## MODEL PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN ASISTEN LABORATORIUM MENGGUNAKAN PERPADUAN METODE ROC DAN WASPAS
Asmah 1) , Muhammad Fadlan 2)
1,2 Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati, Jl. Yos Sudarso No.8, Kota Tarakan 77112 Co Responden Email: asmah@ppkia.ac.id

## Article history
Received 12 December 2021 Revised 29 March 2022 Accepted 13 April 2022
Available online 22 April 2022
Keywords decision, ROC, selection, WASPAS
Abstract
The importance of a decision-making process that is fast and precise, and accurate has  become  an  obligation  for  every  institution,  including  higher  education institutions. The problem in this research is related to the decision-making process in  selecting  laboratory  assistant  admissions.  This  study  proposes  a  decision support  model  through  a  combination  of  the  Rank  Order  Centroid  (ROC)  and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) methods. The results of this study indicate that the proposed model can be adequately used in conducting the selection process for laboratory assistant admissions. In this study, the use of ROC  gave  the  appropriate  weighting  criteria  based  on  the  importance  of  the criteria from the decision-maker. Meanwhile, the use of the WASPAS method can produce  decisions  in  the  form  of  the  best  alternative  that  can  be  used  to  assist decision-makers.
Riwayat Diterima 12 Desember 2021
Revisi 29 Maret 2022 Disetujui 13 April 2022 Terbit 22 April 2022
Kata Kunci keputusan, ROC, seleksi, WASPAS
Abstrak
Pentingnya  proses  pengambilan  keputusan  yang  tidak  hanya  cepat,  namun juga tepat dan akurat telah menjadi suatu kewajiban bagi setiap institusi, tidak terkecuali dalam institusi perguruan tinggi. Permasalahan dalam penelitian ini adalah  terkait  proses  pengambilan  keputusan  dalam  seleksi  penerimaan asisten  laboratorium.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  model  pendukung keputusan melalui perpaduan antara metode Rank Order Centroid (ROC) dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  model  yang  diusulkan  dapat  digunakan  dengan  baik dalam  melakukan  proses  seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium.  Dalam Penelitian  ini,  penggunaan  ROC  mampu  memberikan  bobot  kriteria  yang sesuai  berdasarkan  tingkat  kepentingan  kriteria  dari  pengambil  keputusan. Sedangkan,  penggunaan  metode  WASPAS  mampu  menghasilkan  keputusan berupa  alternatif  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak pengambil keputusan.

## PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  dengan  cepat, tepat  dan  akurat  dalam  sebuah  organisasi, lembaga,  maupun  institusi  merupakan  hal penting yang harus dilakukan, tidak terkecuali dalam  sebuah  institusi  perguruan  tinggi. Berbagai macam proses pengambilan keputusan yang terdapat dalam sebuah institusi perguruan tinggi, seperti pengambilan keputusan  penerima  beasiswa,  pemilihan dosen  terbaik,  mahasiswa  lulusan  terbaik, hingga  proses  seleksi  penerimaan  karyawan (Fadlan  et  al.,  2017;  Laurentinus  &  Rinaldi, 2019;  Simanjorang,  2018;  Sugiyarti  et  al., 2018).
Dalam sebuah perguruan tinggi khususnya yang bergerak di bidang komputer, kebutuhan terhadap  asisten  laboratorium  merupakan salah  satu  hal  yang  wajib  untuk  dimiliki. Asisten laboratorium adalah individu-individu terpilih yang ditunjuk untuk membantu sebuah perguruan  tinggi  dalam  mengelola  dan memberikan pelayanan yang maksimal terkait dengan  penggunaan  laboratorium,  mulai  dari merawat  perangkat  yang  ada  dilaboratorium, hingga  membantu  dalam  setiap  kegiatan belajar  mengajar  di  laboratorium  komputer (Ruskan, 2017; Wanto & Kurniawan, 2018).
Pentingnya  peran  asisten  laboratorium membuat  proses  seleksi  penerimaan  asisten
laboratorium  dalam  sebuah  perguruan  tinggi harus  dilakukan  dengan  mempertimbangkan berbagai standar kompetensi atau kriteria yang harus  dipenuhi.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sebuah  model  dalam  mendukung  proses pemilihan  asisten  laboratorium  dalam  sebuah perguruan  tinggi  agar  asisten  laboratorium yang terpilih merupakan alternatif terbaik dari berbagai alternatif yang ada.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  dalam  proses  seleksi  penerimaan asisten  laboratorium  dalam  sebuah  perguruan tinggi.  SPK  seringkali  digunakan  untuk membantu  berbagai  proses  pengambilan keputusan dalam sebuah organisasi  (Al-Hafiz et al., 2017; Angeline & Astuti, 2018). Melalui berbagai  tahapan  yang  terdapat  dalam  SPK mampu menghasilkan luaran berupa alternatif terbaik  dari  berbagai  kriteria  yang  telah ditentukan  oleh  pihak  pengambil  keputusan (Faiz,  2020;  Situmorang  &  Rindari,  2019). Terdapat berbagai macam metode yang dapat digunakan  terkait  dengan SPK,  salah satunya adalah Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS).
Metode  WASPAS  merupakan  salah  satu metode  terkait  SPK  yang  tergolong  baru  dan dapat  digunakan  dalam  kasus  pengambilan keputusan  yang  terbaik  (Stojić  et  al.,  2018). Dengan  metode  ini,  proses  pemilihan  nilai alternatif  tertinggi  hingga  terendah  dapat dilakukan secara optimal (Barus et al., 2018). Metode  WASPAS  juga  dikenal  sebagai perpaduan  dari  algoritma Weight  Sum  Model dan Weighted  Product Model (Sugiarti  et  al.,
2018).
Beberapa penelitian terkait dengan metode WASPAS telah dilakukan sebelumnya, antara lain  penerapan  WASPAS  dalam  sistem rekomendasi  pemilihan  laptop  berdasarkan preferensi  dari  calon  pengguna  (Chandra  & Hansun, 2019), SPK pengangkatan Guru Tetap (Barus  et  al.,  2018),  hingga  SPK  penentuan kelayakan  nasabah  yang  akan  menerima Kredit Usaha Rakyat (Ickhsan et al., 2018).
Dalam  penelitian  ini  diusulkan  sebuah model pendukung keputusan dengan menerapkan metode WASPAS untuk menyelesaikan  proses  seleksi  penerimaan asisten  laboratorium  pada  sebuah  perguruan tinggi yang terdapat di Kalimantan Utara yang
saat  ini  belum  dilakukan  dengan  optimal. Selain itu, penelitian ini menggunakan metode Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  proses pembobotan  tiap-tiap  kriteria.  Diharapkan dengan  penerapan  model  sistem  pendukung keputusan kombinasi antara metode ROC dan WASPAS  ini  mampu  memberikan  hasil alternatif yang terbaik bagi Perguruan Tinggi.

## METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  model  pendukung keputusan yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan model usulan
Dalam Gambar 1 terlihat bahwa terdapat beberapa  tahapan  proses  dalam  model pendukung  keputusan  yang  diusulkan  dalam penelitian ini, antara lain:
1. Mendefinisikan  Data  Alternatif  dan Kriteria.
Dalam  tahapan  ini  semua  data  alternatif dan kriteria yang digunakan harus ditentukan. Adapun  kriteria  dan  tingkat  kepentingan kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Kriteria Pengambilan Keputusan
Kode Kriteria Tingkat Kepentingan C1 Nilai Tes Pemrograman 1 C2 Nilai IPK 2 C3 Nilai Tes Wawancara 3 C4 Prestasi 4 C5 Jarak Tempat Tinggal 5
Pada  Tabel  1  terdapat  lima  kriteria  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yang  dapat dibagi ke dalam dua jenis kriteria utama, yaitu kriteria benefit / keuntungan dan kriteria cost /
biaya.  Kriteria  keuntungan  dalam  penelitian ini antara lain Kriteria dengan kode C1 hingga C4. Sedangkan, kriteria C5 termasuk kedalam kriteria  biaya  yang  artinya  semakin  rendah nilai  kriteria  tersebut  maka  semakin  baik. Selain itu, pada Tabel 1 juga terdapat tingkat kepentingan  untuk  tiap-tiap  kriteria.  Tingkat kepentingan  ini  akan  berguna  dalam  proses pembobotan kriteria ditahapan berikutnya.
Dalam  penelitian  ini  terdapat  10  data alternatif  sebagai  contoh  sampel  yang digunakan  dan  akan  dipilih  alternatif  terbaik berdasarkan  perpaduan  metode  ROC  dan WASPAS.  Data  alternatif  beserta  nilai  untuk masing-masing  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Sampel Alternatif Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A01 65 3.45 75 0 5 A02 70 3.52 75 1 20 A03 75 3.85 75 1 10 A04 75 3.55 75 0 12 A05 85 3.8 80 1 10 A06 70 3.65 75 0 8 A07 80 3.82 75 1 15 A08 85 3.62 75 0 9 A09 80 3.75 80 2 5 A10 65 3.4 75 0 9 2. Pembobotan Rank of Centroid (ROC) Proses pembobotan kriteria dalam penelitian  ini  mengacu  pada  metode  ROC. Dalam  ROC,  setiap  kriteria  akan  diurutkan berdasarkan  tingkat  kepentingan.  Semakin kecil  angka  pada  tingkat  kepentingan,  maka kriteria  tersebut  semakin  yang  diprioritaskan (Yunaldi, 2019) . Sebagai contoh dalam Tabel 1 terlihat bahwa Nilai Tes Bahasa Pemrograman  merupakan  kriteria  paling prioritas karena memiliki tingkat kepentingan terkecil. Proses pembobotan dalam penelitian ini dilakukan berdasarkan Persamaan 1.
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ 1 𝑖 𝑚 𝑖=1 (1)
Dengan ketentuan, W adalah nilai pembobotan kriteria, m adalah jumlah kriteria, dan i adalah nilai tingkat kepentingan kriteria.
3. Perangkingan WASPAS
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan
proses  perangkingan  dengan  menggunakan metode WASPAS. Dalam proses perhitungan WASPAS
akan menggunakan hasil
pembobotan  yang  didapat  dari  tahapan sebelumnya.  Terdapat  tiga  tahapan  utama dalam  metode  WASPAS,  yaitu  membuat matriks  keputusan,    normalisasi  matriks keputusan,  hingga  menghitung  nilai  akhir perangkingan (Barus et al., 2018).
Proses normalisasi dalam metode WASPAS dilakukan berdasarkan Persamaan 2 dan Persamaan 3 (Barus et al., 2018; Ickhsan et al., 2018). Persamaan 2 digunakan terhadap kriteria  yang  bersifat  benefit.  Sedangkan, Persamaan 3 digunakan terhadap kriteria yang bersifat cost (biaya).
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (2)
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (3)
Untuk  proses  perhitungan  nilai  akhir dalam  WASPAS  dilakukan  berdasarkan Persamaan 4 (Barus et al., 2018).
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 + 0.5  ∏ (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (4)
Dengan  ketentuan  nilai  0.5  adalah ketetapan, Qi merupakan nilai dari variabel Q ke  i,  XijW  adalah  perkalian  nilai  X  dengan bobot yang telah didapat melalui proses ROC sebelumnya. Dalam WASPAS, alternatif yang memiliki  nilai  tertinggi  merupakan  alternatif yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan usulan model dalam Gambar 1,  setelah  menentukan  data  alternatif  dan kriteria  yang  digunakan  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  1  dan  Tabel  2,  maka  langkah berikutnya adalah melakukan proses pembobotan  kriteria  dengan  metode  ROC. Proses  pembobotan  kriteria  ini  dilakukan menggunakan Persamaan 1. Berikut beberapa contoh  perhitungan  bobot  untuk  kriteria  C1 hingga C5.
𝑊 𝐶1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.457
Berdasarkan  proses  perhitungan  bobot untuk  kriteria  1  (W C1 )  dapat  terlihat  bahwa bobot  yang  didapatkan  sebesar  0.457.  Proses perhitungan  serupa  juga  dilakukan  terhadap kriteria 2 hingga kriteria 5.
𝑊 𝐶2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.257
𝑊 𝐶3 = 0 +  0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
𝑊 𝐶4 = 0 +  0 + 0 + 1 4 + 1 5
5 = 0.09
𝑊 𝐶5 = 0 +  0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.04
Secara keseluruhan hasil akhir dari proses perhitungan bobot menggunakan metode ROC berdasarkan  tingkat  kepentingan  yang  telah ditentukan  sebelumnya  adalah  bobot  kriteria nilai  tes  pemrograman  (W C1 )  sebesar  0.457, bobot  kriteria  nilai  IPK  (W C2 )  sebesar  0.257. bobot  kriteria  tes  wawancara  (W C3 )  sebesar 0.156,  bobot  kriteria  prestasi  (W C4 )  sebesar 0.09,  dan  bobot  kriteria  jarak  (W C5 )  sebesar
0.04.
Setelah bobot didapatkan dari perhitungan metode  ROC,  langkah  berikutnya  adalah melakukan  proses  dalam  metode  WASPAS yang  diawali  dengan  proses  menentukan matriks  keputusan.  Berikut  adalah  matriks keputusan  (X)  dalam  penelitian  ini  yang nilainya diambil berdasarkan Tabel 2.
𝑋 = [ 65 3.45 75 0 5
70 3.52 80 1 20 75 3.85 75 1 10 75 3.55 75 0 12 85 3.8 85 1 10 70 3.65 75 0 8 80 3.82 80 1 15 85 3.62 75 0 9 80 3.75 85 2 5 65 3.4 75 0 9 ]
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan normalisasi  terhadap  matriks  keputusan berdasarkan  Persamaan  2  jika  termasuk kriteria benefit dan Persamaan 3 jika termasuk dalam kriteria cost. Salah satu hal penting yang harus  dilakukan  sebelumya  adalah  mencari nilai  terbesar  untuk  tiap  kriteria  benefit  dan nilai  terkecil  untuk  kriteria  cost.  Sebagai contoh, nilai terbesar untuk kriteria C1 adalah 85,  C2  adalah  3.85,  C3  adalah  85  dan  C4 adalah  2.  Sedangkan,  nilai  terkecil  untuk  C5 adalah 5.
Proses  normalisasi  dilakukan  dengan membagi  nilai  alternatif  terhadap  tiap-tiap kriteria  dengan  nilai  terbesar  dari  kriteria tersebut,  seperti alternatif A01  memiliki  nilai kriteria C1 (X 1,1 ) sebesar 65 dan nilai terbesar dari  kriteria  C1  adalah  85,  maka  proses normalisasi  yang  terjadi  adalah  sebagai berikut,
X 1,1 = 65 / 85 = 0.76
Proses  serupa  akan  terus  dilakukan terhadap  masing-masing  nilai  alternatif  pada tiap-tiap kriteria. Berikut adalah hasil lengkap dari  proses  normalisasi  yang  telah  dilakukan terhadap matriks keputusan,
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 0.76 0.90 0.88 0 1 0.82 0.91 0.94 0.5 0.25 0.88 1 0.88 0.5 0.5 0.88 0.92 0.88 0 0.42 1 0.99 1 0.5 0.5 0.82 0.95 0.88 0 0.63 0.94 0.99 0.94 0.5 0.33 1 0.94 0.88 0 0.56 0.94 0.97 1 1 1 0.76 0.88 0.88 0 0. .56]
Setelah hasil normalisasi didapatkan maka langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai akhir  untuk  tiap  alternatif  menggunakan Persamaan 4. Berikut proses perhitungan nilai akhir untuk Alternatif A01 (Q 1 ) dan A02 (Q 2 ),
𝑄 1 = 0.5 ∑  ((0.76 ∗ 0.457) + (0.9 ∗ 0.257) +
(0.88 ∗ 0.156) + (0 ∗ 0.09) + (1 ∗ 0.04)) +  0.5 ∏  (0.76 0.457 ) ∗ (0.9 0.257 ) ∗
(0.88 0.156 ) ∗ (0 0.09 ) ∗ (1 0.04 ) = (0.5 ∗  0.76) + (0.5 ∗ 0) = 0.379 + 0 = 0.379
𝑄 2 = 0.5 ∑((0.82 ∗ 0.457) + (0.91 ∗ 0.257) + (0.94 ∗ 0.156) + (0.5 ∗ 0.09) + (0.25 ∗ 0.04)) +  0.5 ∏(0.82 0.457 ) ∗ (0.91 0.257 ) ∗ (0.94 0.156 ) ∗ (0.5 0.09 ) ∗ (0.25 0.04 ) = (0.5 ∗  0.81) + (0.5 ∗ 0.79)
= 0.407 + 0.397
= 0.804
Proses perhitungan seperti nilai Q 1 dan Q 2 tersebut  dilakukan  secara  terus  menerus hingga  alternatif  A10.  Secara  keseluruhan hasil  akhir  dari  perhitungan  nilai  akhir  Q 1 hingga Q 10 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Akhir Qi Kode Alternatif Nilai Q i A01 0.379 A02 0.804 A03 0.863 A04 0.397 A05 0.921 A06 0.391 A07 0.882 A08 0.429 A09 0.966 A10 0.368
Berdasarkan  Tabel  3  terlihat  bahwa  tiap- tiap  nilai  akhir  dari  alternatif  berbeda  antara satu dengan yang lainnya. Dengan menggunakan  nilai  akhir  Qi  yang  terdapat pada Tabel 3, dilakukan proses perangkingan dengan mengurutkan nilai Qi mulai dari nilai terbesar. Hasil perangkingan dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Perangkingan
Kode Alternatif Nilai Q i Peringkat A09 0.966 1 A05 0.921 2 A07 0.882 3 A03 0.863 4 A02 0.804 5 A08 0.429 6 A04 0.397 7 A06 0.391 8 A01 0.379 9 A10 0.368 10
Dari  proses  perangkingan  yang  terdapat dalam  Tabel  4,  tiga  alternatif  yang  memiliki nilai  tertinggi  secara  berurutan  adalah  A09, A05  dan  A07.  Sedangkan,  alternatif  A10 merupakan  alternatif  yang  memiliki  nilai terendah  dengan  nilai  Qi  sebesar  0.368. Berdasarkan  hasil  akhir  pada  Tabel  3, alternatif  A09  (nilai  Qi  =  0.966)  merupakan alternatif terbaik untuk dipilih oleh pengambil keputusan  dalam  seleksi  penerimaan  asisten laboratorium dikarenakan memiliki hasil yang tertinggi dibandingkan alternatif lainnya.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa model  pendukung  keputusan  yang  diusulkan melalui  perpaduan  antara  metode  ROC  dan WASPAS dapat digunakan dalam  melakukan proses seleksi penerimaan asisten
laboratorium. Penggunaan metode ROC dalam penelitian  mampu  memberikan  bobot  yang sesuai  berdasarkan  tingkat  kepentingan  dari
pengambil  keputusan.  Sedangkan,  metode WASPAS  mampu  menghasilkan  keputusan berupa alternatif terbaik yang dapat digunakan untuk membantu pihak pengambil keputusan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, perpaduan antara metode ROC dan WASPAS  dapat  memberikan  hasil  akhir perangkingan  berupa  alternatif  terbaik  bagi perguruan  tinggi  dalam  melakukan  seleksi terhadap  asisten  laboratorium.  Penggunaan metode  ROC  dalam  penelitian  ini  mampu memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria  terkait  seleksi  asisten  laboratorium sesuai dengan tingkat kepentingan yang telah ditetapkan oleh pengambil keputusan. Sedangkan, metode WASPAS mampu mengolah  berbagai  data  kriteria  terhadap masing-masing alternatif menggunakan bobot yang  telah  didapat  dari  metode  ROC,  hingga menghasilkan  keputusan  berupa  alternatif terbaik dalam proses seleksi asisten laboratorium di sebuah perguruan tinggi.

## REFERENSI
Al-Hafiz, N. W., Mesran, & Suginam. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah Menerapkan Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio
Analysis ( Moora ). KOMIK (Konferensi
Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer) , I (1), 306–309.
Angeline,  M.,  &  Astuti,  F.  (2018).  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching. Jurnal Ilmiah SMART , II (2), 45–51.
Barus,  S.,  Sitorus,  V.  M.,  Napitupulu,  D., Mesran,  M.,  &  Supiyandi,  S.  (2018).
Sistem Pendukung Keputusan
Pengangkatan  Guru  Tetap  Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment  (WASPAS). Jurnal  Media Informatika  Budidarma , 2 (2),  10–15. https://doi.org/10.30865/mib.v2i2.594
Chandra, K. A., & Hansun, S. (2019). Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas. Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication,  Information,  and Power Engineering) , 6 (2), 76–81.
https://doi.org/10.33019/ecotipe.v6i2.10
19 Fadlan, M., Muhammad, & Hadriansa. (2017). Terapan  Kombinasi  Metode  Topsis  dan Analytical  Hierarchy  Process  Pada
Perekomendasian  Penerima  Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  (studi kasus  pada  STMIK  PPKIA  Tarakanita Rahmawati). Jurnal  SIMETRIS , 8 (2),
663–670.
https://doi.org/10.24176/simet.v8i2.156 5
Faiz,  A.  (2020).  Pengembangan  Sistem
Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode Saw  Dan  Topsis :  Studi  Kasus Universitas  Muhammadiyah  Tangerang. JIKA  (Jurnal  Informatika) , 4 (1),  49. https://doi.org/10.31000/jika.v4i1.2424 Ickhsan,  M.,  Anggraini,  D.,  Haryono,  R.,
Sahir,  S.  H.,  &  Rohminatin.  (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit  Usaha  Rakyat  (  KUR  ) Menggunakan Metode Weighted Product. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 5 (2), 97–102. Laurentinus,  L.,  &  Rinaldi,  S.  (2019). Implementasi Metode Analytical Hierarchy  Process  dan  Simple  Additive Weighting  untuk  Pemilihan  Dosen Terbaik  Studi  Kasus  STMIK  Atma Luhur. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 6 (6), 655. https://doi.org/10.25126/jtiik.201966163 6 Ruskan, E. L. (2017). Kolaborasi Metode Saw Dan  Ahp  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Asisten Laboratorium. JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) , 9 (1), 1204–1215. https://doi.org/10.36706/jsi.v9i1.4204 Simanjorang, R. M. (2018). Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Mahasiswa Lulusan  Terbaik  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  Pada Perguruan Tinggi. Jurnal Mantik
Penusa , 2 (1), 1–10.
Situmorang, E., & Rindari, F. (2019). Decision
Support  System  For  Selection  Of  The Best  Doctors  In  Sari  Mutiara  Hospital
Using Fuzzy Tsukamoto Method. Jurnal Teknik Informatika C.I.T , 11 (2), 45–50.
Stojić,  G.,  Stević,  Ž.,  Antuchevičiene,  J., Pamučar, D., & Vasiljević, M. (2018). A
novel  rough  WASPAS  approach  for supplier selection in a company manufacturing  PVC  carpentry  products.
Information (Switzerland) , 9 (5). https://doi.org/10.3390/info9050121
Sugiarti,  S.,  Nahulae,  D.  K.,  Panggabean,  T. E.,  &  Sianturi,  M.  (2018).  Sistem
Pendukung Keputusan Penentuan
Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus Dengan  Metode  Weighted  Aggregated
Sum  Product  Assesment  (WASPAS). JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,
5 (2), 103–108.
Sugiyarti, E., Jasmi, K. A., Basiron, B., Huda, M., Shankar, K., & Maseleno, A. (2018). Decision  support  system  of  scholarship grantee  selection  using  data  mining. International  Journal  of  Pure  and Applied  Mathematics , 119 (15),  2239–
2249. https://doi.org/10.5772/47788
Wanto,  A.,  &  Kurniawan,  E.  (2018).  Seleksi
Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan  Algoritma  Ahp  Pada Amik-Stikom Tunas Bangsa Pematangsiantar. JIKO (Jurnal Informatika  Dan  Komputer) , 3 (1),  11.
https://doi.org/10.26798/jiko.2018.v3i1.
106
Yunaldi,  A.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin  Menerapkan  Kombinasi  Metode SAW dan ROC. Jurnal Media Informatika  Budidarma , 3 (4),  376. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1511