Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Menggunakan TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router
Rini Nuraini 1,* , Yeni Daniarti 2 , Irsyad Purbha Irwansyah 3 , Alfry Aristo J Sinlae 4 , Setiawansyah 5
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3 Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam As-Syafi'iyah, Bekasi, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia
5 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia Email: 1,* rini.nuraini@civitas.unas.ac.id, 2 yenidaniarti@umt.ac.id, 3 irsyadpurbha.fst@uia.ac.id, 4 alfry.aj@unwira.ac.id,
5 setiawansyah@teknokrat.ac.id Email penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted 21-04-2022 ; Accepted 25-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Pemilihan  wireles  router  yang  tepat  dapat  memaksimalkan  kinerja  jaringan  internet.  Terlebih  untuk  perusahaan  yang  dalam  roda bisnisnya sangat tergantung pada jaringan internet maka memilih wireless router yang tepat menjadi suatu faktor yang penting. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimpelementasikan salah satu pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) yaitu metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan perangkat wireless router untuk membantu individu maupun perusahan menentukan wireless router yang tepat dan sesuai dengan apa yng diinginkan pengguna. Metode TOPSIS digunakan karena dengan prkatis dalam penggunaanya, dan memiliki kesederhanaan dalam konsep, efisiensi dalam proses komputasi serta alternatif terbaik didapatkan dengan memperhatikan jarak solusi ideal positif terdekat dan  jarak  solusi  ideal  negatif  terjauh.  Sistem  dibangun  dengan  teknik  software  development  menggunakan  metode  Extreme Programming (XP) yang diawali dengan tahapan planning, design, coding dan testing.  Sistem yang dikembangkan memiliki fungsi- fungsi diantaranya dapat melakukan pengelolaan data alternatif, data kriteria, data bobot, nilai alternatif pada masing-masing kriteria, melakukan  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS  dan  dapat  menampilkan  hasil  alternatif  terbaik.  Hasil  uji  black-box  testing menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berfungsi dan berjalan dengan baik. Selain itu, hasil dengan menghitung secara manual dengan sistem menunjukkan hasil yang sama.
Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan; TOPSIS; FMADM; Multi atribut; wireless router

## Abstract
Selection of the right wireless router can maximize the performance of the internet network. Especially for a company whose business is very dependent on the internet network, choosing the right wireless router is an important factor. The purpose of this study is to implement one of the Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) approaches, namely the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method in a decision support system for selecting wireless router devices to help individuals and companies determine the right wireless router and according to what the user wants. The TOPSIS method is used because it  is practical in its use, and has simplicity in concept, efficiency in the computational process and the best alternative is obtained by paying attention to the distance of the closest positive ideal solution and the farthest negative ideal solution distance. The system is built with software development techniques using the Extreme Programming (XP) method which begins with the planning, design, coding and testing stages. The developed system has functions such as being able to manage alternative data, criteria data, weight data, alternative values for each criterion, perform calculations using the TOPSIS method and can display the best alternative results. The results of the black-box testing show that the developed system can function and run well. In addition, the results by calculating manually with the system show the same results.
Keywords : Decision support system; TOPSIS; FMADM; Multiple attributes; Wireless Router

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini internet telah menjadi sesuatu yang penting dalam kehidupan sehari-hari. Internet menjadi kebutuhan dasar bagi  semua  orang.  Jaringan  internet  selalu  dibutuhkan  pada  setiap  aktivitas  baik  secara  individu  maupun  perusahaan. Internet digunakan dalam berbagai bidang dalam kehidupan manusia. Untuk terhubung dengan internet, suatu perangkat membutuhkan  koneksi  jaringan  internet.  Dalam  suatu  rumah,  kantor,  sekolah,  area  publik  dan  lain-lain  jika  terdapat jaringan  internet  agar  dapat  diakses  oleh  beberapa  perangkat  dan  mengatur  jaringannya  maka  membutuhkan router wireless . Router merupakan perangkat yang dapat menghubungkan beberapa perangkat ke jaringan internet [1]. Tidak hanya itu, router berfungsi juga sebagai pengelola lalu lintas sebuah jaringan. Melalui router setiap perangkat dapat saling terhubung dan  saling berbagi informasi, data, program,  serta dapat menggunakan device secara bersamaan  [2] .  Router juga  dapat  menghubungkan  jaringan  melalui  koneksi  kabel,  jaringan  lokal  nirkabel,  atau  kombinasi  keduanya  [3]. Koneksi dengan nirkabel biasanya melalui WiFi atau Wireless Fidelity . Maka, perangkat lain yang memiliki fasilitas WiFi dapat terhubung ke jaringan internet secara nirkabel. Saat ini telah beredar banyak brand dan merek wireless router yang mempunyai kemampuan dan kapasitas yang berbeda-beda. Pemilihan wireles router yang tepat dapat memaksimalkan kinerja jaringan internet. Terlebih untuk perusahaan yang dalam roda bisnisnya sangat tergantung pada jaringan internet maka  memilih wireless  router yang  tepat  menjadi  suatu  faktor  yang  penting.  Jika  dalam  memilih  perangkat wireless router tidak sesuai dengan kebutuhan maka koneksi internet akan terganggu, hal ini akan mempengaruhi produktifitas perusahaan. Untuk dapat memilih perangkat wireless router melibatkan banyak aspek dan membutuhkan pertimbangan yang  matang.  Untuk  itu  diperlukan  solusi  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  memilih  dan
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
merekomendasikan  perangkat wireless  router yang  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginan  pengguannya  secara tersistem.  Sistem  yang  mampu  mmerekomendasikan  dan  mendukung  dalam  memutuskan  sesuatu  adalah  sistem pendukung keputusan atau decision support system . Decision support system yaitu suatu sistem yang dapat melakukan pengelolaan informasi, memodelkan, dan memanipulasi data sehingga dapat membantu decision maker dalam mengambil sebuah keputusan [4].
Untuk memilih perangkat wireless router yang tepat, melibatkan beberapa kriteria dan beberapa alternatif. Maka dari  itu,  permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  pendekatan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM). FMADM meruapakan pendekata yang dapat diimplementasikan untuk penyelesaian pencarian solusi terbaik dari  banyak  alternatif  melalui  kriteria  yang  telah  ditetapkan  [5].  Salah  satu  pendekata  FMADM  yang  dapat diimplementasikan dalam multi kriteria dan multi atribut adalah metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini merupakan pendekatan yang menentukan solusi berdasarkan jarak yang terdektat dari solusi ideal positif dan jarak yang terjauh dari solusi ideal negatif agar dapat mendapatkan alternatif yang optimal [6]. Metode TOPSIS dikenal dengan kepraktisannya, karena kesederhanaan dalam konsepnya, memiliki efisiensi dalam proses komputasi dan solusi terbaik didapatkan dari jaeak terdekat dan terjauh dari solusi ideal positif dan negatif yang didapatkan [7].
Implementasi TOPSIS pada sistem pendukung keputusan memiliki akurasi yang baik. Ini terbukti dari beberapa penelitan  terdahulu,  diantaranya  penelitian  mengenai  implementasi  TOPSIS  dalam  sistem  pemilihan  biji  kopi  yang memiliki  mutu  eksport,  dimana  metode  TOPSIS  mampu  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  84%  [8].  Penelitian  ini memperlihatkan  bahwasanya  metode  TOPSIS  dapat  menghasilkan  solusi  yang  didapatkan  dari  jarak  terpendek  dan terjauh dari solusi ideal positif dan negatif, sehingga hasilnya lebih akurat. Pada penelitian lain mengenai implementasi TOPSIS pada sistem penentuan keringanan UKT, yang nilai akurasinya mencapai 87% [9]. Pada penelitian ini TOPSIS mampu  memperoleh  solusi  dari  beberapa  alternatif  dan  beberapa  kreiteria.  Selanjutnya,  penelitian  terkait  penerapan metode  TOPSIS  untuk  sistem  rekomendasi  tempat  wisata  yang  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  83,3%  [10].  Pada penelitian ini TOPSIS digunakan untuk mendapatkan prioritas rangking berdasarkan kriteria penilaian.
Penelitian ini bertujuan untuk mengimpelementasikan metode TOPSIS pada sistem pendukung keputusan untuk memilih perangkat wireles router untuk  membantu  individu maupun perusahan menentukan wireles  router yang tepat dan sesuai  dengan kebutuhannya. Kriteria pemilihan wireles router yang digunakan adalah berdasarkan harga, jumlah aliran, tipe antena, jumlah band dan kecepatan internet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  mengimpelementasikan metode TOPSIS pada sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat wireles router melalui  tahapan-tahapan  penelitian  yang  tersusun  terencana  sehingga  dapat  mencapai  tujuan.  Tahapan  penelitian berpedoman pada tahapan pendekatan Extreme Programming (XP). XP adalah teknik pengembangan software yang dapat diimplementasikan  pada  pengembangan  skala  kecil  hingga  skala  menengah  dan  pendekatan  ini  juga  dapat  diterapkan untuk  membangun  sistem  dengan  kebutuhan yang  dimungkinkan  terjadinya  perubahan yang  cepat  [11].  Tahapan penelitian yang digunakan disajikan pada bagan penelitian pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Planning (Perencanaan)
Planning merupakan  tahapan  dimana  pengembang  akan  melakukan  aktivitas  seperti  mengidentifikasi  maslaha  serta melakukan  analisa  terhadap  kebutuhan  menganalisa  kebutuhan.  Permasalahan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana dapat melakukan pemilihan wireles router yang tepat dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Hal ini  karena,  memilih wireles  router yang  tepat  menjadi  suatu  faktor  yang  penting  bagi  perusahaan  yang  menjalankan bisnisnya tergantung pada jaringan internet. Jika dalam memilih perangkat wireless router tidak sesuai dengan kebutuhan maka  koneksi  internet  akan  terganggu,  hal  ini  akan  mempengaruhi  produktifitas  perusahaan.  Untuk  dapat  memilih perangkat wireless router melibatkan banyak aspek dan membutuhkan pertimbangan yang matang.  Maka, dibutuhkan
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pengembangan  sistem  yang  mampu  menyelesaikan  permasalahan  pemilihan wireless  router dan  dapat merekomendasikan perangkat wireless router yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengguannya. Kemudian, dari permasalahan tersebut disusun kebutuhan pengguna berupa analisa kebutuhan fungsional. Analisis kebutuhan  fungsional  adalah  sebuah  anlisa  mengenai  fasilitas  atau  fungsi  yang  dapat  dilakukan  oleh  sistem  sehingga dapat memberikan aksi terhadap masukan dari pengguna [12]. Berikut adalah analisa kebutuhan funsional pada sistem pemilihan wireless router dengan metode TOPSIS.
a. Sistem dapat melakukan pengelolaan data alternatif.
b. Sistem dapat melakukan pengelolaan data kriteria.
c. Sistem dapat melakukan pengelolaan data bobot.
d. Sistem dapat melakukan pengelolaan alternatif pada masing-masing kriteria.
e. Sistem dapat melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS.
f. Sistem dapat menampilkan hasil alternatif terbaik.

## 2.1.2 Design (Perancangan)
Tahapan  berikutnya  yaitu  melakukan  perancangan  untuk  memodelkan  sistem.  Pada  penelitian  ini  perancangan menggunakan use case diagram . Diagram ini adalah suatu diagram yang menggambarkan hubungan diantara satu maupun lebih  aktor  terhadap  sistem  yang  dikembangkan  [13].  Selain  itu use  case  diagram mencerminkan  fungsi-fungsi  yang ditawarkan oleh sistem  [14]. Use case diagram sistem pendukung keputusan dengan menggunakan TOPSIS disajikan pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router

## 2.1.3 Coding (Pengkodean)
Setelah  dilakukan  perancangan  selanjutnya  melakukan  pengkodean  untuk  mengembangan  sistem  berbasis  web. Pengkodean meruapakan implementasi dari rancangan dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu yang dapat dikenali oleh komputer untuk menjadi sebuah sistem [15]. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis website ,  maka  pada coding menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan text  editor Sublime  Text  3  dan database MySQL.

## 2.1.4 Testing (Pengujian)
Tahapan berikutnya yaitu pengujian, dimana pada tahapan ini sistem yang dikembangkan akan diuji untuk memastikan telah bebas dari error atau kesalahan [16]. Pada penelitian ini menerapkan uji dengan menggunakan black-box testing . Black-box testing melakukan uji yang didasari pada fungsionalitas dari sistem, apakah sudah berjalan dengan semestinya atau tidak [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan pemilihan wireless router terdapat beberapa kriteria yang digunakan. Berikut kriteria yang digunakan: a. Kriteria Harga
Kriteria harga didapatkan dari harga dari masing-masing perangkat wireless router yang dijadikan sebagai alternatif. b. Kriteria Jumlah Aliran
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Jumlah  aliran  menunjukkan  jumlah  antena  yang dimiliki  oleh wireless  router tersebut.  Contohnya,  misalkan  pada produk tertulis jumlah aliran 2 x 2, ini artinya router tersebut terdapat dua antena sebagai pemancar dan penerima. Semakin besar jumlah aliran pada router, maka semakin menyetabilkan koneksi internet.
c. Kriteria Tipe Antena
Tipe  antena  terdiri  dari  dua  jenis  antena,  yaitu:  eksternal dan built-in . Pada  antena  eksternal  pengguna  dapat melakukan  pengaturan  terhadap  posisi  antena.  Sedangkan    untuk  tipe built-in tidak  perlu  melakukan  pengaturan terhadap antena. d. Kriteria Jumlah Band
Jumlah band ini menunjukkan jumlah frekunsi yang dapat dijangkau oleh wireless router tersebut. Jumlah band terdiri dari single-band , dual-band dan tri-band . e. Kriteria Kecepatan Internet Kecepatan internet menunjukkan kapasitas kecepatan yang dapat diberikan oleh wireles router tersebut. Tabel kriteria dan konversi nilai pada tiap-tiap kritera tersaji pada Tabel 1.
Table 1. Kriteria Pemilihan Wireless Router No.  Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai 1 C1 Harga < Rp. 500.000,- 5 Rp. 500.000,- s.d Rp. 1.000.000,- 4 Rp. 1.000.000,- s.d Rp. 1.500.000,- 3 Rp. 1.500.000,- s.d Rp. 2.000.000,- 2 > Rp. 500.000,- 1 2 C2 Jumlah Aliran 8 x 8 3 4 x 4 2 2 x 2 1 3 C3 Tipe Antena Built-in 2 Eksternal 1 4 C4 Jumlah Band Tri-Band 3 Dual-Band 2 Single- Band 1 5 C5 Kecepatan Internet >2000 Mbps 4 1500 Mbps - 2000 Mbps 3 1000 Mbps - 1500 Mbps 2 500 Mbps - 1000 Mbps 1
Setelah menentukan kriteria, selanjutnya menentukan nilai bobot yang digunakan untuk penilaian masing-masing alternatif  yang  didapatkan  dari decision  maker .  Nilai  pembobotan  terdiri  dari  nilai  1  sampai  dengan  4,  dengan  bobot: Sangat Penting (4); Penting (3); Cukup Penting (2); Tidak Penting (1). Sebagai sampel, Tabel 2 berikut ini merupakan bobot preferensi yang didapatkan dari pengambil keputusan pada tiap-tiap kriteria.
Tabel 2. Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 3 3 1 2 4
Untuk pemilihan wireless router menggunakan TOPSIS, berikut ini contoh alternatif yang digunakan, yakni: TP- Link AX1500 (A1); Asus RT-AC59U V2 (A2); Totolink AC2600 (A3); Linksys AC1200 (A4). Hasil penilaian terhadap alternatif-alternatif tersebut berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan tersaji pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Alternatif pada Setiap Kriteria
No . Alternatif Harga (C1) Jumlah Aliran (C2) Tipe Antena (C3) Jumlah Band (C4) Kecepatan Internet (C5) Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai 1 TP-Link AX1500 (A1) Rp. 1160000 3 8 x 8 3 Eksternal 1 Tri-Band 3 1500 Mbps 3
2 Asus RT-AC59U V2 (A2) Rp. 805000 4 4 x 4 2 Eksternal 1 Dual-Band 2 1200 Mbps 2
3 Totolink AC2600 (A3) Rp. 2100000 1 4 x 4 2 Eksternal 1 Dual-Band 2 2532 Mbps 4
4 Linksys AC1200 (A4) Rp. 750000 4 4 x 4 2 Built-in 2 Dual-Band 2 866 Mbps 1
Berdasarkan  studi  kasus  diatas,  dapat  diselesaikan  dengan  metode  TOPSIS  dengan  tahapan-tahapan  sebagai berikut.
a. Tentukan matriks keputusan yang dinormalisasi
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Untuk menentukan kinerja setiap alternatif, diperlukan matriks keputusan yang dinormalisasi. Matriks keputusan yang dinormalisasi  untuk  setiap  kriteria  ( x ij )  diperoleh  dari  penjumlahan  semua  alternatif  kemudian  pada  setiap  kriteria dibagi dengan jumlah kriteria. Untuk menghitung matriks keputusan ternormalisasi dapat menggunakan persamaan (1).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
di mana: r i j = Hasil matriks keputusan ternormalisasi (matriks R ) i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2 , …, n
Dari nilai alternatif pada Tabel 3, perhitungan matriks keputusan normalisasi adalah sebagai berikut:
𝑟 11 = 3 √ 3 2 +   4 2 +   1 2 + 4 2 = 3 6,4807 = 0.4629
𝑟 21 = 4 √ 3 2 +   4 2 +   1 2 + 4 2 = 4 6,4807 = 0.6172
𝑟 31 = 1 √ 3 2 +   4 2 +   1 2 + 4 2 = 1 6,4807 = 0.1543
𝑟 41 = 4 √ 3 2 +   4 2 +   1 2 + 4 2 = 4 6,4807 = 0.6172
Begitu seterusnya sampai semua nilai alternatif pada setiap kriteria dinormalisasi.  Hasil menghitung nilai r ij kemudian dimasukkan dalam matriks R berikut ini.
0,4629 0,6547 0,3780 0,6547 0,5477 R = 0,6172 0,4364 0,3780 0,4364 0,3651 0,1543 0,4364 0,3780 0,4364 0,7303 0,6172 0,4364 0,7559 0,4364 0,1826
b. Tentukan matriks keputusan ternormalisasi berbobot
Selanjutnya  buat  matriks  keputusan  ternormalisasi  berbobot  menggunakan  bobot  W  =  (w 1 ,w 2 ,…w n )  melalui persamaan (2) berikut ini:
Y= [ 𝑤 11 𝑟 11 … 𝑤 1𝑛 𝑟 1𝑛 … … … 𝑤 𝑚1 𝑟 𝑚1 … 𝑤 𝑛𝑚 𝑟 𝑛𝑚 ] (2)
Berdasarkan Tabel 2, bobot kriteria W = 3, 3 ,1 , 2, 4), matriks ternormalisasi berbobot dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦 11 = 𝑤 1 𝑟 11 = 5 × 0.4981 = 2.4903
𝑦 21 = 𝑤 1 𝑟 21 = 5 × 0.5603 = 2.8016 𝑦 31 = 𝑤 1 𝑟 31 = 5 × 0.4981 = 2.4903 𝑦 41 = 𝑤 1 𝑟 41 = 5 × 0.4358 = 2.1790
Begitu  seterusnya  sampai  semua  nilai R dikalikan  dengan  bobotnya.  Sehingga  terbentuk  matriks Y yang merupakan matriks keputusan normalisasi berbobot sebagai berikut:
1,3887 1,9640 0,3780 1,3093 2,1909 Y = 1,8516 1,3093 0,3780 0,8729 1,4606 0,4629 1,3093 0,3780 0,8729 2,9212 1,8516 1,3093 0,7559 0,8729 0,7303
c. Tentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Untuk menghitung dan mendapatkan solusi ideal  positif dan negatif dapat menggunakan rumus (3) dan (4) berikut ini:
𝐴 + = 𝑦 1 + , 𝑦 2 + ,…, 𝑦 𝑛 + (3)
𝐴 − = 𝑦 1 − , 𝑦 2 − ,…, 𝑦 𝑛 − (4)
dengan,
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑦 𝑗 + =
{ max 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑖 𝑎 𝑎 min 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑖 𝑦 𝑗 − = { min 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑖 𝑎 𝑎 max 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑖 dimana, i = 1, 2 , …, m dan j = 1, 2, …, n Dari persamaan (3) dan (4), matriks solusi ideal positif dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦 1 + = max { 1,3887; 1,8516; 0,4629; 1,8516 } = 0,4629 𝑦 2 + = max { 1,9640;  1,3093;  1,3093;  1,3093 } = 1,9640 𝑦 3 + = min { 0,3780;  0,3780;  0,3780;  0,7559 } = 0,7559 𝑦 4 + = max { 1,3093;  0,8729;  0,8729;  0,8729 } = 1,3093 𝑦 5 + = max { 2,1909;  1,4606;  2,9212;  0,7303 } = 2,9212 𝐴 + = {0,4629;  1,9640;  0,7559;  1,3093;  2,9212}
Sedangkan matriks solusi ideal negatif dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦 1 − = min { 1,3887; 1,8516; 0,4629; 1,8516 } = 1,8516 𝑦 2 − = min { 1,9640;  1,3093;  1,3093;  1,3093 } = 1,3093 𝑦 3 − = max { 0,3780;  0,3780;  0,3780;  0,7559 } = 0,3780 𝑦 4 − = min { 1,3093;  0,8729;  0,8729;  0,8729 } = 0,8729 𝑦 5 − = min { 2,1909;  1,4606;  2,9212;  0,7303 } = 0,7303 𝐴 − = {1,8516;  1,3093;  0,3780;  0,8729;  0,7303}
d. Tentukan jarak antara nilai masing-masing alternatif menggunakan matriks solusi ideal positif dan negatif. Untuk  menghitung  jarak antara nilai  tiap-tiap  alternatif dengan matriks solusi ideal  positif dan matriks solusi  ideal negatif menggunakan rumus (5) dan (6) berikut ini.
𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
dimana, i = 1, 2, …, m Berdasarkan rumus (5), maka jarak solusi ideal positif yaitu: 𝐷 1 + =  1,2383 𝐷 2 + =  2,1963 𝐷 3 + =  0,8729 𝐷 4 + =  2,7106
Berdasarkan rumus (5), maka jarak solusi ideal negatif yaitu: 𝐷 1 − =  1,7224 𝐷 2 − =  0,7303 𝐷 3 − =  2,5939 𝐷 4 − =  0,3780
e. Tentukan nilai preferensi pada tiap-tiap alternatif Dalam menentukan nilai preferensi pada masing-masing dapat menghitungnya dengan persamaan (7).
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (7)
dimana, i = 1, 2, …, m Dari persamaan (7), nilai masing-masing preferensi adalah sebagai berikut:

## Jika j atribut benefit

## Jika j atribut benefit
Jika j atribut cost Jika j atribut cost
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑉 1 = 1,7224
1,7224 − 1,2383 = 0,581758765 𝑉 2 = 0,7303
0,7303 − 2,1963 = 0,249536407 𝑉 3 = 2,5939 2,5939 − 0,8729 = 0,748221304
𝑉 4 = 0,3780

## 0,3780  − 2,7106 = 0,122373503
Hasil  perhitungan  nilai  perferensi  atau V i yang  terbesar  menunjukkan  bahwasanya V i tersebut  adalah  solusi yang paling baik. Maka dari hasil nilai preferensi tiap-tiap alternatif dibuat rangking dari nilai referensi sampai nilai terendah yang disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Peringkat Preferensi dari Setiap Alternatif Alternatif Nilai Preferensi TP-Link AX1500 (A1) 0,581759 Asus RT-AC59U V2 (A2) 0,249536 Totolink AC2600 (A3) 0,748221 Linksys AC1200 (A4) 0,122374
Selanjutnya  metode  TOPSIS  diimplementasikan  dalam  bentuk  pengkodean  melalui  bahasa  pemrograman  PHP menggunakan text editor Sublime Text 3 dan database MySql agar memudahkan pengguna dalam menjalankan sistem. Gambar 3, memperlihatkan interface dari halaman utama sistem pendukung keputusan pemilihan wireless router berbasis web yang telah diimplementasikan.

## Gambar 3. Tampilan Menu Utama
Pada sistem pemilihan wireless router , pengguna dalam hal ini adalah sesorang yang akan melakukan pemilihan wireless  router ,  dapat  mengelola  alternatif,  mengelola  data  bobot,  memasukkan  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria, melihat hasil perhitungan TOPSIS dan melihat hasil alternatif terbaik. Pengguna dapat memasukkan alternatif pada menu Daftar Wireless  Router ,  dimana  pengguna  dapat  menambah  dan  menghapus  alternatif.  Tampilan  menu  mengelola alternatif ditunjukkan pada Gambar 4.
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Setelah  memasukkan  alternatif,  selanjutnya  pengguna  bisa  masuk  ke  menu  Rekomendasi.  Pada  menu  tersebut pengguna  dapat  memasukkan  bobot  masing-masing  kriteria.  Setelah  memasukkan  bobot  kriteria,  penggung  dapat menekan button hitunga, kemudian sistem akan menampilakn hasil perhitungan menggunakan TOPSIS. Kemudain pada menu perhitungan pengguna akan disajikan hasil alternatif terbaik. Hasil perhitungan TOPSIS pada sistem dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perhitungan TOPSIS
Setelah  aplikasi  diimplementasikan,  tahapan  berikutnya  adaalha  menguji  sistem  yang  telah  dikembangkan. Pelaksanaan pengujian digunakan teknik black-box testing, yang akan menguji fungsi dari setiap fitur pada sistem. Hasil uji dengan black-box testing tersaji pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Menggunakan Black-Box Testing No Fitur yang diuji Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1 Menu Utama Sistem dapat menampilkan menu utama Valid 2 Mengelola Alternatif Sistem  dapat  mengelola  alternatif,  menambah  alternatif  dan menghapus alternatif Valid 3 Mengelola Bobot Sistem dapat menambah kriteri dan bobot masing-masing kriteria Valid 4 Melakukan Perhitungan TOPSIS Sistem  dapat  menampilkan  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS secara terperinci Valid 5 Menampilkan Hasil Alternatif Terbaik Sistem  dapat  menampilkan  alternatif  terbaik  dan  menampilkan  nilai preferensi Valid
Berdasarkan uji mengugnakan black-box testing menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik dan hasil perhitungan metode TOPSIS secara manual dan apa yang dihasilkan sistem sudah sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  mengimpelementasikan  salah  satu  pendekatan Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  yaitu  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  perangkat wireless  router untuk  membantu  individu maupun  perusahan  menentukan wireless  router yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Metode  TOPSIS  dapat menghasilkan solusi terbaik dengan memperhatikan jarak terpendek dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif.  Nilai  pereferensi  tertinggi  merupakan  alternatif  terbaik  yang  dihasilkan  oleh  metode  TOPSIS.  Sistem  yang dikembangkan  berbasis website dengan  fungsi-fungsi  diantaranya:  dapat  melakukan  pengelolaan  data  alternatif,  data kriteria,  data bobot, nilai alternatif untuk masing-masing  kriteria, melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS  dan dapat menampilkan hasil alternatif terbaik. Hasil uji black-box testing menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berfungsi dan berjalan dengan baik. Selain itu, hasil perhitungan manual dengan sistem menunjukkan hasil yang sama.

## REFERENCES
[1] D. F. Waidah, D. D. Putra, and S. Syarifuddin, “Perancangan Sistem Jaringan dan Komunikasi Data PT. Wira Penta Kencana,” J. TIKAR , vol. 2, no. 2, pp. 140–152, 2021.
[2] W. Adhiwibowo and B. C. Ardiansyah, “Rancang Bangun Wireless Router Menggunakan Raspberry PI,” Pengemb. Rekayasa dan Teknol. , vol. 14, no. 2, pp. 50–54, 2018.
[3] M.  D.  S.  Lubis,  D.  Hasannudin,  J.  Efendi,  L.  Wiljono,  and  M.  Sufiani,  “Membangun  Router  Pada  Jaringan  Komputer Menggunakan Ubuntu OS,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 4, no. 2, pp. 111–125, 2020.
Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[4] R.  I.  Borman  and  H.  Fauzi,  “Penerapan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[5] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[6] E. Nurelasari and E. Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 317, 2020.
[7] H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Topsis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 97–102, 2019.
[8] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT . Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020.
[9] N. W. H. Ulloh, U. D. Rosiani, and E. L. Amalia, “Implementasi Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Keringanan UKT (Studi Kasus : STIT Madina Sragen),” SMATIKA J. , vol. 11, no. 01, pp. 27–31, 2021.
[10]  A.  A.  Paypas,  R. K.  Dewi,  and K.  C.  Brata,  “Implementasi TOPSIS  Pada  Sistem  Rekomendasi Tempat  Wisata  Dalam  Kota Malang Berbasis Lokasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 3368–3373, 2019.
[11]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[12]  M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 1, 2018.
[13]  T. A. Kurniawan, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[14]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[15]  T. Monica and R. I. Borman, “Implementasi Konsep Media Sosial Dalam Sistem Informasi Kegiatan Kesiswaan (Studi Kasus : SMK XYZ),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 2, pp. 33–37, 2017.
[16]  N. Y. Arifin et al. , Analisa Perancangan Sistem Informasi . Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[17]  W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and S. M. Sagita, “Pengujian Black Box Testing Pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android Dengan Teknologi Phonegap,” J. String , vol. 3, no. 2, pp. 206–210, 2018.