## 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.v5i2.2976
Analisis Hasil Pendukung Keputusan Mendapatkan Rumah Dinas Perusahaan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Andi Zulherry, T S Gunawan, Wanayumini *
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1 andi.zulherry@gmail.com, 2 tsgunawan@gmail.com, 3,* wanayumini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wanayumini@gmail.com
Abstrak− Perusahaan  Bridgestone  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  perkebunan,  pada  saat  ini  memiliki karyawan berjumlah 230 Staff/karyawan, setiap karyawan berhak mendapatkan rumah dinas, ini menuntut perusahan untuk melakukan  analisa  keputusan  untuk  menentukan  rumah  dinas kepada setiap  karyawan  yang  akan  mengajukan permohonan fasilitas  rumah  dinas  tersebut.  untuk  mengurangi  tingkat  ketidak  transparan  dan  keakuratan  data  yang  bisa  menimbulkan gejolak  dan  kesenjangan  terhadap  setiap  karyawan.  Maka  dilakukan  analisis  Hasil  Pendukung  Keputusan  Mendapatkan Rumah Dinas Perusahaan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada hasil akhir evaluasi uji coba metode AHP menghasilkan data akurat dimana terdapat 5 orang karyawan yang benar-benar masuk kategori sangat layak untuk mendapatkan rumah dinas. Sedangkan pada metode  AHP  terdapat  perbedaan  hasil  yang  di  temukan,  dimana  ditemukan  karyawan  berjumlah  1  orang  yang  harusnya dalam  kategori  layak  tetapi  masuk  ke  katogori  sangat  layak,  sehingga  jumlah  yang  di  hasilkan  dari  metode  TOPSIS berjumlah  6  orang.  Dengan  adanya  2  metode  tersebut  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  sekita  60%  dengan  memasukkan semua criteria – kriteria yang ditentukan.
Kata Kunci: Cosine Similarity ; Text Mining ; Pembobotan; Machine Learning
Abstract− The  Bridgestone  company  is  a  company  engaged  in  the  plantation  sector,  currently  it  has  employees  of  230 staff/employees, every employee is entitled to an official residence, This requires the company to conduct a decision analysis to determine the official residence for each employee who will apply for the official housing facility. to reduce the level of lack of transparency and accuracy of data that can cause turmoil and gaps for each employee. Then an analysis of the results of decision support for obtaining a company official residence was carried out using the Analytical Hierarchy Process (Ahp) and Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). The final results of the AHP method trial evaluation result in accurate data where there are 5 employees who are truly in the very feasible category to get an official residence.  Whereas  in  the  AHP  method  there  are  differences  in  the  results  found,  where  it  is  found  that  the  number  of employees is 1 person who should be in the feasible category but belongs to the very feasible category, so that the number generated from the TOPSIS method is 6 people. With these 2 methods, it can produce an accuracy value of around 60% by entering all the specified criteria.
Keywords : Similarity ; Text Mining ; Weighted ; Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu perusahaan di Indonesia, yang memiliki kompleks perumahan atau rumah dinas yang dibangun untuk kesejahteraan dan kenyamanan pekerja. Kompleks perumahan yang dibangun di lingkungan perkebunan dengan berbagai tipe ditambah taman terbuka hijau, masjid dan fasilitas umum lainnya juga berwawasan lingkungan.
Salah satu  permasalahan yang ada pada  perusahaan tersebut  yaitu masih mengalami  kesulitan dalam hal penentuan pemberian rumah dinas kepada pekerja dikarenakan masih bersifat subjektif, karena proses penilaian menggunakan  hanya  satu  kriteria  saja  yang  membuat  pekerja  tersebut  langsung  mendapatkan  rumah  dinas. Tetapi  dalam  beberapa  kriteria  –  kriteria  yang  lain  pekerja  tersebut  belum  tentu  unggul,  namun  tetap mendapatkan rumah dinas. Hal  ini ditakutkan menimbulkan suatu  ketidakadilan  dalam pemilihan  pekerja yang berhak  mendapatkan  rumah  dinas,  hal  ini  di  sebabkan  tidak  adanya  sistem  yang  dapat  memberikan  alternatif solusi  dalam  proses  pemilihan  pekerja  untuk  mendapatkan  rumah  dinas.  Karyawan  yang  seharusnya mendapatkan  penilaian  kinerja  terbaik  justru  tidak  memperoleh  rumah  dinas  yang  menjadi  haknya.  Pihak manajemen  belum  bisa  membuat  suatu  analisa  yang  efektif,  mengingat  belum  adanya  sistem  untuk  proses penilaian  terhadap  karyawan.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  hasil  perangkingan dalam  penilaian  kinerja  karyawan  yang  berupa  nilai  yang  di  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  penilaian karyawan terbaik untuk mendapatkan rumah dinas.
Metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  merupakan  sebuah  hirarki  fungsional  dengan  input utamanya persepsi  manusia. Dengan hirarki, suatu  masalah kompleks dan tidak tersruktur dipecahkan kedalam kelompok kelompoknya, kemudian kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki. Sedangkan metode  TOPSIS  ( Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  dalam  melakukan perankingan untuk menentukan alternatif terpilih dengan menggunakan input bobot kriteria.
Metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  bekerja  sebagai  pembobotan  kriteria  dan  uji  tingkat konsistensi terhadap matriks perbandingan berpasangan [1]. Jika matriks telah konsisten maka dapat dilanjutkan

## 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.v5i2.2976
ke proses metode TOPSIS ( Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) dalam  melakukan perankingan untuk menentukan alternatif terpilih dengan menggunakan input bobot kriteria yang diperoleh dari metode AHP [2].
Pada  artikel  penelitian,  metode  Fuzzy-TOPSIS  dapat  digunakan  sebagai  pilihan  untuk  menyelesaikan permasalahan  ketidakpastian  penentu  keputusan.  Proses    untuk  menentukan    kelayakan  dalam  memilih  rumah dinilai  lebih  efektif  bila  dibandingkan  dengan  cara  manual.  Penelitian  ini  bertujuan  merancang  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  rumah  sehat  dan  rumah  tidak  sehat  yang  dapat  membantu  petugas kesehatan/masyarakat  dalam  memilih  rumah  sehat  dan  tidak  sehat  yang  tepat  dengan  menggunakan  Microsoft excel.  Dari  hasil  perhitungan  metode  TOPSIS  dapat  menjadi  masukan  bagi  dinas  kesehatan  terkait  untuk menindaklanjuti  prioritas  rumah  tidak  sehat. Hasil  penelitian  ini  yaitu  system  pendukung  keputusan  kelayakan bantuan  rumah  tidak  layak  huni  (RTLH)  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  yang  dibangun  sebagai  alat bantu  dalam  menentukan  kelayakan  bantuan  RTLH  [3].  Sedangkan  pada  penelitian  Untuk  mengekspresikan preferensi  pengambil  keputusan  pada  alternatif  yang  paling  diinginkan,  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Metode  TOPSIS  akan  di kombinasikan  dengan  logika  fuzzy  untuk  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  atribut  kriteria,  yang  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  untuk  menyeleksi  alternatif  terbaik,  dalam  hal  ini  adalah  alternatif  yang  valid sebagai penerima bantuan yang sesuai dengan kriteria [4].  Dengan metode ini diharapkan proses penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  analisa  hasil  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (AHP  dan  TOPSIS)  pemberian  rumah  dinas terhadap karyawan pada perusahaan Bridgestone sumatera utara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  perusahaan  Bridgestone,  yang  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  berada  di Provinsi  Sumatera  Utara.  Penelitian  dilakukan  agar  hasil  penelitian  dapat  digunakan  sebagai  solusi  dan pengembangan terhadap perusahaan dalam pengelolaan penentuan rumah dinas terhadap karyawan. Berdasarkan tipe  penelitian,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Data kuantitatif adalah data yang hampir semuanya mencakup data numerik.
2. Data  Kualitatif  adalah  data  yang  berbentuk  kata,  kalimat,  gerak  tubuh, ekspresi  wajah, bagan,  gambar, dan foto.  Data  kualitatif  ini  digunakan  sebagai  pelengkap,  memperjelas  dan  memperkuat  data  kuantitatif  dalam menganalisis data yang diteliti.
Adapun jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.
1. Data Primer
Data  primer  dalam  penelitian  ini  diperoleh  secara  langsung  dari  objek  penelitian.  Data  primer  yang dikumpulkan  adalah  data  yang  diperoleh dari prusahaan  secara  langsung dengan mengajukan permintaan data  yang  diperlukan  oleh  peneliti  kepada  prusahaan  Bridgestone  terkait  data  karyawan  yang  sedang melakukan pengajuan untuk mendapatkan rumah dinas.
2. Data Sekunder
Data  sekunder merupakan  suatu  data  yang diperoleh  secara tidak langsung melalui  studi  kepustakaan  yaitu dengan    membaca  kepustakaan  seperti   buku-buku   literatur,    diktat-diktat   kuliah,    majalah,   jurnal,    buku yang  berhubungan  dengan  pokok  penelitian,  surat  kabar  dan  membaca dan mempelajari arsip-arsip atau dokumen-dokumen yang terdapat di instansi-instansi yang terkait. Untuk melengkapi paparan hasil penelitian juga  digunakan  rujukan  dan  referensi  dari  bank  data  lain  yang  relevan,  misalnya  jurnal,  laporan  hasil penelitian terdahulu, serta publikasi yang relevan dengan penelitian ini.

## 2.4 Metode Analisis Data
Data  yang  sudah  dikumpulkan,  baik  primer  maupun  sekunder  untuk  selanjutnya  di  analisa.  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  analisis data adalah :

## 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.v5i2.2976
Metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  dalam  Penelitian  ini  digunakan  untuk  menentukan  bobot  kriteria dalam  penentuan  rumah  dinas  pada  prusahaan  Bridgestone.  Dimana  keputusan  diambil  dengan  cara membandingkan  secara  berpasangan  alternaf  yang  telah  dipilih  dengan  menggunakan  kuesioner  perbandingan bepasangan  yang  melibatkan  para  responden  ahli  yang  memahami  mengenai  produk  industri  kecil.  Penentuan responden  ahli  ( expert ) ditetapkan  dengan cara  purposive  dan  ditetapkan langsung  berdasarkan kepentingan dan pengetahuannya. Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah sebagai berikut :
1. Penyusunan  struktur  hirarki  dari  permasalahan  yang  dihadapi  Permasalahan  kompleks  yang  akan diselesaikan,  dapat  dipahami  dengan  cara  menguraikan  menjadi  unsur-unsur  pendukung  yaitu  kriteria  dan alternatif kemudian disusun menjadi struktur hirarki.
2. Penilaian kriteria dan alternatif kriteria dan alternatif dilakukan dengan menilai perbandingan berpasangan.  Menurut Saaty, dalam berbagai persoalan  digunakan skala 1 s.d  9 adalah skala yang terbaiak dalam mengekspresikan pendapat. Berikut ini disajikan skala perbandingan berpasangan.
Langkah Analisa dari  metode  TOPSIS  mengikuti  langkah  berikut ini:
1. Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  adalah  matriks  yang  berisis  nilai  setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif.  Jika  A  merupakan alternatif, dan C merupakan Kriteria  yang di tetapkan dan jika X merupakan atribut dari kriteria, maka tabel yang digunakan untuk menjelaskan keputusan.

## 2. Matriks keputusan yang ternormalisasi
Normalisasi  pada  setiap  atribut  matriks  keputusan  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  setiap    atribut pada  setiap  alternatif  dengan  akar  jumlah  kuadrat  setiap  elemen  pada  kriteria  yang  sama  semua  alternatif. persamaan yang digunakan untuk melakukan normalisasi pada setiap atribut matriks.
3. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
Matriks keputusan  normalisasi  terbobot dilambangkan dengan   huruf  Y,  untuk  mencari  elemen  matriks  Y dilakukan dengan membagi  elemen matriks keputusan ternormalisasi  (R) dengan  elemen  pada  vector  bobot preferensi (w). Matriks  R akan diubah menjadi matriks Y dengan cara merubah satu persatu nilai atribut dari matriks R.
4. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
Solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi. Menghitung jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negartif. jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif.
5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Nilai  preferensi  merupakan  nilai  akhir  yang  menjadi  patokan  dalam  menentukan  peringkat  pada  semua alternatif yang ada. Hal tersebut berarti semua alternatif akan memiliki nilai    preferensi.    Nilai    preferensi pada  suatu  alternatif  merupakan  hasil  dari  perbandingan  setiap  alternatif  antara  jarak  terhadap  solusi  ideal positif dan  jarak  terhadap   solusi  ideal negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Awal
Data  pada  penelitian  ini  yang  digunakan  merupakan  data  mentah  dari  perusahaan  yang  berbentuk  file  excel dimana  saat  ini  data  karyawan  yang  sedang  melakukan  pengajuan  untuk  mendapatkan  rumah  dinas  pada perusahaan Bridgestone berjumlah 53 orang dari 201 jumlah karyawan. Data dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Karyawan Yang Sedang Melakukan PEngajuan Rumah Dinas
No Karyawan Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak 1 Karyawan 1 16 Menikah 3 2 Karyawan 2 16 Menikah 3 3 Karyawan 3 22 Menikah 3 4 Karyawan 4 16 Menikah 3 5 Karyawan 5 22 Menikah 3 6 Karyawan 6 23 Janda 3 7 Karyawan 7 19 Duda 3 8 Karyawan 8 20 Duda 3 9 Karyawan 9 25 Janda 3 10 Karyawan 10 19 Janda 3 11 Karyawan 11 19 Menikah 2 12 Karyawan 12 20 Menikah 2 13 Karyawan 13 16 Belum Menikah 3

## 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.v5i2.2976
No Karyawan Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak 14 Karyawan 14 23 Belum Menikah 3 15 Karyawan 15 21 Menikah 1 16 Karyawan 16 21 Menikah 1 17 Karyawan 17 24 Menikah 1 18 Karyawan 18 10 Menikah 3 19 Karyawan 19 17 Menikah 3 20 Karyawan 20 12 Duda 3 21 Karyawan 21 15 Janda 3 22 Karyawan 22 12 Janda 3 23 Karyawan 23 14 Duda 3 24 Karyawan 24 21 Janda 2 25 Karyawan 25 23 Janda 2 26 Karyawan 26 18 Janda 2 27 Karyawan 27 11 Menikah 2 28 Karyawan 28 17 Janda 1 29 Karyawan 29 13 Belum Menikah 3 30 Karyawan 30 9 Janda 3 31 Karyawan 31 7 Duda 3 32 Karyawan 32 7 Janda 3 33 Karyawan 33 7 Janda 3 34 Karyawan 34 15 Menikah 1 35 Karyawan 35 16 Belum Menikah 2 36 Karyawan 36 9 Menikah 2 37 Karyawan 37 8 Menikah 2 38 Karyawan 38 5 Menikah 2 39 Karyawan 39 9 Belum Menikah 3 40 Karyawan 40 8 Menikah 1 41 Karyawan 41 14 Janda 2 42 Karyawan 42 5 Menikah 1 43 Karyawan 43 14 Janda 1 44 Karyawan 44 12 Janda 1 45 Karyawan 45 8 Janda 2 46 Karyawan 46 13 Belum Menikah 1 47 Karyawan 47 14 Belum Menikah 1 48 Karyawan 48 7 Duda 1 49 Karyawan 49 7 Duda 1 50 Karyawan 50 6 Belum Menikah 2 51 Karyawan 51 6 Belum Menikah 2 52 Karyawan 52 6 Belum Menikah 2 53 Karyawan 53 5 Duda 1

## 3.2   Data Kriteria
Pada penelitian ini data kriteria adalah dating aturan yang di dapat pada perusahaan Bridgestone yang digunakan untuk memproses data pada penelitian ini dapat di lihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria No Kriteria 1 Lama Masa Kerja 2 Status Perkawinan 3 Jumlah Anak
1. Lama Masa Kerja
Lama  masa  kerja  nilai  yang  di  dapat  dari  lamanya  bekerja  oleh  seorang  staff/karyawan  pada  perusahaan semakin lama karyawan berkeja maka semakin besar kemungkinan untuk mendapatkan fasilitas rumah dinas.
2. Status Perkawinan
Data pada status perkawinan  nilai yang di tentukan dari status karyawan yang sudah menikah, janda/Duda, dan belum menikah, data ketegori pada status perkawinan.
3. Jumlah Anak
Data jumlah anak adalah data tanggungan dari seorang karyawan, dengan batas anak paling banyak adalah 3 orang anak

## 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.v5i2.2976

## 3.3 Data Sub Kriteria
Data sub kriteri ini adalah hasil akhir yang akan di gunakan dalam analisa pada penelitian ini sub kriteria akan di tentukan layak dan tidak layaknya melalui rangking hasil analisa dari ke dua metode. sub kriteria dapat di lihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kategori Sub Kriteria NO Sub Kriteria Keterangan 1 Sangat Layak Nilai Tertinggi 2 Layak 3 Cukup Layak 4 Tidak Layak Nilai Terendah
3.4 Hasil Analisa
3.4.1 Perhitungan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Pada tahap ini dilakukan perhitungan perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lainnya.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Perbandingan Antara Kriteria KRITERIA Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Lama Masa Kerja 1 5 3 Status Perkawinan 0.2 1 0.2 Jumlah Anak 0.333 5 1 TOTAL 1.533 11 4.2
Menguji  konsistensi  setiap  matriks  berpasangan  dengan  rumus  masing-masing  elemen  matriks berpasangan dikalikan dengan nilai prioritas kriteria. Hasilnya masing-masing baris dijumlah, kemudian hasilnya dengan  masing-masing  nilai  prioritas  kriteria  sebanyak  λ1,  λ2,  λ3,  ...,  λn.  Menghitung  nilai  lamda  maksimum dengan  rumus:  λmax  =  Σλ/n.  Menghitung  nilai  Indeks  Konsistensi,  dengan  rumus:  CI  =  (λmax–n)/(n-1). Menghitung Rasio Konsistensi, dengan rumus: CR = CI/RI Jika CR < 0,1, maka nilai perbandingan berpasangan pada  matriks  kriteria  yang  diberikan  konsisten.  Jika  CR  ≥  0,1,  maka  nilai  perbandingan  berpasangan  pada matriks kriteria yang diberikan   tidak   konsisten. Sehingga jika tidak konsisten, maka pengisian nilai-nilai pada matriks berpasangan pada unsur kriteria harus diulang. Sehingga mendapatkan hasil seperti tabel 5.
Tabel 5. Rasio Konsistensi KRITERIA PRIORITAS JUMLAH HASIL Lama Masa Kejra 0.607 1.965 2.572 Status Perkawinan 0.090 0.272 0.361 Jumlah Anak 0.303 0.954 1.257 TOTAL 4.191
Rasio  konsistensi  dengan  melihat  index  konsistensi.  Konsistensi  yang  diharapkan  pada  penelitian  ini adalah yang mendekati 100% agar menghasilkan keputusan yang mendekati layak atau tidak layaknya.
Tabel 6. Hasil Analisa AHP Terhadap Data Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil AHP Karyawan 50 22 Menikah 3 3 Karyawan 53 22 Menikah 3 3 Karyawan 31 16 Menikah 3 3 Karyawan 49 16 Menikah 3 3 Karyawan 52 16 Menikah 3 3 Karyawan 24 25 Janda 3 2.499 Karyawan 15 23 Janda 3 2.499 Karyawan 20 20 Duda 3 2.499 Karyawan 17 19 Duda 3 2.499 Karyawan 28 19 Janda 3 2.499 Karyawan 35 20 Menikah 2 2.419 Karyawan 10 19 Menikah 2 2.419 Karyawan 37 23 Belum Menikah 3 2.244 Karyawan 16 16 Belum Menikah 3 2.244 Karyawan 22 24 Menikah 1 2.218 Karyawan 5 21 Menikah 1 2.218

## 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.v5i2.2976
Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil AHP Karyawan 6 21 Menikah 1 2.218 Karyawan 23 10 Menikah 3 2.202 Karyawan 45 17 Janda 3 2 Karyawan 40 15 Janda 3 1.964 Karyawan 46 14 Duda 3 1.964 Karyawan 25 12 Duda 3 1.964 Karyawan 43 12 Janda 3 1.964 Karyawan 13 23 Janda 2 1.918 Karyawan 9 21 Janda 2 1.918 Karyawan 32 18 Janda 2 1.918 Karyawan 18 11 Menikah 2 1.884 Karyawan 36 17 Janda 1 1.717 Karyawan 7 13 Belum Menikah 3 1.709 Karyawan 4 9 Janda 3 1.701 Karyawan 26 7 Duda 3 1.701 Karyawan 30 7 Janda 3 1.701 Karyawan 34 7 Janda 3 1.701 Karyawan 39 15 Menikah 1 1.683 Karyawan 12 16 Belum Menikah 2 1.663 Karyawan 1 9 Menikah 2 1.621 Karyawan 27 8 Menikah 2 1.621 Karyawan 8 5 Menikah 2 1.545 Karyawan 3 9 Belum Menikah 3 1.446 Karyawan 42 8 Menikah 1 1.42 Karyawan 11 14 Janda 2 1.383 Karyawan 14 5 Menikah 1 1.344 Karyawan 2 14 Janda 1 1.182 Karyawan 19 12 Janda 1 1.182 Karyawan 21 8 Janda 2 1.12 Karyawan 44 14 Belum Menikah 1 0.927 Karyawan 33 13 Belum Menikah 1 0.927 Karyawan 48 7 Duda 1 0.919 Karyawan 51 7 Duda 1 0.919 Karyawan 29 6 Belum Menikah 2 0.865 Karyawan 41 6 Belum Menikah 2 0.865
3.4.2   Analisa Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Untuk menghitung normalisasi maka di gunakan rumus persamaan sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖 𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Tabel 7. Hasil Anlisa Normaslisai Keriteria Normalisasi Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Karyawan 1 0.061 0.196 0.117 Karyawan 2 0.122 0.098 0.059 Karyawan 3 0.061 0 0.176 Karyawan 4 0.061 0.098 0.176 Karyawan 5 0.184 0.196 0.059 Karyawan 6 0.184 0.196 0.059 Karyawan 7 0.122 0 0.176 Karyawan 8 0 0.196 0.117 Karyawan 9 0.184 0.098 0.117 Karyawan 10 0.184 0.196 0.117 Karyawan 11 0.122 0.098 0.117 Karyawan 12 0.184 0.196 0.117 Karyawan 13 0.184 0.098 0.117 Karyawan 14 0 0.196 0.059 Karyawan 15 0.184 0.098 0.176 Karyawan 16 0.184 0 0.176

## 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.v5i2.2976
Normalisasi Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Karyawan 17 0.184 0.098 0.176 Karyawan 18 0.122 0.196 0.117 Karyawan 19 0.122 0.098 0.059 Karyawan 20 0.184 0.098 0.176 Karyawan 21 0.061 0.098 0.117 Karyawan 22 0.184 0.196 0.059 Karyawan 23 0.061 0.196 0.176 Karyawan 24 0.184 0.098 0.176 Karyawan 25 0.122 0.098 0.176 Karyawan 26 0.061 0.098 0.176 Karyawan 27 0.061 0.196 0.117 Karyawan 28 0.184 0.098 0.176 Karyawan 29 0.061 0 0.117 Karyawan 30 0.061 0.098 0.176 Karyawan 31 0.184 0.196 0.176 Karyawan 32 0.184 0.098 0.117 Karyawan 33 0.122 0 0.059 Karyawan 34 0.061 0.098 0.176 Karyawan 35 0.184 0.196 0.117 Karyawan 36 0.184 0.098 0.059 Karyawan 37 0.184 0 0.176 Karyawan 38 0 0.098 0.059 Karyawan 39 0.122 0.196 0.059 Karyawan 40 0.122 0.098 0.176 Karyawan 41 0.061 0 0.117 Karyawan 42 0.061 0.196 0.059 Karyawan 43 0.061 0.098 0.176 Karyawan 44 0.122 0 0.059 Karyawan 45 0.184 0.196 0.176 Karyawan 46 0.122 0.098 0.176 Karyawan 47 0.061 0 0.117 Karyawan 48 0.061 0.098 0.059 Karyawan 49 0.184 0.196 0.176 Karyawan 50 0.184 0.196 0.176 Karyawan 51 0.061 0.098 0.059 Karyawan 52 0.184 0.196 0.176 Karyawan 53 0.184 0.196 0.176
Untuk menghitung jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif Pada tahap akhir dilakukan perhitungan nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan menggunakan rumus persamaan sebagai berikut;
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (2)
Tabel 8. Hasil Analisa TOPSIS
Lama Masa Kejra Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil TOPSIS Karyawan 50 22 Menikah 3 1 Karyawan 53 22 Menikah 3 1 Karyawan 31 16 Menikah 3 1 Karyawan 49 16 Menikah 3 1 Karyawan 52 16 Menikah 3 1 Karyawan 24 25 Janda 3 0.771 Karyawan 15 23 Janda 3 0.771 Karyawan 20 20 Duda 3 0.771 Karyawan 17 19 Duda 3 0.771 Karyawan 28 19 Janda 3 0.771 Karyawan 35 20 Menikah 2 0.903 Karyawan 10 19 Menikah 2 0.903 Karyawan 37 23 Belum Menikah 3 0.617 Karyawan 16 16 Belum Menikah 3 0.617

## 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.v5i2.2976
Lama Masa Kejra Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil TOPSIS Karyawan 22 24 Menikah 1 0.823 Karyawan 5 21 Menikah 1 0.823 Karyawan 6 21 Menikah 1 0.823 Karyawan 23 10 Menikah 3 0.535 Karyawan 45 17 Janda 3 1 Karyawan 40 15 Janda 3 0.629 Karyawan 46 14 Duda 3 0.629 Karyawan 25 12 Duda 3 0.629 Karyawan 43 12 Janda 3 0.417 Karyawan 13 23 Janda 2 0.754 Karyawan 9 21 Janda 2 0.754 Karyawan 32 18 Janda 2 0.754 Karyawan 18 11 Menikah 2 0.723 Karyawan 36 17 Janda 1 0.719 Karyawan 7 13 Belum Menikah 3 0.497 Karyawan 4 9 Janda 3 0.417 Karyawan 26 7 Duda 3 0.417 Karyawan 30 7 Janda 3 0.417 Karyawan 34 7 Janda 3 0.417 Karyawan 39 15 Menikah 1 0.688 Karyawan 12 16 Belum Menikah 2 0.903 Karyawan 1 9 Menikah 2 0.519 Karyawan 27 8 Menikah 2 0.519 Karyawan 8 5 Menikah 2 0.393 Karyawan 3 9 Belum Menikah 3 0.312 Karyawan 42 8 Menikah 1 0.503 Karyawan 11 14 Janda 2 0.61 Karyawan 14 5 Menikah 1 0.383 Karyawan 2 14 Janda 1 0.583 Karyawan 19 12 Janda 1 0.583 Karyawan 21 8 Janda 2 0.39 Karyawan 44 14 Belum Menikah 1 0.465 Karyawan 33 13 Belum Menikah 1 0.465 Karyawan 48 7 Duda 1 0.371 Karyawan 51 7 Duda 1 0.371 Karyawan 29 6 Belum Menikah 2 0.277 Karyawan 41 6 Belum Menikah 2 0.277 Karyawan 47 6 Belum Menikah 2 0.277 Karyawan 38 5 Duda 1 0.229

## 3.5 Hasil Evaluasi Data Terhadap Kedua Metode
Dimana  hasil  penilaiannya  dari  masing-masing  kriteria  berdasarkan  alternatif  prioritas  yang  sudah  ditentukan. Sehingga  hasil  perhitungan  dari  kedua  metode  dapat  diketahui  siapa  yang  layak  untuk  mendapatkan  fasilitas rumah  dinas  berdasarkan  rangking  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  AHP  &  TOPSIS.  Hasil perbandingan antara ke dua metode yaitu AHP dan TOPSIS dapat di lihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Evaluasi Antara AHP & TOPSIS Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil AHP Hasil TOPSIS Rangking Status Kelayakan Karyawan 50 22 Menikah 3 3 1 4 Sangat Layak Karyawan 53 22 Menikah 3 3 1 4 Sangat Layak Karyawan 31 16 Menikah 3 3 1 4 Sangat Layak Karyawan 49 16 Menikah 3 3 1 4 Sangat Layak Karyawan 52 16 Menikah 3 3 1 4 Sangat Layak Karyawan 24 25 Janda 3 2.499 0.771 3 Layak Karyawan 15 23 Janda 3 2.499 0.771 3 Layak Karyawan 20 20 Duda 3 2.499 0.771 3 Layak Karyawan 17 19 Duda 3 2.499 0.771 3 Layak Karyawan 28 19 Janda 3 2.499 0.771 3 Layak Karyawan 35 20 Menikah 2 2.419 0.903 3 Layak

## 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.v5i2.2976
Lama Masa Kerja Status Perkawinan Jumlah Anak Hasil AHP Hasil TOPSIS Rangking Status Kelayakan Karyawan 10 19 Menikah 2 2.419 0.903 3 Layak Karyawan 37 23 Belum Menikah 3 2.244 0.617 3 Cukup Layak Karyawan 16 16 Belum Menikah 3 2.244 0.617 3 Cukup Layak Karyawan 22 24 Menikah 1 2.218 0.823 3 Layak Karyawan 5 21 Menikah 1 2.218 0.823 3 Layak Karyawan 6 21 Menikah 1 2.218 0.823 3 Layak Karyawan 23 10 Menikah 3 2.202 0.535 3 Cukup Layak Karyawan 45 17 Janda 3 2 1 3 Layak Karyawan 40 15 Janda 3 1.964 0.629 3 Cukup Layak Karyawan 46 14 Duda 3 1.964 0.629 3 Cukup Layak Karyawan 25 12 Duda 3 1.964 0.629 3 Cukup Layak Karyawan 43 12 Janda 3 1.964 0.417 2 Cukup Layak Karyawan 13 23 Janda 2 1.918 0.754 3 Cukup Layak Karyawan 9 21 Janda 2 1.918 0.754 3 Cukup Layak Karyawan 32 18 Janda 2 1.918 0.754 3 Cukup Layak Karyawan 18 11 Menikah 2 1.884 0.723 3 Cukup Layak Karyawan 36 17 Janda 1 1.717 0.719 2 Cukup Layak Karyawan 7 13 Belum Menikah 3 1.709 0.497 2 Cukup Layak Karyawan 4 9 Janda 3 1.701 0.417 2 Cukup Layak Karyawan 26 7 Duda 3 1.701 0.417 2 Cukup Layak Karyawan 30 7 Janda 3 1.701 0.417 2 Cukup Layak Karyawan 34 7 Janda 3 1.701 0.417 2 Cukup Layak Karyawan 39 15 Menikah 1 1.683 0.688 2 Cukup Layak Karyawan 12 16 Belum Menikah 2 1.663 0.903 3 Cukup Layak Karyawan 1 9 Menikah 2 1.621 0.519 2 Cukup Layak Karyawan 27 8 Menikah 2 1.621 0.519 2 Cukup Layak Karyawan 8 5 Menikah 2 1.545 0.393 2 Tidak Layak Karyawan 3 9 Belum Menikah 3 1.446 0.312 2 Tidak Layak Karyawan 42 8 Menikah 1 1.42 0.503 2 Tidak Layak Karyawan 11 14 Janda 2 1.383 0.61 2 Tidak Layak Karyawan 14 5 Menikah 1 1.344 0.383 2 Tidak Layak Karyawan 2 14 Janda 1 1.182 0.583 2 Tidak Layak Karyawan 19 12 Janda 1 1.182 0.583 2 Tidak Layak Karyawan 21 8 Janda 2 1.12 0.39 2 Tidak Layak Karyawan 44 14 Belum Menikah 1 0.927 0.465 1 Tidak Layak Karyawan 33 13 Belum Menikah 1 0.927 0.465 1 Tidak Layak Karyawan 48 7 Duda 1 0.919 0.371 1 Tidak Layak Karyawan 51 7 Duda 1 0.919 0.371 1 Tidak Layak Karyawan 29 6 Belum Menikah 2 0.865 0.277 1 Tidak Layak Karyawan 41 6 Belum Menikah 2 0.865 0.277 1 Tidak Layak Karyawan 47 6 Belum Menikah 2 0.865 0.277 1 Tidak Layak Karyawan 38 5 Duda 1 0.843 0.229 1 Tidak Layak
Pada analisa yang di lakukan terhadap penelitian ini maka dapat di simpulkan bahwa metode (Analytical Hierarchy  Process)  AHP  jauh  lebih  akurat  di  bandingkan  dengan  metode  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).di  karenakan  Analisa  yang  di  hasilkan  (Analytical  Hierarchy  Process) AHP  menghitung  bobot  semua  kriteria  sehingga  dapat  menghasilkan  perbandingan  yang  akurat  dimana  hasil akhirnya adalah 5 orang yaitu  karyawan (31, 49, 50, 51, 53) yang layak mendapatkan rumah dinas. Sedangkan pada analisa metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) data Analisa yang di  haslikan  hanya  sebatas  1-0  sehingga  hanya  menghasilkan  rangking  nilai  tertinggi  dan  terendah  dari  setiap karyawan  tanpa menghitung  setiap kriteria. Dari hasil metode  Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) karyawan yang layak adalah 6 orang yaitu karyawan (31, 45, 49, 50, 52, 53) .

## 4. KESIMPULAN
Hasil  evaluasi  hasil  dari  hasil  analisa  metode  AHP  dan  TOPSIS  terhadap  data  maka  untuk  menentukan  rumah dinas yang dilakukan oleh perusahaan Bridgestone jauh lebih efektif dan transparan. Sehingga tidak merugikan pihak karyawan. Dari kedua metode AHP dan TOPSIS yang paling efektif adalah dengan menggunakan metode AHP, dimana AHP menghasilkan karyawan yang layak mendapatkan rumah dinas adalah 5 orang, dimna ke lima

## 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.v5i2.2976
karyawan tersebut memiliki data proritas pertama dalam kriteria. Sedangkan pada metode TOPSIS menghasilkan 6  orang  untuk  mendapatkan  kelayakan  rumah  dinas,  metode  ini  kurang  akurat  dikarenakan  hanya  melakukan perengkingen  sehingga  dari  evaluasi  hasil  Analisa  diatas  terdapat  1  orang  karyawan  yaoti  karyawan  45  masuk kategori  sangat  layak  jika  dilihat  data  aslinya  karyawan  45  tersebut  memiliki  proritas  di  bawah  kriteria  utama sehingga  menimbulkan  data  yang  kurnag  akurat  dan  Sebaiknya  untuk  pengembangan  perusahaan,  harus membuat  system  yang  menerapkan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  bentuk  aplikasi  agar  memberikan transparan terhadap karyawan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih  disampaikan kepada pihak  perusahaan  Bridgestone  yang telah mendukung terlaksananya uji coba pada penelitian ini dan memberikan data untuk di lakukan studi analisa terhadap permasalahan yang ada.

## REFERENCES
[1] Fatkhurrochman and D. Astuti, “Analisis Perbandingan Metode Topis Dan Saw Dalam Penentuan Penerima Bantuan Pengembangan  Rumah  Masyarakat  Kurang  Mampu,” Semnasteknomedia  Online ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  2-8–67,  2018, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1980.
[2] H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk  Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 246–256, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.638.
[3] E.  J.  G.  Harianja  and  G.  Lumbantoruan,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  dalam  Menentukan  Penerima  Bantuan  Bedah Rumah Pada Dinas Perumahan Dan Kawasan Permukiman Kabupaten Deli Serdang,” J. Times , vol. 8, no. 1, pp. 29–38, 2019.
[4] M. R. Syahputra, “Aplikasi Fuzzy-TOPSIS Dalam Melakukan Seleksi Pemilihan Perumahan,” J. Mantik Penusa , vol. 15,  no.  Fakultas  Manajemen  dan  Informatika  Pelita  Nusantara,  pp.  123–128,  2014,  [Online].  Available: file:///e:/Users/S u s e n o/Downloads/245-Article Text-584-1-10-20171028.pdf.
[5] Indriani; Dita Novitasari, “Penerapan Metode TOPSIS Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” Acit , vol. 67, no. 6, pp. 14–21, 2007.
[6] Adianto, T. R., Arifin, Z., Khairina, D. M., Mahakam, G., & Palm, G. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah  Tinggal  Di  Perumahan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus :  Kota Samarinda). Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 2 (1), 197–201.
[7] Astuti, Y., Suyanto, M., & Kusrini. (2012). AHP Untuk Pemodelan SPK Pemilihan Sekolah Tinggi Komputer. Jurnal Teknologi Informasi , 7 (20), 81–90.
[8] Azmi,  M.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Memilih  Usaha  Waralaba  Makanan  Menggunakan  Metode TOPSIS. Jurnal Elektron , 5 (2), 61–68. https://doi.org/10.1016/j.cden.2017.05.001
[9] Badriyah,  T.,  &  Rahmawati,  R.  (2006).  Alat  Bantu  Klasifikasi  Dengan  Pohon  Keputusan  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2006 (SNATI 2006) , 2006 (Snati), 1–4.
[10]  Chamid,  A.  A.  (2016).  Penerapan  Metode  TOPSIS  Untuk  Menentukan  Prioritas  Kondisi  Rumah. Simetris :  Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , 7 (2), 537. https://doi.org/10.24176/simet.v7i2.765
[11]  Darmanto,  E.,  Latifah,  N.,  &  Susanti,  N.  (2014).  Penerapan  Metode  Ahp  (Analythic  Hierarchy  Process)  Untuk Menentukan  Kualitas  Gula  Tumbu. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer , 5 (1),  75. https://doi.org/10.24176/simet.v5i1.139
[12]  Faesal, A., Fauziati, S., & Soesanti, I. (2017). Implementasi Metode AHP dan TOPSIS untuk menentukan Mutu Dosen . 7–13.
[13]  Fitriana,  A.  N.,  Harliana,  H.,  &  Handaru,  H.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS. Creative Information Technology Journal , 2 (2), 153. https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.45
[14]  Mu’asyaroh, F. L., & Mahmudy, W. F. (2016). Implementasi Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model AHP. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3 (4), 226–237.
[15]  Muzakkir,  I.  (2017).  Penerapan  Metode  TOPSIS  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga  Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 274–281. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281
[16]  Rais,  M.  S.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Lokasi  Perumahan  Menggunakan  Analytical Hierarchy Process (AHP). Riau Journal Of Computer Science , 2 (2), 59–72.
[17]  Siregar, J. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kpr ( Kredit Pemilikan Rumah ) Untuk Nasabah Pemohon Menggunakan Metode TOPSIS ( Studi Kasus Pt . Bank . Juli , 335–342.
[18]  Tsabit  Rahman  dkk.  (2017).  Analisis  Model  Pengambil  Keputusan  AHP  dan  TOPSIS  Untuk  memilih  Software Berbasis  Open  Source  Digital  Library  pada  Universitas  Janabadra. Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi  UN  PGRI Kediri, 22 Februari 2017 , 1 (Februari), 441–450.