## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisis Dalam Pendukung Keputusan Seleksi Content Creator Mahasiswa Terbaik Menerapkan Metode EDAS dan ROC
Mesran * , Dwina Pri Indini
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 2 dwinapriindini03@gmail.com Correspondence Author Email: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 15/08/2023; Accepted: 27/08/2023; Published: 29/08/2023
Abstrak− Pemanfaatan  teknologi  salah  satunya  yaitu  dengan  media  sosial  yang  merupakan  aplikasi  yang  dapat menyampaikan  informasi  kepada  banyak.  Sekitar  49  persen  penduduk  Indonesia  ialah  pengguna  aktif  media  social  karena pemanfaatan media sosial sebagai sarana promosi dianggap lebih mudah dan efisien untuk mendapatkan target audiens lebih luas.  Dalam  membuat  konten  di  media  sosial  diperlukan  seorang  content  creator  yang  berkualitas.  Seleksi  content  creator mahasiswa di Universitas Budi Darma Medan merupakan hal penting untuk dapat memperoleh mahasiswa yang kreatif dan berpotensi untuk menjadi seorang content creator media sosial. Dalam menyeleksi content creator mahasiswa di Universitas Budi Darma mempunyai beberapa kriteria yang sudah ditentukan yaitu jumlah media sosial, jumlah follower tiktok, jumlah follower  instagram,  produksi  content  per  hari,  kreatifitas  content  dan  design  keterbaruan  content.  Dalam  proses  seleksi content  creator  mahasiswa  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempercepat  dan  mempermudah  dalam  proses penyeleksisan  content  creator  mahasiswa  yaitu  dengan  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan).  Pada  penelitian  ini  metode EDAS  ( Evaluation  Based  on  Distance  from  Average  Solution )  dan  Metode Rank  Oder  Centroid (ROC)  yang  digunakan diharapkan  bisa  membantu  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa.  Maka  alternatif  terbaik  yang  menjadi content creator mahasiswa terletak pada alternatif A8 atas nama Arsyillah dengan nilai 1.82001.
Kata Kunci : SPK; Metode PSI; Seleksi; Content Creator; Mahasiswa
Abstract− One of the uses of technology is social media, which is an application that can convey information to many people. Around 49 percent of Indonesia's population are active users of social media because the use of social media as a means of promotion is considered easier and more efficient to get a wider target audience. In creating content on social media, a quality content  creator is  needed.  The  selection of  student  content  creators  at  Budi  Darma  University  in  Medan  is  important  to be able  to  get  students  who  are  creative  and  have  the  potential  to  become  social  media  content  creators.  In  selecting  content creators,  students  at  Budi  Darma  University  have  several  predetermined  criteria,  namely  the  number  of  social  media,  the number  of  tiktok  followers,  the  number  of  Instagram  followers,  content  production  per  day,  content  creativity  and  content design  updates.  In  the  process  of  selecting  student  content  creators,  a  system  is  needed  that  can  speed  up  and  simplify  the process  of  selecting  student  content  creators,  namely  the  SPK  (Decision  Support  System).  In  this  study  the  EDAS (Evaluation  Based  on  Distance  from  Average  Solution)  method  and  the  Rank  Oder  Centroid  (ROC)  method  used  are expected  to  help  the  selection  process  for  accepting  student  content  creators.  So  the  best  alternative  to  become  a  student content creator lies in alternative A8 on behalf of Arsyillah with a score of 182001.
Keywords : DSS; PSI Method; Selection; Content Creator; Students

## 1. PENDAHULUAN
Kemampuan  teknologi  informasi  dapat  dijadikan  penghubung  dari  satu  orang  dengan  orang  banyak  sehingga secara cepat informasi yang dapat tersampaikan dengan cepat. Pemanfaatan teknologi salah satunya yaitu dengan media  sosial  yang  merupakan  aplikasi  yang  dapat  menyampaikan  informasi  kepada  banyak  orang  baik  anak- anak, orang tua, remaja, dan lain –lain. Sekitar 49 persen penduduk Indonesia ialah pengguna aktif media sosial, karena  dengan  media  sosial  dapat  memajukan  suatu  instansi,  perusahaan,  bahkan  universitas  yang  disebakan dengan  tersebarnya  informasi  dapat  mengambil  perhatian  dari  banyak  orang  salah  satunya  dengan  pembuatan konten promosi di media sosial[1]. Konten promosi dibuat dengan cara yang bervariasi sesuai dengan kreativitas masing-masing.  Cara  promosi  yang  dilakukan  dulu  ialah  dengan  cara  konvensional  seperti  dengan  membuat media  cetak  brosur,  spanduk,  koran  dan  lain-lain.  Sedangkan  promosi  yang  dilakukan  sekarang  lebih  sering memanfaatkan media sosial sebagai sarananya. Pemanfaatan media sosial sebagai sarana promosi dianggap lebih mudah  dan  efisien  untuk  mendapatkan  target  audiens  lebih  luas[2].  Pada  sebuah  Universitas  atau  perguruan tinggi  juga  memerlukan  adanya  media  sosial  sebagai  saran  untuk  memperkenalkan  lebih  luas  mengenai universitas  tersebut  agar  audien  tertarik.  Dalam  membuat  konten  di  media  sosial  diperlukan  seorang  content creator  yang  berkualitas.  Seorang  content  creator  tidak  memandang  batasan  usia  sehingga  seorang  mahasiswa juga dapat menjadi seorang content creator.
Content  creator  mahasiswa  merupakan  seorang  mahasiswa  yang  mempunyai  keahlian  yang  dibutuhkan untuk  membuat  konten  media  sosial  menjadi  lebih  aktif  dan  kreatif.  Seleksi  content  creator  mahasiswa  di Universitas  Budi  Darma  Medan  merupakan  hal  penting  untuk  dapat  memperoleh  mahasiswa  yang  kreatif  dan berpotensi  untuk  menjadi  seorang  content  creator  media  sosial.  Media  sosial  sebuah  universitas  harus  selalu update dan terjaga dengan baik dan selalu aktif sehingga dapat tidak menurunkan image dari universitas. Maka Universitas  Budi  Darma  melakukan  seleksi  terhadap  mahasiswa  yang  berkopeten  menjadi  seorang  content creator. Dalam menyeleksi content creator mahasiswa di Universitas Budi Darma mempunyai beberapa kriteria yang  sudah  ditentukan  yaitu  jumlah  media  sosial,  jumlah  follower  tiktok,  jumlah  follower  instagram,  produksi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
content  per  hari,  kreatifitas  content  dan  design  keterbaruan  content.  Dalam  proses  seleksi  content  creator mahasiswa  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempercepat  dan  mempermudah  dalam  proses  penyeleksisan content creator mahasiswa yaitu dengan SPK (Sistem Pendukung Keputusan)[3]–[6].
SPK  ialah  sebuah  sistem  yang  bisa  memperoleh  keputusan  yang  menggunakan  teknik  dengan  didasari dari  alternatif  dan  kriteria  yang  ditetapkan[7]–[10].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebuah  metode  yang digunakan  diharapkan  bisa  membantu  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa  menggunakan metode EDAS ( Evaluation Based On Distance From Average Solution ) dan Metode Rank Oder Centroid (ROC). Pada SPK terdapat banyak metode seperti ROC, EDAS, MABAC, AHP, Entropy, SWARA dan banyak metode lainnya yang ada pada SPK.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andra  Rizky  Afandhi,  Putri  Aisyiyah  Rakhman  Devi,  dan Harunur Rosyid pada tahun 2022 dengan judul Penentuan Siswa Berprestasi Kelas Bahasa Di SMA EFG Dengan Metode EDAS. Pada penelitian ini terdapat 3 kriteria diantaranya Nilai Raport, Nilai Ujian, dan Nilai Praktek. Sehingga  memperoleh  hasil  akhir  yaitu  terdapat  pada  alternatif    SW40  dengan  nilai  0.5[11].  Penelitian  yang diteliti  oleh  Putri  Mandarani  dkk  tahun  2022  mengenai  Penulis  Terbaik  Menggunakan  ROC  dan  EDAS menggunakan  5  kriteria  yang  ada  didalam  penelitian  maka  hasil  tertinggi    yang  didapat  pada  alternative  A001 dengan  nilai  0.185563121[12].  Penelitian  yang  dilakukan  Ria  Safitri  dan  Iman  Firdaus  ditahun  2020, menjelaskan  mengenai  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (Studi  Kasus:  Lembaga  Kursus  dan Pelatihan Komputer dan lembaga khusus Widya Informatika Selat Panjang).  Terdapat 5 kriteria  dari penelitian tersebut dapat menghasilkan nilai alternative yang tertinggi pada  A1 dengan nilai 0,993699162[13].  Penelitian yang  diteliti  oleh  Jumpa  Dorisman  Rajagukguk  dkk  tahun  2022  tentang  metode  ROC  dan  MAUT  dalam menentukan  penerimaan  calon  bantuan  UKT,  4  ketentuan  atau  kriteria  sehingga  menemukan  hasil  maksimal yang benar sesuai data yang diraih oleh Nur Sekartika (A2) dengan nilai 0,707[14]. Selanjutnya penelitian yang di  telaah  oleh  Heruddin,  dkk,  pada  tahun  2022  tentang  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  terdapat  beberapa  kriteria. Penelitian  ini  menggunakan  metode  OCRA  dengan  Pembobotan  ROC    sehingga  dalam  penelitian  ini  akan memperoleh hasil perankingan yang tertinggi terdapat pada A3 atas nama Pemandian Sidebuk Debuk Berastagi dengan total akhir 1,497[15].
Dari  ulasan  yang  sudah  dijabarkan  sehingga  penulis  ingin  melakukan  penelitian  dengan  penerapan metode  ROC  dan  EDAS  untuk  seleksi  content  creator  mahasiswa  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik  yang mempunyai  kehalian  dalam  bidang  content  creator.  Metode  ROC  dapat  memperoleh  bobot  sedangkan  metode EDAS diimplementasikan untuk memperoleh alternatif terbaik berdasarkan nilai preferensi tertinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan untuk menggapai tujuan dari penelitian dalam seleksi content creator mahasiswa yaitu seperti pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  tahapan  penelitian  pada  gambar  2  diatas,  maka  berikut  penjelasan  dari  tahapan penelitian tersebut.
1. Menganalisa Masalah
Menganalisa masalah yang bertujuan menyelesaikan masalah dengan menganalisis data pokok permasalahan pada sebuah penelitian.
Mulai Menganalisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Pembobotan Metode ROC (Rank Order Centroid)
1.Menetapkan kebutuhan nilai Kriteria.
2.Menetapkan nilai bobot
3. menetapkan jumlah data
4. menetapkan prioritas
Penerapan Metode EDAS
1. Membentuk matriks pengambilan keputusan
2. Tentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya
4. Perhitungan jarak positif dan negatif untuk semua alternatif
5. Normalisasi nilai SP dan SN untuk semua alternatif
6. Menghitung skor untuk semua alternatif
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2. Pengumpulan Data
Pada  saat  pengumpulan  data  dengan  melakukan  kegiatan  observasi  yang  bertujuan  bisa  melaksanakan prosedur dalam seleksi content creator mahasiswa terbaik.
3. Studi Literatur dan Keperpustakaan
Untuk  menambah  pengetahuan  peneliti  mengenai  SPK  serta  metode  yang  dipakai  yaitu  EDAS  dan  ROC dengan khusus.
4. Analisa Penerapan metode
Menganalisa  masalah  dalam  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa  terbaik    untuk  menghasilkann alternatif terbaik dengan metode EDAS dan ROC.
5. Laporan Penelitian
Tahapan terakhir penelitian yang telah dilakukan dibuat dalam bentuk laporan untuk dapat melihat hasilnya. Berikut merupakan kerangka penelitian dari penjabaran tahapan penelitian diatas:

## 2.2 Content Creator Mahasiswa
Content  Creator  mahasiswa  merupakan  seseorang  mahasiswa  yang  dapat  membuat  sebuah  konten  untuk dibagikan  ke  berbagai  jenis  media  sosial  yang  ada.  Konten  dapat  dibuat  seperti  informasi  edukatif  atau menghibur  sesuai  dengan  kreatifitas  seorang  content  creator  dan  juga  harus  mengetahui trend di  kalangan masyarakat.  Konten  yang  dibuat  bisa  dalam  bentuk  video,  foto  ataupun  hanya  sebuah  tulisan.  Seorang mahasiswa yang ingin menjadi seorang content creator harus up to date mengenai kontent media sosial.

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC  ialah  metode  yang  bisa  diterapkan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  diperlukan  untuk  proses pembobotan pada setiap kriteria di SPK. Metode ini mudah dimengerti dikarenakan prosesnya pengerjaan yang terlihat sederhana. ROC memiliki konsep prioritas dalam penentuan bobotnya seperti dibawah[15], [16]:
(1)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
∑ ( ) . (2)

## 2.4 Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode  EDAS  dikembangkan  oleh  Mehdi  Keshavarz-Ghorabaee  tahun  2015,  Metode  EDAS  bertujuan  untuk bisa  menganalisa  masalah  dengan  menghitung  jarak  ideal  negatif  dan  jarak  ideal  positif  berdasarkan  rata-rata sehingga  menghasilkan  nilai  pemeringkatan  atau  nilai  akhir  yang  sebenarnya[17]–[19].  Berikut  ini  langkah- langkah perhitungan EDAS dalam menentukan nilai akhir sebagai berikut:
1. Langkah pertama membuat matriks keputusan
[ ] [ ] (3)
2. Menentukan rata-rata alternatif = ∑
(4)
3. Menghitung rata-rata jarak positif dan negatif. Jika jenis kriteria benefit rumus yang digunakan sebagai berikut:
(  (       ))
(5)
(  (       ))
(6)
Jika jenis kriteria cost rumus yang digunakan sebagai berikut:
(  (       ))
(7)
(  (       ))
(8)
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 912-921 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4093
= ∑ (9) = ∑ (10)
5. Normalisasi jarak positif dan negatif  alternatif.
(   ) (11) (   ) (12)
6. Menentukan skor alternatif ( ) (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa  untuk  memperoleh  hasil  pilihan  yang  andal. Sehingga  penulis  mengimplementasikan  metode  ROC  dan  EDAS  untuk  menghasilkan  seorang  content  creator mahasiswa  yang  sesuai  dengan  yang  dicari  sesuasi  dengan  setiap  kriteria.  Berikut  ini  9  data  alternatif  calon content creator mahasiswa seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Calon Content Creator Mahasiswa Kode Alternatif M1 Anggraini M2 Fitria Daulay M3 Isna Nur M4 Syafitri M5 Tika Cahyani M6 Dina Kartika M7 Syakillah Siregar M8 Arsyillah M9 Nur Jannah

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa  membutuhkan  adanya  kriteria  karena  kriteria digunakan sebagai bahan pertimbangan. Pada tabel 2 berikut terdapat 6 kriteria sebagai berikut.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Jumlah Media Sosial Benefit C2 Jumlah Follower Tiktok Benefit C3 Jumlah Follower Instagram Benefit C4 Produksi Content per hari Benefit C5 Kreatifitas Content Benefit C6 Design Keterbaruan Content Benefit

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Dapat  dilihat  dari  tabel  2  data  kriteria  belum  ada  nilai  bobotnya  maka  dibutuhkan  metode  ROC  untuk mendapatkan nilai bobot seperti berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Setelah  melakukan  proses  perhitungan  metode  ROC  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  maka  dapat  dilihat  pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Jumlah Media Sosial 0.40833  Benefit C2 Jumlah Follower Tiktok 0.24167  Benefit C3 Jumlah Follower Instagram 0.15833  Benefit C4 Produksi Content per hari 0.10278  Benefit C5 Kreatifitas Content 0.06111  Benefit C6 Design Keterbaruan Content 0.02778  Benefit Tabel 4. Alternatif Calon Content Creator Mahasiswa Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Anggraini 4 3954  5657 3 Cukup Terbaru Fitria Daulay 3 2598  4789 2 Baik Lumayan Terbaru Isna Nur 4 4954  6753 1 Kurang Terbaru Syafitri 5 1893  9543 2 Cukup Tidak Terbaru Tika Cahyani 2 3694  4783 1 Kurang Tidak Terbaru Dina Kartika 3 3593  4893 3 Kurang Baik Terbaru Syakillah Siregar 4 4495  3492 3 Baik Lumayan Terbaru Arsyillah 5 6694  9843 4 Sangat Baik Terbaru Nur Jannah 3 4294  2894 2 Cukup Terbaru
Dalam menentukan data rating kecocokan diperlukan data pembobotan setiap kriteria seperti terlihat pada tabel 5 dan tabel 6 berikut :
Tabel 5. Bobot C5 Keterangan Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Kurang Baik 1 Tabel 6. Pembobotan C6 Keterangan Nilai Terbaru 3 Lumayan Terbaru 2 Tidak Terbaru 1
Dari tabel pembobotan kriteria dapat dihasilkan data rating kecocokan seperti tabel 6 berikut :
Tabel 7. Data Rating Kecocokan Alternatif  C1 C2 C3 C4  C5  C6 M1 4 3954  5657 3 3 3 M2 3 2598  4789 2 4 2 M3 4 4954  6753 1 2 3 M4 5 1893  9543 2 3 1
M5 2 3694  4783 1 2 1 M6 3 3593  4893 3 1 3
M7 4 4495  3492 3 4 2
M8 5 6694  9843 4 5 3
M9 3 4294  2894 2 3 3

## 3.4 Penerapan Metode EDAS
Selanjutnya melakukan penerapan dengan metode EDAS dikarenekan telah didaptkan nilai bobot setiap kriteria dengan  metode  ROC.  Perhitungan  perangkingan  dalam  menentukan  content  creator  mahasiswa  terbaik  dengan metode EDAS sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
1. Membentuk matriks keputusan
[ ]
2. Menentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria dengan persamaan 7.
(                 )
(                                            )
(                                            )
(                 )
(                 )
(                 )
Setelah melakukan perhitungan tahap 2 maka diperoleh tabel 8 nilai rata rata alternatif seperti berikut.
Tabel 8. Data Hasil Nilai Rata-rata Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 M1 4 3954 5657 3 3 3 M2 3 2598 4789 2 4 2 M3 4 4954 6753 1 2 3 M4 5 1893 9543 2 3 1 M5 2 3694 4783 1 2 1 M6 3 3593 4893 3 1 3 M7 4 4495 3492 3 4 2 M8 5 6694 9843 4 5 3 M9 3 4294 2894 2 3 3 AV 3.67 4018.78  5849.67 2.33 3.00 2.33
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya

## Rata-rata jarak positif A1
(      )
(            )
(            )
(      )
(      )
(      )
Selanjutnya  lakukan  perhitungan  rata-rata  jarak  positif  pada  seluruh  alternatif  dengan  langkah  yang  sama seperti  perhitungan  dalam  mencari  rata-rata  jarak  positif  A1.  Maka  setelah  melakukan  seluruh  perhitungan sehingga diperoleh nilai PDA seperti terlihat pada tabel 9 berikut.
Tabel 9. Data Nilai PDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 M1 0.09091 -0.01612 -0.03294 0.28571 0.00000 0.28571

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 M2 -0.18182 -0.35353 -0.18132 -0.14286 0.33333 -0.14286 M3 0.09091 0.23271 0.15442 -0.57143 -0.33333 0.28571 M4 0.36364 -0.52896 0.63138 -0.14286 0.00000 -0.57143 M5 -0.45455 -0.08082 -0.18235 -0.57143 -0.33333 -0.57143 M6 -0.18182 -0.10595 -0.16354 0.28571 -0.66667 0.28571 M7 0.09091 0.11850 -0.40304 0.28571 0.33333 -0.14286 M8 0.36364 0.66568 0.68266 0.71429 0.66667 0.28571 M9 -0.18182 0.06848 -0.50527 -0.14286 0.00000 0.28571

## Rata-rata jarak negatif
(      )
(            )
(            )
(      )
(      )
(      )
Selanjutnya  lakukan  perhitungan  rata-rata  jarak  positif  pada  seluruh  alternatif  dengan  langkah  yang  sama seperti perhitungan dalam  mencari rata-rata jarak  negatif  A1.  Maka  setelah  melakukan seluruh perhitungan sehingga diperoleh nilai NDA yang terlihat pada tabel 10 seperti berikut.
Tabel 10. Data Nilai NDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 M1 -0.09091 0.01612 0.03294 -0.28571 0.00000 -0.28571 M2 0.18182 0.35353 0.18132 0.14286 -0.33333 0.14286 M3 -0.09091 -0.23271 -0.15442 0.57143 0.33333 -0.28571 M4 -0.36364 0.52896 -0.63138 0.14286 0.00000 0.57143 M5 0.45455 0.08082 0.18235 0.57143 0.33333 0.57143 M6 0.18182 0.10595 0.16354 -0.28571 0.66667 -0.28571 M7 -0.09091 -0.11850 0.40304 -0.28571 -0.33333 0.14286 M8 -0.36364 -0.66568 -0.68266 -0.71429 -0.66667 -0.28571 M9 0.18182 -0.06848 0.50527 0.14286 0.00000 -0.28571
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif untuk semua alternatif
Penilaian jarak positif A1
Selanjutnya  lakukan  perhitungan  penilaian  jarak  positif  pada  seluruh  alternatif  dengan  langkah  yang  sama seperti perhitungan dalam  mencari  penilaian jarak positif  A1. Maka setelah  melakukan seluruh perhitungan sehingga diperoleh nilai SP seperti terlihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Data Nilai SP Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 SUM M1 0.03712 -0.00390 -0.00521 0.02937 0.00000 0.00794 0.06531 M2 -0.07424 -0.08544 -0.02871 -0.01468 0.02037 -0.00397 -0.18667 M3 0.03712 0.05624 0.02445 -0.05873 -0.02037 0.00794 0.04665 M4 0.14848 -0.12783 0.09997 -0.01468 0.00000 -0.01587 0.09006

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 SUM M5 -0.18561 -0.01953 -0.02887 -0.05873 -0.02037 -0.01587 -0.32898 M6 -0.07424 -0.02560 -0.02589 0.02937 -0.04074 0.00794 -0.12918 M7 0.03712 0.02864 -0.06382 0.02937 0.02037 -0.00397 0.04771 M8 0.14848 0.16087 0.10809 0.07341 0.04074 0.00794 0.53954 M9 -0.07424 0.01655 -0.08000 -0.01468 0.00000 0.00794 -0.14444
Penilaian jarak negatif A1
Selanjutnya  lakukan  perhitungan  penilaian  jarak  negatif  pada  seluruh  alternatif  dengan  langkah  yang  sama seperti perhitungan dalam mencari penilaian jarak negatif A1. Maka setelah melakukan seluruh perhitungan sehingga diperoleh nilai SN seperti terlihat pada tabel 13 berikut.
Tabel 13. Data Nilai SN Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 SUM M1 -0.03712 0.00390 0.00521 -0.02937 0.00000 -0.00794 -0.06531 M2 0.07424 0.08544 0.02871 0.01468 -0.02037 0.00397 0.18667 M3 -0.03712 -0.05624 -0.02445 0.05873 0.02037 -0.00794 -0.04665 M4 -0.14848 0.12783 -0.09997 0.01468 0.00000 0.01587 -0.09006 M5 0.18561 0.01953 0.02887 0.05873 0.02037 0.01587 0.32898 M6 0.07424 0.02560 0.02589 -0.02937 0.04074 -0.00794 0.12918 M7 -0.03712 -0.02864 0.06382 -0.02937 -0.02037 0.00397 -0.04771 M8 -0.14848 -0.16087 -0.10809 -0.07341 -0.04074 -0.00794 -0.53954 M9 0.07424 -0.01655 0.08000 0.01468 0.00000 -0.00794 0.14444
5. Normalisasi nilai SP dan SN untuk semua alternatif.
Normalisasi nilai SP
(        ) (        )
(        ) (        )          (        )        (        ) (        ) (        ) (        )         (        )         (        ) (         ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        )         (        ) (      ) (        )                 (        ) (        )         (        ) (        )

## Normalisasi nilai SN
(        )                 (        )         (        )
(        ) (        ) (        ) (        )                 (        )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(        )         (        )
(        )         (        ) (        ) (        ) (       ) (        ) (        ) (        ) (        )          (        ) (        ) (        ) (        )                         (        )

## 6. Mengitung skor pada semua alternatif
(                 )
(                  )
(                 )
(                 )
(                  ) (                  )
(                 )
(                 )

## (                  )
Dari hasil perhitungan diatas dapat dilihat hasil peringkat pada tabel 14 berikut.
Tabel 14. Data Perhitungan Skor Kode Alternatif Nilai Peringkat M1 Anggraini 0.65979 3 M2 Fitria Daulay 0.04330 4 M3 Isna Nur 0.61412 6 M4 Syafitri 0.72035 2 M5 Tika Cahyani -0.30487 9 M6 Dina Kartika 0.18395 7 M7 Syakillah Siregar 0.61673 5 M8 Arsyillah 1.82001 1 M9 Nur Jannah 0.14662 8
Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  dilakukan  dari  9  alternatif  sehingga  memperoleh  alternatif  terbaik yaitu pada alternatif M9 atas nama Arsyillah dengan nilai 1.82001sebagai content creator mahasiswa terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  dalam  perangkingan  dalam  seleksi  content  creator  mahasiswa  di  Universitas Budi  Darma  Medan  merupakan  hal  penting  untuk  dapat  memperoleh  mahasiswa  yang  kreatif  dan  berpotensi untuk menjadi seorang content creator media sosial. Dalam menyeleksi content creator mahasiswa di Universitas Budi  Darma  mempunyai  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditentukan  yaitu  jumlah  media  sosial,  jumlah  follower tiktok, jumlah follower instagram, produksi content per hari, kreatifitas content dan design keterbaruan content. Dalam  proses  seleksi  content  creator  mahasiswa  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempercepat  dan mempermudah  dalam  proses  penyeleksisan  content  creator  mahasiswa  yaitu  dengan  SPK  (Sistem  Pendukung Keputusan).  Pada  penelitian  ini  metode  EDAS  ( Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution )  dan Metode Rank  Oder  Centroid (ROC)  yang  digunakan  diharapkan  bisa  membantu  proses  seleksi  penerimaan content  creator  mahasiswa.  Maka  alternatif  terbaik  yang  menjadi  content  creator  mahasiswa  terletak  pada alternatif A8 atas nama Arsyillah dengan nilai 1.82001.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## REFERENCES
[1] M.  Olivia  and  K.  Nuringsih,  “PERAN  PENGETAHUAN  KEWIRAUSAHAAN  DAN  MEDIA  SOSIAL  DALAM PENGEMBANGAN KREATIVITAS BERWIRAUSAHA,” vol. 6, no. 1, pp. 203–212, 2022.
[2] S. Baharsyam and T. Wahyuti, “STRATEGI PENGGUNAAN KEY OPINION LEADER ( KOL ) DI MEDIA SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN BRAND AWARENESS PRODUK SANIA ROYALE SOYA OIL,” J. KONVERGENSI , pp. 244–256, 2022.
[3] S.  Nasional,  T.  Elektro,  S.  Informasi,  and  T.  Informatika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Lokasi Minimarket Alfamart Menerapkan Metode Rank Order Cendroid (ROC) Dan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA),” pp. 375–380, 2022.
[4] N. I. M. Perdana, M. Mufty, and I. Susanti, “Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Technique for Order Preference By Similiarity To Ideal Solution (Topsis),” Skanika , vol. 5, no. 1, pp. 31–45, 2022, doi: 10.36080/skanika.v5i1.2922.
[5] W.  Harry,  B.  Lumban,  K.  Y.  Siahaan,  and  J.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Transfer  Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[6] D.  J.  Sipayung,  M.  Dahria,  R.  Kustini,  S.  Informasi,  and  S.  T.  Dharma,  “Pemilihan  Guru  Pengajar  Kegiatan Ekstrakulikuler Pramuka Menggunakan Metode MOORA,” vol. 1, pp. 10–20, 2022.
[7] N.  E.  Ingraham et  al. ,  “Re-Aiming  equity  evaluation  in  clinical  decision  support:  a  scoping  review  of  equity assessments in surgical decision support systems,” Ann. Surg. , vol. 277, no. 3, pp. 359–364, 2023.
[8] M.  N.  D.  Satria,  “Application  of  SAW  in  the  Class  Leader  Selection  Decision  Support  System,” Chain  J.  Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[9] D.  Su,  L.  Zhang,  H.  Peng,  P.  Saeidi,  and  E.  B.  Tirkolaee,  “Technical  challenges  of  blockchain  technology  for sustainable manufacturing paradigm in Industry 4.0 era using a fuzzy decision support system,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 188, p. 122275, 2023.
[10]  F. S. Amalia and D. Alita, “Application of SAW Method in Decision Support System for Determination of Exemplary Students,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 14–21, 2023.
[11]  H.  R.  Andra  Rizky  Afandhi,  Putri  Aisyiyah  Rakhma  Devi,  “PENENTUAN  SISWA  BERPRESTASI  KELAS BAHASA DI SMA „EFG‟ MENGGUNAKAN METODE EDAS,” vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[12]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis  Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1845.
[13]  R.  Safitri  and  I.  Firdaus,  “Jurnal  Informasi  Komputer  Logika  SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  ( Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang ),” vol. 1, 2020.
[14]  J.  S.  Komputer,  J.  D.  Rajagukguk,  B.  Purba,  P.  T.  Informatika,  and  B.  Darma,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC Dan MAUT Dalam Penentuan Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma,” vol. 6, no. September, pp. 1193–1206, 2022.
[15]  R.  T.  Aldisa  and  G.  Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi Covid-19  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan  Pembobotan  ROC,”  vol.  6,  no.  5,  pp.  1056–1063,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.4000.
[16]  P.  Simanjuntak  and  R.  D.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Dokter  Dirumah  Sakit  Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[17]  M.  Walid,  B.  Satria,  and  M.  Makruf,  “Seleksi  Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode  Composite  Perfomence  Index (CPI  )  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC),” J.  Ilm.  Ilk.  -  Ilmu  Komput.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–18,  2022,  doi: 10.47324/ilkominfo.v5i1.137.
[18]  A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi  Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[19]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode ROC-EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[20]  A. R. Hedar, A. A. Allam, and A. E. Abdel-Hakim, “Simulation-Based EDAs for Stochastic Programming Problems,” Comput. 2020, Vol. 8, Page 18 , vol. 8, no. 1, p. 18, Mar. 2020, doi: 10.3390/COMPUTATION8010018.