## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 4 No. 1, Halaman: 53 - 6 3 Juni2018

## SISTEM PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING SKRIPSI DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA)
Tantri Hari Mukti 1 *, Syaad Patmantara 2 , dan Aji Prasetya Wibawa 3 1,2,3 Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang Jl. Semarang No.5, Sumbersari, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65145
* E-mail: tantri.mukti@gmail.com

## Abstrak
Penunjukan  pembimbing  skripsi  di  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika  Universitas  Negeri  Malang ditangani  oleh  tim  dosen  KBK  (Kelompok  Bidang  Keahlian)  dan  dosen  Koordinator  Program  Studi  (Korprodi). Tim  KBK  dan  Korprodi  harus  menyesuaikan  kriteria-kriteria  calon  dosen  pembimbing  yang  sesuai  dengan kondisi  dan judul yang diajukan mahasiswa. Selain itu Tim KBK dan Korprodi membutuhkan waktu yang lama untuk  menyelesaikan  banyaknya  antrian  pengajuan  dosen  pembimbing.  Dari  permasalahan  tersebut,  dibuat sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  dosen  pembimbing  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS. Sehingga  sistem  tersebut  dapat  mempermudah  tugas  dosen  KBK  dan  Korprodi.  Pemilihan  metode  TOPSIS ( Technique  For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  dirasa  lebih  cocok  dengan  kasus  ini  karena terdapatnya  pemecahan  unsur  kriteria  dan  pembobotan  pada  masing-masing  kriteria.  Berdasarkan  hasil  studi kasus  sistem  seleksi  menunjukan  bahwa  hasil  perhitungan  menggunakan  sistem  sama  dengan  perhitungan manual. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi pemilihan dosen pembimbing.
Kata kunci : Pemilihan Dosen Pembimbing, TOPSIS , Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Informasi.

## PENDAHULUAN
Dalam  sitem  perkuliahan  salah  satu syarat untuk lulus dari program Sarjana adalah setiap  mahasiswa  harus  membuat  skripsi. Mahasiswa  dibantu  tim  pembimbing  dalam proses penyelesaian skripsinya. Tim pembimbing tersebut memberikan arahan  dan masukan terhadap skripsi yang dikerjakan.
Pengajuan  dosen  pembimbing  skripsi  di Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika Universitas  Negeri  Malang  ditangani  oleh  tim dosen Kelompok Bidang Keahlian (selanjutnya disebut  KBK)  dan  Koordinator  Program  Studi (selanjutnya  disebut  Korprodi).  Mahasiswa mengajukan  sebuah  judul  skripsi  kepada  Tim KBK,  apabila  Tim  KBK  menyetujui  judul tersebut maka Tim KBK meneruskan wewenang  pemilihan  dosen  kepada  Korprodi. Selanjutnya  Korprodi  menunjuk  dua  orang dosen  pembimbing  yang  sesuai  dengan  judul skripsi yang telah diterima.
Penentuan  dosen  pembimbing  skripsi yang  sekarang  dilakukan  oleh  Tim  KBK  dan Korprodi mempunyai keterbatasan yaitu dengan  sekian  banyak  jumlah  mahasiswa beserta  judul  yang  diajukannya,  Tim  KBK  dan Korprodi  akan  kesulitan  memilah  dosen  yang sesuai dengan judul masing-masing mahasiswa.  Selain  itu  Korprodi  membutuhkan waktu  yang  lama  untuk  menyelesaikan
banyaknya  antrian  dalam  pengajuan  dosen pembimbing.  Korprodipun  tidak  sembarangan memutuskan  dosen  pembimbing  yang  sesuai, ada  banyak  faktor  yang  harus  diperhitungkan matang-matang.
Dengan  permasalahan-permasalahan  di atas  perlu  dibangun  sebuah  sistem  informasi yang  dapat  mempermudah  Korprodi  untuk menentukan  dosen  pembimbing  skripsi  yang sesuai  dengan  kriteria.  Pemilihan  metode TOPSIS  ( Technique  For  Others  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution )  dirasa  lebih  cocok dengan kasus ini karena terdapatnya pemecahan  unsur  kriteria  dan  pembobotan pada masing-masing kriteria.

## METODE PENELITIAN
Salah satu model pengembangan perangkat  lunak  adalah  model Waterfall . Model Waterfall merupakan model pengembangan perangkat lunak dengan pengerjaan  yang  sistematik  dan  berurutan.[1] Seorang  pengembang  harus  mempunyai rencana  dan  membuat  jadwal  pengembangan sebagai acuan pengembangan sebelum mengerjakan proyeknya.
Model Waterfall memiliki  kelebihan  yaitu tahapan  proses  pengembangan  yang  jelas, dokumentasi  dihasilkan  di  setiap  tahap pengembangan, dan setiap fase harus diselesaikan terlebih dahulu sebelum
melanjutkan  ke  fase  berikutnya,  sehingga membuat  kualitas  perangkat  lunak  lebih  baik dan  minim  kesalahan.[2]  Namun  model  ini hanya  sesuai  dipakai  untuk  mengembangkan perangkat  lunak  apabila  definisi  kebutuhan sistem sudah ada dengan jelas dan meminimalisir  perubahan  kebutuhan  sistem saat proses pengembangan berjalan.[3] Tahapan  pada  model Waterfall merupakan bentuk dasar pada model pengembangan lain. Tahapan  pada  model Waterfall terdapat  pada gambar 1.
Gambar 1. Tahap pengembangan dengan model Waterfall
1.  Analisis dan definisi permasalahan
Proses  menganalisis  kebutuhan  sistem yang  nantinya  menjadi  spesifikasi  sistem secara detail seperti kelengkapan fitur, autentifikasi sistem, tujuan sistem dan batasan sistem.  Data  hasil  observasi  dari  para pengguna sistem dikumpulkan yang selanjutnya  digunakan  untuk  pengembangan sistem.
2.  Perancangan sistem dan perangkat lunak
Pada proses desain dilakukan penerjemaan kebutuhan sistem dari pengguna agar lebih mudah untuk dilakukan pengkodean (coding).  Proses  desain  ini  berfokus  pada kriteria berikut struktur data, arsitektur perangkat  lunak,  representasi  interface,  dan detail algoritma prosedural.
Algoritma  TOPSIS  adalah  salah  satu algoritma pendukung keputusan dengan banyak  kriteria  dan  pada  setiap  kriteria memiliki  nilai  bobot  sendiri[4].  Algoritma TOPSIS  ini  mempertimbangkan  keduanya antara jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.  Jadi  alternatif  yang  dihasilkan  adalah alternatif  yang  terletak  dekat  dengan  solusi
ideal  positif  dan  jauh  dari  solusi  ideal  negatif. Berikut  ini  langkah-langkah  algoritma  dari metode TOPSI.[4]
a. Menggambarkan    alternatif    (m)    dan kriteria    (n)    ke    dalam    sebuah    matriks keputusan  (D),  Dengan  Xij  menyatakan performansi dari perhitungan untuk alternatif  ke-i  terhadap  kriteria  ke-j.  Matriks ini dapat dilihat pada persamaan (1) berikut
:
𝐷 =   [ 𝑋 11 𝑋 12.. 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22.. 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2.. 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
dimana m = jumlah alternatif yang ada; n = jumlah kriteria yang ada
b. Membuat matriks R yaitu matriks keputusan ternormalisasi dengan perhitungan menggunakan persamaan (2) :
𝑅 =   [ 𝑟 11 𝑟 12.. 𝑟 1𝑗 𝑟 21 𝑟 22.. 𝑟 2𝑗 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2.. 𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑟𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑑𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑑𝑖𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛𝑘𝑎𝑛 𝑟 11 = 𝑥 11 √𝑥 11 2 + 𝑥 21 2 + ⋯ + 𝑥 𝑚1 2
Dimana : r ij adalah  elemen  dari  matriks  keputusan ternormalisasi (R)
x ij adalah  elemen  dari  matriks  keputusan (D)dengan  i  =  1,2,3. .... m;  dan  j  = 1,2,3. .... n.
c. Membangun matrik
keputusan ternormalisasi  dengan  bobot  (Y),  yang elemen-elemen  matriksnya  dapat  dihitung dengan persamaan(3) berikut:
𝑌 𝑖𝑗 =   𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
𝑌  = [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 2 𝑟 12 𝑊 𝑗 𝑟 1𝑗 𝑊 1 𝑟 21 … … 𝑊 1 𝑟 𝑖1 𝑊 2 𝑟 𝑖2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 ]
Y ij adalah  elemen  dari  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot (Y) dengan i = 1,2,3.....m; dan j = 1,2,3. .... n.
d. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  (A + ) dan  matriks  solusi  ideal  negatif  (A - ) berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi  di poin  tiga.  Perlu  diperhatikan  bahwa  agar
Sistem Pemilihan DosenPembimbing Skripsi Dengan Metode Topsis (Studi Kasus: Pendidikan Teknik Informatika) Mukti 1 *, Patmantara 2 , Wibawa 3 55
dapat  menghitung  solusi  ideal  negatif  atau positif, harus di bedakan antara mana yang bersifat  keuntungan  dan  mana  yang bersifat  biaya  dengan  persamaan  (4) berikut :
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . . , 𝑦 𝑛 + ) (4)
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . . , 𝑦 𝑛 − ) (4)
Dimana, 𝐴 𝑗 + adalah : - max Y ij , jika j adalah kriteria keuntungan
- min Y ij , jika j adalah kriteria biaya 𝐴 𝑗 − adalah : - min Y ij , jika j adalah kriteria keuntungan - max Y ij , jika j adalah kriteria biaya
e. Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif (separasi  positif)  dan  matriks  solusi  ideal negatif (seperasi negatif).
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi ideal positif dirumuskan dengan persamaan (5) sebagai berikut:
𝑆 𝑖 + =   √∑ ( 𝑌 𝑗 + − 𝑌 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
dimana i = 1,2,3,...m
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi ideal negatif dirumuskan dengan persamaan (6) sebagai berikut :
𝑆 𝑖 − =   √∑ (𝑌 𝑖𝑗 − 𝑌 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
dimana i = 1,2,3,...m
f. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) dapat dihitung dengan persamaan (7) ini :
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + (7)
dimana i = 1,2,3,...m
Nilai  V i yang  lebih  besar  menunjukkan bahwa alternatifA i lebih dipilih.
3.  Implementasi dan pengujian unit
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkodean sistem atau menerjemahkan kebutuhan manusia  (pengguna)  kedalam  bahasa  yang mudah dipahami sistem. Setelah pengkodean, dilanjutkan  dengan  pengujian  masing-masing unit  apakah  sudah  sesuai  dengan  deskriptif pengguna.
4.  Integrasi dan pengujian sistem.
Pada  proses  ini  dilakukan  pengujian secara  keseluruhan  apakah  unit-unit  dari sistem  tersebut  sudah  terintegrasi  dan  sudah memenuhi kebutuhan sistem yang diharapkan pengguna.
5.  Pengoperasian dan perawatan.
Merupakan  bagian  paling  akhir  dari siklus pengembangan pada siklus ini dilakukan pengembangan  lagi  apabila  ditemukannya beberapa kesalahan sistem setelah pemakaian  oleh  pengguna,  apabila  tidak terdapat  kesalahan  oleh  sistem  maka  sistem akan ditambah  fitur-fiturnya, ditingkatkan kinerja sistemnya dan sebagainya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem
pendukung keputusan pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  ini menggunakan model pengembangan Waterfall, berikut tahapan
model pengembangan Waterfall .
1.  Analisis dan definisi permasalahan
Proses  awal  pada  pengembangan  ini adalah  melakukan  analisis  kebutuhan  sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing.  Proses  yang  dilakukan  adalah wawancara dengan Korprodi Pendidikan Teknik  Informatika  untuk  menemukan  kriteria- kriteria  apa  saja  yang  dibutuhkan  saat menentukan dosen pembimbing.
Setelah  penulis  melakukan  wawancara dengan
Korprodi Pendidikan Teknik
Informatika  didapatkan  kriteria-kriteria  yang dibutuhkan untuk sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi ini diantaranya adalah : (1) kompetensi dan  bidang  keahlian  dosen,  (2)  tingkat Pendidikan dosen, (3) pangkat dan fungsionalitas dosen, (4) jumlah total mahasiswa  yang  dibimbing  oleh  seorang dosen, (5) jadwal bimbingan dosen, (6) durasi dalam  setiap  kali  bimbingan  dan  (7)  layanan konsultasi
2.  Perancangan sistem dan perangkat lunak
Pada  proses  desain  ini  berfokus  pada perancangan  arsitektur  perangkat  lunak  ( data flow diagram, perancangan database , representasi interface, dan  Perancangan Sistem Pendukung Keputusan).
a. Data Flow Diagram
DFD  ( Data  Flow  Diagram )  adalah  alur perjalanan sistem dan data yang digambarkan dalam bentuk symbol.[5]
DFD  dari  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  dapat dilihat pada gambar 2. DFD tersebut menggambarkan  bahwa  sistem  dirancang dengan tiga pengguna.
Pertama  admin  (laboran)  memberikan masukan kepada sistem berupa data mahasiswa,  data  dosen  dan  identitas  admin.
Setelah diolah admin akan mendapatkan hasil rekomendasi dosen pembimbing.
Kedua  dosen  tim  KBK,  pada  pengguna ini hanya dapat memberikan masukan kepada sistem berupa identitas pengguna dan konfirmasi hasil judul mahasiswa. Ketiga dosen Korprodi dapat memberikan masuka berupa identitas pengguna dan dosen pembimbing yang dipilih. Untuk  keluaran  dari  sistem  berupa  hasil rekomendasi  dosen  pembimbing  dan  hasil pemilihan dosen pembimbing
Gambar 2. DFD sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi b.  Perancangan database Pemodelan database dalam perancangan sistem menggunakan entity relationship  diagram (ERD).  ERD  adalah penggambaran  hubungan  antara  data  dan pengguna/entitas dengan menggunakan symbol dan garis.[6]
Sistem  ini  memiliki  beberapa  tabel  inti diantaranya, tabel mahasiswa yang menyimpan identitas mahasiswa. Tabel dosen menyimpan  identitas  dosen.  Tabel  skripsi menyimpan  skripsi  mahasiswa  beserta  hasil dosen  pembimbing  yang  didapatkan.  Tabel
konfirmasi_skripsi menyimpan hasil penolakan atau  penerimaan  judul  skripsi.  Tabel  prodi menyimpan informasi prodi. Tabel kbk menyimpan  kelompok  bidang  studi  yang  ada dalam sistem. Tabel topsis_ctriterias menyimpan  kriteria-kriteria  yang  digunakan untuk  perhitungan.  Tabel  topsis_subkriterias menyimpan  subkriteria  yang  digunakan  untuk perhitungan
sistem. Dan
tabel topsis_evaluations
digunakan untuk menyimpan  hasil  perhitungan  sistem.  Berikut pemodelan  data  dengan  menggunakan  ERD terdapat pada gambar 3.
Gambar 3. ERD sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi
Sistem Pemilihan DosenPembimbing Skripsi Dengan Metode Topsis (Studi Kasus: Pendidikan Teknik Informatika) Mukti 1 *, Patmantara 2 , Wibawa 3 57
c.  Representasi interface
Pada  halaman  utama  menampilkan statistik  data  sistem  seperti  jumlah  user, jumlah  skripsi  masuk,  jumlah  skripsi  diterima, jumlah  skripsi  yang  ditolak  dan  informasi sistem seperti terlihat pada gambar 4.
Dosen  tim  KBK  bertugas  melakukan konfirmasi  terhadap  pengajuan  judul  skripsi mahasiswa.  Pada  halaman  konfirmasi  skripsi menampilkan  antrian  pengajuan  judul  skripsi dari  mahasiswa.  Tim  KBK  dapat  melakukan konfirmasi  dengan  cara  menekan  tombol
setujui  atau  tombol  tolak  seperti  pada  gambar 5
Dosen  Korprodi  bertugas  menunjuk dosen  pembimbing  skripsi  I  dan  dosen pembimbing skripsi II. Pada halaman konfirmasi  skripsi  ditampilkan  antrian  judul skripsi  yang  telah  disetujui  tim  KBK.  Korprodi menekan  tombol  proses  pada  halaman konfirmasi skripsi untuk menampilkan rekomendasi  dosen  berdasarkan  perhitungan sistem  seperti  pada  gambar  6.  Setelah  itu, Korprodi  dapat  memilih  dosen  pembimbing seperti pada gambar 7.
Gambar 4. Halaman utama sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi
Gambar 5. Halaman konfirmasi skripsi oleh tim dosen KBK
Gambar 6. Halaman konfirmasi skripsi oleh dosen Korprodi
Gambar 7. Halaman rekomendasi dosen pembimbing dari sistem
d.  Perancangan sistem pendukung keputusan
Algoritma sistem menggunakan metode  TOPSIS.  Berikut  perhitungan  studi kasus menggunakan cara manual.
1)  Menentukan jenis-jenis kriteria.
Ada  tujuh  kriteria  (1)  kompetensi  dan bidang  keahlian  dosen,  (2)  tingkat  Pendidikan dosen,  (3)  pangkat  dan  fungsionalitas  dosen,
(4)  jumlah  total  mahasiswa  yang  dibimbing oleh  seorang  dosen,  (5)  jadwal  bimbingan dosen,  (6)  durasi  dalam  setiap  kali  bimbingan dan (7) layanan konsultasi.
2)  Membuat rangking pada setiap Kriteria
Misal  kriteria  A  mempunya  rangking sebagai berikut:
Sistem Pemilihan DosenPembimbing Skripsi Dengan Metode Topsis (Studi Kasus: Pendidikan Teknik Informatika) Mukti 1 *, Patmantara 2 , Wibawa 3 59

## Tabel 1. Tabel perangkingan kriteria
Kriteria Kode Sub Kriteria Ranking Kompetensi dan Keahlian C1 Manajemen Vokasi dan Pendidikan Kejuruan 1 Kurikulum dan Pembelajaran pada Vokasi dan Pendidikan Kejuruan 2 Evaluasi Pembelajaran Vokasi dan Pendidikan Kejuruan 3 Sistem Komputer 4 Rekayasa Perangkat Lunak 5 Teknologi Informasi 6 Tingkat Pendidikan Dosen C2 S2 1 S3 2 Fungsionalitas C3 Tenaga Pengajar 1 Asisten Ahli 2 Lektor 3 Lektor Kepala 4 Guru Besar 5 Jumlah Bimbingan C4 21 – 25 1
16 – 20 2 11 – 15
3 6 – 10 4 0 – 5 5 Jadwal Bimbingan yang Kosong Selama Satu Minggu C5 0-3 1 4-6 2 7-9 3 10-12 4 13-15 5 Durasi dalam setiap bimbingan C6 <=10 menit 1 >10 menit <=20 menit 2 >20 menit <=30 menit 3 Layanan Konsultasi C7 Via Dunia Maya 1 Bertemu Langsung 2 Bertemu Langsung dan Via dunia maya 3 3) Mengumpulkan data awal (belum
terangking)  pada  setiap  alternatif  dan setiap kriteria terlihat pada tabel 2.
Keterangan : Alternatif A1 : Dosen A Alternatif A2 : Dosen B
Alternatif A3 : Dosen C Alternatif A4 : Dosen D
Alternatif A5 : Dosen E
4) Membuat  matriks  kecocokan  rangking setiap  alternatif  pada  tiap-tiap  kriteria  dari kumpulan  data  awal.  Hasil  dari  matriks kecocokan  setiap  alternatif  pada  tiap-tiap kriteria  nantinya  akan  disebut  matriks keputusan terlihat pada tabel 3.
Tabel 2. Tabel data awal sistem pendukung keputusan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 Manajemen Vokasi dan Pendidikan Kejuruan S2 Tenaga Pengajar 21 5 8 Bertemu Langsung A2 Evaluasi Pembelajaran Vokasi dan Pendidikan Kejuruan S2 Tenaga Pengajar 16 6 15 Bertemu Langsung A3 Sistem Komputer S3 Lektor Kepala 15 8 10 Bertemu Langsung A4 Rekayasa Perangkat Lunak S2 Asisten Ahli 5 5 22 Bertemu Langsung dan Via dunia maya A5 Evaluasi Pembelajaran Vokasi dan Pendidikan Kejuruan S3 Lektor Kepala 23 8 8 Bertemu Langsung
Tabel 3. Kecocokan rangking setiap alternatif pada tiap-tiap kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 1 1 1 1 2 1 2 A2 3 1 1 2 2 2 2 A3 4 2 4 3 3 1 2 A4 5 1 2 5 2 3 3 A5 3 2 4 1 3 1 2 5)  Menentukan  bobot  preferensi  untuk  setiap kriteria a) Bobot  kriteria  Kompensi  dan  Keahlian
(C1) = 5
b) Bobot  kriteria  Tingkat  Pendidikan Dosen (C2) = 4
c) Bobot kriteria Fungsionalitas (C3) = 3
d) Bobot  kriteria  Jumlah  Bimbingan  (C4) = 5
e) Bobot  kriteria  Bimbingan  yang  kosong (C5) = 2
f) Bobot  kriteria  Durasi  dalam  setiap bimbingan (C6) = 3
g) Bobot kriteria Layanan Konsultasi (C7)
= 2
Setelah  data-data  diatas  terbentuk
langkah selanjutnya adalah menghitung rekomendasi  yang  dihasilkan  dengan  metode TOPSIS sebagai berikut :
1) Dengan  menggunakan  persamaan  (1)  dan hasil  pengumpulan  data  di  atas  dapat terbentuk  sebuah    matriks  keputusan  (D) sebagai berikut :
D =
2) Dari  matriks  keputusan  (D)  dapat  dibentuk matriks keputusan ternormalisasi (R)dengan  menggunakan  persamaan  (2) sebagai berikut: R = 3) Dari  matriks  keputusan  ternormalisasi  (R) langkah selanjutnya adalah dibangun matrik  keputusan  ternormalisasi  dengan bobot (Y), yang elemen-elemen matriksnya dapat  dihitung  dengan  persamaan  (3) dengan penjabaran sebagai berikut :
𝑌 11 =   𝑊 1 𝑟 11 = 5 𝑥 0,1291 = 0,6455 𝑌 21 =   𝑊 1 𝑟 21 = 5 𝑥 0,3873 = 1,9365
𝑌 31 =   𝑊 1 𝑟 31 = 5 𝑥 0,5164 = 2,5820 𝑌 41 =   𝑊 1 𝑟 41 = 5 𝑥 0,6455 = 3,2275 𝑌 51 =   𝑊 1 𝑟 51 = 5 𝑥 0,3873 = 1,9365
𝑌 12 =   𝑊 2 𝑟 12 = 4 𝑥 0,3015 = 1,2060 𝑌 22 =   𝑊 2 𝑟 22 = 4 𝑥 0,3015 = 1,2060 𝑌 32 =   𝑊 2 𝑟 32 = 4 𝑥 0,6030 = 2,4121 𝑌 42 =   𝑊 2 𝑟 42 = 4 𝑥 0,3015 = 1,2060 𝑌 52 =   𝑊 2 𝑟 52 = 4 𝑥 0,6030 = 2,4121
Demikian seterusnya
sehingga terbentuk  matriks  keputusan  ternormalisasi dengan bobot (Y) sebagai berikut :
1  1  1  1  2  1  2
3  1  1  2  2  2  2 4  2  4  3  3  1  2 5  1  2  5  2  3  3 3  2  4  1  3  1  2
0,1291  0,3015  0,1622  0,1581  0,3651  0,2500  0,4000
0,3873  0,3015  0,1622  0,3162  0,3651  0,5000  0,4000
0,5164  0,6030  0,6489  0,4743  0,5477  0,2500  0,4000 0,6455  0,3015  0,3244  0,7906  0,3651  0,7500  0,6000 0,3873  0,6030  0,6489  0,1581  0,5477  0,2500  0,4000
Sistem Pemilihan DosenPembimbing Skripsi Dengan Metode Topsis (Studi Kasus: Pendidikan Teknik Informatika) Mukti 1 *, Patmantara 2 , Wibawa 3 61
Y =
4) Selanjutnyamenghitung matriks solusi ideal positif  (A + )  dan  matriks  solusi  ideal  negatif (A - )  dengan  menggunakan  persamaan  (4) dimana  semua  kriteria  merupakan  kriteria benefit (keuntungan) semakin besar nilainya maka semakin dekat dengan solusi ideal positif. Seperti gambaran berikut :
𝐴 𝑗 + adalah :  -  max  Y ij ,  jika  j  adalah  kriteria keuntungan 𝐴 𝑗 − adalah :  -  min  Y ij ,  jika  j  adalah  kriteria keuntungan
Berikut mencari elemen matriks solusi ideal positif (A + )
𝐴 1 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 11 , 𝑌 21 , 𝑌 31 , 𝑌 41 , 𝑌 51 ) = 3,2275 𝐴 2 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 12 , 𝑌 22 , 𝑌 32 , 𝑌 42 , 𝑌 52 ) = 2,4121 𝐴 3 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 13 , 𝑌 23 , 𝑌 33 , 𝑌 43 , 𝑌 53 ) = 1,9467
𝐴 4 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 14 , 𝑌 24 , 𝑌 34 , 𝑌 44 , 𝑌 54 ) = 3,9528 𝐴 5 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 15 , 𝑌 25 , 𝑌 35 , 𝑌 45 , 𝑌 55 ) = 1,0954 𝐴 6 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 16 , 𝑌 26 , 𝑌 36 , 𝑌 46 , 𝑌 56 ) = 2,2500
𝐴 7 + = 𝑀𝐴𝑋 (𝑌 17 , 𝑌 27 , 𝑌 37 , 𝑌 47 , 𝑌 57 ) = 1,2000
Dan terbentuklah matriks solusi ideal positif (A + ) sebagai berikut :
A + =
Berikut mencari elemen matriks solusi ideal negatif (A - )
𝐴 1 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 11 , 𝑌 21 , 𝑌 31 , 𝑌 41 , 𝑌 51 ) = 0,6455
𝐴 2 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 12 , 𝑌 22 , 𝑌 32 , 𝑌 42 , 𝑌 52 ) = 1,2060 𝐴 3 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 13 , 𝑌 23 , 𝑌 33 , 𝑌 43 , 𝑌 53 ) = 0,4867 𝐴 4 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 14 , 𝑌 24 , 𝑌 34 , 𝑌 44 , 𝑌 54 ) = 0,7906 𝐴 5 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 15 , 𝑌 25 , 𝑌 35 , 𝑌 45 , 𝑌 55 ) = 0,7303 𝐴 6 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 16 , 𝑌 26 , 𝑌 36 , 𝑌 46 , 𝑌 56 ) = 0,7500
𝐴 7 − = 𝑀𝐼𝑁 (𝑌 17 , 𝑌 27 , 𝑌 37 , 𝑌 47 , 𝑌 57 ) = 0,8000
Dan  terbentuklah  matriks  solusi  ideal negatif (A - ) sebagai berikut :
A - =
5) Setelah  terbuat  matriks  solusi  ideal  positis dan solusi ideal negatif sekarang menghitung  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif (separasi  positif)  dan  matriks  solusi  ideal negatif (seperasi negatif).
Berikut  menghitung  jarak  (S + )  antara alternatif  A i dengan  solusi  ideal  positif menggunakan persamaan (5) :
𝑆 1 + = √ (𝑌 1 + − 𝑌 11 ) 2 + (𝑌 2 + − 𝑌 12 ) 2 + (𝑌 3 + − 𝑌 13 ) 2 + ⋯ +( 𝑌 7 + − 𝑌 17 ) 2 = 4,7745 𝑆 2 + = √ (𝑌 1 + − 𝑌 21 ) 2 + (𝑌 2 + − 𝑌 22 ) 2 + (𝑌 3 + − 𝑌 23 ) 2 + ⋯ +( 𝑌 7 + − 𝑌 27 ) 2 = 3,4254 𝑆 3 + = √ (𝑌 1 + − 𝑌 31 ) 2 + (𝑌 2 + − 𝑌 32 ) 2 + (𝑌 3 + − 𝑌 33 ) 2 + ⋯ +( 𝑌 7 + − 𝑌 37 ) 2 = 2,3080 𝑆 4 + = √ (𝑌 1 + − 𝑌 41 ) 2 + (𝑌 2 + − 𝑌 42 ) 2 + (𝑌 3 + − 𝑌 43 ) 2 + ⋯ +( 𝑌 7 + − 𝑌 47 ) 2 = 1,5922 𝑆 5 + = √ (𝑌 1 + − 𝑌 51 ) 2 + (𝑌 2 + − 𝑌 52 ) 2 + (𝑌 3 + − 𝑌 53 ) 2 + ⋯ +( 𝑌 7 + − 𝑌 57 ) 2 = 3,7519
Berikut  menghitung  jarak  (S - )  antara alternatif  A i dengan  solusi  ideal  negatif menggunakan persamaan (6) :
𝑆 1 − = √ (𝑌 11 −   𝑌 1 − ) 2 + (𝑌 12 −   𝑌 2 − ) 2 + (𝑌 13 −   𝑌 3 − ) 2 + ⋯ +(𝑌 17 −   𝑌 7 − ) 2
0,6455  1,2060  0,4867  0,7906  0,7303  0,7500  0,8000 1,9365  1,2060  0,4867  1,5811  0,7303  1,5000  0,8000 2,5820  2,4121  1,9467  2,3717  1,0954  0,7500  0,8000 3,2275  1,2060  0,9733  3,9528  0,7303  2,2500  1,2000 1,9365  2,4121  1,9467  0,7906  1,0954  0,7500  0,8000 3,22 75 2,41
21 1,94
67 3,95
28 1,09
54 2,25
00 1,20 00 0,64 55 1,20 60 0,48 67 0,79 06 0,73 03 0,75 00 0,80 00
𝑆 2 − =
√ (𝑌 21 −   𝑌 1 − ) 2 + (𝑌 22 −   𝑌 2 − ) 2 + (𝑌 23 −   𝑌 3 − ) 2 + ⋯ +(𝑌 27 −   𝑌 7 − ) 2 = 1,6894 𝑆 3 − =
√ (𝑌 31 −   𝑌 1 − ) 2 + (𝑌 32 −   𝑌 2 − ) 2 + (𝑌 33 −   𝑌 3 − ) 2 + ⋯ +(𝑌 37 −   𝑌 7 − ) 2
= 3,1574 𝑆 4 − = √ (𝑌 41 −   𝑌 1 − ) 2 + (𝑌 42 −   𝑌 2 − ) 2 + (𝑌 43 −   𝑌 3 − ) 2 + ⋯ +(𝑌 47 −   𝑌 7 − ) 2 = 4,3947 𝑆 5 − = √ (𝑌 51 −   𝑌 1 − ) 2 + (𝑌 52 −   𝑌 2 − ) 2 + (𝑌 53 −   𝑌 3 − ) 2 + ⋯ +(𝑌 57 −   𝑌 7 − ) 2 = 2,3208
6) Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (V i ) dengan menggunakan persamaan (7) :
𝑉 1 = 𝐷1 − 𝐷1 −+𝐷 1 + = 0 0+4,7745 = 0 
Alternatif 1 (Dosen A)
𝑉 2 = 𝐷2 − 𝐷2 −+𝐷 2 + = 1,6894 1,6894+3,4254 = 0,3303 
Alternatif 2 (Dosen B)
𝑉 3 = 𝐷3 − 𝐷3 −+𝐷 3 + = 3,1574
3,1574+2,3080 = 0,5777 
Alternatif 3 (Dosen C)
𝑉 4 = 𝐷4 − 𝐷4 −+𝐷 4 + = 4,3947
4,3947+1,5922 = 0,7340 
Alternatif 4 (Dosen D)
𝑉 5 =
𝐷5 − 𝐷5 −+𝐷 5 + = 2,3208
2,3208+3,7519 = 0,3822 
Alternatif 5 (Dosen E) Dapat  ditampilkan  hasil  perhitungan  SPK dengan algoritma TOPSIS pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan TOPSIS Alternatif Hasil Alternatif 1 = Dosen A 0 Alternatif 2 = Dosen B 0,3303 Alternatif 5 = Dosen E 0,3822 Alternatif 3 = Dosen C 0,5777 Alternatif 4 = Dosen D 0,7340 3.  Integrasi dan pengujian sistem.
Dalam  tahap  integrasi  dan  pengujian sistem dilakukan dengan pengujian menggunakan  uji  perbandingan.  Pengujian  ini mempunyai  tujuan  untuk  memastikan  bahwa perhitungan yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan perhitungan manual yang telah dibuat sebelumya dan layak untuk digunakan.
Hasil perhitungan pada sistem memiliki  hasil  yang  belum  terurutkan  seperti tertera pada gambar 8. Namun hasil perhitungan  sistem  tersebut  akan  diurutkan dan  dibulatkan  sesuai  perhitungan  manual. Berikut  hasil  perhitungan  sistem  yang  telah diurutkan  dan  dibulatkan  terdapat  pada  tabel 5.
Gambar 8. Hasil perhitungan oleh sistem
Tabel 5. Hasil perhitungan oleh sistem
yang telah diurutkan Alternatif Hasil Drs. Sujono, M.T. 0 Drs. Fx. Budi Raharjo 0,3303 H. M. Roghi Faiz, S.T. M.T. 0,3822 Prof. Dr. Tri Atmadji S., M.Pd 0,5777 Drs. Wahyu Sakti G.I, M.Kom. 0,7340
Setelah hasil perhitungan sistem telah diurutkan  dan  dibulatkan  seperti  pada  tabel  5. Selanjutnya  tabel  4  dan  tabel  5  dibandingkan dan  hasilnya  adalah  antara  perhitungan manual dan perhitungan sistem sesuai.
4.  Pengoperasian dan perawatan.
Pada  tahap  ini  mencakup  koreksi  dari berbagai bug  dan  error yang  tidak  ditemukan pada  tahapan  sebelumnya.  Pemeliharaan dilakukan karena sistem akan terus berkembang  dan  dinamis  sesuai  dengan kebutuhan user.
S istem P emilihan D osen P embimbing S kripsi d engan Me tode TOPSIS (S tudi K asus : Pe ndidikan Te knik In formatika ) M ukti 1 *, P atmantara 2 , W ibawai 3 63

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  bab sebelumnya  dapat  ditarik  dua  kesimpulan. Kesimpulan
pertama
dapat mengimplementasikan algoritma
TOPSIS pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan dosen  pembimbing  skripsi.  Kesimpulan  kedua hasil penghitungan sistem pendukung keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi  telah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan secara manual.
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan dosen  pembimbing  skripsi  menggunakan algoritma TOPSIS masih
dapat dikembangkan.  Pertama  diharapkan  sistem dapat  dikembangkan  lebih  luas  lagi,  tidak hanya  pemilihan  dosen  di  lingkup  program studi  tetapi  pada  lingkungan  jurusan  juga. Kedua  sistem  dapat  diintegrasikan  dengan sistem yang
lain
seperti
sistem pengelompokan  judul  skripsi,  sistem  informasi tentang pengelolaan judul skripsi dan sebagainya..

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih
disampaikan kepada  Bapak  Syaad  Patmantara  dan  Bapak Aji  Prasetya  Wibawa  yang  telah  bersedia memberikan bimbingan dan dukungan kepada penulis.Semoga Allah SWT senantiasa membalas  kebaikan  yang  telah  diberikan kepada  penulis.  Semoga  penelitian  ini  dapat bermanfaat kepada para pembaca

## DAFTAR PUSTAKA
Pressman, Roger S. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak Edisi 7 Buku 1(terjemahan) . Yogyakarta: ANDI.
Rosa, Shalahudin.(2013). Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: INFORMATIKA.
Sommerville, I. (2011). Software Engineering 9 th . Boston: Pearson Education.
Munandar, Tito Aris. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Kelas Unggulan pada SMA Negeri 1 Sei Rampah Menggunakan Metode TOPSIS. Pelita Informatika Budi Darma , 6(2), diterima dari http://jip.polinema.ac.id.
Adelia, A. & Setiawan, J. 2011. Implementasi Customer Relationship Management (CRM)
pada Sistem Reservasi Hotel Bebasis Website dan Dekstop. Jurnal Sistem Informasi, 6 (2), 113-126, diterima dari http://jutisi.maranatha.edu
Edi, D. dan Betshani, S. 2009, Analisis Data dengan Menggunakan ERD dan Model Konseptual Data Warehouse. Jurnal Informatika, 5 (1), 71-85, diterima dari http://repository.maranatha.edu