KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1362-1368 DOI 10.30865/klik.v4i3.1355 https://djournals.com/klik

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Sales Internet Provider Dengan Menggunakan Metode WASPAS dan Pembobotan ROC
Jeperson Hutahaean * , Zulfi Azhar, Neni Mulyani, Ingrid Sartika Putriayu Sihite, Yohana Dela Vega
Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* jepersonhutahean@gmail.com, 2 zulfi_azhar@yahoo.co.id, 3 neni.muliani@gmail.com, 4 inggridsartika@yahoo.com, 5 yohanadela@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: jepersonhutahean@gmail.com
Abstrak −Sales internet provier juga salah satu sales yang sangat dibutuhkan dalam suatu  perusahaan yang bergerak dalam bidang tersebut. Karena tidak lah mudah untuk menjadi sales tersebut. Maka dengan itu sutu perusahaan mencari sales yang memiliki suatu pengalaman  dan  dapat  menguasai  pekerjaan  dalam  bidang  tersebut.  Akan  tetapi  dalam  penerimaan  tersebut  tidak  mudah  untuk didapatkan  karena  masih  banyak  yang  belum  memilki  pengalam  dibidang  tersebut.  Maka  dengan  itu  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang ada sangat dibutuhkan beberapa kriteria diantaranya Target, Kehadiran, Kedisiplinan, Kreatifitas dan Kemampuan Dalam Berbicara. Dan dalam penelitian ini juga sangat membutuhkan suatu sistem yang dimana sistem tersebut dapat memecahkan permasalahan yang ada. Sistem tersebut ialah sistem pendukung keputusan serta dibantu oleh adanya metode yang akan menghasilkan nilai yang tepat , metode tersebut ialah metode WASPAS dan ROC. Maka dengan ini, dalam penerimaan sales internet provier yang memilki hasil nilai yang tertinggi sehingga akan di terima menjadi sales internet provier terdapat pada alternative ABT3 atas  nama Andreas  Fransiskus dengan total nilai 2.41877.

## Kata Kunci : Sales; Internet Provier; SPK; WASPAS; ROC
Abstract −Internet sales provider is also one of the sales that is needed in a company engaged in this field. Because it is not easy to become sales. So with that a company is looking for sales that have some experience and can master work in that field. However, this acceptance is not easy to obtain because there are still many who do not have experience in this field. So with that in solving existing problems, several criteria are needed including Target, Attendance, Discipline, Creativity and Ability in Speaking. And in this research also really need a system where the system can solve existing problems. The system is a decision support system and is assisted by a method  that  will  produce  the  right  value,  the  method  is  the  WASPAS  and  ROC  methods.  So  with  this,  in  accepting  internet  sales providers who have the highest results so that they will be accepted as internet sales providers, there is the ABT3 alternative on behalf of Andreas Francis with a total value of 2.41877.
Keyword: Sales; Internet Provier; SPK; WASPAS; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Sales merupakan suatu perkerjaan yang terfokus pada marketing atau pemasaran suatu produk yang ada diperusahaan tersebut. Sales juga tidak hanya memasarkan dalm berbentuk barang saja banyak juga dalam berbagai jenis yang akan di pasarkan  dan  ditawarkan  oleh  banyak  orang.  Menjadi  seorang  sales  bukan  lah  hal  yang  mudah,  seorang  sales  harus menjaga hubungan dengan konsumen dan harus pandai menarik perhatian konsumen.  Sistem penjualan pada sales ini bisa secara langsung atau secara online dilakukan untuk menawarkan sebuah jenis produk. Salah satu sales yang mungkin banyak peminat nya yaitu sales dalam bidang internet provier.
Sales Internet Provier merupakan salah satu pekerjaan yang bergerak dalam bidang marketing atau memasarkan sebuah prduk yang berkaitan dengan internet provier. Sales internet provier juga salah satu sales yang sangat dibutuhkan dalam suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang tersebut. Karena tidak lah mudah untuk menjadi sales tersebut. Maka dengan itu sutu perusahaan mencari sales yang memiliki suatu pengalaman dan dapat menguasai pekerjaan dalam bidang tersebut. Akan tetapi dalam penerimaan tersebut tidak mudah untuk didapatkan karena masih banyak yang belum memilki pengalam dibidang tersebut. Maka dengan itu dalam menyelesaikan permasalahn yang ada sangat dibutuhkan bebreapa kriteria diantaranya Target, Kehadiran, Kedisiplinan, Kreatifitas dan Kemampuan Dalam Berbicara. Dan dalam penelitian ini  juga  sangat  membutuhkan  suatu  sistem  yang  dimana  sistem  tersebut  dapat  memecahkan  permasalahan  yang  ada. Sistem tersebut ialah sistem pendukung keputusan serta dibantu oleh adanya metode yang akan menghasilkan nilai yang tepat , metode tersebut ialah metode WASPAS dan ROC[1][2]
Sistem Pendukung Keputusan ialah salah satu teknik yang memiliki fungsi untuk membantu dalam pemecahan suatu permasalahan yang ada. SPK juga salah satu teknik yang dirancang dengan adanya data alternative dan data kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya, jika data tersebut sudah ada maka permasalahan dapat terselesaikan dengan SPK dan disertai dengan suatu metode yang akan digunakan oleh penulis. Metode yang digunakan oleh penulis ada dua metode, yaitu metode pencarian nilai bobot (ROC) dan metode perangkingan (WASPAS). Metode tersebut akan membanti penulis dalam  penyelesaian  suatu  permasalahan  yang  tercantum  pada  penelitian  ini.  Dalam  suatu  SPK  terdapat  banyak  sekali metode didalamanya diantaranya: MOORA, MOOSRA, PSI, WP, EDAS, ENTROPY, MABAC dan seterusnya[3][4].
Dari  penelitian  yang  telah  di telaah  oleh  Andra  Aditiya, dan  Guna  Wansyah  yang  dimana  mereka  membahasa mengenai penerimaan perawat baru dengan menggunakan dua metode yaitu WASPAS DAN ROC. Dan terdapat 7 kriteria yang  dimana  akan  memoeroleh  hasil  perangkingan  yang  tertinggi  yaitu  alternative  P3  dengan  total  nilai0.856[5]. Penelitian yang dilakukan oleh Mhd Bobbi Kurniawan Nasution, dkk dilakukan pada tahun 2022 membahas mengenai
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
kinerja ketua program studi yang dimana menerapkan dua metode yaitu WASPAS dan ROC. Dan akan menghasilkan perangkingan  yang  tertinggi  yaitu  A2  dengan  total  nilai  0.958[6].  Penelitian  yang  telah  dikupas  oleh  Victor  Marudu Siregar, dan Heru Sugara membahas tentang sepeda motor yang dimana penelitian ini menggunakan metode WASPAS. Dalam  penelitian  ini  terdapat  5  kriteria.  Maka  dengan  ini  akan  memperoleh  perangkingan  yang  tertinggi  yaitu  A007 dengan nilai 38. 9583[7].
Maka  dari  penelitian  terkait  yang  terdapat  di  pembahasan  pada  bagian  atas,  bisa  dijadikan  sebuuah  penelitian pendukung  dan  juga  referensi  dalam  menyelesaikan  penelitian  tersebut.  Dengan  itu  penulis  mengangkat  sebuah  judul Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penerimaan  Sales  Internet  Provie  Dengan  Menggunakan  Metode WASPAS Dan Pembobotan ROC. Maka dengan metode tersebut dapat memperoleh suatu nilai pereference yang akurat

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sales Internet Provier
Sales  internet  provier  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  bergerak  dalam  memasarkan  suatu  produk  yang  terkait dibidang internet provier. Sales internet provier juga suatu marketing yang bergerak cukup lama dibidanng khusu internet provier[8].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
SPK ialah salah satu teknik yang memiliki fungsi untuk membantu dalam pemecahan suatu permasalahan yang ada. SPK juga salah satu teknik yang dirancang dengan adanya data alternative dan data kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya, jika data tersebut sudah ada maka permaslahan dapat terselesaikan dengan SPK dan disertai dengan suatu metode yang akan digunakan oleh penulis [9][10][11][12][13].

## 2.3 Metode WASPAS
Metode  WASPAS  ialah  salah  satu  metode  yang  memiliki  tiga  langkah-langkah,  dimana  dalam  pengerjaanya  sangat mudah  untuk  lakukan  oleh  penulis.  Metode  tersebut  dalam  memperoleh  hasil  akhir  sangat  tepatdan  akurat.berikut  ini terdapat langlah-langkah dalam pengerjaannya sebagai berikut[14][15][16]:
a. Membuat Sebuah Nilai Matriks Keputusan
X ij [ 𝑋11 𝑋21 … 𝑋𝑚1 𝑋12 𝑋22 … 𝑋𝑚2 … … … … 𝑋1𝑛 𝑋2𝑛 … 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
b. Menghitung Nilai Matriks Ternormalisasi
Kriteria Benefit
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑥𝑖𝑗 (2)
Kriteria Cost
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (3)

## c. Melakukan Perhitungan Nilai Optimasi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 + 0.5  ∐ 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
(4)

## 2.4 Metode ROC
ROC  ialah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  pencarian  nilai  bobo,  dan  metode  ini  terdapat  4  langkah  dalam pencarian  nilai  bobot  tersebut.  Dalam  pencarian  nilai  bobot  harus  memilki  data  alternative  dan  kriteria  yang  sudah ditentukan sebelumnya[17][18][19][20].
C₁ > C₂ > C₃ > Cₘ (5)
Dalam menetukan nilai bobot (W), dapat dilihat pada persamaan 2
𝑤 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1
(6)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan sebuah penelitian sangat di perlukan sebuah tahapan dalam melakukan penelituan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
Identifikasi masalah sangat penting untuk menyelesaikan sebuah penelitian, karna penunlis harus mengumpulkan sebuah ide pokok yang dapat di angkat sebagai sebuah permasalahan.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data juga salah tahap yang wajib dilakukan oleh penulis. Karena jika sebuah data tidak ada, maka permasalahn yang ada di penelitian ini tidak dapat terselesaikan.
c. Analisa Penerapan metode
Dalam  menyelesaikan  sebuah  penelitian,  penerapan  metode  salah  satu  hal  yang  penting  karna  salah  satu penyelesaian  permasalahan  ialah  memperoleh  hasil  akhir  yang  akurat.  Maka  dengan  itu,  penulis  menerapkan  sebuah perhitungan yang menggunakan metode WASPAS dan pembobotan ROC untuk mempermudah dalam mendapatkan hasil akhir
d. Laporan Penelitian
Tahap  terakhir,  jika  penulis  sudah  menyelesaikan  sebuah  penelitiannya.  Maka  penulis  haru  membuat  sebuah laporan penelitian.
Berikut dibawah ini terdapat kerangka penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. kerangka penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Sebuah data alternative salah satu kunci untuk menyelesaikan sebuah permasalahan. Jika tidak terdapat data alternative nya maka penulis tidak dapat memperoleh hasil yang akurat karena tidak adanya data pendukung, berikut ini terdapat 10 data alternative yang dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Alternatif Sales Internet Provier
Alternatif Keterangan ABT1 Warmen Muhaddin ABT2 Siska Mulyanti ABT3 Andreas Fransiskus ABT4 Citra Andika ABT5 Saskia Wardani ABT6 Putra Andiyono ABT7 Chandra Andika ABT8 Fransiska Andini ABT9 Cakra Shaputra ABT10 Andini

## 3.2 Kriteria
Data kriteria sama seperti data alternative yang dimana sebagai data pendukung untuk memecahkan masalah yang akaan diselesaikan  dengan  sebuah  perhitungan  metode  WASPA  dengan  mencari  bobot  menggunakan  metode  ROC.  Berikut dapat dilihat pada tabel 2 dintaranya:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C₁ Target Benefit
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
C₂ Kehadiran Benefit C₃ Kedisiplinan Benefit C₄ Kreatifitas Benefit C₅ Kemampuan Dalam Berbicara  Benefit

## 3.3 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Suatu tabel yang sudah tertera di tabel 2 belum memiliki sebuah nilai bobot, maka dengan itu penulis sangat membutuhkan suatu metode dengan menghasilkan nilai bobot tersebut. Metode tersebut yaitu ROC, metode ini sangat mudah dalam menghasilkan nilai bobot dengan rumus yang sudah ditentukan. Maka dengan itu dapat di lihat perhitugan dibawah ini 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
Maka dari perhitungan diatas dapat menghasilakn nila bobot yang dimana, W₁ = 0,457, W₂ = 0,257, W₃ = 0,157, W₄ = 0,090, W₅ = 0,040. Dengan itudata kriteria tersebut sudah memilki nilai bobotnya dan dapat dibuat dalam bentuk tabel seperti tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3 . Bobot Data Kriteria Sales Internet Provier Kriteria Keterangan Bobot Jenis C₁ Target 0.457 Benefit C₂ Kehadiran 0.257 Benefit C₃ Kedisiplinan 0.157 Benefit C₄ Kreatifitas 0.090 Benefit C₅ Kemampuan Dalam Berbicara 0.040 Benefit Tabel 4 . Data Alternatif Sales Internet Provier Alternatif Target Kehadiran Kedisiplinan Kreatifitas Kemampuan Dalam Berbicara ABT1 Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Baik ABT2 Baik Baik Baik Cukup Baik Baik ABT3 Sangat Baik  Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik ABT4 Baik Baik Baik Cukup Baik Baik ABT5 Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik ABT6 Sangat Baik Baik Baik Baik Baik ABT7 Sangat Baik  Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik ABT8 Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik ABT9 Cukup Baik Baik Baik Baik Baik ABT10 Cukup Baik  Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Tabel 5 . Nilai Bobot C1 sampai C5 Keterangan Nilai Bobot Sangat Baik 8 Baik 6 Cukup Baik 4 Tabel 7 . Rating Kecocokan Alternatif C₁  C₂  C₃  C₄  C₅ Warmen Muhaddin 6 4 4 6 6 Siska Mulyanti 6 6 6 4 6 Andreas Fransiskus 8 8 8 6 8 Citra Andika 6 6 6 4 6 Saskia Wardani 4 6 6 4 4 Putra Andiyono 8 6 6 6 6
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
Chandra Andika 8 8 8 6 6 Fransiska Andini 6 4 4 4 4 Cakra Shaputra 4 6 6 6 6 Andini 4 4 4 4 6

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Dalam suatu perhitungan dengan menerapkan suatu metode WASPAS  sangat membutuhkan langkah-langkah dalam menyelesaikannya agar mendapkan nilai akhir yang sesuai dan tepat. Langkah-langkah tersebut dapat dilihat dibawah ini sebagai berikut:
a. Melakukan suatu matriks keputusan yang sudah ditentukan sebelumnya
X ij=
[ 6 4 4 6 6 6
8 8 8 6 6 4 6
6 8 6 6 6
4 6 6 8 6 6 4 6 4 4
6 6 8 8 8
6 4 4 4 6 6 4 4 4 6 6 4 4
6 6 4 6]
b. Melakukan perhitungan normalisasi setiap kriteria C1
𝑥 1.1 = 6 8 = 0.75000 𝑥 2.1 = 6 8 = 0. 75000
𝑥 3.1 = 6 8 = 1. 00000
𝑥 4.1 = 6 8 = 0. 75000
𝑥 5.1 = 6 8 = 0. 50000
𝑥 6.1 = 6 8 = 1. 00000
𝑥 7.1 = 6 8 = 1. 00000
𝑥 8.1 = 6 8 = 0. 75000
𝑥 9.1 = 6 8 = 0. 50000
𝑥 10.1 = 6 8 = 0. 50000
Karena  kriteria  benefit  semua  maka  dengan  itu  dalam  mencari  nilai  normalisasi  untuk  kriteria  selanjutnya dilakukan dengan langkah yang sama seperti C1. Maka dengan ini hasil yang diperoleh dari matriks keputusan yaitu:
X ij= [ 0. 75000 0. 50000 0. 50000
0. 75000 0. 75000 0. 75000 1. 00000 1. 00000 1. 00000 1. 00000 0. 75000 0. 66667 0. 75000 1. 00000 1. 00000 0. 75000 0. 75000 0. 75000 0. 50000 0. 75000 0. 75000 1. 00000 0. 75000 0. 75000 0. 66667 0. 75000 0. 66667 0. 50000 1. 00000 0. 75000 1. 00000 1. 00000 1. 00000 0. 75000 0. 50000 0. 50000 0. 50000 0. 75000 0. 75000 0. 50000 0. 50000 0. 50000 1. 00000 0. 75000 0. 66667 0. 50000 1. 00000 0. 75000 0. 66667 0. 75000]
c. Langkah  selanjutnya  dalam  penyelesaian  metode  WASPAS  ialah  mengoptimalkan  suatu  atribut  dengan  cara mengalikan dengan bobot setiap kriteria
Q 1 = (0.5) ∑(0.75000  ∗  0.457)(0.50000  ∗  0.257)(0.50000 ∗ 0.157)(0.100000  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 + 0.5
∏(0.75000 0.457 ) ∗ (0.50000 0.257 ) ∗ (0.50000 0.157 ) ∗ (1.00000 0.090 ) ∗ (0.75000 0.040 ) =  (0.5) ∑(0.33488) +  0.5 ∏(1.77408) = 2.10895
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
Q 2 =  (0.5) ∑(0.75000  ∗  0.457)(0.75000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(0.66667  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.75000 0.457 ) ∗ (0.75000 0.257 ) ∗ (0.75000 0.157 ) ∗ (0.66667 0.090 ) ∗ (0.03000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.37163) +  0.5 ∏(1.81410) = 2.18573
Q 3 =  (0.5) ∑(1.00000  ∗  0.457)(1.00000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(1.00000  ∗  0.090)(1.00000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(1.00000 0.457 ) ∗ (1.00000 0.257 ) ∗ (1.00000 0.157 ) ∗ (1.00000 0.090 ) ∗ (1.00000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.50050) +  0.5 ∏(1.91827)
= 2.41877
Q 4 =  (0.5) ∑(075000.∗  0.457)(0.750000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(0.66667  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.75000 0.457 ) ∗ (0.75000 0.257 ) ∗ (0.75000 0.157 ) ∗ (0.66667 0.090 ) ∗ (0.75000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.37163) +  0.5 ∏(1.81410) = 2.18573
Q 5 =  (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.457)(0.75000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(0.66667  ∗  0.090)(0.50000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.50000 0.457 ) ∗ (0.75000 0.257 ) ∗ (0.75000 0.157 ) ∗ (0.66667 0.090 ) ∗ (0.50000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.30950) +  0.5 ∏(1.75527) = 2.06477
Q 6 =  (0.5) ∑(1.00000  ∗  0.457)(0.75000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(1.00000  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.34275 0.457 ) ∗ (0.12850 0.257 ) ∗ (0.07850 0.157 ) ∗ (0.09000 0.090 ) ∗ (0.03000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.44375) +  0.5 ∏(1.87159) = 2.31534
Q 7 =  (0.5) ∑(1.00000  ∗  0.457)(1.00000  ∗  0.257)(1.00000 ∗ 0.157)(1.00000  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(1.00000 0.457 ) ∗ (1.00000 0.257 ) ∗ (1.00000 0.157 ) ∗ (1.00000 0.090 ) ∗ (0.75000 0.040 )
=  (0.5) ∑(0.49550) +  0.5 ∏(1.91324)
= 2.40874 Q 8 =  (0.5) ∑(0.75000  ∗  0.457)(0.50000  ∗  0.257)(0.50000 ∗ 0.157)(0.66667  ∗  0.090)(0.50000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.75000 0.457 ) ∗ (0.50000 0.257 ) ∗ (0.50000 0.157 ) ∗ (0.66667 0.090 ) ∗ (0.50000 0.040 ) =  (0.5) ∑(0.31488) +  0.5 ∏(1.75266) = 2.06754
Q 9 =  (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.457)(0.75000  ∗  0.257)(0.75000 ∗ 0.157)(1.00000  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 +  0.5
∏(0.50000 0.457 ) ∗ (0.75000 0.257 ) ∗ (0.75000 0.157 ) ∗ (1.00000 0.090 ) ∗ (0.75000 0.040 ) =  (0.5) ∑(0.32950) +  0.5 ∏(1.77668) = 2.10618
Q 10 = (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.457)(0.50000  ∗  0.257)(0.50000 ∗ 0.157)(0.66667  ∗  0.090)(0.75000 ∗ 0.040 + 0.5
∏(0.50000 0.457 ) ∗ (0.50000 0.257 ) ∗ (0.50000 0.157 ) ∗ (0.66667 0.090 ) ∗ (0.75000 0.040 ) =  (0.5) ∑(0.26275) +  0.5 ∏(1.70781) = 1.97056 Hasil Akhir dari perhitungan nilai optimasi dapat dibuat pada tabel dibawah ini yaitu sebagai berikut :
Tabel 9. Perankingan Alternatif Nama Nilai Preferensi Ranking ABT1 Warmen Muhaddin 2.10895 5 ABT2 Siska Mulyanti 2.18573 4 ABT3 Andreas Fransiskus 2.41877 1 ABT4 Citra Andika 2.18573 4 ABT5 Saskia Wardani 2.06477 8 ABT6 Putra Andiyono 2.31534 3 ABT7 Chandra Andika 2.40874 2 ABT8 Fransiska Andini 2.06754 7 ABT9 Cakra Shaputra 2.10618 6 ABT10 Andini 1.97056 9
Maka  dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  dan  pembobotan  ROC  akan  menghasilkan perangkingan yang tinggi dan layak menjadi sales internet provier yaitu atas nama Andrean Fransiskus dengan total yang dihasilkan sebesar 2. 41877.

## 4. KESIMPULAN
Anisa Dyah Savitri, Implementasi User Experience Questionnaire (UEQ) untuk Mengevaluasi Pengalaman Pengguna pada UII RAS
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis, maka akan disimpulan bahwa dalam penerimaan sales internet provier dengan menggunakan metode WASPAS dan pembobotan ROC dapat mempermudah penulis dalam memperoleh hasil secara akurat dan tepat. Karena metode yang digunakan penulis sangat mudah dalam memperoleh hasil nya karena metode tersebut memilki 4 langkah-langkah sehingga dapat memberi kepahaman terhadap penulis dalam pengerjaanya.  Maka dengan  ini,  dalam  penerimaan  sales  internet  provier  yang  memilki  hasil  nilai  yang  tertinggi  sehingga  akan  di  terima menjadi sales internet provier terdapat pada alternative ABT3 atas  nama  Andreas  Fransiskus dengan total nilai 2.41877.

## REFERENCES
[1] D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[2] N.  K.  Daulay,  “Penarapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[3] F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota Medan Menerapkan  Metode  Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus : Dinas  Pendidikan  Kota Medan),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921.
[4] C. R. Shobun Kollied Anwar, Agus Priyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan Metode AHP,” Skripsi , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[5] A.  Aditiya  and  Gunawansyah,  “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,  doi: 10.33379/gtech.v6i2.1599.
[6] 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, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[7] V. M. M. Siregar and H. Sugara, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Menggunakan Metode Waspas,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 263, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[8] Nindian Puspa Dewi, Ubaidi, and Elsi Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 2, pp. 172–183, 2021, doi: 10.31849/digitalzone.v12i2.7721.
[9] 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.
[10]  R. R. Dilla and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Studi Kasus : Auto2000,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 103–110, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[11]  R.  W.  P.  Pamungkas,  M.  Mayadi,  A.  Azlan,  K.  Khairunnisa,  and  F.  T.  Waruwu,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Build.  Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100.
[12]  A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[13]  H.  Kusmiati  and  D.  T.  Octafian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program  Studi  Berprestasi  Menggunakan Metode TOPSIS,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 9, no. 3, p. 153, 2018, doi: 10.22303/csrid.9.3.2017.153- 164.
[14]  D. Shandy and E. F. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Cabang Baru Menggunakan Metode ( WASPAS ),” vol. 3, no. 2, pp. 207–216, 2020.
[15]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[16]  B. S. Irfan Fandinata and Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2018.
[17]  I  Made  Arya  Budhi  Saputra,  “Penentuan  Lokasi  Stup  Menggunakan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 48–53, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.340.
[18]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[19]  M. M. Roc-saw, J. Hutahaean, N. Mulyani, Z. Azhar, and A. K. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor Karyawan Dengan,” vol. 9, no. 3, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4137.
[20]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 822, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.