## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 997-1007 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4042
Implementasi Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Dalam Pemberian Promo Tiket Umroh Pada Member
Zaza Mutiara Arini, Mesran * , Melda Panjaitan
Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia. Email: 1 zaza.mutiara14@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 meldapjt.78@gmail.com Correspondence Author Email: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 19/08/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −PT  Anugerah  Quba  Mandiri  (AQM)  Tour  &  Travel  setiap  tahunnya  memiliki  daya  tarik  untuk  dapat  menarik perhatian customer atau jamah pada jalur promo. seleksi promo tiket umroh yang diadakan oleh pihak travel tidak diberikan kepada semua jamaah yang mendaftar umroh. Promo yang akan diberikan hanya pada jamaah yang mendapatkan kualifikasi umum  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  perusahaan.  Member  yang  telah  terdaftar  secara  resmi  dapat  berkesempatan  untuk mendapat promo untuk diberikan kepada jamaah yang terpilih, namun promo tiket dapat diberikan hanya kepada satu jamaah saja,  oleh  karena  itu  harus  berdasarkan  persyaratan  dan  kualifikasi  yang  sesuai.  Member  yang  telah  terdaftar  akan  di  data menggunakan sistem komputer untuk mendata jumlah member yang berhak mendapatkan promo tiket tersebut. Banyak nya jumlah member  yang terdaftar  maka perusahaan sangat membutuhkan suatu sistem keputusan yang dapat membantu dalam mengambil  sebuah  keputusan  dalam  promo  tiket.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  perusahaan untuk  mengetahui  member  yang  layak  diberikan  promo  tiket  dengan  menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assesment (ARAS).  Metode  ARAS  yakni  suatu  metode  maupun  cara  dalam  pengambilan  keputusan  yang  mengunnakan  konsep perankingan  utility  degree  dengan  membandigkan  nilai  indeks  keseluruhan  pada  setiap  alterntif  terhadap.  Dalam pengimplementasiannya, sistem pendukung keputusan dalam memberikan promo terhadap member PT AQM tour & Travel menggunakan metode ARAS, mendapatkan hasil perankingan yang efektif dan objektif. Dari hasil penelitian yang dilakukan pada  PT  AQM  Tour  &  Travel  dapat  disimpulkan  bahwa  Alternatif  A13  atas  nama  Nurlela  Br  Sitepu  dinyatakan  sebagai member yang mendapat promo tiket umroh dengan nilai preferensi sebesar 0,2963.
Kata Kunci: Pemberian Tiket Umroh; Member; SPK; Metode ARAS
Abstract −PT Anugerah Quba Mandiri (AQM) Tour & Travel every year has the charm to be able to attract the attention of customers or customers on the promo route. the selection of Umrah ticket promos held by the travel party is not given to all pilgrims who register for Umrah. The promo will be given only to pilgrims who get the general qualifications set by the company. Members who have been officially registered can have the opportunity to get a promo to be given to the selected  congregation,  but  ticket  promos  can  only  be  given  to  one  congregation,  therefore  it  must  be  based  on  the appropriate requirements and qualifications. Members who have registered will be recorded using a computer system to record the number of members who are entitled to the ticket promo. With the large number of registered members, the company  really  needs  a  decision  system  that  can  help  in  making  decisions  on  ticket  promotions.  A  Decision  Support System  (SPK)  that  can  help  companies  find  out  which  members  are  eligible  for  ticket  promotions  using  the  Additive Ratio Assessment (ARAS) method. The ARAS method is a method or method of decision making that uses the concept of utility degree ranking by comparing the overall index value of each alternative to. In its implementation, the decision support system in providing promos to PT AQM tour & Travel members uses the ARAS method, obtaining effective and objective  ranking  results.  From  the  results  of  research  conducted  at  PT  AQM  Tour  &  Travel  it  can  be  concluded  that Alternative A13 on behalf of Nurlela Br Sitepu is stated as a member who gets an Umrah ticket promo with a preference value of 0.2963.
Keywords : Giving Umrah Tickets; Members; DSS; ARAS Method

## 1. PENDAHULUAN
PT  Anugerah  Quba  Mandiri  (AQM)  Tour  &  Travel  merupakan  sebuah  perusahaan  pelayanan  jasa  yang bergerak  dibidang  Tiket  perjalanan  Travel  yang  dimana  terkhusus  untuk  perjalanan  umroh  dan  Haji.  Pada setiap tahunnya umat Islam selalu melakukan ibadah umroh dan haji yang dimana ibadah tersebut merupakan Rukun  Islam  kelima  bagi  umat  Islam.  Ibadah  umroh  dan  haji  merupakan  perjalanan  ibadah  dengan kesanggupan ilmu dan finansial menuju ke Baitullah untuk berdoa secara lahiriah dan bathiniyah[1].
Setiap umat islam  yang ingin beribadah pastinya berharap mendapatkan perjalanan  yang terbaik untuk menuju kebaitullah. Sehingga dari banyaknya travel PT AQM dapat memfasilitasi beberapa bentuk pelayanan terbaik  bagi  jamaah  umroh.  Perusahaan  ini  dapat  dipercaya  untuk  dijadikan  perjalan  ibadah  terbaik  dengan fasilitas  dan  promo  terbaiknya.  PT  AQM  ini  juga  memiliki  banyak  member  terdaftar  secara  resmi.  Bagi member  yang  akan  memesan  tiket  dapat  menghubungi  contact  person  perusahaan  dan  memilih  jenis  layanan yang tersedia[2].
Adanya sistem member mendapatkan banyak keuntungan bagi perusahaan dan member terdaftar apabila banyak  yang  mempercayakan  perjalanan  ibadahnya  terhadap  PT  AQM  Tour  &  Travel.  Member  yang  sudah terdaftar  memiliki  kesempatan  untuk  mengundang  sebanyak-banyaknya  orang  yang  akan  melaksanakan perjalanan  ibadah  dengan  menggunakan  jasa  layanan  tersebut,  karena  semakin  banyak  mengundang  calon member  maka  promo  yang  diberikan  akan  semakin  meningkat  dan  mendapatkan  hadiah  member  secara khusus[3].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Sistem member yang diadakan dapat diberikan kepada member yang loyal terhadap perusahaan sehingga perusahaan  akan  memberikan  promo  tiket  kepada  para  member  yang  mengajak  para  jamaah  baru  untuk  tetap berlangganan pada jasa layanan tiket PT. AQM Tour & Travel. Tahap seleksi pemberian promo tiket memiliki banyak  tujuan  agar  masyarakat  mengenal  jasa  layanan  travel  ini  dan  memberikan  apresiasi  pada  member  setia serta meningkatkan pelayanan pada perusahaan. Dalam menentukan promo tiket pada member yang loyal pada perusahaan,    PT  AQM  Tour  &  Travel  memiliki  syarat  dan  kriteria  yang  dapat  mengundi  secara  tersistem berdasarkan  persyaratan  yang  telah  dibuat.  Oleh  sebab  itu  dalam  menentukan  pemberian  promo  tiket  pada member  perusahaan  membutuhkan  sistem  terkomputerisasi  yang  akan  membantu  proses  pemilihan,  Maka dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan untuk mengambil sebuah keputusan yang sesuai dengan kriteria dan alternatif yang berlaku di dalam perusahaan tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  terkomputerisasi  yang  dapat  membantu  proses pemilihan  sebuah  keputusan  menggunakan  sebuah  data  yang  akan  menghasilkan  perankingan  dan  hasil  yang objektif[4].  Sistem  pendukung  keputusan  diperlukan  sebagai  proses  pengambilan  keputusan  yang  dapat membantu  untuk  melengkapi  data  yang  telah  diolah  secara  relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat  keputusan tentang masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sebagai cara untuk lebih mengoptimalkan hasil keputusan sangat diperlukan  sebuah  metode  yang  mendukung  dalam  proses  berjalannya  sistem  dan  perhitungan.  Pada  SPK terdapat  banyak  jenis  metode  yang  dapat  digunakan  diantaranya  PSI, COPRAS, ROC,  WP , SAW,  MOORA, OCRA , AHP, MAUT,  yaitu dengan menggunakan metode ARAS[5]. Dengan adanya beberapa metode yang ada, Metode ARAS dijadikan sebagai metode yang baik untuk digunakan pada proses pemilihan promo tiket umroh terhadap member yang loyal karena metode ini memiliki konsep ranking menggunakan utility degree dan dapat membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap alternatif.
Metode ARAS  merupakan  sebuah  kerangka  berfikir  dalam  proses  membantu  memilih  keputusan  dalam memilih  member  yang  layak  mendapatkan  promo  pada  perusahaan  berdasarkan  perankingan    kriteria  dan perhitungan bobot secara efisien dan akurat[6]. Metode tersebut juga  mudah di pahami  dan  mendapatkan  hasil terbaik dari beberapa penelitian terdahulu.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  Siti  Sahra  dkk  Pada  tahun  2019  penentuan  kelayakan  produksi  bahan baku  mengenai  metode  ARAS  yang  dilakukan  pada  tahun  mendapatkan  nilai  alternatif  A01  senilai  0,151[7]. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Disma  Yanti  dkk  di  tahun  2020  membahas  tentang  Pemilihan keputusan Pemilihan Junior Programmer  menggunakan  metode ARAS  mendapat nilai terbaik sebanyak 1,0000 sebagai peringkat pertama[8]. Penelitian selajutnya dilakukan pada tahun 2022 yang diteliti oleh M Ari Prayugo dengan  judul    Implementasi  Metode  Aras  pada  Pemilihan  Lahan  Budidaya  tanaman  Alpukat  yang  mendapat Nilai  terbaik  pada  alternatif    A6  Senilai  0,895[9].  Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  T  Razeki Aditya  Syahputra  dkk  yang  membahas  tentang  Penentuan  penerima  Dana  Bos  Menggunakan  metode  ARAS mendapatkan  nilai  alternatif  terbaik  A10  dengan  nilai  0,3765[10].  Pada  tahun  2022  penelitian  yang  dilakukan Reza  Akhsani  Setyo  Prayoga  dkk  yang  membahas  tentang  Pemilihan  Perumahan  Kabupaten  Ponorogo menggunakan metode ARAS mendapatkan hasil senilai 1,762443 yaitu CV Rumah bagus[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam proses penelitian, peneliti harus melalui beberapa langkah. Tahapan tersebut akan digambarkan pada bagan 1 dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pada  bagan  ada  beberapa  tahapan  yang  telah  disebutkan.  Yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data studi  literatur,  penerapan  metode,  perancangan,  implementasi  dan  pembuatan  laporan.  Tahapan  tersebut  akan dijelaskan dibawah ini.
1. Tahap identifikasi. Pada tahap berikut merupakan  cara penulis untuk memprediksi serta menguraikan setiap permasalahan yng terjadi dalam menentukan pemberian promo tiket umroh pda PT AQM Tour & Travel.
2. Tahap Pengumpulan Data. Tahap selanjutnya dilakukan yang berkaitan pada peneltian seperti observasi dan wawancara.  Pada  tahap  tersebut  ditujukan  untuk  mendukung  proses  penelitian  selanjutnya  yang  akan dilakukan.
3. Tahapan  studi  literatur  dilakukan  sebagai  bentuk  tambahan  pemahaman  terhadap  objek  yang  akan  diteliti, dengan membaca berbagai sumber referensi seperti jurnal, buku-buku, serta internet maupun sumber bacaan lainnya.
4. Tahap  Analisa  dan  Penerapan  Metode  ARAS.  Tahapan  Analisa  digunakan  untuk  mengetahui  apa  yang menjadi  sumber  masalah  dalam  melakukan  pemberian  promo  tiket  umroh  pada  member  PT  AQM  Tour  & Travel.  Sehingga  penyelesaian  yang  dihasilkan  diharapkan  nantinya  dapat  mengatasi  persoalan  yang  ada. Kemudian,  penulis  melakukan  penerapan  metode  ARAS  dalam  pemberian  tiket  umroh  pada  member. Penerapan metode ditujukan untuk menghitung nilai-nilai dari setiap alternatif dan kriteria yang ada.
5. Tahap  Perancangan.  Pada  tahap  perancangan  penulis  memberikan  gambaran  member  yang  layak mendapatkan promo terhadap tiket umroh sesuai dengan data transaksi nya dan Royalnya member terhadap perusahaan. Tahapan perancangan sistem yakni data yang telah dianalisis ke dalam bentuk yang mudah dan dimengerti oleh pemakai ( User ).
6. Langkah  Implementasi  dan  Pengujian  merupakan  tahapan  dimana  analisis  yang  telah  dilakukan  secara langsung  pelaksanaan  dan  pengujian  dari  analisa,  data  yang  telah  dikunpulkan  akan  diproses  melalui perangkat  lunak  ( source  code )  untuk  menguji  kinerja  sistem.  Tujupan  dari  tahap  ini  adalah  untuk  menilai sistem  dapat  beroperasi  dengan  baik  atau  tidak.bertujuan  untuk  mengetahui  sistem  dapat  berjalan  baik  atau tidak.
7. Tahap  Dokumentasi.  Berikut  merupakan  tahap  terakhir  dari  kegiatan  peneltian  yng  ditulis  dalam  bentuk laporan. Hal ini dilakukan untuk memperjelas aplikasi yang telah dikembangkan dan dilihat oleh orang lain.

## 2.2 Ibadah Umrah
Ibadah  Umroh  merupakan  kegiatan  ibadah  yang  dilakukan  oleh  umat  islam  untuk  membersihkan  dan mendekatkan  diri  kepada  sang  pencipta.  Ibadah  umrah  dilakukan  dikota  suci  mekkah  khususnya  di  masjidil Haram. Setiap umat islam yang ingin melakukan ibadah umrah bisa kapan saja pergi ke baitullah dengan syarat mampu secara ekonomi
dan ilmu
yang cukup[12]. Umrah berarti melaksanakan tawaf di Ka'bah dan sa'i antara Shofa  dan  Marwah,  setelah  memakai ihram yang  diambil dari miqat. Sering disebut pula dengan haji kecil . Perbedaan umrah dengan haji adalah pada waktu dan tempat. Umrah  dapat  dilaksanakan  sewaktu-waktu  (setiap  hari,  setiap  bulan,  setiap  tahun)  dan  hanya  di  Mekkah, sedangkan haji hanya dapat dilaksanakan pada beberapa waktu antara tanggal 8 Dzulhijjah hingga 12 Dzulhijjah serta dilaksanakan sampai ke luar kota Mekkah.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
SPK  merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  melakukan  pengolahan  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil suatu keputusan dari sebuah masalah yang terstruktur ataupun tidak terstruktur, selain itu juga sistem pendukung keputusan  bertujuan  untuk  membimbing  serta  memberikan  prediksi  dan  mengarahkan  kepada  pengguna  untuk mengambil  suatu  keputusan  yang  lebih  baik  lagi[13].  SPK  dapat  mendukung  dalam  mengambil  sebuah keputusan yang tepat sasaran dan akurat. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan SPK. Tujuan dan Manfaat Sistem pendukung Keputusan yaitu untuk membuat sebuah keputusan dalam memecahkan masalah  secara  semistruktur  dan  meningkatkan  efektifitas  pengambilan  keputusan  perusahaan  sehingga  lebih efisien  dan  objektif[14].  SPK  bukan  alat  pengambilan  keputusan,  melainkan  sebagai  sistem  yang  membantu pengambilan keputusan dengan melengkapi beberapa informasi dari data  yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat.

## 2.4 Metode ARAS
Metode  ARAS  merupakan  sebuah  metode  atau  cara  suatu  pengambilan  keputusan  pada  konsep  perangkingan yang  menggunakan utility  degree dengn  membandigkan  nilai  indeks  keseluruhn  setiap  alternatif  terhdap  nilai indeks keseluruhn[15]. Langkah dari metode ARAS sebagai berikut :
1. Pembentukan Decision Making Matrik
   
     

 Xmn Xmj Xn Xin Xij X n X j X X        1 11 0 0 01 (i=0, m; …j=1, n)
2. Pernormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Jika kriteria Beneficial (max) maka dilakukan normalisasi mengikuti :
* ij X = ∑
(1)
* ij X = nilai normalisasi
Jika kriteria Non Beneficial maka dilakukan normalisasi :
* ij X = (2) dan
= ∑
(3
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dilakukan normalisasi :
j ij ij w r mXn d D   ] [
(4)
Dimana Wj = bobot 4. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (Si)
i S = ∑ ij d (i=1,2                                                                                                    (5)
Si  = nilai fungsi optimalitas alternatif i.

## 3. HASIL PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif
Data  alternatif  merupakan  data  yang  akan  dijadikan  menjadi  sampel  pada  saat  proses  perhitungan.  Data  ini diperoleh langsung dari PT AQM Tour & Travel.
Tabel 1. Data Alternatif Member No Nama Member Terdaftar Jumlah Transaksi Jumlah Pembayaran (Juta) Harga (Juta) Jenis Member Lama bergabung (Tahun) 1 Mhd Hanafi Harahap S.Sos.I 7 231000000 33000000 2 3 2 Eliani 4 128000000 32000000 2 1 3 Muhammad Kurnia Rahman 7 224000000 32000000 2 2 4 Iskandar 4 136000000 34000000 2 2 5 Zainul Situmorang 8 248000000 31000000 3 4 6 Yusri Afriani 6 198000000 33000000 2 2 7 Rian Yonaeri 2 68000000 34000000 1 1 8 Ariyanto Sahputra 2 68000000 3400000 1 1 9 Muhammad Fauzi 5 165000000 3300000 2 2 10 Nur Uliamah 3 102000000 3400000 1 1 11 Zul Kifli 5 160000000 3200000 2 3 12 Sri Hayati 8 256000000 3200000 3 3 13 Nurlela Br Sitepu 6 198000000 3300000 2 2 14 Titin Sumarni 3 102000000 3400000 1 1 15 Zaki Nusaebah 2 66000000 3300000 1 1

## 3.2 Data Kriteria
Dalam pemecahan permasalahan dengan menggunakan SPK, ada beberapa data yang harus dimiliki, salah satu data yang harus dimiliki yaitu kriteria.  Kriteria merupakan suatu acuan atau tolak ukur dalam melakukan suatu penilaian[16].  Kriteria  juga  dianggap  sebagai  alat  pemetaan  yang  menjadi  dasar  dalam  melakukan  suatu penilaian. Pada penelitian menggunakan SPK, Data kriteria dibutuhkan dalam proses perhitungan  metode. Pada penelitian  mengenai  seleksi  member  yang  berhak  mendapatkan  promo  tiket  umroh,  kriteria  yang  dijadikan sebagai acuan dalam pemilihan Member pada tabel 2 berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 997-1007 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4042
Tabel 2. Data Kriteria
Kode Kriteria Kriteria Tipe C1 Jumlah Transaksi Benefit C2 Jumlah Pembayaran (Juta)  Benefit C3 Harga Benefit C4 Member Benefit C5 Lama Bergabung Benefit
Pada tabel data alternatif, masih ada data yang berbentuk linguistik. Sehingga garis diubah kedalam bentuk angka dengan menggunakan pembobotan.
Tabel 3. Kriteria Jenis Member Kode Kriteria Keterangan Bobot C4 Jenis Member Platinum 3 Gold 2 Silver 1

## 3.3 Data Rating kecockan Alternatif dan Kriteria
Tabel 4. Data Ratng Kecocokan Nama Member Terdaftar Jumlah Transaksi Jumlah Pembayaran (Juta) Harga (Juta) Jenis Member Lama bergabung (Tahun) (A 1 ) 7 231000000 33000000 2 3 (A 2 ) 4 128000000 32000000 2 1 (A 3 ) 7 224000000 32000000 2 2 (A 4 ) 4 136000000 34000000 2 2 (A 5 ) 8 248000000 31000000 3 4 (A 6 ) 6 198000000 33000000 2 2 (A 7 ) 2 68000000 34000000 1 1 (A 8 ) 2 68000000 3400000 1 1 (A 9 ) 5 165000000 3300000 2 2 (A 10 ) 3 102000000 3400000 1 1 (A 11 ) 5 160000000 3200000 2 3 (A 12 ) 8 256000000 3200000 3 3 (A 13 ) 6 198000000 3300000 2 2 (A 14 ) 3 102000000 3400000 1 1 (A 15 ) 2 66000000 3300000 1 1 3.4 Penerapan Metode Pembobotan 1 =
= 0,457 2 = = 0,257 3 = = 0,157 4 = = 0,090
5 = = 0,040
Menurut hasil perhitungan yang diakumulasikan, maka nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel  5. Nilai Bobot Kriteria (Wj) No  Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot ( ) 1 C 1 Jumlah Transaksi 0.457 2 C 2 Jumlah Pembayaran (Juta) 0.257 3 C 3 Harga 0.1583 4 C 4 Member 0.157 5 C 5 Lama Bergabung 0.090

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 997-1007 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4042
6 C 6 Jumlah Transaksi 0.040

## 3.5 Penerapan Metode ARAS
Berikut penerapan dan Langkah-Langkah Metode ARAS[17]: 1. Pembentukan Decision Making Matriks
Tabel 6. Matriks Keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4  C5 A1 7 231000000  33000000 2 3 A2 4 128000000  32000000 2 1 A3 7 224000000  32000000 2 2 A4 4 136000000  34000000 2 2 A5 8 248000000  31000000 3 4 A6 6 198000000  33000000 2 2 A7 2 68000000 34000000 1 1 A8 2 68000000 3400000 1 1 A9 5 165000000 3300000 2 2 A10 3 102000000 3400000 1 1 A11 5 160000000 3200000 2 3 A12 8 256000000 3200000 3 3 A13 6 198000000 3300000 2 2 A14 3 102000000 3400000 1 1 A15 2 66000000 3300000 1 1
2. Penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria
[
]
72  2206000000   494000000    27   29
Kemudian menormalisasikan matriks keputusan. Kriteria C1 :
R 11 = 7/72 = 0,0972 R 61 = 6/72 = 0,0833 R 111 = 5/72 = 0,0694 R 21 = 4/72 = 0,0556
R 71 = 2/72 = 0,0278 R 121 = 8/72 = 0,1111 R 31 = 7/72 = 0,0972
R 81 = 2/72 = 0,0278 R 131 = 6/72 = 0,8333 R 41 = 4/72= 0,0556 R 91 = 5/72 = 0,0694 R 141 = 3/72 = 0,0417
R 51 = 8/72 = 0,1111 R 101 = 3/72 = 0,0417 R 151 = 2/72 = 0,0278
Kriteria C2 :
R 12 =231000000 /2206000000
= 0,1048 R 62 =198000000/2206000000 = 0,0898 R 112 =160000000/2206000000 = 0,0072 R 22 =128000000 /2206000000 R 72 =68000000/2206000000 R 122 =256000000/2206000000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
= 0,0580 = 0,0308 = 0,1160 R 32 =224000000/2206000000=
0,1016 R
82 =68000000/2206000000 = 0,0308 R 132 =198000000/2206000000 = 0,0898 R 42 = 136000000/2206000000
= 0,0617 R
92 =165000000/2206000000 = 0,0748 R 142 =102000000/2206000000 = 0,0462 R 52 = 248000000/2206000000
= 0,1124 R 102 =102000000/2206000000 = 0,0462 R 152 =66000000/2206000000 = 0,0299
Kriteria C3 :
R 13 =33000000/494000000 = 0,0668 R 63 =33000000/494000000 = 0,0668 R 113 =32000000/494000000 = 0,0648 R 23 =32000000/494000000 = 0,0648 R 73 =34000000/494000000 = 0,0688 R 123 =32000000/494000000 = 0,0648 R 33 =32000000/494000000 = 0,0648 R 83 =34000000/494000000 = 0,0688 R 133 =33000000/494000000 = 0,0668 R 43 =34000000/494000000 = 0,0688 R 93 =33000000/494000000 = 0,0668 R 143 =34000000/494000000 = 0,0688 R 53 =31000000/494000000 = 0,0628 R 103 =34000000/494000000 = 0,0688 R 153 =33000000/494000000 = 0,0668
Kriteria C4 :
R 14 = 2/27 = 0,0740 R 64 = 2/27 = 0,0740
R 114 = 2/27 = 0,0740 R 24 = 2/27= 0,0740
R 74 = 1/27 = 0,0370 R 124 = 3/27 = 0,1111
R 34 = 2/27 = 0,0740
R 84 = 1/27 = 0,0370 R 134 = 2/27 = 0,0740
R 44 = 2/27 = 0,0740
R 94 = 2/27 = 0,0740 R 144 = 1/27 = 0,0370
R 54 = 3/27 = 0,1111
R 104 = 1/27 = 0,0370
R 154 = 1/27 = 0,0370
Kriteria C5 :
R 15 = 3/29 = 0,1034 R 65 = 2/29 = 0,0690 R 115 = 3/29 = 0,1034
R 25 = 1/29 = 0,0345 R 75 = 1/29 = 0,0345 R 125 = 3/29 = 0,1034
R 35 = 2/29 = 0,0690
R 85 = 1/29 = 0,0345 R 135 = 2/29 = 0,0690 R 45 = 2/29 = 0,0690
R 95 = 2/29 = 0,0690 R 145 = 1/29 = 0,0345 R 55 = 4/29 = 0,1379
R 105 = 1/29 = 0,0345 R 155 = 1/29 = 0,0345
Berdasarkan  pada  perhitungan  tersebut  maka  diperoleh  matriks  keputusan  yang  telah  dinormalisasikan berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
R
[ ]
3. Menentukan  bobot  matriks  yang  sudah  dinormalisasikan  dengan  melakukan  perkalian  matriks  yang  telah dinormalisasi terhadap bobot kriteria
[ ]
Selanjutnya perhitungan yang menggunakan pembobotan matriks yang dinormalisasi adalah sebagai berikut : D 1 :
D 11 =0,0972*0,457=0,0444204 D 61 =0,0833*0,457=0,0380681 D 111 =0,0694*0,457=0,0317158 D 21 =0,0556*0,457=0,0254092 D 71 =0,0278*0,457=0,0127046 D 121 =0,1111*0,457=0,0507727 D 31 =0,0972*0,457=0,0444204 D 81 =0,0278*0,457=0,0127046 D 131 =0,8333*0,457=0,3808181 D 41 =0,0556*0,457=0,0254092 D 91 =0,0694*0,457=0,0317158 D 141 =0,0417*0,457=0,0190569 D 51 =0,1111*0,457=0,0507727 D 101 =0,0417*0,457=0,0190569 D 151 =0,0278*0,457=0,0127046 D 2:
D 12 =0,1048*0,257=0,0269336 D 62 =0,0898*0,257=0,0239786 D 112 =0,0072*0,257=0,0018504 D 22 =0,0580*0,257=0,014906 D 72 =0,0308*0,257=0,0079156 D 122 =0,1160*0,257=0,029812 D 32 =0,1016*0,257=0,0261112 D 82 =0,0308*0,257=0,0079156 D 132 =0,0898*0,257=0,0230786 D 42 =0,0617*0,257=0,0158569 D 92 =0,0748*0,257=0,0192236 D 142 =0,0462*0,257=0,0118734 D 52 =0,1124*0,257=0,0288868 D 102 =0,0462*0,257=0,0118734 D 152 =0,0299*0,257=0,0076843
D 3:
D 13 =0,0688*0,157=0,0108016 D 63 =0,0668*0,157=0,0104876 D 113 =0,0688*0,157=0,0108016

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
D 23 =0,0648*0,157=0,0101736 D 73 =0,0688*0,157=0,0108016 D 123 =0,0648*0,157=0,0101736 D 33 =0,0648*0,157=0,0101736 D 83 =0,0688*0,157=0,0108016 D 133 =0,0668*0,157=0,0104876 D 43 =0,0688*0,157=0,0108016 D 93 =0,0688*0,157=0,0108016 D 143 =0,0688*0,157=0,0104876 D 53 =0,0628*0,157=0,0098596 D 103 =0,0668*0,157=0,0104876 D 153 =0,0688*0,157=0,0104876 D 4 :
D 14 =0,0740*0,090=0,00666
D 64 =0,0740*0,090=0,00666 D 114 =0,0740*0,090=0,00666 D 24 =0,0740*0,090=0,00666 D 74 =0,0370*0,090=0,00333 D 124 =0,1111*0,090=0,009999 D 34 =0,0740*0,090=0,00666 D 84 =0,0370*0,090=0,00333 D 134 =0,0740*0,090=0,00666 D 44 =0,0740*0,090=0,00666 D 94 =0,0740*0,090=0,00666 D 144 =0,0370*0,090=0,00333 D 54 =0,1111*0,090=0,009999 D 104 =0,0370*0,090=0,00333 D 154 =0,0370*0,090=0,00333 D 5
D 15 =0,1034*0,040=0,004136 D 65 =0,0690*0,040=0,00276 D 115 =0,1034*0,040=0,004136 D 25 =0,0345*0,040=0,00138 D 75 =0,0345*0,040=0,00138 D 125 =0,1034*0,040=0,004136 D 35 =0,0690*0,040=0,00276 D 85 =0,0345*0,040=0,00138 D 135 =0,0690*0,040=0,00276 D 45 =0,0690*0,040=0,00276 D 95 =0,0690*0,040=0,00276 D 145 =0,0345*0,040=0,00138 D 55 =0,1379*0,040=0,005516 D 105 =0,0345*0,040=0,00138 D 155 =0,0345*0,040=0,00138
4. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (Si) S 1 = + +
+ + = 0,0929516 S 2 = + +
+ + = 0,0585286 S 3 = + +
+ + = 0,125126 S 4 = +
+
+ + = 0,0614877 S 5 = + +
+ + = 0,1050341 S 6 = +
+
+ + = 0.0565908 S 7 = 0,0702866 + +
+
+ = 0,0923338 S 8 = +
+
+ + = 0,050473 S 9 = + +
+ + =0,0921466 S 10 = +
+ +
+ = 0,0461279 S 11 = 0,0035189 + 0,0172190 + 0,0075800 + + = 0,0391139
S 12 = + + +
+ = 0,1048933 S 13 = +
+ +
+ = 0,4238043 S 14 = +
+ +
+ = 0,0461279 S 15 = +
+ +
+ = 0,0355865 +
1,4303302
5. Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif
K 1 =
= 0,064986
K 2 = = 0,040919

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
K 3 =
= 0,087480
K 4 =
= 0,042988
K 5 =
= 0,073433
K 6 =
= 0,039565
K 7 =
= 0,064554
K 8 =
= 0,035288
K 9 =
= 0,064423
K 10 =
= 0,032249
K 11 =
= 0,027346
K 12 =
= 0,073334
K 13 =
= 0,296298
K 14 =
= 0,032249
K 15 = = 0,024880
Setelah proses perhitugan dengan penerpan metode ARAS mendapatkan hasil dari perangkigan, dapat dilihat pada tabel 7 berikut :
Tabel 7. Hasil Perangkingan Nama Member Alternatif Nilai Rangking Nurlela Br Sitepu A13 0,2963 1 Muhammad Kurnia Rahman A3 0,08748 2 Zainul Situmorang A5 0,07343 3 Sri Hayati A12 0,07333 4 Mhd Hanafi Harahap S.Sos.I A1 0,06499 5 Rian Yonaeri A7 0,06455 6 Muhammad Fauzi A9 0,06442 7 Iskandar A4 0,04299 8 Eliani A2 0,04092 9 Yusri Efriani A6 0,03957 10 Ariyanto Sahputra A8 0,03529 11 Nur Uliamah A10 0,03225 12 Titin Sumarni A14 0,03225 13 Zul Kifli A11 0,02735 14 Muhammad Fauzi A9 0,06442 7
Hasil  yang  diperoleh  pada  tabel  7  dinyatakan  nilai  perangkingan  untuk  seleksi  member  yang mendapatkan  Promo  tiket  umroh  pada  PT  AQM  Tour  &  Travel  yaitu  alternatif  A13  atas  nama  Nurlela  Br Sitepu.

## 4.KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  yang telah dilakukan, dinyatakan bahwa  Sistem pendukung keputusan dibutuhkan dalam  menentukan  member  umroh  yang  berhak  mendapatkan  promo  tiket  terbaik  diperoleh  berdasarkan  hasil yang lebih optimal. Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dapat menjadi solusi dalam mengatasi berbagai masalah dalam Penyeleksian member yang berhak mendapat promo tiket umroh menggunakan kriteria bobot dan alternatif ditujukan  untuk  mempermudah dalam proses perangkingan. Dari hasil  yang telah diuji  menggunakan Metode  Aras  mendapatkan  hasil  preferensi  tertinggi  senilai  0,2963  sebagai  peringkat  pertama  pada  pemilihan member yang layak mendapatkan promo tiket umroh. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dirancang dan dibangun  akan  berperan  penting  dalam  membantu    proses  pemilihan  pada  member  yang  memiliki  loyalitas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
tinggi.

## REFERENCES
[1]  U. Saprudin, T. A. Saputri, S. Sulistiyanto, and M. N. Ikhsanto, “Workshop Digital Marketing Manajemen Haji  Dan  Umroh  Iain  Metro,” SELAPARANG  J.  Pengabdi.  Masy.  Berkemajuan ,  vol.  6,  no.  4,  p.  1847, 2022, doi: 10.31764/jpmb.v6i4.11706.
[2]  A.  B.  Ginting,  “Dampak  Pemberitaan  Kasus  First  Travel  Terhadap  Kepercayaan  Masyarakat  Dalam Memilih Travel Umroh,” Univ. Muhammadiyah Sumatera Utara Medan , pp. 1–84, 2018.
[3]  R.  E.  Deni  Tri  Suhesti,  Nisha  Firda  Amalia,  “Strategi  Manajemen  Pemasaran  Paket  Umrah  Era  New Normal,” SEMJ  Sharia  Econ.  Manag.  Bussiness  J. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  24–42,  2021,  [Online].  Available: https://siducat.org/index.php/sembj/article/download/176/151.
[4]  H.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perpanjangan  Kontrak  Kerja  Dengan  Menggunakan  Metode Analityc  Network  Proccess  (ANP)  Berbasis  Web  Article  Info,” J.  InSeDs ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  2963–6302, 2023.
[5]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  M.  Mesran,  M.Kom,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 51, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3575.
[6]  J.  F.  Surbakti,  I.  Zulkarnain,  and  M.  Hutasuhut,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Prioritas Wilayah Perbaikan Jalan Menggunakan Metode ARAS,” vol. 2, pp. 19–28, 2023.
[7]  S. Penentuan BahanoBaku LayakoProduksi Menggunakan MetodeoARAS, S. Sahra, B. Triandi, K. Kunci, B. Baku, and L. Produksi, “Jurnal InSeDS (Information System and Data Science),” J. InSeDs , vol. 1, no. 2, pp. 2963–6302, 2023.
[8]  S.  A.  Pratiwi,  D.  Nofriansyah,  and  T.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Kelulusan  Ujian  PRA  IGT  External  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (  ARAS  )  Pada Sempoa SIP Titi Kuning,” no. April, pp. 1–15, 2020.
[9]  M.  A.  Prayogo,  “Pemilihan  Lahan  Budidaya  Tanaman  Alpukat  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio Assessment ( ARAS ),” vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2207.
[10]  T.  R.  A.  Syahputra,  R.  K.  Hondro,  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerimaan Dana BOS Pada Siswa Sekolah SMK Sinar Harapan Beringin Menggunakan Metode ARAS,” vol. 6, no. November, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5758.
[11]  R.  A.  S.  P.  -  and  Pratiwi  Susanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  dengan  Metode ARAS  (Studi  Kasus  Kabupaten  Ponorogo),” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  31–40,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[12]  N.  Farhanah,  “Efektivitas  Penggunaan  SISKOPATUH  Dalam  Penyelenggara  Perjalanan  Ibadah  Umrah Pada Pusat Informasi Haji Provinsi Sumatera Selatan,” vol. 2, no. 5, pp. 1841–1852, 2023.
[13]  K. Ummi, D. Y. Hakim Tanjung, and S. R. Batlia, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam  Menentukan  Hasil  Sarang  Wallet  Yang  Baik,” Infosys  (Information  Syst.  J. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  01, 2022, doi: 10.22303/infosys.7.1.2022.01-11.
[14]  F. Natsir and R. A. Sihombing, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Penentuan Penerima Beasiswa,” vol. 3, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[15]  J.  E.  Purba,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Aras  Dan  Vikor  Dalam  Pengangkatan  Jabatan  Pegawai  Pada Samsat Medan Selatan,” vol. 6, no. November, pp. 374–381, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5752.
[16]  F. A. Tarigan and L. Hoki, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perusahaan Ekspedisi Menggunakan Metode Analytic Network Process,” vol. 10, no. 4, pp. 35–43, 1978.
[17]  S.  Nasional,  T.  Komputer,  P.  Studi,  T.  Informatika,  M.  Indonesia,  and  M.  Merah,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Member  Merah  Untuk  Pedagang  Yang  Layak  Pada  Indogrosir  Dengan Menggunakan Metode ARAS,” pp. 453–458, 2020.