## Journal of Information System Research (JOSH)

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode EDAS Dalam Seleksi Penerimaan Penyiar Radio
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta Jl. Ciledug Raya, RT.10/RW.2, Petukangan Utara, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Jakarta, Indonesia Email: 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2, *rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 10/10/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak− Seorang  penyiar  adalah  individu  yang  bertanggung  jawab  menyampaikan  informasi,  hiburan,  dan  berinteraksi dengan pendengar melalui siaran radio. Dalam dunia penyiaran radio, terdapat sejumlah kriteria yang harus dipenuhi termasuk pendidikan, kepercayaan diri, wawasan musik, kualitas vokal dan keahlian berkomunikasi. Namun, proses seleksi sering kali menghadapi  beberapa  tantangan,  di  antaranya  bias  dalam  seleksi  dan  kurangnya  transparansi  serta  objektivitas.  Beberapa stasiun  radio  masih  menggunakan  metode  konvensional  seperti  wawancara  langsung  atau  tes  tertulis,  yang  terbukti  kurang efektif. Di sinilah teknologi dan metode seleksi modern, seperti Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dapat memainkan peran penting. SPK adalah teknologi informasi yang membantu dalam pengambilan keputusan selama proses seleksi penyiar radio, dengan  tujuan  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  keputusan.  Penelitian  menggunakan  metode  EDAS  (Distance  from Average Solution) telah membuktikan bahwa penerapan SPK dapat memperbaiki proses seleksi penyiar radio. Stasiun radio dapat  menghasilkan  penyiar  berkualitas  tinggi  dan  memastikan  siaran  yang  menarik  bagi  pendengar.  Hasil  perhitungan menggunakan metode EDAS menunjukkan nilai 1 pada kriteria Q1 atas nama Setyowati Budi, memvalidasi keberhasilan proses seleksi.
Keyword: Sistem Pendukung Keputusan; Metode EDAS; Penyiaran Radio
Abstract− A broadcaster is an individual  who is responsible for conveying information, entertainment, and interacting  with listeners through radio broadcasts. In the world of radio broadcasting, there are a number of criteria that must be met including education, self-confidence, musical knowledge, vocal quality and communication skills. However, the selection process often faces several challenges, including bias in selection and a lack of transparency and objectivity. Some radio stations still use conventional methods such as direct interviews or written tests, which have proven to be less effective. This is where modern technology and selection methods, such as Decision Support Systems (DSS), can play an important role. SPK is information technology  that  assists  in  decision  making  during  the  radio  announcer  selection  process,  with  the  aim  of  increasing  the effectiveness and efficiency of decisions. Research using the EDAS (Distance From Average Solution) method has proven that the application of SPK can improve the radio announcer selection process. Radio stations can produce high-quality broadcasters and ensure broadcasts that appeal to listeners. The calculation results using the EDAS method show a value of 1 in the Q1 criterion on behalf of Setyowati Budi, validating the success of the selection process.
Keyword: Decision Support System; EDAS Method; Radio Broadcasting

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia penyiaran salah satu faktor kunci yang menentukan kesuksesan sebuah stasiun radio adalah kualitas penyiaran. Kualitas penyiaran dipengaruhi oleh sejumlah faktor, salah satunya adalah seleksi penerimaan penyiar radio.  Proses  seleksi  penerimaan  penyiar  radio  adalah  sebuah  keputusan  yang  sangat  penting,  karena  hal  ini berdampak  langsung  pada  kualitas  penyiaran  yang  disajikan  oleh  stasiun  radio  tersebut[1].  Seiring  dengan perkembangan  teknologi,  penyiar  radio  juga  harus  mampu  beradaptasi  dengan  perubahan  dan  memanfaatkan media  sosial  dan  platform  digital  lainnya  dalam  melakukan  promosi  dan  interaksi  dengan  pendengar.  Hal  ini memungkinkan  para  penyiar  radio  untuk  memiliki  interaksi  yang  lebih  personal  dengan  pendengar  dan memperluas jangkauan stasiun radio tersebut.
Penyiar  adalah  individu  yang  bertugas  untuk  memberikan  informasi,  hiburan,  dan  interaksi  dengan pendengar melalui siaran radio[2]. Tugas utama seorang penyiar adalah memberikan siaran yang berkualitas dan menarik perhatian pendengar. Seorang penyiar harus memiliki kemampuan vokal yang baik, mampu membawakan acara  dengan  profesional,  serta  mengikuti  perkembangan  teknologi  dan  tren  yang  berkembang  dalam  industri penyiaran radio.
Penyiar radio adalah seorang individu yang bertanggung jawab dalam memberikan informasi, hiburan, dan interaksi  dengan  pendengar  melalui  siaran  radio[3].  Seorang  penyiar  radio  tidak  hanya  menjadi  pengisi  acara, tetapi juga seorang penghubung antara stasiun radio dengan pendengar. Seorang penyiar radio harus memberikan siaran  yang berkualitas dan menarik perhatian pendengar sehingga stasiun radio menjadi pilihan utama mereka dalam mencari hiburan atau informasi.
Dalam seleksi penerimaan penyiar radio, terdapat sejumlah kriteria yang harus dipenuhi oleh calon penyiar radio. Beberapa kriteria yang umumnya dipertimbangkan antara lain: Pendididikan, Kepercayaan Diri, Wawasan musik,  Kualitas  Vokal  dan  Keahlian  Berkomunikasi.  Proses  seleksi  penerimaan  penyiar  radio  adalah  hal  yang sangat penting bagi stasiun radio. Namun, dalam proses seleksi tersebut seringkali terdapat beberapa masalah yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
timbul. Salah satu masalah utama dalam proses seleksi penerimaan penyiar radio adalah adanya bias dalam proses seleksi  dan  sering  terjadi  dalam  proses  seleksi  penerimaan  penyiar  radio  adalah  kurangnya  transparansi  dan objektivitas dalam proses seleksi[4].
Terkadang,  proses  seleksi  tidak  diumumkan  secara  terbuka,  Hal  ini  dapat  menyebabkan  calon  penyiar merasa tidak adil dan kurang berkesempatan untuk memperoleh pekerjaan tersebut. Selain itu, masalah lainnya adalah kurangnya penggunaan teknologi dan metode seleksi yang tepat. Banyak stasiun radio masih menggunakan metode  seleksi  yang  konvensional  dan  kurang  efektif,  seperti  wawancara  langsung  atau  tes  tertulis.  Padahal teknologi  dan  metode  seleksi  yang  lebih  modern  seperti  sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  proses seleksi menjadi lebih objektif dan akurat.
Oleh karena itu, stasiun radio perlu meningkatkan kualitas proses seleksi penerimaan penyiar radio dengan menggunakan metode yang lebih efektif dan objektif, serta memberikan transparansi dalam proses seleksi. Hal ini akan membantu stasiun radio untuk mendapatkan penyiar yang berkualitas dan memberikan siaran yang menarik bagi pendengar. Sehingga penelitian ini menerapkan Sistem pendukung keputusan[5].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  teknologi  informasi  yang  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam seleksi penerimaan penyiar radio untuk menghasilkan keputusan yang lebih efektif dan  efisien[6]–[9].  Dalam  penelitian  seleksi  penerimaan  penyiar  radio  dengan  menggunakan  metode  EDAS (Distance From Average Solution) membantu dalam proses seleksi penerimaan penyiar radio, stasiun radio dapat memperoleh penyiar yang lebih berkualitas dan memastikan siaran yang menarik bagi pendengar.
Selain itu, metode ini juga dapat memberikan keuntungan bagi tim seleksi dalam melakukan seleksi penyiar yang lebih akurat dan efektif. Dalam sistem pendukung keputusan ada terdapat metode perhitungan yaitu: TOPSIS, ROC,  MAUT,  WP,  WASPAS,  AHP,  ELECTRE,  MOORA,  SAW,  VIKOR,  ELECTRE,  MOOSRA,  EDAS, MABAC dan lain-lain[10],[11].  Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah di teliti oleh penulis terutama yang berhubungan mengenai metode EDAS (Distance From Average Solution), sehingga dapat dijadikan acuan dalam penelitian ini.
Penelitian yang dilakukan Serta Kurniawan Zega, Amran Saleh Harahap, Helfrida Hormaria Sihite, Imam Saputra pada tahun 2022, yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan  Metode  EDAS  Dengan  Pembobotan  ROC.  Dengan  5  kriteria  yaitu:  Ulasan  pengguna,  Genre¸ pengguna¸ Rating, Video berbayar. Menghasilkan nilai alternatif viu (A3) sebagai Aplikasi terbaik untuk Nobar Online dengan nilai 0.3265[12].
Penelitian  selanjutnya  yang  diteliti  oleh  Andra  Rizky  Afandhi,  Putri  Aisyiyah  Rakhma  Devi,  Harunur Rosyid,  tahun  2022  berjudul  penentuan  siswa  berprestasi  kelas  Bahasa  di  SMA  “EFG”  menggunakan  metode EDAS.  Memiliki  kriteria  Nilai  raport,  nilai  ujian,  nilai  praktek.  Dari  hasil  perangkingan  siswa  beprestasi  pada SMA “EFG” yaitu kode SW40 dengan nilai akhir sebesar 0,50[13].
Penelitian  yang  dikemukakan  Agus  Iskandar,  ditahun  2022  dengan  judul  sistem  pendukung  keputusan kelayakan penerimaan bantuan dana KIP kuliah menggunakan metode ROC-EDAS. Terdapat 4 kriteria: prestasi akademik,  penghasilan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  kelengkapan  berkas.  Mendapatkan  alternatif  yang Bernama Isty dengan nilai sebesar 0,207622[14].
Penelitian  yang  dibuat  oleh  Khoirut  Tamimi,  Putri  Taqwa  Prasetya  ningrum  tahun  2021,  Dengan  judul sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  makanan  bernutrisi  bagi  penderita  gizi  buruk  menggunkan  metode EDAS. Pada penelitian ini memiliki 5 kriteria yaitu : Karbohidrat, protein, vitamin, lemak, zat besi. Mengasilkan alternatif A2 sebesar 0,6811[15].
Pada penelitian Yuan Sa’adati, Fahmi Syuhada, M. Afriansyah, Herliana Rosika, Joni Saputra pada tahun 2023.  Dengan  judul  implementation  of  the  EDAS  method  to  determine  youtube  content  worth  watching  for childern’s. Dengan kriteria tidak mengandung kekerasan, tidak mengandung kata-kata kasar, tidak mengandung pornografi, berdifat  mendidik, menghibur, kreatif. Dari hasil  yang didapat ada 5 konten  yang mempunyai  nilai tertinggi yaitu: Cocomelon (0,189),  Upin  &  Ipin  (0,150),  Hey  Tayo  dan  Pada Zaman  Dahulu  Kala  (0,101), serta  Nussa Official (0,063)[16]. Berdasarkan dari hasil yang diperoleh ada beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan, penelitian ini menggunakan metode EDAS dalam seleksi penerimaan penyiar radio menghasilkan nilai yang tepat dan akurat[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  langkah  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis,  untuk  menyelesaikan permasalahan yang terjadi dapat digambarkan sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan gambar 1, dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menganalisis Masalah
Pada  tahap  analisis  masalah  dapat  digunakan  teknik  –  teknik  yang  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  – masalah diatas dan terlebih dahulu untuk meneliti suatu data sebelum melaksanakan rancangan penelitian.
2. Studi Literatur
Pada  tahap  studi  literature  ini  yang  lebih  penting  tujuannya  adalah  untuk  membantu  penulis  menganalisis penelitian ini dan dijadikan sebagai referensi oleh penulis.
3. Analisa dan Penerapan
Pada tahap ini, permasalahan dalam seleksi penerimaan penyiaran radio dianalisis terlebih dahulu, kemudian ditentukan bobot kriterianya dan terakhir dianalisis dengan menggunakan metode EDAS.
4. Laporan Penelitian
Pada tahap ini, menyusun laporan penelitian untuk menentukan hasil penelitian yang telah diteliti.

## 2.2 Penyiar Radio
Penyiar radio merupakan seseorang yang bekerja dalam menyiarkan (menyebarkan) satu atau lebih informasi yang telah terjamin akurasinya dengan memakai sebuah alat radio, tujuannya adalah dapat menginformasikan seluruh pendengar, dilaksanakan, dipahami dan diikuti. Seorang penyiar radio adalah seseorang  yang ditugaskan untuk mengkomunikasikan informasi, memberikan hiburan, dan berinteraksi dengan pendengar melalui platform siaran radio.  Peran utamanya  melibatkan penyampaian berita, pelaksanaan wawancara, penyelenggaraan acara musik, dan beragam program hiburan lainnya. Kehadiran penyiar radio memegang peranan penting dalam membentuk reputasi  dan  kualitas  sebuah  stasiun  radio,  karena  mereka  menjadi  penghubung  langsung  antara  stasiun  dan pendengar[18],[19].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah salah satu sistem informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan yang terstruktur. SPK adalah sistem yang didesain untuk memberikan bantuan kepada para pengambil keputusan saat menghadapi  situasi  yang  kompleks  dan  memerlukan  analisis  data  yang  mendalam.  SPK  berperan  sebagai  alat pendukung yang menyediakan informasi, model, serta analisis data untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses pengambilan keputusan. Keberlanjutan aplikasi SPK juga dapat diimplementasikan dalam berbagai sektor,  mencakup  bisnis,  industri,  kesehatan,  dan  pendidikan,  memberikan  kontribusi  pada  perbaikan  kualitas keputusan  di  berbagai  bidang[20]–[22].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dalam seleksi penerimaan penyiaran radio ini sangat berguna dalam pengambilan keputusan yang tepat dan menghasilkan hasil yang nyata.

## 2.4 Metode Distance from Average Solution (EDAS)
Mehdi Keshavarz-Ghorabaee telah mengembangkan metode EDAS pada tahun 2015, tujuan dari metode EDAS adalah untuk dapat menganalisis permasalahan dengan cara menghitung jarak ideal negative dan jarak ideal positif dari  rata  –  rata  agar  menghasilkan  nilai  akhir  diperoleh  dengan  real[23]–[25].  Berikut  adalah  langkah-langkah menghitung EDAS untuk menentukan nilai akhir berikut[26]:
Mulai Menganalisa Masalah Studi Literatur

## Pembobotan Metode ROC
1. Menentukan kebutuhan nilai kriteria
2. Menentukan nilai bobot
3. Menentukan jumlah data
4. Menentukan prioritas

## Metode EDAS
1.  Membuat matriks keputusan 2.  Tentukan rata-rata alternatif
3.  Hitung  rata-rata  jarak  positif  dan negatif.
4.  Menghitung penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif. 5.  Melakukan Normalisasi terhadap alternative jarak positif dan negatif. 6.  Tentukan hasil skor alternatif Selesai Pembuatan Laporan Penelitian \

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 1. Membuat matriks keputusan
X = [X ij ] nxm = [ X 11 X 12 X 21 X 22 ⋯ X 1m ⋯ X 2m ⋮ ⋮ X n1 X n2 ⋱ ⋮ … X nm ] (1)

## 2. Tentukan rata-rata alternatif
AV j = ∑ X ij m i=1 m (2)
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif.
Jika jenis kriteria keuntungan (Benefit) dengan menggunakan rumus berikut:
PDA ij = max ( 0 ( X ij −AV j )) AV j (3)
NDA ij = max( 0 ( AV j −X ij )) AV j (4)
Jika jenis kriteria cost  deangan menggunakan rumus berikut:
PDA ij = max ( 0 ( AV j −X ij )) AV j (5)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥( 0 ( 𝑋 𝑖𝑗 −𝐴𝑉 𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 (6)
4. Menghitung penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif.
𝑆𝑃 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑃𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 (7)
𝑆𝑁 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑁𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 (8)
5. Melakukan Normalisasi terhadap alternative jarak positif dan negatif.
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑆𝑃 𝑖 ) (9)
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 1 − 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑆𝑁 𝑖 ) (10)

## 6. Tentukan hasil skor alternatif
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Data Kriteria
Data kriteria ini sangat berperan penting dalam mengambil keputusan salah satunya pada penelitian ini mengenai seleksi penerimaan penyiar radio, yang dimana manager dari penyiar radio dapat menyeleksi para calon penyiar radio secara objektif sesuai dengan data kriteria yang telah ditetapkan. Pada tabel 1 dibawah ini terdapat 5 kriteria dalam menyeleksi penerimaan penyiaran radio sebagai berikut:
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Pendidikan Benefit C2 Kepercayaan Diri Benefit C3 Wawasan musik Benefit C4 Kualitas Vokal Benefit C5 Keahlian Berkomunikasi  Benefit

## 3.2 Penetapan Alternatif
Penelitian sistem pendukung keputusan bukan hanya membutuhkan kriteria saja tetapi juga membutuhkan data alternative,  sehingga  hasil  yang  diperoleh  akan  objektif  tanpa  manipulasi  data  atau  sebagainya.  Pada  tabel  2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
dibawah ini memiliki 7 alternatif calon penyiar radio yang akan diseleksi dalam proses penerimaan penyiaran radio yang dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Keterangan Q1 Setyowati Budi Q2 Poppy Q3 Mocico Q4 Yanti Q5 Alex Ahmad Q6 Kei Q7 Diki Aji
Data  7  alternatif  calon  penyiar  radio  yang  akan  di  seleksi  sesuai  data  yang  diperlukan  dalam  proses penerimaan dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Alternatif dan kriteria Alternatif  Pendidikan Kepercayaan Diri Wawasan musik Kualitas Vokal Keahlian Berkomunikasi Q1 S1 Sangat Percaya Diri Sangat Berwawasan Bagus Sangat Baik Q2 S1 Percaya Diri Berwawasan Sangat Bagus Baik Q3 SMA Cukup Percaya Diri Cukup Berwawasan Sangat Bagus Sangat Baik Q4 D3 Sangat Percaya Diri Berwawasan Cukup Bagus Baik Q5 S1 Cukup Percaya Diri Sangat Berwawasan Bagus Cukup Baik Q6 D3 Percaya Diri Cukup Berwawasan Cukup Bagus Baik Q7 SMA Percaya Diri Cukup Berwawasan Bagus Cukup Baik
Dari data alternatif yang ada diperlukan tabel pembobotan pada kelima kriteria yang ada dikarenakan pada tabel 4 memiliki data berbentuk lingustik yang tidak dapat dihitung oleh penulis, maka dari itu untuk melakukan perhitungan  ubah  terlebih  dahulu  data  yang  berbentuk  linguistik  ke  data  berbentuk  angka.  Berikut  tabel-tabel pembobotan yang diperlukan.
Tabel 4 . Data Pendidikan Nilai  Keterangan 10 S1 9 D3 8 SMA Tabel 5. Kepercayaan Diri Nilai Keterangan 10 Sangat Percaya Diri 9 Percaya Diri 8 Cukup Percaya Diri Tabel 6. Wawasan Musik Nilai Keterangan 10 Sangat Berwawasan 9 Berwawasan 8 Cukup Berwawasan Tabel 7. Kualitas Vocal Nilai Keterangan 10 Sangat bagus 9 Bagus 8 Cukup bagus

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
Tabel 8. Keahlian Berkomunikasi
Nilai  Keterangan 10 Sangat Baik 9 Baik 8 Cukup Baik
Tabel 9 dibawah ini adalah data rating kecocokan yang telah diubah berdasarkan tabel-tabel pembobotan kelima kriteria yang ada sebagai berikut:
Tabel 9. Data Rating Kecocokan Alternatif  Pendidikan Kepercayaan Diri Wawasan musik Kualitas Vokal Keahlian Berkomunikasi Q1 10 10 10 9 10 Q2 10 9 9 10 9 Q3 8 8 8 10 10 Q4 9 10 9 8 9 Q5 10 8 10 9 8 Q6 9 9 8 8 9 Q7 8 9 8 9 8

## 3.3 Pembentukan Bobot
Hitung  bobot  masing-masing  kriteria  yang  ada  menggunakan  metode  pembobotan  ROC  untuk  memudahkan perhitungan metode EDAS berikutnya sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.040
Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  dari  metode  ROC: 𝑊 1 =0.456, 𝑊 2 =0.256, 𝑊 3 =0.157, 𝑊 4 =0.090, 𝑊 5 =0.040. Dapat dilihat pada tabel 10 berikut.
Tabel 10. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pendidikan 0.456 Benefit C2 Kepercayaan Diri 0.256 Benefit C3 Wawasan musik 0.156 Benefit C4 Kualitas Vokal 0.09 Benefit C5 Keahlian Berkomunikasi 0.04 Benefit

## 3.4 Penerapan Metode EDAS
Berikut adalah langkah-langkah menghitung EDAS untuk menentukan nilai akhir berikut: 1. Membuat matriks keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 =
[ 10 10 10 9 10 9 10 9 10 9 8 8 9 10 9 8 10 8 9 9 8 10 10 9 10 8 8 8 9 8 9 9 8 9 8 ]
2. Tentukan rata-rata alternatif
𝐴𝑉 1 = (10+10+8+9+10+9+8) 7 = 64 7 = 9.1428
𝐴𝑉 2 = (10+9+8+10+8+9+9) 7 = 63 7 = 9
𝐴𝑉 3 = (10+9+8+9+10+8+8)
7 = 62 7 = 8.8571
𝐴𝑉 4 = (9+10+10+8+9+8+9)
7 = 63 7 = 9

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
𝐴𝑉 5 = (10+9+10+9+8+9+8) 7 = 63 7 = 9
Dari perhitungan dengan langkah dalam menentukan rata-rata alternatif tersebut maka diperoleh tabel 11 yang merupakan hasil nilai rata-rata.
Tabel 11. Data Hasil Nilai Rata- Rata Alternatif C1 C2 C3 C4  C5 Q1 10 10 10 9 10 Q2 10 9 9 10 9 Q3 8 8 8 10 10 Q4 9 10 9 8 9 Q5 10 8 10 9 8 Q6 9 9 8 8 9 Q7 8 9 8 9 8 AV 9.1428 9 8.8571 9 9
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif.
Jarak Positif
𝑃𝐷𝐴 11 = 10−9.1428 9.1428 = 0.0937
𝑃𝐷𝐴 21 = 10−9.1428 9.1428 = 0.0937
𝑃𝐷𝐴 31 = 8−9.1428 9.1428 = 0
𝑃𝐷𝐴 41 = 9−9.1428 9.1428 = 0
𝑃𝐷𝐴 51 = 10−9.1428 9.1428 = 0.0937 𝑃𝐷𝐴 61 = 9−9.1428
9.1428 = 0
𝑃𝐷𝐴 71 = 8−9.1428 9.1428 = 0
Dalam menghitung nilai jarak positif dapat dilihat perhitungan C1 diatas, untuk kriteria C2 sampai ke kriteria C5 menerapkan langkah yang sama seperti C1, sehingga diperoleh hasil perhitungan jarak positif dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 12. Data Hasil Nilai PDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Q1 0.0937  0.1111  0.1290 0 0.1111 Q2 0.0937 0 0.0161  0.1111 0 Q3 0 0 0 0.1111  0.1111 Q4 0 0.1111  0.0161 0 0 Q5 0.0937 0 0.1290 0 0 Q6 0 0 0 0 0 Q7 0 0 0 0 0 Jarak Negatif
𝑁𝐷𝐴 11 = (9.1428−10) 9.1428 = 0
𝑁𝐷𝐴 21 = (9.1428−10) 9.1428 = 0 𝑁𝐷𝐴 31 = (9.1428−8) 9.1428 = 0.125
𝑁𝐷𝐴 41 = (9.1428−9) 9.1428 = 0.0156
𝑁𝐷𝐴 51 = (9.1428−10) 9.1428 = 0 𝑁𝐷𝐴 61 = (9.1428−9) 9.1428 = 0.0156
𝑁𝐷𝐴 71 = (9.1428−8) 9.1428 = 0.125
Dalam menghitung nilai jarak negatif dapat dilihat perhitungan C1 diatas, untuk kriteria C2 sampai ke kriteria C5 menerapkan langkah yang sama seperti C1, sehingga diperoleh hasil perhitungan jarak negatif dapat dilihat pada tabel 13 sebagai berikut:
Tabel 13. Data Hasil Nilai NDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Q1 0 0 0 0 0 Q2 0 0 0 0 0 Q3 0.125 0.1111  0.0967 0 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Q4 0.0156 0 0 0.1111 0 Q5 0 0.1111 0 0 0.1111 Q6 0.0156 0 0.0967  0.1111 0 Q7 0.125 0 0.0967 0 0.1111
4. Menghitung penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif. penilaian Jarak Positif
SP 11 = 0.456 ∗ 0.0937 = 0.0937 SP 21 = 0.456 ∗ 0.0937 = 0.0937 SP 31 = 0.456 ∗ 0 = 0 SP 41 = 0.456 ∗ 0 = 0 SP 51 = 0.456 ∗ 0.0937 = 0.0937 SP 61 = 0.456 ∗ 0 = 0 SP 71 = 0.456 ∗ 0 = 0
Dalam  menghitung  penilaian  jarak  positif  dapat  dilihat  perhitungan  C1  diatas  yang  dimana  setiap  kriteria dikalikan  dengan  nilai  bobot  masing-masing  dari  kriteria  tersebut,  untuk  kriteria  C2  sampai  ke  kriteria  C5 menerapkan langkah yang sama seperti C1, sehingga diperoleh hasil perhitungan jarak positif berikut:
Tabel 14. Data Hasil Nilai SP Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Sum Q1 0.0428  0.0284  0.0201 0 0.0044  0.0958 Q2 0.0428 0 0.0025 0.1 0 0.0553 Q3 0 0 0 0.01  0.0044  0.0144 Q4 0 0.0284  0.0025 0 0 0.0310 Q5 0.0428 0 0.0201 0 0 0.0629 Q6 0 0 0 0 0 0 Q7 0 0 0 0 0 0
Penilaian Jarak Negatif SN 11 == 0.456 ∗ 0 = 0 SN 21 == 0.456 ∗ 0 = 0 SN 31 == 0.456 ∗ 0.125 = 0.057 SN 41 == 0.456 ∗ 0.0156 = 0.0071 SN 51 == 0.456 ∗ 0 = 0 SN 61 == 0.456 ∗ 0.0156 = 0.0071 SN 71 == 0.456 ∗ 0.125 = 0.057
Dalam  menghitung  penilaian  jarak  Negatif  dapat  dilihat  perhitungan  C1  diatas  yang  dimana  setiap  kriteria dikalikan  dengan  nilai  bobot  masing-masing  dari  kriteria  tersebut,  untuk  kriteria  C2  sampai  ke  kriteria  C5 menerapkan langkah yang sama seperti C1, sehingga diperoleh hasil perhitungan jarak negatif antara lain:
Tabel 15. Data Hasil Nilai SN
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Sum Q1 0 0 0 0 0 0 Q2 0 0 0 0 0 0 Q3 0.057 0.0284  0.0150 0 0 0.1005 Q4 0.0071 0 0 0.01 0 0.0171 Q5 0 0.0284 0 0 0.0044  0.0328 Q6 0.0071 0 0.0150  0.01 0 0.0322 Q7 0.057 0 0.0150 0 0.0044  0.0765
5. Melakukan Normalisasi terhadap alternative jarak positif dan negatif. Normalisasi Jarak Positif
NSP 1 = 0.0958 0.0958 = 1 NSP 2 = 0.0553 0.0958 = 0.5770
NSP 3 = 0.0144 0.0958 = 0.1508 NSP 4 = 0.0310 0.0958 = 0.3232 NSP 5 = 0.0629 0.0958 = 0.6565
NSP 6 = 0.0958 0 = 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
NSP 7 = 0 0.0958 = 0 Normalisasi nilai SN NSN 1 = 1 − 0 0.1005 = 1
NSN 2 = 1 − 0 0.1005 = 1 NSN 3 = 1 − 0.1005 0.1005 = 0 NSN 4 = 1 − 0.0171 0.1005 = 0.8296 NSN 5 = 1 − 0.0328 0.1005 = 0.6728 NSN 6 = 1 − 0.0322 0.1005 = 0.6795 NSN 7 = 1 − 0.0765 0.1005 = 0.2387 6. Tentukan hasil skor alternatif
AS 1 = 1 2 (1 + 1) = 1 AS 2 = 1 2 (0.5770 + 1) = 0.7885
AS 3 = 1 2 (0.1508 + 0) = 0.0754
AS 4 = 1 2 (0.3232 + 0.8296) = 0.5764
AS 5 = 1 2 (0.6565 + 0.6728) = 0.6647
AS 6 = 1 2 (0 + 0.6795) = 0.3397
AS 7 = 1 2 (0 + 0.2387) = 0.1193
Dari  perhitungan  langkah  terakhir  yang  dilakukan  dalam  menentukan  hasil  skor  alternatif  maka  diketahui peringkat dari setiap alternatif yang dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 16. Hasil Perhitungan Skor Alternatif Nilai Peringkat Q1 1 1 Q2 0.7885 2 Q3 0.0754 6 Q4 0.5764 7 Q5 0.6647 3 Q6 0.3397 4 Q7 0.1193 5
Dari perhitungan penelitian diatas menggunakan Metode EDAS, sehingga diperoleh hasil dengan nilai 1 pada kriteria Q1 atas nama Setyowati Budi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  diteliti  oleh  penulis  mengenai  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan metode EDAS dalam seleksi penerimaan penyiaran radio menghasilkan nilai yang tepat dan akurat. Adapun  beberapa  kriteria  dalam  seleksi  penerimaan  penyiaran  radio  harus  memiliki  beberapa  kriteria  yaitu: Pendididikan, Kepercayaan Diri, Wawasan musik, Kualitas Vokal dan Keahlian Berkomunikasi. Dari perhitungan penelitian diatas menggunakan Metode EDAS, sehingga diperoleh hasil dengan nilai 1 pada kriteria Q1 atas nama Setyowati Budi pada Stasiun radio dapat memperoleh penyiar yang lebih berkualitas dan memastikan siaran yang menarik  bagi  pendengar.  Selain  itu,  metode  ini  juga  dapat  memberikan  keuntungan  bagi  tim  seleksi  dalam melakukan seleksi penyiar yang lebih akurat dan efektif.

## REFERENCES
[1] A. K. Vadreas, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward Penyiar Radio Dengan Metode Multifactor Evaluation Process,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 3, no. 2, pp. 276–286, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i2.242.
[2] H. J. Damanik, I. Parlina, H. S. Tambunan, and E. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Seleksi Penyiar Radio BOSS  FM  102.8  Pematang  Siantar  Menggunakan  Metode  Electre,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 38–44, 2017.
[3] A.  Setiawan,  D.  Andreswari,  and  F.  F.  Coestera,  “GAP  DAN  PROFILE  MATCHING  UNTUK  SELEKSI PENERIMAAN PENYIAR RADIO ( Studi Kasus PT Radio Swaraunib FM ),” J. Rekursif, vol. 5, no. 3, pp. 249–259, 2017.
[4] I. Arfyanti, Y. Yunita, and D. A. Nurbawono, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Penyiar Radio Pada Radio Kpfm Menggunakan Metode Smart (Simple Multiattribute Rating Techique),” J. Inform. Wicida, vol. 9, no. 2, pp. 39–

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 43−52 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4393
46, 2020, doi: 10.46984/inf-wcd.1235.
[5] A. Bukhari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Penyiar Radio Pada Radio Fantasi Fm Menggunakan Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Techique ) Abstrak,” STMIK Widya Cipta Dharma, p. 11, 2016.
[6] D.  Yulistiana,  “Pemilihan  Peserta  Olimpiade  Bahasa  Inggris  Menggunakan  Metode  Hybrid  ROC-EDAS  (SMP Muhammadiyah 58),” Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 748–760, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5737.
[7] H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[8] D. P. Indini and A. Triayudi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran Fisika Terbaik Menggunakan Metode PSI,” vol. 4, no. 4, pp. 861–871, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.
[9] B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel  Terbaik,”  Build.  Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[10]  J.  Hutahaean,  N.  Mulyani,  Z.  Azhar,  and  A.  K.  Nasution,  “System  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supervisor Karyawan Dengan Menggunakan Metode Roc-saw,” vol. 9, no. 3, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4137.
[11]  “SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  dengan  Metode  EDAS(Studi  Kasus:  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  Komputer  Widya Informatika Selat Panjang) | Safitri | Jurnal Informasi Komputer Logika.”
http://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl/article/view/51 (accessed Aug. 02, 2022).
[12]  S. K. Zega, A. S. Harahap, H. H. Sihite, and I. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. November, pp. 809–818, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5774.
[13]  D. I. Sma, E. F. G. M. Enggunakan, and M. E. Edas, “Sma ‘efg’ m,” vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[14]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode ROC-EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[15]  K. Tamimi and P. T. Prasetyaningrum, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Makanan Bernutrisi Bagi Penderita Gizi Buruk Menggunakan Metode Edas,” 2009.
[16]  Y.  Sa  et  al.,  “IMPLEMENTATION  OF  THE  EDAS METHOD  TO  DETERMINE  YOUTUBE  CONTENT  WORTH WATCHING FOR CHILDREN ’ S LAYAK TONTON BAGI ANAK-ANAK,” vol. 4, no. 1, pp. 151–160, 2023.
[17]  N.  L.  Saragi,  R.  Albert,  A.  Saragih,  A.  N.  Halawa,  and  E.  Bu,  “Penerapan  Metode  EDAS  Dan  Pembobotan  ROC Rekomendasi Susu Formula Untuk Bayi Alergi Susu Sapi,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. November, pp. 791–800, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5768.
[18]  H. Zulfia and F. Santi Wahyuni, “Analisa Metode Ahp (Analytic Hierarchy Process) Dan Topsis (Technique for Order Reference By Similiarity To Ideal Solution) Untuk Sistem Pendukung Keputusan E-Recruitmen Penyiar Radio Xyz,” J. Mnemon., vol. 1, no. 1, pp. 32–37, 2019, doi: 10.36040/mnemonic.v1i1.17.
[19]  R. Yunitarini, “Sistem pendukung keputusan pemilihan penyiar radio terbaik,” J. Ilm. Mikrotek, vol. 1, no. 1, pp. 43–52, 2013.
[20]  L.  P.  Dewi,  A.  Setiawan,  and  C.  S.  Suryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pelatihan  Karyawan  Dengan  Metode Piprecia-Edas,” Semin. Nas. Ilmu Terap. V 2021, pp. 1–6, 2021.
[21]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[22]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[23]  A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[24]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis  Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1845.
[25]  S. K. Zega, A. S. Harahap, H. H. Sihite, and I. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 809–818, 2023.
[26]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  4,  pp.  912–921,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.