Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Juru Masak (Koki) Menggunakan Metode Complex Proportional Assesment (COPRAS)
Alda Fadilla 1 *, Asyahri Hadi Nasyuha 2 , Vina Winda Sari 3
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1* aldafadilla06@gmail.com, 2, asyahrihadi@gmail.com, 3, winda_vina@yahoo.co.id Email Penulis Korespondensi: aldafadilla06@gmail.com Submitted 15-03-2022 ; Accepted 19-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Juru  masak  (koki)  adalah  orang  yang  tugasnya  membuat  resep,menentukan  dan  menakar  bahan-bahan  masakan,memasak,  juga menyajikan suatu hidangan yang lezat,terlihat indah,dan layak untuk dibayar. Penentuan pemilihan juru masak (koki) secara manual pada restoran garuda terdapat sebuah kekurangan yang membuat kesalahan dalam pemilihan juru masak seperti sulitnya mendata calon juru masak (koki) , proses seleksi yang rumit, dan sulit memilih juru masak (koki) yang sesuai dengan kriteria yang sudah di tetapkan perusahaan.  Maka  untuk  membantu  pemilihan  juru  masak  (koki) di  Restoran  Garuda  perlu  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat membantu restoran dalam mengambil keputusan berdasarkan permasalahan yang sedang dihadapi. Banyaknya cabang restoran garuda yang tersebar hampir diberbagai daerah dan kota membuat para manager restoran dan kepala juru masak akan berbeda pendapat untuk memilih koki terbaik untuk diterima dalam restoran garuda. Berdasarkan uraian permasalahan yang terjadi, untuk pemilihan juru masak (koki) terbaik pada restoran garuda, maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) dalam pengambilan keputusan agar informasi  menjadi  akurat  sehingga  dapat  mempermudah  dalam  pemilihan  juru  masak  pada  restoran.  Dalam  penelitian  ini  metode Complex Proportional  Assesment (COPRAS) digunakan  untuk  pemecahan  masalah.  Metode ini  dapat  memecahkan  suatu  masalah yang efisien, karena metode ini digunakan untuk mencari suatu alternatif terbaik berdasarkan pada kriteria. Adapun yang menjadi hasil dalam penelitian pemilihan juru masak (koki) ialah alternatif A 07 dengan nilai 100 atas nama Rojali.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan ; Juru Masak (Koki) ; Restoran ; Metode COPRAS

## Abstract
A cook (chef) is a person whose job is to make recipes, determine and measure cooking ingredients, cook, also serve a dish that is delicious, looks beautiful, and deserves to be paid. In determining the selection of cooks (cooks) manually at the Garuda restaurant, there  are  shortcomings  that  make  mistakes  in  choosing  cooks  such  as  the  difficulty  of  registering  prospective  cooks  (cooks),  the selection process is complicated, and it is difficult to choose a cook (cook) who fits the criteria set. has been set by the company. So to assist the selection of cooks (chef) at Garuda Restaurant, it is necessary to build a system that can assist restaurants in making decisions based on the problems they are facing. The many branches of Garuda restaurants that are spread in almost various regions and cities make restaurant managers and chief cooks will have different opinions to choose the best chef to be accepted in Garuda restaurant. Based on the description of the problems that occurred, for the selection of the best cook (chef) at the Garuda restaurant, a decision support system (SPK) is needed in making decisions so that the information becomes accurate so that it can facilitate the selection of cooks at the restaurant. In this study, the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method was used for problem solving. This method can solve an efficient problem, because this method is used to find the best alternative based on the criteria. The results in the research on the selection of cooks (cooks) are alternative A 07 with a value of 100 on behalf of  Rojali.
Keywords : Decision Support System; Selection ; Cook (Chef); Restaurant ; COPRAS method

## 1. PENDAHULUAN
Koki  adalah  juru  masak  atau  orang  yang  menyiapkan  makanan  untuk  disajikan.  Koki  memberikan  penyajian  dalam penanganan  pengolahan  bahan  makanan  mentah  menjadi  makanan  siap  saji  yang  akan  disuguhkan  terhadap  tamu restoran[1] . Makan dan minum merupakan kebutuhan primer manusia untuk mempertahankan hidup. Makanan yang baik dan memuaskan diawali dengan timbulnya selera makan. Selera seseorang timbul dari penampilan makanan dan minuman yang berkaitan dengan aroma, cita rasa, dan cara penyajiannya salah satunya yaitu Restoran Garuda.
Restoran Garuda telah berdiri sejak 1976 hingga saat ini. Bergerak di bidang mengelolah makanan yang spesifik yaitu Minang dan Melayu, dimana alasan untuk mendirikan rumah makan ini adalah merupakan hasil survey bahwa masih kurangnya sarana rumah makan terutama yang menyediakan makanan spesifik Minang dan Melayu di kota Medan dan kurangnya juru masak yang tersedia dalam kriteria yang diinginkan . Seleksi penerimaan koki selama ini diawali dengan melakukan penyerahan surat lamaran kerja kemudian melakukan tes interview oleh Manager Restoran atau kepala bagian Juru masak( (koki).
Setelah  beberapa  hari  akan  dilanjutnya  tes  memasak  oleh  kepala  koki.  Seleksi  koki  selama  ini  masih  kurang optimal dalam pelaksanaannya, hal ini disebabkan karena koki yang akan diseleksi memilki kriteria-kriteria yang berbeda- beda. Sehingga terkadang Manager dan Kepala koki memiliki pendapat yang berbeda dalam menentukan hasil seleksi. Hal ini menjadi kendala bagi Restoran Garuda untuk mengambil keputusan dalam seleksi penerimaan koki, tentunya juga dapat  merugikan  pihak  restoran  garuda  jika  koki  yang  diseleksi  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  pihak  restoran garuda . Banyaknya  cabang  restoran  garuda  yang  tersebar  hampir  diberbagai  daerah  dan  kota  membuat  para manager restoran dan kepala juru masak akan berbeda pendapat untuk memilih koki terbaik untuk diterima dalam restoran garuda. Berdasarkan uraian permasalahan yang terjadi, untuk  pemilihan juru masak (koki) terbaik pada restoran garuda, maka diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dalam  pengambilan  keputusan  agar  informasi  menjadi  akurat sehingga dapat mempermudah dalam pemilihan juru masak pada restoran.
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah atau komunikasi untuk kondisi masalah yang terstruktur maupun tidak terstruktur yang mempunyai peran dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[2].  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  terdapat  beberapa  metode  yang  sesuai  dengan  pemanfaatannya,dalam penelitian  ini  metode Complex  Proportional  Assesment (COPRAS)  digunakan  untuk  pemecahan  masalah.  Metode  ini dapat  memecahkan  suatu  masalah  yang  efisien,  karena  metode  ini  digunakan  untuk  mencari  suatu  alternatif  terbaik berdasarkan  pada  kriteria.  Pada  penelitian  ini akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu mencari  alternatif   bedasarkan  kriteria- kriteria yang telah ada dengan menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Metode COPRAS digunakan untuk  menganalisis alternatif yang berbeda, dan memperkirakan alternatif sesuai  dengan tingkat  utilitasnya dimana nilai-nilai dari atribut dinyatakan dalam interval untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan akurasi dalam proses pengambilan keputusan[3].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS) diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  Alwali  Daini  Udda  Siregar,  dkk  pada  tahun  2020  yang  dimana  penelitian  ini membahas  tentang  pemilihan  sales  marketing  terbaik  PT.  Alfa  Scorph  menggunakan  metode  COPRAS  dan  terdapat beberapa kriteria sehingga memperoleh hasil 100 sebagai alternatif terbaik[4]. Penelitian yang dilakukan oleh Nony Ernita Rumahorbo,dkk pada tahun 2021 yang membahas tentang penentuan kelayakan penerima pinjaman pada kelompok tani menggunakan metode COPRAS. Dimana dalam penelitian ini terdapat beberapa kriteria yang memperoleh hasil alternatif sebesar 99,9 yang mendapatkan rangking pertama[5].
Penelitian yang dilakukan oleh Saifur Rohman Cholil,dkk pada tahun 2021 yang membahas tentang menentukan kain  terbaik  menggunakan  metode  COPRAS.  Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  setelah dilakukan perhitungan menghasilkan alternatif A1 sebagai alternatif terbaik sebesar 0.812 sebagai rangking pertama[6].
Dari  penelitian  terhadap  pemilihan  juru  masak  (koki)  yang  diterapkan  menggunakan  metode Complex Proportional Asses ment  (COPRAS) diharapkan dapat mempermudah dalam memilih juru masak (koki) pada Restoran Garuda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputer, yang dapat mendukung pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah yang semi terstruktur, dengan memanfaatkan data yang ada kemudian diolah menjadi suatu informasi  berupa  usulan  menuju  suatu  kepuusan  tertentu.  Menurut  Kusrini  mengungkapkan  “Sistem  pendukung keputusan (SPK) merupakan suatu informasi yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data”[6]. SPK dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. Selain itu juga sistem pendukung keputusan ditujukan untuk keputusan – keputusan  yang  memerlukan  penilaian  atau  pada  keputusan  keputusan  yang  sama  sekali  tidak  dapat  didukung  oleh algoritma[7].
Sistem  pendukung  keputusan  dibentuk  sebagai  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang adaptif,  interaktif, fleksibel , yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung solusi dari pemasalahan manajemen yang tidak terstruktur untuk  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan.  Dengan  demikian  dapat  ditarik  satu  definisi  tentang  SPK  yaitu sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang adaptif,  fleksibel, dan  interaktif  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah- masalah tidak terstruktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang diambil[8] .

## 2.2 Juru Masak (koki)
Juru  masak  (koki) adalah  orang  yang  tugasnya  membuat  resep,  menentukan  dan  menakar  bahan-bahan  masakan, memasak,  juga  menyajikan  suatu  hidangan  yang  lezat,  terlihat  indah,  dan  layak  untuk  dibayar.  Juru  masak  perlu kemampuan  teknik  untuk  membuat  makanan  dengan  rasa  yang  sama.  Selain  itu  diperlukan  ide-ide  kreatif  untuk mengembangkan menu baru. Tidak jarang para juru masak menghabiskan waktunya untuk bereksperimen di dapur yang akan menjadi laboratoriumnya.

## 2.3 Metode Complex Propotional Assesment (COPRAS)
Pada tahun 1996, para peneliti Vilnus Gediminas Technical University menciptakan metode evaluasi proporsional yang kompleks yaitu COPRAS (Complex Proportional Assessment). Metode COPRAS dapat digunakan untuk pengambilan keputusan multikriteria dengan memaksimalkan dan meminimalkan nilai  kriteria. Dalam metode ini  tipe kriteria yang merupakan  keuntungan  ataupun  biaya  dipertimbangkan  secara  terpisah.  Oleh  karena  itu,  hasil  perankingan  alternatif dengan menggunakan metode COPRAS memungkinkan terjadinya perbedaan dibandingkan dengan metode lain dan lebih akurat dalam mengevaluasi dan memvalidasi hasil perhitungan[14] . Pada metode ini ada beberapa tahapan Dalam Metode COPRAS ( Complex Proportional Assessment) yang harus diikuti [15]: a. Tahap 1:
Membuat matrix keputusan. Matriks keputusan adalah nilai matriks alternatif dan atribut.
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝐷 = 𝐴₁ 𝐴₂ 𝐴₃ 𝐴₄ 𝐴₅ 𝐴₆ 𝐴₇ 𝐴ₘ [ 𝑋₁₁ 𝑋₁₂ 𝑋₁₃ 𝑋₁₄ 𝑋₁ₙ 𝑋₂₁ 𝑋₂₂ 𝑋₂₃ 𝑋₂₄ 𝑋₂ₙ 𝑋₃₁ 𝑋₃₂ 𝑋₃₃ 𝑋₃₄ 𝑋₃ₙ 𝑋₄₁ 𝑋₄₂ 𝑋₄₃ 𝑋₄₄ 𝑋₄ₙ 𝑋₅₁ 𝑋₅₂ 𝑋₅₃ 𝑋₅₄ 𝑋₅ₙ 𝑋₆₁ 𝑋₆₂ 𝑋₆₃ 𝑋₆₄ 𝑋₆ₙ 𝑋₇₁ 𝑋₇₂ 𝑋₇₃ 𝑋₇₄ 𝑋₇ₙ 𝑋ₘ₁ 𝑋ₘ₂ 𝑋ₘ₃ 𝑋ₘ₄ 𝑋ₘₙ]
(1)
b. Tahap 2:
Normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan. Untuk normalisasi matriks menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑋ᵢⱼ = 𝑋ᵢⱼ ∑ 𝑋ᵢⱼ 𝑚 1=1
(2)
Membagi setiap nilai dari kolom dengan nilai dari jumlah setiap kolom yang bersangkutan untuk mendapatkan normalisasi matriks.
c. Tahap 3:
Menentukan pengambilan matriks normalisasi terbobot, untuk menentukan normalisasi terbobot menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐷 1 = D ij = X ij × 𝑊 j (3)
Dimana X ij adalah nilai yang telah dinormalisasi dari alternative , dan W j adalah bobot dari kriteria. Jumlah nilai normalisasi tertimbang dari setiap kriteria selalu sama dengan bobot untuk kriteria tersebut.
d. Tahap 4:
Perhitungan  nilai  tertinggi  dan  terendah  pada  index  untuk  setiap  alternatif.  Berikut  rumus  untuk  menghitung  nilai tertinggi dan terendah setiap alternatif :
𝑆₊ᵢ = ∑ 𝑌₊ᵢⱼ 𝑛 𝑗=1 (4)
𝑆₋ᵢ = ∑ 𝑌₋ᵢⱼ 𝑛 𝑗=1 (5)
Dimana  y +ij dan  y -ij adalah  nilai  normalisasi  tertimbang  untuk  atribut  menguntungkan  ( benefit )  dan  tidak menguntungkan ( cost) . Semakin rendah  nilai S -i, semakin baik alternatifnya. Nilai S +i dan S -i mengungkapkan tingkat tujuan yang dicapai  oleh masing-masing  alternatif. Bagaimanapun, jumlah ‘ plus ’ S +1 dan ‘ minus ’ S -1 dari alternatif selalu sama dengan jumlah bobot untuk atribut benefit dan cost. e. Tahap 5:
Menentukan  signifikan  alternatif  berdasarkan  penentuan  alternatif positif S +1 dan  alternatif  negatif  S -1 perhitungan bobot relative setiap alternatif. f. Tahap 6: Nilai signifikansi relatif, tentukan signifikansi relative atau prioritas relative (Qi) dari setiap alternatifnya.
𝑄ᵢ = S₊ᵢ + 𝑆₋ᵢ 𝑚𝑖𝑛  ∑ 𝑆₋₁ 𝑚 𝑖=1 𝑆₋ᵢ  ∑ (𝑆₋ₘᵢₙ 𝑚 𝑖=1 /𝑆₋₁) = 𝑆₊₁  + ∑ 𝑆₋₁ 𝑚 𝑖=1 𝑆₋₁ ∑ (1/𝑆₋₁ ) 𝑚 𝑖=1 (𝑖 = 1,2, … , 𝑚 ) (6)
Dimana S -1 min adalah nilai minimum S -i . sedangkan besar nilai Q i , semakin tinggi prioritas alternatif. Nilai signifikansi relative suatu  alternatif menunjukan tingkat  kepuasan yang dicapai  oleh alternatif yang dicapai  tersebut. Alternatif dengan nilai signifikansi tertinggi (Q max ) adalah pilihan terbaik diantara alternatif pengikut. g. Tahap 7: Mengitung utilitas kuantitatif (U i ) untuk setiap alternatif.
𝑈ᵢ =   [ 𝑄ᵢ 𝑄ₘₐₓ ]    ×  100%
(7)
Dimana Q max adalah nilai signifikansi relatif maksimum. Nilai utilitas ini berkisar antara 0% sampai 100%. Alternatif dengan nilai utilitas tertinggi (U max ) adalah pilihan terbaik diantara alternatif pengikut .

## 2.3 Tahapan Penelitian
Berikut kerangka kerja dari metode Complex Assessment Proportional (COPRAS):
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Kerangka Kerja Metode Complex Propotional Assesment (COPRAS)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot
Dalam Menghasilkan Keputusan dalam pemilihan Juru Masak (Koki), maka dibutuhkan data data seperti, data kriteria, data  bobot  dan  alternatif. Untuk  pemilihan  tersebut  terdapat  5  (lima)  kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan  suatu penilaian  . Pada  berbagai  kriteria-kriteria  memiliki  nilai  bobot  yang  dimana  hasilnya  menggunakan  metode, Complex Propotional Assesment (COPRAS)
Tabel 1. Data kriteria No.         Nama Kriteria Kode Kriteria 1           Kemampuan Memasak C1 2           Pengalaman Masak C2 3           Kebersihan 4           Usia 5           Kesalahan Lamanya Waktu Memasak
C3 C4 C5
Pada  tabel  1.  Dapat  dilihat  kriteria  yang  digunakan  sebagai  penilaian  terhadap  kriteria  dalam  pemilihan  juru masak.Setelah diketahui  kriterianya maka dibuat bobot  pada setiap kriteria  Bobot  kriteria merupakan bobot  preferensi (bobot  kepentingan)  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan  sebagai  pertimbangan  tingkat  kepentingan  dari masingmasing kriteria yang ada. Berikut merupakan bobot setiap kriteria seperti pada tabel 2. Berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria Kode         Nama Kriteria Bobot C1           Kemampuan Memasak 40% C2           Pengalaman Masak 20% C3           Kebersihan C4           Usia C5           Kesalahan Lamanya Waktu Memasak
20%
10%
10%
Berikut  ini  merupakan  tabel  dari  konversi  setiap  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data  dengan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) yaitu sebagai berikut :
Tabel 3. Data Kriteria Kemampuan Memasak No      Kemampuan Memasak   Bobot 1           Sangat Baik 5 2           Baik 4
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3           Cukup 4           Kurang Baik 5           Sangat Kurang Baik 3 2
1 Tabel 4. Data Kriteria Pengalaman Masak No      Pengalaman Masak Bobot 1           5-7 Tahun 5 2           2-3 Tahun 4 3           >1 Tahun 4           > 10 Bulan 5           5- 6 Bulan 3 2 1 Tabel 5. Data Kriteria Kebersihan No      Kebersihan Bobot 1           Sangat Baik 5 2           Baik 4 3           Cukup 4           Kurang Baik
5           Sangat Kurang Baik 3 2 1
Tabel 6. Data Kriteria Usia No        Usia Bobot 1           23 Tahun 5 2           26 Tahun 4 3           35 Tahun 4           38 Tahun 5           45 Tahun 3 2 1 Tabel 7. Data Kriteria Kesalahan Lamanya Waktu Memasak No      Kesalahan Lamanya Waktu Memasak Bobot 1           50% 1 2           40% 2 3           30% 4           20% 5           10% 3 4 5
Berikut  merupakan  tabel  normalisasi  kriteria  terhadap  alternatif  yang  akan  digunakan  dalam  proses penyelesaian masalah dapat dilihat pada tabel 8. berikut :
Tabel 8. Data Alternatif No      Nama juru Masak CC1                                   C2                 C3                    C4               C5 1           Mail Syahputra             Sangat Baik 5 Tahun      Baik                  45 Tahun          10% 2           Roy Hutagalung            Baik 3 Tahun      Sangat Baik      38 Tahun          30% 3           Muhammad Emzil        Baik 4           Andiyanto                     Cukup 5           Ari Pahlevi                    Kurang Baik
6           Rizal Andika                 Cukup
7           Rojali                            Sangat Baik
8           Wartijo                          Sangat Kurang Baik 9           Efendi Sanjaya              Sangat Baik 10         Ali Ahmad                    Sangat Kurang Baik 11         Sulaiman                       Sangat Baik 12         Hery Panjul                   Cukup 1 Tahun      Cukup               23 Tahun          20% 2 Tahun      Kurang Baik     35 Tahun          30% 6 Bulan       Cukup               26 Tahun          40% 2 Tahun      Cukup               35 Tahun           50% 6 Tahun      Sangat Baik      35 Tahun           10% 6 Bulan       Cukup               38 Tahun           30% 1 Tahun       Cukup              26 Tahun           20% 8 Bulan       Cukup               23 Tahun           50% 1 Tahun       Baik                 26 Tahun           10% 10 Bulan      Sangat Baik     38 Tahun            40%
Berikut merupakan data dari penilaian masing – masing aternatif terhadap kriteria yaitu pada tabel 9.
Tabel 9. Data Hasil Normalisasai Alternatif No      Nama juru Masak C1    C2   C3    C4  C5 1           Mail Syahputra             5 5      4       1    5 2           Roy Hutagalung            4 4      5       2    3
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3           Muhammad Emzil        4 4           Andiyanto                     3 5           Ari Pahlevi                    2 6           Rizal Andika                 3 7           Rojali                            5 8           Wartijo                          1 9           Efendi Sanjaya             5 10         Ali Ahmad                    1 11         Sulaiman                       5 12         Hery Panjul                   3 3      3       5    4 4      2       3    3 1      3       4    2 2      3       3    1 5      5       3    5 1      3       5    3 3      3       2    4 2      3       5    1 3      4       2    5 4      5       4    2

## 3.2 Penerapan Metode COPRAS
Berikut  ini  merupakan langkah-langkah  dalam menentukan  pemilihan juru  masak  dengan  menggunakan  metode COPRAS
a. Membuat Matriks Keputusan
Matriks keputusan berdasarkan data hasil normalisasi alternatif adalah:
𝐷 = 𝐴 1 𝐴 2 𝐴 3 𝐴 4 𝐴 5 𝐴 6 𝐴 7 𝐴 8 𝐴 9 𝐴 10 𝐴 11 𝐴ₘ [ 𝑋 11 𝑋 12
𝑋 13 𝑋 14 𝑋 1 ₙ 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 2 ₙ 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 𝑋 34 𝑋 3 ₙ 𝑋 41 𝑋 42 𝑋 43 𝑋 44 𝑋 4 ₙ 𝑋 51 𝑋 52 𝑋 53 𝑋 54 𝑋 5 ₙ 𝑋 61 𝑋 62 𝑋 63 𝑋 64 𝑋 6 ₙ 𝑋 71 𝑋 72 𝑋 73 𝑋 74 𝑋 7 ₙ 𝑋 81 𝑋 82 𝑋 83 𝑋 84 𝑋 8 ₙ 𝑋 91 𝑋 92 𝑋 93 𝑋 94 𝑋 9 ₙ 𝑋 101 𝑋 111 𝑋ₘ 1 𝑋 102 𝑋 112 𝑋ₘ 2 𝑋 103 𝑋 113 𝑋ₘ 3 𝑋 104 𝑋 114 𝑋ₘ 4 𝑋 10 ₙ 𝑋 11 ₙ 𝑋ₘₙ ] 𝑋 =
[ 5     5 4 1 5
4 4 5 2 3 4 3 3 5 4 3 4 2 3 3 2 1 3 4 2 3 2 3 3 1 5 5 5 3 4 1 1 3 5 3 5 3 3 2 4 1 5 3 2 3 5 3 4 5 5 2 4 1 5 2]
b. Normalisasi Matriks X
Normalisasi  matriks dilakukan dengan menjumlahkan setiap kolom. Kemudian membagi setiap nilai  alternatif dari kolom tersebut dengan hasil penjumlahan per kolom untuk mendapatkan matriks 𝑋ᵢⱼ . 𝑋ᵢⱼ = 𝑋ᵢⱼ ∑ 𝑋ᵢⱼ 𝑚 1=1 1. kriteria rasa masakan (C1) C1= 5+4+4+3+2+3+5+1+5+1+5+3=41 A 11 = 5 : 41
= 0,122 A 21 =  4 : 41
= 0,0976 A 31 = 4 : 41 = 0,0976 A 41 = 3 : 41 = 0,0732 A 51 = 2 : 41 = 0,0488 A 61 = 3 : 41 = 0,0732 A 71 = 5 : 41 = 0,122 A 81 = 1 : 41 = 0,0244 A 91 = 5:  41 = 0,122 A 101 = 1 : 41 = 0,0244 A 111 = 5 : 41 = 0,122 A 121 = 3 : 41 = 0,0732
2. kriteria pengalaman masak (C2)
C2=5+4+3+4+1+2+5+1+3+2+3+3=36 A 12 = 5 : 36 = 0,1389 A 22 = 4 : 3 = 0,1111
A 32 = 3 : 36 = 0,0833 A 42 = 4 : 36 = 0,1111
A 52 = 1 : 36 = 0,0278
A 62 = 2 : 36 = 0,0556 A 72 = 5 : 36 = 0,1389 A 82 = 1 : 36 = 0,0278 A 92 = 3 : 36 = 0,0833 A 102 = 2 : 36 = 0,0556
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
A 112 = 3 : 36 = 0,0833
A 122 = 3 : 36
= 0,0833
3. kriteria kebersihan (C3) C3=4+5+3+2+3+3+5+3+3+3+4+5=43 A 13 = 4 : 43
= 0,093 A 23 = 5 : 43 = 0,1163 A 33 = 3 : 43 = 0,0698 A 43 = 2 : 43 = 0,0465 A 53 = 3 : 43 = 0,0698 A 63 = 3 : 43 = 0,0698 A 73 = 5 : 43 = 0,1163 A 83 = 3 : 43 = 0,0698 A 93 = 3 : 43 = 0,0698 A 103 = 3 : 43 = 0,0698 A 113 = 4 : 43 = 0,093 A 123 = 5 : 43 = 0,1163
4. Kriteria Usia (C4)
C4=1+2+5+3+4+3+3+5+2+5+2+4=39 A 14 = 1 : 39  = 0,0256 A 24 = 2 : 39  = 0,0513
A 34 = 5 : 39  = 0,1282
A 44 = 3 : 39  = 0,0769
A 54 = 4 : 39  = 0,1026
A 64 = 3 : 39  = 0,0769
A 74 = 3 : 39  = 0,0769
A 84 = 5 : 39  = 0,1282
A 94 = 2 : 39  = 0,0513
A 104 = 5 : 39  = 0,1282
A 114 = 2 : 39  = 0,0513
A 124
= 4 : 39  = 0,1026
5. kriteria kesalahan lamanya waktu memasak (C5)
C5= 5+3+4+3+2+1+5+3+4+1+5+2=38
A 15 = 5 : 38  = 0,1316 A 25 = 3 : 38  = 0,0789
A 35 = 4 : 38  = 0,1053
A 45 = 3 : 38  = 0,0789
A 55 = 2 : 38  = 0,0525
A 65 = 1 : 38  = 0,0263
A 75 = 5 : 38  = 0,1316
A 85 = 3 : 38  = 0,0789
A 95 = 4 : 38  = 0,1053
A 105 = 1 : 38  = 0,0263
A 115 = 5 : 38  = 0,1316
A 125
= 2 : 38  = 0,0526 Dari perhitungan diatas diperoleh Matriks X ij, yaitu sebagai berikut:
𝑋ᵢⱼ = [ 0,122 0,1389 0,093 0,0256 0,1316 0,0976 0,1111 0,1163 0,0513 0,0789 0,0976 0,0883 0,0698 0,1282 0,1053 0,0732 0,1111 0,0465 0,0769 0,0789 0,0488 0,0278 0,0698 0,1026 0,0526 0,0732 0,0556 0,0698 0,0769  0,0263 0,122 0,1389 0,1163 0,0769  0,1316 0,0244 0,0278 0,0698 0,1282 0,0789 0,122 0,0833 0,0698 0,0513 0,1053 0,0244 0,122 0,0732 0,0556 0,0833 0,0833 0,0698 0,093 0,1163 0,1282 0,0513 0,1026 0,0263 0,1316 0,0526 ]
c. Menentukan Matriks Keputusan Berbobot yang Ternormalisasi
Setelah  mendapatkan  matriks  X ij, maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  matriks  keputusan  berbobot  yang ternormalisasi  (D ij )  dengan  cara  mengalikan  nilai  tiap  alternatif  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  dipaparkan  pada Tabel 3.2 Data Kriteria, dengan menggunakan persamaan 𝐷 ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = X 𝑖𝑗 × 𝑊 :
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Matriks keputusan berbobot kriteria 1 (C1) A1     = 0,122 * 0,4     = 0,0488 A2     = 0,0975* 0,4    = 0,039 A3     = 0,0975* 0,4    = 0,039 A4     = 0,0731*0,4     = 0,0293 A5     = 0,4878*0,4     = 0,1915 A6     = 0,7317*0,4     = 0,2927 A7     = 0,1219*0,4     = 0,0488 A8       = 0,4878*0,4     = 0,0097 A9      = 0,1219*0,4     = 0,0488 A10     = 0,4878*0,4     = 0,0097 A11     = 0,1219*0,4     = 0,0488 A12     = 0,0731*0,4     = 0,0293 Matriks keputusan berbobot kriteria 2 (C2) A1     = 0,1389*0,2     = 0,0278 A2     = 0,1111*0,2     = 0,0222 A3     = 0,0833*0,2     = 0,0167 A4     = 0,1111*0,2     = 0,0222 A5      = 0,0278*0,2     = 0,0056 A6     = 0,0556*0,2     = 0,0111 A7     = 0,1389*0,2     = 0,0278 A8     = 0,0278*0,2     = 0,0056 A9     = 0,0833*0,2     = 0,0167 A10    = 0,0556*0,2    = 0,0111 A11     = 0,0833*0,2    = 0,0167 A12     = 0,0833*0,2    = 0,0167 Matriks keputusan berbobot kriteria 3 (C3) A1      = 0,0930*0,2    = 0,0186 A2      = 0,1163*0,2    = 0,0233 A3      = 0,0698*0,2    = 0,014 A4      = 0,0465*0,2    = 0,0093 A5      = 0,0698*0,2    = 0,014 A6      = 0,0698*0,2    = 0,014 A7      = 0,1163*0,2    = 0,0233 A8      = 0,0698*0,2    = 0,014 A9      = 0,0698*0,2    = 0,014 A10     = 0,093*0,2     = 0,014 A11      = 0,1163*0,2   = 0,0186 A12     = 0,0930*0,2  = 0,0233 Matriks keputusan berbobot kriteria 4 (C4) A1      = 0,0256*0,1    = 0,0026 A2      = 0,0513*0,1    = 0,0051 A3      = 0,1282*0,1    = 0,0128
A4      = 0,0769*0,1    = 0,0077
A5      = 0,1026*0,1    = 0,0103 A6      = 0,0769*0,1    = 0,0077
A7      = 0,0769*0,1    = 0,0077 A8      = 0,1282*0,1    = 0,0128 A9      = 0,0513*0,1    = 0,0051 A10      = 0,1282*0,1    = 0,0128 A11      = 0,0513*0,1    = 0,0051 A12      = 0,1026*0,1    = 0,0103 Matriks keputusan berbobot kriteria 5 (C5)
A1 = 0,1351*0,1    = 0,0132 A2 = 0,0811*0,1    = 0,0079 A3 = 0,1081*0,1    = 0,0105 A4 = 0,0811*0,1    = 0,0079 A5 = 0,0541*0,1    = 0,0053 A6 = 0,027*0,1      = 0,0026 A7 = 0,1081*0,1    = 0,0132 A8 = 0,0811*0,1    = 0,0079 A9 = 0,1081*0,1    = 0,0105
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
A10      = 0,027*0,1      = 0,0026 A11      = 0,1351*0,1    = 0,0132 A12      = 0,0541*0,1    = 0,0053 Dari perhitungan diatas maka diperoleh matriks D ij :
𝐷ᵢⱼ =
[ 0,0488 0,0278 0,0186 0,0026 0,0132 0,039 0,0222 0,0233 0,0051 0,0079 0,039 0,0167 0,014 0,0128 0,0105 0,0293 0,0222 0,0093 0,0077 0,0079 0,0195 0,0056 0,014 0,0103 0,0053 0,0293 0,0111 0,014 0,0077  0,0026 0,0488 0,0278 0,0233 0,0077  0,0132 0,0098 0,0056 0,014 0,0128 0,0079 0,0488 0,0167 0,014 0,0051 0,0105 0,0098 0,0488 0,0293 𝑀𝑎𝑥 0,0111 0,0167 0,0167 𝑀𝑎𝑥 0,014 0,0186 0,0233 𝑀𝑎𝑥 0,0128 0,0051 0,0103 𝑀𝑎𝑥 0,0026 0,0132 0,0053 𝑀𝑖𝑛 ]
d. Memaksimalkan dan Meminimalkan Indeks Untuk masing-masing   alternatif
Dari  perolehan  nilai  D ij kemudian  menambahkan  nilai  masing-masing  kriteria  berdasarkan type nya  yang  telah dijelaskan paa Tabel 3.2 Data Kriteria Type benefit berarti S +1 (max) sedangkan type cost berarti S -1 (min). 𝑆₊ᵢ = ∑ 𝑌₊ᵢⱼ 𝑛 𝑗=1
𝑆₋ᵢ = ∑ 𝑌₋ᵢⱼ 𝑛 𝑗=1 S₊ᵢ  = ( C1 + C2 + C3 + C4 )
A1  =  0,0488  +  0,0278    +  0,0186   + 0,0026 = 0,0977 A2   =  0,039    +  0,0222    +  0,0233   + 0,0051 = 0,0896 A3   =  0,039    +  0,0167     + 0,014     + 0,0128 = 0,0825 A4   =  0,0293  + 0,0222      + 0,0093   + 0,0077 = 0,0685 A5  =  0,195     + 0,0056    + 0,0139     + 0,0103 =0,0493 A6  =  0,2923   + 0,0111     + 0,0139    + 0,0077 =0,062 A7  =  0,0488   + 0,0278    + 0,0236    + 0,0077 =0,1075 A8  =  0,0098   + 0,0056    + 0,0139    + 0,0128 =0,0421 A9  =  0,0488   + 0,0167    + 0,0139    + 0,0051=0,0845 A10  =  0,0098  + 0,0111   + 0,01395  +0,0128 =0,0476 A11  =  0,0488  + 0,0167   + 0,0186   + 0,0051 =0,0892
A12  =  0,0293  + 0,0167   + 0,0233    +0,0103 =0,0794
S-ᵢ =  C5 A1 = 0,0132 A2 = 0,0079 A3 = 0,0105 A4 = 0,0079 A5 = 0,0053 A6 = 0,0026 A7 = 0,0132 A8 = 0,0079 A9 = 0,0105 A10 = 0,0026 A11 = 0,0132 A12 = 0,0053 Total dari Atribut Cost/min = 0,1
e. Pehitungan Bobot Relatif tiap Alternatif
Tabel 8. Perhitungan Bobot Relatif Tiap Alternatif Alternatif 1/S₋ᵢ S₋ᵢ * Total dari 1/S₋ᵢ A 01 0,1 0,0132 =  76 0,0132 * 1938 = 25,50000 A 02 0,1 0,0079 =  126,67 0,0079 *1938  = 15,30000 A 03 0,1 0,0105 =  95 0,0105 * 1938  = 20,40000
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
A 04 0,1 0,0079 =  126,67
0,0079 *1938  = 15,30000 A 05 0,1 0,0053 =  190
0,0053 * 1938  = 10,20000 A 06 0,1 0,0026 =  380
0,0026 * 1938  = 5,10000 A 07 0,1 0,0132 =  76
0,0132 * 1938  = 25,50000 A 08 0,1 0,0079 =  126,67
0,0079 *1938  = 15,30000 A 09 0,1 0,0105 =  95
0,0105 * 1938  = 20,40000 A 010 0,1 0,0026 =  380
0,0026 * 1938  = 5,10000 A 011 0,1 0,0132 =  76
0,0132 * 1938  = 25,50000 A 012 0,1 0,0053 =  190 0,0053 * 1938  = 10,20000 Total 1938
f. Menentukan Prioritas Relatif (Q 1 )
Berdasarkan table perhitungan table diatas makan langkah selanjutnya adalah menentukan signifikansi relatif atau prioritas relatif Q 1 dengan persamaan :
𝑄ᵢ = S₊ᵢ + 𝑆₋ᵢ 𝑚𝑖𝑛  ∑ 𝑆₋₁ 𝑚 𝑖=1 𝑆₋ᵢ  ∑ (𝑆₋ₘᵢₙ 𝑚 𝑖=1 /𝑆₋₁) = 𝑆₊₁  + ∑ 𝑆₋₁ 𝑚 𝑖=1 𝑆₋₁ ∑ (1/𝑆₋₁ ) 𝑚 𝑖=1 (𝑖 = 1,2, … , 𝑚 )
Q 1 = 0,0977 + 0,1 25,50000 = 0,0977 + 0,00392   = 0,10165
Q 2 = 0,0896 + 0,1 15,30000 = 0,0896 + 0,00654 = 0,09617
Q 3 = 0,0825 + 0,1 20,40000 = 0,0825 + 0,0049 = 0,08737
Q 4 = 0,0685 + 0,1 15,30000 =0,0685  + 0,00654 = 0,07502
Q 5 = 0,0493 + 0,1 10,20000 = 0,0493 + 0,0098 = 0,05908
Q 6 = 0,062   + 0,1
5,15000 = 0,062   + 0,01961  = 0,08144
Q 7
= 0,1075 + 0,1
25,50000 = 0,1075 + 0,00392  = 0,11232
Q 8 = 0,0421 + 0,1
15,30000 = 0,0421+ 0,00654  = 0,04856
Q 9 = 0,0845 + 0,1
20,40000 = 0,0845 + 0,0049  = 0,08938
Q 10 = 0,0476 + 0,1 5,10000 = 0,0876 + 0,01961  = 0,06706 Q 11 = 0,0892 + 0,1
25,50000 = 0,0892 + 0,00392    = 0,09306
Q 12 = 0,0794 + 0,1 10,20000 = 0,0794 + 0,0098   = 0,08916
Max Q 1  = 0,11143(dari hasil penjumlahan Q 1 -Q 12 )
g. Perhitungan utilitas U i untuk setiap Alternatif Langkah terakhir adalah menghitung utilitas untuk setiap alternatif nilai utilitas berkisar antara 0% sampai 100%.
𝑈ᵢ =   [ 𝑄ᵢ 𝑄ₘₐₓ ]   ×  100%
U 1 = ( 0,10165 0,11143 ) ×  100% = 91,224%
U 2 = ( 0,09617 0,11143 ) ×  100% = 86,304%
U 3 = ( 0,08737 0,11143 ) ×  100% = 78,407%
U 4 = ( 0,07502 0,11236 ) ×  100% = 67,327%
U 5 = ( 0,05908 0,11143 ) ×  100% = 53,002%
U 6 = ( 0,08163 0,11143 ) ×  100% = 73,261%
U 7 = ( 0,11143 0,11143 ) ×  100% = 100%
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
U 8 = ( 0,04862 0,11143 ) ×  100% = 43,635%
U 9 = ( 0,08943 0,11143 ) ×  100% = 80,259%
U 10 = ( 0,06725 0,11143 ) ×  100% = 60,352%
U 11 = ( 0,0931 0,11143 ) ×  100% = 83,533%
U 12 = ( 0,08925 0,11143 ) ×  100% = 80,098%
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS) maka didapatkan hasil akhir perangkingan yang dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 9. Hasil Perangkingan pada masing-masing Alternatif
No      Kode    Nama Juru Masak Nilai Akhir           Rangking 1        A07       Rojali 2        A01       Mail syahputra 3        A02       Roy Hutagalung
4        A11       Sulaiman
5        A09       Efendi Sanjaya
6        A12       Hery Panjul 7        A03       Muhammad Emzil
8        A06       Rizal Andika
9        A04       Andiyanto
10      A10       Ali Ahmad 11      A05       Ari Pahlevi 12      A08       Wartijo 100 1 91,224                     2 86,304                     3 83,553                     4 80,259                     5 80,098                     6 78,407                     7 73,261                     8 67,327                     9 60,352                   10 53,002                   11 43,635                   12
Dari  hasil  perangkingan  tersebut  maka  diambil  keputusan  sesuai  dengan  urutan  tertinggi  dari  nilai  akhir perhitungan yang dilakukan yang layak dipilih menjadi Juru Masak (koki) pada cabang restoran garuda jl.H.Adam Malik No.14

## 4. KESIMPULAN
Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode COPRAS untuk menentukan kain terbaik dalam pembuatan sebuah pakaian. Kriteria yang dipakai dalam penelitian ini berupa Rasa masakan,pengalaman masak,kebersihan,usia dan absensi. sedangkan alternatif yang dipakai adalah nama juru masak (koki). Pada sistem ini telah melakukan perhitungan sesuai dengan  kriteria  dan  alternatif  yang  telah  ditentukan,  hasil  perhitungan  pada  sistem  ini  merekomendasikan  kain  katun dalam membuat sebuah pakaian dengan nilai akhir sebesar 100%. Hasil tersebut telah dilakukan perbandingan dengan menggunakan korelasi perangkingan. Dari hasil perbandingan menggunakan perangkingan menunjukan bahwa metode ini layak untuk digunakan. Berdasarkan perhitungan menggunakan metode ini pemilihan juru masak (koki)  merupakan rekomendasi utama dari metode ini. Maka penerapan sistem  pendukung keputusan dengan menerapkan metode Complex Proportional  Assessment (COPRAS)  dapat  digunakan  khususnya  manajer  atau  kepala  bagian  juru masak  (koki)  yang bertugas  dalam  melakukan  pemilihan  juru  masak  (koki).  Penerapan  nilai  bobot  yang  spesifik  pada  metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) mempengaruhi hasil proses pemilihan, sehingga hasilnya menjadi lebih baik.

## REFERENCES
[1] P.  D.  Adelina,  F.  T.  Waruwu,  G.  L.  Ginting,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Koki Menerapkan Metode Composite Performance Index,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan  Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 65–72, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.909.
[2] T. Yolanda and M. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” vol. 7, no. 2, pp. 106–110, 2020.
[3] G. Ginting, S. Alvita, A. Karim, and M. Syahrizal, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[4] D. O. Simbolon, “KOKI: JURU MASAK DI HDL 293 (STUDI KASUS :KOKI LAKI-LAKI SEBAGAI JURU MASAK DI RESTORAN HDL 293 CILAKI, KOTA BANDUNG, JAWA BARAT ),” Akt. Di Dapur, Dapur, Koki, Koki , p. 80, 2017.
[5] A. Hafiz, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK,” vol. XV, no. April, pp. 23–28, 2018.
[6] A. H. Nasyuha, I. Purnama, A. Sidabutar, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik  Menerapkan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  ),”  vol.  6,  pp.  355–361,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3475.
[7] K. Santoso, Teguh, Ernawati, Anggriani, “Sistem Pendukung Keputusan Serangan Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kakao Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (Smart),” J. Rekursif , vol. 7, no. 1, pp. 22–39, 2019.
Hal 316−327 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[8] T. Marchwinski, “EconomiC impact of existing and new commuter rail service on retail and recreational spending in the vicinity of station areas,” Transp. Res. Rec. , vol. 2008, no. 1623, pp. 135–143, 1998, doi: 10.3141/1623-18.
[9] Y. Astuti, M. Suyanto, and K. Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Perguruan Tinggi Komputer Swasta,” Data Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 56–62, 2011.
[10]  J. Dasi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM) Melwin Syafrizal,” vol. 11, no. 3, pp. 77– 90, 2010.
[11]  H. Pratiwi, “Tujuan dan Karakteristik SPK,”
Res. Gate , no. May, 2020, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/341767786_TUJUAN_dan_KARAKTERISTIK_SPK_oleh_Heny_Pratiwi.
[12]  N. N. - AMIK BSI Jakarta, “Sistem Keputusan Metode Saw Dan Topsis Untuk Pemilihan Staff Peduli Laka Studi Kasus: Pt Express Pool Cipayung,” Evolusi  J. Sains dan Manaj. , vol. 5, no. 2, pp. 59–65, 2017, doi: 10.31294/evolusi.v5i2.2599.
[13]  P. P. Rini, Dedi, and N. Riyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus: STMIK Global Tangerang),” Sisfotek Glob. , vol. 5, no. 2, p. 9, 2015.
[14]  R. F. Santoso, N. Hidayat, and Sutrisno, “Implemetasi Metode Fuzzy AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) - COPRAS ( Complex Proportional Assessment ) untuk Rekomendasi Penentuan Kelompok Tani Terbaik ( Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Bangkalan ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 10, pp. 3542–3551, 2020.
[15]  S. R. Cholil, M. A. Setyawan, U. Semarang, and P. Korespondensi, “Copras Method To Determine the Best Fabric To Making Clothes  on  Batik  Hatta  Semarang,” J.  Teknol.  Inf.  dan  ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  1169–1176,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202183584.
[16]  RAMADIANI, R., RANI, F. P., KAIRINA, D. M., & HATTA, H. R. 2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pramuka Pandega  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  Ratio  Analysis.  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 6, 155–162. https://doi.org/10.25126/jtiik.201961284le:
[17]  P. Po and H. Berbasis, “1 , 2 1,2,” vol. 3, no. 2, 2019.
[18]  D. Pada, P. Ud, A. Gemilang, S. Informasi, and S. Royal, “PERANCANGAN APLIKASI PEMESANAN DAN PEMBAYARAN BERBASIS,” vol. 9986, no. September, 2018.
[19]  Haviluddin,  “Memahami  Penggunaan  UML  (  Unified Modelling  Language  ),” Memahami  Pengguna.  UML  (Unified  Model. Lang. , vol. 6, no. 1, pp. 1–15, 2011, [Online]. Available: https://informatikamulawarman.files.wordpress.com/2011/10/01-jurnal- informatika-mulawarman-feb-2011.pdf.
[20]  A. K. Syahputra, M. Kom, and A. P. P. Visual, “‘ Pengantar Pemrograman Visual Dan Pengenalan Visual Studio 2010 ,’” pp. 1– 14, 2010.
[21]  C.  Alyona,  “Pengembangan  Prototype  Sistem  Ujian  Berbasis  Computer  Based  Te  St  (Cbt)  Pada  Program  Studi  Teknik Informatika  Politeknik  Negeri  Ambon,” Intelektiva    J.  Ekon.  Sos.  Hu  Maniora ,  vol.  02,  no.  04,  pp.  51–57,  2020,  [Online]. Available: https://www.jurnalintelektiva.com/index.php/jurnal/article/view/342/239.
[22]  MESRAN, RAMADHANI, P., NASUTION, A. S., SIREGAR, D., FADLINA, & SIAHAAN, A. P. U. 2017. Implementation of Complex  Proportional  Assessment  Method  in  the  Selection  of  Mango  Seeds.  International  Journal  of  Scientific  Research  in Science and Technology (IJSRST), 3(7), 397–402 [23]
M.  Database  and  D.  Access,  “MEMBUAT  DATABASE DENGAN ACCESS Halaman 1 Dari 40,” pp. 1–40.
[23]  P. Simanjuntak and A. Kasnady, “Analisis Model View Controller (Mvc) Pada Bahasa Php,” J. ISD , vol. 2, no. 2, pp. 2528– 5114, 2016.