## Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Karyawan Terbaik Menerapkan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC
Lince Tomoria Sianturi, Mesran *
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 lincesianturi@univ-bd.ac.id, 2,* mesran.skom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom@gmail.com Submitted: 27/08/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  memegang  peranan  penting  dalam  organisasi  untuk  mencapai  tujuan  yang diinginkan. Penempatan karyawan juga merupakan salah satu proses penting dalam menemukan SDM berkualitas. Karyawan adalah  seseorang  yang  bekerja  di  sebuah  perusahaan  dan  diberi  imbalan  berupa  gaji  atau  upah  atas  pekerjaannya.  Mereka didefinisikan  sebagai  individu  yang  bekerja  di  lembaga  perusahaan  untuk  menjalankan  tugas-tugas  tertentu  dan  menerima bayaran  sebagai  pengganti  pekerjaannya. Perusahaan  ingin  mengetahui  karyawan  terbaiknya  untuk  diberikan  penghargaan atas  jeri  payahnya  dalam  bekerja.  Hingga  saat  ini  perusahaan  belum  memiliki  sistem  yang  dapat  melakukan  pemilihan karywan  terbaik  untuk  mempercepat  proses  pemilihan  yang  objektif.  Supaya  pemilihan  karyawan  terbaik  dilakukan  secara objektif,  maka  penulis  menggunakan  alat  bantu,  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Indikator  dalam  pemilihan karyawan terbaik memiliki beberapa kriteria seperti Berorientasi pada target, Kualitas Pekerjaan, Kecepatan Menyelesaikan Pekerjaan,  Bertanggung  jawab,  Disiplin,  Kepercayaan  Diri,  Komunikasi  dan  Etika.  Maka  Sistem  Pendukung  Keputusan dibutuhkan  untuk  mendapatkan  jawaban  dari  penyelesaian  masalah  yang  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  penerapan metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dan  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  untuk memperoleh  nilai  bobot  dan  preferensi  dari  seluruh  alternatif,  sehingga  alternatif  yang  menjadi  karyawan  terbaik  terletak pada alternatif A4 yaitu Hervina dengan nilai tertinggi sebesar 1.00000.
Kata Kunci : Karyawan; SPK; ROC; TOPSIS
Abstract− Human  Resources  (HR)  plays  an  important  role  in  the  organization  to  achieve  the  desired  goals.  Placement  of employees  is  also  an  important  process  in  finding  quality  human  resources.  An  employee  is  someone  who  works  in  a company  and  is  rewarded  in  the  form  of  a  salary  or  wages  for  their  work.  They  are  defined  as  individuals  who  work  in corporate  institutions  to  carry  out  certain  tasks  and  receive  payment  in  lieu  of  work.  Companies  want  to  know  their  best employees to be rewarded for their efforts at work. Until now, the company does not have a system that can select the best employees  to  speed  up  the  objective  selection  process.  In  order  for  the  selection  of  the  best  employees  to  be  carried  out objectively, the authors use a tool, namely a decision support system (SPK). The indicators in selecting the best employees have  several  criteria  such  as  Target  orientation,  Quality  of  Work,  Speed  of  Completing  Work,  Responsibility,  Discipline, Confidence, Communication and  Ethics. Then a Decision Support System is needed to get answers from solving problems which  are  selecting  the  best  employees  by  applying  the  ROC  (Rank  Order  Centroid)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution) methods to obtain the weight and preference values of all alternatives, so that the alternative being the best employee lies in the A4 alternative, namely Hervina with the highest score of 1.00000.
Keywords : Employee; DSS; ROC; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  memegang  peranan  penting  dalam  organisasi  untuk  mencapai  tujuan  yang diinginkan.  Penempatan  karyawan  juga  merupakan  salah  satu  proses  penting  dalam  menemukan  SDM berkualitas,  yang  selain  memperhatikan  kompetensi  juga  harus  mempertimbangkan  nilai  kepribadian  seperti kejujuran,  tanggung  jawab,  dan  amanah[1].  Setelah  penempatan  karyawan,  penilaian  kinerja  karyawan  juga menjadi  proses  penting  dalam  mengevaluasi  keterampilan,  kemampuan,  pencapaian,  dan  perkembangan karyawan. Hal ini diperlukan perusahaan untuk memperoleh karyawan yang memiliki kualitas dan berkontribusi dalam mencapai tujuan organisasi serta memastikan keberlangsungan bisnis yang sukses[2].
Karyawan  adalah  seseorang  yang  bekerja  pada  sebuah  perusahaan  yang  diberi  imbalan  berupa  gaji  atau upah  atas  pekerjaannya.  Mereka  didefinisikan  sebagai  individu  yang  bekerja  di  lembaga  perusahaan  untuk menjalankan  tugas-tugas  tertentu  dan  menerima  bayaran  sebagai  pengganti  pekerjaannya[3].  Perusahaan  ingin mengetahui  karyawan  terbaiknya  untuk  diberikan  penghargaan  atas  jeri  payahnya  dalam  bekerja.  Indikator dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  memiliki  beberapa  kriteria  seperti  Berorientasi  pada  target,  Kualitas Pekerjaan,  Kecepatan  Menyelesaikan  Pekerjaan,  Bertanggung  jawab,  Disiplin,  Kepercayaan  Diri,  Komunikasi dan Etika. Hingga saat ini perusahaan belum memiliki sistem yang dapat melakukan pemilihan karywan terbaik untuk  mempercepat  proses  pemilihan  yang  objektif.  Supaya  pemilihan  karyawan  terbaik  dilakukan  secara objektif, maka penulis menggunakan alat bantu, yaitu sistem pendukung keputusan (SPK).
SPK  adalah sistem  informasi  yang  membantu  untuk  mengambil keputusan pada sebuah organisasi. SPK dimanfaatkan  untuk  memecahkan  masalah  yang  dihadapi  dengan  metode-metode  tertentu[4].  Penelitian  ini menggunakan  metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  dan  metode ROC (Rank Order Centroid) untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam  pemilihan karyawan terbaik. SPK memiliki  berbagai  metode  pembobotan  serta  perangkingan  yaitu  AHP,  SWARA,  Entropy,  ROC,  WASPAS,
TOPSIS,  MAUT,  EDAS,  CODAS  dan  lainnya,  yang  dapat  membantu  dalam  memudahkan  pengambilan keputusan[5].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki  kesamaan  metode  yang  sudah  diterapkan  untuk dimanfaatkan  sebagai  acuan  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putra  dan  Widjaja  tahun  2023 membahas penerapan metode TOPSIS dan ROC dalam pengembangan desa terbaik. Penelitian dilakukan untuk mendapatkan desa yang bisa dijadikan sebagai contoh perkembangan terhadap desa yang lain. Penerapan metode TOPSIS dan ROC menghasilkan bobot kriteria serta perangkingan terhadap desa sehingga diperoleh desa terbaik dengan  nilai  1.0000  yaitu  Desa  F[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gunawan  dan  Kurniawan  tahun  2023 meneliti  mengenai  penentuan  kualitas  gambir  dengan  penerapan  metode  TOPSIS  yang  bertujan  untuk menetapkan harga dengan  memilih gambir terbaik. Terdapat 5 kriteria dalam  menentukan gambir terbaik, pada penelitian  terdapat  6  alternatif  yang  di  ujidengan  penerapan  metode  TOPSIS  menghasilkan  gambir  dengan kualitas  terbaik  pada  alternatif  P1  dengan  nilai  0.689[7].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dian  Nur Sholihaningtias  tahun  2023  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  ROC  dalam rekomendasi  kelayakan  penerima  kredit.  Penelitian  dilakukan  untuk  memperkecil  resiko  adanya  nasabah  yang terhambat  dalam  melakukan  pembayaran.  Sehingga  dalam  penelitian  dengan  5  kriteria  yang  ditetapkan menghasilkan nasabah terbaik dengan nilai 0.86 pada alternatif V4[8]. Penelitan yang dilakukan oleh Valentine dkk  tahun  2023  mengupas  mengenai  keputusan  penerima  keluarga  harapan  (PKH)  dengan  metode  ROC- TOPSIS.  Penelitian  dilakukan  supaya  penerima  PKH  disalurkan  dengan  tepat  maka  penelitian  menghasilkan alternatif penerima yang berhak yaitu dengan nilai 1.0000 atas nama Joko Sutirno[9]. Penelitian yang dilakukan oleh  Maulia  Rahman  dkk tahun  2022  membahan  mengenai  penerpaan  metode  TOPSIS  dalam  pemilihan  objek wisata  alam  di  Kab.  Deli  Serdang.  Penelitian  menerapkan  metode  TOPSIS  karena  memiliki  komputasi  tinggi serta  mudah  diterapkan,  dari  4  alternatif  perbandingan  wisata  alam  setelah  dengan  penerapan  metode  TOPSIS dan  4  kriteria  yang  digunakan  didapat  hasil  alternatif  terbaik  yaitu  Pemandian  Alam  Sembahe  dengan  nilai tertinggi pada altenaitif A4 memperoleh nilai 0.73964[10].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penulis  menggunakan  referensi  tersebut  sebagai  dasar  untuk melakukan  penelitian  mengenai  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  metode  ROC  dan  TOPSIS. Harapannya,  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  keputusan  yang  efektif  dan  efisien  bagi  perusahaan dalam menentukan karyawan terbaik yang layak mendapatkan penghargaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) ialah suatu sistem yang membantu mengambil keputusan secara objektif dan rasional,  terutama  dalam  mengatasi  masalah  yang  kompleks  dan  memerlukan  keputusan  yang  berulang- ulang[11].  SPK  dapat  berupa  program  komputer  atau  aplikasi  berbasis  web  yang  berfungsi  untuk  memproses data  dalam  jumlah  besar  dan  memperoleh  informasi  yang  bermanfaat  pada  proses  pengambilan  keputusan. Sistem  ini  menganalisis,  mengumpulkan  dan  memproses  data  dari  berbagai  sumber  untuk  menghasilkan informasi  yang  relevan  dan  bermanfaat  dalam  berbagai  format,  seperti  grafik,  tabel,  atau  laporan  yang memudahkan  pengambilan  keputusan  dalam  memahami  dan  menginterpretasikan  data[12].  SPK  dapat  dipakai dalam  banyak  bidang,  SPK  membantu  manajer  dalam  membuat  keputusan  investasi,  mengelola  persediaan, menentukan  harga  produk,  atau  memilih  strategi  pemasaran  yang  efektif.  Namun,  dalam  penggunaannya,  SPK harus dikembangkan dengan baik dan  mempertimbangkan kebutuhan pengguna, data yang tersedia, dan tujuan pengambilan keputusan yang ingin dicapai agar dapat memberikan manfaat maksimal[13],[14].

## 2.2 Karyawan
Karyawan  merujuk pada orang  yang bekerja untuk perusahaan atau organisasi dan  menerima  imbalan  finansial berupa gaji atau upah. Mereka memiliki tanggung jawab tertentu di dalam organisasi seperti menjalankan tugas- tugas yang telah ditetapkan,  memberikan kontribusi pada produksi  atau penjualan, atau memberikan pelayanan kepada pelanggan. Karyawan bisa ditemukan di berbagai jenis industri dan perusahaan, mulai dari sektor swasta hingga  publik,  dan  memiliki  berbagai  tingkatan  seperti  level  entri,  level  junior,  hingga  level  manajerial  atau eksekutif.  Karyawan  juga  diharapkan  untuk  mematuhi  aturan  dan  kebijakan  perusahaan,  serta  bekerja  sesuai dengan  nilai-nilai  dan  tujuan  organisasi.  Karyawan  memainkan  peran  kunci  dalam  mencapai  tujuan  organisasi dan memastikan kelangsungan bisnis yang sukses[15]–[17].

## 2.3 Metode ROC
Salah  satu teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  nilai  pada  kriteria  dalam  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  adalah  metode  ROC.  Cara  penggunaannya  relatif  mudah  dipahami  karena  prosesnya  cukup sederhana.  Konsep  prioritas  dalam  penentuan  bobot  pada  metode  ROC  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut[18]– [22]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mencari nilai bobot (W) dengan rumus:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (2)

## 2.4 Metode TOPSIS
Proses  mengambil  keputusan  dari  masalah  multikriteria,  Yohn  dan  Hwang  memperkenalkan  metode  TOPSIS pada tahun 1981 untuk memperoleh keputusan yang optimal. Metode ini memilih alternatif yang memiliki jarak terdekat  dengan  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dengan  ideal  negatif.  Terdapat  beberapa  langkah  dalam  proses kerja TOPSIS, yaitu[23]–[27]: 1. Membentuk matriks keputusan.
X ij = [ X 11 X 21 ⋯ X 12 X 22 ⋯ X m1 X m2 ⋯ ⋯ … X 1n X 2n … ⋯ X mn ] (3)
2. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi:
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 (4)
3. Menghitung Normalisasi Terbobot.
y ij = w i r ij (5)
4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif.
a. Nilai kriteria solusi ideal positif
Y + = (y 1 + , y 2 + , … y n + ) (6)
max Y + jika benefit, min Y + jika cost b. Nilai kriteria solusi ideal negatif
Y − = (y 1 − , y 2 − , … y n − )
min Y − jika benefit, max Y − jika cost (7)
5. Menghitung jarak ideal.
a. Jika solusi ideal nilai positif
D i + = √∑ ( n j=1 y 1 + − y ij ) 2 (8)
b. Jika solusi ideal nilai negatif
D i − = √∑ ( n j=1 y ij − y 1 − ) 2 (9)
6. Menghitung preferensi
v i = D i − D i − +D i + (10)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Berikut adalah beberapa langkah dalam melakukan penelitian menggunakan metode TOPSIS dan ROC: 1. Analisis Masalah
Langkah awal adalah menganalisis masalah yang ingin diselesaikan dalam penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data penting untuk mendapatkan referensi yang diperlukan dalam penelitian.
3. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  memahami  objek  penelitian  dan  mencari  referensi  yang  dapat  membantu dalam melakukan penelitian.
4. Analisis Penerapan
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap masalah dalam keputusan pemilihan karyawan terbaik, mulai dari menetapkan  nilai  bobot  menerapkan  metode  ROC  dan  melakukan  perangkingan  alternatif  dengan menerapkan metode TOPSIS.
5. Pembuatan Laporan
Laporan dilakukan untuk memaparkan hasil dari  penelitian yang  sudah dilakukan dan  membuat kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.
Demikianlah  kerangka  tahapan  penelitian  menggunakan  metode  TOPSIS    dan  ROC  yang  dapat dilakukan.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Untuk memperoleh hasil keputusan yang tepat dan handal dalam proses pemilihan karyawan terbaik, perusahaan dapat  memanfaatkan  hasil  penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini,  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  memperoleh alternatif  karyawan  terbaik  dan  metode  ROC  diterapkan  untuk  mencari  nilai  bobot.  Terdapat  7  alternatif karyawan yang digunakan dalam penelitian ini, seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Alternatif Karyawan Alternatif Nama A1 Angel Cerlina A2 Cherlin Permata A3 Farista Queen A4 Hervina A5 Syarvini Reslin A6 Trisca Nair A7 Vanilla Sain

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Untuk  mengambil  keputusan  dalam  seleksi  pemilihan  karyawan  terbaik  diperlukan  kriteria.  Penelitian  ini menetapakn 8 kriteria yang menjadi pertimbangan dalam menyelesaikan masalah. Rincian kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Berorientasi pada target Benefit C2 Kualitas Pekerjaan Benefit C3 Kecepatan Menyelesaikan Pekerjaan Benefit C4 Bertanggung jawab Benefit C5 Disiplin Benefit C6 Kepercayaan Diri Benefit C7 Komunikasi Benefit C8 Etika Benefit

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Tabel  2  tidak  memiliki  bobot  nilai  pada  setiap  kriteria.  Oleh  karena  itu,  untuk  memperoleh  nilai  bobot  yang diperlukan, digunakan metode ROC. Berikut adalah perhitungannya.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0.33973
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0.21473
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0.15223
𝑊 4 = 0+0+0+ 1
4 + 1
5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0.11057
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1
5 + 1
6 + 1 7 + 1 8 8 = 0.07932
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 + 1
8 8 = 0.05432 𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 + 1
8 8 = 0.03348 𝑊 8 = 0+0+0+0+0+0+0+ 1 8 8 = 0.01563
Setelah dilakukan perhitungan ROC nilai bobot yang diperoleh seperti Tabel 3.
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot
Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Berorientasi pada target 0.33973 Benefit C2 Kualitas Pekerjaan 0.21473 Benefit C3 Kecepatan Menyelesaikan Pekerjaan 0.15223 Benefit C4 Bertanggung jawab 0.11057 Benefit C5 Disiplin 0.07932 Benefit C6 Kepercayaan Diri 0.05432 Benefit C7 Komunikasi 0.03348 Benefit C8 Etika 0.01563 Benefit Tabel 4. Data Alternatif Karyawan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Angel Cerlina Iya Sangat Baik Cepat Iya Iya Baik Cukup Baik Cukup Baik Cherlin Permata Iya Baik Sangat Cepat Iya Iya Baik Baik Cukup Baik Farista Queen Tidak Cukup Baik Cukup Cepat Tidak  Tidak Cukup Baik Kurang Baik Baik Hervina Iya Sangat Baik Sangat Cepat Iya Iya Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Syarvini Reslin Iya Cukup Baik Cepat Tidak  Tidak Baik Baik Baik Trisca Nair Tidak  Kurang Baik  Kurang Cepat  Tidak Iya Kurang Baik Cukup Baik Kurang Baik Vanilla Sain Iya Baik Cepat Iya Tidak Baik Baik Cukup Baik
Pembobotan  yang  dilakuakan  pada  kriteria  yang  ditetapkan  dapat  dinilai  dengan  tabel  pembobotan berikut:
Tabel 5. Pembobotan C1, C4 dan C5 Keterangan Nilai Iya 2 Tidak 1 Tabel 6. Pembobotan C2, C6 dan C7 Keterangan Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tabel 7. Pembobotan C3 Keterangan Nilai Sangat Cepat 4 Cepat 3
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 51−60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2215
Keterangan Nilai Cukup Cepat 2 Kurang Cepat 1
Berdasarkan tabel pembobotan sehingga memperoleh data rating kecocokan seperti tabel berikut :
Tabel 8. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
A1 2 4 3 2 2 3 2 2 A2 2 3 4 2 2 3 3 2 A3 1 2 2 1 1 2 1 3 A4 2 4 4 2 2 4 4 4
A5 2 2 3 1 1 3 3 3
A6 1 1 1 1 2 1 2 1
A7 2 3 3 2 1 3 3 2

## 3.4 Penerapan Metode TOPSIS
Setelah  ditentukan  data  rating  kecocokan  berdasarkan  data  karyawan,  selanjutnya  dilakukan  penerapan  dengan perhitungan TOPSIS:
1. Membentuk matriks keputusan.
X ij = [ 2 4 3 2 2 3 2 2 2 3 4 2 2 3 3 2 1 2 2 1 1 2 1 3 2 4 4 2 2 4 4 4 2 2 3 1 1 3 3 3 1 1 1 1 2 1 2 1 2 3 3 2 1 3 3 2]
2. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi
|𝑋1| = √2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 = 4.69042 𝑅 11 = 2 4.69042 = 0.42640
𝑅 21 = 2 4.69042 = 0.42640
𝑅 31 = 1 4.69042 = 0.21320
𝑅 41 = 2 4.69042 = 0.42640
𝑅 51 = 2 4.69042 = 0.42640
𝑅 61 = 1 4.69042 = 0.21320
𝑅 71 = 2 4.69042 = 0.42640
Lakukan  proses  dalam  menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  langkah  yang  sama  pada seluruh alternatif. Adapun matriks yang dibentuk oleh hasil perhitungan normalisasi di atas adalah:
Tabel 9. Nilai Positif Ideal Dan Negatif Ideal
Alternatif C1 C2 C3 C4
C5
C6 C7 C8 A1 0.42640  0.52076  0.37500  0.45883  0.45883  0.39736  0.27735  0.29173 A2 0.42640  0.39057  0.50000  0.45883  0.45883  0.39736  0.41603  0.29173 A3 0.21320  0.26038  0.25000  0.22942  0.22942  0.26491  0.13868  0.43759 A4 0.42640  0.52076  0.50000  0.45883  0.45883  0.52981  0.55470  0.58346 A5 0.42640  0.26038  0.37500  0.22942  0.22942  0.39736  0.41603  0.43759 A6 0.21320  0.13019  0.12500  0.22942  0.45883  0.13245  0.27735  0.14586 A7 0.42640  0.39057  0.37500  0.45883  0.22942  0.39736  0.41603  0.29173
3. Menghitung Normalisasi Terbobot
𝑦 11 = 0.33973 ∗ 0.42640 = 0.13402
𝑦 12 = 0.21473 ∗ 0.52076 = 0.10582 𝑦 13 = 0.15223 ∗ 0.37500 = 0.05539 𝑦 14 = 0.11057 ∗ 0.45883 = 0.05075 𝑦 15 = 0.07932 ∗ 0.45883 = 0.03799 𝑦 16 = 0.05432 ∗ 0.39736 = 0.02408 𝑦 17 = 0.03348 ∗ 0.27735 = 0.01168
𝑦 18 = 0.01563 ∗ 0.29173 = 0.00764
Lakukan proses dalam menghitung normalisasi terbobot dengan langkah yang sama pada seluruh alternatif. Sehingga didapatkan hasil normalisasi terbobot Y:
Tabel 10. Data Normalisasi Terbobot
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0.13402  0.10582  0.05539  0.05075  0.03799  0.02408  0.01168  0.00764 A2 0.13402  0.07936  0.07385  0.05075  0.03799  0.02408  0.01751  0.00764 A3 0.06701  0.05291  0.03693  0.02537  0.01900  0.01605  0.00584  0.01146 A4 0.13402  0.10582  0.07385  0.05075  0.03799  0.03211  0.02335  0.01529 A5 0.13402  0.05291  0.05539  0.02537  0.01900  0.02408  0.01751  0.01146 A6 0.06701  0.02645  0.01846  0.02537  0.03799  0.00803  0.01168  0.00382 A7 0.13402  0.07936  0.05539  0.05075  0.01900  0.02408  0.01751  0.00764
4. Pemilihan nilai ideal positif dan nilai ideal negatif
Pemilihan nilai ideal positif 𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥{0.13402, 0.13402, 0.06701, 0.13402, 0.13402, 0.06701, 0.13402} = 0.13402 𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥{0.10582, 0.07936, 0.05291, 0.10582, 0.05291, 0.02645, 0.07936} = 0.10582 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥{0.05539, 0.07385, 0.03693, 0.07385, 0.05539, 0.01846, 0.05539} = 0.07385 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥{0.05075, 0.05075, 0.02537, 0.05075, 0.02537, 0.02537, 0.05075} = 0.05075 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥{0.03799, 0.03799, 0.01900, 0.03799, 0.01900, 0.03799, 0.01900} = 0.03799
𝑦 6 + = 𝑚𝑎𝑥{0.02408, 0.02408, 0.01605, 0.03211, 0.02408, 0.00803, 0.02408} = 0.03211 𝑦 7 + = 𝑚𝑎𝑥{0.01168, 0.01751, 0.00584, 0.02335, 0.01751, 0.01168, 0.01751} = 0.13402 𝑦 8 + = 𝑚𝑎𝑥{0.00764, 0.00764, 0.01146, 0.01529, 0.01146, 0.00382, 0.00764} = 0.01529 Pemilihan nilai ideal negatif 𝑦 1 − = 𝑚𝑖𝑛{0.13402, 0.13402, 0.06701, 0.13402, 0.13402, 0.06701, 0.13402} = 0.06701 𝑦 2 − = 𝑚𝑖𝑛{0.10582, 0.07936, 0.05291, 0.10582, 0.05291, 0.02645, 0.07936} = 0.02645 𝑦 3 − = 𝑚𝑖𝑛{0.05539, 0.07385, 0.03693, 0.07385, 0.05539, 0.01846, 0.05539} = 0.01846
𝑦 4 − = 𝑚𝑖𝑛{0.05075, 0.05075, 0.02537, 0.05075, 0.02537, 0.02537, 0.05075} = 0.02537 𝑦 5 − = 𝑚𝑖𝑛{0.03799, 0.03799, 0.01900, 0.03799, 0.01900, 0.03799, 0.01900} = 0.01900 𝑦 6 − = 𝑚𝑖𝑛{0.02408, 0.02408, 0.01605, 0.03211, 0.02408, 0.00803, 0.02408} = 0.00803 𝑦 7 − = 𝑚𝑖𝑛{0.01168, 0.01751, 0.00584, 0.02335, 0.01751, 0.01168, 0.01751} = 0.00584 𝑦 8 − = 𝑚𝑖𝑛{0.00764, 0.00764, 0.01146, 0.01529, 0.01146, 0.00382, 0.00764} = 0.00382
5. Menghitung nilai D + dan D - dengan cara sebagai berikut ini:
𝐷 1
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.13402) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.10582) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.05539) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.05075) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.03799) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.02408) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.01168) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.00764) 2 = √0.00060 = 0.02450
𝐷 2
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.13402) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.07936) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.07385) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.05075) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.03799) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.02408) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.01751) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.00764) 2
= √0.00086 = 0.02927
𝐷 3
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.06701) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.05291) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.03693) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.02537) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.01900) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.01605) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.00584) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.01146) 2
= √0.01024 = 0.10118
𝐷 4
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.13402) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.10582) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.07385) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.05075) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.03799) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.03211) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.02335) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.01529) 2 = √0.00000 = 0.00000
𝐷 5
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.13402) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.05291) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.05539) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.02537) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.01900) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.02408) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.01751) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.01146) 2
= √0.00426 = 0.06525
𝐷 6
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.06701) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.02645) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.01846) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.02537) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.03799) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.00803) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.01168) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.00382) 2
= √0.01535 = 0.12389
𝐷 7
+ = √ (𝟎. 𝟏𝟑𝟒𝟎𝟐 − 0.13402) 2 + (𝟎. 𝟏𝟎𝟓𝟖𝟐 − 0.07936) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟑𝟖𝟓 − 0.05539) 2 + (𝟎. 𝟎𝟓𝟎𝟕𝟓 − 0.05075) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟕𝟗𝟗 − 0.01900) 2 + (𝟎. 𝟎𝟑𝟐𝟏𝟏 − 0.02408) 2 + (𝟎. 𝟎𝟐𝟑𝟑𝟓 − 0.01751) 2 + (𝟎. 𝟎𝟏𝟓𝟐𝟗 − 0.00764) 2
= √0.00156 = 0.03948
Untuk nilai D- didapatkan sebagai berikut ini:
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 51−60 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2215
𝐷 1 − = √ (0.13402 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.10582 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.05539 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.05075 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.03799 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.02408 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.01168 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.00764 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2 = √0.01337 = 0.11561
𝐷 2 − = √ (0.13402 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.07936 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.07385 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.05075 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.03799 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.02408 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.01751 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.00764 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2 = √0.01152 = 0.10733
𝐷 3 − = √ (0.06701 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.05291 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.03693 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.02537 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.01900 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.01605 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.00584 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.01146 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2
= √0.00128 = 0.03577
𝐷 4 − = √ (0.13402 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.10582 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.07385 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.05075 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.03799 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.03211 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.02335 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.01529 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2
= √0.01507 = 0.12274
𝐷 5 − = √ (0.13402 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.05291 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.05539 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.02537 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.01900 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.02408 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.01751 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.01146 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2
= √0.00664 = 0.08148
𝐷 6 − = √ (0.06701 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.02645 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.01846 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.02537 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.03799 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.00803 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.01168 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.00382 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2
= √0.00076 = 0.02766
𝐷 7 − = √ (0.13402 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟎𝟏) 2 + (0.07936 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟔𝟒𝟓) 2 + (0.05539 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟒𝟔) 2 + (0.05075 − 𝟎. 𝟎𝟐𝟓𝟑𝟕) 2 + (0.01900 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟗𝟎𝟎) 2 + (0.02408 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟖𝟎𝟑) 2 + (0.01751 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟖𝟒) 2 + (0.00764 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟖𝟐) 2 = √0.00945 = 0.09723
6. Menghitung nilai referensi agar mendapatkan nilai terbaik
𝑣 1 = 0.11561 0.11561+0.02450 = 0.82516 𝑣 2 = 0.10733 0.10733+0.02927 = 0.78572 𝑣 3 = 0.03577 0.03577+0.10118 = 0.26117 𝑣 4 = 0.12274 0.12274+0.00000 = 1.00000 𝑣 5 = 0.08148 0.08148+0.06525 = 0.55528 𝑣 6 = 0.02766 0.02766+0.12389 = 0.18251 𝑣 6 = 0.09723 0.09723+0.03948 = 0.71123
Dari perhitungan tahapan terakhir di atas maka tabel hasil akhir sebagai berikut ini:
Tabel 11. Hasil Akhir Alternatif Nama Nilai Rangking A1 Angel Cerlina 0.82516 2 A2 Cherlin Permata  0.78572 3 A3 Farista Queen 0.26117 6 A4 Hervina 1.00000 1 A5 Syarvini Reslin 0.55528 5 A6 Trisca Nair 0.18251 7 A7 Vanilla Sain 0.71123 4
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  terhadap  7  alternatif,  diperoleh  alternatif  terbaik  yang ditunjukkan  pada  Tabel  11,  yaitu  Hervina  yang  merupakan  alternatif  A4  dengan  nilai  1.0000.  Oleh  karena  itu, Hervina layak dipilih sebagai karyawan terbaik yang berhak menerima penghargaan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  ROC  dan  TOPSIS  sangat  efektif  dalam  menentukan  nilai  bobot dan  peringkat  alternatif  terbaik  dari  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik,  termasuk Berorientasi pada target, Kualitas Pekerjaan, Kecepatan Menyelesaikan Pekerjaan, Bertanggung jawab, Disiplin, Kepercayaan  Diri,  Komunikasi,  dan  Etika.  Dalam  penelitian  ini,  alternatif  terbaik  yang  terpilih  adalah  A4
dengan  nilai  1.0000.  Oleh  karena  itu,  metode  ini  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif  dan  efisien  dalam  proses pemilihan karyawan terbaik.

## REFERENCES
[1] N. Cahyadi et al., Manajemen sumber daya manusia. CV Rey Media Grafika, 2023.
[2] H. H. SAPUTRA, “PERBANDINGAN METODE SAW DAN AHP UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KARYAWAN TERBAIK PT XYZ.” Universitas Mercu Buana Bekasi, 2023.
[3] A.  Alhidayatullah,  A.  Sudarma,  and  M.  K.  Amal,  “Efektivitas  Pelatihan  Kerja  Dalam  Meningkatkan  Prestasi  Kerja Karyawan,” Coopetition J. Ilm. Manaj., vol. 14, no. 1, pp. 119–130, 2023.
[4] M.  N.  D.  Satria,  “Application  of  SAW  in  the  Class  Leader  Selection  Decision  Support  System,”  Chain  J.  Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[5] M.  K.  Muhammad  Decky  Andani  ,  Yeka  Hendriyani,  S.Kom.,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN DAERAH BERDASARKAN TARAF HIDUP MASYARAKAT  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  (STUDI  KASUS : DESA MEDAN JAYA) Muhammad,” J. Vokasional Tek. Elektron. dan Inform., vol. 6, no. 2, 2018.
[6] W.  W.  Lakry  Maltaf  Putra,  “Penerapan  Metode  Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS) Dalam Pengembangan Desa Terbaik Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),”  J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 416–425, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5530.
[7] V.  S.  Gunawan  and  J.  Kurniawan,  “APPLICATION  OF  THE  TOPSIS  METHOD  IN  DETERMINING  IMAGE QUALITY,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 255–264, 2023.
[8] D. N. Sholihaningtias, “Rekomendasi Kelayakan Penerima Kredit Menggunakan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC,” J. Saintekom  Sains, Teknol. Komput. dan Manaj., vol. 9, no. 1, pp. 89–99, 2023.
[9] H.  Maria  Valentine,  S.  Ramos,  and  F.  Nugroho,  “Penerapan  Metode  ROC-TOPSIS  dalam  Keputusan  Penerima Program  Keluarga  Harapan,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  1,  pp.  203–211,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[10]  M.  Rahman,  D.  Leman,  D.  Ridha,  D.  Putri,  and  J.  S.  Sinaga,  “Pemilihan  Objek  Wisata  Alam  Di  Kabupaten  Deli Serdang Menggunakan Metode TOPSIS,” IT J., vol. 10, no. 2, pp. 122–134, 2022.
[11]  K. B. Sitompul and S. N. Anwar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Berbasis Web,” AITI, vol. 20, no. 1, pp. 78–94, 2023.
[12]  I.  Gultom,  S.  N.  Arief,  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Racun  Hama  Terbaik  Dengan Metode WASPAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 2, pp. 324–332, 2023.
[13]  Z.  N.  Arif  and  L.  Bachtiar,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Smart  Dan Profile matching Pemilihan Supplier Vapor,” J. Tekno Kompak, vol. 17, no. 1, pp. 111–122, 2023.
[14]  I.  J.  Dewanto,  N.  Aziz,  and  W.  Darmawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perpanjangan  Kontrak  Kerja Karyawan dengan Metode SMART,” MAMEN J. Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 9–21, 2023.
[15]  M. D. I. Ikhwani, A. Diana, W. Usino, and H. Hasugian, “Implementation of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple  Additive Weighting (SAW) Methods in  Decision Support Systems for  Employee Performance  Assessment at the  Komite  Olahraga  Nasional  Indonesia  (KONI)  DKI  Jakarta:  Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  di Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta,” SYSTEMATICS, vol. 5, no. 1, pp. 561–577, 2023.
[16]  V. M. M. Siregar, E. Sirait, L. L. Sihombing, and I. M. Siregar, “Best Employee Selection Using The Additive Ratio Assesment Method,” Internet Things Artif. Intell. J., vol. 3, no. 1, pp. 76–85, 2023.
[17]  R.  K.  Putra,  Y.  Yupianti,  I.  Y.  Beti,  and  D.  Lianda,  “A  Decision  Support  System  For  The  Selection  Of  The  Best Employees At CV. Adiguna By Applying The Preferences Selection Index Method,” J. Media Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 107–112, 2023.
[18]  D. N. Sholihaningtias, “Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan,” Techno. Com, vol. 22, no. 1, pp. 145–155, 2023.
[19]  P.  Pristiwanto,  H.  Sunandar,  and  B.  Nadeak,  “Penerapan  Metode  MAUT  Terhadap  Perkembangan  Metaverse  Untuk Media Pembelajaran Daring Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 100–107, 2023.
[20]  A. Harahap, “Implementasi Metode Waspas Dalam Menyeleksi Posisi Chief Staff Pada Pt. Codinglab Dengan Metode Pembobotan Roc,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 411–417, 2023.
[21]  F.  Mahdi  and  D.  P.  Indini,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[22]  T.  E.  Teddy,  M.  L.  Akbar,  and  N.  D.  Puspa,  “Penerapan  Metode  MOORA  dan  Pembobotan  ROC  Dalam  Pemilihan Alat KB,” J. Comput. Informatics Res., vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[23]  H.  Rana,  M.  Umer,  U.  Hassan,  U.  Asgher,  F.  Silva-Aravena,  and  N.  Ehsan,  “Application  of  fuzzy  TOPSIS  for prioritization  of  patients  on  elective  surgeries  waiting  list-A  novel  multi-criteria  decision-making  approach,”  Decis. Mak. Appl. Manag. Eng., 2023.
[24]  H. Hozairi, A. N. Qomar, H. Hoiriyah, and A. Wafi, “Penerapan Metode Hybrid AHP-TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Terbaik Di Universitas Islam Madura,” BINA Insa. ICT J., vol. 9, no. 2, pp. 93– 101, 2023.
[25]  V.  P.  Truong  and  Q.  H.  Nguyen,  “Applied  Decision  Support  System  Using  TOPSIS–AHP,  and  ICT  Newhouse Indicators  for  Evaluation  of  Courses  at  University  of  Economics  Ho  Chi  Minh  City  (UEH),  Vietnam,”  in Computational  Intelligence,  Data  Analytics  and  Applications:  Selected  papers  from  the  International  Conference  on Computing, Intelligence and Data Analytics (ICCIDA), 2023, pp. 39–54.
[26]  F.  P.  Sihotang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Agent  Terbaik  Mengunakan  Metode  TOPSIS,”  J.  Teknol. Sist. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 130–139, 2023.
[27]  D. G. E. Putra, M. R. Julianti, and S. Maesaroh, “Decision Support System for the INAIMA AIS Officer of the Year Award using AHP-TOPSIS Method,” J. SISFOTEK Glob., vol. 13, no. 1, pp. 52–59, 2023.