## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1251−1260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5444

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Distributor Sembako Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan Pembobotan ROC
Febriza Puja Kesuma * , Rusliyawati
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Inforamsi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1,* febrizapujakesuma10@gmail.com , 2 rusliyawati@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: febrizapujakesuma10@gmail.com Submitted: 27/06/2024; Accepted: 30/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Distributor  adalah  perantara  penting  dalam  rantai  pasokan  untuk  melakukan  distribusi  produk  dari  produsen  ke pengecer  ataupun  kepada  konsumen  akhir.  Distributor  terbaik  adalah  mitra  strategis  yang  memainkan  peran  vital  dalam kesuksesan rantai pasokan dan pemasaran produk. Permasalahan utama dalam pemilihan distributor terbaik sering kali berkisar pada  beberapa  faktor  kritis  antara  lain  harga  barang,  tempo  pembayaran,  lama  pengiriman,  retur  barang,  dan  pelayanan. Distributor  terbaik  harus  memiliki  komitmen  terhadap  inovasi  dalam  proses  distribusi  dan  perbaikan  berkelanjutan  untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan menghadapi tantangan pasar yang terus berubah. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  distributor  terbaik  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan pembobotan ROC, untuk membantu perusahaan dalam  mengidentifikasi dan memilih distributor yang paling sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Metode ROC didasarkan pada peringkat kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan. Hasil perangkingan pemilihan distributor terbaik menunjukkan hasil distributor terbaik pertama dengan nilai akhir sebesar 0,72949 didapatkan oleh Garuda Food, distributor terbaik kedua dengan nilai akhir sebesar 0,64131 didapatkan oleh Wings Food, dan distributor terbaik ketiga dengan nilai akhir sebesar 0,61099 didapatkan oleh Toko Lucky. Hasil perangkingan ini sebagai dasar untuk mengoptimalkan jaringan distribusinya bagi perusahaan. Dengan memilih distributor yang memiliki peringkat tertinggi, perusahaan  dapat  memastikan  bahwa  produk  mereka  mencapai  pelanggan  dengan  kualitas  terbaik  dan  tepat  waktu. Perangkingan ini tidak hanya membantu perusahaan dalam membuat keputusan strategis tetapi juga mendorong peningkatan kualitas dan efisiensi di seluruh rantai pasokan.
Kata Kunci: Distributor; Keputusan; Metode TOPSIS; Pembobotan ROC; Pemilihan;
Abstract −Distributors are important intermediaries in the supply chain to distribute products from producers to retailers or to end consumers. The best distributors are strategic partners who play a vital role in the success of the supply chain and marketing of products. The main problems in choosing the best distributor often revolve around several critical factors, including the price of  goods,  payment  tempo,  delivery  time,  return  of  goods,  and  service.  The  best  distributors  must  have  a  commitment  to innovation in the distribution process and continuous improvement to improve efficiency, reduce costs, and meet the challenges of  the  ever-changing  market. The  purpose  of  this  study  is  to  apply  a  decision  support  system  for  the  selection  of  the  best distributor using the TOPSIS method and ROC weighting, to assist companies in identifying and selecting the most suitable distributors according to the criteria that have been set. The ROC method is based on a ranking of criteria given by decision- makers.  The  results  of  the  ranking  of  the  best  distributor  selection  show  that  the  first  best  distributor  with  a  final  score  of 0.72949 was obtained by Garuda Food, the second best distributor with a final score of 0.64131 was obtained by Wings Food, and the third best distributor with a final score of 0.61099 was obtained by Toko Lucky. The results of this ranking are the basis for optimizing its distribution network for the company. By choosing distributors that have the highest ratings, companies can ensure that their products reach customers with the highest quality and on time. These rankings not only assist companies in making strategic decisions but also drive quality and efficiency improvements throughout the supply chain.
Keywords : Distributor; Decision; TOPSIS Method; ROC Weighting; Election;

## 1. PENDAHULUAN
Distributor adalah perantara penting dalam rantai pasokan untuk melakukan  distribusi produk dari produsen ke pengecer ataupun kepada konsumen akhir. Distributor  sembako  terbaik adalah mitra strategis  yang  memainkan peran  vital  dalam  kesuksesan  rantai  pasokan  dan  pemasaran  produk.  Mereka  memiliki  reputasi  yang  solid  dan pengalaman luas dalam industri, mampu menjangkau pasar yang lebih luas dengan jaringan distribusi yang efisien. Keandalan mereka tercermin dalam pengelolaan logistik yang tepat waktu dan pemeliharaan stok yang optimal, memastikan produk selalu tersedia saat dibutuhkan. Selain itu, distributor terbaik menyediakan layanan tambahan seperti  dukungan  penjualan  dan  pemasaran  yang  membantu  meningkatkan  visibilitas  dan  penjualan  produk. Dengan kerjasama yang erat dan komunikasi yang efektif, distributor terbaik tidak hanya mendistribusikan produk tetapi  juga  berkontribusi  pada  pertumbuhan  dan  keberhasilan  bisnis  secara  keseluruhan.  Permasalahan  utama dalam pemilihan distributor terbaik sering kali berkisar pada beberapa faktor kritis antara lain harga barang, tempo pembayaran,  lama  pengiriman,  retur  barang,  dan  pelayanan.  Harga  yang  ditawarkan  oleh  distributor  sangat mempengaruhi margin keuntungan perusahaan. Tempo yang terlalu singkat dapat membebani arus kas perusahaan, sementara  tempo  yang  lebih  fleksibel  dapat  membantu  perusahaan  mengatur  keuangan  dengan  lebih  baik. Kemampuan dan kebijakan distributor dalam menangani retur barang sangat penting untuk mengatasi produk cacat atau  tidak  sesuai.  Kualitas  pelayanan  yang  diberikan  oleh  distributor,  termasuk  respons  terhadap  keluhan  dan permintaan,  serta  kemampuan  dalam  menyediakan  informasi  yang  akurat  dan  tepat  waktu,  sangat  berpengaruh pada kepuasan perusahaan sebagai klien. Distributor sembako terbaik harus memiliki komitmen terhadap inovasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
dalam  proses  distribusi  dan  perbaikan  berkelanjutan  untuk  meningkatkan  efisiensi,  mengurangi  biaya,  dan menghadapi tantangan pasar yang terus berubah. Dalam pemilihan distributor sembako terbaik diusulkan dengan menggunakan pendekatan sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan atau sering disingkat dengan SPK merupakan sebuah platform yang dirancang dalam membantu pengambil keputusan untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis informasi serta data yang relevan untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang efektif[1], [2]. SPK menggunakan teknologi informasi dan berbagai alat analitik untuk menyajikan informasi secara terstruktur dan terintegrasi, memungkinkan pengguna  untuk  mengeksplorasi  berbagai  opsi  keputusan  serta  mengevaluasi  dampak  dari  masing-masing  opsi tersebut.  Sistem  ini  tidak  hanya  menyediakan  data  historis  dan  real-time,  tetapi  juga  mendukung  simulasi, pemodelan prediktif, dan analisis dalam memilih alternatif yang terbaik dari informasi dan data yang tersedia untuk membantu pengambilan keputusan. SPK tidak hanya meningkatkan efisiensi proses pengambilan keputusan tetapi juga  membantu  dalam  mengurangi  ketidakpastian  dan  meningkatkan  akurasi  dalam  merencanakan  dan menjalankan strategi bisnis[3], [4]. SPK pemilihan distributor terbaik adalah alat yang vital bagi perusahaan dalam menilai, membandingkan, dan memilih mitra distribusi yang tepat. SPK memfasilitasi pengumpulan dan analisis data terkait kinerja distributor, termasuk informasi mengenai keandalan pengiriman, kualitas layanan pelanggan, efisiensi  logistik,  dan  komitmen  terhadap  inovasi[5],  [6].  Dengan  menggunakan  teknologi  informasi  dan  alat analitik,  SPK  memungkinkan  manajer  untuk  menyusun  skenario  dan  melakukan  simulasi  untuk  memprediksi dampak dari pemilihan distributor tertentu terhadap operasi bisnis secara keseluruhan. SPK juga membantu dalam mengidentifikasi risiko potensial dan mengevaluasi kinerja distributor berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, seperti biaya operasional, jangkauan pasar, dan kemampuan untuk menangani produk khusus. Dengan pendekatan yang terstruktur dan data yang terintegrasi, SPK memungkinkan perusahaan dapat mengambil sebuah keputusan stategis  serta  informasional  dalam  memilih  distributor  yang  dapat  mendukung  pertumbuhan  dan  keberhasilan jangka  panjang  mereka.  Salah  satu  metode  dalam  SPK  yaitu  Metode  Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution.
Metode  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  atau  sering  dikenal  dengan TOPSIS merupakan sebuah teknik pengambilan sebuah  keputusan  yang bertujuan untuk  menentukan peringkat dari sejumlah alternatif berdasarkan nilai relatif alternatif tersebut terhadap nilai solusi ideal[7], [8]. Metode ini bekerja dengan mengidentifikasi solusi ideal positif (solusi terbaik yang mungkin) dan solusi ideal negatif (solusi terburuk  yang  mungkin)  untuk  setiap  kriteria  yang  dipertimbangkan.  Setiap  alternatif  kemudian  dievaluasi berdasarkan jarak Euclidean-nya ke solusi ideal positif dan negatif, dengan alternatif terbaik adalah yang memiliki jarak terdekat ke solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Metode TOPSIS memiliki beberapa kelebihan  yang  signifikan,  termasuk  kemudahan  pemahaman  dan  penggunaan  karena  konsep  dasarnya  yang sederhana, yaitu jarak dari solusi ideal. Proses perhitungannya juga efisien dan tidak memerlukan kalkulasi yang kompleks, membuatnya cocok untuk diterapkan dalam berbagai situasi dengan banyak kriteria dan alternatif[9], [10]. Selain itu, metode ini memberikan hasil yang objektif dan terukur dengan mempertimbangkan solusi ideal positif  dan  negatif,  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  posisi  setiap  alternatif.  Fleksibilitasnya memungkinkan penerapan dalam berbagai bidang, mulai dari manajemen hingga rekayasa, serta kemampuannya untuk dikombinasikan dengan teknik lain untuk analisis yang lebih mendalam[11]–[13]. Kelemahan utama dari metode TOPSIS terletak pada sensitivitasnya terhadap bobot kriteria, di mana hasil akhir sangat dipengaruhi oleh bobot  yang  diberikan  pada  setiap  kriteria.  Penentuan  bobot  yang  tidak  tepat  atau  subjektif  dapat  menyebabkan kesalahan dalam keputusan akhir, yang pada gilirannya dapat menghasilkan peringkat alternatif yang tidak akurat atau tidak representatif terhadap preferensi sebenarnya. Karena proses penentuan bobot ini seringkali melibatkan pertimbangan  subjektif  atau  pendapat  ahli,  ketidakakuratan  atau  inkonsistensi  dalam  penilaian  bobot  dapat mengurangi keandalan dan validitas hasil yang diperoleh dari metode ini. Untuk mengatasi masalah bobot dalam TOPSIS digunakan metode pembobotan rank order centroid.
Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) adalah teknik penentuan bobot kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan dengan cara yang sederhana serta intuitif [14]–[16]. Metode pembobotan ROC melibatkan pengurutan kriteria berdasarkan prioritas atau kepentingan relatifnya, kemudian menghitung bobot setiap kriteria menggunakan  formula  centroid.  Dalam  prosesnya,  kriteria  yang  dianggap  paling  penting  diberi bobot  terbesar, sementara bobot yang lebih kecil untuk  kriteria yang kurang penting, namun semua bobot dihitung sedemikian rupa  sehingga  jumlah  totalnya  adalah  1.  Pendekatan  ini  membantu  mengurangi  subjektivitas  dan  bias  dalam penentuan bobot, sekaligus memberikan cara yang sistematis dan konsisten untuk menangani preferensi pengambil keputusan.  ROC  sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  pengambil  keputusan  memiliki  pengetahuan  yang  jelas tentang peringkat relatif kriteria tetapi mungkin kesulitan menentukan bobot yang tepat secara numerik. Dengan mengandalkan peringkat relatif kriteria daripada penilaian numerik langsung, ROC mengurangi subjektivitas dan bias, sehingga menghasilkan bobot yang lebih konsisten dan objektif. Fleksibilitasnya memungkinkan penerapan dalam  berbagai  konteks  dan  skala,  sementara  prosesnya  yang  sistematis  dan  transparan  membuatnya  mudah dipahami dan diterima oleh semua pemangku kepentingan. Selain itu, ROC memungkinkan pengambil keputusan mencerminkan preferensi mereka dengan mudah, berdasarkan urutan kepentingan dari setiap kriteria.
Penelitian  dari  [17]  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sangat  tepat  digunakan  untuk  memilih distributor  terbaik  karena  mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yang  masing-masing  memiliki  bobot  tertentu, sehingga penilaian menjadi lebih efektif dan akurat. Penelitian dari [18] metode TOPSIS menghasilkan keputusan

## Journal of Information System Research (JOSH)
dalam  pemilihan  distributor  terbaik,  dengan  PT  Agung  Jaya  mendapatkan  peringkat  pertama  dan  nilai  sebesar 0,619.. Penelitian  dari  [19]  metode  entropy  digunakan  untuk  pembobotan  kriteria,  sedangkan  metode  MAUT digunakan untuk menentukan agen penjualan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.. Penelitian dari [20] metode TOPSIS membantu perusahaan mengelola risiko dan memaksimalkan keuntungan melalui kerjasama dengan  distributor,  hasil  pemeringkatan  pilihan  distributor  terbaik  yang  mendapatkan  peringkat  1  dengan  nilai 0,464 adalah Distributor CV Tiga Bintang. Perbedaan dari penelitian terdahulu yang menjadi literatur yaitu ada pada metode pembobotan  yang digunakan, dalam penelitian ini  menggunakan  metode pembobotan ROC untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingan dari kriteria yang ada.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  dan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam memilih distributor terbaik dengan menggunakan metode TOPSIS dan pembobotan ROC. Sistem ini dirancang untuk  membantu  perusahaan  mengidentifikasi  dan  memilih  distributor  yang  paling  sesuai  dengan  kriteria  yang telah  ditentukan.  Dengan  memadukan  metode  TOPSIS  yang  efektif  dalam  mengurutkan  alternatif  berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal, serta pembobotan ROC yang sederhana dan konsisten dalam menentukan bobot kriteria, sistem ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang lebih objektif dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah proses sistematis untuk mengumpulkan informasi dan data yang relevan guna menjawab pertanyaan  penelitian  atau  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah  ditetapkan.  Tahapan-tahapan  penelitian  ini digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  pemilihan  distributor  terbaik  pada  gambar  1  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam penelitian ini mempunyai 3 tahapan yang pertama pengumpulan data, selanjutnya metode SPK dalam penilaian distributor terbaik, dan hasil pemilihan distributor terbaik.

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam pemilihan distributor terbaik adalah tahap kritis yang memastikan keputusan yang tepat dan berbasis bukti. Mengumpulkan dan menganalisis data kinerja historis dari distributor yang telah bekerja sama sebelumnya. Ini mencakup evaluasi kehandalan dalam penilaian kinerja distributor. Pemilihan metode yang tepat harus  dipertimbangkan  berdasarkan  kompleksitas  informasi  yang  dibutuhkan,  sumber  daya  yang  tersedia,  dan tujuan  dari  pengumpulan  data.  Kombinasi  beberapa  metode  ini  seringkali  memberikan  gambaran  yang  lebih lengkap  dan  akurat  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  informasional  dalam  memilih  distributor terbaik untuk kebutuhan bisnis perusahaan.

## 2.1.2 Metode Pembobotan Rank Order Centroid
Metode ROC sangat berguna dalam konteks pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria yang saling berhubungan  atau  bertentangan[21],  [22].  Dengan  mengurutkan  kriteria  berdasarkan  prioritas,  ROC  membantu pengambil  keputusan  untuk  fokus  pada  aspek-aspek  yang  dianggap  paling  penting  dalam  konteks  tertentu, sementara  juga  mempertimbangkan  relasi  antar  kriteria  secara  lebih  transparan.  Kelebihan  lainnya  adalah kemampuannya untuk mengatasi kompleksitas dalam penilaian multi-kriteria dengan memberikan struktur yang jelas dan terukur untuk menetapkan bobot. ROC juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan terinformasi dengan menyederhanakan proses penentuan bobot, sehingga dapat diterapkan dengan efektif dalam berbagai  industri  dan  lingkungan  pengambilan  keputusan  yang  berbeda.  Bobot  kriteria  dalam  ROC  dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
W j = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (1)
Dimana m merupakan banyaknya kriteria yang ada, sedangkan i merupakan urutan prioritas atau tingkat kepentingan dari setiap kriteria yang ada

## 2.1.3 Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai  aplikasi  di  berbagai  bidang  yang  memiliki  keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk menangani masalah dengan banyak kriteria dan alternatif[12], [23], serta  memberikan  solusi  yang  terukur  dan  objektif  berdasarkan  perhitungan  matematis  yang  jelas.  Dengan menggunakan  pendekatan  yang  relatif  sederhana  namun  kuat,  TOPSIS  membantu  mengurutkan  alternatif

## Journal of Information System Research (JOSH)
berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal, yang dapat diadaptasi sesuai dengan kebutuhan spesifik dari setiap keputusan yang dihadapi. Tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode TOPSIS antara  lain,  tahapan  pertama  menghitung  nilai  normalisasi  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dengan menggunakan rumus, yaitu:
r ij = xij √∑ xij 2 m i=1 (2)
Dimana r ij merupakan hasil nilai normalisasi, sedangkan x ij merupakan nilai matriks keputusan dari setiap kriteria yang ada. Tahapan kedua melakukan perhitungan bobot ternormalisasi dengan mengguakan rumus sebagai berikut:
Y ij = w i r ij (3)
Dimana w j merupakan bobot kriteria, sedangkan r ij merupakan hasil nilai normalisasi dari setiap kriteria yang ada. Tahapan ketiga menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut.
y j + = { max i y ij ; jika j merupakan atribut benefit min i y ij ; jika j merupakan atribut cost
(4)
y j − = { min i y ij ; jika j merupakan atribut benefit max i y ij ; jika j merupakan atribut cost
(5)
Dimana y j + merupakan nilai solusi ideal positif, sedangkan y j + merupakan nilai solusi ideal negatif. Tahapan keempat  menghitung  jarak  dari  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dengan  rumus  sebagai berikut
D i + = √∑ (y i + − y ij ) 2 n j=1 (6)
Dimana D i + merupakan  jarak  dari  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif.  Menghitung jarak dari nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut
D i − = √∑ (y ij − y i − ) 2 n j=1 (7)
Dimana D i − merupakan jarak dari nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif. Tahapan kelima menghitung nilai akhir preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan rumus sebagai berikut.
V i = Di − Di −+D i + (8)
Dimana V i merupakan nilai akhir preferensi untuk setiap alternatif. Alternatif dengan nilai yang lebih tinggi menurut metode TOPSIS dianggap sebagai pilihan terbaik atau yang paling optimal dalam konteks kriteria yang dipertimbangkan. Pengambil keputusan dapat menggunakan hasil peringkat ini untuk membuat keputusan yang informasional dan berbasis data, serta untuk membandingkan alternatif-alternatif yang ada secara lebih terstruktur.

## 2.1.4 Hasil Pemilihan Distributor Terbaik
Hasil  dari  pemilihan  distributor  terbaik  menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  pembobotan  ROC  seringkali memberikan  rekomendasi  yang  lebih  terinformasi  dan  akurat  bagi  perusahaan.  Dengan  menggunakan  Metode TOPSIS,  distributor  yang  dipilih  adalah  yang  memiliki  nilai  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  (kriteria  yang diinginkan secara maksimal) dan terjauh dari solusi ideal negatif (kriteria yang diinginkan dalam nilai minimal), menghasilkan  peringkat  yang  lebih  tinggi  dalam  evaluasi.  Kombinasi  dengan  pembobotan  ROC  memastikan bahwa bobot untuk setiap kriteria mencerminkan tingkat prioritasnya dengan jelas, membantu perusahaan untuk memahami  dan  mempertimbangkan  berbagai  faktor  penting  seperti  kualitas  layanan,  harga  kompetitif,  dan ketepatan waktu pengiriman dalam memilih distributor yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuan strategis mereka. Hasil dari proses ini tidak hanya memberikan keputusan yang lebih objektif dan terukur, tetapi juga dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan melalui kemitraan yang optimal dengan distributor yang dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
SPK untuk pemilihan distributor terbaik adalah sebuah platform yang menggunakan teknologi informasi dan alat analitik  untuk  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  strategis  terkait  dengan  pemilihan  mitra distribusi.  DSS  ini  memungkinkan  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber  terkait  kinerja  distributor,  seperti

## Journal of Information System Research (JOSH)
keandalan  pengiriman,  kualitas  layanan,  efisiensi  logistik,  dan  kemampuan  untuk  menangani  produk  khusus. Selain  itu,  sistem  ini  menyediakan  kemampuan  untuk  menganalisis  data  secara  mendalam,  membandingkan kinerja distributor berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, dan mengevaluasi dampak dari pemilihan distributor tertentu  terhadap  operasi  bisnis  secara  keseluruhan.  Dengan  menggunakan  SPK,  manajer  dapat  mengakses informasi  yang  terstruktur  dan  terintegrasi  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih informasional  dan  berbasis  data,  serta  memastikan  bahwa  mitra  distribusi  yang  dipilih  dapat  memberikan kontribusi maksimal terhadap pertumbuhan dan keberhasilan perusahaan dalam jangka panjang.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  konteks  pemilihan  distributor  terbaik  merupakan  tahap  krusial  yang  memastikan informasi yang akurat dan relevan dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Data yang dikumpulkan harus mencakup berbagai aspek yang relevan untuk mendukung operasi yang berkelanjutan. Pilihan metode yang tepat akan memastikan bahwa data yang diperoleh mencerminkan gambaran yang komprehensif dan akurat tentang kualitas dan kemampuan distributor, memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang terinformasi dan strategis dalam memilih mitra distribusi yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Tabel 1 merupakan hasil pengumpulan data penilaian dari masing-masing distributor yang ada.
Tabel 1. Data Penilaian Distributor Nama Distributor Harga Barang (Cost) Tempo Pembayaran (Cost) Lama Pengiriman (Benefit) Retur Barang (Benefit) Pelayanan (Benefit) Garuda Food 3 5 3 2 3 Indomarco 4 5 2 2 1 Wings Food 3 4 2 2 3 Nabati 3 3 2 2 4 Glico 4 3 5 2 5 Toko Ateng 5 1 5 1 4 Toko Tunas Baru 2 4 1 4 2 3 Toko Firman 3 2 4 1 3 Toko Jajuli 3 1 3 2 3 Toko Lucky 2 2 4 1 2
Data  penilaian  distributor  tabel  1  diperoleh  dari  perusahaan  mencakup  berbagai  indikator  kinerja  yang penting  untuk  menilai  efektivitas  dan  efisiensi  distribusi.  Indikator  tersebut  dapat  meliputi  harga  barang mempunyai  sub  nilai  yaitu  sangat  mahal  (5),  mahal  (4),  sedang  (3),  murah  (2),  dan  sangat  murah  (1).  Kriteria tempo  pembayaran  dengan  satuan  penilaian  jumlah  minggu,  kriteria  lama  pengiriman  dengan  satuan  penilaian jumlah hari. Kriteria retur barang dengan sub nilai tidak bisa retur (1), dan bisa retur (2), serta kriteria pelayanan dengan  sub  nilai  sangat  buruk  (1),  buruk  (2),  sedang  (3),  cukup  ramah  (4),  dan  sangat  ramah  (5).  Perusahaan mengumpulkan data ini  melalui berbagai sumber, seperti laporan  penjualan, serta sistem  pelacakan pengiriman dan inventaris. Dengan menganalisis data tersebut, perusahaan dapat mengidentifikasi distributor yang berkinerja baik, menentukan area yang perlu diperbaiki, dan mengembangkan strategi untuk meningkatkan kualitas distribusi secara keseluruhan. Penilaian ini penting untuk memastikan bahwa produk dapat sampai ke konsumen dengan cara yang efisien dan memuaskan, sehingga mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.

## 3.2 Penentuan Bobot Kriteria Menggunakan Rank Order Centroid
Penentuan  bobot  kriteria  adalah  langkah  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  multi-kriteria,  yang bertujuan untuk menentukan seberapa penting setiap kriteria dalam penilaian keseluruhanMetode ROC didasarkan pada  peringkat  kriteria  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan.  Bobot  masing-masing  kriteria  kemudian dihitung menggunakan rumus yang mengintegrasikan peringkat tersebut, menghasilkan bobot yang mencerminkan prioritas relatif setiap kriteria. Metode ini sederhana dan intuitif, namun  efektif dalam  memberikan bobot yang proporsional dengan peringkat  yang diberikan, sehingga  memudahkan pengambil keputusan  untuk  menetapkan prioritas secara lebih objektif. Penentuan bobot kriteria dengan ROC dihitung dengan menggunakan (1).
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 2,283 5 = 0,457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 1,283 5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,783 5 = 0,157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,45 5 = 0,09
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,2 5 = 0,04

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1251−1260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5444
Hasil perhitungan bobot kriteria menggunakan metode ROC divisualisasikan pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Visualisasi Bobot Kriteria Menggunakan ROC
Hasil visualisasi bobot kriteria gambar 2 menunjukkan hasil untuk kriteria harga barang mempunyai bobot sebesar 0,457, kriteria tempo pembayaran mempunyai bobot sebesar 0,257, kriteria lama pengiriman mempunyai bobot sebesar 0,157, kriteria retur barang mempunyai bobot sebesar 0,09, dan kriteria pelayanan mempunyai bobot sebesar 0,04.

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS Dalam Penilaian Kinerja Distributor
Penerapan  metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dalam  penilaian kinerja  distributor  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  distributor  yang  memiliki  kinerja  terbaik  berdasarkan sejumlah  kriteria  penilaian.  TOPSIS  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  mengevaluasi alternatif dengan  membandingkan kedekatannya terhadap solusi ideal positif (terbaik) dan  menjauhkannya dari solusi ideal negatif (terburuk).  Hasil akhir berupa peringkat distributor berdasarkan nilai kedekatan relatif terhadap solusi  ideal,  yang  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengidentifikasi  distributor  dengan  kinerja  terbaik  dan melakukan perbaikan pada distributor yang memiliki kinerja kurang optimal. Tahapan pertama menghitung nilai normalisasi setiap alternatif pada setiap kriteria dengan menggunakan (2).
𝑟 11 = 𝑥11
√∑ 𝑥11,110 2 𝑚 𝑖=1
= 3 √122 = 3 11,045 = 0,27161
Tabel 2 merupakan hasil perhitungan dari  nilai normalisasi setiap alternatif pada setiap kriteria dari masing- masing distributor yang ada.
Tabel 2. Nilai Normalisasi Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Nama Distributor Harga Barang (Cost) Tempo Pembayaran (Cost) Lama Pengiriman (Benefit) Retur Barang (Benefit) Pelayanan (Benefit) Garuda Food 0,27161 0,51299 0,26517 0,35921 0,29002 Indomarco 0,36214 0,51299 0,17678 0,35921 0,09667 Wings Food 0,27161 0,41039 0,17678 0,35921 0,29002 Nabati 0,27161 0,30779 0,17678 0,35921 0,38669 Glico 0,36214 0,30779 0,44194 0,35921 0,48337 Toko Ateng 0,45268 0,10260 0,44194 0,17961 0,38669 Toko Tunas Baru 2 0,36214 0,10260 0,35355 0,35921 0,29002 Toko Firman 0,27161 0,20520 0,35355 0,17961 0,29002 Toko Jajuli 0,27161 0,10260 0,26517 0,35921 0,29002 Toko Lucky 0,18107 0,20520 0,35355 0,17961 0,19335
Setelah  nilai  normalisasi  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dihitung,  selanjutnya  tahapan  kedua melakukan perkalian bobot ternormalisasi dengan menggunakan persamaan (3).
𝑌 11 = 𝑤 1 ∗   𝑟 11 = 0,457 ∗ 0,27161 = 0,12412
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan dari  perkalian bobot ternormalisasi dari masing-masing distributor yang ada.
Tabel 3. Perkalian Bobot Ternormalisasi Nama Distributor Harga Barang (Cost) Tempo Pembayaran (Cost) Lama Pengiriman (Benefit) Retur Barang (Benefit) Pelayanan (Benefit) Garuda Food 0,12412 0,13184 0,04163 0,03233 0,01160

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1251−1260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5444
Nama Distributor Harga Barang (Cost) Tempo Pembayaran (Cost) Lama Pengiriman (Benefit) Retur Barang (Benefit) Pelayanan (Benefit) Indomarco 0,16550 0,13184 0,02775 0,03233 0,00387 Wings Food 0,12412 0,10547 0,02775 0,03233 0,01160 Nabati 0,12412 0,07910 0,02775 0,03233 0,01547 Glico 0,16550 0,07910 0,06938 0,03233 0,01933 Toko Ateng 0,20687 0,02637 0,06938 0,01616 0,01547 Toko Tunas Baru 2 0,16550 0,02637 0,05551 0,03233 0,01160 Toko Firman 0,12412 0,05274 0,05551 0,01616 0,01160 Toko Jajuli 0,12412 0,02637 0,04163 0,03233 0,01160 Toko Lucky 0,08275 0,05274 0,05551 0,01616 0,00773
Setelah perkalian bobot ternormalisasi dihitung selanjutnya tahapan ketiga menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif dengan  menggunakan (4) dan (5). Tabel 4 merupakan hasil perhitungan dari  matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif untuk setiap kriteria.
Tabel 3. Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif Harga Barang (Cost) Tempo Pembayaran (Cost) Lama Pengiriman (Benefit) Retur Barang (Benefit) Pelayanan (Benefit) 𝑦 𝑖 + 0,08275 0,13184 0,06938 0,03233 0,01933 𝑦 𝑖 − 0,20687 0,02637 0,02775 0,01616 0,00387
Setelah  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  untuk  setiap  kriteria  didapatkan selanjutnya tahapan keempat menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negative dengan persamaan (6) dan (7.
𝐷 1 + = √∑ (𝑦 1,5 + − 𝑦 11,51 ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
𝐷 1 + = √ (0,08275 − 0,12412) 2 + (0,13184 − 0,12412) 2 + (0,06938 − 0,04163) 2 +(0,0323 − 0,03233) 2 + (0,01933 − 0,01160) 2
𝐷 1 + = √0,00171 + 0 + 0,00077 + 0 + 0,00006 = 0,05042
𝐷 1 − = √∑ (𝑦 11,51 − 𝑦 1,5 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
𝐷 1 − = √ (0,12412 − 0,20687) 2 + (0,12412 − 0,02637) 2 + (0,04163 − 0,02775) 2 +(0,03233 − 0,01616) 2 + (0,01160 − 0,00387) 2
𝐷 1 − = √0,00685 + 0,01112 + 0,00019 + 0,00026 + 0,00006 = 0,13596
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan dari  jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negative masing-masing distributor yang ada.
Tabel 4. Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif
Nama Distributor Jarak Solusi Ideal Positif Jarak Solusi Ideal Negatif Garuda Food 0,05042 0,13596 Indomarco 0,09391 0,11444 Wings Food 0,06481 0,11587 Nabati 0,07900 0,10012 Glico 0,09813 0,08202 Toko Ateng 0,16373 0,04322 Toko Tunas Baru 2 0,13500 0,05295 Toko Firman 0,09210 0,09150 Toko Jajuli 0,11690 0,08580 Toko Lucky 0,08274 0,12995
Tahapan kelima menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan persamaan (8).
𝑉 1 = 𝐷1 − 𝐷1 −+𝐷 1 + = 0,13596 0,13596+0,05042 = 0,72949
𝑉 2 = 𝐷2 − 𝐷2 −+𝐷 2 + = 0,11444
0,11444+0,09391 = 0,54926

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1251−1260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5444
𝑉 3 = 𝐷3 − 𝐷3 −+𝐷 3 + = 0,11587
0,11587+0,06481 = 0,64131
𝑉 4 = 𝐷4 − 𝐷4 −+𝐷 4 + = 0,10012 0,10012+0,07900 = 0,55896
𝑉 5 = 𝐷5 − 𝐷5 −+𝐷 5 + = 0,08202
0,08202+0,09813 = 0,45529
𝑉 6 = 𝐷6 − 𝐷6 −+𝐷 6 + = 0,04322
0,04322+0,16373 = 0,20883
𝑉 7 = 𝐷7 − 𝐷7 −+𝐷 7 + = 0,05295
0,05295+0,13500 = 0,28171
𝑉 8 = 𝐷8 − 𝐷8 −+𝐷 8 + = 0,09150 0,09150+0,09210 = 0,49837
𝑉 9 = 𝐷9 − 𝐷9 −+𝐷 9 + = 0,08580 0,08580+0,11690 = 0,42327
𝑉 10 = 𝐷10 − 𝐷10 − +𝐷 10 + = 0,12995 0,12995+0,08274 = 0,61099
Hasil  akhir  dari  nilai  TOPSIS  merupakan  nilai  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dari  setiap alternatif. Nilai ini menunjukkan seberapa dekat setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan seberapa jauh dari solusi ideal negatif.

## 3.4 Hasil Perangkingan Pemilihan Distributor Terbaik
Hasil perangkingan pemilihan distributor terbaik menunjukkan bahwa penilaian dilakukan dengan menggunakan berbagai  kriteria  yaitu  harga  barang,  tempo  pembayaran,  lama  pengiriman,  retur  barang,  dan  pelayanan. Perangkingan  ini  memberikan  gambaran  jelas  tentang  keunggulan  dan  kekurangan  masing-masing  distributor, yang  dapat  menjadi  acuan  bagi  perusahaan  dalam  memilih  mitra  distribusi  terbaik.  Gambar  3  merupakan  hasil perangkingan pemilihan distributor terbaik dengan menerapkan model sistem pendukung keputusan.

## Gambar 3. Hasil Perangkingan Pemilihan Distributor Terbaik
Hasil perangkingan pemilihan distributor terbaik gambar 3 menunjukkan hasil distributor terbaik pertama dengan  nilai  akhir  sebesar  0,72949  didapatkan  oleh  Garuda  Food,  distributor  terbaik  kedua  dengan  nilai  akhir sebesar 0,64131 didapatkan oleh Wings Food, dan distributor terbaik ketiga dengan nilai akhir sebesar 0,61099 didapatkan oleh Toko Lucky. Hasil perangkingan ini sebagai dasar untuk mengoptimalkan jaringan distribusinya bagi  perusahaan.  Dengan  memilih  distributor  yang  memiliki  peringkat  tertinggi,  perusahaan  dapat  memastikan bahwa produk mereka mencapai pelanggan dengan kualitas terbaik dan tepat waktu. Selain itu, hasil perangkingan ini juga dapat menjadi panduan bagi distributor lain untuk meningkatkan kinerja mereka di area yang kurang kuat. Perangkingan ini tidak hanya membantu perusahaan dalam membuat keputusan strategis tetapi juga mendorong peningkatan kualitas dan efisiensi di seluruh rantai pasokan.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  dan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan distributor  terbaik  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  pembobotan  ROC,  untuk  membantu  perusahaan dalam mengidentifikasi dan memilih distributor yang paling sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
ROC  didasarkan  pada  peringkat  kriteria  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan.  Dalam  ROC,  kriteria  yang dianggap  paling  penting  diberi  peringkat  tertinggi,  dan  seterusnya  hingga  kriteria  yang  paling  tidak  penting. TOPSIS  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  mengevaluasi  alternatif  dengan membandingkan kedekatannya terhadap solusi ideal positif (terbaik) dan menjauhkannya dari solusi ideal negatif (terburuk). Hasil perangkingan pemilihan distributor terbaik menunjukkan hasil distributor terbaik pertama dengan nilai  akhir  sebesar  0,72949  didapatkan  oleh  Garuda  Food,  distributor  terbaik  kedua  dengan  nilai  akhir  sebesar 0,64131 didapatkan oleh Wings Food, dan distributor terbaik ketiga dengan nilai akhir sebesar 0,61099 didapatkan oleh  Toko  Lucky.  Hasil  perangkingan  ini  sebagai  dasar  untuk  mengoptimalkan  jaringan  distribusinya  bagi perusahaan. Dengan memilih distributor yang memiliki peringkat tertinggi, perusahaan dapat memastikan bahwa produk mereka mencapai pelanggan dengan kualitas terbaik dan tepat  waktu. Selain itu, hasil perangkingan ini juga dapat menjadi panduan bagi distributor lain untuk meningkatkan  kinerja mereka di area yang kurang kuat. Perangkingan ini tidak hanya membantu perusahaan dalam membuat keputusan strategis tetapi juga mendorong peningkatan kualitas dan efisiensi di seluruh rantai pasokan.

## REFERENCES
[1] J. D. Manik, A. R. Samosir, and M. Mesran, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang  Pada  Universitas  Budi  Darma,”  sudo  J.  Tek.  Inform.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  51–59,  Jun.  2022,  doi: 10.56211/sudo.v1i2.14.
[2] T.  S.  Diri,  E.  Fatkhiyah,  and  R.  Y.  Ariyana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata  Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus: Objek Wisata Pantai Pulau Adonara Kabupaten Flores Timur),” J. Scr., vol. 10, no. 1, pp. 32–39, 2022.
[3] N. A. Putri and H. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Reseller Terbaik Menggunakan Metode ARAS berbasis WEB Pada Inside Computer House,” J. Rekayasa Sist., vol. 2, no. 1, pp. 272–284, 2024.
[4] P. Citra, I. W. Sriyasa, and H. B. Santoso, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kinerja Sales Terbaik Menggunakan Kombinasi Grey Relational Analysis dan Pembobotan Rank Sum,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 99–108, Jan. 2024, doi: 10.58602/jics.v2i2.26.
[5] D. Tešić, M. Radovanović, D. Božanić, D. Pamucar, A. Milić, and A. Puška, “Modification of the DIBR and MABAC Methods by Applying Rough Numbers and Its Application in Making Decisions,” Information, vol. 13, no. 8, p. 353, Jul. 2022, doi: 10.3390/info13080353.
[6] F.-M.  Toma,  “A  hybrid  neuro-experimental  decision  support  system  to  classify  overconfidence  and  performance  in  a simulated bubble using a passive BCI,” Expert Syst. Appl., vol. 212, p. 118722, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118722.
[7] D.  A.  Prameswari  and  A.  Hadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pada  Diskominfo  Di Kabupaten  Nganjuk  Berbasis  Web,”  J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia,  vol.  17,  no.  2,  p.  147,  Jul.  2023,  doi: 10.32815/jitika.v17i2.931.
[8] H.  Sulistiani,  U.  Adji,  and  S.  Maryana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Kedelai  Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 3, pp. 1381–1389, 2023.
[9] E. Sufarnap, “Perbandingan Metode Pengambilan Keputusan pada Pemilihan Hotel Berbasis SAW dan TOPSIS,” J. SIFO Mikroskil, vol. 23, no. 1, pp. 73–82, 2022.
[10]  Irfan, Amil  A.Ilham, Imran Taufik, and D. Suarna, “Sistem Rekomendasi Penentuan Titik Usaha Kafe Menggunakan Data Spasial dan Algoritma Topsis,” Bull. Inf. Technol., vol. 4, no. 3, pp. 400–407, Sep. 2023, doi: 10.47065/bit.v4i3.918.
[11]  Q. Wang, T. Cheng, Y. Lu, H. Liu, R. Zhang, and J. Huang, “Underground Mine Safety and Health: A Hybrid MEREC– CoCoSo System for the Selection of Best Sensor,” Sensors, vol. 24, no. 4, p. 1285, Feb. 2024, doi: 10.3390/s24041285.
[12]  H. Dinçer, S. Yüksel, and S. Eti, “Identifying the Right Policies for Increasing the Efficiency of the Renewable Energy Transition with a Novel Fuzzy Decision-Making Model,” J. Soft Comput. Decis. Anal., vol. 1, no. 1, pp. 50–62, Aug. 2023, doi: 10.31181/jscda1120234.
[13]  H. Komasi, S. H. Zolfani, and A. Nemati, “Evaluation of the social-cultural competitiveness of cities based on sustainable development  approach,”  Decis.  Mak.  Appl.  Manag.  Eng.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  583–602,  Apr.  2023,  doi: 10.31181/dmame06012023k.
[14]  I.  Oktaria,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  dan  Rank  Order  Centroid  (  ROC  )  dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[15]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, 2023.
[16]  M. W. Arshad, “Combination of Multi-Attributive Ideal-Real Comparative Analysis and Rank Order Centroid in Supplier Performance  Evaluation,”  KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  2330–2341,  2024,  doi: 10.30865/klik.v4i4.1677.
[17]  H.  Prilani  and  B.  M.  Sulthon,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Distributor  Terbaik  Dengan  Metode  SAW,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 6, pp. 216–224, 2022.
[18]  A.  D.  Wahyudi  and  A.  R.  Isnain,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  untuk  Pemilihan  Distributor  Terbaik,”  J.  Artif.  Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 59–70, 2023.
[19]  D.  Nurnaningsih  and S.  Setiawansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Optimalisasi  Pemilihan  Agen  Penjualan Menggunakan Metode Entropy dan Multi Attribute Utility Theory,” J. Media Jawadwipa, vol. 1, no. 2, pp. 44–54, 2024, doi: 10.58602/mediajawadwipa.v1i2.46.
[20]  R. Arundaa and A. L. Kalua, “Implementasi Multiple Attribute Decision Making Dalam Pemilihan Distributor Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ilm. Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 77–87, 2023, doi: 10.58602/jics.v1i2.9.
[21]  A.  M.  N.  C.  Ribeiro,  D.  F.  H.  Sadok,  M.  E.  da  Cruz  Brito,  Á.  de  Araújo  Cavalcanti,  P.  T.  Endo,  and  J.  Kelner,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1251−1260 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5444
“Comparative analysis of current transducers for development of smart plug through rank order centroid method,” IEEE Lat. Am. Trans., vol. 18, no. 01, pp. 147–155, 2020, doi: 10.1109/TLA.2020.9049472.
[22]  I.  Oktaria,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[23]  H.-Q. Nguyen, V.-T. Nguyen, D.-P. Phan, Q.-H. Tran, and N.-P. Vu, “Multi-criteria decision making in the PMEDM process by using MARCOS, TOPSIS, and MAIRCA methods,” Appl. Sci., vol. 12, no. 8, p. 3720, 2022.