## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431

## Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa dengan Metode WASPAS, COPRAS dan EDAS berdasarkan Penilaian Dosen
Pristiwati Fitriani * , Tomy Satria Alasi
Prodi Teknik Informatika, STMIK Logika, Medan, Indonesia Email: 1,* pristiwati_fitriani@yahoo.co.id, 2 tomysatriaalasi@live.com Email Penulis Korespondensi: 1 pristiwati_fitriani@yahoo.co.id
Abstrak− Judul skripsi adalah paparan ilmiah mahasiswa. Mahasiswa bingung menentukan judul skripsi padahal judul yang ditolak  dapat  dijadikan  pembelajaran  oleh  mahasiswa  lain  dari  Judul  telah  diterima  atau  belum  mengajukan  judul  tidak memahami aturan dan penilaian semua judul saat diajukan. Selain hal tersebut dosen terkait bidang yang pernah meneliti atau mendalami di Fakar tertentu belum dimanfaatkan. Satu mahasiswa mengajukan ada tiga judul bahkan lebih, hal ini sangat sulit jika  tidak  dijelaskan  dengan  rinci,  kemudian  jika  ditolak  harus  mengajukan  kembali  sampai  dapat  diterima  sehingga  tidak efektif  dan  efisien  harus dapat  diatasi.Penelitian  ini  menghasilkan teknik  baru dalam mengajukan judul  skripsi  yang  dinilai secara otomatis berdasarkan penilaian dosen, semua diselesaikan dengan sistem pendukung keputusan. Pengajuan judul skripsi yang lama diakibatkan banyak faktor. Penilaian judul skripsi harus dapat dipahami oleh semua kalangan. Dengan penyesuaian judul  dengan  visi  dan  misi  sesuai  program  studi.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  teknik  dalam  memaparkan  sebuah keputusan.  Pada  kasus  ini  penyelesaian  dengan  metode  WASPAS,  COPRAS  dan  EDAS.  Metode  WASPAS  adalah menggunakan  metode  kompensasi,  atributnya  independen,  atribut  kualitatif  diubah  menjadi  atribut  kuantitatif.  Metode COPRAS  adalah  Matriks  keputusan  normalisasi,  matriks  keputusan  ternormalisasi  tertimbang,  indeks  memaksimalkan  dan meminimalkan,  Nilai  signifikansi  relatif.  Kemudian  metode  EDAS  sangat  praktis  dalam  kondisi  dengan  atribut  yang kontradiktif,  dan  alternatif  terbaik  dipilih  dengan  menghitung  jarak  dari  setiap  alternatif  dari  nilai  optimal.  Tiga  metode menyaring  dan  menentukan  judul  skripsi.  Kriteria  penerimaan  judul  skripsi  berdasarkan  penilaian  kelayakan,  pembaruan, kesesuaian  dengan  visi  dan  misi  dan  nilai  akademik  berhubungan  dengan  pengajuan  judul  skripsi.  Penilaian  tersebut  juga diintegrasikan dengan masing-masing dosen pengampu mata kuliah yang berhubungan dengan judul skripsi. Metode Penelitian penentuan  judul  skripsi  dengan  metode  kuantitatif.  Menelaah  setiap  hubungan  mulai  dari  mahasiswa,  dosen,  judul  skripsi, kriteria yang berhubungan dengan penentuan judul skripsi. Menguji semua teori berkaitan secara terukur dan mengambil hasil pengujian berdasarkan hipotesis. membandingkan tiga judul skripsi oleh salah satu mahasiswa, setiap judul skripsi memiliki kriteria yaitu pembaruan penelitian, kesesuaian visi, kesesuaian misi, nilai matakuliah diri mahasiswa dan kemiripan penelitian yang sudah ada, dari hasil berdasarkan tiga metode yang diproses memperoleh “Algoritma Boyer Moore Untuk Penyaringan Pesan” menjadi pengajuan judul yang diterima.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Judul Skripsi, WASPAS, COPRAS, EDAS
Abstract− The title of the thesis is the student's scientific exposure. Students are  confused about determining the title of the thesis even though the rejected title can be used as learning by other students from the title that has been accepted or has  not submitted the title, they do not understand the rules and assessments of all titles when submitted. In addition to this, lecturers related to fields who have researched or studied at a particular Faculty have not been utilized. One student proposes that there are three or more titles, this is very difficult if it is not explained in detail, then if it is rejected, they must submit it again until it  is  accepted  so  that  it  is  ineffective  and  efficient  that  it  must  be  overcome.  This  research  produces  a  new  technique  in submitting a thesis title that is assessed automatically based on the lecturer's assessment, all resolved with a decision support system. Submission of a long thesis title is caused by many factors. Thesis title assessment must be understood by all groups . By adjusting the title with the vision and mission according to the study program. A decision support system is a technique for presenting  a  decision.  In  this  case  the  settlement  was  done  by  using  the  WASPAS,  COPRAS  and  EDAS  methods.  The WASPAS method is to use the compensation method, the attributes are independent, the qualitative attributes are converted into quantitative attributes. The COPRAS method is a normalized decision matrix, a weighted normalized decision matrix, a maximizing and minimizing index, a relative significance value. Then the EDAS method is very practical  in conditions with contradictory attributes, and the best alternative is selected by calculating the distance from each alternative from the optimal value. Three methods of filtering and determining the title of the thesis. The criteria for receiving the  thesis title are based on the feasibility assessment, renewal, conformity with the vision and mission and academic values associated with the submission of  the  thesis  title.  The  assessment  is  also  integrated  with  each  lecturer  who  teaches  subjects  related  to  the  thesis  title.  The research method in determining the title of the thesis with quantitative methods. Examining every relationship starting from students, lecturers, thesis titles, criteria related to determining thesis titles. Test all related theories in a measured manner and take test results based on hypotheses. This research produces a complex thesis title determination information system software. comparing the three thesis titles by one of the students, each thesis title has criteria, namely research renewal, vision suitability, mission suitability, student self-grade scores and similarities in existing research, from the results based on the three processed methods obtained " Algoritma Boyer Moore Untuk Penyaringan Pesan" Becomes an accepted title submission.
Keywords : Decision Support System, Thesis Title, WASPAS, COPRAS, EDAS

## 1. PENDAHULUAN
Banyak mahasiswa tidak sesuai dalam mengambil judul dan merasa sulit, hal ini bisa dimanfaatkan berdasarkan nilai  kuliah  saat  kuliah  yaitu  nilai  tertinggi  adalah  nilai  yang  mendukung  judul  skripsi  mahasiswa,  kemudian kepakaran  dosen  juga  kadang  tidak  sesuai  dalam  menelaah  judul  skripsi  mahasiswa.  Dosen  dapat  dilihat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
berdasarkan matakuliah mahasiswa dan penelitian mahasiswa. sehingga bisa dikelompokkan dan dimanfaatkan. Mahasiswa  harus menentukan  judul  skripsi  sesuai  dengan teori  yang telah  dipelajarinya, tugas akhir yang baik akan dilihat dari seberapa dalam dapat diimplementasikan dari teori. Pemilihan dosen pembimbing menyesuaikan dengan judul  dan  tema tugas akhir  yang  dipilih oleh mahasiswa,  sehingga mahasiswa  dapat  dibimbing  dengan baik.  Dosen  pembimbing  memiliki  tanggung  jawab  untuk  memastikan  keberhasilan  mahasiswa  dalam menyelesaikan skripsi, dengan kualitas dan pengujian terbaik[1].
Teori penulisan skripsi telah memberikan manfaat yang cukup besar dalam hal kodifikasi untuk ketelitian dan relevansi, berbagi praktik terbaik terkait dengan penerbitan judul skripsi, dan transparansi proses pembibing. Pada saat yang sama, perdebatan tingkat tinggi tentang 'bagaimana' akan diterbitkan menggambarkan ketegangan mendasar  antara  kebaruan  dan  konvensi[2].  Skripsi  menyusun  bagian-bagian:  Pendahuluan,  Tinjauan  Pustaka, Bagian Data, Analisis, Hasil dan Diskusi dan Kesimpulan[3].  Dosen salah satu faktor memastikan bahwa lembaga pendidikan, terutama universitas dapat kompetitif dan adaptif, dosen perlu diarahkan dan terlibat dalam memompa kinerja universitas. Dosen harus memberdayakan dan diberdayakan. Akibatnya, lembaga tersier harus terwujud menjadi  budaya  organisasi  yang  benar-benar.  Pengetahuan  masing-masing  dosen  dan  institusi  tersier  menjadi modal  intelektual  yang  dengan  cepat  menjadi  ikon  baru  yang  menggambarkan  nilai  ekonomi  dari  institusi tersier[4].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dirancang membantu  para manajer  untuk memilih  salah  satu  dari  banyak  solusi alternatif  untuk  suatu masalah,  informasi memainkan peran utama dalam organisasi[5].  Sistem pendukung keputusan menghasilkan peningkatan distribusi beban  kerja,  rute  yang  lebih  sederhana,  dan  mengurangi  jarak  ditempuh,  biaya  yang  lebih  rendah[6].  Sistem Pendukung  Keputusan  dapat  menghemat  waktu  dan  upaya  pada  tahap  awal  perencanaan  kerja  sama  dengan mendukung pengambilan keputusan yang efektif[7]. Pengambilan keputusan adalah salah satu tugas manajemen yang paling  penting  dan mendasar  sebagai pencapaian  tujuan  organisasi  yang  tergantung  pada  kualitasnya.  Ini mencakup  ekspresi  tujuan  yang  benar,  menentukan  solusi  yang  berbeda,  mengevaluasi  kelayakannya,  menilai konsekuensinya,  dan  hasil  penerapan  setiap  solusi,  dan  akhirnya,  memilih  dan  mengimplementasikan  solusi. Mengenai perspektif para ahli, pengambilan keputusan adalah esensi utama manajemen. Pengambilan keputusan multi kriteria atau Multiple Attribute Decision Making (MCDM) dianggap sebagai salah satu metode ilmiah paling penting yang digunakan oleh banyak ahli. Ketika seorang pembuat keputusan mempertimbangkan lebih dari satu atribut,  diskusi  MCDM diusulkan yang mengalokasikan  sebagian  besar  keputusan  sehari-hari dalam  organisasi dan  masyarakat  manusia  untuk  dirinya  sendiri.  MCDM  dibagi  menjadi Multiple  Objective  Decision  Making (MODM) dan Multiple Attribute Decision Making (MADM)[8]. Metode  Weighted  Aggregates  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  diperkenalkan  oleh  Zavadskas, Turskis, Antucheviciene, dan Zakarevicius pada 2012[9][10][11].  Metode ini merupakan kombinasi dari Weighted Sum  Model (WSM)  dan Weighted Product  Model (WPM). Dengan  demikian,  kepentingan  relatif  setiap  atribut hanya  ditentukan,  dan  kemudian  alternatif  dievaluasi  dan  diprioritaskan.  Teknik  ini  diterapkan  dalam  seleksi pribadi[12],  pemilihan  material[13]  dan  lain-lain.  Fitur  dari  metode  WASPAS  adalah  menggunakan  metode kompensasi, atributnya independen, atribut kualitatif diubah menjadi atribut kuantitatif[13].  Metode  WASPAS semakin  banyak  digunakan,  karena  fitur-fitur  seperti  atribut  kompensasi,  kebutuhan  untuk  mengubah  atribut kuantitatif menjadi atribut kuantitatif oleh para ahli, serta tahap yang lebih pendek, tahapan pada WASPAS adalah Matriks keputusan yang dinormalisasi, Kepentingan relatif aditif[14], Kepentingan relatif multiplikatif, Kriteria gabungan bersama[8]. Metode COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) diperkenalkan oleh Zavadskas, Kaklauskas,  dan  Sarka  pada  tahun  1994[12].  Metode  ini  digunakan  untuk  menilai  maksimalisasi  dan meminimalkan nilai indeks, dan pengaruh memaksimalkan dan meminimalkan indeks atribut pada hasil penilaian dianggap secara terpisah. Tahapan Metode COPRAS adalah Matriks keputusan dinormalisasi, Matriks keputusan dinormalisasi  tertimbang,  Indeks  memaksimalkan  dan  meminimalkan,  Nilai  signifikansi  relatif[8].    Metode COPRAS diterapkan di beberapa bidang seperti penilaian risiko, pemilihan proyek investasi[15], pemilihan bibit mangga[16] dan  pemilihan material[17]. Metode  Distance from Average  Solution (EDAS)  diperkenalkan  oleh Keshavarz  Ghorabaee,  Zavadskas,  Olfat,  dan  Turskis  pada  tahun  2015[18].  Metode  ini  sangat  praktis  dalam kondisi  dengan  atribut  yang  kontradiktif,  dan  alternatif  terbaik  dipilih  dengan  menghitung  jarak  dari  setiap alternatif dari nilai optimal. Metode EDAS diterapkan dalam evaluasi layanan penerbangan[19],  menyelesaikan masalah lalu lintas udara[20], dan pemilihan personil[21]. Tahapan EDAS adalah Solusi rata-rata, Jarak positif dan negatif dari rata-rata, PDA tertimbang dan NPDA, PDA dinormalisasi tertimbang dan NDA, skor penilaian.
Berdasarkan  permasalahan  dan  uraian  diatas.  SPK  dapat  diterapkan  dalam  menyelesaikan  masalah penentuan judul skripsi mahasiswa dengan ketentuan kriteria dengan penilaian dosen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Metode Penelitian
Tahapan penelitian merumuskan hasil rencana dan implementasi penelitian sebagai berikut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Mempelajari Literatur Menganalisa Masalah Menentukan Judul Skripsi SPK (Metode  WASPAS, COPRAS, EDA ) Judul Skripsi Hasil Pemeilihan Merancang Sistem Membangun Sistem Menguji Sistem Gambar 1. Diagram Penelitian
Tahapan  pertama  adalah  mengambil  sampel  data  pengajuan  judul.  kemudiaan  pengolahan  data  judul  skripsi diproses dengan sistem pendukung keputusan menghasilkan judul skripsi terpilih berdasarkan proses penentuan judul dan menghasilkan hasil yaitu proses akhir dalam penentuan judul.

## 2.2 Metode WASPAS
Metode Weighted  Aggregates  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  digunakan  untuk  sistem  pendukung keputusan[9][10][22]. Tahapan metode yaitu :
1. Normalisasi Matriks Keputusan
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟𝑖𝑗 max  𝑖 𝑟𝑖𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚, 𝑗 = 𝑗, … , 𝑛 (1)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑟𝑖𝑗 𝑟𝑖𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚, 𝑗 = 𝑗, … , 𝑛 (2)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ merupakan normalisasi antar matrik i ( alternative) dan j sebagai atribut[11][12].
2. Kepentingan relatif aditif
𝑄 𝑖 (1) = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 ∗ . 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 1, … 𝑚 (3)
𝑤 𝑗 menunjukan nilai bobot atribut [𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑛 ] dan 𝑄 𝑖 (1) menuntukan hubungan aditif[13] atau tambahan setiap relatif yang dibutuhkan dari setiap alternatif 𝑖. 3. Kepentingan Relatif Perkalian
𝑄 𝑖 (2) =   ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚 (4)
𝑄 𝑖 (2) mendemonstrasikan[8] kepentingan relatif perkalian dari alternatif ke-i. s 4. Kriteria umum gabungan (Q) 𝑄 𝑖= 1 2 (𝑄 𝑖 (1) + 𝑄 𝑖 (2) ) = 1 2 (∑ 𝑟 𝑖𝑗 ∗ . 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 );   𝑖 = 1, … , 𝑚 = (5)
Hal ini juga dapat diselesaikan dengan :
𝑄 𝑖 = 𝜆 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=1 . 𝑤𝑗 + (1 − 𝜆) ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 𝑤𝑗 ;   𝑖 =, … , 𝑚, 𝑛 𝑗=1 𝜆 ∈ [0.1] (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Nilai gabungan kriteria umum (Q) diperoleh dari kriteria gabungan umum merupakan peringkat dalam urutan, dan jumlah tertinggi dari kriteria umum bersama memiliki peringkat tertinggi.

## 2.3 Metode COPRAS
Metode COmplex  PRoportional  Assessment (COPRAS)  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan[13]. Tahapan metode yaitu:
1. Matriks keputusan yang dinormalisasi
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟𝑖𝑗 ∑ 𝑟𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ; 𝑗 = 1, … , 𝑛 (7)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ menunjukkan nilai normalisasi matriks keputusan alternatif ke- i pada atribut ke- j . 2. Matriks keputusan ternormalisasi berbobot[17] [15]
^𝑟 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 ∗ . 𝑤𝑗; 𝑖 = 1, … , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛 (8)
w j adalah adalah bobot atribut t[w1, w2,. . ., w n ]. 3. Memaksimalkan dan Meminimalkan Indeks
𝑆 +𝑖 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ; i=1,...,m (9)
𝑆 −𝑖 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=𝑔+1 ; i=1,...,m (10)
di mana g menunjukkan jumlah atribut positif dan n-g mewakili jumlah atribut negatif, dan S i menggambarkan indeks memaksimalkan dan meminimalkan i th pada atribut, sesuai dengan jenisnya. 4. Nilai Signifikansi Relatif
𝑄 𝑖 =S +i + min i 𝑆−𝑖 ∑ 𝑆_𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆−𝑖 ∑ 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑠_𝑖 𝑠_𝑖 𝑚 𝑖=1 (11)
Q i = S +i + ∑ 𝑆_𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆_𝑖 ∑ 1 𝑆_1 𝑚 𝑖=1 (12)
Nilai signifikansi relatif dari alternatif diberi peringkat dalam urutan menurun, dan nilai akhir tertinggi memiliki peringkat tertinggi.

## 2.4 Metode EDAS
Metode Distance  from  Average  Solution (EDAS)  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan[18].  Tahapan metode yaitu :
1. Solusi rata-rata[19]
AV j = ∑ 𝑟𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 ; 𝑗 = 1, … , 𝑛 (13)
Av j merupakan seluruh atribut.
2. Jarak Positif dan Negatif dari Rata-Rata[20][21]
PDA ij = max (0,(𝑟𝑖𝑗−𝐴𝑉𝑗)) 𝐴𝑉𝑗 ; i= 1 ,...,m, j= 1 ,...,n (14)
NDA ij = max (0,(𝐴𝑉𝑗−𝑟𝑖𝑗)) 𝐴𝑉𝑗 ; i=1,...,m, j=1,...,n (3.3)
PDA adalah jarak positif dari rata-rata dan (NDA) adalah jarak negatif dari rata-rata.
3. Penilaian PDA dan NDA
SP i = ∑ 𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (15)
SN i = ∑ 𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (16)
SP  dan  SN adalah  penilaian  bobot  atribut,  dan  digunakan  untuk menentukan  nilai  PDA tertimbang  dan NDA tertimbang dari masing-masing alternatif.
4. PDA dan NDA Normalisasi Tertimbang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
NSP i = 𝑆𝑃𝑖 𝑀𝑎𝑥𝑖(𝑆𝑃𝑖) ; 𝑖 = 1, … , 𝑚 (17)
NSN i = 𝑆𝑃𝑖 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑆𝑁𝑖) ; i=1 ,...,m (18)
NSP dan NSN adalah Mempertimbangkan bobot atribut dari PDA dan NDA 5. Penetapan Skor
AS i = 1 2 (NSP i +NSN i ); 𝑖 = 1, … , 𝑚 (19)
AS adalah peringkat akhir dari alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fokus penentuan judul skripsi dengan penelitian dosen yaitu dengan proses penyediaan judul skripsi dan penelitian dosen dengan menentukan bobot yang telah ditetapkan kemudian membandingkan semua hasil penelitian judul skripsi dengan SPK berdasarkan metode WASPAS, COPRAS dan EDAS. Hasil tertinggi merupakan solusi terbaik dalam  penentuan  judul  dan  penyesuaian  selesai  hal  ini  terus  dilakukan  berulang  sampai  semua  mahasiswa mendapatkan judul diterima sebagai pengerjaan skripsi. Kemudian penilaian dosen berdasarkan kepakaran dosen yang  telah  ditunjuk  oleh  ketua prodi.  Penilaian  berdasarkan  nilai-nilai  yang  telah ditentukan  seperti  kerbaruan, kesesuaian dengan visi dan misi dan lain-lain.  Berikut sederhana proses yang ditentukan. Judul skripsi merupakan input dari mahasiswa dalam penentuan judul harus ada tiga judul diajukan oleh mahasiswa. Setiap judul dinilai oleh dosen, judul dinilai oleh kepakaran dosen boleh jadi satu mahasiswa dinilai oleh berbeda dosen hal ini karena judul diajukan mungkin dibidang jaringan, sistem informasi, keamanan dan lain-lain. Setelah dinilai dosen judul tersebut  di  ranking  dengan  nilai  tertinggi  sebagai  judul  diterima  atau  ditolak  oleh  ketua  prodi.  Penilaian  judul tertinggi berdasar sistem pendukung keputusan dengan metode  WASPAS, COPRAS dan EDAS di setiap judul yang telah dinilai oleh dosen.

## 3.1 Judul skripsi
Judul skripsi mahasiswa adalah ide yang ditentukan oleh mahasiswa setiap mahasiswa bebas memberikan judul apa saja yang berkaitan dengan program studi, kemudian perlu penilaian sebuah judul skripsi sampai selesai.
Tabel 1. Judul Skripsi NPM Nama Judul 1111795  Rudi Satria 1  Algoritma Boyer Moore Untuk Penyaringan Pesan 2  Algoritma Hill Cipher untuk keamanan Chat Online 3  Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis SMS Gateway

## 3.2 Kriteria dan Alternatif
Kriteria adalah penentu dasar dalam keputusan terjadi, kriteria terbagi menjadi dua yaitu menghasilkan nilai positiv dan negativ dimana positif berarti nilai baik dan negatif berarti nilai buruk dengan K1 yaitu Pembaruan. Penelitian, K2 yaitu Kesesuaian Visi, K3 yaitu Kesesuaian Misi, K4 yaitu Nilai Mata Kuliah, K5 yaitu Kemiripan Penelitian sudah ada, Penilaian adalah hak dosen terkait sesuai kepramukaan yang dipilih.
Tabel 2. Pembaruan ( Novelty ) Kriteria Bobot  Keterangan Plagiat 1 Buruk Tidak Match  2 Kurang Lengkap 3 Cukup Langka 4 Baik Baru 5 Sangat Baik Tabel 3. Kesesuaian Visi Kriteria Bobot  Keterangan Tidak 1 Buruk Perbaikan 2 Kurang Sedang 3 Cukup Jelas 4 Baik Tepat Sekali  5 Sangat Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Tabel 4. Kesesuaian Misi Kriteria Bobot  Keterangan Tidak 1 Buruk Perbaikan 2 Kurang Sedang 3 Cukup Jelas 4 Baik Tepat Sekali  5 Sangat Baik Tabel 5. Match Matakuliah Kriteria Bobot  Keterangan Tidak 1 Buruk Sedikit 2 Kurang Kurang 3 Cukup Ada 4 Baik Sangat Ada  5 Sangat Baik Tabel 6. Kemiripan Penelitian  ada Kriteria Bobot  Keterangan Tidak 5 Sangat Baik Sedikit 4 Baik Kurang 3 Cukup Ada 2 Kurang Sangat Ada  1 Buruk

## 3.3 Penilaian dosen
Penilaian dosen dengan memanfaatkan kepakaran dosen.
Tabel 7. Penilaian Dosen No  Judul K1  K2  K3  K4  K5 1 Algoritma Boyer Moore Untuk Penyaringan Pesan 3 2 3 5 2
2 Algoritma Hill Cipher untuk keamanan Chat Online 5 4 2 4 4
3 Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis SMS Gateway 2 3 5 3 3 Tabel 8. Penyesuaian Dosen Dosen Penilai Kepakaran Mata kuliah diampu Tomy S Alasi, M.Kom String Matching, Data Mining Bahasa Automata, Data Mining Mala Kataren, M.Kom Kemanan Komputer, Kriptografi Kemanan Komputer, Kriptografi
Pristiwati Fitriani, M.Kom  Sistem Informasi, Jaringan Komputer  Sistem Informasi, Jaringan Komputer
Dosen memiliki kepakaran masing-masing ditentukan oleh ketua prodi jurusan sesuai mata kuliah diampu. Kemudian Penerapan Metode WASPAS, COPRAS dans EDAS. Dalam Penentuan Judul skripsi penilaian dosen dengan  memanfaatkan  kepakaran  dosen  setiap  dosen  tentu  mengetahui  visi  dan  misi  program  studi  dan mengajarkan  mata  kuliah  sesuai  visi  dan  misi  sehingga  para  lulusan  mendapatkan  nilai  baik  sesuai  rencana program studi.

## 3.4 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem yaitu kelompok yang menekankan aturan dari awal dan akhir untuk mencapai tujuan. pendukung keputusan yaitu pola pikir membantu menyelesaikan masalah. Sistem pendukung keputusan adalah aturan dari awal dan akhir dalam  menyelesaikan  masalah  keputusan  yang  rinci  dan  jelas.  Tahapan  dasar  tersebut  adalah  Informasi  input sampaikan dalam matriks alternatif dan atribut, yang didasarkan pada matriks keputusan.
𝑋 = [ 𝑟 𝑖1 … 𝑟 1𝑗 ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋮       ⋱     ⋮      ⋱     ⋮ 𝑟 𝑖1 … 𝑟 𝑖𝑗 … 𝑟 𝑖𝑛 ⋮       ⋱     ⋮       ⋱    ⋮ 𝑟 𝑚1 … 𝑟 𝑚𝑗 … 𝑟 𝑚𝑛 ] 𝑚 𝑥𝑛
; 𝑖 = 1, … , 𝑚, 𝑗 = 1, … 𝑛
r ij merepresentasikan  matriks  keputusan  untuk  alternatif  ke- i pada  atribut j th.  Juga,  pembuat  keputusan memberikan bobot atribut[ w 1 , w 2 ,. . ., w n] .  Hasil dari matriks keputusan yaitu :
(20)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Tabel 9. Matriks Keputusan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1 3 2 3 5 2 A2 5 4 2 4 4 A3 2 3 5 3 3

## 3.5 Metode WASPAS
Matriks keputusan yang dinormalisasi dapat dilihat dengan persamaan(1.1) menghasilkan nilai KA11=3/5=0.6 | KA12=5/5=1 |KA13=2/5=0.4 dan seterusnya, yaitu
Tabel 10. Bobot Atribut K1 K2 K3 K4 K5 0.331  0.181  0.369  0.072  0.047 Tabel 11. Matriks Normalisasi Alternatif  K1  K2 K3  K4  K5 A1 0.6 0.5  0.6 1 1 A2 1 1  0.4  0.8  0.5 A3 0.4  0.75 1  0.6  0.6
Selanjutnya menentukan kepentingan adiktif (1.2) dalam data normalisasi tertimbang setiap alternatif yaitu Q11=(0.6 * 0.331)+(0.5 * 0.181)+(0.6 * 0.369)+(1 * 0.072)+(1 * 0.047)=0.6295
Q12=(1 * 0.331)+(1 * 0.181)+(0.4 * 0.369)+(0.8 * 0.072)+(0.5 * 0.047)=0.7407
Q13=(0.4 * 0.331)+(0.75 * 0.181)+(1 * 0.369)+(0.6 * 0.072)+(0.666 * 0.047)=0.7116833.
Selanjutnya menentukan kepentingan relatif perkalian dari data ternormalisasi tertimbang setiap alternatif yaitu Q21=(0.6 ^ C7) * (0.5 ^ 0.181) * (0.6 ^ 0.369) * (1 ^ 0.072) * (0.5 ^ 0.047)=0.6169066 Q22=(1 ^ 0.331) * (1 ^ 0.181) * (0.4 ^ 0.369) * (0.8 ^ 0.072) * (0.5 ^ 0.047)=0.679257130
Q22=(0.4 ^ 0.331) * (0.75^0.181) * (1 ^ 0.369) * (0.6^0.072)*(0.666666666666667^0.047)=0.66285.
Menentukan kriteria umum gabungan yaitu A1=0.5*(0.6295+0.616906641858143)=0.623203320929071 A2=0.5*(0.7407+0.67925713041891)=0.709978565209455 A3=0.5*(0.711683333333333+0.662855015394)=0.687269174363952.
Selanjutnya  alternatif peringkat grafik mencapai satu, yaitu dari 0.2 sampai 0.8 persamaan yaitu A1=(0.2*0.6295)+(0.8*0.616906641858143)= 0.619425313486514 A2=(0.2*0.7407)+(0.8*0.67925713041891)= 0.691545704335128 A3=(0.2*0.711683333333333)+(0.8*0.662855015394571)= 0.672620678982323
Tabel 12. Nilai Akhir Alternatif Nilai A2 0.7099786 A3 0.6872692 A1 0.6232033
Pembelajaran yang telah diolah maka didapat A2 Tertinggi.

## 3.6 Metode COPRAS
Normalisasi Matriks keputusan didapat berdasarkan nilai matriks keputusan dan bobot kriteria A11=3/3+5+2)= 0.3 | A12=5/3+5+2) = 0.5 | A13=2/3+5+2) = 0.2 dan seterusnya, nilai didapat
Tabel 13. Normalisasi Matriks Alternatif  K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.3  0.2222222  0.3  0.4166667  0.2222222 A2 0.5  0.4444444  0.2  0.3333333  0.4444444 A3 0.2  0.3333333  0.5 0.25  0.3333333

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431

## Menentukan bobot atribut, yaitu
Tabel 14. Bobot Atribut K1 K2 K3 K4 K5 0.2192  0.2112  0.2592  0.1912  0.1192
Selanjutnya menentukan normalisasi terbobot  Dengan hasil perhitungan didapat yaitu A11=0.2192*0.3= 0.06576 | A12=0.2192*0.5= 0.1096 | A13=0.2192*0.2= 0.04384 dan seterusnya dengan hasil
Tabel 15. Bobot Matriks Ternormalisasi Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.06576  0.046933  0.07776  0.079667  0.026489 A2 0.1096  0.093867  0.05184  0.063733  0.052978 A3 0.04384 0.0704 0.1296 0.0478  0.039733
Indeks memaksimalkan dan meminimalkan, menghasilkan nilai A1=0.738/( (0.06576+0.0469333333333333+0.07776+0.0796666666666667)*12,295 ) + 0.0264888888888889 A1=0.738/3,3211254 +0.0264888888888889 A1= 0.248702720381069 A2=0.738/((0.1096+0.0938666666666667+0.05184+0.0637333333333333)*12,295) + A2=0.738/0.31904*12,295 + 0.0529777777777778 A2=0.241118450303692 A3=0.738/0.04384+0.0704+0.1296+0.0478*12,295 +0.0397333333333333 A3=0.738/0.29164*12,295 +0.0397333333333333 A3=0.245550094280624
Nilai signifikan index yaitu A1- = 0.222214 A1+ = 0.026489 A2- = 0.188141 A2+ = 0.052978 A3- = 0.205817 A3+ = 0.039733
Sehingga nilai akhir yang didapat yaitu sebagai berikut
Tabel 16. Nilai Akhir Alternatif Nilai A1 0.248703 A2 0.241118 A3 0.24555

## 3.7 Metode EDAS
Solusi Rata-Rata Atribut yaitu menentukan solusi rata-rata setiap atribut AV1=(3+5+2)/3=3,3 | AV2=(4+3+)/3=3 | AV3=(3+2+5)/3=3,3 | AV4=(5+4+3)/3=4 | AV5=(2+4+3)/3=3.
Kemudian mencari  Jarak Positif dan Negatif dari Solusi Rata-Rata yaitu Menurut tipe atribut positif dan negatif, jarak positif rata-rata (PDA) dan jarak negatif rata-rata (NDA) dari atribut positif dihitung seperti masing-masing,
PDA11= (3,3-3)/3,3=0.1 |PDA12= (3,3-5)/3,3=-0.5| PDA12=(3,3-2)/3,3=0.4
dan selanjutnya dengah hasil akhir
Tabel 17. Jarak Rata-Rata Positive Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.1 0.3 0.1  -0.25 0.5 A2 -0.5  -0.3 0.4 0  -0.5 A3 0.4 0  -0.5 0.25 0
Sehingga  hasil  jarak  rata-rata  negative  didapat  adalah  NDA11=(3-3,3)/3,3=0.1  |  NDA12=(5-3,3)/3,3=0.5  | NDA13=(2-3,3)/3,3=-0.4 dan selanjutnya dengan hasil akhir

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Tabel 18. Jarak Rata-Rata Positive
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 -0.1  -0.3  -0.1 0.25  -0.3 A2 0.5 0.3  -0.4 0 0.3 A3 -0.4 0 0.5  -0.25 0
Selanjutnya Mempertimbangkan bobot atribut, dan digunakan untuk menentukan nilai PDA tertimbang dan NDA tertimbang dari masing-masing alternatif, masing-masing. NPDA11=0.1*0.19225=0.019225 | NPDA12=-0.5*0.19225=-0.096125 | NPDA13=0.4*0.19225=0.0769
Dengan nilai akhir
Tabel 19. Bobot Positive Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.019225 0.06875  0.019667 -0.06906  0.089125 A2 -0.09613  -0.06875  0.078667 0 -0.08913 A3 0.0769 0 -0.09833  0.069063 0
Selanjutnya nilai bobot negatif NNDA11=-0.1*0.19225=-0.019225 | NNDA12=0.5*0.19225=0.096125 |  NNDA13=-0.4*0.19225=-0.0769
Tabel 20. Bobot Negativ Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 -0.01923  -0.06875  -0.0177  0.069063 -0.05942 A2 0.096125 0.06875  -0.0708 0  0.059417 A3 -0.0769 0 0.0885 -0.06906 0
Tabel 21. Bobot Atribut K1 K2 K3 K4 K5 0.19225  0.20625  0.177  0.27625  0.17825
PDA dan NDA Normalisasi Tertimbang dengan  nilai yaitu NSP1 =(0.019+0.06875+0.0196+-0.069+0.089)/0.127=1 NSP2 =(-0.0961+(-0.06875)+0.078+0+(-0.089125)/0.127= -1.3729648601912 NSP3 =(0.0769+0+-0.0983+0.0690625+0)/0.127704166666667=0.372964860191197 NSN1 =(-0.019225+(-0.06875)+(-0.0177)+0.0690625+-0.0594166666666667)/0.153491666666667=- 0.625631141755796
NSN2 =(0.096125+0.06875+(-0.0708)+0+0.0594166666666667)/0.153491666666667=1 NSN3 =(-0.0769+0+0.0885+(-0.0690625)+0)/0.153491666666667=-0.374368858244205
Dengan perhitungan menghasilkan skor alhir yaitu AS1 =0.5*(1+ -0.625631141755796) = 0.187184429122102 AS2 =0.5*(-1.3729648601912+ 1) = -0.186482430095599 AS1 =0.5*(0.372964860191197+ -0.374368858244205) = -0.000701999026503669
Skor tertinggi di dapat adalah AS1 dengan 0.187184 atau judul pertama di peringkat akhir dari alternatif, skor penilaian alternatif diatur dalam urutan menurun dan peringkat akhir.

## 3.8 Hasil WASPAS, COPRAS dan EDAS
Setelah membandingkan  tiga metode  dalam penentuan  judul  skripsi mahasiswa,  menghasilkan nilai  A2 terbaik berdasarkan dengan metode WASPAS dengan 0.7099786, kemudian di perhitungan lain metode COPRAS judul terbaik  adalah  A1 nilai  0.248703 ,  kemudian  judul  A1  terbaik  berdasarkan metode EDAS. Berdasarkan  uraian diatas dapat dipertimbangkan bahwa judul A1 atau “Algoritma Boyer Moore Untuk Penyaringan Pesan” terbaik dengan  membandingkan  tiga metode.  Setelah  dianalisa  kemudian  diterapkan dalam bahasa  pemrograman yaitu visual basic 2015. Dengan hasil sebagai berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
Gambar 2. Form Hasil Penilaian
Gambar 3. Form Informasi Waspas
Gambar 4. Form Informasi Copras
Gambar 5. Form Informasi Edas

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  memberikan  kontribusi  penyelesaian  pengajuan  judul  yang  baik  dalam  akademik. Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  dikemukakan  pada  penelitian  yaitu  metode  WASPAS,  COPRAS  dan  EDAS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2431
dapat digunakan dalam menentukan judul skripsi. Setiap pengajuan judul dengan tiga judul dan di nilai oleh setiap dosen yang berhubungan dengan judul  untuk mahasiswa dengan Kriteria dan Bobot preferensi. Kemudian ketiga metode tersebut diterapkan kedalam bahasa pemrograman menghasilkan otomatis pemilihan judul skripsi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada RISTEKDIKTI memberikan dukungan dana kepada menyelesaikan penelitian ini, Seluruh dosen dan staff STMIK Logika sebagai objek penelitian, Jurnal Media Informatika Budidarma, mereka semua banyak memberikan dukungan dan saran untuk penelitian.

## REFERENCES
[1] E. R. Arumi, A. Setiawan, and A. Primadewi, “Decision support system for determining thesis supervisor using analytical hierarchy process (AHP) method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1517, p. 12107, 2020.
[2] G. Patriotta, “Crafting Papers for Publication: Novelty and Convention in Academic Writing,” J. Manag. Stud. , vol. 54, no. 5, pp. 747–759, Jul. 2017.
[3] C. Storz, “All You Need to Know: A Master Thesis Guide,” 2020.
[4] M. Asbari et al. , “Impact of Hard Skills, Soft Skills and Organizational Culture : Lecturer Innovation Competencies As Mediating,” EduPsyCouns J. Educ. Psychol. Couns. , vol. 2, no. 1, 2020.
[5] K. P. Tripathi, “Decision Support System Is a Tool for Making Better Decisions in the Organization,” Indian J. Comput. Sci. Eng. , 2011.
[6] A. Kandakoglu, A. Sauré, W. Michalowski, M. Aquino, J. Graham, and B. McCormick, “A decision support system for home dialysis visit scheduling and nurse routing,” Decis. Support Syst. , 2020.
[7] H. J. Kim,  T. S. Kim,  and S.  Y.  Sohn,  “Recommendation of  startups  as technology cooperation candidates  from  the perspectives of similarity and potential: A deep learning approach,” Decis. Support Syst. , 2020.
[8] A. Alinezhad and J. Khalili, New methods and applications in multiple attribute decision making (Madm) , vol. 277. 2019.
[9] E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, J. Saparauskas, and Z. Turskis, “MCDM methods WASPAS and MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 47, no. 2, 2013.
[10]  E. K.  Zavadskas,  R.  Baušys, and  M.  Lazauskas,  “Sustainable  assessment  of alternative sites for  the construction of a waste incineration plant  by applying  WASPAS method  with single-valued neutrosophic  set,” Sustain. ,  vol.  7,  no.  12, 2015.
[11]  G.  Ginting,  M.  Mesran,  and  K.  Ulfa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Beasiswa  Pasca  Sarjana  Menerapkan Metode  Analytic  Hierarchy Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS) (StudiKasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[12]  S.  Urosevic,  D.  Karabasevic,  D.  Stanujkic,  and  M.  Maksimovic,  “An  approach  to  personnel  selection  in  the  tourism industry based on the SWARA and the WASPAS methods,” Econ.  Comput.  Econ.  Cybern. Stud.  Res. ,  vol.  51,  no. 1, 2017.
[13]  Alinezhad,  “Multi-criteria  economic  analysis  of  machining  processes  using  the  WASPAS  method,” J.  Money  Econ. , 2015.
[14]  E. K. Zavadskas, Z. Turskis, J. Antucheviciene, and A. Zakarevicius, “Optimization of weighted aggregated sum product assessment,” Elektron. ir Elektrotechnika , vol. 122, no. 6, 2012.
[15]  A. Valipour, N. Yahaya, N. Md Noor, J. Antuchevičienė, and J. Tamošaitienė, “Hybrid SWARA-COPRAS method for risk assessment in deep foundation excavation project: an Iranian case study,” J. Civ. Eng. Manag. , vol. 23, no. 4, 2017.
[16]  Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D. Siregar, Fadlina, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 7, pp. 397–402, 2017.
[17]  F. Xia, H. Wei, and L. W. Yang, “Improved COPRAS Method and Application in Material Selection Problem,” Appl. Mech. Mater. , vol. 707, 2014.
[18]  X. Peng and  C.  Liu, “Algorithms  for  neutrosophic  soft  decision making  based  on  EDAS,  new  similarity measure  and level soft set,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 32, no. 1, 2017.
[19]  M. Keshavarz  Ghorabaee, M.  Amiri,  E. K.  Zavadskas,  Z. Turskis,  and  J.  Antucheviciene,  “A  new  hybrid simulation- based assignment approach for evaluating airlines with multiple service quality criteria,” J. Air Transp. Manag. , vol. 63, 2017.
[20]  MK Kikomba, MK Mabela, and DI Ntantu, “Applying EDAS Method to Solve Air Traffic Problems,” Int. J. Sci. Innov. Math. Res. , vol. 4, no. 8, 2016.
[21]  D. Karabasevic, E. Kazimieras, D. Stanujkic, G. I. Popovic, and M. Brzakovic, “An approach to personnel selection in the IT industry based on the EDAS method,” Transform. Bus. Econ. , vol. 17, no. 2, 2018.
[22]  R. Manurung,  Fitriani,  Retnowati  Sitanggang,  F.  T. Waruwu, and Fadlina,  “Penerapan Metode Weighted  Aggregated Sum  Product  Assesment  (  WASPAS )  Dalam Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.