## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 621−630 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4806

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pertukaran Mahasiswa Dalam Mendukung Kampus Merdeka Menerapkan Metode ROC dan TOPSIS
Dwika Asrani 1 , Agung Triayudi 2,* , Handayani Simanjuntak 3 , Fricia Oktaviani Panjaitan 3 , Mesran 3
1 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Mulia Darma, Rantauprapat Jl. H. Adam Malik, Padang Bulan, Kec. Rantau Utara, Kab. Labuhanbatu, Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi 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
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara Email: 1 dwika.dewangi@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 handayanisimanjuntak0508@gmail.com,
4 friciaoktaviani@gmail.com, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 11/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak− Menteri pendidikan indonesia yaitu Nadiem Anwar Makarim, B.A., M.B.A. membuat suatu kebijakan yaitu kampus merdeka yang sangat mendukung mahasiswa dalam melakukan pembelajaran di luar kampus guna mendapatkan pandangan baru pola pikir yang kreatif dan inovatif sehingga lulusan perguruan tinggi di harapkan mampu bersaing di dunia kerja. Dalam melakukan seleksi pertukaran mahasiswa dalam mendukung kampus merdeka Universitas Budi Darma kurang efektif maka untuk  memudahkan  proses  seleksi  mahasiswa  dalam  mendukung  kampus  merdeka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  dalam pengambilan keputusan yaitu dengan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC) dan Technique For Orders Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS ) . Adapun hasil  dari  penelitian  ini adalah dengan metode TOPSIS , Alternatif Terbaik yaitu A4 untuk Desi Novria Siregar  dengan nilai 1 dan Alternatif Terendah yaitu A1 untuk Fabyen Sabillah Chan  dengan nilai 0,0645
Kata Kunci: SPK; Metode ROC; Metode TOPSIS; Pertukaran Mahasiswa; Kampus Merdeka
Abstract− The  Indonesian  Minister  of  Education,  Nadiem  Anwar  Makarim,  B.A.,  M.B.A.  make  a  policy,  namely  an independent campus that strongly supports students in doing learning outside of campus in order to get new views of creative and innovative mindsets so that university graduates are expected to be able to compete in the world of work. In conducting the  selection  of  student  exchanges  in  supporting  the  independent  campus,  Budi  Darma  University  is  less  effective,  so  to facilitate the student selection process in supporting the independent campus, a decision support system is needed in decision making, namely by using the Rank Order Centroid (ROC) method and the Technique For Orders Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The results of this study are the TOPSIS method, the best alternative is A4 for Desi Novria Siregar with a value of 1 and the lowest alternative is A6 for Fabyen Sabillah Chan with a value of 0.0645
Keywords : DSS; ROC Method; TOPSIS Method; Student Exchange; Independent Campus

## 1. PENDAHULUAN
Kampus  merdeka  merupakan  sebuah  wadah  hasil  kebijakan  mentri  pendidikan  dan  kebudayaan  yang memungkinkan mahasiswa untuk melakukan pembelajaran di luar kampus guna menciptakan kultur belajar yang inovatif  serta  memilih  bidang  yang  mereka  sukai,  dengan  kehadiran  kampus  merdeka  dapat  memunculkan pandangan baru dalam dunia pendidikan termasuk dalam perguruan tinggi. kebijakan kampus merdeka tahun 2020 bertujuan untuk mendorong atau memotivasi mahasiswa untuk menguasai berbagai keilmuan yang bertujuan untuk dunia kerja dan mahasiswa juga di harapkan mempunyai kapasitas baru untuk menjadi SDM di masa depan yang siap untuk berpengalaman hari ini dan merancang di hari esok. Dari beberapa program yang diadakan di kampus merdeka  seperti  Merdeka  Mengajar  atau  program  Magang.  Pertukaran  Mahasiswa  juga  merupakan  salah  satu program  dari  kampus  merdeka  yang  dapat  diikuti  oleh  mahasiswa  dimana  pada  program  ini  mahasiswa  akan dikirim  untuk  belajar  dan  mengenal  kultur  dari  kampus  lain  yang  merupakan  kampus  tujuan  pertukaran mahasiswa.  Mahasiswa  yang  mendaftar  pada  program  ini  akan  diseleksi  menurut  syarat  dan  ketentuan  yang ditetapkan oleh kampus merdeka[1]
Dalam  pendataan  atau  pengumpulan  data,  ada  beberapa  nilai-nilai  yang  di  perlukan  agar  pertukaran mahasiswa  dalam  mendukung  kampus  merdeka  dapat  sesuai  dengan  yang  di  harapkan.  Adapun  kriteria  yang menjadi  penentu  mahasiswa  dapat  mengikuti  kampus  merdeka  sebagaimana  ditentukan  dalam  persyaratan pertukaran mahasiswa pada kampus merdeka yaitu mahasiswa aktif dan terdaftar pada pangkalan data pendidikan tinggi  (PDDikti)  dan  sedang  menempuh  semester  3,5,dan  7,  IPK  minimum  2,75  pada  saat  prode  pendaftaran program kampus merdeka, Telah lulus mata kuliah yang ditetapkan dalam kurikulum program studi minimal 36 SKS, Memperoleh rekomendasi tertulis dari dosen pembimbing akademik dan ketua program studi,telah menerima minimum  dosis Vaksin ke 2  Covid-19, tidak pernah di kenakan sanksi akademik dan non akademik, bersedia mentaati seluruh ketentuan yang ditetapkan pada kegiatan yang disepakati oleh Universitas  dan perguruan tinggi tujuan.[2]. Salah satu kendala yang di hadapi oleh Universitas Budi Darma Medan adalah kurang efektifnya hasil

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 621−630 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4806
yang di dapat dalam pemilihan  mahasiswa  yang akan  mengikuti pertukaran  mahasiswa  pada kampus  merdeka, disebabkan  belum  ada  sistem  yang  tepat  untuk  mendukung  pemilihan  mahasiswa  dalam  melakukan  program pertukaran  mahasiswa  pada  kampus  merdeka.  Maka  dari  situ  sistem  yang  tepat  yang  dapat  di  gunakan  oleh Univesitas Budidarma Medan untuk pemilihan pertukaran mahasiswa dalam mendukung kampus merdeka yaitu sistem pendukung keputusan (SPK).
Metode  yang  di  lakukan  dalam  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dalam  mendapatkan perangkingan  dengan  nilai  yang  efektif  yaitu,  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)[3],  Elimination  and Choice  Translation  Reality  (ELECTRE)[4],  Metode  Weighted  Product  (WP)[5],  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)[6],  Rank  Order  Centroid  (ROC)[7],Technique  For  Orders  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS ) dikenalkan pertama kali oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981 untuk digunakan sebagai salah satu metode  dalam  memecahkan  masalah  multikriteria.  Metode  TOPSIS  mampu  melakukan  perangkingan  terhadap alternatif terpilih. Dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [8], [9]
Pada  penelitian  yang  terdahulu  menggunakan  metode  TOPSIS    mengenai  sistem  pendukung  keputusan pemilihan dosen terbaik menggunakan metode TOPSIS” oleh R. Simanjorang pada tahun 2019 menyatakan bahwa penelitian menghasilkan  sebuah SPK memudahkan pihak perguruan tinggi dalam mengambil keputusan dalam pemilihan dosen terbaik[10]. Selanjutnya Model pengambilan keputusan penentuan kelayakan penerima bantuan bibit  pertanian  menggunakan  metode  TOPSIS  oleh  Adi  Prasetya  Nanda,  dkk  tahun  2019  menyatakan  bahwa metode TOPSIS di terapkan dalam SPK untuk memberikan hasil akhir perangkingan untuk menentukan kalompok tani mana yang  berhak menerima bantuan[11]. Peneliti lainnya tentang  pemilihan barista dengan menggunakan metode TOPSIS oleh R.Adelina Hutasoit pada tahun 2018 menyatakan bahwa  hasil penelitian yang dilaksanakan maka  dapat  diambil  kesimpulan,  yaitu:  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  barasta  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  telah  dihasilkan  dengan  ketentuan  dari  4  alternatif  penilaian  yang  mampu memberikan masukan ke pada Mo Coffe  dalam pemilihan barista dengan nilai bobot prefensi tertinggi 0,6126 atas nama Widharta sebagai tingkat pertama[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian di Universitas Budi Darma  yaitu tentang penentuan seleksi pertukaran mahasiswa dalam  mendukung  kampus  merdeka  menggunakan  metode  TOPSIS  tahapan-tahapan  yang  di  lakukan  penulis untuk mendapatkan data yang di butuhkan yaitu;
1. Penelitian lapangan
pada tahapan awal penulis melakukan beberapa metode, yaitu pengamatan dan wawancara langsung ke prodi Universitas  Budi  Darma  terkait  data-data  mahasiswa  yang  mendaftar  sebagai  pertukaran  mahasiswa  dalam mendukung kampus merdeka yang di jadikan penulis sebagai alternatif.
2. Penelitian kepustakaan
pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  sumber  yang  mendukung  penelitian,  penulis  juga  membaca literatur yang terkait dengan masalah yang sedang di teliti dari beberapa penelitian yang telah di lakukan.
3. Tahapan Analisa dan Pengujian peneliti juga melakukan pengujian dengan metode ROC dan TOPSIS terhadap alternatif dan kriteria yang di gunakan. Sehingga pada hasil akhir penulis membuat perangkingan yaitu peringkat tertinggi sebanyak 3 orang sebagai  mahasiswa  yang  di  rekomendasikan  untuk  mengikuti  pertukaran  mahasiswa  dalam  mendukung kampus merdeka.
4. Tahapan Hasil Penelitian
di tahap akhir penulis melakukan penetapan hasil terhadap 3 orang mahasiswa yang akan mengikuti kampus merdeka.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  interaktif  yang  menyediakan  informasi  untuk  membantu  dalam membuat  suatu  keputusan dengan  menggunakan data dan  berbagai  model keputusan  ketika  memecahkan sautu masalah semi terstruktur maupun tidak terstruktur[13]–[15].

## 2.3 Pertukaran Mahasiswa
Dalam  melaksanakan  pertukaran  antar  Mahasiswa  dalan  negeri  maupun  luar  negeri  mempunyai  tujuan  yaitu, belajar dalam beda kampus beda prodi maupun luar kampus maupun luar negeri dan menyelenggarakan transfer ilmu pengetahuan[16].

## 2.4 Kampus Merdeka
Perguruan  Tinggi  (PT)  memegang  peranan  penting  dalam  mempersiapkan  generasi  muda  untuk  meningkatkan kompetensinya. Hal ini sesuai amanat Undang-Undang No. 20 tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional (UU Sisdiknas) dan Undang-Undang no. 12 tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi (UU Dikti). Kampus merdeka merupakan perpanjangan dari program merdeka belajar yang saat ini lagi hangat di perbincangkan di dalam dunia pendidikan khususnya Perguruan Tinggi, dimana kampus merdeka memberikan kesempatan kepada Mahasiswa selama 3 semester untuk belajar di luar kampusnya. Statement ini adalah hal yang sangat baik untuk Mahasiswa dalam menciptakan kualitas pendidikan yang baik kedepannya[17][18].

## 2.5 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang memberikan bobot terhadap kriteria menjadi paling utama. Dalam hal ini, kriteria ke-1 merupakan prioritas terpenting dibandingkan kriteria ke-2, begitu juga dengan kriteria  selanjutnya.  Kemudian  dilakukan  langkah  yang  sama  hingga  pritoritas  kriteria  yang  terendah.  Untuk menghasilkan keputusan yang tepat, didukung oleh bobot yang ideal[13], [19], [20]. Berikut persamaan menggunakan metode ROC
𝐶 𝑟 ≥ 𝐶 𝑟 2 ≥ 𝐶 𝑟 3 ≥ ...  ≥ 𝐶 𝑚 (1)
Sehingga setelah dilakukan di proses akan menghasilkan persamaan 2:
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥  ...  ≥ 𝑊 𝑚 (2)
Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka digunakan persamaan 3 sebagai berikut :
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (3)
Hasil dari total 𝑊 𝑚 , yaitu bernilai 1
2.6 Metode Technique for Orders Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS merupakan suatu metode dalam pengambilan keputusan yang mengasumsikan setiap kriteria yang akan di maksimalkan dan diminimalkan  yang mendapat solusi dengan nilai terbaik untuk setiap atribut yang akan di defenisikan  sebagai  solusi  ideal  positif,  dan  mendapat  solusi  dengan  nilai  terburuk  dari  setiap  atribut  yang  did defenisikan sebagai solusi ideal negatif[21]. Adapun langkah-langkah algoritma TOPSIS yaitu; 1. Membuat Matriks Keputusan (x ij)
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 1𝑛 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 2𝑛 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 𝑟 𝑖𝑗 ] (4)
Keterangan: x ij : matriks keputusan alternatif i pada kriteria j r ij : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j i :Alternatif ( Baris) j :Atribut Kriteria ( kolom) n :Jumlah atribut (Kriteria) m : Jumlah Alternatif (Baris)
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi R
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
(5)
3. Menghitung Matriks kinerja terbobot
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖 (6)
Dengan ketentuan ;

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑦 − + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 }
𝑦 + − =   { 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛𝑦 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 }
Keterangan: W i : vektor bobot r i : matriks keputusan ternormalisasi 4. Mencari  jarak nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif Untuk solusi ideal positif
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑗 + −   𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
Untuk solusi ideal negatif
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 − ) 2 𝑚 𝑗=1 (8)
Keterangan: D i + : jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif y i + : solusi ideal positif y ij : matriks normalisasi terbobot D i - : jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif y i - : solusi ideal positif y ij :matriks normalisasi terbobot
5. Menghitung nilai prefensi dari setiap alternatif
𝑣 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (9)
Keterangan: v i : kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal D i + : jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif D i - : jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini penjelasan dari metode ROC dan TOPSIS untuk menentukan pertukaran Mahasiswa yang mendukung Kampus Merdeka. Langkah pertama yaitu dengan memulai perhitungan menentukan kriteria-kriteria penilaian.

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Didalam menetukan kriteria bobot dan alternatif yang paling utama yaitu dengan menambahkan keterangan dari setiap tabel untuk mengetahui hasil dari alternatif terbaik yang akan di ambil
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Terdaftar di PDDikti Benefit C2 Ipk Benefit C3 SKS Benefit C4 Rekomendasi Kampus Benefit C5 Vaksin Benefit C6 Sanksi Cost
Berikut penjelasan mengenai kriteria yang terkandung pada tabel 1: 1. Terdaftar di PDDikti (Pangkalan Data Pendidikan Tinggi) yang berarti setiap Mahasiswa harus terdaftar pada PDDikti yang nantinya akan menguntungkan Mahasiswa tersebut dalam seleksi pertukaran Mahasiswa
2. IPK  (Indeks  Prestasi  Kumulatif)  merupakan  nilai  rata-rata  dari  seluruh  matakuliah  yang  di  tempuh  sejak semester awal sampai beberapa semester yang di ikuti.
3. SKS  (Satuan  Kredit  Semester)  di  mana  mahasiswa  harus  menempuh  minimal  36  sks  agar  dapat  mengikuti pertukaran pelajar kampus merdeka.
4. Rekomendasi  Kampus  merupakan  surat  yang  di  keluarkan  kampus  yang  bersangkutan  atas  kelayakan mahasiswa tersebut mengikuti program kampus merdeka
5. Vaksin, pada masa pandemi seperti sekarang ini vaksin Covid 19 merupakan syarat utama dalam mengikuti kampus merdeka

## Journal of Information System Research (JOSH)
6. Sanksi, dalam mengikuti kampus merdeka mahasiswa yang di utamakan adalah mahasiswa yang belum pernah di kenakan sanksi baik itu akademik  maupun  non-akademik. Langkah selanjutnya adalah pembutan kriteria penilaian untuk setiap alternatif seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 Fabyen Sabillah Chan (A1) Ya 2,81 37 Layak Ya Tidak Imtari Kresesia Sragih (A2) Ya 3,17 37 Layak Ya Tidak Tia Betsaida Situmorang (A3) Ya 3,2 96 Layak Ya Tidak Desi Novria Siregar (A4) Ya 3,6 96 Layak Ya Tidak Mely Andayani (A5) Ya 3,35 96 Layak Tidak Tidak Silvia Kharisma Simatupang (A6) Ya 2,49 96 Tidak Layak Ya Tidak Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1, C5, C6 Ya 3 Tidak 2 Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C4 Layak 3 Tidak Layajk 2
Kemudian pembuatan rating kecocokan pada setiap kriteria
Tabel 5. Nilai rating Kecocokan Kriteria Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 Fabyen Sabillah Chan (A1) 3 2,81 37 3 3 2 Imtari Kresesia Sragih (A2) 3 3,17 37 3 3 2 Tia Betsaida Situmorang (A3) 3 3,2 96 3 3 2 Desi Novria Siregar (A4) 3 3,6 96 3 3 2 Mely Andayani (A5) 3 3,35 96 3 2 2 Silvia Kharisma Simatupang (A6) 3 2,49 96 2 3 2

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Dalam penerapannya,  metode ROC pada dasarnya  memiliki tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria dan alternatif untuk memberikan bobot ideal sesuai dengan perankingan.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0,4083
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0,2417
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0,1583
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,1028
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 6 = 0,0611
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0,0278
Berdasarkan hasil dari penerapan metode ROC, maka dihasilkan bobot ideal yaitu dengan nilai 0,4083.

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Dalam  penerapannya  metode  TOPSIS  di  gunakan  untuk  mengubah  dari  beberapa  kepentingan  kedalam  nilai numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili pilihan terburuk dan 1 mewakili pilihan terbaik a. Membuat matriks keputusan ( 𝑥 𝑖𝑗 )
𝑤 𝑖𝑗 =
[ 3 2,81 37 3 3 2 3 3,17 37 3 3 2 3 3,20 96 3 3 2 3 3,60 96 3 3 2 3 3,35 96 3 2 2 3 2,49 96 2 3 2]

## Journal of Information System Research (JOSH)
b. Menghitung matriks ternormalisasi  (r ij )
Untuk kriteria C1 (terdaftar di PDDikti) 𝑥 1 =   √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 4,2426 𝑟 11 = 3 4,2426 = 0,7071
𝑟 21 = 3 4,2426 = 0,7071 𝑟 31 = 3 4,2426 = 0,7071 𝑟 41 = 3 4,2426 = 0,7071 𝑟 51 = 3 4,2426 = 0,7071 𝑟 61 = 3 4,2426 = 0,7071

## Untuk Kriterian C2 (IPK)
𝑥 2 =   √2,81 2 + 3,17 2 + 3,20 2 + 3,60 2 + 3,35 2 + 2,49 2 = 7,6529
𝑟 12 = 2,81 7,6529 = 0,3672 𝑟 22 = 3,17 7,6529 = 0,4142 𝑟 32 = 3,20 7,6529 = 0,4181 𝑟 42 = 3,60 7,6529 = 0,4704 𝑟 52 = 3,35 7,6529 = 0,4377 𝑟 12 = 2,49 7,6529 = 0,3254
Untuk kriteria C3 (Sks ) 𝑥 3 =   √37 2 + 37 2 + 96 2 + 96 2 + 96 2 + 96 2 = 21,4009 𝑟 13 = 37 21,4009 = 1,7289 𝑟 23 = 37 21,4009 = 1,7289 𝑟 33 = 96 21,4009 = 4,4858 𝑟 43 = 96 21,4009 = 4,4858 𝑟 53 = 96 21,4009 = 4,4858 𝑟 63 = 96 21,4009 =  4,4858
Untuk kriteria C4 (Rekomendasi Kampus) 𝑥 4 =   √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 = 4,1231 𝑟 14 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 24 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 34 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 44 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 54 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 64 = 2 4,1231 = 0,4850
Untuk Kriteria C5 ( Vaksin) 𝑥 5 =   √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 4,1231 𝑟 15 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 25 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 35 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 45 = 3 4,1231 = 0,7276 𝑟 55 = 2 4,1231 = 0,4850 𝑟 65 = 3 4,1231 = 0,7276
Untuk Kriteria C6 (Sanki) 𝑥 6 =   √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 =  3,4642 𝑟 16 = 2 3,4642 = 0,5774

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑟 26 = 2 3,4642 = 0,5774 𝑟 36 = 2 3,4642 = 0,5774 𝑟 46 = 2 3,4642 = 0,5774 𝑟 56 = 2 3,4642 = 0,5774
𝑟 66 = 2 3,4642 = 0,5774
Sehingga  akan menghasilkan  matriks R
𝑅 =
[ 07071 0,3672 1,7289 0,7276 0,7276 0,5774 07071 0,4142 1,7289 0,7276 0,7276 0,5774 07071 0,4181 4,4858 0,7276 0,7276 0,5774 07071 0,4704 4,4858 0,7276 0,7276 0,5774 07071 0,4377 4,4858 0,7276 0,4850 0,5774 07071 0,3254 4,4858 0,4850 0,7276 0,5774]
c. Menghitung matriks (y ij ) 𝑦 11 =  0,4083 ∗  0,7071 =  0,2887 𝑦 12 =  0,2417 ∗  0,3672 =  0,0887 𝑦 13 =  0,1583 ∗  0,7289 =  0,2736 𝑦 14 =  0,1028 ∗  0,7276 =   0,0747 𝑦 15 =  0,0611 ∗  0,7276 =  0,0444 𝑦 16 = 0,0278 ∗ 0,5774 = 0,0160 𝑦 21 =  0,4083 ∗  0,7071 =  02887 𝑦 22 =  0,2417 ∗  0,4142 =  0,1001 𝑦 23 =  0,1583 ∗  0,7289 =  0,2738 𝑦 24 =  0,1028 ∗  0, 7276 =  0,4746 𝑦 25 =  0,0611 ∗  0,7276 =  0,0444 𝑦 26 = 0,0278 ∗  0,5774  = 0,0160 𝑦 31 =  0,4083 ∗  0,7071 =  0,2887 𝑦 32 =  0,2417 ∗  0,4181 =  0,1010 𝑦 33 =  0,1583 ∗  4,4858 =  0,0769 𝑦 34 =  0,1028 ∗  0,7276 =   0,0747 𝑦 35 =  0,0611 ∗  0,7276 =  0,0444 𝑦 36 = 0,0278  ∗  0,5774  = 0,0160 𝑦 41 =  0,4083 ∗  0,7071 =  0,2887 𝑦 42 =  0,2417 ∗  0,4704 =  0,1137 𝑦 43 =  0,1583 ∗  4,4858 =  0,0769 𝑦 44 =  0,1028 ∗  0,7276 =   0,0747 𝑦 45 =  0,0611 ∗  0,7276 =  0,0261 𝑦 46 = 0,0278 ∗  0,5774  = 0,0160 𝑦 51 =  0,4083 ∗  0,7071 =  0,2887 𝑦 52 =  0,2417 ∗  0,4377 =  0,1058 𝑦 53 =  0,1583 ∗  4,4858 =  0,0767 𝑦 54 =  0,1028 ∗  0,7276 =   0,0747 𝑦 55 =  0,0611 ∗  0,4855  =  0,0296 𝑦 56 = 0,0278 ∗ 0,5774  =  0,0160 𝑦 61 =  0,4083 ∗  0,7071 =  0,2887 𝑦 62 =  0,2417 ∗  0,3254 =  0,0786 𝑦 63 =  0,1583 ∗  4,4858 =  0,0767 𝑦 64 =  0,1028 ∗  0,7276 =   0,0747 𝑦 65 =  0,0611 ∗  0,4850 =  0,0296 𝑦 66 = 0,0278 ∗  0,5774 = 0,0160 Maka :
𝑦 =
[
0,2887 0,0887 0,2736 0,0747 0,0444 0,0160 0,2887 0,1001 0,2736 0,0747 0,0444 0,0160 0,2887 0,1010 0,7101 0,0747 0,0444 0,0160 0,2887 0,1137 0,7101 0,0747 0,0444 0,0160 0,2887 0,1057 0,7101 0,0747 0,0296 0,0160 0,2887 0,0786 0,7101 0,0498 0,0444 0,0160]
d. Mencari solusi ideal positif dan ideal negatif
Solusi ideal Positif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 621−630 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4806
𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥{0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887} =  0,2887
𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥{0,0887; 0,1001; 0,1010; 0,1137; 0,1058; 0,0786} =   0,1137 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥{0,2736; 0,2736; 0,7101; 0,7101; 0,7101; 0,7101} =  0,7101 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥{0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0498} =  0,0747 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥{0,0444; 0,0444; 0,0444; 0,0444; 0,0296; 0,0444} =  0,0444 𝑦 6 + = 𝑚𝑎𝑥{0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160}   = 0,0160 𝐴 + =  𝑚𝑎𝑥{0,2887;   0,1137;  0,7101;  0,0747; 0,0444;  0,0160} Solusi ideal Negatif 𝑦 1 − = 𝑚𝑖𝑛{0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887; 0,2887} =  0,2887 𝑦 2 − = 𝑚𝑖𝑛{0,0887; 0,1001; 0,1010; 0,1137; 0,1058; 0,0786} =   0,0786 𝑦 3 − = 𝑚𝑖𝑛{0,2736; 0,2736; 0,7101; 0,7101; 0,7101; 0,7101} =  0,2736 𝑦 4 − = 𝑚𝑖𝑛{0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0747; 0,0498} = 0,0498 𝑦 5 − = 𝑚𝑖𝑛{0,0444; 0,0444; 0,0444; 0,0444; 0,0296; 0,0444} =  0,0296 𝑦 6 − = 𝑚𝑖𝑛{0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160; 0,0160}   = 0,0160 𝐴 − =  𝑚𝑖𝑛{ 0,2887;  0,0786;  0,2736; 0,0498; 0,0296; 0,0160} e. Mencari jarak nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif
𝐷 1 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,0887 − 0,1137) 2 + (0,2736 − 0,7101) 2 + (0,0747 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,1964 = 0,4432
𝐷 2 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1001 − 0,1137) 2 + (0,2736 − 0,7101) 2 + (0,0747 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,1906 = 0,4365
𝐷 3 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1010 − 0,1137) 2 + (0,7101 − 0,7101) 2 + (0,0747 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,00016 = 0,0127
𝐷 4 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1137 − 0,1137) 2 + (0,7101 − 0,7101) 2 + (0,0747 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= 0
𝐷 5 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1057 − 0,1137) 2 + (0,7101 − 0,7101) 2 + (0,0747 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,0008 = 0,0168
𝐷 6 + =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,786 − 0,1137) 2 + (0,7101 − 0,7101) 2 + (0,0498 − 0,0747) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,0018 = 0,0424 Solusi ideal negatif
𝐷 1 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,0887 − 0,0786) 2 + (0,2736 − 0,2736) 2 + (0,0747 − 0,0498) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,0011 = 0,0306
𝐷 2 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1001 − 0,0786) 2 + (0,2736 − 0,2736) 2 + (0,0747 − 0,0498) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,0012 = 0,0360
𝐷 3 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1010 − 0,0786) 2 + (0,7101 − 0,2736) 2 + (0,0747 − 0,0498) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,1917 = 0,4379
𝐷 4 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1137 − 0,0786) 2 + (0,7101 − 0,2736) 2 + (0,0747 − 0,0498) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,6434 = 0,8021

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝐷 5 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,1057 − 0,0786) 2 + (0,7101 − 0,2736) 2 + (0,0747 − 0,0498) 2 + (0,0296 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,1918 = 0,4380
𝐷 6 − =   √ (0,2887 − 0,2887) 2 + (0,0786 − 0,0786) 2 + (0,7101 − 0,2736) 2 + (0,0498 − 0,0498) 2 + (0,0444 − 0,0444) 2 + (0,0160 − 0,0160) 2
= √0,0008 = 0,0289 f. Selanjutnya menghitung nilai bobot preferensi untuk setiap alternatif (v i ) 𝑣 1 = 𝐷1 − 𝐷1 −+𝐷 1 + = 0,0306 0,0306+0,4432 = 0,0645 𝑣 2 = 𝐷2 − 𝐷2 −+𝐷 2 + = 0,0360 0,0360+0,4365 = 0,0761 𝑣 3 = 𝐷3 − 𝐷3 −+𝐷 3 + = 0,4379 0,4379+0,0127 = 0,9718 𝑣 4 = 𝐷4 − 𝐷4 −+𝐷 4 + = 0,8021 0,8021+0 =  1 𝑣 5 = 𝐷5 − 𝐷5 −+𝐷 5 + = 0,4380 0,4380+0,0168 = 0,9630 𝑣 6 = 𝐷6 − 𝐷6 −+𝐷 6 + = 0,0289 0,0289+0,0424 =  0,4053
Dari hasil perhitungan diperoleh perangkingan akhir yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Perangkingan
No Alternatif Keterangan Nilai Rangking 1 A1 Fabyen Sabillah Chan 0,0645 6 2 A2 Imtari Kresesia Sragih 0,0761 5 3 A3 Tia Betsaida Situmorang 0,9718 2 4 A4 Desi Novria Siregar 1 1 5 A5 Mely Andayani 0,9630 3 6 A6 Silvia Kharisma Simatupang 0,4053 4
Berdasarka hasil perangkingan, maka alternatif terbaik yang di hasilkan yaitu A4 untuk Desi Novria Siregar dengan nilai 1.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  suatu  penelitian  yang  dapat  memberi  rekomendasi  terhadap  seleksi  mahasiswa dalam  mendukung  kampus  merdeka  yang  di  lakukan  serta  menentukan  alternatif  maka  Sistem  Pendukung Keputusan seleksi mahasiswa dalam mendukung kampus merdeka terbaik adalah A4 untuk Desi Novria Siregar dengan nilai 1 .  Untuk mengambil suatu keputusan yang melibatkan banyak kriteria alternatif pemilihan, metode ROC  dan  TOPSIS  sangat  cocok  di  gunakan  karena  metode  ini  memperlihatkan  perbandingan  antara  berbagai macam kriteria. Maka dari itu peneliti berharap seluruh isi yang tercantum pada artikel ini dapat bermanfaat untuk memberikan  rekomendasi  terbaik  bagi  seluruh  kampus  dalam  pemilihan  seleksi  mahasiswa  dalam  mendukung kampus merdeka. Akhir kata peneliti mengucapkan sekian dan terima kasih

## REFERENCES
[1] A. Nanggala and K. Suryadi, “Analisis Konsep Kampus Merdeka dalam Perspektif Pendidikan Kewarganegaraan,” … Kaji. Pendidik. Kewarganegaraan, no. 2, 2020.
[2] F.  Luis  and  G.  Moncayo,  “PENETAPAN  BUKU  PANDUAN  AKADEMIK  MERDEKA  BELAJAR  KAMPUS MERDEKA (MBKM) UNIVERSITAS IVET 2021.”
[3] F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Covid19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 11, no. 2, pp. 97–101, 2020.
[4] A. M. S. Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., pp. 27–36, 2018.
[5] F.  Mahardika,  U.  Ummiyati,  and  M.  Martanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  WP  (Weight Product) Pemilihan Minat Jurusan,” J. ICT  Inf. Commun. Technol., vol. 16, no. 2, pp. 53–57, 2017.
[6] K. Khotimah and S. Ipnuwati, “Pemilihan Cafe Terbaik Menggunakan Metode AHP,”  Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 8, no. 1, pp. 250–259, 2018.
[7] S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[8] A. Mubarok, H. D. Suherman, Y. Ramdhani, and S. Topiq, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019.
[9] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,”

## Journal of Information System Research (JOSH)
Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[10]  R.  M.  Simanjorang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan  menggunakan  Metode  TOPSIS (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara Medan),” J. STMIK Pelita Nusant. Medan, vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019.
[11]  A.  P.  Nanda,  R.  Pitiasari,  and  D.  Kusmawati,  “MODEL  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN BIBIT PERTANIAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (Study Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Pesawaran),” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 10, no. 1, 2019.
[12]  R.  Adelina  Hutasoit  and  A.  Wanto,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer)  ANALISA PEMILIHAN BARISTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: MO COFFEE).”
[13]  W.  Harry,  B.  Lumban,  K.  Y.  Siahaan,  and  J.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Transfer  Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[14]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[16]  M. Y. Anggita, Wahyuddin, and A. C. Meidian, “Realisasi Dan Evaluasi Program ‘Merdeka Belajar, Kampus Merdeka’ Pada  Program  Studi  Sarjana  Fisioterapi  Universitas  Esa  Unggul,”  Forum  Ilm.  Univ.  Esa  unggul  Progr.  Stud.  Sarj. Fisioter., vol. 18, pp. 645–650, 2021.
[17]  R.  Industri,  “Fitrah:  Journal  of  Islamic  Education  KONSEP  KAMPUS  MERDEKA  BELAJAR  DI  ERA  REVOLUSI INDUSTRI 4.0 ARTICLE HISTORY,” vol. 1, no. 1, pp. 141–157, 2020.
[18]  Kristina Pae, Hendra Wijaya, and I. R. A. P. Jati, “Evaluasi Ketercapaian Tujuan Dan Dampak Pelaksanaan Program Pertukaran Mahasiswa Merdeka Di Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya,” J. Pendidik., vol. 23, no. 1, pp. 1– 15, 2022.
[19]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[20]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[21]  I.  W.  Pratama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Dosen  dengan  Metode  Technique  For  Order  By Similarity To Ideal Solution ( Topsis ) & Preference Ranking Organization For Evaluation ( Promethee ),” J. Cendekia, vol. XV, no. April, pp. 35–42, 2018.