Penerapan Metode TOPSIS Untuk Menentukan Prestasi Akademik

Siswa Pada SMK Pariwisata

Depok

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Sarjana

ADITIA DWINANTO

11180338

Program Studi Teknik Informatika

STMIK Nusa Mandiri Jakarta

2019

PERSEMBAHAN

Dengan mengucap puji syukur kepada Allah S.W.T, skripsi ini kupersembahkan

untuk:

1. Bapak Satuhu Rusmantio dan Ibu Dian Julianti Widiastuti tercinta yang telah

membesarkan aku dan selalu membimbing, mendukung, memotivasi, memberi

apa yang terbaik bagiku serta selalu mendoakan aku untuk meraih kesuksesanku.

2. Adikku dan kakakku yang telah menjadi curahan hatiku, yang telah memberiku

semangat, aku selalu sayang kalian.

3. Teman – Teman Kelas 11.8C.10, yang selalu setia dan memberikan semangat.

Tanpa mereka,

aku dan karya ini tak akan pernah ada

ii

iii

iv

v

PANDUAN PENGGUNAAN HAK CIPTA

Skripsi sarjana yang berjudul “Penerapan Metode TOPSIS Untuk

Menentukan Prestasi Akademik Siswa Pada SMK Pariwisata Depok” adalah

hasil karya tulis asli ADITIA DWINANTO dan bukan hasil terbitan sehingga

peredaran karya tulis hanya berlaku dilingkungan akademik saja, serta memiliki hak

cipta. Oleh karena itu, dilarang keras untuk menggandakan baik sebagian maupun

seluruhnya karya tulis ini, tanpa seizin penulis.

Referensi kepustakaan diperkenankan untuk dicatat tetapi pengutipan atau

peringkasan isi tulisan hanya dapat dilakukan dengan seizin penulis dan disertai

ketentuan pengutipan secara ilmiah dengan menyebutkan sumbernya.

Untuk keperluan perizinan pada pemilik dapat menghubungi informasi

yang tertera di bawah ini:

Nama : ADITIA DWINANTO

Alamat : Jl.Kp, Setu Rt.07 Rw.013 No. 028 Kec. Bojonggede Kab.

Bogor

No. Telp : 0895331567536

E-mail : adityadwinanto@gmail.com

vi

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, dengan mengucapkan puji syukur kehadirat Allah SWT, yang

telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga pada akhirnya penulis dapat

menyelesaikan tugas ini dengan baik. Dimana Skripsi ini penulis sajikan dalam

bentuk buku yang sederhana. Adapun judul Skripsi, yang penulis ambil sebagai

berikut, “Penerapan Metode TOPSIS Untuk Menentukan Prestasi Akademik

Siswa Pada SMK Pariwisata Depok”.

Tujuan penulisan Skripsi ini dibuat sebagai salah satu syarat kelulusan Program

Sarjana STMIK Nusa Mandiri. Sebagai bahan penulisan diambil berdasarkan hasil

penelitian (eksperimen), observasi dan beberapa sumber literatur yang mendukung

penulisan ini. Penulis menyadari bahwa tanpa bimbingan dan dorongan dari

semua pihak, maka penulisan Skripsi ini tidak akan lancar. Oleh karena itu

pada kesempatan ini, izinkanlah penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Ketua STMIK Nusa Mandiri

2. Wakil Ketua I STMIK Nusa Mandiri

3. Ketua Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri.

4. Ibu Susliansyah, S.Kom, selaku Dosen Pembimbing Skripsi.

5. Bapak/ibu dosen Sistem Informai STMIK Nusa Mandiri yang telah

memberikan penulis dengan semua bahan yang diperlukan.

6. Ibu Ludia Sari Yaissa, S.Kom sebagai Kepala Sekolah SMK Pariwisata Depok

yang telah memberi izin melakukan riset di sekolah SMK Pariwisata Depok.

7. Orang tua tercinta yang telah memberikan dukungan moral maupun spritual.

8. Rekan-rekan mahasiswa kelas 11.8C.10.

Serta semua pihak yang terlalu banyak untuk disebut satu persatu

sehingga terwujudnya penulisan ini. Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini

vii

masih jauh sekali dari sempurna, untuk itu penulis mohon kritik dan saran yang

bersifat membangun demi kesempurnaan penulisan dimasa yang akan datang.

Akhir kata semoga skripsi ini dapat berguna bagi penulis khususnya dan

bagi para pembaca yang berminat pada umumnya.

Jakarta, 30 Juli 2019

Penulis

Aditia Dwinanto

viii

ABSTRAKSI

Aditia Dwinanto 11180338, Penerapan Metode TOPSIS Untuk Menentukan

Prestasi Akademik Siswa Pada SMK Pariwisata Depok.

Pendidikan mempunyai peranan yang sangat penting untuk kemajuan bangsa ini

Salah satu hal yang penting dari pendidikan yaitu prestasi siswa, prestasi siswa merupakan suatu hal yang penting bagi semua pihak yang terkait secara langsung

maupun tidak langsung, Khususnya bagi SMK Pariwisata Depok prestasi peserta didik merupakan salah satu tolak ukur dalam keberhasilan penyelenggaraan pendidikan. Pemilihan siswa berprestasi di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)

Pariwisata Depok selalu dilaksanakan setiap semester. Saat ini proses dalam menentukan siswa berprestasi di SMK Pariwisata Depok ini masih menggunakan

sistem yang masih manual sehingga memerlukan waktu yang lama dalam menentukan prestasi siswa. Hal ini karena melakukan pencatatan data siswa yang cukup banyak. Selain itu masih kurang relevan dalam menentukan siswa berprestasi

dikarenakan belum menggunakan metode perhitungan yang tepat mengakibatkan perhitungan menjadi tidak akurat.. Dalam menyikapi masalah tersebut diperlukan

sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam menentukan siswa berprestasi. Dalam sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode dalam melakukan perhitungan algoritma. Salah satu yang relevan dalam menentukan

prestasi akademik siswa yaitu dengan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Karena Metode Technique For Order

Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) mampu melakukan perangkingan terhadap alternatif terpilih, dimana. alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi

ideal negatif. Dari hasil perhitungan, siswa dengan nilai tertinggi adalah Ambar Dwi Susilawati dengan nilai preferensi 0.852425

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Prestasi.

ix

ABSTRACTION

Aditia Dwinanto 11180338, Application of TOPSIS to Determine Student Academic Achievement at Depok Tourism Vocational School.

Education has a very important role for the advancement of this nation One of the important things of education is student achievement, student achievement is an

important matter for all parties directly or indirectly related, especially for Citayam Tourism Vocational High School students' achievement is one of benchmarks in the successful implementation of education. The selection of outstanding students in the

Citayam Tourism Vocational High School (SMK) is always held every semester. Currently the process of determining student achievement at Citayam Tourism

Vocational School still uses a manual system that requires a long time in determining student achievement. This is because there are quite a lot of student data records. In addition, it is still less relevant in determining high achieving students because they

have not used the right calculation method resulting in an inaccurate calculation. In addressing these problems a decision support system is needed that can help in

determining student achievement. In a decision support system there are several methods for calculating algorithms. One that is relevant in determining student academic achievement is the Technique For Order Preference by Similarity to Ideal

Solution (TOPSIS) method. Because Technique For Order Preference Method by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is able to rank the selected alternatives, where.

the alternative chosen must have the shortest distance to the positive ideal solution and the farthest distance to the negative ideal solution. From the calculation results, the student with the highest score is Ambar Dwi Susilawati with a preference value

of 0.852425.

Keywords: Decision Support Technique, Technique for Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Achievement.

x

DAFTAR ISI

Halaman

Lembar Judul Skripsi ................................................................................................ i Lembar Persembahan ................................................................................................ ii Lembar Pernyataan Keaslian Skripsi ....................................................................... iii

Lembar Pernyataan Persetujuan Publikasi Karya Ilmiah......................................... iv Lembar Persetujuan dan Pengesahan Skripsi ........................................................... v

Lembar Panduan Penggunaan Hak Cipta .................................................................vi Kata Pengantar ......................................................................................................... vii

Lembar Abstraksi ..................................................................................................... ix Daftar Isi .................................................................................................................. xi

Daftar Gambar.......................................................................................................... xiii Daftar Tabel ............................................................................................................. xiv

BAB I PENDAHULUAN.................................................................................. 1

1.1. Latar Belakang Masalah .................................................................. 1

1.2. Identifikasi Masalah ......................................................................... 3 1.3. Maksud dan Tujuan.......................................................................... 3 1.4. Metode Penelitian ............................................................................ 4

A. Observasi..................................................................................... 4 B. Wawancara .................................................................................. 4

C. Studi Pustaka ............................................................................... 4 1.5. Ruang Lingkup................................................................................. 4

1.6. Hipotesis .......................................................................................... 5

BAB II LANDASAN TEORI ............................................................................ 6

2.1. Tinjauan Pustaka .............................................................................. 6

2.2. Penelitian Terkait ............................................................................ 11 2.3. Tinjauan Organisasi/Objek Penelitian............................................. 13

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ......................................................... 16

3.1. Tahapan Penelitian .......................................................................... 16

3.2. Instrumen Penelitian ...................................................................... 19 3.3. Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sampel Penelitian......... 20

3.4. Metode Analisis Data ..................................................................... 22 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ................................. 28

4.1. Analisa Masalah ............................................................................. 28 4.2. Pengolahan Data Dan Perhitungan Dengan Mengggunakan

Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)........................................................................................ 30 4.3. Hasil Penelitian .............................................................................. 61

BAB V PENUTUP.............................................................................................. 63

5.1. Kesimpulan 63

xi

5.2. Saran .............................................................................................. 64

Daftar Pustaka .......................................................................................................... 65

Daftar Riwayat Hidup .............................................................................................. 68 Lembar Konsultasi Bimbingan ................................................................................ 69 Surat Keterangan Riset 70

xii

DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar II.1 Struktur Organisasi ......................................................................... 14

Gambar IV.1 Hasil Akhir Penelit ian ................................................................... 62

xiii

DAFTAR TABEL

Hala m a n

Tabel III.1 Tabel Populasi Penelitian ................................................................. 21 Tabel IV.1 Nilai alternatif terhadap masing – masing kriteria ........................... 30

Tabel IV.2 Data Matriks Ternormalisasi ............................................................ 34 Tabel IV.3 Bobot Kriter ia ................................................................................... 36 Tabel IV.4 Perkalian Kriteria 1 Matriks Normalisasi dengan Bobot ................. 36

Tabel IV.5 Perkalian Kriteria 2 Matriks Normalisasi dengan Bobot ................. 37 Tabel IV.6 Perkalian Kriteria 3 Matriks Normalisasi dengan Bobot ................. 38

Tabel IV.7 Perkalian Kriteria 4 Matriks Normalisasi dengan Bobot ................. 39 Tabel IV.8 Matriks Keputusan Normalisasi dengan Bobot................................ 41 Tabel IV.9 Solusi Ideal Positif (A ) ................................................................... 42

Tabel IV.10 Solusi Ideal Negatif (A ) ................................................................ 43 Tabel IV.11 Nilai Seperasi (Jarak) ...................................................................... 55 Tabel IV.12 Hasil Perhitungan Pendekatan Relati f............................................. 59

Tabel IV.13 Hasil Pengurutan Alternatif ............................................................ 60

xiv

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Pendidikan mempunyai peranan yang sangat penting untuk kemajuan bangsa

ini Salah satu hal yang penting dari pendidikan yaitu prestasi siswa, prestasi siswa

merupakan suatu hal yang penting bagi semua pihak yang terkait secara langsung

maupun tidak langsung (Fitriana, Harliana, & Handaru, 2018:153), Khususnya bagi

SMK Pariwisata Depok prestasi peserta didik merupakan salah satu tolak ukur dalam

keberhasilan penyelenggaraan pendidikan.

Pemilihan siswa berprestasi di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Pariwisata

Depok selalu dilaksanakan setiap semester. Proses menentukan prestasi akademik

siswa dilakukan dengan melakukan perhitungan nilai rata – rata rapot, nilai perilaku,

nilai aktivitas dan melakukan perekapan jumlah kehadiran siswa selama satu

semester kemudian nilai – nilai tersebut dijumlahkan satu per satu hingga

mendapatkan nilai akhir tertinggi, dan siswa dengan nilai akhir tertinggi tersebut

yang berhak menjadi siswa berprestasi

Saat ini proses dalam menentukan siswa berprestasi di SMK Pariwisata Depok

ini masih menggunakan sistem yang masih manual sehingga memerlukan waktu

yang lama dalam menentukan prestasi siswa. Hal ini karena melakukan pencatatan

data siswa yang cukup banyak. Selain itu masih kurang relevan dalam menentukan

siswa berprestasi dikarenakan belum menggunakan metode perhitungan yang tepat

mengakibatkan perhitungan menjadi tidak akurat.

1

2

Pembuatan laporan hasil pemilihan siswa berprestasi masih memerlukan waktu

yang cukup lama dikarenakan masih menggunakan sistem perekapan laporan secara

manual (Budi & Lestari, 2019:10). Dalam menyikapi masalah tersebut diperlukan

sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam menentukan siswa

berprestasi. Dalam sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode dalam

melakukan perhitungan algoritma. Salah satu yang relevan dalam menentukan

prestasi akademik siswa yaitu dengan metode Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

Menurut (Kristiana, 2018:8) “ Metode Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) mampu melakukan perangkingan terhadap

alternatif terpilih, dimana. alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat

dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif ”.

Bebetapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan sebelumnya dan menjadi

referensi penelitian ini diantaranya

Penelitian (Dewi, 2018:283) :

Pemilihan dan penetapan siswa terbaik menjadi suatu proses yang lama dan

rumit. Proses pemilihan tersebut banyak terdapat peluang untuk membuat keputusan yang salah karena proses pemilihan siswa berdasarkan subyektifitas.

Ini berarti kemungkinan besar bahwa siswa terbaik yang dipilih tidak mencapai standart yang diinginkan dan tidak memperoleh kandidat terbaik.

Penelitian (Budi & Lestari, 2019:10) :

Pemilihan siswa berprestasi di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Yapia Parung yang dilakukan setiap semester masih dilakukan secara konvensional seperti pihak sekolah memerlukan waktu yang cukup lama pada saat proses

pemilihan siswa berprestasi karena melakukan pencatatan data siswa yang cukup banyak, selain itu masih kurang relevan dalam pemilihan siswa

berprestasi dikarenakan belum menggunakan metode perhitungan yang tepat. Pembuatan laporan hasil pemilihan siswa berprestasi masih memerlukan waktu yang cukup lama di karenakan sistem perekapan laporan masih dilakukan

secara manual, dan belum adanya sistem informasi pendukung keputusan untuk menghasilkan pemilihan siswa berprestasi secara objektif dan relevan.

3

Berdasarkan permasalahan diatas, maka penulis melakukan penelitian dan

menuangkannya dalam skripsi dengan judul “Penerapan Metode TOPSIS Untuk

Menentukan Prestasi Akademik Siswa Pada SMK Pariwisata Depok”.

.

1.2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan diatas, dapat disimpulkan

identifikasi masalah sebagai berikut:

1. Proses perhitungan dalam menentukan prestasi akademik siswa masih dilakukan

secara manual.

2. Bagaimana mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dalam

menentukan prestasi akademik siswa dengan menggunakan metode Technique

For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

3. Bagaimana cara menentukan kriteria – kriteria, menentukan nilai bobot yang

diperlukan dalam membuat sebuah sistem pendukung keputusan untuk

menentukan prestasi akademik siswa.

1.3. Maksud dan Tujuan

Penulisan skripsi ini mempunyai maksud dan tujuan yang diharapkan dapat

tercapai dengan hasil yang optimal. Maksud penulisan skripsi ini antara lain :

1. Membuat sistem pendukung keputusan yang membantu untuk menentukan siswa

berprestasi pada SMK Pariwisata Depok.

2. Mempercepat proses perhitungan yang akurat dalam menentukan siswa

berprestasi dengan menggunakan metode Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

4

Sedangkan tujuan dari penulisan skripsi ini adalah sebagai salah satu syarat

kelulusan pada Program Strata Satu (S1) Program Studi Sistem Informasi Pada

STMIK Nusa Mandiri Jakarta.

1.4. Metode Penelitian

A. Observasi

Metode ini dilakukan dengan cara mengamati secara langsung terhadap objek

penelitian untuk mencatat dan mengamati apa yang dilihat dan didengar tentang hal -

hal yang berhubungan dengan bahan-bahan yang diperlukan.

B. Wawancara

Metode ini dilakukan dengan cara tanya jawab antara pewawancara dengan

narasumber yang dilakukan dengan bertemu langsung serta menggunakan daftar

pertanyaan untuk mendapatkan penjelasan mengenai materi yang dipelajari.

C. Studi Pustaka

Metode ini dilakukan dengan cara membaca buku-buku, jurnal-jurnal serta literature

yang berkaitan dengan skripsi yang penulis buat.

1.5. Ruang Lingkup

Agar pembahasan lebih terarah dan terfokus dan tidak menyimpang dari yang

telah ditetapkan, maka permasalahan akan diberi ruang lingkup. Berdasarkan yang

dilihat dari permasalahan bahwa untuk menentukan prestasi akademik siswa pada

SMK Pariwisata Citayam.yaitu diambil dari kelas XI TKJ 1 dengan berdasarkan kriteria

penulisan dapat dilihat dari nilai rata – rata rapot, nilai perilaku, nilai aktivitas dan

jumlah kehadiran.

5

1.6. Hipotesis

Berdasarkan identifikasi masalah, maka hipotesis yang digunakan dalam

penelitian ini adalah :

H0 = Menentukan prestasi akademik siswa dengan menggunakan metode Technique

For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) memiliki

pengaruh ketimbang tidak menggunakan metode Technique For Order

Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

H1 = Menentukan prestasi akademik siswa dengan tidak menggunakan metode

Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

memiliki pengaruh ketimbang menggunakan metode Technique For Order

Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Tinjauan Pustaka

A. Pengertian Sistem

Menurut (Ramdhadi, 2014:29) menjelaskan bahwa, “Sistem merupakan

kumpulan dari beberapa bagian yang memiliki keterkaitan dan saling bekerja sama

serta membentuk suatu kesatuan untuk mencapai tujuan dari sistem tersebut”.

Menurut (Lita Asyriati Latif, Mohomad Jamil, & Said HI Abbas, 2018:1),

“Sistem merupakan kumpulan sub – sub sistem (elemen) yang saling berkolerasi satu

dengan yang lainnya untuk mencapai tujuan tertentu”.

1. Karakteristik Sistem

Menurut (Sutabri, 2012:13-14), “Model umum sebuah sistem terdiri dari

input, proses dan output. Hal ini merupakan konsep sebuah sistem yang sangat

sederhana mengingat sebuah sistem dapat mempunyai beberapa masukan dan

keluaran sekaligus. Selain itu sebuah sistem juga memiliki karakteristik atau sifat –

sifat tertentu.”

Adapun karakteristik yang dimaksud adalah sebagai berikut :

a. Komponen Sistem

Suatu sistem terdiri dari sejumlah komponen yang saling berinteraksi, yang

bekerja sama membentuk satu kesatuan. Komponen – komponen sistem tersebut

dapat suatu bentuk subsistem. Setiap subsistem memiliki sifat – sifat sistem yang

menjalankan suatu fungsi tertentu dan mempengaruhu proses sistem secara

6

7

keseluruhan. Suatu sistem dapat mempunyai sistem yang lebih besar yang disebut

dengan Supra sistem.

b. Batasan Sistem (Boundary)

Ruang lingkup sistem merupakan daerah yang membatasi antara sistem dengan

sistem lainnya atau sistem dengan lingkungan luarnya. Batasan sistem ini

memungkinkan suatu sistem dipandang sebagai satu kesatuan yang tidak dapat

dipisah – pisahkan.

c. Lingkungan Luar Sistem (Environtment)

Bentuk apapun yang ada di luar ruang lingkup atau batasan sistem yang

mempengaruhi operasi sistem tersebut disebut dengan lingkungan luar sistem.

d. Penghubung Sistem

Media yang menghubungkan sistem dengan subsistem yang lain disebut dengan

penghubung sistem atau interface. Penghubung ini memungkinkan sumber –

sumber daya mengalir dari satu subsistem ke subsistem yang lain.

e. Masukan Sistem (Input)

Energi yang dimasukkan ke dalam sistem disebut dengan masukan sistem.

f. Keluaran Sistem (Output)

Hasil dari energi yang diolah dan diklasifikasikan menjadi keluaran yang berguna

ini merupakan masukan bagi subsistem yang lain.

g. Pengolah Sistem (Procces)

Suatu sistem dapat mempunyai suatu proses yang akan mengubah masukan –

keluaran. Sebagai contoh, sistem akuntansi. Sistem ini akan mengolah data

menjadi laporan – laporan yang dibutuhkan oleh pihak manajemen.

h. Sasaran Sistem (Objective)

8

Suatu sistem memiliki tujuan dan sasaran yang pasti bersifat determinan, suatu

sistem tidak memiliki sasaran, maka operasi sistem tidak ada gunanya.

B. Pengertian Keputusan

Menurut (Diana, 2018:1) menjelaskan bahwa, “keputusan merupakan hasil

dari proses memilih pilihan terbaik diantara beberapa alternatif yang telah tersedia”.

Menurut (Marbun & Bosker Sinaga, 2018;11), “Keputusan merupakan suatu

pilihan satu alternatif dari beberapa alternatif penyelesaian masalah untuk

mengakhiri atau menyelesaikan masalah tersebut”.

C. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Menurut (Hidayat & Irviani, 2016:1) menyatakan bahwa, “Sistem

Pengambilan keputusan adalah alat bantu bagi pengambilan keputusan manajerial”.

Menurut (Sari, 2018:1), “Sistem pendukung keputusan merupakan

pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang

dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya”.

Menurut (Novriansyah & Defit, 2017:3), “Sistem pendukung keputusan

adalah suatu sistem informasi yang spesifik yang ditujukan untuk membantu

manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang

bersifat semi terstruktur”.

Menurut Simon dalam (Novriansyah & Defit, 2017:3) Ada tiga fase dalam

proses pengambilan keputusan diantaranya sebagai berikut :

1. Intelligence

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari ruang lingkup

problematika secara proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh,

diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasi masalah.

9

2. Design

Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis

alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi menguji kelayakan

solusi.

3. Choice

Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan

yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian

diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.

D. Konsep Pengambilan Keputusan

Menurut (Hartono, 2013:114), “Pengambilan keputusan yang baik adalah

yang berlandaskan pada pemilihan atau sejumlah alternatif setelah melalui analisis

dan pertimbangan yang matang”.

Namun demikian perlu diingat juga bahwa pengambilan keputusan yang baik

adalah yang dilakukan pada saat yang tepat dan dalam waktu yang cepat (tidak

bertele – tele). Pengambilan keputusan yang bertele – tele akan mengakibatkan

peluang keburu hilang atau kesulitan menjadi bertambah ruwet. Dalam hal ini

keberanian mengambil keputusan sangat menentukan keberhasilan pengambilan

keputusan itu. Oleh karena itu, pada hakikatnya pengambilan keputusan adalah

perpaduan antara rasio, yaitu analisis dan pertimbangan.

E. Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution

(TOPSIS)

Menurut (Agung & Ricky, 2017:112), “Metode TOPSIS ini 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”.

10

Menurut (Marbun & Bosker Sinaga, 2018:11) :

Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. Namun, solusi

ideal positif jarang dicapai ketika menyelesaikan masalah dalam kehidupan nyata.

Maka asumsi dasar dari TOPSIS adalah ketika solusi ideal positif tidak dapat

dicapai, pembuat keputusan akan mencari solusi yang sedekat mungkin dengan

solusi ideal positif. TOPSIS memberikan solusi ideal positif yang relatif dan bukan

solusi ideal positif yang absolut. Dalam metode TOPSIS klasik, nilai bobot dari

setiap kriteria telah diketahui dengan jelas. Setiap bobot kriteria ditentukan

berdasarkan tingkat kepentingannya menurut pengambil keputusan.

konsep ini banyak digunakan pada konsep MCDM untuk menyelesaikan

masalah keputusan secara praktis, hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan

mudah dipahami komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk menukur

kinerja relatif dari alternatif – alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang

sederhana.

Adapun rumus penyelesaian metode Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yaitu sebagai berikut :

Keterangan :

= Kedekatan alternatif terhadap solusi ideal positif

= Jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif

= Jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif

11

2.2. Penelitian Terkait

Penelitian terkait dengen prestasi akademik siswa, diantaranya :

a. Di MA Darul Masholeh masih terdapat masalah dalam membuat laporan

pembelajaran siswa, untuk menentukan siswa yang berprestasi hanya ditentukan menggunakan nilai rapot, belum adanya pemanfaatan secara optimal data laporan penilaian hasil belajar siswa, masih adanya kesulitan

untuk mengetahui pencapaian dari kegiatan pembelajaran siswa. Dengan menggunakan metode TOPSIS dapat mempermudah guru untuk menentukan

prestasi akademik siswasecara tepat dan cepat, dimana metode topsis adalah salah satu metode pengambilan keputusan dimana alternatif yang terpilih merupakan alternatif terbaik yang mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal

positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. (Fitriana, Harliana, & Handaru, 2018:153)

b. Sekolah Menengah Pertama (SMP) Taruna Jaya I Surabaya adalah salah satu SMP swasta di Surabaya, yang terletak diwilayah kedinding. Demi menunjang dan meningkatkan prestasi siswa, Sekolah pun akan memberi

reward bagi siswa berencana untuk beralih ke sistem pemilihan siswa berprestasi yang mengacu pada Panduan Penilaian Prestasi Siswa yang telah

dibuat dan ditunjang dengan penilaian akademik siswa, dengan harapan agar hasil yang diperoleh lebih objektif. Namun, sistem baru tersebut belum diimplementasikan oleh pihak sekolah karena masih terdapat keterbatasan,

yaitu data siswa yang diolah cukup banyak dan belum adanya sistem informasi yang mendukung. Berdasarkan permasalahan tersebut, perlu

dibangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk mendukung proses pemilihan siswa berprestasi di SMP Taruna Jaya I Surabaya. Sistem pendukung keputusan ini akan dibangun dengan metode Analytical

Hierarchy Process (AHP) untuk pembobotan kriteria, serta metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) dan

Technique for Order Preferences by Similarity to an Ideal Solution. (TOPSIS) untuk perankingan alternatif. (Putra, Werdiningsih, & Puspitasari, 2017:113-114)

c. Pemilihan siswa berprestasi menjadi sesuatu yang penting selain untuk lebih meningkatkan motivasi siswa yang juga agar mendapatkan bibit unggul yang

akan dibina agar lebih berprestasi lagi. Saat ini pemilihan siswa berprestasi dilakukan manual dan melalui hasil raport saja. Penilaian dengan jumlah siswa yang banyak sangat menyulitkan pihak sekolah, hasil penilaian dan

pertimbangan pengambilan keputusan cenderung subjektif, sehingga cenderung terjadi kesalahpahaman dalam pengambilan keputusan akhir

siswa mana yang berprestasi. Oleh karena itu Diperlukan sistem pendukung keputusan yang akan memudahkan pemilihan siswa berprestasi dan membuat keputusan yang efektif dan efisien. AHP dan TOPSIS merupakan metode

yang akan digunakan dalam memberikan rekomendasi kepada siswa yang berprestasi sesuai dengan yang diharapkan. Sistem pendukung keputusan ini

merupakan alat bantu yang dapat memberikan solusi dalam proses pemilihan siswa berprestasi secara komputerisasi agar lebih efektif dan efisien serta tepat dan akurat. Hasil penelitian membuktikan bahwa aplikasi ini mampu

membantu madrasah dalam proses seleksi pemilihan siswa berprestasi

12

dengan metode AHP yang lebih baik dari metode TOPSIS. (Andriyani & Hafiz, 2018:362)

d. Sekolah Madrasah Aliyah Al - Huda merupakan sebuah yayasan pendidikan islam yang setara dengan sekolah menengah atas. Sama seperti halnya sekolah pada umumnya, Madrasah Aliyah Al - Huda memiliki banyak siswa,

karena di sekolah ini terdapat beberapa jurusan dan kelas. Dengan adanya keterbatasaan ketersediaan beasiswa setiap semesternya, sekolah harus

menentukan siswa yang paling berprestasi dan paling layak menerima beasiswa. Biasanya dalam penentuannya, sekolah hanya melihat dari hasil rata - rata nilai raport saja, hal ini dirasa kurang tepat. Sehingga sekolah

ingin ada faktor - faktor lain yang dijadikan pertimbangan untuk menentukan siswa berprestasi. Metode TOPSIS adalah metode yang paling mudah

digunakan dalam menentukan keputusan karena pengguanaannya sangat sederhana namun terkadang kita bingung dalam menentukan nilai inputan awal saat pengambilan keputusan. (Narti, 2017:198)

e. Pengambil keputusan masih mengandalkan intuisi (subyektif). Kendala lain adalah pada penggunaan pengurutan prioritas biasa yang dapat menimbulkan

hasil tidak objektif karena hasil rata-rata nilai yang masih terdapat kesamaan walaupun nilai di tiap kriteria berbeda. Sehingga keputusan yang dibuat bisa mengakibatkan salah memilih siswa yang seharusnya tidak terpilih dan siswa

yang seharusnya terpilih tidak terpilih. Untuk itu diperlukan suatu sistem alternatif dalam pemilihan siswa berprestasi dengan menerapkan metode Topsis yang dapat membantu dalam penentuan siswa berprestasi yang

dirasakan kurang cepat dan tepat. Dengan membandingkan nilai (total nilai) secara manual dengan nilai (total nilai) menggunakan aplikasi berbasis

metode Topsis, maka diperoleh tingkat akurasi sebesar 71%. (Purwasih & Rosmawanti, 2017:1497)

f. Penentuan penilaian mata pelajaran Pendidikan Agama pada Sekolah

Menengah Kejuruan XYZ memiliki peranan yang penting dalam penilaian akademik masing – masing siswa. Kriteria penilaian pendidikan agama yang

berjalan selama ini mengacu pada empat poin kriteria yang mana belum dimaksimalkan peranan masing – masing kriteria dalam pengambilan keputusan. Nilai dari masing – masing kriteria hanya dijumlahkan saja untuk

mengambil hasil akhir dari prestasi masing – masing siswa, tanpa memperhitungkan kepentingan tiap – tiap kriterianya. Saat ini proses

penentuan prestasi akademik siswa masih dilakukan dengan secara manual dengan beberapa kendala dan cenderung memakan waktu yang relative lama. Menanggapi hal tersebut, maka pada penelitian ini penyusun berusaha untuk

membantu guru pengajar dalam menentukan prestasi siswa melalui penilaian dengan menggunakan metode Technique for Others Referece by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS) (Tukan & Kennedy, 2016:55)

2.3. Tinjauan Organisasi

A. Sejarah Perusahaan

SMK Pariwisata Depok bertempat disekitar Kabupaten Bogor tepatnya di

Citayam Jl. Raya pasar Citayam No.08 Kabupaten Bogor. Berdiri pada tahun 2010

13

dengan jumlah siswa 21 orang dengan kompetensi keahlian yang pertama kali dibuka

yaitu kompetensi keahlian akomodasi perhotelan dan sudah meluluskan kurang lebih

300 siswa sampai sekarang dan sekarang sudah ada kompetensi keahlian administrasi

perkantoran dan sudah meluluskan satu angkatan dengan jumlah siswa 29 orang dan

kompetensi keahlian tataboga baru ada kelas XI dengan jumlah siswa 11 orang.

Keunggulan sekolah SMK Pariwisata Depok adalah mempunyai bangunan

sendiri dan tiga lantai, mempunyai guru yang profesional sesuai dengan

kemampuannya masing – masing, mempunyai Lab hotel sendiri, Lab komputer

sendiri, Lab administrasi sendiri, Lab IPA sendiri dan mempunyai kantin,

mempunyai olahraga sendiri, dan mempunyai ekstrakurikuler pramuka, paskibra,

wushu, shuffle, seni tari, theater, futsal, modern dance, seni musik, rohis, marawis

dan hadroh. Sekolah SMK Pariwisata Depok ini mempunyai tujuan satu yaitu untuk

memberikan hasil output siswa yang berakhlak mulia dan menjadi siswa yang bisa

bersaing di kancah Nasional maupun Internasional.

B. Struktur Organisasi

Struktur organisasi merupakan suatu kerangka yang mewujudkan suatu pola

tetap dari hubungan antara kedudukan dan peranan dalam suatu lingkaran kerjasama.

Setiap bagian didalam struktur organisasi mempunyai tanggung jawab dan

kewajiban-kewajiban terhadap sekolah SMK Pariwisata Depok. Berikut adalah

struktur organisasi yang ada di SMK Pariwisata Depok.

14

Sumber: SMK Pariwisata Depok

Gambar II.1

Struktur Organisasi

C. Visi dan Misi

Visi

1. Menjadikan SMK Pariwisata Depok sebagai pendidikan unggulan di bidang

pariwisata dengan memiliki kemampuan kewirausahaan, kreatif, mandiri dan

15

kompetitif, serta menghasilkan lulusan yang beriman, bertakwa, berbudi

pekerti luhur untuk mewujudkan pelayanan prima.

Misi

1. Mengembangkan kehidupan yang beriman, bertakwa, berbudi pekerti luhur

dan kejujuran, kedisiplinan, kerja sama serta menjunjung tinggi nilai – nilai

budaya bangsa.

2. Menghasilkan tamatan yang memiliki kompetensi tinggi, mampu bersaing di

pasar tenaga kerja nasional dan internasional.

3. Menghasilkan tamatan yang mampu memenuhi tuntutan ilmu pengetahuan

dan teknologi sebagai bekal untuk mengembangkan dirinya.

4. Menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan di bidang teknologi bagi

masyarakat.

5. Menciptakan suasana belajar yang kondusif dan agamis.

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian mencakup langkah-langkah pelaksanaan penelitian dari

awal sampai akhir. Untuk mempermudah keterangannya, langkah-langkah

tersebut akan divisualisasikan dalam bentuk bagan arus. Selengkapnya langkah-

langkah penelitian sebagai berikut:

A. Identifikasi Masalah

B. Pengumpulan Data

C. Analisa dan Interprestasi Data

D. Penyusunan dan Evaluasi Laporan

Tahapan penelitian dijelaskan secara umum sebagai berikut:

1. Identifikasi Masalah

Masalah adalah sesuatu sesuatu yang memerlukan jawaban penjelasan, atau

pemecahan. Dalam bahasa formal, masalah sering dirumuskan sebagai

kesenjangan antara harapan dan kenyataan. Ada tiga hal penting yang harus

dinyatakan dengan jelas sebelum penelitian dapat dilakukan, yaitu:

a. Masalah yang akan diteliti atau pertanyaan yang ingin dijawab.

b. Apa alasan penelitian dilakukan?

c. Metedologi penelitian atau cara yang akan ditempuh atau menemukan

jawaban atas permasalahan.

2. Pengumpulan Data

16

17

Data penelitian adalah semua informasi yang diperlukan untuk memecahkan

masalah penelitian. Sumber data penelitian merupakan faktor penting yang

menjadi pertimbangan dalam penentuan metode pengumpulan data, selain jenis

data. Sumber data adalah subjek penelitian tempat data menempel, berupa benda,

gerak, manusia, tempat, dan sebagainya.

Apabila peneliti menggunakan teknik observasi, maka sumber datanya bisa

berupa benda, gerak, atau proses sesuatu. Apabila peneliti menggunakan

dokumentasi, maka dokumen atau catatan yang menjadi sumber data, sedangkan

ini catatan adalah subjek penelitian atau variabel penelitian.

Sumber data penelitian terdiri atas:

1. Data Primer (Primary Data)

Data primer merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara

langsung dari sumber asli (tidak melalui media prantara). Data primer dapat

berupa opini subjek (orang) secara individu atau kelompok, hasil observasi

terhadap suatu benda (fisik), kejadian atau kegiatan, dan hasil pengujian.

Penulis mendapatkan data primer dari SMK Pariwisata Depok berupa

informasi valid tentang Company Profile Sekolah, deskriptif tentang nilai –

nilai siswa dari narasumber sekolah.

2. Data Sekunder (Secondary Data)

Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti

secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh data dicatat oleh

pihak lain). Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan, atau laporan

historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumentar) yang

dipublikasikan maupun tidak dipublikasikan.

18

Penulis mengumpulkan data mengenai siswa berpotensi menjadi siswa

terbaik.

Dalam sebuah penelitian, peneliti harus memahami kriteria data yang baik

dan mampu menentukan teknik yang tepat dalam mengumpulkan data. Jika

tidak maka data yang dikumpulkan tidak akan diperoleh secara sempurna.

Adapun, syarat-syarat data yang baik adalah:

1. Data harus akurat, yang dimaksud akurat adalah data harus sesuai dengan

indikator yang diuraikan dalam jabaran variabel penelitian. Jangan sampai

indikator yang diambil tidak sesuai dengan indikator yang telah

ditetapkan.

2. Data harus relevan, yang dimaksud relevan adalah data yang akan

dikumpulkan relevan dengan tujuan penelitian agar kesimpulan penelitian

yang akan diambil mempunyai tingkat ketepatan tinggi.

3. Data harus up to date; yang dimaksud dengan up to date adalah jangan

sampai data penelitian yang dikumpulkan sudah kadarluarsa atau sudah

tidak relevan dengan kondisi kekinian.

3. Analisis dan Implementasi Data

Analisis data dibedakan menjadi analisis kualitatif dan analisis kuantitatif

atau analisis statistik. Jika data yang diperoleh hanya sedikit dan bersifat uraian

yang tidak bisa diubah ke dalam bentuk angka-angka, maka analisis kualitatif

digunakan. Sementara analisis kuantitatif digunakan jika data yang diperoleh

dalam jumlah besar dan mudah diklasifikasikan dalam kategori-kategori atau

diubah dalam bentuk angka-angka.

19

4. Penyusunan dan Evaluasi Laporan

Laporan penelitian dalam tulisan ini adalah laporan penelitian dalam bentuk

skripsi, disertasi, tesis, jurnal sebagai tugas akhir mahasiswa. Tugas akhir pada

umumnya ditulis dalam beberapa bab serta sub babnya.

3.2 Instrument Penelitian

Instrumen penelitian disebut juga sebagai alat bantu untuk mengumpulkan

data dalam melakukan penelitian. Instrumen – instrumen penelitian yang

dibutuhkan dalam melakukan penelitian ini adalah :

1. Instrumen Pokok

a. Narasumber

Narasumber adalah seorang yang dimanfaatkan untuk memberikan

informasi tentang situasi dan kondisi latar penelitian.

b. Penulis atau Peneliti

Penulis atau peneliti dalam penelitian termasuk ke dalam instrumen

pokok karena penulis atau peneliti berinteraksi langsung dengan

narasumber untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam

penelitian.

2. Instrumen Pendukung

a. Pedoman Wawancara

Dalam penelitian ini, penulis atau peneliti melakukan wawancara kepada

narasumber untuk mendapatkan informasi sehingga dibutuhkan pedoman

wawancara. Pedoman wawancara ini berisi pertanyaan – pertanyaan yang

dibuat dan pertanyaan – pertanyaan tersebut akan diajukan kepada

narasumber.

20

b. Pedoman Observasi

Pedoman observasi digunakan untuk membuat deskripsi singkat

berkenaan dengan perilaku yang diamati dan kegiatan yang mungkin

diperlihatkan oleh individu – individu yang diamati. Pedoman observasi

dalam penelitian ini berisi daftar siswa di kelas XI TKJ 1 dan daftar nilai

siswa di kelas XI TKJ 1 pada SMK Pariwisata Depok.

3.3 Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sample Penelitian

A. Metode Pengumpulan Data

Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam menentukan

prestasi akademik siswa pada SMK Pariwisata Depok dengan metode sebagai

berikut :

1. Metode Observasi

Menurut (Sugiyono, 2015:203) Observasi sebagai teknik pengumpulan data

mempunyai ciri yang spesifik bila dibandingkan dengan teknik yang lain,

yaitu wawancara dan kuisioner. Kalo wawancara dan kuisioner selalu

berkomunikasi dengan orang, maka observasi tidak terbatas pada orang,

tetapi juga obyek – obyek alam yang lain.

2. Metode wawancara

Menurut (Sugiyono, 2015:194) Wawancara digunakan sebagai teknik

pengumpulan data apabila peneliti ingin melakukan studi pendahuluan untuk

menemukan permasalahan yang harus diteliti, tetapi juga apabila peneliti

ingin mengetahui hal – hal dari responden yang lebih mendalam dan jumlah

respondennya sedikit atau kecil. Wawancara dapat dilakukan secara

terstruktur maupun tidak terstruktur, dan dapat dilakukan melalui tatap muka

(face to face) maupun dengan menggunakan telepon

21

3. Studi Pustaka

Studi pustaka dilakukan guna menunjang metode pengumpulan data

wawancara dan observasi yang telah dilakukan. Studi pustaka dilakukan

dengan cara mengumpulkan informasi yang berupa dokumen-dokumen yang

dibutuhkan dalam penelitian menentukan prestasi akademik siswa pada

SMK Pariwisata Depok.

B. Populasi dan Sampel Penelitian

1. Populasi Penelitian

Menurut (Sugiyono, 2015:297) Populasi diartikan sebagai wilayah

generalisasi yang terdiri atas; obyek atau subyek yang mempunyai kualitas

dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan

kemudian ditarik kesimpulannya.

Tabel III.1

Tabel Populasi Penelitian

No Urut

NAMA SISWA Nilai Rata

- Rata Rapot

Nilai Perilaku

Nilai Aktivitas

Jumlah

Kehadir an

1 Achmad Rafi Saputra 80 80 80 156

2 Adam Tirtayasa 82 80 80 153

3 Ahmad Bukhori 80 80 80 140

4 Ahmad Imron Rosadi 81 75 79 151

5 Akmal Adnanto 81 90 85 156

6 Ali Fajar Wahidin 77 100 78 130

7 Ambar Dwi Susilawati 84 100 80 156

8 Ariska Amaliyyah 82 80 80 130

9 Bima Sena Putra Maulana

75

95

80

120

10 Danial Priyarso Putra Sukmana

77

100

78

152

11 Erwin Antonius Sinaga 69 100 79 154

12 Figo Muhammad Naufal 78 70 80 145

13 Frisca Aura Puspa Dewi 77 100 80 132

14 Muhamad Faisyal Irvan 75 100 80 144

22

15 Mahesa Dias Saputra 77 90 85 127

16 Muhamad Azami 80 100 78 156

17 Muhammad Raihan Khadafi

80

100

80

153

18 Muhammad Sya'bani 82 80 79 140

19 Muhammad Zidane Pratama

77

95

80

151

20 Mutiara Putri 77 100 80 156

21 Nur Aulia Anindya Harlan 69 100 80 130

22 Raihan Putra Ristanto 75 70 90 155

23 Revin Muhammad Badyi 82 100 80 123

24 Reza Alirofi 82 100 80 136

25 Reza Maliki 75 100 80 142

26 Ria Afrianti Futri 78 80 80 130

27 Risqi Dwi Amalia 71 80 80 150

28 Rizky Chandra 78 95 85 121

29 Rizki Ramadan 75 100 78 145

30 Septiyan 75 100 80 155

31 Septya Ajie Ninktyar 77 70 79 156

32

Tubagus Muhammad Daffa Atala

75

90

80

136

33 Yehezkiel Melkisedek 80 90 80 143

34 Yodi Wibowo 79 90 85 151

35 Yogi Hartandi 82 100 80 136

Sumber : SMK Pariwisata Depok

2. Sampel penelitian

Menurut (Sugiyono, 2015:297) Sampel adalah sebagian dari populasi itu.

Populasi itu misalnya penduduk di wilayah tertentu, jumlah pegawai pada

organisasi tertentu, jumlah guru dan murid di sekolah tertentu dan

sebagainya.

3.4 Metode Analisis Data

Untuk menentukan tujuan penelitian maka analisis yang digunakan adalah

analisis data kuantitatif. Analisis data kuantitatif merupakan suatu analisis data

yang digunakan apabila kesimpulan – kesimpulan yang diperoleh dapat

23

dibuktikan dengan angka – angka dan juga dalam perhitungan dipergunakan

rumus yang ada hubungannya dengan analisis penulisan. Dalam hal ini akan

digunakan analisis Technique For Order Preference by Similarity to Ideal

Solution (TOPSIS).

3.4.1 Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal

Solution (TOPSIS)

Menurut (Marbun & Bosker Sinaga, 2018:29) Masalah keputusan bukan

hanya disebakan oleh faktor ketidakpastian atau ketidaksempurnaan informasi saja,

faktor beragamnya kriteria pemilihan dan juga nilai bobot dari masing-masing

kriteria merupakan suatu bentuk masalah keputusan yang sangat kompleks. Pada

zaman sekarang ini, metode-metode pemecahan masalah multikriteria telah

digunakan secara luas di berbagai bidang. Adapun salah satu metode yang dapat

digunakan untuk mengatasi permasalahan multikriteria yaitu metode Technique For

Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

TOPSIS memberikan sebuah solusi dari sejumlah alternatif yang mungkin

dengan cara membandingkan setiap alternatif dengan alternatif terbaik dan alternatif

terburuk yang ada diantara alternatif-alternatif masalah. Metode ini menggunakan

jarak untuk melakukan perbandingan tersebut.

TOPSIS mengasumsikan bahwa setiap kriteria akan dimaksimalkan ataupun

diminimalkan. Maka dari itu nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dari

setiap kriteria ditentukan, dan setiap alternatif dipertimbangkan dari informasi

tersebut. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai

terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif

terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. Namun,

solusi ideal positif jarang dicapai ketika menyelesaikan masalah dalam

24

kehidupan nyata. Maka asumsi dasar dari TOPSIS adalah ketika solusi ideal

positif tidak dapat dicapai, pembuat keputusan akan mencari solusi yang sedekat

mungkin dengan solusi ideal positif. TOPSIS memberikan solusi ideal positif

yang relatif dan bukan solusi ideal positif yang absolut. Dalam metode TOPSIS

klasik, nilai bobot dari setiap kriteria telah diketahui dengan jelas. Setiap bobot

kriteria ditentukan berdasarkan tingkat kepentingannya menurut pengambil

keputusan.

Berikut adalah langkah- langkah dari metode TOPSIS:

1. Membangun sebuah matriks keputusan. Matriks keputusan X mengacu terhadap

m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria. Matriks keputusan X

dapat dilihat dari persamaan sebagai berikut :

X =

(

)

dimana ai ( i = 1, 2, 3, . . . , m ) adalah alternatif-alternatif yang mungkin, 𝑗 (j

=1, 2, 3, . . . , n ) adalah atribut dimana performansi alternatif diukur, adalah

performansi alternatif dengan acuan atribute .

2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi.

Persamaan yang digunakan untuk mentransformasikan setiap elemen X j

adalah :

√ ∑

dengan i = 1, 2, 3, . . . , m; dan j = 1, 2, 3, . . . , n; dimana adalah elemen

dari matriks keputusan yang ternormalisasi R. adalah elemen matriks dari

keputusan X.

25

3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot.

Dengan bobot = ( , , ...., ) dimana adalah bobot dari kriteria

ke-j dan ∑ maka normalisasi terbobot adalah :

dengan i = 1, 2, 3, . . . , m; dan j = 1, 2, 3, . . . , n;

dimana adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi

terbobot V.

adalah bobot dari kriteria ke-j

adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R.

4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.

Solusi ideal positif dinotasikan , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan

. Berikut ini adalah persamaan dari dan :

a. {( | 𝑗 ) ( | 𝑗

b. {( | 𝑗 ) ( | 𝑗

J = { j = 1,2,3,..., n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit

criteria)}.

J’ = { j = 1,2,3,..., n dan J’ merupakan himpunan kriteria biaya (cost

criteria)}.

Dimana adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi

terbobot V.

(j = 1,2,3,...,n) adalah elemen matriks solusi ideal positif.

(j = 1,2,3,...,n) adalah elemen matriks solusi ideal negatif.

26

5. Menghitung Seperasi

a. adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif di definisikan sebagai :

√ ∑

, dengan i = 1,2,3,..., m

b. adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif di definisikan sebagai:

√ ∑

, dengan i = 1,2,3,..., m

Dimana :

6. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.

Kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dapat

dihitung dengan persamaan berikut :

dengan I = 1,2,3,.... m

dimana adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal

positif.

adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif dan adalah jarak

alternatif dari solusi ideal negatif.

27

7. Merangking Alternatif

alternatif diurutkan dari nilai terbesar ke nilai terkecil. Alternatif

dengan nilai terbesar merupakan solusi yang terbaik. nilai terbesar

merupakan solusi yang terbaik.

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Analisa Masalah

Perhitungan hasil seleksi dalam pemilihan siswa berprestasi pada SMK

Pariwisata Depok sudah memiliki nilai bobot dari masing – masing kriteria, tetapi

belum ada sistem atau metode perhitungan matematika yang dapat digunakan. Hal

ini mengakibatkan pihak sekolah memerlukan waktu yang lama dalam menentukan

prestasi siswa. Hal ini karena melakukan pencatatan data siswa yang cukup banyak

sehingga mengakibatkan perhitungan menjadi tidak akurat.

Berdasarkan permasalahan tersebut diharapkan penilitian ini dapat

membantu dalam menentukan prestasi akademik siswa pada SMK Pariwisata Depok.

Sampel yang akan digunakan sebagai contoh penerapan metode Technique For

Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menentukan

prestasi akademik siswa sebanyak 35 siswa.

1. Identifikasi Masalah

Berdasarkan analisa kegiatan dalam menentukan prestasi akademik siswa

yang berjalan pada SMK Pariwisata Depok, didapatkan beberapa permasalahan

antara lain :

a. Proses perhitungan dalam menentukan prestasi akademik siswa masih

dilakukan secara manual.

b. Bagaimana mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dalam

menentukan prestasi akademik siswa dengan menggunakan metode

28

29

Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution

(TOPSIS).

c. Bagaimana cara menentukan kriteria – kriteria, menentukan nilai bobot

yang diperlukan dalam membuat sebuah sistem pendukung keputusan

untuk menentukan prestasi akademik siswa.

2. Penyelesaian Persoalan

Perancangan metode Technique For Order Preference by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS) dilakukan dengan melihat kriteria – kriteria yang sudah

ditetapkan yaitu nilai rata – rata rapot, nilai perilaku nilai aktivitas dan jumlah

kehadiran. Kriteria – kriteria tersebut dianggap sebagai kriteria yang dijadikan faktor

untuk menentukan prestasi akademik siswa. Nilai dari kriteria-kriteria dan bobot dari

masing-masing kriteria dihitung sehingga menghasilkan alternatif terbaik, dan hasil

tersebut dapat digunakan sebagai pendukung pihak sekolah dalam menentukan siswa

berprestasi.

3. Analisa Kebutuhan

analisa kebutuhan dibagi menjadi dua bagian, yaitu analisa kebutuhan

input dan analisa kebutuhan output, Adapun analisa kebutuhan input yang digunakan

dalam penelitian ini sebagai berikut :

a. Nilai rata – rata rapot

b. Nilai perilaku

c. Nilai aktivitas

d. Jumlah kehadiran

Sedangkan analisa kebutuhan output dalam penelitian ini adalah alternatif

yang memiliki nilai tertinggi dibandingkan dengan alternatif yang lain. Alternatif

30

yang akan ditampilkan yaitu mulai dari nilai tertinggi ke nilai terendah. Alternatif

yang dimaksud adalah siswa.

4.2. Pengolahan Data Dan Perhitungan Dengan Mengggunakan Technique For

Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

Proses menentukan prestasi akademik siswa pada SMK Pariwisata Depok

dengan menggunakan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal

Solution (TOPSIS) diperlukan perhitungan nilai kriteria – kriteria dan bobot masing

– masing kriteria sehingga didapatkan alternatif tertinggi.

Adapun langkah – langkah melakukan perhitungan untuk menentukan

prestasi akademik siswa dengan menggunakan metode Technique For Order

Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagau berikut :

1. Menentukan nilai relatif terhadap masing – masing alternatif

Sample perhitungan untuk masing-masing dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

Tabel IV.1

Nilai alternatif terhadap masing – masing kriteria

No

Urut

Nama Siswa

Nilai Rata - Rata

Rapot

Nilai

Perilaku

Nilai

Aktivitas

Jumlah

Kehadir an

1 Achmad Rafi Saputra 80 80 80 156

2 Adam Tirtayasa 82 80 80 153

3 Ahmad Bukhori 80 80 80 140

4 Ahmad Imron Rosadi 81 75 79 151

5 Akmal Adnanto 81 90 85 156

6 Ali Fajar Wahidin 77 100 78 130

7 Ambar Dwi Susilawati 84 100 80 156

8 Ariska Amaliyyah 82 80 80 130

9 Bima Sena Putra Maulana

75

95

80

120

10 Danial Priyarso Putra Sukmana

77

100

78

152

31

11 Erwin Antonius Sinaga 69 100 79 154

12 Figo Muhammad Naufal 78 70 80 145

13 Frisca Aura Puspa Dewi 77 100 80 132

14 Muhamad Faisyal Irvan 75 100 80 144

15 Mahesa Dias Saputra 77 90 85 127

16 Muhamad Azami 80 100 78 156

17 Muhammad Raihan Khadafi

80

100

80

153

18 Muhammad Sya'bani 82 80 79 140

19 Muhammad Zidane Pratama

77

95

80

151

20 Mutiara Putri 77 100 80 156

21 Nur Aulia Anindya Harlan 69 100 80 130

22 Raihan Putra Ristanto 75 70 90 155

23 Revin Muhammad Badyi 82 100 80 123

24 Reza Alirofi 82 100 80 136

25 Reza Maliki 75 100 80 142

26 Ria Afrianti Futri 78 80 80 130

27 Risqi Dwi Amalia 71 80 80 150

28 Rizky Chandra 78 95 85 121

29 Rizki Ramadan 75 100 78 145

30 Septiyan 75 100 80 155

31 Septya Ajie Ninktyar 77 70 79 156

32

Tubagus Muhammad Daffa Atala

75

90

80

136

33 Yehezkiel Melkisedek 80 90 80 143

34 Yodi Wibowo 79 90 85 151

35 Yogi Hartandi 82 100 80 136

2. Membangun Matrix keputusan ternormalisasi dari setiap kategori yang

dilambangkan dengan X(i) dimana i = 1,2,3,dan 4. Adapun rumus normalisasi matriks

adalah sebagai berikut :

√ ∑

dengan i = 1,2,…,m dan j = 1,2,…,n

maka :

32

X(1)

= √ 802 + 822 + 802 + 812 + 812 + 772 + 842 + 822 + 752 + 772 + 692 +

782 + 772 + 752 + 772 + 802 + 802 + 822 + 772 + 772 + 692 + 752 + 822 +

822 + 752 + 782 + 712 + 782 + 752 + 752 + 772 + 752 + 802 + 792 + 822

= 460.929 maka :

R(1.1) = 80/ 460,929 = 0,174 R(21.1) = 69/ 460,929 = 0,150

R(2.1) = 82/460,929 = 0,178 R(22.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(3.1) = 80/ 460,929 = 0,174 R(23.1) = 82/ 460,929 = 0,178 R(4.1) = 81/ 460,929 = 0,176 R(24.1) = 82/ 460,929 = 0,178

R(5.1) = 81/ 460,929 = 0,176 R(25.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(6.1) = 77/ 460,929 = 0,167 R(26.1) = 78/ 460,929 = 0,169 R(7.1) = 84/ 460,929 = 0,182 R(27.1) = 71/ 460,929 = 0,154 R(8.1) = 82/ 460,929 = 0,178 R(28.1) = 78/ 460,929 = 0,169 R(9.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(29.1) = 75/ 460,929 = 0,163

R(10.1) = 77/ 460,929 = 0,167 R(30.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(11.1) = 69/ 460,929 = 0,150 R(31.1) = 77/ 460,929 = 0,167

R(12.1) = 78/ 460,929 = 0,169 R(32.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(13.1) = 77/ 460,929 = 0,167 R(33.1) = 80/ 460,929 = 0,174 R(14.1) = 75/ 460,929 = 0,163 R(34.1) = 79/ 460,929 = 0,171

R(15.1) = 77/ 460,929 = 0,167 R(35.1) = 82/ 460,929 = 0,178 R(16.1) = 80/ 460,929 = 0,174

R(17.1) = 80/ 460,929 = 0,174 R(18.1) = 82/ 460,929 = 0,178 R(19.1) = 77/ 460,929 = 0,167

R(20.1) = 77/ 460,929 = 0,167

X(2)

= √ 802 + 802 + 802 + 752 + 902 + 1002 + 1002 + 802 + 952 + 1002 + 1002 +

702 + 1002 + 1002 + 902 + 1002 + 1002 + 802 + 952 + 1002 + 1002 + 702 +

1002 + 1002 + 1002 + 802 + 802 + 952 + 1002 + 1002 + 702 + 902 + 902 +

902 + 1002

= 541,018

maka :

R(1.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(21.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(2.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(22.2) = 70/ 541,018 = 0,129 R(3.2) = 80/ 541,018 = 0,147 R(23.2) = 100/ 541,018 = 0,185

R(4.2) = 75/ 541,018 = 0,139 R(24.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(5.2) = 90/ 541,018 = 0,166 R(25.2) = 100/ 541,018 = 0,185

R(6.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(26.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(7.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(27.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(8.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(28.2) = 95/ 541,018 = 0,176

R(9.2) = 95/ 541,018 = 0,176 R(29.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(10.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(30.2) = 100/ 541,018 = 0,185

R(11.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(31.2) = 70/ 541,018 = 0,129 R(12.2) = 70/ 541,018 = 0,129 R(32.2) = 90/ 541,018 = 0,166

33

1452 + 1322 + 1442 + 1272 +

1552 + 1232 + 1362 + 1422 +

1362 + 1432 + 1512 + 1362

= 849,716

maka :

1562 +

1302 +

1532 + 1402 + 1512 + 1562 + 1302 +

1502 + 1212 + 1452 + 1552 + 1562 +

R(1.4) = 156/ 849,716 = 0,184 R(2.4) = 153/ 849,716 = 0,180

R(3.4) = 140/ 849,716 = 0,165 R(4.4) = 151/ 849,716 = 0,178

R(21.4) = 130/ 849,716 = 0,153 R(22.4) = 155/ 849,716 = 0,182

R(23.4) = 123/ 849,716 = 0,145 R(24.4) = 136/ 849,716 = 0,160

R(13.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(33.2) = 90/ 541,018 = 0,166 R(14.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(34.2) = 90/ 541,018 = 0,166

R(15.2) = 90/ 541,018 = 0,166 R(35.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(16.2) = 100/ 541,018 = 0,185 R(17.2) = 100/ 541,018 = 0,185

R(18.2) = 80/ 541,018 = 0,148 R(19.2) = 95/ 541,018 = 0,176

R(20.2) = 100/ 541,018 = 0,185

X(3) = √ 802 + 802 + 802 + 792 + 852 + 782 + 802 + 802 + 802 + 782 + 792 +

802 + 802 + 802 + 852 + 782 + 802 + 792 + 802 + 802 + 802 + 902 + 802 +

802 + 802 + 802 + 802 + 852 + 782 + 802 + 792 + 802 + 802 + 852 + 802

= 476,550

maka :

R(1.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(21.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(2.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(22.3) = 90/ 476,550 = 0,189 R(3.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(23.3) = 80/ 476,550 = 0,168

R(4.3) = 79/ 476,550 = 0,166 R(24.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(5.3) = 85/ 476,550 = 0,178 R(25.3) = 80/ 476,550 = 0,168

R(6.3) = 78/ 476,550 = 0,164 R(26.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(7.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(27.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(8.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(28.3) = 85/ 476,550 = 0,178

R(9.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(29.3) = 78/ 476,550 = 0,164 R(10.3) = 78/ 476,550 = 0,164 R(30.3) = 80/ 476,550 = 0,168

R(11.3) = 79/ 476,550 = 0,166 R(31.3) = 79/ 476,550 = 0,166 R(12.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(32.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(13.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(33.3) = 80/ 476,550 = 0,168

R(14.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(34.3) = 85/ 476,550 = 0,178 R(15.3) = 85/ 476,550 = 0,178 R(35.3) = 80/ 476,550 = 0,160

R(16.3) = 78/ 476,550 = 0,164 R(17.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(18.3) = 79/ 476,550 = 0,166

R(19.3) = 80/ 476,550 = 0,168 R(20.3) = 80/ 476,550 = 0,168

X(4) =

√ 1562 + 1532 + 1402 + 1512 + 1562 + 1302 + 1562 + 1302 + 1202 + 1522 + 1542 +

34

R(5.4) = 156/ 849,716 = 0,184 R(25.4) = 142/ 849,716 = 0,167 R(6.4) = 130/ 849,716 = 0,153 R(26.4) = 130/ 849,716 = 0,153

R(7.4) = 156/ 849,716 = 0,184 R(27.4) = 150/ 849,716 = 0,177 R(8.4) = 130/ 849,716 = 0,153 R(28.4) = 121/ 849,716 = 0,142 R(9.4) = 120/ 849,716 = 0,141 R(29.4) = 145/ 849,716 = 0,171

R(10.4) = 152/ 849,716 = 0,179 R(30.4) = 155/ 849,716 = 0,182 R(11.4) = 154/ 849,716 = 0,181 R(31.4) = 156/ 849,716 = 0,184

R(12.4) = 145/ 849,716 = 0,171 R(32.4) = 136/ 849,716 = 0,160 R(13.4) = 132/ 849,716 = 0,155 R(33.4) = 143/ 849,716 = 0,168 R(14.4) = 144/ 849,716 = 0,169 R(34.4) = 156/ 849,716 = 0,178

R(15.4) = 127/ 849,716 = 0,149 R(35.4) = 156/ 849,716 = 0,160 R(16.4) = 156/ 849,716 = 0,184

R(17.4) = 153/ 849,716 = 0,180 R(18.4) = 140/ 849,716 = 0,165 R(19.4) = 151/ 849,716 = 0,178

R(20.4) = 156/ 849,716 = 0,184

Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka diperoleh matriks keputusan ternormalisasi seperti pada tabel berikut :

Tabel IV.2

Data Matriks Ternormalisasi

No Urut

Nama Siswa

R(i,1)

R(i,2)

R(i,3)

R(i,4)

1 Achmad Rafi Saputra 0.174 0.148 0.168 0.184

2 Adam Tirtayasa 0.178 0.148 0.168 0.180

3 Ahmad Bukhori 0.174 0.148 0.168 0.165

4 Ahmad Imron Rosadi 0.176 0.139 0.166 0.178

5 Akmal Adnanto 0.176 0.166 0.178 0.184

6 Ali Fajar Wahidin 0.167 0.185 0.164 0.153

7 Ambar Dwi Susilawati 0.182 0.185 0.168 0.184

8 Ariska Amaliyyah 0.178 0.148 0.168 0.153

9 Bima Sena Putra Maulana

0.163

0.176

0.168

0.141

10 Danial Priyarso Putra Sukmana

0.167

0.185

0.164

0.179

11 Erwin Antonius Sinaga 0.150 0.185 0.166 0.181

12 Figo Muhammad Naufal 0.169 0.129 0.168 0.171

13 Frisca Aura Puspa Dewi 0.167 0.185 0.168 0.155

14 Muhamad Faisyal Irvan 0.163 0.185 0.168 0.169

15 Mahesa Dias Saputra 0.167 0.166 0.178 0.149

16 Muhamad Azami 0.174 0.185 0.164 0.184

17 Muhammad Raihan Khadafi

0.174

0.185

0.168

0.180

35

18 Muhammad Sya'bani 0.178 0.148 0.166 0.165

19 Muhammad Zidane Pratama

0.167

0.176

0.168

0.178

20 Mutiara Putri 0.167 0.185 0.168 0.184

21 Nur Aulia Anindya Harlan 0.150 0.185 0.168 0.153

22 Raihan Putra Ristanto 0.163 0.129 0.189 0.182

23 Revin Muhammad Badyi 0.178 0.185 0.168 0.145

24 Reza Alirofi 0.178 0.185 0.168 0.160

25 Reza Maliki 0.163 0.185 0.168 0.167

26 Ria Afrianti Futri 0.169 0.148 0.168 0.153

27 Risqi Dwi Amalia 0.154 0.148 0.168 0.177

28 Rizky Chandra 0.169 0.176 0.178 0.142

29 Rizki Ramadan 0.163 0.185 0.164 0.171

30 Septiyan 0.163 0.185 0.168 0.182

31 Septya Ajie Ninktyar 0.167 0.129 0.166 0.184

32

Tubagus Muhammad Daffa Atala

0.163

0.166

0.168

0.160

33 Yehezkiel Melkisedek 0.174 0.166 0.168 0.168

34 Yodi Wibowo 0.171 0.166 0.178 0.178

35 Yogi Hartandi 0.178 0.185 0.168 0.160

3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot (V) yang elemen-

elemennya ditentukan dari R(i). Sebelum menghitung matrik keputusan

normalisasi terbobot, tentukan terlebih dahulu bobot dari masing-masing kriteria.

Tingkat kepentingan tiap kriteria dapat dinilai dari range 1 sampai 5, yaitu:

1 : tidak penting

2 : tidak terlalu penting

3 : cukup penting

4 : penting

5 : sangat penting

Nilai bobot awal (w) digunakan untuk menunjukkan tingkat kepentingan relatif dari

setiap kriteria. Bobot dari masing-masing kriteria tertera pada Tabel IV.III.

Tabel IV.3

Bobot Kriteria

36

No.

Kriteria

Bobot (W)

1 Nilai Rata – Rata Rapot 5

2 Nilai Perilaku 5

3 Nilai AKtivitas 3

4 Jumlah Kehadiran 4

Setelah menentukan bobot dari masing-masing kriteria, selanjutnya melakukan

perhitungan matriks keputusan normalisasi sebagai berikut :

Dengan i=1,2,3,..., m;danj=1,2,3,... ,n;

dan adalah bobot referensi dari setiap kriteria.

Tabel IV.4

Perkalian Kriteria 1 Matriks Normalisasi dengan Bobot

i

R(i,1)

Bobot Referensi ( )

V(i,1)

1 0.174 5 0.868

2 0.178 5 0.890

3 0.174 5 0.868

4 0.176 5 0.879

5 0.176 5 0.879

6 0.167 5 0.835

7 0.182 5 0.911

8 0.178 5 0.890

9 0.163 5 0.814

10 0.167 5 0.835

11 0.150 5 0.748

12 0.169 5 0.846

13 0.167 5 0.835

14 0.163 5 0.814

15 0.167 5 0.835

16 0.174 5 0.868

17 0.174 5 0.868

18 0.178 5 0.890

19 0.167 5 0.835

37

20 0.167 5 0.835

21 0.150 5 0.748

22 0.163 5 0.814

23 0.178 5 0.890

24 0.178 5 0.890

25 0.163 5 0.814

26 0.169 5 0.846

27 0.154 5 0.770

28 0.169 5 0.846

29 0.163 5 0.814

30 0.163 5 0.814

31 0.167 5 0.835

32 0.163 5 0.814

33 0.174 5 0.868

34 0.171 5 0.857

35 0.178 5 0.890

Tabel IV.5

Perkalian Kriteria 2 Matriks Normalisasi dengan Bobot

i

R(i,2)

Bobot Referensi ( )

V(i,2)

1 0.148 5 0.739

2 0.148 5 0.739

3 0.148 5 0.739

4 0.139 5 0.693

5 0.166 5 0.832

6 0.185 5 0.924

7 0.185 5 0.924

8 0.148 5 0.739

9 0.176 5 0.878

10 0.185 5 0.924

11 0.185 5 0.924

12 0.129 5 0.647

13 0.185 5 0.924

14 0.185 5 0.924

15 0.166 5 0.832

16 0.185 5 0.924

17 0.185 5 0.924

18 0.148 5 0.739

38

19 0.176 5 0.878

20 0.185 5 0.924

21 0.185 5 0.924

22 0.129 5 0.647

23 0.185 5 0.924

24 0.185 5 0.924

25 0.185 5 0.924

26 0.148 5 0.739

27 0.148 5 0.739

28 0.176 5 0.878

29 0.185 5 0.924

30 0.185 5 0.924

31 0.129 5 0.647

32 0.166 5 0.832

33 0.166 5 0.832

34 0.166 5 0.832

35 0.185 5 0.924

Tabel IV.6

Perkalian Kriteria 3 Matriks Normalisasi dengan Bobot

i

R(i,3)

Bobot Referensi ( )

V(i,3)

1 0.168 3 0.504

2 0.168 3 0.504

3 0.168 3 0.504

4 0.166 3 0.497

5 0.178 3 0.535

6 0.164 3 0.491

7 0.168 3 0.504

8 0.168 3 0.504

9 0.168 3 0.504

10 0.164 3 0.491

11 0.166 3 0.497

12 0.168 3 0.504

13 0.168 3 0.504

14 0.168 3 0.504

15 0.178 3 0.535

16 0.164 3 0.491

17 0.168 3 0.504

39

18 0.166 3 0.497

19 0.168 3 0.504

20 0.168 3 0.504

21 0.168 3 0.504

22 0.189 3 0.567

23 0.168 3 0.504

24 0.168 3 0.504

25 0.168 3 0.504

26 0.168 3 0.504

27 0.168 3 0.504

28 0.178 3 0.535

29 0.164 3 0.491

30 0.168 3 0.504

31 0.166 3 0.497

32 0.168 3 0.504

33 0.168 3 0.504

34 0.178 3 0.535

35 0.168 3 0.504

Tabel IV.7

Perkalian Kriteria 4 Matriks Normalisasi dengan Bobot

i

R(i,4)

Bobot Referensi ( )

V(i,4)

1 0.184 4 0.734

2 0.180 4 0.720

3 0.165 4 0.659

4 0.178 4 0.711

5 0.184 4 0.734

6 0.153 4 0.612

7 0.184 4 0.734

8 0.153 4 0.612

9 0.141 4 0.565

10 0.179 4 0.716

11 0.181 4 0.725

12 0.171 4 0.683

13 0.155 4 0.621

14 0.169 4 0.678

15 0.149 4 0.598

16 0.184 4 0.734

40

17 0.180 4 0.720

18 0.165 4 0.659

19 0.178 4 0.711

20 0.184 4 0.734

21 0.153 4 0.612

22 0.182 4 0.730

23 0.145 4 0.579

24 0.160 4 0.640

25 0.167 4 0.668

26 0.153 4 0.612

27 0.177 4 0.706

28 0.142 4 0.570

29 0.171 4 0.683

30 0.182 4 0.730

31 0.184 4 0.734

32 0.160 4 0.640

33 0.168 4 0.673

34 0.178 4 0.711

35 0.160 4 0.640

Dari hasil perhitungan diperoleh matriks keputusan ternormalisasi terbobot seperti

pada tabel berikut :

Tabel IV.8

Matriks Keputusan Normalisasi dengan Bobot

i

V(i,1)

V(i,2)

V(i,3)

V(i,4)

1 0.868 0.739 0.504 0.734

2 0.890 0.739 0.504 0.720

3 0.868 0.739 0.504 0.659

4 0.879 0.693 0.497 0.711

5 0.879 0.832 0.535 0.734

6 0.835 0.924 0.491 0.612

7 0.911 0.924 0.504 0.734

8 0.890 0.739 0.504 0.612

9 0.814 0.878 0.504 0.565

10 0.835 0.924 0.491 0.716

11 0.748 0.924 0.497 0.725

12 0.846 0.647 0.504 0.683

41

13 0.835 0.924 0.504 0.621

14 0.814 0.924 0.504 0.678

15 0.835 0.832 0.535 0.598

16 0.868 0.924 0.491 0.734

17 0.868 0.924 0.504 0.720

18 0.890 0.739 0.497 0.659

19 0.835 0.878 0.504 0.711

20 0.835 0.924 0.504 0.734

21 0.748 0.924 0.504 0.612

22 0.814 0.647 0.567 0.730

23 0.890 0.924 0.504 0.579

24 0.890 0.924 0.504 0.640

25 0.814 0.924 0.504 0.668

26 0.846 0.739 0.504 0.612

27 0.770 0.739 0.504 0.706

28 0.846 0.878 0.535 0.570

29 0.814 0.924 0.491 0.683

30 0.814 0.924 0.504 0.730

31 0.835 0.647 0.497 0.734

32 0.814 0.832 0.504 0.640

33 0.868 0.832 0.504 0.673

34 0.857 0.832 0.535 0.711

35 0.890 0.924 0.504 0.640

4. Menentukan matriks solusi ideal positif ( ) dan solusi ideal negatif ( ) dapat

dilihat pada tabel berikut :

Tabel IV.9

Solusi Ideal Positif ( )

Solusi Ideal

Positif

V(i,1)

V(i,2)

V(i,3)

V(i,4)

0.868 0.739 0.504 0.734

0.890 0.739 0.504 0.720

0.868 0.739 0.504 0.659

0.879 0.693 0.497 0.711

0.879 0.832 0.535 0.734

0.835 0.924 0.491 0.612

0.911 0.924 0.504 0.734

0.890 0.739 0.504 0.612

42

0.814 0.878 0.504 0.565

0.835 0.924 0.491 0.716

0.748 0.924 0.497 0.725

0.846 0.647 0.504 0.683

0.835 0.924 0.504 0.621

0.814 0.924 0.504 0.678

0.835 0.832 0.535 0.598

0.868 0.924 0.491 0.734

0.868 0.924 0.504 0.720

0.890 0.739 0.497 0.659

0.835 0.878 0.504 0.711

0.835 0.924 0.504 0.734

0.748 0.924 0.504 0.612

0.814 0.647 0.567 0.730

0.890 0.924 0.504 0.579

0.890 0.924 0.504 0.640

0.814 0.924 0.504 0.668

0.846 0.739 0.504 0.612

0.770 0.739 0.504 0.706

0.846 0.878 0.535 0.570

0.814 0.924 0.491 0.683

0.814 0.924 0.504 0.730

0.835 0.647 0.497 0.734

0.814 0.832 0.504 0.640

0.868 0.832 0.504 0.673

0.857 0.832 0.535 0.711

0.890 0.924 0.504 0.640

(V max) 0.911 0.924 0.567 0.734

Tabel IV.10

Solusi Ideal Negatif ( )

Solusi Ideal

Negatif

V(i,1)

V(i,2)

V(i,3)

V(i,4)

0.868 0.739 0.504 0.734

0.890 0.739 0.504 0.720

0.868 0.739 0.504 0.659

0.879 0.693 0.497 0.711

0.879 0.832 0.535 0.734

0.835 0.924 0.491 0.612

43

0.911 0.924 0.504 0.734

0.890 0.739 0.504 0.612

0.814 0.878 0.504 0.565

0.835 0.924 0.491 0.716

0.748 0.924 0.497 0.725

0.846 0.647 0.504 0.683

0.835 0.924 0.504 0.621

0.814 0.924 0.504 0.678

0.835 0.832 0.535 0.598

0.868 0.924 0.491 0.734

0.868 0.924 0.504 0.720

0.890 0.739 0.497 0.659

0.835 0.878 0.504 0.711

0.835 0.924 0.504 0.734

0.748 0.924 0.504 0.612

0.814 0.647 0.567 0.730

0.890 0.924 0.504 0.579

0.890 0.924 0.504 0.640

0.814 0.924 0.504 0.668

0.846 0.739 0.504 0.612

0.770 0.739 0.504 0.706

0.846 0.878 0.535 0.570

0.814 0.924 0.491 0.683

0.814 0.924 0.504 0.730

0.835 0.647 0.497 0.734

0.814

0.832

0.504

0.640

0.868 0.832 0.504 0.673

0.857 0.832 0.535 0.711

0.890 0.924 0.504 0.640

(V min) 0.748 0.647 0.491 0.565

5. Menghitung seperasi atau jarak alternatif dari solusi ideal positif ( ) dengan rumus

√ ∑ 𝑗 𝑗

maka :

=√

= √

= √

= 0.200026

44

=√

= √

= √

= 0.196972

=√

= √

= √

= 0.213737

= √

= √

= √

= 0.283782

=√

= √

= √

= 0.102912

=√

= √

= √

= 0.162643

=√

= √

= √

= 0.062952

=√

= √

= √

= 0.231471

45

=√

= √

= √

= 0.210593

=√

= √

= √

= 0.108753

=√

= √

= √

= 0.177087

=√

= √

= √

= 0.296228

=√

= √

= √

= 0.149977

=√

= √

= √

= 0.129172

=√

= √

= √

= 0.184213

46

=√

= √

= √

= 0.087118

=√

= √

= √

= 0.077751

=√

= √

= √

= 0.212376

=√

= √

= √

= 0.111437

=√

= √

= √

= 0.098635

=√

= √

= √

= 0.213118

=√

= √

= √

= 0.29398

47

=√

= √

= √

= 0.169015

√

= √

= √

= 0.115316

=√

= √

= √

= 0.133558

=√

= √

= √

= 0.239466

=√

= √

= √

= 0.242512

=√

= √

= √

= 0.185764

=√

= √

= √

= 0.133864

48

= √

= √

= √

= 0.116261

= √

= √

= √

= 0.295688

=√

= √

= √

= 0.175783

=√

= √

= √

= 0.134655

= √

= √

= √

= 0.114139

=√

= √

= √

= 0.115316

49

Menghitung seperasi atau jarak alternatif dari solusi ideal negatif ( ) dengan

rumus:

√ ∑ 𝑗 𝑗

Maka :

=√

= √

= √

= 0.227283

=

√

= √

= √

= 0.229605

=

√

= √

= √

= 0.178331

=

√

= √

= √

= 0.201036

=

√

= √

= √

= 0.285956

50

=

√

= √

= √

= 0.294309

=

√

= √

= √

= 0.363627

=√

= √

= √

= 0.175505

=√

= √

= √

= 0.240368

=√

= √

= √

= 0.327251

=√

51

= √

= √

= 0.320199

=

√

= √

= √

= 0.153427

=

√

= √

= √

= 0.296228

=

√

= √

= √

= 0.306642

=

√

= √

= √

= 0.211479

=

√

= √

= √

52

= 0.346162

=

√

= √

= √

= 0.339705

=

√

= √

= √

= 0.193213

=

√

= √

= √

= 0.286998

=

√

= √

= √

= 0.33657

=

√

= √

= √

= 0.281505

53

=

√

= √

= √

= 0.192585

=

√

= √

= √

= 0.311633

=

√

= √

= √

= 0.320294

=

√

= √

= √

= 0.3033

=

√

= √

= √

= 0.142993

=

√

54

= √

= √

= 0.17063

=

√

= √

= √

= 0.254711

=

√

= √

= √

= 0.308151

=

√

= √

= √

= 0.329259

=

√

= √

= √

= 0.1905

=

√

= √

= √

55

= 0.210315

=

√

= √

= √

= 0.245528

=

√

= √

= √

= 0.263001

=

√

= √

= √

= 0.320294

Dari hasil perhitungan didapat seperasi (jarak) solusi ideal positif

dan jarak solusi ideal negatif seperti pada tabel berikut :

Tabel IV.11

Nilai Seperasi (Jarak)

V(i,1) V(i,2) V(i,3) V(i,4)

0.868 0.739 0.504 0.734 0.200026 0.227283

0.890 0.739 0.504 0.720 0.196972 0.229605

0.868 0.739 0.504 0.659 0.213737 0.178331

56

0.879 0.693 0.497 0.711 0.283782 0.201036

0.879 0.832 0.535 0.734 0.102912 0.285956

0.835 0.924 0.491 0.612 0.162643 0.294309

0.911 0.924 0.504 0.734 0.062952 0.363627

0.890 0.739 0.504 0.612 0.231471 0.175505

0.814 0.878 0.504 0.565 0.210593 0.240368

0.835 0.924 0.491 0.716 0.108753 0.327251

0.748 0.924 0.497 0.725 0.177087 0.320199

0.846 0.647 0.504 0.683 0.296228 0.153427

0.835 0.924 0.504 0.621 0.149977 0.296228

0.814 0.924 0.504 0.678 0.129172 0.306642

0.835 0.832 0.535 0.598 0.184213 0.211479

0.868 0.924 0.491 0.734 0.087118 0.346162

0.868 0.924 0.504 0.720 0.077751 0.339705

0.890 0.739 0.497 0.659 0.212376 0.193213

0.835 0.878 0.504 0.711 0.111437 0.286998

0.835 0.924 0.504 0.734 0.098635 0.336570

0.748 0.924 0.504 0.612 0.213118 0.281505

0.814 0.647 0.567 0.730 0.293980 0.192585

0.890 0.924 0.504 0.579 0.169015 0.311633

0.890 0.924 0.504 0.640 0.115316 0.320294

0.814 0.924 0.504 0.668 0.133558 0.303300

0.846 0.739 0.504 0.612 0.239466 0.142993

0.770 0.739 0.504 0.706 0.242512 0.170630

0.846 0.878 0.535 0.570 0.185764 0.254711

0.814 0.924 0.491 0.683 0.133864 0.308151

0.814 0.924 0.504 0.730 0.116261 0.329259

0.835 0.647 0.497 0.734 0.295688 0.190500

0.814 0.832 0.504 0.640 0.175783 0.210315

0.868 0.832 0.504 0.673 0.134655 0.245528

0.857 0.832 0.535 0.711 0.114139 0.263001

0.890 0.924 0.504 0.640 0.115316 0.320294

(V max) 0.911 0.924 0.567 0.734

(V min) 0.748 0.647 0.491 0.565

6. Menghitung kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap sulosi ideal positif ( ) dengan rumus sebagai berikut :

dengan I = 1,2,3,.... m

57

Maka :

58

59

Dibawah ini tabel hasil perhitungan pendekatan relatif :

Tabel IV.12

Hasil Perhitungan Pendekatan Relatif

No Urut

Nama Siswa

1 Achmad Rafi Saputra 0.531893

2 Adam Tirtayasa 0.538251

3 Ahmad Bukhori 0.454848

4 Ahmad Imron Rosadi 0.414663

5 Akmal Adnanto 0.735354

6 Ali Fajar Wahidin 0.644069

7 Ambar Dwi Susilawati 0.852425

8 Ariska Amaliyyah 0.431243

9 Bima Sena Putra Maulana 0.533014

10 Danial Priyarso Putra Sukmana 0.750569

11 Erwin Antonius Sinaga 0.643892

12 Figo Muhammad Naufal 0.341211

13 Frisca Aura Puspa Dewi 0.663883

14 Muhamad Faisyal Irvan 0.703607

15 Mahesa Dias Saputra 0.534453

16 Muhamad Azami 0.798935

17 Muhammad Raihan Khadafi 0.813751

18 Muhammad Sya'bani 0.476376

19 Muhammad Zidane Pratama 0.720313

20 Mutiara Putri 0.773359

21 Nur Aulia Anindya Harlan 0.569130

22 Raihan Putra Ristanto 0.395806

23 Revin Muhammad Badyi 0.648360

24 Reza Alirofi 0.735277

25 Reza Maliki 0.694275

26 Ria Afrianti Futri 0.373878

27 Risqi Dwi Amalia 0.413006

28 Rizky Chandra 0.578264

60

29 Rizki Ramadan 0.697151

30 Septiyan 0.739045

31 Septya Ajie Ninktyar 0.391823

32 Tubagus Muhammad Daffa Atala 0.544719

33 Yehezkiel Melkisedek 0.645815

34 Yodi Wibowo 0.697357

35 Yogi Hartandi 0.735277

7. Merangking Alternatif

Pada tabel berikut merupakan hasil proses perhitungan yang sudah terurut dari nilai

yang terbesar sampai nilai yang terkecil. Hasil perangkingan setiap siswa dapat

dilihat pada tabel dibawah ini :

Tabel IV.13

Hasil Pengurutan Alternatif

No Urut Nama Siswa Nilai Preferensi

1 Ambar Dwi Susilawati 0.852425

2 Muhammad Raihan Khadafi 0.813751

3 Muhamad Azami 0.798935

4 Mutiara Putri 0.773359

5 Danial Priyarso Putra Sukmana 0.750569

6 Septiyan 0.739045

7 Akmal Adnanto 0.735354

8 Reza Alirofi 0.735277

9 Yogi Hartandi 0.735277

10 Muhammad Zidane Pratama 0.720313

11 Muhamad Faisyal Irvan 0.703607

12 Yodi Wibowo 0.697357

13 Rizki Ramadan 0.697151

14 Reza Maliki 0.694275

15 Frisca Aura Puspa Dewi 0.663883

16 Revin Muhammad Badyi 0.64836

17 Yehezkiel Melkisedek 0.645815

18 Ali Fajar Wahidin 0.644069

19 Erwin Antonius Sinaga 0.643892

20 Rizky Chandra 0.578264

21 Nur Aulia Anindya Harlan 0.56913

61

22 Tubagus Muhammad Daffa Atala 0.544719

23 Adam Tirtayasa 0.538251

24 Mahesa Dias Saputra 0.534453

25 Bima Sena Putra Maulana 0.533014

26 Achmad Rafi Saputra 0.531893

27 Muhammad Sya'bani 0.476376

28 Ahmad Bukhori 0.454848

29 Ariska Amaliyyah 0.431243

30 Ahmad Imron Rosadi 0.414663

31 Risqi Dwi Amalia 0.413006

32 Raihan Putra Ristanto 0.395806

33 Septya Ajie Ninktyar 0.391823

34 Ria Afrianti Futri 0.373878

35 Figo Muhammad Naufal 0.341211

Dari tabel diatas disimpulkan bahwa nilai tertinggi adalah siswa dengan nama siswa

Ambar Dwi Susilawati dengan nilai preferensi 0.852425

4.3. Hasil Penelitian

Hasil terakhir dari penelitian ini yaitu terpilihnya lima siswa peringkat

teratas dari tiga puluh lima siswa yang berada di kelas kelas XI TKJ 1 pada SMK

Pariwisata Depok. Di peringkat ke-5 ditempati oleh siswa dengan nama siswa Danial

Priyarso Putra Sukmana dengan nilai preferensi 0.750569, diperingkat ke-4 ditempati

oleh siswa dengan nama Mutiara Putri dengan nilai preferensi 0.773359, diperingkat

ke-3 ditempati oleh siswa dengan nama Muhamad Azami dengan nilai preferensi

0.798935, diperingkat ke-2 ditempati oleh siswa dengan nama Muhammad Raihan

Khadafi dengan nilai preferensi 0.813751, dan diperingkat pertama ditempati oleh

siswa dengan nama siswa Ambar Dwi Susilawati dengan nilai preferensi 0.852425.

Hasil nilai akhir yang diperoleh dapat dilihat pada grafik dibawah ini :

62

Gambar IV.1

Hasil Akhir Penelitian

AmbarDwi

Susilawati

Muhammad Raihan

Khadafi

MuhamadAzami

MutiaraPutri

DanialPriyarso

PutraSukmana

Nilai Preferensi 0.852425 0.813751 0.798935 0.773359 0.750569

0.68

0.7

0.72

0.74

0.76

0.78

0.8

0.82

0.84

0.86

0.88

BAB V

PENUTUP

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan, maka dapat diambil

beberapa kesimpulan sebagai hasil dari penelitian sebagai berikut :

1. Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution

(TOPSIS) dapat digunakan sebagai alternatif sistem pengambilan

keputusan dalam menentukan prestasi akademik siswa pada SMK

Pariwisata Depok. Maka penggunaan metode Technique For Order

Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat membantu

dalam menentukan suatu keputusan.

2. Proses menentukan prestasu akademik siswa yang dihitung dengan

menggunakan metode Technique For Order Preference by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS) dimulai dengan menentukan nilai relatif terhadap

masing – masing alternatif, membangun Matrix keputusan ternormalisasi dari

setiap kategori, membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot,

menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif,

menghitung Seperasi, menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal

positif dan terakhir merangking alternatif.

3. Dari hasil penelitian, yang dilihat dari kriteria – kriteria seperti nilai rata –

rata rapot, nilai perilaku, nilai aktivitas dan nilai aktivitas dengan

menggunakan metode Technique For Order Preference by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS), siswa dengan nama Ambar Dwi Susilawati

mendapat ranking pertama dengan nilai preferensi 0.852425.

63

64

5.2. Saran

Dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat diusulkan

beberapa saran, diantaranya adalah :

1. Melakukan penelitian dengan menggunakan metode lainnya seperti AHP,

Weight Product, Promethee dan lain sebagainya sebagai perbandingan

antara metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal

Solution (TOPSIS) dengan metode lainnya dalam proses menentukan

prestasi akademik siswa

2. Penggunaan komputer sebagai alat bantu untuk mengolah Metode Technique

For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sudah

selayaknya diterapkan.

3. Sistem pengambilan keputusan dalam menentukan prestasi akademik siswa

sebaiknya tidak hanya menggunakan kriteria – kriteria seperti nilai rata –

rata rapot, nilai perilaku, nilai aktivitas dan nilai aktivitas saja tetapi pihak

sekolah diharapkan menambah beberapa kriteria lainnya dalam

menentukan prestasi akademik siswa.

DAFTAR PUSTAKA

Agung, H., & Ricky, R. (2017). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk

Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Ilmiah FIFO,

8(2), 112. https://doi.org/10.22441/fifo.v8i2.1306

Andriyani, N., & Hafiz, A. (2018). Perbandingan Metode AHP dan Topsis dalam

Penentuan Siswa Berprestasi. 362–371.

Budi, A. S., & Lestari, A. F. (2019). Aplikasi sistem pengambilan keputusan

pemilihan siswa berprestasi. Jurnal Teknologi Informatika & Komputer, 5(1),

10–18.

Dewi, D. K., Negeri, S. M. A., & Rakyat, K. (2018). Sistem Pendukung Keputusan

Dalam Menentukan Siswa Siswi Terbaik SMA Negeri 1 Kampung Rakyat

Menggunakan Metode TOPSIS. Pelita Informatika Budi Darma, 17, 283–288.

Diana. (2018). Metode Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.pdf. Retrieved

from www.freepik.com

Fitriana, A. N., Harliana, H., & Handaru, H. (2018). Sistem Pendukung Keputusan

Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS. Creative

Information Technology Journal, 2(2), 153.

https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.45

Hartono, B. (2013). SIM Berbasis Komputer_Bab2_Teori_sistem (Bambang

Hartono).pdf. Jakarta: Rineka Cipta.

Hidayat, S., & Irviani, R. (2016). Ma Al Mubarok Batu Raja Menggunakan Metode

Topsis. 6(2015), 1–8.

Kristiana, T. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode

TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa. Paradigma, XX(1), 8–

65

12.

Latif, L. A., Jamil, M., & Abbas, S. H. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Teori

dan Implementasi.pdf. Retrieved from www.pshare.com

Marbun, M., & Bosker Sinaga. (2018). Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan

Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan. Retrieved from

https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/56538969/BUKU Ajar_S

istem_Pendukung_Keputusan_Penilaian_Hasil_Belajar_Dengan_Metode_Topsi

s.pdf

Narti. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi

Menggunakan Metode AHP Dan Topsis. Jurnal Informatika, 4(2), 196–205.

Novriansyah, D., & Defit, S. (2017). Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada

Sistem Pendukung Keputusan.pdf. Retrieved from www.Autosoftdms.com

Purwasih, K., & Rosmawanti, N. (2017). Penerapan Metode TOPSIS Untuk

Pemilihan Siswa Berprestasi Pada SMPN 2 Barambai. 1497–1502.

Putra, R., Werdiningsih, I., & Puspitasari, I. (2017). Sistem Pendukung Keputusan

Pemilihan Siswa Berprestasi di Sekolah Menengah Pertama dengan Metode

VIKOR dan TOPSIS. Journal of Information Systems Engineering and Business

Intelligence, 3(2), 113. https://doi.org/10.20473/jisebi.3.2.113-121

Ramdhadi, A. (2014). Sistem Informasi Manajemen. Bandung: CV Pustaka Setia.

Sari, F. (2018). Metode dalam Pengambilan Keputusan.pdf. Retrieved from

www.freepik.com

Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif,

dan R&D. Retrieved from bajakanbuku.blogspot.com

Sutabri, T. (2012). Analisis Sistem Informasi_Bab2_Teori_sistem dan karakteristik

(Tata Sutabri).pdf. Yogyakarta: CV ANDI OFFSET.

66

Tukan, E. A., & Kennedy, J. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Prestasi Siswa

Menggunakan Metode Topsis. Konferensi Nasional Sistem & Informatika, 4(1), 6–7.

Retrieved from

https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1222

67

68

69

70