Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa SMK Multi Karya Berbasis Web Menggunakan Metode TOPSIS

Syifa Ariiba Yasmin Daulay; Raudhah; Sahara  Abdy

Authors

Syifa Ariiba Yasmin Daulay Author
Raudhah Author
Sahara Abdy Author

Keywords:

Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Pemilihan Jurusan Siswa

Abstract

Pemilihan program studi merupakan langkah krusial bagi siswa SMA/SMK dalam menentukan arah karir dan masa depan mereka. Proses ini sering kali kompleks karena melibatkan berbagai faktor, seperti minat dan bakat, informasi program studi, serta tren pasar kerja. Kesalahan dalam pemilihan program studi dapat menyebabkan rendahnya motivasi belajar, kesulitan adaptasi di perguruan tinggi, hingga ketidaksesuaian keterampilan dengan dunia kerja. Oleh karena itu, diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu siswa dalam mengambil keputusan yang rasional dan terinformasi. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) digunakan dalam SPK ini karena mampu memberikan hasil yang akurat dengan mempertimbangkan bobot kepentingan setiap kriteria. Pengembangan sistem berbasis web menawarkan aksesibilitas yang lebih luas, memungkinkan siswa untuk mengeksplorasi berbagai pilihan program studi berdasarkan profil mereka. Sistem ini diharapkan dapat membantu siswa dalam memilih program studi yang sesuai dengan minat dan bakat mereka, meningkatkan motivasi belajar, serta mengurangi angka dropout dan ketidaksesuaian keterampilan di dunia kerja.

Downloads

Download data is not yet available.

References

R. Raudhah and A. N. Sebayang, “Perancangan Aplikasi Pelaporan Dan Pengaduan Masyarakat Dalam Layanan Kantor Perumnas Berbasis Web (Studi Kasus: Kantor Perumnas Griya 1 Martubung Medan Labuhan),” J. Inf. Komput. Log., vol. 1, no. 4, 2020.

S. M. N. Sipayung et al., “Implementasi Dan Pengembangan E-Bisnis Era Revolusi Industri 4.0,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 2022.

R. Raudhah and T. S. Alasi, “Student department model formulation with decision support system using smart method,” in AIP Conference Proceedings, 2023.

I. Murni, A. N. Sembayang, and others, “Sistem Pendukung Keputusan Metode COPRAS Dalam Penerimaan Pegawai Baru Pada Pt. Indomobil Finance Cimahi,” J. Inform. Press, vol. 2, no. 2, 2025.

A. R. Mishra and P. Rani, “Evaluating and prioritizing blockchain networks using intuitionistic fuzzy multi-criteria decision-making method,” Spectr. Mech. Eng. Oper. Res., vol. 2, no. 1, pp. 78–92, 2025.

B. Meniz and F. Tiryaki, “Genetic algorithm optimization with selection operator decider,” Arab. J. Sci. Eng., vol. 50, no. 10, pp. 6931–6941, 2025.

F. Anshari, M. Hendri, S. Ramdahany, and A. A. Tarigan, “Perancangan Sistem Pakar Dalam mengidentifikasi Gaya Belajar Siswa Sekolah Dasar Dengan Metode Forward Chaining (Studi Kasus: SD Swasta Muhammadiyah 32 Medan),” J. Armada Inform., vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2025.

A. Rambe, S. Abdy, T. S. Alasi, and others, “Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode SAW Berbasis Web Pada SMP Swasta Prima Tembung,” J. Armada Inform., vol. 7, no. 2, pp. 316–322, 2023.

P. C. Sabila and T. S. Alasi, “Metode EDAS untuk Penerimaan Pegawai Baru Berbasis Web dan Real Time,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., pp. 133–139, 2023.

P. Chowdhury, T. Islam, and E. B. Agyekum, “Techno-economic and multicriteria analysis of grid-connected energy systems for hydrogen production: a case study from Bangladesh,” Int. J. Hydrogen Energy, vol. 109, pp. 95–114, 2025.

S. Janjua, D.-A. An-Vo, K. Reardon-Smith, and S. Mushtaq, “A Three-stage cooperative game model for water resource allocation under scarcity using bankruptcy rules, Nash bargaining solution and TOPSIS,” Water Resour. Manag., vol. 39, no. 7, pp. 3553–3576, 2025.

M. I. Reis, J. N. C. Gonçalves, P. Cortez, M. S. Carvalho, and J. M. Fernandes, “A context-aware decision support system for selecting explainable artificial intelligence methods in business organizations,” Comput. Ind., vol. 165, p. 104233, 2025.

C. R. Sauer, P. Burggräf, and F. Steinberg, “Bridging human expertise and machine learning in production management: a case study on ML-based decision support systems to prevent missing parts at assembly,” Prod. Eng., vol. 19, no. 2, pp. 211–224, 2025.

M. K. Karuppan Perumal, R. Rajan Renuka, S. Kumar Subbiah, and P. Manickam Natarajan, “Artificial intelligence-driven clinical decision support systems for early detection and precision therapy in oral cancer: a mini review,” Front. Oral Heal., vol. 6, p. 1592428, 2025.

A. S. Sembiring, T. S. Alasi, and others, “Penyedia Layanan Konsultasi Kesehatan dengan Metode TOPSIS,” J. Armada Inform., vol. 7, no. 1, pp. 274–280, 2023.

A. A. Tarigan and D. Chandra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Teladan Di STMIK Logika Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Inform. Log., vol. 2, no. 1, pp. 15–23, 2025.