Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Jurusan SMA Menggunakan Metode ELECTRE
Rusito 1 , Hendri Surjani 2
1 Prodi Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Elektronika dan Komputer PAT (STEKOM), Semarang, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Elektronika dan Komputer PAT (STEKOM), Semarang, Indonesia
1,2 Jln. Majapahit 605, Semarang E-mail: rusito@stekom.ac.id 1

## Abstrak
Penjurusan siswa di sekolah menengah tidak saja ditentukan oleh kemampuan akademik tetapi juga harus didukung oleh faktor minat, karena karakteristik suatu ilmu menuntut karakteristik yang sama dari yang mempelajarinya. Sesuai kurikulum yang berlaku di seluruh Indonesia, Penjurusan yang tersedia di SMA meliputi Ilmu Alam (IPA), Ilmu Sosial (IPS), dan Ilmu Bahasa. Penjurusan akan disesuaikan dengan minat dan kemampuan siswa. Kriteria untuk menentukan jurusan ini berdasarkan nilai prestasi  akademik,  nilai  tes  kompetensi  dan  peminatan.  Banyaknya  siswa  dan  berbagai  matapelajaran  juga  mempengaruhi kecepatan  dalam  menentukan  penjurusan  siswa.  Dalam  hal  pemilihan  jurusan  perlu  dilakukan  dengan  suatu  metode matematika agar dapat berjalan dengan cepat dan fair, misalkan dengan metode ELECTRE. Metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la realitE) merupakan salah satu metode yang efektif untuk MADM dengan fitur kualitatif dan kuantitatif. Melihat dari kasus diatas maka penulis berusaha menyelesaikan masalah pemilihan dengan model  Multi Attribute Decision Making  (MADM).  Penelitian  ini  akan  menerapkan  suatu  metode  Electre  untuk  mengatasi  penentuan  jurusan  secara  cepat. Penelitian ini menggunakan metode pola research and development Borg & Gall (1987). Hasil dari penelitian ini adalah hasil validasi pakar sistem menunjukkan nilai 2,8 berada diantara 2,51-3,25 yakni tergolong dalam kategori Valid dan validasi dari para user menunjukkan nilai 3.22 berada diantara 2,51 – 3,25 yakni tergolong dalam kategori Efektif.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Jurusan SMA, Metode Electre

## Abstract
Student majors in secondary schools are not only determined by academic ability but must also be supported by interest factors, since  the  characteristics  of  a  science  demand  the  same  characteristics  of  those  who  study  them.  In  accordance  with  the applicable  curriculum throughout  Indonesia, the  majors available  in SMA include  Natural Sciences (IPA), Social Sciences (IPS),  and  Linguistics.  The  majors  will  be  tailored  to  the  student's  interests  and  abilities.  The  criteria  for  determining  this department are based on the value of academic achievement, competency test scores and specialization. The number of students and various matapelajaran also affect the speed in determining student majors. In terms of selection of majors needs to be done with a mathematical method in order to run quickly and fairly, for example with the method of ELECTRE. The ELECTRE (Elimination  Et Choix Traduisant la realitE)  method  is one of the  most effective methods for MADM  with qualitative and quantitative features. Looking from the above case then the author tries to solve the problem of selection with the model of Multi Attribute Decision Making (MADM). This research will apply an Electre method to address the determination of the majors quickly. This research uses Borg & Gall's method of research and development (1987). The results of this study is the results  of  expert  system  validation  shows  the  value  of  2.8  is  between  2.51-3.25  which  belongs  to  the  category  Valid  and validation of the user shows the value of 3.22 is between 2.51 - 3.25 which belong to the category Effective .
Keywords: Decision Support System, High School, Electre Method

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  Teknologi Informasi Mengalami Pertumbuhan Sangat Cepat, Sehingga Dengan Pertumbuhan Ini Telah Mengubah Paradigma Masyarakat Dalam Mencari dan Medapatkan Informasi Yang Tidak Hanya Terbatas Pada Media  Cetak  Atau  Elektronik  Saja  Tetapi  Juga  Menjadikan  Teknologi  Komputer  Sebagai  Salah  Satu  Sumber Informasi. Penjurusan Siswa Di Sekolah Menengah Tidak Saja Ditentukan Oleh Kemampuan Akademik Tetapi Juga Harus Didukung Oleh Faktor Minat, Karena karakteristik suatu ilmu menuntut karakteristik yang sama dari yang mempelajarinya. Dengan demikian, siswa yang mempelajari suatu  ilmu yang sesuai  dengan karakteristik kepribadiannya (minat terhadap suatu ilmu tertentu) akan merasa senang ketika mempelajari ilmu tersebut.
Di SMA Negeri 1 Limbangan Kendal siswa kelas X yang akan naik ke kelas XI  mengalami kebingungan dalam  memilih  jurusan.  Hal  tersebut  terjadi  karena  siswa  tidak  mengetahui  jurusan  yang  sesuai  dengan kemampuan  dan  keinginan  siswa.  Yang  sering  terjadi  akibat  siswa  yang  memisahkan  antara  kemampuan  dan minat adalah siswa  yang  susah dalam penyerapan materi pelajaran. Sesuai kurikulum yang berlaku di seluruh Indonesia,  maka  siswa  kelas  X  SMA  yang  naik  ke  kelas  XI  akan  mengalami  pemilihan  jurusan/penjurusan. Penjurusan  yang  tersedia  di  SMA  meliputi  Ilmu  Alam  (IPA),  Ilmu  Sosial  (IPS),  dan  Ilmu  Bahasa.  Penjurusan akan disesuaikan dengan minat dan kemampuan siswa. Kriteria untuk menentukan jurusan ini berdasarkan nilai prestasi akademik, nilai tes kompetensi dan peminatan.
Belum  adanya  alat  untuk  menentukan  penjurusan  siswa  juga  menjadi  kendala  para  guru.  Guru menginginkan suatu alat atau software untuk menentukan penjurusan secara tepat. Software atau sistem ini nanti diharapkan mampu mempercepat tugas guru untuk menentukan penjurusan siswa. Dalam hal pemilihan jurusan perlu  dilakukan  dengan  suatu  metode  matematika  agar  dapat  berjalan  dengan  cepat  dan  fair,  misalkan  dengan
metode ELECTRE.
Melihat dari kasus diatas maka penulis berusaha menyelesaikan masalah pemilihan dengan model Multi Attribute Decision Making (MADM). Medel MADM dapat membantu meningkatkan kualitas keputusan dengan membuat  proses  pengambilan  keputusan  lebih  efisien  dan  rasional.  Sedangkan  metode ELECTRE merupakan metode yang digunakan untuk menentukan peringkat dan menentukan alternatif terbaik. ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la realitE) merupakan salah satu metode yang efektif untuk MADM dengan fitur kualitatif dan kuantitatif. Jadi pengembangan  metode ini untuk meningkatkan kemampuan  membuat keputusan tersebut. [3][8-10].
Pada  penelitian  ini  akan  menyelesaikan  masalah  yaitu  mencari  alternative  terbaik  dalam  melakukan penjurusan kelas XI berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode ELECTRE , penulis  akan  mengembangkan  sistem  informasi  pendukung  keputusan  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL agar proses perhitungan berjalan dengan cepat dan tepat. Proses penelitian menggunakan R&D Borg and Gall karena merupakan penelitian berbasis produk.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Metode Pengembangan
Metode  sistem  pakar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode ELECTRE, sedangkan  model pengembangan  yang  digunakan  termasuk  jenis  penelitian  dan  pengembangan  atau  dikenal  dengan  istilah Research  and  Development  (R  &  D) .  (seperti  Gambar  1.)  Dalam  penelitian  ini  peneliti  hanya  menggunakan sampai dengan tahap ke-6
Gambar 1.   Tahapan penelitian R&D

## 2.1 Prosedur Pengembangan
Prosedur sistem pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan metode electre di SMAN 1 Limbangan dengan metode yang diadaptasi dari Borg & Gall dilaksanakan sesuai dengan tahap-tahap berikut : a. Potensi dan Masalah
Potensi  dan  masalah  yang  ada  dipenelitian  ini  adalah  teknologi  informasi  yang  berkembang  sangat  cepat digunakan untuk membuat sistem yang dapat membantu keputusan penjurusan di SMAN 1 Limbangan. Sistem ini mengitung dengan metode electre yang diaplikasikan dalam pemrograman sehingga berjalan cepat efective dan efisien.
b. Pengumpulan Data
Metode pengumupulan data yang digunakan untuk penelitian sini adalah :
1. Data primer yaitu pengumpulan data dilakukan kepada siswa termasuk penggolongan data nilai akademik, nilai kompetensi dan peminatan.
Tabel 1. Data kriteria dan nilai
Nilai Nilai Akademik C1 Nilai Tes Kompetensi C2 Peminatan C3 1 24-0 24-0 Tidak Minat 2 44-25 44-25 Kurang Minat 3 64-45 64-45 Minat Potensi dan Masala Pengum pulan Data Desai n Produ Validas i Desain Revisi Desai n Uji Coba Produ Revisi Produ k Uji Coba Pemak Revisi Produk
Produksi Massal
4 84-65 84-65 Sangat Minat 5 100-85 100-85 Amat  Sangat Minat Tabel 2. Contoh data siswa No.  NISN Nama Peserta Didik Jenis Kelamin Kelas 1 0012345677 WULAN PUTRI INTANI P XI A 2 0012345441 THEDI ARDIANSYAH  L XI B 3 0012345205 DIMAS ARVIADY L XI A 4 0012344969 HERMA  NISA CHOERANI P XI A 5 0012344733 INDRIA LATIKA P XI B 6 0012344497 RESTU AYU PRAMESWARI  P XI A 7 0012344261 RINDITA ARAFAH P XI A 8 0012344025 YASSHINTA IKE WIDIASTUTI P XI A 9 0012343789 FIKRI NUR FATONI L XI B 10 0012343553 RETNA  DUWI SAFITRI P XI A
2. Data sekunder pengumpulan data dimana pengumpulan data ini diperoleh dari perpustakaan, buku-buku referensi dan jurnal yang sama dalam peneletian yang dibahas. Jurnal yang digunakan untuk kajian teori adalah Syeril Akshareari (2014) [6] dan Dian Veryana (2014) [3].
c. Desain Produk
Dalam  hal  ini  dilakukan  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  model pengembangan  perancangan  Unified  Modeling  Language  (UML).  Sedangkan  bahasa  pemrograman  yang digunakan adalah PHP dan database MySQL. Software untuk merancang dengan Adobe Dreamweaver. d. Validasi Desain
Dalam proses validasi produk bertujuan untuk menilai apakah rancangan kerja baru atau produk baru secara rasional  lebih  baik dan efektif, dengan cara  meminta penilaian ahli  yang berpengalaman dan  melalukan uji kuesioner,  dalam  peneitian  ini  adalah  pakar  sistem  yaitu  dosen  di  Stekom  Semaang  dan  sekaligus  sebagai pembimbing ke dua.
e. Revisi Desain
Setelah seorang pakar melakukan validasi produk selesai maka akan dimulailah tahap revisi produk, desain prototype  ini akan  melalui tahap  revisi produk dimana revisi prototype  ini dilakukan untuk menghilangkan error di dalam program tersebut. Jika tidak terjadi error maka program tersebut sudah   bisa dijalankan dan dipakai oleh user.
f. Uji Coba Produk Akhir
Tahap uji coba program sistem pakar dapat dilakukan setelah desain prototype sudah jadi, lalu bebas dari error di  dalam  program  tersebut.  Kemudian  dilakukan  uji  coba  program  berulang-ulang  untuk  memastikan  tidak terjadi error di dalam program. Uji coba dilakukan oleh user di tempat penelitian, dalam hal ini adalah guru dan siswa.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Penerapan Metode ELECTRE
Metode ELECTRE merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria
yang  sesuai.  Metode  ELECTRE  digunakan  pada  kondisi  dimana  alternatif  yang  kurang  sesuai  dengan  kriteria dieliminasi dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan. Dengan kata lain, ELECTRE digunakan untuk kasus-kasus dengan banyak alternatif(A) namun hanya sedikit kriteria(C) yang dilibatkan. Berikut data yang akan diuji coba : A1 : WULAN PUTRI INTANI A2 : THEDI ARDIANSYAH A3 : DIMAS ARVIADY C1 : Nilai Akademik C2 : Nilai Uji Kompetensi C3 : Peminatan
Tabel 3. Penilaian terhadap alternatif ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 A1 4 5 3 A2 5 4 2 A3 3 4 4
a. Normalisasi matriks keputusan.
Dalam prosedur ini, setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable . Setiap normalisasi dari nilai xij dapat dilakukan dengan rumus
(1)
Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi,
Tabel 4. Hasil matrik R ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 A1 0.5657 0.6623 0.5571 A2 0.7071 0.5298 0.3714 A3 0.4243 0.5298 0.7428
b. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (wj) yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga, weighted normalized matrix adalah V=RW yang ditulis sebagai:
dimana W adalah : C1 = 4, C2 = 3, C3 = 2
Tabel 5. Tabel matrik V
V= W*R ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 A1 2.2627 1.9868 1.1142 A2 2.8284 1.5894 0.7428 A3 1.6971 1.5894 1.4856
c. Menentukan himpunan concordance dan disordance index . Untuk setiap pasang dari alternatif k dan l ( k, l = 1,2,3, …, m dan k ≠ l ) kumpulan J kriteria dibagi menjadi dua himpunan bagian, yaitu concordance dan discordance . Sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance jika:
(2)
C 12 = {2, 3} C 13 = {1, 2}
C 21 = {1} C 23 = {1} C 31 = {1} C 32 = {2, 3} Sebaliknya, komplementer dari himpunan bagian concordance adalah himpunan discordance , yaitu bila:
(3)
D 12 = {1} D 13 = {3} D 21 = {2, 3} D 23 = {2, 3} D 31 = {2, 3} D 32 = {1} d. Menghitung matriks concordance dan discordance .
1. Menghitung matriks concordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks concordance adalah dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk pada himpunan concordance , secara matematisnya adalah sebagai berikut:
(4) Concordance  A1  A2 A3 A1 5 7 A2 4 4 A3 4 5
2. Menghitung matriks disordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks disordance adalah dengan membagi maksimum selisih  kriteria  yang  termasuk  ke  dalam  himpunan  bagian disordance dengan  maksimum  selisih  nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah sebagai berikut:
(5) Discordance  A1 A2 A3 A1 4 2 A2 5 2 A3 5 4
e. Menghitung matriks concordance
1. Menghitung matriks dominan concordance
Matriks F sebagai matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai thershold , yaitu dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold .
dengan nilai threshold ( c ) adalah:
(6)
C = 27, 333 sehingga elemen matriks F ditentukan sebagai berikut:
(7) F A1 A2 A3 A1 0 1 A2 1 0 A3 0 1
2. Menghitung matriks dominan disordance
Matriks G sebagai matriks dominan disordance dapat dibangun dengan bantuan nilai thershold :
(8)
D = 20, 666 dan elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:
(9) G A1 A2 A3 A1 0 0 A2 1 0 A3 0 0
f. Menentukan aggregate dominance matrix . Matriks E sebagai aggregate dominance matriks adalah matriks yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G yang bersesuaian, secara matematis dapat dinyatakan sebagai:
(10) E A1 A2 A3 A1 0 0 A2 1 0 A3 0 0
Kemudian dijumlah pada setiap baris alternatif (A), dan yang dirangking dari terbesar ke terkecil. Dalam hal ini terpilih A2 terbesar dengan jumlah 1. Maka yang terpilih adalah A2 yaitu THEDI ARDIANSYAH.

## 3.2 Perancangan sistem pendukung keputusan Use Case
Deskripsi Use Case merupakan penjelasan dari use case atau proses-proses yang berlangsung di dalam kegiatan Limbangan adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Use case SPK penentuan jurusan SMA
System data user data siswa bobot jurusan penilaian proses electre lap. siswa lap. rekomendasi <<include>> <<include>> <<extend>> <<extend>> administrator user (guru dan siswa)
Deskripsi  aktor  merupakan  penjelasan  dari  apa  yang  dilakukan  oleh  aktor-aktor  yang  terlibat  dalam  perangkat lunak yang akan dibangun. Adapun deskripsi dari aktor-aktor yang terlibat dalam sistem penjualan adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Use case description Nama Use Case Sistem pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan metode electre Aktor Administrator dan User (Guru dan Siswa) Diskripsi Aktor administrator memasukan data user, data siswa, jurusan. Kemudian melakukan penilaian siswa per jurusan. Sistem akan memproses penilaian dengan metode electre kemudian akan ditampilkan dalam  laporan rekomendasi keputusan. User dalam  ha ini guru dan siswa dapat melihat data siswa dan data rekomendasi jurusan. Normal Course melakukan penilaian berdasarkan kriteria yaitu, nilai akademik, uji kompetensi dan peminatan. Data yang dibutuhkan adalah 1. Data Siswa 2. Data Jurusan 3. Data bobot 4. Nilai akademik 5. Nilai uji kompetensi 6. Nilai peminatan Alternate Course melakukan penilaian dengan metode electre dengan kriteria nilai akademik, nilai uji kompetensi dan nilai peminatan. Pre Condition Siswa membutuhkan hasil yang cepat untuk penentuan jurusan Post Condition edit siswa, edit jurusan, penilaian siswa dan proses electre Output Rekomendasi untuk menentukan jurusan berupa laporan rekomendasi jurusan.

## 4. IMPLEMENTASI
Berikut merupakan User Interface Sistem pendukung keputusan a. Tampilan Utama Tampilan utama ini menampilkan menu utama yang terdiri dari form manajemen user, manajemen adata siswa, bobot jurusan dan proses electre dilakukan oleh user admin.
b. Tampilan Laporan Rekomendasi Jurusan
Tampilan  ini  digunakan  untuk  laporan  akhir  keputusan  pemilihan  jurusan,  setelah  dilakukan  penilaian  dan proses dengan metode Electre.
Gambar 4. Tampilan Rekomendasi Keputusan

## 4.1 Pembahasan Produk Akhir
a. Pakar Sistem
Angket ini digunakan sebagai tingkat pengukuran sikap, pendapat, dan presepsi perseorangan.Selanjutnya hasil data penilaian angket dimasukkan dalam kriteria skala penilaian. Adapun kriteria skala nilai sebagai berikut : Nilai 4 = sangat tepat/sangat menarik/sangat layak/sangat sesuai Nilai 3 = tepat/menarik/layak/sesuai Nilai 2 = kurang tepat/kurang menarik/kurang layak/kurang sesuai Nilai 1 = tidak tepat/tidak menarik/tidak layak/tidak sesuai
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  nilai  diperoleh  dari  penilaian  sistem  angket.Data kuantitatif dari setiap item dihitung dengan menggunakan teknik analisis nilai rata-rata. Berdasarkan penjabaran diatas, dapat dirumuskan validasinya :
µ = ∑ 𝑥 𝑛 (11)
Keterangan :
µ
=  nilai rata-rata
∑x
= jumlah total nilai validasi n = jumlah validator Dengan kriteria penilaian validasi sebagai berikut :
Tabel 6. Kriteria Kevalidan Nilai Kriteria Kevalidan 3,26-4,00 Sangat Valid 2,51-3,25 Valid 1,76-2,50 Kurang valid (revisi) 1,00-1,75 Tidak valid (revisi total)
Sehingga dapat dihitung nilai validasinya: µ = ∑ x n = 28 10 = 2,8
(12)
Berdasarkan perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa hasil validasi dari para ahli materi menunjukkan nilai 2,8 berada diantara 2,51-3,25 yakni tergolong dalam kategori Valid.
Nilai 1 0 10 20 30 1 2 3 4 5 JU M LA H RESPONDEN Nilai 1 Nilai 2 Nilai 3 Nilai 4 b. Validasi user
Gambar 5. Grafik Hasil pengisian angket oleh user
Jumlah total nilai sebanyak 5 responden yakni 161, maka dapat dihitung nilai rata-rata responden : x responden = jumlah total nilai responden jumlah responden
(13)
x responden = 161 5 x responden = 32,2
Maka diperoleh nilai validasi dari responden sebagai berikut:
µ user = ∑ x responden n µ user = 32,2 10 µ user = 3.22
Berdasarkan perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa hasil validasi dari para user menunjukkan nilai 3.22 berada diantara 2,51 – 3,25 yakni tergolong dalam kategori Efektif.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil uji validasi oleh pakar dan pengguna dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : a. Hasil Uji Validasi Pakar Sistem
Dari hasil uji validasi yang dilakukan oleh pakar sistem menunjukkan nilai akhir perhitungan adalah 2,8 maka sistem dinyatakan valid. Dan pakar sistem menyimpulkan bahwa sistem sangat layak dipakai.
b. Hasil Validasi Pengguna
Dari uji validitas diperoleh hasil bahwa dari 10 item indikator penilaian, dengan kuisioner 5 user. Hasil tersebut berupa nilai 3,22 yang dikategori penggunaan sistem efektif
Berdasarkan kesimpulan di atas dan sistem yang telah dibuat, dapat diajukan beberapa saran yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam memanfaatkan sistem pendukung keputusan penilaian jurusan SMA : a. Sistem  ini  dapat  terus  di  kembangkan  dengan  menambahkan  integrasi  database  dengan  sistem  informasi akademik.
b. Pengguna dapat diperluas dengan akses secara  masal oleh seluruh siswa dan guru sehingga akan dijadikan sebagai standart operasional di SMAN 1 Limbangan.

## REFERENCES
[1] Borg , W. R. dan Gall , M. D, 1983 , Educational Research An introduction , New York: Longman.
[2] Kusrini, M.Kom, 2007,  Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit Andi, Yogyakarta
[3] Dian Deryana, 2014,  Penerapan Metode Electre Pada Pemilihan Calon Penerima Beasiswa PPA Di Universitas Brawijaya  Malang, http://statistik.studentjournal.ub.ac.id/index.php/statistik/article/view/188, MIPA Universitas Brawijaya, Malang
[4] Muhammad, Arhami, 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta
[5] Mulyanto, Agus, 2009, Sistem Informasi Konsep & Aplikasi, Pustaka Pelajar, Yogyakarta
[6] Syeril Akshareari, 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produksi Sepatu Dan Sandal Dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant  La  Realité  (Electre) (Studi  Kasus  pada  Produsen  Sepatu  dan  Sandal  “Obara  Shoes”  Cibaduyut  Bandung), http://journal.fpmipa.upi.edu/index.php/eurekamatika/article/view/29, UPI , Bandung
[7] Sutarman, 2012, Buku Pengantar Teknologi Informasi, Bumi Aksara, Jakarta
[8] Sri Kusumadewi, Hari Purnomo, (2010), Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[8] Mesran,  G.  Ginting,  Suginam,  R.  Rahim,  Implementation  of  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality  (  ELECTRE  )  Method  in Selecting  the  Best  Lecturer  (  Case  Study  STMIK  BUDI  DARMA  ),  Int.  J.  Eng.  Res.  Technol.  (IJERT.  6  (2017)  141–144. http://www.ijert.org/view-pdf/16277/implementation-of-elimination-and-choice-expressing-reality-electre-method-in-selecting-the- best-lecturer-case-study-stmik-budi-darma.
[9] S. Sundari, A. Wanto, I. Gunawan, J.S. Informasi, P.S. Utara, P.S. Utara, P.S. Utara, M. Electre, Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan  Metode  Electre  Dalam  Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang  Ilmu  Komputer  (  Study  Kasus  di  AMIK  & STIKOM Tunas Bangsa ), (2017) 1–6.
[10]  I.  Saputra,  S.I.  Sari,  Mesran,  PENERAPAN  ELIMINATION  AND  CHOICE  TRANSLATION  REALITY  (  ELECTRE  )  DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK, KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer). I (2017) 295–305.
[11]  Sugiono, 2014, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D, Alfabeta, Bandung
[12]  Tata Sutabri, 2009, Analisa Sistem Informasi, Jogyakarta: Andi Offset.
[13]  Keputusan dan Sistem Cerdas), Penerbit Andi, Yogyakarta [14]  Suhendar , Hariman Gunadi, 2002 , Visual Modeling Menggunakan UML dan Rational Rose, Informatika Bandung. [15]   Bunafit Nugroho, 2007, Trik dan Rahasia Membuat Aplikasi Web dengan PHP, Gava Media,  Yogyakarta.