## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 1, No. 2, September 2020, hlm. 70 - 79 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Perbandingan Akurasi Metode TOPSIS dan Metode Weight Product untuk Menentukan Siswa Berprestasi
Abdul Fatahillah 1 , Mudafiq Riyan Pratama 2
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, fatahhillah96@gmail.com
2 Politeknik Negeri Jember, mudafiq.riyan@polije.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Perbandingan, Akurasi, TOPSIS, Weight Product, Siswa Berprestasi Dalam  menentukan  siswa  berprestasi  (studi  kasus  di  MTs.  Al-Ishlah  Jenggawah Jember)  terdapat  beberapa  kriteria  yang  menjadi  penilaian.  Kriteria  yang  terdapat pada penilaian siswa berprestasi di MTs. Al-Ishlah meliputi rata-rata rapor, kelakuan, kedisiplinan, kerapian dan absensi. Demi subjektifitas penilaian maka suatu metode yang tepat sangat diperlukan, yaitu diantaranya Technique for Others Referencean by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Weight Product (WP). Tujuan penelitian ini untuk membandingkan tingkat akurasi metode TOPSIS dan WP, dimana masing- masing penilaian dalam hal ini adalah semua siswa dibandingkan satu dengan yang lainnya,  sehingga  memberikan  output  nilai  intensitas  prioritas  yang  menghasilkan nilai ranking setiap siswa. Setelah dilakukan perbandingan dan dianalisis, didapatkan hasil akurasi dari kedua metode, yaitu pada metode TOPSIS adalah 84% sedangkan pada  metode  WP  didapatkan  nilai  akurasi  87,5%.  Artinya  dalam  studi  kasus penetuan  siswa  berprestasi  yang  dilakukan  di  MTs.  Al-Ishlah  Jenggawah  Jember menunjukkan bahwa metode WP lebih baik dibandingkan metode TOPSIS. Kata Kunci ABSTRAK Comparison, Accuracy, TOPSIS, Weight Product, Student Achievement In  determining  outstanding  students  (a  case  study  at  MTs.  Al-Ishlah  Jenggawah Jember)  there  are  several  criteria  to  be  assessed.  The  criteria  contained  in  student achievement in MTs. Al-Ishlah includes the average report card, behavior, discipline, neatness  and  attendance.  For  the  sake  of  subjective  assessment,  an  appropriate method is needed, namely the Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution  (TOPSIS)  and  Weight  Product  (WP).  The  purpose  of  this  study  is  to compare the accuracy of TOPSIS and WP, where each assessment in this case is that all  students  are  compared  with  one  another,  thus  providing  an  output  of  priority values that produce a rating value for each student. After comparison and analysis, the accuracy of both methods was obtained, namely the TOPSIS method was 84% while the WP method obtained an accuracy value of 87.5%. This means that in the case study, the determination of outstanding students is carried out at MTs. Al-Ishlah Jenggawah Jember showed that the WP method was better than the TOPSIS method.

## Korespondensi Penulis:
Abdul Fatahillah, Universitas Muhammadiyah Jember, Jember Telepon : +6282229414949 Email: fatahhillah96@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Prestasi  belajar  di  bidang  pendidikan  adalah  hasil  dari  pengukuran  terhadap  peserta  didik  yang  meliputi faktor  kognitif,  afektif  dan  psikomotor  setelah  mengikuti  proses  pembelajaran  yang  diukur  dengan  menggunakan instrumen tes atau instrumen yang relevan. Prestasi belajar adalah hasil yang dicapai seseorang dalam penguasaan pengetahuan dan keterampilan yang dikembangkan dalam pelajaran,  lazimnya  ditunjukkan dengan tes angka nilai yang diberikan oleh guru [1]. Sedangkan menurut Harjati (2008), menyatakan bahwa prestasi merupakan hasil usaha yang  dilakukan  dan  menghasilkan  perubahan  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  simbol  untuk  menunjukkan kemampuan pencapaian dalam hasil kerja dalam waktu tertentu [2].
Dalam rangka menentukan siswa berprestasi, maka penelitian ini melakukan perbandingan akurasi kinerja metode  TOPSIS  dan Weighted  Product (WP)  untuk  menghasilkan  penentuan  pilihan  dengan  banyak  kriteria (multikriteria). Metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) merupakan salah satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  tahun 1981, menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Metode TOPSIS digunakan sebagai suatu upaya  untuk  menyelesaikan  permasalahan multiple  criteria  decission  making .  Hal  ini  disebabkan  konsepnya sederhana dan mudah dipahami komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.
Sedangkan Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode penyelesaian pada sistem pendukung keputusan. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif  terhadap  sekumpulan  atribuat  atau  kriteria, dimana  setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. Menurut Yoon (dalam buku Kusumadewi, 2006), metode Weighted Product menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan  [3].  Metode  TOPSIS  dan Weight Product ini  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang akan menyeleksi  alternatif terbaik dari  sejumlah alternatif namun  keduanya  mempunyai metode perhitungan yang  berbeda  sehingga  akan  diketahui  perbandingan  antara  kedua  metode  dalam  menyelesaikan  studi  kasus pemilihan siswa berprestasi.
Dari uraian diatas menjadi suatu pertimbangan untuk melakukan penelitian yang berjudul  “Perbandingan Akurasi Metode TOPSIS  Dengan Metode Weight Product Untuk Menentukan Siswa Berprestasi.”  Kedua metode tersebut dipilih karena menurut penelitian Vyas dan Misal (2013), metode Weighted Product dapat menyelesaikan permasalahan  single/multi  dimensi  dan  dapat  menggunakan  nilai  yang  sebenarnya  dalam  menentukan  rating  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  sedangkan  metode  TOPSIS  dianggap  cukup  intuitif  yang  didasarkan  pada pertimbangan  jarak  dan  solusi  ideal  [4].  Dengan  metode-metode  perangkingan  ini, diharapkan dapat  memperoleh hasil perbandingan yang akurat antara metode Topsis dan metode Weighted Product (WP) dalam menentukan siswa berprestasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian ini digambarkan pada alur berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1 Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  variabel  yaitu  nilai  rata-rata  raport,  nilai  kelakuan,  kedisiplinan, kerapian dan nilai kehadiran (absensi). Untuk menjelaskan alur dari metode TOPSIS dan WP ini menggunakan 5 sample data.
Tabel 1. Daftar Siswa Berprestasi MTs Al-Ishlah No NIS Nama Siswa Rata-rata Rapor Kelakuan kedisiplinan Kerapian Absensi 1 1834 ABDUH RAHMAN FAHAT 78,87 B B C 3 2 1835 ABDUL AZIZ 79,33 B A B 2 3 1836 AHMAD FATAHILLAH 79,27 B B B 2 4 1837 AHMAD SAIFULLAH 79,13 B C B 1 5 1838 ERFAN HUDA 79,2 C B C 1 Tabel 2. Rubrik Nilai Rata-Rata Rapor Nilai Grade Bobot Keterangan 90 – 100 A 5 Sangat Baik 80 – 89,99 B 4 Baik 75 – 79,99 C 3 Cukup 60 – 74,99 D 2 Rendah <60 E 1 Sangat Rendah Tabel 3. Rubrik Penilaian Kelakuan Siswa Kriteria Bobot Indikator A (Amat Baik) 4 Selalu berkelakuan baik kepada guru dan teman B (Baik) 3 Sering berkelakuan baik kepada guru dan teman C (Cukup) 2 Kadang-kadang berkelakuan baik kepada guru dan teman K (Kurang) 1 Tidak pernah berkelakuan baik kepada guru dan teman Tabel 4. Rubrik Penilaian Kedisiplinan Siswa Kriteria Bobot Indikator A (Amat Baik) 4 Selalu disiplin dalam mengikuti proses pembelajaran B (Baik) 3 Sering disiplin dalam mengikuti proses pembelajaran C (Cukup) 2 Kadang-kadang disiplin dalam mengikuti proses pembelajaran K (Kurang) 1 Tidak pernah disiplin dalam mengikuti proses pembelajaran Tabel 5. Rubrik Penilaian Kerapian Siswa Kriteria Bobot Indikator A (Amat Baik) 4 Selalu berseragam rapi dan menggunakan atribut yang sesuai peraturan sekolah B (Baik) 3 Sering berseragam rapi dan menggunakan atribut yang sesuai peraturan sekolah C (Cukup) 2 Kadang-kadang berseragam rapi dan menggunakan atribut yang sesuai peraturan sekolah K (Kurang) 1 Tidak pernah berseragam rapi dan menggunakan atribut yang sesuai peraturan sekolah

## 2.2 Penerapan Metode TOPSIS
Dalam penerapan metode TOPSIS, dilakukan tahapan-tahapan berikut.
1) Membuat Matriks Keputusan Tabel 6. Matriks Nilai Keputusan Setiap Kriteria cost/benefit benefit benefit benefit Benefit cost Bobot 3 3 3 3 3 No Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 P1 3 3 3 2 3 2 P2 3 3 4 3 2 3 P3 3 3 3 3 2 4 P4 3 3 2 3 1 5 P5 3 2 3 2 1
2) Membuat Tabel Ternormalisasi
Setelah  membuat  matriks  keputusan  maka  selanjutnya  mencari  nilai  pembagi  untuk  menentukan matriks ternormalisasi. Dalam mencari pembagi dapat dilakukan dengan perhitungan :
Pembagi C1 = √3 + 3 + 3 + 3 + 3 = 6,708203932
Tabel 7. Menentukan Nilai Pembagi Setiap Kriteria cost/benefit Benefit Benefit Benefit benefit cost Kepentingan 3 3 3 3 3 No Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 P1 3 3 3 2 3 2 P2 3 3 4 3 2 3 P3 3 3 3 3 2 4 P4 3 3 2 3 1 5 P5 3 2 3 2 1 Pembagi 6,708203932 6,32455532 6,8556546 5,916079783 4,358898944 Tabel 8. Matriks Ternormalisasi Setiap Kriteria cost/benefit Benefit Benefit Benefit benefit cost Kepentingan 3 3 3 3 3 Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 P1 0,447213595 0,474341649 0,437594974 0,338061702 0,688247202 P2 0,447213595 0,474341649 0,583459966 0,507092553 0,458831468 P3 0,447213595 0,474341649 0,437594974 0,507092553 0,458831468 P4 0,447213595 0,474341649 0,291729983 0,507092553 0,229415734 P5 0,447213595 0,316227766 0,437594974 0,338061702 0,229415734
3) Membuat Matriks Normalisasi Berbobot
Pada langkah ini yang dilakukan adalah mengalikan setiap nilai matriks ternormalisasi dengan bobot kepentingan (W).
Tabel 9. Matriks Normalisasi Berbobot Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 P1 1.341640786 1.423024947 1.312784923 1.014185106 2.064741605 P2 1.341640786 1.423024947 1.750379898 1.521277659 1.376494403 P3 1.341640786 1.423024947 1.312784923 1.521277659 1.376494403 P4 1.341640786 1.423024947 0.875189949 1.521277659 0.688247202 P5 1.341640786 0.948683298 1.312784923 1.014185106 0.688247202

## 4) Mencari Nilai Max dan Min
Nilai  max adalah nilai  tertinggi dari setiap kriteria pada matriks ternormalisasi  berbobot, sedangkan nilai min adalah nilai terendah dari setiap kriteria pada matriks pada matriks berbobot.
Tabel 10. Nilai Tertinggi dan Terendah Setiap Kriteria A+ 1.341640786 1.423024947 1.750379898 1.521277659 0.688247202 A- 1.341640786 0.948683298 0.875189949 1.014185106 2.064741605
5) Mencari Nilai S+ dan S-
Nilai  dari S+  dan  S- digunakan untuk  menentukan hasil yang  akan diperoleh  oleh alternatif. Dalam mencari nilai S+ dan S- dapat dilakukan menggunakan perhitungan:
𝑆 = (1,341640786 − 1,341640786)² + (1.423024947 − 1.423024947) + (1.750379898 − 1.312784923)
+ (1.521277659 − 1.014185106) + (0.688247202 − 2.064741605) = 1.53080667
𝑆 = (1,341640786 − 1,341640786)² + (0.948683298 − 1.423024947) + (0.875189949 − 1.312784923) +
(1.014185106 − 1.014185106) + (2.064741605 − 2.064741605) = 0.64535987

## Tabel 11.
Pengukuran Jarak Dari Alternatif ke Solusi Ideal S+ S- 1.53080667 0.64535987 0.688247202 1.312167868 0.815581739 1.071128577 0.875189949 1.541713235 0.820751009 1.444377445 6) Mencari Hasil (C)
Hasil merupakan nilai akhir dari setiap kriteria, berikut hasil dari setiap alternatif.
𝐶 = 0.64535987 0.64535987 + 1.53080667 = 0.296558126 Tabel 12. Hasil Akhir Setiap Alternatif No Ranking Alternatif Hasil (C) 5 P1 0.296558126 1 P2 0.655947802 4 P3 0.56772286 2 P4 0.637887875 3 P5 0.637658073

## 2.3 Penerapan Metode WP
Dalam  penerapan  metode  WP,  dilakukan  tahapan-tahapan  berikut  dengan  nilai-nilai  kategori  dari  setiap alternatif dalam bentuk tabel dan nilai yang sudah ditentukan.
1) Menentukan Normalisasi Alternatif Tabel 13. Tabel Normalisasi Alternatif cost/benefit benefit benefit benefit benefit cost Kepentingan 3 3 3 3 3 No Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 P1 3 3 3 2 3 2 P2 3 3 4 3 2 3 P3 3 3 3 3 2 4 P4 3 3 2 3 1 5 P5 3 2 3 2 1
2) Menentukan Kriteria-Kriteria
Tabel 14. Sifat Setiap Kriteria Menentukan Siswa Berprestasi Kriteria Sifat C1 = Rata-Rata Raport Benefit/menguntungkan Alasan : semakin besar nilai rata-rata raport pada alternatif, maka pengaruh untuk terpilih menjadi siswa berprestasi semakin besar C2 = Kelakuan Benefit/menguntungkan Alasan: semakin baik kelakuan dari alternatif akan mempengaruhi nilai dari kepribadiannya C3 = Kedisiplinan Benefit/menguntungkan Alasan: semakin tinggi disiplin belajar seorang siswa, akan semakin tinggi prestasi belajar yang diperoleh C4 = Kerapian Benefit/menguntungkan Alasan: karena salah satu indikator menjadi siswa yang teladan. C5 = Absensi Cost/merugikan Alasan: semakin kecil absensi dari alternatif akan mempengaruhi prestasi siswa.
3) Menentukan Normalisasi Bobot W =
3 3
3 3 3
Maka perbaikan bobot yang dilakukan: W1 = 3/(3+3+3+3+3) = 3/11 = 0,2
W2 = 3/(3+3+3+3+3) = 3/11 = 0,2 W3 = 3/(3+3+3+3+3) = 3/11 = 0,2 W4 = 3/(3+3+3+3+3) = 3/11 = 0,2 W5 = 3/(3+3+3+3+3) = 3/11 = 0,2
Jika nilai W1+W2+W3+W4+W5 dijumlahkan maka hasilnya = 1
4) Menentukan Nilai Vektor S
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan  mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah  alternatif  dengan  bobot sebagai  pangkat  positif  (+)  untuk  kriteria benefit dan  bobot  berfungsi  sebagai  pangkat  negatif  (-)  pada kriteria cost . 𝑆 = (3 , )(3 , )(3 , )(2 , )(3 , ) = 1.868985896
Tabel 15. Nilai Preferensi Alternatif S1 1.782602458 S2 2.220643035 S3 2.096481356 S4 2.220643035 S5 2.047672511
5) Menentukan Nilai Vektor V 𝑉 = 1.782602458 ( 1.782602458 + 2.220643035 + 2.096481356 + 2.220643035 + 2.047672511 )
= 0.171932404 Tabel 16. Nilai Untuk Perankingan V1 0.171932404 V2 0.214181516 V3 0.202206094 V4 0.214181516 V5 0.19749847

## 6) Merangking Nilai Vektor V
Dengan melihat point pada langkah ke-5, didapatkan kesimpulan bahwa nilai V2 lebih besar dari V yang lain.
Tabel 17. Hasil Perankingan Rangking Alternatif Nilai vektor V 5 P1 0.171932404 1 P2 0.214181516 3 P3 0.202206094 2 P4 0.214181515 4 P5 0.19749847 2.4 Hasil Perankingan Perhitungan Kedua Metode Tabel 18. Hasil Perangkingan Menggunakan Metode TOPSIS Ranking Alternatif Hasil (C) 5 P1 0.296558126 1 P2 0.655947802 4 P3 0.56772286 2 P4 0.637887875 3 P5 0.637658073 Tabel 19. Hasil Perangkingan Menggunakan Metode WP Rangking Alternatif Nilai vektor V 5 P1 0.171932404 1 P2 0.214181516 3 P3 0.202206094 2 P4 0.214181515 4 P5 0.19749847 Tabel 20. Tabulasi Kinerja Metode TOPSIS dan WP Metode Alternatif P1 P2 P3 P4 P5 TOPSIS 0.296558126 0.655947802 0,56772286 0,637887875 0,637658073 WP 0.171932404 0.214181516 0.202206094 0.214181515 0.19749847
Grafik penilaian dari metode TOPSIS dan WP ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 2. Grafik Penilaian Metode TOPSIS dan WP
Dari gambar grafik di atas nilai TOPSIS berwarna biru menunjukkan nilai terbesar yaitu P2 dengan nilai 0.655947802 dibanding dengan nilai WP berwarna hijau yaitu P2 denga nilai 0.214181516.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 P1 P2 P3 P4 P5 Topsis WP

## 2.5 Perhitungan Akurasi TOPSIS dan WP
Hasil perankingan  TOPSIS dan WP dibandingkan dengan hasil faktual berdasarkan seleksi oleh tim  dari MTs Al-Ishlah. Tabel perbandingannya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 21. Perbandingan Perankingan Data Faktual, TOPSIS, dan WP
Dari  tabel  perbandingan  tersebut,  kedua  metode  yang  berwarna  abu-abu  menunjukkan  pengurutan  nilai yang salah atau ketidaksesuaian dengan data faktual, sehingga proses perhitungan tingkat akurasinya adalah:
Akurasi Metode TOPSIS: Akurasi = 3/5 x 100% = 60%
Akurasi Metode Weighted Product (WP) Akurasi = 4/5 x 100% = 80%
Berdasarkan  sample  data  yang  diproses  tersebut,  tingkat  akurasi  metode  WP  lebih  baik  dibandingkan tingkat  akurasi  metode  TOPSIS.  Selanjutnya  metode  TOPSIS  dan  WP  ini  dituangkan  menjadi  sebuah  sistem perangkat lunak yang dibahas pada bab 3 yang kemudian dilakukan pengujian terhadap 200 data.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1 Implementasi Metode TOPSIS dan WP ke Dalam Perangkat Lunak
Pada tahap ini, metode TOPSI dan WP diterapkan ke dalam perangkat lunak yang mana perangkat lunak tersebut sebagai alat untuk pengujian. Berikut screenshot halaman aplikasi perangkat lunak yang telah dibuat.
Gambar 3. Screenshot Perangkat Lunak Halaman Data Siswa
Data Faktual Topsis WP P2 P2 P2 P3 P4 P4 P5 P5 P3 P4 P3 P5 P1 P1 P1

## Gambar 4. Screenshot Perangkat Lunak Halaman Perbandingan TOPSIS dan WP

## 3.2 Pengujian
Pengujian sistem dilakukan pada 200 data siswa yang diproses dengan metode TOPSIS maupun WP. Pada hasil  pengujian  metode  TOPSIS  dan  WP  pada  200  data  siswa  menghasilkan  jumlah  urutan  akurasi  pada  kedua metode yaitu pada metode Topsis adalah 168 data sedangkan pada metode WP adalah 178 data.
Setelah  pengujian  dilakukan  menggunakan  sistem  perangkat  lunak  tersebut,  selanjutnya  menghitung tingkat  akurasi  metode  TOPSIS dan  metode  WP  pada  studi  kasus  penentuan  siswa  berprestasi  di  MTs  Al-Ishlah. Rumus perhitungan tingkat akurasinya menggunakan rumus berikut:
Akurasi = 𝑿 𝑵 𝒙 𝟏𝟎𝟎% Dimana : N = banyaknya data X = banyaknya data yang benar
Sehingga  perhitungan  akurasi  pada  perbandingan  metode  TOPSIS dan  metode  WP  dapat  digambarkan dengan perhitungan berikut:
Diketahui: N = 200 data 𝑋 = 168 data 𝑋 = 178 data Maka, Akurasi TOPSIS =
𝑥 100% = 84%
Akurasi WP = 𝑥 100% = 87,5%
Setelah  dilakukan  perbandingan  dan  dianalisis,  didapatkan  hasil  akurasi  dari  kedua  metode,  yaitu  pada metode TOPSIS adalah 84%, sedangkan pada metode WP didapatkan nilai akurasi 87,5%. Dengan demikian, pada studi kasus penentuan siswa berprestasi di MTs Al-Ishlah dengan pengujian terhadap 200 data siswa, maka dapat dikatakan bahwa metode WP lebih akurat dibandingkan metode TOPSIS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan analisa yang telah dilaksanakan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1) Metode TOPSIS dan WP merupakan metode untuk pengambilan keputusan dengan multikriteria, sehingga sangat cocok digunakan untuk penentuan siswa berprestasi.
2) Metode  TOPSIS  dan  WP  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  untuk  menentukan  siswa  berprestasi, karena sama-sama menghasilkan tingkat akurasi >80%.
3) Berdasarkan hasil perbandingan tingkat akurasi dari kedua metode tersebut (TOPSIS dan WP) didapatkan bahwa  metode  TOPSIS  memiliki  nilai  akurasi  84%,  sedangkan  tingkat  akurasi  pada  metode  WP  sebesar
87.5%. Dengan demikian, pada studi kasus penentuan siswa berprestasi di MTs Al-Ishlah dengan pengujian terhadap  200  data  siswa,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  metode  WP  lebih  akurat  dibandingkan  metode TOPSIS.

## REFERENSI
[1] Asmara, Pembelajaran yang Efektif . Jakarta: Renika Cipta, 2009.
[2] Harjati, Psikologi Belajar . Jakarta: PT. Rineka Cipta, 2008.
[3] Kusumadewi, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[4] V. Gayatri and M. Chetan, “Comparative Study of Different Multi-criteria Decision-Making Methods,” Int. J. Adv. Comput. Theory Eng. , vol. 2, no. 4, pp. 2319 – 2526, 2013.