Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Pegawai Teladan
Fauziyah 1,* , Samuel Ramos 2
Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* fauziyah@ubk.ac.id, 2 samuel.pakpahan@ubk.ac.id Email Penulis Korespondensi: fauziyah@ubk.ac.id Submitted 21-07-2022 ; Accepted 19-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Pegawai  teladan  adalah  orang  yang  bekerja  pada  suatu  lembaga  kantor  atau  perusahaan  dengan  mendapatkan  gaji  upah,  namun mempunyai  sesuatu yang  dapat  ditiru  atau baik untuk dicontoh  perbuatan, kelakuan  sifat dan  sebagainya.  Masalah  yang di hadapi dalam  penelitian  ini  ialah  dalam  proses  pemilihan  pegawai  teladan.  Kriteria  yang  digunakan  penelitian  dalam  penelitian  ini  ialah kehadiran,  Tanggung  Jawab,  kerjasama,  kedisiplinan,  dan  inisiatif.  Dalam  memilih  pegawai  teladan  diperlukan  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  TOPSIS  ini  memperhitungkan  segala  kriteria  yang mendukung pengambilan keputusan guna membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan. Hasil penelitian ini akan menghasilkan urutan rangking dari beberapa kandidat yang ditunjuk sebagai calon pegawai teladan. Pegawai teladan yang tertinggi rangkingnya yaitu; Dermansyah alternate (V 8 ), dengan nilai 0,6511.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan; Pegawai; Telada; Metode TOPSIS

## Abstract
An exemplary employee is a person who works in an office or company institution by getting a salary, but has something that can be imitated or good to emulate his actions, behavior, and so on. The problem faced in this study is in the process of selecting exemplary employees. The criteria used by the research in this study are presence, responsibility, cooperation, discipline, and initiative. In selecting exemplary employees, a Decision Support System is needed. The method used in this study is the Technicque For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) which takes into account all the criteria that support decision making to help speed up and simplify the decision-making process. The results of this study will produce a ranking order of several candidates who are appointed as exemplary employee candidates. The highest ranking exemplary employees are; Dermansyah alternate (V8), with a value of 0.6511.
Keywords : Decision Support System; Election; Employee; Telada; TOPSIS Method

## 1. PENDAHULUAN
Pegawai merupakan sumber daya manusia  (SDM) yang memegang peranan sangat penting dalam mewujudkan visi dan misi  perusahaan.  Pegawai  juga  sangat  berpengaruh  dalam  kemajuan  perusahaan  dan  kelangsungan  hidup  perusahaan dalam persaingan bisnis. Sumber daya manusia merupakan modal dasar perkembangan suatu  perusahaan, dan dengan modal dasar tersebut perusahaan dapat meningkatkan kualitas pegawainya.[1]
Adapun Masalah  pada dalam pemilihan pegawai teladan, yakni minimnya metode, yang sebelumnya dilakukan dengan  cara  menghitung  secara  manual  tanpa  menggunakan  sistem  pencarian  pegawai  teladan.  Perhitungan  yang dilakukan  berupa  penetapan  kelayakan  sebagai  pegawai  teladan.  Sejauh  ini  hanya  menggunakan  keputusan kepemimpinan  langsung  ketika  memilih  pegawai  teladan.  Pemimpin  mungkin  merasa  sulit  untuk  memilih  dari  setiap pegawai  karena  kurangnya  kriteria  yang  jelas  untuk  memilih  pegawai.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu menentukan evaluasi kerja seorang pegawai untuk tujuan memilih pegawai teladan dengan menggunakan metode yang kriteria evaluasi yang digunakan adalah kehadiran, tanggung jawab, kerjasama, disiplin, dan inisiatif. [3]
Sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat mendukung pimpinan dalam  mengambil keputusan yang tepat untuk memilih pegawai teladan.  Pemilihan disesuaikan dengan kriteria tertentu. Hal ini juga diharapkan dapat membuat perbedaan dan memotivasi pegawai lain untuk memperhatikan perilaku kerja mereka dan meningkatkan kinerja masing- masing  pegawai.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  sistem  pendukung pengambilan keputusan adalah metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).[4] Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode Technicque For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)  yang  merupakan  suatu  metode  yang  memiliki  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal terpendek, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981.
Pada penelitian sebelumnya yang di lakukan oleh Siti Maryam Siregar pada tahun 2015 dengan judul  “Sistem Pendukung Keputusan pemilihan guru teladan di SMA Era Utama Pancur Batu menggunakan metode TOPSIS”. Dengan menggunakan 6 kriteria, yaitu : Nilai Bahasa Asing, absensi, penilaian sejawat, penilaian siswa, kwalitas mengajar, nilai Psikotest.[5]
Marsono, Ahmad Fitri Boy, Wulan Dari pada tahun 2015 dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan pemilihan menu makanan pada penderita Obesitas dengan menggunakan Metode TOPSIS”. Dengan menggunakan 5 kriteria, yaitu : kandungan karbohidrat, kandungan Protein, kandungan lemak, kandungan kalori, kandungan kolesterol.[6]
Pada  penelitian  terdahulu  lain mengenai  metode TOPSIS  yang  di  lakukan  oleh  Hylenarti  Hertyana  pada  tahun 2018  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode Technique  for
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)” mengatakan bahwa metode TOPSIS dapat membantu dalam mengambil  keputusan  dalam  menentukan  pegawai  terbaik,  karena    memenuhi  tujuan  yang  diharapkan  dan  hasil perhitungannya  bisa  lebih  cepat  dan  akurat  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  sebagai  pendukung keputusan.[8]
Berdasarkan  permasalahan  dan  uraian  di  atas  maka  penulis  ingin  membantu  kantor  CV.  Berkah  Travel  untuk membangun  sebuah  sistem  Pendukung  keputusan  pemilihan  pegawai  teladan,  yang  memanfaatkan  beberapa  pilihan alternatif  yang ada dan yang dibutuhkan berdasarkan kriteria yang ada dengan menggunakan metode TOPSIS (Tecnicque for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Yang diharapkan mampu memberikan hasil penilaian yang efektif dan manajer mampu menigkatkan kualitas pelayanan yang di harapkan perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  adalah  desain  penelitian  yang  dirancang  dengan  urutan–urutan  yang  jelas  agar  dapat menggambarkan alur penelitian yang akan dialakukan secara maksimal. Tujuan dari pembuatan kerangka kerja penelitian yaitu untuk mempermudah penulis dalam menyelesaikan proses penelitian sesuai dengan target yang ingin diproleh.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  terhubung  dengan  komputer.  Dimana  sistem  tersebut dipergunakan  untuk  membantu  proses  pengambilan  keputusan  bagi  perusahaan.  Sistem  pendukung  keputusan  sendiri banyak  digunakan  oleh  perusahaan  dalam  mendukung  pengambilan  keputusan  didasari  dengan  pengolahan  data  pada sistem pendukung keputusan berdasarkan dengan data yang semi terstruktur dan memiliki jumlah alternatf serta kriteria yang  banyak.  Selain  itu  juga  sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  bagi  perusahaan  mendapatkan  hasil  yang objektif.[9], [10]

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS merupakan bagian dari pada metode sistem pendukung keputusan yang berdasarkan dengan multi kriteria. Proses pada metode topsis berdasarkan dengan perhituang terhadap nilai jarak positif dan negatif yang ideal dari semua alternatif yang dimiliki[11]. Terdapat beberapa tahapan metode TOPSIS :
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi berdasarkan dengan jarak.
R ij 𝑥 ij √∑ 𝑥 2 ij 𝑚 𝑖=1 (1)
b. Membentuk nilai bobot pada matrik keputusan :
𝑌 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
c. Mencari nilai positive ideal solution dan juga negative ideal solution , Positive ideal solution dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐴+  =   ( 𝑦1+, 𝑦2+, 𝑦3+, … , 𝑦𝑛+) (3)
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Negative ideal solution dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐴+  =   ( 𝑦1+, 𝑦2+, 𝑦3+, … , 𝑦𝑛+) (4)
d. Mendapatkan nilai jarak dari setiap alternatif berdasarkan dengan niali ideal Jarak antara Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 + = √∑ 𝑛(𝑌 + − 𝑌 𝑖𝑗 ) 2 (5)
Jarak antara Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 − = √∑ 𝑛(𝑌 𝑖𝑗 − 𝑌 − )
2 (6)
e. Menghitung nilai preferensi untuk masing-masing alternatif:
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖+ 𝐷𝑖−+𝐷𝑖+ (7)
Nilai Vi yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif Ai lebih dipilih atau hasil yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisis  masalah  adalah  kajian  sementara  untuk  menemukan  penyebab  masalah  serta  alternatif  solusi  untuk  masalah tersebut. Proses pemecahan masalah dilakukan dengan mencari bukti masalah, membuat rumusan masalah, menganalisis dampak masalah, dan mencari penyebab masalah. Dalam menentukan pemilihan pegawai teladan, ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi oleh seorang pegawai. Pemilihan pegawai teladan memerlukan sistem yang tepat  dan tepat, maka dari  itu  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode Technical  Reference  for  Others  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), sehingga diperlukan kriteria dan bobot dalam melakukan perhitungan agar hasilnya adalah untuk mendapatkan alternatif terbaik
Tabel 1. Nilai Alternatif No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Susanto 5 4 1 5 3 2 Khairunisa 4 3 1 3 3 3 Melati 2 4 3 4 5 4 Rendi 3 5 1 3 4 5 Sandi 1 3 3 1 2 6 Indah 1 3 5 3 4 7 Syahputra 3 4 3 5 3 8 Dermansyah 3 4 4 5 5 9 Maulana 2 5 3 4 5 10 Rasyid 3 4 5 4 5

## 3.1.1 Penerapan Metode TOPSIS
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. Terdapat beberapa tahapan metode TOPSIS: a. Menghitung matriks keputusan yang dinormalisasi
R ij 𝑥 ij √∑ 𝑥 2 ij 𝑚 𝑖=1 |𝑋 1 | =   √5 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 =  9,219 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 1 = 5 9,219 = 0,5423
𝑟 21 = 𝑥 21 𝑥 1 = 4 9,219 =  0,4338
𝑟 31 = 𝑥 31 𝑥 1 = 2 9,219 = 0,2169
𝑟 41 = 𝑥 41 𝑥 1 = 3 9,219 =  0,3254
𝑟 51 = 𝑥 51 𝑥 1 =
1 9,219 =  0,1084
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑟 61 = 𝑥 61 𝑥 1 = 1 9,219 = 0,1084
𝑟 71 = 𝑥 71 𝑥 1 = 3 9,219 = 0,3254
𝑟 81 = 𝑥 81 𝑥 1 = 3 9,219 = 0,3254
𝑟 91 = 𝑥 91 𝑥 1 = 2 9,219 = 0,2169
𝑟 10,1 = 𝑥 10,1 𝑥 1 = 3 9,219 = 0,3254
|𝑋 2 | =   √4 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 = 12,884
𝑟 12 = 4 12,884 = 0,3104
𝑟 22 = 3 12,884 = 0,2328
𝑟 32 = 4 12,884 = 0,3104
𝑟 42 = 5 12,884 = 0,3880
𝑟 52 = 3 12,884 =  0,2328
𝑟 62 = 3 12,884 =  0,2328
𝑟 72 = 4 12,884 = 0,3104
𝑟 82 = 4 12,884 =  0,3104
𝑟 92 = 5 12,884 =  0,3880
𝑟 10,2 = 5 12,884 = 0,3880
|𝑋 3 | =   √1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 = 10,246
𝑟 13 = 1 10,246 = 0,0975
𝑟 23 = 1 10,246 = 0,0975
𝑟 33 =
3 10,246 = 0,2927
𝑟 43 =
1 10,246 = 0,0975
𝑟 53 = 3 10,246 = 0,2927
𝑟 63 = 5 10,246 = 0,4879
𝑟 73 = 3 10,246 =  0,2927
𝑟 83 = 4 10,246 =  0,3903
𝑟 93 = 3 10,246 =  0,2927
𝑟 10,3 = 5 10,246 = 0,4879
|𝑋 4 | =   √5 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 = 12,288 𝑟 14 = 5 12,288 = 0,4069
𝑟 24 = 3 12,288 = 0,2441
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑟 34 = 4 12,288 = 0,3255
𝑟 44 = 3 12,288 = 0,2441
𝑟 54 = 1 12,288 =  0,0813
𝑟 64 = 3 12,288 = 0,2441
𝑟 74 = 5 12,288 =  0,4069
𝑟 84 = 5 12,288 =  0,4069
𝑟 94 = 4 12,288 =  0,3255
𝑟 10,4 = 4 12,288 = 0,3255
|𝑋 5 | =   √3 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 = 12,767
𝑟 15 = 3 12,767 = 0,2349
𝑟 25 = 3 12,767 = 0,2349
𝑟 35 = 5 12,767 = 0,3916
𝑟 45 = 4 12,767 = 0,3133
𝑟 55 = 2 12,767 = 0,1566
𝑟 65 = 4 12,767 = 0,2985
𝑟 75 = 3 12,767 = 0,3133
𝑟 85 = 5 12,767 =  0,3916
𝑟 95 = 5 12,767 =  0,3916
𝑟 10,5 = 5 12,767 = 0,3916
Sehingga akan menghasilkan matriks R, seperti dibawah ini :
𝑅  = 0,5423 0,3104 0,0975 0,4069 0,2349 0,4338  0,2328 0,0975 0,2441  0,2349 0,2169 0,3104 0,2927 0,3255  0,3916 0,3254 0,3880 0,0975 0,2441 0,3133 0,1084  0,2328 0,2927 0,0813 0,1566 0,1084  0,2328 0,4879 0,2441 0,3133 0,3254 0,3104 0,2927 0,4069 0,2349 0,3254 0,3104 0,3903 0,4069 0,3916 0,2169 0,3880 0,2927 0,3255 0,3916 0,3254 0,3880 0,4879 0,3255 0,3916
b. Mencari nilai bobot pada matriks keputusan.
𝑌 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗
Tabel 2. Bobot Kriteria Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 20% 25% 30% 15% 10%
𝑦11  = (20%)( 0,5423) = 0,10846 𝑦12  = (25%)(0,3104) = 0,0776
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑦13  = (30%)(0,0975) =  0,02925 𝑦14  = (15%) (0,4069) = 0,06103 𝑦15  = (10%)(0,2349) = 0,02349 𝑦21  = (20%)( 0,4338) =  0,08676 𝑦22  = (25%)(0,2328) =  0,0582 𝑦23  = (30%)(0,0975) = 0,02925 𝑦24  = (15%)(0,2441) = 0,03661 𝑦25  = (10%)(0,2349) = 0,02349 𝑦31  = (20%)(0,2169) = 0,04338 𝑦32  = (25%)0,3104) = 0,0776 𝑦33  = (30%)(0,2927) = 0,08925 𝑦34  = (15%)(0,3255) = 0,04882 𝑦35  = (10%)( 0,3916) = 0,03916 𝑦41  = (20%)(0,3254) = 0,06508 𝑦42  = (25%)(0,3880) = 0,097 𝑦43  = (30%)(0,0975) = 0,02925 𝑦44  = (15%)(0,2441) = 0,03661 𝑦45  = (10%)(0,3133) = 0,03133 𝑦51  = (20%)(0,1084) = 0,02168 𝑦52  = (25%)(0,2328) = 0,0582 𝑦53  = (30%)(0,2927) = 0,08925 𝑦54  = (15%)(0,0813) = 0,02032 𝑦55  = (10%)(0,1566) = 0,01566 𝑦61  = (20%)(0,1084) = 0,02168 𝑦62  = (25%)(0,2328) = 0,0582 𝑦63  = (30%)(0,4879) =  0,14637 𝑦64  = (15%)(0,2441) = 0,03661 𝑦65  = (10%)(0,3133) = 0,03133 𝑦71  = (20%)(0,3254) = 0,06508 𝑦72  = (25%)(0,3104) = 0,0776 𝑦73  = (30%)(0,2927) = 0,08925 𝑦74 = (15%)(0,4069) = 0,06103 𝑦75  = (10%)(0,2349) = 0,02349 𝑦81  = (20%)(0,3254) = 0,06508 𝑦82  = (25%)(0,3104) = 0,0776 𝑦83  = (30%)(0,3903) = 0,11709 𝑦84  = (15%)(0,4069) = 0,06103 𝑦85  = (10%)(0,3916) = 0,03916 𝑦91  = (20%)(0,2169) = 0,04338 𝑦92  = (25%)(0,3880) = 0,097 𝑦93  = (30%)(0,2927) = 0,08925 𝑦94  = (15%)(0,3255) =  0,04882 𝑦95  = (10%)(0,3916) = 0,03916 𝑦10,1  = (20%)(0,3254) = 0,06508 𝑦10,2 = (25%)(0,3880) = 0,097 𝑦10,3 = (30%)(0,4879) =  0,14637 𝑦10,4  = (15%)(0,3255) = 0,04882 𝑦10,5 = (10%)(0,3916) = 0,0391
Menghasilkan  matrik Y, seperti dibawah ini :
𝑌 =
0,10846 0,0776   0,02925 0,06103   0,02349 0,08676 0,0582 0,02925 0,03661 0,02349 0,04338 0,0776 0,08925 0,04882 0,03916 0,06508 0,097 0,02925 0,03661 0,03133 0,02168 0,0582 0,08925 0,02032 0,01566 0,02168 0,0582 0,14637 0,03661 0,03133 0,06508 0,0776 0,08925 0,06103 0,02349 0,06508  0,0776 0,14637 0,06103 0,03916 0,04338 0,097 0,08925 0,04882 0,03916 0,06508 0,097 0,14637 0,04882 0,03916
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Mencari nilai matriks ideal positif dan negatif .
𝐴+  =  𝑀𝐴𝑋( 𝑦1+, 𝑦2+, 𝑦3+, … , 𝑦𝑛+)
A1 + =  Max { 0,10846; 0,08676; 0,04338; 0,06508; 0,02168; 0,02168; 0,06508; 0,06508; 0,04338; 0,06508 } = 0,10846
A2 + =  Max { 0,0776; 0,0582; 0,0776; 0,097; 0,0582; 0,0582; 0,0776; 0,0776; 0,097; 0,097 } = 0,097
A3 + =  Max { 0,02925;  0,02925;  0,08925;  0,02925;  0,08925; 0,14637; 0,08925;  0,14637; 0,08925; 0,14637 } = 0,14637
A4 + =  Max  { 0,06103 ; 0,03661; 0,04882; 0,03661; 0,02032; 0,03661; 0,06103 ; 0,06103; 0,04882; 0,04882 } = 0,06103
A5 + =  Max  { 0,02349; 0,02349; 0,03916; 0,03133; 0,01566; 0,03133; 0,02349; 0,03916; 0,03916; 0,03916 } = 0,03133
𝐴+  =  𝑀𝑎𝑥 {0,10846; 0,097; 0,14637; 0,06103; 0,03133}
Negative ideal solution dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐴−  =  𝑀𝐼𝑁( 𝑦1+, 𝑦2+, 𝑦3+, … , 𝑦𝑛+)
A1 − =  Min { 0,10846; 0,08676; 0,04338; 0,06508; 0,02168; 0,02168; 0,06508; 0,06508; 0,04338; 0,06508 } = 0,02168
A2 − =  Min { 0,0776; 0,0582; 0,0776; 0,097; 0,0582; 0,0582; 0,0776; 0,0776; 0,097; 0,097 } = 0,0582
A3 − =  Min { 0,02925;  0,02925;  0,08925;  0,02925;  0,08925; 0,14637; 0,08925;  0,14637; 0,08925; 0,14637 } = 0,02925
A4 − =  Min  { 0,06103 ; 0,03661; 0,04882; 0,03661; 0,02032; 0,03661; 0,06103 ; 0,06103; 0,04882; 0,04882 } = 0,02032
A5 − =  Min  { 0,02349; 0,02349; 0,03916; 0,03133; 0,01566; 0,03133; 0,02349; 0,03916; 0,03916; 0,03916 } = 0,01566
𝐴−  =  𝑀𝑖𝑛 {0,02168; 0,0582; 0,02925; 0,02032; 0,01566}
c. Mencari nilai jarak dari masing – masing alternatif berdasarkan nilai solusi ideal
𝐷 + = √∑ 𝑛(𝑌 + − 𝑌 𝑖𝑗 ) 2 𝑙
𝐃𝟏 + = √ (0,10846 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0776 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +( 0,02925 − 0,14637) 𝟐 + (0,06103 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,02349 − 0,03133) 𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟏𝟖𝟗
𝐃𝟐 + = √ (0,08676 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0582 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +( 0,02925 −  0,14637) 𝟐 + (0,03661 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,02349 − 0,03133) 𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟐𝟕𝟖
𝐃𝟑 + = √ (0,04338 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0776 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +(0,08925 −  0,14637) 𝟐 + (0,04882 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03916 − 0,03133) 𝟐 =  𝟎, 𝟎𝟖𝟗𝟗
𝐃𝟒 + = √ (0,06508 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,097 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +( 0,02925 − 0,14637) 𝟐 + (0,03661 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03133 − 0,03133) 𝟐 =  𝟎, 𝟏𝟖𝟐𝟓
𝐃𝟓 + = √ (0,02168 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0582 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +(0,08925 − 0,14637) 𝟐 + (0,02032 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,01566 − 0,03133) 𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟏𝟗𝟏
𝐃𝟔 + = √ (0,02168 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0582 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +( 0,14637 − 0,14637) 𝟐 + (0,03661 −𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03133 − 0,03133) 𝟐 =  𝟎, 𝟎𝟗𝟗𝟑
𝐃𝟕 + = √ (0,06508 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0776 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +(0,08925 −  0,14637) 𝟐 + (0,06103 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,02349 − 0,03133) 𝟐 =  𝟎, 𝟎𝟕𝟒𝟕
𝐃𝟖 + = √ (0,06508 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,0776 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +(0,14637 − 0,14637) 𝟐 + (0,06103 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03916 − 0,03133) 𝟐 =  𝟎, 𝟎𝟒𝟖𝟏
𝐃𝟗 + = √ (0,04338 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,097 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +( 0,08925 −  0,14637) 𝟐 + (0,04882 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03916 − 0,03133) 𝟐 = 𝟎, 𝟎𝟖𝟕𝟕
𝐃𝟏𝟎 + = √ (0,06508 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟔) 𝟐 +(0,097 − 𝟎, 𝟎𝟗𝟕) 𝟐 +(0,14637 −  0,14637) 𝟐 +
(0,04882 −𝟎, 𝟎𝟔𝟏𝟎𝟑) 𝟐 +(0,03916 − 0,03133) 𝟐 = 𝟎, 𝟎𝟒𝟓𝟕
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Jarak antara Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
D + = √∑ n(Y ij − Y − ) 2
𝑫𝟏 − = √ (0,10846 − 0,02168) 2 + (0,0776 − 0,0582) 2 + (0,02925 − 0,02925) 2 + (0,06103 − 0,02032) 2 + (0,02349 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟎𝟗𝟖𝟏
𝐃𝟐 − = √ (0,08676 − 0,02168) 2 + (0,0582 − 0,0582) 2 + ( 0,02925 − 0,02925) 2 +
(0,03661 − 0,02032) 2 + (0,02349 − 0,01566) 2 = 0,0675
𝐃𝟑 − = √ (0,04338 − 0,02168) 2 + (0,0776 − 0,0582) 2 + (0,08925 − 0,02925) 2 +
(0,04882 − 0,02032) 2 + (0,03916 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟎𝟕𝟔𝟐
𝐃𝟒 − = √ (0,06508 − 0,021680) 2 + (0,097 − 0,0582) 2 + ( 0,02925 − 0,02925) 2 + (0,03661 − 0,02032) 2 + (0,03133 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟎𝟔𝟐𝟒
𝐃𝟓 − = √ (0,02168 − 0,02168) 2 + (0,0582 − 0,0582) 2 + ( 0,08925 − 0,02925) 2 + (0,02032 − 0,02032) 2 + (0,01566 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟎𝟔
𝐃𝟔 − = √ (0,02168 − 0,02168) 2 + (0,0582 − 0,0582) 2 + ( 0,14637 − 0,02925) 2 + (0,03661  − 0,02032) 2 + (0,03133 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟏𝟏𝟗𝟐
𝐃𝟕 − = √ (0,06508 − 0,02168) 2 + (0,0776 − 0,0582) 2 + (0,08925 − 0,02925) 2 + (0,06103 − 0,02032) 2 + (0,02349 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟏𝟑𝟑𝟎
𝐃𝟖 − = √ (0,06508 − 0,02168) 2 + (0,0776 − 0,0582) 2 + (0,14637 − 0,02925) 2 + (0,06103 − 0,02032) 2 + (0,03916 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟎𝟖𝟗𝟖
𝐃𝟗 − = √ (0,04338 − 𝟎, 𝟎𝟐𝟏𝟔𝟖) 𝟐 + (0,097 − 𝟎, 𝟎𝟓𝟖𝟐) 𝟐 + ( 0,08925 − 𝟎, 𝟎𝟐𝟗𝟐𝟓) 𝟐 + (0,04882 − 𝟎, 𝟎𝟐𝟎𝟑𝟐) 𝟐 + (0,03916 − 𝟎, 𝟎𝟏𝟓𝟔𝟔) 𝟐 = 𝟎, 𝟎𝟖𝟑𝟑
𝐃𝟏𝟎 − = √ (0,02168 − 0,02168) 2 + (0,097 − 0,0582) 2 + ( 0,14637 − 0,02925) 2 + (0,04882  − 0,02032) 2 + (0,03916 − 0,01566) 2 = 𝟎, 𝟏𝟐𝟖𝟖
d. Menghitung nilai preferensi seluruh alternatif dan jarak berdasarkan solusi ideal
V i = Di− Di−+Di+
V 1 = 0,0981 0,0981 + 𝟎, 𝟏𝟏𝟖𝟗 = 0,4520
V 2 = 0,0675 0,0675 + 𝟎, 𝟏𝟐𝟕𝟖 = 0,3456
V 3 = 0,0762 0,0762 + 𝟎, 𝟎𝟖𝟗𝟗 = 0,4587
V 4 = 0,0624
0,0624 + 𝟎, 𝟏𝟖𝟐𝟓 = 0,4097
V 5 = 0,06
0,06 + 𝟎, 𝟏𝟏𝟗𝟏 = 0,3350
V 6 =
0,1192 0,1192 + 𝟎, 𝟎𝟗𝟗𝟑 = 0,5455
V 7 =
0,1330 0,1330 + 𝟎, 𝟎𝟕𝟒𝟕 = 0,6403
V 8 =
0,0898 0,0898 + 𝟎, 𝟎𝟒𝟖𝟏 = 0,6511
V 9 = 0,0833 0,0833 + 𝟎, 𝟎𝟖𝟕𝟕 = 0,4871
V 10 = 0,1288 0,1288 + 𝟎, 𝟎𝟒𝟓𝟕 = 0,6174
Setelah mendapatkan nilai preferensi berikut ini adalah tabel rangking dari masing-masing alternatif :
Hal 857−865 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 3. Perangkingan
Vi Alternatif Nilai Rangking V 8 Dermansyah  0,6511 1 V 7 Syahputra 0,6403 2 V 10 Rasyid 0,6174 3 V 6 Indah 0,5455 4 V 9 Maulana 0,4871 5 V 3 Melati 0,4587 6 V 1 Susanto 0,4520 7 V 4 Rendi 0,4097 8 V 2 Khairunisa 0,3456 9 V 5 Sandi 0,3350 10
Dari tabel rangking diatas diperlihatkan bahwa 0,6511 memiliki nilai tertinggi, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif V 8 yang lebih dipilih yaitu  Dermansyah sebagai pegawai teladan

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan dan pengamatan yang dilakukan maka dapat diambil kesimpulan Metode TOPSIS (Technicque for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  dapat  membantu  dalam  menentukan  suatu  keputusan  penilaian kinerja pegawai. Proses penentuan kriteria-kriteria pemilihan pegawai teladan yang digunakan yaitu kehadiran, tagging jawab,  kerja  sama,  kedisiplinan,  inisiatif.  Hasil  dari  penerapan  metode  TOPSIS  pada  penelitian  ini  meghasilkan  nilai preferensi yang berupa rangking tertinggi yang terpilih menjadi pegawai teladan yaitu alternatif  V 8 (Dermansyah) dengan hasil 0,6511.

## REFERENCES
[1] S. N. Amida and T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Topsis,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 3, pp. 193–201, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.415.
[2] M. R. Fajar and E. K. Suni, “Sistem Pendukung Keputusan Pegawai Teladan Menggunakan Algoritma SAW Pada PT Semesta Citra Media,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 131–141, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10624.
[3] D. Setiawan and R. Wicaksono, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik di CV . MABERTECH,” Bull. Appl. Ind. Eng. Theory , vol. 2, no. 1, pp. 49–54, 2021.
[4] A. Mubarok, H. D. Suherman, Y. Ramdhani, and S. Topiq, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4739.
[5] S. M. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Di SMA Era Utama Pancur Batu Menggunakan Metode TOPSIS,” Pelita Inform. budi Darma , vol. IX, no. 2, pp. 76–84, 2015.
[6] W. D. Marsono, Ahmad Fitri Boy, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan pada Penderita Obesitas dengan menggunakan Metode Topsis,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 135–140, 2018.
[7] S. Hidayat and R. Irviani, “Ma Al Mubarok Batu Raja Menggunakan Metode Topsis,” J. TAM (Technology Accept. Model. Vol. 6, Juli 2016 , vol. 6, no. 2015, pp. 1–8, 2016.
[8] Hylenarti Hertyana, “Sistem pendukung keputusan penentuan pegawai terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 74–82, 2018, [Online].Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/27
[9] R. Yunitarini, “Sistem pendukung keputusan pemilihan penyiar radio terbaik,” J. Ilm. Mikrotek , vol. 1,no.1,pp.43– 52,2013,[Online].Available:https://eco-entrepreneur.trunojoyo.ac.id/jim/article/download/166/163
[10]  R. Taufiq and A. A. Permana, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Menggunakan Simple Additive Weighting Studi Kasus PT. Trafoindo Prima Perkasa , vol. 4, no. 4. 2018. doi: 10.36722/sst.v4i4.309.
[11]  D. Nababan and R. Rahim, “Sistem Pendukung Keputusan Reward Bonus Pegawai Dengan Metode Topsis,” Nababan, Darsono Rahim , Robbi , vol. 3, no. 1, pp. 2528–5114, 2018, [Online]. Available:
https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/185