## MENENTUKAN PRIORITAS BANTUAN KELUARGA ANGKAT DENGAN MENGUKUR TINGKAT AKURASI ANTARA METODE TOPSIS DAN METODE COMET
Ahmad Agung Tawakkal, Muhammad Yusril Helmi Setyawan Program Studi Diploma IV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia yusrilhelmi@poltekpos.ac.id

## ABSTRAK
Bantuan pemberian sembako terhadap anggota keluarga angkat masih saja sering menimbulkan kesalahan dalam memberikan jumlah sembako yang diberikan, maka dalam penelitian ini dilakukan agar dapat menentukan jumlah sembako yang diberikan dengan menggunakan prioritas. Data yang digunakan dalam menentukan prioritas didapatkan dari hasil  wawancara dengan  narasumber. Dalam  menentukan prioritas bantuan  keluarga angkat di perlukan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Namun metode TOPSIS belum memberikan hasil yang akurat, maka dalam penelitian ini akan membandingkan metode TOPSIS dengan Characteristic Object’s Method (COMET).  Hasil kedua metode ini dibandingkan dengan menggunakan persamaan koefisien. Akurasi dengan menggunakan Spearman Coefficient sebesar 98,7879%, Weight Spearman Coefficient 99,449%, WS Coefficient 100%.
Keyword : TOPSIS, COMET, Akurasi, Prioritas, Similarity Coefficient.
1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang dimana pada tahun 2021 Indonesia di  kategorikan  salah  satu  negera  dengan  yang berpendapatan  menegah  ke  bawah.  Ada  tiga  jenis kemiskinan,  yaitu:  (a)  kemiskinan  natura/alamiah yang disebabkan oleh keterbatasan aset alam (natural asset); (b) kemiskinan struktural yang disebabkan oleh struktur sosial ekonomi yang tidak memadai sehingga terjadi  keterbatasan  aset  sosial,  aset  manusia,  aset finansial,  dan  aset  fisik;  dan  (c)  kemiskinan  kultural disebabkan  oleh  keterbatasan  aset  budaya  (cultural asset)  misalnya  pola  kerja,  apatis,  sikap  fatalis,  dan malas [1].
Selain itu penyebab lain dari sebuah kemiskinan dikarenakan  keterbatasannya  kegiatan  atau  aktivitas yang  dihadapi  oleh  individu  dalam  melaksanakan tugas atau tindakan. Disabilitas boleh dikatakan adalah fenomena  kompleks,  yang  mencerminkan  interaksi antara  fungsi  tubuh  seseorang  dan  fungsi  atau kesempatan yang diberikan kepadanya oleh masyarakat di mana ia tinggal.
Untuk  membantu  pemerintah  dan  warga disabilitas,  lahirlah  sebuah  organisasi  salah  satunya Yayasan  Kominitas  Kelurga  Angkat  (KKA)  yang membantu  masyarakat  kurang  mampu  seperti memberikan  sembako  dan  mendanai  pembangunan rumah  bagi  warga  yang  kurang  mampu  serta  warga yang terkena musibah. Organisasi ini juga memprioritaskan  warga  disabilitas  dari  data  yang  di peroleh.
Agar dapat memprioritaskan warga yang kurang mampu maupun lanjut usia dibutuhkan sebuah proses pengelolaan data yang baik atau sebuah kerangka kerja untuk  menghasilkan    pengambilan  keputusan  yang tepat dan akurat.
Metode Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA)  berguna  untuk  memecahkan  masalah pengambilan  keputusan,  tunggal  atau  kelompok  [2]. MCDA juga memberikan hasil yang lebih tapat. Salah satu  metode  MCDA  yang  sering  digunakan  adalah Technique for Orders Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).  Penggunaan  metode  TOPSIS sangatlah fleksibel dan efisien sehingga  dapat menyelesaikan  berbagai  macam  masalah.  Untuk membandingkan  seberapa  tinggi  tingkat  akurasi  dari metode  TOPSIS, Characteristic  Objects  METhod ( COMET ). Metode COMET dapat menentukan tingkat prioritas yang bebeda. Hasil yang dipereroleh dengan membuat  objek  karakteristik  dan  menghitung  afilitas alternatif [2].
Similarity Coefficients digunakan untuk membandingkan hasil koefisien kesamaan dari metode Topsis  dan  Comet  dengan  menggunakan  persamaan Spearman  Coefficient (rs), Weighted  Spearman Coefficient (rw), WS coefficient (WS).
Berkaca  dari  permasalahan  tersebut,  dalam penelitain  ini  sangat  dibutuhkan  tingkat  akurasi  dari metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  prioritas. Pengukuran  tingkat  akurasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan  pendekatan  metode Technique  for Orders  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dan Characteristic  Objects  METhod (COMET).
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Topsis
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution atau  sering  disebut  dengan TOPSIS merupakan  metode  analisis  keputusan  multi  kriteria, yang  pada  awalnya  dikembangkan  oleh  Ching-Lai Hwang dan Yoon pada tahun 1981 [3]. Topsis adalah metode  agregasi  kompensasi  yang  membandingkan
satu set alternatif dengan mengidentifikasi bobot untuk setiap kriteria, menormalkan skor untuk setiap kriteria dan menghitung jarak geometris antara setiap alternatif dan  alternatif  ideal,  yang  merupakan  skor  terbaik  di setiap  kriteria  [4].  Topsis  didasarkan  pada  konsep, dimana alternatif terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif , namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [5].

## 2.2. Metode Comet
Characteristic  Objects  METhod (COMET) merupakan pendekatan baru yang bebas dari fenomena rank  reversal  [2].  Model  metode  ini  juga  secara signifikan berkorelasi dengan pendekatan stuktur yang sama  digunakan  oleh  metode  lain  dan  diidentifikasi memberikan  informasi  tentang  tingkat  signifikansi dari  masing-masing  kriteria  [2,6].  Pendekatan  yang disajikan  dapat  dengan  mudah  diperluas  dengan menggunakan  lebih  banyak  kriteria  dan  alternatif, tergantung pada spesifikasi masalah yang dipertimbangkan  [2].  Selain  itu,  konsep  bilangan interval  diusulkan  sebagai  pendekatan  dasar  untuk menangani ketidakpastian data input dengan menggunakan metode COMET. Metode ini dikembangkan  menjadi  COMET  klasik  sepenuhnya sehingga  bebas  dari  paradoks  pembalikan  peringkat [7].  Metode  semakin  populer  sebagai  sarana pengambilan keputusan pemecahan masalah [2].

## 2.3. Similarity Coefficient
Similarity Coefficient digunakan untuk menyajikan  perbedaan  antara  peringkat  dengan  cara yang lebih mudah digunakan. Koefisien menggambarkan perbandingan secara berbeda karena mereka menekankan berbagai aspek urutan peringkat [2].  Untuk  membandingkan  kesamaan  dari  metode Topsis  dan  Comet  dengan  menggunakan  persamaan Spearman  Coefficient (rs), Weighted  Spearman Coefficient (rw), WS coefficient (WS) [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode Penelitain yang dilakukan mengacu pada tahapan sebagai berikut.
1. Perhitungan  nilai  pada  masing-masing  metode berdasarkan kriteria yang sama.
2. Membandingkan  dan  menganalisis  nilai  yang dihasilkan dari hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai optimal.
3. Implementasi  metode  Topsis  dan  metode  Comet dengan data data yang dimiliki.
Dalam penelitian ini, penulis akan menguji data sebanyak  10  dari  108  hasil  wawancara  yang  telah dikumpulkan.  Data  yang  diperoleh  dari  narasumber antara lain ialah sebagai berikut:
 Nama  NIK
 ID-BDT
 Jenis kelamin  Tanggal lahir  Alamat
 Pekerjaan
 Penghasilan perbulan
 Kondisi rumah
 Nama ibu kandung
 Nama bapak kandung
 Tempat tinggal anak
 Pendidikan
 Akta kelahiran
 Kebutuhan uang perbulan
 Bantuan pemeritah yang diterima
 Kondisi kesehatan
Dalam  penelitan  ini  kriteria  atau  data  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan dalam penelitian
Kriteria Alias Nama kriteria Coct/benefi C1 Pekerjaan Benefit C2 Penghasilan/bulan Cost C3 Kondisi rumah Benefit C4 Bantuan pemerintah Cost C5 Kondisi kesehatan Benefit
Setiap kriteria memiliki opsi yang dimana akan disesuaikan dengan jawaban narasumber.
Tabel 2. Nilai setiap opsi dari kritera pekerjaan
C1 Nilai Opsi pekerjaan 1 Wiraswasta 2 Nelayan 3 Petani 4 IRT/URT 5 Tidak ada
Tabel 3. Nilai setiap opsi dari kritera penghasilan
perbulan C2 Nilai Opsi penghasilan perbulan 1 Rp.500k 2 Rp.400k 3 Rp.200k-300k 4 Tidak menentu/ Rp.50k-100k 5 Tidak ada Tabel 4. Nilai setiap opsi dari kritera kondisi rumah C3 Nilai Opsi kondisi rumah 1 Sangat layak 2 Layak 3 Kurang layak 4 Tidak layak 5 Sangat tidak layak
Tabel 5. Nilai setiap opsi dari kritera bantuan
pemerintah C4 Nilai Opsi bantuan pemerintah 1 BPTN & BST 1 PKH & BPNT 1 PKH & BST 2 BPNT 3 BST 4 PKH 5
Tidak menerima
Tabel 6. Nilai setiap opsi dari kritera kondisi kesehatan C5 Nilai Opsi kondisi kesehatan 1 Sangat sehat 2 Sehat 3 Kurang sehat 4 Tidak sehat 5 Sangat tidak sehat
Tabel 7. Data yang telah dinormalisasikan dengan
ketarangan tabel 1-6 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
1 5 5 5 2 1 2 5 5 5 2 2 3 5 5 1 2 1 4 5 5 5 2 2 5 5 5 1 4 1 6 5 5 5 4 1 7 3 5 5 2 2 8 5 5 5 2 2 9 4 5 2 2 3 10 3 2 5 3 4
A. Perhitungan Topsis Topsis  merupakan  metode  yang sering digunakan dalam  menentukan  proses  pengambilan  keputusan, dimana  hal  ini  didukung  karena  kosepnya  sederhana dan mudah dipahami.
Langkah-langkah  penyelesaian  masalah  Multi Attribute Decision Making dengan TOPSIS [2]: 1. Membuat  matriks  keputusan  dan  menentukan bobot kriteria serta pembagi.
𝑊𝑛 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑡𝑟
Dimana 𝑊 𝑛 : Kobot kriteria 𝑡𝑟 : total data 𝑚 𝑖 : Altenatif
𝑋 𝑛 =   √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Dimana 𝑋 𝑛 : Pembagi 2. Menghitung
matriks keputusan yang dinormalisasi.
𝑋 =   [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛
𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 ⋮ ⋮ … ⋮ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ]
Dimana 𝐴 𝑚 = Altenatif m 3. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi dan terbobot.
𝑋 =   [ 𝑟 11 ∗ 𝑤 1 𝑟 12 ∗ 𝑤 2 … 𝑟 1𝑛 ∗ 𝑤 𝑛 𝑟 21 ∗ 𝑤 1 𝑟 22 ∗ 𝑤 2 … 𝑟 1𝑛 ∗ 𝑛 ⋮ ⋮ … ⋮
𝑟 𝑚1 ∗ 𝑤 1 𝑟 𝑚2 ∗ 𝑤 2 … 𝑟 𝑚𝑛 ∗ 𝑤 𝑛 ]
Dimana 𝐴 𝑚 = Altenatif m, w = berat berdasarkan kriteria
4. Menghitung solusi ideal positif dan negative.
𝐷 𝑗 + =   √∑(𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑖 + ) 2 , 𝑛 𝑖=1 𝑗 = 1, . . . . , 𝑗,
Dimana 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 ∗   𝑤 𝑗 , 𝑣 𝑖 + = positif ideal solusi
𝐷 𝑗 − =   √∑(𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑖 − ) 2 , 𝑛 𝑖=1 𝑗 = 1, . . . . , 𝑗,
Dimana 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 ∗   𝑤 𝑗 , 𝑣 𝑖 − = negatif ideal solusi
5. Menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal.
𝐶 𝑗 + = 𝐷 𝑗 − (𝐷 𝑗 + + 𝐷 𝑗 − ) ,      𝑗 = 1, . . . . , 𝑗
6. Mengurutkan peringkat berdasarkan nilai preferensi.
B. Perhitungan Comet
Berikut  merupakan langkah-langkah  dari  metode Characteristic Objects METhod . [2,7] 1. Menentukan  permasalahan  dengan  jumlah  r kriteria, 𝐶1, 𝐶2, … , 𝐶𝑟.
𝐶 𝑟 =   {𝐶 𝑟1 , 𝐶 𝑟2 , . . . . , 𝐶 𝑟𝑐 𝑟 } Dimana 𝐶1, 𝐶2, … , 𝐶𝑟 merupakan  bilangan fuzzy untuk semua kriteria.
2. Objek  Karakteristik  atau Generate  Characteristic Objects (CO)  diperoleh  dengan  menggunakan
Cartesian . CO  =  C(C 1 )  ×  C(C 2 )  × . . .×  C(C 𝑟 ) 3. Pemeringkatan Objek Karakteristik.
𝛼 𝑖𝑗 = { 0.0, 𝑓(𝐶𝑂 𝑖 ) < 𝑓(𝐶𝑂 𝑗 ) 0.5, 𝑓(𝐶𝑂 𝑖 ) = 𝑓(𝐶𝑂 𝑗 ) 1.0, 𝑓(𝐶𝑂 𝑖 ) > 𝑓(𝐶𝑂 𝑗 ) }
𝑆 𝐽 𝑖 =   ∑ 𝛼 𝑖𝑗 𝑡
𝑗=1
4. Mengubah  setiap  objek  karakteristik  dan  nilai preferensi menjadi rule fuzzy sebagai berikut.
𝐼𝐹 = 𝐶(𝐶 1𝑖 ) 𝐴𝑁𝐷 𝐶(𝐶 2𝑖 ) 𝐴𝑁𝐷 . . . 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑃 𝑖
5. Pemeringakatan  akhir,  setiap  altenatif  disajikan sebagai satu set angka yang jelas. Misalnya sebagai berikut.
𝐴 𝑖 =   {𝑎 1𝑖 , 𝑎 2𝑖 , . . . , 𝑎 𝑟𝑖 }
C. Similarity Coeficient
Menurut
Paradowski, Wieckowski, dan Dobryakova  (2020)  terdapat  tiga  tahapan  yang digunakan  untuk  membanding  tingkat  akurasi  dari metode yang digunakan sebagai berikut [2,8].
1. Spearman coefficient
𝑟 𝑠 = 1 − 6  ∙  ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛  ∙   (𝑛 2 − 1) 2. Weighted Spearman coefficient
𝑟 𝑤 = 1 − 6  ∙   ∑ (𝑅 1 − 𝑄 1 ) 2 ((𝑛 − 𝑅 1 + 1) + (𝑛 − 𝑄 1 + 1)) 𝑛 𝑖=1 𝑛 4 + 𝑛 3 + 𝑛 2 − 𝑛 3. WS coefficient
𝑊𝑆 = 1 − ∑ (2 −𝑅 𝑥𝑖 ∙ |𝑅 𝑥𝑖 − 𝑅 𝑦𝑖 | max {|1 − 𝑅 𝑥𝑖 | , |𝑁 − 𝑅 𝑦𝑖 |} ) ,
𝑁 𝑖=1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Metode Topsis
1. Membuat  matriks  keputusan  dan  menentukan bobot kriteria serta pembagi.
Tabel 8. Nilai pembagi dan bobot setiap kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Pembagi 14,45 15,1 8,30 13,4 6,7 Bobot 4,5 4,7 2,5 3,9 1,9 2. Menghitung matriks keputusan
yang dinormalisasi.
Tabel 9. Matrix keputusan yang dinormasilisasikan dengan pembagi Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,345857  0,330409  0,240772  0,371647  0,149071 A2 0,345857  0,330409  0,240772  0,371647  0,298142 A3 0,345857  0,330409  0,240772  0,074329  0,149071 A4 0,345857  0,330409  0,240772  0,371647  0,298142 A5 0,345857  0,330409  0,481543  0,074329  0,149071 A6 0,345857  0,330409  0,481543  0,371647  0,149071 A7 0,207514  0,330409  0,240772  0,371647  0,298142 A8 0,345857  0,330409  0,240772  0,371647  0,298142 A9 0,276686  0,330409  0,240772  0,148659  0,447214 A10 0,207514  0,132164  0,361158  0,371647  0,596285
3. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi dan terbobot.
Tabel 10. Matrix keputusan ternormalisasi dan
terbobot Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,556358  1,552924  0,601929  1,449424  0,283235 A2 1,556358  1,552924  0,601929  1,449424  0,566471 A3 1,556358  1,552924  0,601929  0,289885  0,283235 A4 1,556358  1,552924  0,601929  1,449424  0,566471 A5 1,556358  1,552924  1,203859  0,289885  0,283235 A6 1,556358  1,552924  1,203859  1,449424  0,283235 A7 0,933815  1,552924  0,601929  1,449424  0,566471 A8 1,556358  1,552924  0,601929  1,449424  0,566471 A9 1,245086  1,552924  0,601929  0,579769  0,849706 A10 0,933815  0,621169  0,902894  1,449424  1,132941
4. Menghitung solusi ideal positif dan negative.
Tabel 11. Nilai alternatif solusi ideal positif dan negatif Alternatif D D+ D- A1 1,041306 1,612531 A2 0,826564 1,637217 A3 1,558477 1,120592 A4 0,826564 1,637217 A5 1,437543 1,272024 A6 0,849706 1,721213 A7 1,034779 1,514239 A8 0,826564 1,637217 A9 1,138301 1,170461 A10 1,160304 1,46871
5. Menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal.
Tabel 12. Nilai alternatif preferensi Alternatif P A1 0,607622 A2 0,664514 A3 0,418277 A4 0,664514 A5 0,469456 A6 0,669493 A7 0,594048 A8 0,664514 A9 0,506965 A10 0,558654 6. Mengurutkan peringkat berdasarkan nilai preferensi. Tabel 13. Nilai preferensi Alternatif P Peringkat A6 0,669493 1 A2 0,664514 2 A4 0,664514 3 A8 0,664514 4 A1 0,607622 5 A7 0,594048 6 A10 0,558654 7 A9 0,506965 8 A5 0,469456 9 A3 0,418277 10

## 4.2. Comet
Hasil  perhitungan  metode  comet  dengan menggunakan 10 data yang dicoba dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai preferensi menggunakan metode COMET Alternatif P Peringkat A6 0.9743 1 A2 0.9031 2 A4 0.9031 3 A8 0.9031 4 A1 0.8888 5 A7 0.7469 6 A10 0.7400 7 A5 0.4615 8 A9 0.4545 9 A3 0.3760 10
Dalam pengujian ini, penulis telah menguji data hasil  wawancara  sebanyak  10.  Pengujian  ini menampilkan hasil tingkat akurasi dan pemeringkatan dengan berdasarkan nilai alternatif preferensi tertinggi hingga  terendah  dari  antara  metode  TOPSIS  dengan metode COMET.
Alternatif  dengan  peringkat  tertingg  akan diprioritaskan.  Peringkat  tertinggi  dari  perhitungan metode  TOPSIS  adalah  alternatif  A6  dengan  nilai preferensi  0,669493  dan  nilai  preferensi  terendah 0,418277 ialah alternatif A3. Sedangkan untuk metode COMET, nilai preferensi tertinggi adalah alternatif A6
dengan  nilai  preferensi  0.9743  dan  nilai  preferensi terendah ialah A3 dengan nilai alternatif 0.3760.
Untuk  dapat  mengetahui  tingkat  akurasi  antar metode,  peneliti  menggunakan  metode  Similarity Coefficient  yang  berfungsi  untuk  dapat  mengetahui tingkat  kesamaan  peringkat  dari  metode  yang digunakan.
Rank  Similarity  Coefficient (WS)  didasarkan pada  perhitungan  yang  dilakukan  antara  dua  vector pemeringkatan  posisi  dan  diperoleh  dari  nilai preferensi  yang  dihitung  dengan  menjumlahkan alternatif  [6]. Weighted  Spearman (𝑟 𝑤 ) menghitung antara  dua  vector  nilai  preferensi  yang  diperoleh dengan  menggunakan  metode  yang  dipilih  [8].
Correlation Coefficients
(𝑟 𝑠 ) merupakan pemeringkatan  dengan  nilai-nilai  preferensi  unik  dan tidak berulang, setiap varian  memiliki posisi berbeda dalam peringkat [9].
Tabel 15. Perbandingan peringkat yang diperoleh untuk metode TOPSIS dan COMET dengan Similarity Coefficient.
𝒓 𝒔 𝑾𝑺 𝒓 𝒘 0,987879 1 0,99449
Kedua  metode  ini  masing-masing  menampilkan hasil peringkat yang diharapkan, dan setiap peringkat podiumnya  yang  sama  merupakan  alternatif  yang terbaik.  Namun  normalisasi  yang  berbeda  akan mengakibatkan  sedikit  pengubahan  sedikit  urutan preferensi [2].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Untuk  dapat  menentukan  seberapa  besar  tingkat akurasi  metode  TOPSIS  dalam  menentukan  prioritas bantuan  keluarga  angkat,  maka  dalam  penelitian  ini menggunakan metode COMET yang berfungsi sebagai pembanding.  Kedua  metode  ini  menghasilkan  nilai preferensi  yang  setalah  di  urutkan  berdasarkan  nilai teringgi  hingga  terendah  dan  hasil  peringkat  yang secara keseluruhan hampir sama.
Dengan  adanya  penelitian  ini  maka  metode COMET  diharapkan  dapat  menjadi  lebih  populer  dan
sering  digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan pengambilan keputusan yang tepat tentang menentukan prioritas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Theresia,  A.,  Andini,  K.  S.,  Nugraha,  P.  G.  & Mardikanto,  T.,  2015.  Pembangunan  Berbasis Masyarakat. 1st penyunt. Bandung: Alfabeta.
[2]  B.  Paradowski,  J.  Więckowski,  and  L. Dobryakova, “Why topsis does not always give correct  results?,” Procedia  Computer  Science , vol. 176, pp. 3591–3600, 2020.
[3]  Hwang,  C.L.;  Yoon,  K.  (1981).  Multiple Attribute  Decision  Making:  Methods  and Applications. New York: Springer-Verlag.
[4]  Zavadskas, E.K.; Zakarevicius, A.; Antucheviciene,  J.  (2006).  "Evaluation  of Ranking Accuracy in Multi-Criteria Decisions"
[5]  H. Garg, “Some methods for   strategic decision- making problems with immediate probabilities in Pythagorean  fuzzy  environment,” International Journal of Intelligent Systems , vol. 33, no. 4, pp. 687–712, 2018.
[6]  J.  Więckowski  and  L.  Dobryakova,  “A  fuzzy assessment  model  for  freestyle  swimmers  -  A comparative  analysis  of  the  MCDA  methods,” Procedia Computer Science , vol. 192, pp. 4148– 4157, 2021.
[7]  “Solve  your  problem  with,” COMET  method . [Online].  Available:  http://www.comet.edu.pl/. [Accessed: 14-Jun-2022].
[8]  W. Sałabun and K. Urbaniak, “A new coefficient of  rankings  similarity  in  decision-making problems,” SpringerLink , 01-Jan-1970. [Online]. Available: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3- 030-50417-5_47. [Accessed: 14-Jun-2022].
[9]  Shekhovtsov,  A.,  &  Sałabun,  W.  (2020).  A comparative case study of the Vikor and Topsis rankings similarity. Procedia Computer Science , 176 , 3730–3740. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.014