I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 2 (2022) 50-55
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Instrumen  Investasi  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS
Anang Surono¹, Bayu Adjie Rossena², Ika Kurniawati 3
123 Universitas Nusa Mandiri
Jl.Kramat Raya No.18, Jakarta Pusat, Indonesia
1 suronoanang@gmail.com, 2 bayu.arossena@gmail.com, 3* ika.iki@nusamandiri.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 6 Juli 2022 Revisi Akhir: 19 September 2022 Diterbitkan Online : 30 September 2022
In managing finances there are various ways to choose, such as saving and investing. Investment has long term and short term goals and has several types of instruments with each instrument having a promising return.  Generation  Z  is  now  familiar  with  matters  related  to  financial technology  in  their  money  management  field.  The  lack  of  literacy  of Generation  Z  in  terms  of  investment  raises  doubts  and  even  fear  in investing, making it difficult to choose or decide on the best investment instrument  product.  This  study  aims  to  help  potential  investors, especially Generation Z, in choosing the type of investment according to the selection criteria offered, namely Equity Mutual Funds, Money Market  Mutual  Funds,  Crypto,  Bonds,  and  Deposits.  The  research method used is Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution  (TOPSIS).  The  results  of  data  analysis  obtained  the  best preference  values,  namely  Equity  Funds  of  0.75  and  Deposits  with  a value of 0.62. The results of this study are implemented by designing a website-based decision support system that can help determine the best investment instrument according to user preferences.
K ATA K UNCI
Investasi, Sistem Pendukung Keputusan,

## TOPSIS

## K ORESPONDENSI
Telepon: +6283898189929 E-mail: ika.iki@nusamandiri.ac.id

## 1. P ENDAHULUAN
Investasi merupakan salah satu cara menyimpan dana yang dapat digunakan untuk mempersiapkan cadangan di masa mendatang [1]. Generasi Z sebagai pelaku perubahan merupakan generasi yang menjadi bagian dari masa bonus demografi Indonesia. Bonus demografi merupakan kondisi usia  produktif  yang  akan  mencapai  65,11%  lebih  banyak dari  usia  non  produktif  yang  diperkirakan  akan  terjadi  di Indonesia hingga tahun 2045[2]. Generasi Z saat ini sudah sangat  akrab  dengan  hal  yang  berkaitan  dengan  finansial teknologi  untuk  bidang  pengelolaan  uang  mereka  seperti investasi. Namun masih sedikitnya generasi Z yang mulai menabung ke investasi untuk pengelolaan uangnya. Hal ini diperkuat  dari  data  koran  sindo  tahun  2017,  yang menunjukan  bahwa  jumlah  investor  muda  Indonesia  di tahun  2017  telah  mencapai  30,06%  dan  26,24% diantaranya  merupakan  generasi  milenial.  Sisanya  dari generasi muda yang berinvestasi, generasi Z hanya sebesar 3,82%. Angka ini masih sangat kecil dibandingkan dengan generasi  milenial  [3].  Berdasarkan  penelitian  [4],  literasi keuangan dapat mempengaruhi minat investasi mahasiswa
secara  positif.  Peran  literasi  keuangan  akan  mendorong individu  untuk  dapat  menggunakan  jasa  dan  produk keuangan  secara  benar  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diinginkan,  sehingga  tidak  mudah  ditipu  oleh  oknum kejahatan  yang  sering  memanfaatkan  ketidaktahuan seseorang tentang keuangan untuk memperoleh keuntungan pribadi. Peran literasi keuangan muncul untuk membantu memperbaiki kualitas pelayanan keuangan agar semakin  baik  dan  dapat  berkontribusi  menumbuhkan perekonomian  serta  pembangunan  suatu  negara  [4]. Penelitian lainnya yang dilakukan [5]  menjelaskan bahwa generasi  muda  akan  memiliki  minat  berinvestasi  ketika memiliki  literasi  keuangan  terkait  investasi  dan  memiliki minat  pribadi  agar  merasa  yakin  akan  apa  yang  akan diinvestasikan.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk membantu pengambilan keputusan salah satunya keputusan  pemilihan  instrumen  investasi  yang  sesuai dengan  preferensi  pengguna.  Metode  TOPSIS  dipilih karena  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  yang  didasarkan  pada  alternatif terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi
ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Konsep  ini  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis  [6]. Metode TOPSIS memberikan perankingan alternatif yang menjamin  kedekatan  dengan  kriteria  benefit  dan menjauhkannya  dari  kriteria  yang  bersifat  cost.  Sistem yang dibangun diharapkan mampu menghasilkan rekomendasi  dengan  memberikan  perankingan  instrumen investasi kepada pengguna sesuai preferensinya.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Dalam  bidang  investasi  terdapat  berbagai  macam pilihan  instrumen  investasi,  masing-masing  memiliki keuntungan dan resiko yang beragam. Berdasarlkan hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  yang  melakukan penelitian  menggunakan  metode  topsis  kepada  180 responden  untuk  membantu  individu  dalam  memilih instrumen investasi dimana didapatkan hasil  sebesar 0.65 untuk  intrumen  investasi  Deposito  yang  paling  layak direkomendasikan dibandingkan Reksadana dan SBR.
Penelitian  lainnya  [8]  fokus  pada    sistem  pendukung keputusan  pemilihan  investasi  saham  berbasis  web menggunakan metode smart. Penelitian tersebut menggunakan    5  instrument  diantaranya:  ADRO,  CPIN, ASII,  UNVR,  INDY.  Hasil  yang  diperoleh  yakni  ADRO merupkan instrument investasi saham paling direkomendasikan   dengan hasil akhir sebesar 0.66.
Penelitian oleh [9] bertujuan untuk membangun sistem pendukung  keputusan  untuk  penentuan  lokasi  wisata dengan  metode  TOPSIS  dan  fuzzy.  Metode  ini memberikan pembobotan kriteria sesuai dengan kondisi/preferensi  pengguna,  dan  melakukan  pengolahan pada  data  yang  bersifat  rasa/fuzzy.  S istem  pendukung keputusan penentuan pegawai terbaik yang dilakukan pada penelitian  ini  menggunakan  tiga  metode  yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Analytical Hierarchy
Process (AHP),  dan Technique  For  Order  Preference  By Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS).  Penelitian  yang menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat dapat    memberikan    rekomendasi    pegawai terbaik berdasarkan ranking/
peringkat pada Bank BJB berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan [10]. Penelitian yang dilakukan sekarang mencoba membangun  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan metode TOPSIS   untuk menentukan produk instrumen  investasi    diantaranya:  Reksadana  Saham, Reksadana  Pasar  Uang,  Crypto,  Obligasi,  Deposito, dengan memperhatikan 5 kriteria utama dalam berininvestasi  yaitu:  Resiko,  Tujuan  Investasi,  Dana Investasi,  Legalitas  Investasi,  dan  potensi  Keuntungan yang  didapatkan.  Hasil  analisa  diimplementasikan  pada aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website untuk  memudahkan  generasi  Z  dalam  menentukan investasi yang cocok dan sesuai dengan kriterianya.

## 3. M ETODOLOGI

## A. Objek Penelitian
Objek dalam penelitian ini adalah Generasi Z dengan rantang usia 16 – 24 tahun yang sudah pernah melakukan investasi  dalam  satu  instrumen  investasi  yang  sudah
ditentukan  dalam  penelitian  ini  yaitu:  Reksadana  Saham, Reksadana Pasar Uang, Crypto, Obligasi, Deposito.

## B. Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik dalam proses pengumpulan data oleh penulis adalah sebagai berikut:
1) Kuesioner
Pengumpulan data yang pertama adalah dengan cara menyebarkan  kuesioner.  Kuesioner  ini  disebar melalui  media  sosial  baik  itu  WhatsApp,  Facebook, Twitter,  Instagram  serta  Telegram,  yang  dimana targetnya adalah pelaku investasi atau investor yang sekurang  kurangnya  pernah  melakukan  investasi pada salah satu dari kelima instrumen investasi yang penulis gunakan pada penelitian ini.
2) Studi Literatur Melakukan  studi  literatur  melalui  berbagai  sumber diantaranya  Jurnal,  Buku,  Media  Internet  yang berkaitan  dengan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan instrumen investasi bagi generasi Z dengan menggunakan metode TOPSIS.
3) Populasi dan Sampel Penelitian Dari  hasil  penentuan  sampel  menggunakan  rumus slovin  didapat    angka  sebesar  200  yang  akan dijadikan sampel atau responden.

## C. Metode Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode TOPSIS sebagai metode analisis data. TOPSIS (Technique for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution) adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  [7]. Berikut  beberapa  langkah-langkah  dalam  menggunakan metode TOPSIS:
1) Matriks Keputusan Ternormalisasi
Langkah  pertama  adalah  menormalkan  matriks keputusan,  normalisasi  dilakukan  pada  setiap  atribut matriks, normalisasi Hal ini dilakukan dengan membandingkan setiap atribut pada alternatif dengan akar jumlah  kuadrat  dari  setiap  elemen  kriteria  yang  sama untuk  semua  alternatif.  Persamaan  (1)  menampilkan formula  untuk  normalisasi  setiap  atribut  dari  matriks persyaratan.
….……. (1)
Keterangan :
𝑟 𝑖𝑗 = nilai atribut yang telah ternormalisasi 𝑖 = 1,2,...,m 𝑗 = 1,2,...,n.
𝑥 𝑖𝑗
= matriks keputusan.
2) Pembobotan Nilai Metriks Keputusan
Selanjutnya  adalah  membuat  matriks  ternormalisasi berbobot  dengan  simbol  Y.  Pembobotan  dilakukan dengan  kalikan  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi dengan  elemen-elemen  pada  vektor  bobot  preferensi dengan  simbol  W.  Persamaan  (2)  menampilkan  formula

## untuk pembobotan
……………………….. (2) Keterangan :
𝑦 𝑖𝑗
= matriks ternomalisasi terbobot
𝑤 𝑖
= vektor bobot 𝑟 𝑖𝑗
= matriks ternormalisasi
3) Menentukan solusi ideal Positif dan Negatif Solusi Ideal Positif (+)
Solusi  ideal  positif  dapat  ditentukan  berdasarkan peringkat  bobot  dinormalisasi  ( 𝑦 𝑖𝑗 ).  Dengan persamaan (3).
𝐴 + =  (𝑌 1 +  , 𝑌 2 +  ,   … 𝑌𝑛 +) ………………….. (3)
Solusi Ideal Negatif (-) Solusi  ideal  positif  juga  dapat  ditentukan  berdasarkan peringkat  berat  badan  normal  ( 𝑦 𝑖𝑗 ).  Vektor  solusi  ideal negatif dilambangkan dengan 𝐴 − dengan persamaan (4).
𝐴 − =  (𝑌 1 −  , 𝑌 2 −  ,   … 𝑌𝑛 −) …………..……….. (4)
4) Tentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.
Jarak solusi ideal positif Jarak  antara  alternatif 𝐴 𝑖 dan  solusi  ideal  positif ditampilkan pada persamaan (5).
……..………… (5) Keterangan : 𝐷 𝑖 + = Jarak alternatif dengan solusi ideal positif 𝑦 𝑖 + = Solusi ideal positif 𝑦 𝑖𝑗 = matriks normalisasi berbobot Jarak terhadap solusi ideal negatif Jarak  antara  alternatif 𝐴 𝑖 dan  solusi  ideal  negatif ditampilkan pada formula (6).
……………….... (6)
5) Menentukan nilai prefensi untuk setiap alternatif
Nilai preferensi adalah nilai akhir yang menjadi tolak ukur  dalam  menentukan  peringkat  dari  semua alternatif  yang  tersedia.  Formula  (7)  untuk mendapatkan nilai preferensi bagi setiap alternatif.
………………………………(7) Dengan 0 < 𝑉 𝑖 < 1 dan 𝑖  =  1,  2,  3,   … .  𝑚 Keterangan : 𝑉 𝑖 = Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal positif
𝐷 𝑖 − = Jarak alternatif 𝐴 𝑖 dengan solusi ideal negatif 𝐷 𝑖 + = Jarak alternatif 𝐴 𝑖 dengan solusi ideal positif
6) Merangking Alternatif
Alternatif  dapat  diurutkan  berdasarkan 𝑉 𝑖 Oleh karena itu, alternatif terbaik adalah alternatif dengan jarak terpendek ke solusi ideal dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Analisis Data
Dari  hasil  kuesioner  yang  telah  didapatkan,  yaitu dengan  jumlah  responden  adalah  200  responden  yang telah  mengisi  21  pernyataan,  yang  dibagi  kedalam  5 kriteria yaitu: Resiko, Dana, Tujuan, Legalitas dan Potensi keuntungan investasi. Maka hasil nilai rata-rata dari setiap kriteria dengan alternatif dapat dijabarkan dalam table 1.
TABEL 1. N ILAI R ATA - RATA S ETIAP K RITERIA DENGAN A LTERNATIF
Alternatif Kriteria
Resiko Tujuan Dana Legalitas Keuntun gan Crypto 3,72 3,90 4,17 3,70 3,84
Deposito 3,85 4,15 4,24 3,94 3,92
Obligasi 3,77 4,02 4,33 3,73 3,75 Reksadana Pasar Uang 3,89 4,19 4,52 4,00 3,93 Reksadana Saham 3,86 4,19 4,27 4,10 4,03

## 1) Menghitung Nilai Matriks Ternormalisasi
Dari setiap Kategori yang Dilambangkan X(i) dimana (i) = 1,2,3,4 dan 5. Perhitungan nilai matriks ternormalisasi ditampilkan pada formula (8).
…………………….. (8)
Dengan i= 1, 2, ..., m dan j= 1, 2, …, n
Maka:
X (1)
√3,72 2 + 3,85 2 + 3,77 2 + 3,89 2 + 3,86 2 = 8,5374
Maka:
R (1.1) = 3,72/ 8,5374 = 0,4361 R (2.1) = 3,85/ 8,5374 = 0,4507 R (3.1) = 3,77/ 8,5374 = 0,4411 R (4.1) = 3,89/ 8,5374 = 0,4560 R (5.1) = 3,86/ 8,5374 = 0,4519
X (2)
√3,90 2 + 4,15 2 + 4,02 2 + 4,19 2 + 4,19 2
= 9,1509 Maka:
R (1.2) = 3,90/ 9,1509= 0,4259
R (2.2) = 4,15/ 9,1509= 0,4536
R (3.2) = 4,02/ 9,1509= 0,4394 R (4.2) = 4,19/ 9,1509= 0,4579 R (5.2) = 4,19/ 9,1509= 0,4584
X (3)
√4,17 2 + 4,24 2 + 4,33 2 + 4,52 2 + 4,27 2 = 9,6308
Maka: R (1.3) = 3,90/ 9,6308= 0,4333 R (2.3) = 4,15/ 9,6308= 0,4397 R (3.3) = 4,02/ 9,6308= 0,4494
R (4.3) = 4,19/ 9,6308= 0,4697
R (5.3) = 4,19/ 9,6308= 0,4430
X (4)
√3,70 2 + 3,94 2 + 3,73 2 + 4,00 2 + 4,10 2 = 8,7116
Maka: R (1.4) = 3,70/ 8,17116= 0,4247 R (2.4) = 3,94/ 8,17116= 0,4518 R (3.4) = 3,73/ 8,17116= 0,4276 R (4.4) = 4,00/ 8,17116= 0,4592 R (5.4) = 4,10/ 8,17116= 0,4710
X (5)
√3,84 2 + 3,92 2 + 3,75 2 + 3,93 2 + 4,03 2 = 8,7077
Maka: R (1.4) = 3,84/ 8,7077= 0,4406 R (2.4) = 3,92/ 8,7077= 0,4498 R (3.4) = 3,75/ 8,7077= 0,4307 R (4.4) = 3,93/ 8,7077= 0,4512 R (5.4) = 4,03/ 8,7077= 0,4632
Dari  Hasil  perhitungan  matriks  didapatkan  table  matrix keputusan ternormalisasi seperti ditampilkan pada tabel 2.
TABEL 2. N ILAI M ATRIK T ERNORMALISASI Alternatif R (i,1) R (i,2) R (i,3) R (i,4) R (i,5) Crypto 0,4361 0,4259 0,4333 0,4247 0,4406 Deposito 0,4507 0,4536 0,4397 0,4518 0,4498 Obligasi 0,4411 0,4394 0,4494 0,4276 0,4307 Reksadana Pasar Uang 0,4560 0,4579 0,4697 0,4592 0,4512 Reksadana Saham 0,4519 0,4584 0,4430 0,4710 0,4632

## 2) Membuat  Matrix  Keputusan  Ternormalisasi Terbobot (Y)
Untuk  menentukan  matrix  ternormalisasi  terbobot elemennya diambil dari R(i). Sebelum menghitung matrix keputusan  ternormalisasi  terbobot,  terlebih  dahulu  harus menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria.  Nilai bobot  awal  (w)  digunakan  untuk  menunjukan  tingkat
kepentingan relatif dari setiap kriteria. Bobot dari masing- masing kriteria dapat diuraikan dalam tabel berikut:
TABEL 3. B OBOT K RITERIA No Kriteria Bobot (w) 1 Resiko Investasi 5 2 Tujuan Investasi 3 3 Dana Investasi 4 4 Legalitas Investasi 3 5 Potensi Keuntungan Investasi 5
Setelah  menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matrik  keputusan ternormalisasi terbobot seperti ditampilkan pada tabel 4.
TABEL 4. M ATRIKS K EPUTUSAN T ERNORMALISASI T ERBOBOT i Y (i,1) Y (i,2) Y (i,3) Y (i,4) Y (i,5) 1 2,180462 1,277717 1,733217 1,274156 2,202969 2 2,253402 1,360777 1,758985 1,355328 2,248979 3 2,205381 1,318171 1,797614 1,282765 2,153278 4 2,279896 1,373786 1,878888 1,377466 2,255815 5 2,259676 1,375087 1,772088 1,413051 2,315970
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
3) Menentukan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  (A+)  dan Solusi Ideal Negatif (A-)
TABEL 5. S OLUSI I DEAL P OSITIF
Solusi Ideal Positif Y (i,1) Y (i,2) Y (i,3) Y (i,4) Y (i,5) 2,180462 1,375087 1,733217 1,413051 2,315970
TABEL 6. S OLUSI I DEAL N EGATIF Solusi Ideal Negatif Y (i,1) Y (i,2) Y (i,3) Y (i,4) Y (i,5) 2,27989 6 1,27771 7 1,87888 8 1,27415 6 2,15327 8
4) Menentukan  Jarak  Antara  Nilai  Setiap  Alternatif Dengan Matriks Solusi Ideal Positif Dan Negatif
TABEL 7. J ARAK A NTARA N ILAI S ETIAP A LTERNATIF DENGAN M ATRIKS S OLUSI I DEAL P OSITIF DAN N EGATIF D+
D- 0,20
0,18 0,12 0,19 0,23 0,12 0,19 0,17 0,09 0,26 5) Menentukan  Nilai  Preferensi  Untuk  Setiap
Alternatif
TABEL 8. H ASIL N ILAI P REFERENSI S ETIAP A LTERNATIF Alternatif Nilai Preferensi
Crypto 0,47 Deposito 0,62 Obligasi 0,34 Reksana Pasar Uang 0,48 Reksadana Saham 0,75

## 6) Merangking Alternatif
TABEL 8. N ILAI A LTERNATIF B ERDASARKAN R ANKING Alternatif Nilai Preferensi Ranking Reksadana Saham 0,75 1 Deposito 0,62 2 Reksadana Pasar Uang 0,48 3 Crypto 0,47 4 Obligasi 0,34 5

## 4.2. Design Dan Implementasi Hasil
Setelah  melakukan  perhitungan  sesuai  dengan metode  TOPSIS,  serta  telah  medapatkan  hasil  alternatif atau  instrumen  investasi  dengan  nilai  terbaik  yakni Reksadana  Saham,  dengan  nilai  preferensi  0.75,  tahap berikutnya  implementasi  ke  dalam  sebuah  aplikasi berbasis  website.  Namun  sebelumnya  dibuat  rancangan use case seperti ditampilkan pada gambar 1.
a. Use Case Diagram
Gambar 1. Use Case Diagram

## b. Entity Relational Diagram (ERD)
ERD atau Entity Relational Diagram pada penelitian ini memiliki  4  table  utama  yaitu  Tabel  Alternatif,  Analisa, Kriteria  dan  Tabel  Bobot  Kriteria,  yang  masing-masing memiliki field tersendiri yang akan di detailkan pada poin desain database.
Gambar 2. Entity Relational Diagram (ERD)

## 4.3. Implementasi Sistem
Setelah  dilakukan  perhitungan  secara  manual  dan dilakukannya  proses  perancangan  database  dan  desain antar muka aplikasi website. Selanjutnya diimplentasikan ke dalam aplikasi web yang telah dirancang. Implementasi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database Management System (DBMS) MySQL.

## 1) Implementasi Hasil Nilai TOPSIS
Halaman  ini  berisi  mengenai  data  hasil  perhitungan topsis yang telah penulis kumpulkan dari hasil kuesioner yang telah diolah pada perhitungan manual
Gambar 3. Implementasi Halaman Hasil Nilai TOPSIS

## 2) Tampilan Halaman Cari Referensi oleh User
Halaman merupakan tampilan untuk user yang ingin mencari  referensi  dari  instrument  investasi  sesuai preferensi user berdasarkan nilai bobot kriteria yang dapat ditentukan oleh user.

## Gambar 4. Halaman Cari Referensi User

## 3) Tampilan Hasil Proses Cari Referensi
Gambar 5. Halaman Hasil Proses Cari Referensi
Gambar  5  merupakan  menampilkan  halaman  hasil proses  mencari  referensi  yang  dapat  digunakan  oleh  user untuk  membantu  menentukan  instrument  investasi  yang sesuai dengan preferensi user.

## 5. KESIMPULAN
Metode  TOPSIS  dapat  digunakan  untuk  pengolahan dan perhitungan data kuesioner dari 200 responden. Hasil analisis  data  menggunakan  TOPSIS  diperoleh  bahwa instrumen  investasi  terbaik  adalah Reksadana  Saham dengan  nilai  preferensi  sebesar  0,75.  Implementasi  hasil analisa  tersebut  dengan  merancang  antarmuka/aplikasi berbasis website untuk memudahkan pemilihan instrumen investasi  terbaik  khususnya  generasi  Z.  Aplikasi  sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  digunakan  oleh  user  atau calon  investor  dan mampu  menghasilkan  rekomendasi dalam  menentukan  instrument  investasi  yang  sesuai dengan preferensi user.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Saputra,  “Analisis  Faktor  Investasi  Pada
Mahasiswa Generasi Z Di Bandung,” J. Ilmu Keuang.
dan  Perbank. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  41–57,  2020,  doi: 10.34010/jika.v9i1.2679
[2]  Bappenas,  “Indonesia  2045:  Berdaulat,  Maju,  Adil dan  Makmur,” Bappenas.Go.Id ,  2019,  [Online]. Available: https://www.bappenas.go.id/files/Visi Indonesia  2045/Ringkasan  Eksekutif  Visi  Indonesia 2045_Final.pdf
[3] “Investor  Muda  Zaman  Now  Dominasi  Pasar Modal Indonesia.” [4] Faidah, F. ”Pengaruh literasi keuangan dan faktor demografi terhadap minat investasi mahasiswa”. Journal  of  Applied  Business  and Economic , 5 (3), 251-263, 2019.
[5] Z.  Azhar,  N.  Azilah,  and  A.  Syafiq,  “Investment Awareness Among Young Generation,” vol. 36, no. Icbmr,  pp.  126–135,  2017,  doi:  10.2991/icbmr-
17.2017.12.
[6] E.  T.  Alawiah  and  S.  Susilowati,  “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Vending Machine Dengan Metode TOPSIS Studi Kasus PT.
KAI Commuter Jabodetabek,” IJCIT (Indonesian J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  208–215, 2018.
[7] E.  T.  Alawiah,  S.  Sefrika,  and  M.  H.  Siregar, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Instrumen  Investasi  Bagi  Individu  Dengan Metode Top sis,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf.
Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  8 – 13,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6596.
[8] T. S. Waruwu and S. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Investasi  Saham  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  SMART,” J. Mahajana  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  8–13,  2020, [Online]. Available: http://e-journal.sari- mutiara.ac.id/index.php/7/article/view/1191
[9] Santiary.  P.A.W.,  et  al,  ”  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Lokasi  Wisata  Dengan
Metode  Topsis”,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu  Komputer  (JTIIK),  Vol.  5,  No.  5,  Oktober 2018, hlm. 621-628, DOI: 10.25126/jtiik2018551120.
[10]   A.  Suryana,  E.  Yulianto,  and  K.  D.  Pratama, “PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN PRESTASI PEGAWAI  MENGGUNAKAN  METODE  SAW,
AHP,  DAN  TOPSIS”, jitter ,  vol.  3,  no.  2,  Apr. 2017.