Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 5 No. 1, Juni, 2021, Hal. 31-40 DOI: 10.29408/edumatic.v5i1.3252
Penerapan Metode Rank Order Centroid dan Additive Ratio Assessment Pada Aplikasi Rekomendasi Supplier
Ronny Addenan* 1 , Wilda Susanti 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia email: ronnyaddenan240@gmail.com* 1 , wilda@lecturer.pelitaindonesia.ac.id 2

## (Received: 14 Maret 2021/ Accepted: 15 April 2021 / Published Online: 20 Juni 2021)

## Abstrak
PT.Yanmarindo  Perkasa  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  mesin diesel engine ,  generator,  alat  perkakas  dan spare  part mesin.  Banyak supplier yang  ingin mendistribusikan  barangnya  melalui  PT  Yanmarindo  Perkasa,  sehingga  menuntut  perusahaan  untuk memilih supplier yang  tepat,  guna  menjamin  kelancaran  pemenuhan  stok  barang.  Proses  pemilihan supplier masih  dilakukan  secara  manual  dengan  kriteria  yang  terbatas  pada  kriteria  kuantitatif, sehingga  proses  menjadi  lama  dan  hasil  kurang  tepat.  Tujuan  penelitian  ini  membangun  sistem penunjang keputusan untuk rekomendasi supplier secara cepat dan tepat dalam memenuhi kebutuhan perusahaan.  Proses  pemilihan supplier menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC)  untuk pembobotan  kriteria  dan Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  untuk  perangkingan.  Nilai  ARAS  yang didapat  berupa  nilai  K  yang  di ranking untuk  mendapatkan  supplier  terbaik  dengan  menggunakan sistem pendukung keputusan berbasis komputerisasi. Penerapan kedua metode ini dapat mempercepat hasil keputusan, tidak memakan waktu yang lama dan hasil yang didapat juga maksimal.
Kata  kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan, Supplier , Rank  Order  Centroid,  Additive  Ratio Assessment .

## Abstract
PT.Yanmarindo  Perkasa  is  a  company   in  the  sale  of  diesel  engines,  generators,  tooling  tools  and engine spare parts. Many suppliers  want to  distribute their goods through PT.Yanmarindo Perkasa, thus demanding the company to choose the right supplier, in order to ensure the smooth fulfillment of stock  items.  The  process  of  selecting  suppliers  is  still  done  manually  with  criteria  limited  to quantitative criteria, so that the process takes a long time and the results are not precise. The purpose of this study is to build a decision support system for supplier recommendations quickly and precisely in meeting the company's needs. The supplier selection process uses the Rank-Order Centroid (ROC) method in weighting the criteria and the Additive Ratio Assessment (ARAS) for ranking. ARAS value obtained  is  the  K  value  that  is  ranked  to  get  the  best  supplier  by  using  a  computerized  decision support system. The application of these two methods can speed up the results of decisions, does not take a long time and the results obtained are also maximum.
Keywords: Decision Support System, Supplier, Rank Order Centroid, Additive Ratio Assessment.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  memberikan  dampak  dalam  kehidupan kita baik positif maupun negatif. Dalam dunia bisnis, kemajuan teknologi yang pesat tersebut menyebabkan proses pengambilan keputusan juga membutuhkan teknologi informasi. Di era globalisasi  ini  perusahaan  dituntut  untuk  bergerak  cepat  dalam  pengambilan  keputusan  dan tindakan  yang  tepat.  Pengambilan  suatu  keputusan  merupakan  sesuatu  yang  penting  dalam menentukan  keputusan  yang  harus  diambil  dalam  menghadapi  persaingan  dunia  bisnis.
Pengambilan keputusan dipengaruhi oleh beberapa aspek, hal ini yang dapat mempengaruhi kecepatan pengambilan keputusan yang cepat dan akurat oleh decision maker (Fella, Susant, & Nora, 2020; Majdi, 2017).
PT.Yanmarindo Perkasa merupakan perusahaan distributor yang berhubungan langsung dengan supplier dan customer yang berorientasi ingin memuaskan customer , dan banyaknya supplier yang  ingin  mendistribusikan  barangnya  melalui  PT.Yanmarindo  Perkasa,  maka perusahaan diharuskan untuk memilih supplier yang dapat menjalin kerja sama dengan baik dan  menguntungkan  guna  menjamin  kelancaran  operasional  perusahaan  dan  pemilihan supplier di PT.Yanmarindo Perkasa ini sangat berpengaruh pada kelancaran pemenuhan stok barang, jika kriteria tidak sesuai maka perusahan tidak dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dengan  maksimal.  Disinilah  peran  SPK  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam memilih rekomendasi supplier dan Tujuannya adalah menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas dengan melakukan pemilihan supplier yang handal sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan (Wardani, Parlina, & Revi, 2018).
Proses  penentuan supplier saat  ini  masih  kurang  efisien,  padahal  proses  pemenuhan kebutuhan  ini  sering  dilakukan.  Penentuan supplier selama  ini  masih  dilakukan  secara manual dengan mempertimbangkan aspek harga dan penilaian yang bersifat subjektif seperti pelayanan  sedangkan  dalam  sistem  yang  baru,  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan pertimbangan dalam pemilihan rekomendasi supplier adalah harga, pelayanan (komunikasi & attitude ), limit, termin, kecepatan respon dan garansi. Sistem  yang dilakukan secara manual dengan kriteria yang sudah ada sebelumnya tentu tidak dapat memberikan hasil yang akurat dalam  menentukan  rekomendasi  supplier,  karena  kriteria  yang  digunakan  untuk  seleksi supplier hanya  harga  dan  tidak  bersifat  objektif.  Padahal  kriteria  lain  yang  non  cost  sangat mempengaruhi penilaian dan dapat digunakan untuk menilai kinerja supplier . Pada  penelitian  sebelumnya  dalam  sistem  keputusan  pemilihan supplier yang dilakukan,  telah  ada  yang  menggunakan  metode  MOORA,  SAW,  WP  dan  lainnya  seperti Pemilihan Supplier Obat  yang  tepat  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (Trimulia, Defit,  &  Nurcahyo,  2018).  Penentuan Supplier Bahan  Baku  Restaurant  XO  Suki Menggunakan  Metode Weight  Product (Laila  &  RMS,  2019)  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Barang  Menerapkan  Metode  MOORA  (Mesran,  2018)  dimana  metode yang  digunakan  semua  untuk  pengambilan  keputusan  pemilihan  suplier  berdasarkan  bobot nilai  dan  kriteria.    Metode Rank  Order  Centroid dan Additive  Ratio  Assessment ,  dilakukan pada objek yang berbeda seperti pemilihan Jaksa Terbaik (Ndruru, 2020), Pemilihan Kepala Lingkungan  (Handayani,  Syahrizal,  &  Tampubolon,  2019),  Penilaian  Kinerja  Karyawan (Mesran,  Afriany,  &  Sahir,  2019)  dan  belum  ada  untuk  rekomendasi supplier .  Metode  ini melakukan perhitungan bobot menggunakan Rank Order Centroid agar pembobotan terhadap kriteria  menjadi  lebih  baik  karena  ROC  merupakan  metode  sederhana  yang  dapat menghasilkan nilai bobot terhadap kriteria yang digunakan (Badaruddin, 2019) menghasilkan kinerja  tertinggi  dalam  dalam  hal  identifikasi  alternatif  (Ahn,  2011)  serta  mengatasi  proses pembobotan atribut dalam pengambilan keputusan (Lubis, Sihombing, & Nababan, 2020) dan Metode Additive Ratio Assessment yang  secara garis besar banyak melakukan  perangkingan dengan  cara  membandingkan  dengan alternative lainnya  sehingga  mendapatkan  hasil  yang ideal dan terbaik (Zavadskas & Turskis, 2010; Pratiwi et al., 2019;Supriyanto et al., 2019).
Atas  dasar  permasalahan  diatas  maka  dirancang  sistem  pendukung  keputusan rekomendasi supplier berbasis  komputer.  Pemilihan supplier perlu  dilakukan  untuk mendapatkan supplier yang  mampu  memenuhi  kebutuhan  perusahaan  secara  konsisten  dan apabila supplier kurang  bertanggung  jawab  dan  respons  terhadap  pemenuhan  permintaan maka akan menimbulkan masalah antara lain terjadinya kesalahan fatal  di perusahaan dalam pemilihan  rekomendasi supplier dalam  pemenuhan  kebutuhan  perusahaan  (Mesran,  2018).
Proses pemilihan supplier dilakukan dengan cara mengevaluasi supplier dan membandingkan dengan  menggunakan  kriteria  dan  bobot  yang  sesuai  menggunakan  model  yang  tepat  yaitu Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS). Sehingga hal ini dapat membantu  perusahaan  dalam  melakukan  pemilihan supplier yang  tepat  untuk  memenuhi kebutuhan produk sesuai dengan yang diharapkan.

## METODE
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  SDLC, memiliki beberapa tahapan seperti yang terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metode System Development Life Cycle (SDLC)
Planning ,  yaitu  dengan  mengumpulkan  data  yang  ada  dan  diperlukan  dengan melakukan wawancara, observasi, dan menyimpulkan kegiatan-kegiatan yang berlangsung di PT.  Yanmarindo  Perkasa  khususnya  dalam  pemilihan  rekomendasi  supplier  (Laila  &  RMS, 2019). Analysis ,  Dalam  tahapan  ini  peneliti  menganalisis  dan  menemukan  bahwa  sistem dalam  pemilihan  rekomendasi  supplier  dalam  pemenuhan  kebutuhan  perusahaan  masih bersifat konvensional atau manual (Rizki & Mulyati, 2020; Sakti et al., 2020). Design , Pada tahap  ini,  pengembang  akan  mendesain  rancangan  sistem  baru  yang  berjalan  sesuai  dengan input , proses, dan output yang akan dihasilkan oleh sistem baru. Rancangan sistem baru pun disesuaikan dengan kebutuhan dan permintaan dari user (Kwok & Susanti, 2019).
Development ,  Setelah  melakukan  perancangan,  membuat  sistem  baru  menggunakan pemrograman Delphi 7 dan database MySQL  sebagai media penyimpanan database . Untuk membangun  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  rekomendasi supplier ,  peneliti menerapkan  metode  ROC  dan  ARAS  sebagai  metode  perhitungan  dalam  pemilihan rekomendasi  supplier. Testing , Tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  yang  telah  dibuat, menguji  kelayakan  sistem  untuk  diterapkan  dalam  perusahaan  dan  apakah  ada  terjadi error atau  hal  -  hal  yang  tidak  normal  yang  terjadi  pada  program  tersebut  (Muntohar,  2020). Implementation , Tahapan ini program telah selesai dibuat dan diuji coba apakah sudah baik untuk  digunakan  dan  melakukan  training  user  dalam  penggunaan  sistem. Maintenance , Peneliti akan melakukan pemeliharaan sistem untuk menjaga agar tidak ada bug yang terjadi atau gangguan yang lainnya. Namun pemeliharaan sistem masih bersifat manual dan peneliti diharuskan  datang  ke  perusahaan  karena  sistem  masih  bersifat offline menggunakan Pemrograman Delphi 7.

## Planning
Analysis
Design Development Testing Implementation Maintenance

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Atas  berbagai  kekuatan  yang  dimiliki  perusahaan  yang  masih  harus  ditingkatkan, kelemahan  yang  harus  diperbaiki,  kesempatan  yang  ada  dan  ancaman  yang  harus diminimalisir  maka  diusulkan  sebuah  SPK  rekomendasi  supplier  pada  PT.Yanmarindo Perkasa dengan menerapkan metode ROC dan ARAS. Disamping rancangan SPK penentuan supplier berbasis  komputer  yang  sebelumnya  masih  dilakukan  secara  manual  dengan menggunakan spread  sheet ,  langkah  penting  dalam  proses  perancangan  adalah  dengan melakukan  pemodelan  grafik.  Penelitian  ini  menggunakan  pemodelan  grafik  UML  untuk membuat model rancangan SI baru. Berikut ini dijabarkan model grafis UML untuk SI baru dimulai dari Usecase Diagram , Activity Diagram , Object Diagram dan Class Diagram .
Usecase  Diagram ditetapkan  paling  awal  untuk  menjelaskan  secara  umum  interaksi antara  lingkungan  luar  dengan  sistem.  Artinya,  tiap usecase menyatakan  kejadian  yang dilakukan aktor terhadap sistem di mana aktor utama adalah kepala pembelian dan pimpinan. Gambar  2  menggambarkan  rancangan usecase  diagram sistem  baru  di  mana  kepala pembelian  membuka  aplikasi  dan  melakukan  login,  lalu  menetapkan  kriteria  lalu  proses metode  ROC  dan  mengisi  penilaian supplier lalu  proses  metode  ARAS  dan  mendapatkan hasil  perangkingan  supplier.  Setelah  itu  kepala  pembelian  akan  mencetak  laporan, sebelumnya  pimpinan  akan  membuka  aplikasi  dan  login  lalu  memvalidasi  laporan  tersebut setelah itu kepala pembelian bisa mencetak laporan pemilihan supplier tersebut.
Gambar 2. Usecase Diagram
Aktivitas yang terjadi pada gambar 3 menunjukkan aliran kerja pada sistem perusahaan yang  baru.  Terlihat  ada start  state berupa  simbol  lingkaran  kecil  berwarna  hitam  yang menunjukkan awal aktivitas sistem. Aktivitas sistem dimulai dengan membuka aplikasi dan dilanjutkan dengan login ke dalam  sistem, setelah itu kepala pembelian menetapkan kriteria dan terjadi proses perhitungan bobot metode ROC. Kemudian kepala pembelian mengisi data penilaian supplier dan  terjadi  proses  perhitungan  metode  ARAS  yang  akan  menghasilkan supplier terbaik,  lalu  hasil supplier terbaik  tersebut  akan  di  validasi  terlebih  dahulu  oleh pimpinan dan kemudian akan dicetak laporan supplier terbaik oleh kepala pembelian. Activity
Diagram ini  diakhiri  dengan end  state yaitu  berupa  simbol  lingkaran  kecil  dengan  arsiran berwarna hitam tidak penuh.
Gambar 3. Activity Diagram
Gambar  4  merupakan Form  Login ,  dimana  user  melakukan login dengan  memasukan username dan password untuk bisa akses kedalam sistem. Selanjutnya, gambar 5 merupakan Form Tampilan  Input  Data  Penilaian  Supplier,  dimana user menginput  tanggal,  kategori supplier ,  nama supplier, dan  penilaian.  Sementara  itu,  gambar  6  merupakan Form Perhitungan  Penilaian Supplier yang  digunakan  sebagai  perhitungan  rekomendasi supplier dan juga hasil perangkingan rekomendasi supplier .
Gambar 4. Form Login
Gambar 5. Form Tampilan Input Data Penilaian Supplier

## Gambar 6. Form Perhitungan Penilaian Supplier Pembahasan
Metode  SPK  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  metode  ROC  dan  ARAS.  Metode ARAS  ini  sangat  mudah  dan  sederhana  dalam  menghasilkan  keputusan.  Namun  dalam penerapan  metode  ARAS  bobot  masih  dihasilkan  dengan  pemberian  nilai  langsung  dalam proses perangkingan. Hal ini tentu memberikan kelemahan besar dalam perangkingan metode ARAS,  agar  pembobotan  terhadap  kriteria  menjadi  lebih  baik  maka  penulis  menggunakan metode  ROC  yang  merupakan  metode  sederhana  yang  dapat  menghasilkan  nilai  bobot terhadap beberapa kriteria yang digunakan (Ndruru, 2020). Berikut Alur perhitungan beserta hasil perhitungan (lihat gambar 7).

## Gambar 7. Alur Perhitungan

## Menentukan Kriteria Berdasarkan Prioritas.
Adapun  kriteria  dan  bobot  pemilihan supplier ,  kriteria  yang    ada  sudah  ditentukan berdasarkan  prioritas  di  mana  harga  lebih  penting  daripada  pelayanan,  pelayanan  lebih penting daripada limit dan seterusnya (lihat tabel 1).

## Data Penilaian Supplier
Pada  tabel  2,  tabel  data  penilaian  supplier,  yaitu  data  sampel  yang  digunakan  untuk melakukan penilaian, dan penilaian yang ada meliputi harga, pelayanan yang terbagi menjadi 2 yaitu komunikasi dan attitude, limit, termin, kecepatan respons dan garansi .

## Konversi Nilai Berdasarkan Nilai Range
Pada  tabel  3,  tabel  data  penilaian  yang  telah  dinormalisasi  berdasarkan  range  nilai,  di mana tiap kriteria telah ditentukan range nilai dari 1 sampai dengan 5.

## Tabel 1. Tabel Data Kriteria & Hasil Bobot Kriteria
Id_Kriteria Nama_Kriteria Sub Kriteria Jenis Bobot C1 Harga Benefit 0.408 C2 Pelayanan Komunikasi Benefit 0.242 Attitude C3 Limit Benefit 0.158 C4 Termin Benefit 0.103 C5 Kecepatan Respons Benefit 0.061 C6 Garansi Benefit 0.028

## Menghitung Nilai Bobot Berdasarkan Prioritas Kriteria
Adapun  penetapan  prioritas  kriteria  dan  perhitungan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria penilaian supplier dijelaskan sebagai berikut (Handayani et al., 2019): Jika Cr 1 ≥ Cr 2 ≥ Cr 3 ≥ . . . ≥ Cr n , Maka W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ . . . ≥ W n . Jika k merupakan banyaknya kriteria, maka :
W1 = 1 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 k k W2 = 0 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 k k W3 = 0 + 0 + 1 3 + ⋯ + 1 k k W4 = 0 + ⋯ + 0 + 1 k k
Berikut adalah perhitungan Metode ROC sesuai dengan kriteria pada tabel 1.
W1  =  (1  +  1/2  +  1/3  +  1/4  +  1/5  +  1/6)  / 6  =  0.408 W2  =  (0  +  1/2  +  1/3  +  1/4  +  1/5  +  1/6)  / 6  =  0.242 W3  =  (0  + 0 +  1/3  +  1/4  +  1/5  +  1/6)  / 6  =  0.158 W4  =  (0  + 0 + 0 +  1/4  +  1/5  +  1/6)  / 6  =  0.103 W5  =  (0  + 0 + 0 + 0 +  1/5  +  1/6)  / 6  =  0.061 W6  =  (0  + 0 + 0 + 0 + 0 +  1/6)  / 6  =  0.028 Tabel 2. Tabel Data Penilaian Supplier Nama Supplier Harga (Juta) Pelayanan Limit (Juta) Te rm in Respon s Garans i Komuni kasi Attitude Alva Anugerah, PT > 10 - 15 Bagus Baik ≤ 30 45 Cukup Bagus 0 Aditya Graha, PT > 5 - 8 Bagus Sangat Baik > 30 - 50 30 Kurang Bagus 6 Abadi Sentosa, PT > 8 - 10 Kurang Bagus Kurang Baik > 50 - 80 60 Bagus 3 Batang Hari Jaya > 5 - 8 Bagus Baik > 30 - 50 30 Bagus 3 Asia Bearing > 10 - 15 Sangat Bagus Sangat Baik ≤ 30 60 Kurang Bagus 12

## Menghitung Nilai Matriks Keputusan Setiap Kriteria
Pada  tabel  4  adalah  data  hasil  perhitungan  matriks  keputusan  yang  didapat  dari  nilai alternatif setiap kriteria dibagi dengan nilai total setiap kriteria. Total setiap kriteria didapat dari penjumlahan nilai max dan nilai semua alternatif setiap kriteria.
Tabel 3.Tabel Data Penilaian Setelah Dinormalisasi Id Supplier Harga  Pelayanan  Limit  Termin  Respons  Garansi MAX 5 10 4 3 4 5 1 761A0001 2 8 1 2 3 1 2 761A0002 4 9 2 1 2 3 3 761A0003 3 4 3 3 4 2 4 761B0001 4 8 2 1 4 2 5 021A0001 2 10 1 3 2 5 TOTAL 19 49 12 13 19 18 Tabel 4. Tabel Data Hasil Perhitungan Matriks Keputusan Criteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 0.2105  0.2041  0.2500  0.2308  0.2105  0.2778 1 761A0001 0.1053  0.1633  0.0833  0.1538  0.1579  0.0556 2 761A0002 0.2105  0.1837  0.1667  0.0769  0.1053  0.1667 3 761A0003 0.1579  0.0816  0.2500  0.2308  0.2105  0.1111 4 761B0001 0.2105  0.1633  0.1667  0.0769  0.2105  0.1111 5 021A0001 0.1053  0.2041  0.0833  0.2308  0.1053  0.2778
Berikut rumus perhitungannya:
a. Jika  kriteria Benefit maka  dilakukan normalisasi mengikuti :
𝑋 𝑖𝑗 ∗= 𝑋 𝑖𝐽 ∑ 𝑋 𝑖𝐽 𝑚 𝑖=0 Di mana :
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = Nilai normalisasi.
b. Jika  kriteria Cost maka  dilakukan normalisasi mengikuti :
Tahap 1 = 𝑋 𝑖𝑗 = 1 𝑋 𝑖𝐽 Tahap 2 = 𝑅 = 𝑋 𝑖𝐽 ∑ 𝑋 𝑖𝐽 𝑚 𝑖=0

## Menghitung Bobot Matriks
Disinilah  hubungan  antara  metode  ROC  dan  ARAS  terjadi,  hasil  perhitungan  matriks keputusan dikali dengan nilai bobot setiap kriteria yang dihitung menggunakan metode ROC.
Tabel 5. Tabel Data Hasil Perhitungan Bobot Matriks Criteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 0.0860  0.0493  0.0396  0.0237  0.0129  0.0077 1  761A0001 0.0430  0.0395  0.0132  0.0158  0.0096  0.0015 2  761A0002 0.0860  0.0444  0.0264  0.0079  0.0064  0.0046 3  761A0003 0.0645  0.0197  0.0396  0.0237  0.0129  0.0031 4  761B0001 0.0860  0.0395  0.0264  0.0079  0.0129  0.0031 5  021A0001 0.0430  0.0493  0.0132  0.0237  0.0064  0.0077 Tabel 6. Tabel Data Hasil Perhitungan Nilai dari Fungsi Optimalisasi Criteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 S A 0 0.0860  0.0493  0.0396  0.0237  0.0129  0.0077 0.2192 1  761A0001 0.0430  0.0395  0.0132  0.0158  0.0096  0.0015 0.1226 2  761A0002 0.0860  0.0444  0.0264  0.0079  0.0064  0.0046 0.1757 3  761A0003 0.0645  0.0197  0.0396  0.0237  0.0129  0.0031 0.1635 4  761B0001 0.0860  0.0395  0.0264  0.0079  0.0129  0.0031 0.1757 5  021A0001 0.0430  0.0493  0.0132  0.0237  0.0064  0.0077 0.1434

## Menentukan Nilai dari Fungsi Optimalisasi
Pada  tabel  6,  tabel  data  hasil  perhitungan  dari  fungsi  optimalisasi  yang  didapat  dari penjumlahan nilai alternatif setiap kriteria, dan hasil tersebut disimbolkan dengan S.

## Menentukan Peringkat Tertinggi Dari Alternatif
Pada  tabel  7  adalah  hasil  peringkat  tertinggi  didapat  dari  nilai  S  tiap  alternatif  dibagi dengan  nilai  S0,  dan  hasil  untuk  menentukan  peringkat  disimbolkan  dengan  K.  Hasil Rekomendasi Supplier yaitu  Central  Indo  Makmur,  CV  menempati  peringkat  pertama sebagai supplier yang  direkomendasikan  dalam  memenuhi  barang  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan dengan melihat semua kriteria sesuai dengan prioritasnya.
Tabel 7. Tabel Data Hasil Peringkat Tertinggi Dari Alternatif. Nama Supplier C1 C2 C3 C4 C5 C6 S K Rank A0 0.0860  0.0493  0.0396  0.0237  0.0129  0.0077  0.2192  1.0000 Alva Anugerah, PT 0.0430  0.0395  0.0132  0.0158  0.0096  0.0015  0.1226  0.5596 5 Aditya Graha, PT 0.0860  0.0444  0.0264  0.0079  0.0064  0.0046  0.1757  0.8017 1 Abadi Sentosa, PT 0.0645  0.0197  0.0396  0.0237  0.0129  0.0031  0.1635  0.7458 3 Batang Hari Jaya 0.0860  0.0395  0.0264  0.0079  0.0129  0.0031  0.1757  0.8015 2 Asia Bearing 0.0430  0.0493  0.0132  0.0237  0.0064  0.0077  0.1434  0.6541 4

## SIMPULAN
Pemilihan rekomendasi supplier dalam memenuhi kebutuhan perusahaan sudah dapat menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  sehingga  tidak  memakan waktu  yang  lama  dalam  proses  penilaiannya  karena  tidak  dilakukan  secara  manual  dalam proses penilaiannya dan hasil yang didapat juga maksimal karena dilakukan oleh sistem. Dan penggunaan metode ROC dalam pembobotan kriteria dan ARAS dalam  perangkingan dapat membantu  perusahaan  memperoleh  informasi  rekomendasi supplier dalam  memenuhi kebutuhan  perusahaan  melalui  hasil  perangkingan  dari supplier yang  ada  berdasarkan perhitungan  menggunakan  metode  ROC  dan  ARAS.  Di  mana  nilai  ARAS  yang  didapat berupa  nilai K yang  di ranking untuk  mendapatkan supplier terbaik  dalam  pemilihan rekomendasi supplier .

## REFERENSI
Ahn,  B.  S.  (2011).  Compatible  weighting  method  with  rank  order  centroid:  Maximum entropy  ordered  weighted  averaging  approach. European  Journal  of  Operational Research , 212 (3), 552–559. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.02.017 Badaruddin,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC). Jurnal Media Informatika Budidarma , 3 (4), 366. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1508
Fella,  F.,  Susant,  W.,  &  Nora,  Y.  (2020).  Kombinasi  Metode  Pendukung  Keputusan  untuk Seleksi Penerima Beras Miskin ( Raskin ). Aplikasi Teknologi Komputer Dan Informasi , 2 (1), 45–49.
Handayani,  L.,  Syahrizal,  M.,  &  Tampubolon,  K.  (2019).  Pemilihan  Kepling  Teladan Menerapkan  Metode  Rank  Order  Centroid  (Roc)  Dan  Metode  Additive  Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 532–538. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1638 Kwok,  E.,  &  Susanti,  W.  (2019). Penerapan  Metode  Regresi  Linier  dalam  Aplikasi  Sistem Peramalan Jumlah Bahan Baku untuk Produksi Tahu . 1 (2), 121–128.
Laila,  F.,  &  RMS,  A.  S.  (2019).  Penentuan  Supplier  Bahan  Baku  Restaurant  XO  Suki Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima
(JUTIKOMP) , 2 (1), 1–4. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i1.412
Lubis,  A.  I.,  Sihombing,  P.,  &  Nababan,  E.  B.  (2020).  Comparison  SAW  and  MOORA Methods  with  Attribute  Weighting  Using  Rank  Order  Centroid  in  Decision  Making. MECnIT  2020  -  International  Conference  on  Mechanical,  Electronics,  Computer,  and Industrial Technology , 127–131. https://doi.org/10.1109/MECnIT48290.2020.9166640 Majdi,  A.  H.  (2017).  Penerapan  Metode  Promethee  dengan  Entropy  Dalam  Pengambilan Keputusan  untuk  Menentukan  Siswa  Berprestasi. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 1 (2), 55–64. Mesran,  M.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Barang  Lemari Menerapkan Metode MOORA . (338). https://doi.org/10.31219/osf.io/brgjs Mesran,  M.,  Afriany,  J.,  &  Sahir,  S.  H.  (2019).  Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja  Menerapkan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 , 813–821. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.88
Muntohar,  A.  (2020).  Sistem  Informasi  Data  Klien  Berbasis  Java  Pada  Kantor  Notaris  dan PPAT Arif. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 58–67. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2515
Ndruru,  R.  K.  (2020).  Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  dan  Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 1 (1), 367–372.
Pratiwi, F., Tinus Waruwu, F., Putro Utomo, D., & Syahputra, R. (2019). Penerapan Metode Aras  Dalam  Pemilihan  Asisten  Perkebunan  Terbaik  Pada  PTPN  V. Seminar  Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 651–662. Medan: STMIK Budi Darma. Rizki, R., & Mulyati, S. (2020). Implementasi One Time Password Menggunakan Algoritma SHA-512  Pada  Aplikasi  Penagihan  Hutang  PT.  XHT. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 4 (1), 111–120.
Sakti, R. H., Sukardi, S., Giatman, M., Nazar, E., Wakhinuddin, W., & Waskito, W. (2020). Flipped  Classroom-Computer  Based  Instruction  untuk  Pembelajaran  Pada  Revolusi Industri  4.0:  Rancang  Bangun  dan  Analisis  Kebutuhan. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 4 (1), 63–72.
Supriyanto, Mesran, Kusnady, D., Weny, & Murtopo. (2019). Implementation of Computer- Based  Systems  in  Efficient  Credit  Acceptance  Decisions  Applying  the  Additive  Ratio Assessment  (ARAS)  Method. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1424 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1424/1/012018
Trimulia,  C.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2018).  Pemilihan  Supplier  Obat  yang  tepat dengan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Sains Dan Teknologi Industri , 16 (1), 37–42. https://doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6735
Wardani,  S.,  Parlina,  I.,  &  Revi,  A.  (2018).  Analisis  Perhitungan  Metode  Moora  Dalam Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  Di  Toko  Megah  Gracindo  Jaya. Jurnal  Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 3 (1), 95–99.
Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria  decision-making. Technological  and  Economic  Development  of  Economy , 16 (2), 159–172. https://doi.org/10.3846/tede.2010.10