## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jakarta, Imdonesia
2 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 2111601585@student.budiluhur.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Kegiatan  yang dilakukan  dirumah  sakit tidak pernah berhenti  baik  siang  maupun  malam.  Kegiatan  tersebut  terus berlangsung  karena  pasien  yang  sedang  sakit  tidak  mengenal  istilah  waktu.  Pasien  akan  selalu  ada  dan  membutuhkan pertolongan pihak rumah sakit baik siang aupun malam. Oleh karena itu banyak perawat atau suster yang dibutuhkan dalam menangani  keluhan  dari  pasien  setiap  waktu.  Suster  atau  perawat  merupakan  seseorang  yang  memiliki  tugas  yaitu  untuk melakukan  asuhan  atau  perawatan  kepada  setiap  individu  yang  sedang  dalam  keadaan  sakit.  Kenyataan  tersebut  membuat banyak orang yang berminat menjadi suster. Hal tersebut mengakibatkan banyak lulusan universitas yang lulus dengan jurusan tersebut. sehingga banyak yang melamar menjadi susters jaga di rumah sakit. Banyak nya kandidat yang melamar membuat pihak  rumah  sakit  kesulitan  dalam  melilih  kandidat  yang  pantas  diterima.  Pemilihan  yang  dilakukan  secara  manual  akan memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  hasil  pemilihat  tidak  objektif.  Solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini diperoleh  informasi  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  dapat  menyelesaikan permasalahan mengenai pengambilan keputusan dalam pemilihan suster jaga terbaik. Hasil tersebut menghasilkan nilai sebesar 0.8160 sebagai alternatif A 4 atas nama Ratih Setyowati sebagai alternatif terbaik
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode SAW; Metode ROC; Perawat
Abstract− Activities carried out in the hospital never stop day or night. These activities continue because patients who are sick do not know the term time. Patients will always be there and need help from the hospital both day and night. Therefore, many nurses or nuns are needed to handle complaints from patients every time. A nurse or nurse is someone who has a duty, namely to provide care or care for each individual who is sick. This fact made many people interested in becoming nuns. This resulted in many university graduates graduating with that major. so many apply to become nurses on duty at the hospital. The large number of candidates who applied made it difficult for the hospital to select suitable candidates. Selection that is done manually will take quite a long time and the results of the election are not objective. The solution that can be done to solve these problems is to use a decision support system. Based on the results of this study, information was obtained that a decision support system using the SAW method can solve problems regarding decision making in selecting the best nurse. The result is to produce a value of 0.8160 as an alternative to A4 on behalf of Ratih Setyowati as the best alternative
Keywords: Decision Support System; SAW Method; ROC Method; Nurse

## 1. PENDAHULUAN
Pekerjaan  yang  bergerak  dibidang  kesehatan  merupakan  pekerjaan  dengan  peluang  kerja  yang  tinggi.  Dimana pekerjaan ini akan selalu dibutuhkan oleh pihak rumah sakit dan klinik. Salah satunya adalah suster atau perawat. Suster  atau  perawat  merupakan  seseorang  yang  memiliki  tugas  yaitu  untuk  melakukan  asuhan  atau  perawatan kepada setiap individu yang sedang dalam keadaan sakit. Suster atau perawat biasanya melakukan tugas sebagai asisten  atau  membantu  dokter  melakukan  tugas  dan  tanggung  jawabnya  dalam  melakukan  pengobatan  kepada pasien[1].  Provesi  sebagai  suster  merupakan  provesi  yang  didambakan  oleh  setiap  orang  karena  provesi  ini memiliki  kesempatan  kerja  yang  luas  dan  jumlah  yang  dibutuhkan  dalam  pekerjaan  ini  terbilang  tinggi.  Oleh karena itu, banyak masyarakat yang berminat memilih jurusan keperawatan disaat kuliah.
Kegiatan yang dilakukan dirumah sakit tidak pernah berhenti baik siang maupun malam. Kegiatan tersebut terus  berlangsung  karena  pasien  yang  sedang  sakit  tidak  mengenal  istilah  waktu.  Pasien  akan  selalu  ada  dan membutuhkan pertolongan pihak rumah sakit baik siang aupun malam. Oleh karena itu banyak perawat atau suster yang  dibutuhkan  dalam  menangani  keluhan  dari  pasien  setiap  waktu[2].  Sehingga  masyarakat  berfikir  bahwa perawat  memiliki  peluang  kerja  yang  tinngi  karena  tidak hanya  dibutuhkan  di  waktu  jam  produktif  tetapi  juga dibutuhkan  saat  malam  hari  atau  biasa  disebut  istilah  jaga malam.  Berdasarkan  fakta  tersebut  akhirnya  banyak masyarakat yang mengikuti perkuliahan dengan jurusan keperawatan tersebut.
Ada  beberapa  kriteria  yang  harus  dipenuhi  oleh  seorang  suster  untuk  disebut  layak  menjadi  suter  jaga malam. Syarat atau kriteria tersebut akan dijadikan sebagai acuan dalam pemilihan  suster jaga malam. Kriteria tersebut dibuat dalam hal menilai kualitas dari setiap orang yang melamar menjadi suster jaga malam. Dimana semakin  seseorang  memenuhi  persyaratan  tersebut  maka  semakin  tinggi  peluang  seseorang  tersebut  dipilih menjadi  suster  jaga  malam  dirumah  sakit  tersebut.  Beberapa  kriteria  tersebut  yaitu  pemahaman  terhadap  resep obat,  pemahaman  terhadap  teknologi  yang  digunakan  rumah  sakit,  komunikatif  terhadap  pasien,  independen (berani mengambil tindakan terhadap pasien), dependen (mampu melakukan pengambilan sel darah, penyuntikan, pemberian  obat  dan  pemasangan  infus)[3].  Dari  beberapa  kriteria  tersebut,  pihak  rumah  sakit  harus  memilih dengan mempertimbangkan kriteria yang ada.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
Jumlah  peminat  jurusan  keperawatan  yang  tinggi  mengakibatkan  kenaikan  jumlah  lulusan  keperawatan yang tinggi setiap tahunnya. Hal ini juga mempengaruhi jumlah peluang kerja yang akhirnya semakin sedikit[4]. Keadaan tersebut akhirnya mengakibatkan banyak masyarakat  yang berebut dalam hal melamar kerja ke rumah sakit sehingga pihak rumah sakit akhirnya kesulitan dalam memilih siapa yang pantas diterima untuk bekerja di rumah  sakit  tersebut.  Selain  waktu  pemilihan  berkas  yang  sulit,  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  penyeleksian pemilihan  sustr  khususnya  yang  bekerja  untuk  jaga  malampun  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama[5]. Sementaria itu, pihak rumah sakit membutuhkan penyeleksian pemilihan suster jaga malam terbaik dalam waktu yang singkat dan hasil pemilihan atau pengambilan keputusan harus dilakukan dengan benar sehingga tidak terjadi kesalahan dalam pemilihan. Hal  ini dilakukan demi menjaga kualitas rumah sakit demi menghindari pemilihan yang salah.
Untuk  menghindari  kesalahan  dalam  pemilihan  suster  jaga  terbaik  maka  dapat  dilakukan  dengan membangun  sebuah  sistem  yaitu  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu sistem yang dibangun dalam membantu pihak yang sedang kesulitan dalam melakukan pengambilan keputusan dikarenakan kesalahan yang dilakukan dalam melakukan pengambilan keputusan dapat mengakibatkan penurunan kualitas dari pihak yang melakukan pengambilan keputusan[4], [6]. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan ini  dibuat  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Sistem  penukung  keputusan  ini  dirancang dengan cara kerja yang sama dengan  cara kerja komputer sehungga dapat dipastikan hasil yang diperoleh lebih akurat dan terpercaya. Banyak metode yang dapat dipakai pada sistem pendukung keputusan ini seperti metode MOORA,  TOPSIS  dan  masih  banyak  lagi.  Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  SAW. Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW)  merupakan  suatu  metode  yang  disebut  juga  sebagai  metode  dengan penjumlahan  terbobot[7].  Yang  artinya  setiap  perpaduan  antara  alternatif  dan  kriteria  akan  dihitung  secara matematis dan menghsilkan suatu nilai. Nilai tersebut kemudian akan dikalikan dengan nilai bobot setiap kriteria. Hasil  dari  nilai  tersebut  akan  membentuk  suatu  nilai  perangkingan  dan  hasilnya  akan  dibuat  menjadi  suatu keputusan.
Beberapa penelitian terkait yang dilakukan oleh Rusliyawati dkk yang meneliti mengenai pemilihan model sosial  costumer  dengan  menggunakan  metode  SAW  dengan  hasil  sebear  0.698  yang  diraih  oleh  alternatif  A3 sebagai alternatif terbaik[8]. Penelitian lain dilakukan oleh Lusia Violita Aprilian dkk pada tahun 2020 mengenai buku pelajaran terbaik dengan metode SAW[9]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh arista dkk yanh membahas mengenai  penerimaan  karyawan  baru  dengan  menggunakan  metode  SAW  dengan  hasil  sebesar  0.967  sebagai rangking pertama dan alternatif terbaik[10]. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2021 oleh Muhammad Risky Ramandan dkk yang meneliti mengenai siswa berprestasi dengan dengan menggunakan metode SAW dan alternatif sebanyak 10 serta kriteria sebanyak 5 dengan hasil penelitian sebesar 0.859 sebagai alternatif terbaik[11]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  siti  nurlela  pada  tahun  2021  mengenai  jurusan  terfavorit  dengan  menggunakan metode SAW dengan hasil penelitian sebesar 0.9568 sebagai alternatif terbaik[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan penelitian yang penulis lakukan yaitu:
a. Analisa masalah
Analisa masalah digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan serta menganalisa data dalam melakukan suatu kajian sebelum membuat perancangan ataupun perhitungan.
b. Pengumpulan data
Dalam  pembuatan  artikel  ini  dilakukan  suatu  observasi  yang  digunakan  untuk  lebih  memahami  bagaimana prosedur pemilihan suster jaga terbaik
c. Studi literature
d. Digunakan  untuk  mempelajari  serta  menambah  pemahaman  peniliti  tentang  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  secara  umum  dan  metode  Simple  Addictive  Weighting  (SAW)  secara  khusus  serta  membaca  jurnal- jurnal ataupun referensi lain nya yang terkait dengan penelitian.
e. Analisa dan penerapan metode
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu di mulai dengan menganalisa permasalahan yang terjadi dalam pemilihan suster  jaga.  Dari  mulai  menganalisa  perhitungan  system  lama  yang  masih  manual,  setelah  itu  dilanjutkan dengan menganalisa menggunakan perhitungan baru dengan metode yang digunakan yaitu  Simple Addictive Weighting (SAW).
f. Laporan penelitian
Dalam tahap ini dibuatlah laporan dari keseluruhan penelitian untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  dilanjutkan  dengan  membuat  suatu  kesimpulan  dari  penelitian tersebut.
Dari tahapan di atas untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  yang  dibangun  dalam  membantu  pihak  yang  sedang kesulitan  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan  dikarenakan  kesalahan  yang  dilakukan  dalam  melakukan pengambilan  keputusan  dapat  mengakibatkan  penurunan  kualitas  dari  pihak  yang  melakukan  pengambilan keputusan. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut.  Sistem  penukung  keputusan  ini  dirancang  dengan  cara  kerja  yang  sama  dengan  cara  kerja  komputer sehungga dapat dipastikan hasil yang diperoleh lebih akurat dan terpercaya  [13]. Selain itu,  Safrizal Barus dan kawan-kawan  mengemukakan  bahwa  “Untuk  memudahkan  dalam  pengangkatan  guru  tetap,  maka  diperlukan suatu  sistem  yang  dikenal  dengan  nama  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  SPK  bertujuan  untuk  membantu pengambil  keputusan  dalam  menghasilkan  suatu  keputusan”  [14]. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu sistem interaktif yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan unutk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur[15]–[17].

## 2.3 Perawat
Pekerjaan  yang  bergerak  dibidang  kesehatan  merupakan  pekerjaan  dengan  peluang  kerja  yang  tinggi.  Dimana pekerjaan ini akan selalu dibutuhkan oleh pihak rumah sakit dan klinik. Salah satunya adalah suster atau perawat. Suster  atau  perawat  merupakan  seseorang  yang  memiliki  tugas  yaitu  untuk  melakukan  asuhan  atau  perawatan kepada setiap individu yang sedang dalam keadaan sakit. Suster atau perawat biasanya melakukan tugas sebagai asisten  atau  membantu  dokter  melakukan  tugas  dan  tanggung  jawabnya  dalam  melakukan  pengobatan  kepada pasien. Provesi sebagai suster merupakan provesi yang didambakan oleh setiap orang karena provesi ini memiliki kesempatan kerja yang luas dan jumlah yang dibutuhkan dalam pekerjaan ini terbilang tinggi. Oleh karena itu, banyak masyarakat yang berminat memilih jurusan keperawatan disaat kuliah[18].

## 2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan suatu metode yang disebut juga sebagai metode dengan penjumlahan terbobot. Yang artinya setiap perpaduan antara alternatif dan kriteria akan dihitung secara matematis dan menghsilkan suatu nilai. Nilai tersebut kemudian akan dikalikan dengan nilai bobot setiap kriteria. Hasil dari nilai  tersebut  akan  membentuk  suatu  nilai  perangkingan  dan  hasilnya  akan  dibuat  menjadi  suatu  keputusan. Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[19]. Adapun langkah-langkah dalam Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut[20]–[24]:
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
Dalam pembentukan matriks keputusan yang didapatkan dari nilai alternatif dan nilai kriteria yang dilakukan dengan persamaan matriks sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
Keterangan : X ij = Matriks keputusan
i = Alternatif (baris)
j = Atribut atau kriteria (kolom)
n  = Jumlah atribut
m  = Jumlah alternatif
2. Menghitung matriks normalisasi.
Dalam tahap ini digunakan untuk merubah nilai dari setiap atribut ke dalam skala 0-1 dengan memperhatikan jenis kriterianya dengan persamaan sebagai berikut :
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (2)
Keterangan : R ij = Matriks yang ternormalisasi
Max X ij
= Nilai yang paling tinggi pada kolom ke-j Min X ij
= Nilai yang paling rendah pada kolom ke-j X ij = Matriks keputusan
3. Menghitung nilai preferensi.
Dalam  tahap  ini  merupakan  tahap  utama  dimana  mengalikan  semua  attribute  dengan  bobot  kriteria  pada setiap alternatif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan : V I = Nilai preferensi W j = Bobot R ij = Matriks yang ternormalisasi
j = Kriteria / attribute
n  = Jumlah kriteria / attribute

## 2.5 Metode ROC
Metode  ROC  merrupakan  metode  yang  dipakai  pada  sistem  pendukung  keputusan  dengan  fungsi  untuk menghasilkan  nilai  pembobotan.  Nilai  pembobotan  digunakan  dalam  proses  matemasis  dalam  melakukan pencarian  nilai  perangkingan.  Berikut  merupakan  proses  pengerjaan  yang  dilalui  pada  metode  ROC  yang sesungguhnya memiliki konsep prioritas dalam penentuan bobotnya seperti dibawah[15], [16]:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 𝑚 (4)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 . (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan suster jaga, ada beberapa kriteria-kriteria dengan nilai bobot tertentu yang harus dimiliki oleh seorang pelamar. Adapun kriteria-kriteria yang harus dipenuhi yaitu pemahaman terhadap resep obat, pemahaman terhadap  teknologi  yang  digunakan  rumah  sakit,  komunikatif  terhadap  pasien,  independen  (berani  mengambil tindakan terhadap pasien), dependen (mampu melakukan pengambilan sel darah, penyuntikan, pemberian obat dan pemasangan infus).

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Penentuan alternatif suster jaga dapat dijabarkan melalui tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data alternatif Alternatif Keterangan A 1 Poppy R A 2 Mocico A 3 Loecy Budi A 4 Ratih Setyowati A 5 Lolly

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
Alternatif Keterangan A 6 Kei Fortune A 7
Tamara Aldisa
Dalam pemilihan suster jaga harus ada kriteria. Kriteria-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 pemahaman resep obat Benefit C 2 Pemahaman teknologi Benefit C 3 komunikatif Benefit C 4 independen Benefit C 5 dependen Benefit Keterangan kriteria pada tabel 2: pemahaman resep obat : pemahaan terhadap resep obat (dapat membuat resep Obat), Pemahaman teknologi
: pemahaman terhadap teknologi yang digunakan oleh rumah sakit,
Komunikatif :  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  terhadap  pasien  serta  sabar  dalam  menghadapi pasien, Independen : berani mengambil tindakan terhadap apa yang akan dilakukan pada pasien,
Dependen
:  melakukan  pengambilan  sel  darah,  penyuntikan,  pemberian  obat  dan  pemasangan Infus.

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Dalam menganalisa suatu permasalahan mengenai sistem pendukung keputusan, dilakukan secara sistematis dan matematis  dan harus  memiliki  nilai  bobot pada  setiap  kriteria.  Berikut penerapan metode  ROC  [28]–[30]  pada penelitian ini.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.09 𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka Nilai bobot dengan menggunakan metode ROC dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis 𝐶 1 Pemahaman resep obat 0.456 Benefit 𝐶 2 Pemahaman teknologi 0.256 Benefit 𝐶 3 Komunikatif 0.156 Benefit 𝐶 4 Independen 0.09 Benefit C 5 Dependen 0.04 Benefit

## 3.3 Penetapan Rating kecocokan data alternatif dan data kriteria
Dalam melakukan perhitungan menggunakan metode apapun dalam sistem pendukung keputusan dibutuhkan data rating kecocokan dalam setiap alternatif dan kriteria. Berikut nin merupakan data rating kecocokan antara alternatif dan data kriteria.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 1 Memahami Sangat Memahami Sangat Komunikatif Kurang Independen Dependen 𝐴 2 Kurang Memahami Kurang Memahami Komunikatif Kurang Independen Sangat Dependen 𝐴 3 Sangat Memahami Kurang Memahami Sangat Komunikatif Independen Dependen

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 4 Memahami Sangat Memahami Sangat Komunikatif Independen Sangat Dependen 𝐴 5 Memahami Memahami Kurang Komunikatif Sangat Independen Kurang Dependen 𝐴 6 Kurang Memahami Memahami Sangat Komunikatif Sangat Independen Dependen 𝐴 7 Memahami Memahami Komunikatif Kurang Independen Kurang Dependen
Pada tabel 4 masih terdapat kriteria dengan jenis linguistik yaitu C 1 dan C 5 sehingga harus diubah dalam bentuk nilai sesuai dengan tabel 5-8 berikut ini:
Tabel 5. Nilai Bobot C 1 dan C 2 Keterangan Bobot Sangat memahami 3 Memahami 2 Kurang Memahami 1 Tabel 6. Nilai Bobot C 3 Keterangan Bobot Sangat komunikatif 3 Komunikatif 2 Kurang Komunikatif 1 Tabel 7. Nilai Bobot C 4 Keterangan Bobot Sangat Independen 3 Undependen 2 Kurang independen 1 Tabel 8. Nilai Bobot C 5 Keterangan Bobot Sangat dependen 3 Dependen 2 Kurang dependen 1
Setelah mendapatkan nilai bobot pada setiap kriteria bernilai linguistik, berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel 9:
Tabel 9. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria setelah dibobotkan
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 1 2 3 3 1 2
𝐴 2 1 1 2 1 3 𝐴 3 3 1 3 2 2 𝐴 4 2 3 3 2 3
𝐴 5 2 2 1 3 1
𝐴 6 1 2 3 3 2
𝐴 7 2 2 2 1 1
Max 3 3 3 3 3
Min 1 1 1
1 1
Berdasarkan  data  pada  tabel  9,  dapat  ddilihat  infoemasi  mengenai  data  rating  kecocokan  serta  nilai maksimal dan nilai minimum setiap data rating kecocokan antara alternatif dan kriteria. Ketika sudah memperoleh data  pada  tabel  tersebut  yaitu  mengenai  data  rating  kecocokan,  maka  dapat  dilakukan  penerapan  metode perangkingan. Pada penelitian ini, mtode yang digunakan adalah metode SAW. Penjabarannya dapat dilihat pada tabel dibawah :

## 3.4 Penerapan Metode SAW
Selanjutnya penulis melakukan pengujian dengan menggunakan Metode SAW dalam pemeringkatan suster jaga terbaik.
a. Membentuk matriks Keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
𝑋 𝑖𝑗 =
[
2 3 3 1 2 1 1 2 1 3 3 1 3 2 2 2 3 3 2 3 2 2 1 3 1 1 2 3 3 2 2 2 2 1 1]
b. Menghitung matriks ternormalisasi
Untuk  memperoleh  matriks  ternormalisasi,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  formula  matematis  yaitu dengan melakukan pembagian antara nilai dari setiap bobot kriteria dan alternatif. nilai dari rating kecocokan bobot setiap alternatif dan kriteria dengan nilai minimum setiap nilai kriteria. Berikut tahapannya: Untuk kriteria C 1 (pemahaman resep obat: Benefit) 𝑅 11 = 2 3 = 0.6667
𝑅 21 = 1 3 = 0.3333
𝑅 31 = 3 3 = 1.0000
𝑅 41 = 2 3 = 0.6667
𝑅 51 = 2 3 =0.6667
𝑅 61 = 1 3 = 0.3333
𝑅 71 = 2 3 = 0.6667
Untuk kriteria C 2 (Pemahaman teknologi: Benefit) 𝑅 12 = 3 3 = 1.0000
𝑅 22 = 1 3 = 0.3333
𝑅 32 = 1 3 = 0.3333
𝑅 42 = 3 3 = 1.0000
𝑅 52 = 2 3 = 0.6667
𝑅 62 = 2 3 = 0.6667
𝑅 72 = 2 3 = 0.6667
Untuk kriteria C 3 (komunikatif: Benefit) 𝑅 13 = 3 3 = 1.0000
𝑅 23 = 2 3 = 0.6667
𝑅 33 = 3 3 = 1.0000
𝑅 43 = 3 3 = 1.0000
𝑅 53 = 1 3 = 0.3333
𝑅 63 = 3 3 = 1.0000
𝑅 73 = 2 3 = 0.6667 Untuk kriteria C 4 (independen: Benefit)
𝑅 14 = 1 3 = 0.3333
𝑅 24 = 1 3 = 0.3333
𝑅 34 = 2 3 = 0.6667
𝑅 44 = 2 3 = 0.6667
𝑅 54 = 3 3 = 1.0000
𝑅 64 = 3 3 = 1.0000
𝑅 74 = 1 3 = 0.3333 Untuk kriteria C 5 (dependen: Benefit) 𝑅 15 = 2 3 = 0.6667
𝑅 25 = 3 3 = 1.0000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
𝑅 35 = 2 3 = 0.6667
𝑅 45 = 3 3 = 1.0000
𝑅 55 = 1 3 = 0.3333
𝑅 65 = 2 3 = 0.6667
𝑅 75 = 1 3 = 0.3333
Berdasarkan hasil dari perhitungan yang telah diperoleh diatas maka dapat dibentuk tabel nilai matriks ternormalisasi yang dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.6667  1.0000  1.0000  0.3333  0.6667 A 2 0.3333  0.3333  0.6667  0.3333  1.0000 A 3 1.0000  0.3333  1.0000  0.6667  0.6667 A 4 0.6667  1.0000  1.0000  0.6667  1.0000 A 5 0.6667  0.6667  0.3333  1.0000  0.3333 A 6 0.3333  0.6667  1.0000  1.0000  0.6667 A 7
0.6667  0.6667  0.6667  0.3333  0.3333
Setelah memperoleh tabel 10 diatas, maka dapat dilaksanakan tahap selanjutnya yaitu menghitung nilai preferensi.
c. Menghitung nilai preferensi
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pencarian nilai preferensi. Pencarian nilai preferensi dapat dilakukan dengan melakukan formula matematis yaitu dengan melakukan penjumlahan setiap hasil kali antara nilai dari setiap matriks ternormalisasi dengan nilai bobot setiap kriteria.
𝑉 1 = ∑( (0.456 ∗ 0.6667)  + (0.256 ∗ 1.0000)  + (0.156 ∗ 1.0000 )  + (0.09 ∗ 0.3333 )  + (0.04 ∗ 0.6667))  = 0.7727 𝑉 2 = ∑( (0.456 ∗ 0.3333)  + (0.256 ∗ 0.3333)  + (0.156 ∗ 0.6667 )  + (0.09 ∗ 0.3333 )  + (0.04 ∗ 1.0000))  = 0.4113 𝑉 3 = ∑( (0.456 ∗ 1.0000)  + (0.256 ∗ 0.3333)  + (0.156 ∗ 1.0000 )  + (0.09 ∗ 0.6667 )  + (0.04 ∗ 0.6667))  = 0.7840 𝑉 4 = ∑( (0.456 ∗ 0.6667)  + (0.256 ∗ 1.0000)  + (0.156 ∗ 1.0000 )  + (0.09 ∗ 0.6667 )  + (0.04 ∗ 1.0000))  = 0.8160 𝑉 5 = ∑( (0.456 ∗ 0.6667)  + (0.256 ∗ 0.6667)  + (0.156 ∗ 0.3333 )  + (0.09 ∗ 1.0000 )  + (0.04 ∗ 0.3333 ))  =
0.6300 𝑉 6 = ∑( (0.456 ∗ 0.3333)  + (0.256 ∗ 0.6667)  + (0.156 ∗ 1.0000 )  + (0.09 ∗ 1.0000 )  + (0.04 ∗ 0.6667))  = 0.5953 𝑉 7 = ∑( (0.456 ∗ 0.6667)  + (0.256 ∗ 0.6667)  + (0.156 ∗ 0.6667 )  + (0.09 ∗ 0.3333 )  + (0.04 ∗ 0.3333 ))  = 0.6220
Setelah memperoleh hasil perhitungan diatas yaitu menghasilkan nilai preferensi, maka proses perhitungan dihentikan.  Hasil  perhitungan  nilai  preferensi  yang  telah  diperoleh  akan  menghasilkan  suatu  tabel perangkingan. Tabel tersebut merupakan hasil akhir dari proses perhitungan dan menghasilkan nilai mulai dari nilai yang tertinggi hingga nilai terendah dan dijadikan sebagai nilai peringkat dari setiap alternatif.
Tabel 9. Hasil perangkingan setiap alternatif
Alternatif Keterangan N. Utilitas  Peringkat 𝐴 1 Poppy R 0.7727 3 𝐴 2 Mocico 0.4113 7 𝐴 3 Loecy Budi 0.7840 2 𝐴 4 Ratih Setyowati  0.8160 1 𝐴 5 Lolly 0.6300 4 𝐴 6 Kei Fortune 0.5953 6 𝐴 7 Tamara 0.6220 5
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  9  dengan  menggunakan  metode  SAW  menghasilkan  nilai sebesar 0.8160 sebagai alternatif A 4 atas nama Ratih Setyowati sebagai alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa  masalah  mengenai  pengambilan  kesimpulan untuk pemilihan dengan jumlah relatif tinggi akan sulit dilakukan dengan cara manual. Hal ini dikarenakan akan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  hasil  pemilihat  tidak  objektif.  Solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan.  Berdasarkan hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  informasi  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode SAW dapat menyelesaikan permasalahan mengenai pengambilan keputusan dalam pemilihan suster jaga terbaik. Hasil tersebut yaitu menghasilkan nilai sebesar  0.8160 sebagai alternatif A 4 atas nama Ratih Setyowati sebagai alternatif terbaik.

## REFERENCES
[1] I. Nurmala and S. KM, Promosi kesehatan. Airlangga University Press, 2020.
[2] Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) DiStmik Antar Bangsa,” Ikraith-Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2021.
[3] Supiya,  M.  Syahrizal,  and  Sarwandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan  Menerapkan Metode WASPAS Dan Pembobotan Menggunakan Metode ROC Pada Sekolah Menengah Pertama ( SMP ),” vol. 6, no. November, pp. 216–224, 2022.
[4] Z.  Hariansyah,  M.  Syurya  Hidayat,  and  H.  Achmad,  “Analisis  Penerimaan  Pajak  Daerah  dan  Pengaruhnya  Terhadap Belanja Daerah Provinsi Jambi.” Universitas Jambi, 2021.
[5] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, no. 1, pp. 590–597, 2019.
[6] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[7] S. W. Sari and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019, pp. 291–300, 2019.
[8] R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “Implementasi  Metode  Saw  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship Management,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 7, no. 1, pp. 12– 19, 2020.
[9] L. V. Aprilian and M. H. K. Saputra, Belajar cepat metode SAW. Kreatif, 2020.
[10]  A.  Qiyamullailiy,  S.  Nandasari,  and  Y.  Amrozi,  “Perbandingan  Penggunaan  Metode  Saw  Dan  Ahp  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru,” Tek. Eng. Sains J., vol. 4, no. 1, p. 7, 2020.
[11]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[12]  S. Nurlela, A. Akmaludin, S. Handianti, and L. Yusuf, “Penyeleksi Jurusan Terfavorit Pada SMK Sirajul Falah dengan Metode SAW,” 2021.
[13]  R. Panggabean and N. A. Hasibuan, “Penerapan Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[14]  W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[15]  A. Herdiansah, “Sistem Pendukung Keputusan Referensi Pemilihan Tujuan Jurusan Teknik Di Perguruan Tinggi Bagi Siswa Kelas Xii Ipa Mengunakan Metode Ahp,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 19, no. 2, pp. 223–234, 2020.
[16]  Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[17]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  A. V. C. Application, “Android-Based Virtual Class Application Development for Vocational School Internship Students in PT. Esa Cipta Sejahtera,” JICTE (Journal Inf. Comput. Technol. Educ., vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[19]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. …, vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[20]  R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer  Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 25–30, 2021.
[21]  T. Panggabean, Mesran, and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 4, pp. 1667–1673, 2021.
[22]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW (Simple Additive Weighting) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[23]  M.  R.  Hamdan,  A.  Triayudi,  and  A.  Iskandar,  “Komparasi  Metode  Simple  Addtive  Weighting  dan  Weight  Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1543–1550, 2022.
[24]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[25]  W.  Harry,  B.  Lumban,  K.  Y.  Siahaan,  and  J.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Transfer  Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[26]  P. Simanjuntak and R. D. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[27]  M. Walid, B. Satria, and M. Makruf, “Seleksi Karyawan Baru Menggunakan Metode Composite Perfomence Index (CPI ) dan Rank Order Centroid (ROC),” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 663 − 672 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3489
[28]  D.  P.  U.  Samuel  Damanik,  “Implementasi  Metode  ROC  Dan  Waspas  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[29]  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.
[30]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, and M. Mesran, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  Sist.  Komput.  dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.