Archive | 2019
IMPLEMENTASI METODE TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PERFORMANCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION) DALAM KEMAS ULANG KRITERIA PEMILIHAN PEMUSTAKA TERBAIK
Abstract
The best user award is one of the awards given to increase visitors interest to visit the library. During this time, UPT central Library Andalas University, and most of the other libraries only used instrument of the transaction number of borrowing book as the criteria for selection. The development of library services and the utilization of information technology has demanded a review of the best selection system. In addition to the number of lending transactions, it is necessary to add the criteria of the number of visits, delay returning of borrowing and the contribution of the librarian towards the development of the library. The system involved 20 candidates based on the number of borrowing transaction and the visitation number. They were observed by the criteria delay of returning number, and scientific writing about the library. The result of assessment from each alternative which was converted into the Likert Scale in decision matrix form. The MCDM model was used for deciding the assessment result. This model is used to determine the final value of each alternative with the help of the TOPSIS method. This method is used to determine the criteria weight and calculate the value of alternative preferences. The best user is awarded by the highest references value. ABSTRAK Penghargaan pemustaka terbaik merupakan salah satu reward yang diberikan untuk meningkatkan minat pemustaka berkunjung ke perpustakaan. Di UPT Perpustakaan Universitas Andalas dan di sebagian besar perpustakaan lainnya selama ini hanya menggunakan instrumen jumlah transaksi peminjaman buku sebagai kriteria dalam memilih pemustaka terbaik. Perkembangan layanan perpustakaan dan maraknya pemanfaatan teknologi informasi telah menuntut dilakukannya kemas ulang terhadap sistem pemilihan pemustaka terbaik. Di samping jumlah transaksi peminjaman, perlu ditambahkan kriteria jumlah kunjungan, jumlah keterlambatan pengembalin pinjaman dan kontribusi pemustaka terhadap pengembangan perpustakaan. Kandidat yang akan dipilih berjumlah sebanyak dua puluh orang, yang berasal dari pemustaka dengan jumlah kunjungan terbanyak dan jumlah transaksi terbanyak. Setiap kandidat dihitung jumlah keterlambatan pengembalian pinjamannya, serta diwajibkan membuat sebuah karya ilmiah yang bertemakan perpustakaan. Nilai alternatif diperoleh dari hasil penilaian kriteria yang dikonversikan ke dalam 5 (lima) Skala Likert berupa matriks keputusan. Dalam melakukan proses penilaian, dibutuhkan bantuan aplikasi sistem pendukung keputusan yang menggunakan Model MCDM (Multi Criteria Decision Making). Model ini digunakan untuk menentukan nilai akhir dari masing-masing alternatif dengan bantuan metode TOPSIS. Metode ini digunakan untuk menentukan bobot kriteria dan menghitung nilai preferensi alternatif. Alternatif terbaik dipilih berdasarkan nilai preferensi tertinggi.