## Implementasi Metode Entropy dan Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
(Studi Kasus : Jakarta Smart City)
Mitha Anggreani Rupang 1 , Adhi Kusnadi 2
Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia mitha.anggreani@student.umn.ac.id adhi.kusnadi@umn.ac.id
Diterima 20 April 2018 Disetujui 8 Juni 2018
Abstract —Employee  is  a  part  of  the  company's  most important asset in its efforts to maintain survival, growth, ability to compete and profit. At this time the process of assessment of employees in Jakarta Smart City is still in the form of manual and the decision only from one party only,  so  the  process  is  still  not  accurate.  So  it  takes  the methods that must be able to replace that system. For that reason, a Decision Support System (SPK) was created to determine the best employees in Jakarta Smart City. In the  system  implemented  the  method  of  Entropy  and TOPSIS. Entropy method can be trusted in determining the weight of the criteria to be used. And TOPSIS method can quickly perform the ranking process. Criteria to be used  are  quality  and  quantity  of  work,  obedience, cooperation,  morale,  and  work  discipline.  The  index  of satisfaction  level  of  respondents  to  the  decision  support system  ranges  from  70%  -80%,  meaning  that  the assessment of the system created gives results at a fairly good level.
Index Terms— employee, nter key words or phrases in alphabetical order, separated by commas

## I. P ENDAHULUAN
Karyawan merupakan aset terpenting yang dimiliki oleh  perusahaan,  dalam  usahanya  mempertahankan kelangsungan  hidup,  berkembang,  bersaing  serta mendapatkan laba. Kualitas karyawan yang baik, dapat meningkatkan produktivitas perusahaan. Agar kualitas para  karyawan  terjaga  dan  meningkat  dengan  baik, perusahaan  perlu  melakukan  suatu  penilaian  kinerja pegawai [1].
Hal tersebut belaku juga  untuk  Jakarta Smart  City (JSC).  Sebuah perusahaan  di  bawah  pemerintah  DKI Jakarta,  yang  menggunakan  konsep smart  city untuk mengoptimalkan  penggunaan teknologi Informasi dan Komunikasi  (TIK).  Bermanfaat  untuk  mengetahui, memahami, dan mengontrol sumber daya di suatu kota dengan  lebih  efektif  dan  efisien,  sehingga  dapat memaksimalkan    pelayanan    publik,    menyediakan solusi  untuk  masalah,  dan  mendukung  pembangunan yang berkelanjutan.
Dengan
bertambahnya karyawan maka keanekaragaman  karyawan  juga  semakin  kompleks sehingga  lebih  sulit  memilih  karyawan  terbaik.  Pada saat ini proses penilaian kinerja karyawan masih dalam bentuk  manual dan  keputusan  hanya  dari  satu  pihak saja,  yaitu  proyek  manager.  Sehingga  proses  yang dilakukan  masih  belum  akurat, bias  saja dinterperensi oleh  pihak  lain.  Oleh  karena  itu  perlu  dibuat  aplikasi sistem  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  dan independent. Penilaian tidak hanya oleh satu pihak, tapi oleh  beberapa  pihak  yang  berkepentingan  terhadap karyawan tersebut seperti beberapa kepala unit.
Pengambilan  keputusan  terkait  dengan  pemilihan produk  dengan  banyak  kriteria  dapat  menggunakan metode- metode yang banyak digunakan, seperti AHP, ELECTRE,  TOPSIS,  ENTROPY,  SAW,  dan  FUZZY [2]. Seperti pada penelitian [2], untuk sistem pemilihan handphone menggunakan SAW.
Penelitian  yang  terkait  dengan  pengambilan keputusan tersebut diantaranya adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Handoyo  dkk.  (2014)  menunjukkan bahwa  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan)  dengan metode entropy dapat melakukan proses seleksi dengan cepat  dan  cukup powerful untuk  menghitung  suatu bobot kriteri karena metode ini bisa digunakaan untuk berbagai  jenis  data,  baik  kuantitatif  (angka)  maupun kualitatif (kata) [3] .
Sementara penelitian yang dilakukan oleh Ramirez dkk.  (2010)  menunjukkan  bahwa  TOPSIS  dapat dijadikan metode SPK (Sistem Pendukung Keputusan) yang  dapat  memberikan  alternatif pilihan secara cepat dan  menghasilkan nilai  keputusan  yang  sangat  tinggi sehingga memudahkan decision maker dalam mengambil  keputusan  [4].  Pada  penelitian  [5], perbandingan hasil analisis metode SAW dan TOPSIS tersebut menunjukkan TOPSIS memberikan hasil yang lebih baik untuk narasumber tertentu.

## ISSN 2355-3286
Berdasarkan  penelitian  di  atas,  maka  dibuatlah sistem  pendukung  keputusan  yang  diharapkan berfungsi  untuk  membantu  pihak  JSC  (Jakarta  Smart City)  untuk  melakukan  penilaian  kinerja  setiap karyawan berdasarkan ranking yang dihitung menggunakan  metode entropy dan  TOPSIS. Metode Entropy digunakan untuk menghitung bobot kriteria,dan  TOPSIS  digunakan  untuk  menentukan rangking dari karyawan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Metode Entropi
Dalam  metode  pembobotan,  e ntropy dapat diaplikasikan untuk pembobotan atribut-atribut, hal ini dilakukan oleh Hwang dan Yoon (1981). Menggunakan metode  e ntropy ,  kriteria  dengan  variasi  nilai  tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi. Vivi Triyanti dan M. T.  Gadis  menyimpulkan,  metode  entropy  cukup powerfull untuk menghitung bobot suatu kriteria. [6].
Metode penilaian untuk rating kriteria menggunakan bilangan bulat ganjil antara 1-10 dengan range  scope yaitu  1,  3,  5,  7,  dan  9.  Angka  tersebut menunjukkan tingkat kepentingan tiap  kriteria, nilai 1 menunjukkan  sangat  tidak  penting  sampai  angka  9 menunjukkan  sangat penting. Skala penilaian  tersebut merupakan skala perbandingan yang  umumnya sering digunakan  dalam  penelitian  atribut  kualitatif  yang selalu subjektif [3].
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  metode entropy [6] .
1. Membuat tabel data rating kriteria
Tabel  data  rating  kinerja  adalah  nilai  alternatif pada  setiap  kriteria  dimana  setiap  kriteria  tidak saling bergantung satu dengan lainnya
2. Normalisasi tabel data kriteria
Rumus Normalisasi adalah sebagai berikut.
.....................                      (1)
Dimana : 𝑑 𝑖 𝑘 = nilai data yang telah dinormalisasi 𝑥 𝑖 𝑘 = nilai data yang belum dinormalisasi 𝑥 𝑖𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑘 = nilai data yang belum dinormalisasi yang mempunyai nilai paling tinggi
D k = jumlah nilai data yang telah dinormalisasi
3. Perhitungan Entropy
Langkah  selanjutnya  adalah  pengukuran entropy untuk  setiap  atribut  ke-k  dengan  terlebih  dahulu mencari 𝑒 max pada  rumus  2  dan  K  pada  rumus  3, Rumusnya adalah :
e max = ln m                        (2)
Dimana : m = jumlah alternatif
(3)
Perhitungan entropy untuk  setiap  kriteria  ke-k ditunjukkan pada rumus 2.5.
(4)
Setelah  mendapat 𝑒 (d i )  untuk  masing-masing  atribut, maka  dapat  ditentukan  total entropy untuk  masing- masing atribut, rumusnya adalah :
(5)
Dimana : e ( d k ) = nilai entropy pada setiap kriteria (k=1,2,...,n) E = total entropy
4. Perhitungan Bobot Entropy
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  bobot dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
(6)
Dimana : e ( d k )  =  nilai  entropy  pada  setiap  kriteria (k=1,2,...,n)
E = total entropy
n = jumlah kriteria
𝜆̅ k = bobot entropy
Setelah mendapatkan bobot entropy untuk masing- masing kriteria jika sebelumnya telah ada bobot awal atau  bobot  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  maka hasil bobot entropy yang sebenarnya untuk tiap kriteria akan didapat dengan perhitungan berikut ini:
(7)
Dimana : e ( d k )  =  nilai  entropy  pada  setiap  kriteria (k=1,2,...,n)
E = total entropy n = jumlah kriteria
𝜆̅ k = bobot entropy 𝜆 k = bobot entropy akhir

## C. Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  atau  alternatif  pilihan  yang merupakan  alternatif  yang  mempunyai  jarak  terkecil dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar  dari  solusi
ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan jarak Euclidean. Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus  mempunyai  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal negatif.  Maka  dari  itu,  TOPSIS  mempetimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi optimal  dalam  metode  TOPSIS  didapat  dengan menentukan kedekatan relatif suatu altenatif terhadap solusi  ideal  positif.  TOPSIS  akan  merangking alternatif  berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Alternatif- alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan sebagai  referensi  bagi  pengambil  keputusan  untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  metode TOPSIS [6].
1. Menentukan matriks rating kinerja Matrik  rating  kinerja  adalah  nilai  alternatif  Ai
(i=1,2..,m)  pada  setiap  kriteria  Cj  (j=1,2,..,n)  dimana setiap  kriteria  tidak  saling  bergantung  satu  dengan yang lainnya
2. Menentukan matriks ternormalisasi
(8)
Dimana : i = 1,2,....m j = 1,2,....n r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternomalisasi r x ij adalah elemen dari matriks keputusan x

## 3. Menghitung matriks ternormalisasi terbobot
(9)
Dengan i = 1,2,3,.....m, dan j=1,2,3,....n, Dimana :
y ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot y w j = bobot dari kriteria ke- j r ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi r ij
4. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
(10)
Dimana :
𝑦 𝑗 + = max, dimana j adalah kriteria keuntungan ( benefit ) 𝑦 𝑗 + = min, dimana j adalah kriteria biaya ( cost ) 𝑦 𝑗 − = min, dimana j adalah kriteria keuntungan ( benefit ) 𝑦 𝑗 − = max, dimana j adalah kriteria biaya ( cost )
Berdasar  persamaan  12  dan  13,  selanjutnya  dicari nilai solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ) dengan persamaan 14 dan 15.
(11)
Dimana j = 1,2,......,n (n adalah indeks kriteria)
5.  Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan solusi ideal positif ( 𝐷 + ) dan jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal negatif ( 𝐷 − )
Dimana :
𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif. 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif. 𝑦 𝑖𝑗 = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot y.
𝑦 𝑗 + = elemen matriks solusi ideal positif. 𝑦 𝑗 − = elemen matriks solusi ideal negatif.
6. Menghitng nilai prefensi untuk setiap karyawan terbaik (V i ).
Dimana : 𝑣 𝑖 = kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal positif.
𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif. 𝐷 𝑗 − = jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan alternatif yang lebih dipilih

## III. IM PLEMENTASI
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  studi pustaka, dengan mempelajari buku, jurnal, artikel, dan referensi lainnya yang berkaitan. Kemudian mengumpulkan  dan  menganalisa  data-data,  serta mewawancarai  narasumber  untuk  mengetahui  kriteria penilaian karyawan terbaik.

## A. Data Karyawan
Proses  pembuatan  rekomendasi  akan  dijelaskan menggunakan  teknik simple  random  sampling [7].

## ISSN 2355-3286
Sample data  yang  diambil  sebanyak  30  karyawan, sebagian data diperlihatkan  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Sample Data Karyawan
No Karyawan Nilai Kriteria Kualitas &Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin 1 1 A A A C
A 2 2 A A B B - 3 3 C D C C B ... ... ...
... ...
... ... 30 30 A A C
B A
Kemudian  dari  Tabel  1,  dikonversikan  menjadi rating kecocokan dari setiap data karyawan pada setiap kriteria. Data karyawan yang dikonversi menjadi rating kecocokan adalah kualitas dan kuantitas kerja, ketaatan, kerja  sama,  semangat  kerja,  dan  disiplin  kerja. Penentuan nilai rating kecocokan kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Rating Kecocokan Kriteria
Berdasarkan  pada  Tabel  1,  maka  didapat  hasil konversi yang bisa dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 3. Tabel Konversi Nilai Kecocokan
No Karyawan Nilai Kriteria Kualitas &Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin 1 1 9 9 9 5 9 2 2
9 9 7 7 -
3 3 5 3 5 5 7
...
...
... ... ...
... ...
30 30 9 9 5 7
9

## B. Metode Entropy
Dari  Tabel  .3,  kemudian  dinormalisasikan  sesuai dengan Rumus 1, sehingga mendapatkan nilai kriteria ternormalisasi. Sebagai contoh untuk menghitung nilai kriteria  ternormalisasi  untuk  yang  memiliki  nilai
kriteria  5,  dan  kriteria  keseluruhan  memiliki  nilai maksimal  9,  maka 5÷9=0,56 .  Nilai  Data  Kriteria Ternormalisasi  untuk  sampel  karyawan  dapat  dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Tabel Data Kriteria Ternormalisasi
No Karyawan Nilai Kriteria Kualitas &Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin 1 1 1 1 1 0,56 1 2 2 1 1 0,78 0,78 - 3 3 0,56 0,33 0,56 0,56 0,78
... ... ... ... ... ... ... 30 30 1 1 0,56 0,78 1
Kemudian  nilai  data  yang  telah  ternormalisasi dihitung  jumlahnya  sesuai  dengan  Rumus  1,  dalam jumlah sample data ada sebanyak 30 karyawan. Setelah itu  dilakukan  perhitungan entropy setiap  kriteria  ke-i, untuk  nilai entropy setiap  kriteria  maka,  diperlukan perhitungan  untuk  rumus  2  untuk  mencari  nilai 𝑒 max . Nilai 𝑒 max = ln m, dimana m adalah banyak data. Maka nilai 𝑒 max  = 3,401. Setelah  mendapatkan  nilai 𝑒 max , dilanjutkan  dengan  rumus  3,  yaitu  mencari  nilai K , dimana  nilai K  =  1÷3,401=  0,294 . Setelah  itu  bisa didapat  nilai entropy setiap  kriteria  sesuai  dengan rumus  4.  Sebagai  contoh  untuk  menghitung  nilai entropy kriteria ketaatan, yaitu.
𝑒 (ketaatan) =  -0,3  *  (((1  ÷  29.3)  *  ln  (1÷29.3))  + ((1÷29.3) * ln (1÷29.3)) +…+ ((𝑑 𝑖𝑘 ÷ Dᵢ) * ln ( 𝑑 𝑖𝑘 ÷ Dᵢ))) = 0,997.
Nilai entropy setiap kriteria selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Entropy Setiap Kriteria
Kriteria Kualitas & Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin Entropy ke-i 0,998 0,997 0,886 0,991 0,993
Setelah  mendapat  nilai  entropy  setiap  kriteria sesuai  dengan  Tabel  5,  selanjutnya  menentukan  total entropy setiap kriteria sesuai dengan rumus 5, yaitu. Total Entropy = 0,998 + 0,997 + 0,886 + 0,991 + 0,992 = 4,866.
kemudian  melakukan  pencarian  bobot entorpy sesuai dengan  Rumus  6.  Sebagai  contoh  untuk  menghitung bobot entropy kriteria semangat kerja.
𝜆 = 1
5−4,866 * (1 – 0,997) = 0,0702
Bobot Entropy selengkapnya dapat  dilihat  pada Tabel 6.

## Tabel 6. Bobot Entropy
Kriteria Kualitas & Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin Entropy ke-i 0,009008 0,02320 0,8400 0,0702 0,0574
Jika  sebelumnya  telah  ada  nilai  bobot  yg  telah ditentukan  sebelumnya  maka  nilai entropy yang sebenarnya akan di dapat sesuai dengan Rumus 7. Nilai bobot awal untuk pengujian dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Bobot Awal Kriteria Kualitas & Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin Bobot Awal 9 9 9 9 9
Berikut adalah contoh untuk menghitung nilai bobot entropy akhir dari kriteria ketaatan.
𝜆 = (9 * 0.0220190) ÷ (0,08 + 0,2 +7,7 + 0.6 + 0.5 ) = 0.0220190
Bobot Entropy akhir  selengkapnya  dapat  dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8 Bobot Entropy Akhir
Kriteria Kualitas & Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin Bobot Awal 0,009008 0,023209 0,840076 0,070239 0,05747
Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa hasil bobot entropy dan  bobot entropy akhir  menyatakan kriteria  kerja  sama  yang  menjadi  kriteria  utama  dari semua  kriteria.  Perbedaan  ini  terjadi  karena  pada metode entropy , bobot dihitung berdasarkan karateristik  data  pada  kriteria.  Semakin  tinggi  variasi antar  data  pada  kriteria,  maka  bobot  kriteria  semakin tinggi atau penting.

## C. Metode TOPSIS
Dari  tabel  konversi  nilai  kecocokan pada Tabel 3, kemudian dinormalisasikan menggunakan mentransformasikan  setiap  elemen  sesuai  dengan rumus  8  sehingga di  dapat bentuk  Matriks  Keputusan Ternormalisasi.  Sebagai  contoh  untuk  keputusan ternormalisasi karyawan 1.
Rij = 5 ÷ 9 √5 2 + 9 2 + ⋯ +    𝑥 𝑖𝑗 2 = 0,13411
Matriks  keputusan  ternormalisasi  selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Matriks Keputusan Ternormalisasi
No Karyawan Nilai Kriteria Kualitas &Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin 1 1 0,184 0,185 0,352 0,141 0,191 2 2 0,185 0,185 0,274 0,198 0,0212 3 3 0,102 0,062 0,195 0,141 0,148
... ...
... ...
... ... ...
30 30 0,185 0,185 0,195 0,198 0,190
Kemudian Matriks Keputusan Ternormalisasi akan dikalikan dengan nilai bobot entropy akhir berdasarkan bobot awal yang telah ditentukan, sesuai dengan Rumus 8. Nilai bobot entropy akhir dapat dilihat pada Tabel 8. Sebagai  contoh  untuk  karyawan  no  10  dalam  nilai kriteria kerja sama.
V 303 =0,848273173 ∗ 0.213200716 = 0,1808524478
Matriks keputusan ternormalisasi terbobot selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10 Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
No Karyawan Nilai Kriteria Kualitas &Kuantitas Ketaatan Kerjasama Semangat Kerja Disiplin 1 1 0,00166 0,0043 0,2956 0,0099 0,0109 2 2 0,00166 0,0043 0,2299 0,0139 0,0012 3 3 0,0009 0,0014 0,1642 0,0099 0,0085 ... ... ...
... ... ... ... 30 30 0,00166 0,0043 0,1642 0,0139 0,0109
Setelah  mendapat  nilai  Matriks  Keputusan Ternormalisasi  Terbobot,  diteruskan  dengan  mecari Solusi  Ideal  Positif  dan  Solusi  Ideal  Negatif  pada masing-masing kriteria dihitung dengan Rumus 10 dan Rumus 11 dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Nama Kriteria Solusi Ideal Positif (A + ) Solusi Ideal Negatif (A - ) Kualitas & Kuantitas Kerja 0,00166 0,00092 Ketaatan 0,00430 0,00143 Kerjasama 0,2956 0,0328 Semangat Kerja 0,017909 0,00597 Disiplin 0,01097 0,00121
Setelah menetapkan Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal  Negatif,  dapat  dihitung  Jarak  Alternatif  Positif dan Jarak Alternatif Negatifnya dengan Rumus 12 dan Rumus  13  serta  dapat  dilihat  hasilnya  pada  Tabel  12. Sebagai  contoh  untuk  jarak  alternatif  positif  dengan untuk karyawan no 30.
𝐷 30 + = √0 2 + 0 2 +(0,017266) 2 + (0,00016) 2 + 0 2 = √0,017281 = 0,131459
Sebagai contoh untuk jarak alternatif negatif untuk karyawan no 30.
𝐷 30 − = √
0,00000 2 + 0,000008 2 +(0,017266) 2 + (0,000063) 2 +0,000095 2
= √0,017433 = 0,132033

## ISSN 2355-3286

## Tabel 12 Jarak Alternatif Positif dan Negatif
No. Karyawan Jarak Alternatif Positif 𝑫 𝒊 +
Negatif 𝑫 𝒊 − 1 1 0.007959 0.263024 2 2 0.066538 0.197280 3 3 0.131695 0.131662 ... ... ... ... 30 4 0.131459 0.132033
Kemudian  menghitung  Nilai  Preferensi  dari masing-masing  karyawan  tersebut  dengan  Rumus  13 serta  memberikan  ranking  dari  urutan  nilai  tertinggi dari Nilai Preferensi yang dapat dilihat pada Tabel 13. Sebagai contoh untuk nilai preferensi karyawan dengan nomor 30.
𝑉 30 = 0,132033 0,132033+0,131459 = 0,501090

## Tabel 13 Nilai Preferensi dan Urutan Ranking Sistem
No. Karyawan Nilai Preferensi ( 𝑫 𝒊 + )
Rangking
1 1 0.970628 2 2 2 0.747788 6 3 3 0.499937 13 ... ... ... ... 30 4 0.501090 7

## D. Evaluasi System
Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan  membagikan kuesioner  ke  penguna  sistem,  yaitu  direksi  JSC sebanyak  5  orang.  Pertanyaan  kuesioner  disusun berdasarkan  teori  Doll  dan  Torkzadeh  (1988)  tentang pengukuran  kepuasan  yang  disebut  dengan End-User Computing  Satisfication (EUCS).  Terdapat  lima komponen kepuasan yaitu [8] yaitu isi, akurasi, bentuk, kemudahan  dan  ketepatan  waktu.  Penilaian  dihitung menggunakan skala Likert terhadap pertanyaan dengan angka 1 sampai 5, di mana 5 menunjukkan nilai sangat baik  dan  merupakan  nilai  tertinggi  untuk  pertanyaan output yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna positif, sedangkan untuk pertanyaan negatif
menunjukkan  nilai  sangat  buruk,  untuk  nilai  1 menunjukkan  nilai  sangat  kurang  untuk  pertanyaan positif  dan  merupakan  nilai  sangat  baik  untuk pertanyaan negatif [8].
Didapat  indeks  tingkat  kepuasan  responden terhadap  sistem  pendukung  keputusan  berkisar  antara 70%  -80%,  artinya  penilaian  terhadap  sistem  yang dibuat memberikan hasil pada tingkat yang cukup baik.

## IV. S IMPULAN
Implementasi  metode  entropi  dan  TOPSIS  telah berhasil  diimplementasikan,  karena  sudah  digunakan. Metode  ini  memiliki  tingkat  fleksibilitas  yang  tinggi dalam pengambilan keputusan. Sistem yang dirancang dan dibangun ini dapat digunakan oleh Project Manager Jakarta  Smart  City  untuk  menilai  karyawan  terbaik. Presentasi hasil nilai preferensi dan peringkat disajikan dalam bentuk tabel sehingga memudahkan kepala unit dalam  mengambil  keputusan.  Pegawai  peringkat tertinggi  akan  direkomendasikan  oleh  manajer  untuk mendapatkan  penghargaan  dari  perusahaan.  Indeks tingkat kepuasan responden terhadap sistem pendukung keputusan berkisar antara 70% -80%, artinya penilaian terhadap  sistem  yang  dibuat  memberikan  hasil  pada tingkat yang cukup baik. Untuk meningkatkan tingkat akurasi  perlu  ditingkatkan  isi  dan  bentuk  karena penilaian ini merupakan penilaian yang masih rendah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Herman,  I.,  dkk.  (2016).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  dan TOPSIS”.(pdf).Yogyakarta:  Universitas  Jenderal  Achmad Yani.
[2] R. K. Gavade, “Multi-Criteria Decision Making: An Overview of Different Selection Problems and Methods”
[3] Handoyo  Eko,  Cahyani  Andharini  Dwi,  Yunitarini  Rika. (2014). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Entropy dan Electre II  (Studi  Kasus:  Dinas  Koperasi,  Industri  dan  Perdagangan Kabupaten Lamongan) .(pdf). Madura: Universitas Trunojoyo.
[4] M.C.Ramirez,”Ensemble  Determination  Using  TOPSIS Decision  Support  System  in  Multi-Objective  Evolutionary Neural Network Classifires”, 2010.
[5] Nurlita Sari Rima , Rukun Santoso , Yasin Hasbi Yasin (2016).
“KOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN  GUI  MATLAB  UNTUK  PEMILIHAN JENIS OBJEK WISATA TERBAIK”. JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016, Halaman 289-298
[6] Triyanti Vivi, Gadis, M.T. (2008). “Pemilihan Suplplier Untuk Industri  Makanan  Menggunakan  Metode  Promethee”.(pdf.). Jakarta: Unika Atma Jaya.
[7] Dewi,  Nurul  Kusuma,  dkk.  (2010). Populasi  dan  Sampel Penelitian  (Penelitian  Pendidikan) .  (pdf).  Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.
[8] Nazir M. (2005). Metode Penelitian . Bogor: Ghalia Indonesia