## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361

## Penerapan Metode TOPSIS dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Moda Transportasi Berkelanjutan untuk Pengurangan Emisi Gas Rumah Kaca
Galuh Pramita 1,* , Dedi Darwis 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknik Sipil, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1,* galuh.pramita@teknokrat.ac.id , 2 darwisdedi@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: galuh.pramita@teknokrat.ac.id Submitted: 17/06/2024 ; Accepted: 25/06/2024 ; Published : 26/06/2024
Abstrak −Pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca merupakan aspek penting dalam upaya  mitigasi  perubahan  iklim.  Dengan  memilih  moda  transportasi  yang  ramah  lingkungan,  seperti  transportasi  publik, kendaraan  listrik,  sepeda,  atau  berbagi  perjalanan,  individu  dan  organisasi  dapat  berkontribusi  secara  signifikan  pada pengurangan emisi gas rumah kaca yang dihasilkan oleh sektor transportasi. Tujuan penelitian dari aplikasi sistem pendukung keputusan  dalam  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan  untuk  pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  adalah  untuk menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan efektif dalam membantu individu dan organisasi dalam memilih alternatif moda  transportasi  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka  sambil  juga  meminimalkan  dampak  negatif  terhadap lingkungan. SPK dapat menjadi alat yang sangat berguna dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca. SPK dapat mengintegrasikan berbagai faktor seperti efisiensi energi, emisi gas rumah kaca, aksesibilitas infrastruktur, dan biaya untuk menentukan moda transportasi yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna. Hasil perangkingan berdasarkan data penilaian responden untuk rangking 1 dengan nilai akhir sebesar 0,92974 dengan nama alternatif Sepeda, rangking 2 dengan nilai akhir sebesar 0,78159 dengan nama alternatif Transportasi Publik Berbasis Hidrogen, rangking 3 dengan nilai akhir sebesar 0,76089 dengan nama alternatif Transportasi Publik, dan rangking 4 dengan nilai akhir sebesar 0,15703 dengan nama alternatif Kendaraan Listrik. Hasil pengolahan data tanggapan responden berdasarkan 4 kriteria Model  TRITAM  maka  didapatkan  hasil Trust sebesar  76,25%, Risk sebesar  75%, Perceived  Usefullness  sebesar 93,96%, Perceived Easy of Use sebesar 82,92%. Dari keseluruhan kriteria Model TRITAM untuk penerimaan teknologi hasilnya sangat baik sebesar 84,17%.
Kata Kunci: Keputusan; Pemilihan; SPK; Transportasi; TRITAM
Abstract −The choice of sustainable modes of transportation for the reduction of greenhouse gas emissions is an important aspect in efforts to mitigate climate change. By choosing environmentally friendly modes of transportation, such as public transportation,  electric  vehicles,  bicycles,  or  ride-sharing,  individuals  and  organizations  can  contribute  significantly  to  the reduction  of  greenhouse  gas  emissions  produced  by  the  transportation  sector.  The  research  objective  of  the  application  of decision support systems in the selection of sustainable modes of transportation for the reduction of greenhouse gas emissions is to provide a structured and effective framework in assisting individuals and organizations in choosing alternative modes of transportation that best suit their needs while also minimizing negative impacts on the environment. DSS can be a very useful tool in the selection of sustainable modes of transportation for the reduction of greenhouse gas emissions. DSS can integrate various factors such as energy efficiency, greenhouse gas emissions, infrastructure accessibility, and cost to determine the mode of transportation that best suits user needs and preferences. The ranking results are based on the respondents' assessment data for rank 1 with a final score of 0.92974 with an alternative name for Bicycles, rank 2 with a final score of 0.78159 with an alternative name for Hydrogen-Based Public Transportation, rank 3 with a final score of 0.76089 with an alternative name for Public Transportation, and rank 4 with a final score of 0.15703 with an alternative name for Electric Vehicles. The results of processing  respondent  response  data  based  on  4  TRITAM  Model  criteria  obtained  Trust  results  of  76.25%,  Risk  of  75%, Perceived usefullness of 93.96%, Perceived easy of Use of 82.92%. Of the overall criteria of the TRITAM Model for technology acceptance, the result was very good at 84.17%.
Keywords : Decision; Election; DSS; Transportation; TRITAM

## 1. PENDAHULUAN
Moda transportasi berkelanjutan merupakan solusi yang penting dalam mengurangi emisi gas rumah kaca[1]–[3]. Dengan memprioritaskan transportasi publik yang ramah lingkungan seperti kereta api, bus listrik, dan transportasi berbasis  pedal,  kita  dapat  mengurangi  jumlah  kendaraan  pribadi  yang  beroperasi  di  jalan  raya.  Selain  itu, menggalakkan  penggunaan  kendaraan  bermotor  listrik  atau  bahan  bakar  alternatif  dapat  mengurangi  emisi  gas rumah  kaca  secara  signifikan.  Peningkatan  infrastruktur  untuk  pejalan  kaki  dan  sepeda  juga  dapat  mendorong masyarakat untuk beralih ke moda transportasi yang lebih ramah lingkungan. Dengan langkah-langkah ini, kita dapat menciptakan sistem transportasi yang berkelanjutan dan mengurangi dampak negatif transportasi terhadap lingkungan. Selain itu, pengembangan transportasi berkelanjutan juga dapat memberikan manfaat ekonomi yang signifikan. Dengan mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil dan mengadopsi teknologi hijau, kita dapat menciptakan  lapangan  kerja  baru  dalam  industri  yang  berkelanjutan.  Investasi  dalam  infrastruktur  transportasi yang ramah lingkungan juga dapat meningkatkan aksesibilitas dan konektivitas, memperkuat perekonomian lokal, dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Dengan memanfaatkan moda transportasi berkelanjutan, kita dapat menciptakan  sistem  transportasi  yang  tidak  hanya  ramah  lingkungan  tetapi  juga  ekonomis  dan  inklusif  secara

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
sosial.  Di  samping  manfaat  ekonomi,  moda  transportasi  berkelanjutan  juga  dapat  memberikan  dampak  positif terhadap kesehatan masyarakat. Dengan mendorong orang untuk beralih ke transportasi aktif seperti berjalan kaki atau bersepeda, kita dapat meningkatkan tingkat aktivitas fisik dan mengurangi polusi udara, yang pada gilirannya dapat  mengurangi  risiko  penyakit kronis seperti penyakit jantung dan gangguan pernapasan. Selain itu, dengan mengurangi  kemacetan dan kepadatan lalu lintas, moda transportasi  berkelanjutan juga dapat  mengurangi  stres dan risiko kecelakaan lalu lintas, menciptakan lingkungan yang lebih aman dan nyaman bagi masyarakat. Dengan mempromosikan  moda  transportasi  berkelanjutan,  kita  dapat  menciptakan  masyarakat  yang  lebih  sehat, berkelanjutan, dan berkualitas hidup tinggi[4], [5]. Pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi  gas rumah kaca merupakan aspek penting dalam upaya mitigasi  perubahan iklim. Dengan memilih moda transportasi yang ramah lingkungan, seperti transportasi publik, kendaraan listrik, sepeda, atau berbagi perjalanan, individu  dan  organisasi  dapat  berkontribusi  secara  signifikan  pada  pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  yang dihasilkan oleh sektor transportasi. Melalui keputusan yang cerdas dan kesadaran akan dampak lingkungan dari pilihan transportasi mereka, masyarakat dapat membantu mempromosikan mobilitas yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan, serta mendukung upaya global dalam memerangi perubahan iklim.
Pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan  untuk  pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  memerlukan pendekatan  holistik  yang  mempertimbangkan  berbagai  faktor. Pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan  yang efektif dapat  memberikan kontribusi  yang signifikan dalam  mengurangi  emisi  gas rumah kaca dan mendukung pembangunan berkelanjutan. Kesesuaian moda transportasi berkelanjutan dengan kebutuhan dan pola perjalanan masyarakat juga perlu dipertimbangkan. Moda transportasi yang dapat mengakomodasi berbagai tujuan perjalanan dan memiliki jaringan yang luas akan lebih diminati oleh masyarakat. Selain itu, faktor keamanan, kenyamanan, dan  keandalan  juga  menjadi  pertimbangan  penting  dalam  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan.  Dengan mempertimbangkan semua faktor ini secara komprehensif, pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya dapat merancang strategi yang efektif untuk mendorong penggunaan moda transportasi berkelanjutan dan mengurangi emisi gas rumah kaca secara signifikan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem komputer yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam menyelesaikan masalah yang kompleks dengan menyediakan informasi, analisis, dan dukungan  dalam  proses  pengambilan  keputusan[6],  [7].  Melalui  penggunaan  algoritma,  model  matematis,  dan teknik analisis data, SPK mampu mengolah data yang kompleks menjadi informasi yang lebih mudah dimengerti dan  berguna  untuk  memandu  pengambilan  keputusan  yang  efektif.  Dengan  menyediakan  berbagai  alternatif, evaluasi kriteria, dan solusi terbaik, SPK dapat membantu pengguna mengoptimalkan keputusan mereka dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang relevan, baik itu dalam konteks bisnis, manajemen, maupun perencanaan strategis[8]–[10]. Dengan demikian, SPK telah menjadi alat yang tak ternilai dalam membantu  para pengambil keputusan  menghadapi  tantangan  kompleks  dalam  lingkungan  yang  cepat  berubah  dan  kompetitif.    SPK  dapat menjadi alat yang sangat berguna dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah  kaca.  SPK  dapat  mengintegrasikan  berbagai  faktor  seperti  efisiensi  energi,  emisi  gas  rumah  kaca, aksesibilitas infrastruktur, dan biaya untuk menentukan moda transportasi yang paling sesuai dengan kebutuhan dan  preferensi  pengguna.  Dengan  menggunakan  data  yang  akurat  dan  teknik  analisis  yang  tepat,  SPK  dapat membantu  pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  dalam  merencanakan  dan  mengimplementasikan kebijakan  transportasi  yang  berkelanjutan  dan  ramah  lingkungan.  SPK  juga  dapat  membantu  mengidentifikasi potensi dampak dari kebijakan transportasi yang diusulkan, sehingga memungkinkan untuk melakukan simulasi dan analisis yang lebih baik terhadap skenario yang berbeda. Hal ini memungkinkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih informasional dan efektif dalam memilih moda transportasi berkelanjutan yang  dapat  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca.  Dengan  demikian,  penggunaan  SPK  dalam  konteks  ini  dapat menjadi instrumen yang kuat dalam mencapai tujuan transportasi berkelanjutan yang lebih luas.
Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  adalah  salah  satu metode  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari sejumlah kandidat berdasarkan jarak relatifnya terhadap solusi ideal dan solusi negatif[11]–[13]. Dalam metode ini, alternatif yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal dan jarak terjauh dari solusi negatif akan dipilih sebagai  alternatif  terbaik.  Proses  ini  melibatkan  langkah-langkah  seperti  normalisasi  matriks  keputusan, pembobotan  kriteria,  perhitungan  matriks  solusi  ideal  dan  solusi  negatif,  perhitungan  jarak  alternatif  terhadap kedua solusi, dan pengurutan alternatif berdasarkan jarak tersebut[14]–[16]. Metode TOPSIS memberikan hasil yang intuitif dan mudah dipahami serta dapat diterapkan dalam berbagai konteks pengambilan keputusan, mulai dari  pemilihan investasi  hingga pemilihan moda transportasi  berkelanjutan. Metode TOPSIS memberikan hasil yang intuitif dan mudah dipahami serta dapat diterapkan dalam berbagai konteks pengambilan keputusan, mulai dari pemilihan investasi hingga pemilihan moda transportasi berkelanjutan. Dengan mengidentifikasi solusi ideal dan  solusi  negatif,  metode  ini  memungkinkan  para  pengambil  keputusan  untuk  mengevaluasi  setiap  alternatif secara  komprehensif,  memperhitungkan  sejumlah  kriteria  yang  relevan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Selain  itu,  metode  ini  juga  memperhitungkan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria,  sehingga  memungkinkan  untuk memberikan prioritas yang tepat sesuai  dengan kepentingan masing-masing  kriteria. Dengan demikian, Metode TOPSIS dapat menjadi alat yang berguna dalam membantu mengatasi kompleksitas dalam pengambilan keputusan multi-kriteria, memberikan kerangka kerja yang sistematis dan objektif untuk memilih alternatif yang paling sesuai dengan tujuan yang diinginkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
Tujuan  penelitian  dari  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  moda  transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca adalah untuk menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan efektif dalam membantu individu dan organisasi dalam memilih alternatif moda transportasi yang paling sesuai dengan  kebutuhan  mereka  sambil  juga  meminimalkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan.  Dengan memanfaatkan  teknologi  informasi  dan  data  terkini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  kriteria penting  seperti  emisi  gas  rumah  kaca,  efisiensi  energi,  biaya  operasional,  dan  ketersediaan  infrastruktur  dalam sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  moda  transportasi  yang  paling  ramah  lingkungan  dan berkelanjutan.  Penelitian  ini  membantu  untuk  mendukung  upaya  pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  melalui penggunaan moda transportasi yang lebih berkelanjutan, serta mendorong kesadaran dan partisipasi masyarakat dalam memilih opsi transportasi yang lebih ramah lingkungan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan serangkaian langkah yang sistematis dan terencana yang harus diikuti dalam proses penelitian untuk mencapai tujuan yang ditetapkan[17], [18]. Tahapan-tahapan ini mencakup studi literatur untuk memahami landasan teoritis, penetapan tujuan penelitian yang jelas, identifikasi variabel atau konsep yang relevan, perancangan metodologi penelitian, pengumpulan data, analisis data, interpretasi hasil, dan penyusunan laporan penelitian. Setiap tahapan memiliki peran penting dalam memandu dalam menjalankan penelitian secara efektif dan memastikan validitas dan reliabilitas hasil penelitian yang dihasilkan[19], [20]. Dengan mengikuti tahapan penelitian yang tepat, dapat menjaga kualitas dan integritas penelitian mereka serta memberikan kontribusi yang berarti dalam pengembangan ilmu pengetahuan. Tahapan penelitian pada Gambar 1 merupakan proses penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan gambar 1 merupakan pemikiran kritis, perencanaan yang cermat, dan eksekusi yang teliti. Dengan  memperhatikan  tahapan  penelitian  dengan  cermat,  dapat  memastikan  bahwa  penelitian  mereka dilaksanakan dengan baik, sehingga menghasilkan kontribusi yang berarti dalam penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan kebutuhan merupakan tahap awal yang penting dalam merancang suatu proyek atau sistem. Tahap ini melibatkan pemahaman mendalam terhadap masalah yang ingin diselesaikan atau tujuan yang ingin dicapai. Dalam konteks pengembangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan moda transportasi berkelanjutan,  identifikasi  kebutuhan  melibatkan  pemahaman  terhadap  tantangan  dalam  pemilihan  moda transportasi,  termasuk  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pengguna  seperti  efisiensi  energi,  biaya operasional, dan dampak lingkungan. Dengan mengidentifikasi kebutuhan secara menyeluruh, pengembang dapat merancang  dan  mengembangkan  aplikasi  SPK  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dengan  efektif  dan efisien.

## 2.3 Penerapan Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  menggunakan  pendekatan  geometris  dengan  mengukur  jarak  antara  alternatif  dan  solusi  ideal positif  serta  solusi  ideal  negatif.  Jarak  ini  mencerminkan  sejauh  mana  suatu  alternatif  dapat  memenuhi  kriteria yang diinginkan dan sejauh mana ia dapat menghindari kriteria yang tidak diinginkan[21]. Selain itu, metode ini mengasumsikan  bahwa  bobot  untuk  setiap  kriteria  sudah  diketahui  dan  dapat  diukur  dengan  baik.  Meskipun TOPSIS dapat memberikan solusi yang jelas dalam situasi dengan kriteria yang terdefinisi dengan baik, pengguna

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
perlu  berhati-hati  dalam  menentukan  bobot  kriteria  dan  memastikan  bahwa  data  input  yang  digunakan  sesuai. Meskipun  demikian,  TOPSIS  tetap  menjadi  salah  satu  alat  yang  berguna  dalam  mendukung  pengambilan keputusan dengan menyederhanakan kompleksitas dalam mengevaluasi alternatif berdasarkan beberapa kriteria. Tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode TOPSIS antara lain tahapan pertama membuat  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  ternormalisasi  dengan  menggunakan  rumus, yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Tahapan kedua melakukan perkalian ini untuk membentuk matrik Y, dapat ditentukan berdasarkan ranking bobot ternormalisasi dengan mengguakan rumus sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Tahapan  ketiga  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  dengan  rumus sebagai berikut.
𝑦 𝑗 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡 (3)
𝑦 𝑗 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡
(4)
Tahapan keempat menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dengan rumus sebagai berikut
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Tahapan kelima menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (7)

## 2.4 Hasil Rekomendasi Pemilihan Moda Transportasi
Hasil  penelitian  dari  pengembangan  aplikasi  SPK  untuk  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan  untuk pengurangan  emisi  gas  rumah  kaca  diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  dua  aspek utama.  Pertama,  aplikasi  SPK  diharapkan  mampu  memberikan  rekomendasi  moda  transportasi  yang  paling berkelanjutan  dan  sesuai  dengan  preferensi  pengguna  berdasarkan  analisis  data  yang  komprehensif.  Ini  akan membantu  individu  dan  organisasi  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  lebih  terinformasi  dalam memilih alternatif transportasi yang ramah lingkungan. Kedua, hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran dan partisipasi masyarakat dalam penggunaan moda transportasi berkelanjutan, serta mempromosikan keberlanjutan lingkungan melalui pengurangan emisi gas rumah kaca dari sektor transportasi. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  upaya  global  untuk  mencapai  tujuan pembangunan berkelanjutan dan mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan  untuk pengurangan emisi gas rumah kaca bertujuan untuk memberikan solusi yang tepat bagi individu dan organisasi dalam  memilih  alternatif  transportasi  yang  ramah  lingkungan.  Melalui  integrasi  data  terkini  tentang  emisi  gas, efisiensi  energi, biaya operasional, dan preferensi  pengguna, aplikasi  ini akan menyediakan rekomendasi  moda transportasi  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  nilai  lingkungan  pengguna.  Dengan  fitur  interaktif  dan antarmuka  yang  mudah  digunakan,  pengguna  dapat  memasukkan  preferensi  mereka,  seperti  jarak  perjalanan, waktu  tempuh,  atau  tingkat  kenyamanan,  dan  menerima  rekomendasi  yang  dipersonalisasi  dan  berbasis  data. Aplikasi SPK ini diharapkan dapat menjadi alat yang efektif dalam membantu mengurangi emisi gas rumah kaca dari  sektor  transportasi,  serta  mendorong  penggunaan  moda  transportasi  berkelanjutan  untuk  mendukung keberlanjutan lingkungan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361

## 3.1 Pengumpulan Kebutuhan
Proses  pengumpulan  kebutuhan  untuk  pengembangan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca dimulai dengan studi literatur yang  menyeluruh  untuk  memahami  tren  dan  tantangan  dalam  mobilitas  berkelanjutan.  Selanjutnya,  dilakukan serangkaian  wawancara  dengan  pemangku  kepentingan  seperti  pengguna  transportasi,  ahli  lingkungan,  dan penyedia  layanan  transportasi  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan,  preferensi,  dan  masalah  yang  dihadapi  dalam memilih moda transportasi berkelanjutan. Data yang diperoleh dari wawancara tersebut kemudian didukung oleh survei atau kuesioner yang disebar kepada kelompok responden yang lebih luas untuk mengonfirmasi temuan dan mendapatkan gambaran yang lebih holistik. Melalui analisis mendalam terhadap data yang terkumpul, termasuk pola-pola  umum  dan  kebutuhan  khusus  pengguna,  pengembang  dapat  memastikan  bahwa  aplikasi  SPK  yang dikembangkan  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan  ekspektasi  pengguna  dengan  baik.  Tabel  1  merupakan  hasil pengumpulan kebutuhan data kriteria yang digunakan.
Tabel 1. Data Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria Biaya Operasional Cost 0,3 Ketersediaan Infrastruktur Benefit 0,2 Dampak Sosial Benefit 0,05 Waktu Tempuh Cost 0,2 Keamanan Benefit 0,15 Kenyamanan Benefit 0,1
Data kriteria tabel 1 merupakan hasil pengumpulan kebutuhan dengan menggunakan wawancara kepada ahli transportasi dalam menentukan kriteria yang digunakan.
Data alternatif yang diperlukan untuk pengembangan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan adalah informasi yang terkait dengan berbagai jenis moda transportasi yang  tersedia.  Dengan  mengumpulkan  data  alternatif  yang  komprehensif  dan  akurat,  aplikasi  SPK  dapat memberikan  rekomendasi  transportasi  yang  lebih  tepat  dan  efektif  bagi  pengguna,  serta  membantu  dalam mempromosikan  mobilitas  yang  berkelanjutan  dan  ramah  lingkungan.  Tabel  2  merupakan  hasil  pengumpulan kebutuhan data penilaian alternatif dari responden 1 terhadap kriteria yang digunakan.
Tabel 2. Data Penilaian Alternatif Nama Altenatif Biaya Operasional Ketersediaan Infrastruktur Dampak Sosial Waktu Tempuh Keamanan  Kenyamanan Transportasi Publik 5000 5 4 30 5 4 Kendaraan Listrik 25000 4 3 20 4 5 Sepeda 2000 5 5 15 4 4 Transportasi Publik Berbasis Hidrogen 3500 3 3 25 4 4
Data penilaian alternatif tabel 2 merupakan hasil pengumpulan kebutuhan dengan menggunakan kuisioner kepada pengguna dalam melakukan penilaian alternatif.

## 3.2 Penerapan Metode TOPSIS Dalam Pemilihan Moda Transportasi
Proses  pengumpulan  kebutuhan  untuk  pengembangan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca dimulai dengan studi literatur yang  menyeluruh  untuk  memahami  tren  dan  tantangan  dalam  mobilitas  berkelanjutan.  Selanjutnya,  dilakukan serangkaian  wawancara  dengan  pemangku  kepentingan  seperti  pengguna  transportasi,  ahli  lingkungan,  dan penyedia  layanan  transportasi  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan,  preferensi,  dan  masalah  yang  dihadapi  dalam memilih moda transportasi berkelanjutan. Data yang diperoleh dari wawancara tersebut kemudian didukung oleh Tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode TOPSIS antara lain tahapan pertama membuat rating kinerja setiap alternatif pada setiap kriteria yang ternormalisasi dengan menggunakan (1).
𝑟 11 = 𝑥 11 √𝑥 11 2 + 𝑥 12 2 + 𝑥 13 2 + 𝑥 14 2
𝑟 11 = 5000 √5000 2 + 25000 2 + 2000 2 + 3500 2
𝑟 11 = 5000 25811,819 = 0,19371

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan normalisasi setiap kriteria.
Tabel 3. Data Normalisasi Nama Altenatif Biaya Operasional Ketersediaan Infrastruktur Dampak Sosial Waktu Tempuh Keamanan Kenyamanan Transportasi Publik 0,19371 0,57735 0,52076 0,64700 0,58521 0,46816 Kendaraan Listrik 0,96855 0,46188 0,39057 0,43133 0,46816 0,58521 Sepeda 0,07748 0,57735 0,65094 0,32350 0,46816 0,46816 Transportasi Publik Berbasis Hidrogen 0,13560 0,34641 0,39057 0,53916 0,46816 0,46816
Tahapan  selanjutnya  menggunakan  metode  TOPSIS  menghitung  bobot  ternormalisasi  dengan menggunakan (2).
𝑌 11 = 𝑤 1 ∗ 𝑥 11 = 0,3 ∗ 0,19371 = 0,05811
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan bobot ternormalisasi.
Tabel 3. Bobot ternormalisasi Nama Altenatif Biaya Operasional Ketersediaan Infrastruktur Dampak Sosial Waktu Tempuh Keamanan Kenyamanan Transportasi Publik 0,05811 0,11547 0,02604 0,12940 0,08778 0,04682 Kendaraan Listrik 0,29056 0,09238 0,01953 0,08627 0,07022 0,05852 Sepeda 0,02325 0,11547 0,03255 0,06470 0,07022 0,04682 Transportasi Publik Berbasis Hidrogen 0,04068 0,06928 0,01953 0,10783 0,07022 0,04682
Tahapan  selanjutnya  menggunakan metode TOPSIS  menghitung  matriks solusi  ideal  positif dan matriks solusi  ideal  negatif  dengan menggunakan  (3) dan (4), hasil  matriks solusi  ideal  positif dan matriks solusi  ideal negatif pada tabel 4.
Tabel 4. Matriks Solusi Ideal Biaya Operasional Ketersediaan Infrastruktur Dampak Sosial Waktu Tempuh Keamanan Kenyamanan Y + 0,02325 0,11547 0,03255 0,06470 0,08778 0,05852 Y - 0,29056 0,06928 0,01953 0,12940 0,07022 0,04682
Tahapan selanjutnya menggunakan metode TOPSIS menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif dengan menggunakan (5) dan (6), hasil jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif pada tabel 5.
Tabel 5. Jarak Alternatif Dengan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Nama Altenatif D + D - Transportasi Publik 0,07471 0,23773 Kendaraan Listrik 0,27007 0,05031 Sepeda 0,02110 0,27919 Transportasi Publik Berbasis Hidrogen 0,07009 0,25081
Tahapan terakhir menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − + 𝐷 1 + = 0,23773 0,23773 + 0,07471 = 0,76089
𝑉 2 = 𝐷 2 − 𝐷 2 − + 𝐷 2 + = 0,05031 0,05031 + 0,27007 = 0,15703
𝑉 3 = 𝐷 3 − 𝐷 3 − + 𝐷 3 + = 0,27919 0,27919 + 0,02110 = 0,92974
𝑉 4 = 𝐷 4 − 𝐷 4 − + 𝐷 4 + =
0,25081 0,25081 + 0,07009 = 0,78159
Hasil  perangkingan  dalam  penerapan  Metode  TOPSIS  untuk  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan akan menghasilkan urutan moda transportasi yang paling optimal berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Setiap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
moda transportasi akan diberikan skor relatif berdasarkan jarak Euclidean mereka terhadap solusi ideal dan solusi negatif. Moda transportasi yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal dan jarak terjauh dari solusi negatif akan memiliki peringkat tertinggi dalam perangkingan. Tabel 6 merupakan hasil perangkingan berdasarkan data penilaian dari responden 1.
Tabel 6. Perangkingan Hasil Penilaian Responden 1 Nama Altenatif Nilai Akhir Rangking Sepeda 0,92974 1 Transportasi Publik Berbasis Hidrogen 0,78159 2 Transportasi Publik 0,76089 3 Kendaraan Listrik 0,15703 4
Hasil perangkingan berdasarkan data penilaian responden 1 pada tabel 6 menunjukkan rangking 1 dengan nilai akhir sebesar 0,92974 dengan nama alternatif Sepeda, rangking 2 dengan nilai akhir sebesar 0,78159 dengan nama  alternatif  Transportasi  Publik  Berbasis  Hidrogen,  rangking  3  dengan  nilai  akhir  sebesar  0,76089  dengan nama alternatif Transportasi  Publik, dan rangking 4 dengan nilai  akhir sebesar 0,15703 dengan nama  alternatif Kendaraan Listrik.

## 3.3 Aplikasi Pemilihan Moda Transportasi Menggunakan Metode TOPSIS
Aplikasi pemilihan moda transportasi menggunakan Metode TOPSIS memberikan solusi yang canggih dan terukur bagi  pengguna  dalam  memilih  moda  transportasi  yang  optimal.  Dengan  memanfaatkan  data  terkini  tentang berbagai aspek moda transportasi, seperti efisiensi energi, biaya operasional, dan dampak lingkungan, aplikasi ini menghadirkan  rekomendasi  yang  terperinci  dan  disesuaikan  dengan  preferensi  pengguna.  Metode  TOPSIS memungkinkan aplikasi untuk menghasilkan peringkat moda transportasi berdasarkan kesesuaian dengan kriteria yang ditentukan pengguna, sehingga memudahkan pengguna dalam membuat keputusan yang tepat dan berbasis data.  Aplikasi  ini  juga  memberikan  pengguna  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi pemilihan moda transportasi. Dengan analisis mendalam yang disediakan oleh Metode TOPSIS, pengguna  dapat  melihat  secara  langsung  bagaimana  setiap  moda  transportasi  memenuhi  atau  tidak  memenuhi kriteria yang mereka tentukan. Hal ini membantu pengguna untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan mempertimbangkan secara holistik tentang dampak dari pilihan transportasi mereka terhadap lingkungan. Dengan demikian,  aplikasi  ini  tidak  hanya  bertindak  sebagai  alat  praktis  untuk  memilih  moda  transportasi,  tetapi  juga sebagai  sumber  pengetahuan  yang  bernilai  untuk  meningkatkan  kesadaran  pengguna  tentang  mobilitas berkelanjutan dan pentingnya pengurangan emisi gas rumah kaca. Tampilan Gambar 2 merupakan tampilan data kriteria yang ada pada aplikasi pemilihan moda transportasi.

## Gambar 2. Menu Data Kriteria
Menu  data  kriteria  gambar  2  pada  aplikasi  pemilihan  moda  transportasi  menggunakan  Metode  TOPSIS menyediakan pengguna dengan kemampuan untuk menentukan kriteria evaluasi yang ingin mereka pertimbangkan dalam  proses  pemilihan  moda  transportasi.  Pengguna  dapat  menambahkan,  mengedit,  atau  menghapus  kriteria sesuai  dengan  preferensi  mereka  dan  kebutuhan  spesifik  mereka.  Setiap  kriteria  dapat  memiliki  bobot  yang berbeda sesuai dengan tingkat pentingannya dalam pengambilan keputusan.
Tampilan Gambar 3 merupakan tampilan data hasil rekomendasi berdasarkan penilaian dari pengguna yang ada pada aplikasi pemilihan moda transportasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
Gambar 2. Hasil Rekomendasi Pemilihan Moda Transportasi
Hasil  rekomendasi  pemilihan  moda  transportasi  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  menggunakan  Metode TOPSIS  akan  disajikan  kepada  pengguna  dalam bentuk  peringkat  atau  daftar  alternatif  moda  transportasi  yang paling  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Setiap  moda  transportasi  akan  memiliki  skor  relatif  yang mencerminkan tingkat kesesuaian mereka dengan preferensi pengguna berdasarkan kriteria yang dipertimbangkan. Moda transportasi yang mendapatkan skor tertinggi akan dianggap sebagai rekomendasi teratas, sementara yang mendapatkan skor lebih rendah akan berada di bawahnya. Pengguna dapat melihat informasi detail tentang setiap rekomendasi, termasuk analisis terkait dengan kriteria evaluasi yang dipilih dan faktor-faktor lain yang relevan. Hasil  rekomendasi  ini  memberikan  panduan  yang  jelas  dan  terukur  bagi  pengguna  dalam  memilih  moda transportasi  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  mereka,  serta  membantu  mereka  untuk melakukan perjalanan dengan lebih efisien dan berkelanjutan.

## 3.4 Pengujian Sistem Menggunakan Trust and Risk Technology Acceptance Model
Pengujian sistem menggunakan Trust and Risk Technology Acceptance Model (TRITAM) adalah pendekatan yang berfokus pada  kepercayaan dan risiko yang dirasakan pengguna terhadap aplikasi  pemilihan moda transportasi. Model  ini  mengevaluasi  tingkat  kepercayaan  pengguna  terhadap  keandalan,  keamanan,  dan  kualitas  informasi yang diberikan oleh aplikasi, serta tingkat  risiko yang dirasakan terkait dengan penggunaan teknologi  tersebut. Melalui  pengukuran  variabel-variabel  seperti  kepercayaan,  risiko,  persepsi  manfaat,  dan  persepsi  kemudahan penggunaan, TRITAM memungkinkan pengujian sistem untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana pengguna mengadopsi dan menerima aplikasi pemilihan moda transportasi. Dengan memahami faktor-faktor  psikologis  dan  sosial  yang  mempengaruhi  penerimaan  teknologi,  pengujian  sistem  menggunakan TRITAM dapat membantu mengidentifikasi area-area yang perlu diperbaiki atau ditingkatkan dalam aplikasi guna meningkatkan tingkat adopsi dan kepuasan pengguna.
Pengujian sistem menggunakan TRITAM memberikan gambaran yang komprehensif tentang bagaimana pengguna menilai keandalan dan kegunaan aplikasi, serta bagaimana mereka mengelola risiko yang terkait dengan penggunaannya[22]. Dengan memperhatikan aspek-aspek ini, pengembang dapat menyesuaikan desain dan fitur- fitur aplikasi untuk meningkatkan tingkat kepercayaan dan meredakan risiko yang dirasakan oleh pengguna. Selain itu, pengujian sistem menggunakan TRITAM juga membantu dalam membangun fondasi yang kuat untuk adopsi teknologi  yang  berkelanjutan  dan  berkesinambungan,  dengan  memastikan  bahwa  aplikasi  pemilihan  moda transportasi  tidak  hanya  efektif  secara  teknis,  tetapi  juga  diterima  dengan  baik  oleh  pengguna.  Penggunaan TRITAM dalam pengujian sistem menjadi kunci untuk memastikan kesuksesan dan penerimaan aplikasi pemilihan moda transportasi berkelanjutan. Tabel 7 merupakan hasil pengujian menggunakan TRITAM.
Tabel 7. Hasil Pengujian Sistem Menggunakan TRITAM Aspek Pengujian Skor Aktual Skor Ideal % Skor Total Kriteria Trust 183 240 76,25 Baik Risk 180 240 75 Baik Perceived Usefullnes 451 480 93,96 Sangat Baik Perceived Easy of Use 398 480 82,92 Sangat Baik Total 1212 1440 84,17 Sangat Baik
Hasil pengolahan data tanggapan responden sebanyak 16 responden tabel 7 dengan berdasarkan 4 kriteria Model TRITAM maka didapatkan hasil Trust sebesar 76,25%, Risk sebesar 75%, Perceived Usefullness sebesar 93,96%, Perceived  Easy  of  Use sebesar  82,92%. Dari  keseluruhan  kriteria  Model  TRITAM  untuk  penerimaan teknologi hasilnya sangat baik sebesar 84,17%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  penelitian  dari  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  moda  transportasi  berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca adalah untuk menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan efektif dalam membantu individu dan organisasi dalam memilih alternatif moda transportasi yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka sambil juga meminimalkan dampak negatif terhadap lingkungan. SPK dapat menjadi alat yang sangat berguna dalam pemilihan moda transportasi berkelanjutan untuk pengurangan emisi gas rumah kaca. SPK dapat mengintegrasikan berbagai faktor seperti efisiensi energi, emisi gas rumah kaca, aksesibilitas infrastruktur, dan biaya untuk menentukan moda transportasi yang paling sesuai  dengan kebutuhan  dan preferensi  pengguna. Hasil pengolahan data tanggapan responden berdasarkan 4 kriteria Model TRITAM maka didapatkan hasil Trust sebesar 76,25%, Risk sebesar 75%, Perceived Usefullness sebesar 93,96%, Perceived Easy of Use sebesar 82,92%. Dari keseluruhan kriteria Model TRITAM untuk penerimaan teknologi hasilnya sangat baik sebesar 84,17%.

## REFERENCES
[1] A. Jaworski, M. Mądziel, and H. Kuszewski, “Sustainable Public Transport Strategies—Decomposition of the Bus Fleet and Its Influence on the Decrease in Greenhouse Gas Emissions,” Energies ,  vol. 15, no.  6, p.  2238,  Mar.  2022,  doi: 10.3390/en15062238.
[2] Y. Kazancoglu, M. Ozbiltekin-Pala, and Y. D. Ozkan-Ozen, “Prediction and evaluation of greenhouse gas emissions for sustainable  road  transport  within  Europe,” Sustain.  Cities  Soc. ,  vol.  70,  p.  102924,  Jul.  2021,  doi: 10.1016/j.scs.2021.102924.
[3] K.  J.  Shah et  al. ,  “Green  transportation  for  sustainability:  Review  of  current  barriers,  strategies,  and  innovative technologies,” J. Clean. Prod. , vol. 326, p. 129392, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.jclepro.2021.129392.
[4] Z.  Islam  Rony et  al. , “Alternative fuels to reduce greenhouse gas emissions from marine transport and promote UN sustainable development goals,” Fuel , vol. 338, p. 127220, Apr. 2023, doi: 10.1016/j.fuel.2022.127220.
[5] M. Espinosa Valderrama, Á. I. Cadena Monroy, and E. Behrentz, “Challenges in greenhouse gas mitigation in developing countries:  A  case  study  of  the  Colombian  transport  sector,” Energy  Policy ,  vol.  124,  pp.  111–122,  Jan.  2019,  doi: 10.1016/j.enpol.2018.09.039.
[6] H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  P.  Palupiningsih,  F.  Hamidy,  P.  L.  Sari,  and  Y.  Khairunnisa,  “Employee  Performance Evaluation Using  Multi-Attribute Utility Theory  (MAUT) with  PIPRECIA-S Weighting:  A  Case  Study in Education Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS) , 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[7] Setiawansyah, A. A. Aldino, P. Palupiningsih, G. F. Laxmi, E. D. Mega, and I. Septiana, “Determining Best Graduates Using  TOPSIS  with  Surrogate  Weighting  Procedures  Approach,”  in 2023  International  Conference  on  Networking, Electrical Engineering, Computer Science, and Technology (IConNECT) , 2023, pp. 60–64. doi: 10.1109/IConNECT56593.2023.10327119.
[8] D. L. Olson, D. Delen, and Y. Meng, “Comparative analysis of data mining methods for bankruptcy prediction,” Decis. Support Syst. , vol. 52, no. 2, pp. 464–473, 2012.
[9] I. M. Jiskani, Q. Cai, W. Zhou, X. Lu, and S. A. A. Shah, “An integrated fuzzy decision support system for analyzing challenges and pathways to promote green and climate smart mining,” Expert Syst. Appl. , vol. 188, p. 116062, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116062.
[10]  V. Komasilovs, R. Mills, A. Kviesis, F. Mondada, and A. Zacepins, “Architecture of a decentralised decision support system for futuristic beehives,” Biosyst. Eng. , vol. 240, pp. 56–61, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.biosystemseng.2024.02.017.
[11]  L. G. Ramón‐Canul et al. , “Technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for the generation of external preference mapping using rapid sensometric techniques,” J. Sci. Food Agric. , vol. 101, no. 8, pp. 3298–3307, 2021.
[12]  Irfan, Amil A.Ilham, Imran Taufik, and D. Suarna, “Sistem Rekomendasi Penentuan Titik Usaha Kafe Menggunakan Data Spasial dan Algoritma Topsis,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 3, pp. 400–407, Sep. 2023, doi: 10.47065/bit.v4i3.918.
[13]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, 2023.
[14]  H. Komasi, S. H. Zolfani, and A. Nemati, “Evaluation of the social-cultural competitiveness of cities based on sustainable development  approach,” Decis.  Mak.  Appl.  Manag.  Eng. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  583–602,  Apr.  2023,  doi: 10.31181/dmame06012023k.
[15]  S. Chatterjee and S. Chakraborty, “A study on the effects of objective weighting methods on TOPSIS-based parametric optimization  of  non-traditional  machining  processes,” Decis.  Anal.  J. ,  vol.  11,  p.  100451,  Jun.  2024,  doi: 10.1016/j.dajour.2024.100451.
[16]  E. Aydoğdu, E. Güner, B. Aldemir, and H. Aygün, “Complex spherical fuzzy TOPSIS based on entropy,” Expert Syst. Appl. , vol. 215, p. 119331, 2023.
[17]  M. W. Arshad, S. Setiawansyah, and S. Sintaro, “Comparative Analysis of the Combination of MOORA and GRA with PIPRECIA Weighting in the Selection of Warehouse Heads,” BEES Bull. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 3, pp. 112– 122, Mar. 2024, doi: 10.47065/bees.v4i3.4922.
[18]  Y. Laia, M. Mesran, I. G. I. Sudipa, D. S. Putra, P. Rosyani, and R. Aryanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja  Tenaga  Honorer  Menerapkan  Metode  Weighted  Product  (WP)  dan  Complex  Proportional  Assessment (COPRAS) dengan Kombinasi Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 1, p. 19, May 2023, doi: 10.61944/bids.v2i1.60.
[19]  A. D. Amanda, F. N. Arieni, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) pada Pemilihan Masker Organik Wajah Berdasarkan Kriteria,” J. Sist. Komput. dan Inform. ,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 178 − 187 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5361
vol. 2, no. 3, pp. 289–296, 2021.
[20]  J. D. Manik, A. R. Samosir, and M. Mesran, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang  Pada  Universitas  Budi  Darma,” sudo  J.  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  51–59,  Jun.  2022,  doi: 10.56211/sudo.v1i2.14.
[21]  D. D. Trung, “Application of TOPSIS and PIV methods for multi-criteria decision making in hard turning process,” J. Mach. Eng. , vol. 21, no. 4, pp. 57–71, 2021.
[22]  S. Setiawansyah, S. Sintaro, V. H. Saputra, and A. A. Aldino, “Combination of Grey Relational Analysis (GRA) and Simplified Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA-S) in Determining the Best Staff,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 2, p. 57, Mar. 2024, doi: 10.61944/bids.v2i2.67.