## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Program Indonesia Pintar Dengan Metode Fuzzy TOPSIS
Regina Ainaya 1* , Dudih Gustian 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi Dan Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Indonesia e-mail: regina.ainaya_si18@nusaputra.ac.id 1 , dudih@nusaputra.ac.id 2

## Abstract
Smart Indonesia Program Assistance is educational assistance provided by the government to elementary, middle and high school students aged 6-12 years. The Smart Indonesia Program is an improvement from the previous government program, namely Assistance for Poor Students. This assistance is one of the existing aids at the MI Salakopi school, but the school is still having difficulties in determining the students who are entitled to the Smart Indonesia Program (PIP). This  problem  is  due  to  the  same  criteria  and  the  selection  is  still  manually  by  the  school operator.  In  addition,  in  previous  studies,  there  were  several  similar  rankings,  of  course reducing  the  level  of  objectivity  and  accuracy  of  research  based  on  the  results  of  direct observations  of  prospective  beneficiaries.  The  combination  of  the  Fuzzy  Topsis  method  is expected  to  provide  a  solution,  especially  in  reducing  the  same  ranking  data  so  that  the accuracy of objectivity is better. The Fuzzy Topsis method can reduce the results of the same ranking to 46%. The final result of the calculation using Fuzzy TOPSIS which was tested on 15 alternatives with the highest value of A12 of 0.658
Keywords : Decision Suport System, Fuzzy TOPSIS, Smart Indonesia Program
Abstrak
Bantuan  Program  Indonesia  Pintar  merupakan  bantuan  pendidikan  yang  disediakan pemerintah dan diberikan kepada siswa SD, SMP dan SMA yang berusia 6-12 tahun. Program Indonesia  Pintar  ini  adalah  peningkatan  dari  program  pemerintah  yang  sebelumnya  yaitu Bantuan Siswa Miskin (BSM). Bantuan ini adalah salah satu bantuan yang ada di sekolah MI Salakopi, namun pihak sekolah memiliki kesulitan untuk menentukan siswa-siswi yang berhak mendapatkan Program Indonesia Pintar (PIP). Masalah tersebut dikarenakan adanya kriteria yang  sama  dan  pemilihan  pun  masih  secara  manual  oleh  operator  sekolah.  Selain  itu  pada penelitian sebelumnya terdapat beberapa rangking yang sama tentunya mengurangi tingkat obyektifitas serta akurasi penelitian berdasarkan hasil obeservasi ke calon penerima bantuan secara  langsung.    Kombinasi  metode  Fuzzy  Topsis  diharapakan  dapat  memberikan  solusi khususnya  dalam  mengurangi  data  perangkingan  yang  sama  sehingga  akurasi  obyektifitas agar lebih baik.  Metode Fuzzy Topsis dapat mengurangi hasil perankingan yang sama menjadi 46%.  Hasil  akhir  perhitungan  menggunakan  Fuzzy  TOPSIS  yang  diuji  pada  15  alternatif dengan nilai tertinggi yaitu A12 sebesar 0,658.
Kata  Kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Fuzzy  TOPSIS,  Program  Indonesia  Pintar

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  Program  Indonesia  Pintar  adalah  bantuan  pendidikan  yang diberikan oleh pemerintah kepada siswa SD, SMP dan SMA yang berusia 6-12 tahun.  Program  Indonesia  Pintar  ini  adalah  peningkatan  dari  program pemerintah sebelumnya yaitu Bantuan Siswa Miskin (BSM) [1]. MI Salakopi adalah sekolah swasta yang terletak di Kabupaten Sukabumi. Bantuan yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ada  di  sekolah  ini  salah  satunya  yaitu  Program  Indonesia  Pintar.  Dalam proses  penyeleksian  calon  penerima  bantuan  masih  menggunakan  metode manual  oleh  operator  dikarenakan  belum  adanya  sistem  untuk  membantu pemilihan sehingga menghasilkan keputusan yang kurang tepat sasaran. Oleh karena  itu,  dirancang  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang bertujuan  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  memilih  calon  penerima bantuan agar tepat sasaran.

## Gambar 1. Grafik Penerima Program Indonesia Pintar
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pihak  sekolah  kesulitan  dalam memilih  siswa  calon  penerima  bantuan.  Seperti  tidak  semua  siswa  yang mendapat  bantuan  dari  kalangan  siswa  tidak  mampu.  Masalah  tersebut karena  adanya  kesamaan  kriteria  antar  siswa  dan  pemilihan  dilakukan secara manual oleh operator sekolah. Maka dari itu, dalam penelitian ini akan dibuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) supaya dapat membantu sekolah dalam memilih calom penerima bantuan agar tepat sasaran.
Selain  itu  permasalahan  yang  terdapat  pada  penelitian  sebelumnya yang  menggunakan  metode  Topsis  ialah  pemilihan  calon  penerima  PIP sebanyak  15  orang.  Namun  hasil  analisisnya  terdapat  80%  yaitu  11  orang calon  penerima  PIP  yang  memiliki  hasil  sama  seperti  pada  gambar  2,  ini artinya  penelitian  tersebut  masih  terdapat  permasalahan  yang  harus diselesaikan [2].  Hal ini diperlihatkan pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Grafik analisis hasil perankingan dengan metode TOPSIS
47% 53% Grafik Penerima PIP SISWA TIDAK MAMPU SISWA MAMPU 80% 20%
Grafik analisis hasil perankingan dengan metode TOPSIS
Hasil Sama Hasil Berbeda
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Metode  yang  dibandingkan  yaitu  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) dan Metode Teknik Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  dalam  menentukan  Calon  Penerima  bantuan  pendidikan  siswa kurang  mampu  di  Yayasan  Pendidikan  Islam  (YPI)  Sirnamiskin  Bandung. Metode TOPSIS menghasilkan 73,3% lebih baik dibandingkan menggunakan metode SAW dengan hasil 20%. TOPSIS lebih direkomendasikan karena lebih akurat  dibandingkan  SAW  [2].  Dari  perbandingan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS pada pemilihan asisten laboratorium di FKOM  UNIKU,  didapatkan  hasil  pengukuran  nilai  akurasi  metode  AHP sebesar  45%  sedangkan  metode  TOPSIS  sebesar  73%  [3][4].  Dari  hasil penelitian  oleh  Ni  Kadek  Sukerti  yang  berjudul  Penerapan Fuzzy TOPSIS untuk  seleksi  penerima  bantuan  kemiskinan,  mendapatkan  kesimpulan bahwa  masalah  alternatif  yang  mengandung  ketidakpastian  serta  ketidak konsistenan  dapat  menggunakan  metode Fuzzy TOPSIS  karena  metode  ini merupakan bagian dari MADM (Pengambilan Keputusan Multi Atribut) untuk menentukan alternatif terbaik [5].  Berdasarkan perbandingan diatas, Fuzzy TOPSIS  dipilih  sebagai  metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Kelebihan  metode Fuzzy TOPSIS  yaitu  konsepnya  yang  sederhana  juga mudah  dipahami. Fuzzy TOPSIS  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis yang sederhana [7].
Penelitian  ini  memberikan  solusi  untuk  mencari  alternatif  dari pemilihan bantuan PIP sesuai dengan kriteria yang diukur dari pembobotan kriteria oleh pihak kepala sekolah. Sehingga dicari nilai yang ideal mendekati positif dan negatif untuk mendapatkan bobot perankingan. Selain itu, untuk mengurangi  proses  perankingan  yang  sama  menggunakan  logika Fuzzy sehingga dapat meningkatkan tingkat akurasi dalam pengambilan keputusan yang lebih objektif dari sebelumnya.
Penelitian ini dapat memberikan manfaat untuk sekolah supaya dapat memilih  calon  penerima  bantuan  tepat  sasaran.  Sehingga  siswa  yang mendapat  bantuan  bisa  menggunakannya  untuk  kebutuhan  sekolah  dan meneruskan ke pendidikan yang selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  khusus  yang membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan,  yang  dapat menyelesaikan  masalah  semi  terstruktur  secara  efektif  dan  efisien,  tetapi tidak  dapat  menggantikan  fungsi  pengambilan  keputusan  dalam  membuat keputusan  [15].  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  penyediaan informasi,  pemrosesan  data,  dan  pemodelan  yang  disediakan  oleh  sistem informasi  untuk  membentuk  keputusan  yang  fleksibel  [7].  Konsep pendukung  keputusan  berbasis  komputer  memfasilitasi  pengambilan keputusan menggunakan data dan model untuk memecahkan masalah [8].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Logika Fuzzy
Fuzzy secara  linguistik  didefinisikan  sebagai  kabur  atau  samar-samar. Nilainya  bisa  besar  atau  salah.  Dalam Fuzzy ,  disebut  anggota  dan  dapat mengambil nilai dari 0 (nol) hingga 1 (satu). Bertentangan dengan himpunan tegas  dengan  nilai  1  atau  0  (ya  atau  tidak).  Logika Fuzzy adalah  cara  yang baik untuk suatu ruang output, dengan nilai kontinu. Dengan demikian, dapat dikatakan  bahwa  sesuatu  yang  sebagian  benar  dan  sebagian  salah  dalam waktu yang bersamaan [10].
Teori himpunan Fuzzy adalah kerangka matematis untuk menjelaskan ketidakpastian, ketidaktepatan, kurangnya informasi, dan kebenaran parsial. Dalam  teori  himpunan Fuzzy ,  komponen  utama  yang  lebih  berpengaruh adalah  fungsi  keanggotaan,  yang  merepresentasikan  kedekatan  suatu  objek dengan  beberapa  atribut,  sedangkan  dalam  teori  probabilitas,  frekuensi relatif lebih banyak digunakan [10].
Variabel  linguistik  adalah  variabel  yang  mewakili  situasi  yang  sangat kompleks  atau  tidak  dapat  dijelaskan  dengan  ekspresi  konvensional kuantitatif.  Bobot  variabel  linguistik  dapat  dinilai  sangat  rendah,  rendah, sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Nilai  linguistik  juga  dapat  diwakili  oleh himpunan Fuzzy . Setelah didapatkan nilai bobot dari masing-masing kriteria, dihitung dengan menggunakan metode TOPSIS [11].

## 2.3. Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  untuk menentukan  kedekatan  relatif  alternatif  terhadap  solusi  optimal  [12]. Namun, alternatif dengan jarak terkecil dari solusi ideal positif belum tentu jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif.  Oleh  karena  itu,  TOPSIS memperhitungkan  jarak  ke  solusi  ideal  positif  dan  jarak  ke  solusi  ideal negatif.  Solusi  optimal  dalam  metode  TOPSIS  diperoleh  dengan  melakukan pendekatan  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  TOPSIS  akan mengurutkan alternatif-alternatif tersebut berdasarkan prioritas kedekatannya  dengan  solusi  ideal  positif  [13].  Berikut  langkah-langkah dalam TOPSIS [14]:
1) Normalisasi matriks keputusan
Normalkan setiap elemen dalam matriks D untuk mendapatkan matriks R yang dinormalisasi. Setiap nilai rij yang dinormalisasi dapat dihitung seperti rumus berikut:
√∑ …..(1) 2) Buat matriks keputusan ternormalisasi berbobot menggunakan rumus berikut: …..(2)
3) Tentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, rumusnya adalah:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
( ) …..(3) ( ) …..(4) 4) Tentukan  jarak  nilai  setiap  alternatif  dari  matriks  solusi  ideal  positif dan negatif. Jarak adalah alternatif Ai dengan solusi positif dirumuskan sebagai berikut : √∑ ( ) …..(5) 5) Jarak  adalah  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  negatif  dirumuskan sebagai berikut :
√∑ ( ) …..(6) 6) Tentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Kedekatan relatif dari alternatif A+ dengan solusi ideal A- dinyatakan dengan rumus berikut:
…..(7)
7) Mengurutkan  alternatif.  Alternatif  dapat  dicantumkan  secara berurutan.  Oleh  karena  itu,  solusi  terbaik  adalah  solusi  dengan  jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal negatif.

## 2.4. Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  dilakukan  pada  sekolah  Madrasah  Ibtidaiyah  (MI) Salakopi Kecamatan Cicantayan Kabupaten Sukabumi.

## 2.5. Pengambilan Data
Pengambilan  data  yang  dilakukan  yaitu  dengan  wswancara  yang dilakukan  langsung  dengan  pihak  sekolah  yaitu  kepala  sekolah.  Sehinga didapatkan  data  primer,  data  yang  diambil  langsung  dari  obyek  penelitian atau data yang berasal dari sumber asli atau pertama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Persiapan Dengan Metode Fuzzy TOPSIS
Sebelum  memulai  perhitungan  dengan  metode Fuzzy TOPSIS  ada beberapa hal yang harus disiapkan, diantaranya[4] :
a) Menentukan kriteria
Table 1. Kriteria Kode Kriteria C1 Presensi Kehadiran C2 Prestasi Siswa C3 Penghasilan Orang Tua C4 Perilaku
b) Menentukan nilai kriteria. Nilai normalisasi didapat dari hasil perhitungan menggunakan Fuzzy . Dapat dilihat pada Tabel 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2. Nilai Normalisasi Fuzzy Kriteria Normalisasi C1 -0,754010858 C2 0,584670286 C3 0,584670286 C4 0,584670286
c) Masing-masing kriteria diberikan nilai kecocokan atau rating Tabel 3. Penilaian Penilaian Nilai Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup 1 d) Menentukan nilai kecocokan siswa terhadap kriteria Tabel 4. Nilai Kecocokan Nama Siswa Kode Alternatif C1 C2  C3  C4 Tri Agung Nugroho A1 3 1 2 2 Siti Fatimah A2 3 2 2 3 Muhammad Hafidz A3 2 2 3 2 Citra Kirana A4 3 3 1 2 Yunadin A5 2 2 3 2 Vielma Shidqia A6 3 3 2 2 Regina Safitri A7 3 2 2 2 Novara Amelya Putri A8 2 1 3 2 Hifdzi Nafsi Bintani A9 3 2 2 2 Askia Rahayu A10 3 2 1 2 Alfiana Rahma Jinan A11 3 2 2 2 Zahrin Hadiyatuzzara A12 3 3 3 2 Uwesul Qorni A13 3 2 2 2 Sya’roni A14 2 2 3 2 Siti Zahra Fauziyah A15 2 2 2 3

## 3.2. Penyelesain Perhitungan Dengan Metode TOPSIS
1) Menormalisasikan matriks keputusan membutuhkan rating kinerja setiap alternatif 𝐴𝑖 pada setiap kriteria 𝐶𝑗 yang ternormalisasi.
a) Mencari nilai C1 C1 = 10,488
Maka,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Mencari nilai C2
C2 = 8,306
Maka, c) Mencari nilai C3 = 8,888
Maka,
d) Mencari nilai C4 C4 = 8,366 Maka,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2) Pembobotan  (Y)  pada  matriks  yang  telah  ternormalisasi  dengan  cara mengkalikan nilai bobot setiap kriteria dengan matrik ternormalisasi yang telah dihitung dengan metode Fuzzy (Rij).
a) Pembobotan matriks ternormalisai C1
(   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) b) Pembobotan matriks ternormalisasi C2 (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    )

## (    )
c) Pembobotan matriks ternormalisasi C3 (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) (    ) d) Pembobotan matriks ternormalisasi C4 (   )
(   )
(   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (    ) (    ) (    )
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(    )
(    )
(    )
3) Mencari nilai dari solusi ideal positif (A+) dan nilai solusi ideal negatif (A- ).  Nilai  tersebut  didapat  dari  hasil  nilai  maksimum  pembobotan  matriks ternormalisasi. Hasil solusi ideal positif (A+) dan niai solusi ideal negatif (A-) dapat dilihat pada table dibawah.
Tabel 5. Hasil Nilai Solusi Ideal Positif Dan Solusi Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 A+ -0,144 0,211 0,197 0,210 A- -0,216 0,070 0,066 0,140
4) Mencari  jarak  antara  nilai  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif (D+) dan solusi ideal negatif (D-).
Tabel 6. Nilai Alternatif Dengan Matriks Solusi Ideal Positif Dengan Solusi Ideal Negatif Kode Alternatif  D+ D- C1 0,185  0,066 C2 0,120  0,119 C3 0,099  0,166 C4 0,165  0,141 C5 0,099  0,166 C6 0,120  0,155 C7 0,139  0,096 C8 0,157  0,150 C9 0,139  0,096 C10 0,180  0,070 C11 0,139  0,096 C12 0,100  0,193 C13 0,139  0,096 C14 0,099  0,166 C15 0,096  0,139 5) Menentukan nilai preferensi setiap alternatif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
6) Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  telah  dicari,  maka  langkah selanjutnya  yaitu  mengurutkan  nilai  dari  yang  terbesar  ke  terkecil. Adapun  hasil  akhir  dari  metode Fuzzy TOPSIS  dapat  dilihat  pada  Tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Akhir Fuzzy Topsis Ranking Nama Kode Alternatif Hasil Metode Fuzzy Topsis 1 Zahrin Hadiyatuzzara A12 0,658 2 Muhammad Hafidz A2 0,625 2 Yunadin A6 0,625 2 Sya’roni A5 0,625 5 Siti Zahra Fauziyah A14 0,591 6 Vielma Shidqia A7 0,564 7 Siti Fatimah A9 0,498 8 Novara Amelya Putri A11 0,488 9 Citra Kirana A13 0,460 10 Regina Safitri A15 0,409 10 Hifdzi Nafsi Bintani A4 0,409 10 Alfiana Rahma Jinan A8 0,409 10 Uwesul Qorni A3 0,409 14 Askia Rahayu A10 0,281 15 Tri Agung Nugroho A1 0,262
Berdasarkan table diatas dapat dilihat bahwa A12 merupakan prioritas calon penerima bantuan dengan metode gabungan Fuzzy TOPSIS begitupun dengan  menggubakan  metode  TOPSIS  menggunakan  perhitungan  microsoft excel. Hasil menggunakan metode TOPSIS dengan total nilai 0,667 sedangkan menggunakan metode gabungan Fuzzy Topsis dengan total nilai 0,658.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  akhir  menggunakan  metode Fuzzy TOPSIS terdapat pengurangan data hasil perankingan yang sama menjadi 46% dari 80%  data  yang  sama  menggunakan  metode  TOPSIS.  Sehingga  dapat  ditarik kesimpulan bahwa metode Fuzzy TOPSIS terbukti dapat mengurangi jumlah perankingan  yang  sama.  Didapatkan  hasil  akhir  perhitungan  menggunakan metode Fuzzy TOPSIS  dengan  15  siswa  yaitu  skor  tertinggi  0,658  dengan kode alternatif A12.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 883-894 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P,  D.  K.,  Hamdana,  E.  N.,  &  Fahreza,  D.  D.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Prioritas  Calon  Penerima  Program  Indonesia  Pintar  Pada Siswa Sekolah Menengah Pertama Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Informatika Polinema, 4(2), 101. https://doi.org/10.33795/jip.v4i2.153. [2]  Yenia,  I.  F.  (2019).  Perbandingan  metode  TOPSIS  dan  metode  SAW untuk menentukan bantuan pendidikan siswa kurang mampu (Doctoral dissertation, UIN Sunan Gunung Djati Bandung). http://digilib.uinsgd.ac.id/24878/. [3]  Maesyaroh,  S.  (2020).  Analisis  Perbandingan Metode  AHP  dan  TOPSIS Dalam  Pemilihan  Asisten  Laboratorium  di  FKOM  UNIKU.  Nuansa Informatika,
14(2),
17. https://doi.org/10.25134/nuansa.v14i2.2913350.
[4]  Ainaya,  R.,  &  Gustian,  D.  (2021,  September).  Sistem  Pendukung Keputusan  Calon  Penerima  Program  Indonesia  Pintar  Pada  Siswa Sekolah  Dasar  Menggunakan  Metode  Topsis.  In  Seminar  Nasional Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Informatika  Universitas  Nusa  Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 197-208). https://doi.org/10.25134/nuansa.v14i2.2913350.
[5]  Sukerti, N. K. (2015). Penerapan Fuzzy Topsis Untuk Seleksi Penerima Bantuan  Kemiskinan.  Jurnal  Informatika  Darmajaya,  15(2),  127-140. https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalInformatika/article/vi ew/595.
[6]  Mutmainah,  I.,  &  Yunita,  Y.  (2021).  Penerapan  Metode  Topsis  Dalam Pemilihan  Jasa  Ekspedisi.  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan Komputer), 10(1),
86–92. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.1028. [7]  Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode AHP. Jumanji (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 3(01), 1. https://doi.org/10.26874/jumanji.v3i01.48.
[8]  Khusna,  I.  M.,  &  Mariana,  N.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bibit  Padi  Berkualitas  Dengan  Metode  AHP  Dan  Topsis. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer),  10(2),  162–169. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i2.1145.
[9]  Perwira,  R.  I.  (2015).  Aplikasi  pemilihan  operator  sumur  produksi menggunakan Fuzzy ahp  dan Fuzzy topsis  di  pt.  geotama  energi. Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 12(1), 1-10. https://doi.org/10.31315/telematika.v12i1.522.
[10]  Handayani,  C.,  &  Robbany,  S.  F.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Dana  Bantuan  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat  Untuk Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode Fuzzy Topsis.  Jurnal  ICT: Information Communication & Technology, 18(1), 34–40.
https://doi.org/10.36054/jict-ikmi.v18i1.47.
[11]  Haqiki,  N.,  Rahmawati,  W.  M.,  &  Hakimah,  M.  (2021,  October). Pengambilan  Keputusan  Beasiswa  Bantuan  Di  Mts  Addini  Al-Burdah Menggunakan  Metode Fuzzy Topsis.  In  Prosiding  Seminar  Nasional Sains  dan  Teknologi  Terapan  (Vol.  9,  No.  1,  pp.  555-562). https://ejournal.itats.ac.id/sntekpan/article/view/2256%0Ahttps://ej ournal.itats.ac.id/sntekpan/article/download/2256/1932.
[12]  Ristiana,  R.,  &  Jumaryadi,  Y.  (2021).  Sistem  pendukung  keputusan pemilihan  wedding  organizer  menggunakan  Metode  SAW  (Simple Additive Weighting). Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 10 (1), 25-30. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[13]  Muzakkir,  I.  (2017).  Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa  Panca Karsa Ii. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(3), 274–281. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.
[14]  Sari,  W.  E.,  B,  M.,  &  Rani,  S.  (2021).  Perbandingan  Metode  SAW  dan Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer),  10(1),  52–58. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.1027.
[15]  Gustian,  D.,  Nurhasanah,  M.,  &  Arip,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process.  Jurnal  Komputer  Terapan,  5(2),  1-12. https://doi.org/10.35143/jkt.v5i2.3336