Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal
Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 135 - 140 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Penerapan Metode TOPSIS Terhadap Skala Prioritas Aspirasi Civitas Kampus UKRI
Application of the TOPSIS Method to the Priority Scale of Aspirations of the UKRI Campus Community
Novianti Indah Putri 1 , Yogi Saputra 2 , Faisal Aziz 3 , Sigit Sugara 4 , Kaka Sultan M Guteres 5 1,2,3,4,5 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia
11 noviantiindahputri@ukri.ac.id, 2 yogi.saputra@ukri.ac.id, 3 fadesignart@gmail.com, 4 sugaras644@gmail.com,
5 pgalangguteres03@gmail.com

## Abstract
The  campus  community  at  the  National  University  of  the  Republic  of  Indonesia  has  a  fairly  high  level  of  criticism  of  the development of the campus itself, however, it turns out that the campus does not have sufficient media to accommodate the aspirations expressed by the campus community. Aspirations can be conveyed, but with a limited scale and time that also makes it difficult for campuses to make decisions that will later have an impact on the development of the National University of the Republic of Indonesia campus, therefore the TOPSIS method is here to make it easier for campuses to make decisions. The TOPSIS calculation refers to the alternative distances to the positive ideal solution and the negative ideal solution. From the results  of  calculations  that  have  been  normalized,  the  highest  value  has  the  right  to  get  priority  as  the  best  solution,  and conversely, the lowest value is not prioritized to be used as a reference in decision-making.
Keywords: decision support system, TOPSIS, aspirations, campus community

## Abstrak
Masyarakat  kampus  Universitas  Kebangsaan  Republik  Indonesia  memiliki  tingkat  kritisi  yang  cukup  tinggi  terhadap perkembangan kampus itu sendiri namun ternyata kampus tidak memiliki media yang cukup untuk menampung aspirasi yang disampaikan oleh masyarakat kampus. Aspirasi bisa di sampaikan namun dengan skala dan waktu  yang terbatas itu juga yang menyebabkan  kampus  sulit  untuk  menentukan  keputusan  yang  nantinya  akan  berdampak  pada  perkembangan  kampus Universitas  Kebangsaan  Republik  Indonesia,  oleh  karena  itu  metode  TOPSIS  hadir  untuk  memudahkan  kampus  dalam pengambilan keputusannya. Perhitungan TOPSIS mrngacu pada jarak alternatif terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.  Dari  hasil  perhitungan  yang  sudah  ternormalisasi  nilai  yang  tertinggi  berhak  mendapatkan  prioritas  sebagai  solusi terbaik, dan sebaliknya nilai yang terendah kurang di prioritaskan untuk dijadikan referensi dalam pengambilan keputusan.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, TOPSIS, aspirasi, masyarakat kampus

## 1. Pendahuluan
Selain  menimba  ilmu,  kehidupan  kampus  tidak  akan pernah  lepas  dari  intrik  demokrasi,  dimana  setiap individu  sering  bertukar  argumen  dan  prinsipnya masing-masing untuk mendapatkan kenyamanan dalam menjalankan kehidupannya di kampus[1]. Maka dalam perkembangannya,  pendapat  para  masyarakat  di lingkungan kampus sangat menunjang keberlangsungan  kampus  itu  sendiri[2].  Kenyamanan hidup  dalam  kampus  akan  terbangun  apabila  aspirasi dapat  tersalurkan  dengan  tepat.  Aspirasi  yang  baik adalah  aspirasi  yang  disampaikan  secara  tertulis  serta
didukung dengan argumentasi ilmiah dan mengedepankan norma juga kaidah keilmuan[3].
Menurut  tinjauan  di  lapangan,  masyarakat  kampus  di Universitas  Kebangsaan  Republik  Indonesia  memiliki tingkat kritisi yang cukup tinggi terhadap perkembangan  kampus.  Namun  sayangnya,  kampus tidak  memiliki  media  yang  cukup  untuk  menampung aspirasi-aspirasi  tersebut.  Selama  ini  penyampaian aspirasi  hanya  menggunakan  lisan  saja  dan  terkadang tidak sampai ke pihak kampus.
Pada  era  digital  seperti  sekarang  ini,  penyaluran informasi jauh lebih cepat dan mudah dilakukan dengan memanfaatkan media yang ada[4]. Peran media saat ini dalam  menyebarkan  informasi  dari  informan  ke penerima  informasi  telah  berubah  secara  signifikan, terutama  media  massa.  Seiring  dengan  semakin cepatnya perkembangan teknologi, penyebaran informasi  semakin  cepat[5].  Dengan  memaksimalkn media  teknologi  juga  dapat  meminimalisi  terjadinya aksi-aksi  untuk  penyampaian  aspiasi  secara  ekstrim. Maka  dari  itu,  penyampaian  aspirasi  akan  dibuat dengan sistem berbasis aplikasi yang dapat menampung segala kritik dan saran untuk menunjang pengambilan keputusan  bagi  Lembaga  kampus  terhadap  aspirasi masyarakat kampus Universitas Kebangsaan Republik Indonesia  dalam  mengelola  segala  aspirasi  yang disampaikan[6].  Kemudahkan  masyarakat  kampus dalam  menyalurkan  kritik  dan  saran  yang  telah diwadahi  oleh  pihak  kampus  akan  meningkatkan tingkat  kepercayaan  terhadap  pihak  kampus  sebagai penerima  aspirasi.  Hal  ini  juga  dapat  dimaanfaatkan oleh kampus sebagai bahan evaluasi perbaikan kinerja dan pembangunan kampus.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan perhimpunan bagian-bagian  yang  saling  berintegrasi  untuk  menjadi sebuah  kesatuan  dalam  proses  pemilihan  berbagai pilihan  tindakan  yang  bertujuan  untuk  membantu membereskan  suatu  persoalan,  sehingga  persoalan tersebut  dapat  di  selesaikan  secara  efisien  dan teratur[7].  Dari  sistem  ini  akan  memberikan  alternatif pilihan  yang  dapat  dipilih  untuk  opsi  terhadap pengambilan keputusan[8]. Sistem pendukung keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer,  yang  mencakup  sistem  berbasis pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan  yang membantu  perusahaan  atau  organisasi  membuat keputusan[9].  Aplikasi  yang  diciptakan  dengan memanfaatkan  sistem  pendukung  keputusan  memiliki kemampuan untuk  menghitung  skala prioritas  aspirasi dengan menggunakan metode TOPSIS yang menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih harus  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif dan  terjauh  dari  solusi  negatif  dari  perspektif  skala prioritas  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  tingkat urgensi,  pertimbangan  masa  depan,  dan  kesempatan yang dapat diberikan[10][11]. Dimana nantinya output yang diharapkan berupa rating atau peringkat tertinggi dari  segala  skala  prioritas  aspirasi  guna  membantu pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  dirancang  dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL untuk mengkomputerisasi proses pengelolaan data aspirasi supaya lebih sistematis[12].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian pada hakikatnya adalah cara ilmiah untuk mengelola suatu input menjadi output yang telah direncanakan.  Cara  ilmiah  disini  berarti  kegiatan
didasarkan  pada  ilmu  yang  rasional,  empiris,  dan sistematis. Metodologi ini digunakan sebagai penggambaran dari pelaksanaan dan hasil yang dicapai dalam menggapai tujuan yang telah ditentukan .
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain[13]:
Observasi  dilakukan  dengan  proses  mengamati  secara langsung situasi dan kondisi di Universitas Kebangsaan Republik Indonesia guna mendapatkan informasi secara faktual dan transparan.
Metode  wawancara  dilakukan  dengan  memilih  objek yang  akan  di  wawancara  yaitu  civitas  kampus Universitas  Kebangsaan  Republik  Indonesia  dalam upaya mendapatkan informasi langsung dari pihak yang memang merasakan kehidupan di kampus.
Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM) merupakan  salah  satu  cara  yang  dipakai  untuk menemukan  pilihan  terbaik  dari  beberapa  pilihan dengan  tolak  ukur  tertentu[14].  MADM  membantu menghilangkan prasangka dan subjektivitas dari proses pengambilan keputusan dengan menawarkan pendekatan  perekrutan  yang  terorganisir[15].  Bagian utama dari metode ini adalah memutuskan nilai bobot untuk setiap kriteria, lalu selanjutnya diteruskan dengan tahap  pemeringkatan  yang  akan  memilih  pilihan  yang sebelumnya telah diberikan. MADM menjadi perantara sebagai pembobotan nilai matrik dalam suatu alternatif. Bobot preferensi yang digunakan:
Mengukur  Penting  dan  Mendesaknya  Suatu  Fasilitas dan  alternatif aspirasi:  Sangat  tidak  penting/mendesak =  1;  Kurang  penting/mendesak  =  2;  Cukup penting/mendesak  =  3;  Penting/mendesak  =  4;  Sangat penting/mendesak = 5
Mengukur tingkat Kelayakan:  Sangat tidak  layak = 5; Kurang layak = 4; Cukup layak = 3; Layak = 2; Sangat layak = 1
Dari skala yang sudah ditentukan, selanjutnya membuat bobot penunjang yang berpengaruh pada aspirasi civitas kampus  mencakup  3  aspek,  yaitu  penunjang  kegiatan akademis, sistem administrasi akademis dan kenyamanan civitas kampus.
Tabel 1. Skala bobot penunjang keguatan akademis Alternatif Penting Mendesak Kelayakan Ruang kelas 5 3 3 Perpustakaan 5 2 4 Lab 5 4 4 Aula 4 4 3 Fakultas 4 3 4 Dosen 5 3 2 Dll (media yang berkaitan dengan penunjang  kegiatan akademis) 3 3 3
Tabel  1  menunjukan  bobot  penunjang  terhadap kegiatan akademis.
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1921
Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Tabel 2. Skala bobot sistem administrasi akademis Alternatif Penting Mendesak Kelayakan Informasi  & kegiatan keuangan 5 5 2 Pengolahan data mahasiswa & dosen 5 5 2 Dll (media yang berkaitan dengan penunjang administrasi akademis) 3 3
3

## Tabel 2 menunjukan bobot terhadap sistem administrasi akademis.
Tabel 3. Skala bobot penunjang kenyamanan civitas kampus Alternatif Penting Mendesak Kelayakan Tempat parkir 4 3 3 Taman 3 2 5 Kantin 4 4 4 Toilet 4 2 4 Lapangan 4 4 4 Himpunan mahasiswa 3 2 3 Ruangan organisasi 3 2 3 Sarana ibadah 4 4 3 Dll (media yang berkaitan denganpenunjang kegiatan akademis) 3 3 3
Tabel  3  menunjukan  bobot  alternatif  pada  penunjang penunjang kenyamanan civitas kampus UKRI.
2.3. Metode TOPSIS
TOPSIS  merupakan  salah  satu  dari  banyak  metode sistem  pengambilan  keputusan  yang  berfokus  kepada pemilihan  alternatif  berdasarkan  jarak  alternatif terhadap solusi idealnya. Metode ini banyak mengambil referensi  dari  sisi  matematis  yaitu  teori  rentang Euclidean[6]. Namun, bukan hanya di situ saja metode ini juga mempertimbangkan dan merangking alternatif yang ada menjadi suatu nilai yang dapat dibandingkan. Nantinya  metode  ini  dapat  digunakan  dalam  upaya pengambilan keputusan.
TOPSIS  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  termasuk keputusan  perusahaan,  perbandingan  performa  serta investasi  keuangan,  perbedaan  dalam  suatu  industri tertentu,  penilaian  pelanggan,  pemilihan  sistem operasional,  dan  pemilihan  kota  untuk  menerapkan pembatasan  sosial[16][17][18].  Adapun  langkah- langkahnya metode TOPSIS:
Membuat sebuah matriks keputusan. Matriks keputusan X  mengarah  terhadap  m  alternatif  yang  akan  dilihat kembali  berdasarkan  n  kriteria.  Matriks  keputusan  X dapat dilihat pada Matriks 1.
Memakai  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi. Persamaan yang dipakai untuk merubah setiap elemen xij;  Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot;  Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan ideal  negatif;  Menghitung  pemisahan;  Menghitung kedekatan  solusi  ideal  positif;  Memeringkat  pilihan-
pilihan  di  urutkan  dari  nilai  C*  terbesar  ke  yang terkecil;  Pilihan  dengan  nilai  C*  terbesar  merupakan solusi terbaik.
𝑋 = 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3 ⋯ 𝑎 𝑛 [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 12 𝑥 22 𝑥 13 𝑥 32 𝑥 31 ⋯ 𝑥 𝑛1 𝑥 32 ⋯ 𝑥 𝑛2 𝑥 33 ⋯ 𝑥 𝑛3 ⋯ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚2 ⋯      ⋯ 𝑥 𝑚3 ⋯ ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Matriks 1. Matriks keputusan X
a i adalah alternatif yang ada dengan i= 1,2,3,…..,m. a j adalah alternatif yang telah diukur valuenya dengan j= 1,2,3,…..,n .
Alur  metode  TOPSIS  digambarkan  dalam  bentuk flowchart terlihat dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Metode TOPSIS

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Sesuai dengan Flowchart pada Gambar 1, langkah awal dalam perhitungan metode TOPSIS ini dimulai dengan pengambilan  data  yang  telah  di  input  users,  lalu mengklasifikasikannya  kepada  tiga  kategori  aspirasi. Setelah  itu,  dilakukanlah  proses  pembobotan  matrix, dimana  indicator  diambil  dari  hasil  proses  MADM. Langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  matrix keputusan  ternormalisasi,  maka  diperlukan  matrix keputusan  dari  setiap  nilai  atribut  yang  diambil  dari pengklasifikasian MADM.
Berdasarkan  data  aspirasi  yang  masuk  ke  aplikasi  ini berjumlah 7500 aspirasi, dimana aspirasi paling banyak terdapat  pada  alternatif  kategori  kenyamanan  yaitu tempat parkir, yang berjumlah 1825 aspirasi mengenai
hal  tersebut.  Dan  yang  paling  sedikit  terdapat  pada alternatif  lainnya  dengan  jumlah  700  aspirasi.  Data lebih lengkap disajikan dalam tabel 4.
Tabel 4. Bobot atribut terhadap setiap alternatif Aspirasi Alternatif Penting Mendesak Kelayakan 1400 Data 5 5 3 1300 Ruang kelas 5 3 3 950 Dosen 5 3 2 1325 Lapangan 4 4 4 1825 Tempat parkir 4 3 3 700 Dll 3 3 3
Untuk  melakukan  normalisasi  dari  Tabel  4  maka digunakanlah Rumus 2.
Rij =        x ij
(2)
√∑ x 2 ij 𝑚 𝑖=1
Pertama  tentukan  dulu  nilai  atributnya  dengan mengkuadratkan total bobot (x).
Tabel 5. Nilai Atribut x ij x1 x2 x3 x ij x ij 1/2 25 25 9 59 7,681 25 9 9 43 6,557 25 9 4 38 6,164 16 16 16 48 5,831 16 9 9 34 5,831 9 9 9 27 5,196
Kedua,  total  bobot  yang  telah  dikuadratkan  dijadikan sebagai  pembagi  dari  bobot  yang  telah  di  tentukan seperti  pada  Tabel  6  disebut  sebagai  matriks ternormalisasi.
Tabel 6. Matriks Ternormalisasi
r ij1 r ij2 r ij3 0,651 0,651 0,391 0,762 0,457 0,457 0,811 0,487 0,324 0,577 0,577 0,577 0,686 0,514 0,514 0,577 0,577 0,577
Setelah itu menentukan matrix ternormalisasi terbobot yang  didapat  dari  perkalian  matrix  ternormalisasi dengan  bobot  tiap  atribut,  hasil  perhitungan  disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Ternormalisasi Terbobot Alternatif x1 x2 x3 Data 3,255 3,255 1,172 Ruang kelas 3,812 1,372 1,372 Dosen 4,056 1,460 0,649 Lapangan 2,309 2,309 2,309 Tempat parkir 0,514 1,543 1,543 Dll 1,372 1,372 1,372
Selanjutnya  menentukan  jarak  alternative  terhadap solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negative  dengan menggunakan Rumus 3 dan 4.
D + =√∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 + ) 2 𝑚 𝑖 = 1 (3)
D − = √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 − ) 2 𝑚 𝑖 = 1 (4)
Berdasarkan Rumus 3 dan 4 dapat dihasilkan nilai ideal positif dan ideal negatif yang dijabarkan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Ideal Positif dan Ideal Negatif Alternatif x1 x2 x3 D + D - Data 3,255 3,255 1,172 2,820 3,867 Ruang kelas 3,812 1,372 1,372 3,793 3,793 Dosen 4,056 1,460 0,649 3,238 3,793 Lapangan 2,309 2,309 2,309 4,273 3,858 Tempat parkir 0,514 1,543 1,543 3,844 3,339 Dll 1,372 1,372 1,372 4,176 3,016
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah  menentukan nilai preferensi untuk setiap pilihan, untuk menentukan nilai preferensi setiap pilihan dihitung dengan Rumus 5.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + 𝑖 = 1,2,3, …  𝑚 (5)
Dari Rumus 5t akan didapatkan alternatif terbaik dari 6 alternatif yang ada.

## Tabel 9. .Hasil Perhitungan Preferensi
Alternatif V Data 0,578 Ruang kelas 0,512 Dosen 0,539 Lapangan 0,474 Tempat parkir 0,465 dll 0,419
Berdasarkan  pada  perhitungan  metode  TOPSIS  di Tabel  9,  pihak  kampus  dapat  mempertimbangkan langkah  putusan  dengan  referensi  yaitu  bahwa pelayanan  administrasi  pengolahan  data  masyarakat kampus perlu ada perubahan.
Berdasarkan analisis yang sudah dilakukan, berikut ini desain database yang bisa diterapkan dalam pembuatan sistem  pendukung  keputusan  disajikan  menggunakan ERD pada Gambar 2 .
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1921
Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Gambar 2. ERD Sistem
Untuk memahami alur proses dari sistem ini, dibuatlah perancangan  menggunakan usecase  diagram pada Gambar 3.
Gambar 3. Usecase Diagram Sistem Pendukung Keputusan Aspirasi Kampus
Sistem ini akan berfokus pada penyaluran aspirasi dari civitas  kampus  UKRI  dan  dikelola  agar  penyampaian aspirasi dapat diterima dengan baik oleh pihak kampus. Dari  setiap  aspirasi  yang  masuk,  akan  diolah  dahulu oleh  admin  untuk  memfilter  aspirasi  berdasarkan kategori dan permasalahan yang ditujukan.
Gambar 4. Tampilan Dashboard
Di  halaman  dashboard  pada  Gambar  4,  sebelum memasukan  aspirasi  pengguna  terlebih  dahulu  harus memilih  status  akun  yang  sudah  disediakan  yaitu sebagai mahasiswa atau dosen.

## Gambar 5. Tampilan Form Aspirasi
Pada Gambar 5 diperlihatkan tampilan antarmuka untuk memasukan aspirasi yang akan disampaikan. Pada form tersebut  terdapat  kolom  nama,  namun  setelah  diolah oleh  admin  aspirasi  yang  akan  diberikan  pada  pihak kampus akan bersifat anonim.

## 4.   Kesimpulan
Sistem  pendukung  keputusan  aspirasi  masyarakat kampus ini akan sangat membantu dalam menentukan keputusan berdasarkan kriteria ideal positif dan kriteria ideal  negative  bagi  kampus  terutama  dalam  forum diskusi  kampus  akan  lebih  mudah  memetakan permasalahan  dan  perkembangan  kampus.  Dengan adanya  metode  TOPSIS  hasil  yang  diberikan  dari proses pelaksanaan metode tersebut terbukti memberikan  hasil  yang  tepat  dan  akurat.  Dari pemisalan perhitungan metode TOPSIS dijelaskan pula jika  banyaknya  aspirasi  dapat  dikesampingkan  dari beberapa  prioritas  suatu  alternative  terhadap  matrix yang telah di tentukan.

## Daftar Rujukan
[1] B.  Arianto,  “Media  Sosial  sebagai  Saluran  Aspirasi Kewargaan: Studi Pembahasan RUU Cipta Kerja,” J. PIKMA Publ. Ilmu Komun. Media Dan Cine. , vol. 3, no. 2, pp. 107– 127, 2021, doi: 10.24076/pikma.v3i2.469.
[2] A. Amaliyah, “Hubungan Aspirasi Masa Depan dengan Task Commitment  pada  Mahasiswa  Tingkat  Akhir,” J.  Psikol. MANDALA , vol. 5, no. 1, pp. 9–18, 2021.
[3] T. M. P and I. Rizqa, “Klasifikasi Aspirasi Mahasiswa Dengan Naive Bayes Classifier,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 11, no. 1, p. 01, 2019, doi:
10.22303/csrid.11.1.2019.01-09.
[4] M. M. N. M and Suhendri, “Rancang Bangun Sistem Informasi Aspirasi  Mahasiswa  Berbasis  Web  Dengan  Framework Laravel  (Studi  Kasus :  BPM  Fakultas  Teknik  Universitas Majalengka),” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 85–92, 2021.
[5] Putu  Ari  Satya  Laksana  and  Ni  Nyoman  Suli  Asmara  Yanti,
“Efektivitas Media Sosial Dalam Mengomunikasikan Aspirasi Masyarakat  Untuk  Perbaikan  Kinerja  Dan  Pembangunan Berkelanjutan,” vol. 2, no. 1, pp. 38–53, 2023.
[6] H.  Tohari,  Mustaji,  and  B.  S.  Bachri,  “PENGARUH PENGGUNAAN  YOUTUBE  TERHADAP  MOTIVASI BELAJAR DAN HASIL BELAJAR MAHASISWA,” vol. 07, pp. 1–13, 2019.
[7] M.  H.  Rosyid,  I.  Maulana,  F.  N.  Iman,  S.  Hidayat,  and  P. Rosyani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Android Menggunakan Metode Weighted Product (WP),” J. Kreat. Mhs. Inform. , vol. 3, pp. 69–73, 2022.
[8] N. I. Putri, Y. Saputra, S. Nurhayati, and D. Dzarwah, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Program  Studi  Calon Mahasiswa Menggunakan Weighted Product ( WP ),” vol. 10, no. 2, pp. 322–327, 2023.
[9] M.  S.  Lauryn,  M.  Ibrohim,  and  A.  Fasambi,  “Penerapan Metode  Topsis  Dalam  Penentuan  Penerima  Dana  Bantuan
Masyarakat Usaha Mikro Kecil
Menengah,”
ProTekInfo(Pengembangan  Ris.  dan  Obs.  Tek.  Inform. ,  vol. 10, no. 1, pp. 1–5, 2023, doi: 10.30656/protekinfo.v10i1.6178.
[10]  A. D. Christiana and E. Mailoa, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Berbasis  Website  dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” Aiti , vol. 19, no. 1, pp. 31– 47, 2022, doi: 10.24246/aiti.v19i1.31-47.
[11]  V.  Yadav,  S.  Karmakar,  P.  P.  Kalbar,  and  A.  K.  Dikshit, “PyTOPS: A Python based tool for TOPSIS,” SoftwareX , vol. 9, pp. 217–222, 2019, doi: 10.1016/j.softx.2019.02.004.
[12]  A. Guo, X. Zhao, and W. Ma, “ER-SQL: Learning enhanced representation  for  Text-to-SQL  using  table  contents,”
Neurocomputing ,  vol.  465,  pp.  359–370,  2021,  doi: 10.1016/j.neucom.2021.08.134.
[13]  M.  I  Made  Indra  P.,  AMK.,  SKM.  and  M.  K.  Ika Cahyaningrum,  S.Kep.,  Ns., CARA  MUDAH  MEMAHAMI METODOLOGI PENELITIAN . Deepublish, 2020.
[14]  M.  K.  Rohmat  Taufiq,  ST., Sistem  Pendukung  Keputusan . Mitra Wacana Media, 2020.
[15]  A. Hasudungan Lubis, J. Hakim Lubis, and D. Rizky Aprillya, “Perbandingan  Metode  MADM  dalam  Memilih  Pegawai Terbaik  dengan  Pembobotan  Objektif,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1446–1454,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6232.
[16]  A.  Surono,  B.  A.  Rossena,  and  I.  Kurniawati,  “Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Website  Pada Pemilihan Instrumen Investasi Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS,” Innov.  Res.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  50–55,
2022, doi: 10.37058/innovatics.v4i2.5286.
[17]  T.  Kurnialensya  and  R.  Abidin,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PELANGGAN TERBAIK DAN
PEMBERIAN DISKON MENGGUNAKAN METODE SAW & TOPSIS,” J. Ilm. Elektron. Dan Komput. , vol. 13, no. 1, pp. 18–33, 2020.
[18]  F. R. Darmawan, E. L. Amalia, and U. D. Rosiani, “Penerapan Metode Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Kota yang Menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar yang di Sebabkan Wabah Corona,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 250, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43896.