Vol. 4, No 3, November 2024, Hal: 725-736 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/de l code l .v4i3.629 https://jou l rnal.u l m l ke l ndari.ac.id/inde l x.php/de l code l This work is lice l nse l d u l nde l r a CC B LL Y-SA lice l nse l .
Penerapan  Kombinasi  Metode Simple  Additive  Weighting dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
Joko Kuswanto 1
1 Program Studi Informatika, Universitas B L aturaja, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
DSS;
SAW; TOPSIS; Dosen Pembimbing;
Skripsi;
Keywords:
DSS; SAW;
TOPSIS; Supervising lecturer; Thesis;
Abstrak: Penetapan  atau  pemilihan  dosen  pemb l imb l ing  skripsi  di Program Studi Informatika Universitas B L aturaja b l iasanya dilakukan atas  usulan  dari  mahasiswa.  Pemilihan  terseb l ut  umumnya dilakukan secara manual dan b l elum dilakukan dengan sistem yang terkomputerisasi.  Selain  itu,  penetapan  dosen  pemb l imb l ing  skripsi terkadang mengesampingkan jumlah b l imb l ingan yang mengakib l atkan kurang seimb l angnya jumlah b l imb l ingan dari setiap dosen  dan  terkadang  tidak  sesuai  dengan  kompetensi  dosen. Melihat  kondisi  terseb l ut,  maka  diperlukan  seb l uah  yang  dapat mendukung dalam pengamb l ilan keputusan untuk pemilihan dosen pemb l imb l ing  skripsi.  Penelitian  ini  b l ertujuan  menerapkan komb l inasi  metode  SAW  dengan  TOPSIS  dalam  pemilihan  Dosen Pemb l imb l ing  Skripsi.  Metode  SAW  digunakan  terleb l ih  dahulu untuk  menghitung  nilai  pemb l ob l otan  pada  setiap  kriteria  di  tiap altenatif  dan  metode  TOPSIS  seb l agai  tahapan  proses  akhir  untuk melakukan  proses  perangkingan  terhadap  alternatif.  Dari  hasil perhitungan  dengan  menerapkan  komb l inasi  metode  SAW  dan TOPSIS    didapatkan  3  nilai  tertinggi  seb l esar  0,7338,  0.5805,  dan 0.5302  pada  Alternatif  5,  6,  dan  3.  B L erdasarkan  hasil  perhitungan dapat disimpulkan  b l ahwa  penerapan  komb l inasi  metode  SAW  dan TOPSIS dapat diimplementasikan ke dalam sistem pemilihan dosen pemb l imb l ing skripsi.
Abstract: The  determination  or  selection  of  thesis  supervisors  in  the Informatics  Study  Program,  B L aturaja  University  is  usually  done  on  the proposal of students. The election is generally done manually and has not b l een  done  with  a  computerized  system.  In  addition,  the  determination  of thesis  supervisors  sometimes  overrides  the  amount  of  guidance  which results  in  an  unb l alanced  amount  of  guidance  from  each  lecturer  and sometimes  not  in  accordance  with  the  competence  of  the  lecturer.  Seeing these  conditions,  it  is  necessary  to  have  someone  who  can  support decision-making for the selection of thesis supervisors. This study aims to apply a comb l ination of the SAW method with the TOPSIS in the selection of  Thesis  Supervisors.  The  SAW  method  is  used  first  to  calculate  the weighting value of each criterion in each alternative and TOPSIS method as  the  final  process  stage  to  carry  out  the  ranking  process  against alternatives. From the results of the calculation b l y applying a comb l ination of  the  SAW  and  TOPSIS  methods,  the  3  highest  values  were  ob l tained  of 0.7338, 0.5805, and 0.5302 in Alternatives 5, 6, and 3. B L ased on the results of  the  calculation,  it  can  b l e  concluded  that  the  application  of  the comb l ination SAW and TOPSIS methods can b l e implemented into the thesis supervisor selection system.
Riwayat Artikel:
Submitted: 13 Juni 2024 Accepted:  1 Juli 2024 Published: 31 Juli 2024
Corresponding Author: Joko Kuswanto Email: ko.8515@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pendidikan  jenjang  Strata  1  ditempuh  oleh  mahasiswa  selama  leb l ih  kurang  8  semester. Penyelesaian  pendidikan  terseb l ut  di  ahkiri  dengan  menempuh  mata  kuliah  Skripsi,  seb l uah  mata kuliah  dengan  mengamb l il  topik  tertentu  untuk  di  teliti  yang  dib l imb l ing  oleh  satu  atau  leb l ih  dosen. Penetapan  atau  pemilihan  dosen  pemb l imb l ing  skripsi  di  Program  Stu l di  Informatika  U L niversitas B LL atu l raja  b ll iasanya  dilaku l kan  atas  u l su l lan  dari  m l ahasiswa.  Pem l ilihan  terseb ll u l t  u l m l u l m l nya  dilaku l kan secara  m l anu l al  dan  b ll elu l m l dilaku l kan  dengan  sistem l yang  terkom l pu l terisasi.  Selain  itu l ,  penetapan dosen  pem l b ll im l b ll ing  skripsi  terkadang  m l engesam l pingkan  ju l m l lah  b ll im l b ll ingan  yang  m l engakib ll atkan ku l rang  seim l b ll angnya  ju l m l lah  b ll im l b ll ingan  dari  setiap  dosen  dan  terkadang  tidak  sesu l ai  dengan kom l petensi dosen. M L elihat kondisi terseb ll u l t, m l aka diperlu l kan seb ll u l ah sistem l yang dapat m l endu l ku l ng dalam l pengam l b ll ilan kepu l tu l san u l ntu l k pem l ilihan dosen pem l b ll im l b ll ing skripsi.
Sistem l pendu l ku l ng  kepu l tu l san  adalah  su l atu l sistem l inform l asi  yang  spesifik  yang  ditu l ju l kan u l ntu l k  m l em l b ll antu l m l anajem l en  dalam l m l engam l b ll il  kepu l tu l san  yang  b ll erkaitan  dengan  persoalan  yang b ll ersifat  sem l i  terstru l ktu l r  secara  efektif  dan  efisien,  serta  tidak  m l enggantikan  fu l ngsi  pengam l b ll il kepu l tu l san  dalam l m l em l b ll u l at  kepu l tu l san  (Dwiki  Pu l tri  &  Fahlevi,  2021)(Ku l swanto,  Wu l landari,  et  al., 2023).  Sistem l pendu l ku l ng  kepu l tu l san  m l eru l pakan  sistem l inform l asi  spe l sifik  yang  ditu l ju l kan  u l ntu l k m l e l m l e l cahkan m l asalah te l rte l ntu l yang haru l s dipe l cahkan (Nafisa e l t al., 2022)(Ku l swanto, 2023)(Prase l tyo e l t al., 2022).
Dalam l pe l ne l litian  ini  m l e l ne l rapkan  kom l b ll inasi  m l e l tode l Sim l ple l Additive l We l ighting (SAW)  de l ngan Te l chniqu l e l for  Orde l r  Pre l fe l re l nce l b ll y  Sim l ilarity  to  Ide l al  Solu l tion (TOPSIS)  dalam l pe l m l ilihan  Dose l n Pe l m l b ll im l b ll ing Skripsi. M L e l tode l SAW dilaku l kan de l ngan cara m l e l norm l alisasi m l atriks ke l su l atu l skala yang dapat di pe l rtim l b ll angkan de l ngan data-data yang su l dah di ku l m l pu l lkan lalu l dib ll u l atkan krite l ria pe l nilaian b ll e l rdasarkan data-data te l rse l b ll u l t (Dwiki Pu l tri & Fahle l vi, 2021)(Ku l swanto, Kodri, e l t al., 2023)(Rasadi e l t al.,  2021)(Sihom l b ll ing  e l t  al.,  2021).  M L e l tode l SAW  se l ring  ju l ga  dike l nal  istilah  m l e l tode l pe l nju l m l lahan te l rb ll ob ll ot  m l e l ru l pakan  m l e l tode l yang  m l e l m l iliki  konse l p  dasar  yaitu l nilai  te l rnorm l alisasi  krite l ria  u l ntu l k alte l rnatif  haru l s  dikalikan  de l ngan  b ll ob ll ot  krite l ria(Ram l adhan  &  Nizam l ,  2021)(Sihom l b ll ing  e l t  al., 2021)(Ib ll rahim l &  Su l rya,  2019a)(Rasadi  e l t  al.,  2021)(Ce l sar  e l t  al.,  2024).  M L e l tode l ini  m l e l ru l pakan  su l atu l m l e l tode l yang  digu l nakan  u l ntu l k  m l e l ncari  alte l rnatif  optim l al  dari  se l ju l m l lah  alte l rnatif  de l ngan  krite l ria te l rte l ntu l (Wiyono  &  Latipah,  2017)(Ku l swanto  e l t  al.,  2024).  M L e l tode l TOPSIS  m l e l m l iliki  konse l p  b ll ahwa alte l rnatif  te l rb ll aik  tidak  hanya  m l e l m l iliki  jarak  te l rpe l nde l k  de l ngan  solu l si  ide l a  positif  te l tapi  ju l ga  jarak te l rpanjang  dari  solu l si  ide l a  ne l gatif  (Aldisa,  2023)(Frie l yadie l e l t  al.,  2020)(Se l tiawan  &  Indrawan, 2023)(Se l tiawan & Indrawan, 2023)(Wiranatha e l t al., 2022)(Sism l adi, 2021).
Siste l m l pe l ndu l ku l ng  ke l pu l tu l san  dalam l pe l m l ilihan  dose l n  pe l m l b ll im l b ll ing  skripsi  pe l rnah  dilaku l kan ole l h  Rina  (Rina  e l t  al.,  2021).  Pe l ne l litian  ini  m l e l nggu l nakan  m l e l tode l kom l b ll inasi  AHP  dan  WP  de l ngan m l e l nggu l nakan e l m l pat krite l ria yaitu l kom l pe l te l nsi, jab ll atan, statu l s dan pe l ndidikan. Hasil dari pe l ne l litian ini  b ll e l ru l pa  se l b ll u l ah  siste l m l b ll e l rb ll asis  de l sktop  yang  dike l m l b ll angkan  m l e l nggu l naka  Ne l atB LL e l ans.  Ou l tpu l t siste l m l m l e l nam l pilkan u l ru l tan alte l rnatif dose l n pe l m l b ll im l b ll ing se l b ll agai re l kom l e l ndasi dose l n pe l m l b ll im l b ll ing I dan pe l m l b ll im l b ll ing II.
Kom l b ll inasi  m l e l tode l dalam l siste l m l pe l ndu l ku l ng  ke l pu l tu l san  se l b ll e l lu l m l nya  ju l ga  pe l rnah  dilaku l kan Iswanto (Iswanto e l t al., 2021) u l ntu l k re l kom l e l ndasi pe l m l inatan pe l se l rta didik b ll aru l pada ku l riku l lu l m l K-13. Kom l b ll inasi  m l e l tode l m l e l nggu l nakan  profile l m l atching  dan  SAW.  Hasil  akhir  m l e l nu l nju l kkan  b ll ahwa pe l ne l rapan dari siste l m l pe l ndu l ku l ng ke l pu l tu l san dapat m l e l m l b ll antu l dalam l ke l giatan PPDB LL de l ngan tingkat aku l rasi se l b ll e l sar 79,2%. Dalam l prose l s pe l ne l ntu l an m l inat  b ll agi pe l se l rta didik se l ndiri,  m l e l tode l kom l b ll inasi ini m l e l njadi m l e l tode l yang paling dom l inan de l ngan b ll e l sar pre l se l ntase l 78%.
Pe l ne l rapan  kom l b ll inasi  m l e l tode l ju l ga  dilaku l kan  ole l h  U L tam l i  (U L tam l i  e l t  al.,  2023).  Pe l ne l litian  yang dilaku l kan yaitu l de l ngan m l e l nggab ll u l ngkan ru l m l u l s dan langkah dari m l e l tode l profile l m l atching dan fu l zzy SAW  dapat  digu l nakan  u l ntu l k  m l e l ndu l ku l ng  dalam l pe l ngam l b ll ilan  ke l pu l tu l san  pe l m l ilihan  M L adrasah Ib ll tidaiyah te l rb ll aik.
B LL e l rdasarkan  pe l ne l litian  te l rdahu l lu l dapat  dikatakan  b ll ahwa  siste l m l pe l ndu l ku l ng  ke l pu l tu l san dib ll angu l n  tidak  m l e l nggantikan  pe l ran  pe l ngam l b ll il  ke l pu l tu l san,  te l tapi  hanya  u l ntu l k  m l e l m l b ll antu l m l e l m l b ll e l rikan  re l kom l e l ndasi  pilihan  dalam l pe l ngam l b ll ilan  ke l pu l tu l san  yang  e l fe l ktif  dan  e l fisie l n.  Adapu l n
Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
tu l ju l an  dari  pe l ne l litian  ini  adalah  u l ntu l k  m l e l m l b ll angu l n  se l b ll u l ah  siste l m l pe l ndu l ku l ng  ke l pu l tu l san  dalam l pe l m l ilihan  dose l n  pe l m l b ll im l b ll ing  skripsi  de l ngan  m l e l ne l rapkan  kom l b ll inasi  m l e l tode l Sim l ple l Additive l We l ighting (SAW)  dan Te l chniqu l e l for  Orde l r  Pre l fe l re l nce l b ll y  Sim l ilarity  to  Ide l al  Solu l tion (TOPSIS)  dalam l pe l m l ilihan  Dose l n  Pe l m l b ll im l b ll ing  Skripsi  de l ngan  krite l ria  pe l ndidikan,  je l njang  akade l m l ik,  b ll idang  ilm l u l , dan  ju l m l lah  b ll im l b ll ingan.  Siste l m l pe l ndu l ku l ng  Ke l pu l tu l san  yang  dib ll angu l n  diharapkan  dapat  m l e l m l b ll antu l program l stu l di  dalam l m l e l laku l kan  pe l m l ilihan  dose l n  pe l m l b ll im l b ll ing  se l hingga  prose l s  pe l m l ilihan  dapat dilaku l kan de l ngan m l u l dah dan ce l pat se l su l ai de l ngan krite l ria yang dite l ntu l kan.

## METODE
Pe l ne l litian  ini  m l e l nggu l nakan  kom l b ll inasi  m l e l tode l SAW  dan  TOPSIS  de l ngan  b ll e l b ll e l rapa  tahapan yang dilaku l kan yaitu l :
Gam l b ll ar 1. Tahapan Pe l ne l litian Penentuan Kriteria Pemberian Nilai Bobot Kriteria Pemberian Nilai Rating Normalisasi Matriks Menentukan matriks keputusan ternomalisasi
Menghitung normalisasi
berbobot
Menentukan matriks solusi ideal + / -
Menghitung jarak alternatif + / -
Menghitung nilai preferensi
1. Pe l ne l ntu l an krite l ria pe l nilaian M L e l ne l ntu l kan krite l ria yang akan dijadikan acu l an pe l nilaian se l tiap alte l rnatif dalam l pe l ngam l b ll ilan ke l pu l tu l san.  Krite l ria  dalam l pe l m l ilihan  dose l n  pe l m l b ll im l b ll ing  skripsi  dipe l role l h  dari  hasil  ob ll se l rvasi  dan wawancara b ll e l rsam l a Ke l tu l a Program l Stu l di. Krite l ria te l rse l b ll u l t dapat dilihat pada tab ll e l l-tab ll e l l b ll e l riku l t: Tab ll e l l 1. Krite l ria Kode Kriteria Sub Kriteria C1 Pe l ndidikan S2 S3 C2 Je l njang Akade l m l ik Asiste l n Ahli Le l ktor Le l ktor Ke l pala
Gu l ru l B LL e l sar / Profe l sor
C3 B LL idang Ilm l u l Com l pu l te l r Vision Com l pu l tational Scie l nce l Artificial Inte l le l ge l nt
Data M L ining De l cision Su l pport Syste l m l
C4 Ju l m l lah B LL im l b ll ingan
16 – 20 11 – 15 6 – 10 0 – 5 2. M L e l m l b ll e l rikan nilai b ll ob ll ot
Se l te l lah dite l ntu l kan krite l ria u l ntu l k prose l s pe l nilaian, se l lanju l tnya pe l m l b ll e l rian  b ll ob ll ot nilai krite l ria. Pe l m l b ll ob ll otan diawali de l ngan m l e l ne l ntu l kan je l nis krite l ria apakah b ll e l ne l fit atau l cost dan pe l ne l ntu l an nilai b ll ob ll ot krite l ria. Pe l ne l ntu l an te l rse l b ll u l t dapat dilihat pada tab ll e l l 2 b ll e l riku l t:
Tab ll e l l 2. B LL ob ll ot Krite l ria Kode Kriteria Jenis Bobot C1 Pe l ndidikan
B LL e l ne l fit 25 C2 Je l njang Akade l m l ik
B LL e l ne l fit 25 C3 B LL idang Ilm l u l B LL e l ne l fit 30 C4 Ju l m l lah B LL im l b ll ingan
B LL e l ne l fit 20
Se l te l lah  pe l m l b ll ob ll otan  pada  se l tiap  krite l ria,  se l lanju l tnya  pe l m l b ll ob ll otan  pe l r  su l b ll krite l ria,  tab ll e l l  3 b ll e l riku l t adalah pe l m l b ll ob ll otan u l ntu l k su l b ll krite l ria pe l ndidikan.
Tab ll e l l 3. B LL ob ll ot Pe l ndidikan No Sub  Kriteria Bobot 1 S2 3 2 S3 4
Tab ll e l l 4 b ll e l riku l t adalah pe l m l b ll ob ll otan u l ntu l k su l b ll krite l ria dari je l njang akade l m l ik.
Tab ll e l l 4. B LL ob ll ot Je l njang Akade l m l ik
No Sub  Kriteria Bobot 1 Asiste l n Ahli 1 2 Le l ktor 2 3 Le l ktor Ke l pala 3 4 Gu l ru l B LL e l sar / Profe l sor
4
Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
Tab ll e l l 5 b ll e l riku l t adalah pe l m l b ll ob ll otan u l ntu l k su l b ll krite l ria dari b ll idang ilm l u l . Tab ll e l l 5. B LL ob ll ot B LL idang Ilm l u l No Sub  Kriteria Bobot 1 Sangat Se l su l ai 4 2 Se l su l ai 3 3 Cu l ku l p Se l su l ai 2 4 Ku l rang Se l su l ai 1
Tab ll e l l 6 b ll e l riku l t adalah pe l m l b ll ob ll otan u l ntu l k su l b ll krite l ria dari ju l m l lah b ll im l b ll ingan.
Tab ll e l l 6. B LL ob ll ot Ju l m l lah B LL im l b ll ingan No Sub  Kriteria Bobot 1 16 – 20 4 2 11 – 15 3 3 6 – 10 2 4 0 – 5 1 3. M L e l m l b ll e l rikan nilai rating ke l cocokan Se l lanju l tnya adalah pe l m l b ll e l rian nilai rating ke l cocokan pada se l tiap alte l rnatif pada se l tiap krite l ria, alte l rnatifnya adalah se l b ll agai b ll e l riku l t:
Tab ll e l l 7. Alte l rnatif Alternative C1 C2 C3 C4 A1 3 2 2 4 A2 4 1 3 3 A3 3 2 3 3 A4 3 2 2 2 A5 3 3 3 3 A6 4 2 3 3 A7 3 2 2 3 A8 3 2 2 2 A9 3 1 3 2 4. Norm l alisasi M L atriks M L e l m l b ll u l at  m l atriks  ke l pu l tu l san  b ll e l rdasarkan  krite l ria,  ke l m l u l dian  m l e l laku l kan  norm l alisasi  m l atriks b ll e l rdasarkan pe l rsam l aan yang dise l su l aikan de l ngan je l nis atrib ll u l t (atrib ll u l t b ll e l ne l fit atau l pu l n cost ) se l hingga dipe l role l h m l atriks te l rnorm l alisasi R(Firgiawan e l t al., 2020)(Ku l swanto e l t al., 2024).
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡 (1) 5. M L e l ne l ntu l kan  m l atriks  ke l pu l tu l san  te l rnom l alisasi,  de l ngan  ru l m l u l s  se l b ll agai  b ll e l riku l t  (Su l kam l to  e l t  al., 2023):
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (2)
6. M L e l nghitu l ng norm l alisasi te l rb ll ob ll ot (Hadiku l rniawati e l t al., 2021) 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (3)
7.
M L e l ntu l kan m l atriks solu l si ide l al positif dan ne l gaif (Se l tiawan & Indrawan, 2023) A + = (y1 + , y2 + , y3 + , . . . , yn + ) (4)
M L ax y + jika b ll e l ne l fit, M L in y + jika Cost A - = (y1 - , y2 - , y3 - , . . . , yn - ) (5)
M L ax y - jika b ll e l ne l fit, M L in y - jika Cost

## Joko Kuswanto
8. M L e l ne l ntu l kan  jarak  antara  nilai  se l tiap  alte l rnatif  de l ngan  m l atriks  solu l si  ide l al  positif  dan  m l atrik ide l al ne l gative l (Priyandini Pram l ithasari e l t al., 2024). Jarak antara alte l rnatif A i de l ngan solu l si ide l al positif diru l m l u l skan se l b ll agai:
Di + = √∑ (𝑦1 + −   𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Jarak antara alte l rnatif A i de l ngan solu l si ide l al ne l gatif diru l m l u l skan se l b ll agai:
Di - = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦1 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
9. M L e l ne l ntu l kan nilai pre l fe l re l nsi u l ntu l k se l tiap alte l rnatif Ke l de l katan se l tiap alte l rnatif te l rhadap solu l si ide l al dihitu l ng b ll e l rdasarkan ru l m l u l s:
Vi = 𝐷𝑖 − 𝐷1 −+ 𝐷 𝑖 + (8)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pe l ne l litian  ini  adalah  b ll e l ru l pa  siste l m l pe l ndu l ku l ng  ke l pu l tu l san  pe l m l ilihan  dose l n pe l m l b ll im l b ll ing  skripsi,  dim l ana  krite l ria  dan  alte l rnatif  dipe l role l h  dari  hasil  ob ll se l rvasi  dan  wawancara b ll e l rsam l a Ke l tu l a Program l Stu l di. B LL e l riku l t hasil analisis data m l e l nggu l nakan kom l b ll inasi m l e l tode l SAW dan TOPSIS:
1. Krite l ria pe l nilaian dalam l pe l ngam l b ll ilan ke l pu l tu l san, se l pe l rti pada tab ll e l l 1. 2. Nilai b ll ob ll ot dari m l asing-m l asing krite l ria, se l pe l rti pada tab ll e l l 2.
3. Nilai rating ke l cocokan se l tiap alte l rnatif pada se l tiap krite l ria, se l pe l rti pada tab ll e l l 7. 4. Se l te l lah nilai rating dite l ntu l kan, b ll e l riku l tnya dib ll u l at m l atriks ke l pu l tu l san b ll e l rdasarkan krite l ria se l su l ai de l ngan tab ll e l l  7 diatas, yaitu l : Xij = [ 3 2 4 1 3 2 2 4 3 3 3 3 3 2 3 3 4 2 2 2 3 3 3 3 3 2 3 2 3 1 2 3 2 2
3 2] Ke l m l u l dian  m l e l laku l kan  norm l alisasi  m l atriks  b ll e l rdasarkan  pe l rsam l aan  yang  dise l su l aikan  de l ngan je l nis krite l ria, apakah te l rm l asu l k dalam l krite l ria b ll e l ne l fit atau l krite l ria cost . Jika je l nis krite l ria adalah b ll e l ne l fit , m l aka  prose l s  norm l alisasi  dilaku l kan  de l ngan  cara  m l e l m l b ll agi  nilai  atrib ll u l t  de l ngan  nilai  te l rb ll e l sar  dari se l m l u l a atrib ll u l t pada krite l ra. Nam l u l n, jika je l nis krite l ria adalah cost , m l aka prose l s norm l alisasi dilaku l kan de l ngan cara m l e l m l b ll agi nilai te l rke l cil dari se l m l u l a atrib ll u l t pada krite l ria de l ngan nilai atrib ll u l t. B LL e l riku l t hasil pe l rhitu l ngan b ll e l rdasarkan krite l ria b ll e l ne l fit dan cost yang te l lah dite l ntu l kan se l b ll e l lu l m l nya:
C1: Pe l ndidikan (B LL e l ne l fit) r 11 = 3 4 = 0.75 r 12 = 4 4 = 1.00 r 13 = 3 4 = 0.75 r 14 = 3 4 = 0.75 r 15 = 3 4 = 0.75 r 16 = 4 4 = 1.00 r 17 = 3 4 = 0.75 r 18 = 3 4 = 0.75 r 19 = 3 4 = 0.75
Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
C2: Je l njang Akade l m l ik (B LL e l ne l fit) r 21 = 2 3 = 0.67 r 22 = 1 3 = 0.33 r 23 = 2 3 = 0.67 r 24 = 2 3 = 0.67 r 25 = 3 3 = 1.00 r 26 = 2 3 = 0.67 r 27 = 2 3 = 0.67 r 28 = 2 3 = 0.67 r 29 = 1 3 = 0.33 C3: B LL idang Ilm l u l (B LL e l ne l fit) r 31 = 2 3 = 0.67 r 32 = 3 3 = 1.00 r 33 = 3 3 = 1.00 r 34 = 2 3 = 0.67 r 35 = 3 3 = 1.00 r 36 = 3 3 = 1.00 r 37 = 2 3 = 0.67 r 38 = 2 3 = 0.67 r 39 = 3 3 = 1.00 C4: Ju l m l lah B LL im l b ll ingan (B LL e l ne l fit) r 41 = 4 4 = 1.00 r 42 = 3 4 = 0.75 r 43 = 3 4 = 0.75 r 44 = 2 4 = 0.50 r 45 = 3 4 = 0.75 r 46 = 3 4 = 0.75 r 47 = 3 4 = 0.75 r 48 = 2 4 = 0.50 r 49 = 2 4 = 0.50
B LL e l riku l t m l atriks hasil norm l alisasi Xij = [ 0.75 0.67 1.00 0.33
0.75 0.67 0.67 1.00 1.00 0.75 1.00 0.75 0.75 0.67 0.75 1.00 1.00 0.67 0.67 0.50 1.00 0.75 1.00 0.75 0.75 0.67 0.75 0.67 0.75 0.33 0.67 0.75 0.67 0.50 1.00 0.50] 5. B LL e l riku l tnya  adalah  m l e l nghitu l ng  m l atriks  ke l pu l tu l san  te l rnom l alisasi  m l e l nggu l nakan  ru l m l u l s  (2), de l ngan contoh pe l rhitu l ngannya se l b ll agai b ll e l riku l t: r 11 =
0.75
√0.752+1.002+0.752+0.752+0.752+1.002+0.752+0.752+0.752 = 0.3078 r 12 = 1.00 √0.752+1.002+0.752+0.752+0.752+1.002+0.752+0.752+0.752 = 0.4104
r 13 = 0.75 √0.752+1.002+0.752+0.752+0.752+1.002+0.752+0.752+0.752 = 0.3078
Diatas  contoh  pe l rhitu l ngan  m l atriks  ke l pu l tu l san  te l rnom l alisasi  pada  C1  (Krite l ria  1),  u l ntu l k pe l rhitu l ngan pada krite l ria 2 (C2), krite l ria 3 (C3), krite l ria 4 (C4) dilaku l kan de l ngan prose l s pe l rhitu l ngan yang sam l a de l ngan m l e l nggu l nakan ru l m l u l s (2). Adapu l n hasil norm l alisasi dari pe l rhitu l ngan yang te l lah dilaku l kan diatas adalah se l b ll agai b ll e l riku l t: Tab ll e l l 8. Hasil Norm l alisasi TOPSIS Alternative C1 C2 C3 C4 A1 0.3078 0.3381 0.2561 0.4682 A2 0.4104 0.1690 0.3841 0.3511 A3 0.3078 0.3381 0.3841 0.3511 A4 0.3078 0.3381 0.2561 0.2341 A5 0.3078 0.5071 0.3841 0.3511 A6 0.4104 0.3381 0.3841 0.3511 A7 0.3078 0.3381 0.2561 0.3511 A8 0.3078 0.3381 0.2561 0.2341 A9 0.3078 0.1690 0.3841 0.2341 6. M L e l nghitu l ng norm l alisasi b ll e l rb ll ob ll ot
Se l te l lah  didapatkan  hasil  pe l rhitu l ngan  norm l alisasi,  b ll e l riku l tnya  m l e l nghitu l ng  norm l alisasi b ll e l rb ll ob ll ot. B LL e l sarnya nilai b ll ob ll ot adalah se l su l ai de l ngan ke l te l ntu l an pada tab ll e l l 2 diatas. B LL e l sar nilai b ll ob ll ot dikalikan de l ngan nilai hasil norm l alisasi dari se l tiap alte l rnative l . Tab ll e l l 9. B LL ob ll ot Krite l ria Kriteria C1 C2 C3 C4 B LL ob ll ot 0.25 0.25 0.30 0.20 B LL e l riku l t contoh pe l rhitu l ngan norm l alisasi b ll e l rb ll ob ll ot:
Y 1,1 = 0.3078 * 0.25 = 0.0769 Y 2,1 = 0.3381 * 0.25 = 0.0845 Y 3,1 = 0.2561 * 0.30 = 0.0768 Y 4,1 = 0.4682 * 0.20 = 0.0936 Diatas contoh pe l rhitu l ngan norm l alisasi  b ll e l rb ll ob ll ot dari Alte l rnative l 1 de l ngan nilai  b ll ob ll ot krite l ria yang  te l lah  dite l ntu l kan,  u l ntu l k  pe l rhitu l ngan  pada  Alte l rnative l 2  sam l pai  9  (A2-A9)  dilaku l kan  de l ngan prose l s pe l rhitu l ngan yang sam l a.
B LL e l rdasarkan  pe l rhitu l ngan  yang  te l lah  dilaku l kan  m l aka  didapatkan  hasil  pe l rkalian  de l ngan m l atriks b ll e l rb ll ob ll ot se l pe l rti pada tab ll e l l b ll e l riku l t:
Tab ll e l l 10. Hasil Norm l alisasi B LL e l rb ll ob ll ot Alternative C1 C2 C3 C4 A1 0.0769 0.0845 0.0768 0.0936 A2 0.1026 0.0423 0.1152 0.0702 A3 0.0769 0.0845 0.1152 0.0702 A4 0.0769 0.0845 0.0768 0.0468 A5 0.0769 0.1268 0.1152 0.0702 A6 0.1026 0.0845 0.1152 0.0702 A7 0.0769 0.0845 0.0768 0.0702 A8 0.0769 0.0845 0.0768 0.0468 A9 0.0769 0.0423 0.1152 0.0468
Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi
7. M L e l ne l ntu l kan m l atriks solu l si ide l al positif dan solu l si ide l al ne l gatif.
Se l lanju l tnya  m l e l ne l ntu l kan  m l atriks solu l si ide l al positif (A + ) dan solu l si ide l al ne l gatif (A - ). Dim l ana V j+ (j = 1,2,3 …, n) adalah e l le l m l e l n m l atriks solu l si ide l al positif yang b ll e l rnilai m l axim l u l m l jika j m l e l ru l pakan atrib ll u l t ke l u l ntu l ngan (b ll e l ne l fit) dan b ll e l rnilai m l inim l u l m l jika j m l e l ru l pakan atrib ll u l t b ll iaya (cost). B LL e l riku l t hasil pe l rhitu l ngan solu l si ide l al positif dan ne l gatif:
Tab ll e l l 11. Solu l si Ide l al Positif (a + ) Kriteria C1 (Benefit) C2 (Benefit) C3 (Benefit) C4 (Benefit) A + 0.1026 0.1268 0.1152 0.0936 Tab ll e l l 12. Solu l si Ide l al Ne l gatif (a - ) Kriteria C1 (Benefit) C2 (Benefit) C3 (Benefit) C4 (Benefit) A - 0.0769 0.0423 0.0768 0.0468 8. M L e l nghitu l ng  jarak  alte l rnatif  dari  solu l si  ide l al  positif  (Di + )  dan  jarak  alte l rnatif  dari  solu l si  ide l al ne l gatif (Di - ), de l ngan contoh pe l rhitu l ngan se l b ll agai b ll e l riku l t:
D 1+ = √(0.1026 − 0.0769) 2 +   (0.1268 − 0.0845) 2 +   (0.1152 − 0.0768) 2 +   (0.0936 − 0.0936) 2
= √0.0039 = 0.0626
D 1- = √(0.0769 − 0.0769) 2 +   (0.0845 − 0.0423) 2 +   (0.0768 − 0.0768) 2 +   (0.0936 − 0.0468) 2 = √0.0040 = 0.0631
B LL e l rdasarkan  pe l rhitu l ngan  yang  te l lah  dilaku l kan  m l aka  didapatkan  hasil  jarak  alte l rnatif  dari solu l si ide l al positif dan ne l gatif se l pe l rti pada tab ll e l l b ll e l riku l t: Tab ll e l l 13. Jarak Alte l rnatif dari Solu l si Ide l al Positif Alternative Di + A1 0.0626 A2 0.0877 A3 0.0547 A4 0.0782 A5 0.0347 A6 0.0483 A7 0.0668 A8 0.0782 A9 0.1000 Tab ll e l l 14. Jarak Alte l rnatif dari Solu l si Ide l al ne l gatif
Alternative Di - A1 0.0631 A2 0.0518 A3 0.0617 A4 0.0423 A5 0.0957 A6 0.0668 A7 0.0483 A8 0.0423 A9 0.0384
9. M L e l nghitu l ng nilai pre l fe l re l nsi u l ntu l k se l tiap alte l rnatif u l ntu l k m l e l ndapatkan nilai te l rb ll aik.
V 1 = 0.0631
0.0631+ 0.0626 = 0.5019
V 2 = 0.0518
0,0518 + 0.0877 = 0.3712
V 3 = 0.0617
0.0617 + 0.0547 = 0.5302
V 4 = 0.0423
0.0423 +0.0782 = 0.3509
V 5 = 0.0957
0.0957 + 0.0347 = 0.7338
V 6 = 0.0668
0.0668 + 0.0483 = 0.5805
V 7 = 0.0483
0.0483 +0.0668 = 0.4195
V 8 = 0.0423
0.0423 +0.0782 = 0.3509
V 9 = 0.0384
0.0384 + 0.1000 = 0.2776
Dari  hasil  pe l rhitu l ngan  nilai  pre l fe l re l nsi  di  atas,  m l aka  hasil  akhir  b ll e l ru l pa  pe l rangkingan  dari alte l rnatif yang ditu l nju l kkan pada tab ll e l l b ll e l riku l t: Tab ll e l l 15. Hasil Akhir Alternative Nilai Ranking A1 0.5019 4 A2 0.3712 6 A3 0.5302 3 A4 0.3509 7 A5 0.7338 1 A6 0.5805 2 A7 0.4195 5 A8 0.3509 8 A9 0.2776 9 B LL e l rdasarkan  pe l rhitu l ngan  de l ngan  m l e l ne l rapkan  kom l b ll inasi  m l e l tode l SAW  dan  TOPSIS  pada  9 alte l rnatif calon dose l n pe l m l b ll im l b ll ing skripsi dapat dilihat pada tab ll e l l 13 diatas. Dari 9 alte l rnatif calon, alte l rnatif 5 yang m l e l ndapatkan nilai te l rtinggi yaitu l se l b ll e l sar 0.7338 se l hingga dapat dire l kom l e l ndasikan se l b ll agai dose l n pe l m l b ll im l b ll ing skripsi.

## KESIMPULAN
M L e l lihat  hasil  pe l rhitu l ngan  yang  te l lah  dilaku l kan,  m l aka  dapat  disim l pu l lkan  b ll ahwa  pe l ne l rapan kom l b ll inasi m l e l tode l SAW dan TOPSIS u l ntu l k pe l m l ilihan dose l n pe l m l b ll im l b ll ing skripsi didasarkan pada 4 krite l ria  yaitu l pe l ndidikan,  je l njang  akade l m l ik,  b ll idang  ilm l u l ,  dan  ju l m l lah  b ll im l b ll ingan.  Hasil  akhir  dari pe l nilaian  didapatkan  3  nilai  te l rtinggi  se l b ll e l sar  0,7338,  0.5805,  dan  0.5302  pada  Alte l rnatif  5,  6,  3.  Dari hasil  pe l rhitu l ngan  b ll ahwa  kom l b ll inasi  m l e l tode l SAW  dan  TOPSIS  dapat  diim l ple l m l e l ntasikan  ke l dalam l siste l m l pe l m l ilihan  dose l n  pe l m l b ll im l b ll ing  skripsi.  U L ntu l k  m l e l ndapatkan  hasil  yang  le l b ll ih  b ll aik  dan  aku l rat lagi, disarankan de l ngan m l e l nam l b ll ahkan krite l ria-krite l ria lain atau l m l e l ngkom l b ll inasikan de l ngan m l e l tode l lain agar ke l pu l tu l san akhir m l e l njadi le l b ll ih m l aksim l al.
Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi

## DAFTAR PUSTAKA
Aldisa, R. T. (2023). Pe l ne l rapaan M L e l tode l TOPSIS de l ngan Pe l m l b ll ob ll otan ROC dalam l Se l le l ksi Pe l ne l rim l aan Au l ditor  Inte l rnal  Pe l ru l sahaan. Ju l rnal  M L e l dia  Inform l atika  B LL u l didarm l a , 7 (April),  828 – 836. https://doi.org/10.30865/m l ib ll .v7i2.5899
Ce l sar,  W.,  Sapu l tra,  R.  R.,  Triyono,  G.,  Info,  A.,  &  Ku l nci,  K.  (2024).  Pe l rancangan  M L ode l l  Siste l m l Pe l ndu l ku l ng  Ke l pu l tu l san  U L ntu l k  M L e l ne l ntu l kan  Form l asi  CASN  M L e l nggu l nakan  Naïve l B LL aye l s  dan Sim l ple l Additive l We l ighting. De l code l : Ju l rnal Pe l ndidikan Te l knologi Inform l asi , 4 (1), 239 – 250.
Dwiki  Pu l tri,  D.  R.,  &  Fahle l vi,  M L .  R.  (2021).  Pe l ne l rapan  M L e l tode l Sim l ple l Additive l We l ighting(SAW) Dalam l Pe l m l ilihan  Kacam l ata. Infosys  (Inform l ation  Syste l m l )  Jou l rnal , 5 (2),  113 – 122. https://doi.org/10.22303/infosys.5.2.2021.113-122
Firgiawan, W., Zu l lkarnaim l , N., & Cokrowib ll owo, S. (2020). A Com l parative l Stu l dy u l sing SAW, TOPSIS, SAW-AHP,  and  TOPSIS-AHP  for  Tu l ition  Fe l e l (U L KT). IOP  Confe l re l nce l Se l rie l s:  M L ate l rials  Scie l nce l and E L ngine l e l ring , 875 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/875/1/012088
Frie l yadie l ,  Su l km l awati,  A. H.,  &  Nu l rajijah.  (2020).  Com l b ll ination  of  the l SAW  and  TOPSIS  M L e l thod  for De l te l rm l ining  the l B LL e l st  M L arke l tplace l Re l com l m l e l ndations. Jou l rnal  of  Physics:  Confe l re l nce l Se l rie l s , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1641/1/012004
Hadiku l rniawati,  W.,  Nu l graha,  I.  A.,  &  Cahyono,  T.  D.  (2021).  Im l ple l m l e l ntasi  M L e l tode l Hyb ll rid  Saw- Topsis Dalam l M L u l lti Attrib ll u l te l De l cision M L aking Pe l m l ilihan Laptop. JU L RTE L KSI (Ju l rnal Te l knologi Dan Siste l m l Inform l asi) , 7 (2), 127 – 132. https://doi.org/10.33330/ju l rte l ksi.v7i2.907
Iswanto,  M L .  E L .,  Sire l gar,  M L .  U L .,  ’ U L yu l n,  S.,  &  Nu l ru l zzam l an,  M L .  T.  (2021).  Re l com l m l e l nde l r  syste l m l s  for spe l cializing  ne l w  stu l de l nts  in  the l K-13  cu l rricu l lu l m l u l sing  the l profile l m l atching,  SAW,  and  a com l b ll ination of b ll oth. Ju l rnal Te l knologi Dan Siste l m l Kom l pu l te l r , 9 (2), 96 – 105.
https://doi.org/10.14710/jtsiskom l .2021.13902
Ku l swanto,  J.  (2023).  Im l ple l m l e l ntasi  M L e l tode l Sim l ple l Additive l We l ighting  U L ntu l k  Se l le l ksi  Pe l ne l rim l aan B LL e l asiswa.
B ll u l lle l tin Of Com l pu l te l r Scie l nce l Re l se l arch, 3 (2), 203 – 207.
https://doi.org/10.47065/b ll u l lle l tincsr.v3i2.230
Ku l swanto, J., Dapiokta, J., Nang, M L ., Kodri, A., De l vana, T., & Wijaya, J. E L . (2024). Im l ple l m l e l ntation of Sim l ple l Additive l We l ighting  (SAW)  M L e l thod  for  Ne l w  E L m l ploye l e l Re l cru l itm l e l nt. AIP Conf. Proc. 3109 , 030003 , 1 – 7. https://doi.org/https://doi.org/10.1063/5.0204852
Ku l swanto,  J.,  Kodri,  M L .  N.  Al,  De l vana,  T.,  Pe l b ll riantika,  L.,  &  Ningsih,  S.  (2023). Im l ple l m l e l ntation  of Sim l ple l Additive l We l ighting For Scholarship Adm l ission Se l le l ction . 4 (1). https://doi.org/10.38043/tie l rs.v4i1.4022
Ku l swanto, J., Wu l landari, A. F., Yani, I., Rizky, S., Sam l u l dra, N., & Dapiokta, J. (2023). Pe l ne l rapan M L e l tode l We l ighte l d Produ l ct ( WP ) u l ntu l k M L e l ne l ntu l kan Pe l ne l rim l aan B LL LT di De l sa Rawasari . 3 (5), 503 – 508.
Nafisa,  A.  N.,  Pu l rb ll a,  E L .  N.  D.  B LL .,  Pu l tri,  N.  A.,  &  Niska,  D.  Y.  (2022).  Pe l ne l ntu l an  Krite l ria  Pe l ne l rim l a B LL e l asiswa  B LL e l rpre l stasi  M L e l nggu l nakan  M L e l tode l Analytical  Hie l rarchy  Proce l ss. Ju l rnal Inform l atika , 9 (2), 103 – 108. https://doi.org/10.31294/inf.v9i2.12893
Prase l tyo,  Y.  A.,  Rosyid,  H.,  Aisyiyah,  P.,  &  De l vi,  R.  (2022).  Im l ple l m l e l ntasi  M L e l tode l SAW  de l ngan Pe l m l b ll ob ll otan ROC dalam l M L e l ne l ntu l kan Te l knisi Te l rb ll aik pada PT . KAS. ILKOM L NIKA: Jou l rnal of Com l pu l te l r Scie l nce l and Applie l d Inform l atics , 4 (3), 316 – 326.
Priyandini Pram l ithasari, Prisa M L arga Ku l su l m l antara, & Se l ftin Fitri Ana Wati. (2024). Analisis  M L e l tode l SAW-WP-TOPSIS  Dan  B LL orda  Cou l nt  Pada  Siste l m l Pe l ndu l ku l ng  Ke l pu l tu l san  Pe l m l ilihan Su l pe l rvisor. Ju l rnal  Pu l b ll likasi  Siste l m l Inform l asi  Dan  M L anaje l m l e l n  B LL isnis , 3 (2),  10 – 21. https://doi.org/10.55606/ju l psim l .v3i2.2689
Rasadi, A., Hidayat, B LL ., & Ophiyandri, T. (2021). De l cision su l pport syste l m l in de l te l rm l ining the l priority of disaste l r m l itigation infrastru l ctu l re l de l ve l lopm l e l nt in village l s le l ve l l u l sing the l Sim l ple l Additive l We l ight  (SAW)  m l e l thod. IOP Confe l re l nce l Se l rie l s: E L arth and E L nvironm l e l ntal Scie l nce l , 708 (1),  012065. https://doi.org/10.1088/1755-1315/708/1/012065
Rina, R., Agu l s, F., & Hairah, U L . (2021). Siste l m l Pe l ndu l ku l ng Ke l pu l tu l san Pe l ne l ntu l an Dose l n Pe l m l b ll im l b ll ing M L agang Fasilkom l U L nsika M L e l nggu l nakan M L e l tode l Analytical Hie l rarchy Proce l ss. Ju l rti , 5 (1), 17 – 24.
Se l tiawan,  G.  I.,  &  Indrawan,  I.  P.  E L .  (2023).  Pe l ne l rapan  M L e l tode l TOPSIS  Dalam l Pe l re l kru l tan  Calon Karyawan. Jou l rnal of Inform l ation
Syste l m l Re l se l arch (JOSH) , 4 (3), 962 – 968. https://doi.org/10.47065/josh.v4i3.3128
Sihom l b ll ing,  V.,  Sire l gar,  V.  M L .  M L .,  Tam l pu l b ll olon,  W.  S.,  Jannah,  M L .,  Risdalina,  &  Hakim l ,  A.  (2021). Im l ple l m l e l ntation  of  sim l ple l additive l we l ighting  algorithm l in  de l cision  su l pport  syste l m l . IOP Confe l re l nce l Se l rie l s: M L ate l rials Scie l nce l
and E L ngine l e l ring , 1088 (1), 012014. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1088/1/012014
Sism l adi.  (2021).  Pe l ne l rapan  M L e l tode l TOPSIS  u l ntu l k  Pe l ne l ntu l an  Pe l ne l rim l a  B LL LT  pada  Pe l m l e l rintah  De l sa Cihe l rang Pondok B LL ogor. Ju l rnal Inform l atika , 6 (4), 767 – 775.
Su l kam l to, S., Id, I. D., & Ju l kris, A. D. (2023). Pe l ne l rapan M L e l tode l TOPSIS u l ntu l k M L e l ne l ntu l kan Ke l layakan Pe l rpu l stakaan Se l kolah Diakre l ditasi. Ju l rnal Sisfokom l (Siste l m l Inform l asi Dan Kom l pu l te l r) , 12 (1), 24 – 29. https://doi.org/10.32736/sisfokom l .v12i1.1542
U L tam l i, R., Saragih, N. M L ., & Tanju l ng, Y. (2023). Pe l ne l rapan M L e l tode l Profile l M L atching dan Fu l zzy SAW dalam l M L e l ne l ntu l kan  Se l kolah  M L adrasah  Ib ll tidaiyah  Te l rb ll aik. Ju l rnal  Indone l sia :  M L anaje l m l e l n
Inform l atika Dan Kom l u l nikasi , 4 (1), 349 – 359.
https://doi.org/https://doi.org/10.35870/jim l ik.v4i1.181
Wiranatha, I. M L ., Au l re l liu l s, R., Diaz, N., & Novayanti, P. D. (2022). Pe l ne l rapan M L e l tode l Topsis Dalam l Pe l m l ilihan  Pe l se l rta  Lom l b ll a  Pada  Sanggar  Se l ni  Alas  Aru l m l B LL e l rb ll asis  We l b ll . Se l m l inar  Nasional Corisindo , 657 – 662.