Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2 ,*rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted 03-02-2023 ; Accepted 27-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Dalam meningkatkan upaya pelayanan pada sebuah instansi ataupun perusahaan jasa, maka diperlukan seorang frontliner yang bertanggung jawab, cekatan, dapan berkomunikasi dengan baik terhadap konsumen sehingga membantu keperluan dari konsumen tersebut. Tidak sedikit frontliner yang tidak ramah dan juga membuat konsumen merasa tidak nyaman atas layanan yang diberikan oleh seorang frontliner sehingga dapat berdampak buruk terhadap instansi perusahaan tersebut. Oleh karena ini dibuatlah penelitian ini agar mempermudah pihak instansi perusahaan dalam merekrut frontliner yang ramah, sopan, cekatan dan bertanggung jawab. Untuk mewujudkan hal tersebut maka diperlukan sebuah system yang efektif dan efisien dalam mengambil sebuah keputusan untuk merekrut frontliner yang berkompeten. System yang dibutuhkan disebut system pendukung keputusan. Dalam penerapan spk ada banyak metode yang dapat digunakan yaitu metode WP, SAW, Electree, PSI, WASPAS, MOOSRA, TOPSIS, MOORA dan ada juga metode yang terkhusu untuk mencari nilai bobot kepentingan dari setiap kriteria seperti ROC, AHP, Entrophy dan lainnya. metode yang cocok digunakan pada permasalahan yang ada pada penelitian ini adalah metode yang digunakan untuk merekrut frontliner yaitu metode ROC dan MOOSRA. Adapun hasil setelah diterapkan metode ROC yang digunakan untuk membobotkan dan mencari nilai tingkat kepentingan dari setiap kriteria dan juga menggunakan metode MOOSRA yang di terapkan untuk mencari perangkingan dari setiap alternative yang mendaftar sebagai frontliner berdasarkan setiap kriteria. Setelah diterapkan kedua metode tersebut yaitu metode ROC dan MOOSRA, dihasilkan bahwa alternative terbaik adalah A8 dengan nilai preferensi 44,6195 dan diikuti oleh alternative A1 dengan nilai preferensi 40,2737 dan alternative A6 dengan nilai preferensi 39,8573. Jadi, yang berhak lulus menjadi frontliner atas nama Ratih, Moci, dan Aldi.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode ROC; Metode MOOSRA; Frontliner

## Abstract
In improving service efforts in an agency or service company, a responsible, dexterous, and well-informed frontliner is needed to communicate well with consumers so as to help the needs of these consumers. Not a few frontliners are unfriendly and also make consumers feel uncomfortable with the services provided by a frontliner so that it can have a bad impact on the company's agency. Therefore, this research was made to make it easier for company agencies to recruit frontliners who are friendly, polite, dexterous and responsible. To realize this, an effective and efficient system is needed in making a decision to recruit competent frontliners. The required system is called a decision support system. In the application of spk there are many methods that can be used, namely the WP, SAW, Electree, PSI, WASPAS, MOOSRA, TOPSIS, MOORA methods and there are also specific methods to find the value of the importance weight of each criterion such as ROC, AHP, Entrophy and others. a suitable method used in the problems in this study is the method used to recruit frontliners, namely the ROC and MOOSRA methods. The results after applying the ROC method are used to weight and find the importance value of each criterion and also use the MOOSRA method which is applied to find the ranking of each alternative that registers as a frontliner based on each criterion. After applying the two methods, namely the ROC and MOOSRA methods, it was produced that the best alternative was A8 with a preference value of 44.6195 and followed by alternative A1 with a preference value of 40.2737 and alternative A6 with a preference value of 39.8573. So, those who are eligible to graduate become frontliners on behalf of Ratih, Moci and Aldi.
Keywords: Decision Support System; ROC Method; MOOSRA Method; Frontliner

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  meningkatkan  upaya  pelayanan  pada  sebuah  instansi  ataupun  perusahaan  jasa,  maka  diperlukan  seorang frontliner  yang  bertanggung  jawab,  cekatan,  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  terhadap  konsumen  sehingga membantu keperluan dari konsumen tersebut. Tidak sedikit frontliner yang tidak ramah dan juga membuat konsumen merasa tidak nyaman atas layanan yang diberikan oleh seorang frontliner sehingga dapat berdampak buruk terhadap instansi perusahaan tersebut. Oleh karena ini dibuatlah penelitian ini agar mempermudah pihak instansi perusahaan dalam merekrut frontliner yang ramah, sopan, cekatan dan bertanggung jawab.
Untuk mewujudkan hal  tersebut maka diperlukan sebuah system yang efektif dan efisien dalam mengambil sebuah keputusan untuk merekrut frontliner yang berkompeten. System yang dibutuhkan disebut system pendukung keputusan.  System  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  system  yang  terkomputerisasi  dan  terstruktur  dalam penyelesaian  masalah,  dalam  penerapan  spk  ada  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode  WP,  SAW, Electree, PSI, WASPAS, MOOSRA, TOPSIS, MOORA da nada juga metode yang terkhusu untuk mencari nilai bobot kepentingan dari setiap kriteria seperti ROC, AHP, Entrophy dan lainnya[1][2]. Pada penelitian ini, setelah dilakukan studi literature bahwa metode yang cocok digunakan pada permasalahan yang ada pada penelitian ini adalah metode yang  digunakan  untuk  merekrut  frontliner  yaitu  metode  ROC  dan  MOOSRA.  Metode  ROC  diguankan  sebagai pembobotan kriteria dan MOOSRA digunakan sebagai proses perangkingan [3].
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Ada beberapa peneliti atau para ilmuwan yang telah melakukan penelitian dengan metode yang serupa dan bahkan ada juga permasalahan yang serupa juga, dengan adanya penelitian ini penulis dapat menjadikannya sebagai bahan  pembelajaran  agar  mempermudah  penyelesain  dalam  permasalahan  ini.  Adapun  penelitian  pertama  yang dijadikan sebagai acuan dalam penyelesaian penelitian ini adalah peneliti Bernadus Gunawan Sudarsono, dkk. Pada tahun  2022,  dalam  penelitian  tersebut  mereka  memaparkan  metode  yang  digunakan  dalam  pemilihan  lokasi  usaha yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan. Metode yang digunakan tersebut dianggap cocok dengan permasalahan yang dialami dikarenakan kedua metode tersebut merupakan metode yang sama proses penerapannya hanya saja pada saat perhitungan preferensi metode MOORA malakukan pengurangan antara kriteria benefit dengan cost, sedangkan MOOSRA dilakukan perbandingan atau dibagi antara benefit dengan cost. Adapun tempat usaha yang terbaik setelah diterapkan kedua metode tersebut adalah Alternatif A1 dengan nilai referensi 0,564[4].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  Zulfi  Azhar,  dkk  dengan  penelitian  yang membahas metode MOOSRA dalam mengambil keputusan untuk memilih E-Commerce Terbaik yang nantinya dapat memudahkan konsumen memilih e-comerce yang terpercaya dan juga terbaik dari yang lain, metode ini dinilai sesuai dengan  permasalahan  yang  terjadi  dimana  menghasilkan  alternative  terbaik  yaitu  e-commerce  lazada  dengan  nilai preferensi 3,26323[5]. Penelitian yang serupa juga dilakukan oleh Asnita Susilawati Nadeak pada tahun 2021 dengan menerapkan metode AHP sebagai pembobotan setiap kriteria dan MOOSRA diterapkan sebagai perangkingan dalam pemilihan kasir yang dinilai terbaik dari yang lainnya. Adapun alternative yang terbaik adalah alternative A1 dengan nilai perolehan sebesar 44.9[6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan penelitian
Berikut gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, berikut penjelasan yang dapat dipahami:
a. Analisa masalah
Analisa masalah merupakan tahap awal  dalam penyelesain  masalah pada penelitian ini, berdasarkan analisa masalah penulis dapat membuat sebuah keputusan yang akan dilakukan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
b. Pengumpulan data
Tahap  kedua  yaitu  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  sebagai  informasi  dalam  pemilihan  yang  berhak diterima sebagai frontliner di sebuah instansi.
c. Studi Pustaka
Pada  tahapan  ini,  penulis  melakukan  studi  pustaka  guna  mempermudah  penyelesaian  masalah  dalam menentukan kriteria yang dibutuhkan dan metode yang tepat untuk diterapkan dalam merekrut frontliner.
d. Menerapkan metode ROC
Penulis menggunakan metode ROC sebagai pembobotan dari setiap kriteria, pembobotan ini dilakukan agar tingkat  kepentingan  dari  kriteria  ditentukan  secara  terstruktur  dan  tersistem  sehingga  lebih  relevan  di  bandingkan dengan pembobotan yang ditentukan sendiri oleh penulis tanpa adanya sumber perolehan nilai bobot kriteria.
e. Menerapkan metode MOOSRA
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tahapan  ini  penulis  menggunakan  metode  MOOSRA  sebagai  perangkingan  dari  setiap  alternative  yang mendaftar sebagai frontliner berdasarkan setiap kriteria yang telah ditentukan.
f. Kesimpulan
Tahapan terakhir setelah diterapkan metode ROC dan MOOSRA dengan menghasilkan staff frontliner yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan, dengan nilai (hasil) tertinggi.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem adalah  kumpulan elemen  yang  berkaitan antara satu  dengan yang lain atau gabungan guna  mencapai  suatu tujuan. Elemen yang tidak memiliki tujuan tidakn bias dikatakan sebagai system, sedangkan keputusan adalah sebuah kesimpulan yang diperoleh berdasarkan proses yang telah dilalui sehingga menghasilkan keluaran berupa hasil dari yang diinginkan. System pendukung keputusan adalah sebuah system yang terkomputerisasi  dan terstruktur dalam penyelesaian masalah dengan berkemampuan baik[7]. System pendukung keputusan memiliki banyak metode yang dapat  diterapkan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  untuk  menyelesaiakan  masalah  diantaranya  metode  MAUT, MOOSRA, OCRA, ARAS, MOORA, PSI, TOPSIS, Electree, WASPAS, TOPSIS, AHP, dan WP. Sistem pendudkung keputusan  juga  memiliki  metode  yang  dapat  digunakan  sebagai  perbaikan  bobot  pada  setiap  kriteria  yaitu  metode AHP, ROC dan Entrophy[8]–[10].

## 2.3 Metode ROC
Metode ROC yaitu metode yang dapat menghasikan pembobotan pada sejumlah kriteria dengan tingkat kepentingan dari  kriteria  yang  ditetapkan.  Dengan  menerapkan  metode  ini,  peneliti  tidak  perlu  lagi  memikirkan  nilai  bobot kepentingan dari kriteria permasalahan yang dibutuhkan dan juga dengan menggunakan metode ini, maka penelitian lebih  efektif  dan  relevan  jika  dibandingkan  dengan  nilai  bobot  yang  ditentukan  sendiri  oleh  peneliti.  Metode pembobotan ini merupakan metode yang sangat mudah dan simple dibandingkan metode pembobotan yang lainnya, dimana proses kerjanya dalam menetukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria ditetapkan berdasarkan kriteria yang pertama  dinyatakan  lebih  penting  dari  pada  kriteria  yang  kedua,  begitu  juga  dengan  kriteria  kedua  lebih  penting disbanding kriteria ketiga, begitu juga seterusnya hingga kriteria  terakhit[11]. Berikut rumus yang dapat digunakan untuk mencari nilai bobot kriteria menerapkan metode ROC[2], [12]–[14]:
1. Tingakat kepentingan dari setiap kriteria
Jika 𝐾 1 > 𝐾 2 > 𝐾 3 > 𝐾 4 > ⋯ > 𝐾 𝑛 maka 𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 > ⋯ > 𝑊 𝑛 (1)
2. Menghitung nilai bobot kriteria (Wn)
𝑊 𝑛 = 1 𝑛 ∑ (1 + 1 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: K  : Kriteria W  : Nilai pembobotan kriteria n  : Jumlah kriteria i : Nilai perulangan

## 2.4 Metode MOOSRA
MOOSRA merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam penyelesaian masalah dalam proses pemilihan dan juga perekrutan.  Metode MOOSRA memiliki kesamaan dengan  salah  satu  metode yang ada dalam SPK yaitu metode MOORA, dimana kedua metode tersebut  proses penyelesaian masalah sama, hanya saja di  proses  terakhir metode  MOOSRA  membandingkan  antara  kriteria  berjenis  benefit  dengan  kriteria  jenis  cost.  Sedangkan  metode MOORA  proses  pencarian  preferensi  dilakukan  dengan  mengurangkan  kriteria  benefit  dengan  kriteria  cost. Kekurangan pada metode MOOSRA adalah metode ini harus memiliki kriteria yang berjenis cost dan benefit. Jika pada sebuah penelitian tidak ada kriteria berjenis cost  maka metode MOOSRA tidak dapat digunakan karena hasil preferensinya  tidak  dapat  ditentukan  (tidak  terhingga)[15][4].  Berikut  lahkah-langkah  perhitungan  dengan menerapkan metode MOOSRA[3], [15]–[18]:
a. Membentuk matriks keputusan.
x11 x12 … x1n Xij = x21 x22 … x2n … … … … xm1 xm2 … xmn
b. Lakukan proses normalisasi dengan mengubah nilai atribut kedalam rentang 0-1
𝑌𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (3)
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
c. Menghitung nilai preferensi dengan membagi kriteria benefit dengan cost. Berikut rumus yang dapat digunakan.
𝑌 ∗ 𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 √∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=𝑔+1 (4)
G merupakan jumlah atribut benefit sedangkan  (n-g) adalah jumlah atribut cost.

## 2.5 Frontliner
Frontliner  merupakan  seorang  pekerja  yang  berinteraksi  langsung  dengan  konsumen  atau  tamu  dan  juga  nasabah. Seorang  frontliner  harus  selektif,  cekatan  dan  juga  ramah  karena  kesan  antara  konsumen  dengan  perusahaan tergantung  pada  seorang  frontliner.  Frontliner  juga  dapat  membantu  konsumen  dalam  memberikan  solusi  atas keperluan  seorang  konsumen.  Frontliner  dapat  menentukan  kesan  pertama  konsumen  atas  kenyamanan  dan  juga pelayanan  yang  ada  disebuah  instansi  dan  dapat  menentukan  baik  buruknya  instansi  tersebut.  Frontliner  yang dimaksud ini berupa seorang teller, customer servive dan juga satpam[19][20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  rekrutmen  frontliner  yang  layak  dan  dipilih  secera  efektif  dan  efesien  diperlukan  metode  pengambil keputusan dalam menghitung tingkat kelayakan yang akan menjadi atau yang terpilih sebagai frontliner. Metode yang digunakan  dalam  membuat  keputusan  tersebut  adalah  metode  ROC  yang  digunakan  sebagai  metode  perhitungan tingkat  kepentingan  dari  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan,  kemudian  dihitung  tingkat  refrerensi  atau  dilakukan proses perangkingan menggunakan metode MOOSRA, metode MOOSRA diterapkan dengan menggunakan kriteria sebagai  rules  untuk  perekrutan  frontliner  dari  setiap  alternative  yang  mendaftar  sebagai  calon  frontliner  di  sebuah instansi. Pada tabel 1 merupakan kriteria yang digunakan dalam rekrutmen frontliner:
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria C1 Berkas Administrasi (Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo) Benefit C2 Pendidikan (SMA/SMK, D3, S1, S2) Benefit C3 Tinggi Badan Benefit C4 Hasil Tes TKD Benefit C5 Wawancara Benefit C6 Usia Cost Tabel 2. Data alternatif Alternatif Jenis Kelamin C1 C2 C3 C4  C5  C6 Moci (A1) Laki-laki Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo S1 172   76 89 23 Cleo (A2) Perempuan Surat lamaran, CV, KTP, S1 161   80 85 25 Pije (A3) Laki-laki Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo  SMK  175   74 82 21 Lolly (A4) Perempuan Surat lamaran, KTP, Pas photo D3 164   86 79 23 Kei (A5) Perempuan Surat lamaran, KTP, Pas photo S1 160   82 80 22 Moley (A6) Perempuan Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo S1 158   90 85 22 Lucy (A7) Perempuan Surat lamaran, KTP S1 160   72 84 24 Ratih (A8) Laki-laki Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo D3 177   70 82 21 Aldi (A9) Laki-laki Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo SMK  169   78 87 21 Nugroho (A10) Perempuan Surat lamaran, CV, KTP D3 160   88 90 24 Tamara (A11) Perempuan Surat lamaran, CV, KTP, Pas photo S1 163   84 85 25 Poppy (A12) Laki-laki Surat lamaran, KTP, Pas photo SMK  166   80 83 22
Berdasarkan  tabel  2,  ada  TIGA  kriteria  yang  dikelompokkan  menjadi  data  linguistic  yaitu  C1  (berkas administrasi),  C2  (pendidikan)  dan  C3  (Tinggi  badan)  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan  bobot.  Tinggi  badan dilakukan  perbaikan  bobot  karena  ada  dua  rule  dimana  masing-masing  memiliki  ketentuannya  masing-masing diantaranya untuk wanita minimal tinggi badan 158 cm, sedangkan untuk laki-laki minimal tinggi badan adalah 165 cm,  oleh  karena  itu  keduanya  harus  di  pisah  untuk  ketentuan  nilainya.  Kriteria  C4  (Hasil  Tes  TKD),  C5  (Hasil Wawancara)  dan  C6  (Usia)  tidak  perlu  dilakukan  perbaikan  bobot  karena  datanya  sudah  memiliki  nilai  (angka). Berikut pada tabel 3-5 merupakan bobot dari kriteria yang akan digunakan:
Tabel 3. Perbaikan bobot kriteria C1 Berkas Keterangan Nilai 4 dokumen Lengkap 5 3 dokumen Cukup lengkap 3 2 dokumen Kurang lengkap 1
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 4. Perbaikan bobot kriteria C2
Keterangan Nilai S1 5 D3 3 SMK 1 Tabel 5. Perbaikan bobot kriteria C3 Jenis Kelamin  Skala Tinggi Badan  Nilai Laki-laki 177-180 4 173-176 3 169-172 2 165-168 1 Wanita 170-173 4 166-169 3 162-165 2 158-161 1

## 3.1 Penerapan Metode ROC
Penentuan tingkat kepentiangan dari setiap kriteria yang ditentukan, berikut perhitungan metode ROC yang diterapkan dalam pembobotan nilai kriteria:
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 perhitungan dengan metode ROC diatas, berikut tabel 5 merupakan kriteria yang telah di bobotkan:
Tabel 5. Nilai bobot kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria  Bobot Kriteria C1 Berkas Administrasi Benefit 0,4083 C2 Pendidikan Benefit 0,2417 C3 Tinggi Badan Benefit 0,1583 C4 Hasil Tes TKD Benefit 0,1028 C5 Wawancara Benefit 0,0611 C6 Usia Cost 0,0278

## 3.2 Penerapan Metode MOOSRA
Setelah  data  yang  dibutuhkan  telah  lengkap (data  alternative  dan  data  kriteria),  maka  perlu  dilakukan  pencocokan antara data alternative dengan perbaikan bobot kriteria sehingga dibentuk sebuah rating kecocokan. Berikut tabel 6 merupakan rating kecocokan yang akan digunakan sebagai proses perhitungan metode MOOSRA:
Tabel 6. Rating kecocokan dari setiap alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Moci (A1) 5 5 2 76 89 23 Cleo (A2) 3 5 2 80 85 25 Pije (A3) 5 1 3 74 82 21 Lolly (A4) 3 3 2 86 79 23 Kei (A5) 3 5 1 82 80 22 Aldi (A6) 5 5 1 90 85 22 Lucy (A7) 1 5 1 72 84 24 Ratih (A8) 5 3 4 70 82 21 Moley (A9) 5 1 2 78 87 21 Nugroho (A10) 3 3 2 88 90 24 Tamara (A11) 5 5 2 84 85 25
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Poppy (A12) 3 1 1 80 83 22
Berikut  langkah-langkah  penyelesaian  metode  MOOSRA  dalam  merekrut  frontliner  yang  sesuai  dengan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak instansi:
a. Membuat matriks keputusan
Xij =
5  5  2  76  89  23 3  5  2  80  85  25 5  1  3  74  82  21 3 3  2  86  79  23 3 5  1   82  80  22 5 5  1   90  85  22 1 5  1   72  84  24 5 3  4  70  82  21 5 1  2  78  87  21 3 3  2   88  90  24 5 5  2  84  85  25 3 1  1  80  83  22
b. Normalisasi matriks x
C1= √5 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 + 1 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 = 14 X 11 = 5/14 = 0,3571 X 21 = 3/14 = 0,2143 X 31 = 5/14 = 0,3571 X 41 = 3/14 = 0,2143 X 51 = 3/14 = 0,2143 X 61 = 5/14 = 0,3571 X 71 = 1/14 = 0,0714 X 81 = 5/14 = 0,3571 X 91 = 5/14 = 0,3571 X 101 = 3/14 = 0,2143 X 111 = 5/14 = 0,3571
X 121 = 3/14 = 0,2143
C2= √5 2 + 5 2 + 1 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 5 2 + 1 2 = 13,4164 X 12 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 22 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 32 = 1/ 13,4164 = 0,0745
X 42 = 3/ 13,4164 = 0,2236 X 52 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 62 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 72 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 82 = 3/ 13,4164 = 0,2236
X 92 = 1/ 13,4164 = 0,0745
X 102 = 3/ 13,4164 = 0,2236 X 112 = 5/ 13,4164 = 0,3725
X 122 = 1/ 13,4164 = 0,0745
Lakukan perhitungan mencari normalisasi matriks x diatas hingga kriteria ke-6 (C6). Berikut matriks Xij yang terbentuk setelah dilakukan perhitungan terhadap semua kriteria.
Xij =
0,3571 0,3727  0,2747  0,2735  0,3047  0,2913 0,2143 0,3727  0,2747  0,2879  0,2910  0,3166 0,3571 0,0745  0,4121  0,2663  0,2808  0,2660 0,2143 0,2236  0,2747  0,3094  0,2705  0,2913 0,2143 0,3727  0,1374  0,2950  0,2739  0,2786 0,3571 0,3727  0,1374  0,3238  0,2910  0,2786 0,0714 0,3727  0,1374  0,2591  0,2876  0,3039 0,3571 0,2236  0,5494  0,2519  0,2808  0,2660 0,3571 0,0745  0,2747  0,2807  0,2979  0,2660 0,2143 0,2236  0,2747  0,3166  0,3082  0,3039 0,3571 0,3727  0,2747  0,3022  0,2910  0,3166 0,2143 0,0745  0,1374  0,2879  0,2842  0,2786
Perhitungan perkalian matriks Xij dengan Wj (0,4083   0,2417 0,1583 0,1028 0,0611 0,0278)
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Xij*Wj = 0,1458  0,0901  0,0435  0,0281  0,0186  0,0081 0,0875  0,0901  0,0435  0,0296  0,0178  0,0088 0,1458  0,0180  0,0652  0,0274  0,0172  0,0074 0,0875  0,0540  0,0435  0,0318  0,0165  0,0081 0,0875  0,0901  0,0217  0,0303  0,0167  0,0077 0,1458  0,0901  0,0217  0,0333  0,0178  0,0077 0,0292  0,0901  0,0217  0,0266  0,0176  0,0084 0,1458  0,0540  0,0870  0,0259  0,0172  0,0074 0,1458  0,0180  0,0435  0,0289  0,0182  0,0074 0,0875  0,0540  0,0435  0,0326  0,0188  0,0084 0,1458  0,0901  0,0435  0,0311  0,0178  0,0088 0,0875  0,0180  0,0217  0,0296  0,0174  0,0077
c. Pengoptimalan Atribut
𝑌 ∗ 𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 √∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=𝑔+1 𝑌1 = 0,1458+0,0901+0,0435+0,0281+0,0186 0,0081 = 40,2737 𝑌12 = 0,0875+0,0901+0,0435+0,0296+0,0178 0,0088 = 30,4976 𝑌3 = 0,1458+0,0180+0,0652+0,0274+0,0172 0,0074 = 37,0053 𝑌4 = 0,0875+0,0540+0,0435+0,0318+0,0165 0,0081 = 28,8191 𝑌5 = 0,0875+0,0901+0,0217+0,0303+0,0167 0,0077 = 31,8095 𝑌6 = 0,1458+0,0901+0,0217+0,0333+0,0178 0,0077 = 39,8573 𝑌7 = 0,0292+0,0901+0,0217+0,0266+0,0176 0,0084 = 21,9169 𝑌8 = 0,1458+0,0540+0,0870+0,0259+0,0172 0,0074 = 44,6191 𝑌9 = 0,1458+0,0180+0,0435+0,0289+0,0182 0,0074 = 34,4058 𝑌10 = 0,0875+0,0540+0,0435+0,0326+0,0188 0,0084 = 27,9782 𝑌11 = 0,1458+0,0901+0,0435+0,0311+0,0178 0,0088 = 37,2927 𝑌12 = 0,0875+0,0180+0,0217+0,0296+0,0174 0,0077 = 22,4914 Tabel 7. Ranking Alternatif Preferensi Rank A1 40,2734 2 A2 30,4976 8 A3 37,0053 5 A4 28,8191 9 A5 31,8095 7 A6 39,8573 3 A7 21,9169 12 A8 44,6195 1 A9 34,4058 6 A10 27,9782 10 A11 37,2927 4 A12 22,4914 11
Setelah  diterapkan  kedua  metode  tersebut  yaitu  metode  ROC  dan  MOOSRA,  berdasarkan  tabel  7  terlihat bahwa  alternative  terbaik  adalah  A8  dengan  nilai  preferensi  44,6195  dan  diikuti  oleh  alternative  A1  dengan  nilai preferensi 40,2737 dan alternative A6 dengan nilai preferensi 39,8573. Jadi, yang berhak lulus menjadi frontliner atas nama Ratih, Moci dan Moley
Hal 330−337 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  dibuat  setelah  diterapkan  metode  ROC  yang  digunakan  untuk  membobotkan  dan  mencari nilai tingkat kepentingan dari setiap kriteria dan juga menggunakan metode MOOSRA yang di terapkan untuk mencari perangkingan dari setiap alternative yang mendaftar sebagai frontliner berdasarkan setiap kriteria. Setelah diterapkan kedua metode tersebut yaitu metode ROC dan MOOSRA, dihasilkan bahwa alternative terbaik adalah A8 dengan nilai preferensi  44,6195 dan diikuti oleh alternative A1 dengan nilai preferensi  40,2737 dan alternative A6 dengan nilai preferensi 39,8573. Jadi, yang berhak lulus menjadi frontliner atas nama Ratih, Moci dan Aldi

## REFERENCE
[1] N.  P.  Rizanti,  L.  T.  Sianturi,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains, pp. 263–269, 2019.
[2] Di. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 242–241, 2020.
[3] F. Saidah, N. Hasibuan, and E. Pratiwi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode MOOSRA Rekrutmen PPNPN Pada Kantor Pertanahan Kota Medan,” SNASTIKOM, vol. 1, no. 01, pp. 89–97, 2022.
[4] B. G. Sudarsono, I. Zulkarnain, E. Buulolo, and D. P. Utomo, “Analisa Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1456–1463, 2022.
[5] Z.  Azhar,  N.  Mulyani,  J.  Hutahaean,  and  A.  Mayhaky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan E-Commerce  Terbaik Menggunakan Metode MOOSRA,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, pp. 2346–2351, 2022.
[6] A. S. Nadeak, “Implementasi Ahp Dan Moosra Pemilihan Kasir Terbaik (Studi Kasus: Suzuya Departement Store),” Pelita Inform. Inf. dan …, vol. 9, pp. 189–196, 2021.
[7] G. Surya, K. Yota, and E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” vol. 01, pp. 49– 56, 2019.
[8] J. Afriany, K. Tampubolon, and R. Fadillah, “Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[9] T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, “SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman,”  J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[10]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 376, 2019.
[12]  M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 366, 2019.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[16]  H.  Haeruddin,  “Pemilihan  Peserta  Olimpiade  Matematika  Menggunakan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[17]  M.  Mesran  and  F. T.  Waruwu,  “Comparative Analysis  of  MOORA and  MOOSRA  Methods  in Determining Prospective Students Recipient of the Indonesian Smart Card (KIP),” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 4, pp. 499–506, 2022.
[18]  Haeruddin, “Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[19]  A.  F.  Vidyandari,  M.  P.  Hutagaol,  and  J.  Affandi,  “Analisis  Kepuasan  Nasabah  Terhadap  Pelayanan  Frontliner  Bank  X Kantor Cabang Khusus Sudirman,” J. Apl. Bisnis dan Manaj., vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[20]  T. Ismawanto, R. G. Setianegara, and S. Rahmani, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Kinerja Karyawan Frontliner Terhadap Kepuasan Nasabah PT Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk Kantor Cabang Balikpapan Sudirman Unit Klandasan,”  J. Bisnis dan Kewirausahaan, vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2020.