Penggunaan TOPSIS Dalam
Pemilihan Layanan Internet
Provider
Artikel Ilmiah
Peneliti :
Ari Adam Farensa (672014219)
Prof. Ir. Danny Manongga, M.Sc., Ph.D.
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
Penggunaan TOPSIS Dalam
Pemilihan Layanan Internet
Provider
Artikel Ilmiah
Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi
untuk memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Peneliti:
Ari Adam Farensa (672014219)
Prof. Ir. Danny Manongga, M.Sc., Ph.D.
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
1
Email: 1) [email protected], 2) [email protected]
Abstract
Most of the people use the internet every day. To be able to access information over the internet required the services of internet service. Internet service providers compete get the customers through different service offerings. So most consumers confused when will choose internet service. Based on the issue of special calculation required in selecting an internet service that is using the calculation algorithm TOPSIS. This algorithm of multi criteria so that it can be used for different service criteria. The data taken from the detailed questionnaire that involves 50 respondents Faculty of Informatics Engineering SWCU and calculated by weighting the criteria of respondens. The results of this research useful to facilitate the selection of a person in an internet service provider.
Keywords : Analysis Of An Internet Service Provider, TOPSIS.
Abstrak
Sebagian besar masyarakat menggunakan internet setiap harinya. Untuk dapat mengakses informasi melalui internet dibutuhkan jasa layanan internet. Penyedia layanan internet berlomba mendapatkan pelanggannya melalui penawaran jasa berbeda. Sehingga sebagian besar konsumen bingung ketika memilih layanan internet. Berdasarkan masalah tersebut dibutuhkan perhitungan khusus dalam memilih layanan internet yaitu menggunakan perhitungan algoritma TOPSIS. Algoritma ini multi kriteria sehingga dapat digunakan untuk kriteria jasa yang berbeda. Data diambil dari kuisioner yang melibatkan 50 responden Fakultas Teknologi Informasi UKSW dan dihitung dengan bobot kriteria yang didapat dari responden. Hasil penelitian ini bermanfaat untuk memudahkan seseorang dalam pemilihan layanan internet provider.
Kata kunci : Analisis Layanan Internet Provider, TOPSIS.
1) Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen
Satya Wacana Salatiga.
2 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi tiap hari semakin meningkat, di samping perkembangan teknologi diikuti juga dengan perkembangan jaringan internet yang juga meningkat. Untuk menggunakan internet dibutuhkan handphone yang berkoneksi internet.
Sebagian besar orang memiliki handphone, dan jika ingin mengakses internet membutuhkan layanan internet. Tidak terkecuali sebagian besar mahasiswa FTI UKSW yang memiliki handphone dan menggunakan internet untuk mengerjakan tugas, sosial media, game ataupun lain halnya. Untuk menggunakan layanan internet ada penyedia layanan tersebut yaitu provider. Provider menawarkan jasa berbeda di pasaran yaitu dari segi kualitas sinyal, brand dan harga. Banyaknya kriteria tersebut sebagian orang bingung memilih apa. Sehingga dibutuhkan cara khusus perhitungan menggunakan algoritma multikriteria yaitu TOPSIS.
Algoritma TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution), salah satu algoritma multikriteria. Dalam membandingkan kriteria–kriteria yang ada, algoritma ini menggunakan solusi dengan menghitung jarak, yaitu jarak alternatif terbaik dan jarak alternatif terburuk . Konsep algoritma ini adalah alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Sehingga algoritma ini menghitung mana layanan internet yang tepat dari berbagai macam kriteria yang berbeda-beda dari layanan internet.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dilakukan penelitian yang membahas mengenai Pengunaan TOPSIS Dalam Pemilihan Layanan Internet Provider.
2. Tinjauan Pustaka
Penelitian berjudul Implementasi Algoritma Topsis Pada Pemilihan Rumah Hunian Di Provinsi dan Kabupaten Gorontalo. Penelitian ini meneliti tentang pemilihan rumah hunian yang memiliki berbagai macam kriteria tipe rumah, harga, ukuran tanah, fasilitas air, fasilitas listrik, fasilitas senitasi. Hasil dari penelitian ini adalah mempermudah dalam pemlihan rumah hunian di Gorontalo. Sehingga diperlukan algoritma multikriteria yaitu TOPSIS [1].
Penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Layanan Internet Service Provider Menggunakan Metode Weighted Product (Studi kasus : STMIK AKBA) penelitian ini memilih ISP dalam sebuah perguruan tinggi di Makassar. Hasil penelitian ini perguruan tinggi agar dapat memilih dengan tepat yaitu dengan menggunakan algoritma dan tidak dengan cara klasik yaitu memilih keputusan setelah ada saran dan masukan. Penelitian ini menggunakan kriteria kredibilitas ISP, bandwidth, biaya/harga, Jumlah grapari/layanan, keamanan memblokir situs tertentu, keamanan memblokir virus, jaminan koneksi tidak terputus, kesesuaian harga dan kualitas layanan, syarat berlangganan, layanan service/dukungan teknis, kecepatan download dan upload, kekuatan signal [2].
3
Penelitian lain yang dilakukan adalah A New Car Selection in The Market Using TOPSIS Technique. Penelitian ini memilih mobil di India banyak jenis mobil dan harga yang berbeda. Hasil dari penelitian ini bertujuan memilih mobil dalam pasaran mobil dengan menggunakan algoritma TOPSIS. Karena algoritma bisa menggunakan banyak atribut atau kriteria [4].
Penelitian berikutnya adalah Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan Bermotor Dengan Menggunakan Metode TechniqueFor Order Preference By Similarity ToIdeal Solution. Penelitian ini diangkat karena transportasi merupakan kebutuhan mutlak dalam kehidupan sehari- hari khususnya kendaraan bermotor. Oleh karena itu produsen sepeda motor berlomba untuk memproduksi sepeda motor, tentunya dengan keunggulan dan kelebihan yang berbeda. Hasil dari penelitian ini membantu konsumen dan perusahaan dalam keputusan pemilihan sepeda motor [5]. Penelitian berjudul Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembelian Jenis Mobil Dengan Menggunakan Metode TOPSIS. Penelitian ini meneliti tentang berkembangnya industri otomotif di Indonesia semakin meningkat, sehingga banyak kriteria mobil yang berbeda. Hasil dari penelitian ini konsumen memilih kendaraan yang tepat sesuai kebutuhan dan dana yang dimiliki konsumen, maka dibutuhkan penganalisaan [6].
Penelitian berikutnya adalah Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perangkat Komputer Dengan Metode Topsis. Teknologi informasi dan komputer berperan penting dalam kehidupan masyarakat. Seluruh aspek kegiatan kehidupan masyarakat tidak lepas dari dukungan teknologi komputer. Hasil dari Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pendukung keputusan untuk pembelian perangkat komputer yang dapat membantu perusahaan dalam menentukan prioritas pembelian barang [7].
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu sebagai contoh penelitian berjudul
“Implementasi AlgoritmaTopsis Pada Pemilihan Rumah Hunian” yaitu studi kasus berbeda selain
itu penelitian ini sampel skor kriteria dari alternatif diambil dari data primer atau diisi langsung dari responden melalui kuisioner. Sedangkan penelitian terdahulu pengambilan sampel diambil dari data sekunder.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dilakukan penilitian yang membahas mengenai Pengunaan TOPSIS Dalam Pemilihan Layanan Internet Provider.
4
Langkah–langkah metode TOPSIS, dijelas sebagai berikut :
- Membangun tabel matriks keputusan.
Matriks keputusan X mengacu terhadap m dan n. m adalah alternatif yang dievaluasi berdasarkan n adalah kriteria. Matriks X dapat dilihat pada Rumus 1.
𝑥1 𝑥2 𝑥3 . . 𝑥𝑛
Persamaan yang digunakan untuk mentransformasikan elemen pada xij terlihat pada Rumus 2 :
𝑟𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗
√∑𝑖=1𝑚 𝑥𝑖𝑗2
Rumus 2 Normalisasi Elemen Matriks
dengan i = 1, 2, 3, . . . , m; dan j = 1, 2, 3, . . . , n;
Keterangan: rij adalah elmen dari tabel matriks keputusan yang ternormalisasi R, xij adalah elemen dari matriks keputusan X yang belum ternormalisi.
- Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
Dengan bobot wj = (w1, w2, w3, . . . , wn ), dimana wj adalah bobot dari n atau kriteria ke-j dan
∑ = 1 𝑤𝑗𝑛𝑗 = 1, maka normalisasi bobot matriks V terlihat pada pada Rumus 3.
𝑣𝑖𝑗= 𝑤𝑗 . 𝑟𝑖𝑗
Rumus 3 Matriks Ternormalisasi Terbobot
Keterangan: vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisai terbobot V, wj adalah bobot kriteria ke j adalah elemen dari tabel matriks keputusan yang ternormalisasi R.
- Menentukan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif.
Menentukan solusi ideal positif variabel A+, sedangkan solusi ideal negatif variabel A-. Rumus dari A+ dan A- terlihat pada Rumus 4 dan Rumus 5.
𝐴+= {(max 𝑣
5
= 𝑣1+, 𝑣2+, 𝑣3+, . . . , 𝑣𝑛+
Rumus 4 Solusi Ideal Positif
𝐴−= {(min 𝑣
𝑖𝑗 | 𝑗 € 𝐽), (max 𝑣𝑖𝑗|𝑗€𝐽′ ), 𝑖 = 1,2,3, . . . , 𝑚 }
= 𝑣1−, 𝑣2−, 𝑣3−, . . . , 𝑣𝑛−
Rumus 5 Solusi Ideal Negatif
J = {j = 1, 2, 3,..., n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria)}.
Keterangan: vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, vj+ (j = 1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal positif, vj- = ( j = 1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
- Menghitung separasi.
-S+ adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif didefenisikan terlihat pada Rumus 6.
𝑆𝑖+= √∑𝑗=1𝑛 (𝑣𝑖𝑗− 𝑣𝑗+ )2, dengan i = 1, 2, 3, . . . , m
Rumus 6 Separasi Ideal Positif
-S- adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif didefenisikan terlihat pada Rumus 7.
𝑆𝑖−= √∑𝑗=1𝑛 (𝑣𝑖𝑗− 𝑣𝑗− )2, dengan i = 1, 2, 3, . . . , m
Rumus 7 Separasi Ideal Negatif
Keterangan: si+ adalah jarak alternatif ke-I dari solusi ideal positif, si- adalah jarak alternatif ke-I dari solusi ideal negatif, vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, vj+ adalah elemen matriks solusi ideal positif, vj- adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
- Menghitung kedekaan terhadap solusi ideal positif.
Kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dapat dihitung dengan menggunakan persamaan terlihat pada Rumus 8.
𝐶𝑖+= 𝑆𝑖−
( 𝑆𝑖−+ 𝑆𝑖+) , 0 ≤ 𝐶𝑖+≤ 1
Rumus 8 Kedekatan Solusi Ideal Positif
6
Keterangan: ci+ adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-I tehadap solusi ideal positif, si+ adalah jarak alternatif ke-I dari solusi ideal positif, si- adalah jarak alternatif ke-I dari solusi ideal negatif.
- Memilih alternatif.
Alternatif diurutkan dari nilai ci+ terbesar ke nilai ci+ terkecil. Ci+ terbesar dijadikan nilai solusi terbaik
3. Metode Penelitian
Pada penelitian ini, dilakukan beberapa tahapan penelitian yang secara garis besar terbagi ke dalam lima tahapan, yaitu : 1) Penentuan sempel. 2) Pengambilan sempel. 3) Pengumpulan data. 4) Pengolahan data. 5) Analisisi data.
Gambar 1 Tahap Penelitian
Tahap penelitian Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut : 1) Tahap pertama : Penentuan Sampel, menentukan populasi. Populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu [9]. Populasi di sini adalah 50 mahasiswa FTI UKSW. 2) Tahap kedua: Pengambilan sempel, teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah non probability sampling, yaitu cara pengambilan sampel dimana tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sampel penelitian [9]. 3) Tahap ketiga: Pengumpulan data, teknik pengumpulan sempel yang digunakan adalah kuisioner. Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya [10]. 4) Tahap keempat: Pengolahan data, teknik pengolahan data adalah analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah analisis yang digunakan terhadap data yang berwujud dalam angka–angka. 5) Tahap kelima: Analisis data, analisis data menggunakan uji reliabilitas, uji validalitas dan selanjutnya data dianalisis menggunakan algoritma TOPSIS.
Analisis dalam penelitian ini menggunakan metode TOPSIS, disesuaikan dengan karakteristik objek penelitian sehingga proses analisis dapat dilakukan secara lebih mudah dengan
Penentuan Sempel
Pengambilan Sempel
Pengumpulan Data
Pengoolahan Data
7
hasil yang akurat. Semua kriteria pada penelitan diberi nilai dari 1 – 5, dimana nilai 1 merupaka nilai terendah, dan nilai 5 merupakan nilai tertinggi, seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Keterangan Niali TOPSIS
Skor Aktual adalah jawaban seluruh responden atas kuesioner yang telah diajukan. Skor ideal adalah skor atau bobot tertinggi atau semua responden diasumsikan memilih jawaban dengan skor tertinggi [10]. Berikut ini skor aktual dalam penelitiantian.
Tabel 2 Skor Aktual
Kriteria yang pertama adalah kulaitas sinyal. Faktor ini menyangkut tentang kualitas sinyal provider yang dipakai responden. Kualitas sinyal meliputi sinyal dapat dijangkau dimanapun, sinyal provider stabil seperti pada Tabel 3 sampai Tabel 10. Jika indikator sangat setuju bernilai 5, jika setuju 4 dan seterusnya.
Tabel 3 Kriteria Kualitas Sinyal Simpati
No Indikator Skor
ss s ks ts sts 1. Sinyal provider selalu stabil tidak naik turun
2. Kecepatan download di siang hari tidak berbeda dengan
malam hari
3. Kecepatan upload di siang hari tidak berbeda dengan malam hari
2 7 5 1
7 7 1
9 4 2
4. Cuaca tidak mempengaruhi kualitas sinyal 1 6 6 2
8 =73.33
Indikator 2
= (((7*4) + (7*3) + (1*2))/75)*100
=68
Indikator 3
= (((9*4) + (4*3) + (3*2))/75)*100
=69.33
Indikator 4
= (((1*5) + (6*4) + (6*3) + (2*2))/75)*100
=68
Nilai indeks
= (73.33+68+69.33+68)/4
= 69.66 (s)
9
Pengujian validitas dilakukan dengan menggunakan metode analisis korelasi. Perhitungan dilakukan dengan bantuan software atau program SPSS. Nilai signifikansi yang berada di bawah 0,05 menunjukkan sebagai item yang valid. Pengujian validitas selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengujian Validitas
Tabel 4 menunjukkan semua indikator yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian mempunyai nilai korelasi yang lebih besar dari 0,281. Dari hasil validitas tersebut menunjukkan bahwa semua indikator dalam penelitian tersebut adalah valid.
Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan dengan rumus Cronbach Alpha dengan perhitungan dilakukan dengan bantuan aplikasi SPSS. Hasil pengujian reliabilitas untuk masing - masing variabel yang diringkas pada Tabel 28berikut ini:
No Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 Kualitas sinyal
Indikator 1 0.413 0.281 Valid Indikator 2 0.390 0.281 Valid Indikator 3 0.554 0.281 Valid Indikator 4 0.437 0.281 Valid
2 Harga
Indikator 1 0.796 0.281 Valid Indikator 2 0.794 0.281 Valid Indikator 3 0.479 0.281 Valid Indikator 4 0.405 0.281 Valid
3 Brand
Indikator 1 0.584 0.281 Valid Indikator 2 0.479 0.281 Valid Indikator 3 0.635 0.281 Valid
10
Tabel 5Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas tersebut menunjukkan bahwa semua variabel-variabel mempunyai koefisien Alpha yang cukup besar yaitu diatas > 0,6. Sehingga dapat dikatakan semua konsep pengukur masing-masing variabel dari kuesioner adalah reliabel yang berarti bahwa kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini merupakan kuesioner yang handal.
4. Pembahasan
Berikut merupakan kriteria–kriteria penilaian atau xij yaitu x1,x2, dan x3 dimana, x1 adalah kualitas sinyal, x2 adalah kriteria harga dan x3 adalah kriteria brand. Sedangkan a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8 merupakan alternatif atau j wilayah yang dijadikan sebagai objek penilaian dimana, a1 adalah alternatif simpati, a2 adalah alternatif three, a3 adalah alternatif im3, a4 adalah alternatif mentari, a5 adalah alternatif XL, a6 adalah alternatif smartfreen, a7 adalah alternatif axis, a8 adalah alternatif as.
- Matriks keputusan
Berikut ini merupakan tabel matriks dari data yang telah diperoleh dari responden. An atau a1 merupakan alternatif – alternatif yang dipilih. Sedangkan xn atau x1 adalah kriteria - kriteria pada alternatif. 69.66 merupakan indeks atau skor kriteria kualitas sinyal pada alternatif telkomsel.
Tabel 6 Matriks Keputusan
x1 x2 x3 a1 69.66 73.33 85.06 a2 62.66 71.66 74.13 a3 56.66 69.16 72.66 a4 63.75 71.25 72 a5 70 79 79.2 a6 55 67.5 78 a7 72.5 85 80 a8 70 90 100
11
- Menentukan pembagi untuk Xij, dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 7 Pembagi Untuk Xij
x1 x2 x3 184.7551334 215.6255147 227.9266902
Variabel Xij adalah nilai indeks kriteria pada alternatif. Nilai 184.7551334 didapat dengan cara mengkuadratkan semua indeks pada kolom x1 kemudian di jumlahkan semua lalu di cari akar, seperti pada contoh berikut.
=
√(69.66)2+ (62.66)2+ (56.66)2+ (63.75)2+ (70)2+(55)2+(72.5)2+(70)2
= √34134.46
=184.7551334
- Matriks yang ternormalisasi, dijelaskan pada Tabel 8 :
Tabel 8 Matrik Ternormalisai
x1 x2 x3 a1 0.377039591 0.340080348 0.373190169 a2 0.339151605 0.332335439 0.325236154 a3 0.306676188 0.320741263 0.318786711 a4 0.345051306 0.330433994 0.315891043 a5 0.378879865 0.366375937 0.347480148 a6 0.297691323 0.313042731 0.342215297 a7 0.392411289 0.394201958 0.350990048 a8 0.378879865 0.417390308 0.43873756
Nilai 0.377039591 pada kolom x1 dan baris a1 didapat dengan cara membagi nilai indeks belum ternormalisasi dengan nilai pembagi untuk Xij, contoh perhitungan sebagai berikut.
𝑟𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗
√∑𝑖=1𝑚 𝑥𝑖𝑗2
Variabel 𝑟𝑖𝑗 merupakan indeks kriteria alternatif yang sudah ternormalisasi.
I11 = 69.66/184.7551334= 0.377039591 I12 = 73.33/215.6255147= 0.340080348 I13 = 85.06/227.9266902= 0.373190169
12
- Matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot, dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 9 Matriks Ternormalisasi Terbobot
x1 x2 x3 Bobot 5 4 3 a1 1.885197957 1.36032139 1.119570507 a2 1.695758025 1.329341754 0.975708461 a3 1.53338094 1.282965053 0.956360134 a4 1.725256529 1.321735975 0.94767313 a5 1.894399325 1.465503748 1.042440443 a6 1.488456613 1.252170924 1.026645891 a7 1.962056444 1.57680783 1.052970145 a8 1.894399325 1.669561232 1.316212681
Nilai 1.885197957 pada kolom x1 dan baris 1a didapat dari perhitungan nilai indeks baris x1 dan a1 yang ternormalisasi atau seperti pada Tabel 9 dikalikan bobot masing-masing kriteria. Bobot didapat dari pendapat responden. Contoh sebagai berikut.
𝑣𝑖𝑗=0.377039591x 5
𝑣𝑖𝑗 =1.885197957
Variabel 𝑣𝑖𝑗 merupakan indeks kriteria pada alternatif yang ternormalisasi dan terbobot.
- Solusi ideal positif dan negatif, dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 10 Solusi Ideal Positif dan Negatif
Variabel A+ merupakan pemilihan solusi ideal positif pada matriks. Sedangkan variabel A- merupakan pemilihan solusi ideal negatif pada matriks. Nilai 1.962056444 dari solusi ideal positif dari masing kriteria pada tabel keputusan ternormalisasi dan terbobot seperti pada Tabel 10.Begitu sebaliknya juga pada solusi ideal negatif.
x1 x2 x3 A+ 1.962056444 1.252170924 1.316212681
13
- Jarak antara nilai alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif, dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 11 Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
S+ S- sedangkan S- kebaliakan dari S+ yaitu jarak solusi ideal negatif pada alternatif–alternatif yang dipilih pada Tabel 11 diperoleh dari perhitungan rumus jarak alternatif solusi ideal positif dan negatif seperti yang terlihat pada Rumus 6dan Rumus 7.
- Menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif (𝐶𝑖+), dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 12 Prefrensi Kriteria
14
≥ 1.885197957 < 1.885197957
≥1.36032139
≥1.119570507
≥0.691445579 < 1.36032139
<1.119570507
≤ 0.691445579 - Three - IM3 - Mentari - Smartfren
-XL -AXIS
Gambar 2 Pemilihan Layanan Internet
Berdasarkan Gambar 2 dapat dijelaskan bahwa pemilihan layanan internet pertama yaitu penentuan alternatif yang digunakan. Kedua, kriteria yang ditentukan yaitu kualitas alternatif yang tidak lolos dalam pemilihan kriteria kualitas yaitu three, im3, mentari dan smartfreen. Ketiga, yaitu kriteria harga pada pemilihan ini semua kriteria lolos. Keempat yaitu kriteria brand disini alternatif yang tidak lolos yaitu xl dan axis. Kelima menentukan prefensi alternatif dan diambil prefensi yang paling tinggi yaitu simpati. Sehingga simpati menjadi pilihan layanan internet.
Customer
Pemilihan Kriteria
Sinyal
Harga
Brand
Prefrensi Alternatif
Simpati
15 5. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dimulai dari pengumpulan data, pengujian dan analisis maka dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan algoritma TOPSIS dalam pemilihan layanan internet provider dapat untuk mengelola atau menentukan alternatif – alternatif berdasarkan kriteria kualitas sinyal, harga dan brand sehingga dapat memberikan keputusan responden atau customer untuk menentukan layanan internet. Penggunaan TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution) juga membantu mengurangi kesalahan sebagian besar costumer dalam pemilihan layanan internet. Sehingga customer lebih tepat atau efisien dalam menentukan layanan internet provider yang sesuai dengan kriteria keinginan dari customer.
6. Daftar Pustaka
[1] Handayani. 2016. Implementasi Algoritma Topsis Pada Pemilihan Rumah Hunian Di Provinsi Dan Kabupaten Gorontalo, Gorontalo : Universitas Muhammadiyah Gorontalo.
[2] Sulehu. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Layanan Internet Service Provider Menggunakan Metode Weighted Product, Makassar : STMIK AKBA.
[3] Sandy, Dyah, Angelina & Sari. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Metode TOPSIS, Jakarta : STT PLN.
[4] Srikrisnha, Sreenivasulu, & Vani. 2014. A New Car Selection in the Market using TOPSIS Technique, India : Sri Venkaeswara University.
[5] Pardede. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan Bermotor Dengan Menggunakan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution, Medan : STMIK Budi Darma Medan.
[6] Hastuti. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembelian Jenis Mobil Dengan Menggunakan Metode Topsis, Medan : STMIK Budidarma Medan.
[7] Benning, Astuti & Khairina. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perangkat Komputer Dengan Metode Topsis, Samarinda : Universitas Mulawarman.
[8] Nazaruddin. 2014. Modul Pembelajaran SPSS, Jakarta : Pusat Data dan Statistik Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia .
[9] Hasibuan. 2007. Metodologi Penelitian Dalam Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Depok : Universitas Indonesia.
