## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Asyahri Hadi Nasyuha , Copyright © 2022, MIB , Page 355 Submitted: 04/12/2021 ; Accepted: 16/12/2021 ; Published: 25/01/2022

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating
Analysis (OCRA)
Asyahri Hadi Nasyuha 1 , Zulkifli 2,* , Iwan Purnama 3 , Agustina Sidabutar 4 , Abdul Karim 4 , Mesran 4
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Prodi Administrasi Niaga, Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Setih Setio Muara Bungo, Jambi, Indonesia
3 Teknologi Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu, Rantoprapat, Indonesia
4 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 ayi.nasyuha@gmail.com, 2,* z.skom@yahoo.com, 3 iwanpurnama2014@gmail.com, 4 sidabutaragustina22@gmail.com,
5 abdkarim6@gmail.com, 6 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: z.skom@yahoo.com
Abstrak− Kerani Timbang adalah bagian dari karyawan BUMN yang bertugas untuk menghitung penghasilan masuk dan keluar dari  hasil  timbangan  bahan baku  perusahaan.  Tentunya  setiap  perusahaan yang  bergerak dibidang  tersebut  memerlukan  kerani timbang yang berkualitas yang mampu meningkatkan kualitas dari suatu perusahaan. Dalam penentuan kerani timbang lapangan terbaik haruslah memenuhi beberapa kriteria yang dapat dijadikan acuan misalnya kinerja, tanggung jawab, umur, jenjang, dan jumlah  tanggungan.  Dan  dikarenakan  banyaknya  data  kerani  timbang  lapangan  yang  tidak  sesuai  namun  sudah  mendaftar membuat kepala perusahaan bingung dan memerlukan waktu yang cukup lama dalam memilih kerani timbang lapangan terbaik yang layak dipekerjakan. Agar membantu dalam penentuan kerani timbang lapangan terbaik, dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan. Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) merupakan salah satu metode yang mendukung dalam menentukan kriteria prioritas penentuan kerani timbang lapangan terbaik. Adapun yang menjadi hasil dalam penelitian penentuan kerani timbang lapangan terbaik ialah alternatif A 2 dengan nilai 0,583 atas nama Libra Purba.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Kerani Timbang Lapangan; OCRA
Abstract− The weighing clerk is part of the BUMN employees whose job is to calculate incoming and outgoing income from the results of the company's raw material scales. Of course, every company engaged in this field requires quality weighing machines that can improve the quality of a company. In selecting the best field weigh-in, several criteria can be used as references, such as performance, responsibility, age, level, and number of dependents. And due to the large amount of data that is not suitable for field weighing clerks but has registered to be field team assistants, the head of the company is confused and it takes a long time to select suitable field weighing clerks to be employed. In order to assist in the selection of candidates for the weigh-in election, a decision support system is needed. The Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) method is one of the supporting methods in determining the priority criteria for the selection of field weigh-in candidates. As for the results in the research on the selection of the best field weighing clerk, alternative A 2 with a value of 0.583 on behalf of the Libra Purba.
Keywords : Decision Support System; Field Weighing Officers; OCRA

## 1. PENDAHULUAN
Kerani  Timbang  (Karyawan  BUMN)  merupakan  sebutan  yang  biasa  kita  temukan  diperusahaan  pabrik-pabrik tertentu  khususnya pada  PTPN  perkebunan sawit  dan perkebunan  teh ataupun perkebunan lainnya. Dimana kerani timbang ini bertugas untuk menghitung hasil masuk dan keluar jumlah timbangan dari setiap hasil perkebunan yang diperoleh.
Tentunya  setiap  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  tersebut  memerlukan  kerani  timbang  yang  berkualitas dan  mampu  meningkatkan  mutu,  kualitas  dan  produktifitas  dari  perusahaan  itu  sendiri,  serta  mampu  bersaing dengan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  lainnya.  Karena  kualitas  perusahaan  biasanya  ditentukan  oleh bagaimana  kinerja  karyawannya  dalam  meningkatkan  perusahaan  tersebut.  Maka  dalam  pemilihan kerani  timbang lapangan  terbaik  haruslah  memenuhi  beberapa  kriteria  yang  dapat  dijadikan  acuan  misalnya  kinerja,  tanggung jawab, umur, jenjang, dan jumlah tanggungan. Dan dikarenakan banyaknya data kerani timbang lapangan yang tidak sesuai namun sudah mendaftar menjadi kerani timbang lapangan terbaik, membuat kepala perusahaan bingung dan memerlukan  waktu  yang  cukup lama  dalam  memilih  kerani  timbang lapangan  yang  layak  dipekerjakan.  Untuk  itu adanya suatu sistem sangatlah dibutuhkan untuk meminimalisir dan memperoleh data yang lebih akurat serta efisien.
Maka  dari  itu  adanya  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  diharapkam  mampu  untuk  mengatasi masalah  yang  ditemui  tersebut.  SPK  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  ditujukan  dan  tentunya  bersifat  semi terstruktur  dalam  pengambilan  suatu  keputusan. Lebih  lanjut  menyatakan  SPK  bahwa  pada  dasarnya  dikenal  juga sebagai Decision  Support  System (DDS)  yang  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  informasi menajemen  terkomputerisasi  yang  Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dibuat  sedemikian  rupa sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakaiannya[1].  Adapun  sistem  yang  diterapkan  menggunakan  metode  untuk menganalisa  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  seperti Analytics  Hierarchy  Process (AHP), Simple  Addictive

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Asyahri Hadi Nasyuha , Copyright © 2022, MIB , Page 356 Submitted: 04/12/2021 ; Accepted: 16/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART), Preference Selection  Index (PSI), Vise  Kriterijumska  Optimizacija  Kompromisno  Resenje (VIKOR)  dan The  Extended Promethee  II (EXPROM  II)[2].  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA).  OCRA adalah teknik pengukuran efisiensi  non-parametrik  dan pertama kali diusulkan untuk menyelesaikan kinerja masalah pengukura dan analisis produktivitas[3].
Beberapa  penelitian  sebelumnya    yang  menggunakan  metode Operational  Competitiveness  Rating Analysis (OCRA)  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Milos  Madic,  dkk  pada  tahun  2015  yang  dimana  dalam penelitian  ini  membahas  tentang  penentuan  mesin  terbaik  menggunakan  metode  OCRA  dan  terdapat  beberapa kriteria sehingga memperoleh hasil 0,98 sebagai alternatif terbaik[4]. Penelitian yang dilakukan oleh Surya Sintamie Hasibuan pada tahun 2021 yang membahas tentang  pemelihan rekomendasi  jabatan menggunakan metode OCRA. Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  memperoleh  hasil  alternatif  sebesar  0,375  yang menduduki rangking pertama[5]. Penelitian yang dilakukan oleh Nilsen Kundakci pada tahun 2019 yang membahas tentang  penentuan  supplier . Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  setelah  dilakukan perhitungan  menghasilkan  alternatif  A 2 sebagai  alternatif  terbaik  sebesar  0.0650  sebagai  rangking  pertama[6]. Penelitian  yang dilakukan oleh A. Tus Isik,  dkk pada tahun 2016 yang  membahas tentang penentuan hotel terbaik menggunakan  metode  OCRA . Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  setelah  dilakukan perhitungan maka menghasilkan  alternatif A 2 sebagai  alternatif terbaik sebesar 0.210 sebagai rangking  pertama[7]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Azir  Ozbek  pada  tahun  2005  yang  membahas  tentang  pemilihan  bank  dengan implementasi  metode  OCRA . Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  setelah  dilakukan perhitungan maka menghasilkan alternatif terbaik sebesar 2.776 sebagai rangking pertama[8].
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  penulis  tertarik  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA).  Metode  OCRA  adalah  pendekatan  pengukuran  kinerja relatif  berdasarkan  sebuah  model  nonparametrik.  Pada  metode  Operational  Competitiveness  RatingA  nalysis (OCRA), juga membutuhkan bobot pada setiapkriterianya. Bobot kriteriapada sistem pendukung keputusan mutlak diperlukan, banyak metode yang berkembang saat ini, namun pada penerapannya bobot tetap ditentukan sendiri oleh pengambil  keputusan. Tentu  saja hal  ini, kurang tepat, karena masih  bersifat  subyektif. Terdapat  beberapa metode yang dapat menghasilkan nilai bobot, diantaranya Rank Order Centroid ROC[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan dapat didefinisikan  sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk  mendukung para pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  tidakterstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk  menjadi  alat bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian  mereka.  Selain  itu  juga  sistem  pendukungkeputusan  ditujukan  untuk  keputusan  –  keputusan  yang memerlukan  penilaian  atau  pada  keputusan  keputusan  yang  sama  sekali  tidak  dapat  didukung  oleh  algoritma[10]– [13].

## 2.2 Kerani Timbang
Kerani  Timbang  adalah  bagian  dari  karyawan  BUMN  yang  bertugas  untuk  menghitung  penghasilan  masuk  dan keluar dari hasil timbangan bahan baku perusahaan.

## 2.3 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  adalah  pendekatan  pengukuran  kinerja  relatif berdasarkan  model  nonparametrik.  Metode  ini  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Parkan  pada  tahun  1994  dan merupakan  metode  yang  sangat  berguna  dan  sederhana  untuk  menganalisis  berbagai  sektor  dan  membandingkan unit-unit  keputusan  yang  berbeda.  Selain  itu,  kemampuan  untuk  membandingkan  dan  memantau  kinerja  unit keputusan  dari  waktu  ke  waktu  adalah  fitur  penting  lainnya  dari  metode  ini. Operational  Competitiveness  Rating Analysis (OCRA)  adalah  teknik  pengukuran  efisiensi  non-parametrik  dan  pertama  kali  diusulkan  untuk menyelesaikan  masalah  pengukuran  kinerja  dan  analisis  produktivitas[5],  [14]–[16].  Langkah-langkah  metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dapat diringkas sebagai berikut : 1. Pada langkah pertama, membentuk matriks keputusan Xij
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] i = 1,…m  j = 1, 2, …, n (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Asyahri Hadi Nasyuha , Copyright © 2022, MIB , Page 357 Submitted: 04/12/2021 ; Accepted: 16/12/2021 ; Published: 25/01/2022
2. Pada  langkah  kedua  peringkat  preferensi  sehubungan  dengan  kriteria  tidak  bermanfaat  (kriteria  biaya) ditentukan. Di sini, nilai-nilai kerja dari alternatif untuk kriteria yang akan diperkecil dihitung hanya dari kriteria yang bermanfaat tidak dipertimbangkan. Total kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria non-menguntungkan dapat dihitung dengan bantuan rumus dibawah ini.
𝐼̅ = ∑ 𝑤𝑗 𝑔 𝑗=1 max⁡(𝑥 𝑖𝑗 ) min⁡(𝑥 𝑖𝑗 ) (i=1,2,…,m j=1,2,…g)
(2)
3. Pada langkah ketiga, peringkat preferensi  linier dari  setiap alternatif untuk  kriteria  yang tidak menguntungkan dihitung dengan rumus dibawah ini.
𝐼̿ 𝑖 = 𝐼̅ 𝑖 - min ( 𝐼̅ 𝑖 ) (3)
4. Pada langkah keempat, peringkat preferensi sehubungan  dengan kriteria manfaat ditentukan. Untuk kriteria yang menguntungkan, alternative yang memiliki nilai lebih tinggi lebih disukai. Peringkat kinerja total dari alternatif i untuk semua kriteria bermanfaat dihitung dengan rumus dibawah ini.
𝑂̿ 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 −max⁡(𝑥 𝑖𝑗 ) min⁡(𝑥 𝑖𝑗 ) (i=1,2,…,m j=g+1,g+2,…n) (4)
5. Pada langkah kelima, peringkat preferensi linear dihitung untuk kriteria yang bermanfaat dihitung dengan rumus.
𝑂̿ 𝑖 = 𝑂̿ 𝑖 - min ( 𝑂̿ 𝑖 ) (5)
6. Pada langkah keenam, nilai preferensi total untuk setiap alternatif dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini.
𝑃 1 =( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) − min(𝐼̿ + 𝑂̿ ) i = 1,2,…m
(6)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian, sebagai berikut ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Analisa dan Penerapan Metode Studi Literatur Dan Kepustakaan Pembuatan Laporan Penelitian Selesai Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis
(OCRA)
1. Membentuk matriks keputusan
2. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang akan diminimalkan (cost)
3. Menghitung peringkat preferensi linear dari setiap alternatif kriteria cost
4. Menghitung nilai preferensi benefit
5. Menghitung peringkat preferensi linear untuk kriteria benefit
6. Menghitung nilai preferensi total setiap alternatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Asyahri Hadi Nasyuha , Copyright © 2022, MIB , Page 358 Submitted: 04/12/2021 ; Accepted: 16/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Berikut merupakan penjelasan dari tahapan di atas.
a. Analisa Masalah
Analisa  masalah  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  serta  menganalisa  data  dalam  melakukan  suatu kajian sebelum melakukan perancangan ataupun perhitungan.
b. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  melakukan  suatu  observasi  yang  digunakan  untuk  lebih  memahami  bagaimana  prosedur dalam penentuan kerani timbang lapangan terbaik.
c. Studi Literatur
Digunakan  untuk  mempelajari  serta  menambah  pemahaman  peneliti  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  secara  umun  dan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  secara  khusus    serta membaca jurnal-jurnal ataupun referensi lainnya yang terkait dengan penelitian.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu dimulai dengan menganalisa permasalahan yang terjadi dalam pemilihan kerani  timbang  lapangan.  Dimulai  dari  menganalisa  perhitungan  sistem  lama  yang  masih  manual,  setelah  itu dilanjutkan  dengan  menganalisa  dengan  menggunakan  perhitungan  baru  dengan  metode  yang  digunakan  yaitu Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA).
e. Laporan Penelitian
Pada tahapan ini  membuat laporan dari keseluruhan penelitian ini, untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  dan  dilanjutkan  dengan  membuat  suatu  kesimpulan  dari  penelitian tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot
Dalam  menghasilkan  keputusan  dalam  pemilihan  kerani  timbang  lapangan  terbaik  ,  maka  dibutuhkan  data-data seperti, data kriteria, bobot dan alternatif.  Untuk pemilihan tersebut terdapat 5 (lima) kriteria yang digunakan untuk melakukan suatu penilaian . Pada berbagai kriteria-kriteria memiliki nilai bobot yang dimana hasilnya menggunakan metode ,  Rank  Order  Centroid (ROC)[9],  [17],  [18].  Berikut  tabel  1  merupakan  daftar  kriteria  dan  bobot  yang digunakan.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Kinerja 0.456 Benefit C 2 Tanggung Jawab 0.256 Benefit C 3 Jumlah Tanggungan 0.156 Benefit C 4 Usia 0.09 Cost C 5 Jenjang 0.04 Cost
Tabel 1 merupakan daftar kriteria yang di tetapkan dengan pembobotannya menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Berikut keterangan kriteria yang digunakan pada tabel 1:
Kinerja : hasil yang dicapai oleh kerani timbang lapangan dalam pekerjaannya. Tanggung Jawab : kepatuhan kerani timbang dalam melakukan tugasnya. Jumlah Tanggungan : jumlah anak yang ditanggung kerani timbang lapangan. Usia : usia minimal 25 tahun dan maksimal 55 tahun. Jenjang : minimal berpendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) Tabel 2. Alternatif Untuk Kriteria Alternatif Kinerja Tanggung Jawab  Jumlah Tanggungan  Usia  Jenjang Ngatmin (A 1 ) Baik Sangat Baik 2 40 SMA Libra Purba (A 2 ) Sangat Baik Sangat Baik 4 53 SMA Nova Sinaga (A 3 ) Baik Baik 3 52 S1 Erpi Sitorus (A 4 ) Baik Sangat Baik 4 48 SMA Anto (A 5 ) Sangat Baik Baik 3 40 SMA Gussang Sidabutar (A 6 ) Sangat Baik Baik 4 54 SMA Samsiar (A 7 ) Kurang Baik            Baik 4 35 SMP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Tabel 3 . Bobot Nilai Kriteria C 1 dan C 2
Keterangan Nilai Bobot Sangat Baik Baik Kurang Cukup 4 3 2 1 Tabel 4 . Bobot Nilai Kriteria C 5 Keterangan Nilai Bobot S1 3 SMA 2 SMP 1
Tabel 5. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5
A 1 3 4 2 40 2
A 2 4 4 4 53 2
A 3 3 3 3 52 3
A 4 3 4 4 48 2
A 5 4 3 3 40 2
A 6 4 3 4 54 2
A 7 2 3 4 35 1

## 3.2 Penerapan Metode OCRA
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  pemilihan  kerani  timbang  lapangan  dengan menggunakan metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA). 1. Membentuk matriks keputusan
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = [ 3 4 2 40 2 4 4 4 53 2
3 3 3 52 3 3 4 4 48 2
4 3 3 40 2 4 3 4 54 2 2 3 4 35 1]
2. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang akan diminimalkan (cost) untuk kriteria C4 dan C5
𝐼̅ 1 = ∑ (0.09 54−40 35 ) + (0.04 3−2 1 ) = ⁡∑ 0.036 + 0.04 = 0.076
𝐼̅ 2 = ∑ (0.09 54−53 35 ) + (0.04 3−2 1 ) = ⁡∑ 0.002 + 0.04 = 0.042
𝐼̅ 3 = ∑ (0.09 54−52 35 ) + (0.04 3−3 1 ) = ⁡∑ 0.005 + 0.08 = 0.085
𝐼̅ 4 = ∑ (0.09 54−48 35 ) + (0.04 3−2 1 ) = ⁡∑ 0.015 + 0.04 = 0.055
𝐼̅ 5 = ∑ (0.09 54−40 35 ) + (0.04 3−2 1 ) = ⁡∑ 0.036 + 0.04 = 0.076
𝐼̅ 6 = ∑ (0.09 54−54 35 ) + (0.04 3−2 1 ) = ⁡∑ 0.000 + 0.04 = 0.000
𝐼̅ 7 = ∑ (0.09 54−35 35 ) + (0.04 3−1 1 ) = ⁡∑ 0.048 + 0.08 = 0.128
3. Menghitung peringkat preferensi linear dari setiap alternatif yang tidak menguntungkan (Cost)
𝐼̿ 1 = 0.076 − 0.000 = 0.076
𝐼̿ 2 = 0.042 − 0.000 = 0.042 𝐼̿ 3 = 0.085 − 0.000 = 0.085 𝐼̿ 4 = 0.055 − 0.000 = 0.055 𝐼̿ 5 = 0.076 − 0.000 = 0.076 𝐼̿ 6 = 0.000 − 0.000 = 0.000 𝐼̿ 7 = 0.128 − 0.000 = 0.128

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
4. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteriayang dimaksimalkan (Benefit) untuk kriteria C1, C2, dan C3.
𝑂̅ 1 = ∑ (0.456 3 − 2 2 ) + (0.257 4 − 3 3 ) + (0.156 2 − 2 2 ) = ∑ 0.228 + 0.085 + 0.000 = 0.313
𝑂̅ 2 = ∑ (0.456 4 − 2 2 ) + (0.257 4 − 3 3 ) + (0.156 4 − 2 2 ) = ∑ 0.456 + 0.085 + 0.156 = 0.697
𝑂̅ 3 = ∑ (0.456 3 − 2 2 ) + (0.257 3 − 3 3 ) + (0.156 3 − 2 2 ) = ∑ 0.228 + 0.000 + 0.078 = 0.306
𝑂̅ 4 = ∑ (0.456 3 − 2
2 ) + (0.257 4 − 3 3 ) + (0.156 4 − 2 2 ) = ∑ 0.228 + 0.085 + 0.156 = 0.469
𝑂̅ 5 = ∑ (0.456 4 − 2 2 ) + (0.257 3 − 3 3 ) + (0.156 3 − 2 2 ) = ∑ 0.456 + 0.000 + 0.078 = 0.534
𝑂̅ 6 = ∑ (0.456 4 − 2 2 ) + (0.257 3 − 3 3 ) + (0.156 4 − 2 2 ) = ∑ 0.456 + 0.000 + 0.156 = 0.612
𝑂̅ 7 = ∑ (0.456 2 − 2 2 ) + (0.257 3 − 3 3 ) + (0.156 4 − 2 2 ) = ∑ 0.000 + 0.000 + 0.156 = 0.156
5. Menghitung perangkat preferensi linear dihitung untuk kriteria menguntungkan (Benefit)
𝑂̿ 1 = 0.313 − 0.156 = 0.157 𝑂̿ 2 = 0.697 − 0.156 = 0.541 𝑂̿ 3 = 0.306 − 0.156 = 0.156 𝑂̿ 4 = 0.469 − 0.156 = 0.313 𝑂̿ 5 = 0.534 − 0.156 = 0.378 𝑂̿ 6 = 0.612 − 0.156 = 0.456 𝑂̿ 7 = 0.156 − 0.156 = 0.000
6. Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif 𝑃 1 = (0.076 + 0.157) − 0.000 = 0.233
𝑃 2 = (0.042 + 0.541) − 0.000 = 0.583 𝑃 3 = (0.085 + 0.156) − 0.000 = 0.241 𝑃 4 = (0.055 + 0.313) − 0.000 = 0.368 𝑃 5 = (0.076 + 0.378) − 0.000 = 0.454 𝑃 6 = (0.076 + 0.456) − 0.000 = 0.532 𝑃 7 = (0.000 + 0.000) − 0.000 = 0.000
Berdasarkan perhitungan dengan metode OCRA  diatas maka diperoleh hasil perangkingan dan dapat  dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Nilai Preferensi Alternatif  Nama Kerani Timbang  Nilai Preferensi  Peringkat A 1 Ngatmin 0.233 6 A 2 Libra Purba 0.583 1 A 3 Nova Sinaga 0.241 5 A 4 Erpi Sitorus 0.368 4 A 5 Anto 0.454 3 A 6 Gussang Sidabutar 0.532 2 A 7 Samsiar 0.000 7
Dari  nilai  preferensi  diatas  diperlihatkan  bahwa  0.583  memiliki  nilai  terbesar,  sehingga  dapat  di  tentukan bahwa  yang  terdapat  pada  alternatif  yang  kedua  (A 2 )  ialah  alternatif  yang  terpilih  yaitu  kerani  timbang  lapangan terbaik yang bernama Libra Purba sebagai kerani timbang lapangan menduduki rangking pertama.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dari  tahap  yang  paling  awal  hingga  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  tersebut  dapat  digunakan  dalam  proses  suatu  pemilihan  kerani  timbang lapangan terbaik. Penerapan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode Operational Competitiveness Rating  Analysis (OCRA)  diatas  memperoleh  hasil  0,583  yang  berada  pada  alternatif  kedua  (A 2 )  atas  nama  Libra Purba  sebagai  kerani  timbang  lapangan  terbaik  yang  menduduki  rangking  pertama.  Maka  penerapan  sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3475
Asyahri Hadi Nasyuha , Copyright © 2022, MIB , Page 361 Submitted: 04/12/2021 ; Accepted: 16/12/2021 ; Published: 25/01/2022
pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  dapat digunakan khususnya petugas  yang bertugas dalam  melakukan  pemilihan kerani timbang lapangan. Penerapan nilai bobot yang spesifik pada metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) mempengaruhi hasil proses pemilihan, sehingga hasilnya menjadi lebih baik.

## REFERENCES
[1] D. Ayudia, G. W. Nurcahyo, and S. Sumijan, “Optimalisasi Penentuan Kriteria Penerima Bantuan Program Indonesia Pintar dengan Metode TOPSIS,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 140–147, 2021.
[2] S.  W.  Pasaribu,  D.  P.  Utomo,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Account  Officer  Menerapkan Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[3] N. T. L. Toruan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[4] M.  Madić,  D.  Petković,  and  M.  Radovanović,  “SELECTION  OF  NON-CONVENTIONAL  MACHINING  PROCESSES USING THE OCRA METHOD,” vol. 10, no. 1, pp. 61–73, 2015.
[5] S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam  Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[6] N. Kundakcı, “A Comparative Analyze Based On EATWOS and OCRA Methods For Supplier Evaluation,” Alphanumeric J. , vol. 7, no. 1, 2019.
[7] A. T. Işik and E. A. Adali, “A new integrated decision making approach based on SWARA and OCRA methods for the hotel selection problem,” Int. J. Adv. Oper. Manag. , vol. 8, no. 2, pp. 140–151, 2018.
[8] A. Özbek, “Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by OCRA and MOORA,” vol. 6, no. 13, pp. 21–31, 2015.
[9] M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[10]  I.  Herman  Firdaus,  G.  Abdillah,  F.  Renaldi,  and  U.  Jenderal  Achmad  Yani  Jl,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 2089–9815, 2016.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  D.  Nofriansyah, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  CV.Budi Utama, 2017.
[13]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[14]  R.  P.  Edi,  “Penerapan  Metode  Occupational  Repetitive  Action  (  OCRA  )  untuk  Mengurangi  Masalah  Ergonomi  dan Gangguan Muskuloskeletal pada Stasiun Kerja Barrel di PT . Soen Permata,” vol. 2, no. 1, pp. 56–64, 2021.
[15]  A.  Karim,  S.  Esabella,  Kusmanto,  Mesran,  and  U.  Hasanah,  “Analisa  Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) dan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Pemilihan Calon Karyawan Tetap Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid ( ROC ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1674–1687, 2021.
[16]  N.  Kundakcı,  “An  Integrated  Multi-Criteria  Decision  Making  Approach  for  Tablet  Computer  Selection,” Eur.  J. Multidiscip. Stud. , vol. 5, no. 1, p. 36, 2017.
[17]  J. Informa, P. Indonusa, and S. Issn, “Sistem pendukung keputusan kenaikan pangkat karyawan,” vol. 4, 2018.
[18]  J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.