## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845

## Sistem Pendukung Keputusan Penulis Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Evaluation based on Distance from
Average Solution (EDAS)
Putri Mandarani, Haula Luthfia Ramadhan* , Eva Yulianti, Anna Syahrani
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Padang, Padang Jl. Gajah Mada Jl. Kandis Raya, Kp. Olo, Kec. Nanggalo, Kota Padang, Sumatera Barat, Indonesia Email: 1 pmandarani2@gmail.com, 2,* haulaluthfia3@gmail.com Email Penulis Korespondensi: haulaluthfia3@gmail.com Submitted: 11/07/2022 ; Accepted: 31/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak − CV Jejak Publisher adalah sebuah usaha penerbitan yang aktif mengadakan lomba menulis. Namun, terdapat  sebuah masalah yang terjadi pada proses penilaian yang berjalan selama ini. Masalah tersebut yaitu adanya beberapa peserta yang memperoleh skor akhir bernilai sama yang mengakibatkan juri kesulitan dalam  menentukan urutan pemenang. Oleh karena itu,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  adil  dan  jelas,  dibutuhkan  sebuah  metode  perhitungan  yang  dapat  mendukung keputusan  juri  dalam  menentukan  urutan  pemenang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan dengan  menerapkan metode Rank Order Centroid (ROC) dan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS). ROC digunakan untuk memberikan nilai bobot pada masing-masing kriteria yang telah ditetapkan oleh CV Jejak Publisher,  sedangkan  EDAS  digunakan  untuk  penilaian  dan    perankingan  terhadap  data  para  peserta.  Sistem  ini  memiliki keluaran yaitu peringkat dan skor akhir peserta dari nilai tertinggi sampai terendah. Hasilnya, metode ROC dan EDAS berhasil diterapkan ke dalam sistem, dibuktikan dengan 110 data yang di- input -kan dan seluruhnya berhasil diranking oleh sistem. Rata- rata  nilai  tertinggi  adalah  88,4  dengan  skor  tertinggi  berdasarkan  5  kriteria  penilaian  yaitu  422.  Maka,  sistem  ini  dapat digunakan untuk membantu juri dalam mengambil keputusan pemenang.
Kata Kunci: EDAS; Kriteria; Peserta Lomba; ROC; SPK
Abstract −CV Jejak Publisher is a publishing company who has actively held writing competitions. However, there is a problem that occurs in the assessment process that has been running. The problem is several participants get the same value of the final score which makes it difficult for the jury to determine the order of winners. Therefore, to get a fairer and clearer result, need a calculation method that can support the jury's decision for determining the winners. This study aims to design a decision support system by applying the ROC and EDAS methods. ROC is used to assign a weighted value to each of the criteria set by CV Jejak Publisher, while EDAS is used to assess and rank the data of the participants. This system has output is the rank and final score of the participants from the highest to the lowest score. As a result, the ROC and EDAS methods were successfully applied to the system, as evidenced by 110 input data and all of them were successfully ranked by the system. The highest average score is 88.4 with the highest score based on 5 scoring criteria, namely 422. Thus, this system can be used to assist the jury in making a decision on the winner.
Keywords : EDAS; Criteria; Contest Participants; ROC; DSS

## 1. PENDAHULUAN
CV Jejak Publisher merupakan salah satu  usaha penerbitan yang aktif mengadakan  lomba menulis. Peserta yang ikut    berpartisipasi  dalam  perlombaan  tersebut  berjumlah  ratusan  orang.  Jumlah  peserta  yang  banyak menyebabkan persaingan pada  perlombaan ini semakin ketat. Sehingga diperlukan ketelitian yang ekstra oleh juri saat melakukan penilaian. Adapun kriteria penilaian dilakukan  berdasarkan 5 (lima) kategori, di antaranya yaitu kesesuaian tema, Ejaan Bahasa Indonesia (EBI) dan kerapian penulisan, pemilihan  diksi, isi karya, serta kreatifitas  dalam  bercerita.  Biasanya  akan  dipilih beberapa  orang  pemenang  yang  di  antaranya  terdiri    dari  3 (tiga) juara utama, yaitu juara satu, dua  dan tiga. Namun, terdapat sebuah masalah  dalam proses penilaian yang berjalan selama  ini. Masalah tersebut yaitu adanya beberapa  peserta yang memperoleh skor akhir yang  sama. Hal ini membuat juri kesulitan dalam  menentukan urutan pemenang, terutama jika  permasalahan ini muncul pada kandidat calon  juara utama. Oleh karena itu, untuk mendapatkan  hasil yang lebih adil dan jelas, dibutuhkan sebuah sistem yang menerapkan metode perhitungan yang dapat mendukung keputusan juri dalam  menentukan urutan pemenang, sistem ini dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) [1]. SPK merupakan sistem berbasis komputer, menggunakan data dan metode yang membantu manager dalam mengambil keputusa. Proses yang objektif dapat menghasilkan keputusan yang baik  dengan menggunakan SPK, ditemukan pada beberapa penelitian  sebelumnya  seperti  pemberian  dana  bantuan  bagi  masyarakat  yang  kurang  mampu  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) [2], menentukan kelulusan sidang skripsi dengan metode gabungan AHP-TOPSIS  [3],  menentukan  dosis  obat  pada  anak  dengan  metode forward  chaining [4]  dan  penilaian kompetensi karyawan menggunakan metode AHP [5].
Metode Multiple Criteria Decision Making (MDCM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu, metode ini sudah banyak digunakan secara luas diberbagai ruang lingkup, seperti bidang energi [6], industri [7], manajemen dan matematik [8]. Terdapat banyak jenis metode dari MCDM, pada penelitian ini, metode MCDM yang digunakan adalah metode Rank Order Centroid (ROC) dan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
ROC merupakan metode sederhana yang digunakan untuk memberikan nilai  bobot pada masing-masing kriteria yang digunakan. ROC  dilakukan dengan cara memberikan bobot   pada setiap kriteria sesuai  dengan ranking yang  dinilai  berdasarkan  tingkat  prioritas.  Penelitian  Astiani  dkk  2016  menggabungkan metode  ROC  dengan Oreste pada aplikasi  berbasis mobilie web untuk  SPK tanaman obat  herbal  berbagai  penyakit [9]. Pada tahun 2019,  Handayani  dan  Afriani  menggabungkan  ROC  dengan Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  untuk menentukan Kepala Lingkungan teladan [10][11], kemudian Mesran dkk 2019 menggunakan metode ROC dan Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  untuk  penilaian  kinerja  dosen  komputer  [12]  dan penelitian  selanjutnya  olrh  Muliati,  di  tahun  yang  sama  yaitu  2019,  SPK  penilaian  kinerja  karyawan mengkombinasikan  metode  ROC  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  [13]menyatakan  bahwa  penetapan bobot  dengan  menggunakan  metode  ROC  dinilai  memberikan  kemudahan  atas  dasar  pemberian  bobot  pada kriteria-kriteria  yang  digunakan.  Sementara  itu,  EDAS  digunakan  untuk    penilaian  dan  perankingan.  EDAS pernah  digunakan oleh peneliti sebelumnya untuk  pemilihan  personil dalam industri IT. Hasil  peneilitannya yaitu  metode  EDAS  dapat    disesuaikan  dan  mudah  digunakan  dalam    pemilihan  personil.  Maka  dari  itu, dinyatakan  bahwa metode EDAS merupakan metode  yang efektif, dapat disesuaikan dan mudah  digunakan dalam melakukan penilaian terhadap judul skripsi [14] dan penelitian serta memberi usulan tempat kerja [15], pemilihan personil dan dalam memilih perumahan terbaik [16][17]. Perhitungan EDAS dilakukan  berdasarkan perhitungan jarak dari setiap  nilai alternatif. Perhitungan inilah yang diharapkan dapat memberikan manfaat agar hasil akhir penilaian memiliki jarak sehingga  tidak terjadi lagi kesamaan skor akhir antara  para peserta. Adapun alternatif pada kasus ini  yaitu peserta lomba. Hasil akhir sistem ini  yaitu berupa peringkat dan skor akhir peserta dari  nilai  tertinggi  sampai  terendah.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  mengurangi  permasalahan  dalam  proses penilaian serta  membantu juri dalam mengambil keputusan  pada lomba menulis tingkat nasional di Penerbit CV Jejak Publisher.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian yang bersifat kuantitatif dengan menerapkan Metode ROC dan EDAS pada  proses  penilaian  lomba  menulis  tingkat  nasional  yang  diselenggarakan  oleh  Penerbit  CV  Jejak  Publisher sebagai metode untuk pembobotan nilai dan perankingan. Sedangkan untuk pemogramannya menggunakan bahasa pemograman  PHP  dan database MYSQL.  Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data  kuantitatif, yang mana data kuantitatif merupakan jenis data berupa informasi dalam bentuk angka atau bilangan yang dapat diukur atau dihitung secara langsung. Data yang diperlukan yaitu data nilai peserta lomba menulis tingkat nasional yang diselenggarakan oleh Penerbit CV. Jejak Publisher, kemudian dilanjutkan dengan tahapan yang tertera pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Penelitian

## 2.1 Analisis Kebutuhan Data
Pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan pengguna, seperti data yang peserta dan penilaian. Kemudian data dapat  dimodifikasi, dihapus, ditambah dan dilihat hasilnya, di mana hasil penilaian ialah berupa skor akhir dan ranking  dari peserta lomba. Data diambil  langsung dari  pihak CV Jejak Publisher yang kemudian diolah untuk dapat diimplementasikan ke dalam penelitian ini.

## 2.2 Desain Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perancangan  yang  bertujuan  memberikan  menggambarkan  awal  secara  jelas prosesproses yang ada di dalam sistem.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.3 Implementasi
Kriteria  adalah  data  paling  penting  yang  harus  dipenuhi  dalam  implementasi  metode  ROC.  Setelah  itu,  data diproses  untuk  dilakukan  pembobotan.  Kemudian,  bobot  yang  dihasilkan  akan  diproses  kembali  menggunakan metode EDAS sehingga diperoleh hasil perankingan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3. Sedangkan Gambar 4 dan Gambar 5 memperlihatkan langkah kerja dari masing-masing metode ROC dan EDAS.
Gambar 3. Flowchart Implementasi Metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
Gambar 4. Flowchart Implementasi Metode ROC

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian terhadap implementasi metode   ROC dan EDAS ini dilakukan menggunakan dua cara, yaitu perhitungan manual  dan metode blackbox .  Perhitungan  manual  dilakukan  menggunakan  Microsoft  Excel  untuk  melihat keseuaian hasil dari perhitungan dalam sistem dengan teori perhitungan yang sudah ditetapkan. Sedangkan metode blackbox digunakan untuk  pengujian  terhadap  fungsi-fungsi  yang  ada  di  dalam  sistem.  Sistem  pendukung keputusan dengan  penerapan metode ROC dan EDAS pada lomba menulis tingkat nasional di CV Jejak Publisher dirancang menggunakan bahasa PHP Native serta Xampp sebagai webserver - nya. Perancangan database berisi 5 (lima) buah tabel, yaitu tabel pengguna, peserta, nilai_peserta, kriteria dan hasil. Berikut adalah tampilan untuk halaman dashboard pengguna.
Gambar 6. Tampilan Dashboard Sistem
Pengguna yang berhak mengakses sistem ini ada dua, yaitu admin dan juri. Pada halaman akses admin, terdapat  beberapa menu  yaitu  menu  data  pengguna,  data  kriteria,  data  peserta,  hasil  penilaian  dan  laporan. Sedangkan  pada  halaman  akses  juri,  terdapat  menu  data  nilai  peserta,  proses perankingan,  hasil  penilaian  dan laporan. Penerapan  metode  ROC  pada  sistem  ini terletak pada proses pembobotan  kriteria yang dikelola oleh admin. Pertama, admin perlu  menambahkan  data  kriteria  terlebih    dahulu  sebanyak kriteria  yang  dibutuhkan. Kemudian bobot akan tampil secara otomatis. Pembobotan kriteria dengan metode ROC dilakukan dengan cara 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 .  Untuk menentukan  prioritasnya,  diberikan  aturan yaitu  di mana  nilai tertinggi  merupakan  nilai yang  paling  penting  diantara  nilai  yang lainnya.  Dalam  kasus  ini,  susunan  kriteria berdasarkan prioritasnya yaitu sebagai berikut:
1) Kesesuaian tema
2) EBI (Ejaan Bahasa Indonesia) dan kerapian penulisan
3) Pemilihan diksi
4) Isi karya
5) Kreatifitas dalam bercerita.
Penerapan  metode  ROC  pada  sistem  ini  terletak  pada  proses  pembobotan  kriteria  yang  dikelola  oleh admin.  Pertama,  admin perlu  menambahkan  data  kriteria  terlebih  dahulu  sebanyak  kriteria  yang  dibutuhkan. Kemudian  bobot  akan  tampil  secara  otomatis. Perhitungan  ROC  didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  atau prioritas  dari  kriteria.
Pada kasus ini, kriteria dengan kode K01 adalah kriteria yang paling diprioritaskan, kemudian dilanjutkan dengan kriteria K02, dan  K03 dan seterusnya.
Jika K adalah kriteria Kr 1 ≥ Kr 2 ≥ Kr 3 ≥ ... ≥ Kr n Maka bobot kriteria (W), W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ ... ≥ W n .
Untuk mendapatkan nilai bobot (W) dilakukan langkah sebagai berikut :
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0,457
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 = 0,157
𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0,090

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
𝑊 5 =
0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0,040
Penerapan  metode EDAS  pada  sistem terletak  pada  proses  penilaian  peserta  yang  dilakukan  oleh  juri. Untuk menjalankan fungsi EDAS, sistem terlebih dahulu menampilkan seluruh data peserta  yang sudah dinilai berdasarkan masing-masing kriterianya. Pada penyelesaian berikut ini digunakan sampel data sebanyak 7 (tujuh) data alternatif   dengan masing-masing penilaian kriteria (K). Adapun alternatif yang  disebutkan merupakan pada langkah ini yaitu perwakilan dari entitas peserta lomba.
Tabel 1. Tabel Data Alternatif Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 A001 88 89 88 88 89 A002 88 89 88 86 88 A003 88 88 89 87 87 A004 88 85 87 87 86 A005 85 84 88 83 84 A006 82 85 78 85 85 A007 85 75 80 87 87 Rata-rata 86.2 85 85.4 86.1 86.5
1. Mencari nilai rata-rata alternatif.
Mencari  nilai  rata-rata  alternatif  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  dari  masing-masing  atribut kriteria,lalu dibagi dengan jumlah alternatif. Hasil dari nilai rata-rata alternatif dapat dilihat pada tabel 1. 2. Menghitung rata-rata jarak positif dan negatif.
Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  jarak  positif  dan  negatif  dari  rata-rata.  Untuk  menghitung  jarak  positif (PDA) yaitu dengan cara mengurangkan nilai rata-rata dari tiap-tiap kriteria dengan nilai atribut kriteria alternatif, kemudian dibagi dengan nilai rata-rata kriteria. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Menghitung jarak positif Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 A001 -0.02 -0.05 -0.03 -0.02 -0.03 A002 -0.02 -0.05 -0.03 0.00 -0.02 A003 -0.02 -0.04 -0.04 -0.01 0.00 A004 -0.02 0.00 -0.02 -0.01 0.01 A005 0.01 0.01 -0.03 0.04 0.03 A006 0.05 0.00 0.09 0.01 0.02 A007 0.01 0.12 0.06 -0.01 0.00
Untuk  menghitung  rata-rata  jarak  negatif  (NDA)  merupakan  kebalikan  dari  proses  sebelumnya,  yaitu dengan cara mengurangkan nilai atribut kriteria alternatif dengan nilai rata- rata kriteria, kemudian dibagi lagi dengan rata-rata kriteria. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Menghitung jarak negatif.
Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 A001 0.02 0.05 0.03 0.02 0.03 A002 0.02 0.05 0.03 0.00 0.02 A003 0.02 0.04 0.04 0.01 0.00 A004 0.02 0.00 0.02 0.01 -0.01 A005 -0.01 -0.01 0.03 -0.04 -0.03 A006 -0.05 0.00 -0.09 -0.01 -0.02 A007 -0.01 -0.12 -0.06 0.01 0.00
3. Penilaian jarak bobot positif dan negatif. Langkah selanjutnya yaitu melakukan penilaian terhadap jarak positif (SP)  dan negatif  (SN)  untuk  bobot  atribut.  SP  dan SN  digunakan  untuk  menentukan  nilai PDA  tertimbang dan  NDA  tertimbang         dari    masing-masing    alternatif. Untuk              mencari nilai SP yaitu  dengan cara mengalikan nilai  PDA  dengan  nilai  bobot  yang  telah  dihasilkan  melalui  metode  ROC  sebelumnya.  Sedangkan  untuk mencari nilai SN sama seperti langkah pada SP yaitu dengan cara mengalikan nilai NDA dengan nilai bobot yang telah dihasilkan melalui metode ROC sebelumnya. Kemudian, nilai SP maupun nilai SN dari masing- masing alternatif dijumlahkan sehingga menghasilkan jumlah yang nantinya akan diseleksi nilai tertingginya.
Tabel 4. Tabel Penilaian jarak bobot positif
Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 Max A001 -0.009 -0.012 -0.005 -0.002 -0.001 -0.029

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 Max A002 -0.009 -0.012 -0.005 0.000 -0.001 -0.027 A003 -0.009 -0.009 -0.007 -0.001 0.000 -0.026 A004 -0.009 0.000 -0.003 -0.001 0.000 -0.013 A005 0.007 0.003 -0.005 0.003 0.001 0.010 A006 0.023 0.000 0.014 0.001 0.001 0.039 A007 0.007 0.031 0.010 -0.001 0.000 0.047 Tabel 5. Tabel Penilaian jarak bobot negatif Alterntif K1 K2 K3 K4 K5 Max A001 0.009 0.012 0.005 0.002 0.001 0.029 A002 0.009 0.012 0.005 0.000 0.001 0.027 A003 0.009 0.009 0.007 0.001 0.000 0.026 A004 0.009 0.000 0.003 0.001 0.000 0.013 A005 -0.007 -0.003 0.005 -0.003 -0.001 -0.010 A006 -0.023 0.000 -0.014 -0.001 -0.001 -0.039 A007 -0.007 -0.031 -0.010 0.001 0.000 -0.047
4. Normalisasi Bobot Jarak Positif dan Negatif.
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi  bobot  jarak  positif  (NSP)  dan negatif  (NSN)  untuk mempertimbangkan bobot atribut dari PDA dan NDA. Untuk menghitung NSP yaitu dengan cara membagi nilai jumlah PDA masing- masing alternatif dengan jumlah nilai tertinggi dari keseluruhan alternatif.
Tabel 6. Tabel Normalisasi nilai jarak  bobot positif.
Alternatif Nilai A001 -0.62887 A002 -0.57402 A003 -0.56105 A004 -0.27332 A005 0.205708 A006 0.831556 A007 1
Untuk  mencari  nilai  NSN  sama seperti langkah pada NSP yaitu dengan cara membagi nilai jumlah NDA masing- masing alternatif dengan jumlah nilai tertinggi dari keseluruhan alternatif.
Tabel 7. Tabel Normalisasi nilai jarak bobot negatif.
Alternatif Nilai A001 1 A002 -0.831556 A003 0.205708 A004 -0.27332 A005 -0.56105 A006 -0.57402 A007 -0.62887
5. Penentuan Skor Akhir
Penentuan skor akhir (AS) dilakukan dengan cara menjumlahkan nilai  NSP dan NSN lalu dikali dengan 0.5. 6. Perankingan
Tahap yang terakhir adalah perangkingan nilai skor penilaian dari nilai yang tertinggi hingga yang terendah.
Tabel 8. Tabel Hasil dan perankingan Alternatif Nilai Akhir Ranking A001 0.185563121 1 A002 0.16937725 2 A003 0.165550998 3 A004 0.080648474 4 A005 -0.060698804 5 A006 -0.245368906 6 A007 -0.295072134 7
Hasil penerapan metode EDAS dalam   sistem dapat dilihat pada Gambar 7.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
Gambar 7. Hasil Perankingan
Berdasarkan pengujian yang dilakukan,  dinyatakan  bahwa hasil perhitungan  dalam  sistem sudah  sama dengan hasil yang telah dihitung secara manual. Sehingga dapat dikatakan bahwa sistem yang telah dibuat sudah sesuai dengan teori ROC dan EDAS. Dapat diperhatikan pada Tabel 9 dan gambar 8, di mana telah dihasilkan bahwa alternatif A001 dengan nama peserta Agus Nurjaman memiliki skor akhir tertinggi dan menjadi peringkat 1, disusul oleh A002 dengan nama peserta Desty Dasril sebagai peringkat 2 dan seterusnya. Kemudian, di- input - kan 110 data ke  dalam  sistem dan seluruhnya berhasil diolah oleh  sistem  dan  menghasilkan skor yang sesuai dengan yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  serta  analisis yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini,  maka  disimpulkan  bahwa penerapan  metode  ROC  dan  EDAS  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pada  proses  penilaian  lomba  menulis tingkat  nasional  di  CV  Jejak  Publisher  berhasil  dibuat.  Dalam  sistem  ini,  ROC  berperan  penting  dalam membedakan nilai bobot tiap kriteria berdasarkan tingkat prioritasnya. Sementara itu, perhitungan yang       dilakukan oleh  EDAS  dapat  menghasilkan  nilai  akhir  yang  berbeda-beda  dari  setiap  peserta.  Sehingga,  sistem  dapat menghasilkan   ranking  terhadap  110  data  peserta  yang  telah  di- input -kan.  Maka,  sistem  ini  diharapkan  dapat digunakan untuk membantu juri dalam mengambil keputusan pemenang. Untuk penelitian selanjutnya disarankan melakukan  percobaan  menggunakan  metode  lain  selain  EDAS  yang  mendukung  proses  perankingan,  seperti ARAS, WASPAS, COPRAS, dll.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode \& Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] H. A. Septilia and S. Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Metode AHP,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[3] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Decision  Support  System  for  Thesis  Graduation Recommendation  Using  AHP-TOPSIS  Method,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[4] U. Mawaddah and M. Fauzi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN DOSIS OBAT PADA  ANAK  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING  (Studi  Kasus  Di  Klinik  Dokter  Umum Karanggayam  -  Srengat),” Antivirus    J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–10,  2018,  doi: 10.35457/antivirus.v12i1.440.
[5] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y.  Yuminah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP  untuk  Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[6] A.  Kumar et  al. ,  “A  review  of  multi  criteria  decision  making  (MCDM)  towards  sustainable  renewable  energy development,” Renew.  Sustain.  Energy  Rev. ,  vol.  69,  no.  June  2016,  pp.  596–609,  2017,  doi: 10.1016/j.rser.2016.11.191.
[7] D. Sabaei, J. Erkoyuncu, and R. Roy, “A review of multi-criteria decision making methods for enhanced maintenance delivery,” Procedia CIRP , vol. 37, pp. 30–35, 2015, doi: 10.1016/j.procir.2015.08.086.
[8] R. G. García-Cáceres, Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis – Matching (SMAA-M) , vol. 7. 2020.
[9] N. Astiani, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Tanaman Obat Herbal Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web,” J. Inform. , vol. 12, no. 2, 2016, doi: 10.21460/inf.2016.122.486.
[10] L.  Handayani,  M.  Syahrizal,  and  K.  Tampubolon,  “Pemilihan  Kepling  Teladan  Menerapkan  Metode  Rank  Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1638.
[11] M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 813, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.88.
[12] M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 686 − 694 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1845
Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus: STMIK  Budi  Darma),” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  822,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.
[13] M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 366, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[14] P.  Fitriani  and  T.  S.  Alasi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  WASPAS,  COPRAS,  dan  EDAS: Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1051–1061, 2020.
[15] D. M. Midyanti, R. Hidyati, S. Bahri, and U. T. Pontianak, “Rumah Di Kota Pontianak,” vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[16] M. K. Ghorabaee et al. , “Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS),” Inform. , vol. 26, no. September, pp. 435–451, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.
[17] R. Safitri and I. Firdaus, “SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS (Studi Kasus: Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang),” J. Inf. Komput. Log. , vol. 1, no. 4, 2020.