## Penerapan Višekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (Vikor) Dalam Seleksi Penerimaan Beasiswa
M. Hadi Prayitno, Abrar Hiswara Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Bekasi, Indonesia hadi.prayitno@dsn.ubharajaya.ac.id, abrar@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstract- According to the Big Indonesian Dictionary, scholarships are allowances given to students or students as aid for study costs. In practice, scholarships are sometimes not right on target. It really depends on the selection process. The selection process that still uses the manual method, especially still through the consideration of the Principal, tends to result in errors in decision makers and obtain fair decision results, so a policy in the form of a system is needed to support appropriate decision making. This study aims to make decisions in determining scholarship recipients according to students who meet the criteria and are consistent for further processes. For this reason, this study uses the Acceptable stability in decision making method, which is a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method which is used to select and produce rankings with more than one conflicting criterion. In this study, the researchers set criteria and weights, namely income of parents by 45%, dependents of parents 30%, report cards by 15% and electricity bills by 10%. the stages of calculating the vikor method using the majority rule of 0.5, and using a compromise value of 0.43 (below consensus), and 0.57 (above consensus), obtained consistency of results, namely Vivin's students who will receive the scholarship in question. This shows that the Vikor method is very helpful in the selection process for scholarship recipients based on predetermined criteria.

## Keywords: Scholarship, VIKOR, MCDM
Abstrak- Menurut Kamus Besar Bahasa Indnesia, beasiswa adalah tunjangan yang diberikan kepada pelajar atau mahasiswa sebagai bantuan biaya belajar. Pada pelaksanaannya, pemberian beasiswa, terkadang tidak tepat sasaran. Hal ini sangat bergantung kepada proses  seleksi.  Proses  seleksi  yang  masih  menggunakan  cara  manual,  terutama  masih  melalui  pertimbangan  Kepala  Sekolah, cenderung akan mengakibatkan kesalahan dalam pengambil keputusan dan mendapatkan hasil keputusan yang adil, maka diperlukan kebijakan  berupa  sistem  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan secara  tepat.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  agar  keputusan dalam menentujan penerima beasiswa dapat sesuai kepada siswa yang memenuhi kriteria dan bersifat konsisten untuk proses-proses selanjutnya. Untuk hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode Acceptable stability in decision making  merupakan metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang digunakan untuk menyeleksi dan menghasilkan perangkingan dengan lebih dari satu kriteria yang bertentangan. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan kriteria dan bobot, yaitu Penghasilan orang tua sebesar 45%, tanggungan orang tua 30%, raport sebesar 15% dan tagihan listrik 10%.. Dalam penelitian ini telah menggunakan data sampling sebanyak 15 orang siswa, dan setelah dilakukan tahapan perhitungan metode vikor dengn menggunakan majority rule 0,5, serta menggunakan  nilai kompromi sebesar 0,43(dibawah konsensus), dan 0,57(diatas konsensus), didapat konsistensi hasil, yaitu siswa Vivin  yang  akan  menerima  beasiswa  dimaksud.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Vikor  sangat  membantu  proses  seleksi penerima beasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

## Kata Kunci: Beasiswa, VIKOR, MCDM

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  hak  asasi  menusia  yang  paling  mendasar adalah memperoleh pendidikan yang baik, dan ini telah di cantumkan didalam UUD 1945. Dengan pendidikan yang baik,  akan  membuka  kesempatan  bagi  seseorang  untuk memperoleh kehidupan yang lebih layak atau lebih baik. Pemerintah  telah  menetapkan  program  wajib  belajar
selama 12 tahun yang dimulai dari SD, SMP, dan SMA. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  negara  sangat  mendukung setiap warga negaranya untuk meraih pendidikan setinggi- tingginya, disamping itu, pemerintah melakukan program pendidikan gratis dan program beasiswa. beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh  pemerintah,  dan  atau  lembaga-lembaga  lain  yang concern  kepada  pendidikan.  Beasiswa  tersebut  akan diberikan  kepada  yang  berhak  menerima,  terutama berdasarkan  klasifikasi,  kualitas,  dan  kompetensi penerima beasiswa [1].  SD Negeri Duren Jaya II sebagai salah satu sekolah yang berada di bawah suatu naungan dari  Dinas  Pendidikan  Kota  Bekasi,  yang  mendapatkan kuota  bagi  siswanya  untuk  dapat  mengikuti  program pemberian  beasiswa  untuk  siswanya.  Pada  setiap  tahun ajaran  baru,  bagian  dari  kesiswaan  selalu  melakukan seleksi siswa-siswa yang berhak mendaftarkan diri sebagai penerima beasiswa. Proses seleksi tersebut membutuhkan relative rumit karena diperlukan ketelitian dan waktu yang cukup  lama,  karena  akan  dibandingkan  satu  persatu kandidat penerima  beasiswa sesuai dengan kriteria yang telah  ditetapkan,  mengingat  proses  seleksinya  masih manual,  maka  dimungkinkan  terjadinya  kesalahan  dari manusia  (human  error).  Memperhatian  hal  diatas,  agar lebih  mudah,  cepat,  serta  mengurangi  adanya  kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa, maka diperlukan suatu sistem pendukung untuk maksud tersebut. Sistem pendukung  tersebut  harus  bekerja  berdasarkan  kriteria yang telah ditetapkan terlebih dahulu dan masing-masing kriteria  diberikan  bobot,  serta    menggunakan  formula yang  berlaku  untuk  seluruh  calon  penerima
beasiswa.Penulis  memilih  metode  Vikor  yang  memiliki kelebihan  pada  proses  pemeringkatan  dengan  memiliki nilai  preferensi  dengan  banyak  alternatif  dengan  lebih mudah.  Selain  itu,  metode  Vikor  memiliki  kelebihan mengatasi  kriteria  yang  bertentangan,  masing-masing kriteria  memiliki  penilaian  berbeda.Terdapat  penelitian yang menggunakan metode Vikor diantaranya penelitian yang dilakukan Salvanus[7] mengenai proses penyeleksian penerima beasiswa.  Dalam penelitian lainnya, penelitian yang  dilakukan  oleh  Nidia  [6]  metode  Vikor  yang digunakan dalam seleksi  pemilihan calon peserta cerdas cermat, dan penelitian yang dilakukan Yogi [10] mengenai seleksi  penerimaan  bonus  untuk  petugas  salesman. Penelitian-penelitian tersebut, telah menentapkan kriteria dan  menetapkan  beberapa  alternatif  penilaian,  metode Vikor  ini  memiliki  konsistensi  hasil  perankingan  yang relative baik. Memperhatikan hal-hal diatas, maka metode Vikor tersebut lebih cepat untuk digunakan, mudah dan spesifik,  serta  dalam  pembobotannya  langsung  dapat tertuju  pada  nilai  bobot  dan  dapat  dilakukan perangkingan[2].  Disamping itu, hasil perangkingan yang telah  di  dapat,  selanjutnya  diukur  kembali  dengan  2 kondisi yang berbeda, sehingga  diharapkan mendapatkan hasil calon penerima beasiswa yang tepat, lebih cepat dan lebih objective sesuai kriteria[8].

## 2. Metodologi
Penulis  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan metode  kuantitatif  dengan  pengumpulan  data  secara focus  group  sampling  dan  disesuaikan  sehingga  cocok untuk  perhitungan  Vikor  dalam  penelitian  ini.  Metode Vikor  ( Višekriterijumsko  Kompromisno )  adalah  salah
satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dan berfokus  perangkingan  terhadap  alternatif  dan menentukan  solusi  yang  mendekati  kompromi ideal[3][4][5]. Adapun tahapan perhitungan metode Vikor adalah sebagai berikut :
a. Menentukan  matrik  keputusan,  tahapan  ini  adalah menentukan  data  yang  akan  digunaan  dalam  proses perhitungan.
b. Menentukan  bobot  dari  masing  -  masing  kriteria, tahapan  ini  adalah  mentukan  bobot  disetiap  kriteria dan  di  berlakukan  untu  seluruh  data  yang  sudah terkumpul.
c. Menentukan matrik  normalisasi,  tehapan  ini  akan menentukan  nilai    terbaik  dan  terburuk  disetiap kriteria  sebagai  dasar  untuk  membandingkan  nilai disetiap data.
d. Menentukan  normalisasi  terbobot,  tahapan  ini berisikan  perkalian  dari  hasil  matrik  normalisasi dengan nilai bobot yang sudah ditentukan.
e. Utility  measure, tahapan  ini  menentuan  nilai  terdekat dan terjauh dari sousi yang dianggap ideal.
f. Menentukan Index Vikor, menentukan majority rule gunakan mendapatkan nilai maksimun strategi.
g. Perankingan, melakukan pengurutan secara ascending dari hasil index vikor.
h. Pengusulan  solusi  kompromi  dengan  menggunakan Acceptable  advantage dan Acceptable  stability  in  decision making.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Penentuan kriteria
Dalam  menentukan  peneri  beasiswa,  perlu  ditentukan beberapa kriteria. Kriteria tersebut adalah
a. Penghasilan Orang Tua (C01)
Kriteria  ini  menunjukkan  kemampuan  orangtua  siswa untuk membiaya kehidupannya dan pembiayaan sekolah siswa. Kriteria ini diberi bobot sebesar 45%.
b. Tanggungan Orang Tua (C02) Kriteria  menunjukkan  jumlah  tanggungan  atau  jumlah anak, Kriteria ini diberi bobot 30%.
c.
Nilai Raport (C03)
Kriteria nilai raport ini diambil dari nilai rata-rata raport tahun ajaran terakhir siswa. Kriteria ini diberi bobot 15%.
d. Tagihan Listrik (C04)
Kriteria tagihan listrik ini, menerangkan pemakaian listrik rumahan. Kriteria ini di berikan bobot 10%.

## B. Data
Berikut data yang didapat dapat proses seleksi penerima beasiswa dimaksud.
Tabel 1 Data Awal Kode Nama Siswa C01 C02 C03 C04 S01 Ali 2800000 2 86 230000 S02 Febriana 3200000 1 76 250000 S03 Nanda 2500000 1 80 180000 S04 Renita 3000000 3 78 180000 S05 Dino 3200000 2 78 200000 S06 Zaki 2700000 4 75 130000 S07 Shinta 3800000 3 80 220000 S08 Alfian 3000000 2 85 200000 S09 Vivin 4100000 3 83 170000 S10 Eko 3900000 2 91 150000 S11 Pahlevi 2900000 2 85 130000 S12 Rizky 2700000 1 79 200000 S13 Sutopo 3000000 1 80 190000 S14 Devano 2500000 1 80 200000 S15 Lusty 3800000 2 83 250000

## C. Perhitungan
Untuk  menghitung  metode  Vikor  guna  menentukan penerima beasiswa dapat di jabar sebagai berikut : a. Matrik Keputusan Materi  keputusan  ini  disusun  berdasarkan  data  diatas (Tabel 3.1) b. Bobot Penilaian Bobot  penilaian  ini  ditetapkan  berdasarkan  kebutuhan dan  berlaku  untuk  semua  responden.  Bobot  penilai tersebut  adalah  Penghasilan  orang  tua  sebesar  45%, tanggungan  orang  tua  30%,  raport  sebesar  15%  dan tagihan listrik 10%. Pembobotan itu, dapat digambarkan dengan
W = [0.45, 0.30, 0.15, 0.10] c. Matrik normalisasi
Dibentuk  dengan  melakukan  penilaian  terbaik  (f +j )  dan penilaian terburuk (f -j ) dari masing-masing kriteria dengan mengunakan formula (f +j ) = max (f1 j, f2 j, f3 j… fn j ) dan (f - j )  =  min  (f1 j, f2 j, f3 j… fn j )  dan  di  dapatkan  hasil. Perhitungan formula yang digunakan adalah (f +1 ) = max (2800000,32000000,…,3800000) = 4100000 Dan seterusnya hingga f +4 (f -1 ) = max (2800000,32000000,…,3800000) = 2500000 Dan seterusnya f -4
Tabel 2 Penilaian terbaik dan terburuk Kriteria Penilaian Terbaik Penilaian Terburuk C01 4.100.000 2.500.000 C02 4 1 C03 91 75 C04 250.000 130.000
Setelah dilakukan penilaian terbaik dan terburuk diatas (Tabel 2), selanjutnya membuat matrik normalisasi dengan menggunakan formula.
𝑁 1,1 = (4100000 − 2800000) (4100000 − 2500000) = 0,8125
𝑁 2,1 = (4100000 − 3100000) (4100000 − 2500000) = 0,5625
Dilanjutkan sampai
𝑁 15,1 = (4100000 − 3800000) (4100000 − 2500000) = 0,8175
Selanjutnya gunakan formula yang hingga akhir data N 15,4 Tabel 3 Matrik Normalisasi C01 C02 C03 C04 S01 0,8125 0,6667 0,3125 0,1667 S02 0,5625 1,0000 0,9375 0,0000 S03 1,0000 1,0000 0,6875 0,5833 S04 0,6875 0,3333 0,8125 0,5833 S05 0,5625 0,6667 0,8125 0,4167 S06 0,8750 0,0000 1,0000 1,0000 S07 0,1875 0,3333 0,6875 0,2500 S08 0,6875 0,6667 0,3750 0,4167 S09 0,0000 0,3333 0,5000 0,6667 S10 0,1250 0,6667 0,0000 0,8333 S11 0,7500 0,6667 0,3750 1,0000 S12 0,8750 1,0000 0,7500 0,4167 S13 0,6875 1,0000 0,6875 0,5000 S14 1,0000 1,0000 0,6875 0,4167 S15 0,1875 0,6667 0,5000 0,0000

## D. Normalisasi terbobot
Normalisasi terbobot ini, didapatkan dari materik normalisasi (Tabel 4) dikalikan dengan masing-masing bobotnya (point b), dan di dapatkan hasil sebagai berikut
Tabel 4 Matrik normalisasi terbobot C01 C02 C03 C04 S01 0,3656 0,2000 0,0469 0,0167 S02 0,2531 0,3000 0,1406 0,0000 S03 0,4500 0,3000 0,1031 0,0583 S04 0,3094 0,1000 0,1219 0,0583 S05 0,2531 0,2000 0,1219 0,0417 S06 0,3938 0,0000 0,1500 0,1000 S07 0,0844 0,1000 0,1031 0,0250 S08 0,3094 0,2000 0,0563 0,0417 S09 0,0000 0,1000 0,0750 0,0667 S10 0,0563 0,2000 0,0000 0,0833 S11 0,3375 0,2000 0,0563 0,1000 S12 0,3938 0,3000 0,1125 0,0417 S13 0,3094 0,3000 0,1031 0,0500 S14 0,4500 0,3000 0,1031 0,0417 S15 0,0844 0,2000 0,0750 0,0000

## E. Utility Measure S dan Regrete Measure R
Ada 2 utility measure yang dihitung, yaitu nilai S dan R Perhitungan nilai Utility Measures S sesuai persamaan S j =∑F* j,i S 1 =F* 1,1 +F* 1,2 +F* 1,3 +F* 1,4 S 1 =0,3656+0,2000+0,0469+0,0167 = 0,6292 S 2 =0,2531+0,3000+0,1406+0 =0,6938 Dilanjutkan sampai S 15 =0,0844+0,2000+0,0750+0=0,3594 Perhitungan nilai Regrete Measures R sesuai persamaan
R j = max (R j,1 ..R j,n ) R 1 = max(0.3656, 0.2000, 0.0469, 0.0167)=0.3656
R 2 = max(0.2531, 0.3000, 0.1406, 0)=0.3
Dilanjutkan sampai R 15 =(0.0844, 0.2000, 0.0750, 0)=0.2
Tabel 5 Utility Measure i Si Ri 1 0,6291667 0,365625 2 0,69375 0,3 3 0,9114583 0,45 4 0,5895833 0,309375 5 0,6166667 0,253125 6 0,64375 0,39375 7 0,3125 0,103125 8 0,6072917 0,309375 9 0,2416667 0,1 10 0,3395833 0,2 11 0,69375 0,3375 12 0,8479167 0,39375 13 0,7625 0,309375 14 0,8947917 0,45 15 0,359375 0,2

## F. Index Vikor (Q)
Setiap alternatif (i) dengan menggunakan rumus indeks Vikor  sebagai berikut
𝑄𝑖 = 𝑣 [ 𝑆𝑖 − 𝑚𝑖𝑛 𝑖 ⁡(𝑆𝑖) 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑖) − 𝑚𝑖𝑛 𝑖 (𝑆𝑖) ] − (1 − 𝑣) [ 𝑅𝑖 − ⁡ 𝑚𝑖𝑛 𝑖⁡ (𝑅𝑖) 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑅𝑖) − 𝑚𝑖𝑛 𝑖 (𝑅𝑖) ]
dan v didefinisikan sebagai majority rule (nilai bobot strategy of the maximum group utility ) yang umumnya bernilai 0.5. Hasil dari formulasi tersebut dinyatakan bahwa semakin kecil nilai indeks Vikor ( Q i ) maka semakin baik pula solusi alternatif tersebut.
Tabel 6 Index VIKOR Q 1 0,6561 Q9 0 Q 2 0,6304 Q10 0,2061853 Q 3 1,0000 Q11 0,6765136 Q 4 0,5533 Q12 0,8768182 Q 5 0,5073 Q13 0,700467 Q 6 0,7031 Q14 0,9858165 Q 7 0,0641 Q15 0,2230282 Q 8 0,5684

## G. Perangkingan
Perankingan ditentukan berdasarkan nilai yang paling rendah.
Tabel 7 Perangkingan Kode Nama Siswa Kode Nilai 1 S09 Vivin Q9 0,0000 2 S07 Shinta Q7 0,0573 3 S10 Eko Q10 0,2160 4 S15 Lusty Q15 0,2307 5 S05 Dino Q5 0,4987 6 S04 Renita Q4 0,5588 7 S08 Alfian Q8 0,5720 8 S02 Febriana Q2 0,6232 9 S01 Ali Q1 0,6687 10 S11 Pahlevi Q11 0,6768 11 S13 Sutopo Q13 0,6879 12 S06 Zaki Q6 0,7198 13 S12 Rizky Q12 0,8722 14 S14 Devano Q14 0,9876 15 S03 Nanda Q3 1,0000 Ranking
Alternatif Nilai Q H. Solusi kompromi Solusi kompromi dapat diusulkan dengan membuktikan dua kondisi.
(1) Acceptance Advantage
Q (A2) – Q (A1) ≥ DQ
𝐷𝑄 = 1 (𝑚 − 1) Di mana m adalah
banyaknya alternatif, alternatif A 1 dan  A2  menunjukkan  adalah  peringkat pertama dan peringkat kedua dari perankingan.
𝐷𝑄 = ⁡ 1 (15 − 1) 𝐷𝑄 = 0,071 0,057- 0 ≤ 0.071
Memperhatikan  nilai  selisih  (A 2 dan  A 1 )  yang seharusnya  lebih  besar  dari  DQ,  namun  yang dihasilkan  lebih  kecil  dari  nilai DQ,  maka kondisi Acceptable advantage tidak terpenuhi.
(2) Acceptable Stability in Decision Making Dalam pembuktian solusi kompromi ini selain nilai v- 0.5 yang sebagai nilai consensus awal, digunaan pula v=0.43(dibawah
konsensus), dan v=0.57(diatas konsensus).
v=0.43 v=0.5 v=0.57 Nama Q Qm-Q1 Nama Q Qm-Q1 Nama Q Qm-Q1 1 9 7 Vivin 0,0000 0,0000 Vivin 0,0000 0,0000 Vivin 0,0000 0,0000 2 7 9 Shinta 0,0506 0,0506 Shinta 0,0573 0,0573 Shinta 0,0641 0,0641 3 10 15 Eko 0,2257 0,1752 Eko 0,2160 0,1586 Eko 0,2062 0,1421 4 15 10 Lusty 0,2384 0,0127 Lusty 0,2307 0,0148 Lusty 0,2230 0,0168 5 5 4 Dino 0,4901 0,2517 Dino 0,4987 0,2680 Dino 0,5073 0,2842 6 4 5 Renita 0,5643 0,0742 Renita 0,5588 0,0601 Renita 0,5533 0,0461 7 8 2 Alfian 0,5757 0,0114 Alfian 0,5720 0,0132 Alfian 0,5684 0,0151 8 2 8 Febriana 0,6159 0,0402 Febriana 0,6232 0,0511 Febriana 0,6304 0,0621 9 1 11 Ali 0,6754 0,0594 Ali 0,6687 0,0455 Ali 0,6561 0,0257 10 11 1 Pahlevi 0,6770 0,0017 Pahlevi 0,6768 0,0080 Pahlevi 0,6765 0,0204 11 13 6 Sutopo 0,6814 0,0043 Sutopo 0,6879 0,0111 Sutopo 0,7005 0,0240 12 6 13 Zaki 0,7365 0,0552 Zaki 0,7198 0,0319 Zaki 0,7031 0,0026 13 12 14 Rizky 0,8676 0,1311 Rizky 0,8722 0,1524 Rizky 0,8768 0,1737 14 14 12 Devano 0,9893 0,1217 Devano 0,9876 0,1153 Devano 0,9858 0,1090 15 3 3 Nanda 1,0000 0,0107 Nanda 1,0000 0,0124 Nanda 1,0000 0,0142
S R Alternatif; DQ = 0.071 Ranking
Berdasarkan persamaan diperoleh nilai m=1, sehingga alternatif A 1 ; yaitu Vivin  dan atau proses seleksi tersebut dapat diterima
4. Kesimpulan a. Implementasi
metode Vikor dengan menggunakan 4 kriteria dan bobot yang berbeda dapat dilakukan dengan hasil proses perankingan sehingga  seleksi  penerimaan  beasiswa  ini  dapat memberikan keputusan yang baik.
b. Berdasarkan hasil perhitungan metode Vikor dan solusi  kompromi,  dapat  memberikan  hasil  yang semakin tegas dalam pembuat keputusan, karena mendapat  pemeringkatan  alternatif  kompromi dari sejumlah alternatif yang ada.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Badan  Pengembangan    dan  Pengembangan Bahasa,”Kamus Besar Bahasa Indonesia”, Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi Republik Indonesia, 2021
[2] Christiono Utomo, Ph.D dkk, “ Keputusan Design Berbasis Nilai”,Deepublish, 2021
[3] Edmundas  Kazimieras  Zavadskas,  “Multiple - Criteria Decision-Making (MCDM) Techniques for Business  Processes  Informa tion  Management”, Information, Vol 10, p4, 2019
[4] Hu- Chen Liu, “FMEA Using Uncertainly Theories and  MCDM  Methode”,  School  of  Management Shanghai University, 2016
[5] N. I. Widiastuti, “Rancangan Dasar : VIKOR untuk Peringkasan Otomatis Preliminary Design : VIKOR for Automatic Summarization ” no. 112, 2015.
[6] Nidia  Sutrikanti,  “Implementasi  pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat  Tingka  SMA  Menerapkan  Metode VIKOR”, Jurnal Riset Kompu ter (JURUKO), Vol 5 No 2, p109-113, 2018
[7] Salvinus  Paulus  Lengkong  “Implementasi  Metode VIKOR  untuk  seleksi  penerimaan  beasiswa  “, CITEE,p107-112, 2015
[8] Surapati Pramanik, “MC -VIKOR Based MAGDM Strategic Under Neurosopic Cubic Set Environment”, Neutroshopic Set and System” Vol 19, p95-98, 2018
[9] Tonni  Limbong  dkk,  “  Pendukung  dan Kepulutusan, Metode dan Implementasi”, Yayasan Kita Menulis, 2020
[10] Yogi Primadasa, “ Penerapan Metode Vikor dalam Seleksi Penerimaan Bonus Pada Salesman Indihome ”,  Jurnal  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi Digital Zone, Volume 10, Nomor 1 , p33-43, 2019