## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid
(ROC)
Mayadi 1 , R Wisnu Prio Pamungkas 1,* , Azlan 2 , Khairunnisa 3 , Fince Tinus Waruwu 3
1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 mayadi@dsn.ubharajaya.ac.id, 2,* wisnu.prio@dsn.ubharajaya.ac.id, 3 azlansaja19@gmail.com, 4 nisak030720@gmail.com,
5 fincedav@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wisnu.prio@dsn.ubharajaya.ac.id Submitted: 20/12/2021 ; Accepted: 28/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Kasi (Kepala Seksi) pada suatu pemerintahan desa merupakan unsur pelaksana operasional pemerintahan yang dipimpin seorang kepala seksi. Peran kasi sangatlah dibutuhkan dalam meningkatkan kualitas pemerintahan desa. Dalam penentuan Kasi terbaik haruslah memenuhi beberapa kriteria seperti Lama Bekerja, Pengabdian Masyarakat, Loyalitas Kerja, Usia dan Pendidikan Terakhir. Maka dari itu dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mengatasi masalah tersebut menggunakan metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam menentukan kriteria Kasi terbaik. Sehingga dalam penelitian penentuan Kasi terbaik ini, menghasilkan alternatif A 5 dengan nilai 1.347 sebagai alternatif terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Kasi; Metode OCRA
Abstract− Kasi (Section Head) in a village government is an element of implementing government operations led by a section head. The role of the cation is very much needed in improving the quality of village governance. In determining the best Kasi must meet several criteria such as Length of Work, Community Service, Work Royality, Age and Last Education. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed to overcome this problem using Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) to obtain the data needed to determine the best Kasi criteria. So that in this research to determine the best Kasi, it produces alternative A5 with a value of 1,347 as the best alternative.
Keywords: Decision Support System; Kasi; OCRA Method

## 1. PENDAHULUAN
Kasi  adalah  kepala  seksi  bagian  dari  pemerintahan  desa  atau  perangkat  desa  yang  berkedudukan  dalam  unsur pelaksanaan  teknis  yang  mengemban  tugas  dalam  membantu  Kepala  Desa  yang  bertugas  sebagai  operasional  di bidang  pemerintahan  desa.  Kepala  seksi  (Kasi)  terdapat  3  (tiga)  bagian  diantaranya  seksi  kesejahteraan,  seksi palayanan dan seksi pemerintahan. Yang dimana masing-masing seksi dipimpin oleh seorang Kepala Seksi (Kasi)[1].
Kasi yang bertugas dalam membantu kepala desa sebagai pelaksana tugas operasional, dalam melaksanakan tugasnya kasi mempunyai fungsi diantaranya, Kasi pemerintahan yang dimana membantu berjalannya pemerintahan disuatu  desa tertentu  berfungsi sebagai  pelaksanaan upaya perlindungan masyarakat, menyusun rancangan regulasi desa, pembinaan masalah pertanahan, melaksanakan manajemen tata praja pemerintahan, pembinaan ketentraman dan ketertiban,  penataan  dan  pengelolaan  wilayah,  pendataan  dan  pengelolaan  profil  desa  serta  kependudukan.  Kasi kesejahteraan  yang  dimana  mengemban  tugas  dalam  mengawasi  kesejahteraan  masyarakatnya  yang  mempunyai fungsi  diantaranya,  melaksanakan  pembangunan  sarana  prasarana  perdesaan,  pembangunan  bidang  pendidikan, kesehatan  dan  tugas  sosialisasi  serta  motivasi  masyarakat  dibidang  budaya,  ekonomi,  politik,  lingkungan  hidup, pemberdayaan  keluarga,  pemuda,  olahraga,  dan  karang  taruna.  Kasi  pelayanan  yang  dimana  membantu  melayani masyarakatnya yang mempunyai fungsi diantaranya, melaksanakan penyuluhan dan motivasi terhadap pelaksanaan hak  dan  kewajiban  masyarakat,  meningkatkan  upaya  partisipasi  masyarakat,  pelestarian  nilai  social  budaya masyarakat, keagamaan, dan ketenagakerjaan[2]. Dalam penentuan kasi terbaik penting untuk menentukan beberapa kriteria  yang  dijadikan  patokan  antara  lain  Lama  Bekerja,  Pengabdian  Masyarakat,  Loyalitas  Kerja,  Usia  dan Pendidikan  Terakhir.  Banyaknya  kepala  seksi  yang  kinerjanya  kurang  baik  maka  dibutuhkan  sistem  untuk menentukan kasi terbaik dengan bantuan sistem pendukung keputusan.
Sehingga dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menyelesaikan masalah tersebut, SPK dapat diartikan sebagai suatu sistem informasi yang digunakan untuk mendukung sebuah pengambilan keputusan pada perusahaan  atau  organisasi.  Dipenelitian  ini  menggunakan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA) merupakan suatu metode yang dapat menghasilkan data-data dalam penentuan kriteria kelayakan Kasi[3]. Beberapa  metode  yang  digunakan  pada  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik diantaranya WP, SAW, TOPSIS, ARAS, MOORA dan OCRA[4], [5].
Adapun  penelitian  terkait  yang  membahas  tentang  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  yang  dapat  melakukan  proses  pengambilan  keputusan  yang  akurat,  diantaranya  seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  Surya  Sintamie  Hasibuan  pada  tahun  2021  yang  membahas  mengenai  Penerapan  Metode  OCRA Dalam Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan, yang pada penelitian ini terdapat 6 kriteria Pengetahuan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
Pekerjaan,  Produktivitas  Pekerjaan,  Kerjasama  Tim,  Komunikasi, Tanggung  Jawab  serta Teguran Dan  Peringatan. Maka dapat diperoleh hasil perangkingan yaitu alternatif ke-8 dengan nilai 0,45 sebagai alternatif terbaik[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Milos Madic, dkk pada tahun 2015 yang membahas mengenai Pemilihan Proses Pemesinan Non- Konvensional  Menggunakan  Metode  OCRA,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  kriteria  sehingga  memperoleh  nilai tertinggi 270007.3700[7]. Penelitian yang dilakukan oleh Naomi Titania L.Toruan pada tahun 2021 yang membahas mengenai Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA, yang pada penelitian ini terdapat 6 kriteria diantaranya Penampilan, Intonasi, Penguasaan Bahasa, Fokus Kamera, Pengetahuan Umum dan Pengaturan Waktu. Maka dapat diperoleh hasil perangkingan yaitu alternatif Rahmat Juhendra (A6) dengan nilai 1,665 sebagai alternatif  terbaik[8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Askin  Ozdagoglu  dan  Elif  Cirkin  pada  tahun  2019  yang membahas  mengenai  Pemilihan  Perangkat  Elektronik  dalam  Produk  Industri  Mesin:  Analisis  Komparatif  dengan OCRA  dan  MAUT,  yang  dimana  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  sehingga  menghasilkan  nilai  tertinggi 0,512071[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Mesran,dkk pada tahun 2019 yang membahas mengenai  Metode ROC dan OCRA dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer di STMIK Budi Darma, yang pada penelitian ini terdapat 12 kriteria  diantaranya  H-Index  Scopus,  H-Index  GS,  Dok  Scopus,  Jurnal  Terkareditasi,  DokPengabdian,  Sertifikat Kompetensi,  Pembicara  External,  Keanggotaan  Profesi  Dosen,  Jabatan  Fungsional,  Lama  Mengajar,  Umur,  Surat peringatan.  Maka  dapat  diperoleh  hasil  perangkingan  yaitu  alternatif  ke-2  dengan  nilai  4.243  sebagai  alternatif terbaik[10]. Dari seluruh penelitian dterkait penulih menjadikan acuan yang tepat dalam pembuatan penelitian ini.
Dari pembahasan di atas  maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian tentang penentuan Kasi Terbaik dengan  menerapkan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  yang  digunakan  untuk menghasilkan data-data dalam menentukan kriteria Kasi Terbaik[4]. Penerapan metode OCRA ini dapat memberikan manfaat  sehingga  dapat  memperoleh  nilai  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  dan  kriteria  tertentu  lalu  dapat melakukan  proses  perangkingan.  Penilaian  yang  didasari  oleh  kriteria-kriteria  yang  telah  dijelaskan  diatas  maka diharapkan dapat menemukan hasil yang akurat dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  informasi  yang  pada  dasarnya  memanfaatkan  computer dalam ilmu pengetahuan dan manajemen pengetahun dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan pada suatu instansi atau organisasi. Dalam arti lain dikatakan sebagai sebuah sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi yang digunakan untuk mengambil suatu keputusan pada masalah-masalah yang spesifik dan terstruktur[11]– [14].

## 2.2 Kasi
Kasi  merupakan  suatu  unsur  pelaksana  pada  pemerintahan  desa  yang  dimana  dipimpin  oleh  seorang  kepala  seksi terdiri dari kepala seksi pemerintahan, kepala seksi pelayanan serta kepala seksi kesejahteraan, yang berada di dibawah dan bertanggung jawab kepada kepala desa[1].

## 2.3 Metode OCRA
Metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) suatu pendekatan pengukuran dari ustu kinerja yang relatif oleh model nonparametric yang menjadi dasarnya. OCRA diperkenalkan pertama kali oleh Parkan pada tahun 1994 dan termasuk metode yang sederhana dan sangat berguna dalam menganalisis sektor yang dapat membangkitkan suatu  keputusan  yang  berbeda.  Serta  memiliki  kemampuan  dalam  membandingkan  dan  memantau  kinerja  suatu keputusan dari waktu ke waktu merupakan fitur penting dari metode ini. OCRA dapat diartikan sebagai suatu teknik pengukuran yang efisiensi non-parametrik yang pertama kali diusulkan untuk menangani kinerja masalah pengukuran serta  analisis  produktivitas,  akhir-akhir  ini  metode  OCRA  juga  dapat  menyelesaikan  masalah  literatur  yang menggunakan  metode  ini  untuk  bidang  lainnya[6],  [15],  [16].  Berikut  merupakan  langkah-langkah  dalam menyelesaikan masalah dengan menerapkan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ), antara lain sebagai berikut:
1. Pada langkah pertama, membuat matriks keputusan X ij yang menunjukkan alternatif i dibawah kriteria j[4].
X = [X ij ] mxn = [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … … 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] i = 1,…m  j = 1, 2, …, n (1)
2. Pada langkah kedua, peringkat preferensi yang berhubungan dengan kriteria biaya ditentukan. Nilai dari alternatif pada  ktiteria  dapat  diperkecil  dihitung  melalui  kriteria  yang  bermanfaat  yang  tidak  di  pertimbangkan.  Total alternatif yang berhubungan dengan ktiteria yang tidak menguntungkan dapat dihitung dengan rumus berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
𝐼̅ 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑔 𝑗=1 max (𝑥 𝑖𝑗 )
min (𝑥 𝑖𝑗 ) (i=1,2,…,m j=1,2,…g)
(2)
3. Pada  langkah  ketiga,  peringkat  preferensi  linier  di  setiap  alternatif  pada  kriteria  yang  tidak  menguntungkan dihitung dengan rumus berikut :
𝐼̅ 𝑖 = 𝐼̅ 𝑖 min ( 𝐼̅ 𝑖 ) (3)
4. Pada langkah keempat, peringkat preferensi ini berhubungan dengan kriteria yang ditentukan. Untuk ktiteria yang menguntungkan, alternatif yang memiliki nilai lebih tinggi lebih baik. Peringkat dari total alternative I untuk semua kriteria bermanfaat dihitung dengan rumus berikut :
𝑂̿ 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 −max (𝑥 𝑖𝑗 ) min (𝑥 𝑖𝑗 ) (i=1,2,…,m j=g+1,g+2,…n) (4)
5. Pada langkah kelima, peringkat preferensi linier dihitung untuk kriteria yang bermanfaat dihitung dengan rumus berikut :
𝑂̿ 𝑖 = 𝑂̅ 𝑖 – min ( 𝑂̅ 𝑖 ) (5)
6. Pada  langkah  keenam,  nilai  dari  total  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dihitung  dengan  menggunakan  rumus berikut :
𝑃 1 = ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) − min( 𝐼̿ + 𝑂̿) i = 1,2,…m
(6)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan penelitian, tahapan-tahapan penelitian tersebut sebagai berikut :
1. Analisis  Masalah,  penulis  menganalisis  suatu  permasalahan  yang  dijadikan  pokok  pembahasan,  sebab permasalahan, dan metode yang digunakan.
2. Pengumpulan data, penulis melakukan suatu observasi yang berguna untuk memahami bagaimana prosedur dalam pemilihan Kasi.
3. Studi  Literatur,  untuk  mempelajari  dan  menambah  pemahaman  peneliti  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) secara umum dan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) serta membaca jurnal dan referensi yang terkait dengan penelitian.
4. Analisis dan Penerapan Metode, tahap penelitian ini diawali dengan, dimulai dengan menganalisis permasalahan yang terjadi dalam pemilihan Kasi. Lalu menganalisa menggunakan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ).
5. Laporan penelitian, pada tahap ini penulis membuat laporan dari keseluruhan penelitian ini, untuk melihat hasil dari  penelitian  ini  telah  selesai  dengan  yang  diharapkan,  dilanjutkan  dengan  membuat  suatu  kesimpulan  dari penelitian ini.
Dari tahapan-tahapan diatas dapat digambarkan pada bagan berikut ini :
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Mulai Aanalisis Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Kepustakaan Penerapan Metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) a. Menentukan Matriks keputusan
b. Menghitung Peringkat Preferensi untuk kriteria yang akan diminimalkan (cost)
c. Menghitung peringkat preferensi linier dari setiap alternatif kriteria cost
d. Menghitung nilai preferensi benefit
e. Menghitung peringkat preferensi linier untuk kriteria benefit
f. Menghitung nilai preferensi total setiap alternatif Analisis dan
Penerapan Metode
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100

## 3.1 Penetapan Alternatif
Penentuan Kasi bertujuan untuk memberikan pelayanan terbaik bagi masyarakat yang layak menurut kriteria-kriteria yang  sudah  ditetapkan.  Untuk  mrnghasilkan  pemilihan  yang  lebih  objectif  dan  tepat  sasaran,  penulis  membuat penenlitian  ini  menggunakan  bantuan  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  untuk  menghasilkan  bobot  yang dibutuhkan  dalam  Metode  OCRA  sebagai  perangkingan  alternatif.  Adapun  data  alternatif  penentuan  Kasi  pada penelitian ini berjumlah 7 (tujuh) kepala seksi seperti table berikut :
Tabel 1. Data Alternatif Kasi Alternatif Nama Kasi A 1 Dwi Avriani A 2 Adesa Pagira A 3 Dinda Amalia A 4 Ibnu Majid A 5 Wira Sanjaya A 6 Ranti Febrissa A 7 Nurkhaliza Ajura

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam penentuan Kasi terdapat beberapa kriteria seperti pada table 2 dibawah ini :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Lama Bekerja 0,46 Benefit C 2 Pengabdian Masyarakat 0,26 Benefit C 3 Loyalitas Kerja 0,16 Benefit C 4 Usia 0,09 Cost C 5 Pendidikan Terakhir 0,04 Cost Keterangan kriteria : Lama Bekerja : Lamanya Seorang Kasi Bekerja (tahun) Pengabdian masyarakat : Sikap Kasi selama mangabdi di Desa Royalitas Kerja : Sikap kepatuhan Kasi dalam bekerja Usia : Maksimal 40 tahun Pendidikan terakhir : Jenjang pendidikan terakhir
Penentuan  Kasi  yang  memenuhi  kriteria  sebagai  persyaratan  menjadi  yang terbaik.  Pada  pembobotan  kepentingan setiap kriteria menggunakan metode ROC ( Rank Order Centroid ) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengasilkan nilai bobot yang akan digunakan dalam perangkingan pada sistem pendukung keputusan[17].
Tabel 3. Data Kriteria Alternatif Lama Bekerja (C 1 ) Pengabdian Masyarakat (C 2 ) Loyalitas Kerja (C 3 ) Usia (C 4 ) Pendidikan Terakhir (C 5 ) A 1 6 Cukup Cukup 30 SMA A 2 3 Baik Kurang 26 D3 A 3 7 Kurang Baik 33 SMA A 4 8 Cukup Sangat Baik 42 SMA A 5 3 Sangat Baik Baik 37 S1 A 6 5 Kurang Cukup 24 SMA A 7 2 Cukup Kurang 40 SMA
Tabel 3 berikut dapat dijelaskan bahwa yang berjenis linguistik diantaranya, Sangat Baik, Baik, Cukup dan Kurang Baik, maka diperlukan pembobotan agar mendapatkan nilai angka seperti table 4 berikut :
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria C 2 dan C 3
Keterangan Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
Tabel 5. Bobot Nilai Kriteria C 5
Keterangan  Nilai S1 3 D3 2 SMA 1 Pada kriteria C 2 ,C 3 dan C 5 telah dilakukan proses pembobotan seperti table 5 berikut :
Tabel 6. Rating Kecocokan Setelah Pembobotan
Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 6 2 2 30 1
A 2 3 3 1 26 2
A 3 7 1 3 33 1
A 4 8 2 4 42 1
A 5 3 4 3 37 3
A 6 5 1 2 24 1
A 7 2 2 1 40 1

## 3.3 Penetapan Metode OCRA (Operational Competitiveness Rating Analysis)
Berikut  ini  merupakan  tahapan  yang  dibutuhkan  dalam  mementukan  Kasi  terbaik  menggunakan  metode  OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) :
1. Membentuk matriks keputusan
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = [ 6 2 2 30 1
3 3 1 26 2 7 1 3 33 1 8 2 4 42 1 3 4 3 37 3 5 1 2 24 1 2 2 1 40 1]
2. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang akan diminimalkan (cost) untuk kriteria C4 dan C5
𝐼̅ 1 = ∑ (0.09 40−30 24 ) + (0.04 3−1 1 ) = ∑ 0.037  + 0.08 = 0.117
𝐼̅ 2 = ∑ (0.09 40−26 24 ) + (0.04 3−2 1 ) = ∑ 0.052  + 0.04 = 0.092
𝐼̅ 3 = ∑ (0.09 40−33 24 ) + (0.04 3−1 1 ) = ∑ 0.026  + 0.08 = 0.106
𝐼̅ 4 = ∑ (0.09 40−42 24 ) + (0.04 3−1 1 ) = ∑ 0.007  + 0.08 = 0.087
𝐼̅ 5 = ∑ (0.09 40−37 24 ) + (0.04 3−3 1 ) = ∑ 0.011  + 0.000 = 0.011
𝐼̅ 6 = ∑ (0.09 40−24 24 ) + (0.04 3−1 1 ) = ∑ 0.059  + 0.08 = 0.139
𝐼̅ 7 = ∑ (0.09 40−40 24 ) + (0.04 3−1 1 ) = ∑ 0.000  + 0.08 = 0.08
3. Menghitung peringkat preferensi linear dari setiap alternatif yang tidak menguntungkan (Cost) 𝐼̿ 1 = 0.117 − 0.011 = 0.106
𝐼̿ 2 = 0.092 − 0.011 = 0.081 𝐼̿ 3 = 0.106 − 0.011 = 0.095 𝐼̿ 4 = 0.087 − 0.011 = 0.076 𝐼̿ 5 = 0.011 − 0.011 = 0.000 𝐼̿ 6 = 0.139 − 0.011 = 0.128 𝐼̿ 7 = 0.08 − 0.011 = 0.069
4. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang dimaksimalkan (Benefit) untuk kriteria C1, C2, dan C3.
𝑂̅ 1 = ∑ (0.456 6 − 2 2 ) + (0.256 2 − 1 1 ) + (0.156 2 − 1 1 ) = ∑ 0.912 + 0.256 + 0.156 =  1.324

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
𝑂̅ 2 = ∑ (0.456 3 − 2 2 ) + (0.256 3 − 1
1 ) + (0.156 1 − 1 1 ) = ∑ 0.228 + 0.512 + 0.000 = 0.74
𝑂̅ 3 = ∑ (0.456 7 − 2 2 ) + (0.256 1 − 1 1 ) + (0.156 3 − 1 1 ) = ∑ 1.14 + 0.000 + 0.312 = 1.452
𝑂̅ 4 = ∑ (0.456 8 − 2 2 ) + (0.256 2 − 1 1 ) + (0.156 4 − 1 1 ) = ∑ 1.368 + 0.256 + 0.468 = 2.092
𝑂̅ 5 = ∑ (0.456 3 − 2 2 ) + (0.256 4 − 1 1 ) + (0.156 3 − 1 1 ) = ∑ 0.228 + 0.768 + 0.312 = 1.308
𝑂̅ 6 = ∑ (0.456 5 − 2 2 ) + (0.256 1 − 1 1 ) + (0.156 2 − 1 1 ) = ∑ 0.684 + 0.000 + 0.156 = 0.84
𝑂̅ 7 = ∑ (0.456 2 − 2 2 ) + (0.256 2 − 1 1 ) + (0.156 1 − 1 1 ) = ∑ 0.000 + 0.256 + 0.000 =  0.256
5. Menghitung perangkat preferensi linear diitung untuk kriteria menguntungkan (Benefit)
𝑂̿ 1 = 1.324 − 0.256 = 1.068 𝑂̿ 2 = 0.74 − 0.256 = 0.484 𝑂̿ 3 = 1.452 − 0.256 = 1.196 𝑂̿ 4 = 2.092 − 0.256 = 1.836 𝑂̿ 5 = 1.308 − 0.256 = 1.052 𝑂̿ 6 = 0.84 − 0.256 = 0.584 𝑂̿ 7 = 0.256 − 0.256 = 0.000
6. Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif 𝑃 1 = (0.106 + 1.068) − 0.565 = 0.609
𝑃 2 = (0.081 + 0.484) − 0.565 = 0.000 𝑃 3 = (0.095 + 1.196) − 0.565 = 0.726 𝑃 4 = (0.076 + 1.836) − 0.565 = 1.347 𝑃 5 = (0.000 + 1.052) − 0.565 = 0.487 𝑃 6 = (0.128 + 0.584) − 0.565 = 0.147 𝑃 7 = (0.69 + 0.000) − 0.565 = 0.125
Berdasarkan perhitungan diatas dengan menggunakan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) maka diperoleh hasil perangkingan yang dapat dilihat pada table 6 berikut :
Tabel 7. Nilai Preferensi Alternatif Nama Kasi Nilai Preferensi  Peringkat A 1 Dwi Avriani 0.609 3 A 2 Adesa Pagira 0.000 7 A 3 Dinda Amalia 0.726 2 A 4 Ibnu Majid 1.347 1 A 5 Wira Sanjaya 0.487 4 A 6 Ranti Febrissa 0.147 5 A 7 Nurkhaliza Ajura 0.125 6
Dari  tabel  7  terlihat  hasil pengujian ketujuh Kasi  dapat  disimpulkan bahwa alternative yang dipilih sebagai Kasi  terbaik  adalah alternative ke-empat (A4) yang dianggap layak menjadi  Kasi  terbaik  yaitu Ibnu Majid dengan nilai preferensi 1.347.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  OCRA  ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) dapat digunakan untuk penentuan Kasi terbaik. Sistem pendukung keputusan dapat digunakan sebagai  alat bantu  untuk menentukan Kasi  terbaik  dengan perolehan nilai alternatif terbaik  yang berada pada A 4 dengan nama Ibnu Majid sebesar 1.347 untuk membantu kinerja pemerintahan desa dalam menentukan Kasi yang produktif semasa bekerja menggunakan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis ) sehingga dapat menghasilkan nilai pereferensi terbaik dan alternatif terbaik sebagai peringkat pertama.

## REFERENCES
[1] P. P. Desa, “Agus Dwiyanto , Reformasi Tata Pemerintahan dan Otonomi Daerah , Pusat Studi Kependudukan dan Kebijakan Universitas Gadjah Mada , Bagir Manan , Menyongsong Fajar Otonomi Daerdi , Pusat Studi Fakultas Hukum Universitas

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 393 − 399 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1100
Islam Indonesia ,” vol. 2, no. 1, pp. 40–50, 2004.
[2] S.  Sihombing  and  J.  Sagala,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilhan  Calon  Perangkat  Desa  Tapian  Nauli  Kecamatan Lintong Nihuta Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” METHOMIKA J. Manaj. Inform. dan Komputerisasi Akunt. , vol. 4, no. 1, pp. 120–125, 2020.
[3] I. Herman Firdaus, G. Abdillah, F. Renaldi, and U. Jenderal Achmad Yani Jl, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 2089–9815, 2016.
[4] N. Kundakcı, “An Integrated Multi-Criteria Decision Making Approach for Tablet Computer Selection,” Eur. J. Multidiscip. Stud. , vol. 5, no. 1, p. 36, 2017.
[5] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[6] S. S. Hasibuan, “Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[7] M. Madić, D. Petković, and M. Radovanović, “SELECTION OF NON-CONVENTIONAL MACHINING PROCESSES USING THE OCRA METHOD,” vol. 10, no. 1, pp. 61–73, 2015.
[8] N. T. L. Toruan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[9] A. Sciences, “ELECTRONIC DEVICE SELECTION IN INDUSTRIAL PRODUCTS AND MACHINERY INDUSTRY : COMPARATIVE ANALYSIS WITH OCRA AND MAUT,” pp. 119–134, 2019.
[10]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  R.  Watrianthos,  E.  F.  S.  Simanjorang,  M.  Syaifullah,  and  I.  R.  Munthe,  “Penerapan  Metode  Promethee  Sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa,” vol. 3, no. 4, pp. 381–386, 2019.
[12]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[13]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[14]  J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[15]  A. Karim, S. Esabella, Kusmanto, Mesran, and U. Hasanah, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis  (  OCRA  )  dan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid ( ROC ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1674–1687, 2021.
[16]  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.
[17]  N. Astiani, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “OBAT HERBAL UNTUK BERBAGAI PENYAKIT DENGAN METODE ROC ( RANK ORDER CENTROID ) DAN METODE,” vol. 12, no. 2, pp. 125–140, 2016.