## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Diskon Biaya Perawatan Rumah Sakit Deli Menggunakan Metode TOPSIS

## Didi Suprayogi, Muhammad Syahrizal
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: didisuprayogi80@gmail.com Submitted 08-06-2020; Accepted 16-08-2020; Published 31-08-2020

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem berbasis komputer yang berfungsi untuk pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model-model untuk menyelesaikan permasalahan tak terstruktur dan semi terstruktur di dalam suatu perusahaan atau organisasi. Rumah Sakit Deli Medan merupakan salah satu rumah sakit  yang menawarkan jasa kesehatan yang berkualitas disertai dengan harga yang bersaing. Harga yang ditawarkan RSU Deli medan sesuai dengan  kulitas pelayangan yang diberikan sehingga ppengguna jasa kesehatan rumah sakit ini medapakt suatu kepuasan . hal ini tampak dari jumlah pasien yang semankin meninggkat setiap tahunnya Techniqu e for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, RSU Deli , Metode Topsis.

## Abstract
Decision support system is a computer-based system that functions for decision making by utilizing data and models to solve unstructured and semi-structured problems within a company or organization. Deli Medan Hospital is one hospital that offers quality health services accompanied by competitive prices. The price offered by Deli Medan Hospital is in accordance with the quality of delivery provided so that the use of this hospital's health services is always a satisfaction. this can be seen from the number of patients who are still increasing every year Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is one of the multicriteria decision making methods first introduced by Yoon and Hwang (1981). TOPSIS uses the principle that the chosen alternative must have the closest distance from the positive  ideal  solution  and  the  farthest  from  the  negative  ideal  solution  from  a  geometric  point  of  view  using  Euclidean  distan ce  to determine the relative proximity of an alternative to the optimal solution. Positive ideal solutions are defined as the sum o f all the best values that can be achieved for each attribute, while the negative-ideal solution consists of all the worst values achieved for each attribute.
Keywords: Decision Support System, Deli RSU, Topsis Method.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  menurut  Keen  dan  Scoot  Morton  merupakan  pasangan  dari  intelektual  dari  sumber  daya manusia dengan kemampuan komputer untuk  memperbaiki keputusan yaitu, sistem pendukung keputusan komputer bagi pembuat manajemen yang menghadapi masalah semi tersrtuktur Gory dan Scoot Morton, mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai  kumpulan prosedur basis model  untuk memproses data dan keputusan guna membantu  manajer dalam mebuat  keputusan.  Dikatakan  bahwa  supaya  sukses  sistem  harus  sederaha,  sehat,  mudah  dikendalikan,  adaptif,  lengkap dalam  persoalan  penting  dan  mudah  untuk  didokumentasikan.  Secara  implisit  definsi  ini  mengamsusikan  bahwa  sistem berbasis pada komputer dan memberikan kemampuan memecahkkan masalah pemakai[1].
Rumah  Sakit  Deli  Medan  merupakan  salah  satu  rumah  sakit    yang  menawarkan  jasa  kesehatan  yang  berkualitas disertai  dengan  harga  yang  bersaing.  Harga  yang  ditawarkan  RSU  Deli  medan  sesuai  dengan    kulitas  pelayangan  yang diberikan sehingga ppengguna jasa kesehatan rumah sakit ini medapakt suatu kepuasan . hal ini tampak dari jumlah pasien yang semankin meninggkat setiap tahunnya.
Biaya  Perawatan  adalah  pengorbanan  sumber  ekonomi  yang  dihitung  dalam  satuan  uang  yang  telah  terjadi  atau kemungkinan akan terjadi untuk mencapai  tujuan tertentu. Istilah cost  atau biaya dapat  dinyatakan sebagai  kas atau nilai setara kas yang dikorbankan untuk memperoleh barang dan jasa yang diharapkan akan membawa manfaat  sekarang atau masa yang akan dating.
RSU Deli dialam memberi program pemotongan biaya perawatan  terhadap pasien , selama ini rumah sakit deli masih bersifat tertutup tidak semua pasien mendapatkan potongan biaya dan masalah yang sering didapati bahwasanya terkadang pasien  yang  seharusnya  pasien  mendapatkan  potongantidak  mendapatkan  potongan  dan  pasien  yang    seharusnya  tidak medapatkan potongan  tetapi mendapatkan potongan, dikeranakan  sebagaian pasien ada memiliki familinya yang berkerja di  rumah  sakit  deli  tersebut,  sehingga    potongan biaya  yang  sediakan  oleh  RSU  Deli  tidak  tepat  sasaran  dikarena  masih adanya (korupsi) nepotisme baik itu teman, keluarga  maupun saudara semarga.
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  adalah  salah  satu  metode pengambilankeputusan multikriteria yang pertama kalidiperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilihharus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  idealpositif  dan  terjauh  dari  solusi  ideal negatif dari sudutpandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif darisuatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi idealpositif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilaiterbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut,sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilaiterburuk yang dicapai untuk setiap atribut[2]–[4].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[5], [6].

## 2.2 Metode Topsis (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negatif-ideal  terdiri  dari  seluruh  nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut[7], [8].
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi  ideal  positif dan jarak terhadap solusi ideal  negatif dengan  mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Berdasarkan  perbandingan  terhadap  jarak  relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis.  Hal  ini  disebabkan  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan[9]–[11].
Langkah-Langkah  perhitungan Metode TOPSIS adalah sebagai berikut :
Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk memperoleh hasil penilaian dalam metode TOPSIS adalah : 1. Membangun normalized decision matrix Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector adalah:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
2. Membangun weighted normalized decision matrix
Dengan bobot W = ( w1, w2,.....,wn ), maka normalisasi bobot matriks V adalah:
𝑉 = [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 2 𝑟 12    …       𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 1 𝑟 21 𝑤 1 𝑚 1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 …   𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ] (2)
3. Menentukan solusi ideal dan solusi ideal negatif.
Solusi ideal dinotasikan A* , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A- :
𝐴 ∗ = {(max 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 € 𝐽), (min 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 € 𝐽 ′ ), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚} = {𝑣 1 ∗ , 𝑣 2 ∗ , … , 𝑣 𝑛 ∗ } (3)
𝐴 − = {(min 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 € 𝐽), (max 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 € 𝐽 ′ ), 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚} = {𝑣 1 − , 𝑣 2 − , … , 𝑣 𝑛 − } (4)
Dimana: 𝐽 = {𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 𝑑𝑎𝑛 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎} 𝐽′ = {𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 𝑑𝑎𝑛 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎}
4. Menghitung separasi
S i* adalah jarak (dalam pandangan Euclidean ) alternatif dari solusi ideal didefinisikan sebagai:
𝑆 𝑖 ∗ =√∑ (𝑣 𝑖𝑗 −𝑣 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 ,   𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖=1,2,3…,𝑚
(5)
Dan jarak terhadap solusi negatif-ideal didefinisikan sebagai:
𝑆 𝑖 − =√∑ (𝑣 𝑖𝑗 −𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 ,   𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖=1,2,3…,𝑚
(6)
5. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal
𝐶 𝑖 ∗ = 𝑆 𝑖− 𝑆 𝑖∗ +𝑆 𝑖− , 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 0 < 𝐶 𝑖 ∗ < 1 𝑑𝑎𝑛 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚
(7)
6. Merangking Alternatif
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan  urutan Ci*. Maka  dari  itu,  alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang  berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi negatif-ideal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengalaman yang muncul pada saat dilakukan penentuan pemotongan biaya pada pasien kurang mampu yang dilakukan pada periode  sebelumnya  memberikan  pelajaran  berguna  untuk  memperbaiki  keadaan  penentuan  pemotong  biaya  pada  pasien kurang mampu selanjutnya dengan pelayanan lebih baik lagi. Kritik dan saran yang diterima pihak rumah sakit dari proses penentuan pemotongan baiaya terhadap pasien kurang mapu dapat dijadikan bahan analisa masalah untuk dijadikan bahan referensi pemecahan masalah yang terjadi. Masalah yang timbul dapat dikategorikan kedalam masalah sarana penunjang dan kesalahan manusia (human error).
Rumah Sakit Umum Deli adalah salah satu rumah sakit swasta di Kota Medan yang terletak di daerah pemukiman padat penduduk tidak terlepas dari salah satu fungsinya yaitu menyelenggarakan pelayanan pengobatan dan pemulihan kesehatan sesuai dengan standar pelayanan rumah sakit.Rumah Sakit Umum Deli ingin memberikan bantuan secara sukarela kepada masyarakat yang kurang mampu.Dimana pihak rumah sakit memberikan potongan biaya kepada pasien.Dalam memberikan potongan  biaya,  RSU  Deli  melakukannya  secara  mandiri  dilingkungan  RSU  Deli.  Hal  yang  tersulit  dalam  menentukan pilihan kepada siapa potongan biaya akan diberikan.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  pihak  RSU  Deli,  adapun  syarat  atau  kriteria  penilaian  yang  digunakan  dalam menentukan apakah pasien layak mendapat  potongan harga adalah sebagai berikut : 1. Foto copy Surat Keterangan Kerja
2. Foto copy Kartu Keluarga
3. Foto copy Slip Gaji
4. Foto copy Surat Keterangan Domisili
4.2 Analisa Dengan Metode TOPSIS
Pada  proses  pentuan  potongan  biaya  pada  pasien  kuranng  mampu    dibutuhkansistem  yang  dapat  membantu  dalam membuat  suatu  keputusan.  Penilaian  terhadap  kriteria-kriteria  yang  ada  dilakukan  dengan  model  penilaian  yang  bersifat kuantitatif. salah satu metode perhitungan kuantitatif tersebut adalah metode Topsis ( Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution ). Adapun langkah-langkah metode ini adalah:
1. Menentukan  kriteria  pasien  kurang  mampu  yang  akan  medapat  potongan  biaya.  Dimana,  kriteria-kriteria  yang dibutuhkan  dalam  pentuan  potongan  biaya  pada  pasien  kuranng  mampu  adalah  berdasarkan  pekerjaan,  jumlah tanggungan, penghahasilan, dan jenis penyakit.
Tabel 1. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
No  Kode Alternatif Pekerjaan Jumlah Tanggungan  Penghasilan  Jenis Penyakit  Kepemilikan rumah 1 A1 Buruh 1 orang <2000.0000 Sedang Ngontrak 2 A2 pengangguran 3 orang <2000.0000 Berat Numpang 3 A3 Buruh 2 orang <2000.0000 Ringan ngontrak 4 A4 buruh 1 orang <2000.0000 Sedang ngontrak 5 A5 pengangguran 4 orang <2000.0000 Berat numpang 6 A6 Buruh 1 orang <2000.0000 Ringan ngontrak 7 A7 Pengangguran 2 orang <2000.0000 Berat numpang 8 A8 Buruh 5 orang <2000.0000 Berat ngontrak 9 A9 Penganguran 1 orang <2000.0000 Ringan numpang 10 A10 Pengangguran 3 orang <2000.0000 Sedang Numpang
Bobot preferensi untuk setiap kriteria (C1, C2, C3, C4) = (3, 4, 3, 5, 3).
Keterangan : Nilai bobot preferensi untuk pekerjaan bernilai 3 Nilai bobot preferensi untuk Jumlah tanggunganbernilai 4
Nilai bobot preferensi untukjumlah penghasilan 3 Nilai bobot preferensi untuk jenis penyakit bernilai 5 Nilai bobotpreferensiuntukkepemilikan rumah bernilai 3 Menentukan grade dari masing-masing alternative terhadap criteria
Tabel 2. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
No  Alternatif  C1   C2   C3  Jenis Penyakit (C4)  Kepemilikan rumah (C5)
1 A1 4 3 5
4
4
2 A2 5 5 5 5
5
3 A3 4 4 5
3
4
4 A4 5 3 5 4
4
5 A5 5 5 5 5
5
6 A6 4 3 5 3 4 7 A7 5 4 5 5 5 8 A8 4 5 5 5 4 9 A9 5 3 5 3 5
10 A10 5 5 5 4 5
2. Membuat Matrik Keputusan Ternormalisasi 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ xij 2 m 𝑖=𝑗 a. Mencari Nilai Kriteria Pekerjaan(C1) 𝑋1 = √4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 = 14,628
𝑅11 = X11 X1 = 4 14,628 = 0,273
𝑅21 = 𝑋21 X1 = 5 14,628 = 0,341
𝑅31 = 𝑋31 X1 = 4 14,628 = 0,273
𝑅41 = 𝑋41 X1 = 5 14,628 = 0,341
𝑅51 = 𝑋51 X1 = 5 14,628 = 0,341
𝑅61 = 𝑋61 X1 = 4 14,628 = 0,273
𝑅71 = 𝑋71 X1 = 5 14,628 = 0,341
𝑅81 = 𝑋81 X1 = 4 14,628 = 0,273
𝑅91 = 𝑋91 X1 = 5 14,628 = 0,341
𝑅101 = 𝑋101 X1 = 5 14,628 = 0,341
Tabel 3. Hasil perhitungan Matriks keputusan ternormalisasi
b. Hitung Matriks Y ij y ij = wi.rij (menghitung bobot ternormalisasi) w = bobot preferensi (3, 4, 3, 5, 3) y ij = y 11 = (3)(0,2734) = 0,8202 y 12 = (4)(0,2314) = 0,8536 y 13 = (3)(0,3162 ) = 0,9486 y 14 = (5)(0,2948) = 1,474 y 15 = (4)(0,2793) = 0,8379
Tabel 4. Hasil perhitungan Matriks keputusan ternormalisasi
No.  Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1. A1 0,2734    0,2314  0,3162   0,2948  0,2793 2. A2 0,3418   0,8357  0,3162  0,3686  0,3492 3. A3 0,2734  0,3086  0,3162  0,4029  0,2793 4 A4 0,3418  0,2314  0,3162  0,2211  0,2793 5 A5 0,3418  0,8357  0,3162  0,3686  0,3493 6 A6 0,2734  0,2314  0,3162  0,2211  0,2793 7 A7 0,3418  0,3086  0,3162  0,3686  0,3492 8 A8 0,2734  0,8357  0,3162  0,3686  0,2793 9 A9 0,3418  0,2314  0,3162  0,2211  0,3492 10 A10 0,3418  0,8357  0,3162  0,3686  0,3492
No. Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1. A1 0,8202 0,8536 0,9486 1,474 0,8379 2. A2 1,0254 3,3428 0,9486 1,843 1,0476 3. A3 0,8202 1.2344 0,9486 1,055 0,8379 4 A4 1,0254 0,8536 0,9486 1,055 0,8379 5 A5 1,0254 3,3428 0,9486 1,843 1,0476 6 A6 0,8202 0,8536 0,9486 1,055 0,8379 7 A7 1,0254 1.2344 0,9486 1,843 1,0476 8 A8 0,8202 3,3428 0,9486 1,843 0,8379 9 A9 1,0254 0,8536 0,9486 1,055 1,0476
a. Mencari y max dan y min :
y1 + = max(0,8202; 1,0254; 0,8202; 1,0254; 1,0254; 0,8202; 1,0254; 00,8202; 1,0254; 1,0254)= 1,0254 A + = {1,0254; 3,3428; 0,9486; 2,0145; 1,0476} y1 − = max(0,8202; 1,0254; 0,8202; 1,0254; 1,0254; 0,8202; 1,0254; 0,8202; 1,0254; 1,0254)= 0,8202 A − = (0,8202; 0,8536; 0,9486; 1,474; 0,8379)
b. Di + = √∑ (yi + −  yij) 2 n j=i jarak alternatif  A i dengan solusi ideal positif.
𝐷 1 + =   √ (0,8202 − 1,0254) 2 +(0,8536 − 3,3428) 2 +(0,9486 − 0,9486) 2 + (1,474 − 2,0145) 2 +(0,8379 − 1,0476) 2 =2,564
𝐷 2 + =   √ (1,0254 − 1,0254) 2 +(3,3428 − 3,3428) 2 +(0,9486 − 0,9486) 2 + (1,843 − 2,0145) 2 +(1,0476 − 1,0476) 2 =0.1715
c. Di − = √∑ (yijj −  yi − ) 2 n 𝑗=𝑖 jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif.
𝐷 1 + =   √ (0,8202 − 0,8202) 2 +(0,8536 − 0,8536) 2 +(0,9486 − 0,9486) 2 + (1,474 − 1,474) 2 +(0,8379 − 0,8379) 2 =0
𝐷 2 + =   √ (1,0254 − 0,8202) 2 +(3,3428 − 0,8536) 2 +(0,9486 − 0,9486) 2 + (1,843 − 1,474) 2 +(1,0476 − 0,8379) 2 =2.5334

## 4. Hitung Nilai Vi Tiap Alternatif
𝑉𝑖 = Di − Di − + Di + menentukan nilai preferensi terhadap setiap alternatif.
𝑉1 = 0
𝑉2 = 2,5334
2,5334 +  0.1715 = 0,9439
Tabel 5. Perangkingan No. Alternatif Total Nilai 1. A1 0,9439 2. A5 3. A8 4 A10 5 A3 6 A4 7 A2 8 A7 9 A9 10 A6
Dari tabel diatas diperoleh data bahwa sampel (A6) yaitu Bapak Mustafa yang memiliki nilai indeks TOPSIS terkecil yaitu 0,1349,  sehingga  dalam  penelitian  ini  pasien  yaitu  pak  Mustafa  (A6)  menepati  peringkat  yang  terkecil  dalam  dalam perangkingan menggunakan metode TOPSIS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dan  pengujian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Diskon  Biaya  Perawatan Rumah Sakit Deli  Menggunakan Metode Topsis, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Untuk menentukan diskon biaya perawatan rumah sakit deli berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
2. Sistem  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dengan  baik  dalam  menentukan  diskon  biaya  perawatan  rumah  sakit  deli dengan mengimplementasikan Metode Topsis  karena langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.

## REFERENCES
[1] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
10 A10 1,0254 3,3428 0,9486 1,843 1,0476
[3] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[4] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[5] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[6] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[7] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[8] Jasri, D. Siregar, and R. Rahim, “Decision Support System Best Employee Assessments with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 6–17, 2017.
[9] K. D. Maisari, D. Andreswari, and R. Efendi, “Implementasi Metode TOPSIS dengan Pembobotan Entropy untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[10]  Y. Zai, M. Mesran, B. Nadeak, and I. Saputra, “PENERAPAN TECHNIQUE FOR ORDERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) UNTUK  KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA CALON NASABAH (Studi Kasus : PT. SS Finance),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[11]  A. A. Chamid and A. C. Murti, “Kombinasi Metode Ahp Dan Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan,” Pros. SNATIF Ke-4 , pp. 115–119, 2017.