KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1692-1701 DOI 10.30865/klik.v4i3.1449 https://djournals.com/klik

## Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan  Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
Denissa A. Putri, Amelia H Ikhlas, Agus Iskandar*
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dnsszzhr@gmail.com, 2 ameliahayatul421@gmail.com, 3,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com
Abstrak- Mahasiswa merupakan unsur utama dari suatu perguruan tinggi. Sehingga penilaian terhadap kualitas dari suatu perguruan tunggi dapat dilihat dari nilai bobot prestasi dan kualitas dari setiap mahasiswa yang kuliah di perguruan tinggi tersebut. Kesadaran pihak  universitas  akan  kenyataan  tersebut  akhirnya  menimbulkan  niat  dari  pihak  universitas  dalam  meningkatkan  motivasi  belajar mahasiswa. banyak cara yang dilakukan universitas dalam rangka meningkatkan motivasi mahasiswa menjadi seseorang intelek dan berkualitas.  Salah  satu  cara  memberi  motifasi  kepada  mahasiswa  adalah  dengan  melakukan  pemberian  penghargaan  kepada  siswa berprestasi.  Yang  menjadi  permasalahannya  adalah  begitu  banyak  mahasiswa  yang  berada  di  perguruan  tinggi  sehingga  akan  sulit memilih mahasiswa yang berkulitas. Untik menyelesaikan permasalahan tersebut, dibutuhkan SPK. SPK berfungsi untuk membantu pihak yang sedang kesulitan dalam membuta suatu keputusan. SPK membutuhkan metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini yaitu metode SAW dan WP dengan pembobotan ROC. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu metode pertama SAW dengan nilai sebesar 0.9847 sebagai alternatif terbaik dengan kode A 7 atas nama sapadi Sinebang. Dibandingkan dengan metode WP dengan hasil  sebesar 0.1826 sebagai alternatif dengan nilai tertinggi atas nama Sapadi Sinebang sebagai alternatif terbaik.
Kata Kunci: Mahasiswa; Metode ROC; Metode WP; Metode SAW; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract- Students are the main element of a college. So that the assessment of the quality of a tertiary institution can be seen from the achievement and quality weight scores of each student studying at that tertiary institution. The university's awareness of this reality ultimately gave rise to the university's intention to increase student learning motivation. There are many ways in which universities can increase student motivation to become intellectual and qualified individuals. One way to motivate students is by giving awards to outstanding students. The problem is that there are so many students in higher education that it will be difficult to choose students of quality. To solve this problem, SPK is needed. SPK functions to help parties who are having difficulty making a decision. SPK requires a method. The methods used in this research are the SAW and WP methods with ROC weighting. The results obtained in this research are the first method SAW with a value of 0.9847 as the best alternative with code A7 in the name of Sapadi Sinebang. Compared with the WP method with a result of 0.1826 as the alternative with the highest value in the name of Sapadi Sinebang as the best alternative.
Keywords: Students; ROC Method; WP Method; SAW Method; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan jalur yang harus ditempuh dalam memperoleh ilmu pengetahuan, kebiasaan serta tata krama dan keterampilan yang diturunkan dari generasi ke generasi berikutnya. Pendidikan yang normal  biasanya akan ditempuh mulai  dari  SD,  SMP,  SMA  dan  kuliah.  Kuliah  ini  berarti  menjadi  seorang  mahasiswa  didalam  dunia  perkuliahan. Mahasiswa merupakan unsur paling utama pada perguruan tinggi. Status tersebut merupakan status paling tinggi dalam starata intelek. Oleh karena itu mahasiswa menjadi seorang yang dianggap sangat berpegaruh dalam proses perubahan suatu bangsa dan negara. Mahasiswa merupakan seseorang yang sedang menempuh jalur pendidikan terakhir[1].
Mahasiswa merupakan unsur utama dari suatu perguruan tinggi.  Perjalanan perguruan tinggi setiap tahunnya dilakukan  perekrutan  mahasiswa.  Masyarakat  yang  tertarik  untuk  melakukan  perkuliahan  akan  mendaftar.  Setiap tahunnya  akan  dilakukan  pendaftaran  serta  penerimaan.  Hal  ini  menyebabkan  dalam  suatu  perguruan  tinggi  akan memperoleh  banyak  mahasiswa  karena  pendidikan  dianggap  menjadi  kebutuhan  pokok.  Dalam  pembangunan  dan perkembangan  suatu  universitas  akan  dinilai  dari  kualitas  dari  mahasiswanya.  Sehingga untuk  memperoleh  gambaran perguruan tinggi yang baik, pihak kampus mengupayakan mahasiswanya menjadi mahasiswa yang berprestasi.  Dalam suatu perguruan tinggi, banyak cara yang dilakukan universitas dalam rangka meningkatkan motivasi mahasiswa menjadi seseorang  intelek  dan  berkualitas.  Salah  satu  cara  memberi  motifasi  kepada  mahasiswa  adalah  dengan  melakukan pemberian penghargaan kepada siswa berprestasi[2].
Memberikan  penghargaan  kepada  mahasiwa  berprestasi  merupakan  langkah  paling  baik  dalam  meningkatkan motivasi  mahasiswa[3].  Sehingga  tidak  sedikit  perguruan  yang  menjadikan  cara  tersebut  menjadi  alternatif  yang diterapkan  pada  universitas  yang  dikelola,  Yang  menjadi  permasalahannya  adalah  bahwa  dengan  banyaknya  jumlah mahasiswa  yang  terdaftar  pada  universitas  tersebut  membuat  pihak  universitas  kesulitan  dalam  memilih  mahasiswa terbaik.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan (SPK).
SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  berfungsi  untuk  mencba  memberikan  solusi  bagi  permasalahan  yang berhubungan dengan pengambilan keputusan dengan jumlah alternatif dan kriteria yang berjumlah besar dan multikriteria. Sistem ini dirancang dengan basis komputer dan meniru cara kerja yang dipakai oleh komputer sehingga proses pencarian solusinya  akan  melalui  proses  yang  sistematis[4].  Proses  pencarian  yang  sistematis  artinya  bahwa  pencarian  dan perhitungan  yang  dilalui  memiliki  proses  yang  terorganisir  dan  dilakukan  perhitungan  dengan  rumus  matematis  yang sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  para  ahli  sebelumnya.  SPK  dapat  dimaaksimalkan  fungsinya  engan  menggunkan
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
beberapa  metode.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  SAW  dengan  pembobotan  ROC  yang dibandingkan dengan Metode WP dengan pembobotan ROC.
Metode pembobotan ROC merupakan metode yang dipakai  dalam mencari nilai pembobotan pada setiap syarat syarat  yang  dibuat  dalam  pemilihan  suatu  keputusan.  Syarat  syarat  tersebut  sering  disebut  juga  sebagai  kriteria  pada pemilihan  atau  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  memiliki  2  (dua)  langkah  penilaiannya  yaitu  dengan  melakukan penjumlahan pada setiap nilai kriteria dan pada akhirnya dilakukan pembagian. Metode SAW adalah metode yang dipakai pada pencarian solusi pemilihan atau sering disebut dengan metode perangkingan. Metode SAW merupakan metode yang berorientasi pada nilai kriteria dan dijumlahkan langsung dengan nilai alternatif. Sehingga metode SAW sering disebut juga dengan metode penjumlahan terbobot. Metode WP merupakan metode metode yang difungsikan untuk memperoleh nilai perangkingan dengan cara melakukan pengalian setiap altrernatif dengan nilai kriteria[3].
Berikut merupakan beberapa penelitian terkait yang dilakukan oleh  M. ramadhan pada tahun 2021 yangmeneliti mengenai pemilihan siswa berprestasi dengan menggunkan metode  SAW dengan pembobotan ROC dan hasil sebesar 0.9675 sebagai alretnatif terbaik[5] Selanjutnya penelitian yang membahas mengenai pemilihan jurusan pada SMAN 8 Seluma dengan menggunakan metode SAW. yang dilakukan oleh melisa dkk dimana hasilnya adalah perancangan yang menghasilkan tampilan informasi yang akurat dengan alternatif ke-5 sebagai alternatif terbaik[6]. Penelitian terkait yang dilakukan  oleh  Risa  helilintar  dkk  pada  tahun  2020  mengenai  system  pendukung  keputusan  penerima  beasiswa menggunakan  metode  SAW  dimana  Risa  dkk  menggunakan  5  kriteria  dan  5  alternatif  dan  hasilnya  0,88  diperoleh alternatif ke-5 sebagai alternatif terbaik[7]. Penelitian yang dilakukan oleh siti nurlela pada tahun 2021 mengenai jurusan terfavorit dengan menggunakan metode WP dengan hasil penelitian sebesar 0.9568 sebagai alternatif terbaik[8].
Berdasarkan paparan didalam pendahuluan dan penelitian terkait maka penulis melakukan penelitian dengan judul “Perbandingan Metode ROC dan SAW dengan Metode ROC dan WP pada Pemilihan Mahasiswa terbaik”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, peneliti harus melalui beberapa tahapan. Tahapan tersebut akan digambarkan pada bagan 1 dibawah ini.
Selesai Mulai Analisa Pengumpulan Studi literatur Analisa dan Penerapan Metode Penerapan metode Simple Addictive Weighting (SAW)
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
2. Menormalisasi matriks keputusan.
3. Menghitung nilai Preferensi.
Laporan penelitian

## Metode Pembobotan
Metode Rank Order Centroid (ROC) Menghitung nilai bobot pada setiap data kriteria
Penerapan metode Weighted Product (WP)
4. Mempersiapkan matriks keputusan.
5. Menormalisasi matriks keputusan.
6. Menghitung nilai Preferensi akhir
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
Pada  bagan  ada  beberapa  tahapan  yang  telah  disebutkan.  Yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data  studi literatur,  penerapan  metode,  perancangan,  implementasi  dan  pembuatan  laporan.  Tahapan  tersebut  akan  dijelaskan dibawah ini.
a. Identifikasi  Masalah.  Tahap  ini  adalah  tahap  dimana  peneliti  melakukan pengidentifikasian  dalam  pemilihan  Duta Kampus di Universitas Budi Darma.
b. Pengumpulan Data. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi langsung dan dengan melakukan wawancara.
c. Studi  Literatur.  Melakukan  pencarian  informasi  demi  mendapatkan  wawasan  mengenai  duta  kampus  dan  metode WASPAS dan metode ROC.
d. Penerapan  Metode.  Tahapan  ini  dilakukan  setelah  mendapatkan  data  sampel  dan  kriteria  maka  akan  dilakukan perhitungan  demi  mendapatkan  hasil  yaitu  dengan  melakukan  penerapan  metode  yaitu  metode  WASPAS  dengan pembobotan ROC.
e. Perancangan.  Tahapan  perancangan  dilakukan  dengan  perancangan  pengerjaan  penelitian  sehingga  perancangan tersebut akan menggambarkan bagaimana tahaapan seluruh penelitian.
f. Implementasi.tahapan ini merupakan tahapan dimana peneliti mengerjakan semua tahapan penelitian.
g. Dokumentasi. Tahapan ini merupakan tahapan dimana penulis membuat laporan sebagai kokumentasi.
2.2 Mahasiswa
Mahasiswa merupakan unsur paling utama pada perguruan tinggi. Status tersebut merupakan status paling tinggi dalam starata intelek. Oleh karena itu mahasiswa menjadi seorang yang dianggap sangat berpegaruh dalam proses perubahan suatu  bangsa  dan  negara.  Mahasiswa  merupakan  seseorang  yang  sedang  menempuh  jalur  pendidikan  terakhir  [9]. Perjalanan perguruan tinggi setiap tahunnya dilakukan perekrutan mahasiswa. Masyarakat yang tertarik untuk melakukan perkuliahan akan mendaftar. Setiap tahunnya akan dilakukan pendaftaran serta penerimaan. Hal ini menyebabkan dalam suatu  perguruan  tinggi  akan  memperoleh  banyak  mahasiswa  karena  pendidikan  dianggap  menjadi  kebutuhan  pokok. Dalam suatu perguruan tinggi, banyak cara yang dilakukan universitas dalam rangka meningkatkan motivasi mahasiswa menjadi seseorang intelek dan berkulaitas. Salah satu cara memberi motifasi kepada mahasiswa adalah dengan melakukan pemberian penghargaan kepada siswa berprestasi[10]. Dengan adanya duta kampus diharapkan dapat menjadi sosok yang berperan  dalam upaya  meningkatkan  minat  untuk  berprestasi  di  lingkungan  mahasiswa sehingga dengan  adanya  Duta kampus dapat meningkatkan jumlah penghargaan yaitu dengan cara mengikuti berbagai lomba mahasiswa diluar kampus sebagai  perwakilan  kampus[10].  Selain  untuk  memperoleh  prestasi,  kegiatan  tersebut  dapat  dijadikan  ajang  promosi kampus.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
SPK  dibahas  dan  dikembangkan  oleh  Michael  Scoot  Morton  sekitar  tahun  1971.  Pada  pembahasan  pertama  yang dilakukan, Michael Scoot Morton mencetuskan istilah Management Decission System yang dapat diartikan sebagai sistem pendukung keputusan menejemen. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menurut Liang dan Aronson yaitu suatu  sistem  yang  diterapkan  didalam  komputer  dan  cara  kerja  sistem  ini  juga  mengikuti  cara  kerja  komputer  yang interaktif sehingga sistem ini dapat membantu pihak yang sedang kesulitan dalam melakukan pengambilan keputusan[11], [12].  Pengambilan  keputusan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  data-data  berupa  nilai,  selain  itu  model  yang digunakan  juga  sesuai  dengan  model  yang  sudah  ditentukan  oleh  sistem[13].  Berdasarkan  pengertian  SPK  yang diutarakan  oleh  peneliti  terdahulu  mengenai  SPK,  disimpulkan  bahwa  pengertian  SPK  adalah  sebuah  sistem  yang memiliki  pola  yang  terdiri  dari  langkah-langkah  atau  tahapan-tahapan  yang  dikembangkan  untuk  melakukan  proses pengelolaan data alternatif dan kriteria yang digunakan untuk menghasilkan nilai akhir pada setiap alternatif dan hasil akhir  tersebut  dijadikan  solusi  berupa  keputusan.  Solusi  tersebut  dinilai  dengan  membandingkan  nilai  akhir  dimana semakin tinggi nilai akhir alternatif, maka nilai tertinggi akan dijadikan alternatif terbaik dan hasil dari penilaian tersebut objektif[14],[15].

## 2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC merupakan metode yang berfungsi untuk melakukan proses perhitungan nilai bobot pada setiap data kriteria[16]. Menurut penelitian yang dilakukan oleh apriany dkk bahwa Pencarian nilai bobot dengan menggunakan metode ROC dilakukan dengan menitik beratkan nilai terhadap prioritas kriteria yang paling utama atau krteria yang paling penting sebagai kriteria pertama begitu sampai kriteria pendukung[17][18]. Berikut rumus matematis dari metode ROC[19][20]:
𝐾𝑟 1 ≥ 𝐾𝑟 2 ≥ 𝐾𝑟 3 ≥ ⋯ ≥ 𝐾 𝑚 (1)
Maka dihasilkan:
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥ ⋯ ≥ 𝐶 𝑚 (2)
Mencari W menggunakan persamaan berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (3)
Dengan ketentuan bahwa total 𝑊 𝑚 harus bernilai 1.
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode yang ada dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode Simple Additive Weighting (SAW) dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Disebut dengan istilah tersebut,  dikarenakan  pada  dasarnya Simple  Additive  Weighting (SAW)  akan  melakukan  penjumlahan  terbobot  untuk semua atribut pada setiap alternatif. Konsep dasar pada metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[5]. Adapun langkah-langkah dalam Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut[21][22]:
a. Mempersiapkan matriks keputusan.
Dalam pembentukan matriks keputusan yang didapatkan dari nilai alternatif dan nilai kriteria yang dilakukan dengan persamaan matriks sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (4)
Keterangan : X ij = Matriks keputusan i = Alternatif (baris)
j = Atribut atau kriteria (kolom)
n  = Jumlah atribut
m  = Jumlah alternatif
b. Menghitung matriks normalisasi.
Dalam tahap ini digunakan untuk merubah nilai dari setiap atribut ke dalam skala 0-1 dengan memperhatikan jenis kriterianya dengan persamaan sebagai berikut :
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (5)
Keterangan : R ij = Matriks yang ternormalisasi Max X ij = Nilai yang paling tinggi pada kolom ke-j Min X ij = Nilai yang paling rendah pada kolom ke-j X ij = Matriks keputusan
c. Menghitung nilai preferensi.
Dalam  tahap  ini  merupakan  tahap  utama  dimana  mengalikan  semua  attribute  dengan  bobot  kriteria  pada  setiap alternatif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Keterangan : V I = Nilai preferensi W j = Bobot R ij = Matriks yang ternormalisasi
j = Kriteria / attribute
n  = Jumlah kriteria / attribute

## 2.6 Metode Weighted Product
metode Weighted Product (WP) merupakan metode yang dipakai pada pengambilan keputusan dengan cara melakukan perhitungan  matematis  yaitu  melakukan  perkalian  setiap  kriteria  dengan  tujuan  untuk  menghubungkan  antara  atribut alternatif  dan  kriteria  kemudian  hasilnya  akan  dipangkatkan  dengan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  yang bersangkutan[23].
a. Mempersiapkan matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯
𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (7)
b. Menghitung matriks normalisasi.
𝑠 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
c. Menghitung nilai preferensi.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋𝑖𝑗𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋𝑖𝑗 ∗ )𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif
Data  alternatif  merupakan  data  yang  akan  dijadikan menjadi  sampel  pada  saat  proses  perhitungan.  Data  ini  diperoleh langsung dari tempat dilakukan riset.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A 1 Ridho Saragih A 2 Roma Damanik A 3 Frada Sagala A 4 Denada Siregar A 5 Frans Saragih A 6 Endin Simarmata A 7 Sapadi Sinebang

## 3.2 Data Kriteria
Dalam pemecahan permasalahan dengan menggunakan SPK, ada beberapa data yang harus dimiliki, salah satu data yang harus dimiliki yaitu kriteria. Kriteria merupakan suatu acuan atau tolak ukur dalam melakukan suatu penilaian. Kriteria juga dianggap sebagai alat pemetaan yang menjadi dasar dalam melakukan suatu penilaian. Pada penelitian menggunakan SPK,  Data  kriteria  dibutuhkan  dalam  proses  perhitungan metode.  Pada  penelitian  mengenai  pemilihan  Duta  Kampus, kriteria yang dijadikan sebagai acuan dalam pemilihan Duta Kampus dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Kriteria (Benefit/Cost) C 1 IPK Benefit C 2 Prestasi Benefit C 3 Public speaking Benefit C 4 Pengetahuan umum Benefit C 5 Keaktifan berorganisasi
Benefit
Pada tabel data alternatif, masih ada data yang berbentuk linguistik. Sehingga garis diubah kedalam bentuk angka dengan menggunakan pembobotan.
Tabel 3. Bobot Kriteria C 3 dan C 4 Keterangan  Bobot Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1 Tabel 5 . Bobot Kriteria Jumlah C 5 Keterangan Bobot Sangat Aktif 3 Aktif 2 Cukup Aktif 1
3.3 Data Rating kecocokan Alternatif dan Kriteria Tabel 6 . Data Rating Kecocokan Alternatif Dan Kriteria
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 3.25 3 3 2 2 A 2 3.41 1 1 2 2 A 3 3.44 2 1 3 2 A 4 3.57 3 1 1 1 A 5 3.65 2 1 1 1
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
A 6 3.00 3 3 2 3 A 7 3.78 3 3 3 2

## 3.4 Penerapan Metode ROC
Berikut merupakan tahapan dari metode ROC:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.09
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Berdasarkan nilai yang diperoleh pada pembobotan ROC diperoleh tabel 6 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai bobot untuk setiap Kriteria Kriteria Keterangan bobot Jenis C 1 IPK 0.456 Benefit C 2 Prestasi 0.256 Benefit C 3 Public speaking 0.156 Benefit C 4 Pengetahuan umum 0.09 Benefit C 5 Keaktifan berorganisasi 0.04 Cost

## 3.5 Penerapan Metode SAW
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode WP dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini: a. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 3.25 3 3 2 2 3.41 1 1 2 2 3.44 2 1 3 2
3.57 3 1 1 1 3.65 2 1 1 1 3.00 3 3 2 3 3.78 3 3 3 2]
b. Menghitung Matriks terormalisasi
Untuk kriteria C 1 ( Benefit )
𝑅 11 = 3.25 3.78 = 0.8598
𝑅 21 = 3.41
3.78 = 0.9021
𝑅 31 = 3.44 3.78 = 0.9101
𝑅 41 = 3.57 3.78 = 0.9444
𝑅 51 = 3.65 3.78 = 0.9656
𝑅 61 = 3.00 3.78 = 0.7937
𝑅 71 = 3.78 3.78 = 1.0000
Untuk kriteria C 2 ( Benefit )
𝑅 12 = 3 3 = 1.0000
𝑅 22 = 1 3 = 0.3333
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
𝑅 32 = 2 3 = 0.6667
𝑅 42 = 3 3 = 1.0000
𝑅 52 = 2 3 = 0.6667
𝑅 62 = 3 3 = 1.0000
𝑅 72 = 3 3 = 1.0000
Untuk kriteria C 3 ( Benefit )
𝑅 13 = 3 3 = 1.0000
𝑅 23 = 1 3 = 0.3333
𝑅 33 = 3 3 = 0.3333
𝑅 43 = 1 3 = 0.3333
𝑅 53 = 1 3 = 0.3333
𝑅 63 = 3 3 = 1.0000
𝑅 73 = 3 3 = 1.0000
Untuk kriteria C 4 ( Benefit )
𝑅 14 = 2 3 = 0.6667
𝑅 24 = 2 3 = 0.6667
𝑅 34 = 3 3 = 1.0000
𝑅 44 = 1 3 = 0.3333
𝑅 54 = 1 3 = 0.3333
𝑅 64 = 2 3 = 0.6667
𝑅 74 = 3 3 = 1.0000
Untuk kriteria C 5 ( Cost)
𝑅 15 = 2 3 = 0.6667
𝑅 25 = 2 3 = 0.6667
𝑅 35 = 2 3 = 0.6667
𝑅 45 = 1 3 = 0.3333
𝑅 55 = 1 3 = 0.3333
𝑅 65 = 3 3 = 1.0000
𝑅 75 = 2 3 = 0.6667
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  yang  telah  diperoleh  diatas  maka  dapat  dibentuk  tabel  nilai  matriks ternormalisasi yang dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Matriks Ternormalisasi
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
A 1 0.7500  1.0000  0.2500  0.6000  0.7000 A 2 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  0.6563 A 3 0.2500  0.6667  0.7500  0.2000  0.8400 A 4 0.2500  0.3333  0.5000  0.4000  1.0000 A 5 0.7500  0.6667  0.5000  0.2000  0.8750 A 6 0.7500  0.3333  0.2500  0.4000  0.8077 A 7
0.7500  0.3333  0.5000  0.6000  1.0000
Setelah memperoleh tabel 10 diatas, maka dapat dilaksanakan tahap selanjutnya yaitu menghitung nilai preferensi.
c. Menghitung nilai preferensi
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pencarian  nilai  preferensi.  Pencarian  nilai  preferensi  dapat  dilakukan dengan  melakukan  formula  matematis  yaitu  dengan  melakukan  penjumlahan  setiap  hasil  kali  antara  nilai  dari  setiap matriks ternormalisasi dengan nilai bobot setiap kriteria.
𝑉 1 =(0.456 ∗ 0.8598) + (0.256*1.0000) + (0.156*1.0000) + (0.09*0.6667) + (0.04*0.6667) = 0.8907 𝑉 2 =(0.456 ∗ 0.9021) + (0.256 ∗ 0.3333) + (0.156 ∗ 0.3333) + (0.09 ∗ 0.6667) + (0.04 ∗ 0.6667 ) =0.6354 𝑉 3 =(0.456 ∗ 0.9101) + (0.256 ∗ 0.6667) + (0.156 ∗ 0.3333) + (0.09 ∗ 1.0000) + (0.04 ∗ 0.6667 ) = 0.7543 𝑉 4 =(0.456 ∗ 0.9444) + (0.256 ∗ 1.0000) + (0.156 ∗ 0.3333) + (0.09 ∗ 0.3333) + (0.04 ∗ 0.3333 ) = 0.7820 𝑉 5 =(0.456 ∗ 0.9656) + (0.256*0.6667) + (0.156*0.3333) + (0.09*0.3333) + (0.04*0.3333)= 0.7063 𝑉 6 =(0.456 ∗ 0.7937) + (0.256 ∗ 1.0000) + (0.156 ∗ 1.0000) + (0.09 ∗ 0.6667) + (0.04 ∗ 1.0000 ) = 0.8739 𝑉 7 =(0.456 ∗ 1.0000) + (0.256 ∗ 1.0000) + (0.156 ∗ 1.0000) + (0.09 ∗ 1.0000) + (0.04 ∗ 0.6667 ) = 0.9847

## 3.6 Penerapan Metode WP
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode SAW dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini:
a. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 3.25 3 3 2 2 3.41 1 1 2 2
3.44 2 1 3 2
3.57 3 1 1 1 3.65 2 1 1 1 3.00 3 3 2 3 3.78 3 3 3 2]
b. Menghitung Matriks terormalisasi S 1 = (3.25 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (3 0.156 ) ∗ (2 0.09 ) ∗ (2 0.04 ) = 0.8855 S 2 = (3.41 0.456 ) * (1 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (2 0.09 ) ∗ (2 0.04 ) = 0.5756 S 3 = (3.44 0.456 ) * (2 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (3 0.09 ) ∗ (2 0.04 ) = 0.7158 S 4 = (3.57 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (1 0.09 ) ∗ (1 0.04 ) = 0.7116 S 5 = (3.65 0.456 ) * (2 0.256 ) ∗ (1 0.156 ) ∗ (1 0.09 ) ∗ (1 0.04 ) = 0.6479 S 6 = (3.00 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (3 0.156 ) ∗ (2 0.09 ) ∗ (3 0.04 ) = 0.8677 S 7 = (3.78 0.456 ) * (3 0.256 ) ∗ (3 0.156 ) ∗ (3 0.09 ) ∗ (2 0.04 ) = 0.9839
c. Menghitung nilai preferensi
𝑉 1 = 0.8855 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1643 𝑉 2 = 0.5756 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1068 𝑉 3 = 0.7158 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1328 𝑉 4 = 0.7116 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1321 𝑉 5 = 0.6479 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1203 𝑉 6 = 0.8677 0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1610
𝑉 7 =
0.9839
0.8855+0.5756+0.7158+0.7116+0.6479+0.8677+0.9839 = 0.1826
Setelah melakukan perhitungan dari metode SAW dan WP diperoleh tabel perangkingan yang dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini:
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
Tabel 9. Hasil perangkingan setiap alternatif
Alternatif Keterangan Nilai SAW Peringkat      Nilai WP  Peringkat A 1 Ridho Saragih 0.8907 2 0.1643 2 A 2 Roma Damanik 0.6354 7 0.1068 7 A 3 Frada Sagala 0.7543 5 0.1328 5 A 4 Denada Siregar 0.7820 4 0.1321 4 A 5 Frans Saragih 0.7063 6 0.1203 6 A 6 Endin Simarmata 0.8739 3 0.1610 3 A 7 Sapadi Sinebang 0.9847 1 0.1826 1
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan dua metode diperoleh yaitu metode pertama SAW dengan nilai sebesar 0.9847 sebagai alternatif terbaik dengan kode A 7 atas nama sapadi Sinebang. Dibandingkan dengan metode  WP  dengan  hasil  sebesar  0.1826  sebagai  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  atas  nama  Sapadi  Sinebang  sebagai alternatif  terbaik.  Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  tersebut  bahwa  kedua  metode  tersebut menghasilkan nilai yang berbeda namun mendapatkan rangking yang sama yang berarti hasil keputusan yang diperolwh adalah sama.

## 4. KESIMPULAN
Derdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  dengan  membangun  sebuah  sistem  dengan menggunakan SPK dengan  mengimplementasikan perbandingan metode SAW dan WP  menghasilkan keputusan yang sama sehingga dengan digunakannya dua metode sekaligus dengan hasil keputusan yang sama dapat disimpulkan bahwa keputusan tersebut memiliki tingkat keakuratan yang lebih besar dan layak untuk dipertimbangkan. Nilai yang diperoleh yaitu  metode  pertama  SAW  dengan  nilai  sebesar  0.9847  sebagai  alternatif  terbaik  dengan  kode  A 7 atas  nama  sapadi Sinebang. Dibandingkan dengan metode WP dengan hasil sebesar 0.1826 sebagai alternatif dengan nilai tertinggi atas nama Sapadi Sinebang sebagai alternatif terbaik.  Dengan adanya hasil penelitian ini dan jika dibandingkan dengan hasil penelitian sejeniis disimpulkan bahwa hasil dari perhitungan menggunakan dua metode sekaligus jelas lebih akurat dan terpercaya. Sehingga Menghasilkan informasi yang akurat dan terpercaya sehingga dapat membantu pihak yang sedang mengalami kesulitan dalam membuat suatu keputusan.

## REFERENCES
[1] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, p. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[2] Y.  S.  Siregar  and  D.  Handoko,  “Analisa  Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode  MOORA  dan  ELECTRE  dalam  Penerima Beasiswa PPA,” Blend Sains J. Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 114–126, 2022, doi: 10.56211/blendsains.v1i2.135.
[3] Y. E. Chintyari and T. Prihatin, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Guru Berprestasi Pada SMP Islam Pondok Duta,” Jitk , vol. 3, no. 2, pp. 133–138, 2018.
[4] C. F. Sianturi, L. T. Sianturi, U. Hasanah, Khairunnisa, and Mesran, “Decision Support System for Accepting Pre-Employment Cards  during  the  Covid-19  Pandemic  Using  the  Method  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3218.
[5] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/655.
[6] R. S. P. Melisa Elistri, Jusuf Wahyudi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta. Graha Ilmu.,” J. Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , vol. 10, no. 2, p. 361, 2014.
[7] R.  Helilintar,  W.  W.  Winarno,  and  H.  Al  Fatta,  “Penerapan  Metode  SAW  dan  Fuzzy  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, p. 89, 2016, doi: 10.24076/citec.2016v3i2.68.
[8] S. Nurlela, A. Akmaludin, S. Handianti, and L. Yusuf, “Penyeleksi Jurusan Terfavorit Pada SMK Sirajul Falah dengan Metode SAW,” 2021.
[9] R. Yudiati and A. Annisa, “PELATIHAN PENINGKATAN INTERPERSONAL DAN INTRA PERSONAL SKILL CALON DUTA KAMPUS MAHASISWA FKIP UNIVERSITAS WIRARAJA,” J. Pengabdi. Mandiri , vol. 2, no. 2, pp. 791–796, 2023.
[10]  N. N. U. R. SHOLEHAH, A. PRIHANTARA, and L. P. WANTI, “TUGAS AKHIR: SISTEM INFORMASI SELEKSI DUTA KAMPUS (STUDI KASUS: POLITEKNIK NEGERI CILACAP).” Politeknik Negeri Cilacap, 2022.
[11]  S. Khoiriyah, Y. Yunita, and A. Junaidi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Crew Store Terbaik Menggunakan Metode Profile  Matching  di  PT  Sumber  Alfaria  Trijaya,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  2,  no.  2,  p.  27,  2019,  doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.668.
[12]  N. Hijriana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA TINGKAT,” vol. 3, no. 2, pp. 90–96, 2018.
[13]  P.  P.  Santika,  I.  P.  S.  Handika,  K.  K.  Widiartha,  M.  D.  W.  Aristana,  and  W.  Welda,  “KOMPARASI  METODE  AHP–ROC DALAM PENENTUAN PRIORITAS ALTERNATIF TERBAIK,” J. Krisnadana , vol. 1, no. 3, pp. 59–67, 2022.
[14]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  S. B. S. Pandi Barita Nauli Simangunsong, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi . Yayasan Kita Menulis, 2019.
[16]  A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 127–131, 2020, doi:
Denissa A. Putri, Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Mahasiswa Terbaik
10.1109/MECnIT48290.2020.9166640.
[17]  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.
[18]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  Dalam  Penentuan  Penerimaan  Frontliner  Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[19]  R. Khalida, B. Bangun, M. Mesran, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)  dalam  Penerimaan  Asisten  Perkebunan,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  937,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[20]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS),” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September, p. 813, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.88.
[21]  R. Ristiana and Y. Jumaryadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple  Additive  Weighting),” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  25–30,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[22]  T.  Panggabean  and  Y.  F.  Manalu,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  dalam  Pemberian  Reward  Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” vol. 5, pp. 1667–1673, 2021.
[23]  S.  Susliansyah,  R.  R.  Aria,  and  S.  Susilowati,  “Sistem  Pemilihan  Laptop  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Product (Wp),” Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 15–20, 2019.