Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132

## Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menerapkan Metode TOPSIS Untuk Menentukan Siswa Terbaik
M.Yusuf Al-Hakim Syah a , M.Rudi Sanjaya b ,Endang Lestari c , Bayu Wijaya Putra d
a,c,d Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, yusufallesyah@gmail.com
b Laboratotium Pemrograman Internet, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, m.rudi.sjy@ilkom.unsri.ac.id
Submitted: 10-04-2023, Reviewed: 15-04-2023, Accepted 27-04-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.794

## Abstract
The  process of selecting the best  student  in  SMA  N  4  OKU is  currently  based  solely on the  grades from the  report  book, which is not an optimal approach as there are many other aspects to consider. In SMA N 4 OKU, for the selection of the best students they only make a decisions by evaluating the grades from the report book, although there are many aspects to consider in selecting the best students . To address this issue, the TOPSIS method can be used to create a decision support system  that  considers  criteria  such  as  absence,  individuality,  extracurricular  activities,  accomplishments,  and  academic records.  This  method  uses the  Euclidean  distance,  a  principle that  the  selected  alternative  must  be the  farthest from the negative  ideal  solution  and  closest  to  the  positive  ideal  solution.  The  result  of  this  research  is  a  website-based  decision support system that helps teachers select the best students in SMA N 4 OKU by taking into account various criteria. By using this  method,  the  school  can  ensure  that  the  best  students  are  selected  based  on  a  comprehensive  evaluation,  which  will ultimately contribute to the betterment of the school and its students.
Keywords: TOPSIS, decision support system, Euclidean, students, accomplishment

## Abstrak
Teknologi komputer yang kompleks dan canggih sangat membantu dalam pengambilan keputusan, termasuk dalam memilih siswa terbaik di  sekolah.  SMA  N  4  OKU saat  ini hanya  menggunakan  nilai rapor  sebagai  kriteria  utama  dalam  memilih siswa terbaik. Namun, sebenarnya ada banyak aspek lain yang juga perlu dipertimbangkan, seperti absensi, nilai kepribadian, kegiatan ekstrakurikuler, prestasi, dan nilai raport. Jadi sistem pendukung keputusan diperlukan untuk membantu guru dalam memilih siswa terbaik di SMA N 4 OKU berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan a . Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode TOPSIS yang mengukur jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif & negatif menggunakan jarak Euclidean. Penelitian ini berhasil mengembangkan aplikasi website sistem pendukung keputusan untuk memudahkan proses pemilihan siswa terbaik di SMA N 4 OKU dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. Keywords: TOPSIS, sistem pendukung keputusan, Euclidean, siswa, prestasi
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Prestasi  akademik  adalah  kemampuan  untuk memecahkan  masalah  yang  sulit,  menguasai, membandingkan dan mengungguli siswa lain sambil mengatasi permasalahan dan mencapai standar yang tinggi.  (Susanti,  2019).  Siswa  berprestasi  adalah sebuah  bukti  yang  bagus  bagi  pihak  sekolah. Beberapa  faktor  yang  harus  dipersiapkan  untuk menghasilkan  siswa  yang  berprestasi  adalah membentuk  sebuah  motivasi  kepada  siswa-siswi untuk menumbuhkan minat belajar [1].
Seiring berjalannya waktu, jumlah siswa  aktif di  SMA  N  4  OKU    terus  bertambah.  Kualitas dari hasil  belajar  setiap  individu  siswa  juga  semakin berbeda.  Untuk  menilai  siswa  terbaik  tidak  bisa hanya  dilihat  dari  aspek  nilai  raport  saja  karena beberapa siswa dapat melakukan dengan baik dalam satu bidang ilmu pengetahuan tetapi tidak pada yang lain.  Begitu  juga  siswa  lainnya,  banyak  siswa  lain dengan  tingkat  pencapaian  yang  berbeda  dalam setiap bidang. Oleh karena itu, sulit untuk memilih
dan  mengidentifikasi  siswa  mana  yang  berkinerja terbaik dibandingkan yang lain.
Berdasarkan hasil observasi khususnya sekolah SMA N 4 OKU. Bahwa perlu sebuah sistem untuk menentukan  pemilihan  siswa  terbaik  karena  pada sekolah  SMA  N  4  OKU  tidak ada  sistem  tersebut. Maka  dari  itu  perlu  nya  sebuah  sistem  untuk mempermudah pemilihan siswa terbaik di SMA N 4 OKU  dengan mempertimbangkan 5 kriteria  yaitu : absensi  dengan  bobot  3,  kepribadian  dengan  bobot 2,  ekstrakulikuler  dengan  bobot  2,  prestasi  dengan bobot 4 dan nilai raport dengan bobot 5.
Untuk membantu pengambilan keputusan dapat dilakukan  dengan  metodologi  atau  pendekatan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK  menerapkan  Sistem a Informasi a Berbasis a Komputer  (CBIS)  yang  adaptif  dan  dapat disesuaikan  dengan  apa  yang  dirancang  untuk mendukung  keputusan  pada  masalah  tertentu  yang tidak beraturan [2].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132
Sistem a Pendukung a Keputusan a atau  DSS adalah  sebuah  sistem  informasi  komputer a yang membantu a dalam pengambilan a keputusan dengan memproses data dan menyajikan  informasi interaktif.  Ini  adalah  sistem  komputer  yang mengubah data menjadi informasi untuk membantu pengambilan a keputusan a dalam  masalah a semi terstruktur. [7]
Sistem  adalah  kelompok  unsur  yang  saling terkait  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  (Mulyadi, 2016).  Keputusan  adalah  respon  yang  disadari terhadap  beberapa  alternatif  setelah  dilakukan analisis  terhadap  kemungkinan-kemungkinan  dan akibat  yang  akan  didapatkan.  Keputusan  terakhir didasarkan  pada  setiap  keputusan,  tindakan,  dan opini yang dapat berupa pilihan jawaban. Keputusan dibuat secara sadar dan rasional a oleh a organ a yang berwenang a dengan kewenangan a yang ada padanya [6]. TOPSIS  adalah  metode  dalam  pengembangan Sistem a Pendukung a Keputusan yang menggunakan prinsip geometris. Metode a ini a memilih a alternatif yang  memiliki a jarak  paling  jauh  dari  solusi  ideal negatif a dan  terpendek  dari  solusi a ideal a positif menggunakan  jarak  Euclidean  [8].  Solusi a ideal negatif  dihitung  dengan  menjumlahkan  nilai a terendah pada semua atribut, sedangkan solusi ideal positif  dihitung  dengan  menjumlahkan  nilai tertinggi pada semua atribut. TOPSIS mempertimbangkan  kedua  solusi  tersebut  dengan memilih  korelasi  relatif  pada  solusi  ideal  positif untuk menemukan solusi yang optimal. [3].

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  memakai  metode  TOPSIS dan  untuk  pembangunan  sistem  nya  memakai metode  Waterfall.  Metode  ini  adalah  model pengembangan sistem yang sekuensial dan sistematik sehingga dapat dipahami dengan mudah [10].  Pada  gambar  1  berikut  menampilkan  tahap dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1. Metode TOPSIS
Dari  sudut  pandang  geometris,  metode TOPSIS  memakai  prinsip  yaitu  alternatif  wajib memiliki  jangka  yang  terjauha  dari a solusi a ideal negatif a dan a terdekat a dengan  solusi  ideal  positif dengan  memakai  jarak  Euclidean  (jarak  antara  2 poin) untuk memilih korelasi dari sebuah alternatif [9]. Solusi a ideal a negatif  diartikan bahwa total dari semua  nilai  terendah  yang  didapat  untuk a setiap atribut,  di  sisi  lain  solusi a ideal a positif mencakup semua nilai tertinggi yang dicapai dari setiap atribut [4].
Prosedur  TOPSIS  secara  umum  terdiri  dari tahap dan rumus akan dijelaskan seperti dibawah ini:
[5]
A. Pada  semua  alternatif  A1  dan  kriteria  Cj ditentukan menggunakan matriks ternormalisasi dengan rumus a berikut: 2 1 ij jj ij m i x R x    (1) X ij = Matriks Keputusan a R ij = Matriks Normalisasi a i = 1,2...,m j = 1,2,...,n a
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132
B. Yjj  adalah  bobot  nilai  ternormalisasi. Untuk  menghitung  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot :
i = 1,2,....,m a j = 1,2,...,n a Yij = Wij Rij 1 2 1 2 ( , ,..., )
( , ,..., ) n n A y y A y y           (2) max 1 min max 1 min ij ij ij ij y y y y y y       (3)
j = 1,2,...,n C. Jarak  antara  Ai  dan  solusi  ideal  positif memiliki rumus seperti dibawah ini :
  2 1 ij i n i j D y y      (4) i = 1,2,...,m
D. Jarak  antara  Ai  dan  solusi  ideal  negatif memiliki rumus seperti dibawah ini :
  2 1 ij n i i j D y y       (5) i = 1,2,...m
E. Berikut  adalah  rumus  nilai  preferensi semua alternatif (Vi) : i i i i D V D D      (6)
i = 1,2,...m

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data
Berikut  adalah  data  untuk  menyelesaikan kalkulasi metode TOPSIS dalam pemilihan siswa terbaik :
A. Data Alternatif
Data  Alternatif  ini  adalah  data  siswa yang  menjadi kandidat  untuk  pemilihan siswa terbaik.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama A1 Melsa Berliana A2 Komang Amelia A3 Agung A4 Herlina A5 Adika A6 Deswita Adelia A7 Nur Okta A8 Revalina Azahra A9 Aditya Putra A10 Ahlia Khoirunisa
B. Data Kriteria
Data  Kriteria  ini  adalah  akar  dari penilaian  untuk  alternatif  (siswa).  Data kriteria terbagi menjadi 2 yaitu cost dan benefit.  Cost  adalah  makin  kecil  nilai maka  semakin  baik,  sedangkan  benefit adalah makin besar nilai semakin baik.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut C1 Absensi Benefit C2 Kepribadian Benefit C3 Prestasi Benefit C4 Ekstrakulikuler Benefit C5 Nilai Raport Benetif
C. Data Bobot Kriteria
Bobot  Kriteria  sebagai  penentu  kriteria yang paling diprioritaskan. Semakin jika kriteria memiliki bobot yang besar maka kriteria semakin di prioritaskan.
Tabel 3. Data Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Absensi 3
C2
Kepribadian 2
C3
Prestasi 4 C4 Ekstrakulikuler 2
C5
Nilai Raport 5
D. Nilai Alternatif
Bobot  Kriteria  sebagai  penentu  kriteria yang paling diprioritaskan. Semakin jika kriteria memiliki bobot yang besar maka kriteria semakin di prioritaskan.
Tabel 4. Skala Penilaian Alternatif Kod e Range Keterangan Nilai C1 0 ketidak harian 1 ketidak hadiran 2-4 ketidak hadiran 5 ketidak hadiran 6> ketidak hadiran Sangat bagus Bagus Cukup Kurang Sangat kurang 100 95 90 85 80 C2 Kedisiplinan Kesopanan Bertanggung jawab Rajin
Jujur
Sangat Bagus Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 100 95 90 85 80 C3 5> Piagam 4 Piagam 3 Piagam 1-2 Piagam 0 Piagam Sangat Bagus Baik Cukup Kurang Sangat Kurang
5 4 3 2 1 C4 90-100 80-89 60-79 50-59 0-49 Sangat Bagus Bagus Cukup Kurang Sangat Kurang 100 95 90 85 80 C5 1100-1200 1000-1099 900-999 800-899 700-799 Sangat Bagus Bagus Cukup Kurang Sangat Kurang 100 95 90 85 80
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132
Selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  kriteria disetiap  alternatif  (siswa)  untuk  menyelesaikan perhitungan.
Tabel 5. Nilai Alternatif Alternatif C.1 C.2 C.3 C.4 C.5
A1 80 95 2 95 95 A2 90 90 3 90 90 A3 95 90 4 90 95
A4 100 100 5 100 100 A5 90 95 1 85 85 A6 95 90 3 90 90 A7 95 95 4 95 95 A8 85 80 2 85 80 A9 95 90 2 85 100 A10 85 85 4 95 95
3.2 Langkah-langkah kalkulasi metode TOPSIS
A. Menggunakan  perhitungan  persamaan (1).  Maka  dapatlah  nilai  keputusan matriks ternormalisasi
𝑅 ∶ [
0,192 0,2259 0,1418 0,2236 0,2201 0,216 0,214 0,2127 0,2118 0,2085 0,228 0,214 0,2836 0,2118 0,2201 0,24 0,2378 0,3544 0.2353 0,2317 0,216 0,2259 0,0709 0,2 0,1969 0,228 0,214 0,2127 0,2118 0,2085 0,228 0,2259 0,2836 0,2236 0,2201 0,204 0,1902 0,1418 0,2 0,1853 0,228 0,213 0,1418 0,1883 0,2317 0,204 0,2021 0,2836 0,2236 0,2201] B. Menghitung matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot W = (3,2,4,2,5) Menggunakan  perhitungan  persamaan (2), berikut adalah  nilai matriks keputusan  ternormalisasi  yang  terbobot (Y): 𝑌: [
0,5761 0,4518 0,5671 0,4472 1,1005
0,6481 0,428 0,8507 0,4236 1,0426 0,6481 0,428 1,1342 0,4236 1,1005 0,7201 0,4756 1,4178 0,4707 1,1584 0,6481 0,4518 0,2836 0,4001 0,9847 0,6481 0,428 0,8507 0,4236 1,0426 0,6481 0,4518 1,1342 0,4472 1,1005 0,6121 0,3805 0,5671 0,4001 0,9267 0,6841 0,428 0,5671 0,3762 1,1584 0,6121 0,4042 1,1342 0,4472 1,1005]
C. Menghitung  solusi  ideal a negatif    & solusi ideal a positif. Menggunakan  kalkulasi  persamaan  (3), didapatlah solusi a ideal negatif & positif sebagai a berikut a : Tabel 6. Solusi Ideal Positif & Negatif a Kriteria A+ A- C1 0,7201 0,576 C2 0,4756 0,38 C3 1,4178 0,284
C4 0,4707 0,377 C5 1,1584 0,927
D. Menghitung  jarak  diantara  alternatif menggunakan  solusi  ideal  negatif  & solusi ideal positif.
Memakai  kalkulasi  persamaan a (4)  dan (5), didapatlah jangka solusi ideal negatif
& positif.
Tabel 7. Jarak Solusi Ideal Postif & Negatif
Alternatif D+ D- A1 0,8657 0,3466 A2 0,5869 0,5871 A3 0,2997 0,8767 A4 0 1,1739 A5 1,1518 0,1194 A6 0,5835 0,5926 A7 0,2941 0,8799 A8 0,8964 0,2869 A9 0,8583 0,384 A10 0,3185 0,8713
E. Terkakhir  dengan  memakai  persamaan (6),  didapatlah  nilai  preferensi  dari semua  alternatif  dan  perankingan  siswa terbaik.
Tabel 8.Nilai Preferensi dan Perankingan Siswa
Ranking Alternatif (Siswa) Nilai  Preferensi (V i )
1
Herlina 1 2 Nur Okta 0,7495 3 Agung 0,7452 4 Ahlia Khoirunisa 0,7323 5 Deswita Adelia 0,5039 6 Komang Amelia 0,5001 7 Aditya Putra 0,3091 8 Melsa Berliana 0,2859 9 Revalina Azahra 0,242 10 Adika 0,0939 3.3 Tampilan  Website  SPK  Pemilihan  Siswa Terbaik A. Login
Gambar 2. Halaman Login B. Data Kriteria
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
P-ISSN : 2964-2132
Gambar 3. Halaman data kriteria
C. Data Alternatif (Siswa)
Gambar 4. Halaman data alternatif D. Input Nilai
Gambar 5. Halaman input nilai E. Data Nilai Gambar 6. Halaman data nilai
F. Matriks Ternormalisasi

## G. Nilai Bobot Ternormalisasi
Gambar 8. Halaman nilai bobot ternormalisasi
H. Solusi Ideal Positif & Negatif
Gambar 9. Halaman solusi ideal positif & negatif
I. Jarak Solusi Ideal Positif & Negatif
Gambar 10. Halaman jarak solusi ideal positif & negatif
J. Nilai Preferensi & Perankingan
Gambar 11. Halaman nilai preferensi dan perankingan

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil. Pertama,  pembuatan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi dalam pemilihan siswa terbaik di SMA N 4  OKU.  Kedua,  dengan  menggunakan  metode TOPSIS,  guru  dapat  memilih  siswa  terbaik berdasarkan preferensi tertinggi dengan menghitung nilai dari lima kriteria yang meliputi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 1 Januari 2023 Hal. 149-154 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
absensi, kepribadian, prestasi, kegiatan ekstrakulikuler, dan nilai rapor.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kerjasama  dari  berbagai  pihak  yang  turut serta  berkontribusi  sangat  membantu  dalam kelancaran  dan  keberhasilan  penelitian  ini.  Saya ingin  menyampaikan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  Bapak  M.  Rudi  Sanjaya, S.Kom., M.Kom. selaku dosen pembimbing, Ibu Jumiati selaku kepala sekolah SMA N 4 OKU, Ibu Mukhtamira  selaku  wakil  kepala  sekolah  bidang akademik  dan  teman-teman  saya  yang  telah membantu  dalam  penelitian  ini  sehingga  dapat terlaksana sampai selesai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Teknik,  J.,  &  Informatika,  D.  (n.d.). Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan Siswa Berprestasi  Menggunakan Metode TOPSIS pada SMA Sinar Husni (Vol. 6).
[2]  Sikumbang,  E.  D.,  &  Muhammad,  I.  M.  (2021).  Metode Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa Berprestasi. In Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No (Vol. 5, Issue 1).
[3]  Simanjuntak,  R.,  Safii,  M.,  &  Saputra,  W.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode  Topsis  di  SMA  Sultan  Agung Pematangsiantar. Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan Information Science (SENARIS) , 2 , 331–341.
[4]  Nur  Fitriana,  A.,  Kunci  -Sekolah,  K.,  &  Pendukung Keputusan,  S.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS. Citec Journal , 2 (2).
[5] Yuyut Lesmana, A., & Nugroho, A. C. (n.d.). PENGGUNAAN
METODE TOPSIS UNTUK SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SISWA  BERPRESTASI  DI  MAN  1 METRO (Vol. 1, Issue 2).
[6]  Lisdiyanto,  A.  (2023).  Sistem  Penilaian  Kinerja  Tridharma Dosen  Menggunakan  SAW. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Informasi Bisnis , 5 (1), 69–72. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.760 [7]  Pratama  Putra,  P.,  Toresa,  D.,  Ersan  Fadrial,  Y.,  Sari,  P., Muzawi,  R.,  &  Sahrun,  N.  (2022).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BLT MENGGUNAKAN  METODE  SAW. Jurnal  Teknologi  Dan
Sistem Informasi Bisnis-JTEKSIS , 4 (2), 285–293. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.457
[8]  Daulay  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Pekanbaru,  S.  (n.d.). LECTURER PERFORMANCE DECISION SUPPORT SYSTEM USING THE TOPSIS METHOD BASED ON WEB.
In Journal  of  Applied  Engineering  and  Technological  Science (Vol. 2, Issue 1).
[9]  Zulqarnain,  R.  M.,  Saeed,  M.,  Dayan,  F.,  Ahmad,  B., Zulqarnain, R. M., Saeed, M., Ahmad, N., Dayan, F., & Ahmad, B. (2020). Application of TOPSIS Method for Decision Making Topological  Invariant  and  bounds  of  graphs  View  project Neutrosophic  Measure  Theory  View  project  Application  of TOPSIS Method for Decision Making. International Journal of Scientific Research in ___________________________
Research  Paper.  Mathematical  and  Statistical  Sciences , 7 ,  76– 81. https://www.researchgate.net/publication/342347772
[10]  Aldi,  F.  (2022).  Web-Based  New  Student  Admission Information System Using Waterfall Method. Sinkron , 7 (1), 111– 119. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i1.11242