KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1031-1039 DOI 10.30865/klik.v3i6.945 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product) dan ROC (Rank Oder Centroid) Dalam Penentuan Bimbingan Belajar Terbaik
Juanda Hakim Lubis 1 , Mesran 2,* , Fatimah Nadratul Hakim 2
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Email: 1 juandahakim@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 nadrafatimah@gmail.com
Abstrak− Mentoring  adalah  solusi  yang  membantu  untuk  mengulang  pelajaran  yang  diajarkan  di  sekolah.  Pemilihan  les ekstrakurikuler  meliputi  dua  faktor,  yaitu  faktor  motivasi  sebab  siswa  memilih  les  ekstrakurikuler  karena  nilai  sekolah  yang rendah,  dan  faktor  motivasi  konsekuensial,  siswa  memilih  les  ekstrakurikuler  karena  dorongan  dari  luar  dan  ajakan  teman.  . Dalam menentukan bimbingan belajar yang terbaik diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).  SPK adalah sistem teknologi yang  berbasis  solusi  yang  menyediakan  berbagai  informasi  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan,  baik  dalam  situasi  semi- terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  di  mana  tidak  ada  kepastian  mengenai  bagaimana  keputusan  seharusnya  diambil.  Untuk mengatasi  masalah tersebut,  dalam penelitian ini penulis  menggunakan  metode Weighted Aggregation and  Product Assessment (WASPAS) dan metode Ranked Order Centroid (ROC). Metode WASPAS melakukan proses perangkingan sesuai atribut dengan bobot yang berbeda dan metode ROC untuk pembobotan.  Penelitian menghasilkan  bahwa Bimbel Virgo memiliki prioritas yang paling tinggi dengan nilai 1,093 sebagai lembaga pilihan dalam penentuan bimbingan belajar terbaik, karena mendapatkan peringkat tertinggi dibandingkan dengan alternatif lainnya.
Kata Kunci: Penentuan Bimbingan Belajar Terbaik; SPK; WASPAS; ROC
Abstract− Mentoring is a solution that helps to repeat lessons taught at school. The selection of extracurricular lessons includes two factors, namely motivational factors because students choose extracurricular lessons because of low school grades, and consequential motivational factors, students choose extracurricular lessons because of encouragement from outside and invitations from friends. . In determining the best tutoring, a Decision Support System (DSS) is needed. DSS is a solution-based technology system that provides a variety of information to support decision making, both in semi-structured and unstructured situations where there is no certainty about  how  decisions  should  be  made.  To  overcome  this  problem,  in  this  study  the  authors  used  the  Weighted  Aggregation  and Product Assessment (WASPAS) method and the Ranked Order Centroid (ROC) method. The WASPAS method performs a ranking process according to attributes with different weights and the ROC method for weighting. The research showed that Bimbel Virg o has the highest priority with a value of 1.093 as the institution of choice in determining the best tutoring, because it gets the highest rating compared to other alternatives.
Keywords: Determination of the Best Tutoring; DSS; WASPAS; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Bimbingan belajar merupakan salah satu kegiatan ekstrakurikuler yang bertujuan untuk membantu siswa mencapai hasil akademik  yang  terbaik. Pendidikan biasanya  berlangsung di  luar sistem sekolah. Dengan mengikuti  pengajaran, siswa dapat  memperoleh banyak manfaat,  misalnya  kemampuan memahami  topik  yang sulit  meningkat, keterampilan sosial meningkat,  dan  penampilan  siswa  sendiri  juga  meningkat.  Jika  seseorang  mendapatkan  pendidikan  yang  tepat, kehidupan yang lebih baik dan pengetahuan yang luas terbuka untuknya. Terutama untuk mempersiapkan kuliah impian Anda.  Salah  satunya  adalah  lembaga  pendidikan  yang  merupakan  tempat  belajar  informal  di  luar  sekolah,  yaitu pembelajaran yang berlangsung di luar sekolah untuk tujuan pendidikan lebih lanjut. Setiap tahun, lembaga pendidikan ini  terus  berkembang  dan  mulai  di  berbagai  kota  dengan  nama  lembaga  yang  berbeda  dan  juga  di  tempat  yang berbeda[1]–[5].
Dari  sekian  banyak  pilihan  lembaga  bimbingan  belajar,  penulis  menggunakan  metode  SPK  untuk  mencari alternatif lembaga bimbingan belajar terbaik yang penulis pilih. SPK biasanya dirancang untuk mendukung pemecahan masalah  atau  penilaian  peluang.  Tujuan  DSS  bukan  untuk  mengotomatisasi  pengambilan  keputusan,  tetapi  untuk menyediakan alat interaktif yang memungkinkan pembuat  keputusan melakukan berbagai  analisis dengan model yang ada. Diharapkan penelitian ini akan membantu untuk memilih panduan yang tepat.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  teknologi  yang  berbasis  solusi  yang  menyediakan  berbagai informasi  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan,  baik  dalam  situasi  semi-terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  di mana  tidak  ada  kepastian  mengenai  bagaimana  keputusan  seharusnya  diambil[6]–[8].  SPK  menggunakan  metode seperti  WASPAS,  WP,  SAW,  EDAS,  CODAS,  ROC,  AHP  dan  lain-lain.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Weighted Aggregation and Product Assessment (WASPAS) dan metode Ranked Order Centroid (ROC). Metode WASPAS melakukan proses perangkingan sesuai atribut dengan bobot yang berbeda dan metode ROC untuk pembobotan.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Faisal  tahun  2023  membahas  pemilihan  supplier  dengan  metode  WASPAS menyimpulkan  supplier  terbaik  yaitu  Devan  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  4.437  sebagai  rangking  1[9]. Penelitian  yang dilakukan  oleh  Elisabet  dkk  tahun  2022  membahas  penentuan  rumah  kost  yang  strategis  dengan  metode  WASPAS menghasilkan  rumah  kost  dengan  rangking  1  dengan  nilai  8.700  yaitu  Rumah  kost  Melati[10].  Penelitian  yang dilakukan oleh Badrul Anwar dkk tahun 2023 membahas analisis dalam pemilihan pimpinan perusahaan dengan metode
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
WASPAS  menghasilkan alternatif terbaik  dengan nilai  2.3732 atas nama Pranoto[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Setiawan  dan  Wibisono  tahun  2022  yang  membahas  pemilihan  perguruan  tinggi  komputer  kota  Semarang  dengan metode WASPAS menghasilkan UDINUS dengan nilai 0.955 sebagai alternatif terbaik[12].
Dalam penelitian ini, penulis juga mencantumkan kriteria yang ditetapkan untuk menentukan bimbingan belajar terbaik. Penerapan metode WASPAS  dinilai mampu melakukan penilaian  yang mengacu pada kriteria  dan diharapkan dapat memberikan hasil yang akurat dan tepat serta meminimalkan pekerjaan pemilihan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang memberikan kemampuan dalam pemecahan masalah dan komunikasi untuk mengatasi situasi yang semi terstruktur dan tidak terstruktur. Sistem ini berfungsi sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam situasi tersebut, di mana tidak ada kepastian mengenai cara yang tepat untuk mengambil keputusan dan memanipulasi data.[13]–[18].

## 2.2 Bimbingan Belajar
Bimbingan  belajar  adalah  kegiatan  di  mana  siswa  ditawarkan  bantuan  untuk  memaksimalkan  keberhasilan  akademik atau  hasil  belajar  di  ruang  kelas  atau  ruang  belajar.  Pengajaran  biasanya  disediakan  oleh  sekolah  yang  merupakan tempat  pengajaran  bagi  anak,  tetapi  bisa  juga  berasal  dari  luar  sekolah.  Tujuan  dari  kegiatan  ini  adalah  agar  siswa memahami dan beradaptasi dengan lingkungan belajarnya[19].

## 2.3 Metode ROC
Metode ROC adalah suatu pendekatan yang dapat digunakan untuk menghitung bobot nilai kriteria dalam SPK. Teknik ini  cukup  mudah  dipahami  karena  prosesnya  sederhana.  Dalam  metode  ROC,  konsep  prioritas  digunakan  untuk menentukan bobot pada setiap kriteria sebagai berikut[20]–[24]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mencari nilai bobot (W) dengan rumus:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (2)

## 2.4 Metode WASPAS
Metode WASPAS merupakan metode gabungan yang terdiri dari metode WP dan metode SAW, metode WASPAS ini diharapkan  mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  membantu  penentuan.  Adapun  langkah-langkah  dalam penyelesaian masalah menggunakan metode WASPAS, sebagai berikut[18]–[22]:
a. Membuat Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =   [ 𝑥11 𝑥12 ⋯ 𝑥1 𝑛 𝑥21 ⋮ 𝑥22 ⋱ 𝑥2 𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚 1 𝑥 𝑚 2 ⋯ 𝑥 𝑚 𝑛 ] (3)
b. Menormalisasikan matriks 𝑥𝑖𝑗
Untuk kriteria keuntungan (benefit)
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (4)
Untuk kriteria biaya (cost).
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (5)
c. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan.
𝑄𝑖 = 0,5  ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑊 𝑗 + 0,5  ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Pada metode WASPAS Qi yang tertinggi merupakan alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  pemilihan  tempat  bimbingan  belajar,  tantangan  yang  dihadapi  adalah  jumlah  yang  banyaknya  tempat bimbingan belajar yang tersedia. Oleh karena itu, penulis melakukan pendataan dengan menetapkan kriteria-kriteria dan bobot  yang  harus  dipenuhi  untuk  melakukan  perhitungan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik sebagai hasil penyeleksian tempat bimbingan belajar.
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik

## 3.1 Penentuan Kriteria dan Alternatif
Berdasarkan  hal  ini,  penulis  membuat  beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  bimbingan  belajar  terbaik yaitu Kemampuan akademik tentor (C1), Tanggung jawab (C2), Sertifikat (C3), Jarak lokasi (C4), Harga (C5).
Tabel 1. Kriteria Kriteria Jenis Kemampuan akademik tentor ( 𝐶 1 ) Benfit Tanggung jawab ( 𝐶 2 ) Benefit Sertifikat ( 𝐶 3 ) Benefit Jarak lokasi ( 𝐶 4 ) Cost Harga ( 𝐶 5 ) Cost
Pada penelitian ini terdapat 10 alternatif bimbingan belajar yang akan dipertimbangkan dapat dilihat pada  tabel berikut.
Tabel 2. Alternatif Alternatif Nama lembaga 𝐴 1 Primagama 𝐴 2 Bimbel Virgo 𝐴 3 Edutest Medan 𝐴 4 Pythagoras 𝐴 5 Brain Academy 𝐴 6 Kumon 𝐴 7 LBB SSC 𝐴 8 Nice Bimbel 𝐴 9 Citra Course 𝐴 10 Ganesha Operation

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Dari rumus Rank Order Centroid (ROC) maka dari dilihat bobot yang dihasilkan sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Hasil bobot  jika di jumlahkan  bernilai 1, sehingga nilai  bobot  pada tiap tiap kriteria dapat  terlihat pada tabel  1 berikut ini.
Tabel 3. Bobot tiap kriteria Kriteria bobot Jenis Kemampuan akademik tentor ( 𝐶 1 ) 0,457 Benfit
Tanggung jawab ( 𝐶 2 ) 0,257  Benefit Sertifikat ( 𝐶 3 ) 0,157  Benefit Jarak lokasi ( 𝐶 4 ) 0,090 Cost Harga ( 𝐶 5 ) 0,040 Cost
Berikut pada tabel 3 merupakan nilai alternatif pada tiap-tiap kriteria.
Tabel 4. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif Kriteria/Tingkat 𝐶 1 𝐶 2 𝐶 3 𝐶 4 𝐶 5 Primagama Sangat baik  Sangat baik  baik 0 – 2 km  Sangat baik Bimbel Virgo baik Buruk baik 4 – 6 km  baik Edutest Medan baik Baik buruk 2 - 4 km baik Pythagoras Cukup baik  Cukup baik  baik 0 – 2 km  Cukup baik Brain academy Buruk Baik Buruk 4 – 6 km  Buruk
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
Kumon Sangat baik  Sangat baik  Sangat baik  3 - 5 km Sangat baik LBB SSC buruk Baik buruk 0 – 2 km  buruk Nice bimbel buruk Cukup baik  Cukup baik  2 – 4 km  buruk Citra Course Cukup baik  Buruk Cukup baik  3 – 5 km  Cukup baik
Ganesha operation  Sangat baik  Sangat baik  Sangat baik  2 – 4 km  Sangat baik
Tabel 4. Pembobotan untuk 𝐶 1 𝐶 2 𝐶 3 𝐶 5 Keterangan  Nilai kriteria Sangat baik 5 Baik 4 cukup baik 3 Buruk 2 Tabel 5. Kriteria Jarak Lokasi Keterangan  Nilai kriteria 0 – 2 km 5 2 – 0 km 4 3 – 5 km 3 4 – 6  km 2
Dari  tabel  4, terdapat  alternatif dengan nilai  linguistik yang masih  ada. Oleh karena itu, digunakan tabel  4 dan tabel  5  untuk  melakukan  pembobotan  menggunakan  skala  sederhana.  Hal  ini  menghasilkan  tabel  4  yang  merupakan rating kecocokan berdasarkan pembobotan terhadap nilai alternatif sebelumnya.
Tabel 6. Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria 𝐶 1 𝐶 2 𝐶 3 𝐶 4 𝐶 5 Primagama 5 5 4 5 5 Bimbel Virgo 4 2 4 2 4 Edutest Medan 4 4 2 4 4 Pythagoras 3 3 4 5 3 Brain academy 2 4 2 2 2 Kumon 5 5 5 3 5
LBB SSC 2 4 2 5 2 Nice bimbel 2 3 3 4 2 Citra Course 3 2 3 3 3
Ganesha operation 5 5 5 4 5

## 3.3 Penerapan Metode WASPAS
Berikut adalah langkah-langkah penerapan metode WASPAS dalam menentukan bimbingan belajar yang terbaik yang menghasilkan alternatif terbaik yang dapat direkomendasikan:
a. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑅 𝑖𝑗 =
[ 5 5 4 5 5 4 2 4 2 4 4 4 2 4 4 3 3 4 5 3 2 4 2 2 2 5 5 5 3 5 2 4 2 5 2 2 3 3 4 2 3 2 3 3 3 5 5 5 4 5]
Pada  matrik  keputusan  di  atas,  maka  nilai  maksimum/minimun  yang  sesuai  dengan  jenis  setiap  kriteria. Maximum/Minimum {5, 2, 5, 5, 2}
b. Menghitung Matriks Ternormalisasi
Untuk Kriteria 𝐶 1 (Kemampuan akademik tentor: Benefit) 𝑋 1,1 ∗ = 5/5 = 1 𝑋 2,1 ∗ = 4/5 = 0,8 𝑋 3,1 ∗ = 4/5 = 0,8
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
𝑋 4,1 ∗ = 3/5 = 0,6 𝑋 5,1 ∗ = 2/5 = 0,4 𝑋 6,1 ∗ = 5/5 = 1 𝑋 7,1 ∗ = 2/5 = 0,4 𝑋 8,1 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 9,1 ∗ = 3/5 = 0,6
𝑋 10,1 ∗ = 5/5 = 1
Untuk Kriteria 𝐶 2 (Tanggung jawab: Benefit) 𝑋 1,2 ∗ = 5/5 = 1 𝑋 2,2 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 3,2 ∗ = 4/5 = 0,8
𝑋 4,2 ∗ = 3/5 = 0,6
𝑋 5,2 ∗ = 4/5 = 0,8
𝑋 6,2 ∗ = 5/5 = 1 𝑋 7,2 ∗ = 4/5 = 0,8
𝑋 8,2 ∗ = 3/5 = 0,6
𝑋 9,2 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 10,2 ∗ = 5/5 = 1
Untuk Kriteria 𝐶 3 (Sertifikat: Benefit) 𝑋 1,3 ∗ = 4/5 = 0,8 𝑋 2,3 ∗ = 4/5 = 0,8 𝑋 3,3 ∗ = 2/5 = 0,4 𝑋 4,3 ∗ = 4/5 = 0,8 𝑋 5,3 ∗ = 2/5 = 0,4 𝑋 6,3 ∗ = 5/5 = 1 𝑋 7,3 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 8,3 ∗ = 3/5 = 0,6 𝑋 9,3 ∗ = 3/5 = 0,6
𝑋 10,3 ∗ = 5/5 = 1
Untuk Kriteria 𝐶 4 (Jarak lokasi: Cost) 𝑋 1,4 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 2,4 ∗ = 2/2 = 1 𝑋 3,4 ∗ = 2/4 = 0,5
𝑋 4,4 ∗ = 2/5 = 04
𝑋 5,4 ∗ = 2/2 = 1 𝑋 6,4 ∗ = 2/3 = 0,66
𝑋 7,4 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 8,4 ∗ = 2/4 = 0,5
𝑋 9,4 ∗ = 2/3 = 0,66
𝑋 10,4 ∗ = 2/4 = 0,5
Untuk Kriteria 𝐶 5 (Harga: Cost) 𝑋 1,5 ∗ = 2/5 = 0,4
𝑋 2,5 ∗ = 2/4 = 0,5
𝑋 3,5 ∗ = 2/4 = 0,5
𝑋 4,5 ∗ = 2/3 = 0,66 𝑋 5,5 ∗ = 2/2 = 1 𝑋 6,5 ∗ = 2/5 = 0,4 𝑋 7,5 ∗ = 2/2 = 1 𝑋 8,5 ∗ = 2/2 = 1 𝑋 9,5 ∗ = 2/3 = 0,66 𝑋 10,5 ∗ = 2/5 = 0,4
Hasil yang diperoleh untuk matrik ternormalisasi ( 𝑋 𝑖𝑗 ∗ ) yaitu:
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑋 𝑖𝑗 = [ 1 1 0,8 0,4 0,4 0,8 0,4 0,8 1 0,5 0,8 0,8 0,4 0,5 0,5 0,6 0,6 0,8 0,4 0,66 0,4 0,8 0,4 1 1 1 1 1 0,66 0,4 0,4 0,8 0,4 0,4 1 0,4 0,6 0,6 0,5 1 0,6 0,4 0,6 0,66 0,66 1 1 1 0,5 0,4 ]
c. Mengoptimalkan atribut 𝑄 𝑖1 = 0,5 ∗ ((1 ∗ 0,457) + (1 ∗ 0,257) + (0,8 ∗ 0,157) + (0,4 ∗ 0,090) + (0,4 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,457) + (0,257) + (0,125) + (0,036) + (0,016)) = 0,5 (0,891) = 0,445 =  0,5 ∏(1) 0,45 ∗ (1) 0,25 ∗ (0,8) 0,15 ∗ (0,4) 0,09 ∗ (0,4) 0,04
= 0,5 ∏(1) ∗ (1) ∗ (0,967) ∗ (0,920) ∗ (0,964) = 0,5 (0,857) = 0.428 = 0,445 + 0,428 = 0,873
𝑄 𝑖2 = 0,5 ∗ ((0,8 ∗ 0,457) + (0,4 ∗ 0,257) + (0,8 ∗ 0,157) + (1 ∗ 0,090) + (0,5 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,365) + (0,102) + (0,125) + (0,9) + (0,02)) = 0,5 (1,512) = 0,756 = 0,5 ∏(0,8) 0,45 ∗ (0,4) 0,25 ∗ (0,8) 0,15 ∗ (1) 0,09 ∗ (0,5) 0,04 = 0,5 ∏(0,904) ∗ (0,795) ∗ (0,967) ∗ (1) ∗ (0,972) = 0,5 (0,675) = 0,337 = 0,756 + 0,337 = 1,093
𝑄 𝑖3 = 0,5 ∗ ((0,8 ∗ 0,457) + (0,8 ∗ 0,257) + (0,4 ∗ 0,157) + (0,5 ∗ 0,090) + (0,5 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,365) + (0,205) + (0,062) + (0,045) + (0,02)) = 0,5 (0,697) =0,348 = 0,5 ∏(0,8) 0,45 ∗ (0,8) 0,25 ∗ (0,4) 0,15 ∗ (0,5) 0,09 ∗ (0,5) 0,04 = 0,5 ∏(0,904) ∗ (0,945) ∗ (0,871) ∗ (0,939) ∗ (0,972) = 0,5 (0,675) = 0,337 = 0,348 + 0,337 = 0,685
𝑄 𝑖4 = 0,5 ∗ ((0,6 ∗ 0,457) + (0,6 ∗ 0,257) + (0,8 ∗ 0,157) + (0,4 ∗ 0,090) + (0,66 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,274) + (0,154) + (0,125) + (0,036) + (0,026)) = 0,5 (0,615)
= 0,307 = 0,5 ∏(0,6) 0,45 ∗ (0,6) 0,25 ∗ (0,8) 0,15 ∗ (0,4) 0,09 ∗ (0,66) 0,04 = 0,5 ∏(0,794) ∗ (0,880) ∗ (0,967) ∗ (0,920) ∗ (0,983) = 0,5 (0,611) = 0,305 = 0,307 + 0,305 = 0,612
𝑄 𝑖5 = 0,5 ∗ ((0,4 ∗ 0,457) + (0,8 ∗ 0,257) + (0,4 ∗ 0,157) + (1 ∗ 0,090) + (1 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,182) + (0,205) + (0,062) + (0,09) + (0,04))
= 0,5 (0,579)
= 0,289 = 0,5 ∏(0,4) 0,45 ∗ (0,8) 0,25 ∗ (0,4) 0,15 ∗ (1) 0,09 ∗ (1) 0,04
= 0,5 ∏(0,662) ∗ (0,945) ∗ (0,871) ∗ (1) ∗ (1) = 0,5 (0,544)
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
= 0,272 = 0,289 + 0,272 = 0,561
𝑄 𝑖6 = 0,5 ∗ ((1 ∗ 0,457) + (1 ∗ 0,257) + (1 ∗ 0,157) + (0,66 ∗ 0,090) + (0,4 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,457) + (0,257) + (0,157) + (0,059) + (0,016)) = 0,5 (0,946) = 0,473 = 0,5 ∏(1) 0,45 ∗ (1) 0,25 ∗ (1) 0,15 ∗ (0,66) 0,09 ∗ (0,4) 0,04 = 0,5 ∏(1) ∗ (1) ∗ (1) ∗ (0,963) ∗ (0,964) = 0,5 (0,928) = 0,464 = 0,473 + 0,464 = 0,937
𝑄 𝑖7 = 0,5 ∗ ((0,4 ∗ 0,457) + (0,8 ∗ 0,257) + (0,4 ∗ 0,157) + (0,4 ∗ 0,090) + (1 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,182) + (0,205) + (0,062) + (0,036) + (0,04)) = 0,5 (0,525) = 0,262 = 0,5 ∏(0,4) 0,45 ∗ (0,8) 0,25 ∗ (0,4) 0,15 ∗ (0,4) 0,09 ∗ (1) 0,04 = 0,5 ∏(0,662) ∗ (0,945) ∗ (0,871) ∗ (0,920) ∗ (1) = 0,5 (0,501) = 0,250 = 0,265 + 0,250 = 0,515
𝑄 𝑖8 = 0,5 ∗ ((0,4 ∗ 0,457) + (0,6 ∗ 0,257) + (0,6 ∗ 0,157) + (0,5 ∗ 0,090) + (1 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,182) + (0,154) + (0,094) + (0,045) + (0,04))
= 0,5 (0,515)
= 0,257 = 0,5 ∏(0,4) 0,45 ∗ (0,6) 0,25 ∗ (0,6) 0,15 ∗ (0,5) 0,09 ∗ (1) 0,04 = 0,5 ∏(0,662) ∗ (0,880) ∗ (0,926) ∗ (0,939) ∗ (1) = 0,5 (0,506) = 0,253 = 0,257 + 0,253 = 0,51
𝑄 𝑖9 = 0,5 ∗ ((0,6 ∗ 0,457) + (0,4 ∗ 0,257) + (0,6 ∗ 0,157) + (0,66 ∗ 0,090) + (0,66 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,274) + (0,102) + (0,094) + (0,059) + (0,026))
= 0,5 (0,555)
= 0,277 = 0,5 ∏(0,6) 0,45 ∗ (0,4) 0,25 ∗ (0,6) 0,15 ∗ (0,66) 0,09 ∗ (0,66) 0,04 = 0,5 ∏(0,794) ∗ (0,795) ∗ (0,926) ∗ (0,963) ∗ (0,983) = 0,5 (0,553) = 0,276 = 0,227 + 0,276 = 0,503
𝑄 𝑖10 = 0,5 ∗ ((1 ∗ 0,457) + (1 ∗ 0,257) + (1 ∗ 0,157) + (0,5 ∗ 0,090) + (0,4 ∗ 0,040) = 0,5 ∑ ((0,457) + (0,257) + (0,157) + (0,045) + (0,016))
= 0,5 (0,932)
= 0,466 = 0,5 ∏(1) 0,45 ∗ (1) 0,25 ∗ (1) 0,15 ∗ (0,5) 0,09 ∗ (0,4) 0,04
= 0,5 ∏(1) ∗ (1) ∗ (1) ∗ (0,939) ∗ (0,964) = 0,5 (0,905) = 0,452 = 0,466 + 0,452 = 0,918
Selanjutnya hasil akhir nilai Qi dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 7. Hasil perhitungan akhir Alternatif Nama lembaga 𝑄 𝑖 Peringkat 𝐴 1 Primagama 0,873 4
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
𝐴 2 Bimbel Virgo 1,093 1 𝐴 3 Edutest Medan 0,685 5 𝐴 4 Pythagoras 0,612 6 𝐴 5 Brain Academy 0,561 7 𝐴 6 Kumon 0,937 2 𝐴 7 LBB SSC 0,250 9 𝐴 8 Nice Bimbel 0,51 10 𝐴 9 Citra Course 0,503 8 𝐴 10 Ganesha Operation  0,914 3
Berdasarkan  tabel  6  di  atas,  terlihat  bahwa  Bimbel  Virgo  memiliki  prioritas  yang  paling  tinggi  dengan  nilai 1,093  sebagai  lembaga  pilihan  dalam  penentuan  bimbingan  belajar  terbaik,  karena  mendapatkan  peringkat  tertinggi dibandingkan dengan alternatif lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  menentukan  bimbingan  belajar  yang  terbaik,  metode WASPAS dapat membantu siswa dalam mengambil keputusan tentang satu atau lebih dari sekian banyak pilihan yang ditawarkan.  sebagai  institusi,  panduan  belajar  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang  diberikan  sebagai  bahan  untuk dipertimbangkan.  Dengan  metode  ROC  dimungkinkan  untuk  mendapatkan  hasil  pembobotan  yang  lebih  baik  karena kriteria diurutkan dari yang terpenting terlebih dahulu. Berdasarkan hasil penelitian dapat dikemukakan bahwa pilihan terbaik  yaitu  Bimbel  Virgo  memiliki  prioritas  yang  paling  tinggi  dengan  nilai  1,093  sebagai  lembaga  pilihan  dalam penentuan bimbingan belajar terbaik, karena mendapatkan peringkat tertinggi dibandingkan dengan alternatif lainnya.

## REFERENCES
[1] H. Hamli et al. , “Covid-19 dan Bimbingan Belajar Masa Pandemi di Desa Keramat Kecamatan Amuntai Selatan,” Al-Khidma J. Pengabdi. Masy. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] H. A. Turnip et al. , “Penerapan model PAKEM pada kursus bimbingan belajar gratis  di SD Karya Bhakti Medan,” Indones. Berdaya , vol. 3, no. 2, pp. 205–210, 2022.
[3] M. Mariyati, W. T. Pangestu, and S. Susanto, “KORELASI BIMBINGAN BELAJAR TERHADAP PENINGKATAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS 2 SDN BEJI IV,” Pendas J. Ilm. Pendidik. Dasar , vol. 7, no. 1, pp. 129–138, 2022.
[4] P.  Tarkuni  and  U.  P.  Y.  Wahyu  Kurniawati,  “Pengaruh  Bimbingan  Belajar  Terhadap  Prestasi  Belajar  Siswa  Kelas  V  Di Sekolah Dasar (SD) Negeri 1 Mundakjaya, Kabupaten Indramayu,” Univ. PGRI Yogyakarta , 2022.
[5] M.  M.  Zagoto  and  E.  Gee,  “Bimbingan  Belajar  Matematika  Door  to  Door  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Zadama  J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 11–15, 2022.
[6] M. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Superisor Di Cafe Coup D ’ Etat J . City Menerapkan Metode ARAS,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  500–511,  2022,  doi: 10.30865/komik.v6i1.5714.
[7] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains ,  no.  1,  pp.  590–597,  2019,  [Online].  Available:  https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/203/198
[8] S.  A.  Panjaitan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Internal  Audit  Officer  (Audit)  Menerapkan  Kombinasi  Metode AHP dan MABAC,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 12, pp. 710–720, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i12.1582.
[9] F.  Amir,  P.  P.  S.  Saputra,  S.  Lutfi,  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  and  I.  T.  Maulana,  “Penerapan  Metode  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Pemilihan Supplier,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 18–23, 2023.
[10]  E. Y. Anggraeni, A. P. Nanda, and N. Nungsiyati, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan WASPAS dalam Menentukan Rumah  Kost  yang  Strategis,” Expert  J.  Manaj.  Sist.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  82,  2022,  doi: 10.36448/expert.v12i2.2767.
[11]  B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.
[12]  E. Setiawan and S. Wibisono, “SPK Pemilihan Perguruan Tinggi Komputer Kota Semarang Dengan Metode WASPAS,” vol. 15, no. 1, pp. 153–161, 2022.
[13]  D.  P.  Indini,  K.  Khairunnisa,  N.  D.  Puspa,  T.  A.  Siregar,  M.  Mesran,  and  M.  Kom,  “Penerapan  Metode  OCRA  dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[14]  S. Syam, A. Waworuntu, A. Ayuningtyas, R. Harun, and L. Nadjamuddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC Menggunakan Metode WASPAS dan MOORA,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 4, pp. 1854–1863, 2023.
[15]  D. Shandy, E. F. Ginting, and A. Azlan, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Cabang Baru Pada JNE Menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Producr Assesment (WASPAS),” J. Cyber Tech , vol. 3, no. 2, pp. 207–216, 2022.
[16]  K.  W.  Zebua,  W.  R.  Maya,  and  F.  Sonata,  “Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 5, pp. 674–684, 2022.
[17]  D.  P.  Utomo  and  G.  L.  Ginting,  “Penerapan  Metode  Pembobotan  ROC  Dan  Metode  WASPAS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Penerima Bantuan UKT,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 252–259, 2022.
Juanda  Hakim  Lubis,  Penerapan  Metode  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product)  dan  ROC  (Rank  Oder Centroid) Dalam Penentuan  Bimbingan Belajar Terbaik
[18]  A. Aditiya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Perawat Baru Di PT. Medika Antapani dengan Pembobotan ROC dan Metode WASPAS,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 6, no. 2, pp. 149–158, 2022.
[19]  S.  Hutagalung,  D.  S.  Gea,  D.  P.  Indini,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  MOORA  Dalam  Pemilihan  Bimbingan  Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[20]  A.  Harahap,  “Implementasi  Metode  Waspas  Dalam  Menyeleksi  Posisi  Chief  Staff  Pada  Pt.  Codinglab  Dengan  Metode Pembobotan Roc,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 411–417, 2023.
[21]  D. N. Sholihaningtias, “Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan,” Techno. Com , vol. 22, no. 1, pp. 145–155, 2023.
[22]  P.  Pristiwanto,  H.  Sunandar,  and  B.  Nadeak,  “Penerapan  Metode  MAUT  Terhadap  Perkembangan  Metaverse  Untuk  Media Pembelajaran Daring Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 100– 107, 2023.
[23]  F.  Mahdi  and  D.  P.  Indini,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan  Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[24]  T. E. Teddy, M. L. Akbar, and N. D. Puspa, “Penerapan Metode MOORA dan Pembobotan ROC Dalam Pemilihan Alat  KB,” J. Comput. Informatics Res. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[25]  I.  Gultom,  S.  N.  Arief,  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Racun  Hama  Terbaik  Dengan  Metode WASPAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 2, pp. 324–332, 2023.
[26]  D.  Asdini,  M.  Khairat,  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Manajer  di  PT  .  Pos  Indonesia dengan  Metode  WASPAS,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  41–47,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[27]  S.  Supiya,  M.  Syahrizal,  and  S.  Sarwandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan  Menerapkan Metode  WASPAS  Dan  Pembobotan  Menggunakan  Metode  ROC  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 216–224, 2023.
[28]  P.  A.  Soleha,  R.  T.  Aldisa,  and  M.  A.  Abdullah,  “Pemilihan  Waitress  Resto  Akul  Terbaik  Menerapkan  Metode  WASPAS dengan Pembobotan ROC,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 903–913, 2023.
[29]  M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022.