## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jasa Ekspedisi Terbaik Menerapkan Metode ARAS
Nova Saragih 1 , Agung Triayudi 2,* , Mesran 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Prodi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nova.saragih80@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 08/11/2023 ; Accepted: 26/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak− Peningkatan  pengguna  jasa  pengiriman  barang  diseluruh  Indonesia  membuat  makin  banyak  pula  Perusahaan  baru Dibidang tersebut. Konsumen juga percaya memakai jasa mereka dalam mengirim barang mereka diantar memakai jasa pengiriman barang. Banyanyaknya perusahaan yang menjalani usaha jasa pengiriman barang, membuat pengguna bingung dalam melakukan pengiriman  barang  para  konsumen.  Terdapat  faktor  yang  mempegaruhi  jasa  perusahaan  ekspedisi  barang  tersebut  dikenal  oleh masyarakat dan tingkat promosi dari masing-masing pihak ekspedisi sehingga masyarakat nyakin memakai jasa eskpedisi barang tersebut.  Dalam  penentuan  jasa  ekspedisi  terbaik  di  kota  Medan  terdapat  beberapa  kriteria  yaitu  pelayanan,  pengalaman, responivitas, biaya dan usia. Berdasarkan permasalahan tersebuat sistem pendukung keputusan sangat diperlukan sebagai teknik penyelesaian permasalahan serta dibantu dengan sebuah metode yang dapat menghasilkan nilai akhir yang akurat. Metode tersebut ialah metode Additive Ratio Assessment (ARAS) yang dimana metode tersebut sangat membantu dalam menghasilkan nilai bobot dan preferensi terbaik dari data alternatif dan kriteria sehingga mendapatkan hasil akhir  yaitu penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan berada pada Alternatif A14 dengan nilai 1.0000 yaitu jasa ekspedisi TNT.
Kata Kunci : SPK; Metode ARAS; Jasa Ekspedisi
Abstract− The increase in users of goods delivery services throughout Indonesia has resulted in more and more new companies in this field. Consumers also believe in using their services in sending their goods delivered using goods delivery services. The large number of companies that run the goods delivery service business, makes users confused in shipping goods to consumers. There are factors that influence the freight forwarding company's services to be known by the public and the level of promotion from each expeditionary party so that people are confident in using the freight forwarding services. In determining the best expedition services in the city of Medan there are several criteria, namely service, experience, responsiveness, cost and age. Based on these problems, a decision support system is needed as a problem solving technique and is assisted by a method that can produce an a ccurate final value. The method is the Additive Ratio Assessment (ARAS) method in which the method is very helpful in producing the best weight and preference values from alternative data and criteria so that the final result is to determine the best expedition services in the city of Medan in Alternative A14 with a value of 1.0000, namely expedition services TNT.
Keywords : DSS; ARAS Method; Expedition Services

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  merupakan  salah  satu  sektor  penghasilan  yang  berada  banyak  di  Indonesia,  bidang  usaha  yang  cukup terkenal  ialah  usaha  jasa  pengiriman  barang  yang  sangat  mudah  ditemukan.  Di  era  globalisasi,  perusahaan  yang menawarkan  jasa  ekspedisi  sangat  dibutuhkan  dihampir  semua  bidang  kehidupan  manusia[1].  Secara  umum  jasa adalah  penyedia  tindakan atau kinerja  yang  dapat dilihat  dari satu pihak ke pihak  lain.  Jasa dikonsumsi oleh kedua pihak  secara  bersamaan,  sehingga  interaksi  antara  pemberi  jasa  dan  yang  penerima  jasa  mempengaruhi  hasil  jasa. Bidang logistik salah satu bidang yang berperan penting di perusahaan karena adanya kegiatan proses distribusi barang. Dalam proses distribusi perusahaan dapat memanfaatkan penyedia atau perusahaan jasa ekspedisi yang ada[2].
Perusahaan  jasa  ekspedisi  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pelayanan  jasa  pengiriman  barang. Penyedia  jasa  ekspedisi  sangat  dibutuhkan  terutama  dalam  bidang  jual  beli  yang  merupakan  kebutuhan  untuk memenuhi permintaan konsumen bagi produsen yang selalu memakai jasa pengiriman barang baik melalui  darat, laut maupun udara[3]. Di Indonesia terdapat beberapa perusahaan ekspedisi pada beberapa daerah seperti JNE, TIKI, POS, ESL, PANDU LOGISTIK, INDAH KARGO dan lain-lain[4]. Maka pemilihan jasa ekpedisi yang baik ialah salah satu hal penting pada era ini pada bidang logistik. Dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan terdapat beberapa kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  pelayanan,  pengalaman,  responivitas,  biaya  dan  usia.  Dengan  demikian  diperlukan sebuah  sistem  yang  dapat  mempermudah  dalam  penentuan  jasa  ekspedisi  terbaik  di  kota  Medan  yaitu  dengan pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
SPK  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu  memecahkan  masalah  dalam  menghasilkan  alternative terbaik  untuk  mendukung  keputusan  yang  diambil  oleh  pengambil  keputusan[5].  Pada  penelitian  ini  menerapkan metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  yang  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menghasilkan keputusan dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di Kota Medan. Pada SPK menerapkan metode dalam memutuskan keputusan alternatif terbaik, seperti PSI, TOPSIS, MOOSRA, WASPAS dan lainnya[6]–[8].
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6976
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Saputra  dan  Supriatin  tahun  2022  meneliti  mengenai penentuan  peringkat  dosen  terbaik  dengan  mengimplementasikan  metode  ARAS.  Penelitian  menggunakan  10 alternatif  dan  8  kriteria  sehingga  menghasilkan  5  alternatif  terbaik[9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Juniar Hutagalung  dkk  tahun  2022  meneliti  megenai  metode  ARAS  dalam  menentukan  penerima  BPNT.  Penelitian menggunakan 10 alternatif dan 5 kriteria sehingga  menghasilkan alternatif terbaik atas nama Rajiman dengan  nilai 1.0000[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Retta Therisia Lubis dkk tahun 2022 meneliti tentang metode ARAS dalam penentuan  mutasi  karyawan.  Penelitian  menggunakan  5  alternatif  dan  5  kriteria  sehingga  menghasilkan  alternatif terbaik pada alternatif A05 dengan nilai 0.824[11]. Penelitian yang dilakukanoleh Hari Setiyani tahun 2022 membahas mengenai pemilihan tempat kursus bahasa inggris online dengan metode ARAS. Penelitian menggunakan 4 alternatif dan 5 kriteria sehingga menghasilkan alternatif terbaik yaitu English Academi dengan nilai 1[12].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  telah  dijabarkan  penulis  menjadikannya  sebagai  referensi  dalam penyelesaian  permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  sehingga  dalam  penelitian  tersebut  penulis  tertarik  membuat penelitian  dengan  judul  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  jasa  ekspedisi  terbaik  di  kota  Medan  menerapkan metode Aras dengan tujuan dapat menghasilkan suatu nilai preferensi terbaik dan sejumlah alternatif serta kriteria yang telah ditentukan sehingga mendapatkan hasil akhir secara akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  terkomputerisasi  yang  digunakan  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. SPK menggabungkan sumber informasi individu  dan  fungsi  kompenenn  untuk  meningkatkan  pengambilan  keputusan[13]–[15].  SPK  merupakan  sistem informasi manajemen keputusan berbantuan komputer yang menangani masalah semi struktur[16], [17].

## 2.2 Jasa Ekspedisi
Jasa Ekspedisi merupakan suatu bidang yang secara khusus bergerak dibidang pengeriman barang dan jasa. Sekarang ini  banyak  dijumpai  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  ekspedisi,  sehingga  membuat  masyarakat  menjadi  lebih banyak varian dalam menentukan mana perusahaan yang akan dipakai dalam mengirimkan barang tersebut[18].

## 2.3 Metode ARAS
Metode  ARAS  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perengkingan  kriteria,  untuk  melakukan  proses perengkingan. Adapun langkah-langkah untuk menentukan perhitungan metode ARAS sebagai berikut[19]: 1. Pembentukan Decision Making Matrix (DMM)
X =
[ X01  ⋯   X0j   ⋯    Xon
⋮       ⋱      ⋮     ⋱        ⋮
Xi1    ⋯    Xij   ⋯   Xin ⋮       ⋱       ⋮       ⋱     ⋮
Xn1   ⋯   Xmj  ⋯  Xmn ] i = 0, m; j = 1, n; (1)
Dimana x oj = Nilai-nilai optimum terhadap Kriteria j Jika nilai-nilai optimal Kriteria j (X0j) tidak dapat diketahui, maka:
X0j = max i . Xij, if max i . Xij is preferable (2)
X0j = min i . Xij, if min i . Xij is prefable (3)
2. Menentukan penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria Jika kriteria Beneficial maka dilakukan normalisasi mengikuti:
Xij ∗ = XIJ ∑ Xij m i=0 (4)
Jika kriteria Non-Beneficial akan dilakukan normalisasi mengikuti:
Tahap 1: Xij ∗ = 1 Xij (5)
Tahap 2: R = Xij ∗ ∑ Xij ∗ m i=0 (6)

## 3. Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi
D =   [dij]mxn = rij. Wj (7)
4. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (Si)
Si =   ∑ dij; n j=1 (i = 1,2 … , m; j = 1,2 … , n) (8)

## 5. Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif
Ki = Si S0 (9)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilaksanak untuk mencapai tujuan penelitian dalam sistem pendukung keputusan dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan yaitu seperti berikut :
1. Menganalisa Masalah
Menganalisa suatu permasalahan bertujuan agar dapat menyelesaikan suatu masalah serta menganalisis data yang dijadikan suatu pokok permasalahan dalam sebuah penelitian.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  sebuah  penelitian  sangat  diperlukan  agar  data-data  tersebut  dapat  dijadikan  referensi dalam penelitian.
3. Analisa Penerapan metode
Analisa  permasalahan  perlu  dilakukan  dalam  mendapatkan  hasil  dari  penentuan  jasa  ekspedisi  terbaik  di  kota Medan, dengan pengimplemntasian metode ARAS.
4. Laporan Penelitian
Laporan penelitian dibuat berdasrkan dari penelitian yang dilakukan untuk melihat hasilnya apakah sesuai dengan yang diharapkan.
Berikut gambar 1, merupakan kerangka penelitian dari penjabaran tahapan penelitian diatas:
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan memiliki proses tahapan atau proses yang harus disesuaikan untuk menghasilkan sebuah keputusan yang akurat. Berikut 15 alternatif jasa ekspedisi seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Jasa Ekspedisi Kode Alternatif A1 JNE A2 TIKI A3 PANDU LOGISTIK A4 INDAH KARGO Mulai Menganalisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan
Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode ARAS 1. Membentuk matriks pengambilan keputusan. 2. Menentukan penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria. 3 Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi.
4 Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi.
5 Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif.
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai
Kode Alternatif A5 POS INDONESIA A6 ESL EKSPRES A7 Supra Raga Transport A8 DSI CARGO A9 WAHANA A10 RPX HOLDING A11 SICEPAT Express A12 FEDEX A13 DHL Ekspres A14 TNT A15 JNT

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam penelitian ini akan membahas sistem pendukung yang dapat membantu untuk menentukan jasa ekspedisi terbaik dengan  menggunkan  metode  ARAS.  Bobot  setiap  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dihitung  dengan menggunakan rumus ROC (Rank Order Centroid) dapat dilihat pada Tabel 2[20].
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Pelayanan 0.456 Benefit C2 Pengalaman 0.256 Benefit C3 Responivitas 0.156 Benefit C4 Biaya 0.090 Benefit C5 Usia 0.040 Benefit Keterangan data kriteria: Pelayanan
: Perusahaan Ekspedisi dimana jika memberikan pelayanan yg baik maka akan dikenal masyarakat.
Pengalaman
: Penyedia jasa ekpsedisi akan sangat mempegaruhi pengalaman dari pengiriman barang nasabah.
Responivitas
: Suatu Tindakan yang diberikan oleh jasa ekspedisi dalam pengiriman barang nasabah.
Biaya : Peristiwa yang benar-benar pernah dialami setiap calon nasabah yang hendak mengirimkan barang.
Usia : Berapa lama jasa ekspedisi berdiri. Tabel 3. Alternatif Alat Bantu Media Pembelajaran Fisika Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 JNE Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sedang 18 TIKI Sangat Baik Baik Baik Sedang 48 PANDU LOGISTIK Baik Sangat Baik Sangat Baik Murah 16 INDAH KARGO Baik Sangat Baik Sangat Baik Murah 11 POS INDONESIA Sangat Baik Baik Baik Sedang 53 ESL EKSPRES Baik Sangat Baik Sangat Baik Murah 48 Supra Raga Transport Baik Baik Baik Sedang 29 DSI CARGO Baik Baik Baik Sedang 10 WAHANA Sangat Baik Baik Sangat Baik Sedang 15 RPX HOLDING Sangat Baik Sangat Baik Baik Sedang 20 SICEPAT Express Sangat Baik Baik Sangat Baik Murah 14 FEDEX Sangat Baik Baik Sangat Baik Sedang 47 DHL Ekspres Baik Baik Sangat Baik Murah 40 TNT Sangat Baik Sangat Baik Sangat baik Murah 72 JNT Baik Baik Baik Sedang 5 Tabel 4. Pembobotan Kriteria C1, C3, C4 dan C5 Keterangan Nilai Sangat Buruk 0 Buruk 3 Cukup 6 Baik 9
Keterangan Nilai Sangat Baik 12 Tabel 5. Pembobotan Kriteria C2 Keterangan Nilai Mahal 0 Sedang 5 Murah 10
Dari tabel pembobotan kriteria dapat dihasilkan data rating kecocokan seperti Tabel 6 berikut :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A0 12 12 12 10 72
A1 12 12 12 5 18 A2 12 9 9 5 48 A3 9 12 12 10 16 A4 9 12 12 10 11
A5 12 9 9 5 53 A6 9 12 12 10 48
A7 9 9 9 5 29 A8 9 9 9 5 10
A9 12 9 12 5 15 A10 12 12 9 5 20 A11 12 9 12 10 14
A12
12 9 12 5 47 A13 9 9 12 10 40
A14 12 12 12 10 72 A15 9 9 9 5 5 SUM 171 165 174 115 518

## 3.5 Penetapan Metode ARAS
Perhitungan pada setiap alternatif untuk menghasilkan perangkingan  dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan dengan mengimplementasikan metode ARAS sebagai berikut:
1. Membentuk matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 12 12 12 12 12 12
12 9 9 9 12 12 10 72 5 18 5 48
10 16 9 12 12
12 9 9 9 12 12 9    9 9 9    9 9 12 9 12
10 11 5 53 10 48
5 29 5 10 5 15 12 12 9
12 9 12 12 9 12 9 9 12
12 12 12
9 9 9 5 20 10 14 5 47
10 40 10 72 5 5 ]
2. Menormalisasikan matriks keputusan pada semua kriteria
Normalisasi kriteria C1
𝑅 01 = 12 171 = 0.0702
𝑅 11 = 12 171 = 0.0702
𝑅 21 = 12 171 = 0.0702
𝑅 31 = 9 171 = 0.0526
𝑅 41 = 9 171 = 0.0526
𝑅 51 = 12 171 = 0.0702
𝑅 61 = 9 171 = 0.0526
𝑅 71 = 9 171 = 0.0526
𝑅 81 = 9 171 = 0.0526 𝑅 91 = 12 171 = 0.0702
𝑅 101 = 12 171 = 0.0702
𝑅 111 = 12 171 = 0.0702
𝑅 121 = 12 171 = 0.0702
𝑅 131 = 9 171 = 0.0526
𝑅 141 = 12 171 = 0.0702
𝑅 151 = 9 171 = 0.0526
Dari perhitungan diatas maka diperoleh data matriks normalisasi seperti terlihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Data Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A0 0.0702  0.0727  0.0690  0.0870  0.1390 A1 0.0702  0.0727  0.0690  0.0435  0.0347 A2 0.0702  0.0545  0.0517  0.0435  0.0927 A3 0.0526  0.0727  0.0690  0.0870  0.0309 A4 0.0526  0.0727  0.0690  0.0870  0.0212 A5 0.0702  0.0545  0.0517  0.0435  0.1023 A6 0.0526  0.0727  0.0690  0.0870  0.0927 A7 0.0526  0.0545  0.0517  0.0435  0.0560 A8 0.0526  0.0545  0.0517  0.0435  0.0193 A9 0.0702  0.0545  0.0690  0.0435  0.0290 A10 0.0702  0.0727  0.0517  0.0435  0.0386 A11 0.0702  0.0545  0.0690  0.0870  0.0270 A12 0.0702  0.0545  0.0690  0.0435  0.0907 A13 0.0526  0.0545  0.0690  0.0870  0.0772 A14 0.0702  0.0727  0.0690  0.0870  0.1390 A15 0.0526  0.0545  0.0517  0.0435  0.0097
3. Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi
C1 𝐷 01 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 11 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320
𝐷 21 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 31 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240 𝐷 41 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240
𝐷 51 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 61 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240 𝐷 71 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240 𝐷 81 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240 𝐷 91 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 101 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320
𝐷 111 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 121 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320 𝐷 131 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240 𝐷 141 = 0.0702 ∗ 0.456 = 0.0320
𝐷 151 = 0.0526 ∗ 0.456 = 0.0240
Dari perhitungan diatas maka diperoleh data bobot matriks yang telah dinormalisasi seperti pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Data Bobot Matriks yang Telah Dinormalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A0 0.0320  0.0186  0.0108  0.0078  0.0056 A1 0.0320  0.0186  0.0108  0.0039  0.0014 A2 0.0320  0.0140  0.0081  0.0039  0.0037 A3 0.0240  0.0186  0.0108  0.0078  0.0012 A4 0.0240  0.0186  0.0108  0.0078  0.0008 A5 0.0320  0.0140  0.0081  0.0039  0.0041 A6 0.0240  0.0186  0.0108  0.0078  0.0037 A7 0.0240  0.0140  0.0081  0.0039  0.0022 A8 0.0240  0.0140  0.0081  0.0039  0.0008 A9 0.0320  0.0140  0.0108  0.0039  0.0012 A10 0.0320  0.0186  0.0081  0.0039  0.0015 A11 0.0320  0.0140  0.0108  0.0078  0.0011 A12 0.0320  0.0140  0.0108  0.0039  0.0036 A13 0.0240  0.0140  0.0108  0.0078  0.0031 A14 0.0320  0.0186  0.0108  0.0078  0.0056 A15 0.0240  0.0140  0.0081  0.0039  0.0004
4. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi
𝑆 0 = 0.0320 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0056 = 0.0748 𝑆 1 = 0.0320 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0039 + 0.0014 = 0.0667 𝑆 2 = 0.0320 + 0.0140 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0037 = 0.0617 𝑆 3 = 0.0240 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0012 = 0.0624 𝑆 4 = 0.0240 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0008 = 0.0621 𝑆 5 = 0.0320 + 0.0140 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0041 = 0.0620 𝑆 6 = 0.0320 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0037 = 0.0649 𝑆 7 = 0.0240 + 0.0140 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0022 = 0.0522 𝑆 8 = 0.0240 + 0.0140 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0008 = 0.0507 𝑆 9 = 0.0320 + 0.0140 + 0.0108 + 0.0039 + 0.0012 = 0.0618 𝑆 10 = 0.0320 + 0.0186 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0015 = 0.0641
𝑆 11 = 0.0320 + 0.0140 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0011 = 0.0656
𝑆 12 = 0.0320 + 0.0140 + 0.0108 + 0.0039 + 0.0036 = 0.0643 𝑆 13 = 0.0240 + 0.0140 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0031 = 0.0596 𝑆 14 = 0.0320 + 0.0186 + 0.0108 + 0.0078 + 0.0056 = 0.0748 𝑆 15 = 0.0240 + 0.0140 + 0.0081 + 0.0039 + 0.0004 = 0.0503
5. Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif
𝐾 0 = 0.0748 0.0748 = 1.0000
𝐾 1 = 0.0748 0.0748 = 0.8919
𝐾 2 = 0.0748 0.0748 = 0.8246
𝐾 3 = 0.0748 0.0748 = 0.8352
𝐾 4 = 0.0748 0.0748 = 0.8300
𝐾 5 = 0.0748 0.0748 = 0.8298
𝐾 6 = 0.0748 0.0748 = 0.8682
𝐾 7 = 0.0748 0.0748 = 0.6980
𝐾 8 = 0.0748 0.0748 = 0.6784
𝐾 9 = 0.0748 0.0748 = 0.8265
𝐾 10 = 0.0748 0.0748 = 0.8580
𝐾 11 = 0.0748 0.0748 = 0.8778
𝐾 12 = 0.0748 0.0748 = 0.8596
𝐾 13 = 0.0748 0.0748 = 0.7977
𝐾 14 = 0.0748 0.0748 = 1.0000
𝐾 15 = 0.0748 0.0748 = 0.6732
Dari perhitungan yang telah dilakukan diatas dengan penerapan metode  ARAS  maka dapat dihasilkan peringkat yang dapat dilihat pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Data Perangkingan Kode Alternatif Nilai K Peringkat A0 - 1.0000 - A14 TNT 1.0000 1 A1 JNE 0.8919 2 A11 SICEPAT Express 0.8778 3 A6 ESL EKSPRES 0.8682 4 A12 FEDEX 0.8596 5 A10 RPX HOLDING 0.8580 6 A3 PANDU LOGISTIK 0.8352 7 A4 INDAH KARGO 0.8300 8 A5 POS INDONESIA 0.8298 9 A9 WAHANA 0.8265 10 A2 TIKI 0.8246 11 A13 DHL Ekspres 0.7977 12 A7 Supra Raga Transport 0.6980 13 A8 DSI CARGO 0.6784 14 A15 JNT 0.6732 15
Perhitungan yang telah dilakukan dari 15 alternatif menghasilkan alternatif terbaik yang dapat dilihat pada tabel 9 yaitu alternatif A14 yaitu jasa ekspedisi TNT dengan nilai 1.0000.

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  disimpulkan  bahwa  metode  ARAS  dapat  digunakan  dalam penentuan  jasa  ekspedisi  terbaik  di  kota  Medan  yang  dapat  dijadikan  rekomendasi  pilihan  dalam  memilih  jasa ekspedisi.  Sehingga  dengan  ini  proses  dan  hasil  penentuan  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  menjadikan sebuah pemilihan sistem yang dapat dimanfaatkan dalam pemberian rekomendasi jasa ekspedisi terbaik di kota Medan dari  perolehan perhitungan nilai  yang sebenarnya dari data  jasa ekspedisi terbaik di kota Medan dengan  hasil  yang ditemukan lebih akurat dan tepat. Hasil akhir yang tertinggi di dapatkan dengan menerapkan metode ARAS yaitu pada alternatif Alternatif A14 yaitu jasa ekspedisi TNT dengan nilai 1.0000.

## REFERENCES
[1] I. Mutmainah and  Y. Yunita, “Penerapan Metode Topsis Dalam Pemilihan Jasa Ekspedisi,”  J. Sisfokom (Sistem  Inf.  dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 86–92, 2021.
[2] H. Aulawi, R. Kurniawati, and V. V. Pratama, “Analisa Keputusan Pemilihan Jasa Ekspedisi dengan Metode AHP dan Borda,” no. 1, pp. 23–29.
[3] F. A. Tarigan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jasa Ekspedisi Untuk Pengantaran Produk Pada Pt . Toba Surimi Industries Dengan Metode Fuzzy Simple Additive Weighting,” vol. 1, no. 2, pp. 60–65, 2021.
[4] S. Kelana, A. Oktaviani, R. Nurfalah, A. Rifai, and U. N. Mandiri, “METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PEMILIHAN JASA EKSPEDISI,” vol. 13, no. 4, pp. 49–57, 2021.
[5] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan dan Aplikasinya. Yogyakarta: Andi, 2007.
[7] Mesran,  K. Tampubolon, R.  D. Sianturi, F. T.  Waruwu, and A. P.  U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[8] N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[9] A. R. Saputra and Supriatin, “Implementasi Algoritma ARAS Pada SPK untuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik,” vol. 11, no. 1, pp. 578–591, 2022.
[10]  J.  Hutagalung,  D.  Nofriansyah,  and  M.  A.  Syahdian,  “Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (  BPNT  )  Menggunakan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6976
Metode ARAS,” vol. 6, pp. 198–207, 2022.
[11]  R. T. Lubis, F. Rizky, and R. Gunawan, “Penentuan Mutasi Karyawan Menggunakan Metode Additive Ratio Assesment ( ARAS ),” vol. 1, pp. 41–52, 2022.
[12]  H. Setiyani, “Penerapan Metode Additive Ratio Assesment ( ARAS ) Pada Sistem Pemilihan Tempat Kursus Bahasa Inggris Online,” vol. 3, pp. 547–555, 2022.
[13]  J. Hutagalung, B. Anwar, and I. Santoso, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Untuk Menentukan Siswa Terbaik,” vol. 21, no. 3, pp. 462–474, 2022.
[14]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[15]  M.  K.  Dicky  Nofriansyah,  S.Kom.,  KONSEP  DATA  MINING  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN.  Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2014.
[16]  R. Annisa, D. Nofriansyah, and S. Kusnasari, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Assesment Peningkatan Kemampuan Pemain Tenis Meja Menggunakan Metode ARAS,” vol. 1, pp. 304–313, 2022.
[17]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  Ratnawati and L. Gustini, “Pengembangan Aplikasi Akuntansi Pendapatan Jasa Perusahaan Ekspedisi Menggunakan Metode Rapid Application Development,” vol. 11, no. 4, 2019.
[19]  D. Hardiyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Atlet Renang Sumatera Utara Untuk Kejuaraan Tingkat Nasional dengan Metode ARAS Dan ROC,” vol. 1, no. 4, pp. 135–143, 2022.
[20]  A. Triayudi, F. Nugroho, and ..., “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Supervisor Menggunakan Metode COPRAS Dengan Pembobotan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 461–468, 2022.