## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
Submitted: 29/11/2020 ; Accepted: 26/12/2020 ; Published: 26/01/2021

## Penerapan Metode VIKOR(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) Dalam Membeli Smartphone
Yusril Yusuf, Rakhma Sarita *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 yusrilyf01@gmail.com, 2,* rakhmasarita155@gmail.com
Abstrak −Perkembangan  teknologi  informasi  sekarang  ini  semakin  canggih  dan  terus  berkembang.  Seiring  berjalannya  waktu, smartphone  keluaran  terbaru  semakin  banyak  dirilis  dengan  berbagai  macam  spesifikasi  dan  merek,  serta  mempunyai  harga  yang bervariasi yang bisa disesuaikan dengan budget pembeli.  Begitu banyaknya tipe dan berbagai macam spesifikasi tersebut membuat pembeli  kebingung  dalam  membeli  smartphone.  Setiap  smartphone  mempunyai  kualitas  dan  spesifikasi  yang  berbeda-beda  dari masing-masing merek, tentunya membuat pembeli sulit mengambil keputusan dalam memilih smartphone. Dari permasalahan tersebut, maka  dibuat  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  membeli  sebuah  smartphone  yang  bertujuan  agar  pembeli  memilih smartphone yang tepat. Adapun beberapa kriteria yang ditemukan dari hasil observasi dan wawancara diantaranya C1 Harga, C2 CPU, C3 ROM, C4 Beterai, C5 Kamera, dan C6 RAM. Penelitian menggunakan perhitungan metode VIKOR memperoleh hasil yang dapat dijadikan  acuan  dalam  memilih  smartphone.  Tujuan  membuat  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengambil  keputusan  dalam membeli smartphone terpenuhi. Sistem tersebut dapat membantu pembeli memberikan rekomendasi saat memilih  smartphone yang ingin dibeli dengan hasil yang akurat.
Kata Kunci: Smartphone; Sistem Pendukung Keputusan; VIKOR
Abstract −The development of information technology is now increasingly sophisticated and continues to develop. Over time, the latest smartphone releases are increasingly being released with various specifications and brands, and have various prices that can be adjusted to the buyer's budget. So many types and various kinds of specifications make buyers confused about buying a  smartphone. Each smartphone has different quality and specifications from each brand, of course, making it difficult for buyers to make decisi ons in choosing a smartphone. From these problems, a Decision Support System was created in buying a  smartphone which aims to make buyers choose the right smartphone. Some of the criteria found from the results of observations and interviews include C1 Price, C2 CPU, C3 ROM, C4 Battery, C5 Camera, and C6 RAM. Research using the VIKOR method of calculation obtained results that can be used as a reference in choosing a  smartphone. The purpose of making a decision support system for making decisions in buying  a smartphone is fulfilled. This system can help buyers provide recommendations when choosing the smartphone they want to buy with accurate results.
Keywords : Smartphone; Decision Support System; VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Zaman sekarang, hampir semua kalangan mempunyai alat komunikasi seperti smartphone atau ponsel pintar, mulai dari anak-anak, remaja, hingga dewasa mempunyai smartphone . Sejak diciptakannya alat komunikasi tersebut, hidup manusia semakin berubah menjadi lebih cepat dan lebih mudah.
Smartphone merupakan sebuah alat telekomunikasi yang lebih praktis dan dapat dibawa kemana saja serta dapat digunakan setiap saat[1]. Pada smartphone terdapat beberapa fitur tambahan yang tidak dimiliki telepon konvensional, seperti bermain game, sosial media, dan sebagai keperluan bisnis bagi individu tertentu. Untuk mendukung itu semua, diperlukan  sebuah  perangkat smartphone yang  mempunyai  spesifikasi  tinggi.  Dengan  fitur  yang  lengkap,  keinginan masyarakat  untuk  memiliki  sebuah smartphone semakin  meningkat  setiap  tahun.  Banyak  sekali  pilihan  dari  berbagai macam merek smartphone yang dirilis dan dipasarkan secara online maupun offline, dengan spesifikasi yang berbeda- beda  dan  harga  yang  beragam.  Kondisi  tersebut  membuat  pembeli  kebingungan  dalam  memilih  sebuah smartphone . Memperoleh informasi mengenai smartphone melalui mesin pencarian saja tidak cukup untuk dijadikan sebagai acuan dalam  membeli smartphone tentu  diperlukan  juga  perhitungan  yang  akurat.  Dari  masalah  tersebut  maka  diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi kepada pembeli dalam memilih smartphone yang ingin dibeli.
Berdasarkan masalah diatas dapat dipahami sistem yang dibutuhkan untuk mendukung keputusan bertujuan untuk membantu  pembeli  mengambil  keputusan  saat  melakukan  pembelian smartphone dengan  mudah,  cepat,  dan  efektif. Terdapat  metode  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  diterapkan,  yaitu  Visekriterijumsko  Kompromisno Resenje (VIKOR)[2][3]. Karena, metode VIKOR merupakan salah satu metode perangkingan yang mudah dipahami dan dapat    menyeleksi  lebih  dari  satu  kriteria  (multikriteria)  dengan  hasil  yang  akurat[4],  [5].  Selain  VIKOR,  ada  juga ditemukan metode lain sebagai pendukung yaitu TOPSIS.
Sistem Pendukung Keputusan berguna dalam membimbing, memberikan prediksi serta membantu pengguna agar dapat mengambil sebuah keputusan dengan perhitungan dengan hasil yang lebih baik[2][6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan-tahapan yang dilaksanakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Studi Liratur
Mempelajari  metode,  objek,  penelitian,  dan  hal-hal  lainnya  melalui  buku,  jurnal,  dan  halaman  web  yang  dapat

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
Submitted: 29/11/2020 ; Accepted: 26/12/2020 ; Published: 26/01/2021
dipercaya dan memberikan informasi yang akurat.
2) Wawancara
Mengumpulkan data dan mengamati secara langsung pada para penjual dan pembeli yang ingin membeli smartphone , serta orang-orang yang berhubungan dengan objek penelitian.
3) Observasi
Mencari bahan yang mendukung penelitian dan membandingkan berbagai sumber referensi di internet baik itu dalam bentuk jurnal dan web yang berkaitan dengan objek penelitian dan metode VIKOR.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem yang berfungsi untuk mengelola data dari suatu kriteria tertentu, agar pengguna dari sebuah sistem dapat mengambil keputusan yang terbaik. SPK bukanlah suatu tool dalam mengambil keputusan, tetapi sebagai tool pendukung[7]–[11].

## 2.2 Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR)
Metode VIKOR merupakan metode yang dapat digunakan untuk menyeleksi kriteria yang lebih dari satu. Metode VIKOR sebuah  perangkingan  dengan  memperhitungkan  hasil  dari  alternatif  dan  kriteria[7][12].  Adapun  langkah-langkah prosedur VIKOR[7][2][2], [8], [13]–[15]dalam menyelesaikan permasalahan tersebut sebagai berikut:
1) Membuat kriteria dan alternatif ke dalam bentuk matriks.
Data  yang  didiperoleh  disusun  ke  dalam  bentuk  matriks  R;H j sebagai  alternatif  ke  i=1,2,3,…,m;  dan  K xn kriteria  ke j=1,2,3,…,n.
R = H 1 H 2 ⋮ H n [ K x1 K x2 ⋯ K xn a 11 x 12 ⋯ x 1n a 21 ⋮ a m1 x 22 ⋮ x m2 ⋯ ⋱ ⋯ x 2n ⋮ x mn ] (1)
Keterangan
X ij : Respon dari alternative i pada kriteria j i : 1,2,3,…., m menyatakan urutan alternatif j : 1,2,3,…., n menyatakan urutan kriteria H i : urutan alternative ke -i K j : urutan Kriteria ke -j
R : Sebagai matriks keputusan
2) Menentukan bobot masing-masing kriteria. Berikut rumus menentukan untuk bobot kriteria.
∑ j=1 n w j = 1 (2)
Keterangan w j : bobot kriteria dari j j : 1,2,3,….,n, menyatakan urutan kriteria
3) Membuat matriks normalisasi dengan menentukan nilai positif dan nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria.
f j + = max(f 1j, f 2j , f 3j, … , f mj ) (3)
f j − = min(f 1j, f 2j , f 3j, … , f mj ) (4)
Matriks R kemudian di normalisaksikan menggunakan persamaan berikut :
R ij = (f j + −f ij ) (f j + −f j − ) (5)
Keterangan: f ij : respon alternatif i pada kriteria j f + j : Nilai terbaik/tertinggi atau positif pada suatu kriteria j f - j : Nilai terjelek/terendah atau negatif pada suatu kriteria j
4) Menentukan nilai berbobot dari data yang telah ternormalisasi untuk masing-masing alternatif dan kriteria. Nilai data yang ternormalisasi (N) dikalikan dengan nilai bobot kriteria (W) yang telah ditentukan:
W ij ∗ =   w j . N ij (6)
Keterangan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
W * ij : nilai ternormalisasi yang terbobot (alternatif i pada kriteria j)
W j : bobot nilai pada kriteria j N ij : data nilai yang sudah ternormalisasi (alternatif i pada kriteria j)
5) Menghitung Nilai Utility Measure (S) dan Regret Measure (R):
S i = ∑ w j (f j + −f ij ) (f j + −f j − ) n j=1
(7)
R i = max j (8)
6) Menghitung indeks VIKOR (Q) dan Perangkingan alternatif
Dimana, S - = min i (S i ),  S + = max i (S i ), R - = min i (R i ), R + = max i (R i )
Setiap alternatif i dihitung indeks VIKOR-nya dengan rumus berikut
Q i = v [ S i −S − S + −S − ] + (1 − v) [ R i −R − R + −R − ] (9)
Dan v bernilai 0.5. Setelah Nilai Q i ditemukan, maka akan dilakukan pengurutan perankingan ditentukan dari nilai perankingan Q i dengan nilai terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  keputusan    pembeli  dalam  membeli smartphone ialah      VIKOR,  supaya pembeli  mendapatkan rekomendasi smartphone dari  hasil perhitungan metode VIKOR. Untuk melakukan perhitungan tersebut  penulis harus memasukan data smartphone mulai dari kriteria serta bobot dari setiap sub kriteria diantaranya, harga, CPU, RAM, ROM, kamera, beterai. Terdapat 5 Smartphone sebagai bahan pertimbangan (kriteria) yaitu :
Tabel 1. Nama Kriteria No. Nama Alternatif 1. SAMSUNG GALAXY S20 A1 2. OnePlus 8 Pro A2 3. Huawei P30 Pro A3 4. OPPO Find X A4 5. SAMSUNG GALAXY S10 A5
Diketahui bobot setiap kriteria sebagai berikut :
1. Harga 25%, Karena semakin tinggi harga smartphone semakin berkurang minat pembeli untuk membeli smartphone . Walaupun, harga tinggi mempunyai kualitas yang bagus bukan berarti smartphone dengan harga yang lebih murah tidak berkualitas. Itulah mengapa harga mempunyai bobot penilaian yang tinggi.
2. CPU  20%,  dengan  peforma  prosessor  yang  rendah  membuat smartphone susah  untuk  multi  tasking,  menjalankan aplikasi yang berat dan video rendering. Dengan kondisi tersebut tentu pengalaman menggunakan smartphone sehari- hari pun menjadi tidak nyaman.
3. ROM  20%,  semakin  tinggi  kapasitas  ROM  yang  ada  pada smartphone .  Maka,  pengguna  tanpa  perlu  khawatir kehabisan ruang penyimpanan.
4. Beterai 5%, Smartphone dengan kapasitas beterai yang besar, maka smartphone dapat digunakan lebih lama.
5. Kamera 15%,  Kualitas kamera yang bagus mempunyai nilai lebih bagi para pengguna yang suka photografi dan social media aktif.
6. RAM 15%, smartphone dengan kapasitas RAM yang tinggi juga menjamin pengalaman multi tasking menjadi lebih nyaman, serta menjalankan aplikasi yang berat dengan mudah.
Berikut ini adalah tabel keterangan kriteria.
Tabel 2. Keterangan Kriteria No. Kriteria Keterangan 1. C1 Harga 2. C2 CPU 3. C3 ROM 4. C4 Beterai 5. C5 Kamera 6. C6 RAM

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
Ada 5 bobot penilaian, yaitu: Sangat Bagus = 5 Bagus = 4 Cukup = 3 Buruk = 2 Sangat Buruk = 1 Berikut tabel keterangan bobot kriteria CPU.
Tabel 3. Bobot CPU No. CPU Nilai 1. Kirin 980 1 2. Exynos 9820 2 3. Snapdragon 845 3 4. Exynos 990 4 5. Snapdragon 865 5
Berikut tabel keterangan bobot  kriteria RAM.
Tabel 4. Bobot RAM No. RAM (GB) Nilai 1. 4 1 2. 6 2 3. 8 3 4. 12 4 5. >12 5
Berikut table keterangan bobot kriteria Kamera.
Tabel 5. Bobot Kamera No. Kamera (Megapixel) Nilai 1. <8 1 2. 8-16 2 3. 16-32 3 4. 32-64 4 5. >64 5
Berikut tabel keterangan bobot kriteria harga.
Tabel 6. Bobot harga No. Harga (Jutaan) Nilai 1. >15 1 2. <12 2 3. 9-10 3 4. <8 4 5. <6 5
Berikut tabel keterangan bobot kriteria ROM
Tabel 7. Bobot ROM No. ROM (GB) Nilai 1. 32 1 2. 64 2 3. 128 3 4. 256 4 5. 512 5
Berikut tabel keterangan bobot kriteria Beterai.
Tabel 8. Bobot Beterai No. Beterai (mAH) Nilai 1. <2600 1 2. >3000 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
No. Beterai (mAH) Nilai 3. 3000-3600 3 4. 4000 4 5. >4000 5
Langkah pertama adalah menyusun kriteria dan alternatif ke dalam bentuk matriks, menggunakan persamaan (1).
Tabel 9. Pembobotan Alternatif
No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1. A1 3 4 3 4 4 3 2. A2 1 5 3 5 3 3 3. A3 1 1 4 5 3 3 4. A4 3 3 4 3 2 3 5. A5 4 2 3 2 2 3
Langkah kedua menentukan bobot (W) untuk setiap kriteria menggunakan persamaan (2)
Tabel 10. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Harga 0,25 C2 CPU 0,20 C3 ROM 0,20 C4 Beterai 0,05 C5 Kamera 0,15 C6 RAM 0,15
Langkah ketiga, menormalisasi dengan menentukan nilai positif/tertinggi dan nilai negative/terendah dari masing-masing kriteria menggunakan persamaan (3) dan (4).
C1= 𝑓𝑖 + (4), 𝑓𝑖 − (1) C2= 𝑓𝑖 + (5), 𝑓𝑖 − (1) C3= 𝑓𝑖 + (4), 𝑓𝑖 − (3) C4= 𝑓𝑖 + (5), 𝑓𝑖 − (2) C5= 𝑓𝑖 + (4), 𝑓𝑖 − (2) C6= 𝑓𝑖 + (3), 𝑓𝑖 − (3)
Langkah selanjutnya, matriks F tersebut kemudian di normalisaksikan dengan persamaan (5)
𝑅 11 = (4 − 3) (4 − 1) = 1 3 = 0,333
𝑅 12 = (5 − 4) (5 − 1) = 1 4 = 0,25
𝑅 13 = (4 − 3) (4 − 3) = 1 1 = 1
𝑅 14 = (5 − 4) (5 − 2) = 1 3 = 0,333
𝑅 15 = (4 − 4) (4 − 2) = 0 2 = 0
𝑅 16 = (3 − 3) (3 − 3) = 0 0 = 0
𝑅 21 = (4 − 1) (4 − 1) = 3 1 = 3
𝑅 22 = (5 − 5) (5 − 1) = 0 4 = 0
𝑅 23 = (4 − 3) (4 − 3) = 1 1 = 1
𝑅 24 = (5 − 5) (5 − 2) = 0 3 = 0
𝑅 25 = (4 − 3) (4 − 2) = 1 2 = 0,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
𝑅 26 = (3 − 3) (3 − 3) = 0 0 = 0
𝑅 31 = (4 − 1) (4 − 1) = 3 3 = 1
𝑅 32 = (5 − 1) (5 − 1) = 4 4 = 1
𝑅 33 = (4 − 4) (4 − 3) = 0 1 = 0
𝑅 34 = (5 − 5) (5 − 2) = 0 3 = 0
𝑅 35 = (4 − 3) (4 − 2) = 1 2 = 0,5
𝑅 36 = (3 − 3) (3 − 3) = 0 0 = 0
𝑅 41 = (4 − 3) (4 − 1) = 1 3 = 0,333 𝑅 42 = (5 − 3) (5 − 1) = 2 4 = 0,5
𝑅 43 = (4 − 4) (4 − 3) = 0 1 = 0
𝑅 44 = (5 − 3) (5 − 2) = 2 3 = 0,666
𝑅 45 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1
𝑅 46 = (3 − 3) (3 − 3) = 0 0 = 1
𝑅 51 = (4 − 4) (4 − 1) = 0 3 = 0
𝑅 52 = (5 − 2) (5 − 1) = 3 4 = 0,75
𝑅 53 = (4 − 3) (4 − 3) = 1 1 = 1
𝑅 54 = (5 − 2) (5 − 2) = 3 3 = 1
𝑅 55 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1
𝑅 56 = (3 − 3) (3 − 3) = 0 0 = 0
𝑅 𝑖𝑗 [ 0,333 3 1 0,333
0 0,25 0 1 0,5 0,75 1 1 0 0 1 0,333 0 0 0,666 1 0 0 0,5 1 1 0 0 0 1 0]
Langkah  Keempat,  Nilai  data  ternormalisasi  (R)  dikali  dengan  nilai  bobot  kriteria  (W)  yang  telah  ditentukan, menggunnakan persamaan(6) diperoleh hasil berikut:
W = 0,25 0,20 0,20 0,05 0,15 0,15

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
𝑊 𝑖 ∗ 𝑅𝑖𝑗 [ 0,083
0,75 0,25 0,083 0 0,05 0 0,2 0,1 0,15 0,2 0,2 0 0 0,2 0,0166 0 0 0,0333 0,05 0 0 0,075 0,15 0,15 0 0 0 0,15 0 ]
Langkah kelima, menghitung Nilai Utiliity Measure (S) dan Regret Meaasure (R) dengan persamaan (7) dan (8) Melakukan penjumlahan untuk mendapatkan hasil S i S 1 =0,083+0,05+0,2+0,016+0+0=0,349 S 2 =0,75+0+0,2+0+0+0=0,95
S 3 =0,25+0,2+0+0+0,075+0=0,525 S 4 =0,083+0,1+0+0,033+0,15+0,15=0,516 S 5 =0+0,15+0,2+0,05+0,15+0=0,55
Berikutnya menghitung utility measure R dari setiap alternative
R 1 =Max(0,083;0,05;0,2;0,016;0;0)=0,2 R 2 =Max(0,75;0;0,2;0;0;0)=0,75 R 3 =Max(0,25;0,2;0;0;0,075;0)=0,25 R 4 =Max(0,083;0,1;0;0,033;0,15;0,15)=0,15
R 5 =Max(0;0,15;0,2;0,05;0,15;0)=0,2
Langkah Keenam, menghitung indeks VIKOR (Q), dimana 𝑆 - dan 𝑅 - merupakan nilai terendah/negatif dan 𝑆 + dan 𝑅 + merupakan nilai tertinggi/positif.
Tabel 11. Nilai dari 𝑆 + , 𝑆 - , 𝑅 + , dan 𝑅 -
𝑆 + 0,95 𝑆 - 0,349 𝑅 + 0,75 𝑅 - 0,15 Q1=0,5((0,349-0,349)/(0,95-0,349))+(1-0,5)((0,2-0,15)/(0,75-0,15)) = 0,041667 Q2=0,5((0,95-0,349)/(0,95-0,349))+(1-0,5)((0,75-0,15)/(0,75-0,15)) = 1 Q3=0,5((0,525-0,349)/(0,95-0,349))+(1-0,5)((0,25-0,15)/(0,75-0,15)) = 0,229756 Q4=0,5((0,516-0,349)/(0,95-0,349))+(1-0,5)((0,15-0,15)/(0,75-0,15)) = 0,138935 Q5=0,5((0,55-0,349)/(0,95-0,349))+(1-0,5)((0,2-0,15)/(0,75-0,15)) = 0,208888
Langkah ketujuh, melakukan pengurutan perankingan ditentukan dari nilai perankingan Q i dengan nilai terendah (9).
Tabel 12. Perangkingan Alternatif Nilai Q i Ranking A1 0,041667 1 A4 0,138935 2 A5 0,208888 3 A3 0,229756 4 A2 1 5
Tabel tersebut diatas telah menemukan hasil nya, bahwa smartphone yang direkomendasikan untuk dibeli adalah A1 bermerek Samsung Galaxy S20 dengan nilai Q terendah 0,041667.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  metode  VIKOR  membantu  proses  pengambilan  keputusan  dalam rekomendasi  pembelian smartphone ,  dari  masing-masing  kriteria  yang  telah  tetapkan.  Metode  VIKOR  memberikan kemudahan kepada pembeli, khususnya pembeli yang kebingungan dalam memilih smartphone terbaik.

## REFERENCES
[1] E. R. Hylenarti Hertyana1, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pembelian Smartphone Dengan Menggunakan Metode Topsis,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 5, no. 1, pp. 80–91, 2020.
[2] N.  Sutrikanti,  H.  Situmorang,  Fachrurrazi,  H.  Nurdiyanto,  and  M.  Mesran,  “Implementasi  Pendukung  Keputusan  Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , 2018.
[3] Y. Primadasa and H. Juliansa, “Penerapan Metode Vikor dalam Seleksi Penerimaan Bonus Pada Salesman Indihome,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 130-137
Submitted: 29/11/2020 ; Accepted: 26/12/2020 ; Published: 26/01/2021
[4] A. Arisandi and E. S. Pribadi, “Analisa Metode VIKOR pada Rekomendasi Alat Musik Keyboard Electone Terbaik,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , 2020.
[5] N. Rofiqo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Metode VIKOR Pada Faktor Penyebab Rendahnya Minat Mahasiswa Dalam Menulis Artikel Ilmiah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , 2018.
[6] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Penerapan Metode VIKOR Pada Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” pp. 215– 220, 2018.
[7] D. R. Nababan, P. Lestari, and N. Rizka, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil Bekas Dengan Menerapkan Metode Vikor,” pp. 552–559, 2018.
[8] H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S. D. Nasution, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[9] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[11]  G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[12]  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.
[13]  I. Wijaya and Mesran, “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 301–309.
[14]  D. Siregar et al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1019, no. 1.
[15]  Y. J. B. Parrangan et al. , “The Implementation of VIKOR Method to Improve the Effectiveness of Sidi Learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , 2018.