Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sistem Penunjang Keputusan Penerapan Metode Topsis  Pada Peningkatan Kinerja Karyawan
Adriansyah Muhamad Alfaudzan 1 , Dudih Gustian 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Nusa Putra Sukabumi e-mail: adriansyah.muhamad_si18@nusaputra.ac.id 1 , dudih@nusaputra.ac.id 2
Abstract
In  determining  the  success  of  the  company's  work  is  influenced  by  human  resource management (HR), one of the strategies in improving the quality of human resources work is to appreciate employee performance. The method used in determining this promotion is the topsis method,  it  is  hoped  that  the  assessment  will  be  more  precise  because  it  is  based  on predetermined  criteria  and  weights so  that it  will  get  more  accurate  results.  For  this reason, researchers try to help the problems mentioned above by developing a decision support system using the application of the TOPSIS method for this system. In this study we will know  which employee performance is more accurate according to the company's determination, the results are  in  accordance  with  this  study  there  are  5  candidates,  3  candidates  who  have  high  scores were selected, namely the first rank in the highest employee performance, the 1st is p1 with a preference value of 0.568796348, the second p2 with a preference value of 0.568579031, and the third rank p3 with the same preference value as p2.
Keywords: decision support system, topsis method, criteria, alternative, PT GRIYA PRATAMA.

## Abstrak
Dalam  Menentukan  keberhasilan  kerja  perusahaan  di  pengaruhi  oleh  manajement  sumber daya  manusia  (SDM),  salah  satu  strategi  dalam  meningkatkan  kualitas  kerja  sumber  daya manusia  dengan  melakukan  apresiasi  terhadap  kinerja  karyawan.  Metode  yang  digunakan dalam menentukan promosi kenaikan jabatan ini adalah metode topsis, diharapkan penilaian akan  lebih  tepat  karena  di  dasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat.  Untuk  itu  peneliti  mencoba  membantu permasalahan  tersebut  diatas  dengan  membuatkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  penerapan  metode  topsis untuk  sistem  ini.  Dalam  penelitian  ini  kita  akan  tau dalam  kinerja  karyawan  mana  yang  lebih  akurat  sesuai  yang  di  tentukan  perusahaan,  hasil yang sesuai  dengan  penelitian  ini  ada  5  kandidat,  terpilih  3  kandidat  yang mempunyai  nilai tinggi  yaitu  ranking  pertama  dalam  kinerja  karyawan  yang  paling  tinggi  ke-1  adalah  p1 dengan  nilai  preferensi  0,568796348  ,  ke-2  p2  dengan  nilai  preferensi  0,568579031,  dan ranking ke-3 p3 dengan nilai preferensi yang sama seperti p2.
Kata  Kunci :  sistem  penunjang  keputusan,  metode  topsis,kriteria,  alternatif,  PT.GRIYA PRATAMA.

## 1. PENDAHULUAN
PT. Griya Pratam memiliki banyak pengalaman di bidang retail, dimana perusahaan ini tentu harus bersaing dengan perusahaan yang lainnya. Hal ini semakin  ketatnya  persaingan  dan  perubahaan  zaman  yang  semakin  cepat, sehingga  perusahaan  tentunya  membutuhkan  sumber  daya  manusia  yang tidak hanya kompeten, namun bisa bertahan serta bersaing dengan sumber daya  manusia  perusahaan  yang  lainya[1].  Menurut  data  PT.  Griya  Pratama dari  tahun  ke  tahun  terhadap  kinerja  pada  karyawan  cenderung  ada  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
meningkat  maupun  menurun  [2].  Kondisi  ini  tentunya  menjadi  tugas pemerintahan daerah kabupaten sukabumi dalam penyediaan lapangan kerja bagi  masyarakat.  Disisi  lain  penyediaan  sumber  daya  manusia  yang  sesuai dengan  kebutuhan  lapangan  kerja  khususnya  di  bidang  retail  hendaknya disiapkan  dengan  baik  oleh  perusahaan,  sehingga  visi  dan  misi  perusahaan bisa  mensejahterakan  karyawannya,  sehingga  mendapatkan  nilai  positif untuk perusahaan nya.

## Gambar 1. Grafik kualitas kerja
Masalahnya  dalam  penelitian  ini  ialah  proses  kinerja  pada  karyawan yang  masih  kurang  dalam  kriteria  standra  operasional  perusahaan  [3]. Kinerja  karyawan  merupakan  hal  yang  bersifat  individual  karena  tiap karyawan  memiliki  tingkat  kemampuan  yang  berbeda  beda,  maka  tingkat kinerja  karyawan  menjadi  salah  satu  faktor  terpenting  dalam  setiap perusahaan.  Sehingga  memiliki  karyawan  yang  berkualitas  tinggi  dapat menentukan  keberhasilan  suatu  perusahaan.  Hasil  dari  kinerja  karyawan dapat di jadikan sebuah peluang untuk para pegawai dan perusahaan dalam melihat  kemampuan  serta  potensi    dari  sisi  internal,  dari  hasil  tersebut perusahaan  dapat  mengetahui  dan  melihat  kinerja  dari  seluruh  karyawan yang ada.
Untuk  mendapatkan  penghargan  dari  prestasi  yang  mereka  perbuat, sehingga  penilaian kinerja karyawan menjadi bahan  evaluasi dan semangat bagi karyaawan untuk meningkatkan kualitas kerejanya. Penelitian ini adalah pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya  pada  jurnal  penekitian  sistem pengambilan  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode Analytic Hierarchy Proces [4].
0 1 2 3 4 5 6 GRAFIK KUALITAS KERJA Kehadiran Disiplin Tanggung jawab penampilan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk  itu  maka  diperlukan  pengolahan  data  penilaian  karyawan  yang dapat  membantu  mempermudah  seorang  atasan  dan  bagian  Kordinasi Wilayah untuk mengambi sebuah keputusan yang berkaitan dengan promosi kenaikan  jabatan  seorang  karyawan.  Penentuan  kriteria-kriteria  kinerja karyawan  diperlukan  sebuah  sistem  informasi  yang  baik  untuk  mencegah kesalahan-kesalahan dan kekurangan-kekurangan yang dilakukan oleh pihak tertentu,  dalam  hal  ini  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK). Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini ialah metode topsis  yang  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  terjauh  dari  solusi ideal  negative  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relative dari suatu alternatif dengan solusi oftimal. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya susunan prioritsa alternatif bisa di capai.
Sitem dikatakan baik dan akan berhasil di gunakan atau diterapkan jika di dukung unsur atau aspek [5]. Sistem pendukung keputusan menggunakan metode  weighted  product  dan  simple  additive  weighting  terhadap penerimaan guru baru, pengujian sistem pendukung keputusan penerimaan guru baru mendapatkan hasil responden 54,4% oleh ahli it dan 65,14% oleh pengguna  manajemen  sekolah  sehingga  sistem  dinyatakan  layak  untuk membantu manajemen sekolah dalam penerimaan guru baru [3]. Penelitian sebelumnya  [2]  Sistem  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan menggunakan  metode Analitical  Hierracy  Process .  Ada  8  buah  kriteria  yang dapat  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  sebuah  perangkat  lunak  secara kuantitatif diantaranya Auditability (1), Accuracy (2), Completeness (3), Error Tolerance, (4) Expandability, (5) Operability . Penelitian selanjutnya di susun oleh pendukung  keputusan  seleksi  penerimaan  karyawan  dengan  metode Analytical Hierarchy Process , Sistem menghasilkan nilai 82,7 yang di uji pada 5 orang responden diantaranya pimpinan HRD, administrasi, karyawan, staff IT,  serta  salah  satu  karyawan  [6].  Sistem  pendukung  keputusan  kenaikan jabatan  menggunakan  metode  Algoritma  Naïve  Bayes  Classfier.  Setelah melakukan  pengujian  pada software RapidMiner,  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classfier  sebesar  91,67%.  Ini menunjukan  bahwa  hasil  model  yang  di  hasilkan  semakin  baik.  Dan  nilai kurva ROC senesar 0,979 yang berarti model yang dihasilkan semakin baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem penunjang keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  pertama  kali  diungkapkan  pada  awal tahun 1970 oleh Michael S Scot [7] Morton dengan istilah manajemen dcion system. Sistem ini merupakan suatu sistem yang berbasis computer yang di tujukan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  memanfaatkan  data dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  bersifat semistruktur dan tidak ter-struktur.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Topsis
Satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang  pertama  kali dikenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981.  Metode  ini  merupakan salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan pengambilan keputusan cara praktis. Konsep dari alternatif yang dipilih oleh topsis  merupakan  alternatif  terbaik  yang  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negative [6].

## 2.3. Metode Penelitian
Untuk  menganalisa  data  dengan  menggunakan  metode  topsis diperlukan data dari populasi yang disebut data sampel ata responden oleh karena  itu  teknik  responden  ini  tidak  dilakukan  secara  acak  namun  sudah ditentukan  berdasarkan  pertimbangan  atau  sampling  purposive[8].  Untuk mengelola data menggunakan perhitungan manual dari metode topsis dalam menentukan karyawan terbaik dan kebijakan perusahaan sebagai tolak ukur tercapainya penelitian ini.
Gambar 2. Flowchart perhitungan metode topsis

## 2.4. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  purposive  sampling  karena menganalisa  data  dari  responden  dalam  satu  populasi  dimana  responden yang  dipilih  tidak  dilakukan  secara  acak  tetapi  berdasarkan  kebijakan perusahaan.  Responden  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  3 responden.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Data Responden
Jabatan 1 orang  Kordinasi Wilayah 1 orang Kepala Toko 1 orang  Asisten kepala toko Tabel 2. Data karyawan No Karyawan Keterangan 1. Lutfi Adias P1 2. Alvito P2 3.  Rifki Nurdafa P3 4. Nurul Hafni P4 5. Agus Haidar P5 Tabel 3. Nilai bobot kriteria Menentukan Nilai Bobot  Nilai Sangat Bagus 95 Bagus 80 Tidak Bagus 65 Tabel 4. Tabel variabel Kriteria Keterangan  Jenis  Bobot Kejujuran K1 benefit 3 Tanggung jawab K2 benefit 3 Penampilan K3 benefit 2 Kerja sama K4 benefit 3 Kehadiran K5 cost 3 Tabel 5. Nilai Bobot Variable Nilai bobot Penting 3 Cukup penting  2 Kurang penting  1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  penelitian  ini,  dari  setiap  karyawan  kita  menentukan  nilai  bobot kriteria setiap karyawan sesuai yang ditentukan oleh responden.
Tabel 6. Nilai bobot kriteria Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5 P1 95  95  80  65  95 P2 80  95  95  65  65 P3 95  80  65  95  95 P4 65  65  95  95  95 P5 95  95  80  95  95
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Adapun langkah penyelesaian metode topsis adalah sebagai berikut :
a) Membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  persamaan  yang  digunakan untuk mentransformasikan setiap element Xĳ adalah :
Rĳ = √∑ (1)
Penyelesaiannya :
k1 = √ (  ) (  ) (  ) (  ) (  ) =194,1648784
p1 = 0,489274892 p2 = 0,412020962 p3 = 0,489274892 p4 = 0,334767032 p5 = 0,489274892
k2 = √ (  ) (  ) (  ) (  ) (  ) == 194,1648784
p1 = 0,489274892 p2 = 0,489274892 p3 = 0,412020962 p4 = 0,334767032 p5 = 0,489274892
k3 = √ (  ) (  ) (  ) (  ) (  ) = 187,283208
p1 = 0,42716056 p2 = 0,507253165 p3 = 0,347067955 p4 = 0,507253165 p5 = 0,42716056
k4 = √ (  ) (  ) (  ) (  ) (  ) == 188,4807682
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
p1 = 0,344862771 p2 = 0,344862771 p3 = 0,504030204 p4 = 0,504030204 p5 = 0,504030204
k5 = √ (  ) (  ) (  ) (  ) (  ) == 200,8108563
p1 = 0,473081992 p2 = 0,323687679 p3 = 0,473081992 p4 = 0,473081992 p5 = 0,473081992
Sehingga di peroleh hasil lengkap matrik ternormalisasi.
R=
(
)
b) Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi  dan  terbobot,  persamaan untuk  di  di  gunakan  untuk  mentranformasikan  setiap  elemen  x_ĳ,  hasil dari  matriks  keputusan  ternormalisasi  di  kalikan  dengan  bobot  variable, rumusnya adalah :
= + (2) K1. Y_p1 = (5)( ) = 1,467824677 Y_p2 = (5)( ) = 1,236062886 Y_p3 = (5)( ) = 1,467824677 Y_p4 = (5)( ) = 1,004301095 Y_p5 = (5)( ) = 1,467824677 K2. Y_p1 = (5)( ) = 1,467824677 Y_p2 = (5)( ) =1,467824677 Y_p3 = (5)( ) =1,236062886 Y_p4 = (5)( ) =1,004301095 Y_p5 = (5)( ) =1,467824677
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
K3. Y_p1 = (5)( ) =0,85432112 Y_p2 = (5)( ) =1,01450633 Y_p3 = (5)( ) =0,69413591 Y_p4 = (5)( ) =1,01450633 Y_p5 = (5)( ) =0,85432112 K4. Y_p1 = (5)( ) =1,034588313 Y_p2 = (5)( ) =1,034588313 Y_p3 = (5)( ) =1,512090611 Y_p4 = (5)( ) =1,512090611 Y_p5 = (5)( ) =1,512090611 K5. Y_p1 = (5 ) =1,419245977 Y_p2 = (5)( ) =0,971063037 Y_p3 = (5)( ) =1,419245977 Y_p4 = (5)( ) =1,419245977 Y_p5 = (5)( =1,419245977
Sehingga di peroleh hasil matriks ternormalisasi terbobot Y :
Y=
( )
c) Menentukan nilai solusi ideal fositif (max) dan solusi ideal negative (min) dimana
adalah  =   max jika j adalah atribut keuntungan min jika j adalah atribut biaya adalah  =   min jika j adalah atribut keuntungan max jika j adalah atribut biaya
Dari hasil matriks keputusan ternormalisasi kita berbobot bisa menentukan nilai ideal positif dan negative, dinama hasil paling bersar (benefit) dan kecil (cost) itu di sebut nilai ideal posif (max), sedangkan hasil matriks keptusan ternormalisasi  berbobot  yang  lebih  kecil  (benefit)  dan  lebih  besar  (cost)  di sebut  nilai  negative  (min).setelah  menentukan  nilai  ideal  positif  dan  ideal negative makan akan menghasilkan :

## Tabel 7. Solusi Ideal Fositif Dan Negative
Max (+) 1,467824677 1,467824677 1,01450633 1,512090611 1,419245977 Min (-) 1,004301095 1,467824677 0,69413591 1,034588313 0,971063037
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negative
adalah  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  dan  negative  di definisikan sebagai beriku :
= √∑ (       ) , i = 1,2,3…………m (3)
= √(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) =0,503654392 =
√(                         ) (                         ) (                       )
(                         ) (                         ) =0,694686923
=
√(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) = 0,395412106
= √(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) = 0,655521337 =
√(                         ) (                         ) (                       )
(                         ) (                         ) = 0,16018521
adalah jarak alternatif dari solusi ideal negative di definisikan sebagai berikut :
= √∑ (       ) , i = 1,2,3…………m
(4)
=
√(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) =0,664365382
= √(                         ) (                         ) (                       )
(                         ) (                         ) =0,395412106 =
√(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) = 0,835131147
=
√(                         ) (                         ) (                       ) (                         ) (                         ) = 0,863925755
=
√(                         ) (                         ) (                       )
(                         ) (                         ) = 0,818162457
Tabel 8. Hasil dari D+ dan D-
D+  p1  0,503654392  D-  p1  0,664365382 p2  0,694686923 p2  0,395412106 p3  0,395412106 p3  0,835131147 p4  0,655521337 p4  0,863925755 p5  0,16018521 p5  0,818162457
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
e) Menentukan nilai referensi untuk setiap alternatif
(5)
= 0,568796348
= 0,362730445
= 0,395412106
= 0,568579031 = 0,568579031
Tabel 9. Hasil nilai preferensi untuk setiap alternatif Alternatif  Preferensi (V)  Rangking p1 0,568796348 1 p2 0,362730445 5 p3 0,395412106 4 p4 0,568579031 2 p5 0,568579031 3
f) Menentukan ranking
Hasil  ranking  diambil  dari  nilai  preferensi  (v)  yang  paling  tingggi. Berikut tabel ranking alternatif.
Tabel 10. rangking dari alternatif Alternatif Preferensi (V) Rangking p1 0,568796348 1 p2 0,568579031 2 p3 0,568579031 3 p4 0,395412106 4 p5 0,362730445 5

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian bahwa yang berhak mendapatkan ranking pertama dalam  kinerja  karyawan  yang  paling  tinggi  ke-1  adalah  p1  dengan  nilai preferensi 0,568796348 , ke-2 p2 dengan nilai preferensi 0,568579031, dan ranking  ke-3  p3  dengan  nilai  preferensi  yang  sama  seperti  p2.  Penerapan metode  topsis  berhasil  diterapkan  dengan  baik  pada  peningkatan  kinerja pada karyawan, metode ini diterapkan untuk menghitung serta memberikan hasil akhir penilaian sehingga dapat menentukan promosi kenaikan jabatan. Dari pengujian aplikasi yang dilakukan dengan mengimplementasikan dapat membantu pihak pengambil keputusan untuk memutuskan apakah pegawai tersebut  akan  mendapatkan  apresiasi  dalam  pencapaian  kinerja  pada karyawan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 476-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Nugraha  and  D.  Aprilani,  “Pengelolaan  Free  Goods  Di  Pt  .  Griya Pratama Dengan Metode First Expired First Out ( Fefo ),” Lpkia, Vol. 12 No.2 , vol. 12, no. 2, 2019.
[2] B. S. Nasional, “Laporan Riset.” 2020.
[3] Z.  Alamsyah  and  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  Weighted  Product  Dan  Simple  Additive,” Sist. Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metod.  Weight.  Prod.  Dan  Simple Addit. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  129–137,  2019,  [Online].  Available: http://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith- informatika/article/view/310.
[4] N.  D.  Palasara  and  T.  Baidawi,  “Penerapan  Metode  Topsis  Pada Peningkatan  Kinerja  Karyawan,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  287–294, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.4234.
[5] M.  T.  Rustam,  “Penerapan  Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 3, no. 2, pp. 54–58, 2019.
[6] U.  Rahmalisa  and  M.  Muhardi,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  untuk Seleksi  Penerima  Beasiswa  (Studi  Kasus:  SMAN  2  Tebing  Tinggi Timur),” J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Apl. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  2019,  doi: 10.32493/jtsi.v2i1.2687.
[7] A.  Sasongko,  I.  F.  Astuti,  and  S.  Maharani,  “Pemilihan  Karyawan  Baru Dengan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process),” Inform. Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  88,  2017,  doi: 10.30872/jim.v12i2.650.
[8] D. N. Batubara, D. R. Sitorus P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan Konsumen,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–52,  2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.