## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Metode ROC dan ARAS dalam Seleksi Tim Kreatif Industri
Puspa Ayu Sholeha 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
Email: 1 puspaayusoleha@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Koresponding :rimatamaraa@gmail.com Submitted: 03/01/2024; Accepted: 21/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak− Proses  pemilihan  anggota  tim  kreatif  dalam  industri  kreatif  menimbulkan  tantangan  yang  kompleks.  Meskipun aspek-aspek  kualifikasi  formal  dan  teknis  seringkali  dapat  diukur  dengan  jelas,  elemen  seperti  kreativitas,  inovasi,  dan kesesuaian  budaya  menjadi  faktor  subjektif  yang  sulit  diukur  secara  objektif.  Metode  seleksi  konvensional  seringkali  tidak sepenuhnya mampu menggabungkan aspek-aspek kualitatif ini secara menyeluruh, yang kadang menghasilkan evaluasi yang kurang tepat atau tidak ideal. Kriteria yang digunakan dalam seleksi tim kreatif industri kreatif yaitu Portofolio, Pengalaman, Inovasi, Keterampilan Teknis dan Kolaborasi. Kondisi ini menekankan perlunya penelitian serta pengembangan metode seleksi yang lebih canggih dan terukur dalam konteks industri kreatif. Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menjadi fokus utama  untuk  menangani  masalah  tersebut.  menerapkan  metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  yang  dimanfaatkan  untuk memberikan nilai bobot pada kriteria seleksi, dan ARAS (Additive Ratio Assessmen) dimanfaatkan untuk memberikan hasil keputusan seleksi tim kreatif di industri kreatif. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Lolly mendapatkan nilai tertinggi, yaitu 1.00000, dan dipilih sebagai tim kreatif yang paling sesuai untuk industri kreatif.
Kata Kunci : SPK; ROC; ARAS; Tim Kreatif; Industri Kreatif
Abstract− The process of selecting creative team members in the creative industry poses complex challenges. While aspects of formal and technical qualifications can often be clearly measured, elements such as creativity, innovation, and cultural fit are subjective  factors  that  are  difficult  to  measure  objectively.  Conventional  selection  methods  are  often  not  able  to  fully incorporate these qualitative aspects, which sometimes results in less precise or less than ideal evaluations. The criteria used in the  selection  of  creative  industry  teams  are  portfolio,  experience,  innovation,  technical  skills,  and  collaboration.  This emphasizes the need for research and development of more sophisticated and scalable selection methods in the context of the creative industry. The use of a Decision Support System (DSS) is the main focus for handling the problem. applying the ROC (Rank Order Centroid) method, which is utilized to give weight values to the selection criteria, and ARAS (Additive Ratio Assessment), which is utilized to provide the results of creative team selection decisions in the creative industry. The results of the study show that Lolly gets the highest score, which is 1.00000, and is selected as the most suitable creative team for the creative industry.
Keywords : DSS; ROC; ARAS; Creative Team; Creative Industry

## 1. PENDAHULUAN
Tim  dalam  industri  kreatif  merupakan  sekelompok  individu  yang  mempunyai  berbagai  keahlian  serta  latar belakang,  bekerja  bersama-sama  guna  menghasilkan  karya-karya  kreatif,  inovatif,  dan  orisinal.  Dalam  tim  ini, terdapat individu-individu dengan  keterampilan  yang berbeda, mulai dari desainer, penulis,  seniman, ilustrator, pengembang perangkat lunak, hingga pemasar dan profesi lainnya. Mereka berkolaborasi untuk mewujudkan ide- ide menjadi produk, layanan, atau karya seni yang memiliki nilai signifikan dalam ranah industri kreatif. Dalam lingkup  tim  industri  kreatif,  kreativitas  merupakan  fondasi  utama  yang  memicu  inovasi.  Kreativitas  menjadi kekuatan yang mendorong para anggota tim untuk membawa gagasan baru, solusi unik, serta pengalaman yang beragam  dalam  setiap  proyek  yang  mereka  jalankan.  Kemampuan  untuk  berpikir  out-of-the-box, mengartikulasikan ide-ide yang inovatif, dan saling mendukung serta menginspirasi satu sama lain menjadi hal penting dalam dinamika kerja tim kreatif. Industri kreatif memainkan peran sentral dalam perekonomian global dengan kontribusinya yang signifikan dalam menggerakkan inovasi, menyajikan produk-produk yang unik, serta memperkaya  keragaman  budaya.  Di  balik  kesuksesan  produk-produk  kreatif  tersebut,  terdapat  peran  yang  tak kalah penting dari sebuah tim kreatif yang dapat mengintegrasikan keahlian, visi, dan kreativitas mereka. Proses seleksi tim kreatif menjadi tahap awal yang penting dalam menentukan arah, mutu, dan kesuksesan suatu proyek atau produk[1]–[3].
Proses penyeleksian anggota tim kreatif di industri kreatif menimbulkan tantangan yang rumit. Meskipun aspek-aspek kualifikasi formal dan teknis sering kali dapat diukur dengan jelas, elemen-elemen seperti kreativitas, inovasi,  dan  kesesuaian  budaya  menjadi  parameter-subyektif  yang  sulit  diukur  secara  objektif.  Metode  seleksi tradisional seringkali kurang mampu mengintegrasikan secara menyeluruh aspek-aspek kualitatif ini, yang kadang menghasilkan penilaian yang kurang akurat atau tidak optimal. Keadaan ini menimbulkan urgensi akan penelitian serta  pengembangan  metode  seleksi  yang  lebih  maju  dan  terukur  dalam  lingkup  industri  kreatif.  Kriteria  yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
digunakan dalam seleksi tim kreatif industri kreatif yaitu Portofolio, Pengalaman, Inovasi, Keterampilan Teknis dan Kolaborasi. Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menjadi titik fokus penting dalam menangani masalah ini.
Dalam  pengoperasiannya,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  mempertimbangkan  preferensi,  batasan, serta sasaran yang diinginkan oleh individu yang mengambil keputusan. SPK tidak bertujuan dalam menggantikan peran  pengambil  keputusan,  melainkan  berperan  sebagai  alat  bantu  yang  memberikan  dukungan  dalam  proses pengambilan  keputusan[4]–[7].  Hal  ini  dilakukan  dengan  menyediakan  informasi  yang  lebih  lengkap  dan mendalam terkait dengan situasi yang sedang dihadapi, sehingga keputusan yang diambil menjadi lebih sistematis dan  optimal.  Metode  yang  digunakan  dalam  mempermudah  seleksi  tim  kreatif  industri  kreatif  yaitu  dengan menggunakan  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS).  ROC  digunakan untuk menilai atau memberikan nilai pada kriteria-kriteria yang dipakai dalam proses seleksi, sedangkan ARAS difungsikan untuk melakukan pengecekan terhadap hasil keputusan yang telah dibuat dalam seleksi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agus  Iskandar  tahun  2023  mengenai  seleksi  teleservice  representative menggunakan metode ARAS dan ROC menghasilkan pilihan terbaik dengan nilai tertinggi 1.0000 pada alternatif A4[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Zaza dkk tahun 2023 mengenai pemberian promo tiket umroh pada member menggunakan metode ARAS menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai tertinggi 0.2963 pada alternatif A13[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Kraugusteeliana dkk tahun 2022 mengenai pemilihan obat batuk remaja terbaik menggunakan metode ARAS dan AHP menghasilkan pilihan terbaik dengan nilai tertinggi 0.0707 pada alternatif O1[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Prayoga dan Susanti tahun 2022 mengenai pemilihan perumahan dengan metode  ARAS  menghasilkan  rekomendasi  pilihan  terbaik  dengan  nilai  tertinggi  1.762443[11].  Penelitian  yang dilakukan oleh Wahyuningsih dkk tahun 2022 mengenai seleksi peserta didik baru menggunakan metode ARAS menghasilkan nilai tertinggi 0.790 pada alternatif A1[12].
Secara lebih umum, penelitian dan penggunaan metode ini diharapkan mendorong perkembangan proses seleksi anggota tim kreatif yang lebih optimal dan produktif. Harapannya, ini tidak hanya akan menguntungkan sektor industri kreatif itu sendiri, tetapi juga akan memberikan inspirasi untuk pengembangan sistem seleksi yang lebih komprehensif di sektor lain yang menganggap kreativitas dan inovasi sebagai pondasi utama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  aplikasi  atau  sistem  komputer  yang  dibuat  untuk  mendukung proses  pengambilan  keputusan  pada  kondisi  yang  kompleks  dengan  memanfaatkan  data,  model,  dan  algoritma yang sesuai. SPK membantu individu yang mengambil keputusan dengan menyajikan informasi yang diperlukan, melakukan  analisis  terhadap  opsi-opsi  yang  ada,  dan  mengevaluasi  konsekuensi  dari  setiap  keputusan  yang mungkin diambil. SPK menggunakan berbagai teknik seperti analisis statistik, pemodelan matematis, kecerdasan buatan, dan logika komputer untuk mengelola dan mengolah data serta informasi yang tersedia[13]–[17].

## 2.2 Tim Kreatif
Tim dalam industri kreatif dikenal dengan kesinergian dan komplementaritasnya yang kuat. Setiap anggota tim membawa kemampuan khusus yang melengkapi dan memperkuat satu sama lain. Gabungan berbagai kemampuan dan sudut pandang menciptakan lingkungan di mana ide-ide dapat berkembang dan solusi yang holistik terbentuk, menghasilkan  karya-karya  yang  tidak  hanya  memenuhi  harapan,  bahkan  melampaui  ekspektasi.  Kemampuan untuk beradaptasi dan fleksibilitas juga menjadi ciri khas dari tim di industri kreatif. Sebab industri ini cenderung bergerak  dengan  cepat,  menghadapi  perubahan  tren.  Oleh  karena  itu,  tim  kreatif  harus  bisa  menyesuaikan  diri dengan perubahan dengan cepat, merubah arah, dan menyesuaikan pendekatan mereka agar tetap relevan dengan kebutuhan proyek atau permintaan pasar[18]–[20].

## 2.3 Metode ROC
ROC adalah teknik untuk memastikan keputusan yang akurat, sangat penting menetapkan bobot yang ideal bagi kriteria yang sudah ditetapkan. Metode ROC terutama fokus pada penilaian prioritas kriteria yang dianggap sangat krusial[21]–[23]. Tahapan-tahapan perhitungannya dapat diuraikan secara lebih detail[24], [25]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mendapatkan nilai bobot (W) dengan rumus berikut:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1
(2)

## 2.4 Metode ARAS
Teknik  ARAS  adalah  strategi  yang  digunakan  untuk  menilai  pilihan  selama  proses  pengambilan  keputusan. Metode  ini  membandingkan  berbagai  pilihan  terhadap  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Prosedur  ini  mencakup

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
perbandingan  proporsi  antara  setiap  pilihan  dan  kriteria,  yang  bertujuan  untuk  memperoleh  bobot  relatif  atau urutan prioritas untuk setiap pilihan[26]–[31]. Berikut adalah tahapan dalam melakukan perhitungan menggunakan metode ARAS berikut ini:
1. Pembentukan Decision Making Matrix (DMM)
X =
[
X01  ⋯   X0j   ⋯    Xon ⋮       ⋱      ⋮     ⋱        ⋮ Xi1    ⋯    Xij   ⋯   Xin ⋮       ⋱       ⋮       ⋱     ⋮ Xn1   ⋯   Xmj  ⋯  Xmn ] i = 0, m; j = 1, n; (3)
Dimana x oj = Nilai-nilai optimum terhadap Kriteria j Jika nilai-nilai optimal Kriteria j (X0j) tidak dapat diketahui, maka:
X0j = max i . Xij, if max i . Xij is preferable (4)
X0j = min i . Xij, if min i . Xij is prefable (5)
2. Menentukan normalisasi matriks keputusan
Jika kriteria benefit:
Xij ∗ = XIJ ∑ Xij m i=0
(6)
Jika kriteria Cost:
Tahap 1: Xij ∗ = 1 Xij (7)
Tahap 2: R = Xij∗
∑ Xij∗ m i=0 (8)

## 3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi
D =   [dij]mxn = rij. Wj (9)
4. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (Si)
Si =   ∑ dij; n j=1 (i = 1,2 … , m; j = 1,2 … , n) (10)

## 5. Menentukan peringkat tertinggi
Ki = Si S0 (11)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Urutan tahapan penelitian ini bertujuan untuk memandu proses penelitian dalam menjawab isu-isu yang ada dan membuat  dokumen  penelitian  yang  mengungkap  temuan-temuan  yang  ditemukan.  Tahapan  penelitian  yang berurutan diuraikan pada gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
Prosedur yang dilaksanakan pada penelitian ini meliputi:
1. Menganalisa Masalah
Dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah,  yang  bertujuan  dalam  merumuskan  strategi  yang  sesuai  untuk menyelesaikan masalah yang muncul dalam konteks penelitian.
2. Pengumpulan Data
Mengumpulkan  data  sebagai  sumber  referensi  utama  dalam  penelitian,  memperkuat  temuan  dan  hasil  yang diperoleh selama penelitian berlangsung.
3. Studi Literatur
Melakukan studi literatur yang komprehensif untuk memperdalam pemahaman tentang subjek penelitian dan mendapatkan referensi yang mendukung kelancaran penelitian.
4. Analisa Penerapan Metode
Menilai  metodologi  yang  digunakan  dalam  memilih  tim  kreatif  dalam  industri  kreatif.  Hal  ini  termasuk mendapatkan nilai melalui metode ROC dan menyusun alternatif melalui metode ARAS.
5. Laporan Peneltian
Mengakhiri  dengan  menyusun  laporan  penelitian  untuk  mendokumentasikan  hasil  dan  penemuan komprehensif yang diperoleh selama proses penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Pemilihan tim kreatif di sektor industri kreatif, perusahaan dapat memperoleh tim dengan kualitas terbaik. Untuk memastikan keakuratan dan kehandalan hasilnya, peneliti menggunakan metode ARAS untuk mendapatkan opsi optimal,  sementara  metode  ROC  dimanfaatkan  dalam  mengatur  bobot  yang  sesuai.  Informasi  yang  dibutuhkan untuk analisis mencakup data tentang 8 calon tim kreatif, yang tersedia dalam Tabel 1.
Tabel 1. Alternatif Calon Tim Kreatif Alternatif Nama CTK1 Kei CTK2 Susan CTK3 Mayta CTK4 Dea CTK5 Aldi CTK6 Aan CTK7 Nugroho CTK8 Lolly
3.2 Kriteria
Dalam seleksi tim kreatif, informasi yang mendukung menjadi bagian integral, studi ini menggunakan 5 kriteria yang diuraikan secara terperinci dalam Tabel 2 yang terlampir.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Portofolio Benefit C2 Pengalaman Benefit C3 Inovasi Benefit C4 Keterampilan Teknis  Benefit C5 Kolaborasi Benefit Informasi mengenai kriteria data dijelaskan sebagai berikut. Portofolio : Penilaian terhadap karya-karya sebelumnya, proyek-proyek yang pernah dijalani Pengalaman : Pengalaman kerja yang relevan Inovasi : Kemampuan menghadirkan ide-ide inovatifuntuk beradaptasi dengan perubahan.
Keterampilan Teknis   : Kemampuan teknis yang berkaitan dengan bidang industri kreatif
Kolaborasi :  Kemampuan  untuk  bekerja  dalam  tim,  berbagi  ide,  dan  mengembangkan  solusi  secara bersama-sama.

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Dalam usaha untuk mengestimasi bobot yang terkait dengan setiap kriteria dalam pemilihan tim kreatif, penerapan metode ROC dilakukan mengikuti langkah-langkah prosedural berikut:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.4567

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.2567 W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.1567
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5
5 = 0.09
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  teknik  ROC,  hasilnya  mencakup  nilai  bobot  yang  dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Portofolio 0.4567  Benefit C2 Pengalaman 0.2567  Benefit C3 Inovasi 0.1567  Benefit C4 Keterampilan Teknis 0.09 Benefit C5 Kolaborasi 0.04 Benefit
Informasi yang dibutuhkan untuk analisis terdiri dari data tentang 8 calon tim kreatif, yang tersedia dalam format tabel pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Calon Tim Kreatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Kei Sangat Bagus 3 Bagus Bagus Bagus Susan Bagus 2 Cukup Bagus Cukup Bagus Cukup Bagus Mayta Bagus 1 Cukup Bagus Bagus Kurang Bagus Dea Cukup Bagus 1 Kurang Bagus Cukup Bagus Bagus Aldi Kurang Bagus 1 Cukup Bagus Cukup Bagus Cukup Bagus Aan Bagus 3 Bagus Bagus Kurang Bagus Nugroho Cukup Bagus 2 Bagus Kurang Bagus Bagus Lolly Sangat Bagus 4 Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus
Dalam konteks penilaian kriteria dalam seleksi tim kreatif, diperlukan penyusunan tabel pembobotan untuk C1, C3, C4, dan C5, yang tertera pada tabel 5.
Tabel 5. Pembobotan Keterangan Nilai Sangat Bagus 4 Bagus 3 Cukup Bagus 2 Kurang Bagus 1 Tidak Bagus 0
Data  rating  kesesuaian  yang  diperoleh  setelah  mencocokkan  informasi  tentang  8  kandidat  tim  kreatif dengan tabel pembobotan menghasilkan tabel 6 berikut ini:

## Tabel 6. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 CTK1
4 3 3 3 3 CTK2 3 2 2 2 2 CTK3 3 1 2 3 1 CTK4 2 1 1 2 3 CTK5 1 1 2 2 2 CTK6 3 3 3 3 1 CTK7 2 2 3 1 3 CTK8 4 4 4 3 4 SUM 26 21 24 22 23

## 3.3 Penerapan Metode ARAS
Perhitungan pada setiap pilihan untuk membuat peringkat dari calon tim kreatif dalam industri kreatif dilakukan dengan menerapkan metode ARAS seperti yang diterangkan berikut ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
1. Membentuk matriks keputusan
Max  Max  Max  Max  Max 4 4 4 3 4 4 3 3 3 3 3 2 2 2 2 3 1 2 3 1 2 1 1 2 3 1 1 2 2 2 X ij = 3 3
3 3
1 2 2 3 1 3 4 4
4 3
4 2. Normalisasikan matriks keputusan C1 X 01 = 4 26 = 0.15385 X 11 = 4 26 = 0.15385 X 21 = 3 26 = 0.11538 X 31 = 3 26 = 0.11538 X 41 = 2 26 = 0.07692 X 51 = 1 26 = 0.03846 X 61 = 3 26 = 0.11538 X 71 = 2 26 = 0.07692 X 81 = 4 26 =  0.15385
Perhitungan untuk kriteria berikutnya  yang termasuk dalam kategori manfaat dapat dilakukan menggunakan langkah-langkah serupa dengan yang telah dilakukan pada kriteria C1. Setelah menyelesaikan perhitungan nilai normalisasi dari matriks keputusan untuk setiap kriteria, hasilnya dapat dilihat dalam tabel yang tersedia.
Tabel 7. Data Matriks Normalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 CTK0 0.15385  0.19048  0.16667  0.13636  0.17391 CTK1 0.15385  0.14286  0.12500  0.13636  0.13043 CTK2 0.11538  0.09524  0.08333  0.09091  0.08696 CTK3 0.11538  0.04762  0.08333  0.13636  0.04348 CTK4 0.07692  0.04762  0.04167  0.09091  0.13043 CTK5 0.03846  0.04762  0.08333  0.09091  0.08696 CTK6 0.11538  0.14286  0.12500  0.13636  0.04348 CTK7 0.07692  0.09524  0.12500  0.04545  0.13043 CTK8 0.15385  0.19048  0.16667  0.13636  0.17391
3. Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi
CTK0
D 01 = 0.15385 ∗ 0.4567 = 0.07026 D 02 = 0.19048 ∗ 0.2567 = 0.04890 D 03 = 0.16667 ∗ 0.1567 = 0.02612 D 04 = 0.13636 ∗ 0.09 = 0.01227 D 05 = 0.17391 ∗ 0.04 = 0.00696
Perhitungan pada opsi berikutnya, mulai dari CTK1 hingga CTK8, dalam menetapkan bobot dari matriks yang sudah dinormalisasi, bisa dilakukan dengan proses serupa seperti yang telah dijelaskan untuk CTK0. Hasilnya kemudian dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Data Bobot Matriks yang Telah Dinormalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 CTK0 0.07026  0.04890  0.02612  0.01227  0.00696 CTK1 0.07026  0.03667  0.01959  0.01227  0.00522 CTK2 0.05270  0.02445  0.01306  0.00818  0.00348 CTK3 0.05270  0.01222  0.01306  0.01227  0.00174 CTK4 0.03513  0.01222  0.00653  0.00818  0.00522 CTK5 0.01757  0.01222  0.01306  0.00818  0.00348

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 480−487 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4752
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 CTK6 0.05270  0.03667  0.01959  0.01227  0.00174 CTK7 0.03513  0.02445  0.01959  0.00409  0.00522 CTK8 0.07026  0.04890  0.02612  0.01227  0.00696
4. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi
S 0 = 0.07026 + 0.04890 + 0.02612 + 0.01227 + 0.00696 = 0.16450 S 1 = 0.07026 + 0.03667 + 0.01959 + 0.01227 + 0.00522 = 0.14401 S 2 = 0.05270 + 0.02445 + 0.01306 + 0.00818 + 0.00348 = 0.10186 S 3 = 0.05270 + 0.01222 + 0.01306 + 0.01227 + 0.00174 = 0.09199 S 4 = 0.03513 + 0.01222 + 0.00653 + 0.00818 + 0.00522 = 0.06728 S 5 = 0.01757 + 0.01222 + 0.01306 + 0.00818 + 0.00348 = 0.05451 S 6 = 0.05270 + 0.03667 + 0.01959 + 0.01227 + 0.00174 = 0.12297 S 7 = 0.03513 + 0.02445 + 0.01959 + 0.00409 + 0.00522 = 0.08847 S 8 = 0.07026 + 0.04890 + 0.02612 + 0.01227 + 0.00696 = 0.16450 5. Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif K 0 = 0.16450
0.16450 = 1.0000
K 1 = 0.14401
0.16450 = 0.57264
K 2 = 0.10186
0.16450 = 0.92711
K 3 = 0.09199 0.16450 = 0.49900
K 4 = 0.06728 0.16450 = 0.62505
K 5 = 0.06728 0.16450 = 0.33966
K 6 = 0.12297 0.16450 = 0.81145
K 7 = 0.08847 0.16450 = 0.42274
K 8 = 0.16450 0.16450 = 0.63224
Dari perhitungan menggunakan metode ARAS dan ROC seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, diperoleh hasil peringkat yang tersaji dalam tabel 9.
Tabel 9. Data Perangkingan
Kode Alternatif Nilai K Peringkat CTK0 - 100.000 - CTK1 Kei 0.87543 2 CTK2 Susan 0.61921 4 CTK3 Mayta 0.5592 5 CTK4 Dea 0.40901 7 CTK5 Aldi 0.33135 8 CTK6 Aan 0.74751 3 CTK7 Nugroho 0.53783 6 CTK8 Lolly 100.000 1
Dalam studi ini, digunakan metode ARAS dan pembobotan ROC sebagai alat untuk mengambil keputusan dan memberikan nilai pada bobot kriteria dalam menentukan tim kreatif terbaik di industri kreatif. Hasilnya, Lolly dinilai sebagai alternatif dengan nilai tertinggi yaitu 1.00000.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang digambarkan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode ROC dan ARAS memungkinkan  untuk  penilaian  bobot  dan  peringkat  alternatif  yang  optimal  sesuai  dengan  kriteria  seperti Portofolio, Pengalaman, Inovasi, Keterampilan Teknis, dan Kolaborasi. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa Lolly mencapai skor maksimum 1.00000, memposisikannya sebagai anggota tim kreatif yang paling sesuai untuk industri kreatif. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan bisa memberi manfaat dengan cara meningkatkan efisiensi  pada  proses  seleksi,  meningkatkan  produktivitas  serta  memberikan  kontribusi  positif  pada  ketahanan finansial perusahaan.

## REFERENCES
[1] B. Nazlia Aurel, “Peran Tim Kreatif dalam Proses Produksi Program Acara Non-drama di Transvision,” 2020.
[2] S. S. Nurhanifah, “Peran Tim Kreatif dalam Proses Produksi Program" SIAPA MAU JADI JUARA" di Trans TV,” 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[3] A. Nurfaizi and H. Prasetyawati, “Strategi Tim Kreatif dalam Memproduksi Konten YouTube Froyonion ‘Tapi Boleh Dicoba,’” in Bandung Conference Series: Journalism, 2023, vol. 3, no. 3, pp. 16–19.
[4] R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan  Pemberian Reward  Kinerja  Pegawai  Hotel,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1212–1223,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[5] B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel  Terbaik,”  Build.  Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[6] A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[7] S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[8] A. Iskandar, “Penyeleksian Penerimaan Teleservice Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 548–557, 2023.
[9] Z. M. Arini, M. Mesran, and M. Panjaitan, “Implementasi Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Dalam Pemberian Promo Tiket Umroh Pada Member,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 997–1007, 2023.
[10]  K. Kraugusteeliana, A. Subagiyo, and F. Setyawan, “Pemilihan Jenis Obat Terbaik Untuk Gejala Batuk Remaja dengan Menggunakan  Metode  AHP  dan  ARAS,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  2172,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5235.
[11]  R.  A.  S. Prayoga  and P.  Susanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Perumahan  dengan  Metode  ARAS  (Studi Kasus Kabupaten Ponorogo),” J. Sains dan Inform., vol. 8, no. 1, pp. 31–40, 2022.
[12]  D. Wahyuningsih, H. Hamidah, A.  Anisah, D. Irawan, O. Rizan, and C. Kirana, “Seleksi Peserta Didik Baru Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 11, no. 1, pp. 120–126, 2022.
[13]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[14]  H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[15]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  4,  pp.  912–921,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[16]  H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[17]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Implementasi  Metode  MAUT  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[18]  F. Septiani, “Peran Tim Kreatif dalam Produksi Program Variety Show Dahsyatnya 2022 di RCTI,” 2022.
[19]  S. Yolanda, “Tahapan Tim Kreatif dalam Memproduksi Program Goyang In di MNC TV,” 2020.
[20]  A.  Munanjar  and F.  Azzahra,  “Peran  Tim  Kreatif  Program  Family  100  Dalam  Menyusun  Soal  Untuk  Menarik Minat Penonton Televisi,” J. Media Penyiaran, vol. 3, no. 02, 2023.
[21]  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: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166640.
[22]  W.  W.  Lakry  Maltaf  Putra,  “Penerapan  Metode  Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS) Dalam Pengembangan Desa Terbaik Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),”  J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 416–425, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5530.
[23]  K. Khairunnisa and E. Bu’ulolo, “Kombinasi Metode ROC dan OCRA dalam Pemilihan Suplemen Daya Tahan Tubuh Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19,”  Konf.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  171–178,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3667.
[24]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[25]  M.  A.  Abdullah  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Perawat  Terbaik  Menerapkan  Metode  SAW dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 3, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3489.
[26]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Dalam Pemilihan Pemeliharaan  Ikan  Air  Tawar  Ekonomis Menerapkan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS),” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 365–372, 2022.
[27]  R.  Annisa,  D.  Nofriansyah,  and  S.  Kusnasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Assesment  Peningkatan Kemampuan Pemain Tenis Meja Menggunakan Metode ARAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, pp. 304–313, 2022.
[28]  J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 198, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[29]  C. Tarigan, E. F. Ginting, and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kinerja Pengajar Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 5, no. 1, pp. 16–24, 2022.
[30]  R. S. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Kontrak Di Kantor Dinas Pendidikan Kabupaten Labuhanbatu Menggunakan Metode ARAS (Additive Ratio Assessment),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 60–69, 2023.
[31]  M.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Superisor  Di  Cafe  Coup  D’Etat  J.  City  Menerapkan Metode ARAS,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 500–511, 2023.