## Penerapan CPI dan ROC dalam Sistem Pendukung Keputusan Perguruan Tinggi Komputer Swasta di Semarang
Nindya Yanuar Sadewa 1,* , Estiawan Rif’at 2 , Dimas Putra Fratama 3 , Agusta Praba Ristadi Pinem 4
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Sistem Informasi, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
Email: 1,* dewasadewa1201@email.com, 2 setiawanrifatt@gmail.com, 3 dp189777888@gmail.com,
4 agusta.pinem@usm.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Abstrak Pemilihan perguruan tinggi menjadi keputusan krusial dalam perjalanan akademis, khususnya di bidang teknologi informasi di Kota Semarang. Pesatnya perkembangan teknologi mempengaruhi preferensi lulusan SMA, dan banyak perguruan tinggi komputer swasta bersaing dalam menghasilkan lulusan berkualitas. Hal ini membuat banyak calon mahasiswa yang kesulitan memilih perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi swasta (PTS) yang menawarkan mata kuliah di bidang teknologi informasi (komputer). Penelitian ini akan membahas tentang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan ranking perguruan tinggi yang terbaik. Untuk menentukan perankingan akan ada 5 kriteria yang dijadikan sebagai penilaian, yaitu akreditas perguruan tinggi, SPI, UKT, jumlah mahasiswa, dan jumlah dosen. Untuk data yang digunakan berasala dari situs  resmi  PPDikti  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Composite Performance Indeks (CPI) dan Rank Order Centroid (ROC). Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk memberikan nilai dari  setiap  kriteria.  Sementara  Composite Performance  Indeks  (CPI)  digunakan  untuk  mengehitung  berbagai  alternatif  dan membuat perankingan alternatif. Melalui analisis kriteria-kriteria yang relevan, pembobotan menggunakan metode ROC, dan perhitungan menggunakan metode CPI, penelitian ini berhasil menghasilkan peringkat perguruan tinggi komputer swasta yang terbaik. Dari hasil penelitian, UDINUS menduduki peringkat tertinggi dengan nilai indeks 3266,88, diikuti oleh USM, dan UNISBANK. Kesimpulan ini menunjukkan bahwa UDINUS merupakan alternatif terbaik bagi calon mahasiswa yang tertarik untuk  melanjutkan  studi  di  bidang  teknologi  informasi  di  Kota  Semarang.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan metode SPK untuk pemilihan perguruan tinggi komputer. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan panduan yang berharga bagi calon mahasiswa dalam membuat keputusan pendidikan yang lebih informan dan sesuai dengan kebutuhan mereka, serta menjadi sumbangan dalam literatur penelitian terkait pengambilan keputusan di bidang pendidikan tinggi.
Kata Kunci: Perguruan Tinggi Komputer, Sistem Pendukung Keputusan, CPI, ROC
Abstract− Choosing  a  college  is  a  crucial  decision  in  one's  academic  journey,  especially  in  the  field  of  information technology in the city of Semarang. The rapid development of technology influences the preferences of high school graduates, and  many  private  computer  colleges  compete  to  produce  quality  graduates.  This  makes  it  difficult  for  many  prospective students to choose a college, especially private colleges (PTS) offering courses in computer science. This research will discuss a Decision Support System (DSS) to determine the best ranking of colleges. There will be 5 criteria used for evaluation: college accreditation, Institutional Performance Index (SPI), Tuition Fee (UKT), number of students, and number of lecturers. The data used will be sourced from the official website of PPDikti Higher Education Database. The methods used in this research are the Composite Performance Index (CPI) and Rank Order Centroid (ROC). Rank Order Centroid (ROC) is used to assign values  to  each  criterion,  while  Composite  Performance  Index  (CPI)  is  used  to  calculate  various  alternatives  and  make alternative rankings. Through the analysis of relevant criteria, weighting using the ROC method, and calculations using the CPI method, this research successfully produces rankings of the best private computer colleges. From the research results, UDINUS occupies the top rank with an index value of 3266.88, followed by USM, and UNISBANK. This conclusion indicates that UDINUS is the best alternative for prospective students interested in continuing their studies in the field of information technology  in  Semarang.  Overall,  this  research  makes  a  significant  contribution  to  the  development  of  DSS  methods  for selecting computer colleges. It is hoped that the results of this research will provide valuable guidance for prospective students in making more informed education decisions that align with their needs, and contribute to the literature on decision making in higher education.
Keywords : Computer Universities, Decision Support System, CPI, ROC

## 1. PENDAHULUAN
Pilihan untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang perguruan tinggi merupakan langkah krusial dalam perjalanan akademis  setiap  individu.  Pasca  lulus  dari  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  atau  sederajat,  banyak  lulusan menemui  fase  transisi  yang  mengajak  mereka  untuk  memilih  universitas  sebagai  tempat  berkembangnya pengetahuan, keterampilan, dan identitas pribadi. Pada setiap tahunnya, ribuan siswa-siswi SMA memasuki babak baru ini dengan semangat untuk mengejar ilmu, memahami minat pribadi, dan merintis karir yang  akan datang.
Perguruan tinggi merupakan kelanjutan pendidikan menengah yang membekali peserta didik dengan kemampuan akademik  dan  profesional,  menerapkan,  mengembangkan  dan  menciptakan  ilmu  pengetahuan,  teknologi,  dan seni,  mengembangkan  dan  menyebarluaskan  ilmu  pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  serta  mengoptimalkan pemanfaatannya untuk masyarakat agar mampu meningkatkan taraf hidup dan memperkaya kebudayaan nasional [1] .
Di era modern yang ditandai dengan kemajuan teknologi dan dinamika global, memilih universitas atau perguruan tinggi menjadi sebuah langkah strategis yang sangat penting dan kompleks. Hal ini terutama berlaku di bidang  teknologi  informasi.  Saat  ini  dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi,  fenomena  tersebut  semakin menarik perhatian,  memegang peranan penting dalam  kehidupan sehari-hari, dan  menjadi daya tarik tersendiri bagi para lulusan SMA. Perkembangan teknologi yang semakin meningkat mengubah paradigma pendidikan dan secara signifikan mempengaruhi preferensi lulusan sekolah menengah.
Sebagai  pusat  pendidikan  tinggi  yang  berkembang,  Kota  Semarang  menawarkan  berbagai  fasilitas komputer yang memperkaya lingkungan pendidikan setempat. Tempat-tempat yang menawarkan program gelar di bidang teknologi informasi, khususnya perguruan tinggi komputer, menjadi pilihan pertama bagi mereka yang tertarik dengan dunia digital yang terus berkembang. Di Semarang, memilih perguruan tinggi khususnya bidang komputer menjadi fokus calon mahasiswa yang mempertimbangkan pentingnya kemampuan teknis dalam dunia kerja.
Mengingat  pesatnya  perkembangan  teknologi  dan  kebutuhan  akan  tenaga  profesional  di  bidang komputer,  Kota  Semarang  memiliki  banyak  perguruan  tinggi  khususnya  perguruan  tinggi  swasta  (PTS)  yang sangat kompetitif dalam menghasilkan lulusan yang berkualitas. Di bidang pendidikan tinggi, kota ini menjadi rumah bagi beberapa institusi ternama yang menawarkan program studi di bidang komputer, seperti Unisbank, Universitas Semarang, STEKOM, BINUS Semarang, Universitas Dian Nuswantoro, dan UNIKA.
Ketatnya  persaingan  antar  perguruan  tinggi  menunjukkan  betapa  pentingnya  peran  perguruan  tinggi dalam  mengembangkan  calon-calon  profesional  di  bidang  teknologi  informasi.  Banyaknya  perguruan  tinggi khusus ilmu computer memberikan peluang yang luas bagi lulusan SMA dan sederajat yang berminat memperoleh keterampilan  dan  pengetahuan  di  dunia  teknologi.  Keberagaman  ini  merupakan  sebuah  peluang,  namun  juga menghadirkan tantangan bagi calon mahasiswa dalam menentukan pilihan terbaik untuk masa depannya. Hal ini membuat banyak calon mahasiswa yang kesulitan memilih perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi swasta (PTS) yang menawarkan mata kuliah di bidang teknologi informasi (komputer) [2].
Dalam konteks ini, sistem pendukung keputusan (SPK) dapat digunakan sebagai alat untuk membantu calon mahasiswa memilih universitas yang sesuai dengan kebutuhan dan ambisinya. SPK merupakan suatu sistem yang  menyediakan  penyelesaian  masalah  dan  komunikasi  untuk  permasalahan  dengan  kondisi  tertentu,  dan digunakan untuk pengambilan keputusan ketika tidak ada kepastian bagaimana cara mengambil keputusan  [3]. Setiap  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  mempunyai  tujuan  yang  ingin  dicapai  oleh  pengambil keputusan. Tujuan sistem pendukung keputusan sendiri adalah untuk memberikan pendapat  kedua atau sumber informasi kepada seseorang sebagai bahan pertimbangan sebelum mengambil keputusan [4].
Berbagai metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan antara lain SAW, TOPSIS, WASPAS, MOORA, SMART, profile matching, dll [5] . Penelitian ini akan berfokus pada penerapan metodologi indeks  kinerja  komposit  (CPI)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  untuk  lebih  mengoptimalisasi  SPK  dalam pemilihan  perguruan  tinggi  komputer.  CPI  atau  Indeks  kinerja  komposit,  adalah  indeks  gabungan  (composite performance index), yang dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau pemeringkatan berbagai alternatif berdasarkan beberapa kriteria [6]. Menyusun opsi dari nilai tertinggi hingga nilai terendah membantu pengambil keputusan memilih opsi terbaik.
Untuk ROC sendiri dalam penelitian ini digunakan untuk pembobotan, dikarenakan metode ROC adalah metode  yang  sangat  sederhana  dalam  menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria.  Metode  ROC  terdiri  dari pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria  sesuai  rangking  yang  dievaluasi  berdasarkan  prioritas.  Pembobotan berdasarkan ROC memungkinkan membuat bobot sesuai dengan proporsi yang benar dari setiap kriteria [7].
Adapun  penelitian  terkait  yang  dapat  dijadikan  acuan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  penelitian  yang dilakukan oleh Lucas, dkk pada tahun 2020 yang membahas mengenai penerapan metode CPI dan ROC dalam penentuan penempatan mentor pada pusat pengembangan anak IO 558 Sangkakala Medan. Dari penilitan tersebut diperoleh alternatif 𝐴 3 dengan nilai 175,97 sebagai alternatif terbaik [8]. Penelitian yang dilakukan Fransin pada tahun  2021  membahas  tentang  penerapan  metode  CPI  dan  ROC  dalam  pemilihan  perioritas  pembangunan infrastruktur  desa,  dengan  hasil  yang  diperoleh  alternatif 𝐴 3 sebagai  alternatif  terbaik  dengan  nilai  151,7  [9]. Penelitian  yang  dilakukan  Muzayin,  dkk  di  tahun  2022  mengenai  pemodelan  ROC  dalam  pembobotan  untuk seleksi  penerimaan  bantuan  sosial  pendidikan  menggunakaan  CPI  memperoleh  hasil  alternatif 𝐴 7 sebagai alternatif  terbaik  dengan  nilai  134,357 [10] .  Penelitian  yang  dilakukan  Walid,  dkk  pada  tahun  2022  yang membahas tentang seleksi karyawan baru menggunakan metode gabungan CPI dan ROC diperoleh alternatif 𝐴 1 sebagai alternatif terbaik dengan nilai 145,25 [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Subiyantoro dan Sudarmanto pada tahun 2023 yang membahas tentang penerapan metode CPI dan ROC untuk penentuan penempatan SDM
menghasilkan beberapa  pegawai  dimungkinkan  untuk  ditempatkan  pada  posisi  yang  sama  sesuai dengan data SDM yang bersangkutan [12].
Kajian  penelitian  sebelumnya  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  penggunaan  metode  ini, menunjukkan  bahwa  CPI  mampu  memberikan  gambaran  yang  komprehensif  tentang  kinerja  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria,  sementara  pembobotan  ROC  menyediakan  cara  yang  sederhana  namun  efektif untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan prioritas. Urgensi penelitian ini diperkuat oleh kesesuaian metode tersebut sebagai solusi  untuk meningkatkan keobjektifan dan ketepatan pengambilan keputusan dalam konteks pemilihan perguruan tinggi komputer.
Dari penelitian-penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode CPI dan pembobotan ROC sangat relevan  dan  efektif  dalam  konteks  pemilihan  perguruan  tinggi  komputer  di  Indonesia.  Kedua  metode  ini memberikan pandangan yang komprehensif dan memberikan kemudahan dalam menentukan bobot kriteria yang relevan.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  kedua  metode  ini  dapat  dianggap  sebagai  solusi  yang  optimal  untuk permasalahan ini.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sebelum memulai penelitian, perlu menyusun prosedur penelitian yang sistematis dan terencana. Langkah awal melibatkan identifikasi masalah penelitian melalui tinjauan literatur, diikuti dengan pengumpulan data. Instrumen pengumpulan data dipilih atau dikembangkan secara hati-hati, dan proses pengumpulan data dilaksanakan dengan langkah-langkah terinci. Hasil yang terkumpul dianalisis dengan teknik yang sesuai, yaitu menggunakan metode ROC  sebagai  pembobotan  dan  juga  metode  CPI  untuk  perhitungannya,  diikuti  oleh  interpretasi  hasil  untuk mendapatkan  makna  yang  signifikan.  Kesimpulan  ditarik  dari  temuan  penelitian,  yang  kemudian  diwujudkan dalam laporan penelitian dengan struktur yang tepat. Dengan demikian, prosedur penelitian yang matang menjadi dasar  penting  untuk  mencapai  kesuksesan  dalam  penelitian.  Gambar  1  di  bawah  ini  memberikan  gambaran tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini :

## a. Identtifikasi Masalah
Tahap  ini  mencakup  penjelasan  rinci  tentang  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  siswa-siswi  lulusan  SMA  atau sederajat yang ingin melanjutkan ke perguruan tinggi, terutama dalam bidang komputer di Kota Semarang. Perlu ditekankan  betapa  banyaknya  pilihan  perguruan  tinggi  swasta  komputer  dapat  menyebabkan  kesulitan  dalam pengambilan keputusan. Misalnya, seorang siswa mungkin mengalami dilema antara Universitas X yang memiliki reputasi  yang  baik  tetapi  biaya  yang  tinggi,  dan  Universitas  Y  yang  biayanya  lebih  terjangkau  tetapi  kurang terkenal.
b. Studi Literatur
Tahap  ini  melibatkan  peninjauan  literatur  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  metode- metode yang relevan untuk memecahkan masalah yang diidentifikasi. Sebagai contoh, kita dapat menggali lebih dalam tentang teori di balik metode ROC dan CPI, serta contoh aplikasinya dalam pemilihan perguruan tinggi swasta komputer di Kota Semarang. Misalnya, penelitian sebelumnya mungkin telah menggunakan metode ROC untuk  menilai  kualitas  pendidikan  tinggi  berdasarkan  kriteria  tertentu,  seperti  reputasi  akademik,  fasilitas,  dan tingkat penempatan kerja lulusan.
c. Pengumpulan Data
Langkah  ini  merupakan  inti  dari  proses  penelitian,  di  mana  data-data  yang  relevan  dengan  tujuan  penelitian dikumpulkan. Dalam penelitian ini, data dapat diperoleh dari sumber-sumber publik seperti situs resmi PPDikti Pangkalan Data Pendidikan Tinggi dan situs resmi perguruan tinggi terkait di Kota Semarang. Sebagai contoh,
Identifikasi Masalah Studi
Literatur Pengumpulan Data
Hasil dan
Perhitungan
Metode CPI Pembobotan Metode ROC
Gambar 1. Tahapan Penelitian
data yang diperoleh dapat berupa informasi tentang biaya kuliah, akreditasi, jumlah dosen, dan jumlah mahasiswa yang tersedia di berbagai perguruan tinggi swasta komputer.
d. Pembobotan Metode ROC
Metode ROC digunakan untuk menentukan bobot kriteria dalam pemilihan perguruan tinggi komputer swasta di Kota Semarang. Misalnya, bobot kriteria seperti reputasi perguruan tinggi, akreditasi program studi, biaya kuliah, jumlah dosen, dan jumlah mahasiswa dapat ditentukan berdasarkan analisis ROC. Dengan mempertimbangkan bobot setiap kriteria, calon mahasiswa dapat membuat keputusan yang lebih tepat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.
e. Perhitungan Metode CPI
Metode CPI digunakan untuk mengevaluasi kinerja relatif dari setiap alternatif perguruan tinggi komputer swasta. Misalnya, CPI dapat digunakan untuk memberikan peringkat berdasarkan kriteria-kriteria tertentu seperti reputasi akademik,  akreditasi  program  studi,  biaya  kuliah,  jumlah  dosen,  dan  jumlah  mahasiswa.  Dengan  fokus  pada peringkat, CPI membantu calon mahasiswa dalam menyusun prioritas dan memilih alternatif yang optimal sesuai dengan tujuan dan kebutuhan mereka.
f. Hasil dan Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menunjukkan  peringkat  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Kesimpulan akan menyoroti alternatif terbaik dan terburuk. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa siswa-siswi lulusan SMA atau sederajat dapat  menggunakan informasi tersebut sebagai panduan dalam memilih perguruan tinggi swasta komputer yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data. Sistem ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur dimana tidak ada seorangpun yang mengetahui secara pasti bagaimana keputusan tersebut akan diambil [13] .  SPK  menyediakan  model  penyelesaian  masalah  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  model matematika dan statistik [14]. Model-model ini memungkinkan SPK untuk memberikan dukungan analitis yang lebih mendalam, dan memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Ketika kompleksitas informasi  terus  meningkat,  peran  SPK  menjadi  semakin  penting  sebagai  alat  yang  dapat  memandu  pengambil keputusan  melalui  tantangan  pengambilan  keputusan  yang  sulit  dan  mendukung  mereka  dalam  membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif.

## 2.3 Rank Order Centroid (ROC)
Rank Order Centroid atau disingkat ROC adalah metode yang sangat sederhana berdasarkan pentingnya/prioritas kriteria  saat  membuat  bobot  [15].  Metode  pembobotan  ini  sangat  sederhana  dan  mudah  dibandingkan  dengan metode  pembobotan  lainnya,  dan  proses  kerja  penentuan  pentingnya  setiap  kriteria  sedemikian  rupa  sehingga kriteria pertama lebih penting dibandingkan kriteria kedua ditentukan berdasarkan kriteria kedua lebih penting dibandingkan dengan kriteria ketiga, dan seterusnya hingga kriteria terakhir [16]. Di bawah ini adalah rumus yang dapat digunakan  untuk menentukan nilai bobot suatu kriteria dengan menggunakan metode ROC :
K1 > K2 > K3 > K4 > ⋯ > Kn maka W1 > W2 > W3 > W4 > ⋯ > Wn
W 1 = (1 + 1 2 + 1 3 + … + 1 𝑘 + 𝑘)
𝑘
W 2 = (0 + 1
2 + 1 3 + … + 1 𝑘 + 𝑘)
𝑘 W 3 = (0 + 0 + 1 3 + … + 1 𝑘 + 𝑘)
𝑘
Jika K adalah banyaknya kriteria, maka bobot masing-masing kriteria dalam K adalah :
W k = 1 3 ∑ 1 𝑖 𝑘 𝑖=𝑘
dimana,
𝑊 : Nilai pembobotan kriteria 𝑘 : Jumlah kriteria 𝑖 : Nilai alternatif

## 2.4 Composite Performance Indeks (CPI)
Dalam penelitian ini, teknik indeks kinerja komposit (CPI) digunakan untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan.  Metode  CPI  merupakan  kombinasi  pendekatan  berbasis  indeks  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung berbagai alternatif dan membuat pemeringkatan alternatif [17]. Metode composite performance index ini memungkinkan mengevaluasi kriteria yang tidak identik: kriteria tren (+) dan kriteria tren (-) [18]. Dengan kata lain, CPI memungkinkan deteksi variasi karakteristik alternatif yang mungkin memberikan kontribusi positif atau  negatif  terhadap  tujuan  penelitian.  Pendekatan  ini  memberikan  fleksibilitas  dalam  mengevaluasi  kinerja alternatif  yang  kompleks  dan  menjadi  alat  yang  ampuh  untuk  pemahaman  pengambilan  keputusan  yang  lebih holistik dan bernuansa. Adapun Langkah-langkah metode CPI adalah :
𝐴 𝑖𝑗 = ( 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (min) )  ×  100
𝐴 (𝑖𝑗) = ( 𝑥 𝑖𝑗 (min) 𝑥 𝑖𝑗 )  ×  100
𝐼 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑖𝑗 ×   𝑃 𝑗
𝐼 𝑖𝑗 =   ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1
dimana,
𝐴 𝑖𝑗 : Nilai alternatif ke-i pada kriteria ke-j 𝑥 𝑖𝑗 (min)
: Nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j 𝑃 𝑗 : Bobot untuk masing-masing keriteria 𝐼 𝑖𝑗
: Nilai untuk index alternatif 𝐼 𝑖 : Nilai untuk Indeks gabungan pada setiap kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menentukan Alternatif
Dalam  proses  identifikasi  pendidikan  alternatif  di  bidang  komputer  di  Semarang,  dipilih  sepuluh  universitas komputer  yang  menjadi pilihan bagi calon  mahasiswa. Keputusan ini dibuat dengan tujuan untuk  memberikan berbagai pilihan yang relevan bagi calon siswa, sehingga mereka dapat memilih universitas yang paling sesuai dengan  kebutuhan  pendidikan  dan  aspirasi  karir  individu  mereka.  Pemilihan  alternatif  ini  mencerminkan komitmen untuk memberikan fleksibilitas dan kesempatan kepada calon siswa dalam memilih universitas. Dalam menawarkan beragam pilihan, upaya dilakukan agar calon mahasiswa dapat mengevaluasi setiap alternatif secara  matang,  dengan  mempertimbangkan  aspek-aspek  penting.  Pemilihan  sepuluh  alternatif  universitas  ini bertujuan untuk memberikan gambaran menyeluruh dan rinci, sehingga calon peserta didik memiliki kesempatan terbaik untuk membuat keputusan pendidikan yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan tujuannya. Alternatif ini diperoleh dari berbagai sumber yang dapat dipercaya dan relevan, termasuk data resmi pendidikan tinggi, survei kepuasan mahasiswa dan alumni, serta penelitian terdahulu dalam domain yang sama.
Tabel 1. Alternatif Universitas Nama Keterangan USM A1 UDINUS A2 BINUS UNKARTUR UNISBANK STEKOM UNISSULA UNIMUS UPGRIS UNIKA A3 A4
A5 A6 A7 A8 A9 A10

## 3.2 Menentukan Kriteria
Sementara  itu,  dalam  menetapkan  kriteria  penilaian,  lima  aspek  penting  yang  menjadi  dasar  evaluasi  dalam memilih perguruan tinggi komputer di  Semarang ditempatkan. Penetapan  kriteria ini didasarkan pada sumber- sumber  yang  telah  diakui  dan  dihormati  dalam  bidang  pendidikan  tinggi,  termasuk  standar  akreditasi  yang ditetapkan  oleh  Badan  Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN-PT)  dan  pedoman  penelitian  sebelumnya. Dengan  dasar-dasar  tersebut,  dipastikan  bahwa  kriteria  yang  ditetapkan  relevan  dan  sesuai  dengan  standar akademik yang berlaku.
Tabel 2. Kriteria Ktiteria Keterangan Akreditasi UKT SPI Jumlah Mahasiswa Jumlah Dosen C1 (+) C2 (-) C3 (-) C4 (+)
C5 (+)
Hipotesis  mendasar  yang  menggerakkan  penelitian  ini  adalah  bahwa  dengan  menyediakan  berbagai  alternatif universitas serta menetapkan kriteria yang sesuai, calon mahasiswa akan dapat membuat keputusan pendidikan yang  lebih  informan  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  aspirasi  mereka.  Dengan  memperluas  pilihan  dan menyediakan  informasi  yang  komprehensif  tentang  setiap  alternatif,  calon  mahasiswa  diharapkan  memiliki kesempatan yang lebih baik untuk membuat keputusan yang tepat.

## 3.3 Pembobotan ROC
Langkah  selanjutnya  setelah  menentukan  kriteria  adalah  mencari  nilai  untuk  setiap  kriteria  yang  telah  dipilih. Dalam penelitian ini, metode Receiver Operating Characteristic (ROC) digunakan untuk melakukan pembobotan yang akurat. Proses dari metode ROC adalah sebagai berikut :
𝑊 1 = 1 + 1 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 =  0,46 𝑊 1 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 =  0,26 𝑊 1 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 =  0,16
𝑊 1 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 =  0,09 𝑊 1 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 =  0,04
Setelah melakukan pembobotan kriteria dengan metode ROC, maka nilai pembobotannya dicantumkan pada tabel berikut agar lebih mudah dibaca.
Tabel 3. Bobot Kriteri Ktiteria Nilai C1 C2 C3 C4 C5 0,46 0,26 0,16 0,09 0,04

## 3.4 Perhitungan Metode CPI
Langkah-langkah  penyelesaian  data  menggunakan  metode  Composite  Performance  Index  (CPI)  melibatkan serangkaian  prosedur  yang  sistematis  untuk  menghasilkan  penilaian  atau  peringkat  terhadap  setiap  alternatif berdasarkan kriteria tertentu. Berikut adalah langkah-langkah umum yang dapat diikuti dalam menerapkan metode CPI :

## 1. Nilai awal setiap alternatif dan kriteria
Tabel 4. Metode CPI Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 5.460.000 11.000.000 2.617 53 A2 5 11.300.000 30.000.000 3.789 85 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 5 3 4 3 5 4 4 5 11.300.000 1.300.000 6.150.000 1.979.000 7.500.000 5.675.000 6.095.000 11.050.000 13.000.000 4.000.000 12.000.000 6.600.000 12.000.000 6.000.000 9.500.000 17.000.000 362 51 556 103 515 519 11 22 16 4 39 32 14 12 14 14
2. Identifikasi tren kriteria dan bobot kriteria Tabel 5. Tren Kriteria dan Bobot Kriteria Kriteria Tren Bobot C1 C2 C3 C4 C5 Positif (+) Negatif (-) Negatif (-) Positif (+) Positif (+) 0,46 0,26 0,16 0,09 0,04 3. Perhitungan untuk nilai kriteria (+)
A ij = ( 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗(min) ) × 100
Untuk C1(+)
A 11 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
A 21 = ( 5 3 ) × 100 = 166,67
A 31 = ( 5 3 ) × 100 = 166,67
A 41 = ( 3 3 ) × 100 = 100,00
A 51 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
A 61 = ( 3 3 ) × 100 = 100,00
A 71 = ( 5 3 ) × 100 = 166,67
A 81 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
A 91 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
A 101 = ( 5 3 ) × 100 = 166,67
Untuk C4(+)
A 14 = ( 2.617 11 ) × 100 = 23790,91
A 24 = ( 3.789 11 ) × 100 = 34445,45
A 34 = ( 362 11 ) × 100 = 3290,91
A 44 = ( 51 11 ) × 100 = 463,64
A 54 = ( 556 11 ) × 100 = 5054,55
A 64 = ( 103 11 ) × 100 = 936,36
A 74 = ( 515 11 ) × 100 = 4681,82
A 84 = ( 519 11 ) × 100 = 4718,18
A 94 = ( 11 11 ) × 100 = 100,00
A 104 = ( 22 11 ) × 100 = 200,00
Untuk C5(+)
A 15 = ( 53 4 ) × 100 = 1325,00
A 25 = ( 85 4 ) × 100 = 2125,00
A 35 = ( 16 4 ) × 100 = 400,00
A 45 = ( 4 4 ) × 100 = 100,00
A 55 = ( 39 4 ) × 100 = 975,00
A 65 = ( 32 4 ) × 100 = 800
A 75 = ( 14 4 ) × 100 = 350
A 85 = ( 12 4 ) × 100 = 300
A 95 = ( 14 4 ) × 100 = 350
A 105 = ( 14 4 ) × 100 = 350
4. Perhitungan untuk nilai kriteria (-)
A (ij) = ( 𝑥𝑖𝑗(𝑚𝑖𝑛) 𝑥𝑖𝑗 ) × 100
Untuk C2(-)
A 12 = ( 1.300.000 5.460.000 ) × 100 = 23,81
A 22 = ( 1.300.000 11.300.000 ) × 100 = 11,50
A 32 = ( 1.300.000 11.300.000 ) × 100 = 11,50
A 42 = ( 1.300.000 1.300.000 ) × 100 = 100,00
A 52 = ( 1.300.000 6.150.000 ) × 100 = 21,14
A 62 = ( 1.300.000 1.979.000 ) × 100 = 65,69
A 72 = ( 1.300.000 7.500.000 ) × 100 = 17,33
A 82 = ( 1.300.000 5.675.000 ) × 100 = 22,91
A 92 = ( 1.300.000 6.095.000 ) × 100 = 21,33
A 102 = ( 1.300.000 11.050.000 ) × 100 = 11,76
Untuk C3(-)
A 13 = ( 4.000.000 11.000.000 ) × 100 = 36,36
A 23 = ( 4.000.000 30.000.000 ) × 100 = 13,33
A 33 = ( 4.000.000 13.000.000 ) × 100 = 30,77
A 43 = ( 4.000.000 4.000.000 ) × 100 = 100,00
A 53 = ( 4.000.000 12.000.000 ) × 100 = 33,33
A 63 = ( 4.000.000 6.600.000 ) × 100 = 60,61
A 73 = ( 4.000.000 12.000.000 ) × 100 = 33,33
A 83 = ( 4.000.000 6.000.000 ) × 100 = 66,67
A 93 = ( 4.000.000 9.500.000 ) × 100 = 43,11
A 103 = ( 4.000.000 17.000.000 ) × 100 = 25,53
Hasil yang diperoleh dari perhitungan (𝐴 𝑖𝑗 ) dimasukkan ke dalam tabel seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan CPI Alternatif Kriteria C1(+) C2(-) C3(-) C4(+) C5(+) A1 133,33 23,81 36,36 23790,91 1325 A2 166,67 11,50 13,33 34445,45 2125 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 166,67 100,00 133,33 100,00 166,67 133,33 133,33 166,67 11,50 100,00 21,14 65,69 17,33 22,91 21,33 11,76 30,77 100,00 33,33 60,61 33,33 66,67 43,11 25,53 3290,91 463,64 5054,55 936,36 4681,82 4718,18 100,00 200,00 400 100 975 800 350 300 350 350

## 3.5 Perkalian dengan BOBOT
Kalikan nilai yang diperoleh (𝑨 𝒊𝒋 ) dengan nilai bobot masing-masing kriteria. Proses menghitung nilai indeks alternatif (𝑰 𝒊𝒋 ) adalah sebagai berikut :
𝐼 11 = 133,33  × 0,46 = 61,33 𝐼 21 = 166,67  × 0,46 = 76,67
𝐼 31 = 166,67  × 0,46 = 76,67
𝐼 41 = 100,00  × 0,46 = 46,00
𝐼 51 = 133,33  × 0,46 = 61,33
𝐼 61 = 100,00  × 0,46 = 46,00
𝐼 71 = 166,67  × 0,46 = 76,67
𝐼 81 = 133,33  × 0,46 = 61,33
𝐼 91 = 133,33  × 0,46 = 61,33
𝐼 101 = 166,67  × 0,46 = 76,67
𝐼 12 = 23,81  × 0,26 = 6,19
𝐼 22 = 11,50  × 0,26 = 2,99
𝐼 32 = 11,50  × 0,26 = 2,99
𝐼 42 = 100,00 × 0,26 = 26,00
𝐼 52 = 21,14 × 0,26 = 5,50
𝐼 62 = 65,69  × 0,26 = 17,08
𝐼 72 = 17,33  × 0,26 = 4,51 𝐼 82 = 22,91  × 0,26 = 5,96 𝐼 92 = 21,33  × 0,26 = 5,55 𝐼 102 = 11,76  × 0,26 = 3,06
𝐼 13 = 36,36 × 0,16 = 5,82
𝐼 23 = 13,33 × 0,16 = 2,13
𝐼 33 = 30,77 × 0,16 = 4,92 𝐼 43 = 100,00 × 0,16 = 16,00
𝐼 53 = 33,33 × 0,16 = 5,33
𝐼 63 = 60,61 × 0,16 = 9,70 𝐼 73 = 33,33 × 0,16 = 5,33 𝐼 83 = 66,67 × 0,16 = 10,67
𝐼 93 = 43,11 × 0,16 = 6,74
𝐼 103 = 25,53 × 0,16 = 3,76
𝐼 14 = 23790,91 × 0,09 = 2141,18
𝐼 24 = 34445,45 × 0,09 = 3100,09
𝐼 34 = 3290,91 × 0,09 = 296,18
𝐼 44 = 463,64 × 0,09 = 41,73
𝐼 54 = 5054,55 × 0,09 = 454,91 𝐼 64 = 936,36 × 0,09 = 84,27
𝐼 74 = 4681,82 × 0,09 = 421,36
𝐼 84 = 4718,18 × 0,09 = 424,64
𝐼 94 = 100,00 × 0,09 = 9,00 𝐼 104 = 200,00 × 0,09 = 18,00
𝐼 15 = 1325 × 0,04 = 53 𝐼 25 = 2125 × 0,04 = 85 𝐼 35 = 400 × 0,04 = 16 𝐼 45 = 100 × 0,04 = 4 𝐼 55 = 975 × 0,04 = 39 𝐼 65 = 800 × 0,04 = 32 𝐼 75 = 350 × 0,04 = 14
𝐼 85 = 300 × 0,04 = 12
𝐼 95 = 350 × 0,04 = 14 𝐼 105 = 350 × 0,04 = 14
Setelah nilai indeks alternatif (𝐼 𝑖𝑗 ) ditentukan, dimasukkan ke dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Bobot Alternatif Kriteria C1(+) C2(-) C3(-) C4(+) C5(+) A1 61,33 6,19 5,82 2141,18 53 A2 76,67 2,99 2,13 3100,09 85 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 76,67 46,00 61,33 46,00 76,67 61,33 61,33 76,67 2,99 26,00 5,50 17,08 4,51 5,96 5,55 3,06 4,92 16,00 5,33 9,70 5,33 10,67 6,74 3,76 296,18 41,73 454,91 84,27 421,36 424,64 9,00 18,00 16 4 39 32 14 12 14 14

## 3.6 Nilai Indeks Gabungan
Nilai  indeks  gabungan (𝑰 𝒊 ) diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  indeks  alternatif (𝑰 𝒊𝒋 ) untuk  setiap alternatif. Nilai indeks gabungan tertinggi (𝑰 𝒊 ) merupakan alternatif terbaik. Proses dalam menghitung nilai indeks gabungan ( 𝑰 𝒊 ) adalah sebagai berikut :
𝑰 𝟏 = 𝟔𝟏, 𝟑𝟑   + 𝟔, 𝟏𝟗    + 𝟓, 𝟖𝟐    + 𝟐𝟏𝟒𝟏, 𝟏𝟖 + 𝟓𝟑 = 𝟐𝟐𝟔𝟕, 𝟓𝟐 𝑰 𝟐 = 𝟕𝟔, 𝟔𝟕   + 𝟐, 𝟗𝟗    + 𝟐, 𝟏𝟑    + 𝟑𝟏𝟎𝟎, 𝟎𝟗 + 𝟖𝟓 = 𝟑𝟐𝟔𝟔, 𝟖𝟖
𝑰 𝟑 = 𝟕𝟔, 𝟔𝟕   + 𝟐, 𝟗𝟗    + 𝟒, 𝟗𝟐    + 𝟐𝟗𝟔, 𝟏𝟖    + 𝟏𝟔 = 𝟑𝟗𝟔, 𝟕𝟔
𝑰 𝟒 = 𝟒𝟔, 𝟎𝟎   + 𝟐𝟔, 𝟎𝟎  + 𝟏𝟔, 𝟎𝟎 + 𝟒𝟏, 𝟕𝟑       + 𝟒 = 𝟏𝟑𝟑, 𝟕𝟑 𝑰 𝟓 = 𝟔𝟏, 𝟑𝟑   + 𝟓, 𝟓𝟎     + 𝟓, 𝟑𝟑   + 𝟒𝟓𝟒, 𝟗𝟏     + 𝟑𝟗 = 𝟓𝟔𝟔, 𝟎𝟕
𝑰 𝟔 = 𝟒𝟔, 𝟎𝟎   + 𝟏𝟕, 𝟎𝟖  + 𝟗, 𝟕𝟎    + 𝟖𝟒, 𝟐𝟕       + 𝟑𝟐 = 𝟏𝟖𝟗, 𝟎𝟓 𝑰 𝟕 = 𝟕𝟔, 𝟔𝟕   + 𝟒, 𝟓𝟏     + 𝟓, 𝟑𝟑    + 𝟒𝟐𝟏, 𝟑𝟔    + 𝟏𝟒 = 𝟓𝟐𝟏, 𝟖𝟕
𝑰 𝟖 = 𝟔𝟏, 𝟑𝟑   + 𝟓, 𝟗𝟔     + 𝟏𝟎, 𝟔𝟕 + 𝟒𝟐𝟒, 𝟔𝟒     + 𝟏𝟐 = 𝟓𝟏𝟒, 𝟓𝟗
𝑰 𝟗 = 𝟔𝟏, 𝟑𝟑   + 𝟓, 𝟓𝟓     + 𝟔, 𝟕𝟒    + 𝟗, 𝟎𝟎         + 𝟏𝟒 = 𝟗𝟔, 𝟔𝟐
𝑰 𝟏𝟎 = 𝟕𝟔, 𝟔𝟕 + 𝟑, 𝟎𝟔    + 𝟑, 𝟕𝟔     + 𝟏𝟖, 𝟎𝟎       + 𝟏𝟒 = 𝟏𝟏𝟓, 𝟒𝟗
Hasil  perhitungan  indeks  gabungan (𝑰 𝒊 ) dijadikan  sebagai  acuan  dalam  menyusun  perangkingan.  Tabel  8 menunjukkan rangking dari perolehan nilai indeks gabungan ( 𝐼𝑖 ).
Tabel 8. Hasil Indeks Gabungan Kode Alternatif Alternatif Nilai 𝐼 𝑖 Ranking A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 USM UDINUS BINUS UNKARTUR UNISBANK STEKOM UNISSULA UNIMUS UPGRIS UNIKA 2267,52 3266,88 396,76 133,73 566,07 189,05 521,87 514,59 96,62 115,49 2 1 6 8 3 7 4 5 10 9
Analisis hasil akhir dari perhitungan indeks gabungan perlu disertakan untuk memberikan pemahaman yang  lebih  mendalam  terkait  dengan  pemeringkatan  alternatif  universitas  komputer  di  Semarang.  Selain  itu, penting untuk menjawab secara tegas tujuan dari penelitian ini, yaitu untuk memberikan rekomendasi terbaik bagi calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Hasil pembobotan ROC dan penggunaan metode CPI dalam penelitian ini perlu  diberikan interpretasi yang mendalam. Pembobotan ROC memberikan arti bahwa setiap kriteria penilaian diberi bobot sesuai dengan prioritasnya, sehingga pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan lebih terarah. Sementara itu, penggunaan CPI  memberikan  gambaran  yang  komprehensif tentang penilaian alternatif berdasarkan  beberapa kriteria yang telah ditetapkan.
Dari hasil analisis, alternatif UDINUS (A2) menduduki peringkat tertinggi dengan nilai indeks gabungan terbesar, yang sesuai dengan tujuan penelitian untuk memberikan rekomendasi terbaik. Dalam konteks ini, Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dihasilkan  adalah  rangking  alternatif-universitas  komputer  berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Dalam menghadapi hasil ini, stakeholder terkait, seperti calon mahasiswa, universitas terkait, dan pihak terkait lainnya, dapat mempertimbangkan untuk mengambil tindakan tertentu. Misalnya, calon mahasiswa dapat lebih  mempertimbangkan  alternatif  teratas  dalam  pemilihan  perguruan  tinggi  mereka.  Di  sisi  lain,  universitas dapat menggunakan hasil ini untuk meningkatkan kualitas layanan dan memperkuat posisinya dalam persaingan pendidikan tinggi.
Saran yang dapat dipertimbangkan oleh stakeholder terkait adalah untuk terus memperbarui dan memantau kriteria penilaian yang digunakan dalam pemilihan perguruan tinggi. Selain itu, penggunaan metode SPK seperti ROC dan CPI dapat menjadi pedoman bagi keputusan yang lebih baik dan terarah di masa depan.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan utama dari penelitian ini menyoroti bahwa dalam pemilihan perguruan tinggi komputer swasta di  Kota  Semarang,  UDINUS  (A2)  muncul  sebagai  alternatif  terbaik.  Hal  ini  didukung  oleh  pencapaian  nilai tertinggi, mencapai 3266,88, yang menunjukkan kualitas dan kontribusi yang signifikan dari setiap kriteria yang dievaluasi.  Metode  penggunaan  Consumer  Price  Index  (CPI)  dan  Receiver  Operating  Characteristic  (ROC) membantu dalam evaluasi objektif, memungkinkan pemilihan perguruan tinggi tidak hanya berdasarkan kualitas akademik, reputasi, dan fasilitas saja, tetapi juga mempertimbangkan aspek ekonomi dan kontribusi relatif dari setiap  kriteria.  Ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  dan  objektif  bagi  calon  mahasiswa  yang mencari institusi pendidikan di bidang teknologi informasi.
Analisis yang mendalam dari hasil dan pembahasan menunjukkan bahwa metode CPI dan ROC telah berhasil memberikan  solusi  yang  efektif  dalam  memecahkan  masalah,  dengan  memberikan  landasan  yang  solid  untuk evaluasi  yang  obyektif.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  pada pengembangan  metode  evaluasi  dalam  pengambilan  keputusan  pendidikan  tinggi,  yang  dapat  memberikan panduan yang lebih cerdas bagi calon mahasiswa dan informasi yang lebih akurat bagi institusi pendidikan untuk meningkatkan kualitas program studi mereka.
Dengan demikian, penelitian ini bukan hanya memberikan kontribusi pada tingkat akademis, tetapi juga pada tingkat praktis dalam membantu pengambilan keputusan yang efektif di bidang pendidikan tinggi. Relevansi dan kebermanfaatan  penelitian  ini  bagi  stakeholder  terkait,  termasuk  calon  mahasiswa  dan  institusi  pendidikan, terbukti dari analisis hasil dan pembahasan yang mendalam. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini  memberikan  kontribusi  positif  yang  signifikan  bagi  pengembangan  pendidikan  tinggi  di  bidang  teknologi informasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan penuh rasa terima kasih, saya ingin menyampaikan penghargaan kepada semua yang telah berkontribusi dalam  penulisan  jurnal  ini.  Dan  dengan  memanjatkan  puji  syukur  atas  kehadirat  Allah  SWT  yang  senantiasa melimpahkan rahmat serta hidayah-Nya. Dengan keberkahan-Nya, penelitian ini dapat selesai sesuai rencana yang telah  ditetapkan.  Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  Bapak  Agusta  Praba  Ristadi  Pinem,  S.Kom., M.Kom.,  sebagai  dosen  pembimbing  dan  dosen  pengampu  metodologi  penelitian,  yang  telah  memberikan bimbingan, arahan, dan inspirasi berharga. Juga, terima kasih kepada teman saya, Estiawan Rifát, atas dukungan dan kerjasamanya. Penghargaan juga diberikan kepada semua pihak yang turut serta memberikan masukan dan dorongan selama proses penelitian. Semua kontribusi ini sangat berarti dalam pembuatan naskah ini. Semoga hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat dan inspirasi bagi pengembangan ilmu pengetahuan. Terima kasih sekali lagi kepada semua  yang terlibat dalam perjalanan penelitian ini.Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Solikhun, “PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN PERGURUAN SWASTA TERBAIK JURUSAN KOMPUTER”.
[2] Z. Mutaqin, L. Wulandari, and U. Gunadarma, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi Teknologi Informasi (Komputer) Di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto.”
[3] P. J. Perguruan, T. Menggunakan, A. Fuzzy, and M. Rizdania, “Sistem Pendukung Keputusan (SPK).”
[4] B. Prasetya Adhi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PADA PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES.”
[5] D. P. Utomo and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Kependidikan (TENDIK) Dengan Menggunakan Metode SMARTER,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 140– 152, Nov. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i2.5619.
[6] Z. Sipahutar, B. Nadeak, and P. Ramadhani, “Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI) Dalam Penerima Bantuan Kelompok Usaha Bersama (KUBE),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 2, no. 3, p. 255, May 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.2627.
[7] H. Haeruddin, R. T. Aldisa, K. Khairunnisa, M. Mesran, and G. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelaku Pariwisata Terbaik dimasa Pandemi Covid-19 Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan ROC,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 2, p. 1056, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.4000.
[8] L. Sarumaha, E. Buululu, A. M. Hatuaon Sihite, and D. Putro Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode CPI dan ROC,” vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2713.
[9] F. Romualdus Tampubolon, “BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Penerapan Metode CPI dan ROC Dalam Keputusan Pemilihan Perioritas Pembangunan Infrastruktur Desa INFORMASI ARTIKEL,” vol. 2, no. 2, pp. 67–73, 2021.
[10] Farosa Muzayin Al, Kasih Patmi, Irawan Rony Heri “Pemodelan Algoritma ROC Dalam Pembobotan Kriteria Seleksi Penerima Bantuan Sosial Pendidikan Menggunakan Algoritma CPI”.
[11] M. Walid, B. Satria, and M. Makruf, “Seleksi Karyawan Baru Menggunakan Metode Composite Perfomence Index (CPI ) dan Rank Order Centroid (ROC).”
[12] C. Subiyantoro, “Penerapan Metode CPI dan ROC untuk Penentuan Penempatan SDM,” 2023.
[13] Apriani Wira, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT. Sagami Indonesia”.
[14] N. Nugroho, “Implementasi Metode Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SSD Eksternal,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 1, pp. 135–144, Dec. 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2553.
[15] 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,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 1, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[16] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” Jurnal Riset Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5647.
[17] R. J. Rumandan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang,” Media Online , vol. 3, no. 1, pp. 17–25, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[18] L. Sarumaha, E. Buululu, A. M. Hatuaon Sihite, and D. Putro Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode CPI dan ROC,” vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2713.