## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisis Kombinasi Algoritma K-Means Clustering dan TOPSIS Untuk Menentukan Pendekatan Strategi Marketing Berdasarkan Background Target Audiens
Nurus Sarifatul Ngaeni * , Kusrini, Kusnawi
Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* nurussyarifa@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 khusnawi@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurussyarifa@students.amikom.ac.id Submitted: 15/02/2024; Accepted: 23/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak −Promosi merupakan agenda tahunan STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara. Tujuan dari kegiatan promosi ini yakni untuk menarik mahasiswa baru yang lebih banyak lagi setiap tahunnya. Disisi lain promosi kampus menemui kendala untuk memetakan data pendaftar tahun – tahun sebelumnya sehingga pertimbangan untuk kebijakan promosi baru berdasarkan data sekolah  asal  alumni  atau  mahasiswa.Dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering,  data  pendaftar  bisa dikelompokkan  sesuai  dengan  latar  belakang  yang  direpresentasikan  melalui  atribut  asal  sekolah,  pekerjaan  orangtua  dan daerah asal. Kemudian data diproses menggunakan DSS dengan metode TOPSIS untuk mendapatkan referensi prioritas jenis pemasaran  untuk  masing  –  masing  cluster.  Hasil  penghitungan  nilai  silhouette  coefisient  untuk  lima  kluster  diperoleh  skor 0,426. Sedangkan pada proses perangkingan  menggunakan  metode TOPSIS  diperoleh rank pertama terdapat pada cluster 0 dengan  skor  0.994110.  Tahapan  lebih  lanjut  menggunakan  metode  Decision  Tree  untuk  mendapatkan  output  berupa rekomendasi jenis promosi untuk masing – masing cluster. Sebagai contoh, cluster 0 direkomendasikan menggunakan jenis promosi dengan kode P1,P2,P3,P8 dan P9.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemasaran; Perguruan Tinggi; K-Means Clustering; TOPSIS
Abstract −The promotion is an annual agenda for STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara. The aim of this promotional activity is to attract more new students every year. On the other hand, campus promotion encounters obstacles in mapping applicant data  from  previous  years  so  that  considerations  for  new  promotion  policies  are  based  on  data  from  the  school  of  origin  of alumni or students. By using the K-Means Clustering algorithm, applicant data can be grouped according to the background represented  through  the  school  origin  attribute.  ,  parents'  occupation  and  place  of  origin.  Then  the  data  is  processed  using DSS with the TOPSIS method to obtain priority references for marketing types for each cluster. The results of calculating the silhouette  coefficient  value  for  the  five  clusters  obtained  a  score  of  0.426.  Meanwhile,  in  the  ranking  process  using  the TOPSIS method, the first rank was found in cluster 0 with a score of 0.994110. Further stages use the Decision Tree method to obtain output in the form of recommendations for promotion types for each cluster. For example, cluster 0 is recommended to use promotion types with codes P1, P2, P3, P8 and P9.
Keywords : Decision Support System; Marketing; Perguruan College; K-Means Clustering; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Strategi  pemasaran  dikatakan  cocok  mempunyai  indikator  berupa  tercapainya  target[1].  Promosi  sendiri merupakan  bagian  dari  strategi  yang  dirancang  secara  matang  oleh  perusahaan  atau  lembaga  untuk  mencapai tujuan  yang  disepakati  bersama[2].  Melakukan  inovasi  dalam  pemasaran  salah  satunya  bisa  dipersiapkan  serta dilakukan secara tersistem dengan bantuan teknologi. Tidak terkecuali dalam bidang manajemen pemasaran itu sendiri  yang  bisa  membantu  proses  analisa  berdasarkan  data  yang  dimiliki[3].  Untuk  mengetahui  kelompok  – kelompok data, analisa bisa menggunakan K-Means Clustering[4]. Penggunaan teknologi untuk  mencari solusi atau strategi sesuai dengan data yang dimiliki berdasarkan nilai yang paling dekat dengan tujuan serta nilai yang paling jauh bisa menggunakan metode TOPSIS[5].
Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di kampus STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara merupakan agenda tahunan  yang  dilaksanakan  secara  rutin.  Tim  marketing  telah  melakukan  berbagai  jenis  pemasaran,  termasuk melalui sosial media, pemasangan spanduk, sosialisasi, kerjasama lembaga, beasiswa, dan rekomendasi alumni. Promosi dilakukan hanya berdasarkan program rutin yang sudah dijalankan sebelumnya.  Mengingat terbataskan sumber daya yang ada, untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pemasaran, tim memanfaatkan data mining dengan  menggunakan  metode  K-Mean  Clustering  dan  metode  TOPSIS.  Pendekatan  ini  memungkinkan identifikasi  kelompok  mahasiswa  berdasarkan  asal  sekolah,  pekerjaan  orangtua,  dan  daerah  asal.  Hasil  analisis selanjutnya  diproses  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk  mendapatkan  urutan  kluster  terbaik.  Untuk mendapatkan  keluaran  berupa  rekomendasi  jenis  promosi  masing  –  masing  cluster,  peneliti  menggunakan decision  tree  berdasarkan  rumusan  yang  disetujui  oleh  Lembaga.  Kombinasi  metode  ini  memberikan  STIMIK Tunas Bangsa rekomendasi strategi yang sesuai untuk  masing – masing kluster, dengan harapan dapat menjadi dasar  untuk  penentuan  kebijakan,  termasuk  penawaran  program  dan  layanan  yang  sesuai  dengan  preferensi target  audien.  Pendekatan  ini  juga  memungkinkan  pengelolaan  sumber  daya  dan  anggaran  pemasaran  dapat difokuskan pada kelompok-kelompok yang memiliki potensi konversi tinggi.
Data mining sudah banyak digunakan sebagai teknik pengolahan data. Dimana data berasal dari pendaftar mahasiswa  baru  tahun  –  tahun  sebelumnya.  Pola  atau  informasi  yang  didapatkan  dari  hasil  analisa  inilah  yang nantinya  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  proses  menentukan  kebijakan  pemasaran.  Pengolahan  data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
mahasiswa  baru  untuk  keperluan  pemasaran  sudah  banyak  diamati.  Khoironi  melakukan  penelitian  terkait pemanfaatan  data  mining  untuk  menyeleksi  kandidat  penerima  beasiswa  menggunakan  algoritma  K-Mean Clustering yang dilanjutkan dengan proses perangkingan menggunakan metode AHP[6].
Pengamatan  lain  dilakukan  oleh  Oki  Oktaviarna  Tensao  dengan  menerapkan  data  mining  dengan algoritma  K-Means  Clustering  untuk  membuat  kelompok  –  kelompok  mahasiswa  baru  di  STMIK  Primakara. Tujuan dari penelitian ini yakni untuk menentukan kebijakan seputar strategi marketing yang paling tepat untuk setiap  kelompok  mahasiswa.  Namun  penelitian  ini  baru  berupa  pengelompokkan,  artinya  belum  bisa memberikan usulan jenis marketing apa yang paling sesuai untuk masing – masing kelompok siswa[7].
Pengamatan  lainnya  dilakukan  oleh  Hidayat  yang  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengklasifikasi  data  jamaah  umrah  di  AET  Travel  Indonesia.  Variabel  penelitiannya  mencangkup  usia,  jenis kelamin  dan  daerah  asal.  Hasil  pengelompokkan  yang  didapatkan  dalam  penelitian  ini  dijadikan  sebagai pengetahuan  baru  yang  mempermudah  manager  menyusun  strategi  pemasaran  di  AET  Travel  Indonesia. Penelitian  mengenai  strategi  pemasaran  di  Pendidikan  Tinggi  dilakukan  oleh  SUTRISNO  &  Andriyani  yang menggunakan metode pengambilan keputusan berbasis atribut ganda (MADM) dengan metode Simple Additive Weighting  (SAW).  Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  berupa  rekomendasi  asal  jurusan  apa  saja  yang  paling prospek dijadikan sebagai target promosi[9].
Algoritma  K-Means  Clustering  kemudian  dikombinasikan  dengan  metode  SAW  untuk  mendapatkan rekomendasi lokasi serta jenis promosi yang paling tepat. Penelitian yang dilakukan oleh Kasri dan Jati ini bisa dikembangkan lagi dengan melibatkan beberapa faktor yang mempengaruhi proses pendaftaran mahasiswa baru untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait  optimasi  strategi  pemasaran.  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  Andry  yang  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  lokasi  promosi menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Tujuan  penelitian  ini  yakni  untuk  mendapatkan rekomendasi  lokasi  promosi  yang  tepat  sasaran  sehingga  manajemen  bisa  melakukan  pemasaran  secara  lebih efektif dan efisien[11].
Penelitian  mengenai  strategi  promosi  juga  dilakukan  oleh  Nanda  Ayu  Rahmalinda  dimana  data mahasiswa  baru  dianalisa  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  untuk  menyelaraskan  pemilihan  strategi promosi[12].
Penelitian  lain  yang  mengkombinasikan  dua  metode  dilakukan  oleh  Suarnatha  yang  menggunakan asosiasi  algoritma  apriori  dan  perangkingan  item  set  terlaris  menggunakan  TOPSIS.  Kedua  metode  yang digunakan dirasa membuat hasil analisa menjadi lebih bermanfaat[13].
Beberapa  kajian  yang  diuraian  di  atas  berkaitan  dengan  tantangan  yang  dihadapi  membuat  peneliti menggunakan  beberapa  metode  untuk  menentukan  jenis  pemasaran  yang  direkomendasikan.  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Amaliya  menyatakan  bahwa  kombinasi  kedua  metode  antara  TOPSIS  dan  K-Means  bisa dibuktikan memberikan hasil yang lebih optimal dalam hal pengelompokkan  metode pembelajaran berdasarkan bidang keilmuan[14].
Dengan memanfaatkan metode K-Mean Clustering, maka peneliti bisa melakukan identifikasi kelompok –  kelompok  mahasiswa  berdasarkan  latar  belakang  target  audiens.  Yakni  dilihat  dari  asal  sekolah,pekerjaan orangtua,dan  daerah  asalnya.  Selanjutnya  hasil  analisa  akan  diolah  lagi  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk membantu  proses  pemeringkatan  strategi  marketing  sesuai  dengan  latar  belakang  target  audien.  Untuk mendapatkan  output  berupa  rekomendasi  jenis  pemasaran  untuk  masing  –  masing  cluster,  digunakan  juga penggabungan  hasil  clustering  dan  perangkingan  berdasarkan  pohon  keputusan  yang  dibuat.  Kombinasi  kedua metode ini memungkinkan STIMIK Tunas Bangsa mendapatkan rekomendasi strategi yang tepat untuk masing – masing  cluster.  Latar  belakang  audiens  ini  bisa  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  penentukan  kebijakan  berupa penawaran program serta layanan yang paling sesuai dengan preferensi target audiens.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Dataset  penelitian  merupakan  data  pendaftar  atau  mahasiswa  baru  yang  didapatkan  secara  studi  dokumen melalui bagian pusat administrasi kampus STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara. Sedangkan data variabel untuk proses  klusterisasi  dan  perangkingan  TOPSIS  didapatkan  dengan  metode  wawancara  melalui  devisi  pusat marketing kampus STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahap  penelitian  diawali  dengan studi  literature dan  menentukan  kriteria  data  penelitian.  Selanjutnya  proses analisis  dilakukan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  dan  pemeringkatan  menggunakan  metode TOPSIS. Sedangkan untuk mendapatkan keluaran berupa rekomendasi jenis pemasaran untuk masing  – masing cluster  menggunakan  pohon  keputusan.  Tahapan  selanjutnya  yakni  rekomendasi  dan  kesimpulan  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3 Penentuan Masalah dan Kriteria Seleksi
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  yakni  mendapatkan  informasi  mengenai  cluster  pendaftar  serta output berupa jenis pemasaran yang paling direkomendasikan untuk masing – masing cluster. Kriteria data pada penelitian  ini  yakni  meliputi  variabel  asal  sekolah  sebagai  representasi  dari  latar  belakang  audiens,  pekerjaan orangtua  sebagai  gambaran  kondisi  ekonomi  keluarga.  Sedangkan  daerah  asal  menjadi  varibel  yang  dijadikan sebagai  tolak  ukur  jarak  antara  sekolah  dan  tempat  tinggal  lalu  program  studi  sebagai  gambaran  pilihan pendaftar. Skenario yang dilakukan yakni peneliti melakukan inisiasi pada setiap variabel data. Nilai inisiasi data untuk setiap setiap subkriteria ditentukan berdasarkan ketentuan dari bagian pemasaran. Misalnya untuk variabel lokasi,  peneliti  akan  menggunakan  kecamatan  sebagai  jarak  kilometer  dari  kampus.  Semakin  dekat  jaraknya maka  nilai  inisiasinya  lebih  tinggi.  Untuk  memeudahkan  proses  penambangan  data,  kriteria  data  diinisiasi terlebih dahulu. Inisiasi data untuk masing – masing kriteria terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Inisiasi Kriteria Data Penelitian Kriteria Subkriteria Nilai Asal Sekolah  (V1) SMK 8 SMA 7 MA/MAN 6 PKBM 5 Pekerjaan Orangtua (V2) Pedagang 8 PNS 7 Guru Swasta 6 Karyawan 5 Petani 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 393-403 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4948
Kriteria Subkriteria Nilai Buruh 3 Yang Lain 2 Program Studi (V3) S1 Sistem Informasi 1 S1 Informatika 2 Daerah Asal (V4) Banjarnegara ( 1 - 10 km) 8 Purbalingga (33 km) 7 Wonosobo (42 km) 6 Batang (68 km) 5 Purwokerto (58 km) 4 Pekalongan (95 km) 3 Blora (300 km) 2
Kriteria  dalam  menentukan  nilai  setiap  subkriteria  merupkan  keputusan  kepala  bagian  beserta  tim marketing perguruan tinggi STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara. Inisiasi subkkriteria asal sekolah diambil dari data  pendaftar  terbanyak  dan  evaluasi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  mengikuti  proses  pembelajaran.  Inisiasi pekerjaan orangtua menggunakan nilai 2 hingga 8. Dimana tingkat subkriteria paling tinggi diurut dari pekerjaan yang mempunyai kondisi ekonomi lebih baik dan lancar administrasi. Inisiasi variabel program studi terdiri dari dua jurusan yang saat ini tersedia, dimana nilai 2 diberikan untuk program studi dengan jumlah mahasiswa lebih banyak. Data inisiasi asal daerah menggunakan satuan jarak kilometer (km) dimana nilai tertinggi diberikan pada jarak yang paling dekat dengan jangkauan kampus. Pemilihan wilayah ini merupakan daerah asal para pendaftar mahasiswa baru.
Strategi promosi disajikan pada gambar tabel 2, hal ini sesuai dengan teknik promosi yang dilakukan oleh perguruan tinggi.
Tabel 2. Inisiasi Kriteria Data Penelitian Kode Jenis Promosi P1 Instragram P2 Facebook P3 Brosur P4 Spanduk/Flyer P5 Sosialisasi ke Sekolah P6 Beasiswa P7 Kerjasama Lembaga P8 Seminar P9 Rekomendasi Teman/Alumni
Rekomendasi  pohon  keputusan  tersaji  pada  tabel  3  di  bawah.  Dimana  pohon  keputusan  ini  dibuat berdasarkan  wawancara  dengan  ketua  departemen  dan  tim  marketing.  Pohon  keputusan  ini  sudah  menentukan nilai  yang  nantinya  dicapai.  Misalkan  untuk  kriteria  V1,  V2,  V3,  dan  V4  dengan  rentang  nilai  2-4,  4,  8,  8,  1 maka  untuk  jenis  promosi  yang  direkomendasikan  yakni  P1,P2,P6,P8,P9.  Faktor  jarak  adalah  salah  satu pertimbangan penting dalam  melaksanakan promosi. Dimana semakin jauh jangkauannya  maka butuh semakin banyak  sumber  daya  yang  dikerahkan.  Asal  sekolah  juga  berpengaruh  dalam  menentukan  strategi  promosi, dimana  latar  belakang  siswa  yang  berasal  dari  SMK/SMA/MA  sederajat  biasanya  mempunyai  kemampuan mengikuti proses pembelajaran yang cukup beragam. Lalu selanjutnya yakni faktor pekerjaan orangtua dimana data ini menjadi representasi kondisi ekonomi keluarga mahasiswa. Berdasarkan data yang diperoleh, pekerjaan orangtua paling banyak yakni petani yang mana tergolong penghasilan menengah ke bawah.
Tabel 3. Pohon Keputusan Penentuan Strategi Promosi
min_daerah_asal  max_daerah_asal  asal_sekolah  pekerjaan_orangtua  program_studi  kode_promosi
2 4 8 8 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 8 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 7 1 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 8 7 2 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 8 6 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 6 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 5 1 P1,P2,P8,P9 2 4 8 5 2 P1,P2,P8,P9 2 4 8 4 1 P1,P2,P6,P8,P9

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
min_daerah_asal  max_daerah_asal  asal_sekolah  pekerjaan_orangtua  program_studi  kode_promosi
2 4 8 4 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 3 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 3 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 8 2 1 P1,P2,P8,P9 2 4 8 2 2 P1,P2,P8,P9 2 4 7 8 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 8 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 7 1 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 7 7 2 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 7 6 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 6 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 5 1 P1,P2,P8,P9 2 4 7 5 2 P1,P2,P8,P9 2 4 7 4 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 4 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 3 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 3 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 7 2 1 P1,P2,P8,P9 2 4 7 2 2 P1,P2,P8,P9 2 4 6 8 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 8 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 7 1 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 6 7 2 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 6 6 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 6 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 5 1 P1,P2,P8,P9 2 4 6 5 2 P1,P2,P8,P9 2 4 6 4 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 4 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 3 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 3 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 6 2 1 P1,P2,P8,P9 2 4 6 2 2 P1,P2,P8,P9 2 4 5 8 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 8 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 7 1 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 5 7 2 P1,P2,P8,P9,P7 2 4 5 6 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 6 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 5 1 P1,P2,P8,P9 2 4 5 5 2 P1,P2,P8,P9 2 4 5 4 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 4 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 3 1 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 3 2 P1,P2,P6,P8,P9 2 4 5 2 1 P1,P2,P8,P9 2 4 5 2 2 P1,P2,P8,P9

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.4 Pengelompokkan K-Means
Algoritma K-Means Clustering ini digunakan untuk membuat cluster - cluster yang mempunyai kemiripan satu dengan lainnya. Cara kerja metode ini ditunjukkan melalui gambar 1 berikut :
Gambar 2. Algoritma K-Means Clustering
Sumber : https://medium.com/@kurniasp/k-means-clustering-using-scikit-learn-in-python-51073b6f51e5
K-Means Clustering adalah salah satu jenis metode dalam Data Mining yang digunakan untuk membuat clustering. Dimana objek yang mempunyai kemiripan berdasarkan karakteristik tertentu yang sudah ditetapkan. Hasil dari pengelompokkan data ini yakni dijadikan sebagai acuan dalam menentukan strategi tertentu, misalnya saja  dalam  hal  strategi  pemasaran.  K-Means  Clustering  merupakan  algoritma  yang  mudah  dan  efektif dimanfaatkan untuk mengetahui cluster atau kelompok – kelompok data. [15] K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  metode  clustering  yang  bersifat  non  hirarki.  Cara  kerja  yang dilakukan untuk memisahkan antar data yakni dengan memasukkan  data satu dengan lainnya yang mempunyai nilai  kedekatan.  Untuk  tahapan  melakukan  clustering  menggunakan  algoritma  K-Mean  Clustering  yang dipaparkan dalam penelitian D.Fakhri dkk[16] : 1. Peneliti menentukan jumlah cluster yang nantinya akan dibentuk
2. Pilih centroid awal secara random
3. Menghitung  alokasi  data  berdasarkan  jumlah  cluster  yang  dibentuk.  Kedekatan  antara  satu  objek  dengan objek lainnya akan ditentukan oleh jarak. Artinya mana objek yang paling dekat akan menentukan suatu data masuk ke dalam cluster tertentu.
4. Menghitung  nilai  pusat  cluster  (centroid)  yang  merupakan  nilai  rata  –  rata  atas  semua  objek  data  dalam sebuah cluster.
5. Lakukan kembali alokasi masing – masing objek menggunakan centroid baru sampai nilai pusat cluster tidak berubah.
6. Apabila  nilai  pusat  cluster  masih  berubah  atau  ada  objek  yang  berpindah  grup  maka  proses  akan dikembalikan pada menghitung jarak antara objek ke centroid.
Perhitungan  K-Means  dimulai  dengan  menentukan  centroid  awal  secara  acak.  Berdasarkan  wawancara dengan bagian pemasaran, pemilihan centroid awal yaitu nilai k=5. Nilai ini muncul berdasarkan jumlah lokasi promosi yang akan didatangi oleh tim penerimaan mahasiswa baru nantinya.

## 2.5  Perangkingan TOPSIS
Sebagai  metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan,  TOPSIS  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981  untuk  menangani  pengambilan  keputusan  bersifat  multikriteria.  Metode TOPSIS  sendiri  sudah  banyak  diaplikasikan  untuk  keperluan  pengambilan  keputusan  di  beragam  sektor. Beberapa  contohnya  yakni  diterapkan  pada  aplikasi  yang  menunjang  keputusan  terkait  investasi,  penilaian performa  karyawan,  evaluasi  pemasaran  bahkan  terkait  proses  perancangan  robot.  Contoh  penggunaan  metode TOPSIS yakni untuk menentukan karyawan terbaik berdasarkan kriteria tertentu secara objektif[17].
TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  bersifat multikirteria atau alternatif pilihan yang merupakan alternatif dari jarak paling kecil dari solusi positif dan jarak paling  besar  dari  solusi  ideal  negatif  dilihat  dari  sudut  pandang  geometris  menggunakan  jarak  Euclidean.  Dan yang menjadi catatan bahwa alternatif dengan jarak paling kecil yang berasal dari solusi ideal positif tidak selalu harus memiliki jarak terbesar dari solusi ideal yang negative. [18]
Metode TOPSIS mempertimbangkan kondisi dimana dengan jarak terhadap solusi ideal positif seta jarak terhadap  solusi  ideal  negative  secara  bersamaan.  Keluaran  berupa  solusi  dalam  metode  TOPSIS  didapatkan dengan  cara  menentukan  kedekatan  relative  suatu  alternatif  pada  solusi  ideal  positif.  Proses  perangkingan alternatif akan dilakukan berdasarkan prioritas nilai kedekatan suatu alternatif pada solusi ideal positif. Nantinya

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
daftar alternatif yang sudah dirangking inilah yang akan dijadikan sebagai referensi keputusan dalam kebijakan tertentu.
Metode  TOPSIS  populer  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  secara  praktis  serta minim  subjektivitas.  Sebagai  bagian  dari  alat  dalam  ranah  sistem  pendukung  keputusan,  TOPSIS  membantu pimpinan atau manajemen menentukan kebijakan secara lebih akurat dan tepat sasaran[19]. Penggunaan metode TOPSIS menggunakan konsep yang terbilang sederhana serta mudah dipahami. Selain itu proses komputasinya efisien  serta  metode  ini  mempunyai  kemampuan  dalam  mengukur  kinerja  relative  dari  setiap  alternatif keputusan. Berikut ini tahapan metode TOPSIS melalui langkah – kangkah berikut[20] 1. Membuat matrik keputusan yang sudah melewati proses normalisasi menggunakan persamaan.
2. Membuat matrik keputusan ternormalisasi dengan nilai bobot menggunakan persamaan
3. Membuat matrik dengan solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif dengan menggunakan persamaan
4. Menentukan nilai preferensi untuk setiap pilihan alternatif menggunakan persamaan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  pendaftar  mahasiswa  baru  selama  periode  2012  –  2023  di  Kampus  STIMIK Tunas Bangsa Banjarnegara.

## 3.1 Data Pemprosesan Awal
Pengolahan dataset penting dilakukan untuk memastikan tidak adanya data tidak valid karena missing value dan lainnya.  Tujuannya  yakni  agar  dataset  bisa  diolah  dan  tidak  merusak  hasil  penelitian.  Berikut  ini  beberapa tahapan yang dilakukan dalam pemprosesan data. a. Pemilihan Data Awal
Untuk  pemilihan  kriteria  data  pada  penelitian  ini  yakni  meliputi  variabel  asal  sekolah,  pekerjaan  orangtua, daerah asal dan program studi sebagai gambaran pilihan pendaftar.
b. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Proses pembersihan data dilakukan untuk mencegah kesalahan pada proses asosiasi seperti adanya redudansi. Kondisi  lain  yakni  memastikan  tidak  ada  data  hilang  serta  tipe  data  yang  kurang  sesuai.  Jumlah  data  yang akan digunakan dalam penelitian ini yakni 705 data pendaftar.
c. Inisiasi Data
Inisiasi  data  atau  perubahan  bentuk  ini  penting  dilakukan  untuk  memudahkan  pemprosesan  data  mining menggunakan  python  dengan tools Google  Collaboration.  Ketentuan  nilai  inisiasi  variabel  penelitian  bisa dilihat pada tabel 1 sedangkan hasil dari inisiasi data terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Primer Hasil Inisiasi
Mahasiswa  Asal Sekolah  Pekerjaan Orangtua  Program Studi  Daerah Asal
0 1 8 1 8 1 2 8 1 8 2 3 7 1 8 3 4 7 1 8 4 5 7 1 8

## 3.2 Perhitungan K-Means Clustering
Perhitungan  K-Means  dimulai  dengan  menentukan  centroid  awal  secara  acak.  Berdasarkan  wawancara  dengan bagian pemasaran, pemilihan centroid awal yaitu nilai k=5. Nilai ini muncul berdasarkan jumlah lokasi promosi yang  akan  didatangi  oleh  tim  penerimaan  mahasiswa  baru  nantinya.  Setelah  model  dilatih,  selanjutnya  penulis mengakses  centroid  dari  masing  –  masing  cluster.  Pada  tabel  5  menunjukan  bahwa  penulis  bisa  mendapatkan nilai titik tengah atau centroid dari setiap cluster. Cendroid ini dihitung sebagai nilai rata – rata dari semua titik data yang ada dalam semua cluster.
Tabel 5. Centroid Masing – Masing Cluster
6.67256637  6.67256637  1.54867257  1.54867257 7.41780822 4.2260274 1.53082192  7.99315068 7.33093525  6.70503597  1.58992806 7.8705036 6.82352941  6.82352941  1.54901961  3.50980392
6.13636364  4.72727273  1.42727273  5.90909091
Tahapan  selanjutnya  yakni  memastikan  apakah  nilai  rata  –  rata  setiap  variabel  penelitian  berubah  atau mempunyai nilai yang berbeda pada masing – masing kategori. Pada tabel 6 di bawah terlihat hasil atau nilai rata kolom untuk masing – masing kategori.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 393-403 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4948
Tabel 6. Nilai Rata – Rata Kolom Setiap Kategori Cluster  Asal Sekolah  Pekerjaan Orangtua  Program Studi  Daerah Asal 0 6.672.566 4.159.292 1.548.673 3.477.876 1 7.417.808 4.226.027 1.530.822 7.993.151 2 7.330.935 6.705.036 1.589.928 7.870.504 3 6.823.529 6.470.588 1.549.020 3.509.804 4 6.136.364 4.727.273 1.427.273 5.909.091
Untuk  mengukur  seberapa  baik  objek  ditempatkan  dalam  suatu  klaster  yang  sudah  dilakukan,  maka peneliti  mencari  nilai  Sillhoute  Score.  Dimana  penghitungannya  dilakukan  berdasarkan  jarak  antara  objek dengan klaster yang berdekatan. Panduan penghitungan nilai Sillhoute Score berkisar antara -1 hingga maksimal 1 dengan ketentuan semakin tinggi nilai Sillhoute Score maka hasil pengelompokkan klaster dianggap semakin baik.
Untuk  menghitung  nilai  Sillhoute  Score  melalui  Google  Collaboration  menggunakan  code  perintah sebagai berikut.

## Gambar 2. Code perintah menghitung nilai Sillhoute Score
Hasil  score  yang  didapatkan  yakni  0,4279098918854162.  Berdasarkan  ketentuan,  nilai  Sillhoute  Score 0,426  termasuk  dalam  kategori  cluster  yang  lemah  karena  berada  pada  rentang  nilai  -1.  Interpretasi  nilai  ini masih  bisa  dikatakan  cukup  baik,  namun  tidak  termasuk  luar  biasa  karena  masih  mempunyai  ruang  untuk perbaikan.

## 3.3 Perangkingan TOPSIS
Setelah  proses  clustering  dilakukan,  tahapan  selanjutnya  yakni  melakukan  penghitungan  TOPSIS  untuk menganalisis keputusan bersifat multi-kriteria dan mendapatkan alernatif terbaik untuk masing – masing cluster. a. Menentukan Keputusan Matriks Ternormalisasi
Menghitung nilai sum squared setiap kolom pada matriks, setelah itu matriks akan dinormalisasi dengan cara membaginya dengan menggunakan nilai sum squared. Pada tabel 7 terlihat matriks yang telah dinormalisasi dan siap digunakan dalam proses analisa selanjutnya.
Tabel 7. Matriks yang Telah Dinormalisasi Cluster  Asal Sekolah  Pekerjaan Orangtua  Program Studi  Daerah Asal 0 0.432969 0.346209 0.452638 0.255583 1 0.481326 0.351764 0.447421 0.587403 2 0.475689 0.558110 0.464696 0.578390 3 0.442764 0.538595 0.452739 0.257930 4 0.398176 0.393486 0.417156 0.434249
b. Menentukan Keputusan Matriks Ternormalisasi Terbobot
Nilai  bobot  preferensi  dari  setiap  kriteria  dihitung  berdasarkan  tingkat  kepentingan  atau  prioritas  yang ditetapkan.  Nilai  bobot  tertinggi  yang  digunakan  pada  variabel  daerah  asal  karena  patokan  jarak  menjadi pertimbangan penting ketika melakukan promosi.  Hasil perhitungan matriks ternormalisasi terbobot terlihat melalui tabel 8 berikut.
Tabel 8. Matriks Ternormalisasi Terbobot Cluster  Asal Sekolah  Pekerjaan Orangtua  Program Studi  Daerah Asal 0 9.238.545 8.665.295 4.418.544 19.563.100 1 8.310.380 8.528.457 4.470.068 8.512.042 2 8.408.860 5.375.287 4.303.891 8.644.687 3 9.034.153 5.570.049 4.417.554 19.385.139 4 10.045.821 7.624.162 4.794.373 11.514.130
c. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
Dalam  proses  ini  tujuannya  yakni  mencari  nilai  maksimum  dan  minimum  dari  kriteria  asal  sekolah, pekerjaam orangtua, program studi, daerah asal untuk membentuk matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d. Menghitung Jarak Alternatif
Performa setiap cluster dapat dievaluasi dengan cara melihat nilai hasil jarak alternatif. Misalnya untuk nilai jarak lebih kecil lebih dekat ke solusi ideal postif dan nilai jarak yang lebih besar lebih dekat dengan solusi ideal negatif, maka kondisi ini menunjukkan hasil mendekati kondisi ideal. Berlaku juga sebaliknya jika jarak dengan  nilai  yang  lebih  besar  lebih  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  nilai  jarak  yang  lebih  kecil  lebih dekat  dengan  solusi  ideal  negatif.  Pada  tabel  9  terlihat  hasil  perhitungan  jarak  alternatif  dari  lima  cluster. Dimana  untuk  kluster  0  mempunyai  jarak  ke  solusi  ideal  positif  0.792940  dan  jarak  solusi  ideal  negatif 133.824663.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jarak Alternatif Cluster Positif Negatif 0 0.792940 133.824.663 1 125.261.524 9.970.096 2 132.956.115 0.027293 3 10.777.684 118.798.934 4 65.869.884 17.322.290
e. Menggitung Preferensi Solusi Ideal
Proses  ini  menghasilkan  output  berupa  klasifikasi  cluster  –  cluster  berdasarkan  seberapa  dekat  mereka dengan  solusi  ideal  negatif.  Jika  cluster  mendapatkan  skor  mendekati  1  artinya  cluster  tersebut  mendekati solusi  ideal  negatif,  sedangkan  cluster  yang  mendekati  0  menunjukkan  cluster  tersebut  lebih  dekat  dengan solusi ideal positif.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Preferensi Solusi Ideal Cluster Topsis Score 0 0.994110 1 0.073726 2 0.000205 3 0.916824 4 0.208220
Hasil representasi numerik pada tabel 10 menunjukan kondisi cluster 0 memperoleh skor TOPSIS mencapai 0.994110.  Interpretasi  skor  TOPSIS  untuk  cluster  ini  tergolong  sangat  tinggi  karena  mendekati  1.  Dengan kata  lain  cluster  ini  paling  dekat  dengan  solusi  ideal  negatif  dalam  konteks  pengambilan  keputusan  yang diimplementasikan.  Sedangkan  kluster  yang  mendapatkan  hasil  TOPSIS  paling  rendah  yakni  cluster  2 dengan skor 0.000205 atau paling mendekati nilai 0 dan lebih dekat dengan solusi ideal positif.
f. Perangkingan TOPSIS
Perangkingan  dilakukan  dengan  cara  memberikan  peringkat  dari  semua  skor  TOPSIS  dengan  ketentuan melihat  dari  nilai  tertinggi  hingga  nilai  terendah.  Pada  tabel  11  terlihat  rangking  1  jatuh  pada  cluster  0, disusul cluster 3, cluster 4, cluster 1 dan yang paling rendah yakni cluster 2 dengan score 0.994110.

## Tabel 11. Perangkingan TOPSIS
Cluster  Asal Sekolah  Pekerjaan Orangtua  Program Studi  Daerah Asal  Topsis Score  Rank
0 7 4 2 3 0.994110 1 1 7 4 2 8 0.073726 4 2 7 7 2 8 0.000205 5 3 7 6 2 4 0.916824 2 4 6 5 1 6 0.208220 3

## 3.4 Decision Tree
Pohon  keputusan  sebelumnya  sudah  dibuat  melalui  spreadsheet,  agar  bisa  dijalankan  melalui  Google  Collab maka perlu diunggah terlebih dahulu. Ketentuan jenis promosi dijalankan berdasarkan beberapa kriteria berikut. a. Jika jarak daerah asalnya dekat (7-8) maka dapat dilakukan promosi melalui brosur, spanduk, sosialisasi ke sekolah
b. Jika jarak daerah asalnya  sedang (5-6)  maka dapat dilakukan promosi  melalui instagram, facebook, brosur, spanduk
c. Jika  jarak  daerah  asalnya  jauh  (2-3)  maka  dapat  dilakukan  promosi  melalui  instagram,  facebook,  seminar, rekomendasi teman/alumni
d. Jika pekerjaan orang tua adalah pedagang, petani, buruh, atau guru swasta maka dapat memberikan beasiswa
e. Jika orang tua PNS maka bisa promosi melalui kerjasama Lembaga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Selanjutnya  empat  variabel  penelitian  yang  terdiri  dari  daerah  asal,  asal  sekolah,  pekerjaan  orangtua, program  studi  akan  digabungkan  menjadi  satu  yang  akan  menjadi  nilai  pada  kolom  „combined‟.  Hal  ini bertujuan  untuk  mempermudah  pemprosesan  data  dalam  hal  menentukan  kode  promosi.  Berikut  kode  perintah yang digunakan untuk menggabungkan empat variabel.

## 3.5 Rekomendasi Promosi Untuk Masing – Masing Cluster
Tahapan selanjutnya yakni memproses data untuk mendapatkan output berupa rekomendasi jenis promosi untuk masing  –  masing  cluster.  Pertama  yakni  dengan  menggabungkan  data  nilai  dari  empat  variabel  hasil  K-Means dan  nilai  perangkingan  TOPSIS  menjadi  satu  kolom  baru.  Kemudian  tipe  data  pada  kolom  baru  tersebut dikonversi menjadi tipe data interger. Hasil datanya kemudian digabungkan dengan dataframe lain yang relevan. Output berupa rekomendasi jenis promosi untuk masing – masing cluster bisa terlihat Pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Hasil Rekomendasi Untuk Setiap Kluster
asal_sekol ah pekerjaan_orangt ua program_stu di daerah_as al topsis_sco re ran k combine d kode_promos i 0 7 4 2 3 0.994110 1 7423 P1,P2,P6,P8, P9 1 7 4 2 8 0.073726 4 7428 P3,P4,P5,P6 2 7 7 2 8 0.000205 5 7728 P3,P4,P5,P7 3 7 6 2 4 0.916824 2 7624 P1,P2,P6,P8, P9 4 6 5 1 6 0.208220 3 6516 P1,P2,P3,P4, P9
Berikut ini interpretasi jenis promosi yang dapat dilakukan pada setiap cluster.
1. Untuk  mahasiswa  yang  masuk  ke  dalam  cluster  0  media  promosi  yang  dapat  digunakan  yaitu  instagram, facebook, beasiswa, seminar, dan rekomendasi alumni/teman
2. Untuk  mahasiswa  yang  masuk  ke  dalam  cluster  1  media  promosi  yang  dapat  digunakan  yaitu  brosur, spanduk, sosialisasi ke sekolah-sekolah, dan beasiswa
3. Untuk  mahasiswa  yang  masuk  ke  dalam  cluster  2  media  promosi  yang  dapat  digunakan  yaitu  brosur, spanduk, sosialisasi ke sekolah-sekolah, dan kerjasama lembaga
4. Untuk  mahasiswa  yang  masuk  ke  dalam  cluster  3  media  promosi  yang  dapat  digunakan  yaitu  instagram, facebook, beasiswa, seminar, dan rekomendasi alumni/teman
5. Untuk  mahasiswa  yang  masuk  ke  dalam  cluster  4  media  promosi  yang  dapat  digunakan  yaitu  instagram, facebook, brosur, spanduk, dan rekomendasi alumni/teman

## 4. KESIMPULAN
Pembahasan  pada  bagian  hasil  menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  Clustering  menghasilkan  5  cluster. Perhitungan  Sillhoute  Score  mendapat  0,426  dan  masuk  ke  dalam  kategori  cluster  yang  lemah  karena  berada pada  rentang  nilai  -1.  Interpretasi  nilai  ini  masih  bisa  dikatakan  cukup  baik,  namun  tidak  termasuk  luar  biasa karena  masih  mempunyai  ruang  untuk  perbaikan.  Pemeringkatan  cluster  menggunakan  metode  TOPSIS menghasilkan urutan pertama cluster yakni 0, disusul cluster 3, cluster 4, cluster 1 dan yang paling rendah yakni cluster 2 dengan  score 0.994110. Hasil akhir dari penelitian ini  yakni berupa rekomendasi jenis promosi  untuk masing – masing cluster sesuai dengan strategi promosi yang ditentukan pada tabel pohon keputusan.

## REFERENCES
[1]  S. Assylla and Nugraha, “Perancangan Strategi Pemasaran dengan Pendekatan Analisis SWOT dan Metode TOPSIS,” J. Ris. Tek. Ind. , pp. 129–140, 2022, doi: 10.29313/jrti.v2i2.1283.
[2]  C.  L.  R.  Winasis,  H.  S.  Widianti,  and  B.  Hadibrata,  “Determinasi  Keputusan  Pembelian:  Harga,  Promosi Dan Kualitas Produk (Literature Review Manajemen Pemasaran),” J. Ilmu Manaj. Terap. , vol. 3, no. 4, pp. 452–462, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.31933/jemsi.v3i4
[3]  M. T. Bolinger, M. A. Josefy, R. Stevenson, and M. A. Hitt, Experiments in Strategy Research: A Critical Review and Future Research Opportunities , vol. 48, no. 1. 2022. doi: 10.1177/01492063211044416.
[4]  S.  B.  H.  Sakur,  M.  Silangen,  and  D.  Tuwohingide,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Cluster  dan  Metode TOPSIS pada Pemilihan Mahasiswa kunjungan Industri,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 3, pp. 851–860, 2022, [Online]. Available: http://ojs.stmik-banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/1045
[5]  K.  Khomsatun,  D.  Ikhsan,  M.  Ali,  and  K.  Kursini,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Lahan Tanam Di Kabupaten Wonosobo Dengan K-Means Clustering Dan Topsis,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, p. 55, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.23073.
[6]  Khoironi,  “Kombinasi  Metode  K-Means  Dan  Analytic  Hierarchy  Process  Dalam  Menentukan  Penerima

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Beasiswa,” Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, 2020.
[7]  Oki  Oktaviarna  Tensao,  I  Nyoman  Yudi  Anggara  Wijaya,  and  Ketut  Queena  Fredlina,  “Analisa  Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Pada STMIK  Primakara,” Inf.  (Jurnal  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  1–17,  2022,  doi: 10.37424/informasi.v14i1.135.
[8]  B.  T.  SUTRISNO  and  W.  Andriyani,  “PENERAPAN  MADM  DENGAN  METODE  SAW  UNTUK MENENTUKAN TARGET PROMOSI BERDASARKAN ASAL JURUSAN DI SEKOLAH,” Simetris J. Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  480–492,  Oct.  2021,  doi: 10.24176/simet.v11i2.4784.
[9]  T.  Hidayat,  “Klasifikasi  Data  Jamaah  Umroh  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Sistim  Inf. dan Teknol. , pp. 19–24, Feb. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.115.
[10]  Andry,  Yani  Maulita,  and  Suci  Ramadani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Promosi Penerimaan Siswa Baru Di MTS. S. Hubbul Wathan Modal Bangsa,” 2021.
[11]  M. A. Kasri and H. Jati, “Kombinasi K-Means dan Simple Additive Weighting dalam Menentukan Lokasi dan Strategi Pemasaran Universitas,” no. 2, pp. 132–141, 2020.
[12]  N.  A.  Rahmalinda  and  A.  Jananto,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Menentukan  Strategi Promosi Berdasarkan Data Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 163–175, 2022.
[13]  I. P. D. Suarnatha, I. M. Agus, and O. Gunawan, “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) manusia,” CoSciTech , vol. 3, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[14]  Amaliya  Hani  Nafisah,  “Clustering  Bidang  Keilmuan  Menggunakan  Kombinasi,”  vol.  04,  pp.  405–413, 2023.
[15]  W.  Sudrajat,  I.  Cholid,  and  J.  Petrus,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokan UMKM Menggunakan Rapidminer,” J. JUPITER , vol. 14, no. 1, pp. 27–36, 2022.
[16]  D.  A.  Fakhri,  S.  Defit,  and  Sumijan,  “Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan  terhadap  Minat  Baca Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  160–166,  2021,  doi: 10.37034/jidt.v3i3.137.
[17]  L.  T.  Sianturi  and  M.  Mesran,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  dan  TOPSIS  Pemilihan  Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2215.
[18]  Sunarti,  “Perbandingan  Metode  TOPSIS  dan  SAW  Untuk  Pemilihan  Rumah  Tinggal  Comparison  of TOPSIS and SAW Methods For Home Selection,” J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, p. 69, 2021.
[19]  D.  Berutu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ibu  PKK  Terbaik  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tahani (Studi Kasus: Kantor PKK Pakpak Bharat),” J. Comput. Syst. Informatics … , vol. 1, no. 4, pp. 261– 268,
2020, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/josyc/article/view/180%0Ahttps://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/download/180/261
[20]  Z. Yani, D. Gusmita, and N. Pohan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS,” vol. 4307, no. June, pp. 205–210, 2022, doi: 90619941/JSSR.V205.4307.