## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Suplier Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus : Toko Keripik Rona Jaya Bandar Lampung)
Rosyana Fitria Purnomo 1 , Yodhi Yuniarthe 2 1 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Komputer 2 Jurusan Informatika, Fakultas Komputer Universitas Mitra Indonesia Bandar Lampung, Indonesia rosyanapurnomo@umitra.ac.id, yodhi@umitra.ac.id
Abstract- Decision Support Systems include components of computer-based information systems that are used to help express opinions in unstructured and semi-structured situations when no one knows for sure how decisions need to be made. The problem that occurs in this study is that many home industries work together With Rona Jaya chips, they produce chip products with various variants, making it difficult for Rona Jaya chips to determine the selection of suppliers according to market demand. The purpose of this research is to speed up the decision-making process in selecting quality chip suppliers and to produce accurate information to support decision making. One type of decision making method is TOPSIS. The  method applied in this study is a Decision Support System that uses the TOPSIS method in selecting supplier chips for Rona Jaya Lampung cassava chips. The assessment criteria used are flavor variants, expiration, product weight, and price. This information system is built on a desktop basis with a database management system using SQL. From the results of the 4 sample trials, the best score was 0.61, where the assessment was between 0-1, where the maximum value was 1. The results of this study were in the form of an application that can help understand the selection of suppliers of chip products that are more in demand in the market.

## Keywords: Decision Support System, Topsis, Dekstop, Java, Sql
Abstrak- Sistem  Penunjang  Keputusan    termasuk  komponen  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk membantu pengungkapan pendapat dalam situasi tidak terstruktur dan semi-terstruktur ketika tidak ada orang yang  tahu secara pasti  bagaimana  keputusan  perlu  dibuat.Permasalahan  yang  terjadi  pada  penelitian  ini  yaitu  banyak  nya  home  industri  yang bekerjasama dengan keripik Rona Jaya mengeluarkan produk kripik dengan varian yang beraneka ragam sehingga membuat keripik Rona Jaya menjadi kesulitan dalam menentukan pemilihan supplier yang sesuai dengan permintaan pasar. Tujuan dari penilitian ini yaitu untuk mempercepat proses pengambilan keputusan dalam pemilihan supplier keripik yang berkualitas dan dapat menghasilkan informasi  akurat  guna  mendukung  pengambilan  keputusan.  Salah  satu  jenis  metode  pengambilan  keputusan  adalah  TOPSIS  . Metode yang diterapkan pada Penelitian ini yaitu Sistem Penunjang Keputusan yang menggunakan metode TOPSIS pada pemilihan supplier Keripik pada keripik singkong Rona Jaya Lampung. Adapun kriteria penilaian yang digunakan yaitu varian rasa, kadaluarsa, berat produk, dan harga. Sistem informasi yang dibangun berbasis dekstop dengan database manajemen sistem menggunakan SQL. Dari hasil uji coba 4 sampel menghasilkan nilai terbaik 0,61 dimana penilaian antara 0-1, dimana nilai maksimal yaitu 1. Hasil dari penelitian ini berupa Aplikasi yang dapat membantu pemahaman dalam pemilihan supplier produk keripik yang lebih laku dipasaran.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Topsis, Dekstop, Java, Sql

## 1. Pendahuluan
Pada Industri Konveksi Usaha Home Industri Kripik Singkong  Rona  Jaya  Lampung  adalah  perusahaan  yang khusus  memproduksi  produk  untuk  usaha  lokal  di Lampung.  Selain  usaha  utamanya  memproduksi  kripik, Kripik  singkong  rona  jaya  Bandar  Lampung  juga menerima  produk  baru  dari  luar  untuk  dijual.  Sebagai hasil  dari  proyek  ini,  tim  manajemen  Kripik  singkong rona jaya Lampung harus lebih fokus untuk menemukan dan mengevaluasi produk yang tersedia. Sampai saat ini, penawaran  produk  terus  meningkat  setiap  saat.  Hal  itu terjadi  karena  adanya  permintaan  terus  menerus  dari
konsumen yang ada dari dalam provinsi maupun yang ada diluar  Provinsi  Lampung  yang  terus  bertambah. Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Wina Yusnaeni,dkk  dengan  judul “ Pemilihan  Supplier  Bahan Baku Dengan Metode Technique For Order Performance By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS),  bahwa penelitian tersebut bertujuan untuk menentukan supplier terbaik yang dapat memenuhi kebutuhan bahan baku oli dalam  kegiatan  produksi  perusahaan  dengan  alat  bantu yang mendukung untuk menentukan prioritas dari sebuah keputusan dalam penelitian tersebut [1] ” Dan penelitian

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
yang  dilakukan  oleh  Joko  Susetyo,dkk  dengan  judul “ Usulan Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan Metode AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  Dan  TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution),  bahwa  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk menentukan  supplier  terbaik  dengan  cara  menyeleksi supplier berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang sesuai. Pemilihan supplier dilakukan dengan metode AHP yakni menggunakan input penilaian secara subjektif dari pihak perusahaan dan metode TOPSIS yang digunakan untuk menentukan  ranking  alternatif,  sehingga  menghasilkan supplier terbaik berdasarkan kriteria yang sesuai dengan perusahaan  [2] ”      Dengan  adanya peningkatan  home industri yang bekerjasama dengan Kripik Singkong Rona Jaya dengan memproduksi produk kripik yang memiliki pilihan  rasa  yang  beranke  ragam  sehingga  terkadang membuat Kripik Singkong Rona Jaya Lampung menjadi kesusahan dalam memilih sebuah pilihan untuk supplier yang  baik  dan  tepat  sasaran  dengan  permintaan  pasar. Terdapat  beberapa  kriteria  yang  harus  menjadi pertimbangan  dalam  pemilihan  supplier  produk  keripik yaitu varian rasa keripik, jangka waktu kadaluarsa, berat
produk,  harga  setiap  kemasan,  dan  jenis  pisang.  Untuk mengurangi  risiko  kerugian  finansial  dan  banyaknya produk pemasok yang tidak dikenal baik oleh konsumen, situasi tersebut di atas harus ditangani dengan komunikasi yang  cepat  dan  akurat  dari  sudut  pandang  perusahaan. Dengan teknologi yang semakin canggih, harus dibangun sebuah  sistem  untuk  memfasilitasi  dan  mempercepat penyebaran  setiap  informasi  yang  diberikan  dalam mengambil  sebuah  keputusan  untuk  pemilihan  supplier produk oleh-oleh khas lampung pada keripik rona jaya . Sistem  pengambilan  keputusan  dapat  digunakan  dalam pemilihan supplier produk keripik sehingga bisa terhindar dari  kesalahan-kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan [3]  dan  dapat  mempercepat  proses  pengambilan keputusan  serta  keakuratan  dalam  pengambilan keputusan tersebut [4]. Sehubungan dengan hal tersebut, maka  dibuatlah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  pemilihan  supplier  produk keripik pada Kripik Rona Jaya Lampung sehingga dapat menentukan  pilihan  produk  tepat  waktu  sesuai  dengan kebutuhan  pasar  saat  ini.  Sistem  yang  dibangun  ini menggunakan metode TOPSIS.

## 2. Metodologi
Penelitian dilakukan pada Kripik Rona Jaya dan metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini yaitu waterfall versi Sommerville tahun 2011. Metode ini terdiri  dari  5  tahapan  yaitu  Requirements  Analysis  and
Definition, Sytem and Software Design, Implementation and  Unit  Testing,  Integration  and  System  Testing,  dan Operation  and  Maintenance[5]yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Waterfall versi Sommerville
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  TOPSIS dalam proses pengambilan keputusan. Sistem Pengambilan  Keputusan  (SPK)  ialah  sebuah  sistem komputer yang dikenal mampu mendeteksi kemampuan baik kemampuan dalam menyelesaikan suatu kendala [6] maupun  kemampuan  dalam  berinteraksi  untuk  kendala yang semi terstruktur dan tidak terstruktur [7]. TOPSIS  merupakan  kepanjangan  dari  Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dimana TOPSIS  merupakan  metode  dalam  pengambilan
keputusan  yang  bersifat  banyak  kriteria  yang  mampu digunakan  untuk  penentuan  sebuah  masalah  yang  ada berdasarkan proses optimal meminimalkan stimultan dari satu jarak titik, berdasarkan proses terbaik meminimalkan jarak dari satu titik terendah [8]. Dimana tahapan-tahapan dari  metode  TOPSIS  ini  ialah,  TOPSIS  diawali  dengan merancang  suatu  matriks  kepuusan,  dimana  Matriks Keputusan  X  menjadi  acuan  terhadap  m  alternatif keputusan yang akan di evaluasi berdasarkan kriteria [9].
Requirements Definition System and Software Design Implementation and Unit Testing
Integration and System Testing
Operation and
Maintenance
X= { 𝐴1𝑋11𝑋13 … … . . … … 𝑋1𝑛
𝐴2𝑋11𝑋22𝑋23 … … … 𝑋2𝑛 𝐴3𝑋31𝑋32𝑋33 … … . … 𝑋3𝑛 𝐴𝑚𝑋𝑚1𝑋𝑚2𝑋𝑚3 … … 𝑋𝑚𝑛 }
Ket: Ai (i=1,2,3, .m) merupakan alternatif yang ada, Xj  (j=1,2,3,….n) merupakan  sebuah  atribut  yang performansi alternatif diukur,
Xij merupakan performansi alternatif Ai dengan mengacu pada atribut Xj. Selanjutnya dibuatlah matriks keputusan yang sudah ternormalisasi
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑋 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
dengan i= 1,2,. . ,m j = 1,2,. . ,n Ket : rij = matriks yang ternormalisasi [i][j] Xij = matriks keputusan [i][j] Setelah  itu  dibuatlah  matriks  keputusan  yang ternormalisasi dengan bobot
Vij = wi rij ;
dengan i= 1,2,…,m; dan j = 1,2,…,n. Ket : Vij = bagian dari matriks keputusan yang sudah ternormalisasi dengan bobot V wi = Bobot dari kriteria ke j rij = bagian dari matriks keputusan yang sudah ternormalisasi R Kemudian mencari Solusi ideal positif A + dan solusi ideal negatif  A - yang  dihitung  berdasarkan  peringkat  bobot yang ternormalisasi (y ij ) sebagai:
A + = (y1 + , y2 + ,……, yn +) ; A - = (y1 - , y2 - ,……, yn -) ;
Ket : 𝑉 𝑗 + = max 𝑌 𝑖𝑗 jika j merupakan atribut Benefit Min Y ij jika j adalah atribut cost 𝑉 𝑗 - = min y ij , jika j adalah atribut benefit max y ij , jika j adalah atribut cost
Selanjutnya  menentukan  jarak  diantara  alternatif  Ai dengan solusi ideal positif :
𝐷𝑖 + = √∑(𝑉𝑖 + − 𝑉𝑖𝑗) 2 𝑛 𝑖−1 Ket : 𝐷 𝑖 + =Jarak alternative Ai dengan solusi ideal positif 𝑌 𝑗 + =Solusi ideal positif [i] Yij=matriks normalisasi [i][j]
Menetukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) dijelaskan sebagai :
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − + 𝐷𝑖 + Ket : Vi =jarak terdekat setiap alternatif terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + =jarak alternatif Ai dengan solusi ideal (+) 𝐷 𝑖 − =jarak alternatif Ai dengan solusi ideal (-)
Nilai Vi yang mempunyai nilai lebih besar artinya  bahwa alternatif Ai tersebut yang di pilih.
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  melengkapi  data sampel  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  observasi, wawancara, dan studi pustaka [10]. Adapun hasil analisa sistem  berjalan  mengenai  alur  dokumen  pengambilan keputusan  pemilihan  supplier  produk  keripik    dapat dilihat pada Gambar 2. Berdasarkan Gambar 2 terdapat kekurangan  yaitu:  Proses  saat  menentukan  pilihan terbilang  lama  dan  sulit  [11]  keripik  yang  sudah  sesuai permintaan  pasar  karena  bagian  administrasi  harus terlebih  dahulu  meminta  persetujuan  dari  pimpinan. Penentuan supplier yang dilakukan saat ini masih belum optimal bagi manajemen dalam pengambilan keputusan. Hal  tersebut  dikarenakan  belum  adanya  pertimbangan yang  matang  dengan  menggunakan  perhitungan- perhitungan  nilai  tertinggi  dari  masing-masing  produk. Dalam penentuan supplier belum menggunakan kriteria varian rasa, jangka waktu kadaluarsa, berat, harga setiap kemasan,  dan  jenis  pisang  yang  meliputi  pisang  kepok, tanduk,  ambon,  nangka,  dan  raja.  Pada  tahapan identifikasi  masalah yang terjadi pada sistem pemilihan supplier pada Kripik Rona Jaya Lampung telah diuraikan sebelumnya, maka perlu dilakukan langkah strategis yaitu membuat  kriteria-kriteria  perangkingan  [12]  dari  setiap produk kripik, dan membuat sistem guna memudahkan dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  cepat  dan akurat.Maka  dari  itu  diusulkanlah  suatu  perancangan desain yang terdiri Data Flow Diagram  dan perancagan database.  Pembuatan sistem tidak lepas dari pengelolaan database management system.Hal tersebut dilakukan agar data dapat terkelola dengan baik. Perancangan database pada sistem yang diusulkan tertuang pada Gambar 3.
Gambar 2. Bagan Alir Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Supplier Produk Keripik
Gambar 3 . Rancangan Relasi Antar Tabel

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bagian ini menjelaskan penggunaan metode TOPSIS secara  menyeluruh.  Dari  beberapa  supplier  yang  telah ditentukan,  Keripik  Rona  Jaya  dapat  menggunakan metode  TOPSIS  sebagai  pendukung  keputusan  untuk menentukan  supplier  keripik  yang  tepat.  Adapun  hasil
perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS dan telah dilakukan sebagai berikut :
Langkah  pertama  yaitu  menentukan  kriteria  yang  akan dipertimbangkan, adapun kriteria-kriteria yang digunakan
dalam proses penetuan supplier produk oleh-oleh dengan TOPSIS sebagai metodenya antara lain:
a. Kriteria 1 : C1 = Varian Rasa
b. Kriteria 2 : C2 = Kadaluarsa
c. Kriteria 3 : C3 = Berat Produk
d. Kriteria 4 : C4 = Harga
Dan adapun Alternatif yang akan dipilih sebagai supplier produk oleh-oleh  adalah sebagai berikut :
a. Alternatif 1 : A1 = Keripik Asya
b. Alternatif 2 : A2 = Keripik Nisa
c. Alternatif 3 : A3 = Keripik Yaya
d. Alternatif 4 : A4 = Keripik Suheri
Selanjutnya  menyususun  bobot  preferensi  untuk  setiap kriteria, Nilai persamaan berdasarkan tingkat kepentingan antara  kriteria  satu  dengan  kriteia  yang  lainnya  dapat dinyatakan dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Sangat tidak penting= 1
b. Tidak penting= 2
c. Cukup penting= 3
d. Penting= 4
e. Sangat penting= 5
Dari penjelasan tersebut, dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa  nila  dari  1  sampai  5  merupakan  nilai  preferensi, semakin  besar  nilai  preferensi  sebuah  kriteria,  maka semakin besar pula nilai preferensi kriteria tersebut, maka semakin besar tingkat kepentingan kriteria tersebut dalam menarik suatu keputusan. Setiap kriteria mempunyai nilai preferensi yang sudah ditentukan seperti dibawah ini :
a. C1 : Varian Rasa = 4
b. C2 : Kadaluarsa = 3
c. C3 : Berat Produk = 4
d. C4 : Harga = 3
W= (4,3,4,3)
Selanjutnya  membuat  bentuk  matrik  keputusan  yang didasari oleh nilai preferensi dari masing-masing kriteria kepada semua alternatif
Tabel 1 Matriks Keputusan Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 3 3 2 3 A2
2 3 2 3 A3 4 2 1 4 A4 1 2 3 4
Apabila  sudah  membuat  matriks  keputusan,  tahap selanjutnya  ialah  me-normalisasikan  nilai  matriks keputusan sebagai berikut :
X1 = √3 2 + 2 2 + 4 2 +  1 2 = 5,48 r 11 = 3 5,48 = 0,55
r 21 = 2 5,48 = 0,37
r 31 = 4 5,48 = 0,73
r 41 = 1 5,48 = 0,18
X2 = √3 2 + 3 2 + 2 2 +  2 2 = 5,10 r 22 = 3 5,10 = 0,59
r 22 = 3 5,10 = 0,59
r 32 = 2 5,10 = 0,39
r 42 = 2 5,10 = 0,39
X3 = √2 2 + 2 2 + 1 2 +  3 2 = 4,24 r 13 = 2
4,24 = 0,47
r 23 = 2
4,24 = 0,47
r 33 = 1
4,24 = 0,24
r 43 = 3 4,24 = 0,71 X4 = √3 2 + 3 2 + 4 2 +  4 2 = 7,70 r 24 = 3
7,70 = 0,42
r 24 = 3 7,70 = 0,42
r 34 = 4
7,70 = 0,57
r 44 = 4 7,70 = 0,57
Sehingga  diperoleh  Matriks  Keputusan  Ternormalisasi sebagai berikut :
Tabel 2 Matriks Keputusan Ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,55  0,59  0,47  0,42 A2 0,37 0,59  0,47  0,42 A3 0,73  0,39  0,24  0,57 A4 0,18  0,39  0,71  0,57
Setelah  mendapatkan  hasil  matriks  ternormalisasi, kemudian  nilai  pada  matriks  ternormalisasi  dikalikan dengan nilai preferensi yang ada di setiap kriteria:
𝑦 11 = 𝑤 1 x 𝑟 11 = 4 x 0,55 = 2,19 𝑦 21 = 𝑤 1 x 𝑟 21 = 4 x 0,37 = 1,46 𝑦 31 = 𝑤 1 x 𝑟 31 = 4 x 0,73 = 2,92
𝑦 41 = 𝑤 1 x 𝑟 41 = 4 x 0,18 = 0,73 𝑦 12 = 𝑤 2 x 𝑟 12 = 3 x 0,59 = 1,77 𝑦 22 = 𝑤 2 x 𝑟 22 = 3 x 0,59 = 1,77 𝑦 32 = 𝑤 2 x 𝑟 32 = 3 x 0,39 = 1,18 𝑦 42 = 𝑤 2 x 𝑟 42 = 3 x 0,39 = 1,18 𝑦 13 = 𝑤 3 x 𝑟 13 = 4 x 0,47 = 1,89 𝑦 23 = 𝑤 3 x 𝑟 23 = 4 x 0,47 = 1,89 𝑦 33 = 𝑤 3 x 𝑟 33 = 4 x 0,24 = 0,94 𝑦 43 = 𝑤 3 x 𝑟 43 = 4 x 0,71 = 2,83 𝑦 14 = 𝑤 4 x 𝑟 14 = 3 x 0,42 = 1,27 𝑦 24 = 𝑤 4 x 𝑟 24 = 3 x 0,42 = 1,27
1 1 1 1 𝑦 34 = 𝑤 4 x 𝑟 34 = 3 x 0,57 = 1,70
𝑦 44 = 𝑤 4 x 𝑟 44 = 3 x 0,57 = 1,70
Maka didapatkanlah hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi terbobot dibawah ini :
Tabel 3 Matriks Keputusan Ternorrmalisasi Terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 2,19  1,77  1,89  1,27 A2 1,46 1,77  1,89  1,27 A3 2,92  1,18  0,94  1,70 A4 0,73  1,18  2,83  1,70
Selanjutnya  menentukan  matriks  ideal  positif  A + dan matriks ideal negative A - a. Menetukan matriks ideal positif A + 𝑌 1 + = max { 2,19 ; 1,46 ; 2,92 ; 0,73 } = 2,92 𝑌 2 + = max { 1,77 ; 1,77 ; 1,18 ; 1,18 } = 1,77 𝑌 3 + = max { 1,89 ; 1,89 ; 0,94 ; 2,83} = 2,83 𝑌 4 + = max { 1,27 ; 1,27 ; 1,70 ; 1,70 } = 1,27 b. Menetukan matriks ideal negatif A - 𝑌 1 - = max { 2,19 ; 1,46 ; 2,92 ; 0,73 } = 0,73
𝑌 2 - = max { 1,77 ; 1,77 ; 1,18 ; 1,18 } = 1,18 𝑌 3 - = max { 1,89 ; 1,89 ; 0,94 ; 2,83} = 0,94
𝑌 4 - = max { 1,27 ; 1,27 ; 1,70 ; 1,70 } = 1,70 Menghitung  jarak  diantara  nilai  yang  terbobot  setiap alternatif terhadap nilai solusi ideal positif :
D 1 += √(2,92 − 2,19) 2 + (1,77 − 1,77) 2 + (2,83 − 1,89) 2 + (1,27 − 1,27) 2 = 1,19 D 2 +=
√(2,92 − 1,46) 2 + (1,77 − 1,77) 2 + (2,83 − 1,89) 2 + (1,27 − 1,27) 2 = 1,74
D 3 +=
√(2,92 − 2,92) 2 + (1,77 − 1,18) 2 + (2,83 − 0,94) 2 + (1,27 − 1,70) 2
= 2,02 D 4 +=
√(2,92 − 0,73) 2 + (1,77 − 1,18) 2 + (2,83 − 2,83) 2 + (1,27 − 1,70) 2 = 2,31 Menghitung  jarak  diantara  nilai  yang  terbobot  setiap alternatif terhadap nilai solusi ideal negatif :
D 1 -= √(2,19 − 0,73) 2 + (1,77 − 1,18) 2 + (1,89 − 0,94) 2 + (1,27 − 1,70) 2
= 1,88
D 2 -= √(1,46 − 0,73) 2 + (1,77 − 1,18) 2 + (1,89 − 0,94) 2 + (1,27 − 1,70) 2
= 1,40
D 3 -=
√(2,92 − 0,73) 2 + (1,18 − 1,18) 2 + (0,94 − 0,94) 2 + (1,70 − 1,70) 2
= 2,19
D 4 -= √(0,73 − 0,73) 2 + (1,18 − 1,18) 2 + (2,83 − 0,94) 2 + (1,70 − 1,70) 2 = 1,89 Menghitung nilai preferensi masing-masing pilihan, nilai preferensi  masing-masing  pilihan  dapat  dilihat  pada penyelesaian berikut.:
V 1 = 1,88 1.88+1,19 = 0,61 V 2 = 1,40 1.40+1,74 = 0,45 V 3 = 2,19 2,19+2,02 = 0,52 V 4 = 1,89
1.89+2,31 = 0,45
Setelah  dilakukannya  perhitungan  terhadap  nilai preferensi  untuk  masing-masing  Alternatif,  maka diperoleh  hasil  perhitungan  alternatif  dengan  kode  A1 yaitu  Keripik  Asya  yang  mempunyai  nilai  preferensi paling  besar  dengan  nilai  preferensi  0,61  ,  lebih  besar dibandingkan dengan alternatif A3 dengan nilai 0,52,  dan alternatif A2, A4 dengan  nilai  preferensi 0,45. Sehingga supplier  produk  oleh-oleh  khas  Lampung  yang  paling baik  adalah  Keripik  Asya  karena  paling  pas  dengan kriteria dari Keripik Rona Jaya yaitu dari segi varian rasa, kadaluarsa, berat produk, dan harga produk yang sesuai.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  didapati  kesimpulan  yaitu Penerapan Metode TOPSIS yang dilakukan pada sistem pengambilan  keputusan  pemilihan  supplier  produk keripik  ini  dapat  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang membantu dalam pengambilan keputusan, karena aplikasi sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  membantu memilih supplier produk keripik yang lebih laku dipasaran dimana  dengan  aplikasi  ini  lebih  mengedepankan  pada
penilaian terhadap produk yang ditawarkan oleh masing- masing  supplier  dengan  perhitungan  terhadap  nilai preferensi  untuk  masing-masing  Alternatif,  maka diperoleh  hasil  perhitungan  alternatif  dengan  kode  A1 yaitu  Keripik  Asya  yang  mempunyai  nilai  preferensi paling  besar  sehingga  supplier  produk  oleh-oleh  khas Lampung yang paling baik adalah Keripik Asya.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  W.  Yusnaeni,  R.  Ningsih,  and  T.  Misriati, “Pemilihan  Suplier  Bahan  Baku  Dengan  Metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal  Solution(TOPSIS),” Semin.  Nas.  Sains  dan Teknol. , no. November, pp. 1 – 7, 2018.
[2] J. Susetyo, C. I. Parwati, and C. N. Asmi, “Usulan Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan Metode AHP  (  Analytical  Hierarchy  Process  )  Dan TOPSIS  (  Technique  for  Order  Preference  By
Similarity  To  Ideal  Solution  )  Pada  Industri Konveksi,” Simp. Nas. RAPI XVIIII – 2019 FT
UMS , pp. 42 – 48, 2019.
[3] A. A. Chamid, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi  Rumah,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 537, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.765.
[4] I. Mutmainah and Y. Yunita, “Penerapan Metode Topsis  Dalam  Pemilihan  Jasa  Ekspedisi,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 86 – 92, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1028. [5]
I.  M.  Budiman,  Fauziah,  and  N.  D.  Nathasia,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Tata  Usaha  Biro  Administrasi Universitas Nasional Menggunakan Metode Saw Dan Topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25,
no. 2,
pp.
116 – 124, 2020, doi:
10.35760/tr.2020.v25i2.2715.
[6] M.  Z.  Katili,  L.  N.  Amali,  and  M.  S.  Tuloli, “Implementasi  Metode  AHP -TOPSIS  dalam
Sistem  Pendukung  Rekomendasi  Mahasiswa Berprestasi,” Jambura J. Informatics , vol. 3, no. 1,
pp. 01 – 10, 2021, doi: 10.37905/jji.v3i1.10246.
[7] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Jurnal Pengertian Topsis,”  vol.  5,  no.  5,  pp.  621– 628,  2018,  doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[8] R.  Renaldo,  E.  Y.  Anggraeni,  and  E.  R.  HC, “Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Di
Stmik Pringsewu,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 9, no. 1, 2019, doi:
10.36448/jmsit.v9i1.1225.
[9] T.  Kristiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk Pemilihan  Lokasi  Pendirian  Glosir  Puls a,”
Paradigma , vol. XX, no. 1, pp. 8 – 12, 2018.
[10] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber Dengan  Metode  Support  Vector  Machine Berbasis  SMOTE,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI , vol.  8,  no.  2,  pp.  174 – 180,  2022,  doi:
10.31294/jtk.v4i2.
[11] A.  Muljadi,  A.  Khumaidi,  and  N.  L.  Chusna, “Implementasi Metode TOPSIS untuk Menentukan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Web Pada PT. Mun Hean Indonesia,” J. Ilm. Merpati
(Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 2, p. 101, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p04.
[12] I. Muzakkir, “Penerapan  Metode Topsis Untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii,” Ilk.
J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  274 – 281,  2017,  doi: 10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.