## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2024) 31 - 40

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Analisis Efisiensi Penjadwalan Teknisi Pemasangan Layanan Internet Menggunakan Metode SAW dan ROC
Ibnu Al Ikrom 1 , Rony Heri Irawan 2 , Julian Sahertian 3
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Nusantara PGRI Kediri 1 ibnu@sainthaven.my.id, 2 ronyag1305ku@gmail.com, 3 juliansahertian@unpkediri.ac.id

## Abstract
This research aims to enhance operational efficiency at an internet service provider by reducing delays in new customer service installations through an effective technician scheduling system. Using the Simple Additive Weighting (SAW) method and Rank Order  Centroid  (ROC)  weighting,  this  study  calculates  the  relative  weights  of  scheduling  criteria  and  ranks  technicians accordingly.  A  website-based  application  for  order  management  is  integrated  into  the  ISP  environment.  Results  show significant efficiency improvements for Alternative A (79.08%), Alternative B (65.49%), and Alternative C (95.98%). The shift in rankings from Alternative B to Alternative C suggests a potential priority shift. Evaluation with Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) provides additional insights, showing a MAD value of 0.666667 and MAPE of 27.78% for September 2023. The SAW and ROC model provides accurate predictions with acceptable error rates. The  proposed  scheduling  system  effectively  enhances  operational  efficiency  by  reducing  service  installation  delays, contributing to improved company performance.
Keywords: Scheduling; Technicians; Workforce Management; Simple Additive Weighting; Rank Order Centroid.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional di penyedia layanan internet dengan mengurangi penundaan dalam pemasangan layanan pelanggan baru melalui pengembangan sistem penjadwalan teknisi yang efektif, yang berfokus pada penugasan pekerjaan untuk mempercepat durasi pemasangan layanan, menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan pembobotan Rank Order Centroid (ROC). Metode SAW digunakan untuk menghitung bobot relatif dari kriteria yang relevan dalam penjadwalan teknisi, sementara pembobotan ROC diterapkan untuk menghitung peringkat relatif teknisi berdasarkan  kriteria  tertentu.  Penelitian  ini  mengintegrasikan  aplikasi  berbasis  web  untuk  manajemen  pesanan  dalam lingkungan Internet  Service  Provider ( ISP ).  Hasilnya  menunjukkan  peningkatan  efisiensi  alternatif  yang  signifikan  untuk alternatif A sebesar 79,08%, alternatif B sebesar 65,49%, dan alternatif C sebesar 95,98%. Pergeseran peringkat alternatif dari alternatif  B  ke  alternatif  C  menunjukkan  kemungkinan  pergeseran  prioritas  yang  mungkin  disebabkan  oleh  peningkatan efisiensi. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memberikan wawasan  tambahan  tentang  prediksi  model.  Dengan  nilai MAD sebesar  0,666667  dan  MAPE  sebesar  27,78%  pada  bulan September  2023,  model  peringkat SAW dan  pembobotan ROC memberikan  prediksi  yang  cukup  akurat  dengan  tingkat kesalahan  yang  dapat  diterima.  Merekomendasikan  perbaikan  dan  peningkatan  sistem  penempatan  pesanan  berdasarkan peringkat  alternatif  tertinggi.  Kesimpulannya,  sistem  penjadwalan  teknisi  yang  diusulkan  dapat  meningkatkan  efisiensi operasional  di  ISP  dengan  mengurangi  penundaan  dalam  pemasangan  layanan  pelanggan  baru,  yang  berkontribusi  pada peningkatan kinerja dan efisiensi operasional perusahaan.
Kata kunci: Penjadwalan; Teknisi; Workforce Management ; Simple Additive Weighting ; Rank Order Centroid .

## 1. Pendahuluan
Dalam  lingkungan  industri  pelayanan  internet  yang semakin  kompetitif,  kecepatan  dan  efisiensi  layanan pelanggan  menjadi  faktor  penentu  kesuksesan  suatu penyedia layanan. Khususnya dalam proses pemasangan pelanggan  baru,  peningkatan  kecepatan  pelayanan menjadi  prioritas  utama  bagi  perusahaan  [1]. Sebelumnya,  proses  ini  tergantung  pada  koordinasi manual  yang  kompleks  antara  pihak  eksternal  dan  tim internal  perusahaan,  yang  sering  mengakibatkan keterlambatan signifikan dalam aktivasi layanan.
Adopsi  teknologi  otomatisasi  di  lingkungan  kerja muncul sebagai solusi efektif untuk mengatasi tantangan ini. ISP sebagai  penyedia  layanan  internet,  menyadari pentingnya  peralihan  ke  sistem  untuk  meningkatkan efisiensi  operasional  dan  memberikan  pengalaman pelanggan  yang  lebih  baik  [2].  Dengan  menerapkan sistem layanan teknisi, perusahaan dapat  mempercepat proses pemasangan dan aktivasi layanan pelanggan baru secara  signifikan,  mengurangi  ketergantungan  pada proses  manual  yang  rentan  terhadap  kesalahan  dan keterlambatan.
Dalam  rangka  mengelola  tenaga  kerja  dan  memilih vendor  yang  sesuai, ISP perlu  mengadopsi  sistem Workforce  Management ( WFM ).  Sistem WFM memungkinkan  perusahaan  untuk  mengoptimalkan penjadwalan,  penugasan  pekerjaan,  dan  pemantauan kinerja  tenaga  kerja  dengan  efisien  [3].  Salah  satu metode yang dapat digunakan pada WFM adalah metode Simple  Additive  Weighting  (SAW). Metode SAW memilih  nilai bobot untuk  setiap atribut dan kemudian memeringkat  alternatif  berdasarkan  nilai  kriteria  dan bobot  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Pembobotan dalam  metode SAW dapat  dilakukan  dengan  berbagai cara, salah satunya menggunakan Rank Order Centroid (ROC), sebuah teknik untuk melakukan pembuatan dan analisis  multi-kriteria  yang  berfokus  pada  kriteria prioritas.
Penerapan WFM sebelumnya  telah  berhasil  dilakukan oleh beberapa peneliti. Ariadi, misalnya, dengan sistem informasi  manajemen  tenaga  kerja Outsourcing pada PT.  ACM,  berhasil  meminimalisir  penggunaan  kertas yang  berlebihan  dan  mempercepat  pencarian  dan penyajian  informasi  yang  diperlukan[4].  Selain  itu, penelitian  oleh  Nduru  di  Kejaksaan  Negeri  Medan menegaskan  keberhasilan  penerapan  Metode Additive Ratio  Assessment ( ARAS )  dan ROC dalam  pemilihan jaksa  terbaik.  Begitu  juga  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Perdana  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Berprestasi pada Yayasan  Pendidikan  Jaya,  yang  menunjukkan bagaimana  metode ROC dapat  memfasilitasi  proses seleksi penerima beasiswa [5].
Penelitian  lain  dengan  judul  Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP )  dan SAW dalam Pemilihan  Karyawan  Terbaik  pada  Koperasi  Simpan Pinjam Surya Kencana, yang dilakukan oleh Ogansyah dkk.,  menunjukkan  bahwa  SPK  menggunakan  metode
AHP dan SAW dapat  membantu  penilaian  kinerja karyawan  secara  otomatis,  mempermudah  penilaian karyawan terbaik. Metode ini tidak hanya meningkatkan akurasi  penilaian,  tetapi  juga  mempercepat  proses seleksi karyawan unggulan dengan mempertimbangkan berbagai  kriteria  penting.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa integrasi metode AHP dan SAW dapat menjadi alat yang efektif  dalam  manajemen  sumber  daya  manusia  di berbagai organisasi [6].
Penelitian  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Penerima  Beasiswa  Berprestasi  pada  Yayasan Pendidikan  Jaya  untuk  Anak  Karyawan  oleh  Perdana dkk.  Metode ORESTE dan ROC dalam  sistem pendukung keputusan untuk seleksi penerima beasiswa berprestasi.  Metode ORESTE dan ROC ini  digunakan untuk  memberikan  evaluasi  kinerja  staf  administrasi dengan penilaian berbobot dan menghasilkan peringkat akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode ini dapat meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam proses seleksi beasiswa [7].
Penelitian  lainnya  berjudul  implementasi  metode SAW dengan  pembobotan ROC untuk  menentukan  teknisi terbaik pada PT. KAS oleh Prasetyo dkk. Metode SAW dengan pembobotan ROC dalam menilai teknisi terbaik di  PT.  KAS.  Meskipun  hasil  penelitian  menunjukkan tingkat  akurasi  penentuan  teknisi  terbaik  sebesar 70%, penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  fokus  hanya  pada satu  output  nilai  alternatif  atau  teknisi  tertinggi. Penelitian  ini  menekankan  pentingnya  evaluasi  yang komprehensif dan penggunaan metode yang tepat untuk meningkatkan  akurasi  dalam  penilaian  kinerja  teknisi [8].
Berdasarkan hal tersebut, perlu ada adopsi metode yang relevan  untuk  digunakan  pada  sistem  penjadwalan teknisi di ISP guna meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan. Penggunaan metode SAW dengan pembobotan ROC dalam WFM diharapkan  dapat  mengoptimalkan operasional  dan  pelayanan  kepada  pelanggan. Implementasi  penjadwalan  teknisi  yang  terintegrasi dalam  sistem  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan kecepatan  dan  efektivitas  operasional  perusahaan. Dengan  sistem  yang  terotomatisasi,  perusahaan  dapat mengurangi  ketergantungan  pada  proses  manual  yang rentan  terhadap  kesalahan  dan  keterlambatan. Penggunaan  teknologi  ini  juga  memungkinkan pemantauan  dan  penilaian  kinerja  teknisi  secara  real- time,  memberikan  feedback  yang  diperlukan  untuk perbaikan berkelanjutan.
Evaluasi  efisiensi  menggunakan Mean  Absolute Deviation ( MAD ) dan Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) akan digunakan untuk memastikan keakuratan dan  efektivitas  sistem  yang  diusulkan. MAD akan membantu mengukur rata-rata kesalahan absolut dalam prediksi  penjadwalan,  sementara MAPE akan memberikan  persentase  kesalahan  rata-rata  absolut, yang  sangat  berguna  dalam  mengevaluasi  performa sistem secara keseluruhan. Dengan menggunakan kedua metrik  ini,  penelitian  ini  tidak  hanya  berfokus  pada
pengembangan  sistem  yang  efektif  tetapi  juga  pada validasi kinerjanya untuk memastikan bahwa sistem ini benar-benar memberikan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional dan kualitas layanan.
Dengan latar belakang tersebut, penelitian ini berfokus pada analisis efisiensi penjadwalan teknisi pemasangan layanan internet  menggunakan metode SAW dan ROC . Evaluasi efektivitas sistem dilakukan dengan menggunakan  metrik MAD dan MAPE untuk memastikan  keakuratan  dan  efisiensi  sistem  dalam meningkatkan kinerja operasional dan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi praktis bagi ISP dalam  mengelola  penjadwalan  teknisi  secara efisien  dan  efektif,  sehingga  dapat  memberikan pengalaman  pelanggan  yang  lebih  baik  dan meningkatkan  daya  saing  perusahaan  di  industri pelayanan  internet.  Selanjutnya,  bagian  ini  akan menjelaskan  secara  rinci  metode  penelitian  yang  akan digunakan.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  dijelaskan  secara  runtut  pada Gambar  1  yang  menunjukkan  beberapa  tahap  yang dilakukan secara berurutan. Penelitian ini menggunakan pendekatan metodologi Waterfall merupakan salah satu model  pengembangan  perangkat  lunak  yang  paling sederhana dan tertua [9]. Model ini memiliki alur yang linier  dan  terstruktur,  di  mana  setiap  tahap  harus diselesaikan  sebelum  melanjutkan  ke  tahap  berikutnya [10].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode  ini  terdiri  dari  tahap  studi  literatur,  dimana melakukan pencarian dan analisis literatur yang relevan, termasuk makalah ilmiah, buku, jurnal, dan sumber daya daring  terkait  implementasi  metode SAW dan pembobotan ROC .  Tahap  selanjutnya  mengumpulkan informasi  yang  diperlukan,  seperti  data  pemasangan
layanan,  kinerja  tenaga  kerja,  dan  kriteria  pemilihan teknisi.  Tahap  ketiga  adalah  analisa  sistem,  dengan mngidentifikasi  masalah  dan  hambatan  dalam  sistem pemasangan  layanan  di ISP .  Tahap  keempat  adalah implementasi  melakukan  yaitu  melakukan  perhitungan dengan metode SAW dan pembobotan ROC . Tahap lima, menguji  dengan  menggunakan  perhitungan  nilai efektifitas waktu yang terjadi setelah adanya sistem dan sebelumnya.  Tahap  terakhir  melakukan  evaluasi efisiensi menggunakan MAD dan MAPE .
2.1. Studi Literatur
Tahap pertama adalah studi literatur, dengan melakukan pencarian  dan  analisis  literatur  yang  relevan  untuk memahami  dasar-dasar  teori  dan  aplikasi  praktis  dari metode  yang  akan  digunakan.  Ini  mencakup  kajian terhadap makalah ilmiah, buku, jurnal, dan sumber daya daring  terkait  implementasi  metode SAW dan pembobotan ROC dapat diterapkan dalam sistem WFM untuk  melakukan  perangkingan  teknisi . .  Studi  ini membantu  dalam  membentuk  landasan  teoritis  dan memberikan  wawasan  tentang  penerapan  metode  yang efektif untuk mengoptimalkan penjadwalan, mengalokasikan  tugas  secara  efisien,  dan  memastikan bahwa teknisi yang paling memenuhi syarat ditugaskan pada  pekerjaan  yang  sesuai,  yang  pada  akhirnya meningkatkan  kinerja  keseluruhan  dan  kepuasan pelanggan.
Workforce  Management  (WFM )  adalah  suatu  solusi perangkat lunak yang membantu organisasi menyederhanakan dan mengotomatisasi proses pengelolaan  waktu  karyawan,  mengorganisir  dan mendistribusikan tenaga kerja mereka secara efisien [3]. WFM digunakan  untuk memastikan bahwa teknisi yang paling  sesuai  dan  berkualifikasi  ditugaskan  pada pekerjaan  yang  tepat  berdasarkan  berbagai  kriteria kinerja.  Dengan  menggunakan  metode  analisis  seperti SAW dan ROC , WFM membantu perusahaan mengelola sumber  daya  manusia  secara  efisien,  meningkatkan produktivitas, dan mengurangi koordinasi manual serta kesalahan dalam proses penjadwalan [11].
Rank Order Centroid ( ROC ) adalah metode pembobotan yang  digunakan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dari berbagai kriteria dalam proses pengambilan keputusan. ROC membantu dalam mengatur prioritas kriteria secara objektif,  dengan  memberikan  bobot  yang  lebih  tinggi pada  kriteria  yang  lebih  penting  [12].  Dalam  sistem penjadwalan teknisi, ROC digunakan untuk mengidentifikasi dan menilai faktor-faktor seperti durasi pengerjaan,  jumlah  tim,  dan  kinerja  teknisi,  sehingga memungkinkan  keputusan  penjadwalan  yang  lebih akurat dan adil.
Simple  Additive  Weighting ( SAW )  adalah  metode penilaian  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  dan  memeringkat  berbagai  alternatif berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. SAW menghitung  skor  total  untuk  setiap  alternatif  dengan menjumlahkan nilai kriteria yang telah dibobotkan [13]. Dalam  sistem  penjadwalan  teknisi, SAW digunakan
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Data Analisa Sistem
Impelemtasi
Uji Coba
Evaluasi Kinerja
Selesai
untuk  menggabungkan berbagai  kriteria kinerja teknisi menjadi satu skor komposit, yang kemudian digunakan untuk  menentukan  urutan  prioritas  teknisi  yang  paling cocok untuk setiap tugas.
Setelah  itu  melakukan  perhitungan  efektivitas  waktu adalah  langkah  kunci  dalam  uji  coba  untuk mengevaluasi dampak perubahan yang diterapkan pada sistem  manajemen  penjadwalan  teknisi.  Konsep  ini melibatkan perbandingan dan analisis perubahan dalam durasi pengerjaan order pemasangan baru sebelum dan sesudah  implementasi  sistem  baru.    Perhitungan  ini melibatkan dua aspek penting: perbandingan durasi rata- rata antara periode sebelum dan sesudah implementasi sistem  baru,  serta  persentase  perubahan  dalam  durasi pengerjaan.
2.2. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  melibatkan  pengumpulan informasi  yang diperlukan untuk  penelitian. Data yang dikumpulkan  mencakup  informasi  mengenai  proses pemasangan layanan, kinerja tenaga kerja, dan kriteria pemilihan  teknisi  [14].  Teknik  pengumpulan  data meliputi  survei,  wawancara  dengan  pihak  terkait,  dan pengamatan  langsung  di  lapangan.  Dalam  hal  ini pengambilan data dilakukan di salah satu ISP di daerah Kediri  dan  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap kriteria yang relevan untuk perankingan teknisi.
Terdapat 119 data pemasangan pada bulan agustus 2023 yang digunakan untuk training dan 35 data pemasangan pada bulan september 2023 sebagai testing . Kemudian kriteria  yang  didapatkan  berdasarkan  pengamatan langsung  data  nilai  kriteria  yang  mencakup,  rata-rata durasi  lengerjaan (dalam jam),  jumlah team, usia join vendor , banyak order yang terselesaikan, garansi (hari), dan harga (per meter kabel). Data kriteria tersebut dapat dilihat  pada  Tabel  1  yang  disajikan  kriteria  beserta keterangan dan jenis dari kriteria tersebut.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Durasi Pengerjaan (jam) Cost C2 Jumlah Team Benefit C3 Usia Join Vendor Benefit C4 Banyak order yang terselesaikan Benefit C5 Garansi (hari) Benefit C6 Harga (per meter kabel) Cost 2.3. Analisis Sistem
Tahap analisis sistem bertujuan untuk mengidentifikasi masalah  dan  hambatan  dalam  sistem  pemasangan layanan  di ISP saat  ini.  Sistem  lama  di ISP masih mengandalkan  proses  manual  dalam  penjadwalan pemasangan  layanan  baru  oleh vendor . Dispatcher secara manual menentukan tim teknisi dan menghubungi vendor melalui  grup WhatsApp .  Proses  ini  lambat  dan rentan  terhadap  kesalahan  manusia,  seperti  kesalahan penentuan  tim  teknisi,  keterlambatan  penyampaian informasi,  dan  potensi  kehilangan  informasi  di percakapan  grup WhatsApp .  Kelemahan  utama  sistem lama  adalah  ketergantungan  pada  koordinasi  manual yang  menyebabkan  proses  pemasangan  menjadi  lebih
lambat.  Selain  itu,  kurangnya  sistem  terpusat  untuk memonitor dan mengevaluasi kinerja teknisi menghambat kemampuan perusahaan untuk  mengelola sumber daya manusia dan mengoptimalkan jadwal kerja berdasarkan  kriteria  kinerja  yang  obyektif.  Dengan adanya  sistem  otomatisasi  untuk  penjadwalan  dan komunikasi  antara  dispatcher  dan  vendor,  proses operasional dapat menjadi lebih efisien.
Dengan  adanya  sistem  otomatisasi  untuk  penjadwalan dan  komunikasi  antara dispatcher dan vendor ,  proses operasional  dapat  menjadi  lebih  efisien.  Implementasi WFM dengan metode SAW dan pembobotan ROC dapat menjadi  solusi  efektif.  Sistem WFM memungkinkan optimasi  penjadwalan,  penugasan  pekerjaan,  dan pemantauan  kinerja  tenaga  kerja  dengan  lebih  efisien. Metode SAW dan ROC membantu menentukan prioritas kriteria  secara  obyektif,  mengurangi  ketergantungan pada proses manual, dan meningkatkan kecepatan serta efektivitas  operasional  perusahaan.  Dengan  demikian, perusahaan  dapat  mengelola  sumber  daya  manusia dengan lebih baik dan mengurangi risiko kesalahan yang disebabkan oleh proses manual.
2.4. Implementasi
Implementasi  metode SAW dan  pembobotan ROC dimulai dengan pengumpulan data pesanan dari Agustus 2023. Setiap pesanan direpresentasikan dalam tabel yang mencakup informasi seperti nomor identifikasi pesanan, pihak  yang  ditugaskan,  waktu  pengerjaan,  dan  tanggal pembuatan  pesanan.  Selanjutnya,  data  kriteria  relevan dirangkum  dalam  tabel  terpisah  dan  setelah  proses pencocokan antara data alternatif dan kriteria, dilakukan penentuan  bobot  kriteria  menggunakan  metode pembobotan ROC .  Langkah  selanjutnya  melibatkan penentuan kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan,  normalisasi  matriks,  dan  perhitungan  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif.  Proses  ini menghasilkan  peringkat  alternatif  yang  memudahkan pengambilan  keputusan.  Secara  matematis,  bobot kriteria  pada  metode ROC dapat  dinyatakan  dengan rumus 1:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (1)
ROC dapat dijelaskan dalam rumus  1. 𝑊 𝑚 merupakan Bobot  kriteria, 𝑚 adalah  jumlah  kriteria,  sedangkan 𝑖 merupakan kriteria.  Selanjutnya melakukan perhitungan metode SAW adalah  menentukan  kriteria-kriteria  yang akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu 𝐴𝑖 . Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada  setiap  kriteria.  Pemberian  bobot  ( 𝑊 )  pada  setiap kriteria.  Membuat  matriks  keputusan  ( 𝑋 )  dari  tabel rating  kecocokan  (setiap  alternative  ( 𝐴𝑖 )  dan  setiap kriteria ( 𝐶𝑗 )), ditunjukkan pada rumus 2.
𝑋 = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 12 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 1𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑋 2𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝑖1 ⋯ 𝑋 𝑖1 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑋 𝑖𝑗 ] (2)
Proses normalisasi, dengan cara menghitung nilai rating kinerja  ternormalisasi  ( 𝑅 𝑖𝑗 )  dari  alternatif  ( 𝐴 𝑖 )  pada kriteria ( 𝐶 𝑗 ). 𝑅 𝑖𝑗 merupakan rating kinerja ternormalisasi dari  alternatif  ( 𝐴 𝑖 ), 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai  maksimum  dari setiap baris dan kolom, 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum dari setiap baris dan kolom, sedangkan 𝑋 𝑖𝑗 merupakan baris dan  kolom  dari  matriks.  Untuk  kriteria benefit menggunakan  rumus  3,  sedangkan  untuk  kriteria cost menggunakan rumus 4:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑋 𝑖𝑗 (3) 𝑅 𝑖𝑗 = min 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (4)
Hasil perhitungan menjadi matrik ternormalisasi berupa ( 𝑅 ),  kemudian  hasil  preferensi  ( 𝑉 𝑖 ),  didapat  dari  hasil jumlah  perkalian  baris  matriks  ternormalisasi  ( 𝑅 ) dengan  bobot  preferensi  ( 𝑊 ). 𝑉 𝑖 merupakan  rangking untuk  setiap  alternatif,  adalah  nilai  bobot  dari  setiap kriteria,  sedangkan 𝑅 𝑖𝑗 merupakan  nilai  rating  kinerja ternormalisasi,  menggunakan  rumus  5.  Sehingga didapatkan  nilai  terbesar  ( 𝑉 𝑖 )  akan  dipilih  sebagai alternatif terbaik.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗−1 . 𝑅 𝑖𝑗 (5)
2.5. Uji Coba
Uji  coba  dilakukan  untuk  mengevaluasi  efektivitas perubahan yang diterapkan, terutama setelah implementasi  sistem  baru  menggunakan  metode SAW dan  pembobotan ROC dalam  manajemen  penjadwalan teknisi.  Dalam  uji  coba  ini,  efektivitas  waktu  diukur dengan  membandingkan  durasi  rata-rata  pengerjaan order  pemasangan  baru  pada  bulan  Agustus  dan September  2023.  Hasil  perbandingan  tersebut memberikan gambaran proporsional tentang peningkatan efisiensi dalam konteks durasi pengerjaan.
Persentase  perubahan  dalam  durasi  rata-rata  dihitung untuk  masing-masing  alternatif  [15].  Presentase  dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang peningkatan  efisiensi  yang  telah  terjadi.  Untuk mengukur  perbedaan  antara  kedua  periode,  kita  dapat menggunakan rumus 6 untuk perbandingan durasi rata- rata:
𝑃 = 𝑇 1 𝑇 2 (6)
Di mana 𝑃 adalah simbol perbandingan antara durasi 𝑇 1 (sebelum)  dan 𝑇 1 (sesudah).  Jika  nilai 𝑃 > 1 ,  itu menunjukkan  peningkatan  efektivitas  waktu  setelah implementasi  sistem  baru.  Selain  itu,  untuk mendapatkan  gambaran  yang  lebih  komprehensif tentang  perubahan  yang  terjadi,  kita  juga  dapat menghitung persentase perubahan dalam durasi rata-rata menggunakan rumus 7.
∆% =   ( 𝑇 1 − 𝑇 2 𝑇 1 )  × 100 (7)
∆% adalah simbol  persentase perubahan dalam  durasi, dihitung  dari 𝑇 1 ke 𝑇 2 .  Jika ∆% > 0 menunjukkan
peningkatan efektivitas waktu; jika ∆% < 0 , menunjukkan  penurunan  efektivitas  waktu.  Hasil  ini memberikan wawasan yang berharga tentang keberhasilan  implementasi  sistem  baru  dalam meningkatkan efisiensi operasional.

## 2.6. Evaluasi Kinerja
Evaluasi  Kinerja  dilakukan  dengan  menggunakan matrik  pengukuran.  Metrik  pengukuran    digunakan sebagai  alat  evaluasi  untuk  membandingkan  peringkat aktual  dan  peringkat  prediksi  dalam  rangka  mengukur kualitas  dan  ketepatan  model  pengambilan  keputusan [16].  Dalam  evaluasi  kinerja,  metrik  pengukuran digunakan sebagai alat untuk membandingkan peringkat aktual  dengan  peringkat  prediksi. Tujuan  dari  evaluasi ini adalah untuk mengukur kualitas dan ketepatan model pengambilan keputusan.
Mean  Absolute  Deviation ( MAD )  adalah  metrik  yang mengukur  sejauh  mana  perbedaan  antara  peringkat aktual  dan  peringkat  prediksi.  Dalam  konteks  evaluasi kinerja, MAD digunakan  untuk  menentukan  seberapa baik  model  dalam  meramalkan  peringkat  [17].  Nilai MAD yang lebih rendah menunjukkan kinerja yang lebih baik  dalam  meramalkan  peringkat.  Untuk  menghitung MAD ,  langkah  pertama  adalah  mengambil  selisih absolut  antara  peringkat  aktual  dan  peringkat  prediksi untuk  setiap  alternatif.  Kemudian,  selisih  absolut  ini dijumlahkan untuk semua alternatif, dan hasilnya dibagi dengan  jumlah  total  alternatif  (n),  rumus  8  untuk menghitung MAD adalah:
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑛 ∑ |𝐴𝑐𝑡𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 −  𝑃𝑟𝑒𝑑𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (8)
Di  sini, 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 adalah  peringkat  aktual  dan, 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 adalah  peringkat  prediksi  untuk  setiap alternatif.  Semakin  rendah  nilai MAD ,  semakin  baik model  dalam  meramalkan  peringkat,  menunjukkan kinerja  yang  lebih  baik  dalam  menangkap  dinamika perubahan. MAD digunakan sebagai alat evaluasi untuk mengukur seberapa baik model pengambilan keputusan dalam memprediksi peringkat alternatif.
Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) adalah metrik evaluasi yang memberikan persentase kesalahan absolut antara  peringkat  aktual  dan  peringkat  prediksi. MAPE memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model dapat  meramalkan  peringkat  dengan  akurat [18]. Nilai MAPE yang  lebih  rendah  menunjukkan  kinerja  yang lebih baik dalam meramalkan peringkat.
MAPE digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  dalam peramalan  data  deret  waktu  dan  regresi.  Untuk menghitung MAPE , langkah pertama adalah mengambil persentase kesalahan absolut antara peringkat aktual dan peringkat  prediksi  untuk  setiap  alternatif.  Kemudian, persentase  kesalahan  absolut  ini  dijumlahkan  untuk semua  alternatif,  dan  hasilnya  dibagi  dengan  jumlah total alternatif ( 𝑛 ), rumus 9 matematis untuk menghitung MAPE adalah:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴𝑐𝑡𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 𝐴𝑐𝑡𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100 (9)
Di  sini, 𝐴𝑐𝑡𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 adalah  nilai  aktual  dan 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑅𝑎𝑛𝑘 𝑖 adalah  nilai  prediksi  untuk  setiap  alternatif. MAPE mengukur persentase kesalahan prediksi relatif terhadap nilai aktual. Semakin rendah nilai MAPE , semakin baik model  pengambilan  keputusan  dalam  meramalkan peringkat  alternatif.  Semakin  rendah  nilai  MAPE, semakin  baik  model  pengambilan  keputusan  dalam meramalkan peringkat alternatif.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bagian ini akan memaparkan hasil penelitian yang telah dilakukan  dan  membahas  temuan-temuan  yang diperoleh.  Hasil  penelitian  akan  disajikan  secara sistematis  berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  telah diuraikan  sebelumnya  dalam  metode  penelitian. Pembahasan  akan  mengevaluasi  temuan-temuan tersebut  dengan mengacu pada literatur dan teori yang relevan,  serta  menganalisis  implikasi  praktis  dari  hasil yang  diperoleh.  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan pemahaman  yang  mendalam  mengenai  efektivitas  dan efisiensi  dari  sistem  yang  diimplementasikan,  serta untuk  mengidentifikasi  kekuatan  dan  kelemahan  yang ada.
Hasil dari  implementasi  metode SAW dan pembobotan ROC dalam  sistem  manajemen  penjadwalan  teknisi, evaluasi efektivitas waktu, serta evaluasi kinerja model pengambilan keputusan. Untuk mendapatkan peringkat dengan  menggunakan  metode SAW dan  Pembobotan ROC , diperlukan proses input data pesanan. Proses ini dimulai  dengan  mengumpulkan  data  pesanan  dari Agustus  2023,  yang  tercantum  dalam  Tabel  2.  Setiap baris  dalam  tabel  ini  merepresentasikan  satu  pesanan, dengan  kolom-kolom  seperti  nomor  identifikasi  unik pesanan ( Id ), pihak yang ditugaskan ( Assign To ), waktu mulai pengerjaan ( Start Time ), waktu selesai pengerjaan ( End  Time ),  durasi  pengerjaan  ( Hours ),  tanggal pembuatan  pesanan  ( Create  Date ),  dan  tanggal penugasan  pesanan  kepada  tim  atau  individu  tertentu ( Assign Date ).
Tabel 2. Data Order Agustus 2023 Id Assig n To Start End Hour Create Assign Date O1 A1 1/8/23 12:58 1/8/23 15:15 2,29 1/8/23 12:58 1/8/23 12:58 O2 A2 1/8/23 15:16 2/8/23 12:34 21,2 9 1/8/23 15:16 1/8/23 15:16 O3 A3 2/8/23 10:39 2/8/23 12:54 2,24 2/8/23 10:39 2/8/23 10:39 ….. ….. …..
….. ….. ….. ….. O11 8 A2 20/8/2 3 10:03 20/8/2 3 17:14 7,11 20/8/2 3 10:03 20/8/2 3 10:03 O11 9 A1 31/8/2 3 14:17 31/8/2 3 22:33 8,16 31/8/2 3 14:17 31/8/2 3 14:17
Data  kriteria  yang  relevan  dirangkum  dalam  Tabel  1, mencakup informasi seperti Durasi Pengerjaan, Jumlah Tim, Usia Vendor , Jumlah Pesanan yang Diselesaikan, Garansi,  dan  Harga  per  Meter  Kabel.  Setiap  kriteria diberi  deskripsi  singkat  dan  dikategorikan  sebagai " Cost "  atau  " Benefit "  untuk  memudahkan  perhitungan
peringkat.  Selanjutnya,  dilakukan  proses  pencocokan antara data alternatif dan kriteria. Hasil pencocokan ini ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Data rating kecocokan alternatif dan kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 31795.42 2 1059 377 7 1000 A2 47326.41 2 386 305 7 1000 A3 44951.87 1 1554 202 99 1000
Selanjutnya,  untuk  menentukan  bobot  kriteria,  penulis menggunakan  metode  pembobotan ROC .  Metode  ini digunakan  untuk  menghitung  bobot  kriteria  dengan akurat.  Bobot  kriteria  dihitung  dengan  metode ROC sesuai dengan rumus 1. Hasil perhitungan bobot kriteria ini ditampilkan dalam Tabel 4. Tabel ini menunjukkan hasil nilai perhitungan pembobotan untuk setiap kriteria. Bobot-bobot  tersebut  meliputi  W1 hingga W6, dengan total bobot sebesar 1.
Tabel 4. Hasil nilai perhitungan pembobotan Bobot (Weight)  Perhitungan W1 0,408333333 W2 0,241666667 W3 0,158333333 W4 0,102777778 W5 0,061111111 W6 0,027777778 Total 1
Langkah  berikutnya  dalam  metode SAW adalah menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ai. Selanjutnya,  menentukan  nilai  kecocokan  setiap alternatif  terhadap  setiap  kriteria  dengan  memberikan bobot  ( 𝑊 )  pada  masing-masing  kriteria.  Kemudian, membuat  matriks  keputusan  ( 𝑋 )  dari  tabel  nilai kecocokan (setiap alternatif ( 𝐴 𝑖 ) dan setiap kriteria ( 𝐶 𝑗 )), yang  didapatkan  menggunakan  rumus  2.  Hasil  dari matriks ini disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Matriks rating kecocokan setiap alternatif
Al Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
C6 A1 31795 2 1059 377 7 1000 A2 47326 2 386 305 7 1000 A3 44951 1 1554 202 99 1000 Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Cost
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  normalisasi matriks. Untuk kriteria C2 sampai C3, digunakan rumus 3 untuk kriteria benefit dan rumus 4 untuk kriteria cost digunana  untuk  C1  dan  C6.  Untuk  kriteria  benefit, normalisasi  menggunakan  rumus  4,  kemudian  untuk kriteria cost, normalisasi menggunakan rumus 3.
Dengan  melakukan  normalisasi  ini,  kita  dapat memastikan bahwa semua kriteria memiliki bobot yang seimbang dan dapat dibandingkan secara adil. Proses ini menghasilkan  matriks  ternormalisasi  ( 𝑅 ),  yang menggambarkan  nilai-nilai  relatif  dari  setiap  kriteria terhadap  alternatif,  memberikan  landasan  yang  kuat untuk  pengambilan  keputusan  yang  rasional.  Hasil tersebut  disajikan  pada  Tabel  6  yang  berupa  matriks ternormalisasi,  yang  memfasilitasi  pemahaman  yang
lebih baik terhadap kontribusi relatif dari setiap kriteria terhadap alternatif yang dipertimbangkan.
Tabel 6. Kontribusi relative kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 1 0,681 1 0,070 1 A2 0,671 1 0,248 0,809 0,070 1 A3 0,707 0,5 1 0,535 1 1 Bobot 0,408 0,241 0,158 0,102 0,061 0,027
Setelah  proses  normalisasi  selesai,  langkah  berikutnya adalah  menghitung  nilai  preferensi  ( 𝑉 𝑖 )  menggunakan rumus 5. Nilai preferensi dihitung berdasarkan data yang telah dinormalisasi untuk setiap alternatif. Setelah proses normalisasi  selesai,  langkah  berikutnya  adalah menghitung nilai preferensi  ( 𝑉 𝑖 ) menggunakan rumus 5. Nilai  preferensi  dihitung  berdasarkan  data  yang  telah dinormalisasi  untuk  setiap  alternatif  hingga  mencapai A3.  Hasil  dari  nilai  preferensi  ini  ditampilkan  dalam Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Preferensi A  Perhitungan Nilai Preferensi (V) Hasil  R
1  0,408  0,241  0,107  0,102  0,004  0,027  0,892  1 2  0,274  0,241  0,039  0,083  0,004  0,027  0,670  3 3  0,288  0,120  0,158  0,055  0,061  0,027  0,711  2
Efektivitas  perubahan  yang  diterapkan,  khususnya setelah implementasi sistem baru menggunakan metode SAW dan  pembobotan ROC dalam  manajemen penjadwalan  teknisi.  Uji  coba  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  efektivitas  waktu  sebelum  dan sesudah penerapan sistem baru. Efektivitas waktu diukur dengan  membandingkan  durasi  rata-rata  pengerjaan order  pemasangan  baru  pada  bulan  Agustus  dan September 2023.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  durasi  tersebut, persentase  perubahan  dalam  durasi  rata-rata  dihitung menggunakan  rumus  6.  Persentase  perubahan  ini memberikan gambaran proporsional tentang peningkatan  efisiensi  dalam  konteks  durasi  pengerjaan pada  Tabel  8.  Berikut  adalah  hasil  perbandingan  dari bulan agustus hingga september 2023:
Tabel 8. Perbandingan hasil bulan agustus dan september 2023
A 𝑥̅ durasi pengerjaan 𝑥̅ Ranking 08/23 09/23 08/23 09/23 A1  37548 s 12960 s  2,897 x  1 1 A2  59184 s 12384 s  4,779 x  2 2 A3  263124 s  10476 s  25,10 x  3 3
Dari  hasil  perbandingan  untuk  mengukur  efektivitas waktu,  persentase  perubahan  dalam  durasi  rata-rata dapat  dihitung menggunakan  rumus 7.  Rumus tersebut memberikan gambaran proporsional tentang perubahan dalam  durasi  pengerjaan  antara  bulan  Agustus  dan September  2023.  Berdasarkan  hasil  persentase peningkatan  efisiensi  pengerjaan  yang  dilakukan  oleh masing-masing alternatif, disajikan dalam bentuk Tabel 9. Dari hasil perbandingan untuk mengukur efektivitas waktu,  persentase  perubahan  dalam  durasi  rata-rata dapat  dihitung menggunakan  rumus 7. Rumus tersebut memberikan gambaran proporsional tentang perubahan dalam  durasi  pengerjaan  antara  bulan  Agustus  dan September 2023:
Tabel 9. Perbadingan dari bulan agustus dan September 2023
A 𝑥̅ durasi pengerjaan 𝑥̅ Presentase Efisiensi 08/23 08/23 Efisiensi % A1  37548 s 12960 s  2,897 x  0,65 65,49 A2  59184 s 12384 s  4,779 x  0,79 79,08 A3  263124 s  10476 s  25,10 x  0,95 95,98
Dari  hasil perbandingan bulan Agustus dan September 2023, dapat dihitung nilai MAD menggunakan rumus 8. Selain  itu,  nilai MAPE dapat  dihitung  menggunakan rumus  9.  Hasil  perhitungan  ini  akan  memberikan evaluasi  yang  lebih  jelas  mengenai  tingkat  kesalahan dalam prediksi.
Dengan  menggunakan  metode  pembobotan  dan perangkingan SAW , ditemukan bahwa nilai MAD adalah 0.666667  dan MAPE sekitar  27.78%.  Metode pembobotan ROC , yang memberikan bobot berdasarkan urutan  peringkat,  dikombinasikan  dengan SAW ,  yang menilai  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  diberikan, menghasilkan  dua  indikator  penting  dalam  mengukur akurasi prediksi. Hasil MAD rata-rata dari selisih absolut antara nilai  aktual dan nilai  prediksi. Dalam kasus ini, nilai MAD sebesar 0.666667 menunjukkan bahwa secara rata-rata, perbedaan antara peringkat aktual dan prediksi adalah  0.666667.  Semakin  kecil  nilai MAD ,  semakin baik model dalam mencerminkan nilai aktual.

## Gambar 2. Perbandingan Rangking
Di  sisi  lain,  memberikan  ukuran  kesalahan  prediksi dalam bentuk persentase, yang memudahkan interpretasi dalam  konteks  berbagai  skala.  Nilai MAPE sekitar 27.78% menunjukkan bahwa, rata-rata, prediksi meleset sekitar  27.78%  dari  nilai  aktualnya.  Nilai MAPE yang lebih rendah mengindikasikan model prediksi yang lebih akurat.
Gambar 3. Persentase Efisiensi 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 Aternatif A Alternatif B Aternatif C PERBANDINGAN RATA-RATA DURASI PENGERJAAN 0.00 50.00 100.00 150.00 Aternatif A Alternatif B Aternatif C Persentase Efisiensi %
Analisis  tersebut  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode  pembobotan ROC dan  perangkingan SAW memberikan dampak yang signifikan dengan meningkatkan efisiensi pada setiap alternatif dari bulan Agustus ke bulan September 2023. Peringkat alternatif tidak  berubah  secara  signifikan,  dengan  alternatif  A mempertahankan  peringkat  1  dan  alternatif  B  tetap  di peringkat 2, sementara alternatif C turun ke peringkat 3. Grafik balok Gambar 2 dan Gambar 3 menggambarkan perubahan  peringkat  dan  peningkatan  efisiensi  dari bulan Agustus k  e September 2023.
Hasil  evaluasi  menggunakan MAD dan MAPE mengungkapkan  kesalahan  dalam  prediksi  peringkat. Hasil perbandingan peringhat tersebut dapat dilihat pada Gambar  2.  Meskipun  terdapat  perbedaan  peringkat antara  Agustus  dan  September,  evaluasi  menunjukkan bahwa model perangkingan SAW memberikan prediksi yang cukup akurat dengan tingkat kesalahan yang dapat diterima.  Ini  menunjukkan  bahwa  nilai-nilai  efisiensi yang  dihasilkan  tetap  menunjukkan  perbaikan  dalam durasi  pengerjaan  order  dari  bulan  Agustus  ke September 2023. Hasil pesesntasi efisiensi dapat dilihat paga grafik Gambar 3.
Perbandingan  antara  penelitian  sebelumnya  dan  hasil yang  diusulkan  oleh  penulis  dapat  ditemukan  dalam Tabel  10.  Tabel  ini  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  perbedaan  dan  kesamaan  antara  temuan  yang dihasilkan  dalam  penelitian  sebelumnya  dengan  hasil yang diajukan oleh penulis. Analisis dalam tabel tersebut memungkinkan  pembaca  untuk  memahami  kontribusi baru  yang  ditawarkan  oleh  penelitian  ini,  serta bagaimana  hal  itu  memperkaya  pemahaman  dalam domain yang bersangkutan.
Sebagai  contoh,  penelitian  oleh  Aryadi  memanfaatkan sistem informasi manajemen tenaga kerja berbasis Java untuk  mengatasi  masalah  pendataan  manual,  namun tidak  melibatkan  metode  pembobotan  [4].  Sebaliknya, penelitian oleh Nduru menggunakan metode ARAS dan ROC untuk  pemilihan  jaksa  terbaik  dengan  tingkat akurasi  tinggi,  tetapi  tidak  melibatkan  pembobotan eksplisit  [5].  Penelitian  Prasetyo  dkk  mengeksplorasi penggunaan  metode SAW dengan  pembobotan ROC , fokus  pada  satu  output  nilai  alternatif  [8].  Dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode SAW dengan pembobotan ROC untuk meningkatkan efisiensi penjadwalan  teknisi  pemasangan  layanan  internet,
dengan  evaluasi  melalui MAD dan MAPE untuk memastikan keakuratan dan efektivitas sistem. Dengan demikian,  penelitian  ini  menawarkan  pendekatan  yang lebih  komprehensif  dan  relevan  untuk  meningkatkan efisiensi  operasional  di  lingkungan  industri  pelayanan internet.

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  evaluasi  dari  implementasi penerapan metode SAW dengan pembobotan ROC dalam sistem WFM untuk meningkatkan efisiensi  operasional dan kualitas layanan di industri pelayanan internet. Hasil implementasi  menunjukkan  peningkatan  signifikan dalam  efektivitas  waktu,  dengan  durasi  rata-rata pengerjaan  order  pemasangan  baru  menunjukkan perubahan  yang  positif.  Berdasarkan  perhitungan persentase  perubahan,  terlihat  bahwa  terdapat peningkatan  efisiensi  dalam  durasi  pengerjaan  order setelah penerapan sistem baru.
Metode SAW dan ROC digunakan  untuk  menentukan prioritas  kriteria  secara  objektif  dan  merangking alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa sistem  ini  mampu  memberikan  peringkat  yang  akurat dalam penugasan teknisi. Sistem ini mempertimbangkan faktor-faktor seperti durasi pengerjaan, jumlah tim, usia join  vendor,  banyaknya  order  yang  terselesaikan, garansi,  dan  harga.  Uji  coba  efektivitas  waktu menunjukkan  bahwa  implementasi  sistem  baru menghasilkan  peningkatan  signifikan  dalam  durasi pengerjaan order pemasangan  baru.  Menghasilkan peningkatan durasi  pengerjaan dan persentase efisiensi pada  alternatif.  Dengan  alternatif  B  memiliki peningkatan  efisiensi  signifikan,  mencapai  79,08% sementara  aternatif A  dan alternatif  C juga mengalami peningkatan  efisiensi  masing-masing  sebesar  65,49%. dan  95,98%.  Evaluasi  kinerja  model  pengambilan keputusan menggunakan metrik MAD dan MAPE juga menunjukkan  kinerja  yang  baik,  dengan  nilai MAD= 0.666667  dan MAPE yang  rendah  yaitu  sebesar 27.78 % .
Dengan  demikian,  penerapan  metode SAW dengan pembobotan ROC dalam  sistem WFM telah  terbukti efektif  dalam  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan kualitas  layanan  di  industri  pelayanan  internet. Penerapan ini memungkinkan alokasi sumber daya yang
Tabel 10 Perbandingan Penelitian Peneliti Metode Hasil [4] Sistem Informasi Manajemen Tenaga Kerja Outsourcing berbasis Java Sistem ini mengatasi masalah pendataan manual dengan memanfaatkan teknologi untuk mempercepat  pencarian  informasi  dan  pembuatan  laporan.  Efisiensi  meningkat  tanpa metode pembobotan. [5] ARAS dan ROC Metode ARAS dan ROC digunakan  untuk  pemilihan  jaksa  terbaik.  Penelitian  ini menghasilkan  pemilihan  jaksa  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  tinggi,  namun  tidak melibatkan pembobotan eksplisit. [8] SAW dan ROC Metode SAW dengan pembobotan ROC digunakan untuk menilai teknisi terbaik dengan akurasi  70%.  Penelitian  ini  hanya  fokus  pada  satu  output  nilai  alternatif  atau  teknisi tertinggi. Penulis SAW dan ROC
Penelitian saat ini menggunakan metode SAW dengan pembobotan ROC untuk analisis efisiensi penjadwalan teknisi pemasangan layanan internet. Evaluasi dilakukan dengan MAD dan MAPE .
lebih  efisien  dan  responsif  terhadap  kebutuhan pelanggan.  Rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  melakukan  pengembangan  lebih  lanjut  pada sistem  ini,  termasuk  integrasi  teknologi  baru  dan peningkatan  analisis  prediktif  untuk  pengambilan keputusan yang lebih optimal.

## Daftar Pustaka
[1] K.  Winarso  and  Moh.  Jufriyanto,  “Analisis Kualitas Pelayanan Internet Indihome Pada PT. X  Dengan  Pendekatan  Part  Least  Square,” MATRIK , vol. 20, no. 1, p. 77, Sep. 2019, doi: 10.30587/matrik.v20i1.1017.
[2] Dwi Nurul Huda and M. T. Margianto, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pada  Aplikasi  Penyedia Layanan Internet Terbaik Menggunakan Metode Multi  Factor  Evaluation  Process,” Jurnal Bangkit  Indonesia ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  30 – 39, Mar. 2022, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v11i1.208.
[3] A.  Lestari,  K.  Khotimah,  M.  T.  Sumadi,  and Arbansyah,  “Pembuatan  Aplikasi  Manajemen Karyawan Berbasis Website untuk Pengelolaan Tenaga Kerja yang Efisien di PT Lestari Berkat Sejahtera,” Jurnal  Pengabdian  Masyarakat NianTana  (JPMNT) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  63 – 72, Dec. 2023.
[4] S.  D.  H.  Aryadi  and  A.  Paramita,  “Sistem Informasi Manajemen Tenaga Kerja
Outsourcing  Pada  PT.  ACM  Berbasis  Java,” Semnas  Ristek  (Seminar  Nasional  Riset  dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5850.
[5] R.  K.  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Rank
Order  Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada  Kejaksaan  Negeri  Medan,” SAINTEKS ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  367 – 372,  Feb. 2020,  Accessed:  Nov.  13,  2023.  [Online]. Available: http://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sainteks/article/view/464/457
[6] M. S. Ogansyah, A. Diana, H. Patrie, and B. T.
Sartana, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Karyawan Terbaik  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya Kencana,” Bit  (Fakultas  Teknologi  Informasi Universitas  Budi  Luhur) ,  vol.  20,  no.  1,  p.  1, Apr. 2023, doi: 10.36080/bit.v20i1.2217.
[7] A.  Perdana,  N.  A.  Hasibuan,  and  Fadlina, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima  Beasiswa  Berprestasi  Pada  Yayasan Pendidikan Jaya Untuk Anak Karyawan Dengan Menerapkan Metode ORESTE dan ROC (Rank Order Centroid),” Journal of Machine Learning and Data Analytics , vol. 1, no. 1, pp. 17 – 26, Jan. 2022.
[8] Y. A. Prasetyo, H. Rosyid, and P. A. R. Devi, “Implementasi Metode SAW dengan Pembobotan  ROC  dalam   Menentukan  Teknisi
Terbaik  pada PT.  KAS,” ILKOMNIKA ,  vol.  4, no. 3, pp. 316 – 326, Dec. 2022, Accessed: Nov. 13, 2023. [Online]. Available: https://journal.unublitar.ac.id/ilkomnika/index.p hp/ilkomnika/article/view/524
[9] D.  R.  Allisya,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Human Resource Information System pada PT. Sistem  Teknologi  Regularisasi  Elektronik Aktivitas  Millenial,” Jurnal  Rekayasa  Sistem (JUREKSI) ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  834 – 852,  Sep. 2023.
[10] Adnan Buyung Nasution, B. F. E. Lubis, Nurul Amanda  Khairani  Lubis,  and  Friska  Andriani, “Perancangan  Sistem  Pelaporan  Keluhan Pelanggan  Berbasis  Website  Menggunakan Metode  Waterfall,” Bulletin  of  Computer Science Research , vol. 4, no. 1, pp. 40 – 49, Dec. 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v4i1.318.
[11] M.  Al  Rinadra,  A.  Fauzi,  W.  J.  Galvanis,  J. Unwalki,  M.  A.  H.  Satria,  and  I.  Darmawan, “Analisis  Manajemen  Talenta,  Pengembangan Karir,  dan  Pengembangan  Talenta  Terhadap Kinerja Karyawan (Tinjauan Literatur),” Jurnal Ilmu Manajemen Terapan (JIMT) , vol. 4, no. 6, pp. 753 – 767, Jul. 2023.
[12] M. H. Abdullah, “Penerapan Metode Weighted Product  dan  Rank  Order  Centroid  dalam Penilaian  Kinerja  Staff  Adminstrasi,” DIMIS: Journal  of  Data  Science  and  Information System , vol. 2, no. 1, pp. 9 – 17, Feb. 2024.
[13] H.  Al  Jufri,  “Perhitungan  Manual  Dengan Menggunakan  Metoda  SAW  (Simple  Additive Weighting),” Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi (SIMASI) , vol. 2, no. 1, pp. 59 – 68, Jun. 2022.
[14] Ardiansyah, Risnita, and M. S. Jailani, “Teknik Pengumpulan  Data  Dan  Instrumen  Penelitian Ilmiah  Pendidikan  Pada  Pendekatan  Kualitatif dan  Kuantitatif,” Jurnal  IHSAN :  Jurnal Pendidikan  Islam ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1 – 9,  Jul. 2023, doi: 10.61104/ihsan.v1i2.57.
[15] M.  Ariansidi,  I.  M.  Candiasa,  and  I.  M.  G. Sunarya,  “Analisis  Usability  Pada  Sistem
Informasi LAPORBUP Menggunakan Performance Measurement, Retrospective Think Aloud dan User Experience Questionnaire,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika  dan  Komputer ,  vol.  3,  no.  6,  pp. 754 – 764, Jun. 2023.
[16] R. B. B. Sumantri, G. Subari, F. Mahardika, and H.  Jayusman,  “Perbandingan  Efisiensi  Waktu Proses  Pengaksesan  Data  Antara  Query
Berbentuk Join Dengan Subselect,”
METHOMIKA  Jurnal  Manajemen  Informatika dan Komputerisasi Akuntansi , vol. 7, no. 1, pp. 25 – 33, Apr. 2023, doi: 10.46880/jmika.Vol7No1.pp25-33.
[17] M.  Hakimah,  W.  M.  Rahmawati,  and  A.  Y. Afandi, “Pengukuran Kinerja Metode
Peramalan Tipe Exponential Smoothing Dalam Parameter  Terbaiknya,” Network  Engineering
Research  Operation ,  vol.  5,  no.  1,  p.  44,  Apr.
2020, doi: 10.21107/nero.v5i1.150.
[18] M. Khan, A. A. K. Haj Ismail, I. Ishaque, and I. Hussain,  “New  Combination  Of  Simple
Additive  And  Entropy  Weighting  Criteria  For The  Selection  Of  Best  Substitution  Box,”
Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , vol. 41, no.  1,  pp.  2325 – 2338,  Aug.  2021,  doi: 10.3233/JIFS-211176.