## Penerapan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis) Dalam Pemilihan Tanaman Bonsai Terbaik
Sri Ipnuwati, Kencana Aditama Program Studi Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Lampung, Indonesia nengachie@gmail.com, goldaditama@gmail.com
Abstract -Bonsai plants are made as miniature from the original  shape of large trees that werw old in the wild, which can increase the value of art  because of its unique shape, the intended artistic value is in the case of cutting, pruning and forming tree branches in accordance with the desired path. To determine the best bonsai plants, many people only determine the shape of the bonsai, in the  fact the best bonsai plants are determined by specific criteria such as plant age, plant height, stem type, leaf condition, leaf size, and the number of leaves. With these problems, the authorb wants to make decision making system  with the method “Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)” to determine the best bonsai plants. From a number of alternat ives used, this system produces a decision that the best value  falsl on bonsai kemuning bonsai with a value of 0.756031.

## Keyword : Decision Support System, Bonsai, TOPSIS Method
Abstrak -Tanaman  bonsai  dibuat  sebagai  miniatur    dari  bentuk  asli  pohon  besar  yang  sudah  tua  dialam  bebas,  yang  dapat meningkatkan nilai seni karna bentuknya yang unik, nilai seni yang dimaksud adalah dalam hal pemotongan, pemangkasan dan pembentukan cabang pohon sesuai dengan alur yang diinginkan. Untuk menentukan tanaman bonsai terbaik banyak maysarakat hanya menentukan dari bentuk bonsai-nya saja, sebenarnya tanaman bonsai yang terbaik ditentukan dengan kriteria tertentu seperti usia tanaman, tinggi tanaman, jenis batang, kondisi daun, ukuran daun, dan jumlah daun. Dengan adanya permasalahan tersebut penulis ingin membuat Sistem Pengambilan Keputusan dengan metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan tanaman bonsai terbaik. Dari sejumlah alternatif yang digunakan  sistem ini menghasilkan keputusan bahwa nilai terbaik jatuh pada bonsai kemuning dengan nilai 0.756031.

## Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Bonsai, Metode TOPSIS

## 1. Pendahuluan
Bonsai  merupakan  sebuah  upaya  seni  untuk mengkerdilkan  tanaman  sebagai  keindahan  panorama alam  yang  penuh  dengan  beraneka  ragam  pepohonan, baik  bentuk,  jenis  dan  warnanya.  Pada  hakikatnya  seni bonsai  adalah  meniru  atau  membuat  tiruan  dari  bentuk tanaman yang ada di alam bebas yang tumbuhnya merana akibat  keganasan  alam.  Seni  bonsai  di  Indonesia berkembang  cukup  baik.  Hal  ini  karena  didukung  oleh kesuburan  alam  dan  kekayaan  jenis  flora  tropis  nya. Indonesia terdiri dari banyak pulau dan hampir di setiap pulau  mempunyai  jenis  flora  khusus  yang  menjadi  ciri khasnya.  Jenis – jenis  flora  khusus  di  Indonesia  tersebut dapat  menjadi  bahan  bonsai  yang  bagus.  Dari  bahan – bahan inilah karya seni bonsai di Indonesia lahir.[1] Proses  pembentukan  bonsai  yang  berlangsung  terus menerus  sepanjang  hidup  pohon  tersebut,  bonsai  yang
sempurna  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama, kemudian membutuhkan kreativitas, kesabaran, ketekunan dan kecintaan pembuatnya terhadap tanaman. Bagi      maysrakat  yang  ingin  membudidayakan  bonsai biasanya dalam menentukan tanaman bonsai hanya dilihat dari  bentuknya  saja  namun  sebenarnya  tanaman  bonsai yang  terbaik  ditentukan  dengan  kriteria  tertentu  seperti usia tanaman, tinggi tanaman, jenis batang, kondisi daun, ukuran  daun,  dan  jumlah  daun.  Untuk  membantu penentuan  dalam  menetapkan  tanaman  bonsai  terbaik maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  dengan  menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Dengan adanya sistem informasi pemilihan tanaman bonsai terbaik berdasarkan penilaian metode Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) ini akan membantu masyarakat dalam memilih tanaman bonsai terbaik secara ideal.

## 2. Dasar Teori

## A. Penelitian Serupa
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Kurniawan  dan Sri  Ipnuwati  (2018)  dengan  judul  “Penggunaan  Metode Topsis Menentukan Jenis Bambu Untuk Pembuatan Alat Rumah Tangga Tradisional”. Dengan menggunakan lima (5)    kriteria  yaitu  warna  bambu,  usia  bambu,  diameter bambu, panjang bambu, ketebalan bambu. Menggunakan empat  (4)  alternatif  yaitu  bambu  tutul,  bambu  apus, bambu betung, dan bambu gombong. Dari perhitungan Topsis  diperoleh  hasil  bahwa  bambu  gombong merupakan  bambu  pilihan  untuk  membuat  alat  rumah tangga  tradisional dengan  jumlah  sesuai  dengan  kriteria yang sudah ditentukan [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Eka  Aprilia  dan  Sri Ipnuwati  (2018)  dengan  judul  “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Wisata  Air  Terjun  Unggulan Dengan  Menggunakan  Metode  Topsis  di  Kabupaten Pesawaran”. Dengan menggunakan lima (5) kriteria yaitu view  atau  pemandangan,  jarak,  waktu  tempuh,  biaya masuk,  fasilitas.  Kemudian  penelitian  ini  menggunakan lima (5 ) alternatif yaitu air terjun tanah longsor, air terjun kaliawi,  air  terjun  sinar  tiga,  air  terjun  ciupang,  dan  air terjun  hurun, metode  Topsis  dipilih  karena  mampu memilih  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang ada.  Dari  sejumlah  alternatif yang  ada  yang  menjadi alternatif terbaik  adalah  Air  Terjun  Tanah  Longsor dengan  nilai  0,6751.  Air  Terjun  tanah  longsor  menjadi wisata air terjun unggulan dengan nilai tertinggi[3].

## B. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem berasal dari bahasa Latin (systema) dan bahasa Yunani (sustema) adalah suatu kesatuan yang terdiri dari komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan aliran informasi, materi atau energi. Istilah ini sering dipergunakan untuk menggambarkan suatu set entitas yang berinteraksi, dimana suatu model matematika seringkali bisa dibuat.[3]
Menurut  Turban  dkk..  (2005),  Sistem  Pendukung Keputusan atau sering disebut Decision Support System (DSS)  adalah  Sistem  berbasis  model  yang  terdiri  dari prosedur-prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan pertimbangannya  untuk  membantu  manajer  dalam mengambil keputusan. Agar berhasil mencapai tujuannya maka  sistem  tersebut  harus  sederhana,  robust,  mudah untuk dikontrol, mudah beradaptasi lengkap pada hal-hal penting  dan  mudah  berkomunikasi  dengannya.  Secara implisit  juga  berarti  bahwa  sistem  ini  harus  berbasis komputer  dan  digunakan  sebagai  tambahan  dari kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang[4].
Menurut  Kusrini  (2007:15),  SPK  merupakan  sistem Informasi  Interaktif  yang  menyediakan  informasi pemodelan, dan pemanipulasian data. Dari pendapat yang dikemukakan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi
berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  membantu manajemen untuk mengambil keputusan[4].

## C. Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multi kriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh  Yoon  dan  Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh)  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  (jarak antara dua titik) untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal[3].
Secara  umum  prosedur  TOPSIS  mengikuti  langkah- langkah sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormallisasi.
2. Menghitung  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi ter bobot.
3. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
4. Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternative dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Adapun langkah-langkah dari metode TOPSIS ini sebagai berikut :
1. Topsis  dimulai  dengan  membangun  sebuah  matriks keputusan Matriks keputusan X mengacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria.
𝑥 = { 𝐴 1 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 … . 𝑋 1𝑛 𝐴 2 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 33 … . 𝑋 2𝑛 𝐴 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 … . 𝑋 3𝑛 𝐴 𝑚 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 … . 𝑋 𝑚𝑛 }
Dimana  Ai  (i=1,2,3,  ….m)  adalah  alternative  yang mungkin,  Xj  (j=1,2,3,….n)  adalah  atribut  dimana performansi  alternative  diukur,  Xij  adalah  performansi alternative Ai dengan acuan atribut Xj.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
𝑟𝑖𝑗 = √ ∑ 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑚=1 𝑚 𝑖 dengan  i= 1,2,...,m j= 1,2...,n
Dimana : r ij = matrik ternormalisasi [i][j]
x ij = matrik keputusan [i][j]
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
Vij = wirij ; dengan i = 1,2,…,m; dan j = 1,2,…,n.
Dimana :
V ij    = Elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V wi  = Bobot dari kriteria ke-j r ij     = Elemen matriks keputusan yang ternormalisasi R
4. Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal  negative  A- dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (yij) sebagai:
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + )
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , . . . , 𝑦 𝑛 − )
Dimana : V j+ = maxY if jika j adalah atribut Keuntungan Min Y ij jika j adalah atribut biaya V j- = min yij, jika j adalah atribut Keuntungan Max yij, jika j adalah atribut biaya
5. Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑖
) 2 𝑛 𝑖−1
Dimana :
D i+   = Jarak alternative Ai dengan solusi ideal positif
Y j+   = Solusi ideal positif [i] Y ij    = matriks normalisasi [i][j]
6. Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal negative
𝐷 𝑖 + =   √∑(𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑖 ) 2 𝑛
𝑖−1 i = 1,2,…m
Dimana :
D i-   =
Jarak alternative Ai dengan solusi ideal negative Y j-   = Solusi ideal negatif [i] Y ij    =
matriks normalisasi [i][j]
7. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + i = 1,2,…m
Dimana :
V i   = kedekatan tiap alternative terhadap solusi ideal D i+   = Jarak alternative Ai dengan solusi ideal positif D i-    = Jarak alternative Ai dengan solusi ideal negative
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih dipilih

## D. Tanaman Bonsai
Bonsai  merupakan  salah  satu  seni  pemangkasan tanaman  (pohon)  agar  tumbuh  kerdil,  mini  atau  cebol. Untuk memperoleh kesempurnaan membutuhkan waktu yang  relatif  lama.  Selain  itu,  juga  membutuhkan kreativitas,  kesabaran,  ketekunan,  dan  kecintaan pembuatan terhadap tanaman. Istilah bonsai berasal dari kata bon yang berarti pot dan sai yang berarti tanaman. Dengan demikian bonsai bisa diartikan sebagai tanaman yang dikerdilkan dan ditanam dalam pot[1].
Menurut  Stephen  Orr  (di  The  New  York  Times), Bonsai  adalah  tanaman  yang  ditanam  dalam  wadah dangkal  mengikuti  prinsip  pemangkasan  dan  pelatihan bonsai yang tepat, menghasilkan replika miniatur berseni dari pohon dewasa di alam[5].
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI), Bonsai  adalah  tumbuhan  kerdil,  diperoleh  dengan menanamnya  dalam  pot  dengan  cara  tertentu  (pot dangkal,  pemangkasan  akar  dan  cabang,  pemupukan terkendali, dan sebagainya) tanaman yang dikerdilkan[6].
Ukuran Tanaman Bonsai ada banyak ragamnya mulai dari  yang  kecil  sampai  yang  besar  itu  tergantung  dari masing-masing  individu  yang  membuat  nya.  Bonsai dikelompokkan  menjadi  lima  kelompok  berdasarkan tinggi tanaman dari pangkal batang hingga bagian puncak tanaman[1].

## 1. Sangat Besar
Gambar 1. Bonsai Sangat Besar
Bonsai berukuran sangat besar memiliki ukuran 90 – 150 cm. Bonsai ini hanya cocok di letakkan di tanaman[1].
2. Besar
Gambar 2. Bonsai Besar
Bonsai berukuran  besar disebut juga dengan dai bonsai yang  berukuran  60 – 90  cm.  Bonsai  ini  tidak  mudah dipindah-pindahkan karena ukuran pot nya cukup besar dan berat. Biasanya bonsai jenis ini ditempatkan di teras atau di kebun taman[1].

## 3. Sedang
Gambar 3. Bonsai Sedang
Bonsai berukuran sedang disebut juga dengan chiu bonsai yang  berukuran  30 – 60  cm.  Jenis  bonsai  ini  mudah ditangani.  Perbandingan  tinggi  tanaman  dengan  pot adalah  3  :  1.  Biasanya  bonsai  ini  diletakkan  di  sudut ruangan yang cukup mendapat cahaya matahari.[1]

## 4. Kecil
Gambar 4. Bonsai Kecil
Bonsai  berukuran  kecil  disebut  juga  dengan  ko  bonsai yang  berukuran  15 – 30  cm.  Jenis  bonsai  ini  banyak digemari oleh masyarakat di Indonesia. Bonsai kelompok ini tingginya mencapai tiga kali tinggi pot[1].
5. Sangat Kecil
Gambar  5. Bonsai Sangat Kecil
Bonsai  berukuran  sangat  kecil  disebut  dengan  mame bonsai. Bonsai sangat kecil berukuran 5 – 15 cm. Bonsai mini dengan pot yang sangat kecil sekarang mulai populer karena dapat dipajang di atas meja tamu[1].

## 3. Metodologi
Sample  yang  digunakan  dalam  pemilihan  tanaman bonsai  terbaik  dengan  metode  TOPSIS  menggunakan lima  (5)  alternatif  dan  enam  (6)  kriteria.  Prosedur perhitungan yang dilakukan adalah :
Menentukan  nilai  relatif  terhadap  masing-masing alternatif.  Dalam  prosesnya  memerlukan  kriteria  yang akan  dijadikan  bahan  pertimbangan  pada  proses perangkingan. Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan pada  pemilihan  tanaman  bonsai  terbaik  seperti  yang ditunjukkan pada beberapa penyelesaian dibawah ini:
Tabel 1 Kriteria Keterangan Kriteria Usia Tanaman C1 Tinggi Tanaman C2 Jenis Batang C3 Kondisi Daun C4 Ukuran Daun C5 Jumlah Daun C6
Menentukan rangking setiap alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan 1 sampai 5.
Tabel 2. Bobot Nilai Bobot Nilai Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Pada  matriks  keputusan,  kolom  matriks  menyatakan atribut  yaitu  kriteria-kriteria  yang  ada,  sedangkan  baris matriks menyatakan alternatif yaitu nama tanaman bonsai yang akan dibandingkan dan tipe kriteria adalah benefit. Matriks keputusan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3 Usia Tanaman (C1)
No  Kriteria Usia Bobot 1 >= 20 Tahun 5 2 >= 10 Tahun 4
3 >= 5 Tahun 3 4 <= 4 Tahun
2 Tabel 4 Tinggi Tanaman (C2) No  Kriteria Tinggi Bobot 1 <= 9 cm 5 2 >= 10 cm 4 3 >= 30 cm 3 4 >= 70 cm 2 5 >= 100 cm
1 Tabel 5 Jenis Batang (C3) No  Kriteria Batang Bobot 1 Keras 5 2 Lunak 4 Tabel 6 Kondisi Daun (C4) No  Kriteria Batang Bobot 1 Segar Hijau 5 2 Segar Hijau Kekuningan 4 3 Tidak Segar 3 4 Terdapat Hama 1 Tabel 7 Ukuran Daun (C5) No  Kriteria Batang Bobot 1 <= 10 mm 5 2 >= 20 mm 4 3 >= 40 mm 3 4 >= 70 mm 2
Tabel 8 Jumlah Daun (C6) No  Kriteria Batang Bobot 1 Banyak 5 2 Sedang 4 3 Sedikit 3 4 Tidak Ada 2
Dari  beberapa  kriteria  yang  ada  diatas,  maka  dilakukan sampel dalam pembobotan yang dimana tanaman bonsai dilibatkan dalam membuat suatu matriks keputusan.

## Tabel 9 Matriks Keputusan

## Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6
A1
2 4
5 5 4 4 A2 4 1 5 5 3 5 A3 4 3 5 4 4 4 A4 2 3 5 5 3 5
A5 1 3 4 4 3 5
Keterangan Alternatif :
A1 Bonsai Beringin Dolar
A2 Bonsai Serut
A3 Bonsai Kemuning A4 Bonsai Beringin Kimeng A5 Bonsai Adinium Keterangan Kriteria : C1 Usia Tanaman C2 Tinggi Tanaman C3 Jenis Batang C4 Kondisi Daun C5 Ukuran Daun C6 Jumlah Daun Tabel 10 Menentukan bobot kriteria Kriteria Range (%) Bobot Usia Tanaman 25 0.25 Tinggi Tanaman 30 0.3 Jenis Batang 20 0.2 Kondisi Daun 10 0.1 Ukuran Daun 10 0.1 Jumlah Daun 5 0.05 4. Hasil dan Pembahasan

## A. Perancangan Topsis
Adapun pembahasan dari penelitian ini sebagai berikut: 1. Membuat  Matriks  keputusan  yang  ternormalisasi setelah  matrik  keputusan  dibangun,  selanjutnya  adalah membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  R  yang elemenelemennya ditentukan dengan rumus persamaan :
𝑟𝑖𝑗 = √ ∑ 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑚=1 𝑚 𝑖 Dimana : r ij adalah elemen dari matrik keputusan yang ternormalisasi R x ij adalah elemen dari matriks keputusan,
I = 1,2,3,…m, j = 1,2,3,…m, Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada penyelesaian berikut :
𝑟 11 = 𝑟 11 √𝑥 11 + 𝑥 21 + 𝑥 31 + 𝑥 41 + 𝑥 51 + 𝑥 61
|𝑋 1 | = √2 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2
= √9 + 9 + 25 + 25 + 16 + 16 = √102 = 10.099
𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 1 = 2 10.099 = 0.1980
𝑟 21 = 𝑥 21 𝑥 1 = 4 10.099 = 0.3960
𝑟 31 = 𝑥 31 𝑥 1 = 5 10.099 = 0.4950
𝑟 41 = 𝑥 41 𝑥 1 = 5 10.099 = 0.4950
𝑟 51 = 𝑥 51 𝑥 1 = 4 10.099 = 0.3960
𝑟 61 = 𝑥 16 𝑥 1 = 4 10.099 = 0.3960
|𝑋 2 | = √4 2 + 1 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 = √16 + 1 + 25 + 25 + 9 + 25 = √101 = 10.049
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 2 = 4 10.0498 = 0.3980 𝑟 22 = 𝑥 22 𝑥 2 = 1 10.0498 = 0.0995
𝑟 32 = 𝑥 32 𝑥 2 = 5 10.0498 = 0.4975
𝑟 42 = 𝑥 42 𝑥 2 = 5 10.0498 = 0.4975
𝑟 52 = 𝑥 52 𝑥 2 = 3 10.0498 = 0.2985
𝑟 62 = 𝑥 62 𝑥 2 = 5 10.0498 = 0.4975
|𝑋 3 | = √4 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 = √16 + 9 + 25 + 16 + 16 + 16 = √98 = 9.8994
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 3 = 4 9.8994 = 0.4040
𝑟 23 = 𝑥 23 𝑥 3 = 3 9.8994 = 0.3030
𝑟 33 = 𝑥 33 𝑥 3 = 5 9.8994 = 0.5050
𝑟 43 = 𝑥 43 𝑥 3 = 4 9.8994 = 0.4040
𝑟 53 = 𝑥 53 𝑥 3 = 4 9.8994 = 0.4040 𝑟 63 = 𝑥 63 𝑥 3 = 4 9.8994 = 0.4040
|𝑋 4 | = √2 2 + 3 2 + 5 2 + 5 + 3 2 + 5 2 = √4 + 9 + 25 + 25 + 9 + 25 = √97 = 9.8488
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 4 = 2 9.8444 = 0.2030
𝑟 24 = 𝑥 24 𝑥 4 = 3 9.8444 = 0.3046
𝑟 34 = 𝑥 34 𝑥 4 = 5 9.8444 = 0.5076
𝑟 44 = 𝑥 44 𝑥 4 = 5 9.8444 = 0.5076
𝑟 54 = 𝑥 54 𝑥 4 = 3 9.8444 = 0.3046
𝑟 64 = 𝑥 64 𝑥 4 = 5 9.8444 = 0.5076
|𝑋 5 | = √1 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2
= √1 + 9 + 16 + 16 + 9 + 25 = √76 = 8.7177
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 5 = 1 8.7177 = 0.1147
𝑟 25 = 𝑥 25 𝑥 5 = 3 8.7177 = 0.3441
𝑟 35 = 𝑥 35 𝑥 5 = 4 8.7177 = 0.4588
𝑟 45 = 𝑥 45 𝑥 5 = 4 8.7177 = 0.4588
𝑟 55 = 𝑥 55 𝑥 5 = 3 8.7177 = 0.3441
𝑟 65 = 𝑥 65 𝑥 5 = 5 8.7177 = 0.5735
Sehingga diperoleh hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi sebagai berikut :
Tabel 11 Hasil perhitungan matriks
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 0.1980  0.3980  0.4040  0.2030  0.1147 0.3960  0.0995  0.3030  0.3046  0.3441 0.4950  0.4975  0.5050  0.5076  0.4588
0.4950  0.4975  0.4040  0.5076  0.4588
0.3960  0.2985  0.4040  0.3046  0.3441
0.3960  0.4975  0.4040  0.5076  0.5735
2. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternomalisasi terbobot V.
Digunakan rumus : V ij = W i *R ij Dimana : Ij v adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi  terbobot  v.  Bobot  ij  w (w1,w2,w3,…,wn) adalah bobot dari kriteria j
Ij r adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R
Dengan i = 1,2,3,…,m; dan J = 1,2,3,…,n Matriks keputusan ternormalisasi terbobot dapat dilihat dengan penyelesaian berikut :
V 11 =W 1 *R 11 =0.25*0.1980=0.0495 V 21 =W 1 *R 21 =0.25*0.3980=0.0995 V 31 =W 1 *R 31 =0.25*0.4040=0.101 V 41 =W 1 *R 41 =0.25*0.2030=0.0507 V 51 =W 1 *R 51 =0.25*0.1147=0.0286 V 12 =W 2 *R 12 =0.3*0.3960=0.1188 V 22 =W 2 *R 22 =0.3*0.0995=0.0298 V 32 =W 2 *R 32 =0.3*0.3030=0.0909 V 42 =W 2 *R 42 =0.3*0.3046=0.0913 V 52 =W 2 *R 52 =0.3*0.3441=0.1032 V 13 =W 3 *R 13 =0.2*0.4950=0.099 V 23 =W 3 *R 23 =0.2*0.4975=0.0995 V 33 =W 3 *R 33 =0.2*0.5050=0.101 V 43 =W 3 *R 43 =0.2*0.5076=0.1015 V 53 =W 3 *R 53 =0.2*0.4588=0.0917 V 14 =W 4 *R 14 =0.1*0.4950=0.0495 V 24 =W 4 *R 24 =0.1*0.4975=0.0497 V 34 =W 4 *R 34 =0.1*0.4040=0.0404 V 44 =W 4 *R 44 =0.1*0.5076=0.0507 V 54 =W 4 *R 54 =0.1*0.4930=0.0458 V 15 =W 5 *R 15 =0.1*0.3960=0.0396 V 25 =W 5 *R 25 =0.1*0.2985=0.0298 V 35 =W 5 *R 35 =0.1*0.4040=0.0404 V 45 =W 5 *R 45 =0.1*0.3046=0.0304 V 55 =W 5 *R 55 =0.1*0.3441=0.0344
V 16 =W 6 *R 16 =0.05*0.3960=0.0198 V 26 =W 6 *R 26 =0.05*0.4975=0.0248
V 36 =W 6 *R 36 =0.05*0.4040=0.0202 V 46 =W 6 *R 46 =0.05*0.5076=0.0253
V 56 =W 6 *R 56 =0.05*0.5735=0.0298
Sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan  keputusan ternormalisasi terbobot berikut :
0.049 5 0.118 8 0.099  0.049 5 0.039 6 0.019 8 0.099 5 0.029 8 0.099 5 0.049 7 0.029 8 0.024 8 R = 0.101  0.090 9 0.101  0.040 4 0.040 4 0.020 2 0.050 7 0.091 3 0.101 5 0.050 7 0.030 4 0.025 3 0.029 8 0.103 2 0.091 7 0.045 8 0.034 4 0.028 6
Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) dan ideal negatif (A - )
Tabel 12 Solusi ideal positif A + C1 C2 C3 C4 C5 C6 0.10 1 0.118 8 0.101 5 0.050 7 0.040 4 0.028 6 Tabel 13 Solusi ideal negative A - C1 C2 C3 C4 C5 C6 0.028 6 0.029 8 0.091 7 0.040 4 0.029 8 0.019 8
3. Menghitung jarak alternative  dari  solusi ideal positif (D+) dan ideal negatif (D-). Alternatif dari ideal positif menggunakan Rumus :
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖−1
Menghitung jarak alternatif terbobot dengan solusi ideal positif (D i+ )
√(0.1980 − 0.101) 2 + (0.3960 − 0.1188) 2
+ (0.4950 − 0.1015) 2 + (0.4950 − 0.0507) 2 + (0.3960 − 0.0404) 2 + (0.3960 − 0.0286) 2
= √0.00273802 = 0.05232609 Dan seterusnya
Tabel 14 Perhitungan separasi positif Alternatif R Bonsai Beringin Dolar 0.05232609 Bonsai Serut 0.08974993 Bonsai Kemuning 0.03090808 Bonsai Beringin Kimeng 0.05828576 Bonsai Adinium 0.07510772
Menghitung jarak alternatif terbobot dengan solusi ideal negative (D i- )
√(0.1980 − 0.0286) 2 + (0.3960 − 0.0298) 2
+ (0.4950 − 0.0917) 2 + (0.4950 − 0.0404) 2 + (0.3960 − 0.0298) 2 + (0.3960 − 0.0198) 2
= √0.00858995
= 0.09268198 Dan seterusnya
Tabel 15 Perhitungan separasi negatif Alternatif R
Bonsai Beringin Dolar 0.09268198 Bonsai Serut 0.07210506 Bonsai Kemuning 0.09578098 Bonsai Beringin Kimeng 0.06710737 Bonsai Adinium 0.07426520 4. Setelah  menghitung  separatif  negatif  alternatif  dari solusi  ideal  positif  (A + )  dan  ideal  positif  (A - ), selanjutnya  adalah  menghitung  kedekatan  relatif terhadap solusi ideal positif.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + 𝑉 1 = 0.09268198 0.09268198 + 0.05232609
= 0.639150
𝑉 2 = 0.07210506 0.07210506 + 0.08974993
= 0.590404
𝑉 3 = 0.09578098
0.09578098 + 0.03090808 = 0.893186
𝑉 4 = 0.06710737 0.06710737 + 0.05828576
= 0.781100
𝑉 5 = 0.07426520
0.07426520 + 0.07510772 = 0.682656
5. Selanjutnya alternative diurutkan dari nilai C + terbesar ke  nilai  C + terkecil.  Alternatif  dengan  nilai  C + terbesar merupakan solusi yang terbaik.

## Tabel 16 Pengurutan alternative
Simbol Alternatif Nilai A3 Bonsai Kemuning 0. 756031 A1 Bonsai Beringin Dolar 0.639150 A4 Bonsai Beringin Kimeng  0.535175 A5 Bonsai Adinium 0.497179 A2 Bonsai Serut 0.445491
Dapat dilihat pada tabel di atas yang menempati urutan pertama  yaitu  A3  (Bonsai  Kemuning)  dengan  nilai
0.756031, alternative yang menempati urutan kedua yaitu A1  (Bonsai  Beringin  Dolar)  dengan  nilai  0.639150, alternatif yang menempati urutan ketiga yaitu A5 (Bonsai Beringin Kimeng) dengan nilai 0.535175, alternatif yang menempati  urutan  keempat  yaitu  A5  (Bonsai  Adinium) dengan nilai 0.497179, dan yang menempati urutan kelima yaitu  A2  (Bonsai  Serut)  dengan  nilai  0.445491. Berdasarkan  hasil  pengurutan,  maka  pilihan  terbaik adalah  alternatif  A3  yaitu  Bonsai  Kemuning  karena memenuhi  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  dan  dapat dianjurkan untuk pemilihan bonsai terbaik.

## B. Implementasi
Implementasi  berfungsi  untuk  menampilkan  antar muka  dalam  sistem  pengambilan  keputusan.  dengan implementasi ini, maka pengaplikasian sistem pendukung keputusan  akan  lebih  mudah  penggunaannya  dan  lebih tepat hasilnya. Hasil dari implementasi dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Halaman pengelola alternative
Gambar 7. Input data alternative
Gambar 8. Halaman pengelola kriteria
Gambar 9 Halaman proses dan hasil.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisa  dapat disimpulkan bahwa dengan penerapan metode Technique for  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) mampu  memberikan  perhitungan  perankingan  dan memberikan  solusi bagi masyarakat yang ingin memiliki tanaman  bonsai  terbaik  berdasarkan  enam  (6)  kriteria yaitu usia tanaman, tinggi tanaman, jenis batang, kondisi daun,  ukuran  daun,  dan  jumlah  daun,  dengan  lima  (5) alternatif.
6. Daftar Pustaka
[1]  S.  Dwiles tari  and  S.  Nurmiati,  “Sistem  Pakar Penentuan Style Pada Tanaman Bonsai Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,”  vol.  28, no. 2, pp. 49 – 56, 2018.
[2] D.  Kurniawan  and  S.  Ipnuwati,  “Penggunaan Metode  Topsis  Menentukan  Jenis  Bambu  Untuk Pembuatan  Alat  Rumah  Tan gga  ‘Tradisional,’” J.
Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689 – 1699, 2013, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[3] E.  Aprilia  and  S.  Ipnuwati,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Air Terjun Unggulan Dengan  Menggunakan  Metode  Topsis  Di Kabupaten Pesawaran,” STMIK Pringsewu Lampung , pp. 53 – 61.
[4] Ratnasari  and  T.  Susilowati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelayakan  Pengajuan  Kredit  Sepeda Motor pada Dealer Tunas Dwipa Matra Gadingrejo Menggunakan  Metode  SAW,” STMIK  Pringsewu Lampung , pp. 442 – 448, 2016. [5] S. Orr, “Not All Trees Are Cut Out to Be Bonsai.”
[Online].
Available: https://www.nytimes.com/2009/02/26/garden/2 6qna.html. [6] “KBBI Kemdikbud.” [Online]. Available:
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/bonsai.