Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i2.3168

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 2, November 2022, pp 75−80

## Implementasi  Algoritma  Clustring  K-NN  Pada  Klasifikasi  Siswa Berprestasi

## Fince Tinus Waruwu
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: fincedav@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Nov 15, 2022 Acepted : Nov 25, 2022 Published  : Nov 31, 2022 Penentuan  siswa  berprestasi  pada  sebuah  lembaga  pendidikan  merupakan  sebuah keputusan yang diambil berdasarkan variabel-variabel yang dinilai mampu menjadi penentu  prestasi  siswa.  Oleh  karena  itu  dalam  penentuannya  diharapkan  minim kesalahan,  sehingga  diperlukan  teknologi  dan  teknik  yang  mumpuni.  Dalam penentuan siswa berprestasi ini digunakan teknik K-NN (K-Nearest Neighbor). K- NN merupakan sebuah teknik klasifikasi yang mampu mengatasi suatu objek dengan berbagai pola dala, jumlah yang besar. Metode ini akan mengelompokkan data yang didapatkan dengan data tetangga berdasarkan jaraknya. Metode ini sering digunakan karena  sangat  sederhana  dan  mudah  dipahami.  Penelitian  ini  menghasilkan  siswa berprestasi  di  pesantren  imam  muslim  dengan  melihat  variable-variabel  yang dijadikan tolak ukur untuk siswa.
Kata Kunci: Algoritma Clustring K-NN; Siswa berprestasi
K ORESPONDENSI

## Email: fincedav@gmail.com

## A B S T R A C T
Determining  outstanding students  in an  educational  institution is a  decision  made based on variables that are considered capable of determining student achievement. Therefore, in its determination, it is hoped that there will be minimal errors, so that qualified  technology  and  techniques  are  needed.  In  determining  the  outstanding students,  the  K-NN  (K-Nearest  Neighbor)  technique  was  used.  K-NN  is  a classification technique that  is able to  handle an  object  with  various patterns in a large number. This method will group the data obtained with neighboring data based on their  distance. This  method is often used because it is very simple and easy to understand. This research produced outstanding students at Islamic  Imam  Islamic boarding schools by looking at the variables used as benchmarks for students.
Keywords: K-NN Clustring Algorithm; Outstanding Students

## 1. PENDAHULUAN
Kompetensi  antar  siswa  dalam  meraih  prestasi  menjadi  sorotan  tersendiri  dikalangan  para  pengajar.  Karena kemampuan para siswa akan berdampak pada akreditasi sekolah [1] . Penilaian dari berbagai kriteria yang ditentukan bertujuan untuk meminimalisir kesalahan dalam memutuskan siswa berprestasi. Hal ini mendorong pesantren imam muslim untuk melakukan seleksi dengan bantuan teknologi dan suatu metode untuk menghasilkan keputusan terbaik dan tidak merugikan pihak manapun.[2]
Pada saat ini dalam menentukan siswa berprestasi dibeberapa sekolah masih berdasarkan rata-rata nilai raport tanpa  pertimbangan  factor-factor  pendukung  lainnya  salah  satunya.  Padahal  minat  para  siswa  tidak terhenti  hanya pada nilai yang tertera diraport. Hal ini menimbulkan beberapa spekulasi bahwa siswa umumnya hanya pandai secara teori  tetapi  ketika    melakukan    sosialisasi  mereka  tidak  memiliki  kemmpuan  tersebut.  Meskipun  begigu  penilaian siswa  berprestasi  dengn  hanya  melihat  nilai  raport terjadi  karena  para  guru  umumnya  kesulitan  dalam  melakukan penilaian dari berbagai factor lainnya seperti keaktifan organisasi,keikutsertaan dalam suatu lomba tersebut.[3]
Penentuan siswa berprestasi  memerlukan beberapa variable penentu yang akan  menjadi tolak ukur dan  juga dalam  seleksinya  terdapat  siswa  dengan  jumlah  yang  cukup  besar.  Dengan  bantuan  teknologi,  keputusan  untuk menentukan  siswa  berprestasi  dapat  dilakukan  dengan  lebih  efisien,  mudah  dan  cepat  serta  mampu  meminimalisir kesalahan sehingga hasil yang di dapatkan memikili tingkat persentase yang tinggi. Selain itu diperlukan sebuah teknik yang  mumpuni  untuk  mambantu  menentukan  siswa  berprestasi.  Oleh  karena  dalam  penentuan  siswa  berprestasi penulis mengimplementasikan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). [4]–[6]
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan sebuah metode sederhana dan cocok digunakan untuk melakukan pengenalan  terhadap  pola  dan  berbagai  objek.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  algoritma  supervised  yang  akan
melakukan pengelompokkan terhadap data-data baru dengan melihat jarak-jaraknya dengan data yang sudah ada.[7], [8]
Beberapa  penelitian  terdahulu  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor dalam  menentukan  suatu keputusan dengan variable dan data yang cukup banyak. Diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh [2] dengan judul  Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Stmik  Kristen Neumann Indonesia

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu    analisa  menggunakan  berbagai  pengamatan  mengenai    kumpulan  data  sehingga menghasilkan  suatu  hubungan  yang  tak  terduga  dan  merangkum  data  melalui  tata  cara  yang  berbeda  dengan sebelumnya,  namun  dapat  dimengerti  serta  memberikan  manfaat  kepada  pemilik  data[8].  Istilah  Data  mining  atau sring disebut juga  pattern recognition adalah suatu analisa data dengan menggunakan metode atau  algoritma yang berguna untuk pengolahan data sehingga dapat menemukan suatu pola data baru yang akhirnya menjadi pengetahuan baru yang berguna bagi pemilik data.

## 2.2  Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbour (K-NN) adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam soal klasifikasi. Algoritma K-NN adalah salah satu algoritma paling sederhana untuk menyelesaikan maalah klasifikasi dan biasanya menghasilkan hasil yang jelas dan kempetitif.[1]
d ij =  (x 1i – x 1j ) 2 + (x 2i – x 2j ) 2 +....+ (x ki -x kj ) 2 (1)
Langkah-langkah algoritma K-Nearest Neighbor 1. Tentukan parameter K (jumlah tetangga terdekat)
2. Hitung kuadrat jarak Euclidean brnda sesuai dengan data latihan yang diberikan.
3. Urutkan hasil nomor 2 dalam urutan menarik (dari tinggi ke rendah)
4. Koleksi kategori Y (klasifikasi tetangga terdekat berdasarkan nilai K)
5. Dengan menggunakan kategori tetangga terdekat maka kategori objek dapat diprediksi

## 2.2 Siswa
Siswa adalah siswa  yang  duduk dimeja sekolah dasar (SD),  sekolah  menengah pertama (SMP), sekolah  menengah pertama ke atas (SMA). Para siswa ini belajar untuk memperoleh ilmu dan meraih prestasi pahami pengetahuan yang diperoleh komunitas pendidikan.  Ada  beberapa teori yang mendefinisikan apa yang dimaksud dengan siswa antara lain :
a. Siswa adalah manusia dan siswa dalam proses perkembangan atau pertumbuhan sifat setiap orang membutuhkan bimbingan dan bimbingan konsisten kearah poin terbaik, yaitu kemampuan alaminya.[9]
b. Siswa adalah orang yang formal. Daftra untuk mengambil kelas didunia pendidikan . dari defenisi tersebut dapat dijelaskan  bahwa  siswa  adalah  status  dilakukan  oleh  seseorang  karena  keterkalitan  seseorang  dengan  dunisa pendidikan mungkin calon intrlektual generasi penerus bangsa.[10]

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian dalam kasus ini di lakukan tahapan pertama yaitu pengumpulan data dari studi kasus di atas.  Sebagai bahan latihan  penelitian  penelitian  dengan  metode  algoritma  K-NN.  Data  yang  sudah  terkumpul  akan  di  lakukan pemprosesan atau penyaringan  varabel  yang tidak di  butuhkan dalam  metode ini. Setelah di  lakukan pemprosesan data, maka data akan di input ke dalam database. Setelah itu maka data tersebut dapat di gunakan sebagai penelitian menggukan algoritma K-NN. Berikut ada bagan alir pemprosesn penelitian ini.
a. Pengumpulan data
Dalam sebuah penelitian yang harus di lakukan pertama kali yaitu pengumpulan data dari tempat penelitian atau studi kasus nya. Pengumpulan ini di lakukan agar seorang peneliti dapat mengetahui apa masalah yang terjadi dan bagaimana  mengatasi  masalah  tersebut.dalam  penelitian  ini  data  di  dapat  dari  salah  satu  guru  yang  menajar  di pondok pesantren imam muslim. Dan dalam penelitiian melakukan metode K-NN.
b. Pemprosesan data
Setelah data di kumpulkan , maka data yang banyak dan besar tersebut di proses dan di saring untuk mempermudah memahami data tersebut. Tahapan ini di lakukan karena tidak semua yang di dapat bisa di gunakan dengan metode K-NN ini. Maka dari itu data harus di saring dan d proses terlebih dahulu sebelum di olah.
c. Penginputan data
Selanjutnya  yaitu  pengimputan  data  yang  telah  d  proses.  Penginputan  data  dilakukan  dengan  memasukan  data yang di butuh dalam metode K-NN ini. Data yang sudah di inputkan maka dapat di lakukan pemecahan masalah dalam penelitian ini.
d. Implementasi K-NN
Pada tahapan ini akan di lakukan pengerjaan data yang sudah di input dengan menggunakan metode K-NN dengan menggunakn rumus-rumus yang ada pada algoritma K-NN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini peneliti memerlukan data training yang akan dijadikan rujukan terhadap data beru yang akan diolah untuk  menghasilkan  suatu  keputusan  berupa  siswa  berprestasi  di  Pesantren  Imam  Muslim.  Dalam  prosesnya,  ada beberapa data yang diperlukan seperti data training, data testing, data kriteria dan subkriteria. Kriteria yang dijadikan tolak ukur siswa berprestasi dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Data Training 2018/2019
No Nama Kehadiran Nilai Kepribadian Nilai rata- rata raport Ekstrakulikuler Keterangan 1 Adi 100 100 88 100 Berprestasi 2 Arpan 100 95 90 80 Berprestasi 3 Dewi 90 100 92 90 Berprestasi 4 Fany 100 80 87 100 Berprestasi 5 Hani 70 95 95 70 Tidak 6 Jaka 80 95 88 90 Berprestasi 7 Ridwan 100 100 92 80 Berprestasi 8 Rini 70 100 90 70 Tidak 9 Widia 80 80 88 85 Berprestasi 10 Zikri 90 100 85 90 Berprestasi Tabel 2. Data Target No Nama Kehadiran Nilai Kepribadian Nilai rata- rata raport Ekstrakulikuler Keterangan 1 Ari 100 90 90 80 … 2 Andi 90 90 75 100 … 3 Annisa 100 80 95 90 … 4 Cici 100 70 75 80 … 5 Joko 90 100 80 90 … 6 Sandi 100 80 90 90 … 7 Sinta 100 100 85 80 … 8 Tama 80 90 85 80 … 9 Tono 100 80 90 85 … 10 Umar 90 90
95 80 … Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Keterangan K1 Kehadiran K2 Nilai Kepribadian K3 Nilai rata-rata raport K4 Ekstrakulikuler
Untuk setiap kriteria akan dikelompokkan menjadi beberapa sub kriteria, yaitu [1] :
1. Kriteria Kehadiran (K1)
Kriteria kehadiran diperlukan untuk melihat seberapa besar motivasi kehadiran siswa disekolah. Subkriteria dari kriteria kehadiran dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4. Kriteria Kehadiran Kriteria Keterangan 90 - 100% Sangat Baik 75-80% Baik <75% Kurang
2. Kriteria Kepribadian (K2)
Kepribadian diperlukan untuk melihat prilaku sehari-hari para siswa dan etika siswa terhadap guru. Berikut tabel kriteria Kepribadian :
Tabel 5. Kriteria Kepribadian
Kriteria Keterangan 90-100 Sangat Baik 80-89 70-79 <70 Baik Cukup Kurang
3. Kriteria Nilai Rata-Rata Raport (K3)
Nilai rata-rata raport didapatkan dari hasil penjumlahan nilai siswa untuk setiap mata pelajaran lalu dibagi dengan jumlah mata pelajaran. Nilai rata-rata raport diperlukan untuk melihat kemampuan akademis siswa. Berikut tabel kriteria nilai rata-rata raport :
Tabel 6. Kriteria Nilai Rata-Rata Raport Kriteria Keterangan 90-100 Memuaskan 80-89 76-79 70-75 <70 Sangat Baik Baik Cukup Kurang

## 4. Kriteria Ekstrakulikuler
Kegiatan  ekstrakulikuler  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  siswa  diluar  jam  pelajaran.  Kegiatan  ini  akan mengembangkan bakat siswa sesuai dengan minatnya. Nilai ektrakulikuler digunakan untuk melihat keaktifan dan kemampuan siswa dalam bersosialisasi. Berikut tabel kriteria ekstrakulikuler :
Tabel 7. Kriteria Ekstrakulikuler Kriteria Keterangan Aktif Tidak Aktif Baik Kurang
5. Kriteria Perlombaan
Kepribadian diperlukan untuk melihat prilaku sehari-hari para siswa dan etika siswa terhadap guru. Berikut tabel kriteria Nilai Kepribadian.
Tabel 8. Kriteria Perlombaan Kriteria Keterangan Pernah Tidak Pernah Baik Kurang
Setelah  menetapkan  kriteria  dan  subkriteria,  maka  kita  akan  mulai  mengimplementasikan  algoritma  K-NN dengan langkah berikut [1], [2] :
1. Tentukan  nilai  tetangga  terdekat  (K).  Dalam  penentuan  tidak  ada  ketentuan  tertentu,  hanya  sesuai  dengan keinginan penulis. Pada penelitian ini kita akan mengambil nilai K=5.
2. Menghitung nilai Euclidean Distance pada setiap data yang ada.
3. Menghitung jarak antara data lama dan data baru serta menetukan jarak terkecil pada setiap data.
4. Melakukan pengurutan data berdasarkan jarak terpendek/terkecil.
5. Menentukan kategori untuk data baru.
Diketahui : K = 5;
1. Menghitung nilai Euclidean Distance dengan rumus [3] :
D(x,y) = √(𝑥 1𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑦 1𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 + (𝑥 2𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑦 2𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 +. .
Untuk  mengetahui  nilai  D  pada  setiap  data  maka  kita  akan  menghitung  masing-masing  nilai  pada  data testing terhadap semua nilai pada data training, misalnya untuk siswa bernama Ari, dapat dihitung sbb :
d( 𝑥 1 ,y) = √(100 − 100) 2 + (100 − 90) 2 + (88 − 90) 2 + (100 − 80) 2 d( 𝑥 1 ,,y) = √(0) 2 + (10) 2 + (−2) 2 + (20) 2
d( 𝑥 1 ,,y) = √0 + 100 + 4 + 400 d( 𝑥 1 ,,y) = √504 d( 𝑥 1 ,,y) = 22,449 d( 𝑥 2 ,y) = √(100 − 100) 2 + (95 − 90) 2 + (90 − 90) 2 + (80 − 80) 2
d( 𝑥 2 ,y) = 5 d( 𝑥 3 ,y) = √(90 − 100) 2 + (100 − 90) 2 + (92 − 90) 2 + (90 − 80) 2
d( 𝑥 3 ,y) = 17,43
d( 𝑥 4 ,y) = √(100 − 100) 2 + (80 − 90) 2 + (87 − 90) 2 + (100 − 80) 2 d( 𝑥 4 ,y) = 22,56 d( 𝑥 5 ,y) = √(70 − 100) 2 + (90 − 90) 2 + (90 − 90) 2 + (70 − 80) 2
d( 𝑥 5 ,y) = 32,40 d( 𝑥 6 ,y) = √(80 − 100) 2 + (95 − 90) 2 + (88 − 90) 2 + (90 − 80) 2
d( 𝑥 6 ,y) = 23
d( 𝑥 7 ,y) = √(100 − 100) 2 + (100 − 90) 2 + (92 − 90) 2 + (80 − 80) 2 d( 𝑥 7 ,y) = 10,20 d( 𝑥 8 ,y) = √(70 − 100) 2 + (100 − 90) 2 + (90 − 90) 2 + (70 − 80) 2
d( 𝑥 8 ,y) = 33,17 d( 𝑥 9 ,y) = √(80 − 100) 2 + (80 − 90) 2 + (88 − 90) 2 + (85 − 80) 2 d( 𝑥 9 ,y)= 23
d( 𝑥 10 ,y) = √(90 − 100) 2 + (100 − 90) 2 + (85 − 90) 2 + (90 − 80) 2
d( 𝑥 10 ,y) = 18,03
Tabel 9. Euclidean Distance
No Nama Kehadiran Nilai Kepribadian Nilai rata- rata raport Ekstrakulikuler Euclidean Distance 1 Adi 100 100 88 100 22,45 2 Arpan 100 95 90 80 5 3 Dewi 90 100 92 90 17,43 4 Fany 100 80 87 100 22,56 5 Hani 70 95 95 70 32,40 6 Jaka 80 95 88 90 23 7 Ridwan 100 100 92 80 10,20 8 Rini 70 100 90 70 33,17 9 Widia 80 80 88 85 23 10 Zikri 90 100 85 90 18,03
2. Mengurutkan jarak terkecil
Jarak terkecil didapatkan dengan melihat nilai Euclidean distance pada setiap objek pada  tabel. Contohnya pada tabel 10 Nilai Euclidean terkecil yaitu pada Ssiwa bernama “Arpan” dengan nilai Euclidean Distance yaitu 5, siswa Arpan memiliki jarak terkecil  yaitu 1, begitu pula dengan objek lainnya, sampai dengan jarak terbesar yaitu 10. Nilai pada jarak terdekat dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 10. Jarak Terdekat
No Nama Kehadiran Nilai Kepribadian Nilai rata-rata raport Ekstrakulikuler Euclidean Distance Jarak 1 Adi 100 100 88 100 22,44994432 5 2 Arpan 100 95 90 80 5 1 3 Dewi 90 100 92 90 17,43559577 3 4 Fany 100 80 87 100 22,56102835 6 5 Hani 70 95 95 70 32,40370349 9 6 Jaka 80 95 88 90 23 7 7 Ridwan 100 100 92 80 10,19803903 2 8 Rini 70 100 90 70 33,1662479 10 9 Widia 80 80 88 85 23 8 10 Zikri 90 100 85 90 18,02775638 4
3. Hasil data baru
Menentukan hasil data baru dengan melihat keputusan 5 tetangga terdekat dari data lama yaitu :
a. Jarak  terdekat  (1) oleh  siswa  Arpan,  pada  tabel  1  data training  sebelumnya  “Arpan”  dikategorikan  sebagai siswa berprestasi.
b. Jarak terdekat (2) oleh siswa Ridwan, pada tabel 1 data training sebelumnya “Ridwan” dikategorikan sebagai siswa berprestasi.
c. Jarak terdekat (3) oleh siswa Dewi, pada tabel 1 data training sebelumnya “Dewi” dikategorikan sebagai siswa berprestasi.
d. Jarak terdekat (4) oleh siswa Zikri, pada tabel 1 data training sebelumnya “Zikri” dikategorikan sebagai siswa berprestasi.
e. Jarak terdekat (5) oleh siswa Adi, pada  tabel 1 data training sebelumnya “Adi” dikategorikan sebagai siswa berprestasi.
Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 11. Hasil Siswa 1 No Nama Kehadiran Nilai Kepribadian Nilai rata- rata raport Ekstrakulikuler Euclidean Distance Jarak Keterangan 1 Adi 100 100 88 100 22,44994432 5 Berprestasi 2 Arpan 100 95 90 80 5 1 Berprestasi 3 Dewi 90 100 92 90 17,43559577 3 Berprestasi 4 Fany 100 80 87 100 22,56102835 6 …… 5 Hani 70 95 95 70 32,40370349 9 …… 6 Jaka 80 95 88 90 23 7 …… 7 Ridwan 100 100 92 80 10,19803903 2 Berprestasi 8 Rini 70 100 90 70 33,1662479 10 …… 9 Widia 80 80 88 85 23 8 …… 10 Zikri 90 100 85 90 18,02775638 4 Berprestasi
Maka data baru dengan siswa “Ari” dapat dikategorikan sebagai “Siswa Berprestasi” .
Untuk semua sampel siswa dilakukan perhitungan kembali seperti diatas, maka didapatkan kesimpulan seperti  tabel berikut :

## Tabel 12. Hasil Akhir
No Nama Kehadiran  Nilai Kepribadian  Nilai rata-rata raport  Ekstrakulikuler  Keterangan 1 Ari 100 90 90 80 Berprestasi 2 Andi 90 90 75 100 Berprestasi 3 Annisa 100 80 95 90 Berprestasi 4 Cici 100 70 75 80 Berprestasi 5 Joko 90 100 80 90 Berprestasi 6 Sandi 100 80 90 90 Berprestasi 7 Sinta 100 100 85 80 Berprestasi 8 Tama 80 90 85 80 Berprestasi 9 Tono 100 80 90 85 Berprestasi 10 Umar 90 90 95 80 Berprestasi
Dari  tabel  diatas didapatkan bahwa dari  jumlah 10 sample siswa dengan  mengambil  jarak tetangga terdekat yaitu k=5, jumlah siswa beprestasi adalah 10, dan tidak berprestasi adalah 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian tentang sistem pendukung keputusan pemberian reward pada Karyawan dengan Kombinasi metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA), maka diperoleh kesimpulan yaitu sebagai berikut. Dalam pemberian reward pada Karyawa PT. Matahari Department Store masih dalam penilaian yang subjektif. Penggunaan Kombinasi metode AHP dan metode OCRA dapat membantu menyelesaikan masalah dalam pemberian reward pada Karyawa PT. Matahari Department Store

## REFERENCES
[1] A. Paramita, F. A. Mustika, and N. Farkhatin, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Guru Terbaik Berdasarkan Kinerja dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 9–18, 2017.
[2] rani irma handayani and   yuni darmianti, “Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Pada Pt. Cipta Nuansa Prima Tangerang,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 103–110, 2017.
[3] T.  N.  Saragih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Reward  Kepada  Karyawan  Menggunakan  Metode  Preference Selection Index,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 615–622, 2019.
[4] Sumardi, “Karyawan Lpk Alfabank Semarang Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ),” Infokam , 2016.
[5] M.  Angeline  and  F.  Astuti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Ilm. SMART , vol. II, no. 2, pp. 45–51, 2018.
[6] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[7] J. E. A. & T.-P. L. Efraim Turban, Decision Support System and Intelligent Systems . Yogyakarta: Andi, 2005.
[8] I. P. W. A. Luh Made Yulyantari, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan , Andi. Yogakarta: Andi, 2019.
[9] L. Hernando, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan Baru Berbasis Client Server,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 239–246, 2020.
[10]  N. Narti, A. Yani, and S. Sriyadi, “Penerapan Metode AHP Dalam Mencari Jurusan Yang Paling Diminati,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 2, 2020.
[11]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.