Konsep Dasar Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif, yang bertujuan untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.

Pemahaman Tentang Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) merupakan salah satu teknik yang bisa diterapkan dalam sistem pendukung keputusan. Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi terstruktur (Whetyningtyas, 2011). Pengertian Decision Support System menurut (Jogiyanto, 2001) adalah suatu sistem informasi untuk membantu manajer level menengah untuk proses pengambilan keputusan setengah terstruktur (semi structured) supaya lebih efektif dengan menggunakan model-model analitis dan data yang tersedia.
Istilah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Untuk memberikan pengertian yang lebih maka ada beberapa definisi mengenai SPK oleh beberapa ahli (Hermawan, 2005). Menurut Dewanto (2015) sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang berbasis komputer yang ditunjukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur.
Sistem pendukung keputusan digunakan untuk mendeskripsikan sistem yang didesain untuk membantu manajer memecahkan masalah tertentu. Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi maupun perusahaan (Dewanto, 2015)
Dari beberapa para ahli di atas, dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem informasi berbasis komputer yang dibuat untuk membantu memecahkan suatu masalah dalam pengambilan keputusan berupa alternatif pilihan menggunakan pemodelan analisis dan data yang ada.

Penerapan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

Penerapan TOPSIS membantu perusahaan untuk memanfaatkan pendekatan analisis dan pengambilan keputusan yang lebih sistematis dan terstruktur. Dalam konteks bisnis yang semakin kompleks dan global, alat ini dapat memberikan nilai tambah dalam mencapai tujuan strategis dan menghadapi tantangan yang berkembang dengan cepat.
Penerapan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam dunia bisnis dan globalisasi memberikan berbagai manfaat, terutama dalam proses pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari penerapan TOPSIS dalam konteks bisnis dan globalisasi:

1. TOPSIS membantu dalam memilih alternatif terbaik dari sejumlah opsi yang tersedia. Dalam konteks bisnis, ini dapat diterapkan pada pemilihan vendor, pemilihan proyek investasi, atau evaluasi strategi bisnis.
2. TOPSIS dapat digunakan untuk menganalisis kinerja relatif dari setiap alternatif dalam hubungannya dengan kriteria yang ditetapkan. Ini membantu dalam evaluasi kualitas produk, layanan, atau keputusan bisnis.
3. Dengan mempertimbangkan kriteria risiko dan keamanan, TOPSIS dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih informasional dan dapat mengurangi risiko yang terkait dengan keputusan bisnis.
4. Dengan memilih alternatif yang paling mendekati solusi ideal, TOPSIS dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam operasi bisnis. Misalnya, dalam pemilihan strategi operasional atau investasi dalam teknologi baru.
5. Dalam lingkungan bisnis yang semakin terglobalisasi, TOPSIS dapat digunakan untuk memilih strategi ekspansi pasar, pemilihan mitra bisnis internasional, atau evaluasi proyek lintas batas.
6. TOPSIS membantu dalam mengevaluasi proyek dan investasi dengan mempertimbangkan berbagai aspek yang relevan. Ini dapat membantu perusahaan dalam memilih proyek yang paling sesuai dengan tujuan bisnis dan kebijakan perusahaan.
7. Penerapan TOPSIS memastikan bahwa keputusan bisnis didasarkan pada data dan analisis yang lebih objektif. Ini membantu dalam meningkatkan keputusan yang lebih baik dan mengurangi potensi keputusan yang bersifat subyektif.

Definisi Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Menurut Para Ahli

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode dari model keputusan MADM. Metode TOPSIS menggunakan konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Elyza Gustru Wahyuni, 2017).
Menurut Dicky Nofriansyah (2017) menyatakan bahwa, TOPSIS merupakan salah satu metode yang digemari oleh peneliti di dalam merancang sebuah sistem pendukung keputusan, selain konsepnya sederhana tetapi kompleksitas dalam pemecahan masalah baik itu ditandai dengan konsep penyelesaian metode ini yaitu dengan memilih alternatif terbaik yang tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.
Menurut Simanjorang (2019) Metode TOPSIS adalah salahsatu metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami. Sejalan dengan pendapat Marlina, Yusnaeni, dan Indriyani (2017) TOPSIS merupakan suatu metode sistem pendukung keputusan (DSS) yang digunakan untuk memilih peringkat terbaik dengan nilai bobot tertinggi pada alternative yang dinilai. Penilaian dilakukan dengan menilai berdasarkan bobot nilai dari kriteria dan alternatif. Metode TOPSIS dapat menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis, karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, serta memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan (Parhusip et al., 2011). Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis karena konsepnya yang sederhana dan mudah dipahami, serta komputasinya efisien dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.

Tujuan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

TOPSIS bertujuan untuk menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal positif memaksimalkan kriteria manfaat dan meminimalkan kriteria biaya, sedangkan solusi ideal negatif memaksimalkan kriteria biaya dan meminimalkan kriteria manfaat (Fan dan Cheng, 2009). Kriteria manfaat merupakan kriteria dimana ketika nilai kriteria tersebutsemakin besar maka semakin layak pula untukdipilih. Sedangkan kriteriabiaya merupakan kebalikan dari kriteria manfaat, semakin kecil nilai darikriteria tersebut maka akan semakin layak untuk dipilih. Dalam metode TOPSIS, alternatif yang optimal adalah yang paling dekat dengan solusi idealpositif dan paling jauh dari solusi ideal negatif.
Kelemahan Dan Kelebihan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Dalam metode TOPSIS, dipertimbangkan adanya solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal positif merupakan nilai terbaik dari semua kriteria sedangkan solusi ideal negatif adalah nilai terburuk untuk tiap kriteria dari alternatif yang ada. Dengan adanya kedua solusi ini maka alternatif yang dipilih dalam metode TOPSIS merupakan alternatif yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif. Karena itulah maka dapat disimpulkan beberapa kelemahan dan kelebihan metode TOPSIS.

Kelemahan TOPSIS

1. Belum adanya penentuan bobot prioritas yang menjadi prioritas hitungan terhadap kriteria, yang berguna untuk meningkatkan validitas nilai bobot perhitungan kriteria. Maka dengan alasan ini, metode ini dapat dikombinasikan misalnya dengan metode AHP agar menghasilkan output atau keputusan yang lebih maksimal
2. Belum adanya bentuk linguistik untuk penilaian alternatif terhadap kriteria, biasanya bentuk linguistik ini diinterpretasikan dalam sebuah bilangan fuzzy
3. Belum adanya mediator seperti hirarki jika diproses secara mandiri maka dalam ketepatan pengambilan keputusan cenderung belum menghasilkan keputusan yang sempurna
4. Metode TOPSIS ini dapat digunakan dalam menentukan perangkingan alternatif dengan memperhitungkan solusi ideal dari suatu masalah dan penentuan bobot setiap kriteria. Namun, kurang baik jika digunakan dalam mendapatkan bobot yang memperhitungkan hubungan antara kriteria. Walaupun dapat dilakukan dengan pairwase comparison, tetapi membutuhkan matriks dan perhitungan yang lebih rumit. Oleh karena itu, dilakukan penggabungan dengan metode lain seperti ANP (Analytic Network Process) dalam mengatasi masalah pembobotan tersebut.
5. Pada proses yang menggunakan metode TOPSIS, perangkingan dan pembobotan kriteria adalah memiliki nilai yang telah pasti. Padahal, dalam aplikasinya di kehidupan nyata, terdapat informasi yang tidak lengkap atau informasi yang dibutuhkan tidak tersedia. Contoh penyebab informasi yang tidak lengkap tersebut adalah karena adanya penilaian dari manusia yang seringkali bersifat tidak pasti/kabur (fuzzy) dan tidak dapat mengestimasikan perangkingan dalam data numerik yang pasti. Ketidakpastian ini merupakan sesuatu yang tidak dapat diatasi jika menggunakan metode TOPSIS, kecuali jika dilakukan perhitungan algoritma lebih lanjut dalam perumusan metode TOPSIS tersebut.
6. Metode TOPSIS menentukan solusi berdasarkan jarak terpendek menuju solusi ideal dan jarak terbesar dari solusi negatif yang ideal. Namun, metode ini tidak mempertimbangkan kepentingan relatif (relative importance) dari masing-masing jarak tersebut.
7. Pada metode TOPSIS, seringkali digunakan asumsi pada tingkat kepentingan relatif masing-masing respon dan digunakan kombinasi dengan metode lain untuk menyelesaikan asumsi tersebut. Contohnya adalah dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) atau ANP (Analytic Network Process) untuk memperoleh nilai bobot yang mewakili tingkat kepentingan relatif masing-masing kriteria.
8. Pada metode TOPSIS, alternatif dengan ranking tertinggi merupakan solusi yang terbaik, namun belum tentu ranking tertinggi tersebut adalah yang terdekat dari solusi ideal. Sehingga perlu dilakukan perhitungan lagi untuk memastikannya.

Kelebihan TOPSIS

1. Konsepnya sederhana dan mudah dipahami, kesederhanaan ini dilihat dari alur proses metode TOPSIS yang tidak begitu rumit. Karena menggunakan indikator kriteria dan variabel alternatif sebagai pembantu untuk menentukan keputusan
2. Komputasinya efisien, perhitungan komputasinya lebih efisien dan dan cepat
3. Mampu dijadikan sebagai pengukur kinerja alternatif dan juga alternatif keputusan dalam sebuah bentuk output komputasi yang sederhana.
4. Dapat digunakan sebagai metode pengambilan keputusan yang lebih cepat.

Tahapan Perhitungan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

Algoritma Penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS (Kusumadewi, S. Hartati, S. Harjoko, A. Wardoyo, 2004):

• Menentukan alternatif yang pada penelitian ini adalah merek dan model mobil bekas kemudian menormalisasi setiap nilai alternatif dan matrix ternormalisasi terbobot.
• Membuat rating pada masing-masing alternatif pada masing-masing kriteria dengan rumus sebagai berikut: 

•  

• Keterangan:
  ij    = Nilai Normalisasi Kriteria ke i.
  Xij    = Hasil pertimbangan berdasarkan kriteria ke i.
   
• Membuat matrix normalisasi terbobot.
• Menentukan nilai normalisasi maksimum dan minimum.
• Menghitung Sparasi Ideal Positif dengan menggunakan persamaan berikut ini:
•  
• Keterangan:
  Di+     = Sparasi ideal positif
  yi+     = Nilai Normaliasasi Maksimum
  yij    = Normalisasi Terbobot
   
  
• Hasil perhitungan untuk nilai normalisasi maksimum dikurangi normalisasi terbobot
• 
  
• Hasil perhitungan untuk nilai normalisasi maksimum dikurangi normalisasi terbobot pangkat 2 (dua) dengan persamaan
• 
  
• Hasil perhitungan untuk nilai akar dari jumlah akumulasi normalisasi maksimum dikurangi normalisasi terbobot pangkat 2 (dua) pada persamaan
• 
  
• Menghitung Sparasi Ideal negatif dengan menggunakan persamaan berikut ini:
•  
• Keterangan:
  Di-     = Sparasi ideal negatif
  yi-     = Nilai Normaliasasi minimum
  yij    = Normalisasi Terbobot
  
• Hasil perhitungan untuk nilai normalisasi terbobot dikurangi normalisasi minimum
• 
  
• Hasil perhitungan untuk nilai normalisasi minimum dikurangi normalisasi terbobot pangkat 2 (dua) dengan persamaan
• 
  
• Hasil perhitungan untuk nilai akar dari jumlah akumulasi normalisasi minimum dikurangi normalisasi terbobot pangkat 2 (dua) pada persamaan
• 
  
• Menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif berdasarkan solusi ideal positif dan solusi ideal negative.
• Data solusi ideal positif dan negative di atas kemudian dihitung menggunakan persamaan berikut ini:
•  
• Keterangan:
  Vi    = Nilai preferensi untuk alternatif ke i
  D-    = Solusi Ideal negative
  D+    = Solusi Ideal positif
   
  
• Melakukan perankingan berdasarkan hasil perhitungan nilai preferensi.
  

Penutup

TOPSIS merupakan suatu metode sistem pendukung keputusan (DSS) yang digunakan untuk memilih peringkat terbaik dengan nilai bobot tertinggi pada alternative yang dinilai. Penilaian dilakukan dengan menilai berdasarkan bobot nilai dari kriteria dan alternatif. Namun, metode ini tidak mempertimbangkan kepentingan relatif (relative importance) dari masing-masing jarak tersebut. Oleh sebab itu solusi dari permasalahan kekurangan metode TOPSIS dapat ditutupi dengan batasan yang jelas dalam menentukan jarak penilaian pada masing-masing kriteria yang digunakan. Pada metode TOPSIS, seringkali digunakan asumsi pada tingkat kepentingan relatif masing-masing respon dan digunakan kombinasi dengan metode lain untuk menyelesaikan asumsi tersebut. Contohnya adalah dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) atau ANP (Analytic Network Process) untuk memperoleh nilai bobot yang mewakili tingkat kepentingan relatif masing-masing kriteria.

Sumber Pustaka

1. Amida, S. N., & Kristiana, T. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Topsis. JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), 2(3), 193–201. https://doi.org/10.36085/jsai.v2i3.415
2. Dicky Nofriansyah, S. D. (2017). Multi Criteria Decision Making (MCDM): pada sistem pendukung keputusan. Deepublish.
3. Elyza Gustru Wahyuni, A. T. A. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Dengan Metode Topsis. Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 14(2).
4. Fan, C. K., & Cheng, S. W. (2009). Using Analytic Hierarchy Process Method and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution to Evaluate Curriculum in Department of Risk Management and Insurance. 19(1), 1–8.
5. Hakim, L. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis Pada PT.Karunia Berkat Alam Demak.
6. Hermawan, J. (2005). Membangun Decision Support System. Andi.
7. Marlina, M., Yusnaeni, W., & Indriyani, N. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Yang Berhak Mendapatkan Beasiswa Dengan Metode Topsis. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 14(2), 147–152.
8. Mulyanto, A. (2009). Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi. Pustaka Pelajar.
9. Nurhayati, S. (2017). Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS pada PT XYZ. Prosiding Saintiks FTIK UNIKOM, 2, 25–28.
10. Palasara, N., & Baidawi, T. (2018). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pada Penilaian Karyawan Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS ).
11. Pressman, R. (2001). Software Engineering: A Practitioner’s Approach, Fifth Ed. McGraw-Hill Book Company.
12. Putra, K. D., Lina, S., Sitio, M., Studi, P., Informatika, T., Teknik, F., Pamulang, U., Selatan-indonesia, T., & Karyawan, P. K. (2021). Perancangan Sistem Pendukung Berbasis Desktop Menggunakan Kombinasi Metode SMART-TOPSIS. 5(3), 240–249.
13. Rahman, A. K., & Suwartane, I. G. A. (2020). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Tehcnique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Berbasis Web. 4(1).
14. Sachdeva. (2009). Multi-Factor Mode Critically Analysis Using TOPSIS. International Journal of Industrial Enineering, 5(8).
15. Simanjorang, R. M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik dengan menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara Medan). Jurnal STMIK Pelita Nusantara Medan, 4(1), 10–15.
16. Whetyningtyas, A. (2011). Peranan Decision Support System (DSS) Bagi Manajemen Selaku Decision Maker. Jurnal Analisis Manajemen, 5(1), 102–108.