## PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TERBAIK KULIAH KERJA NYATA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Buhari 1 , Hozairi 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universits Islam Madura, Pamekasan, Indonesia buharinahrawi@gmail.com, dr.hozairi@gmail.com

## ABSTRAK
Kuliah  Kerja  Nyata  (KKN)  adalah  kegiatan  pengabdian  kepada  masyarakat  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa dengan pendekatan lintas keilmuwan dengan tujuan menyelesaikan permasalahan yang ada dimasyarakat dengan menerapkan  keilmuwan  yang  telah  diperoleh  semasa  perkuliahan.  Keberhasilan  pelaksanaan  KKN  dilapangan sangat  dipengaruhi  oleh  kinerja  dosen  pembimbing  lapangan  (DPL).  Permasalahan  yang  dihadapi  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Islam Madura (LP2M-UIM) adalah menentukan DPL KKN terbaik, penentuan DPL KKN terbaik banyak mempertimbangkan beberapa kriteria sebagai dasar penilaian dan setiap kritera memiliki  bobot  nilai  sehingga perlu  metode untuk menyelesaikanya. TOPSIS adalah  metode pengambilan keputusan yang mampu menyelesaiakn masalah multi criteria, prinsip kerja TOPSIS adalah alternatif yang dipilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Penelitian ini telah merekomendasikan 3 (tiga) DPL KKN terbaik, yaitu: dosen A13 (0.741), dosen A4 (0.643), dan dosen A11 (0.637), dari lima belas DPL yang dinilai telah diperoleh tiga terbaik untuk ditetapkan menjadi DPL KKN terbaik  di Universitas Islam Madura sehingga dosen tersebut layak untuk diberikan penghargaan
Keyword : DPL, KKN, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Islam  Madura  (UIM)  adalah perguruan tinggi swasta yang berada di Pamekasan yang  didirikan  oleh  beberapa  kiai  yang  berafiliasi dengan Nadhlatul Ulama dan bertempat di Pondok Pesantren  Miftahul  Ulum  Bettet.  UIM  memiliki banyak  program  studi  mulai  dari  S1  dan  D3  dan memiliki Mahasiswa ± 3000 dan ± 130 dosen. UIM menetapkan  KKN  sebagai  matakuliah  wajib  yang harus  diikuti  oleh  seluruh  mahasiswa  yang mencapai  110  SKS,  KKN  merupakan  aktualisasi pelaksanaan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi khususnya  dalam  pengabdian  kepada  masyarakat (Nyata, 2016).
KKN  adalah  bentuk  kegiatan  pengabdian kepada  masyarakat  oleh  mahasiswa  dengan pendekatan lintas keilmuan dan sektoral pada waktu dan daerah tertentu. KKN juga salah satu kegiatan wajib mahasiswa untuk memenuhi syarat kelulusan, kegiatan KKN merupakan momen bagi mahasiswa utuk mengaplikasikan ilmu yang di dapat  ke dunia luar.  Mahasiswa  yang  bisa  melaksanakan  KKN adalah  mereka  yang  sudah  menempuh  >  96  SKS, artinya  mereka  sudah  memiliki  kemampuan keilmuwan yang cukup untuk terjun ke masyarakat, tapi  untuk  mengaplikasikan  ke  tempat  KKN  tidak akan  maksimal  tanpa  adanya  Dosen  Pembimbing Lapangan (DPL) yang akan mengarahkan mahasiswa dari pembimbingan sampai pelaksanaan KKN (Nyata, 2016).
Dosen Pembimbing Lapangan (DPL) merupakan dosen yang bertugas untuk membimbing  mahasiswa  peserta  KKN  selama proses  KKN  berjalan  ±  30  hari,  DPL  berperan sebagai pembina,  motivator, penasehat, pengawas,
pengarah,  penghubung,  penyuluh,    dan  sekaligus penilai  kegiatan  mahasiswa  di  lapangan  agar  para mahasiswa KKN merubah perilaku dan kompetensinya sebagai bagian dari proses belajarnya.
Di Universitas Islam Madura DPL KKN setiap tahun  selalu  diberikan reward (penghargaan) namun  proses  pemilihanya  selalu  mendapatkan protes  oleh  DPL  yang  tidak  terpilih , sehingga Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat  Universitas  Islam  Madura  (LP2M UIM)  harus  lebih  selektif  dalam  menilai  masing- masing DPL. Oleh sebab itu Penentuan DPL KKN terbaik memiliki pengaruh besar terhadap kepercayaan  publik  kepada  LP2M  UIM,  sehingga perlu sebuah sistem pendukung keputusan yang bisa membantu LP2M UIM menyelesaikan permasalahan  tersebut,  sehingga  keputusan  yang diambil berdasarkan hasil penilaian dari mahasiswa dan  LP2M  UIM  dan  bersifat  terbuka  bisa  dilihat oleh  siapa  saja  proses  perhitunganya  (Ahmad, 2018).
Penentuan DPL KKN terbaik merupakan permasalahan  yang discret , tujuannya adalah untuk menetapkan  DPL  terbaik  dari  sejumlah  DPL berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu  sehingga permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM).
Metode  MCDM  yang  dikembangkan  untuk menentukan  DPL  KKN  terbaik  adalah Technique for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS),  cara  kerja  metode  tersebut adalah menggunakan prinsip alternatif yang terpilih harus  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic
positif dan terjauh dari solusi  ideal  negatif dengan menggunakan jarak Euclidean .
Metode  TOPSIS  merupakan  metode  yang sering  digunakan  untuk  mengambil  keputusan, TOPSIS hampir sama dengan metode AHP dengan menggunakan kriteria sebagai  indentifikator untuk menyelesaikan permasalahan multi kriteria. Metode TOPSIS  memiliki  banyak  lebihan  antara  lain:  (i) konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  (ii) komputasinya efisien, (iii) bisa dijadikan pengukur kriteria dan alternatif dan (iv)prosesnya lebih cepat (Maryana  &  Mulyono,  2016),  (Andryan,  Effendi, Santoso, & Hidayat, 2018).
2. tinjauan pustaka
2.1.   Sistem Pendukung Keputusan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sebuah  sistem  yang  menyediakan  kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan  yang  bersifat  semi-terstruktur.  SPK ditujukan  untuk  membantu  pengambil  keputusan memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak terstruktur  dengan  memanfataakn  data  dan  model yang tersimpan pada sistem komputer.
Gambar 1. Struktur Sistem Pendukung Keputusan
SPK  memiliki  beberapa  karakteristik  yang harus dipahami, yaitu:
1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi.
2. Mampu berinteraksi antara keputusan yang satu dengan yang lainnya.
3. Mampu  dimanfaatkan  berulang  kali  dan  bisa diupdate.
4. Memiliki  komponen  utama,  yaitu    data  dan model.
5. Menggunakan data internal dan eksternal..
6. Memiliki kemampuan analisis data yang cepat.
7. Menggunakan beberapa model kuantitatif.
Ada  beberapa  tahapan  dalam  proses  Proses pengambilan keputusan, yaitu:
1. Penelusuran (intelligence), proses ini merupakan tahap  pendefinisian  masalah  dan  identifikasi informasi  yang  dibutuhkan  dengan  persoalan yang  dihadapi  serta  keputusan  yang  akan diambil.
2. Perancangan (design), proses  ini  merupakan tahap  analisa  dalam  kaitan  mencari  atau merumuskan alternatif pemecahan masalah.
3. Pemilihan (choice) ,  proses  ini  merupakan tahapan memilih alternatif solusi yang diperkirakan paling sesuai.
4. Implementasi (implementation) ,  proses  ini merupakan  tahap  pelaksanaan  dari  keputusan yang telah diambil.
SPK  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan didalam penerapanya. Secara umum SPK memiliki kelebihan sebagai berikut (i) menunjang pembuatan keputusan  manajemen  untuk  masalah  semi terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  (ii)  membantu manajer menyelesaikan permasalahan yang komplek,  (iii)  membantu  pembuatan  keputusan secara kelompok maupun perorangan, (iv) menunjang  pembuatan  keputusan  yang  saling berurutan,  (v)  menunjang  tahap-tahap  pembuatan keputusan  antara  lain desain,  choice ,  dan implementation (Hozairi, 2018) . Kelemhan SPK secara umum sebagai berikut:
(i)  tidak  mampu  memodelkan  kemampuan  bakat manusia, sehingga model yang ada didalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya,  (ii)  kemampuan  SPK  terbatas  pada pembendaharaan  pengetahuan  yang  dimilikinya, (iii)  proses  yang  dilakukan  biasanya  tergantung pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya (Heru Lumaksono, 2017).

## 2.2.  TOPSIS
Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  adalah metode Multi-Attribute Decision Making (MADM) untuk  menyelesaikan  masalah  yang  komplek. TOPSIS  bekerja  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah dari seluruh nilai terbaik  yang dapat  dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut (Chamid, 2016).
TOPSIS  mempertimbangkan  keduanya,  jarak terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap solusi  ideal  negatif  dengan  mengambil  kedekatan relatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Berdasarkan perbandingan  terhadap  jarak  relatifnya,  susunan prioritas alternatif bisa dicapai.  Metode ini banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan keputusan disebabkan konsepnya sederhana, mudah dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif  keputusan  (Purwokerto  et  al.,  2015), (Muzakkir,  2017).  TOPSIS  banyak  digunakan untuk  membantu  beberapa  permasalahan  didunia industri, pendidikan, pertanian, kelautan dan sosial (Maisari, Andreswari, & Efendi, 2017).

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini diawali dari penyebaran angket ke  100  responden  yang  mahasiswa  peserta  KKN, tujuan  dari  angket  ini  sebagai  input  data  untuk menguji  konsistensi  terhadap  penilaian  masing- masing alternatif.
Tabel 1. Nama Kriteria
Tabel 2. Nama Alternatif
Untuk  menyelesaikan  permasalahan multi kriteria dengan  metode  TOPSIS  ada  beberapa tahapan yang harus diselesaikan, yaitu:
 Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
 Menentukan  matriks  solusi  idel  positif  dan matriks solusi ideal negatif.
 Menentukan  jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negative.
 Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternative.
 Perangkingan.
Berikut  ini  adalah  matriks  keputusan  dengan  15 alternatif dan 6 kriteria.
Keterangan: D = Matriks n  = Kriteria m = Alternatif X ij =  Alternatif  ke-i  dan  Kriteria ke-j
3.1. Normalisasi Matrik Keputusan
Setiap elemen pada matriks D
dinormalisasikan  untuk  mendapatkan  matriks normalisasi R . Setiap normalisasi dari nilai r dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
Untuk i = 1,2,3,…..,m; j = 1,2,3,…..,n.
3.2. Pembobotan Matrik yang telah dinormalisasi
Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted  normalized matrix  V  dapat  dihasilkan sebagai berikut:
Dengan: i=1,2,3,….m dan j=1,2,3,….,n.

## 3.3. Menentukan  Solusi  Ideal  Positif  dan  Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif dinotasikan dengan A + dan solusi  ideal  negatif  dinotasikan  dengan  A - . Menentukan solusi ideal (+) & (-).
Dimana: V ij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke-j J   = {j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit kriteria)
J ’ =  {j=1,2,3,…,n  dan  j  berhubung  dengan  cost kriteria)
3.4. Menghitung Separation Measure
Separation measure
ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut:
 Separation measure untuk solusi ideal positif
Kode Nama Kriteria K1 Absensi K2 Partisipasi
K3 Kreatifitas
K4 Inovasi K5 Luaran
K6 Dampak Kode Nama Alternatif A1 DPL-1 A2 DPL-2 A3 DPL-3 A4 DPL-4
A5 DPL-5
A6 DPL-6 A7 DPL-7 A8 DPL-8 A9 DPL-9 A10 DPL-10 A11 DPL-11 A12 DPL-12 A13 DPL-13 A14 DPL-14 A15 DPL-15
 Separation measure untuk solusi ideal negatif
3.5. Menghitung  Kedekatan  Relative  dengan Ideal Positif
Kedekatan  relative  dari  alternatif  A + dengan solusi ideal A - direpresentasikan dengan:

## 3.6. Mengurutkan pilihan
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan urutan C i , maka dari  itu, alternative terbaik adalah salah satu yang  berjarak terpendek terhadap solusi ideal  dan  berjarak  terjauh  dengan  solusi  ideal negatif.

## 4. HASIL PENELITIAN
Hasil  angket  yang  disebar  kepada  100 responden  dengan  menilai  6  kriteria  dan  15 alternatif, dengan rating penilaian sebagai berikut:
 1 = Sangat Buruk
 2 = Buruk
 3 = Cukup
 4 = Baik
 5 = Sangat Baik
Tabel  3  merupakan  proses  pemberian  bobot preferensi untuk setiap kriteria pada masing-masing alternatif dengan kriteria  yang telah ditetapkan  K1, K2, K3, K4, K5, K6  = [433443] artinya:
 K1 ~ Absensi = Baik (4)
 K2 ~ Partisipasi = Cukup (3)
 K3 ~ Kreatifitas = Cukup (3)
 K4 ~ Inovasi = Baik (4)
 K5 ~ Luaran = Baik (4)
 K6 ~ Dampak = Cukup (3)
Table 3. Nilai tabel keputusan
Setelah  didapatkan  bobot  preferensi  setiap kriteria pada masing-masing alternatif, selanjutnya adalah mencari nilai kuadrat dan akar dari masing- masing kriteria seperti terlihat pada table 4.
Berikut  proses  perhitungan  nilai  kuadrat  dan  akar pada kriteria daerah perbatasan [K1].
|K1| = [A1] 2 + [A2] 2 + [A3] 2 + [A4] 2 + [A5] 2 + [A6] 2 + [A7] 2 + [A8] 2 + [A9] 2 + [A10] 2 + [A11] 2 +
[A12] 2 + [A13] 2 + [A14] 2 + [A15] 2 |K1| = [4x4] + [4x4] + [4x4] + [4x4] + [4x4] + [4x4]
+  [4x4]  +  [4x4]  +  [4x4]  +  [4x4]  +  [4x4]  +
[4x4] + [4x4] + [4x4] |K1| = 240 (nilai kuadrat) |K1| = √240 = 14,492.

## Tabel 4. Nilai kuadrat dan akar
Dengan  cara  yang  sama  akan  diperoleh  nilai  akar dari beberapa kriteria diperoleh sebagai berikut:
K2 = √179 = 11,136 K3 = √170 = 13,928 K4 = √207 = 10,583 K5 = √246 = 8,062 K6 = √135 = 11,402
Setelah diperoleh nilai  kuadrat dan nilai akar pada  masing-masing  kriteria  seperti  table  4,  maka selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  matrik normalisasi  pada  masing-masing  alternatif  seperti pada table 5.
K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 4 3 3 4 4 3 A2 4 3 3 4 4 3 A3 4 3 3 4 5 3 A4 4 3 3 3 4 3 A5 4 4 3 4 4 3 A6 4 3 4 3 4 3 A7 4 4 3 3 5 3 A8 4 3 4 3 4 3 A9 4 5 4 4 3 3 A10 4 3 3 4 5 3 A11 4 4 3 4 3 3 A12 4 4 3 3 4 3 A13 4 3 4 4 3 3 A14 4 3 4 3 4 3 A15 4 3 3 5 4 3 K1 K2 K3 K4
K5 K6 Nilai Kuadrat 240 179 170 207 246 135 Nilai Akar 15,492 13,379 13,038 14,387 15,684 11,619
Tabel 5. Nilai matrik normalisasi
Untuk perhitungan  Absensi (K1): R 1-1 = X 1-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258
R 2-1 = X 2-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258
R 3-1 = X 3-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258
R 4-1 = X 4-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258
R 5-1 = X 5-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 6-1 = X 6-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 7-1 = X 7-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 8-1 = X 8-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 9-1 = X 9-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 10-1 = X 10-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 11-1 = X 11-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 12-1 = X 12-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 13-1 = X 13-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 14-1 = X 14-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258 R 15-1 = X 15-1 /K 1 = 4/15,492 = 0,258
Dengan cara yang sama pada kriteria yang lain pada  masing-masing  alternatif  dapat  dilihat  pada table 5. Setelah diperoleh nilai matrik ternormalisasi, langkah selanjutnya adalah menentukan matrik normalisasi terbobot. Proses  pemberian  bobot  pada  masing-masing kriteria  harus  dinilai  dari  tingkat  kepentingan,  tiap kriteria dapat dinilai dari range 1 sampai 5, yaitu:
Nilai  bobot  awal  (W)  digunakan  untuk menunjukkan tingkat kepentingan relatif dari setiap kriteria.  Bobot  dari  masing-masing  kriteria  tertera pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot kriteria
Setelah  menentukan  bobot  dari  masing- masing  kriteria,  maka  berdasarkan  langkah  1  dan persamaan  2,  kita  dapat  menghitung  matrik normalisasi terbobot yaitu:
Y 1-1 = W 11 / R 1-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 2-1 = W 11 / R 2-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 3-1 = W 11 / R 3-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 4-1 = W 11 / R 4-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 5-1 = W 11 / R 5-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 6-1 = W 11 / R 6-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 7-1 = W 11 / R 7-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 8-1 = W 11 / R 8-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 9-1 = W 11 / R 9-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 10-1 = W 11 / R 10-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 11-1 = W 11 / R 11-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 12-1 = W 11 / R 12-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 13-1 = W 11 / R 13-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 14-1 = W 11 / R 14-1 = 4/0,258 = 15,492 Y 15-1 = W 11 / R 15-1 = 4/0,258 = 15,492
Tabel 7. Nilai matrik normalisasi terbobot
Langkah selanjutnya yaitu menentukan matrik solusi  ideal  positif  dan  matrik  solusi  ideal  negatif berdasarkan persamaan 3 dan 4.
K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,258 0,224 0,230 0,278 0,255 0,258 A2 0,258 0,224 0,230 0,278 0,255 0,258 A3 0,258 0,224 0,230 0,278 0,319 0,258 A4 0,258 0,224 0,230 0,209 0,255 0,258 A5 0,258 0,299 0,230 0,278 0,255 0,258 A6 0,258 0,224 0,307 0,209 0,255 0,258 A7 0,258 0,299 0,230 0,209 0,319 0,258 A8 0,258 0,224 0,307 0,209 0,255 0,258 A9 0,258 0,374 0,307 0,278 0,191 0,258 A10 0,258 0,224 0,230 0,278 0,319 0,258 A11 0,258 0,299 0,230 0,278 0,191 0,258 A12 0,258 0,299 0,230 0,209 0,255 0,258 A13 0,258 0,224 0,307 0,278 0,191 0,258 A14 0,258 0,224 0,307 0,209 0,255 0,258 A15 0,258 0,224 0,230 0,348 0,255 0,258
Range Keterangan Bobot 1 Tidak Penting
2 Tidak Terlalu Penting
3 Cukup Penting
4 Penting
5 Sangat Penting
Kode Bobot K1 4
K2 5 K3 3
K4 3 K5 5 K6 3 K1 K2 K3 K4
K5 K6 A1 15,492 22,298 13,038 10,791 19,605 11,619 A2 15,492 22,298 13,038 10,791 19,605 11,619 A3 15,492 22,298 13,038 10,791 15,684 11,619 A4 15,492 22,298 13,038 14,387 19,605 11,619 A5 15,492 16,724 13,038 10,791 19,605 11,619 A6 15,492 22,298 9,779 14,387 19,605 11,619 A7 15,492 16,724 13,038 14,387 15,684 11,619 A8 15,492 22,298 9,779 14,387 19,605 11,619 A9 15,492 13,379 9,779 10,791 26,141 11,619 A10 15,492 22,298 13,038 10,791 15,684 11,619 A11 15,492 16,724 13,038 10,791 26,141 11,619 A12 15,492 16,724 13,038 14,387 19,605 11,619 A13 15,492 22,298 9,779 10,791 26,141 11,619 A14 15,492 22,298 9,779 14,387 19,605 11,619 A15 15,492 22,298 13,038 8,632 19,605 11,619
Solusi ideal positif dihitung sebagai berikut:
𝑌 1 + = 𝑚𝑎𝑥 (15.492 + 15.492 + ⋯ ) = 15.492
𝑌 2 + = 𝑚𝑎𝑥 (22.298 + 22.298 + ⋯ ) = 22.298 Dan seterusnya.
A + =  (15.492,  22.298,  13.038,  14.387,  26.141, 11.619)
Solusi ideal negatif dihitung sebagai berikut : 𝑌 1 + = 𝑚𝑖𝑛 (15.492 + 15.492 + ⋯ ) = 15.492 𝑌 2 + = 𝑚𝑖𝑛 (22.298 + 22.298 + ⋯ ) = 13.379 Dan seterusnya.
A - = (15.492, 13.379, 9.779, 8.632, 15.648, 11.619) Demikian seterusnya, terakhir diperoleh solusi ideal positif dan solusi ideal negatif:

## Tabel 8. Matrik solusi ideal positif dan negatif
Tahapan berikutnya adalah menentukan jarak antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi ideal  positif  &  matriks  solusi  ideal  negatif.  Untuk mencari jarak antar alternatif dengan matriks solusi ideal positif dapat menggunakan persamaan sebagai berikut:
Jarak antara alternatif A, dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
Membuat  jarak  antar  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Nilai  jarak solusi ideal positif pada masing-masing alternatif.
Tabel 9. Nilai kuadrat solusi ideal positif dan negatif
Demikian seterusnya, terakhir diperoleh jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Tabel 10. Nilai Max dan Min nilai alternatif
Langkah terakhir dalam perhitungan TOPSIS adalah  mencari  nilai preferensi untuk  setiap alternatif  diberikan  sesuai  dengan  persamaan berikut ini.
Nilai  Vi    yang  lebih  besar  menunjukan  bahwa alternatif Ai lebih dipilih.
Menghitung nilai preferensi: a. Nilai preferensi DPL KKN (A1)
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − + 𝐷 1 + = 10.498
7.460 + 10.498 = 0.585
b. Nilai preferensi DPL KKN (A2)
𝑉 2 = 𝐷 2 − 𝐷 2 − + 𝐷 2 + = 10.498 7.460 + 10.498 = 0.585
c. Nilai preferensi DPL KKN (A3)
𝑉 3 = 𝐷 3 − 𝐷 3 − + 𝐷 3 + = 9.738 11.058 + 9.738 = 0.468
d. Nilai preferensi DPL KKN (A4)
𝑉 4 = 𝐷 4 − 𝐷 4 − + 𝐷 4 + = 11.776 6.535 + 11.776 = 0.643
e. Nilai preferensi DPL KKN (A5)
𝑉 5 = 𝐷 5 − 𝐷 5 − + 𝐷 5 + = 6.469 9.312 + 6.469 = 0.410 f. Nilai preferensi DPL KKN (A6)
𝑉 6 = 𝐷 6 − 𝐷 6 − + 𝐷 6 + = 11.316 7.303 + 11.316 = 0.643
g. Nilai preferensi DPL KKN (A7)
𝑉 7 = 𝐷 7 − 𝐷 7 − + 𝐷 7 + = 7.412
11.849 + 7.412 = 0.410
K1 K2 K3 K4 K5 K6
Solusi Ideal (+) 15,492 22,298 13,038 14,387 26,141 11,619 Solusi Ideal (-) 15,492 13,379 9,779 8,632 15,684 11,619
Kuadrat Plus (+) Min (-) A1 55,646 110,213 A2 55,646 110,213 A3 122,271 94,838 A4 42,708 138,676 A5 86,722 41,845 A6 53,333 128,051 A7 140,410 54,933 A8 53,333 128,051 A9 103,118 113,991 A10 122,271 94,838 A11 44,014 135,803 A12 73,785 70,308 A13 23,563 193,546 A14 53,333 128,051 A15 75,828 105,556
Alternatif Max Min A1 7,460 10,498 A2 7,460 10,498 A3 11,058 9,738 A4 6,535 11,776 A5 9,312 6,469 A6 7,303 11,316 A7 11,849 7,412 A8 7,303 11,316 A9 10,155 10,677 A10 11,058 9,738 A11 6,634 11,653 A12 8,590 8,385 A13 4,854 13,912 A14 7,303 11,316 A15 8,708 10,274
h. Nilai preferensi DPL KKN (A8)
𝑉 8 = 𝐷 8 − 𝐷 8 − + 𝐷 8 + = 11.316
7.303 + 11.316 = 0.608 i. Nilai preferensi DPL KKN (A9)
𝑉 9 = 𝐷 9 − 𝐷 9 − + 𝐷 9 + = 10.677 10.155 + 10.677 = 0.385
j. Nilai preferensi DPL KKN (A10)
𝑉 10 = 𝐷 10 − 𝐷 10 − + 𝐷 10 + = 9.738 11.058 + 9.738 = 0.585 k. Nilai preferensi DPL KKN (A11)
𝑉 11 = 𝐷 11 − 𝐷 11 − + 𝐷 11 + = 11.653 6.634 + 11.653 = 0.637
l. Nilai preferensi DPL KKN (A12)
𝑉 12 = 𝐷 12 − 𝐷 12 − + 𝐷 12 + = 8.385
8.590 + 8.385 = 0.494
m. Nilai preferensi DPL KKN (A13)
𝑉 13 = 𝐷 13 − 𝐷 13 − + 𝐷 13 + = 13.912
4.854 + 13.912 = 0.741 n. Nilai preferensi DPL KKN (A14)
𝑉 14 = 𝐷 14 − 𝐷 14 − + 𝐷 14 + = 11.316
7.303 + 11.316 = 0.608 o. Nilai preferensi DPL KKN (A15)
𝑉 15 = 𝐷 15 − 𝐷 15 − + 𝐷 15 + = 10.274 8.708 + 10.274 = 0.541
Tabel 11. Nilai preferensi setiap alternatif
Berdasarkan  nilai  preferensi  terbesar  A13  =  0.741, A4 = 0.643 dan A11 = 0.637, maka pemilihan DPL KKN  Terbaik  diberikan  kepada  DPL  A13,  A4  dan A11.
Gambar 2. Hasil Perangkingan TOPSIS
Berdasarkan  Gambar  2  hasil  perangkingan Dosen Pembimbing  Lapangan  Kuliah  Kerja Nyata terlihat bahwa rata-rata DPL KKN memiliki kinerja yang  baik  dan  bagus  dengan  capaian  nilai  diatas rata-rata, hal tersebut dipengaruhi oleh faktor proses seleksi DPL, proses pembekalan DPL dan keahlian masing-masing DPL.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
 Kriteria dasar yang bisa dijadikan pertimbangan untuk menentukan DPL  KKN terbaik  adalah:  absensi  kehadiran  DPL, partisipasi  DPL  terhadap  kegiatan  KKN, kreatifitas DPL, inovasi DPL, luaran program KKN dan dampak program KKN.
 Hasil  perhitungan  TOPSIS  untuk  pemilihan DPL  KKN  terbaik  adalah  A13  =  0.741, A4=0.643 dan A11=637.
 Hasil Perhitungan TOPSIS ini akan dijadikan pertimbangan untuk menentukan DPL  KKN terbaik untuk diberikan reward oleh Universitas Islam Madura.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, D. (2018). Pedoman Akademik Universitas Islam Madura Tahun Akademik 2018-2019 .
Andryan, K., Effendi, S., Santoso, E., & Hidayat, N. (2018).  Implementasi  Metode  TOPSIS  Untuk Penentuan  Finalis  Duta  Wisata  Joko  Roro Kabupaten Malang ( Studi Kasus : Paguyuban Joko  Roro  ). Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (2).
Chamid,  A.  A.  (2016).  Penerapan  Metode TOPSIS Untuk Menentukan Prioritas Kondisi  Rumah. SIMETRIS , 7 (2), 537–544.
Heru  Lumaksono,  H.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Alat  Tangkap yang  Sesuai  bagi  Nelayan  di  Madura.  In Seminar MASTER 2017 PPNS (Vol. 1509, pp. 1–6).
Hozairi,  Y.  K.  (2018).  Decision  Support  System Determination of Main Work Unit in WPP-711 using Fuzzy TOPSIS. Knowledge Engineering and Data Science , 1 (1), 8–19.
Maisari, K. D., Andreswari, D., & Efendi, R. (2017).
Implementasi Metode TOPSIS dengan Pembobotan  ENTROPY  Untuk  Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM)
APBD Kota Bengkulu. Rekursif , 5 (2).
Maryana,  S.,  &  Mulyono,  A.  (2016).  Penerapan Metode  Topsis  Pada  Kualifikasi  Peserta Sertifikasi Guru. KOMPUTASI , 13 (2), 61–70.
Muzakkir, I. (2017). Penerapan metode topsis untuk sistem pendukung keputusan penentuan keluarga  miskin  pada  desa  panca  karsa  II. ILKOM , 9 , 274–281.
A1
0,585
A2 0,585 A3 0,468 A4 0,643 A5 0,410 A6 0,608 A7 0,385 A8 0,608 A9 0,513 A10 0,468 A11 0,637 A12 0,494 A13 0,741 A14 0,608 A15 0,541
Nyata, K. (2016). Buku Panduan Kuliah Kerja Nyata (KKN) - Universitas Islam Madura . 5 . Purwokerto,  M.,  Kurniawan,  E.,  Mustafidah,  H., Shofiyani,  A.,  Raya,  J.,  &  Waluh,  D.  (2015).
Metode TOPSIS untuk Menentukan Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiyah
Purwokerto  (  TOPSIS  Method  to  Determine New Students Admission at Medical School in University  of. JUITA , III (November),  201– 206.