## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613

## Sistem Pendukung Keputusan Manajemen Pemilihan Aplikasi Jasa Transportasi Online Menerapkan Metode ROC dan WASPAS
Marsono 1 , Sudarmanto 2 , Hera Wasiati 3 , Asyahri Hadi Nasyuha 4,*
1 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Rekayasa Perangkat Lunak Aplikasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
3 Manajemen Ritel, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
4 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 marsonotgdsi@gmail.com, 2 darmanto@utdi.ac.id, 3 hera@utdi.ac.id, *4 asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com Submitted: 11/06/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Transportasi  di  Indonesia  memiliki  berbagai  macam  jenis  kendaraan,  mulai  dari  roda  dua  hingga  roda  enam,  yang disesuaikan sesuai kebutuhan pengguna. Kemudahan dalam memesan jasa transportasi juga semakin meningkat dengan adanya aplikasi yang dapat diunduh di smartphone. Aplikasi ini memberikan kemudahan dan keamanan, serta menetapkan harga tarif yang sesuai dengan tujuan yang dituju. Walaupun menggunakan aplikasi pemesanan jasa transportasi online memiliki kelebihan yang banyak, seperti kemudahan dan keamanan, namun terdapat beberapa kekurangan yang sering dihadapi pengguna. Salah satunya adalah  ketidaksesuaian  antara  waktu  perjalanan  yang  tercantum  di  aplikasi  dengan  kenyataan,  yang  dapat  mengakibatkan keterlambatan jika ada keperluan mendesak. Selain itu, terkadang aplikasi juga memberikan rute perjalanan yang lebih panjang meskipun ada jalan yang lebih dekat menuju tujuan, sehingga pengemudi harus menggunakan jalan alternatif di luar rute yang ditetapkan. Karena itu, evaluasi terhadap aplikasi yang digunakan perlu dilakukan dengan membandingkan satu aplikasi dengan yang  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  guna  membantu  pengguna transportasi online dalam memilih aplikasi terbaik, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan waktu perjalanan dan efisiensi rute yang diambil oleh aplikasi tersebut. Ada banyak metode SPK yang dapat diterapkan dalam proses penyeleksian ataupun pemilihan objek yang diteliti, pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode ROC sebagai pembobotan tingkat kepentingan setiap kriteria dan metode WASPAS untuk proses perangkingan setiap alternatif. Adapun hasil akhir yang diperoleh yaitu aplikasi Grab (A3) dinyatakan sebagai apliaksi terbaik dalam jasa transportasi online dengan nilai perolehan sebesar 0,9331.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode ROC; Metode WASPAS; Aplikasi Jasa Transportasi Online
Abstract− Transportation in Indonesia has various types of vehicles, ranging from two-wheeled to six-wheeled, which are adjusted according to user needs. The ease of ordering transportation services is also increasing with the application that can be downloaded on  a  smartphone.  This  application  provides  convenience  and  security,  as  well  as  setting  tariff  rates  according  to  the  intended destination. Even though using an online transportation service ordering application has many advantages, such as convenience and security, there are some drawbacks that users often face. One of them is the discrepancy between the travel time stated in the application and reality, which can result in delays if there is an urgent need. In addition, sometimes the application also provides a longer travel route even though there is a road that is closer to the destination, so the driver must use an alternative road outside the specified route. Therefore, evaluation of the applications used needs to be done by comparing one application with another. This study aims to use a Decision Support System (SPK) to assist online transportation users in choosing the best application, taking into account factors such as the accuracy of travel time and the efficiency of the route taken by the application. There are many DSS methods that can be applied in the process of selecting or selecting the object under study, in this study the method used is the ROC method as a weighting of the level of importance of each criterion and the WASPAS method for the ranking process for each alternative.  The  final  result  obtained  is that  the  Grab  application  (A3)  is  declared the  best  application  in  online  transport ation services with an acquisition value of 0.9331.
Keywords : Decision Support System; ROC Method; WASPAS Method; Online Transportation Service Application

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  sangat  berperan  penting  dalam  kelangsungan  hidup  kita,  dimana  dapat  membantu  aktivitas  manusia sehari-hari untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain dengan kecepatan dan efisiensi yang tinggi, memberikan aksesibilitas  yang  lebih  baik  ke  pekerjaan,  pendidikan,  layanan  kesehatan,  dan  hiburan.  Hal  ini  memungkinkan manusia  mencapai  tujuan  mereka  dengan  lebih  mudah  dan  mengatasi  hambatan  geografis.  Selain  itu,  transportasi memiliki  peran  yang  signifikan  dalam  aktivitas  ekonomi,  memungkinkan  pengiriman  barang  dari  produsen  ke konsumen melalui sistem transportasi yang efisien. Hal tersebut memperlancar aliran barang dan jasa, meningkatkan perdagangan  dan  distribusi.  Sebagai  tambahan,  industri  transportasi  menciptakan  lapangan  kerja  dan  memberikan kontribusi pada pertumbuhan ekonomi. Transportasi juga berperan penting dalam pengembangan perkotaan dengan mendukung  pertumbuhan  dan  perkembangan  kota  melalui  jaringan  transportasi  yang  baik.  Ini  menghubungkan berbagai area perkotaan dan memfasilitasi pergerakan penduduk, barang, dan jasa. Infrastruktur transportasi seperti jalan, jembatan, dan stasiun juga menjadi bagian penting dari struktur perkotaan.
Transportasi di Indonesi beragam jenisnya, mulai dari roda dua hingga roda 6, tergantung kebutuhan masing- masing  pengguna.  Pemesanan  jasa  transportasi,  selain  dilakukan  secara  langsung  (menunggu  di  halte),  dapat  juga dilakukan  dengan  memesan  jasa  transportasi  tersebut  secara  online  menggunakan  aplikasi  yang  dapat  diunduh  di smartphone  anda.  Begitu  mudahnya  sekarang  ini,  sehingga  untuk  harga  tarif  ke  tujuan  telah  ditentukan  diaplikasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
tersebut  sesuai  dengan tujuan yang akan kita tuju  dan juga lebih  aman.  Selain memiliki keuntungan menggunakan aplikasi pemesanan jasa transportasi online, tentunya memiliki kekurangan yang sering dialami oleh pengguna yaitu waktu perjalanan menuju tujuan yang telah ditentukan di aplikasi tidak sesuai sehingga pelanggan sering terlambat jika ada kepentingan yang mendesak (urgen), selain itu aplikasi  juga terkadang mengarahkan rute perjalanan yang jauh, padahal ada rute yang lebih dekat dengan tujuan sehingga sering menyebabkan pengemudi menggunakan jalan alternatif yang tentunya membuat penumpang waspada karena diluar jalur rute yang telah ditentukan. Oleh sebab itu perlu dilakukan evaluasi terhadap aplikasi yang akan digunakan untuk dibandingkan antara aplikasi satu dengan yang lain, sehingga dibuatlah penelitian ini untuk membuat sebuah keputusan yang memanfaatkan SPK untuk memudahkan pengguna transportasi online dalam memilih aplikasi yang terbaik.
Ada  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat  sebuah  keputusan  untuk  penentuan  suatu permasalahan  diantaranya  dapat  menggunakan  metode  yang  simple  dan  sederhana  yaitu  metode  WP,  SAW, WASPAS, MOORA dan MOOSRA[1]–[3]. Kemudian metode yang lebih panjang dan rumit  proses penerapannya yaitu  metode  TOPSIS,  OCRA,  MAUT,  AHP,  COPRAS,  ARAS,  EDAS,  MABAC,  Promethee  dan  lainnya[4]–[6]. Kedua metode tersebut dapat di kombinasikan dengan metode pembobotan kriteria diantaranya metode ROC, Entropy dan  AHP[7],  [8].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  ROC  dan  WASPAS  dengan  masing-masing  kegunaan sebagai  pembobotan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  dan  proses  perangkingan  terhadap  pemilihan  aplikasi  jasa transportasi online.
Beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh peneliti dengan penerapan metode yang sama ataupun topik permasalahan yang dibahas serupa dengan penelitian ini diantaranya Rizki Rizki, dkk melakukan penelitian pada tahun 2020 dimana penelitian tersebut membahas keberadaan layanan transportasi online di Kota Medan memberikan manfaat  yang  signifikan  bagi  penduduk  setempat  dan  memunculkan  tingkat  kepuasan  konsumen  yang  tinggi. Pendekatan  menggunakan  metode  ARAS  dalam  memilih  layanan  transportasi  online  terbaik  dapat  membantu masyarakat dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman mereka dalam menggunakan layanan tersebut. Berdasarkan hasil penerapan metode ARAS, terlihat bahwa alternatif A6 dengan nama "Oke Jack" merupakan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  akhir  perolehan  sebesar  0,98,  diikuti  oleh  alternatif  A5  dengan  nama "Mudigo" yang mendapatkan nilai akhir perolehan sebesar 0,86[9].
Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2020 oleh Samuel Damanik dan Dito Putro Utomo, pada penelitian tersebut  dijelaskan  bahwa  pemilihan  vendor  dalam  suatu  perusahaan  memiliki  signifikansi  penting  karena  dapat berdampak  pada  kinerja  keuangan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  manajemen  perusahaan  harus  berupaya  maksimal dalam  memilih  vendor  yang  sesuai.  Dalam  penelitiannya,  diterapkan  metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dan WASPAS (Weight Agregate Sum Product Assesment) sebagai sistem pendukung keputusan dalam memilih vendor. Hasil  perangkingan  menunjukkan  bahwa  alternatif  A6  memperoleh  nilai  akhir  sebesar  0,864321,  menjadikannya alternatif terbaik yang dipilih sebagai vendor terbaik untuk kerjasama dengan perusahaan[10].
Mhd Bobbi Kurniawan Nasution, dkk pada tahun 2022 melakukan penelitian juga, dimana penelitian tersebut menjelaskan bahwa Peran ketua program  studi sangat  penting dalam kemajuan program  studi di  perguruan tinggi. Mereka terlibat dalam pengambilan keputusan, kebijakan, dan menjalankan tugas manajerial. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab dalam menciptakan lingkungan pelayanan yang kondusif bagi mahasiswa dan lingkungan kerja program  studi.  Penghargaan  yang  diberikan  kepada  ketua  program  studi  berdasarkan  kinerjanya  adalah  bentuk apresiasi  terhadap  kontribusinya.  Proses  penilaian  kinerja  ketua  program  studi  melibatkan  aspek  akademik  dan manajerial,  dan  memanfaatkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis  komputer.  Metode  WASPAS  digunakan sebagai  alat bantu  dalam  mengevaluasi  kinerja, sedangkan metode ROC digunakan untuk  memberikan bobot  pada kriteria penilaian. Temuan penelitian menunjukkan bahwa ketua program  studi alternatif A2 berhasil mendapatkan penghargaan dengan nilai preferensi sebesar 0,958. Penelitian tersebut menghasilkan proses penilaian kinerja ketua program studi yang obyektif dan dapat dipertanggungjawabkan[11].
Kevin Arista Chandra dan Seng Hansun melakukan sebuah penelitian pada tahun 2019 dimana pada penelitian tersebut mejelaskan bahwa sebagian besar masyarakat mengalami kesulitan dalam memilih laptop yang sesuai dengan preferensi  mereka.  Oleh  karena  itu,  sebuah  sistem  rekomendasi  laptop  berbasis  web  dikembangkan  menggunakan metode WASPAS. Pembangunan situs web ini melibatkan bahasa pemrograman seperti HTML, PHP, dan Javascript. Evaluasi kepuasan pengguna terhadap sistem menunjukkan bahwa mayoritas responden memberikan penilaian positif. Hasil  perhitungan  Cronbach's  Alpha  terhadap  evaluasi  kepuasan  pengguna  menunjukkan  nilai  sebesar  0,83, menunjukkan  bahwa  evaluasi  tersebut  dapat  diandalkan.  Selain  itu,  uji  validitas  menunjukkan  bahwa  data  yang diperoleh adalah valid[12].
Diharapkan  dengan penerapan metode WASPAS serta menggunakan pembobotan ROC  pada penelitian  ini, penulis dapat memberikan kontribusi dalam pemilihan aplikasi jasa transportasi online terbaik, Sehingga memudahkan manajemen dalam memberikan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Decision  Support  System  atau  dikenal  sebagai  Sistem  pendukung  keputusan  dan  disingkat  jadi  DSS  atupun  SPK adalah sebuah sistem yang memiliki kemampuan untuk membantu dalam pemecahan masalah dan komunikasi, baik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
untuk masalah yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Tujuan dari SPK itu sendiri adalah memberikan prediksi, menyediakan informasi, dan mengarahkan pengguna informasi agar dapat mengambil keputusan secara lebih efektif dan  efisien[13].  SPK  ini  berperan  dalam  membantu  pemecahan  masalah  tanpa  menentukan  secara pasti  keputusan yang harus dibuat [5], [14]–[19]. Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam membuat sebuah keputusan untuk memperoleh informasi atau untuk memprediksi suatu objek yang diteliti diantaranya dimuali dari metode yang paling sederhana yaitu metode WP, SAW, WASPAS, MOORA dan MOOSRA hingga metode yang lebih tinggi lagi (lebih sulit diabnding sebelumnya) yaitu metode MAUT, TOPSIS, OCRA, MABAC, ARAS, EDAS, COPRAS dan lainnya, kedua  jenis  metode  tersebut  digunakan  sebagai  perangkingan  setiap  alternatif  yang  diteliti.  Selain  metode perangkingan, SPK juga menyediakan metode yang dapat digunakan sebagai pembobotan dalam menentukan tingkat kepentingan kriteria selain dapat juga ditentukan oleh peneliti yang dijadikan sebagai rules penyeleksian suatu objek diantaranya dapat menggunakan metode ROC, AHP dan Entropy[20][5][21][14][2].

## 2.2 Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid  juga dikenal sebagai  ROC, merupakan salah satu  metode yang sangat  sederhana dan mudah dipahami yang dapat digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mendapatkan nilai bobot pada  kriteria.  Dalam  metode  ROC,  prioritas  tertinggi  diberikan  pada  kriteria  1  dibandingkan  dengan  kriteria  2, prioritas tertinggi diberikan pada kriteria 2 dibandingkan dengan kriteria 3, dan seterusnya dengan langkah yang sama hingga mencapai prioritas terendah[22][10][23]. Berikut rumus perhitungan yang dapat dilakukan untuk penentuan bobot kepentingan kriteria dalam sebuah penelitian yang dilakukan[24]–[28]. a. Tingakat kepentingan dari setiap kriteria
Jika 𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 > ⋯ > 𝐶 𝑛 maka 𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 > ⋯ > 𝑊 𝑛 (1)
b. Menghitung nilai bobot kriteria (Wn)
𝑊 𝑛 = 1 𝑛 ∑ (1 + 1 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)

## 2.3 Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode  WASPAS  merupakan  metode  SPK  yang digunakan  untuk  menilai  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria yang  relevan.  Metode  ini  mengombinasikan  penilaian  berbobot  dan  penjumlahan  produk  teragregasi  untuk menghasilkan nilai preferensi atau kinerja bagi setiap alternatif. Dalam metode WASPAS, setiap kriteria diberi bobot untuk menggambarkan tingkat kepentingannya, kemudian dilakukan perhitungan dengan mengalikan bobot dan nilai kriteria  yang  terkait,  dan  hasilnya  dijumlahkan.  Hasil  perhitungan  ini  digunakan  untuk  membandingkan  dan mengurutkan  alternatif-alternatif  yang  ada  dalam  proses  pengambilan  keputusan[12],  [29]–[32].  Berikut  langkah- langkah yang dapat diikuti untuk penyelesaian sebuah penelitian yang sedang dilakukan dalam menerapkan metode WASPAS[33]–[36]. a. Menyiapkan matriks keputusan
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … 𝑥 𝑚𝑛1 … 𝑥 𝑚𝑛2 … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Lakukan normalisasi terhadap nilai 𝑅 𝑖𝑗 sesuai rumus berikut : Normalisasi terhadap Kriteria berjenis Benefit
𝑅 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗
(2)
Normalisasi terhadap kriteria berjenis Cost
𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑥𝑖𝑗
(3)
c. Hitung nilai Qi sesuai rumus berikut:
𝑄 𝑖=0,5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗+0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (4)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan proses yang akan dilakukan seorang peneliti dalam menyelesaikan sebuah peneltiian yang  diteliti,  tahapan  peneltian  sangat  perlu  dibuat  agar  peneltiian  tersebut  terstruktu  dan  terarah  sehingga  proses penyelesain lebih cepat dan tepat. Berikut tahapan peneltiian yang dapat digunakan:
a. Tahap Identifikasi Masalah Penelitian
Langkah awal dalam penelitian melibatkan mengidentifikasi permasalahan atau pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.  Pada  tahap  ini,  peneliti  menetapkan  fokus  penelitian  dengan  merumuskan  pertanyaan  penelitian  yang spesifik dan jelas. Tujuan penelitian juga ditentukan untuk memberikan arah dan mencapai hasil yang diinginkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
melalui  penelitian.  Relevansi  masalah  yang  diteliti  juga  dipertimbangkan  untuk  memastikan  bahwa  penelitian memiliki nilai penting dan kontribusi dalam bidang yang relevan.
b. Tahap Tinjauan Pustaka
Setelah mengidentifikasi masalah penelitian, langkah berikutnya adalah melakukan tinjauan pustaka. Pada tahap ini,  peneliti  melakukan  studi  literatur  yang  luas  untuk  memahami  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan dalam bidang yang sama atau terkait. Tujuan dari tinjauan pustaka adalah untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam  tentang  topik  penelitian,  membangun  kerangka  teoritis,  dan  mengidentifikasi  celah  penelitian  yang dapat  diisi  oleh penelitian baru. Dalam proses ini, peneliti membaca dan menganalisis sumber-sumber  literatur yang  relevan  seperti jurnal  ilmiah,  buku,  artikel, dan  sumber  informasi  lainnya.  Hasil  dari  tinjauan  pustaka  ini membantu peneliti dalam membangun kerangka konseptual yang relevan dan menetapkan landasan teoritis untuk penelitian yang akan dilakukan.
c. Tahap Rancangan Penelitian
Setelah  melakukan  tinjauan  pustaka,  tahap  berikutnya  adalah  merancang  rancangan  penelitian.  Pada  tahap  ini, peneliti mengembangkan rencana sistematis untuk mengumpulkan data yang relevan dan menjawab pertanyaan penelitian yang telah diidentifikasi sebelumnya. Rancangan penelitian yang baik akan memberikan kerangka kerja yang jelas dan sistematis untuk mengumpulkan data dan menjawab pertanyaan penelitian. Hal ini penting untuk memastikan keabsahan dan kehandalan hasil penelitian yang akan diperoleh.
d. Pengumpulan Data
Tahap  ini  melibatkan  pengumpulan  data  sesuai  dengan  rancangan  penelitian  yang  telah  dirancang.  Data  dapat dikumpulkan melalui berbagai metode seperti survei, wawancara, observasi, atau studi dokumentasi, tergantung pada metode penelitian yang digunakan.
e. Analisis Data
Setelah data terkumpul, langkah ini melibatkan analisis data menggunakan metode ROC (Rank Order Centroid) untuk menentukan bobot kriteria dan metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) untuk perankingan. Tujuan analisis data adalah untuk menggali informasi dan menjawab pertanyaan penelitian.
f. Penyusunan Laporan Penelitian
Tahap  terakhir  adalah  menyusun  laporan  penelitian  yang  mencakup  pendahuluan,  metodologi,  temuan, kesimpulan,  dan  saran.  Laporan  penelitian  merupakan  hasil  akhir  yang  disusun  secara  sistematis  dan  dapat dipertanggungjawabkan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  menghasilkan  aplikasi  untuk  penggunaan  jasa  transportasi  secara  online  berupa  sebuah keputusan, proses dalam pengambilan keputusan dilakukan sesuai dengan tahapan yang telah dijelasakn sebelumnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
Kriteria yang telah ditentukan digunakan sebagai penilaian (penyeleksian) sebagai rules dalam penentuan aplikasi jasa transportasi  yang  terbaik,  aplikasi  tersebut  akan  dijasikan  sebagai  alternatif  penelitian  ini.  Ada  dua  metode  yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  pada  penelitian  yaitu  metode  ROC  digunakan  sebagai  penentuan bobot kriteria satu dengan kriteria yang lain sehingga terlihat kriteria yang lebih prioritaskan sedangkan metode kedua yang digunkan adalah metode WASPA, metode tersebut berperan penting dari tahap awal hingga akhir penyeleksian dan menghasilakn sebuah perangkingan alternatif yang diteliti. Sebelum diterapkan kedua metode tersebut, tentukan terlebih dahulu kriteria yang digunakan pada penelitian ini, untuk lebih jelasnya dapat dilihat tabel berikut.
Tabel 1. Kriteria Kiteria Keterangan Jenis C1 Penggunaan Aplikasi Benefit C2 Rating Ulasan Benefit C3 Akses Benefit C4 Promo Benefit C5 Pelayanan Benefit C6 Negosiasi Benefit C7 Waktu Benefit
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dijelaskan  bahwa  ada  6  kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  apliaksi  jasa transportasi  secara  online  diantaranya  C1  “penggunaan  aplikasi”  dengan  jenis  kriteria  sehingga  semakin  mudah penggunaan  aplikasi  maka  semakin  baik  (bagus),  Kriteria  C2  “Rating  Ulasan”  merupakan  kriteria  yang  sangat diperlukan,  karena  sebelum  menggunakan  jasa  transportasi  online,  kita  dapat  melihat  atas  penilaian  orang  lain terhadap  aplikasi  tersebut  sehingga  kita  dapat  menentukan  menggunakan  apliaksi  jasa  tersebut  atau  tidak.  Kriteria selanjutnya C3 yaitu Akses apliaksi tersebut, seberapa luas tempat yang dapat dituju (terbatas atau tidaknya), C4 yaitu kriteria  promosi,  semakin  banyak  promosi  yang  disediakan  oleh  aplikasi  tersebut,  maka  semakin  besar  pula ketertarikan  pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  online  jasa  transportasi  tersebut.  Kriteria  selanjutnya  yaitu pelayanan yang tersedia pada aplikasi tersebut, jika ada kendala atau sesuatu hal yang belum tahu tentunya bertanya terhadap admin apliaksi tersebut dan disitu kita dapat menilai seberapa cepat responnya dan seberapa peduli terhadap permasalahan yang dihadapi pengguna. Kriteria selanjutnya yaitu C6, sebagian aplikasi menyediakan layanan tawar menawar (negosiasi) antara pengguna dengan driver sehingga menimbulkan ketertarikan dalam menggunakan aplikasi tersebut selain itu harganya pun tentunya lebih murah. Kriteria terakhir yaitu C7, setiap aplikasi menyediakan prediksi waktu  jemput,  lama  perjalanan  dan  waktu  sampai  ditempat  tujuan  sehingga  kriteria  ini  digunakan  untuk  menilai ketepatan  waktu  yang  di  prediksi  oleh  aplikasi  dengan  kenyataannya.  Berikut  sampel  data  yang  akan  dinilai  dan dijadikan sebagai alternatif.
Tabel 2. Sampel Data Alternatif Penggunaan Aplikasi Rating Ulasan Akses Promo Pelayanan Negosiasi Waktu Anterin (A1) Mudah 3,5 Terbatas Jarang Cukup Baik Ada Tidak Sesuai Gojek (A2) Sangat Mudah 4,6 Luas Sering Baik Tidak Ada Sesuai Grab (A3) Sangat Mudah 4,8 Luas Sering Sangat Baik Tidak Ada Sesuai InDriver (A4) Mudah 4,7 Luas Lumayan Sering Baik Ada Sesuai Maxim (A5) Mudah 4,8 Sangat Luas Lumayan Sering Baik Tidak Ada Sesuia Nujek (A6) Mudah 3,9 Luas Jarang Cukup Baik Tidak Ada Tidak Sesuai OkeJack (A7) Cukup Mudah 3,9 Terbatas Jarang Cukup Baik Tidak Ada Tidak Sesuai Omega (A8) Sulit 4,8 Luas Jarang Cukup Baik Tidak Ada Tidak Sesuai
Berdasarkan tabel 2, ada 6 kriteria yang harus dilakukan perbaikan bobot agar dapat diproses dalam penerapan metode yang digunakan, kriteria tersebut diantaranya kriteria Penggunaan aplikasi, akes, promo, pelayanan, negosiasi dan waktu sedangkan untuk kriteria rating ulasan tidak perlu dilakukan perbaikan bobot lagi. Berikut tabel perbaikan bobot yang digunakan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
Tabel 3. Perbaikan bobot kriteria
Kode Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1 Penggunaan Aplikasi Sangat Mudah 4 Mudah 3 Cukup Mudah 2 Sulit 1 C3 Akses Sangat Luas 4 Luas 3 Cukup Luas 2 Terbatas 1 C4 Promo Sering 3 Lumayan Sering 2 Jarang 1 C5 Pelayanan Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Buruk 1 C6 Negosiasi Ada 4 Tidak Ada 2 C7 Waktu Sesuai 3 Tidak Sesuai 1
Tabel  3  telah  dilakukan  perbaikan  bobot  pada  kriteria  yang  belum  memiliki  nilai  angka  (masih  berjenis linguistik), setiap kriteria memiliki bobot yang berbeda-beda, tergantung jumlah opsional pilihan dan juga ketentuan peneliti. Setelah dilakukan perbaiakn bobot kriteria, maka proses selanjutnya yaitu membentuk tabel rating kecocokan dimana sampel data yang belum dibobotkan akan diubah record datanya dan diganti dengan perbaikan bobot  pada tabel 3. Lebih jelasnya dapat dilihat rating kecocokan pada tabel berikut.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 A1 3 3,5 1 1 2 4 1
A2 4 4,6 3 3 3 2 3
A3 4 4,8 3 3 4 2 3
A4 3 4,7 3 2 3 4 3
A5 3 4,8 4 2 3 2 3
A6 3 3,9 3 1 2 2 1
A7 2 3,9 1 1 2 2 1
A8 1 4,8 3 1 2 2 1

## 3.1 Penerapan Metode ROC
Penerapan metode ROC dilakukan terlebih dahulu sebelum diterapkan metode perangkingan yaitu metode WASPAS pada penelitian ini, telah ditentukan bahwa ada 7 kriteria yang akan dicari tingkat kepentingan masing-masing kriteria tersebut. Lebih jelasnya lagi dapat dilakukan perhitungan berikut.
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,3704
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,2276
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,1561
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,1085
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,0728
W 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 7 = 0,0442
W 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 7 = 0,0204
Setelah  dilakukan  perhitungan  pencarian  nilai  bobot  kepentingan  dari  ke7  kriteria  yang  digunakan,  berikut tabel bobot kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
Tabel 5. Nilai bobot kriteria Kode Kriteria  Keterangan Bobot Kriteria C1 Penggunaan Aplikasi 0,3704 C2 Rating Ulasan 0,2276 C3 Akses 0,1561 C4 Promo 0,1085 C5 Pelayanan 0,0728 C6 Negosiasi 0,0442 C 7 Waktu 0,0204
Berdasarkan tabel 3, kriteriang dengan nilai bobot kepentingan dinyatakan sebagai kriteria yang paling penting dibanding kriteria yang lain dan tentunya pada kriteria tersebut lebih besar yaitu C1 memiliki nilai bobot 0,3704, C2 memiliki nilai bobot terpenting kedua yaitu 0,2276 kemudian disusul kriteria C3 dengan nilai bobot 0,1561 dan kriteria yang paling tidak terlalu penting yaitu kriteria C7 dengan nilai bobot kriteria hanya 0,0204.

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Setelah dilakukan penyesuaian (rating kecocokan)  dan juga telah ditentukan nilai bobot kepentingan setiap kriteria dengan metode ROC maka dilakukan perangkingan dengan menerapkan metode WASPAS, berikut langkah-langkah penentuan aplikasi jasa transportasi secara online dengan menerapkan metode WASPAS.
a. Menyiapkan matriks keputusan
X= 3 3,5 1 1 2 4 1 4 4,6 3 3 3 2 3 4 4,8 3 3 4 2 3 3 4,7 3 2 3 4 3 3 4,8 4 2 3 2 3
3 3,9 3 1 2 2 1
2 3,9 1 1 2 2 1
1 4,8 3 1 2 2 1
b. Lakukan normalisasi terhadap nilai 𝑅 𝑖𝑗 sesuai rumus berikut :
Normalisasi  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  2  dikarenakan  semua  kriteria  berjenis  benefit,  berikut proses perhitungan normalisasi.
Normalisasi kriteria C1
𝑅 11 = 3 4 = 0,7500
𝑅 21 = 4 4 = 1
𝑅 31 = 4 4 = 1
𝑅 41 = 3 4 = 0,7500
𝑅 51 = 3 4 = 0,7500
𝑅 61 = 3 4 = 0,7500
𝑅 71 = 2 4 = 0,5000
𝑅 81 = 1 4 = 0,5000
Normalisasi kriteria C2
𝑅 12 = 3,5 4,8 = 0,7292
𝑅 22 = 4,6 4,8 = 0,9583
𝑅 32 = 4,8 4,8 = 1
𝑅 42 = 4,7 4,8 = 0,9792

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
𝑅 52 = 4,8 4,8 = 1
𝑅 62 = 3,9 4,8 = 0,8125
𝑅 72 = 3,9 4,8 = 0,8125
𝑅 82 = 4,8 4,8 = 1
Lakukan proses normalisasi pencarian nilai R diatas hingga kriteria ke-7, setelah dilakukan perhitungan pencarian nilai normalisasi terhadap semua kriteria, berikut matrik Rij yang diperoleh.
0,7500  0,7292  0,2500  0,3333  0,5000 1 0,3333 1 0,9583  0,7500 1 0,7500  0,5000 1 1 1 0,7500 1 1 0,5000 1 Rij=  0,7500  0,9792  0,7500  0,6667  0,7500 1 1 0,7500 1 1 0,6667  0,7500  0,5000 1 0,7500  0,8125  0,7500  0,3333  0,5000  0,5000  0,3333 0,5000  0,8125  0,2500  0,3333  0,5000  0,5000  0,3333 0,2500 1 0,7500  0,3333  0,5000  0,5000  0,3333 c. Menghitung nilai Qi sesuai rumus berikut:
𝑄1 = 0.5  ∑((0,7500 ∗ 0,3704) + (0,7292 ∗ 0,2276) + (0,2500 ∗ 0,1561) + (0,3333 ∗ 0,1085)
+(0,5000 ∗ 0,0728) +  (1 ∗ 0,0442) + (0,3333 ∗ 0,0204)) + 0.5  ∏  (0,7500 0,3704 ∗  0,7292 0,2276 )
∗   0,2500 0,1561 ∗  0,3333 0,1085 ∗ 0,5000 0,0728 ∗ 1 0,0442 ∗ 0,3333 0,0204 ) = 0,5812
𝑄2 = 0.5  ∑((1 ∗ 0,3704) + (0,9583 ∗ 0,2276) + (0,7500 ∗ 0,1561) + (1 ∗ 0,1085) + (0,7500 ∗ 0,0728)
+ (0,5000 ∗ 0,0442) + (1 ∗ 0,0204)) + 0.5  ∏  (1 0,3704 ∗   0,9583 0,2276 ∗  0,7500 0,1561 ∗  1 0,1085
∗ 0,7500 0,0728 ∗ 0,5000 0,0442 ∗ 1 0,0204 ) = 0,9052
Lakukan perhitungan pencarian nilai Qi seperti perhitungan diatas untuk alternatif 2 hingga alternatif ke-8, setelah dilakukan perhitungan terhadap semua alternatif maka berikut tabel hasil yang diperoleh serta perangkingan yang telah diurutkan dari yang terbesar nilai Qi hingga terkecil.
Tabel 6. Perangkingan Alternatif Alternatif Nilai Qi Rank A1 0,5812 6 A2 0,9052 2 A3 0,9331 1 A4 0,8054 4 A5 0,8240 3 A6 0,6687 5 A7 0,4931 8 A8 0,4983 7
Proses penerapan metode ROC dan WASPAS telah selesai sehingga hasil akhir dari penerapan kedua metode tersebut dapat dilihat pada tabel 4 dengan hasli akhir berupa perangkingan setiap alternatif yang diseleksi. Alternatif terbaik yang dianyatakan berdasarkan perangkingan yaitu alternatif A3 dengan nilai akhir sebesar 0,9331 kemudian disusul  oleh alternatif A2 dengan nilai perolehan sebesar 0,9052 dan alternatif yang memperoleh nilai Qi  terendah yaitu alternatif A7 hanya 0,4931.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat dibuat setelah selesainya proses penerapan dua metode yaitu metode ROC yang digunakan sebagai  pembobotan  tingkat  kepentingan  7  kriteria  dan  metode  WASPAS  yang  digunakan  sebagai  metode  proses perankingan terhadap 8 alternatif yang diseleksi sebagai aplikasi jasa trasnportasi yang paling baik digunakan dalam proses perjalanan pengguna dengan pemesanan secara online. Adapun hasil akhir yang diperoleh setelah penyelesaian kedua metode tersebut  yaitu alternatif A3 dengan nama aplikasi  Grab dinyatakan sebagai  alternatif terbaik dimana nilai akhir perolehan hampir sempurna yaitu 0,9331 kemudian disusul oleh alternatif A2 yaitu aplikasi Gojek dengan nilai  akhir  sebesar  0,9052,  dengan  terpilihnya  apliaksi  jasa  transportasi  tersebut,  diharapkan  penelitian  ini  dapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
membantu pengguna jasa transportasi dalam menggunakan aplikasi yang tepat dan tentunya aplikasi yang terbaik dari banyaknya aplikasi jasa transportasi yang ada.

## REFERENCES
[1] T. W. Eva Salsa Nabila, Rita Rahmawati, “IMPLEMENTASI METODE SAW DAN WASPAS DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019),” Gaussian , vol. 8, no. 2006, pp. 428–438, 2019.
[2] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[3] M.  Mukmin,  H.  Hamsinar,  and  W.  N.  Wani,  “PENERAPAN  METODE  MOORA  PADA  SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PENERIMA BANTUAN SISWA MISKIN (BSM),” J. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 75–84, 2021.
[4] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa dengan Metode WASPAS , COPRAS dan EDAS berdasarkan Penilaian Dosen,” vol. 4, pp. 1051–1061, 2020.
[5] 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.
[6] R. Agusli, M. I. Dzulhaq, and F. C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Ahp-Topsis,” Acad. J. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 35–40, 2020.
[7] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, pp. 303–310, 2020.
[8] C. E. Prawiro, M. Y. H. Setyawan, and S. F. Pane, “Studi Komparasi Metode Entropy dan ROC dalam Menentukan Bobot Kriteria,” J. Tekno Insentif , vol. 15, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[9] R.  Rizki,  I.  Ishak,  and  A.  Azanudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Transportasi  Online  Terbaik Menggunakan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS),” J. Cyber Tech , vol. 3, no. 1, pp. 150–162, 2020.
[10]  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.
[11]  M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 130– 136, 2022.
[12]  K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas,” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information, Power Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019.
[13]  A. H. Nasyuha, Zulkifli, I. Purnama, A. Sidabutar, A. Karim, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, pp. 355–361, 2022.
[14]  G. Surya, K. Yota, and E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” vol. 01, pp. 49– 56, 2019.
[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]  H. Arahman, “Tingkat Akurasi dalam Analisis Perbandingan Metode ORESTE dengan PSI terhadap Penilai Kinerja Dosen,” J. Inf. dan Teknol. , pp. 7–12, 2023.
[17]  Z. M. Dasril Aldo, Nursaka Putra, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY ( MAUT ),” vol. 7, no. 2, 2019.
[18]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  Sarwandi et al. , Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[20]  E. B. Barus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Best Employee Dengan Menerapkan Metode MABAC,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 9, pp. 551–557, 2022.
[21]  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.
[22]  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.
[23]  F.  Aditiya  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Peserta  Cerdas  Cermat  Tingkat  SMA Menerapkan Metode ROC dan WP,” J. Ris. Tek. Inform. dan Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2022.
[24]  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.
[25]  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.
[26]  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.
[27]  A. G. Simorangkir, K. Andika, and  Mesran, “Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[28]  A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 127–131, 2020.
[29]  L. Septyoadhi, M. Mardiyanto, and I. L. I. Astutik, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 78, 2019.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 264 − 273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3613
[30]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[31]  T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020.
[32]  M.  Mesran  and  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[33]  S. M. Panjaitan, S. O. Manik, and A. Fau, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menerapkan Metode WASPAS Untuk Menentukan Guru Bidang Kesiswaan,” pp. 614–619, 2019.
[34]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022.
[35]  A. P. Gusman, R. R. Linostu, and S. Surmayanti, “Implementasi Metode Waspas Untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Berkualitas Terbaik,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 36–42, 2020.
[36]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.