Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode AHP-TOPSIS Dalam Pemilihan Siswa Berprestasi Di SMAN 1 Dumai
Melati Rahma Suri 1 , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Billy Hendrik 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: 1 melatirahmasuri20@gmail.com, 2 gunadiwidi@yahoo.co.id, 3 billy_hendrik@upiyptk.ac.id

## Abstract
The  system  used  by  schools  in  selecting  outstanding  students  is  still  calculated  manually, making it prone to errors in calculating the selection of outstanding students. Therefore, a new system is  needed,  namely  a  decision  support  system  for  selecting  outstanding  students.  The  aim  of  this research is to produce a system for determining students who have the right to enter superior classes. In this study, data from 73 grade 11 students was used using the AHP-TOPSIS combination method. In this research, there are two additional criteria, namely interview scores and psychological scores. The addition of these two criteria is because to enter the superior class you not only have to be outstanding but also have strong interpersonal skills. The results provided by testing 73 student data manually and system  testing gave  a  difference  of  24%  for  the  superior  class  of  Mathematics and Natural  Sciences and 16% for the superior class of Social Sciences where there were 6 students in the Mathematics and Natural  Sciences  class  and  4  students  in  the  Social  Sciences  class  who  were  entitled  to  enter  the superior  class.  but  there  are  no  results provided  by  the  old  system.  The  differences  produced  by  the new  system  and  also  two  additional  criteria  are  able  to  provide  better  results  in  determining outstanding students.
Keywords : AHP-TOPSIS, Criteria, Student achievement, Decision Support Systems

## Abstrak
Sistem  yang  digunakan  sekolah  dalam  memilih  siswa  berprestasi  masih  dihitung  secara manual  menyebabkan  rentan  terjadinya  kesalahan  dalam  perhitungan  pemilihan  siswa  berprestasi untuk  itu  diperlukannya  sebuah  sistem  baru  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah sistem untuk menentukan siswa yang  berhak  masuk  kedalam  kelas  unggul.  Pada  penelitian  ini  digunakan  73  data  siswa  kelas  11 dengan  menggunakan  metode  kombinasi  AHP-TOPSIS.  Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  kriteria tambahan yaitu nilai wawancara dan juga nilai psikologi. Penambahan dua kriteria ini dikarenakan untuk  masuk  ke  dalam  kelas  unggul  tidak  hanya  harus  berprestasi  namun  juga  harus  memiliki keterampilan interpersonal yang kuat. Hasil yang diberikan dengan melakukan penggujian terhadap 73 data siswa secara manual dan pengujian secara sistem memberikan perbedaan 24% untuk kelas unggul MIPA dan 16% untuk kelas unggul IPS dimana terdapat 6 orang siswa kelas MIPA dan 4 orang siswa Kelas IPS yang berhak masuk kedalam kelas unggul namun tidak ada pada hasil yang diberikan oleh  sistem  lama.  Perbedaan  yang  dihasilakan  oleh  sistem  baru  dan  juga  dua  kriteria  tambahan mampu memberikan hasil yang lebih baik dalam menentukan siswa berprestasi.
Kata Kunci : AHP-TOPSIS, Kriteria, Siswa Berprestasi, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Siswa berprestasi merupakan salah satu bukti yang bernilai baik bagi pihak sekolah yang tidak dapat terpisahkan dari sekolah itu sendiri salah satu program yang  telah  dijalankan  pada  SMAN  1  Dumai  adalah  adanya  kelas  unggulan  dan menjadi  salah  satu  faktor  yang  perlu  direncanakan  untuk  meningkatkan  minat belajar  siswa  di  sekolah.  Dalam  penentuan  siswa  berprestasi  terdapat  empat kriteria  yang  sudah  digunakan  oleh  sekolah  sebagai  penilaian  siswa  berprestasi yaitu  berdasarkan  nilai  rapor,  nilai  prestasi  akademik/non  akademik,  nilai  skor
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pelanggaran dan nilai absensi. Dalam mengambil keputusan SMAN 1 Dumai dalam hal  pemilihan  siswa  berprestasi  untuk  kelas  unggulan  dilakukan  perhitungan secara  manual.    Pengolahan  nilai  secara  manual  rentan  terhadap  kesalahan pengolahan data yang akhirnya memicu pada ketidakakuratan hasil penilaian [1]. Pengolahan  manual  tidak  dapat  mengatasi  masalah  ketidakpastian  dalam penentuan  bobot  kriteria,  jika  penentuan  bobot  kriteria  tidak  tepat  maka  hasil perhitungan  juga  tidak  akurat  [2].  Perhitungan  manual  juga  tidak mempertimbangakan ketergan-tungan antar kriteria [3].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  perlu  dibagun  suatu  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  menerapkan  metode  perangkingan  yang  dapat mempermudah  menentukan  siswa  berprestasi  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process dan Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution (AHP  dan  TOPSIS).  Metode  TOPSIS  merupakan  suatu  metode penunjang  keputusan  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  sesuai  dengan  yang diharapkan, karena metode TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek  dari solusi ideal positif,  tetapi  juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [4]. Penggabungan metode AHP dan TOPSIS dapat menghasilkan hasil perangkingan yang lebih objektif [5]. Dalam penelitian ini mengimplementasikan metode AHP-TOPSIS hasil peringkat ini dapat dianggap kuat setelah analisis sensitivitas dilakukan[6].
Hasil penelitian berikutnya mengenai zona potensi air tanah ditingkat gram panchayats  karena  masing-masing  gram  panchayats  berisi  sebagian  tanah  yang mencakup  seluruh  atau  lebih.  Pada  penelitian  ini  digunakan  pendekatan  AHP- TOPSIS untuk menilai potensi gram pancahayats di blok  [7]. Sebuah sistem yang mengimplementasikan metode AHP-TOPSIS yang dapat membantu sekolah dalam menentukan  perangkingan  disetiap  penilaian  kinerja  guru  [8].  Penelitian terdahulu  selanjutnya  dibahas  tentang  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  pada penentuan  prioritas  proyek  air  bersih  di  kabupaten  asahan.  Penggunaan kombinasi dua metode AHP dan TOPSIS dalam proses seleksi prioritas proyek air bersih di dinas PUPR dihasilkan rekomendasi prioritas yang lebih baik, efektif, dan efisien.  [9].  Penelitian  selanjutnyaa  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan  peptisida  terbaik.  Hasil  perangkingan  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan  mampu  mempermudah  dalam  menentukan  peptisida  terbaik  [10]. Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan siswa-siswa yang berhak masuk kedalam kelas unggul berdasarkan kriteria  yang telah ditentukan dengan meggunakan gabungan metode AHP dan TOPSIS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  adalah  cara  yang  digunakan  dalam  memperoleh  berbagai  data untuk  diproses  menjadi  informasi  yang  lebih  akurat  sesuai  permasalahan  yang akan  diteliti.  Langkah-langkah  pengabungan  metode  AHP-TOPSIS  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
AHP TOPSIS Representasi struktur hirarki Menentukan kriteria yang akan menjadi persyaratan Menentukan nilai perbandingan matrik berpasangan antar kriteria dan antar alternatif dengan AHP Matrik keputusan AHP - Menentukan nilai A- dan A+ - Menentukan nilai D- dan D+ - Menentukan nilai V Perangkingan dan hasil keputusan Menghitung nilai CR <0,1
Gambar 1. Pengabungan Metode AHP-TOPSIS

## 2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP) Berikut langkah penyelesaian metode AHP adalah sebagai berikut:
a) Menentukan  kriteria  yang  akan  menjadi  persayaratan  dalam  melakukan perhitungan.
b) Representasi Struktur Hierarki Metode  AHP  tidak  hanya  digunakan  untuk  menentukan  prioritas  tetapi  juga digunakan untuk menentukan pilihan-pilihan dengan banyak kriteria.
c) Menentukan Nilai Perbandingan Matriks Berpasangan antar kriteria dan antar alternatif dengan AHP
1. Menghitung lamda max
Berikut merupakan rumus yang akan  digunakan untuk menghitung lamda maksimum.
n     max
(1) 2. Menghitung CI Nilai C1dapat dihitung dengan rumus dibawah ini. C1 (2) 3. Menghitung CR Hitung nilai CR dengan menggunakan rumus dibawah ini. CR (3)

## d) Matriks Keputusan AHP
Menyusun  matriks  baris  antar  alternatif  versus  kriteria  yang  isinya  nilai prioritas alternatif (ini adalah matriks keputusan darai metode AHP).
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
2.2. Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Berikut langkah penyelesaian metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
a) Matriks  keputusan  dari  metode  AHP  dilanjutkan  dengan  metode  TOPSIS  yang disebut dengan matriks keputusan ternormalisasi.
1. Matriks keputusan ternormalisasi dikalikan dengan bobot prioritas kriteria dari  metode  AHP  yang  disebut  dengan  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot.
2. Cari nilai maximum dan minimum tiap kolom matriks.
3. Dari nilai maximum dan minimum tentukan nilai ideal positif A+ dan solusi ideal A-.
Untuk mencari nilai solusi ideal positif digunakan rumus berikut.
(4)
Mencari nilai solusi ideal negatif dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
(5)
4. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dan ideal negatif.
Menghitung  nilai  jarak  alternatif  solusi  ideal  positif  digunakan  rumus sebagai berikut.
Di + =     n j j i i y y 1 2 ) ( ; i = 1,2, ... m (6)
Dibawah  ini  merupakan  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai jarak solusi ideal negatif .
Di - =     n j i ij y y 1 2 ) ( ; i = 1,2, ... m (7)

## 5. Nilai preferensi untuk setiap alternatif Vi.
Untuk mencari nilai preferensi maka digunakan nilai berikut ini.
V i =     i i i D D D ; i = 1,2, ... m
(8)
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih. b) Perangkingan Dan hasil Keputusan
Perangkingan  didapat  berdasarkan  nilai  vektor  yang  telah  dihitung  dengan dengan menggunakan rumus (8).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  pada  penelitian  ini  mencakup  proses  perhitungan berpasangan  baik  itu  antar  kriteria,  mencari  nilai  indeks  konsistensi,  nilai  rasio konsistensi,  nilai  bobot  prioritas  yang  merupakan  proses  dengan  metode  AHP. Sedangkan untuk metode TOPSIS matriks keputusan yang dihasilkan dari metode AHP merupakan modal awal/inputan awal dalam perhitungan selanjutnya mencari matriks normalisasi terbobot, nilai jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif serta  mencari  nilai  preferensinya  yang  digunakan  untuk  menentukan  rangking alternatif siswa berprestasi. Pada penelitian ini digunakan 73 data siswa kelas 11 yang akan masuk ke dalam kelas unggul.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  menjadi  bagian  dari  analisis  sistem  baru adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Siswa Berprestasi Kriteria Nama Kriteria C1 Rata-rata nilai rapor C2 NilaiPrestasi Akademik / non akademik C3 Nilai Skor Pelanggaran C4 Nilai Absensi C5 Nilai Wawancara C6 Nilai Psikologi
Berdasarkan  tabel  1  Berikut  merupakan  tabel  indeks  kepentingan  dari kriteria yang telah telah ditentukan.
Tabel 2. Indeks Kepentingan Kriteria No Kriteria Indeks Kepentingan 1 Rata-rata Nilai Rapor 9 2 Nilai Prestasi Akademik/Non Akademik 8 3 Nilai Skor Pelanggaran 7 4 Nilai Absensi 7 5 Nilai Wawancara 7 6 Nilai Psikologi 8

## 1. Representasi Hierarki
Setelah data-data diinputkan (data kriteria dan data siswa), maka dilakukan representasi  ke  dalam  struktur  hirarki.  Permasalahan  yang  harus  dirumuskan dalam  membangun  struktur  hirarki  adalah  goal  sebagai  akhir  keputusan.  Goal menjadi keputusan terpenting dalam suatu kasus.
2. Menentukan Nilai Perbandingan Matriks Berpasangan
a) Nilai perbandingan matriks berpasangan antar kriteria Berdasarkan  data  pada  tabel  2  maka  dihitunglah  bobot  kriteria  yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Antar Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1,00 2,00 3,00 3,00 3,00 2,00 C2 0,50 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 C3 0,33 0,50 1,00 1,00 1,00 0,50 C4 0,33 0,50 1,00 1,00 1,00 0,50 C5 0,33 0,50 1,00 1,00 1,00 0,50 C6 0,50 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 Jlh 3,00 5,50 10,00 10,00 10,00 5,50
Dari matriks perbandingan tabel 3, maka dapat dihitung nilai Eigen, lamda maksimum, dan Nilai CR.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Nilai Eigen Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Eigen C1 0,333 0,363 0,300 0,300 0,300 0,363 0,326 C2 0,166 0,181 0,200 0,200 0,200 0,181 0,188 C3 0,111 0,090 0,100 0,100 0,100 0,090 0,098 C4 0,111 0,090 0,100 0,100 0,100 0,090 0,098 C5 0,111 0,090 0,100 0,100 0,100 0,090 0,098 C6 0,166 0,181 0,200 0,200 0,200 0,181 0,188 Jlh 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Setelah  diperoleh  nilai  Eigen  kriterianya,  maka  dihitung  nilai  lamda maksimum  (λmaks)  dengan  persamaan  rumus  (1),  yaitu  dapat  dihitung dengan  nilai  menjumlahkan  hasil  perkalian  nilai  Eigen  dengan  jumlah kolom.
λmaks = (0,3258 X 3,00) + (0,1884 X 5,50) + (0,0988 X 10,00) + (0,0988 X 10,00) + (0,0988 X 10,00) + (0,1884 X 5,50 ) / 6 =  6,017172 / 6 =  1,002862
Dihitung  nilai  CI  dengan  persamaan  rumus  (2),  dengan  n  =  6  (karena banyak kriteria ada 6).
CI    = 1,002862 – 6  =  - 0,9994 5 CR =  - 0,9994  =  - 0,8060 (konsisten karena memenuhi syarat CR < 0,1). 1,24
b) Nilai perbandingan matriks berpasangan Antar Alternatif Setelah  mendapatkan  nilai  CR  yang  konsisten  dilanjutkan  dengan perbandingan  antar  alternatif  untuk  setiap  kriteria.  Nilai  alternatif  setiap keriteria pada table 5.
Tabel 5. Nilai Alternatif Setiap Kriteria Nilai Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 9 9 10 10 9 7 A2 8 9 10 10 9 8 … … … … … … … A73 9 8 9 9 7 8
Dari  tabel  5  dicari  nilai  perbandingan  matriks  berpasangan.  Berikut  ini tabel perbandingan matriks berpasangan alternatif terhadap 6 kriteria yang telah ditentukan.
Tabel 6. Perbandingan Alternatif kriteria C1 A1 A2 …. A73 A1 1 1,4571 …. 1,1667 A2 0,6863 1 …. 0,775 …. …. …. …. …. A73 0,8571 1,2903 …. 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
jlh 56,968 83,037 …. 88,239
Lakukan  perhitungan  perbandingan  alternatif  hingga  selesai  pada  kriteria C6. Selanjutnya dicari nilai perbandingan tiap kolom dibagi dengan jumlah kolomnya.
Tabel 7. Nilai Perbandingan Tiap Kolom Pada C1 A1 A2 A3 … A73 A1 0,0176 0,0175 0,0176 …. 0,0178 A2 0,0120 0,0120 0,0120 …. 0,0119 …. …. …. …. …. …. A73 0,0150 0,0155 0,0151 … 0,0112
Lakukan  perhitungan  hingga  selesai  pada  C6.  Setelah  diperoleh  hasil pembagian  tiap  kolomnya,  maka  dapat  dihitung  nilai  Eigen  yaitu  dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak elemen alternatif untuk mendapatkan rata-rata.
Tabel 8. Nilai Eigen Alternatif Untuk Kriteria C1 A1 A2 …. A73 Eigen A1 0,0176 0,0175 …. 0,0178 0,0175 A2 0,0120 0,0120 …. 0,0119 0,0121 … …. …. …. ….. …… A73 0,0150 0,0155 …. 0,0112 0,0114
Lakukan perhitungan mencari nilai Eigen diatas hingga selesai pada kriteria C6.  Dari  nilai  Eigen  yang  dihasilkan  oleh  matriks  perbandingan  alternatif pada  setiap  kriteria  didapatkan  matriks  bobot  alternatif  terhadap kriteria/keputusan AHP.
Tabel 9. Matriks Bobot Alternatif Terhadap Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,0175 0,0169 0,0227 0,0242 0,0131 0,0063 A2 0,0121 0,0198 0,0214 0,0204 0,0210 0,0120 …. …. …. …. …. …. …. A73 0,0153 0,0103 0,0124 0,0121 0,0052 0,0103
Setelah memperoleh nilai Eigen kriteria dan nilai Eigen alternatif, kemudian dilanjutkan dalam perhitungan TOPSIS. Matriks keputusan yang dihasilkan dari metode AHP merupakan modal awal dalam perhitungan TOPSIS.
Tabel 12. Matriks Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 Eigen Kriteria 0,3268 0,1884 0,0988 0,0988 0,0988 0,1884 A1 0,0175 0,0169 0,0227 0,0242 0,0131 0,0063 A2 0,0121 0,0198 0,0214 0,0204 0,0210 0,0120 …. …. …. …. ….. …. …. A73 0,0153 0,0103 0,0124 0,0121 0,0052 0,0103
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Menyusun  matriks  ternormalisasi  terbobot  dengan  cara  matriks  bobot alternatif  terhadap  kriteria  dari  pengolahan  AHP  dikalikan  dengan  Eigen  dari kriteria pada tabel 4.
Tabel 13. Matriks Ternormalisasi Terbobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,0057 0,0032 0,0022 0,0024 0,0013 0,0012 A2 0,0039 0,0037 0,0021 0,0020 0,0021 0,0023 …. …. …. …. …. … …. A73 0,0029 0,0037 0,0004 0,0006 0,0006 0,0011
Dari  matriks  ternormalisasi  terbobot  diatas  dapat  ditentukan  titik  ideal positif dan titik ideal negatif dengan rumus (4 dan 5)
Tabel 14. Matriks Ternormalisasi Terbobot Kriteria A+ A- C1 0,0059 0,0028 C2 0,0043 0,0012 C3 0,0022 0,0003 C4 0,0024 0,0003 C5 0,0027 0,0005 C6 0,0056 0,0010
Setelah  didapat  titik  ideal  positif  dan  titik  ideal  negatif  dari  tabel  perkalian matriks  alternatif  terhadap  kriteria  dan  nilai  Eigen  kriteria  lalu  tentukan separation measure atau jarak setiap alternatif terhadap titik ideal positif dan titik ideal negatif. Untuk menghitung jarak setiap alternatif terhadap titik ideal positif dan titik ideal negatif menggunakan rumus (6 dan 7).
Berikut merupakan perhitungan jarak setiap alternatif terhadap titik ideal positif. D 1+ = √(0,0057-0,0059) 2 +  (0,0032-0,0043) 2 +  (0,0022-0,0022) 2 +  (0,0024-0,0024) 2 +
(0,0013-0,0027) 2 + (0,0012-0,0056) 2
=  √(-0,0002) 2 + (-0,0011) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (-0,0014) 2 + (-0,0044) 2 =  0,0047 Lakukan perhitungan hingga selesai pada D 73 + .
Selanjutnya  hitung  jarak  setiap  alternatif  terhadap  titik  ideal  negatif.  Berikut merupakan perhitungan jarak setiap alternatif terhadap titik ideal negatif.
D 1-
= √(0,0057-0,0028) 2 +  (0,0032-0,0012) 2 +  (0,0022-0,0003) 2 +  (0,0024-0,0003) 2 + (0,0013-0,0005) 2 + (0,0012-0,0010) 2
=  √(0,0030) 2 + (0,0020) 2 + (0,0019) 2 + (0,0020) 2 + (0,0008) 2 + (-0,0001) 2 =  0,0046 Lakukan perhitungan hingga selesai pada D 73 -.
Tabel 15. Jarak Antara Alternatif Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Alternatif D+ D- A1 0,0047 0,0046 A2 0,0040 0,0042 …. ….. ….. A73 0,0052 0,0028
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Setelah dapat nilai jarak alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal negatif langkah  selanjutnya  menghitung  nilai  kedekatan  relatif.  Nilai  kedekatan  relative (preferensi)  inilah  yang  menentukan  perangkingan  siswa.  Pencariannya menggunakan rumus (8).
V 1 =        0,0046                =  0,4917 0,0046 + 0,0047 Lakukan perhitungan hingga selesai pada V 73 .
Tabel 16. Perangkingan Alternatif Nilai Vektor Rangking A1 0,4917 25 A2 0,5138 17 …. …. …. A73 0,3495 55
Dari data pada tabel 15 maka didapatkan hasil perangkingan siswa yang dilakukan dengan perhitungan metode kombinasi AHP-TOPSIS untuk masuk kedalam kelas unggulan terdapat kouta yaitu 25 siswa MIPA dan 25 siswa IPS seperti pada tabel 16 dan tabel 17.
Tabel 17. Alternatif untuk Kelas MIPA Unggul No  Alternatif  Jurusan  Vektor  Ranking 1 A51 MIPA 5 0,6142  1 2 A3 MIPA 5 0,6000  2 …  … … … … 25  A24 MIPA 2 0,3665  25 Tabel 18. Alternatif untuk Kelas IPS Unggul No  Alternatif  Jurusan  Vektor  Ranking 1 A50 IPS 2 0,7712 1 2 A27 IPS 3 0,6868 2 … … … … … 25 A35 IPS 1 0,4184 25
Dari tabel 16 dan 17 terdapat 6 orang siswa kelas MIPA yaitu alternatif A11, A18, A16, A9, A8 dan A17 dan 4 orang siswa Kelas IPS yaitu alternatif A70, A61, A48 dan A40 yang berhak masuk kedalam kelas unggul namun tidak ada pada hasil yang diberikan oleh sistem lama. Perbedaan yang diberikan oleh sistem baru dan juga dua kriteria tambahan mampu memberikan hasil yang lebih baik dalam menentukan siswa berprestasi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dibahas  pada  penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  menggunakan  metode  kombinasi  AHP-TOPSIS  dapat memberikan  perbedaan  hasil  pemilihan  siswa  berprestasi  dari  sistem  lama. Dimana sistem yang menggunakan metode AHP-TOPSIS mengurangi pembobotan kriteria  yang  didasarkan  pada  preferensi  pribadi.  Nilai  vektor  yang  dihasilkan dengan  metode  TOPSIS  tidak  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemilihan  siswa berprestasi  tahun  berikutnya,  nilai  vektor  tentu  saja  akan  berubah  mengikuti penilaian yang diberikan terhadap kriteria dan juga alternatif.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 280-289 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Tou,  P.  M.  Endraswari,  and  Y.  S.  R.  Nur,  “Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan Metode Ahp Pada Fakultas Teknik Ubb,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 46–53, 2023.
[2] M.  Habibah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Dana  Desa  di  Pekandangan  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,” J.  Media  Inform.
Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 404, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3471.
[3] M.  A.  Al-Marom  and  S.  Wibisono,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Rekomendasi Kelulusan  dan  Pemeringkatan  Santri  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,” J.  Ilm. Media Sisfo , vol. 15, no. 1, pp. 49–59, 2021, doi: 10.33998/mediasisfo.2021.15.1.998. [4] M.  Rifqi  and  D.  Dona,  “Pemilihan  Tanaman  Berdasarkan  Kondisi  Lahan  Dan Persyaratan Tumbuh Tanaman Menggunakan Gabungan Metode Ahp Dan Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 201–208, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.430.
[5] C. Devi, “Dss Metode Ahp Dan Topsis Dalam Pemilihan Restoran Di Kota Pontianak,” J.  Apl.  Teknol.  Inf.  dan  Manaj. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  199–209,  2022,  doi: 10.31102/jatim.v3i2.1632.
[6] B. Domenech, M. Juanpera, L. Ferrer-martí, and F. G. Dorian, “Energy for Sustainable Development  Ranking  projects  in  regional  electrification  plans  considering technical and social criteria . Case study in Mexico,” vol. 77, no. October, 2023, doi: 10.1016/j.esd.2023.101336.
[7] P.  Mandal,  J.  Saha,  S.  Bhattacharya,  and  S.  Paul,  “Delineation  of  groundwater potential zones using the integration of geospatial and MIF techniques: A case study on  Rarh  region  of  West  Bengal,  India,” Environ.  Challenges ,  vol.  5,  no.  July,  p. 100396, 2021, doi: 10.1016/j.envc.2021.100396.
[8] M.  Taufiq  Rahmatullah,  A.  Mahmudi,  and  M.  Orisa,  “Penilaian  Kinerja  Guru  Di Sekolah  Menengah  Atas  Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp  Topsis  Berbasis Website,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  503–509,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i2.3778.
[9] M. Lestari, R. A. Yusda, and C. Latiffani, “Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS pada Penentuan  Prioritas  Proyek  Air  Bersih  Di  Kabupaten  Asahan,” J-Com  (Journal Comput. , vol. 1, no. 3, pp. 255–262, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i3.1408.
[10]  F. A. Lubis and B. Hendrik, “Analisa Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Weighted Product Untuk Pemilihan Peptisida Terbaik di UD . Anugrah Jaya Tani,” vol. 1, no. 3, pp. 42–46, 2023.