R 0.60633 0.36380 0.36380 0.60633 0.48507 0.36380 0.24253 0.48507 0.48507 0.48507 0.36380 0.60633 … … … … 0.48507 0.24253 0.24253 0.36380 0.48507 0.12126 0.48507 0.48507
c. Pemberian  bobot  pada  tiap  alternatif  dari  A1 sampai  A75.  Angka  yang  diperoleh  adalah angka random dari skala 1-5 yang diambil dari nilai bobot kepentingan ditunjukkan Tabel 8.
Tabel 8. Pemberian Bobot Pemberian
Bobot 4 4 3 … 2
3 2. Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Terbobot dengan Bobot y
Menggunakan perhitungan pada rumus (2), berikut  adalah  nilai  matriks  keputusan ternormalisasi  yang  terbobot  tiap  alternatif  A1 sampai A75 ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi Terbobot Normalisasi Terbobot 2.42535 1.45521 1.45521 2.42535 1.94028 1.45521 0.97014 1.94028 1.45521 1.45521 1.09141 1.81901 … … … …
Normalisasi Terbobot 0.97014 0.48507 0.48507 0.72760 1.45521 0.36380 1.45521 1.45521 3. Menentukan 𝑨 + ( solusi  ideal  positif)  dan 𝑨 − ( solusi ideal negatif).
Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dengan rumus (3) untuk tiap alternatif A1 sampai A75 ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Solusi Ideal Positif dan Negatif Positif Negatif 2.42535 1.45521 1.94028 0.97014 1.81901 1.09141 … … 0.97014 0.48507 1.45521 0.36380 4. Menentukan Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif  dengan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif (𝑫 𝒊 + ) dan Matriks Solusi Ideal Negatif (𝑫 𝒊 − ) a. Menggunakan rumus  (4) melakukan  perhitungan jarak  dengan 𝐴 + untuk  tiap  alternatif  A1  hingga A75 tercatat dalam Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Jarak Alternatif Positif Menentukan Jarak Alternatif Positif 0 0.94117 0.94117 0 1.88235 0 0.23529 0.94117 0 1.17647 0.13235 0.13235 0.52941 0 0.79412 … … … … … 0 0.23529 0.23529 0.05882 0.52941 0 1.19117 0 0 1.19118
b. Menghitung  jarak  dengan  solusi  ideal  negatif menggunakan rumus  (5) untuk  tiap  alternatif  A1 sampai A75 ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Jarak Alternatif Negatif Menentukan Jarak Alternatif Negatif 0.97014 0 0 0.97014 1.94028 0.97014 0.48507 0 0.97014 2.42535 0.36380 0.36380 0 0.72760 1.45521 … … … … … 0.48507 0 0 0.24253 0.72760 1.09141 0 1.0914  1.09141 3.27423 5. Menentukan  Nilai  Preferensi  (Vi)  Untuk  Setiap Alternatif Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif dari A1 sampai A75 menggunakan rumus (6),
Tabel 13. Hasil Nilai Preferensi Kode Hasil A1 0.49242 A2 0.32663 A3 0.35304 … … A74 0.42116 A75 0.26675 6. Merangking Alternatif
Merangking setiap alternatif untuk mendapatkan nilai terbesar ditunjukkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Perangkingan Kode   Urutan Nilai Preferensi  Rangking A1 0.80348 1 A2 0.78439 2 A3 0.76931 3 … … … A74 0.10815 74 A75 0.10815 75
Dari  hasil  perhitungan  secara  manual  yang ditunjukkan pada Tabel 13, alternatif dengan kode A62 memiliki nilai preferensi tertinggi yakni 0.80348. Selanjutnya, dilakukan evaluasi tingkat keakuratan melalui perhitungan persentase hasil manual dengan  memanfaatkan  metode Confusion  Matrix . Confusion  Matrix adalah  metode  yang  bertujuan  untuk mengevaluasi kinerja klasifikasi dalam data mining dan memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  prediksi model.  Berikut  ini  adalah  tahapan  perhitungan  akurasi yang memanfaatkan Confusion Matrix [19]:

## 1. Menentukan Kelas Prediksi dan Kelas Aktual
Tabel 15. Tabel Prediksi dan Aktual Kode Prediksi Aktual A1 0.49242 2 A2 0.32663 10 A3 0.35304 7 … … … A74 0.42116 32 A75 0.26676 60
Kelas  prediksi  mencakup  hasil  perhitungan yang dihasilkan oleh sistem pendukung keputusan. Data prediksi  dan  aktual  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  15. diperoleh dari hasil nilai preferensi perhitungan manual yang  ada  pada  Tabel  14,  sedangkan  data  aktual merupakan urutan hasil data prediksi sebenarnya.
2. Menentukan Kelas Positif dan Kelas Negatif Dalam Confusion  Matrix ini,  Elemen-elemen utama  termasuk True  Positive (TP)  yakni  data  positif yang  dikenali  benar, True  Negative (TN)  yakni banyaknya data negatif yang diidentifikasi dengan benar, False Positive (FP) yakni data negatif namun ditemukan sebagai  data  positif,  dan False  Negative (FN)  yakni kebalikan  dari True  Positive ,  sehingga  data  positif, namun diidentifikasi sebagai data negatif; dalam hal ini, ditunjukkan pada Tabel 16.
Tabel 16. Kelas Positif dan Kelas Negatif (TP) (TN) (FP) (FN) 67 0 0 8 Adapun perhitungan nilai akurasi sebagai berikut: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (67 + 0) (67 + 0 + 0 + 8) × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 67 75 = 0.8933  ≈ 89.33%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  nilai True Positive sebanyak  67,  nilai True  Negative sebanyak  0, nilai False Positive sebanyak 0 dan nilai False Negative sebanyak 8. Maka didapatkan persentase akurasi dengan Confusion  Matrix pada  hasil  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan Website Terbaik  Mahasiswa Stikom  Uyelindo  Kupang  Menggunakan  Metode TOPSIS sebesar 89.33%. Grafik Akurasi dari Confusion Matrix dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Akurasi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  studi  yang  telah  dilakukan, disimpulkan  bahwa  terdapat  empat  kriteria  yang digunakan  dalam  proses  pemilihan website ,  yaitu Kemampuan Coding , Minimal Error , Fitur Website , dan Desain Website ,  yang  masing-masing  memiliki  bobot yang  ditetapkan  berdasarkan  tingkat  kepentingannya. Dari  hasil  perhitungan  berdasarkan  bobot  kepentingan tiap  kriteria,  diketahui  bahwa website terbaik  bagi
mahasiswa STIKOM Uyelindo Kupang adalah Website BJ,  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0.80348.  Pengujian akurasi  menggunakan Confusion  Matrix menunjukkan persentase sebesar 89.33%, di mana 67 data sesuai dan 8 data tidak sesuai dari perhitungan kelas positif dan kelas negatif.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah dengan  mengidentifikasi  dan  menambahkan  kriteria pemilihan website lainnya  yang  mungkin  relevan  dan signifikan bagi mahasiswa STIKOM Uyelindo Kupang, mengeksplorasi  metode  lain  seperti  AHP  ( Analytical Hierarchy  Process )  atau  PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation )  dengan  studi  kasus  lainnya  untuk membandingkan  hasil;  meningkatkan  akurasi  model dengan  penyesuaian  atau  teknik  pemodelan  yang  lebih efisien; dan mengevaluasi lebih lanjut Confusion Matrix untuk aspek di mana model dapat diperbaiki.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Uyelindo, S. (2023). STIKOM Uyelindo. Retrieved from Siamir Uyelindo:
https://www.siamiruyelindo.ac.id/
[2] Putra, I. N. T. A., Sudipa, I. G. I., Jumariana, I. P. C.,  &  Jun,  Y.  (2023).  Penerapan  Algoritma Copeland  Score  Sebagai  Penunjang  Penerimaan Beasiswa  KIP  Di  Kampus  Institut  Bisnis  dan Teknologi  Indonesia.  Journal  of  Technology  and Informatics (JoTI), 4(2), 57-62. DOI: https://doi.org/10.37802/joti.v4i2.310
[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), 621-628. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/11 20/pdf [4] Imawan, M. A., Cahyanti, M., Sardjono, M. W., & Swedia,  E.  R.  (2019).  Aplikasi  Perekrutan Karyawan Menggunakan Metode Topsis Berbasiskan  Web  Pada  Pt.  Smesco  Indonesia. Sebatik,23(2), 343-351. https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article /view/781
[5] Muljadi,  A.,  Khumaidi,  A.,  &  Chusna,  N.  L. (2020).  Implementasi  Metode  TOPSIS  Untuk Menentukan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Web Pada  PT.  Mun  Hean  Indonesia.  J.  Ilm.  Merpati,
8(2), 101-112. https://ojs.unud.ac.id/index.php/merpati/article/vie
w/60260
[6] Kristina, T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa. Paradigma, 20(1), 8-12.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/paradig ma/article/view/2908
[7] Bata,  E.  (2023,  November  3).  Kriteria  Penilaian untuk Pemilihan Website Terbaik. (F. Latuan, & V. Penlaana, Interviewers).
67 0 0 8 Akurasi; 89,33 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 True Positive
True Negative False Positive False Negative Akurasi
[8] Suheri, L., & Munar, M. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemilihan Puskesmas Terbaik  Di  Kabupaten  Bireuen  Menggunakan Metode  Topsis.  Jurnal  Tika;  3(2)  (2018):  Tika : Agustus 2018 ; 2503-1171. http://jurnal.umuslim.ac.id/index.php/tika/article/v iew/1209
[9] Suryana, A., Yulianto, E., & Pratama, K. D. (2017). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Prestasi  Pegawai  Menggunakan  Metode Saw,  Ahp,  Dan  Topsis.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Infomasi Terapan, 3(2).
https://journal.widyatama.ac.id/index.php/jitter/art icle/view/129/119
[10] Agustina,  I.,  Andrianingsih,  A.,  &  Dzuhri,  A.  M. (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Analisa Kinerja Tenaga Marketing Berbasis WEB Dengan Menggunakan Metode TOPSIS. Prosiding SNATIKA, 4, 06-14.
https://jurnal.stiki.ac.id/SNATIKA/article/view/11
3
[11] Bhalqis,  Y.  Y.  (2020).  Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Smartphone Terbaik Menggunakan Metode Topsis. Journal Of
Information System And Technology, 1(1), 68-79. https://journal.uib.ac.id/index.php/joint/article/vie
w/1372
[12] Andreswari,  D.,  Winanda,  H.,  &  Utama,  F.  P. (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Proposal Program Kreativtas Mahasiswa Menggunakan Metode Topsis Berbasis Web (Studi Kasus:  Universitas  Bengkulu).  Pseudocode,  8(2), 153-160. https://ejournal.unib.ac.id/pseudocode/article/view
/15944
[13] Syah, M. Y. A. H., Sanjaya, M. R., Lestari, E., & Putra, B. W. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Dengan  Menerapkan  Metode  TOPSIS  Untuk Menentukan Siswa Terbaik. Jurnal Teknologi Dan
Sistem Informasi Bisnis, 5(2), 149-154. http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis/article/ view/794
[14] Wikipedia.  (2023,  Februari  9).  About  Us:
Wikipedia  Ensiklopedia  Bebas.  Retrieved  from Sistem Pendukung Keputusan
: https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pendukung_k eputusan
[15] Firdaus, I. H., Abdillah, G., Renaldi, F., & Jl, U. J. A.  Y.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis. Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun, 2016, 2089-9815.
[16] Chamid, A. A. (2016). Penerapan Metode TOPSIS untuk  Menentukan  Prioritas  Kondisi  Rumah. SIMETRIS, 7(2), 537–544.
[17] Sari,  R.  E.  (2015).  Pemilihan  Alternatif  Kualitas Terbaik  Kayu  untuk  Kerajinan  Meubel  dengan Metode  TOPSIS.  Seminar  Nasional  Informatika, 1(1), 211–216
[18] Safii,  M.,  &  Ningsih,  S.  (2018).  Rekomendasi Pemberian  Beasiswa  Bantuan  Siswa  Miskin Menggunakan  Algoritma  TOPSIS.  J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komputer  Dan  Informatika),  1(2), 243
[19] Ariska,  D.  M.,  Astuti,  I.  F.,  &  Agus,  F.  (2024). Rancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Tanaman Karet. IKRA-
ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika , 8 (2), 82-91.