## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward Tahunan Kepada Karyawan Terbaik Di Koperasi Menggunakan Metode TOPSIS Dengan Pembobotan ROC
Siti Jamilah Br Tarigan 1 , Meiliyani Br Ginting 2,* , Surizar Rahmi Danur 1
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia Email: 1 jamilahtarigan09@gmail.com, 2,* meiliyani.ginting@gmail.com, 3 surizar.rdanur@gmail.com Email Penulis Korespondensi: meiliyani.ginting@gmail.com
Abstrak- Sumber daya  manusia ataupun karyawan di dalam  suatu organisasi perusahaan merupakan hal yang sangat penting untuk mendukung  kemajuan  dan  kualitas  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan.  Terdapatnya  karyawan  dengan  kinerja  yang  baik  pada perusahaan bukan semerta berasal dari karyawan itu sendiri tetapi juga harus terdapat peran dari pada perusahaan tersebut. Pemberian reward  kepada  karyawan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  dilakukan  sebagai  dasar  pemberian  motivasi  kepada  karyawan. Penilaian  kinerja  merupakan  proses  pengukuran hasil dari  kerja  yang  diberikan  oleh  karyawan,  dimana  penilaian  tersebut  nantinya akan  memberkan  hasil  siapa  karyawan  terbaik  yang  memiliki  kinerja  paling  baik  untuk  mendapatkan  reward  dari  perusahaan. Permasalahan  yang  sering  terjadi,  pemilihan  karyawan  terbaik  ataupun penilaian  terhadap  kinerja karyawan  dilakukan  berdasarkan dengan faktor – faktor subjektif,  dimana hal ini tentu saja merugikan bagi karyawan lainnya dan juga berdampak bagi perusahaan. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  proses  yang  merupakan  bagian  dari  pada  sistem  informasi.  Dimana  pada sistem  pendukung  keputusan  akan  membantu  dalam  proses  penyelesaian  pengolahan  data  yang  bersifat  semi  terstruktur.  Metode Weight  Agregate  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan yang memiliki atribut ataupun kriteria yang banyak ataupun biasa juga disebut dengan MCDM  (Multi Criteria Decision Making). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode WASPAS yang dapat memberikan hasil alternatif terbaik yaitu alternatif A6 dengan nama “ Tian “ dengan nilai Qi = 0.9815 yang terpilih sebagai karyawan terbaik.
Kata Kunci: Pemilihan; Karyawan Terbaik; Sistem Pendukung Keputusan; Metode WASPAS
Abstract- Human  resources  or  employees  in  a  company  organization  are  very  important  to  support  the  progress  and  quality  of  the company  in  achieving  its  goals.  Having  employees  with  good  performance  in  a  company  does  not  just  come  from  the  employees themselves but there must also be a role from the company. Providing rewards to employees is one factor that can be used as a basis for providing motivation to employees. Performance appraisal is a process of measuring the results of work provided by employees, where  this  assessment  will  later  provide  results  on  who  the  best  employees  have  the  best  performance  to  get  rewards  from  the company.  The  problem  that  often  occurs  is  that  selecting  the  best  employees  or  evaluating  employee  performance  is  based  on subjective  factors,  which  of  course  is  detrimental  to  other  employees  and  also  has  an  impact  on  the  company.  Decision  Support System  (DSS)  is  a  process  that  is  part  of  the  information  system.  Where  the  decision  support  system  will  assist  in  the  process  of completing semi-structured data processing. The Weight  Aggregate Sum Product Assessment (WASPAS)  method is a method that can be used in making decisions that have many attributes or criteria or is also known as MCDM (Multi Criteria Decision Making). The method used in this research is the WASPAS method which can provide the best alternative results, namely alternative A6 with the name "Tian" with a Qi value = 0.9815 which was selected as the best employee.
Keywords: Election; The best employee; Decision Support Systems; WASPAS method

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  adalah  orang  yang  menjadi  elemen  utama  dalam  setiap  organisasi/perusahaan.  Mereka  yang  menjadi perencana,  pelaksana  dan  pengendali  yang  selalu  berperan  aktif  dalam  mewujudkan  tujuan  utama  perusahaan.  Setiap karyawan  memiliki  pikiran,  tujuan  dan  keinginan  berbeda  yang  dapat  mempengaruhi  sikap-sikapnya  terhadap pekerjaannya.  Sikap  ini  akan  menentukan  prestasi  kerja,  dedikasi  dan  kecintaan  terhadap  pekerjaan  yang  dibebankan kepadanya.[1]
Menurut  undang-undang  No.14  Tahun  1969  tentang  Pokok  Tenaga  Kerja,  karyawan  merupakan  orang  yang  mampu melaksanakan  pekerjaan,  baik  didalam  maupun  diluar  hubungan  kerja  guna  menghasilkan  jasa  ataupun  barang  untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Karyawan merupakan seseorang yang dapat melakukan pekerjaan serta memberikan hasil  kerjanya  kepada  pengusaha  atau  instansi  tempat  karyawan  bekerja,  dimana  hasil  kerjanya  sesuai  dengan  profesi atau pekerjaan atas keahlian yang dibidanginya.[2]
Peran  karyawan  pada  koperasi  sama  seperti  peran  karyawan  pada  umumnya  di  setiap  organisasi/perusahaan  lainnya. Didalam  setiap  organisasi/perusahaan  salah  satunya  adalah  koperasi,  karyawan  menjadi  makhluk  sosial  yang berinteraksi  langsung  kepada  konsumen/pelanggan.  Didalam  sebuah  koperasi,  karyawan  menjadi  orang  yang  mencari dan mengajak konsumen untuk menggunakan jasa/produk yang mereka tawarkan.
Pemberian reward kepada karyawan merupakan suatu bentuk penghargaan perusahaan kepada karyawannya, yang dapat meningkatkan  semangat  kerja  karyawan  dan  juga  mampu  menciptakan  persaingan  antara  karyawan  untuk  semakin berkompetensi  dalam  bekerja.  Dengan  demikian  perusahaan  telah  menciptakan  karyawan  yang  semakin  berkompeten dalam melaksanakan tugasnya.
Reward  atau  penghargaan  merupakan  suatu  bentuk  tanda  ucapan  terima  kasih  perusahaan  atas  dedikasi  dan  kinerja terhadap karyawan terbaik yaitu yang memiliki kualitas kerja yang bagus dan telah memenuhi kriteria sebagai karyawan terbaik.  Penilaian  pemilihan  karyawan  terbaik  yang  diberikan  masih  bersifat  subjektif  yaitu  berdasarkan  penilaian sendiri.  Hal  ini  ditakutkan  menimbulkan  suatu  kerancuan  dan  ketidaktepatan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
sehingga tidak tepat pada sasaran. Karyawan  yang  seharusnya  mendapatkan penghargaan tidak  memperoleh apa  yang menjadi haknya. Hal ini, dapat menimbulkan suatu ketidak adilan terhadap hasil keputusan karyawan terbaik. Untuk mendapatkan hasil penilaian karyawan terbaik diperlukannya suatu sistem yang mampu memberikan hasil yang efektif dan cepat. Maka dari itu peneliti merancang sistem pendukung keputusan untuk mengatasi masalah ini. Sistem pendukung keputusan merupakan proses pengambilan keputusan dengan menggunakan beberapa data dan metode untuk menyelesaikan suatu masalah dengan kondisi semi terstruktur dan kondisi yang tidak terstruktur.[3] Metode TOPSIS merupakan salah satu metode untuk merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan dengan konsep yang  sederhana  namun  kompleks.  Metode  ini  dapat  menyelesaikan  kriteria  yang  bersifat  benefit  dan  cost.  TOPSIS mempertimbangkan jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan  kedekatan relatif terhadap  solusi  ideal  positif.  Solusi  ideal  positif  memaksimalkan  dari  segi  kriteria  keuntungan  sedangkan  solusi  ideal negatif memaksimalkan dari segi kriteria biaya. Technique Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terbaik  yang  terpilih  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif, tetapi juga jarak terpanjang dari solusi ideal negative.[4]
Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  tepat,  tentu  didukung  oleh  bobot  yang  ideal.  Dalam  penelitian,  bobot  terhadap kriteria  akan  di  hasilkan  menggunakan  metode  Rank  Order  Centroid(ROC).  Metode  ROC  merupakan  metode  yang menitik beratkan terhadap prioritas kriteria menjadi yang utama. Dalam hal ini, kriteria ke-1 merupakan prioritas yang tertinggi  dibandingkan  kriteria  ke-2,  begitu  juga  kriteria  ke-2  merupakan  priotitas  tertinggi  bila  dibandingkan  kriteria ke-3, selanjutnya dilakukan langkah yang sama hingga pritoritas kriteria yang terendah.[5]
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  dua  metode  yaitu  TOPSIS,  merupakan  metode  yang  sangat  sederhana  dan akurat  dalam  menghasilkan  keputusan.  Namun  dalam  penerapan  metode  TOPSIS  bobot  masih  dihasilkan  dengan pemberian  nilai  langsung  dalam  pemrosesan  perankingan.  Hal  ini  tentu  memberikan  kelemahan  dalam  perankingan menggunakan  metode  TOPSIS.  Agar  pembobotan  terhadap  kriteria  menjadi  lebih  baik,  penulis  juga  menggunakan metode  ROC,  merupakan  metode  sederhana  yang  dapat  menghasilkan  nilai  bobot  terhadap  beberapa  kriteria  yang digunakan.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Darsono  Nababan,  Robbi  Rahim  (2018)  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Reward  Bonus  Karyawan  Dengan  Metode  TOPSIS”  mengatakan  bahwa  penerapan  metode Technique Order Preference By Similarity To Ideal Solution cukup mudah digunakan sebagai cara untuk menentukan karyawan yang menerima bonus karena langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.[6] Pada penelitian terdahulu lainnya mengenai metode ROC yang dilakukan oleh Muliati Badaruddin (2019) dengan judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dengan  Rank  Order  Centroid  (ROC)”  mengatakan  bahwa  Penerapan  kombinasi  ROC  dan  SAW memberikan  keputusan  yang  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan  pembobotan  yang  dihasilkan  tanpa  proses perhitungan.[2]
Penelitian  terdahulu  lainnya  juga  yang  mengenai  metode  TOPSIS  yang  dilakukan  oleh  Shylvia  Nurul  Amida,  Titin Kristiana  (2019)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Dengan  Menggunakan Metode  TOPSIS”  mengatakan  bahwa  Metode  TOPSIS  (Technicque  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution),  Dapat  digunakan  sebagai  alternatif  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penilaian  pegawai  pada  Kantor Pemerintahan Desa Maja Baru.[7]
Penelitian terdahulu lainnya juga yang mengenai metode ROC yang dilakukan oleh Mesran, Dkk (2019) dengan judul “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS)” mengatakan bahwa penilaian kinerja karyawan pada suatu perusahaan dengan  menerapkan  alat  bantu,  dalam  hal  ini  sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  hasil  yang  efektif terhadap informasi yang diperoleh bagi manajemen. Bobot yang dihasilkan dengan menggunakan  metode ROC, dapat memberikan penilaian yang lebih bersifat objektif, bila dibandingkan dengan pemberian bobot langsung oleh pengambil keputusan.[5]
Berdasarkan  hasil  penilitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  penulis  bertekad  untuk  menggabungkan  penggunaan metode TOPSIS dan ROC, agar hasil penelitian ini bisa lebih efektif dan akurat. Dengan menggunakan metode TOPSIS dan ROC pada penelitian ini, penulis berharap agar penilaian karyawan terbaik pada koperasi lebih efektif dan adil, juga dapat  mempermudah  pimpinan  perusahaan  dalam  proses  penilaian  karyawan  terbaik  pada  koperasi  dengan menggunakan sistem pendukung keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Penelitian  merupakan  suatu  kegiatan  ilmiah  yang  bertujuan  untuk  memperoleh  data  yang  kemudian  digunakan untuk  kepentingan  tertentu.  Seseorang  yang  melakukan  penelitian  disebut  juga  dengan  istilah  peneliti.  Penelitian  ini termasuk  kegiatan  ilmiah,  maka  dalam  melakukan  kegiatan  ini,  harus  dilakukan  dengan  cara-cara  yang  sistematis, rasional atau masuk akal, dan data-data yang valid atau sesuai dengan fakta. Supaya penelitian ini lebih maksimal, maka perlu adanya metodologi penelitian.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Metode  penelitian  sangat  penting  karena  menentukan  tercapai  atau  tidak  tujuan  suatu  penelitian.  Apabila  suatu penelitian  menggunakan  metode  yang  tepat  maka  kebenaran  yang  diungkap  dalam  penelitian  dapat  lebih  mudah dipertanggungjawabkan. Sebelum mengolah dan menganalisis data diperlukan adanya metode pengumpulan data.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini,  langkah  pertama  yang  dilakukan  penulis  adalah  studi  literatur  yaitu  dimana  peneliti  memahami metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Kemudian  merumuskan  masalah-masalah  yang  akan  diteliti  untuk kemudian  dijadikan  tujuan  penelitian.  Kemudian  melakukan  wawancara  dan  observasi  secara  langsung  untuk pengumpulan data dan dilanjutkan dengan pengolahan data. Selanjutnya data dianalisis menggunakan metode TOPSIS dan ROC untuk menentukan hasil penelitian.
1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  studi  literatur  dan  studi  lapangan.  Studi  literature  dilakukan  untuk  mengkaji  dan mengetahui secara teoritis metode yang  digunakan dalam metode pemecahan masalah yaitu menggunakan metode Technique  Order  Pirefirence  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  yang didapat  dari  beberapa  sumber  seperti  buku  dan  jurnal.  Sedangkan  studi  lapangan  adalah  mempelajari  bagaimana metode yang sedang berjalan terkait objek penelitian di Koperasi Kofipindo Provinsi Sumatera Utara.
2. Perumusan Masalah
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  perumusan  masalah  yang  terjadi  pada  objek  penelitian  sekaligus  merumuskan tujuan  penelitian.  Perumusan  masalah  didapat  dari  hasil  analisis  penelitian  pada  waktu  studi  lapangan.  Hasil perumusan masalah ini dijadikan tujuan dalam penelitian yang dilakukan.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data-data yang diperlukan sebagai bahan untuk memecahkan masalah yang telah dirumuskan. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi secara langsung dan  wawancara dengan manajer terkait.
4. Pengolahan Data
Setelah  data  terkumpul,  dilakukan  pengolahan  data  yang  akan  digunakan  pada  tahap  analisis.  Pada  proses  analisis dikaji  data-data  yang  ada  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  ROC  dengan  tahap  awal  yaitu  menentukan  data  dan bobot kriteria kemudian dilakukan penghitungan untuk mencari hasil alternatif.
5. Analisis Data
Pada tahap ini dilakukan analisa dan peringkat hasil pembahasan masalah dengan metode TOPSIS dan ROC. Secara umum  pembahasan  masalah  berisi  tahapan-tahapan  perhitungan  data-data  yang  ada  menggunakan  rumus  metode TOPSIS dan ROC. Setiap tahapan akan dibahas secara maksimal sesuai langkah-langkah yang terdapat pada metode TOPSIS  dan  ROC.  Hasil  dari  pemecahan  masalah  ini  diharapkan  dapat  memberikan  alternatif  perhitungan  lebih baik dalam penilaian kinerja manager.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 6. Kesimpulan dan Saran
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  penyimpulan  terhadap  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  hasil pengolahan  data  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  ROC.  Kemudian  merumuskan  saran-saran  berkaitan  dengan proses  yang  berjalan  pada  objek  penelitian  agar  sekiranya  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  di  masa mendatang.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pengertian system berasal dari Bahasa Latin “Systema” dan Bahasa Yunani “Sustema” yang memiliki arti bahwa system  merupakan  suatu  kesatuan  yang  terdiri  dari  komponen  atau  elemen  yang  saling  berhubungan  yang  berfungsi untuk  memudahkan  aliran  informasi,  materi  atau  energi[8].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  System) adalah sistem berbasis komputer yang interaktif dalam membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur[9].
Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi,  membimbing,  dan  memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan baik[10]. Tahap-tahap pengambilan keputusan dimulai dari menemukan suatu masalah, memilih data, dan kemudian menentukan metode yang akan digunakan dalam proses pengambilan keputusan hingga menghasilkan solusi[11].

## 2.3 Karyawan
Karyawan  merupakan  salah  satu  sumber  daya  yang  di  gunakan  sebagai  alat  penggerak  dalam  memajukan  suatu perusahaan.[12]  Karyawan  merupakan  seseorang  yang  dapat  melakukan  pekerjaan  serta  memberikan  hasil  kerjanya kepada pengusaha atau instansi tempat  karyawan bekerja, dimana  hasil kerjanya  sesuai  dengan profesi atau pekerjaan atas keahlian yang dibidanginya[2]

## 2.4 Metode TOPSIS
Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan  multikriteria.  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.[13] Berikut ini tahapan-tahapan metode TOPSIS: a. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi (R), seperti persamaan 1
r ij = xij √∑ xij
2 m j=1 , (i = 1,2, ⋯ , n; j = 1,2, ⋯ , m)
(1)
Keterangan: x ij = rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j r ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi.
b. Menentukan matriks keputusan yang terbobot (Y), seperti persamaan 2
y = [ y 11 y 12 ⋯ y 1j y 21 y 22 ⋯ y 2j ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ y i1 y i2 ⋯ y ij ] untuk y ij = w j r ij (2)
Keterangan: w j = bobot dari kriteria ke-j y ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  (A + )  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  (A - ),  seperti  persamaan  3  dan persamaan 4
A + = (y 1 + , y 2 + , ⋯ , y j + ) (3)
A − = (y 1 − , y 2 − , ⋯ , y j − ) (4)
Dengan
y j + = { max i y ij , jika j = keuntungan min i y ij , jika j = biaya
} (5)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
y j − = { min i y ij , jika j = keuntungan max i y ij , jika j = biaya } (6)
d. Menentukan  nilai  alternatif  dari  matriks  solusi  ideal  positif  (d i + )  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  (d i - ),  jarak  solusi ideal positif (d i + ) seperti persamaan 7.
d i + = √∑ (y ij − y j + ) 2 m j=1 (7)
Keterangan: y j + = elemen dari matriks solusi ideal positif Jarak solusi ideal negatif (d i - ) seperti persamaan 8.
d i − = √∑ (y ij − y j − ) 2 m j=1 (8)
Keterangan: y j − = elemen dari matriks solusi ideal negatif
e. Menentukan  nilai  preferensi  (v i )  untuk  setiap  alternatif.  Nilai  preferensi  merupakan  kedekatan  suatu  alternatif terhadap solusi ideal, seperti persamaan 9.
v i = di − di −+d i + (9)
Keterangan: Nilai c i yang lebih besar menunjukkan prioritas alternatif.

## 2.5 Metode ROC
Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  tepat,  tentu  didukung  oleh  bobot  yang  ideal.  Dalam  penelitian,  bobot terhadap kriteria akan di hasilkan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC) . Metode ROC merupakan metode yang menitik beratkan terhadap prioritas kriteria menjadi yang utama. Dalam hal ini, kriteria ke-1 merupakan prioritas yang  tertinggi  dibandingkan  kriteria  ke-2,  begitu  juga  kriteria  ke-2  merupakan  priotitas  tertinggi  bila  dibandingkan kriteria  ke-3,  selanjutnya  dilakukan  langkah  yang  sama  hingga  pritoritas  kriteria  yang  terendah.[5]  Sehingga  dapat digambarkan kepentingan kriteria seperti dibawah ini:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > ⋯ > 𝐶 𝑚 (10)
Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka digunakan persamaan 11, sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (11)
Sehingga setelah diproses akan menghasilkan:
𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > ⋯ > 𝑊 𝑚 (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Analisa  masalah  merupakan  kajian  sementara  untuk  mengetahui  penyebab  timbulnya  masalah,  serta  alternative pemecah masalah tersebut. Pada proses pemecahan masalah ini dilakukan dengan cara mencari bukti masalah, membuat pernyataan masalah, menganalisa dampak masalah serta mencari penyebab masalah yang terjadi.
Dalam  menentukan  pemilihan  karyawan  terbaik,  ada  beberapa  kriteteria  yang  harus  dicapai  oleh  seorang  karyawan. Pemilihan  karyawan  terbaik  membutuhkan  sebuah  sistem  yang  tepat  dan  akurat,  oleh  karena  itu  digunakan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  Technique  Order  Pirefirence  By  Similarity  To  Ideal Solution (TOPSIS) dan Rank Order Centroid (ROC). Setelah kriteria, alternatif dan pembobotan nilai alternatif terhadap kriteria  dilakukan  maka  tahapan  selanjutnya  dengan  menentukan  bobot  dan  rating  kecocokan.  Berikut  tabel  7, merupakan tabel yang berisikan rating kecocokan.
Tabel 7. Rating Kecocokan Alternatif Nama C1  C2  C3  C4  C5 A1 Yanuari Waruwu  90 4 5 80 1 A2 Fanotona Hulu
90 4 4 90 2
A3 Otapianus Harefa  87 4 3 78 2 A4 Ardin Gea 79 3 4 85 1 A5 Masari Gea 92 5 4 90 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A6 Sukurman Hulu 85 5 4 75 2 A7 Akari Laia 80 3 4 80 2 A8 Kristianus Laia 80 4 4 90 1

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Untuk menghitung bobot, penulis menggunakan metode ROC seperti persamaan 11, yaitu:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457 W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257 W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0,156 W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 5 = 0,090
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Sehingga  diperoleh  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  dibutuhkan,  yaitu: W 1 = 0,457 , W 2 = 0,257 , W 3 = 0,156 , W 4 = 0,090 , W 5 = 0,040 . Total dari W pada setiap kriteria diharapkan bernilai 1.

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Setelah  bobot  untuk  setiap  kriteria  diperoleh,  proses  selanjutnya  yaitu  dilakukan  perankingan  dengan menggunakan  metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Tahapan  - tahapan yang  dilakukan  pada  metode  Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi (R) x 1 = √(90 2 ) + (90 2 ) + (87 2 ) + (79 2 ) + (92 2 ) + (85 2 ) + (80 2 ) + (80 2 ) = 241,866 R 11 = 90 241,866 = 0,3721 R 21 = 90 241,866 = 0,3721
R 31 = 87 241,866 = 0,3597
R 41 = 79 241,866 = 0,3266
R 51 = 92 241,866 = 0,3804 R 61 = 85 241,866 = 0,3514
R 71 = 80 241,866 = 0,3308
R 81 = 80 241,866 = 0,3308
x 2 = √(4 2 ) + (4 2 ) + (4 2 ) + (3 2 ) + (5 2 ) + (5 2 ) + (3 2 ) + (4 2 ) = 11,4891 R 12 = 4 11,4891 = 0,3482
R 22 = 4 11,4891 = 0,3482
R 32 = 4 11,4891 = 0,3482
R 42 = 3 11,4891 = 0,2611
R 52 = 5 11,4891 = 0,4352
R 62 = 5 11,4891 = 0,4352
R 72 = 3 11,4891 = 0,2611 R 82 = 4 11,4891 = 0,3482
x 3 = √(5 2 ) + (4 2 ) + (3 2 ) + (4 2 ) + (4 2 ) + (4 2 ) + (4 2 ) + (4 2 ) = 11,4018 R 13 = 5 11,4018 = 0,4385 R 23 = 4 11,4018 = 0,3508
R 33 = 3 11,4018 = 0,2631
R 43 = 4 11,4018 = 0,3508
R 53 = 4 11,4018 = 0,3508

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
R 63 = 4 11,4018 = 0,3508 R 73 = 4
11,4018 = 0,3508
R 83 = 4 11,4018 = 0,3508
x 4 = √(80 2 ) + (90 2 ) + (78 2 ) + (85 2 ) + (90 2 ) + (75 2 ) + (80 2 ) + (90 2 ) = 236,715
R 14 = 80 236,715 = 0,3380
R 24 = 90 236,715 = 0,3802
R 34 = 78 236,715 = 0,3295
R 44 = 85 236,715 = 0,3591
R 54 = 90 236,715 = 0,3802
R 64 = 75 236,715 = 0,3168
R 74 = 80 236,715 = 0,3380
R 84 = 90 236,715 = 0,3802
x 5 = √(1 2 ) + (2 2 ) + (2 2 ) + (1 2 ) + (2 2 ) + (2 2 ) + (2 2 ) + (1 2 ) = 4,7958
R 25 = 2 4,7958 = 0,4170
R 35 = 2 4,7958 = 0,4170
R 45 = 1 4,7958 = 0,2085
R 55 = 2 4,7958 = 0,4170
R 65 = 2 4,7958 = 0,4170
R 75 = 2 4,7958 = 0,4170
R 85 = 1 4,7958 = 0,2085
Sehingga diperoleh matriks keputusan yang ternormalisasi:
R =
[ 0,3721 0,3482 0,4385 0,3380 0,2085 0,3721 0,3482 0,3508 0,3802 0,4170 0,3597 0,3482 0,2631 0,3295 0,4170 0,3266 0,2611 0,3508 0,3591 0,2085 0,3804 0,4352 0,3508 0,3802 0,4170 0,3514 0,4352 0,3508 0,3168 0,4170 0,3308 0,2611 0,3508 0,3380 0,4170 0,3308 0,3482 0,3508 0,3802 0,2085 ]
2. Membuat matriks keputusan yang terbobot (Y) y 11 = (0,457)(0,3721) = 0,1701 y 21 = (0,457)(0,3721) = 0,1701 y 31 = (0,457)(0,3597) = 0,1644 y 41 = (0,457)(0,3266) = 0,1493 y 51 = (0,457)(0,3804) = 0,1738 y 61 = (0,457)(0,3514) = 0,1606 y 71 = (0,457)(0,3308) = 0,1512 y 81 = (0,457)(0,3308) = 0,1512 y 13 = (0,156)(0,4385) = 0,0684 y 23 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 33 = (0,156)(0,2631) = 0,0410 y 43 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 53 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 12 = (0,257)(0,3482) = 0,0895 y 22 = (0,257)(0,3482) = 0,0895 y 32 = (0,257)(0,3482) = 0,0895 y 42 = (0,257)(0,2611) = 0,0671 y 52 = (0,257)(0,4352) = 0,1118 y 62 = (0,257)(0,4352) = 0,1118 y 72 = (0,257)(0,2611) = 0,0671

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
y 82 = (0,257)(0,3482) = 0,0895 y 14 = (0,090)(0,3380) = 0,0304 y 24 = (0,090)(0,3802) = 0,0342 y 34 = (0,090)(0,3295) = 0,0297 y 44 = (0,090)(0,3591) = 0,0323 y 54 = (0,090)(0,3802) = 0,0342 y 63 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 73 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 83 = (0,156)(0,3508) = 0,0547 y 15 = (0,040)(0,2085) = 0,0083 y 25 = (0,040)(0,4170) = 0,0167 y 35 = (0,040)(0,4170) = 0,0167 y 45 = (0,040)(0,2085) = 0,0083 y 55 = (0,040)(0,4170) = 0,0167 y 65 = (0,040)(0,4170) = 0,0167 y 75 = (0,040)(0,4170) = 0,0167 y 85 = (0,040)(0,2085) = 0,0083 y 64 = (0,090)(0,3168) = 0,0285 y 74 = (0,090)(0,3380) = 0,0304 y 84 = (0,090)(0,3802) = 0,0342
Sehingga diperoleh matriks keputusan yang terbobot:
y =
[ 0,1701 0,0895 0,0684 0,0304 0,0083 0,1701 0,0895 0,0547 0,0342 0,0167 0,1644 0,0895 0,0410 0,0297 0,0167 0,1493 0,0671 0,0547 0,0323 0,0083 0,1738 0,1118 0,0547 0,0342 0,0167 0,1606 0,1118 0,0547 0,0285 0,0167 0,1512 0,0671 0,0547 0,0304 0,0167 0,1512 0,0895 0,0547 0,0342 0,0083]
3. Menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) dan matriks solusi ideal negatif (A - )
Tabel 2. Solusi Ideal Positif dan Negatif
Y Elemen Solusi Ideal Positif (A + ) Negatif (A - ) y 1 (0,1701);(0,1701);(0,1644);(0,1493); (0,1738);(0,1606);(0,1512);(0,1512) 0,1738 0,1493 y 2 (0,0895);(0,0895);(0,0895);(0,0671); (0,1118);(0,1118);(0,0671);(0,0895) 0,1118 0,0671 y 3 (0,0684);(0,0547);(0,0410);(0,0547); (0,0547);(0,0547);(0,0547);(0,0547) 0,0684 0,0410 y 4 (0,0304);(0,0342);(0,0297);(0,0323); (0,0342);(0,0285);(0,0304);(0,0342) 0,0342 0,0285 y 5 (0,0083);(0,0167);(0,0167);(0,0083); (0,0167);(0,0167);(0,0167);(0,0083) 0,0167 0,0083
4. Menentukan  nilai  alternatif  dari  matriks  solusi  ideal  positif  (d i + )  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  (d i - ),  jarak  solusi ideal positif (d i + ) Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif (D + ) dapat dilihat pada penyelesaian berikut:
D 1 + = √ (0,1701 − 0,1738) 2 + (0,0895 − 0,1118) 2 + (0,0684 − 0,0684) 2
+(0,0304 − 0,0342) 2 + (0,0083 − 0,0167) 2 = 0,0245
D 2 + = √ (0,1701 − 0,1738) 2 + (0,0895 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2
+(0,0342 − 0,0342) 2 + (0,0167 − 0,0167) 2
= 0,0265
D 3 + = √ (0,1644 − 0,1738) 2 + (0,0895 − 0,1118) 2 + (0,0410 − 0,0684) 2
+(0,0297 − 0,0342) 2 + (0,0167 − 0,0167) 2
= 0,0369
D 4 + = √ (0,1493 − 0,1738) 2 + (0,0671 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2
+(0,0323 − 0,0342) 2 + (0,0083 − 0,0167) 2 = 0,0535

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
D 5 + = √ (0,1738 − 0,1738) 2 + (0,1118 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2 +(0,0342 − 0,0342) 2 + (0,0167 − 0,0167) 2 = 0,0137
D 6 + = √ (0,1606 − 0,1738) 2 + (0,1118 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2 +(0,0285 − 0,0342) 2 + (0,0167 − 0,0167) 2 = 0,0199
D 7 + = √ (0,1512 − 0,1738) 2 + (0,0671 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2
+(0,0304 − 0,0342) 2 + (0,0167 − 0,0167) 2 = 0,0521
D 8 + = √ (0,1512 − 0,1738) 2 + (0,0895 − 0,1118) 2 + (0,0547 − 0,0684) 2
+(0,0342 − 0,0342) 2 + (0,0083 − 0,0167) 2 = 0,0357
D 1 + = 0,0245 D 2 + = 0,0265 D 3 + = 0,0369 D 4 + = 0,0535 D 5 + = 0,0137 D 6 + = 0,0199 D 7 + = 0,0521 D 8 + = 0,0357 Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (D - ) dapat dilihat pada penyelesaian berikut:
D 1 − = √ (0,1701 − 0,1493) 2 + (0,0895 − 0,0671) 2 + (0,0684 − 0,0410) 2
+(0,0304 − 0,0285) 2 + (0,0083 − 0,0083) 2 = 0,0410
D 2 − = √ (0,1701 − 0,1493) 2 + (0,0895 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0342 − 0,0285) 2 + (0,0167 − 0,0083) 2 = 0,0350
D 3 − = √ (0,1644 − 0,1493) 2 + (0,0895 − 0,0671) 2 + (0,0410 − 0,0410) 2
+(0,0297 − 0,0285) 2 + (0,0167 − 0,0083) 2 = 0,0283
D 4 − = √ (0,1493 − 0,1493) 2 + (0,0671 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0323 − 0,0285) 2 + (0,0083 − 0,0083) 2 = 0,0142
D 5 − = √ (0,1738 − 0,1493) 2 + (0,1118 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0342 − 0,0285) 2 + (0,0167 − 0,0083) 2 = 0,0538
D 6 − = √ (0,1606 − 0,1493) 2 + (0,1118 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0285 − 0,0285) 2 + (0,0167 − 0,0083) 2 = 0,0489
D 7 − = √ (0,1512 − 0,1493) 2 + (0,0671 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0304 − 0,0285) 2 + (0,0167 − 0,0083) 2 = 0,0162
D 8 − = √ (0,1512 − 0,1493) 2 + (0,0895 − 0,0671) 2 + (0,0547 − 0,0410) 2
+(0,0342 − 0,0285) 2 + (0,0083 − 0,0083) 2 = 0,0269
Sehingga, jarak antar nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif  (D - ) sebagai berikut : D 1 − = 0,0410 D 2 − = 0,0350 D 3 − = 0,0283 D 4 − = 0,0142 D 5 − = 0,0538 D 6 − = 0,0489 D 7 − = 0,0162 D 8 − = 0,0269 5. Menentukan nilai preferensi (v i ) untuk setiap alternatif.
Setelah  menghitung  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  negatif,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal,  yang  dihitung menggunakan persamaan 9 sebagai berikut:
v 1 = 0,0410 0,0410+0,0245 = 0,6265

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
v 2 = 0,0350 0,0350+0,0265 = 0,5688
v 3 = 0,0283 0,0283+0,0369 = 0,4341
v 4 = 0,0142 0,0142+0,0535 = 0,2097
v 5 = 0,0538 0,0538+0,0137 = 0,7972
v 6 = 0,0489 0,0489+0,0199 = 0,7109
v 7 = 0,0162 0,0162+0,0521 = 0,2376
v 8 = 0,0269 0,0269+0,0357 = 0,4300
6. Menetapkan peringkat dari hasil perhitungan metode TOPSIS dan ROC Setelah menggunakan persamaan 1 sampai dengan persamaan 12 dan dihitung berdasarkan rumus yang ada, didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Peringkat Alternatif Alternatif Karyawan Nilai Preferensi  Peringkat A1 Yanuari Waruwu 0,6265 3 A2 Fanotona Hulu 0,5688 4 A3 Otapianus Harefa 0,4341 5 A4 Ardin Gea 0,2097 8 A5 Masari Gea 0,7972 1 A6 Sukurman Hulu 0,7109 2 A7 Akari Laia 0,2376 7 A8 Kristianus Laia 0,4300 6
Berdasarkan hasil akhir perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa karyawan  yang layak untuk mendapatkan reward tahunan adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Nama Karyawan Yang Direkomendasikan Reward Tahunan
No. Nama Nilai  Peringkat 1 Masari Gea 0,7972 1 2 Sukurman Hulu 0,7109 2 3 Yanuari Waruwu  0,6265 3

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  dan  pengamatan  yang  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  Sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  ROC  dapat  membantu  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik untuk rekomendasi penerima  reward tahunan pada Koperasi. Hasil  yang didapatkan pada penelitian ini bahwa Masari Gea sebagai ranking satu dengan nilai 0,7972 layak untuk mendapatkan reward tahunan.

## REFERENCES
[1] Z.  Niqotaini,  “Penerapan  Dan  Perbandingan  Metode  Ahp  Dan  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik,” Technol.  J. Ilm. , vol. 14, no. 2, p. 140, 2023, doi: 10.31602/tji.v14i2.10280.
[2] I.  Ramadhan  and  D.  Cahya  Putri  Buani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berdasarkan  Kinerja Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 11, no. 1, pp. 22–30, 2023, doi: 10.31294/evolusi.v11i1.14966.
[3] Ikmah,  A.  A.  Wafi,  E.  Pernawati,  and  F.  Fatmayati,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PT. PEGADAIAN,” Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp. 33–38, 2023.
[4] Y. Setiawan and M. Rachmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik PT. Berkat Alam Sukses Dengan Metode TOPSIS,” vol. 4, no. 1, pp. 21–29, 2023.
[5] S.  Dewi  and  Wahyudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Ukm Queen Plastic,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama) , vol. 8, no. 1, pp. 102–110, 2024, doi: 10.59697/jtik.v8i1.458.
[6] T. Mustofa, J. Prasetyo, D. B. Santoso, and Y. Budiarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Saw Pada Pt Target Makmur Sentosa,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 7, no. 1, p. 19, 2023, doi: 10.31000/jika.v7i1.6899.
[7] R.  Supardi  and  A.  Sudarsono,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  Pada  PT.  Agrodehasen  Bengkulu,” J.  Media  Infotama ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  141–147,  2023,  doi: 10.37676/jmi.v19i1.3505.
[8] Guntur  Maha  Putra,  A.  Muhazir,  and  S.  Syukri,  “Pemilihan  Penerima  Bantuan  Hunian  Rumah  Susun  Kota  Tanjungbalai Dengan Metode WASPAS,” J. Comput. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 11–17, 2024, doi: 10.59435/jocstec.v2i1.209.
[9] F.  W.  B.  Kaban  and  W.  Verina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Warga  Penerima  BLT  Menggunakan  Metode

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 145 - 155 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1400 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
WASPAS Pada Kantor Desa Pematang Johar,” J. JUREKSI (Jurnal Rekayasa Sist. , vol. 2, no. 2, 2024.
[10]  R.  Al-adawiyah,  D.  Ritonga,  and  M.  Syahrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Customer  Service  Terbaik Menggunakan Metode WASPAS ( Weight Aggregated Sum Product Assesment ),” J. Decis. Support Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 77–84, 2024.
[11]  B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan Perusahaan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.
[12]  T.  Ardiansah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  WASPAS  dalam  Pemilihan  Calon  Ketua  Komite Sekolah,” J. Data Sci. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.58602/dimis.v2i2.118.
[13]  S.  N.  Alam,  H.  Haipon,  S.  Ningtyas,  S.  Saludin,  and  K.  Kraugusteeliana,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dalam  Pemilihan Handphone Gaming Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 405–411, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3087.
[14]  Imam  Purwanto,  “Analisa  Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Checker Terbaik Pada Kereta Api,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 6, pp. 392–399, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287.
[15]  S. Damanik and J. S. S. Lase, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode ROC dan WASPAS,” pp. 604–608, 2019.
[16]  M.  Handayani,  N.  Marpaung,  and  S.  Anggraini,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  ( WASPAS  )  Dalam  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan,”  no.  September,  pp.  1098–1106, 2019.
[17]  S.  M.  Panjaitan,  S.  O.  Manik,  and  A.  Fau,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menerapkan  Metode  WASPAS  Untuk Menentukan Guru Bidang Kesiswaan,” pp. 614–619, 2019.
[18]  Y.  M.  Simbolon,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Staf  Karyawan  Terbaik  Pada  Rumah  Sakit  dengan  Menggunakan  Metode WASPAS,” vol. 3, no. 6, pp. 246–252, 2022, doi: 10.47065/tin.v3i6.4119.
[19]  A. Hadriani, S. Hermizan, and F. Prasetiyo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan karyawan Terbaik Pada PT. Sarimelati Kencana Jakarta Dengan Metode Profile Matching,” vol. II, no. 1, 2023.
[20]  I.  Saputra  and  R.  N.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  CV.  Aurelia  Weida Prima  Medan Dengan Metode Maut,” vol. 3, no. 1, 2022.
[21]  K.  W.  Zebua,  W.  R.  Maya,  and  F.  Sonata,  “Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan,” vol. 1, no. September, 2022.
[22]  A.  Aditiya  and  Gunawansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Perawat  Baru  Di  PT.  Medika  Antapani  dengan Pembobotan ROC dan Metode WASPAS,” vol. 6, no. 2, pp. 149–158, 2022.
[23]  H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4816.
[24]  V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SEPEDA  MOTOR  BEKAS MENGGUNAKAN METODE WASPAS,” vol. 5, pp. 263–270, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.