## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Seleksi Pemilihan Staff Account Receivable dengan Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Kombinasi Metode WASPAS dan ROC
Naufal Rifqi, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 25/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− Staff  Account  Receivable  yang  sesuai  harus  memenuhi  syarat,  memiliki  keterampilan,  dan  memperlihatkan  sifat yang cocok dengan tugas dan tanggung jawab yang terkait dengan manajemen piutang. Kesalahan dalam pemilihan staf dapat berpotensi menciptakan permasalahan dalam pengelolaan piutang, mengakibatkan keterlambatan dalam pengumpulan dana, serta  menimbulkan  risiko  kerugian  yang  lebih  besar  bagi  perusahaan.  Karena  itulah,  seleksi  dan  pemilihan  Staff  Account Receivable yang berkualitas adalah faktor yang sangat kunci dalam mencapai kinerja keuangan yang optimal. Seleksi dalam pemilihan  staff  Account  Receivable  memiliki  beberapa  kriteria  yaitu  Pendidikan,  Pengalaman,  Kemampuan  Teknis, Kemampuan Komunikasi dan Kemampuan Negosiasi. Di tengah lingkungan bisnis yang semakin rumit dan persaingan yang ketat, penggunaan sistem pendukung keputusan (SPK) menjadi lebih relevan untuk membantu dalam proses seleksi karyawan yang  optimal,  mengingat  pentingnya  objektivitas  dan  keakuratan  dalam  proses  seleksi  dengan  menerapkan  metode  ROC ( Rank  Order  Centroid )  dan  WASPAS  ( Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesement )  yang  dimanfaatkan  untuk memberikan nilai bobot pada kriteria seleksi, sementara  WASPAS digunakan untuk memverifikasi hasil keputusan seleksi. Sehingga  Staff  Account  Receivable  terbaik  yang  terpilih  yaitu  pada  alternatif  A5  dengan  nilai  tertinggi  sebesar  3.8354 sebagai peringkat pertama.
Kata Kunci : SPK; ROC; WASPAS; Staff; Account Receivable
Abstract− Appropriate  Account  Receivable  staff  must  be  qualified,  have  skills,  and  exhibit  traits  that  are  suitable  for  the duties and responsibilities associated with receivables management. Errors in staff selection can potentially create problems in the management of receivables, result in delays in the collection of funds, and pose a greater risk of loss to the company. Therefore,  the  selection  and  selection  of  qualified  Account  Receivable  Staff  is  a  very  key  factor  in  achieving  optimal financial  performance.  Selection  in  the  selection  of  Account  Receivable  staff  has  several  criteria,  namely  Education, Experience,  Technical  Skills,  Communication  Skills  and  Negotiation  Skills.  In  the  midst  of  an  increasingly  complicated business environment and intense competition, the use of decision support systems (SPK) is becoming more relevant to assist in  the  optimal  employee  selection  process,  given  the  importance  of  objectivity  and  accuracy  in  the  selection  process  by applying the ROC (Rank Order  Centroid) and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assesement)  methods which are  utilized  to  provide  weight  values  to  the  selection  criteria,  while  WASPAS  is  used  to  verify  the  results  of  the  selection decision.  So  that  the  best  Account  Receivable  Staff  selected  is  alternative  A5  with  the  highest  value  of  3.8354  as  the  first rank.
Keywords : DSS; ROC; WASPAS; Mobile Camera

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era bisnis yang terus berubah dan berkembang, manajemen keuangan yang efektif telah menjadi inti dari kesuksesan  perusahaan.  Staff  Account  Receivable  memiliki  keterlibatan  yang  erat  dengan  berbagai  pihak, termasuk  pelanggan,  tim  penjualan,  departemen  penagihan,  dan  manajemen  keuangan.  Tugas  utama  mereka adalah  memastikan  bahwa  data  transaksi  keuangan  yang  terkait  dengan  piutang  dan  tagihan  pelanggan  selalu tetap  akurat  dan  tersusun  dengan  cermat.  Di  samping  itu,  peran  mereka  juga  mencakup  penyusunan  berbagai laporan keuangan yang berkaitan dengan piutang, termasuk laporan usia piutang, estimasi kerugian piutang, serta evaluasi  kinerja  departemen  Account  Receivable.  Pengelolaan  piutang  atau  Account  Receivable  merupakan elemen  kunci  dalam  siklus  keuangan  suatu  perusahaan.  Dalam  kerangka  ini,  departemen  Account  Receivable memiliki  tanggung  jawab  utama  dalam  mengelola  dan  mengumpulkan  piutang  perusahaan,  yang  melibatkan interaksi  dengan  pelanggan  atau  mitra  bisnis  yang  memiliki  kewajiban  keuangan  tertunda[1].  Prestasi  yang dicapai  oleh  departemen  ini  memiliki  dampak  signifikan  pada  tingkat  likuiditas  dan  kesehatan  finansial keseluruhan perusahaan.
Seleksi dan penentuan Staff Account Receivable yang memiliki kualitas unggul adalah tahap awal yang sangat penting dalam mencapai efisiensi departemen ini. Staff Account Receivable yang sesuai harus memenuhi syarat,  memiliki  keterampilan,  dan  memperlihatkan  sifat  yang  cocok  dengan  tugas  dan  tanggung  jawab  yang terkait  dengan  manajemen  piutang[2].  Kesalahan  dalam  pemilihan  staf  dapat  berpotensi  menciptakan permasalahan  dalam  pengelolaan  piutang,  mengakibatkan  keterlambatan  dalam  pengumpulan  dana,  serta menimbulkan  risiko  kerugian  yang  lebih  besar  bagi  perusahaan.  Karena  itulah,  seleksi  dan  pemilihan  Staff Account  Receivable  yang  berkualitas  adalah  faktor  yang  sangat  kunci  dalam  mencapai  kinerja  keuangan  yang optimal.  Seleksi  dalam  pemilihan  staff  Account  Receivable  memiliki  beberapa  kriteria  yaitu  Pendidikan, Pengalaman, Kemampuan Teknis, Kemampuan Komunikasi dan Kemampuan Negosiasi.  Di tengah lingkungan bisnis yang semakin rumit dan persaingan yang ketat, penggunaan sistem pendukung keputusan (SPK) menjadi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
lebih relevan untuk membantu dalam proses seleksi karyawan yang optimal, mengingat pentingnya objektivitas dan keakuratan dalam proses seleksi.
Dalam  situasi  ini,  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  menjadi  semakin  penting  karena  memiliki kemungkinan  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  mutu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan menyediakan informasi yang lebih tepat serta solusi yang lebih optimal. Dengan perkembangan teknologi yang berkelanjutan, SPK menjadi semakin maju dan mampu memberikan keuntungan yang substansial bagi organisasi dalam menghadapi berbagai tantangan dalam pengambilan keputusan yang beragam dan rumit. Dua pendekatan yang  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  proses  seleksi  Staff  Account  Receivable  dan  meningkatkan ketepatan serta objektivitas dalam pengambilan keputusan adalah metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assesement ) dan ROC ( Rank Order Centroid ). ROC dimanfaatkan untuk memberikan nilai bobot pada kriteria seleksi, sementara WASPAS digunakan untuk memverifikasi hasil keputusan seleksi[3]–[6].
Mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  metode  serupa  yang  telah  diterapkan sebelumnya dan dijadikan sebagai rujukan dalam penelitian ini, penelitian yang telah dilaksanakan oleh menjadi dasar  referensi.  Penelitian  oleh  Anwar  dkk  tahun  2023  meneliti  dalam  pemilihan  pimpinan  perusahaan  dengan metode WASPAS menghasilkan alternatif terbaik untuk dipilih dengan nilai tertinggi yaitu 2.3732[7]. Penelitian oleh mahdi dkk tahun 2023 meneliti dalam pengangkatan karyawan kontrak dengan metode WASPAS dan ROC menghasilkan alternatif terbaik untuk dipilih dengan nilai tertinggi yaitu 0.982[8]. Penelitian oleh Agus Iskandar tahun  2023  meneliti  dalam  pemilihan  Grapihic  Designer  dengan  metode  WASPAS  dan  ROC  menghasilkan alternatif  terbaik  untuk  dipilih  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  0.9424[9].  Penelitian  oleh  Soleha  dkk  tahun  2023 meneliti  dalam  pemilihan  Waitress  Resto  Akul  dengan  metode  WASPAS  dan  ROC  menghasilkan  alternatif terbaik untuk dipilih dengan nilai tertinggi yaitu 0.9341[10]. Penelitian oleh Wahyuni dkk tahun 2023 meneliti dalam  rekomendasi  barbershop  terbaik  dengan  metode  WASPAS  dan  ROC  menghasilkan  alternatif  terbaik untuk dipilih dengan nilai tertinggi yaitu 0.9815[11].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  diberikan  oleh  peneliti,  perlu  ditekankan  pentingnya  penelitian  ini dalam memberikan kontribusi bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam proses seleksi Staff  Account  Receivable. Penelitian ini bertujuan  untuk  memperkenalkan  konsep dan  metodologi penggunaan sistem pendukung  keputusan  dengan  menggabungkan  metode WASPAS dan  ROC dalam  konteks seleksi Staff Account  Receivable.  Kombinasi  kedua  metode  tersebut  diharapkan  mampu  menghasilkan  solusi  seleksi  yang lebih akurat, objektif, dan efisien, yang pada akhirnya dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi calon karyawan  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  departemen  Account  Receivable.  Dengan  demikian,  hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat praktis dalam meningkatkan proses seleksi, meningkatkan produktivitas, dan memberikan kontribusi positif terhadap kesejahteraan finansial perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Rangkaian  tahapan  penelitian  gambar  1  tersebut  membantu  memandu  proses  penelitian  dengan  tujuan  untuk mengatasi  permasalahan  yang  ada  dan  menghasilkan  laporan  penelitian  yang  menyajikan  hasil  temuan.  Proses penelitian ini mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Analisis Permasalahan
Langkah  pertama  adalah  menganalisis  permasalahan  dengan  tujuan  mengembangkan  strategi  penyelesaian masalah yang sesuai dengan konteks penelitian.
Mulai Analisis Permasalahan Pengumpulan Data Studi Literatur Dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m) 4. Menentukan Tingkat Prioritas (i) Penerapan Metode WASPAS 1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal 3. Menghitung nilai Qi Pembuatan Laporan Penelitian
Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  untuk  menjadi  referensi  penting  dalam  penelitian,  membantu  mendukung  temuan  dan hasil penelitian.
3. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mendalami pemahaman tentang obyek penelitian dan mencari referensi yang mendukung proses penelitian.
4. Analisa Penerapan Metode
Pada  tahap  ini,  metode  yang  diterapkan  dalam  proses  seleksi  Staff  Account  Receivable  dievaluasi.  Hal  ini mencakup penentuan nilai bobot menggunakan  metode ROC dan peringkat alternatif  menggunakan  metode WASPAS.
5. Laporan Peneltian
Langkah  akhir  adalah  menyusun  laporan  penelitian  untuk  mendokumentasikan  hasil  dan  temuan  dari penelitian yang telah dilakukan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang dibuat dan dikembangkan untuk memberikan bantuan  dalam  pengambilan  keputusan,  baik  di  dalam  berbagai  level  organisasi  maupun  dalam  kerangka pengambilan  keputusan  individu.  SPK  mengandalkan  teknologi  informasi,  pengolahan  data,  dan  model matematika  atau  statistik  untuk  memberikan  panduan  serta  rekomendasi  yang  lebih  optimal  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Fungsinya  adalah  memudahkan  dan  melancarkan  proses  pengambilan  keputusan, dengan penekanan bahwa SPK tidak bertujuan untuk menggantikan peran manusia dalam mengambil keputusan, melainkan  untuk  membantu  manusia  dalam  merumuskan  keputusan  yang  lebih  efektif.  SPK  berperan  dalam menyediakan informasi yang relevan, mengorganisir data, serta menghasilkan beragam alternatif keputusan yang bisa dipertimbangkan[12]–[17].

## 2.3 Metode ROC
ROC  adalah  suatu  metode  perhitungan  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  kepentingan  atau  bobot eliminasi bagi berbagai kriteria. Dalam rangka menghasilkan keputusan yang akurat, diperlukan penentuan bobot yang  ideal  untuk  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pendekatan  ROC  secara  khusus  memfokuskan  pada penilaian prioritas kriteria yang dianggap paling utama. Dalam konteks penelitian ini, bobot untuk setiap kriteria telah  dihasilkan  menggunakan  metode  ROC[19]–[21].  Berikut  adalah  tahap-tahap  perhitungannya  yang  dapat dirinci lebih lanjut[22]–[25]:
(1)
Proses mendapatkan nilai bobot (W) dengan rumus berikut:
∑ ( )
(2)

## 2.4 Metode WASPAS
WASPAS adalah suatu metode yang digunakan dengan tujuan untuk mengurangi kesalahan dalam mencari hasil terbaik  dan  terburuk  dalam  rangka  memperoleh  nilai  yang  paling  optimal.  Metode  WASPAS  berupaya menentukan  prioritas  dari  berbagai  alternatif  dengan  mempertimbangkan  nilai  bobot  yang  diberikan.  Metode WASPAS mencari kombinasi kriteria yang paling optimal berdasarkan dua kriteria utama. WASPAS merupakan salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengidentifikasi  prioritas  yang sesuai  dengan  menggunakan  proses  pembobotan.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  perhitungan  yang diterapkan dalam metode WASPAS[26]–[30]:
1. Membuat matrix keputusan
[ ] (3) 2. Melakukan normalisasi
Kriteria Benefit
(4)
Kriteria Cost
(5)
3. Menghitung nilai Qi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
∑ ∐ (6)

## 2.5 Staff Account Receivable
Staff  Account  Receivable  sebagai  profesional  di  divisi  keuangan,  memegang  tanggung  jawab  utama  dalam mengelola  serta  mengawasi  seluruh  aspek  yang  berkaitan  dengan  piutang  perusahaan.  Tugas  inti  mereka melibatkan  upaya  memastikan  bahwa  semua  tagihan  yang  harus  dibayar  oleh  pelanggan  atau  mitra  bisnis disetorkan  tepat  waktu.  Selain  itu,  mereka  juga  memiliki  peran  kunci  dalam  mengawasi,  mengumpulkan,  dan merinci  setiap  pembayaran  yang  berasal  dari  pelanggan,  serta  menangani  situasi-situasi  yang  mungkin mengakibatkan  keterlambatan  pembayaran.  Dalam  beberapa  organisasi,  posisi  ini  mungkin  dikenal  sebagai Accounts Receivable Specialist atau Credit and Collections Specialist. Staff Account Receivable menjalin kerja sama  yang  erat  dengan  berbagai  pihak,  termasuk  pelanggan,  tim  penjualan,  departemen  penagihan,  dan manajemen  keuangan.  Mereka  memiliki  tanggung  jawab  penting  untuk  memastikan  bahwa  data  transaksi keuangan  yang  berkaitan  dengan  piutang  dan  tagihan  pelanggan  selalu  tetap  akurat  dan  terdokumentasikan dengan cermat. Selain itu, mereka juga terlibat dalam penyusunan laporan keuangan yang terkait dengan piutang, mencakup  laporan  usia  piutang,  perkiraan  kerugian  piutang,  dan  evaluasi  kinerja  departemen  Account Receivable[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Dalam  rangka  proses  seleksi  Staff  Account  Receivable,  perusahaan  memiliki  kesempatan  untuk  mendapatkan Staff  Account  Receivable  yang  memiliki  kualitas  terbaik.  Dalam  upaya  untuk  memastikan  bahwa  hasil  yang dihasilkan  akurat  dan  dapat  diandalkan,  peneliti  mengadopsi  metode  WASPAS  untuk  merumuskan  alternatif yang  paling  optimal,  dan  metode  ROC  digunakan  untuk  menentukan  bobot  yang  sesuai.  Data  yang  diperlukan untuk  analisis  terdiri  dari  informasi  mengenai  7  calon  Staff  Account  Receivable,  yang  dapat  ditemukan  dalam Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Calon Staff Account Receivable Alternatif Nama A1 Adira Amalia A2 Dilla Syakillah A3 Anara Putri A4 Kayla Ramadhani A5 Miranda Febrianty A6 Winara Wulandari A7 Juliani Restu

## 3.2 Kriteria
Dalam  proses  seleksi  Staff  Account  Receivable,  data  pendukung  menjadi  komponen  penting  yang  mencakup informasi mengenai alternatif, kriteria, dan bobot. Penelitian ini memanfaatkan 5 kriteria yang dijelaskan secara rinci dalam Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Pendidikan Benefit C2 Pengalaman Benefit C3 Kemampuan Teknis Benefit C4 Kemampuan Komunikasi  Benefit C5 Kemampuan Negosiasi Benefit Keterangan dari data kriteria yaitu sebagai berikut Pendidikan : gelar sarjana di bidang akuntansi, keuangan, atau bisnis terkait. Pengalaman : pengalaman kerja di departemen Account Receivable atau bidang terkait. Kemampuan Teknis : kemampuan dalam penggunaan perangkat lunak akuntansi dan perangkat lunak terkait.
Kemampuan Komunikasi  : kemampuan komunikasi yang baik, termasuk kemampuan berbicara dan menulis. Kemampuan Negosiasi : kemampuan untuk bernegosiasi dengan pelanggan yang berhutang.

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Dalam  upaya  untuk  menghitung  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  dalam  proses  seleksi  Staff  Account Receivable, metode ROC diterapkan sesuai dengan prosedur berikut ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  ROC,  hasilnya  adalah  nilai  bobot  pada  tabel  3, sebagai berikut:
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pendidikan 0.4567  Benefit C2 Pengalaman 0.2567  Benefit C3 Kemampuan Teknis 0.1567  Benefit C4 Kemampuan Komunikasi 0.09 Benefit C5 Kemampuan Negosiasi 0.04 Benefit
Berikut  merupakan  data  yang  diperlukan  untuk  analisis  terdiri  dari  informasi  mengenai  7  calon  Staff Account Receivable, yang dapat ditemukan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Data Calon Staff Account Receivable Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Adira Amalia Iya 4 Sangat Baik  Cukup Baik  Sangat Baik Dilla Syakillah Iya 3 Baik Baik Baik Anara Putri Tidak 1 Baik Sangat Baik  Cukup Baik Kayla Ramadhani Iya 3 Sangat Baik  Cukup Baik Baik Miranda Febrianty  Tidak 2 Baik Cukup Baik Baik Winara Wulandari  Tidak 2 Cukup Baik  Sangat Baik  Cukup Baik Juliani Restu Iya 4 Sangat Baik Baik Baik
Dalam  konteks  kriteria  yang  digunakan  dalam  seleksi  Staff  Account  Receivable,  terdapat  kebutuhan untuk  menyusun dua tabel pembobotan  untuk  C1, C3, C4, dan C5,  yang dapat dilihat pada tabel  5 dan tabel 6 berikut:
Tabel 5. Pembobotan C1 Keterangan Nilai Iya 2 Tidak 1 Tabel 6. Pembobotan C3 hingga C5 Keterangan Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1
Data  rating  kecocokan  yang  diperoleh  setelah  mencocokan  data  dari  informasi  mengenai  7  calon  Staff Account Receivable dengan tabel pembobotan maka diperoleh tabel 7 berikut:
Tabel 7. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5
A1 2 4
4 2 4 A2 2 3 3
3 3
A3 1 1 3 4 2
A4 2 3 4 2 3
A5 1 2 3 2 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 127-135 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4619
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A6 1 2 2 4 2 A7 2 4 4 3 3 Max 2 4 4 4 4 Min 1 1 2 2 2

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Penerapan metode WASPAS digunakan dengan tujuan memperoleh perangkingan, langkah perhitungan metode WASPAS sebagai berikut : 1. Matriks keputusan awal
X ij =
[ ]
2. Melakukan normalisasi terhadap matrik X ij
Dalam  proses  normalisasi  matriks  keputusan,  penggunaan  Persamaan  4  dipilih  karena  semua  jenis  kriteria dalam penelitian memiliki sifat benefit, dan perhitungannya dapat dilihat dalam perhitian di bawah ini. C1
Normalisasi berlanjut hingga mencapai perhitungan kriteria C5, yang pada akhirnya akan menghasilkan tabel 8 yang merupakan matriks yang sudah ternormalisasi seperti yang terlihat berikut ini.
Tabel 8. Data Nilai Matrik Ternormalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1.00000  1.00000  1.00000  0.50000  1.00000 A2 1.00000  0.75000  0.75000  0.75000  0.75000 A3 0.50000  0.25000  0.75000  1.00000  0.50000 A4 1.00000  0.75000  1.00000  0.50000  0.75000 A5 0.50000  0.50000  0.75000  0.50000  0.75000 A6 0.50000  0.50000  0.50000  1.00000  0.50000 A7 1.00000  1.00000  1.00000  0.75000  0.75000
3. Mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot
(    ∑( )       ∏( ))
∑                                                        ∏

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 127-135 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4619
(    ∑( )
∏( )) ∑                                                        ∏
(    ∑( ) ∏( )) ∑                                                        ∏ (    ∑( ) ∏( )) ∑                                                        ∏ (    ∑( ) ∏( )) ∑                                                        ∏ (    ∑( ) ∏( )) ∑                                                        ∏
(    ∑( )       ∏( )) ∑                                                        ∏
Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  didapatkan  data  peringkat  untuk  7  alternatif  calon  Staff  Account  Receivable seperti yang ditunjukkan pada tabel 9 berikut:
Table 9. Data Perangkingan Alternatif Nama Nilai Rank A1 Adira Amalia 0.94726 2 A2 Dilla Syakillah 0.85973 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 127-135 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4619
Alternatif Nama Nilai Rank A3 Anara Putri 0.49733 7 A4 Kayla Ramadhani 0.87175 3 A5 Miranda Febrianty  0.54534 5 A6 Winara Wulandari  0.53859 6 A7 Juliani Restu 0.96540 1
Hasil  dari  penelitian  ini,  yang  melibatkan  metode  ROC  dan  WASPAS,  menunjukkan  bahwa  alternatif terbaik  untuk  peran  Staff  Account  Receivable  adalah  Juliani  Restu,  yang  terdapat  pada  alternatif  A7.  Juliani Restu  memiliki  nilai  tertinggi  sebesar  0.96540,  sehingga  dia  menduduki  peringkat  pertama  dan  dipilih  sebagai Staff Account Receivable yang paling sesuai untuk peran tersebut, sebagaimana tercantum dalam Tabel 10.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dijelaskan, dapat disimpulkan bahwa metode ROC dan WASPAS dapat diterapkan  untuk  menghitung  bobot  dan  menilai  peringkat  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  seperti Pendidikan, Pengalaman, Kemampuan Teknis, Kemampuan Komunikasi, dan Kemampuan Negosiasi. Hasil dari penelitian  menunjukkan  bahwa  Juliani  Restu,  yang  termasuk  dalam  alternatif  A7,  mendapatkan  peringkat tertinggi  dengan  nilai  sebesar  0.96540  dan  dipilih  sebagai  Staff  Account  Receivable  yang  paling  cocok  untuk peran  tersebut.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  yang  nyata  dengan meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  seleksi,  meningkatkan  produktivitas,  dan  memberikan  kontribusi  positif terhadap kesejahteraan finansial perusahaan.

## REFERENCES
[1]  C.  N.  Listyaviana,  “Laporan  Magang  Pada  Bagian  Account  Receivable  Di  PT  Bangun  Jaya  Mandiri (Qhomemart) Yogyakarta.” STIE YKPN, 2021.
[2]  M.  P.  Lesmono,  U.  F.  Bascha,  and  D.  Y.  Reindrawati,  “HAMBATAN  PADA  PROSES  PENAGIHAN PIUTANG  YANG  DILAKUKAN  OLEH  ACCOUNT  RECEIVABLE  DI  HOTEL  FAIRFIELD  BY MARRIOTT  SURABAYA,”  in PROSIDING  SEMINAR  NASIONAL  BISNIS  TERAPAN  DAN HUMANIORA (SNIBITH 2021) , 2020, p. 95.
[3]  A. Iskandar,  “Penyeleksian Penerimaan Teleservice  Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan  ROC,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  548–557,  2023,  doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6069.
[4]  N.  K.  Daulay,  “Penarapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan Hubungan  Kerja,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  196–201,  2021,  doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[5]  M. M. Roc-saw, J. Hutahaean, N. Mulyani, Z. Azhar, and A. K. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supervisor Karyawan Dengan,” vol. 9, no. 3, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4137.
[6]  S.  N.  Alam,  H.  Haipon,  S.  Ningtyas,  S.  Saludin,  and  K.  Kraugusteeliana,  “Penerapan  Metode  WASPAS dalam Pemilihan Handphone  Gaming Terbaik,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  405–411, 2023.
[7]  B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan Pimpinan  Perusahaan,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  138–144,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.
[8]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[9]  A. Iskandar, “Penerapan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC Pada Pemilihan Graphic Designer,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 6, pp. 404–411, 2023.
[10]  P.  A.  Soleha,  R.  T.  Aldisa,  and  M.  A.  Abdullah,  “Pemilihan  Waitress  Resto  Akul  Terbaik  Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 903–913, 2023.
[11]  W.  Wahyuni,  S.  Lailiyah,  and  R.  Andrea,  “Penerapan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) dengan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Rekomendasi Barbershop Terbaik,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 4, pp. 1943–1951, 2023.
[12]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Perbandingan  Metode  Preference  Selection  Index  dan  Kombinasi Preference  Selection  Index  dan  TOPSIS  dalam  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Hotel,” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[13]  A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit,” J.  Comput.  Syst.  Informatics  … ,  vol.  4,  no.  1,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[14]  H.  Ekawati  and  Y.  Yunita,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  dalam  Rekomendasi  Platform  Investasi  Emas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 127-135 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4619
Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[15]  S.  Hutagalung,  D.  S.  Gea,  D.  P.  Indini,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  MOORA  Dalam  Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[16]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi Pemesanan  Hotel  Terbaik,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  191–201,  2022,  doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[17]  D. P. Indini and A. Triayudi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran  Fisika  Terbaik  Menggunakan  Metode  PSI,”  vol.  4,  no.  4,  pp.  861–871,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.
[18]  N. P. Asadea, “Peranan Account Receivable Section Dalam Melakukan Penagihan Piutang Perusahaan Di Hotel Jw Marriott Surabaya.” UNIVERSITAS AIRLANGGA, 2020.
[19]  A. I.  Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods  with  Attribute Weighting  Using  Rank  Order  Centroid  in  Decision  Making,” Mecn.  2020  -  Int.  Conf.  Mech.  Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 127–131, 2020, doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166640.
[20]  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.
[21]  K.  Khairunnisa  and  E.  Bu’ulolo,  “Kombinasi  Metode  ROC  dan  OCRA  dalam  Pemilihan  Suplemen  Daya Tahan Tubuh Terbaik di Masa Pandemi Covid-19,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 171–178, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3667.
[22]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa Terbaik  Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  4, pp.  912–921, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[23]  D.  P.  Indini,  K.  Khairunnisa,  N.  D.  Puspa,  T.  A.  Siregar,  M.  Mesran,  and  M.  Kom,  “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.
[24]  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.
[25]  R. T. Aldisa,  “Penerapaan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC dalam  Seleksi Penerimaan  Auditor Internal  Perusahaan,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  7,  no.  April,  pp.  828–836,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[26]  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[27]  B.  Anwar,  W.  Simatupang,  M.  Muskhir,  D.  Irfan,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Kombinasi  Penerapan  Metode WASPAS  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel Terbaik,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1431–1437,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[28]  E.  S.  Nabila,  R.  Rahmawati,  and  T.  Widiharih,  “Implementasi  Metode  SAW  dan  WASPAS  Dengan Pembobotan  ROC  Dalam  Seleksi  Penerimaan  Peserta  Didik  BAru  (Studi  Kasus:  Madrasah  Tsanawiyah (MTs)  Negeri  Kisaran  Kabupaten  Asahan  Provinsi  Sumatera  Utara  Tahun  Ajaran  2018/2019),” J. Gaussian , vol. 8, no. 4, pp. 428–438, 2019.
[29]  A.  F.  Huda  and  W.  Hadikurniawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Menggunakan WASPAS,” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  177–180,  2022,  [Online].  Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/article/view/2102%0Ahttp://ejournal.ust.ac.id/index.php/J urnal_Means/article/view/2102/2007
[30]  F. Bei and S. Saepudin, “Analisis Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment pada Pemilihan Merek Produk Air Mineral,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan … , vol. 6, pp. 188–198, 2022, [Online]. Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/436%0Ahttp://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index. php/jsakti/article/viewFile/436/413