## Analisis Metode SAW dan WP dalam Pemilihan Costumer Service Berdasarkan Pembobotan ROC

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted 30-05-2023 ; Accepted 30-06-2023 ; Published 30-06-2023
Abstrak
Customer Service merupakan suatu pekerjaan yang tugas uatamanya adalah menjadi penghubung secara langsung antara perusahaan dengan pelanggannya. Setiap perusahaan membutuhkan layanan kostumer servis dalam rangka melancarkan perjalanan usahanya. Oleh karena itu, kostumer servis memiliki peranan penting dalam meningkatkan kualitas penjualan dari perusahaan baik penjualan barang, jasa atau apapun usaha yang dijalankan perusahaan tersebut. Dalam memilih kostumer servis yang berkualitas akan sangat sulit jika dilakukan secara manual karena dapat menghasilkan keputusan yang tidak tepat karena pilihan yang dipilih secara manual tidak terjamin. Untuk menanggulangi permasalahan tersebut, maka dibutuhkan suatu sistem yang terkomputerisasi dalam melakukan pemilihan kostumer servis. Sistem yang baiknya  digunakan  merupakan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang  sudah  dipakai  oleh banyak masyarakat dalam melakukan pemilihan atau pembuatan keputusan yang memiliki alternatif yang berjumlah besar. Pada penelitian ini  metode  yang  dipakai  adalah  metode  SAW  dan  metode  WP.  Metode pembobotan  yang  digunakan  merupakan  metode  ROC.  Ketiga metode ini digunakan karena metode ini merupakan metode yang dapat digunakan dengan mudah dan hasil yang diperoleh memiliki hasil yang  akurat  dan  terpercaya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW  diperoleh  nilai  sebesar  0.9843  sebagai alternatif A 2 atas nama Verawati sebagai alternatif terbaik. Sementara perhitungan dengan menggunakan metode WP diperoleh nilai sebesar 0.2473 sebagai alternatif A 2 atas nama Verawati sebagai alternatif terbaik.
Kata Kunci : SPK; Metode SAW; Metode WP; ROC; Customer Service

## Abstract
Customer Service is a job whose main task is to be a direct liaison between the company and its customers. Every company needs customer service in order to launch its business journey. Therefore, customer service has an important role in improving the sales quality of the company, whether selling goods, services or whatever business the company is running. In choosing a quality customer service  it will be very  difficult  if  it  is done  manually  because  it  can  result in  incorrect  decisions  because  the  choices  that  are selected  manually  are  not guaranteed. To overcome these problems, a computerized system is needed to select service customers. A good system used is a  decision support system. A decision support system is a system that has been used by many people in making elections or making decisions that have a large number of alternatives. In this study the method used is the SAW method and the WP method. The weighting method used is the ROC method. These three methods are used because this method is a method  that can be used easily and the results obtained have accurate and reliable results. Based on the results of calculations using the SAW method, a value of 0.9843 is obtained as an alternative to A2 on behalf of Verawati as the best alternative. While calculations using the WP method obtained a value of 0.2473 as an alternative to A2 on behalf of Verawati as the best alternative.
Keywords: DSS; SAW Method; WP Method; ROC Method; Customer Service

## 1. PENDAHULUAN
Konsumen atau pelanggan merupakan sasaran utama bagi setiap perusahaan, sehingga dalam menjalankan usahanya setiap menejemen  perusahaan  akan  beruaha  semaksimal  mungkin  dalam  memberikan  kepuasan  kepada  pelanggan.  Untuk  dapat memenuhi kepuasan pelanggan, perusahaan harus mengetahui kebutuhan pasar, memantau penjualan dan memahami keluhan dan  keinginan  pelanggan.  Untuk  mengerti  keluhan  pelanggan  dibutuhkan  sarana  penghubung  antara  pelanggan  dengan perusahaan. Hal ini bertujuan untuk melancarkan komunikasi antara perusahaan dengan pelanggan, sehingga dengan adanya komunikasi  tersebut  dapat  meningkatkan  kualitas  dari  perusahaan  tersebut.  oleh  karena  itu  maka  dibuatlah  suatu  layanan kostumer  servis.  Customer  Service  merupakan  suatu  pekerjaan  yang  tugas  uatamanya  adalah  menjadi  penghubung  secara langsung antara perusahaan dengan pelanggannya[1].
Setiap  perusahaan  membutuhkan  layanan  kostumer  servis  dalam  rangka  melancarkan  perjalanan  usahanya.  Oleh karena itu, kostumer servis memiliki peranan penting dalam meningkatkan kualitas penjualan dari perusahaan baik penjualan barang,  jasa  atau  apapun  usaha  yang  dijalankan  perusahaan  tersebut.  Dengan  adanya  kostumer  servis  atau  pelayanan pelanggan  perusahaaan  dapat  menunjukaan  eksistensi  mengenai  pemberian  layanan  berupa  informasi  kepada  pelanggan. Dengan  adanya  interaksi  antara  pelanggan  dengan  pelayanan  pelanggan,  dapat  memastikan  kepuasan  pelanggan  sehingga sehingga  pelanggan  tertarik  untuk  melakukan  pembelian  ulang  baik  barang  atau  jasa  yang  sebelumnya  pernah  dibeli  oleh pelanggan tersebut[2]. Dalam lah ini, banyak layanan otomatis yang dapat dipakai perusahaan. Namun, layanan otomatis tidak dapat  mengkomunikasikan semua hal  yang daoat disampaikan langsung oleh manusia.  Oleh karena itu perusahaan sangan membutuhkan kostumer servis dalam menjalankan usahanya[3].
Dalam  memilih  kostumer  servis  yang  berkualitas  akan  sangat  sulit  jika  dilakukan  secara  manual  karena  dapat menghasilkan keputusan yang tidak tepat karena pilihan yang dipilih secara manual tidak terjamin. Pemilihan secara manual juga beresiko mendapatkan hasil yang subjektif. Pemilihan yang salah dapat menurunkan kualitas perusahaan. Karena jika dilakukan pemilihan non komputersisai dapat memilih kostumer servis yang tidak berkualitas dan dan tidak berbakat sehingga dapat  menyampaikan  informasi  yang  salah  kepada  pelanggan  dan  dapat  menyebabakan  pelanggan  tidak  tertarik  untuk melakukan  pembelian  ulang.  Untuk  menanggulangi  permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang terkomputerisasi dalam melakukan pemilihan kostumer servis. Sistem yang baiknya digunakan merupakan sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang sudah dipakai oleh banyak masyarakat dalam melakukan pemilihan atau pembuatan keputusan yang memiliki alternatif yang berjumlah besar.
Sistem penukung keputusan (SPK) merupakan sistem yang sudah terkomputerisasi dimana tujuan utama dari sistem ini dibuat adalah untuk membantu pihat-pihak tertentu yang sedang dalam kesulitan dalam membuat suatu keputusan yang multi  pilihan[4].  Dengan  kata  lain  sistem  ini  diciptakan  untuk  membantu  perusahaan/pihak  yang  sedang  kesulitan  dalam melakukan pemilihan dimana alternatif yang dipilih berjumlah sangat besar dan rumit. Sistem ini dibuat menggunakan prinsip kerja  komputer  sehingga  proses  yang  dilalui  dalam  memecahkan  permasalahan  menggunakan  sistematika  komputer  yang matematis dan tersitematis. Sehingga hasil yang diperoleh dari sistem ini merupakan hasil yang akurat dan terpercaya karena tidak  dilakukan  secara  subjektif  melainkan  berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  akurat.  Dalam  menjalankan  sistem  ini  ada beberapa syarat yang harus dipenuhi yaitu harus ada data akternatif dan data kriteria. Data alternatif yaitu data yang dijadikan objek  yang  akan  dipilih[5].  Pada  pemilihan  kostuer  servis,  data  alternatifnya  merupakan  data  orang  yang  mengajukan permohonan  lamaran  pekerjaan.  Sementara  data  kriteria  pada  pemilihan  kostumer  servis  ini  merupakan  syarat  yang  harus dipenuhi oleh data alternatif kriteria.
Data kriteria pada pemilihan kostumer servis ini yaitu kemampuan berkomunikasi dengan baik, pendidikan terakhir (akan  lebih  baik  juka  berhubungan  dengan  ilmu  komunikasi),  kemampuan  berbahasa  inggris,  pengalaman  kerja  dan  usia. Dengan adanya kriteria tersebut dapat menilai kualitas kerja dan kepribadian dari setiap pelamar. Dalam sistem pendukung keputusan juga dibutuhkan metode yang menjadi sistematika matematis yang dijadikan sebagai perhitungan nilai rangking dari setiap data akternatif. Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam SPK seperti metode WASPAS, metode EDAS, metode PROMITHE dan banyak metode lainnya. Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode SAW dan metode WP.  Metode  pembobotan  yang  digunakan  merupakan  metode  ROC.  Ketiga  metode  ini  digunakan  karena  metode  ini merupakan metode yang dapat digunakan dengan mudah dan hasil yang diperoleh memiliki hasil yang akurat dan terpercaya.
Metode pembobotan Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang sering digunakan pada SPK dimana fungsi dari metode tersebut adalah untuk mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria[6]. Perolehan nilai bobot pada setiap kriteria dilakakukan dengan melakukan perhitungan setiap data kriteria. Pada aat melakukan perhitungan pencarian nilai bobot kriteria harus  di  awali  dengan  melakukan  mengurutan  dari  data  kriteria  paling  berpengaruh  dengan  data  kriteria  yang  kurang berpengaruh[7]. Artinya, semakin besar pengaruh kroteria tersebut pada kualitas kerja yang dihasilkan, maka semakin besae pula nilai dari bobot kroteria tersebut sehingga urutannya harus menjadi paling awal dikerjakan. Sehingga metode pembobotan ROC  ini  dikenal  dengan  metode  pembobotan  yang  berkepentigan.  Dalam  pemilihan  kostumer  servis  juga  dipakai  metode SAW dan metode WP.
Metode  Simple  Addictive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  yang  dipakai  dalam  SPK  dalam  memperoleh perhitungan perangkingan dengan cara melakukan penjumlahan terbobot[8]. Artinya metode ini dilakukan dengan melakukan pernjumlahan seluruh data kriteria pada masing masing alternatif yand awalnya nilai alternatif dikalikan dengan nilai bobot pada setiap kriteria. Metode ini akhirnya akan menghasilkan suatu nilai rengking yang akan dijadikan sebagai keputusan[9]. Metode  kedua  yang  dipakai  adalah  metode  WP.  metode  Weighted  Product  (WP)  merupakan  metode  yang  dipakai  pada pengambilan  keputusan  dengan  cara  melakukan  perhitungan  matematis  yaitu  melakukan  perkalian  setiap  kriteria  dengan tujuan untuk menghubungkan antara atribut alternatif dan kriteria kemudian hasilnya akan dipangkatkan dengan nilai bobot pada setiap kriteria yang bersangkutan[10].
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan penelitian ini yaitu  penelitian yang dilakukan oleh  Agung Sugiarto  dkk pada tahun 2021 dalam pemilihan penerima pemberian bonus kerja dengan menerapkan metode WP dengan menghasilkan nilai sebesar 0.7978 sebagai alternatif terbaik atas nama Meriana[11]. Penelitian yang dilakukan oleh P. Mandarani dkk  pada tahun 2022 mengenai pendukung keputusan pemilihan Waiters dengan menerapkan metode ROC dan SAW dan memperoleh keputusan dengan nilai sebesar 0.8796 sebagai alternatif terbaik[12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh arista dkk yanh membahas  mengenai  penerimaan  karyawan  baru  dengan  menggunakan  metode  SAW  dengan  hasil  sebesar  0.967  sebagai rangking pertama dan alternatif terbaik[13]. Penelitian pada tahun 2021 yang dilakukan oleh Muhammad Risky Ramandan dkk mengenai siswa berprestasi dengan hasil penelitian sebesar 0.859 sebagai alternatif terbaik[14]. Penelitian yang dilakukan oleh siti  nurlela pada tahun 2021 mengenai  jurusan terfavorit dengan menggunakan metode SAW dengan hasil penelitian sebesar 0.9568 sebagai alternatif terbaik[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan penelitian yang harus dilalui yaitu:
a. Analisa masalah
Pada  saat  memulai  melakukan  penelitian,  peneliti  harus  mengetahui  permasalahan  yang  sedang  terjadi  dan  mencoba mencari  solusi  dari  permasalahan  tersebut  untuk  kemudian  dipecahkan.  Setelah  memperoleh  permasalhan  penulis melakukancanalisa masalah.
b. Pengumpulan data
Tahap selanjutnya dari analisa masalah adalah setelah memprediksi solusi yang terbaik maka dilakukan pencarian data yang  dibutuhkan  dalam  membuktikan  solusi  yang  ditawarkan  tersebut.  data  dapat  dikumpulkan  dengan  pengamatan langsung dan dengan wawancara. Pada penelitian ini data yang dbituhkan adalah data alternatif dan data kriteria. c. Studi literatur
Setelah memperoleh dan menganalisa permasalhan, penulis tidak dapat memecahkan masalah tersebut jika penulis tidak memiliki wawasan mengenai masalah tersebut. untuk memperoleh wawasan, penulis akan melakukan studi literatur. Studi literatur yaitu mempelajari mengenai topik yang sedang diteliti baik dari buku, jurnal dan lain lain.
d. Analisa dan penerapan metode
Setelah memperoleh informasi yang cukup jelas dan data yang akurat, penulis akan melakukan tahapan penerapan metode. Pada penelitian ini metode yang diterapkan adalah metode SAW, metode WP dan metode ROC.
e. Laporan penelitian
Tahap  akhir  adalah  menulis  laporan  akhir  penelitian  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuat  dokumentasi  dan membantu peneliti lain yang sedang meneliti mengenai metode, objek atau apapun yang berkaitan dengan penelitian ini Dan dapat dijadikan referensi.
Untuk lebih jelasnya tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut Toman SPK merupakan suatu sistem yang dikembangan dalam komputer dimana cara kerja dari sistem ini meniru cara kerja komputer dalam melakukan sebuah kinerja nyata. Sistem penukung keputusan (SPK) merupakan sistem yang sudah terkomputerisasi dimana tujuan utama dari sistem ini dibuat adalah untuk membantu pihat-pihak tertentu yang sedang dalam kesulitan  dalam  membuat  suatu  keputusan  yang multi  pilihan[4].  Dengan  kata  lain  sistem  ini  diciptakan  untuk  membantu perusahaan/pihak yang sedang kesulitan dalam melakukan pemilihan dimana alternatif yang dipilih berjumlah sangat besar dan  rumit[16].  Sistem  ini  dibuat  menggunakan  prinsip  kerja  komputer  sehingga  proses  yang  dilalui  dalam  memecahkan permasalahan menggunakan sistematika komputer yang matematis dan tersitematis. Sehingga hasil yang diperoleh dari sistem ini  merupakan  hasil  yang  akurat  dan  terpercaya  karena  tidak  dilakukan  secara  subjektif  melainkan  berdasarkan  hasil
Mulai Analisa
Pengumpulan Studi literatur
Analisa dan Penerapan Metode
Penerapan metode Simple Addictive Weighting (SAW)
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
2. Menormalisasi matriks keputusan.
3. Menghitung nilai Preferensi akhir
Laporan penelitian Selesai Metode Pembobotan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Menghitung nilai bobot pada setiap data kriteria
Penerapan metode Simple Addictive Weighting (SAW)
4. Mempersiapkan matriks keputusan.
5. Menormalisasi matriks keputusan.
6. Menghitung nilai Preferensi akhir
perhitungan  yang  akurat[17].  menurut  Nency  Nurjannah  dan  kawan-kawan  “Suatu  SPK  hanya  memberikan  alternatif keputusan dan selanjutnya diserahkan kepada user untuk mengambil keputusan. Merk sepeda motor yang digunakan sebagai pengujian yaitu, Honda, Yamaha dan Suzuki, karena ketiga merk tersebut sudah sangat umum dimasyarakat Indonesia[18].

## 2.3 Costumer Service
Setiap perusahaan membutuhkan layanan kostumer servis dalam rangka melancarkan perjalanan usahanya. Oleh karena itu, kostumer servis memiliki peranan penting dalam meningkatkan kualitas penjualan dari  perusahaan baik  penjualan barang, jasa  atau  apapun  usaha  yang  dijalankan  perusahaan  tersebut.  Dengan  adanya  kostumer  servis  atau  pelayanan  pelanggan perusahaaan dapat menunjukaan eksistensi mengenai pemberian layanan berupa informasi kepada pelanggan. Dengan adanya interaksi antara pelanggan dengan pelayanan pelanggan, dapat memastikan kepuasan pelanggan sehingga sehingga pelanggan tertarik untuk melakukan pembelian ulang baik barang atau jasa yang sebelumnya pernah dibeli oleh pelanggan tersebut[2]. Dalam  lah  ini,  banyak  layanan  otomatis  yang  dapat  dipakai  perusahaan.  Namun,  layanan  otomatis  tidak  dapat mengkomunikasikan  semua  hal  yang  daoat  disampaikan  langsung  oleh  manusia.  Oleh  karena  itu  perusahaan  sangan membutuhkan kostumer servis dalam menjalankan usahanya[19].

## 2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  merupakan  metode  yang  dipakai  dalam  SPK  yang  berfungsi  untuk menghasilkan nilai bobot pada setiap kriteria. Metode pembobotan ROC menghasilkan nilai bobot berkeprentingan dimana pada setiap kriteria, akan diberi nilai bobot sesuai dengan seberapa besar pengaruh dari kriteria tesebut pada hasil keputusan. Semakin besar pengaruh dari kriteria tersebut maka semakin besar nilai bobot pada kriteria tersebut. Ada aturan yang wajib diikuti  dalam  penentuan  nilai  bobot  yaitu  jika  dilakukan  penjumlahan  pada  setiap  nilai  bobot  kriteria  maka  nilai  yang dihasilkan harus bernilai satu. Sehingga untuk menentukan nilai kriteria harus berurut dari kriteria yang paling berpengaruh hingga  ke  kriteria  yang  kurang  berpengaruh  sehingga  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  tidak  rancu[20].  Berikut  rumus matematis dari metode ROC[21][22]:
𝐶𝑟 1 ≥ 𝐶𝑟 2 ≥ 𝐶𝑟 3 ≥ ⋯ ≥ 𝐶 𝑚 (1)
Sehingga setelah di proses akan menghasilkan:
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥ ⋯ ≥ 𝐶 𝑚 (2)
Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka digunakan persamaan ke 3, sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (3)
Dengan ketetapan bahwa Hasil dari total 𝑊 𝑚 harus bernilai 1.

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Addictive Weighting (SAW) merupakan metode yang dipakai dalam SPK dalam memperoleh perhitungan perangkingan  dengan  cara  melakukan  penjumlahan  terbobot[8].  Artinya  metode  ini  dilakukan  dengan  melakukan pernjumlahan seluruh data kriteria pada masing masing alternatif yand awalnya nilai alternatif dikalikan dengan nilai bobot pada setiap kriteria. Metode ini akhirnya akan menghasilkan suatu nilai rengking yang akan dijadikan sebagai keputusan[23]. Adapun langkah-langkah dalam Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut[24][25]:
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (4)
2. Menghitung matriks normalisasi.
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(5)
3. Menghitung nilai preferensi.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
2.6 Metode Weighted Product (WP)
metode  Weighted  Product  (WP)  merupakan  metode  yang  dipakai  pada  pengambilan  keputusan  dengan  cara  melakukan perhitungan matematis yaitu melakukan perkalian setiap kriteria dengan tujuan untuk menghubungkan antara atribut alternatif dan kriteria kemudian hasilnya akan dipangkatkan dengan nilai bobot pada setiap kriteria yang bersangkutan[26]. 1. Mempersiapkan matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (7)
2. Menghitung matriks normalisasi.
𝑠 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
3. Menghitung nilai preferensi.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 ∗ )𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Dalam menjalankan sistem ini ada beberapa syarat yang harus dipenuhi yaitu harus ada data akternatif dan data kriteria. Data alternatif yaitu data yang dijadikan objek yang akan dipilih. Pada pemilihan kostumer servis, data alternatifnya merupakan data  orang  yang  mengajukan  permohonan  lamaran  pekerjaan.  Sementara  data  kriteria  pada  pemilihan  kostumer  servis  ini merupakan syarat yang harus dipenuhi oleh data alternatif kriteria. Penentuan alternatif dijabarkan melalui tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A 1 Riana Andira A 2 Verawati A 3 Hanna Naisa A 4 Danira A 5 Jayatri A 6 Denada Arina A 7 Feni Adinda
Data kriteria pada pemilihan kostumer servis ini yaitu kemampuan berkomunikasi dengan baik,  pendidikan terakhir (akan  lebih  baik  juka  berhubungan  dengan  ilmu  komunikasi),  kemampuan  berbahasa  inggris,  pengalaman  kerja  dan  usia. Dengan adanya kriteria tersebut  dapat menilai kualitas kerja dan kepribadian dari setiap pelamar.  Kriteria-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 Komunikasi Benefit C 2 Pendidikan Benefit C 3 Kemampuan Berbahasa inggris Benefit C 4 Pengalaman kerja Benefit C 5 Usia Cost Tabel 3. Data rating kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif Komunikasi Pendidikan Kemampuan Berbahasa inggris Pengalaman kerja (dalam tahun) Usia (dalam tahun) A 1 Baik S1 Berhubungan Kurang baik 3 30
Alternatif Komunikasi Pendidikan Kemampuan Berbahasa inggris Pengalaman kerja (dalam tahun) Usia (dalam tahun) dengan ilmu komunikasi A 2 Sangat baik S1 Berhubungan dengan ilmu komunikasi Sangat baik 5 32 A 3 Kurang baik S1 Tidak Berhubungan dengan ilmu komunikasi Baik 1 25 A 4 Kurang baik SMA Cukup baik 2 21 A 5 baik S1 Tidak Berhubungan dengan ilmu komunikasi Cukup baik 1 24 A 6 baik SMA Kurang baik 2 26 A 7 Baik SMA Cukup baik 3 21
Pada tabel 3 terdapat masih ada data berjenis linguistik, sehingga untuk dapat dihitung maka data harus diubah kedalam bentuk angka sehingga harus dilakukan pembobotan. Dibawah ini merupakan tabel berisikan pembobotan untuk C 1, C 2 dan C 3 .
Tabel 4. Nilai Bobot C 1 dan C 2 Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tabel 5. Nilai C 3 Keterangan Bobot S1 Berhubungan dengan ilmu komunikasi 3 S1 Tidak Berhubungan dengan ilmu komunikasi 2 SMA 1
Setelah melakukan pembobotan terhadap kriteria, maka data berbentuk linguistik telah dibobotkan sehingga menjadi data berbentuk angka dan dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6. Data rating kecocokan alternatif dan kriteria setelah dilakukan pembobotan
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 3 3 1 3 30 A 2 4 3 4 5 32 A 3 1 2 3 1 25 A 4 1 1 2 2 21 A 5 3 2 2 1 24 A 6 3 1 1 2 26 A 7 3 1 2 3 21

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Dalam perhitungan SPK, kriteria bernilai pada nilai bobotnya. Sehingga pada penelitian ini nilai bobot dicari menggunakan metode ROC. Berikut tahapannya:
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 = 0.156 W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.09 W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Berdasarkan nilai yang diperoleh pada pembobotan ROC diperoleh tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai bobot untuk setiap Kriteria Kriteria Keterangan bobot Jenis C 1 Komunikasi 0.456 Benefit C 2 Pendidikan 0.256 Benefit C 3 Kemampuan Berbahasa inggris 0.156 Benefit C 4 Pengalaman kerja 0.09 Benefit C 5 Usia 0.04 Cost

## 3.3 Penerapan Metode SAW
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode WP dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini:
1. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 3 3 1 3 30 4 3 4 5 32 1 2 3 1 25 1 1 2 2 21 3 2 2 1 24 3 1 1 2 26 3 1 2 3 21]
2. Menghitung Matriks terormalisasi
Untuk kriteria C 1 ( Benefit ) 𝑅 11 = 3 4 = 0.7500
𝑅 21 = 4 4 = 1.0000
𝑅 31 = 1 4 = 0.2500
𝑅 41 = 1 4 = 0.2500
𝑅 51 = 3 4 = 0.7500
𝑅 61 = 3 4 = 0.7500
𝑅 71 = 3 4 = 0.7500
Untuk kriteria C 2 ( Benefit ) 𝑅 12 = 3 3 = 1.0000
𝑅 22 = 3 3 = 1.0000
𝑅 32 = 2 3 = 0.6667
𝑅 42 = 1 3 = 0.3333
𝑅 52 = 2 3 = 0.6667
𝑅 62 = 1 3 = 0.3333
𝑅 72 = 1 3 = 0.3333
Untuk kriteria C 3 ( Benefit ) 𝑅 13 = 1 4 = 0.2500
𝑅 23 = 4 4 = 1.0000
𝑅 33 = 3 4 = 0.7500
𝑅 43 = 2 4 = 0.5000
𝑅 53 = 2 4 = 0.5000
𝑅 63 = 1 4 = 0.2500
𝑅 73 = 2 4 = 0.5000
Untuk kriteria C 4 ( Benefit )
𝑅 14 = 3 5 = 0.6000
𝑅 24 = 5 5 = 1.0000
𝑅 34 = 1 5 = 0.2000
𝑅 44 = 2 5 = 0.4000
𝑅 54 = 1 5 = 0.2000
𝑅 64 = 2 5 = 0.4000
𝑅 74 = 3 5 = 0.6000
Untuk kriteria C 5 ( Cost)
𝑅 15 = 21 30 = 0.7000
𝑅 25 = 21 32 = 0.6563
𝑅 35 = 21 25 = 0.8400
𝑅 45 = 21 21 = 1.0000
𝑅 55 = 21 24 = 0.8750
𝑅 65 = 21 26 = 0.8077
𝑅 75 = 21 21 = 1.0000
Berdasarkan hasil dari perhitungan yang telah diperoleh diatas maka dapat dibentuk tabel nilai matriks ternormalisasi yang dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Matriks Ternormalisasi Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.7500  1.0000  0.2500  0.6000  0.7000 A 2 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  0.6563 A 3 0.2500  0.6667  0.7500  0.2000  0.8400 A 4 0.2500  0.3333  0.5000  0.4000  1.0000 A 5 0.7500  0.6667  0.5000  0.2000  0.8750 A 6 0.7500  0.3333  0.2500  0.4000  0.8077
A 7 0.7500  0.3333  0.5000  0.6000  1.0000
Setelah memperoleh tabel 10 diatas, maka dapat dilaksanakan tahap selanjutnya yaitu menghitung nilai preferensi.
3. Menghitung nilai preferensi
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pencarian nilai preferensi. Pencarian nilai preferensi dapat dilakukan dengan melakukan formula matematis yaitu dengan melakukan penjumlahan setiap hasil kali antara nilai dari setiap matriks ternormalisasi dengan nilai bobot setiap kriteria.
𝑉 1 = (0.456 ∗  0.7500)  +  (0.256 ∗  1.0000)   +   (0.156 ∗  0.2500)  +   (0.09 ∗  0.6000)  +  (0.04 ∗  0.7000) = 0.7190 𝑉 2 = (0.456 ∗  1.0000)  +   (0.256 ∗  1.0000)  +   (0.156 ∗  1.0000) +   (0.09 ∗  1.0000)  +  (0.04 ∗  0.6563) = 0.9843 𝑉 3 = (0.456 ∗  0.2500)  +   (0.256 ∗  0.6667)  +   (0.156 ∗  0.7500) +   (0.09 ∗  0.2000)  +  (0.04 ∗  0.8400) = 0.4533 𝑉 4 = (0.456 ∗  0.2500)  +   (0.256 ∗  0.3333)  +   (0.156 ∗  0.5000)   +   (0.09 ∗  0.4000)  +  (0.04 ∗  1.0000) = 0.3533 𝑉 5 = (0.456 ∗  0.7500)  +   (0.256 ∗  0.6667)  +   (0.156 ∗  0.5000) +   (0.09 ∗  0.2000)  +  (0.04 ∗  0.8750) = 0.6437 𝑉 6 = (0.456 ∗  0.7500)  +   (0.256 ∗  0.3333)  +   (0.156 ∗  0.2500) +   (0.09 ∗  0.4000)  +  (0.04 ∗  0.8077) = 0.5346 𝑉 7 = (0.456 ∗  0.7500)  +   (0.256 ∗  0.3333)  +   (0.156 ∗  0.5000) +   (0.09 ∗  0.6000)  +  (0.04 ∗  1.0000) = 0.5993

## 3.4 Penerapan Metode WP
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode WP dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini:
1. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 3 3 1 3 30 4 3 4 5 32 1 2 3 1 25 1 1 2 2 21 3 2 2 1 24 3 1 1 2 26 3 1 2 3 21]
2. Menghitung Matriks terormalisasi
S 1 = (3 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (3 0.09 ) ∗ (30 0.04 ) = 2.7653 S 2 = (4 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (4 0.156 ) ∗ (5 0.09 ) ∗ (32 0.04 ) = 4.1088 S 3 = (1 0.456 ) * (2 0.256 ) ∗ (3 0.156 ) ∗ (1 0.09 ) ∗ (25 0.04 ) = 1.6122 S 4 = (1 0.456 ) * (1 0.256 ) ∗ (2 0.156 ) ∗ (2 0.09 ) ∗ (21 0.04 ) = 1.3395 S 5 = (3 0.456 ) * (2 0.256 ) ∗ (2 0.156 ) ∗ (1 0.09 ) ∗ (24 0.04 ) = 2.4934 S 6 = (3 0.456 ) * (1 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (2 0.09 ) ∗ (26 0.04 ) = 2.0011 S 7 = (3 0.456 ) * (1 0.256 ) ∗ (2 0.156 ) ∗ (3 0.09 ) ∗ (21 0.04 ) = 2.2928
3. Menghitung nilai preferensi
𝑉 1 = 2.7653 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.1665 𝑉 2 = 4.1088 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.2473 𝑉 3 = 1.6122 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.0970 𝑉 4 = 1.3395 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.0806 𝑉 5 = 2.4934 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.1501 𝑉 6 = 2.0011 2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.1205 𝑉 7 = 2.2928
2.7653 + 4.1088 + 1.6122 + 1.3395 + 2.4934 + 2.0011 + 2.2928 = 0.1380
Setelah melakukan perhitungan dari metode SAW dan WP diperoleh tabel perangkingan yang dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Hasil perangkingan setiap alternatif Alternatif Keterangan N. Preferensi SAW  Peringkat      N. Preferensi WP  Peringkat 𝐴 1 Riana Andira 0.7190 2 0.1665 2 𝐴 2 Verawati 0.9843 1 0.2473 1 𝐴 3 Hanna Naisa 0.4533 6 0.0970 6 𝐴 4 Danira 0.3533 7 0.0806 7 𝐴 5 Jayatri 0.6437 3 0.1501 3
𝐴 6 Denada Arina  0.5346 5 0.1205 5 𝐴 7 Feni Adinda 0.5993 4 0.1380 4
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW diperoleh nilai sebesar 0.9843 sebagai alternatif A 2 atas nama Verawati sebagai alternatif terbaik. Sementara perhitungan dengan menggunakan metode WP diperoleh nilai sebesar 0.2473 sebagai alternatif A 2 atas nama Verawati sebagai alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa melakukan pemilihan dengan pilihan  alternatif yang berjumlah besar akan sulit jika dilakukan secara manual, termasuk pemilihan kostumer servis. Oleh karena itu dibutuhkan suatu dibutuhkan suatu  pendukung  keputusan.  Dengan  memanfaatkan  fungsi  sistem  pendukung  keputusan  dengan  mengimplementasikan metode  SAW  dan  WP  dengan  pembobotan  ROC  dapat  menghasilkan  suatu  keputusan  yang  akurat  dan  terpercaya.  Dari perhitungan  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode  metode  SAW  dan  WP  diperolehhasil  perhitungan  yaitu  dengan menggunakan metode SAW diperoleh nilai sebesar 0.9843 sebagai alternatif A 2 atas nama Verawati sebagai alternatif terbaik. Sementara  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  WP  diperoleh  nilai  sebesar  0.2473  sebagai  alternatif  A 2 atas  nama Verawati  sebagai  alternatif  terbaik.  Dari  kedua  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  calon  kostumer  servis  terbaik  adalah Verawati.  Sehingga  hal  ini  dapat  membantu  pihak  yang  membutuhkan  dalam  permasalahan  mengenai  pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid- 19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 762 – 768, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.2994.
[2] I. Y. Febrini, R. Widowati, and M. Anwar, “Pengaruh experiential marketing terhadap kepuasan konsumen dan minat beli ulang di Warung Kopi Klotok, Kaliurang, Yogyakarta,” J. Manaj. Bisnis , vol. 10, no. 1, pp. 35 – 54, 2019.
[3] N. Y. Hardiyanti and R. Puspa, “Coffee culture di Indonesia: Pola konsumsi konsumen pengunjung kafe, kedai kopi dan warung ko pi di Gresik,” J. Media Dan Komun. , vol. 1, no. 2, pp. 93 – 106, 2021.
[4] A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartat i,  “Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 85 – 97, 2018,  [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/1233/763.
[5] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407 – 389X (Media Cetak), pp. 1 – 5, 2018.
[6] M. K. Siahaan, M. Mesran, S. A. Hutabarat, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Daerah Menerapkan Metode Preference Selection Index (Psi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 370 – 375, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.961.
[7] T. Informatika, F. Ilmu, T. Informasi, and U. B. Darma, “Kombinasi Metode ROC dan OCRA dalam Pemilihan Suplemen Daya Tahan Tubuh Terbaik di Masa Pandemi Covid- 19,” vol. 5, pp. 171– 178, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3667.
[8] Z. Hariansyah, M. Syurya Hidayat, and H. Achmad, “Analisis Penerimaan Pajak Daerah dan Pengaruhnya Terhadap Belanja Daerah Provinsi Jambi.” Universitas Jambi, 2021.
[9] S. W. Sari and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 291 – 300, 2019.
[10] A.  Sugiarto,  R.  Rizky,  S.  Susilowati,  A.  M.  Yunita,  and Z.  Hakim,  “Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Bonus Pegaw ai Pada CV Bejo Perkasa,” Bianglala Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 100 – 104, 2020.
[11] C. F. Sianturi, L. T. Sianturi, U. Hasanah, Khairunnisa, and Mesran, “Decision Support System for Accepting Pre -Employment Cards during  the  Covid-19  Pandemic  Using  the  Meth od  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis  (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 217 – 223, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3218.
[12] P. Mandarani, H. L. Ramadhan, E. Yulianti, and A. Syahrani, “Si stem 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.
[13]  A. Qiyamullaily, S. Nandasari, an d Y. Amrozi, “Perbandingan penggunaan metode SAW dan AHP untuk sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru,” Tek. Eng. Sains J. , vol. 4, no. 1, pp. 7 – 12, 2020.
[14] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and M. Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459 – 471, 2021.
[15] S. Nurlela, A. Akmaludin, S. Handianti, and L. Yusuf, “Penyeleksi Jurusan Terfavorit Pada SMK Sirajul Falah dengan Metode SAW,” 2021.
[16] K. M. H. Juita Hutagaol, “Sistem Pendukung Kepetusan Pembelian Laptop Bekas dengan Menerapkan Metode Preference Selection Index (PSI),” pp. 446– 451, 2019.
[17] M. S. Obeidat and H. Traini, “Ranking of water desalination technologies based on the preference selection index,” Proc. Int. Conf.
Ind. Eng. Oper. Manag. , vol. 0, no. March, pp. 1301 – 1306, 2020. [18]  K. Perencanaan et al. , “Covid - 19, New Normal, dan Perencanaan Pembangunan di Indonesia,” J. Perenc. Pembang. Indones. J. Dev. Plan. , vol. 4, no. 2, pp. 240 – 252, 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118. [19] Tim Pengendali Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial Secara Non Tunai, “Pedoman Umum Bantuan Pangan Nontunai 2019,” pp. 1 – 174, 2019.
[20]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 330 – 337, 2023.
[21] R.  Khalida,  B.  Bangun,  M.  Mesran,  and  N.  Oktari,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS)  dalam  Penerimaan  Asisten  Perkebunan,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  937,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[22]  M .  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,  “Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja  Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 813, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.88.
[23] M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  ...,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa -Siswi Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa,” TIN  Terap.  Inform.  … ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  459 – 471,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/655.
[24] R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting),” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  25 – 30,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[25] T. Panggabean and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” vol. 5, pp. 1667– 1673, 2021.
[26] S. Susliansyah, R. R. Aria, and S. Susilowati, “Sistem Pemilihan Laptop Terbaik Dengan Menggunakan Metode Weighted Product (Wp),” Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 15 – 20, 2019.