## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Supervisor Menerapkan Metode EDAS berdasarkan Pembobotan ROC
Iwan Purnama 1 , Zulkifli 2,* , Muhammad Bobbi Kurniawan Nasution 3 , Abdul Karim 4 , Sri Trianovie 5
1 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu, Indonesia
2 Prodi Bisnis Digital Fakultas, Ekonomi dan Bisnis, Institut administrasi dan kesehatan Setih Setio Muara Bungo, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Al Washliyah Labuhanbatu, Indonesia
4 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
5 Prodi Manajemen Informatika, STMIK MULIA DARMA, Labuhanbatu, Indonesia Email: 1 iwanpurnama2014@gmail.com, 2,* z.skom@yahoo.com, 3 mhdbobbi@gmail.com, 4 abdkarim6@gmail.com,
5 sritrianovie@gmail.com Email Penulis Korespondensi: z.skom@yahoo.com Submitted: 02/06/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Sales merupakan sebuah pekerjaan yang bertujuan untuk menjual suatu produk baik berupa barang, jasa dan lain lain serta memberikan pelayanan terbaik kepada konsumen atau pembeli. Sales akan bekerja dengan maksimal jika dikelola dengan baik. Orang yang bekerja mengelola pekerjaan sales adalah seorang sales supervisor. Sales Supervisor merupakan seseorang yang bertanggung jawab dalam mengelola tata kerja dari setiap sales yang berada dibawah kendalinya. Seoorang supervisor diwajibkan untuk  dapat  mengontrol  setiap  pelaksanaan  tugas  dari  seorang  sales.    Jika  perusahaan  mempekerjakan  seorang  yang  tidak berkualitas  menjadi  seorang  sales  supervisor,  maka  akan  menyebabkan  kerugian.  Sehingga  untuk  melakukan  penentuan  sales supervisor  dibutuhkan suatu  sistem  yang  akan  menmbantu  memilih  kandidat sales  supervisor  yang baik dan berkualitas sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Sistem yang tepat untuk membantu perusahaan dalam melakukan pemilihan adalah SPK Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah  sistem yang sengaja dibuat untuk membantu pihak pihak tertentu dalam mengambil suatu keputusan dengan hasil yang berkualitas dan objektif. SPK membutuhkan suatu metode. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS). Metode EDAS memiliki fungsi  yaitu  untuk  menghasilkan  sebuah  nilai  perangkingan  bdengan  mengimplementasikan  formulasi  formulasi  matematika dengan tepat sesuai kaidah. Formulasi matematis tersebut disusun secara sistematis oleh para ahli dan menghasilkan suatu nilai rangking yang pada akhirnya akan dirangkai menjadi sebuah keputusan yang akurat. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai sebesar 0.5348 diraih oleh Mandala sebagai alternatif B 7 yang merupakan calon sales supervisor terbaik.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK); Metode EDAS; Metode ROC; Sales Supervisor
Abstract− Sales  is  a  job  that  aims  to  sell  a  product  in  the  form  of  goods,  services  and  others  and  provide  the  best  service  to consumers  or  buyers.  Sales will  work optimally  if  managed  properly.  The person who  works to  manage  sales  work  is  a  sales supervisor.  Sales  Supervisor  is  someone  who  is  responsible  for  managing  the  work  procedures  of  each sales person  under his control. A supervisor is required to be able to control every task implementation of a salesperson. If the company hires someone who is not qualified to be a sales supervisor, it will cause losses. So to determine the sales supervisor, a system is needed that will help select good and quality sales supervisor candidates according to the criteria set by the company. The right system to assist companies in making elections is SPK. Decision support system (DSS) is a system that is deliberately created to assist certain parties  in  making  decisions  with  quality  and  objective  results.  SPK  requires  a  method.  In  this  study  the  method  used  is  the Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) method. The EDAS method has a function, namely to produce a ranking  value  by  implementing  mathematical  formulations  correctly  according  to  the  rules.  The  mathematical  formulation  is systematically arranged by experts and produces a ranking value which will eventually be assembled into an accurate decision. From the results of this study, a value of 0.5348 was obtained by Mandala as an alternative to B7, which is the best sales supervisor candidate.
Keywords: Decision Support System (DSS); EDAS Method; ROC Method; Sales Supervisor

## 1. PENDAHULUAN
Sales merupakan sebuah pekerjaan yang bertujuan untuk menjual suatu produk baik berupa barang, jasa dan lain lain serta  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada  konsumen  atau  pembeli.  Orang  yang  bekerja  dibidang  tersebut bertanggung jawab atas habisnya produk yang ditawarkan. Banyak hal yang harus dikuasai oleh seorang sales, seperti penguasaan teknik penjualan, kepercayaan diri dalam mengajak orang berbicara, memahami teknik berbicara secara persuasi atau bersifat mengajak, sehingga orng yang ditawarkan tertarik terhadap produk yang sedang dipromosikan. Dalam  pengelolaan  menejemen  kerja  dari  seorang  sales,  ada  seseorang  yang  bertanggung  jawab  dalam  mengelola pekerjaan  dari  semua  sales  yang  bekerja  dalam  perusahaan  tersebut[1].  seseorang  yang  bertanggung  jawab  dalam mengarahkan, mensuport dan dan mengorganisir semua sales sering disebut sebagai seorang sales supervisor.
Sales Supervisor merupakan seseorang yang bertanggung jawab dalam mengelola tata kerja dari setiap sales yang berada dibawah kendalinya. Seoorang supervisor diwajibkan untuk dapat mengontrol setiap pelaksanaan tugas dari  sorang sales[2]. Tugas lain dari  seorang sales supervisor adalah mampu mengawasi  setiap tata cara kerja dari setiap  bawahannya.  Dengan  kata  lain,  tugas  dari  sales  supervisor  adalah  untuk  mengintrol,  memantau,  mengatur mengarahkan dan mengawasi tata cara kerja dari setiap sales yang berada dibawah pimpinanya. Kemudian melakukan pelaporan  kepada  menejer  dan  mengeksekusi  kekurangan  dari  setiap  sales[3].  Dalam  melaksanakan  tugas  dan tanggung  jawab  sebagai  sales  supervisor,  seorang  yang  bekerja  dibidang  ini  juga  harus  memiliki  keahlian  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
mengajarkan teknik teknik atau tata cara menjadi sales yang baik dan berkualitas, sehingga orang-orang yang berada dibawah  pimpinan  seorang  sales  supervisor  tersebut  menghargai  dan  mendengarkan  sales  supervisor  tersebut. sehingga seseorang yang menjadi sales supervisor harus memiliki jiwa kepemimpinan.
Dalam  pemilihan  sales  supervisor,  sebuah  perusahaan  biasanya  akan  memiliki  syarat  syarat  untuk  menjadi sales supervisor. Syarat tersebut sering disebut pula sebagai kriteria. Krtieria merrupakan suatu acuan atau patokan dari  sebuah  perusahaan  untuk  memilih  calon  sales  supervisornya.  Sehingga  seorang  yang  layak  menjadi  sales supervisor haru mampu memenuhi setiap kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Kriteria yang harus dimiliki oleh seseorang untuk dapat menjadi supervisor adalah pengalaman dibidang sales, pendidikan, memiliki pengalaman organisasi, memiliki skill  komunikasi  yang baik, pemahaman terhadap pedoman hukum  lapangan. Dengan adanya kriteria tersebut, perusahaan dapat memilih sales supervisor yang berkualitas. Dalam pemilihan sales supervisor, jika dilakukan secara manual  akan memakan waktu yang cukup lama, untuk memecahkan permasalahan tersebut  maka penulis  memutuskan  membuat  sebuah  sistem  untuk  membantu  pihak  perusahaan  dalam  memilih  sales  supervisor. Sistem tersebut adalhan sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah  sistem yang sengaja dibuat untuk membantu pihak pihak tertentu dalam mengambil suatu keputusan dengan hasil yang berkualitas dan objektif. Dengan cara kerja yang efektif dan efisien, serta tidak bergantung hanya pada uatu keputusan yang subjektif atau berdasarkan parameter yang salah. Sehingga pemilihan yang diperoleh menjadi hasil pilihan yang objektif serta tidak membutuhkan waktu yang lama dan  tenaga  kerja  untuk  pemilihan  tersebut  menjadi  semakin  minim  dan  mudah[4]–[6].  SPK  dibuat  dengan  tujuan membantu pihak terterntu dalam mengambil keputusan yang baik dan benar demi meningkatkan kualitas perusahaan atau  apapun  yang  saat  ini  dikelola[7].  Tata  cara  kerja  dati  SPK  ini  dirancang  seperti  tata  cara  kerja  dari  sebuah komputer sehingga dapat meminimalisir kesalahan-kesalahn pada saat menjalankan tugas sebagai pengambilan suatu keputusan[8].  Dalam  penerapannya,  SPK  dapat  menjalankan  fungsi  sebagai  suatu  sistem  untuk  membantu  pihak tertentu yang sedang mengalami kesulitan dalam melakukan pengambilan suatu keputusan yang memiliki data yang relatif besar danrumit. SPK ini dirancang untuk mempermudah kesulitan tersebut[9]. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan SPK ini adalah hasil rekomendasi keputusan yang akurat karena dilakukan dengan cara yang sistematis dan menggunakan formula matematis yang terbilang rumit tetapi kerumitan tersebut dapat dikendalikan oleh komputer [10]–[12]. SPK membutuhkan suatu metode. Pada penelitian ini penulis memutuskan memilih metode EDAS sebagai metode yang digunakan.
Metode EDAS ialah suatu metode yang dipakai dalam melengkapi SPK. Metode EDAS memiliki fungsi yaitu untuk  menghasilkan  sebuah  nilai  perangkingan  bdengan  mengimplementasikan  formulasi  formulasi  matematika dengan tepat sesuai kaidah. Formulasi matematis tersebut disusun secara sistematis oleh para ahli dan menghasilkan suatu  nilai  rangking  yang  pada  akhirnya  akan  dirangkai  menjadi  sebuah  keputusan  yang  akurat.  Metode  EDAS merupakan metode yang mengoptimalisasikan nilai nilai dari antara data alternatif dan data kriteria sehingga dengan mengkomplikasikan data altrnatif dan data kriteria akan menghasilkan normalisasi. Kemudian dengan diperoleh nilai normalisasi,  maka  akan  menghasilkan  suatu  nilai  jarak  negatif  dan  jarak  positif  sehingga  dengan  diperoleh  jarak negatif dan positif, akan menghasilkan skor dari  setiap alternati. Alternatif yang dibahas didini  adalah sampel dari setiap data, dalam pemilihan sales supervisor, maka alternati dari sales supevisor adalah calon sales supervisor yang melamar[13].
Beberapa  penelitian  terkait  yang  telah  dipelajari  oleh  peneliti  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti bernama Heruddin dkk (2022), yang membahas Pelaku Pariwisata Terbaik dengan metode EDAS dengan hasil sebesar 0.9932  sebagai  kota  periwisata  terbaik  atas  nama  berastagi  sebagai  alternatif  A7[14].  Penelitian  dilakukan  yang dilakukan pada  tahun 2022   oleh Andra Rizky Afandhi tentang  Penentuan Siswa  kelas bahasa yang  Berprestasi  Di SMA EFG menggunakan Metode EDAS dan menghasilkan nilai sebesar 0.5 sebagai alternatif  SW40 yang menjadi peringkat terbaik[15]. Penelitian mengenai mengenai metode EDAS juga dilakukan seorang peneliti yaitu Ria Safitri pada  tahun  2020  yang  meneliti  tentang  Rekomendasi  Pekerjaan  yang  menggunakan  7  alternatif  dan  5  kriteria  dan dengan hasil senilai 0.9936 sebagai alternative rekomendasi yaitu A1[7]. Penelitian yang diteliti oleh Putri Mandarani dkk  pada  tahun  2022  yang  membahas  tentang  Penulis  Terbaik  dengan mengimplementasikan  metode  pembobotan ROC dan metode perangkingan yaitu metode EDAS dan mendapatkan nilai tertinggi senilai 0.1855 sebagai alternative A001 menjadi alternatif rekomendasi[16]. Penelitian lain mengenai metode EDAS dilakukan oleh Jumpa Dorisman Rajagukguk dkk pada tahun 2022 mengenai calon penerima bantuan dan menghasilkan nilai tertinggi sebesar 0.707 dengan nama alternatif yaitu Nur Sekartika sebagai (A2) yang diperoleh sebagai alternatif terbaik[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dibawah  ini  merupakan  penjelasan  singkat  mengenai  tahapan  dari  penelitian  dalam  melakukan  pemilihan  sales supervisor yaitu:
a. Menganalisa Masalah
Tahap awak adalah analisa masalah. Tahapan ini merupakan tahap dimana penulis memeriksa apa yang menjadi permasalahan dan memahami inti masalah sehingga khirnya dapat ditentukan solusi yang seharusnya dilakukan. Pada penelitian ini masalah yang terjadi adalah kesulitan dalam memilih sales supervisor.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
b. Pengumpulan Data
Langkah kedua yaitu melakukan pencarian data. Dalam penelitian, data merupakan bahan utama yang akan diolah menjadi hasil dari suatu penelitian. Dalam penelitian ini, data yang diperlukan adalah data calon sales supervisor, serta data kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan.
c. Studi Literatur dan Keperpustakaan
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur. Studi  literatur  artinya,  dalam  penelitian  seseorang  harus mengerti mengenai objek yang sedang diteliti. Sehingga untuk mengerti mengenai objek tersebut, peneliti harus melakukan  riset  mengenai  objek  yang  sedang  diteliti  dan  mempelajari  semua  yang  berkaitan  dengan  objek tersebut.
d. Analisa Penerapan metode
Langkah selanjutnya adalah penerapan metode. Langkah ini merupakan tahapan penting karena pada penerapan metode akan diperoleh hasil dari penelitian yang sedang dilakukan. Dengan memperhatikan hasil dari langkah ini maka akan diperoleh solusi terbaik dari suatu permasalahan yang sedang terjadi.
e. Laporan Penelitian
Setelah melakukan penerapan metode dan memperoleh hasil, naka kangkah terakhir adalah melakukan penulisan laporan penelitian. Didalam laporan penelitian ini akan dijelaskan secara terperinci mengenai tahapan oenelitian, hasil dari penelitian dan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.
Berikut gambar 1, merupakan kerangka sederhana yang menggambarkan proses dari setiap penelitian:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sales Supervisor
Sales  Supervisor  merupakan  seseorang  yang  bertanggung  jawab  dalam  mengelola  tata  kerja  dari  setiap  sales  yang berada dibawah kendalinya. Seoorang supervisor diwajibkan untuk dapat mengontrol setiap pelaksanaan tugas dari sorang  sales.  Tugas  lain  dari  seorang  sales  supervisor  adalah  mampu  mengawasi  setiap  tata  cara  kerja  dari  setiap bawahannya[18][19].  Dengan  kata  lain,  tugas  dari  sales  supervisor  adalah  untuk  mengintrol,  memantau,  mengatur mengarahkan dan mengawasi tata cara kerja dari setiap sales yang berada dibawah pimpinanya. Kemudian melakukan pelaporan kepada menejer dan mengeksekusi kekurangan dari setiap sales. Dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawab sebagai sales supervisor, seorang yang bekerja dibidang ini juga harus memiliki keahlian untuk mengajarkan teknik  teknik  atau  tata  cara  menjadi  sales  yang  baik  dan  berkualitas,  sehingga  orang-orang  yang  berada  dibawah pimpinan  seorang  sales  supervisor  tersebut  menghargai  dan  mendengarkan  sales  supervisor  tersebut.  sehingga seseorang yang menjadi sales supervisor harus memiliki jiwa kepemimpinan.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah  sistem yang sengaja dibuat untuk membantu pihak pihak tertentu dalam mengambil  suatu  keputusan dengan hasil yang berkualitas dan objektif. Dengan cara kerja yang efektif dan efisien,  serta  tidak  bergantung  hanya  pada  uatu  keputusan  yang  subjektif  atau  berdasarkan  parameter  yang  salah. Sehingga pemilihan yang diperoleh menjadi hasil pilihan yang objektif serta tidak membutuhkan waktu yang lama dan tenaga kerja untuk pemilihan tersebut menjadi semakin minim dan mudah. SPK dibuat dengan tujuan membantu pihak terterntu dalam mengambil keputusan yang baik dan benar demi meningkatkan kualitas perusahaan atau apapun yang saat ini dikelola. Tata cara kerja dati SPK ini dirancang seperti tata cara kerja dari sebuah komputer sehingga dapat  meminimalisir  kesalahan-kesalahn  pada  saat  menjalankan  tugas  sebagai  pengambilan  suatu  keputusan[8]. Dalam  penerapannya,  SPK  dapat  menjalankan  fungsi  sebagai  suatu  sistem  untuk  membantu  pihak  tertentu  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
sedang mengalami kesulitan dalam melakukan pengambilan suatu keputusan yang memiliki data yang relatif besar danrumit. SPK ini dirancang untuk mempermudah kesulitan tersebut[9].

## 2.4 Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode EDAS ialah suatu metode yang dipakai dalam melengkapi SPK. Metode EDAS memiliki fungsi yaitu untuk menghasilkan  sebuah  nilai  perangkingan  bdengan  mengimplementasikan  formulasi  formulasi  matematika  dengan tepat  sesuai  kaidah. Formulasi matematis tersebut  disusun secara sistematis oleh para ahli dan menghasilkan suatu nilai rangking yang pada akhirnya akan dirangkai menjadi sebuah keputusan yang akurat. Metode EDAS merupakan metode  yang  mengoptimalisasikan  nilai  nilai  dari  antara  data  alternatif  dan  data  kriteria  sehingga  dengan mengkomplikasikan data altrnatif dan data kriteria akan menghasilkan normalisasi[20]. Kemudian dengan diperoleh nilai normalisasi, maka akan menghasilkan suatu nilai jarak negatif dan jarak positif sehingga dengan diperoleh jarak negatif dan positif, akan menghasilkan skor dari  setiap alternati. Alternatif yang dibahas didini  adalah sampel dari setiap data, dalam pemilihan sales supervisor, maka alternati dari sales supevisor adalah calon sales supervisor yang melamar[17]–[19]. Tahapan-tahapan dalam melakukan perhitungan EDAS [23] yaitu: a. Melakukan pembuatan matriks keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 ⋯ 𝑋 1𝑚 ⋯ 𝑋 2𝑚 ⋮ ⋮ 𝑋 𝑛1 𝑋 𝑛2 ⋱ ⋮ … 𝑋 𝑛𝑚 ] (1)
b. Mencari rata-rata alternatif
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 (2)
c. Mencari jarak rata rata dari jarak positif dan negatif.
Jika jenis kriteria benefit rumus yang digunakan sebagai berikut:
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝑟 𝑖𝑗 −𝐴𝑉 𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 (3)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝐴𝑉 𝑗 −𝑟 𝑖𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 (4)
Jika jenis kriteria cost rumus yang digunakan sebagai berikut:
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝐴𝑉 𝑗 −𝑟 𝑖𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 (5)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max(0,(𝑟 𝑖𝑗 −𝐴𝑉 𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 (6)
d. Penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif.
𝑆𝑃 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑃𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 (7)
𝑆𝑁 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑁𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 (8)
e. Normalisasi jarak positif dan negatif  alternatif.
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 max 𝑖 (𝑆𝑃 𝑖 ) (9)
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 1 − 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 ) (10)
f. Menentukan skor alternatif
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam melakukan  penelitian, data yang paling penting adalah data alternatif. Data alternatif merupakan data yang akan dijadikan sebagai bahan perhitungan dalam penelitian. Pada penelitian ini data yang dijadikan sebgai alternatif adalah data calon sales supervisor yang diperlihatkan pada tabel 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
Tabel 1. Data Alternatif Calon sales supervisor Kode Alternatif B 1 Andi Kirja B 2 Ahdana B 3 Rindi andika B 4 Selinda B 5 Jayaka B 6 Arsyah B 7 Mandala

## 3.2 Penetapan Kriteria
Data yang selanjutnya darus ada adalah data kriteria. Dalam pemilihan sales supervisor, sebuah perusahaan biasanya akan  memiliki  syarat  syarat  untuk  menjadi  sales  supervisor.  Syarat  tersebut  sering  disebut  pula  sebagai  kriteria. Krtieria  merrupakan  suatu  acuan  atau  patokan  dari  sebuah  perusahaan  untuk  memilih  calon  sales  supervisornya. Sehingga seorang yang layak menjadi sales supervisor haru mampu memenuhi setiap kriteria yang telah ditetapkan oleh  perusahaan.  Kriteria  yang  harus  dimiliki  oleh  seseorang  untuk  dapat  menjadi  supervisor  adalah  pengalaman dibidang  sales,  pendidikan,  memiliki  pengalaman  organisasi,  memiliki  skill  komunikasi  yang  baik,  pemahaman terhadap pedoman hukum lapangan. Dengan adanya kriteria tersebut, perusahaan dapat memilih sales supervisor yang berkualitas.  Data  kriteria  harus  juga  memiliki  nilai  bobot.  Dalam  penelitian  ini  bobot  kriteria  diperoleh  dari  hasil penggunkaan nilai pembobotan dengan menggunakan metode ROC. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Pengalaman 0.456 Benefit C2 Pendidikan 0.256 Benefit C3 pengalaman organisasi 0.156 Benefit C4 komunikasi 0.09 Benefit C5 Pemahaman terhadap lapangan 0.04 Benefit Keterangan: Pengalaman : memiliki pengalaman dalam dunia Sales (dalam tahun). Pendidikan : pendidikan terakhir. pengalaman organisasi : dengan berorganisasi, seseorang mampu untuk bersosialisasi komunikasi : dalam melakukan pemasaran dan mengontrol orang yang bekerja, harus dapat berkomunikasi dengan baik.
Pemahaman terhadap lapangan :dengan memahami situasi dilapangan, sales supervisor dapat memberikan     arahan yang baik kepada sales yang dipimpinnya.

## 3.3 Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  penulis,  maka  dapat  dilihat  pada  tabel  3  mengenai  data  rating  kecocokan  antara alternatif dan kriteria.
Tabel 3. Alternatif Calon Content Creator Mahasiswa Kode C1 C2 C3 C4 C5 B 1 3 SMA Ada Baik Berpengalaman B 2 5 SMA  Tidak ada  Kurang baik Berpengalaman B 3 2 S1 Ada Sangat baik   Kurang berpengalaman B 4 3 S1 Ada Baik Kurang berpengalaman B 5 4 S1 Tidak ada  Kurang baik Berpengalaman B 6 5 SMA  Tidak ada Baik Berpengalaman B 7 5 SMA Ada Kurang baik Sangat berpengalaman
Dapat dilihat pada tabel 3 bahwa data rating kecocokan masih dalam bentuk linguistik, sehingga harus diubah kedalam  bentuk  angka  dengan  menggunakan  tabel  bobot.  Berikut  tabel  4-7,  yang  merupakan  data  mengenai pembobotan kriteria C 2, C 3, C 4 dan C 5 :
Tabel 4. Bobot C 2 Keterangan Nilai S1 2 SMA 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
Tabel 5. Bobot C 3 Keterangan Nilai Ada 2 Tidak ada 1 Tabel 6. Bobot C 4 Keterangan Nilai Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1 Tabel 7. Pembobotan C 5 Keterangan Nilai Sangat Berpengalaman 3 Berpengalaman 2 Kurang Berpengalaman 1
Dengan memperhatikan dan mengelola tabel pembobotan pada setiap kriteria, maka terbentuklah tabel data rating kecocokan yang berbentuk angka seperti yang ada pada tabel 8.
Tabel 8. Data Rating Kecocokan
Kode C1  C2  C3  C4  C5 B 1 3 1 2 2 2
B 2 5 1 1 1 2
B 3 2 2 2 3 1
B 4 3 2 2 2 1
B 5 4 2 1 1 2
B 6 5 1 1 2 2
B 7 5 1 2 1 3

## 3.4 Penerapan Metode EDAS
Dalam melakukan penelitian, tahap penerapan metode adalah tahapan yang paling penting, karena merupakan tahapan yang akan menghasilkan solusi permasalahan. Berikut uraian dari penerapan metode EDAS:
a. Membentuk matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 3 1 2 2 2 5 1 1 1 2 2 2 2 3 1 3 2 2 2 1 4 2 1 1 2 5 1 1 2 2
5 1 2 1 3]
b. Menentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria dengan persamaan 7.
𝐴𝑉 1 = (3+5+2+3+4+5+5)
7 = 27 7 = 3.8571
𝐴𝑉 2 = (1+1+2+2+2+1+1)
7 = 10 7 = 1.4286
𝐴𝑉 3 = (2+1+2+2+1+1+2 )
7 = 11 7 = 1.5714
𝐴𝑉 4 = (2+1+3+2+1+2+1) 7 = 12 7 = 1.7143
𝐴𝑉 5 = (2+2+1+1+2+2+3) 7 = 13 7 = 1.8571
Setelah dilakukan proses perhitungan tahap 2 diperoleh tabel rata-rata alternatif yang dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Data Hasil Nilai Rata-rata Kode C1 C2 C3 C4 C5 B 1 3 1 2 2 2 B 2 5 1 1 1 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
B 3 2
2 2 3 1 B 4 3 2 2 2 1 B 5 4 2 1 1 2 B 6 5 1 1 2 2 B 7 5 1 2 1 3 AV 3.8571  1.4286  1.5714  1.7143  1.8571
c. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya
Rata-rata jarak positif untuk B1 sebagai alternatif satu
PDA 11 = (3−3.8571) 3.8571 = −0.2222
PDA 12 = (1−1.4286) 1.4286 = −0.3000
PDA 13 = (2−1.5714) 1.5714 = 0.2727
PDA 14 = (2−1.7143) 1.7143 = 0.1667
PDA 15 = (2−1.8571) 1.8571 = 0.0769
Dengan  melakukan  tahapan  yang  sama  seperti  tahap  diatas  pada  setiap  nilai  alternatif  dan  kriteria,  maka diperoleh tabel 10 berikut:
Tabel 10. Data Nilai PDA Kode C1 C2 C3 C4 C5 B 1 -0.2222  -0.3000 0.2727 0.1667 0.0769 B 2 0.2963  -0.3000  -0.3636  -0.4167 0.0769 B 3 -0.4815 0.4000 0.2727 0.7500  -0.4615 B 4 -0.2222 0.4000 0.2727 0.1667  -0.4615 B 5 0.0370 0.4000  -0.3636  -0.4167 0.0769 B 6 0.2963  -0.3000  -0.3636 0.1667 0.0769 B 7 0.2963  -0.3000 0.2727  -0.4167 0.6154
Rata-rata jarak negatif untuk B1 sebagai alternatif satu
NDA 11 = (3.8571−3) 3.7143 = 1.0576
NDA 12 = (1.4286−1) 1.4286 = 1.2100
NDA 13 = (1.5714−2) 1.5714 = 0.8264
NDA 14 = (1.7143−2) 1.7143 = 0.9028
NDA 15 = (1.8571−2) 1.8571 = 0.9586
Sama seperti perhitungan yang telah dilakukan terhadap alternatif satu, maka dapat dilakukan hal yang sama pada seluruh alternatif dengan tahap yang sama Maka hasil dari perhitungan NDA dapat dilihat pada tabel 11 berikut:
Tabel 11. Data Nilai NDA Kode C1 C2
C3 C4
C5 B 1 1.0576  1.2100  0.8264  0.9028  0.9586 B 2 0.9232  1.2100  1.2314  1.2431  0.9586 B 3 1.1248  0.7200  0.8264  0.5625  1.2485 B 4 1.0576  0.7200  0.8264  0.9028  1.2485 B 5 0.9904  0.7200  1.2314  1.2431  0.9586 B 6 0.9232  1.2100  1.2314  0.9028  0.9586 B 7 0.9232  1.2100  0.8264  1.2431  0.6686
d. Penilaian Jarak Positif dan Negatif untuk semua alternatif
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pencarian  nilai  SN  dan  SP.  Pencarian  nilai  SN  dan  SP  yaitu  dengan mengalikan  nilai  bobot  terhadap  nilai  PDA  dan  NDA  seperti  dibawah.  Untuk  nilai  bobot  diperoleh  pada  tabel  11 diatas. Berikut tahapannya:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
SP 12 = 0.256 ∗ −0.3000 = −0.0768 SP 13 = 0.156 ∗ 0.2727 = 0.0425
SP 14 = 0.09 ∗ 0.1667 = 0.0150
SP 15 = 0.04 ∗ 0.0769 = 0.0031
Sama seperti perhitungan yang telah dilakukan terhadap alternatif satu, maka dapat dilakukan hal yang sama pada seluruh nilai alternatif dan kriteria. Maka hasil dari perhitungan SP tersebut dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Data Nilai SP Kode C1 C2 C3 C4 C5 SUM B 1 -0.1013  -0.0768  0.0425 0.0150 0.0031 -0.1175 B 2 0.1351 -0.0768  -0.0567  -0.0375  0.0031 -0.0328 B 3 -0.2196  0.1024 0.0425 0.0675 -0.0185  -0.0256 B 4 -0.1013  0.1024 0.0425 0.0150 -0.0185 0.0402 B 5 0.0169 0.1024 -0.0567  -0.0375  0.0031 0.0281 B 6 0.1351 -0.0768  -0.0567  0.0150 0.0031 0.0197 B 7 0.1351 -0.0768  0.0425 -0.0375  0.0246 0.0880
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pencarian  nilai  SN  dan  SP.  Pencarian  nilai  SN  dan  SP  yaitu  dengan mengalikan  nilai  bobot  terhadap  nilai  PDA  dan  NDA  seperti  dibawah.  Untuk  nilai  bobot  diperoleh  pada  tabel  12 diatas. Berikut tahapannya:
SP 11 = 0.456 ∗  1.0576 = 0.4823
SP 12 = 0.256 ∗ 1.2100 = 0.3098
SP 13 = 0.156 ∗ 0.8264 = 0.1289
SP 14 = 0.09 ∗ 0.9028 = 0.0813
SP 15 = 0.04 ∗ 0.9586 = 0.0383
Sama seperti perhitungan yang telah dilakukan terhadap alternatif satu, maka dapat dilakukan hal yang sama pada seluruh nilai alternatif dan kriteria. Maka hasil dari perhitungan SN tersebut dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Data Nilai SN Kode C1 C2 C3 C4 C5 SUM B 1 0.4823  0.3098  0.1289  0.0813  0.0383  1.0406 B 2 0.4210  0.3098  0.1921  0.1119  0.0383 1.0730 B 3 0.5129  0.1843  0.1289  0.0506  0.0499  0.9267 B 4 0.4823  0.1843  0.1289  0.0813  0.0499  0.9267 B 5 0.4516  0.1843  0.1921  0.1119  0.0383  0.9783 B 6 0.4210  0.3098  0.1921  0.0813  0.0383  1.0424 B 7 0.4210  0.3098  0.1289  0.1119  0.0267  0.9983
e. Menghitung nilaiNormalisasi dari setiap nilai SP dan nilai SN untuk setiap alternatif.
Normalisasi nilai SP
𝑁𝑆𝑃 1 = ((−0.1013)+(−0.0768)+0.0425+0.0150+0.0031) 0.0880 = −1.3358
𝑁𝑆𝑃 2 = (0.1351+(−0.0768)+(−0.0567)+(−0.0375)+0.0031) 0.0880 = −0.3733
𝑁𝑆𝑃 3 = ((−0.2196)+0.1024+0.0425+0.0675+(−0.0185)) 0.0880 = −0.2907
𝑁𝑆𝑃 4 = ((−0.1013)+0.1024+0.0425+0.0150+(−0.0185))
0.0880 = 0.4564
𝑁𝑆𝑃 5 = (0.0169+0.1024+(−0.0567)+(−0.0375)+0.0031) 0.0880 = 0.3199
𝑁𝑆𝑃 6 = (0.1351+(−0.0768)+(−0.0567)+0.0150+0.0031) 0.0880 = 0.2235 𝑁𝑆𝑃 7 = (0.1351+(−0.0768)+0.0425+(−0.0375)+0.0246) 0.0880 = 1.0000
Normalisasi nilai SN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
𝑁𝑆𝑁 1 = 1 − (0.4823+0.3098+0.1289+0.0813+0.0383) 1.0730 = 0.0303 𝑁𝑆𝑁 2 = 1 − (0.4210+0.3098+0.1921+0.1119+0.0383) 1.0730 = 0.0000 𝑁𝑆𝑁 3 = 1 − (0.5129+0.1843+0.1289+0.0506+0.0499) 1.0730 = 0.1364 𝑁𝑆𝑁 4 = 1 − (0.4823+0.1843+0.1289+0.0813+0.0499) 1.0730 = 0.1364 𝑁𝑆𝑁 5 = 1 − (0.4516+0.1843+0.1921+0.1119+0.0383) 1.0730 = 0.0883 𝑁𝑆𝑁 6 = 1 − (0.4210+0.3098+0.1921+0.0813+0.0383) 1.0730 = 0.0285 𝑁𝑆𝑁 7 = 1 − (0.4210+0.3098+0.1289+0.1119+0.0267) 1.0730 = 0.0697
f. Mencari nilai skor pada setiap alternatif
𝐴𝑆 1 = 1 2 (−1.3358 + 0.0303) = −0.6527
𝐴𝑆 2 = 1 2 (−0.3733 + 0.0000) = −0.1866
𝐴𝑆 3 = 1 2 (−0.2907 + 0.1364) = −0.0772
𝐴𝑆 4 = 1 2 (0.4564 + 0.1364) = 0.2964
𝐴𝑆 5 = 1 2 (0.3199 + 0.0883) = 0.2041
𝐴𝑆 6 = 1 2 (0.2235 + 0.0285) = 0.1260
𝐴𝑆 7 = 1 2 (1.0000 + 0.0697) = 0.5348
Dari haril perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 14 yang merupakan hasil akhir dari perhitungan setiap alternatif.
Tabel 14. Data Pencarian Skor Kode Alternatif Nilai Peringkat B 1 Andi Kirja -0.6527 7 B 2 Ahdana -0.1866 6 B 3 Rindi andika  -0.0772 5 B 4 Selinda 0.2964 2 B 5 Jayaka 0.2041 3 B 6 Arsyah 0.1260 4 B 7 Mandala 0.5348 1
Hasil  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  solusi  yaitu  calon  sales  supervisor  terbaik ditunjukkan pada tabel 14 diraih oleh Mandala sebagai alternatif B 7 yang merupakan rengking satu sebagai solusi dari permasalahan pemilihan calon sales supervisor dengan nilai sebesar 0.5348.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  penulis  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  dengan  menggunakan  Sistem  pendukung keputusan  dengan  mengimplementasikan  metode  EDAS  sebagai  solusi  merupakan  keputusan  yang  tepat.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  yang  diperoleh  dari  penerapan  metode  tersebut  menghasilkan  solusi  berupa  rangking  dari setiap alternatif. Hasil dari penerapan metode tersebut yaitu  calon sales supervisor terbaik ditunjukkan pada tabel 14 diraih oleh Mandala sebagai alternatif B 7 yang merupakan rengking satu sebagai solusi dari permasalahan pemilihan calon sales supervisor dengan nilai sebesar 0.5348 sebagai alternatif terbaik.

## REFERENCES
[1] S. Vandevijvere et al. , “Global trends in ultraprocessed food and drink product sales and their association with adult body mass index trajectories,” Obes. Rev. , vol. 20, pp. 10–19, 2019.
[2] R. Pinna, S. De Simone, G. Cicotto, and A. Malik, “Beyond organisational support: Exploring the supportive role of co- workers and supervisors in a multi-actor service ecosystem,” J. Bus. Res. , vol. 121, pp. 524–534, 2020.
[3] X.  Zhao  and  Y.  Huo,  “The  Evolutionary  Game  Analysis  and  Simulation  Research  on  E-Commerce  Live  Broadcast

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 181 − 190 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3558
Counterfeit Sales with the Participation of a Third-Party Supervisor,” in 2022 2nd International Conference on Education, Information Management and Service Science (EIMSS 2022) , 2022, pp. 85–96.
[4] R.  Khalida,  B.  Bangun,  M.  Mesran,  and  N.  Oktari,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 937, 2021.
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] Sarwandi et al. , Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[7] R. Safitri and I. Firdaus, “Jurnal Informasi Komputer Logika SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS ( Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang ),” vol. 1, 2020.
[8] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[9] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , no. 1, pp. 590–597, 2019.
[10]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[11]  C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[12]  Y. Siagian, “Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 65–70, 2018.
[13]  A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode ROC- EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022.
[14]  R. T. Aldisa and G. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelaku Pariwisata Terbaik dimasa Pandemi Covid- 19 Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan ROC,” vol. 6, no. 5, pp. 1056–1063, 2022.
[15]  H. R. Andra Rizky Afandhi, Putri Aisyiyah Rakhma Devi, “PENENTUAN SISWA BERPRESTASI KELAS BAHASA DI SMA ‘EFG’ MENGGUNAKAN METODE EDAS,” vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[16]  P. Mandarani, H. L. Ramadhan, E. Yulianti, and A. Syahrani, “Sistem Pendukung Keputusan Penulis Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022.
[17]  J. S. Komputer, J. D. Rajagukguk, B. Purba, P. T. Informatika, and B. Darma, “Penerapan Kombinasi Metode ROC Dan MAUT Dalam Penentuan Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma,” vol. 6, no. September, pp. 1193– 1206, 2022.
[18]  F. Psarommatis and D. Kiritsis, “A hybrid Decision Support System for automating decision making in the event of defects in the era of Zero Defect Manufacturing,” J. Ind. Inf. Integr. , no. xxxx, p. 100263, 2021.
[19]  Sari, F. Saro, and David, “Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga berencana di kecamatan dumai timur,” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 8, no. 1, p. 63, 2018.
[20]  T. He, “A NOVEL EDAS BASED METHOD FOR MULTIPLE,” vol. 26, no. 6, pp. 1125–1138, 2020.
[21]  A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022.
[22]  A.  R.  Hedar,  A.  A.  Allam,  and  A.  E.  Abdel-Hakim,  “Simulation-Based  EDAs  for  Stochastic  Programming  Problems,” Comput. 2020, Vol. 8, Page 18 , vol. 8, no. 1, p. 18, Mar. 2020.
[23]  B.  Batool,  S.  S.  Absoluliman,  S.  Abdullah,  and  S.  Ashral,  “EDAS  method  for  decision  support  modeling  under  the Pythagorean probabilistic hesitant fuzzy aggregation information,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , 2021.