## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC

## Partogi Simanjuntak, Mesran, Ronda Deli Sianturi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: 1 partogi.simanjuntak78@gmail.com
Abstrak- Rumah sakit merupakan salah satu lembaga publik yang berorientasi pada pelayanan masyarakat, dimana sistem informasi merupakan  salah  satu  faktor  penting  penunjang  pelayanan  kesehatan  yang  diberikan.  Untuk  dapat  memberikan  pelayanan  yang efektif dan efisien. Dalam menunjang pelayanan kesehatan yang diberikan RSU Bhakti terus berupaya untuk menigkatkan mutu dan kualitas  pelayanan  yang  dilakukan.  Salah  satunya  menentukan  dokter  Untuk  dapat  memberikan  pelayanan  terbaik  Untuk mengantisipasi  agar  tidak  terjadinya  kesalahan  dalam  menentukan  penerimaan  dokter  ,  maka  di  butuhkan  lah  sebuah  sistem pendukung keputusan yaitu dengan menggunakan metode ORESTE dan ROC . Dan dengan penjabaran latar belakang tersebut maka penulis  tertarik  melakukan  penelitian  terhadap  pengambilan  keputusan  dalam  penilaian  terhadap  dokter  yang  ingin  di  terima.Yang dimana masing-masing kriteria dan alternatif memiliki bobot yang padaakhir proses dapat menghasilkan perangkingan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Penerimaan Dokter; ORESTE; ROC.
Abstract- Hospital is one of the public institutions that is oriented to community services, where the information system is one of the important  factors  to  support  the  health  services  provided.  To  be  able  to  provide  effective  and  efficient  services.  In  supporting  the health  services  provided  by  the Bhakti  Hospital,  it  continues  to  strive  to  improve  the  quality of  services  provided.  One  of  them  is determining a doctor to be able to provide the best service to anticipate so that there will be no mistake in determining acceptance of a doctor, it is necessary to have a decision support system namely by using the ORESTE and ROC methods. And by translation this background, the authors are interested in conducting research on making decisions in the assessment of the doctor who wants to be accepted, where each criterion and alternative has a weight, which at the end of the process can produce a ranking
Keywords : Decision Support System, Doctor Acceptance, ORESTE; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Dokter  adalah  seorang  tenaga  kesehatan  yang  menjadi  tempat  kontak  pertama  pasien  untuk  menyelesaikan  semua masalah kesehatan yang dihadapi tanpa memandang golongan usia, dan jenis kelamin[1].Ada 2 jenis dokter yang biasa dikenal dalam dunia kesehatan ayitu Dokter Umum dan Dokter Spesialis. Dokter umum adalah istilah yang digunakan untuk dokter yang berfokus pada pengobatan masalah kesehatan dan gejala umum yang dialami pasien. Seorang dokter umum  juga  dikenal  sebagai  dokter  layanan  tingkat  pertama,  dokter  umum  berperan  dalam  memberikan  pencegahan, diagnosis, dan penanganan awal, serta merujuk ke dokter spesialis jika diperlukan[2] . Untuk mendapatkan calon dokter yang  terbaik  tidak  lepas  dari  penerimaan  calon  dokter  tersebut  pada  Rumah  Sakit  Bhakti.  Penerimaan  calon  dokter merupakan  suatu  aktivitas  yang  dilakukan  untuk  memilih  sejumlah  orang  dari  luar  perusahaan  sebagai  calon  dokter dengan karakteristik tertentu untuk mengisi jabatan tertentu yang tersedia di Rumah Sakit Bhakti.
Selama ini sistem penerimaan calon dokter yang dilakukan pihak Rumah Sakit Bhakti Medan yaitu melalui tahap seleksi  berdasarkan  kriteria  yang  selama  ini  ditentukan  melalui  proses  wawancara  dan  ketersediaan  berkas  peserta seleksi.  Adapun  kelemahan  yang  dialami  dengan  penggunaan  sistem  penerimaan  tersebut  yaitu  pimpinan  sulit  untuk memberikan hasil keputusan akhir dikarenakan masing-masing perserta seleksi memiliki nilai atau perolehan yang tidak jauh berbeda sehingga hasil yang diperoleh kurang keakuratannya.
Untuk membantu pimpinan Rumah sakit Medan dalam proses pengambilan keputusan dalam penerimaan calon dokter, maka diperlukan suatu aplikasi berbasis komputer berupa sistem pendukung keputusan  yang dapat memberikan output pedukung terhadap pengambilan keputusan yang dilakukan.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[3]. Sistem pendukung keputusan memiliki tujuan untuk memberikan prediksi, menyediakan informasi serta mengarahkan pengguna  untuk  informasi  agar  mampu  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  efektif  dan  efesien.  metode sistem  pendukung  keputusan  dalam  menyelesaikan  sebuah  masalah,  salah  satunya  yaitu  metode  ORESTE.  Agar menghasilkan  perangkingan  yang  baik,  maka  digunakan  metode  pembobotan,  diantaranya  AHP,  ROC,  Entropy  dan lainnya.
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  terkait  dalam  penyelesaian  masalah  berbasis  keputusan, misalnya penelitian yang dihasilkan oleh Nelly Astiani , Desi Andreswari dan Yudi Setiawan pada tahun 2015 dengan judul Aplikasi sistem pendukung keputusan tanaman obat herbal untuk berbagai penyakit dengan metode ROC ( Rank Order  Centroid  )  dan  Metode  Oreste  berbasis  Mobile  Web[4].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh Agustian  Sinaga  ,  A.Andri  ,  Mhd.Ilham  ,  Muhammad  Fadly  ,  Muhammad  Irfan  pada  tahun  2018  dengan  judul Pemilihan  toko  handphone  terbaik  di  kota  pematang  siantar  mengunakan  metode  ORESTE[5].  Pada  penelitian  yang dilakukan  sebelumnya  oleh  Resi  Tri  Utami  ,  Desi  Andreswari  ,  Yudi  Setiawan  pada  tahun  2016  dengan  judul Implementasi  metode simple  additive  weighting (SAW)  dengan  pembobotan  rank  order  centroid  (ROC)  dalam

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pengambilan  keputusan  untuk  seleksi  pengguna  jasa  leasing  mobil  (Studi  kasus  :  PT.  Multindo  auto  finance  cabang bengkulu[6].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya    oleh  Fricles  Ariwisanto  Sianturi  ,  Bosker  Sinaga  ,  Paska Marto  Hasugian  pada  tahun  2018  dengan  judul  Fuzzy  Multiple  Attribut  Decision  Macking  dengan  menggunakan metode ORESTE untuk menentukan lokasi promosi[7].
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode ORESTE untuk melakukan perangkingan dan metode ROC ( Rank  Order  Centoid  )untuk  menghasilkan  nilai  bobot.  Metode  Pembobotan  ROC  dapat  diaplikasikan  untuk memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria.  Metode  ini  digunakan  pada  tingkat  kepentingan  prioritas  dari  kriteria.  Dan pembobotan ini nantinya akan mendapatkan hasil bobot sesuai proporsi yang tepat pada masing-masing kriteria.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[3].

## 2.2 Metode ORESTE
Oreste merupakan  salah  satu  metode  pengembangan  dari  beberapa  metode  lain  yang  terbilang  baru  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  terhimpun  dalam  metode Multi  Attribute  Decision  Making (MADM).  Dalam  metode  ini terdapat  hal  yang  unit  yaitu  dengan  mengadopsi Besson  Rank.  Besson  Rank merupakan  pendekatan  untuk  membuat skala  prioritas  dari  setiap  indicator  kriteria,  dimana  apabila  terdapat  nilai  kriteria  maka  dalam  perangkingannya menggunakan pendekatan rata - rata[18].
Multi Attribute Decision Making (MADM) sendiri merupakan suatu metode dengan mengambil banyak kriteria sebagai dasar pengambilan keputusan, dengan penilaian yang subjektif menyangkut masalah pemilihan dimana analisis matematis tidak terlalu banyak dan digunakan untuk pemilihan alternatif dalam jumlah sedikit[19]. Langkah-Langkah Metode Oreste :
1. Jadikan  Dalam  Bentuk  Ordinal  (Besson  –  Rank)  Jika  ada  nilai  yang  sama,  maka  rangkingnya  dicari  rata-ratanya. Dari hasil tersebut, urutkan dari besar ke kecil. Rangking nilai alternatif dari kriteria terbesar diberi nilai 1, dan untuk nilai selanjutnya di urutkan berdasarkan nilai yang menjadi urutan selanjutnya.
2. Menghitung  Distance-score  dengan  cara  menghitung  setiap  pasangan  alternatif-kriteria  sebagai  nilai  "jarak"  untuk posisi yang ideal dan ditempati oleh alternatif terbaik untuk kriteria yang paling penting menggunakan rumus.
D(a,cj) = [ 1 2 𝑟 𝑐𝑗 𝑟 + 1 2 + 𝑟 𝑐𝑗 (𝑎) 𝑟 ] 1 𝑅 (1)
Keterangan:
D (cj , a ) = Distance Score rcj = Besson – rank kriteria j rcj (a) = Besson – rank alternatif dalam kriteria j R = Koefisien (default = 3).
3. Buatlah  Hasil  Distance  Rank  menjadi  Global  Rank  Yaitu  dengan  mengurutkan  hasil  dari  Distance  Rank  dalam bentuk Ascending (kecil ke besar).
4. Penjumlahan  Global  Rank  Jumlahkan  semua  alternatif  dalam  kriteria  dalam  satu  baris  pada  setiap  kolom  (yang sering dipanggil Summary).
5. Maka  di  dapat  hasil  akhir  (Ascending)  hasil  Summary  pada  Global  Rank  hasilnya  di  urutkan.  Data  dengan  nilai Summary  terkecil  merupakan  data  prioritas  utama  (peringkat  pertama).  Setiap  bobot  yang  diberikan  harus mencerminkan jarak dan prioritas setiap kriteria dengan tepat[18].

## 2.3 Metode ROC
ROC  didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  atau  prioritas  dari  kriteria,  teknik  ROC  memberikan  bobot  pada  setiap kriteria  sesuai  dengan  ranking  yang  dinilai  berdasarkan  tingkat  prioritas.  Biasanya  dibentuk  dengan  pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya hingga kriteria ke n, ditulis. Untuk  menentukan  prioritasnya,  diberikan  aturan  yaitu  dimana  nilai  tertinggi  merupakan  nilai  yang  paling  penting diantara nilai yang lainnya. Atau dapat dijelaskan sebagai berikut[20].
w k = ( 1 𝐾 ) ∑ (1 + 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘 (2)
Keterangan : W = Nilai pembobotan kriteria K = Jumlah kriteria i = Nilai alterntif Rumus diatas dapat dijabarkan sebagai berikut : I f w i ≥ w 2 ≥ ... ... .. ≥ w k then,
(3)

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
𝑤 1 = (1+ 1 2+ 1 3+⋯+ 1 𝐾) 𝐾
(4)
𝑤 2 = (0+ 1 2+ 1 3+⋯+ 1 𝐾) 𝐾 (5)
𝑤 3 = (0+0 + 1 3+⋯+ 1 𝐾) 𝐾 (6)
𝑤 𝐾 = (0+⋯+0+ 1 𝐾 ) 𝐾
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Analisa adalah kajian dan penentuan dari sistem yang sedang berjalan atau sistem lama untuk mempermudah dalam mendefenisikan permasalahan atau kendala-kendala yang terjadi di Rumah Sakit Bhakti Medan. Untuk mendapatkan  kinerja  yang  lebih  baik  dari  sesuatu  pekerjaan,  dapat  diperoleh  melalui  sistem  kerja  yang terkordinat dengan baik, untuk mencapai hasil tersebut diperlukan perbaikan sistem yang lama menjadi sistem yang  baru.  Sistem  rekrutmen  calon  penerimaan  dokter  yang  dilakukan  Rumah  Sakit  Bhakti  Medan  yaitu melalui tahap seleksi berdasarkan kriteria yang dibutuhkan menggunakan proses wawancara dan ketersediaan berkas  peserta  seleksi.  Kelemahan  yang  sering  dialami  dengan  pengguna  sistem  rekrutmen  tersebut  yaitu pimpinan  sulit  untuk  memberikan  hasil  keputusan  akhir  terkait  peserta  seleksi  yang  layak  diterima  dalam waktu yang efisien disebabkan jumlah peserta yang banyak dan masing- masing peserta seleksi memiliki nilai yang tidak jauh berbeda.
Menyelesaikan masalah dalam melakukan pemilihan  dokter   yang dihadapi oleh pihak Rumah Sakit Bhakti  Medan  pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  perancangan  suatu  aplikasi  berbasis  komputer  yaitu sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dokter  pada  Rumah  Sakit  Bhakti  Medan  menggunakan  bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic Net 2008 yang menerapkan metode ORESTE dan Rank Order Centroid (ROC).
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  calon  dokter  di  Rumah  Sakit  Bhakti  Medan  yang dirancang  pada  penelitian  ini,  diharapkan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dan  bersifat  objekif  terhadap penerimaan  calon  dokter  di  Rumah  Sakit  Bhakti  Medan  berdasarkan  perangkingan  nilai  dari  kriteria  dari masing-masing calon dokter.
Dalam  menggunakan  SPK  dibutuhkan  data  yang  berhubungan  dengan  penghitungan  menggunakan metode  terkait,  yaitu  ORESTE  dan  ROC.  Adapun  seharusnya  data  yang  akan  disajikan  yaitu  berupa  data calon  dokter.  Namun  karena  dari  pihak  rumah  sakit  sendiri  melakukan  pemilihan  calon  dokter  secara ketententuan  dari  pihak  rumah,  dengan  satu-satunya  ketentuan  yaitu  hanya  calon  dokter  yang  memiliki kriteria yang diingankan yang namanya akan masuk ke daftar pemilihan dokter dirumah sakit bhakti. Untuk itu data yang disajikan yaitu data calon dokter yang memiliki kriteria di Rumah Sakit bhakti adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Nama-Nama Dokter NO Nama Nama Dokter PENDIDIKAN 1 Dr. Chistian S1 2 Dr. Irna Wasti S1 3 Dr. Naeni Juliani S1 4 Dr.Intan S1 5 Dr. David Pardede S1

## 3.1.1 Penerapan Metode ROC
Metode Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk perhitungan pembobotan  kriteria. Sampel data dokter dijadikan sebagai alternatif data untuk penentuan penerima dokter yaitu :
Tabel 2. Alternatif Penilaian Calon Dokter Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 6 80 4 32 1 A2 5 85 3 30 2 A3 10 90 5 40 2 A4 3 80 2 29 2 A5 7 85 3 32 1
Adapun  Tabel  2. diatas  diperoleh  berdasarkan  pencocokan  data  calon  dokter  dengan  tingkat  kepentingaan  tiap data kriteria. Pada tabel tersebut belum memiliki bobot, untuk itu tahap pertama yang dilakukan yaitu menentukan nilai bobot  pada  tiap  tiap  kriteria.  Hal  ini  dengan  menggunakan  metode  ROC,  berikut  perhitungan  dengan  menerapkan metode ROC.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,45
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257 W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1
5
5 = 0,196
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,09
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,04
Hasil perhitungan pembobotan diatas dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3. Nilai Bobot KRITERIA BOBOT C1 0,457 C2 0,257 C3 0,196 C4 0,09 C5 0,04

## 3.1.2 Penerapan Metode ORESTE
Setelah data rating kecocokan telah diperoleh, maka dilakukan perhitungan perangkingan dengan menerapkan metode ORESTE .Adapun langkah pertama yang akan dilakukan perhitungan untuk mengubah data alternatif pada setiap kriteria kedalam Besson Rank, menghitung nilai Distance Score dan tahap selanjutnya menghitung nilai Preferensi . Data diatas merupakan bobot kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan sampel data menggunakan metode ORESTE , yang mana akan dilakukan perhitungan untuk mengubah data alternatif pada setiap kriteria kedalam Besson Rank, Adapun perhitungannya akan dibahas secara lengkap dalam perhitungan berikut :
Tabel 4. Tabel Besson Rank ALTERNATIF Nilai Besson Rank C1 C2 C3 C4 4,5 A1 1,5 4,5 2 2 2 A2 1,5 2,5 3,5 2 2 A3 4 5 1 5 2 A4 5 4,5 4 2 4,5 A5 4 2,5 3,5 4 4,5
Setelah hasil Besson Rank didapatkan, maka tahap selanjutnya menghitung nilai Distance Score setiap pasangan alternatif dan kriteria sebagai nilai jarak dan untuk posisi yang ideal dan ditempati oleh alternatif oleh alternatif terbaik serta kriteria yang paling penting. Nilai ini merupakan nilai rata-rata Besson Rank R cj kriteria cj dan Besson Rank r cj (a) alternatif a dalam kriteria Cj. Dengan menggunakan rumus :
D(a,cj) = [ 1 2 𝑟 𝑐𝑗 𝑟 + 1 2 + 𝑟 𝑐𝑗 (𝑎) 𝑟 ] 1 𝑅
Diketahui R = 3. Maka : Distance Score Pengalaman (C1) D (A1,C1) = ([ 1 /2*1,5^ 3 ] + [ 1 /2*1^ 3 ]) 1/3 = 1,298
D (A2,C1) = ([ 1 /2*4,5^ 3 ] + [ 1 /2*1^ 3 ]) 1/3 = 3,584
D (A3,C1) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*1^ 3 ]) 1/3 = 1,650
D (A4,C1) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*1^ 3 ]) 1/3 = 1,650 D (A5,C1) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*1^ 3 ]) 1/3 = 1.650
Distance Score Transkip Nilai (C2) D (A1,C2) = ([ 1 /2*1,5^ 3 ] + [ 1 /2*2^ 3 ]) 1/3 = 1.784 D (A2,C2) = ([ 1 /2*2,5^ 3 ] + [ 1 /2*2^ 3 ]) 1/3 = 2,277 D (A3,C2) = ([ 1 /2*3,5^ 3 ] + [ 1 /2*2^ 3 ]) 1/3 = 2,940 D (A4,C2) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*2^ 3 ]) 1/3 = 1,999 D (A5,C2) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*2^ 3 ]) 1/3 = 1,999
Distance Score Sertifikat Prestasi (C3) D (A1,C2) = ([ 1 /2*4^ 3 ] + [ 1 /2*3^ 3 ]) 1/3 = 3,569 D (A2,C2) = ([ 1 /2*5^ 3 ] + [ 1 /2*3^ 3 ]) 1/3 = 4.235

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
D (A3,C2) = ([ 1 /2*1^ 3 ] + [ 1 /2*3^ 3 ]) 1/3 = 2,409 D (A4,C2) = ([ 1 /2*5^ 3 ] + [ 1 /2*3^ 3 ]) 1/3 = 4,235 D (A5,C2) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*3^ 3 ]) 1/3 = 2,595
Distance Score Umur (C4) D (A1,C4) = ([ 1 /2*5^ 3 ] + [ 1 /2*4^ 3 ]) 1/3 = 4.554 D (A2,C4) = ([ 1 /2*4,5^ 3 ] + [ 1 /2*4^ 3 ]) 1/3 = 4.264 D (A3,C4) = ([ 1 /2*4^ 3 ] + [ 1 /2*4^ 3 ]) 1/3 = 4.264 D (A4,C4) = ([ 1 /2*2^ 3 ] + [ 1 /2*4^ 3 ]) 1/3 =3.301 D (A5,C4) = ([ 1 /2*4,5^ 3 ] + [ 1 /2*4^ 3 ]) 1/3 = 4.264
Distance Score Status (C5) D (A1,C4) = ([ 1 /2*4^ 3 ] + [ 1 /2*5^ 3 ]) 1/3 = 4,554 D (A2,C4) = ([ 1 /2*2.5^ 3 ] + [ 1 /2*5^ 3 ]) 1/3 = 4,126
D (A3,C4) = ([ 1 /2*3.5^ 3 ] + [ 1 /2*5^ 3 ]) 1/3 = 4,377
D (A4,C4) = ([ 1 /2*4^ 3 ] + [ 1 /2*5^ 3 ]) 1/3 =4,554 D (A5,C4) = ([ 1 /2*4,5^ 3 ] + [ 1 /2*5^ 3 ]) 1/3 = 4,762 Selanjutnya, data hasil akumulasi nilai distance score dimasukkan kedalam tabel.
Tabel 5. Menunjukkan Nilai Akumulasi Distance Score
No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 1,298 1.784 3,569 4.554 4,554 2 A2 3,584 2,277 4.235 4.264 4,126 3 A3 1,650 2,940 2,409 4.264 4,377 4 A4 1,650 1,999 4,235 3.301 4,554 5 A5 1.650 1,999 2,595 4.264 4,762
Setelah  didapatkan  hasil  nilai Distance  Score, maka  tahap  selanjutnya  menghitung  nilai Preferensi. Dengan menggunakan rumus :
Nilai Preferensi (Vi) = Distance Score * Wj (Bobot Kriteria)
Maka : Vi(A1) = (1.289*0,457) + (1.784*0,257) + (3.569*0,196) + (4.554*0,09)+(4,554*0.04) = 2,339 Vi(A2) = (3,584*0,457) + (2,277*0,257) + (4,235*0,196) + (4.264*0,09)+(4,126*0.04) = 3,601 Vi(A3) = (1,650*0,457) + (2.940*0,257) + (2,409*0,196) + (4,264*0,09)+(4,377*0.04) =2,520 Vi(A4) = (1.650*0,457) + (1.999*0,257) + (4,235*0,196) + (3.301*0,09)+(4,554*0.04) =2,577 Vi(A5) = (1.650*0,457) + (1.999*0,257) + (2,595*0,196) + (4.264*0,09)+(4,762*0.04) =2,350
Dari  hasil  perhitungan  diatas maka  akan  dihasilkan  perkalian  matriks  normalisasi  yang ditampilkan  pada  tabel berikut
Tabel 6. Hasil Perkalian Matriks Ternormalisasi dengan Bobot Preferensi Alternatif Nilai Preferensi (Vi) Rangking A1 2,339 1 A2 3,601 5 A3 2,520 3 A4 2,577 4 A5 2,350 2 Tabel 7. Perankingan Nama Calon Penerima Dokter RANKING Dr. Chistian 1 Dr. David Pardede 2 Dr.Naeni Juliani 3 Dr.Intan 4 Dr.Irna Wasti 5
Perangkingan  ini  mengacu  pada  nilai Preferensi (Vi)  terendah  atau  terkecil.  Maka  dari  perhitungan  diatas diperoleh  hasil  berupa  perangkingan  menggunakan  metode ORESTE pada  kasus  penerimaan  dokter  dirumah  sakit bhakti medan, diperlihatkan bahwa terdapat 1 nilai terendah yang akan dijadikan keputusan dalam penerimaan dokter dirumah  sakit  bhakti.  Seperti yang dilihat  pada  tabel,  maka  yang  diterima  sebagai dokter  dirumah  sakit bhakti  adalah Dr. Cristian.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  penulis  lakukan  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  penerima  dokter dirumah sakit umu bhakti menggunakan metode ORESTE dan ROC berdasarkan penilaian kriteria setiap calon dokter yang  akan  diseleksi,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  Prosedur  seleksi  penerima dokter  dirumah  sakit  umum  bhakti berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  rumah  sakit  yaitu  pengalaman,  transkip  nilai,  sertifikat prestasi,  umur,  dan  status.  Penerapan  metode ORESTE dan ROC  (Rank  Order  Centroid) digunakan  untuk  mencari bobot dan  mencari  perangkingan  dan  dengan menggunakan  metode  ini  dapat  menghasilkan  perangkingan  sesuai  nilai yang ada.

## REFERENCES
[1] M. S. dr. Ira Cinta Lestari, “Soal Medis Pengertian Dokter,” 2008. [Online]. Available:
https://somelus.wordpress.com/2008/11/26/pengertian- dokter-dan-tugas-dokter/.
[2] dr.  K.  Adrian,  “Pengertian  Dokter  umum  [2],” 2018 .  [Online].  Available:  https://www.alodokter.com/memahami-lebih-jauh- fungsi-dan-tugas-dokter- umum.
[3] N.  Astiani,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Obat  Herbal  Untuk  Berbagai  Penyakit  Dengan  Metode  Roc  (  Rank  Order Centroid ) Dan Metode ORESTE Berbasis Mobile Web,” vol. 12, no. 2, pp. 125–140, 2016.
[4] A. Sinaga et al. , “Pemilihan Toko Handphone Terbaik Di Kota Pematangsiantar Menggunakan Metode Oreste,” semanTIK , vol. 4, no. 2, pp. 145–152, 2018, doi: 10.5281/zenodo.2527918.
[5] R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dengan Pembobotan Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksi  Pengguna  Jasa  Leasing  Mobil (Studi  Kasus: PT. Multindo Auto Finance Cabang Bengkulu),” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221,  2016.
[6] F.  A. Sianturi,  B.  Sinaga,  and  P.  M.  Hasugian,  “Fuzzy  Multiple  Attribute  Decisison  Macking  Dengan  Metode  Oreste  Untuk Menentukan Lokasi Promosi,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 63–68, 2018.
[7] www.Zonareferensi.com, Pengertian Sistem . .
[8] GuruPendidikan.com, Pengertian Keputusan . .
[9] RumusBilangan.com,  “Ciri-Ciri Keputusan.”[Online].Available: https://rumusbilangan.com/pengambilan-keputusan/.
[10] GuruAkuntansi.co.id, Tujuan SPK . .
[11] Www.pelajaran.co.id, Subsistem SPK . .
[12] Dosenpendidikan.com, Tahapan Pemodelan SPK . .
[13] Gurupendidikan.co.id,  “Karateristik dan  manfaat,” 2014.  [Online].  Available  https://www.gurupendidikan.co.id/sistem- pendukung- keputusan/.
[14] www.kajianpustaka.com, Definisi SPK . .
[15] https://kbbi.web.id/analis., Analis . .
[16] https://pengertiandefinisi.com, pengertian definisi . .
[17] I.  sapugu.  H.prayitno,  “Pendukung,  Sistem  Pemberian,  Keputusan  Pemilikan,  Kredit  Logika,  Menggunakan  Mcdm,  Fuzzy Hafif, Oleh Sapuguh, Iman Studi, Prgram Informatika, Teknik Perkembangan, Pendahuluan Danamon, Bank Indonesia, Kopra Bank, P T Indonesia, Danamon,” pp. 73–83, 1976.
[18] D.  N.  dan  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  Deepublish, 2019.
[19] B. A. B. Iii, “Jeffreys dan Cockfield (2008), teknik ROC  memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas. Biasanya dibentuk dengan pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriter,” no. 2008, pp. 15–35, 1994.
[20] Y.  A.  Pratama  and  E.  Junianto,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  Dan  Saluran  Kemih  Dengan  Metode  Breadth  First Search,” J. Inform. , vol. 2, no. 1, 2016, doi:  10.31311/ji.v2i1.69.
[21] G.  Lestari,  “Konsep  Dasar  Sistem,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2019,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[22] https://socs.binus.ac.id, fungsi activy diagram . .
[23] Ericksansianturi, “VB2008.” [Online].
Available: https://ericksansianturi.wordpress.com/2011/10/17/pengenalan-vb-net- 2008/#:~:text=Microsoft Visual Studio.Net 2008,program aplikasi yang berbasis komputer.&text=%2C merupakan aplikasi  IDE(Integrated
Development,Environment ) yang digunakanuntuk mengembang.
[24] Andi,“VB2008.”[Online].Available:https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/22049/membuat-aplikasi-client-server- dengan-visual-basic-2008.html.
[25] Nurjannah and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Colour Guard Pada Marching Band Ginada Dengan Menggunakan Metode Vikor Dan Borda,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 35–48, 2020.
[26] Annisah,  B.  Nadeak,  R.  Syahputra,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Merchandise  Display  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT.  Pasar  Swalayan  Maju  Bersama),”  KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[27] S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[28] L.  Sarumaha,  B.  Efori,  A.  H.  Sihite,  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Mentor  Pada  Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode CPI dan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[29] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[30] N. Ndruru, Mesran, F. T. Waruru, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode MABAC Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 3, Januari 2022 Hal 121-127 https://djournals.com/resolusi
Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[31] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[32] Mesran,  Suginam,  and  Dito,  “Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020.
[33] Mesran,  K.  Ulfa,  D.  P.  Utomo,  and  I.  R.  Nasution,  “Penerapan  Metode  VlseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno Resenje (VIKOR) dalam Pemilihan Air Conditioner Terbaik,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 4, no. 1, pp. 24– 35, 2020.
[34] F.  Pratiwi,  F.  T.  Waruru,  D.  P.  Utomo,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  ARAS  Dalam  Pemilihan  Asisten  Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 651–662, 2019.