## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Volume 09, Nomor 01, Juni 2019
JUDUL HAL SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (DECISION  SUPPORT  SYSTEM) PENILAIAN  KEDISIPLINAN  SISWA  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS (STUDI KASUS: SMK MA’ARIF SUKOHARJO) 1 - 7 METODE  AUDIT  TATA  KELOLA  TEKNOLOGI  INFORMASI  PADA  BADAN USAHA MILIK NEGARA 8 - 12 METODE  TOPSIS  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA DI STMIK PRINGSEWU 14 - 18 METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN LOKASI HOME INDUSTRI DI KABUPATEN PRINGSEWU 19 - 26 SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  PADA  AYAM  BROILER  DENGAN METODE FORWARD CHAINING 27 - 32 PENERAPAN  METODE  SAW  (SIMPLE  ADDITEVE  WIEGHT)  DALAM PENENTUAN  KONSUMEN  KREDIT  KENDARAAN  BERMOTOR  (STUDI KASUS FIF GROUP) 33- 42 Fakultas Ilmu Komputer

## Universitas Bandar Lampung
JMSIT  Volume 09  Nomor 01 Lampung, Juni 2019 ISSN 2088-5555
TIM PENYUNTING

## Penanggung Jawab
Ahmad Cucus, S.Kom., M.Kom.
Ketua Tim Redaksi: Taqwan Thamrin, ST, M.Sc.

## Penyunting Ahli (Mitra Bestari):
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Dra. Wamiliana, MA., Ph.D (Universitas Lampung) Iing Lukman, M.Sc., Ph. D (Universitas Malahayati)

## Penyunting:
Fenty Ariani, S.Kom, M.Kom Robby Yuli Endra, S.Kom.,M.Kom Ayu Kartika Puspa, S.Kom, M.TI Erlangga, S.Kom, M.Kom Wiwin Susanty, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kusuma, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lt.2
Jl. ZA Pagar Alam No.89, Gedong Meneng, Rajabasa Bandar Lampung e-mail: jurnalfik@ubl.ac.id

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM) PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK MA’ARIF SUKOHARJO)
Rina Wati #1 , Suyono *2
Prodi  Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung
1 rinastmik12@@gmail.com
2 yono.psw@gmail.com

## ABSTRAK
Penanaman kedisiplinan merupakan susuatu yang perlu diberikan kepada setiap siswa  agar setiap sekolah dapat    menjadikan  siswa  yang  tertib  dan  berprilaku  baik.  Kedisiplinan  memerlukan  Penilaian  sehingga setiap sekolah dapat mengetahui seberapa besar nilai kedisiplinan setiap siswa. Dalam penelitian ini kriteria – kriteria dan penerapan metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) dalam  pengambilan  keputusan  dapat  mempermudah  dalam  memberikan    penilaian  kedisiplinan  siswa  di SMK Ma’arif Sukoharjo  agar  penilaian dapat dilakukan dengan lebih optimal, dan waktu yang diperlukan menjadi  lebih  efisien  sehingga  siswa  dapat  lebih  disiplin waktu,  disiplin  menegakan  aturan,  disiplin  sikap, dandisiplin  beribadah.  Nilai  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  maka  V 4 merupakan siswa  yang  memiliki kedisiplinan  tinggi,  dan  V 5 merupakan  siswa  yang  mempunyai  kedisiplinan  yang  rendah  sehingga  sekolah dapat memberikan tegurakn kepada V 5 agar dapat lebih meningkatkan kedisiplinan.
Kata Kunci : Penilaian Kedisiplinan, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS

## 1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Kedisiplinan  adalah  peraturan  yang  selalu  di terapkan  di  setiap  sekolah.  Dengan  adanya penanaman  kedisiplinan  setiap  sekolah  akan  lebih mudah  memberikan  pendidikan  kepada  setiap siswa  sehingga  setiap  sekolah  akan  menjadikan siswa yang tertib dan berprilaku baik.
SMK  Ma’arif  Sukoharjo  merupakan  sekolah menengah  kejuruan  di  kabupaten  pringsewu  yang ingin  menerapkan  penilaian  kedisiplinan  pada setiap  siswa.  Penilaian  ini  di  tujukan  agar  siswa dapat  lebih  disiplin  waktu,  menegakan  aturan, sikap, dan beribadah.
Dalam  hal  ini    sekolah    perlu  melakukan suatu  penilaian  agar  dapat  mengetahui  tingkat kedisiplinan  dan  melakukan  evaluasi  sehingga kualitas  disiplin  siswa  dapat  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Penerapan  penilaian  kedisiplinan  di  SMK Ma’arif  Sukoharjo  ini  akan  diukur  menggunakan absensi  dan  proses  belajar  mengajar  yang  akan ditentukan  oleh  beberapa  faktor  seperti  kehadiran, keterlambatan  dan belajar mengajar. Setiap proses tersebut  belum  diketahui  tingkat  keberhasilan sekolah dalam memperhatikan  kedisiplinan siswa.
Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Menurut  (Kusumadewi,  2006)  dalam Bukunya Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  TOPSIS
( Technique For Order Preference By Similarity To Ideal  Solution )  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif ( 𝐴 + ),  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi ideal negatif ( 𝐴 − ).
Konsep  dasar  dari  TOPSIS  yang  tidak  hanya mencari jarak terpendek dari 𝐴 + tetapi juga jarak terpanjang  dari 𝐴 − ,  diharapkan  satu-satunya kemungkinan  solusi  ideal  terbaik.  Karena  apabila dicari  jarak  terpanjang  dari 𝐴 + dan  jarak terpendek  dari 𝐴 − alternatif  keputusan  terbaik tidak akan dihasilkan. (Kusumadewi, 2006)
Banyaknya siswa memberikan kesulitan sekolah  dalam  memberikan  penilaian  ,    maka  dari itu sekolah memerlukan sistem untuk mempermudah  memberikan  penilain  kedisiplinan siswa.  Untuk    mempermudah    memberikan penilaian  tersebut    akan  dibangun  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  TOPSIS ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution ) yang dapat membantu memberikan penilaian  kedisiplinan  siswa  di  SMK  Ma’arif Sukoharjo.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dapat rumusan masalah adalah sebagai berikut:
1.  Bagaimana  membuat  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  sekolah
memberikan  penilaian  kedisiplinan  pada siswa.
2.  Bagaimana  merancang  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS

## 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yang  dapat dicapai :
1. Merancang sistem pendukung keputusan untuk memberikan penilaian kedisiplinan pada siswa menggunakan metode TOPSIS.
2. Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu sekolah dalam memberikan penilaian kedisiplinan pada siswa.

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  bukunya Decision  Support  System And  Intellegent  Systems (Turban,  dkk,  2005) menyatakan  bahwa  sebuah  SPK  dapat  terdiri  dari empat buah komponen, yaitu:
1. Subsistem Manajemen Data. Termasuk  basis  data  yang  berisi  data-data relevant  untuk  situasi  yang  terjadi  dan dikelola  dalam  sebuah  piranti  lunak  yang disebut database management system (DBMS).  Subsistem  ini  adalah  bagian  yang menangani  semua  penyimpanan  maupun pengelolaan data dalam SPK.
2. Subsistem Manajemen Model. Subsistem  Manajemen  Model  adalah  sebuah paket  piranti  lunak  yang  meliputi  model keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen,  atau model  kuantitatif  lainnya  yang  menyediakan kemampuan analitis bagi sistem dan manajemen  piranti  lunak  yang  layak.  Piranti lunaknya  sering  disebut model  database management system (MBMS).
3. Subsistem Antarmuka. Subsistem  antarmuka  berfungsi  sebagai penghubung pengguna dengan sistem. Pengguna  dapat  berkomunikasi  dan  memberi perintah  pada  sistem  dengan  menggunakan komponan-komponen  yang  disediakan  pada antarmuka.
4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan Subsistem ini dapat berdiri sebagai komponen sendiri atau mendukung komponen  lain.  Fungsinya  adalah  untuk menyediakan  intelijen  untuk  kepentingan sang pengambil keputusan.
Sebuah  SPK  harus  memiliki  tiga  komponen utama,  yaitu  DBMS,  MBMS,  dam  antarmuka. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan merukapan pilihan opsional.
2.2 Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision
Support System)
Menurut  (Turban,  dkk,  2005)  dalam  buku Decision  Support  System  And  Intellegent  Systems mendefinisikan bahwa sistem pendukung keputusan  sebagai  sistem  berbasis  komputer  yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi, sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen sistem pendukung  keputusan  lain),  sistem  pengetahuan (respositori pengetahuan domain masalah yang ada pada  sistem  pendukung  keputusan  atau  sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan  masalah  (hubungan  antara  dua komponen  lainnya,  terdiri  dari  satu  atau  lebih kapabilitas  manipulasi  masalah  umum  yang diperlukan untuk pengambilan keputusan).

## 2.3   Definisi Disiplin
Disiplin  adalah  proses  pengendalian  diri  dan pelaksanaan yang teratur dan menunjukkan tingkat kesungguhan. Dalam bukunya Manajemen Sumber Daya Manusia (Sutrisno, 2013) mengutip pendapat beberapa penulis asing tentang pengertian  disiplin.  Pendapat-pendapat  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Terry,  disiplin  merupakan  alat  penggerak karyawan. Agar tiap pekerjaan dapat berjalan dengan  lancar,  maka  harus  diusahakan  agar ada  disiplin  yang  baik.  Terry  kurang  setuju jika  disiplin  hanya  dihubungkan  dengan  hal- hal  yang  kurang  menyenangkan  (hukuman), karena  sebenarnya  hukuman  merupakan  alat paling akhir untuk menegakkan disiplin.
2. Latainer,  mengartikan  disiplin  sebagai  suatu kekuatan  yang  berkembang  di  dalam  tubuh karyawan  dan  menyebabkan  karyawan  dapat menyesuaikan  diri  dengan  sukarela  pada keputusan,  peraturan,  dan  nilai-nilai  tinggi dari pekerjaan dan perilaku.
3. Beach,  disiplin  mempunyai  dua  pengertian. Arti  yang  pertama,  melibatkan  belajar  atau mencetak perilaku dengan menerapkan imbalan  atau  hukuman.  Arti  kedua  lebih sempit  lagi,  yaitu  disiplin  ini  hanya  bertalian dengan  tindakan  hukuman  terhadap  pelaku kesalahan.

## 2.4   Definisi Siswa
Menurut  (Sri,  2013)  dalam  buku Ilmu Pendidikan  Islam ,  menyebutkan  bahwa  kata murid/siswa  (peserta  didik)  berasal  dari  bahasa Arab,  yang  artinya  orang  yang  menginginkan. Menurut  Abudin  Nata,  siswa  diartikan  sebagai orang yang menghendaki untuk mendapatkan ilmu pengetahuan,  keterampilan,  pengalaman,  dan kepribadian  yang  baik  dengan  cara  sungguh-
sungguh  sebagai  bekal  hidupnya  agar  bahagia dunia  dan  akhirat.  Disamping  itu,  dijumpai  istilah lain  yang  sering  digunakan  dalam  bahasa  Arab, yaitu tilmidz yang berarti pelajar. Bentuk jamaknya adalah talamidz .  Kata  ini  lebih  merujuk  pada pelajar  yang  belajar  di  madrasah.  Kata  lainnya adalah thalib yang  artinya  pencari  ilmu,  pelajar, atau mahasiswa.

## 2.5    Proses pengambilan keputusan
Menurut (Turban, 2011) dalam buku
Decision  Support  System  And  Intellegent  Systems ,
Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan  beberapa  tindakan  alternatif  untuk mencapai satu atau lebih tujuan. Melihat dari tugas bagian  manajerial  yang  melibatkan  perencanaan, dan  untuk  merencanakan  sesuatu  dibutuhkan keputusan,  disimpulkan  dalam  satu  perusahaan bahwa pembuat keputusan adalah tingkat manajerial ke atas.
Para  manajer  biasanya  mengambil  keputusan dengan  mengikuti  proses  yang  terdiri  dari  empat langkah, yaitu:
1. Definisikan masalah (misal: situasi keputusan yang  mungkin  menghadapi  kesulitan  atau yang memiliki peluang).
2. Bangun model yang mendeskripsikan masalah sebenarnya atau dalam dunia nyata.
3. Identifikasikan  solusi  yang  memungkinkan pada  masalah  yang  dimodelkan  dan  evaluasi solusi tersebut.
4. Bandingkan,  pilih,  dan  rekomendasikan solusi potensial bagi masalah tersebut.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 TOPSIS
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan  keputusan  dapat  menentukan  solusi ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Solusi  ideal positif  memaksimalkan  kriteria  manfaat  dan meminimalkan  kriteria  biaya,  sedangkan  solusi ideal  negatif  memaksimalkan  kriteria  biaya  dan meminimalkan kriteria manfaat.
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebegai berikut:
1.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi. 2.   Membuat
matriks
keputusan
yang
ternormalisasi terbobot.
3.  Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif.
4.   Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif.
5.  Menentukan nilai
TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi, yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗
√∑ 𝑥 2 𝑎 𝑘 𝑚 𝑖=1 𝑥 𝑖𝑗 2
dengan i=1,2…,m dan j=1,2,…,n. Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (yij) sebagai : 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 dengan i=1,2…,m dan j=1,2,…,n.
𝐴 + =( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝐴 − =( 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − )
dengan
𝑦 1 + = { max 𝑖 = 𝑦 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑖 = 𝑦 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 } 𝑦 1 − = { max 𝑖 = 𝑦 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min
𝑖 = 𝑦 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
}
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑘 𝑛 𝑗=1 i=1,2,...,m.
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −  𝑦 1 − ) 2 𝑛 𝑗=1
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖   = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 +
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 3.2 Kriteria dan bobot
Dalam  penelitian  ini  ada  bobot  dan  kriteria yang  ditetapkan  dalam  menentukan  siswa  terbaik dalam  kedisiplinan.  Berikut  langkah-langkah dalam metode ini:
1. Menentukan kriteria dalam penilaian kedisiplinan  siswa.  Kriteria    yang  dibutuhkan
dalam  penilaian  kedisiplinan  ini  adalah disiplin  waktu,  disiplin  mengakan  aturan, disiplin sikap, disiplin belajar, disiplin beribadah.
2. Menentukan  bobot  setiap  kriteria  dinilai dengan 1 sampai 5 yaitu :

## Tabel 1. Sekor nilai Kriteria
Kriteria Persentasi bobot Disiplin waktu 30% Disiplin menegakan aturan 20% Disiplin sikap 10% Disiplin belajar 30 % Disiplin beribadah 10 %
Tabel 2. Sekor nilai Kriteria Kriteria Nilai Rangking Disiplin waktu 90 – 100 80 – 89 70 – 79 60 – 69 < 60 5 4 3 2 1 Disiplin menegakan aturan 90 – 100 80 – 89 70 – 79 60 – 69 < 60 5 4 3 2 1 Disiplin sikap 90 – 100 80 – 89 70 – 79 60 – 69 < 60 5 4 3 2 1 Disiplin belajar 90 – 100 80 – 89 70 – 79 60 – 69 < 60 5 4 3 2 1 Disiplin beribadah 90 – 100 80 – 89 70 – 79 60 – 69 < 60 5 4 3 2 1
3. Membuat  data  siswa  pada  setiap  nilai  yang  di ambil dari data wali kelas :
Tabel 3. data siswa pada setiap nilai
Alternatif
Kriteria
C1  C2  C3  C4  C5 A1 80 80 70 75 85 A2 70 75 80 83 75 A3 65 85 85 70 70 A4 90 85 80 80 85 A5 70 65 75 65 70
Keterangan :
C1  : Disiplin waktu C2  : Disiplin menegakan aturan
C3  : Disiplin sikap C4  : Disiplin belajar C5  : Disiplin beribadah
Alternatif  A1= Andi Alternatif  A2= Ayu Alternatif  A3= Beni Alternatif  A4= Catur Alternatif  A5= Raka
4. Membuat  kecocokan  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  di  buat  sesuai  dengan  data  siswa sesuai nilai :
Tabel 4. Kecocokan alternatif pada setiap kriteria Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 4 4 3 3 4
A2 3 3 4 4 3 A3 2 4 4 3 3 A4 5 4 4 4 4 A5 3 2 3 2 3
Bobot : 3,2,1,3,1

## 4. Hasil dan Pembahasan
Wali  kelas  mengisikan  nilai  setiap  kriteria,  nilai dari  seluruh  inputan  dirata  –  rata  kemudian  memulai penghitungan menggunakan metode TOPSIS

## 4.1 Menghitiung matriks ternormalisasi
Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada penyelesaian berikut :
𝑋 1 = √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 3 2 = 7,937253933
𝑟 11 =
4 7,9372 = 0,503952631
𝑟 21 = 3 7,9372 = 0,377964473
𝑟 31 = 2 7,9372 = 0,251976315
𝑟 41 = 5 7,9372 = 0,629940788
𝑟 51 = 3 7,9372 = 0,377964473
𝑋 2 = √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 7,810249676 𝑟 12 = 4 7,8102 = 0,51214752 𝑟 22 = 3 7,8102 = 0,38411064
𝑟 32 = 4 7,8102 = 0,51214752
𝑟 42 = 4
7,8102 = 0,51214752
𝑟 52 = 2 7,8102 = 0,25607376 𝑋 3 = √3 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 = 8,124038405
𝑟 13 =
3 8,124038405 = 0,369274473 𝑟 23 =
4 8,124038405 = 0,492365964
𝑟 33 = 4 8,124038405 = 0,492365964 𝑟 43 = 4 8,124038405 = 0,492365964 𝑟 53 =
3 8,124038405 = 0,369274473
𝑋 4 = √3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 = 7,348469228
𝑟 14 = 3 7,348469228 = 0,40824829
𝑟 24 = 4 7,348469228 = 0,544331054
𝑟 34 = 3 7,348469228 = 0,40824829
𝑟 44 = 4 7,348469228 = 0,544331054 𝑟 54 = 2 7,348469228 = 0,272165527
𝑋 5 = √4 2 + 3 + 3 2 + 4 2 + 3 = 7,681145748
𝑟 15 = 3 7,681145748 = 0,520755644
𝑟 25 = 4 7,681145748 = 0,390566733
𝑟 35 = 3 7,681145748 = 0,390566733
𝑟 45 = 4 7,681145748 = 0,520755644 𝑟 55 = 2 7,681145748 = 0,390566733

## 4.2 Menghitung Matriks Ternormalisasi Terbobot
Matriks keputusan  yang ternormalisasi terbobot dapat di lihat pada penyelesaian berikut.
y 11 = (3)(0,503952631) = 1,511857892 y 12 = (2)(0,51214752) = 1,024295039 y 13 = (1)(0,369274473) = 0,369274473 y 14 = (3)(0,40824829) = 1,224744871 y 15 = (1)(0,520755644) = 0,520755644
y 21 = (3)(0,377964473) = 1,133893419
y 22 = (2)(0,38411064) = 0,76822128
y 23 = (1)(0,492365964) = 0,492365964
y 24 = (3)(0,544331054) = 1,632993162
y 25 = (1)(0,390566733) = 0,390566733
y 31 = (3)(0,251976315) = 0,755928946 y 32 = (2)(0,51214752) = 1,024295039 y 33 = (1)(0,492365964) = 0,492365964
y 34 = (3)(0,40824829) = 1,224744871
y 35 = (1)(0,390566733) = 0,390566733
y 41 = (3)(0,629940788) = 1,889822365 y 42 = (2)(0,51214752) = 1,024295039
y 43 = (1)(0,492365964) = 0,492365964 y 44 = (3)(0,544331054) = 1,632993162 y 45 = (1)(0,520755644) = 0,520755644
y 51 = (3)(0,377964473) = 1,133893419 y 52 = (2)(0,25607376) = 0,51214752 y 53 = (1)(0,369274473) = 0,369274473 y 54 = (3)(0,272165527) = 0,816496581
y 55 = (1)(0,390566733) = 0,390566733

## 4.3   Menghitung matriks solusi ideal positif
Matriks  solusi  idea  positif  dapat  di  lihat  pada penyelesaian berikut.
𝑦 1 + = max{ 1,511857892; 1,024295039 ; 0,369274473;  1,224744871;
0,520755644}
= 1,511857892
𝑦 2 + = max {1,133893419 ; 0,76822128 0,492365964 ; 1,632993162 0,390566733 }
= 1,632993162
𝑦 3 + = max {0,755928946 ; 1,024295039 0,492365964 ; 1,224744871 0,390566733 }
= 1,224744871
𝑦 4 + = max {1,889822365 ; 1,024295039 0,492365964 ; 1,632993162 0,520755644 }
= 1,889822365
𝑦 5 + = max {1,133893419 ; 0,51214752 0,369274473 ; 0,816496581 0,390566733 }
= 1,133893419

## 4.4   Menghitung matriks solusi ideal negatif
Matriks  solusi  idea  negatif  dapat  di  lihat  pada penyelesaian berikut.
𝑦 1 − = min{ 1,511857892; 1,024295039 ; 0,369274473;  1,224744871;
0,520755644}
= 0,369274473
𝑦 2 − = min {1,133893419 ; 0,76822128 0,492365964 ; 1,632993162 0,390566733 }
= 0,390566733 𝑦 3 − = min {0,755928946 ; 1,024295039 0,492365964 ; 1,224744871 0,390566733 }
= 0,390566733
𝑦 4 − = min {1,889822365 ; 1,024295039 0,492365964 ; 1,632993162 0,520755644 }
= 0,492365964
𝑦 5 − = min {1,133893419 ; 0,51214752 0,369274473 ; 0,816496581
0,390566733 } = 0,369274473
4.5   Menghitung jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif
Jarak  solusi  idea  positif  dapat  di  lihat  pada penyelesaian berikut.
𝐷 1 + = √ (1,889822365 − 1,511857892) 2 + (1,024295039 − 1,024295039) 2 + (0,492365964 − 0,369274473) 2 + (1,632993162 − 1,224744871) 2 + (0,520755644 − 0,520755644) 2 = 0,569802882
𝐷 2 + = √ (1,889822365 − 1,133893419) 2 + (1,024295039 − 0,76822128) 2 + (0,492365964 − 0,369274473) 2 + (1,632993162 − 1,224744871) 2 + (0,520755644 − 0,520755644) 2 = 0,808672674 𝐷 3 + = √ (1,889822365 − 0,755928946) 2 + (1,024295039 − 1,024295039) 2 + (0,492365964 − 0,492365964) 2 + (1,632993162 − 1,224744871) 2 + (0,520755644 − 0,390566733) 2
= 1,212159274
𝐷 4 + = √ (1,889822365 − 1,889822365) 2 + (1,024295039 − 1,024295039) 2 + (0,492365964 − 0,492365964) 2 + (1,632993162 − 1,632993162) 2 + (0,520755644 − 0,520755644) 2 = 0 𝐷 5 + = √ (1,889822365 − 1,133893419) 2 + (1,024295039 − 0,51214752) 2 + (0,492365964 − 0,369274473) 2 + (1,632993162 − 0,816496581) 2 + (0,520755644 − 0,390566733) 2
Jarak solusi idea positif dapat di lihat pada penyelesaian berikut.
𝐷 1 − = √ (1,511857892 − 0,755928946) 2 + (1,024295039 − 0,51214752) 2 + (0,369274473 − 0,369274473) 2 + (1,224744871 − 0,816496581) 2 +
(0,520755644 − 0,390566733) 2 = 1,008632 𝐷 2 + = √ (1,133893419 − 0,755928946) 2 + (0,76822128 − 0,51214752) 2 + (0,369274473 − 0,369274473) 2 + (1,224744871 − 0,816496581) 2 + (0,520755644 − 0,390566733) 2 = 0,94353 𝐷 3 + = √ (0,755928946 − 0,755928946) 2 + (1,024295039 − 0,51214752) 2 + (0,492365964 − 0,369274473) 2 + (1,224744871 − 0,816496581) 2 + (0,390566733 − 0,390566733) 2
= 0,666418 𝐷 4 + = √ (1,889822365 − 0,755928946) 2 + (1,024295039 − 0,51214752) 2 + (0,492365964 − 0,369274473) 2 + (1,632993162 − 0,816496581) 2 + (0,520755644 − 0,390566733) 2 = 1,498925
𝐷 5 + = √ (1,133893419 − 0,755928946) 2 + (0,51214752 − 0,51214752) 2 +
(0,369274473 − 0,369274473) 2 + (0,816496581 − 0,816496581) 2 +
(0,390566733 − 0,390566733) 2 = 0,377964
4.6    Menghitung nilai preferensi untuk setiap Alternatif
Nilai preferensi untuk setiap Alternatif dapat di lihat pada penyelesaian be rikut.
V 1 = 1,008632 0,569802882 + 1,008632 = 0,639008 V 2 = 0,94353 0,808672674 + 0,94353 = 0,538482 V 3 = 0,666418 1,212159274 + 0,666418 = 0,354746
V 4 = 1,498925
0 + 1,498925 = 1 V 5 = 0,377964 1,2379382 + 0,377964 = 0,233903

## 4.7 Analisa Pembahasan dan Hasil
Dari  pengujian  diatas  maka  dapat  disimpulkan bahwa V 4 Nilai terbesar dan V 5 Nilai terkecil dari penjumlahan  di  atas.  Dengan  demikian  alternatif A 1 (Catur)  adalah  siswa  yang  memiliki kedisiplinan tinggi dan alternatif  A 5 (Raka) adalah siswa yang memiliki kedisiplinan rendah.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan dan Saran
Sistem pendukung keputusan penilaian kedisiplinan  siswa    yang  di  ambil  berdasarkan kriteria  –  kriteria  yang  sudah  di  tentukan  seperti  : disiplin waktu, disiplin menegakan aturan, disiplin sikap, disiplin belajar, dan disiplin beribadah. Dari  hasil  pengujian  sistem  pendukung keputusan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1.  Sistem pendukung keputusan dapat membantu sekolah dalam memberikan penilaian kedisiplinan pada siswa.
2.  Metode  TOPSIS  dapat  mempermudah  dalam pengambilan
keputusan penilaian kedisiplinan siswa.

## 5.2 Saran
Dari  hasil  kesimpulan  di  atas  diharapkan Sistem  Informasi  ini  dapat  dikembangkan  lebih jauh  dengan  pengolahaan  data  siswa  yang  lebih banyak sehingga dapat digunakan sebagai penilaian kedisiplinan pada siswa.

## Daftar Pustaka
[1]   Kusumadewi,  S.,  dkk.,  2006,  “Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM)”, Yogyakarta : Graha Ilmu.
[2]  Turban,  E.,Aronson;  &  J.E.;  &  Liang,  2005. Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems. New Jersey: Pearson Education Inc.
[3]   Sutrisno,  Edy.  2013. Manajemen  Sumber
Daya Manusia, Yogyakarta:Prenada Media.
[4]  Sri  Minarti.  2013 ,  Ilmu  Pendidikan  Islam , Jakarta : Amzah.