## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375

## Pemilihan Waitress Resto Akul Terbaik Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC
Puspa Ayu Soleha 1 , Rima Tamara Aldisa 1, *, Mohammad Aldinugroho Abdullah 2
1 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia Jl. Ciledug Raya, RT.10/RW.2, Petukangan Utara, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: 1 puspaayusoleha@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com, 3 2111601585@student.budiluhur.ac.id Email Koresponding: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 19/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak− Restoran  merupakan  sebuah  area  dimana  yang  menyajikan  santapan  kuliner  untuk  konsumsi  publik  dan  juga memiliki  berbagai layanan  untuk  membuat pelanggan  merasa  betah  saat  makan. Salah  satu  faktor  yang  sangat  menentukan kesuksesan sebuah restoran di dunia industri makanan adalah kualitas pelayanan waitressnya. Seorang karyawan yang melayani pelanggan di restoran, kafe, ruang makan, atau hotel dikenal sebagai waitress. Ini adalah orang-orang yang akan mendatangi klien saat mereka masuk untuk mengambil pesanan mereka, memberi mereka menu, dan tersedia jika mereka membutuhkan lebih  banyak.  Karena  menghasilkan  data  yang  dapat  digunakan  untuk  keputusan  administratif  seperti  promosi,  pelatihan, penghargaan, dan penilaian lainnya, memilih pelayan restoran terbaik adalah proses yang sangat penting dalam manajemen. Kendala  dalam  memilih  waitress  restoran  terbaik  adalah  sulitnya  pihak  manajemen  restoran  untuk  mengambil  keputusan mengenai  waitress  restaurant  terbaik  karena  banyaknya  data  yang  mengakibatkan  waktu  proses  yang  lama.  Pendekatan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dan metode pembobotan Rank Order Centroid (ROC), keduanya digunakan pada penelitian ini untuk menerapkan sistem pendukung keputusan terhadap tantangan pemilihan pelayan restoran terbaik. Dalam penelitian ini, sejumlah faktor, termasuk penampilan, tanggung jawab, disiplin, kerja tim, inisiatif tinggi,  dan keterampilan  multitasking,  menjadi  pertimbangan  dalam  memilih  pelayan  restoran  terbaik.  Alternatif  W8  Ratih  Setyowati dengan  nilai  0,9341  yang  berhak  terpilih  sebagai  waitress  restoran  terbaik  merupakan  hasil  pemeringkatan  untuk  memilih waitress restoran terbaik dengan preferensi tertinggi setelah menerapkan metode WASPAS dan pembobotan ROC.
Kata Kunci: Waitress; WASPAS; ROC; SPK
Abstract− The restaurant is an area that serves culinary delights for public consumption and also has various services to make customers feel at home while eating. One of the factors that determines the success of a restaurant in the food industry is the quality of the waitress service. An employee who serves customers in a restaurant, cafe, dining room or hotel is known as a waitress. These are the people who will approach a client as they walk in to take their order, give them a menu, and be available if they need more. Because it generates data that can be used for administrative decisions such as promotion, training, awards and other assessments, selecting the best restaurant waiter is a very important process in management. The obstacle in choosing the best restaurant waitress is the difficulty for restaurant management to make decisions regarding the best restaurant waitress because  of  the  large  amount  of  data  which  results  in  a  long  processing  time.  The  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) approach and the Rank Order Centroid (ROC) weighting method are the two methods used in this study to apply a decision support system to the challenge of selecting the best restaurant waiter. In this study, a number of factors,  including  appearance,  responsibility,  discipline,  teamwork,  high  initiative,  and  multitasking  skills,  were  taken  into consideration in selecting the best restaurant servers. The W8 alternative, Ratih Setyowati with a value of 0.9341, which has the right to be chosen as the best restaurant waitress, is the result of a ranking to choose the best restaurant waitress with the highest preference after applying the WASPAS method and ROC weighting.
Keywords: Waitress; WASPAS; ROC; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Layanan waitress adalah komponen penting dari industri kuliner yang dapat memengaruhi kebahagiaan klien dan kesuksesan  perusahaan  secara  keseluruhan.  Waitress  adalah  karyawan  restoran  yang  bekerja  untuk  membuat pelanggan  merasa  diterima dan  nyaman  saat  menerima  pesanan, mengantarkan  makanan,  membersihkan  ruang makan,  dan  mengatur  meja  sehingga  pelanggan  berikutnya  dapat  menggunakannya.  Merupakan  tugas  waitress untuk melayani pengunjung di restoran atau kedai makanan dengan cepat, sopan, dan efisien[1].
Tugas seorang waitress antara lain menyapa klien dengan hangat, menyajikan menu dan menjelaskannya jika perlu, mengumpulkan pesanan dengan penuh perhatian, menyajikan makanan dan minuman dengan rapi dan sesuai dengan instruksi, serta menata meja untuk menjaga kebersihan dan ketertiban sepanjang waktu[2]. Waitress yang  terampil  juga  harus  mampu  menjaga  interaksi  positif  dengan  klien  dan  menanggapi  pertanyaan  mereka dengan  cara  yang  tepat  dan  lugas.  Akibatnya,  layanan  waitress  dapat  membantu  klien  bersenang-senang  dan meningkatkan reputasi industri restoran[3].
Karena menghasilkan data yang dapat digunakan untuk keputusan administratif seperti promosi, pelatihan, penghargaan, dan penilaian lainnya, memilih pelayan restoran  terbaik adalah proses yang sangat penting dalam manajemen. Sulit bagi manajemen untuk memilih pelayan restoran terbaik berdasarkan kriteria saat ini karena ada begitu  banyak  pelayan  data  atau  alternatif,  dan  setiap  alternatif  memiliki  kriteria  yang  berbeda.  Restoran  akan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
menderita  jika  manajemen  memilih  opsi  yang  salah  yang  tidak  sesuai  dengan  kemampuan  dan  kualitas  yang diinginkan. Untuk memilih pelayan restoran terbaik, sistem pendukung keputusan harus diterapkan.
Suatu organisasi atau bisnis dapat menggunakan sistem pendukung keputusan, yang merupakan komponen dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan), untuk membantu pengambilan keputusan.  Dalam  arti  yang  berbeda,  dapat  dianggap  sebagai  sistem  komputer  yang  mengubah  data  menjadi informasi untuk membuat keputusan pada masalah semi-terstruktur tertentu[4]. Peran sistem pendukung keputusan adalah untuk menyediakan pengguna dengan pengetahuan dari data yang telah diproses secara tepat dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah, bukan sebagai alat pengambilan keputusan mutlak[5].
Beberapa  teknik,  seperti  Multi-Objective  Optimization  on  basis  of  Ratio  Analysis  Simple  (MOORA), metode  ENTROPHY,  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment  (WASPAS),  dan  masih  banyak  lainnya,  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  sistem pendukung untuk menghasilkan keputusan yang efektif saat memilih pelayan restoran terbaik. Pada penelitian ini metodologi  perhitungan  pemilihan  pelayan  restoran  terbaik  menggunakan  metode  WASPAS  (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) beserta metode pembobotan ROC (Rank Order Centroid).
Pendekatan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  menggunakan  mekanisme pembobotan untuk mendapatkan prioritas lokasi terbaik yang sesuai. Model produk yang kuat (WPM), yang pada awalnya  memerlukan  normalisasi  linier  dari  elemen  keluaran,  dan  dua  sumber  yang  dikenal  sebagai  WMM, pendekatan MCDM, digabungkan dalam penerapan metode ini[6][7]. Pendekatan ROC, yang menghasilkan bobot berdasarkan relevansi atau prioritas suatu kriteria, merupakan prosedur yang sangat mudah[8].
Untuk mengimplementasikan prosedur dalam penelitian ini, beberapa penelitian sebelumnya yang terkait dengannya  dapat  digunakan  sebagai  bahan  referensi.  Riset  Samuel  dan  Dito  dari  tahun  2020  menggunakan metodologi ROC dan WASPAS untuk memilih kerjasama vendor dengan menetapkan 5 kriteria sebagai tolak ukur untuk mengkontraskan evaluasi terhadap 6 kemungkinan. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metodologi  ROC  dan  WASPAS  dalam  sistem  SPK  untuk  menilai  kolaborasi  vendor  menghasilkan  hasil  yang sangat efektif dan efisien serta tidak memiliki paradigma atau penilaian subjektif dari pembuat keputusan[9].
Pendekatan WASPAS digunakan oleh Friska et al. dalam studi 2018 mereka untuk menetapkan 4 kriteria dan 4 alternatif untuk memilih mekanik terbaik. Temuan studi menunjukkan bahwa pendekatan WASPAS dapat diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  mengoptimalkannya  dari  nilai  tertinggi  ke  terendah,  sehingga memungkinkan  untuk  memilih  mekanik  yang  optimal  dengan  menggunakan  perhitungan  sederhana[10].  Riset Rakhmi dkk dari tahun 2021 difokuskan pada penerimaan pekerja perkebunan dengan memanfaatkan metodologi ROC dan WASPAS. Dalam  penelitian ini ditetapkan 6 kriteria sebagai acuan dalam perbandingan perhitungan penilaian  10  alternatif.  Temuan  studi  menunjukkan  bahwa  pendekatan  WASPAS  dapat  membantu  pengelola perkebunan memilih dari beberapa opsi untuk menentukan apakah akan menerima asisten perkebunan berdasarkan kriteria yang telah dihitung dengan menggunakan metode ROC[11].
Dengan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  metodologi  ROC  dan  WASPAS  dalam  penerimaan perawat  baru  di  PT.  Medika  Antapani  dengan  menetapkan  8  kriteria  dan  5  pilihan,  Andra  dan  Gunawansyah melakukan studi pendahuluan pada tahun 2022. Prosedur ROC dan WASPAS dapat digunakan untuk mendapatkan nilai penilaian akhir yang lebih tepat dan tidak memihak. Sebagai hasil dari efektivitas sistem dalam digitalisasi informasi  tentang  kualifikasi  perawat  yang  melamar,  HR  akan  lebih  mudah  melihat  kualifikasi  calon  perawat karena mereka tidak perlu mencari file fisik mereka[12].
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  terbaik  dengan  memanfaatkan  pendekatan  WASPAS  dan ROC dikembangkan oleh  Supiya et al. pada tahun 2022. Studi ini mengidentifikasi empat kriteria dan sepuluh kemungkinan. Penulis penelitian ini sampai pada kesimpulan bahwa instruktur terbaik dapat dipilih menggunakan pendekatan  WASPAS  dengan  pembobotan  ROC.  Menurut  temuan  penelitian  ini,  Asiah,  S.Pd,  seorang  guru, mendapat nilai tertinggi dengan nilai akhir 1[13].
Menggunakan  metodologi  WASPAS  dan  ROC  dapat  membantu  memecahkan  masalah  dalam  memilih pelayan  restoran  terbaik  berdasarkan  studi  sebelumnya  yang  disebutkan  di  atas.  Metode  ini  diharapkan  dapat memberikan  rekomendasi  yang  akurat  dan  terpercaya  karena  dapat  memberikan  alternatif  yang  optimal berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sebuah sistem pendukung keputusan (DSS) adalah jenis sistem informasi yang membantu pengambil keputusan memilih pilihan terbaik dari berbagai pilihan yang dapat diakses. SPK ini membantu pelanggan memilih solusi terbaik dan paling sesuai dengan memanfaatkan berbagai jenis data, model, dan metodologi analisis [14]. SPK biasanya  terdiri  dari  sejumlah  bagian,  termasuk  database,  model  statistik  atau  matematika,  dan  antarmuka pengguna yang intuitif. Pengguna dapat mengumpulkan, menganalisis, dan mengubah data secara lebih efektif dan efisien dengan bantuan teknologi ini. Selain itu, sistem pendukung keputusan dapat menghasilkan perkiraan atau skenario alternatif yang dapat membantu dalam pembuatan keputusan yang lebih terstruktur dan efektif[15–18].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375

## 2.2 Waitress
Istilah  waitress  mengacu  pada  server  yang  melayani  pengunjung  atau  pelanggan  di  restoran.  Tanggung  jawab seorang waitress meliputi menyapa klien atau klien, membantu pemilihan menu, menerima pesanan, membawakan makanan  dan  minuman  ke  meja  klien,  dan  mengumpulkan  pembayaran[1].  Selain  itu,  Waitress  bertugas memastikan meja rapi dan bersih serta memastikan meja tamu memiliki persediaan seperti garam, gula, dan tisu. Agar  dapat  melayani  tamu  atau  klien  secara  efektif,  waitress  biasanya  harus  ramah  dan memiliki  keterampilan komunikasi  yang baik[3][4]. Mereka  juga harus  dapat  beroperasi  dengan  cepat  dan  efisien  di  lingkungan  yang sibuk[2][3].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Rank  Order  Centroid,  juga  disebut  sebagai  singkatan  ROC,  adalah  pendekatan  yang  sangat  mudah  untuk menentukan bobot kriteria tergantung pada tingkat prioritas atau relevansinya. Tentang langkah terakhir dalam menerapkan pendekatan ROC untuk menghasilkan bobot, yaitu[11], [19–22]: a. Tetapkan jumlah kriteria dan pentingnya setiap kriteria untuk diperhitungkan saat membuat keputusan.
b. Dengan menggunakan persamaan 1, dapat ditentukan nilai atau bobot prioritas:
W K = ( 1 K ) ∑ (1 + 1 i ) K i=K (1)
Keterangan: W = Nilai Pembobotan Kriteria
K
= Jumlah Kriteria i = Nilai Alternatif

## 2.4 Metode WASPAS
Proses  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  disebut  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  digunakan  untuk  memilih  opsi  terbaik  dari  berbagai  pilihan  yang  dapat  diakses[18].  Strategi  ini menggabungkan  penimbangan  dengan  pendekatan  agregasi.  Pendekatan  ini  menggabungkan  pendekatan Weighted Product Model (WPM) dan Weighted Sum Model (WSM). Komponen matriks pilihan pertama-tama harus  dinormalisasi  secara  linear  menggunakan  dua  persamaan[23–30].  Metode  WASPAS  memiliki  tahapan sebagai berikut:
a. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan.
X =   [ X1 1 X1 2 X2 2 X2 2 ⋯ X1 n ⋯ X2 n ⋮ ⋮ Xm 1 Xm 2 ⋱ ⋮ ⋯ Xm n ] (2)
Penentuan nilai maksimum dan terendah, persamaannya adalah sebagai berikut: Jika kriteria benefit terpenuhi maka:
R ij = Rij Maxi    Rij (3)
Jika kriteria cost terpenuhi maka:
X ij = Mini    Rij Rij (4)
b. Menghitung bobot WASPAS dan nilai normalisasi matriks untuk pengambilan keputusan.
Q = 0.5 ∑ = 1R ij wj + 0.5 ∏ j = 1(R ij )wj n j (5)
Keterangan:
i = Kriteria Benefit (Benefit) i = Kriteria Cost (Biaya) Xij
= Nilai atribut yang dimiliki oleh setiap kriteria
Maxi (Xij) = Nilai tertinggi setiap kriteria Mini (Xij)
= Nilai terendah setiap kriteria
Benefit = Jika ada nilai terbesar maka bisa jadi yang terbaik Cost = Jika ada nilai terkecil maka bisa jadi yang terbaik Dimana: Qi = Nilai dari Q ke I Xijw = Perkalian nilai Xij dengan bobot (W) 0.5 = Ketetapan
Alternatif dengan Q tertinggi adalah yang terbaik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375

## 2.5 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  memberikan  kerangka  untuk  menjabarkan  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk mencapai tujuan penelitian. Tindakan yang dilakukan selama proses pembelajaran ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada  fase  ini,  topik  studi  dipilih,  kesulitan  atau  kesenjangan  dalam  topik  diidentifikasi,  dan  pertanyaan penelitian dibuat.
b. Pengumpulan Data
Menggunakan teknik dan alat yang diidentifikasi selama penelitian, pengumpulan data dilakukan pada langkah ini.
c. Studi Literatur
Untuk  mengumpulkan  data  tentang  hipotesis  atau  temuan masa  lalu  yang  akan  membantu  penelitian  Anda, tahap ini memerlukan membaca literatur yang sesuai.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Masalah  diperiksa  dan  hasilnya  diolah  dengan  menggunakan  pendekatan  penelitian  pada  langkah  keempat. Studi aplikasi metodologi WASPAS dan ROC dalam saran platform investasi emas terbaik untuk memastikan temuan yang andal.
e. Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah membuat laporan penelitian. Langkah ini selesai jika penelitian telah dilakukan dan hasilnya telah dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Dalam penelitian ini, pendekatan WASPAS dengan pembobotan ROC digunakan untuk mengidentifikasi pelayan restoran  terbaik  dengan  menggunakan  berbagai  alternatif  data  sebagai  contoh.  Penggunaan  teknik  ini  akan dievaluasi  pada  sepuluh  waitress  restoran  yang  berbeda.  Tabel  1  menampilkan  data  tambahan  yang  digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Alternatif Waitress Resto Kode Alternatif W1 Lolly W2 Lucy Budi W3 Aldi Nugroho W4 Poppy S W5 Key Fortune W6 Mocico W7 Cleo W8 Ratih Setyowati W9 Pipau Risky Jelita W10 Pijeli
Kriteria  pendukung  keputusan  diperlukan  untuk  memilih  pelayan  restoran  terbaik.  Dalam  penelitian  ini, dikembangkan lima kriteria, dan Tabel 2 mencantumkan bobot yang diberikan untuk setiap kriteria.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Benefit/Cost C1 Penampilan Benefit Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Analisa dan Penerapan Metode Penerapan Metode WASPAS 1. Melakukan pembentukkan matriks sebuah keputusan 2. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot Pembuatan Laporan Penelitian Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m) 4. Menentukan Tingkat Prioritas (i)
Selesai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
Kode Kriteria Benefit/Cost C2 Bertanggung Jawab Benefit C3 Disiplin Benefit C4 Bekerja Sama Dalam Tim Benefit C5 Inisiatif Yang Tinggi Benefit C6 Keterampilan Multitasking Benefit
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  ada  enam  faktor  penilaian,  yaitu  Penampilan,  Tanggung  Jawab,  Disiplin, Kerja  Tim,  Inisiatif  Tinggi,  dan  Keterampilan  Multitasking,  yang  digunakan  untuk  menentukan  waitress  resto terbaik.

## 3.2 Penerapan Bobot Menggunakan Metode Rank Order Centroid
Saat  memilih  waitress  restoran  terbaik,  pendekatan  ROC  adalah  salah  satu  metode  yang  diterapkan  guna menimbang  setiap  faktor.  Berdasarkan  tingkat  prioritas  masing-masing  kriteria  dilakukan  pembobotan  dengan menggunakan pendekatan ROC[31]. Standar yang digunakan untuk memilih pelayan restoran terbaik tercantum dalam Tabel 2. Tidak ada bobot yang tercantum untuk tiap-tiap kriteria pada tabel tersebut. Kemudian, gunakan pendekatan ROC untuk menghitung bobot masing-masing dari keenam kriteria tersebut. Berikut ini adalah hasil dari penerapan pendekatan ROC secara umum menggunakan persamaan 1 dan diperoleh hasil seperti dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0.4083
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0.2417
𝑊 3 = 0+0+ 1
3 + 1
4 + 1 5 + 1 6 6 = 0.1583
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 + 1 6 6 = 0.1028
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 6 = 0.0611
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0.0278
Setelah dilakukan proses pembobotan masing-masing kriteria dengan menggunakan metode ROC dan untuk lebih mudah membaca nilai bobot maka dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Kriteria dan Nilai Bobot Kode Nama Kriteria Nilai Bobot Benefit/Cost C1 Penampilan 0.4083 Benefit C2 Bertanggung Jawab 0.2417 Benefit C3 Disiplin 0.1583 Benefit C4 Bekerja Sama Dalam Tim 0.1028 Benefit C5 Inisiatif Yang Tinggi 0.0611 Benefit C6 Keterampilan Multitasking 0.0278 Benefit
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  kriteria  C1  mengalami  peningkatan  bobot  sebesar  0,4083,  kriteria  C2 mengalami peningkatan bobot sebesar 0,2417, kriteria C3 mengalami peningkatan bobot sebesar 0,1583, kriteria C4 mengalami peningkatan bobot sebesar 0,1028, kriteria C5 mengalami peningkatan bobot sebesar 0,0611, dan kriteria C6 menerima kenaikan bobot sebesar 0,0278.

## 3.3 Penerapan Metode WASPAS
Setelah  dilakukan  proses  pembobotan  kriteria  dengan  teknik  ROC,  maka  dibuatlah  output  untuk  pendukung keputusan.  Sebelum  proses  dijalankan,  setiap  nilai  kriteria  untuk  alternatif  diketahui.  Penilaian  masing-masing opsi ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Alternatif Pemilihan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Lolly Sangat Baik Baik Baik Cukup Baik  Cukup Baik Buruk Lucy Budi Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Sangat Baik Aldi nugroho Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Buruk Poppy S Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Buruk Baik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Key Fortune Baik Cukup Baik  Sangat Buruk  Cukup Baik  Sangat Baik Buruk Mocico Baik Buruk Buruk Baik Sangat Baik Baik Cleo Cukup Baik  Cukup Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik  Sangat Baik Ratih Setyowati Sangat Baik  Sangat Baik Baik Sangat Baik  Cukup Baik Baik Pipau Risky Jelita  Sangat Baik  Cukup Baik Cukup Baik Baik Buruk Cukup Baik Pijeli Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik
Tahapan selanjutnya adalah memberikan nilai kriteria kuantitatif untuk setiap pilihan setelah mengetahui alternatif penentuannya, seperti yang tertera pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Nilai Kuantitatif Pada Semua Kriteria Tahap Penilaian  Bobot Kriteria Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
Tahap  berikutnya  yaitu  menyusun  tabel  peringkat  kesesuaian  antara  masing-masing  alternatif  dengan kriteria, seperti yang tergambar pada Tabel 6, setelah masing-masing kriteria diberi nilai numerik.
Tabel 6. Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 Lolly 5 4 4 3 3 2 Lucy Budi 3 4 3 4 4 5 Aldi Nugroho 4 5 5 4 4 2 Poppy S 3 4 4 3 2 4 Key Fortune 4 3 1 3 5 2 Mocico 4 2 2 4 5 4 Cleo 3 3 3 4 3 5 Ratih Setyowati 5 5 4 5 3 4 Pipau Risky Jelita 5
3 3 4 2 3 Pijeli 4 4 4 5 4 3
Peringkat  kelayakan  alternatif  untuk  setiap  kriteria  ditunjukkan  pada  Tabel  6.  Metode  WASPAS  akan digunakan untuk  mengolah  data  penilaian.  Menurut  sistem  WASPAS,  tahapan  penyelesaiannya  adalah  sebagai berikut:
Langkah 1: Membuat sebuah matriks keputusan
𝑋 = [ 5 4 4 3 4 3 3 3 2 4 4 5 4 5 5 3 4 4 4 4 2
3 2 4 4 3 1
4 2 2 3 5 2 4 5 4 3 3 3 5 5 4 4 3 5 5 3 4 5 3 3
4 4 4 4 2 3 5 4 3]
Langkah 2: Melakukan normalisasi matriks
Jenis  kriteria  manfaat  mencakup  semua  faktor  yang  masuk  ke  dalam  pemilihan  pelayan  restoran  terbaik, persamaan 3 ini digunakan.
Normalisasi untuk kriteria Penampilan (C1)
𝑋1 = 5 + 3 + 4 + 3 + 4 + 4 + 3 + 5 + 5 + 4
𝑊 11 = 5 5 = 1                   𝑊 61 = 4 5 = 0.8
𝑊 21 = 3 5 = 0.6               𝑊 71 = 3 5 = 0.6
𝑊 31 = 4 5 = 0.8               𝑊 81 = 5 5 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
𝑊 41 = 3 5 = 0.6               𝑊 91 = 5 5 = 1
𝑊 51 = 4 5 = 0.8              𝑊 101 = 4 5 = 0.8

## Normalisasi untuk kriteria Bertanggung Jawab (C2)
𝑋2 = 4 + 4 + 5 + 4 + 3 + 2 + 3 + 5 + 3 + 4
𝑊 12 = 4 5 = 0.8                𝑊 62 = 2 5 = 0.4
𝑊 22 = 4 5 = 0.8                𝑊 72 = 3 5 = 0.6
𝑊 32 = 5 5 = 1                   𝑊 82 = 5 5 = 1
𝑊 42 = 4 5 = 0.8                𝑊 92 = 3 5 = 0.6
𝑊 52 = 3 5 = 0.6               𝑊 102 = 4 5 = 0.8

## Normalisasi untuk kriteria Disiplin (C3)
𝑋3 = 4 + 3 + 5 + 4 + 1 + 2 + 3 + 4 + 3 + 4
𝑊 13 = 4 5 = 0.8                𝑊 63 = 2 5 = 0.4 𝑊 23 = 3 5 = 0.6               𝑊 73 = 3 5 = 0.6 𝑊 33 = 5 5 = 1                  𝑊 83 = 4 5 = 0.8
𝑊 43 = 4 5 = 0.8               𝑊 93 = 3 5 = 0.6
𝑊 53 = 1 5 = 0.2              𝑊 103 = 4 5 = 0.8
Normalisasi untuk kriteria Bekerja Sama Dalam Tim (C4)
𝑋4 = 3 + 4 + 4 + 3 + 3 + 4 + 4 + 5 + 4 + 5
𝑊 14 = 3 5 = 0.6              𝑊 64 = 4
5 = 0.8 𝑊 24 = 4 5 = 0.8              𝑊 74 = 4
5 = 0.8 𝑊 34 = 4 5 = 0.8              𝑊 84 = 5 5 = 1 𝑊 44 = 3 5 = 0.6              𝑊 94 = 4
5 = 0.8 𝑊 54 = 3 5 = 0.6              𝑊 104 = 5 5 = 1
Normalisasi untuk kriteria Inisiatif yang Tinggi (C5)
𝑋5 = 3 + 4 + 4 + 2 + 5 + 5 + 3 + 3 + 2 + 4
𝑊 15 = 3 5 = 0.6              𝑊 65 = 5 5 = 1 𝑊 25 = 4 5 = 0.8              𝑊 75 = 3 5 = 0.6
𝑊 35 = 4 5 = 0.8              𝑊 85 = 3 5 = 0.6
𝑊 45 = 2 5 = 0.4              𝑊 95 = 2 5 = 0.4
𝑊 55 = 5 5 = 1                 𝑊 105 = 4 5 = 0.8
Normalisasi untuk kriteria Keterampilan Multitasking (C6)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
𝑋6 = 2 + 5 + 2 + 4 + 2 + 4 + 5 + 4 + 3 + 3
𝑊 16 = 2 5 = 0.4               𝑊 66 = 4
5 = 0.8 𝑊 26 = 5 5 = 1                  𝑊 76 = 5 5 = 1 𝑊 36 = 2 5 = 0.4               𝑊 86 = 4 5 = 0.8 𝑊 46 = 4 5 = 0.8               𝑊 96 = 3
5 = 0.6 𝑊 56 = 2 5 = 04                𝑊 106 = 3 5 = 0.6
Matriks ternormalisasi baru dibuat dari perhitungan normalisasi matriks dengan cara sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 1.0 0.8 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 0.6 0.4 0.8 0.8 1.0 0.8 1.0 1.0 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 0.4 0.6 0.4 0.8 0.8 0.6 0.2 0.8 0.4 0.4 0.6 1.0 0.4 0.8 1.0 0.8 0.6 0.6 0.6 1.0 1.0 0.8 0.8 0.6 1.0 1.0 0.6 0.8 1.0 0.6 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 0.4 0.6 1.0 0.8 0.6]
Langkah 3: Menyeimbangkan kepentingan atribut terhadap bobot dari masing-masing kriteria Nilai preferensi kemudian ditentukan dengan mengalikan matriks ternormalisasi dengan bobot yang terkait dengan setiap kriteria.
𝑄1 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.4083) + (0.8 ∗ 0.2417) + (0.8 ∗ 0.1583) + (0.6 ∗ 0.1028) + (0.6 ∗ 0.0611)
+ (0.4 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(1 0.4083 ∗ 0.8 0.2417 ∗ 0.8 0.1583 ∗ 0.6 0.1028 ∗ 0.6 0.0611 ∗ 0.4 0.0278 ) = 0.5 (0.048 + 0.1934 + 0.1266 + 0.0617 + 0.01) + 0.5 (1 ∗ 0.9475 ∗ 0.9653 ∗ 0.9488 ∗ 0.9693
∗ 0.9748)
= 0.4189 + 0.41 = 0.829 𝑄2 = 0.5 ∑((0.6 ∗ 0.4083) + (0.8 ∗ 0.2417) + (0.6 ∗ 0.1583) + (0.8 ∗ 0.1028) + (0.8 ∗ 0.0611)
+ (1 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.6 0.4083 ∗ 0.8 0.2417 ∗ 0.6 0.1583 ∗ 0.8 0.1028 ∗ 0.8 0.0611 ∗ 1 0.0278 )
= 0.5 (0.245 + 0.1934 + 0.095 + 0.0822 + 0.0489 + 0.0278) + 0.5 (0.8117 ∗ 0.9475 ∗ 0.9653 ∗ 0.9773 ∗ 0.9865 ∗ 1)
= 0.3461 + 0.3579 = 0.704
𝑄3 = 0.5 ∑((0.8 ∗ 0.4083) + (1 ∗ 0.2417) + (1 ∗ 0.1583) + (0.8 ∗ 0.1028) + (0.8 ∗ 0.0611) + (0.4 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.8 0.4083 ∗ 1 0.2417 ∗ 1 0.1583 ∗ 0.8 0.1028 ∗ 0.8 0.0611 ∗ 0.4 0.0278 )
= 0.5 (0.3266 + 0.2417 + −0.1583 + 0.0822 + 0.0489 + 0.111) + 0.5 (0.9129 ∗ 1 ∗ 1 ∗ 0.9773 ∗ 0.9865 ∗ 0.9748)
= 0.4344 + 0.429 = 0.8634 𝑄4 = 0.5 ∑((0.6 ∗ 0.4083) + (0.8 ∗ 0.2417) + (0.8 ∗ 0.1583) + (0.6 ∗ 0.1028) + (0.4 ∗ 0.0611)
+ (0.8 ∗ 0.0278))
+ 0.5 ∏(0.6 0.4083 ∗ 0.8 0.2417 ∗ 0.8 0.1583 ∗ 0.6 0.1028 ∗ 0.4 0.0611 ∗ 0.8 0.0278 )
= 0.5 (0.245 + 0.1934 + 0.1266 + 0.0617 + 0.0244 + 0.022) + 0.5 (0.8117 ∗ 0.9475 ∗ 0.9653 ∗ 0.9488 ∗ 0.9456 ∗ 0.9938)
= 0.3367 + 0.331 = 0.6677

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
𝑄5 = 0.5 ∑((0.8 ∗ 0.4083) + (0.6 ∗ 0.2417) + (0.2 ∗ 0.1583) + (0.6 ∗ 0.1028) + (1 ∗ 0.0611)
+ (0.4 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.8 0.4083 ∗ 0.6 0.2417 ∗ 0.2 0.1583 ∗ 0.6 0.1028 ∗ 1 0.0611 ∗ 0.4 0.0278 ) = 0.5 (0.3266 + 0.145 + 0.0317 + 0.0617 + 0.0611 + 0.0111) + 0.5 (0.9129 ∗ 0.8839 ∗ 0.7751
∗ 0.9488 ∗ 1 ∗ 0.9748)
= 0.3186 + 0.2892 = 0.6079 𝑄6 = 0.5 ∑((0.8 ∗ 0.4083) + (0.4 ∗ 0.2417) + (0.4 ∗ 0.1583) + (0.8 ∗ 0.1028) + (1 ∗ 0.0611) + (0.8 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.8 0.4083 ∗ 0.4 0.2417 ∗ 0.4 0.1583 ∗ 0.8 0.1028 ∗ 1 0.0611 ∗ 0.8 0.0278 ) = 0.5 (0.3266 + 0.0967 + 0.0633 + 0.0822 + 0.0611 + 0.022) + 0.5 (0.9129 ∗ 0.8013 ∗ 0.865 ∗ 0.9773
∗ 1 ∗ 0.9938)
= 0.3261 + 0.3073 = 0.6334 𝑄7 = 0.5 ∑((0.6 ∗ 0.4083) + (0.6 ∗ 0.2417) + (0.6 ∗ 0.1583) + (0.8 ∗ 0.1028) + (0.6 ∗ 0.0611) + (1 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.6 0.4083 ∗ 0.6 0.2417 ∗ 0.6 0.1583 ∗ 0.8 0.1028 ∗ 0.6 0.0611 ∗ 1 0.0278 )
= 0.5 (0.245 + 0.145 + 0.095 + 0.0822 + 0.0367 + 0.0278) + 0.5 (0.8117 ∗ 0.8839 ∗ 0.9223 ∗ 0.9773 ∗ 0.9693 ∗ 1)
= 0.3158 + 0.3134 = 0.6293
𝑄8 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.4083) + (1 ∗ 0.2417) + (0.8 ∗ 0.1583) + (1 ∗ 0.1028) + (0.6 ∗ 0.0611) + (0.8 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(1 0.4083 ∗ 1 0.2417 ∗ 0.8 0.1583 ∗ 1 0.1028 ∗ 0.6 0.0611 ∗ 0.8 0.0278 )
= 0.5 (0.4083 + 0.2417 + 0.1266 + 0.1028 + 0.0367 + 0.0222) + 0.5 (1 ∗ 1 ∗ 0.9653 ∗ 1 ∗ 0.9693 ∗ 0.9298)
= 0.4692 + 0.4649 = 0.9341 𝑄9 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.4083) + (0.6 ∗ 0.2417) + (0.6 ∗ 0.1583) + (0.8 ∗ 0.1028) + (0.4 ∗ 0.0611) + (0.6 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(1 0.4083 ∗ 0.6 0.2417 ∗ 0.6 0.1583 ∗ 0.8 0.1028 ∗ 0.4 0.0611 ∗ 0.6 0.0278 )
= 0.5 (0.4083 + 0.1450 + 0.095 + 0.0822 + 0.0244 + 0.0167) + 0.5 (1 ∗ 0.8839 ∗ 0.9223 ∗ 0.9773 ∗ 0.9456 ∗ 0.9859)
= 0.3858 + 0.3714 = 0.7572 Q10 = 0.5 ∑((0.8 ∗ 0.4083) + (0.8 ∗ 0.2417) + (0.8 ∗ 0.1583) + (1 ∗ 0.1028) + (0.8 ∗ 0.0611)
+ (0.6 ∗ 0.0278)) + 0.5 ∏(0.8 0.4083 ∗ 0.8 0.2417 ∗ 0.8 0.1583 ∗ 1 0.1028 ∗ 0.8 0.0611 ∗ 0.6 0.0278 )
= 0.5 (0.3266 + 0.1934 + 0.1266 + 0.1028 + 0.0489 + 0.0167) + 0.5 (0.9129 ∗ 0.9475 ∗ 0.9653 ∗ 1 ∗ 0.9865 ∗ 0.9859) = 0.4075 + 0.406 = 0.8135
Berdasarkan proses penentuan nilai preferensi yang diuraikan di atas, maka hasil pemeringkatan masing- masing alternatif adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perangkingan
Alternatif Nilai Tingkatan W1 0.8290 3 W2 0.7040 6 W3 0.8634 2 W4 0.6677 7 W5 0.6079 10 W6 0.6334 8 W7 0.6293 9 W8 0.9341 1 W9 0.7572 5 W10 0.8135 4
Hasil pemeringkatan pemilihan waitress restoran terbaik dengan preferensi tertinggi adalah alternatif W8 yaitu Ratih Setyowati dengan nilai 0,9341 yang berhak terpilih sebagai waitress restoran terbaik seperti pada Tabel

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
7. Sesuai aturan untuk menggunakan metode WASPAS, nilai tingkatan tertinggi merupakan alternatif yang paling relevan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  jelaslah  bahwa  pemilihan  pelayan  restoran  terbaik  dengan menggunakan  metode  WASPAS  dan  dengan  pembobotan  ROC  dapat  membantu  pihak  perusahaan  dalam memutuskan alternatif mana yang harus dipilih untuk melayani sebagai pelayan terbaik berdasarkan kriteria yang telah  ditentukan.  Berdasarkan  temuan  penelitian,  setiap  kriteria  dapat  diboboti  menggunakan  teknik  ROC,  dan hasilnya  lebih  tepat.  WASPAS  juga  bisa  diterapkan  untuk  mencari  solusi  kendala  baru  kemudian  juga  untuk menentukan server restoran mana yang terbaik. Berdasarkan temuan penelitian, waitress bernama Ratih Setyowati memiliki skor preferensi tertinggi, 0,9341.

## REFERENCES
[1] Irman  Sopian,  “PERANAN  WAITER  DAN  WAITRESS  DALAM  MENYIAPKAN  PERALATAN  BREAKFAST PADA  KEBUN  ANGGREK  RESTAURAN  DI  HOTEL  SHERATON  SENGGIGI  BEACH  LOMBOK.”  Universitas Mataram, 2018.
[2] Syofyanti  Fifi,  “Peningkatan  Kompetensi  Waiter  Sesuai  SKKNI  Di  Hotel  Mersi  Bukittinggi.”  UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SUMATERA BARAT, 2022.
[3] RINA SULEMAN, “ANALISIS PELAYANAN FOOD RUNNER DI COLLAGE RESTAURANT PULLMAN HOTEL CENTRAL PARK JAKARTA.” Politeknik Negeri Manado, 2019.
[4] A. Muharsyah et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA)”, JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[5] Rayanta Ginting, “Analisis Efektivitas Manajemen Berbasis Sekolah Dalam Meningkatkan Mutu Sekolah (Studi Kasus di SD 023893 Binjai).” 2021.
[6] E.  Simbolon,  J.  Nababan,  M.  Pardede,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos  Menerapkan  Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)”,  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  Informasi (SENSASI), vol. 1, no. 1, 2018.
[7] G. Ginting, M. Mesran, K. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic Hierarchy Process(AHP) dan Weight Aggregated Sum Product Assessment(WASPAS) (StudiKasus: STMIK Budi Darma)”, Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, no. 0, pp. 834–845, 2019.
[8] M. B. K. Nasution et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC”, Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 1, pp. 130– 136, 2022.
[9] Di. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor”, KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 242–241, 2020.
[10]  F.  D.  Simamora,  L.  R.  Zebua,  H.  S.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik Menerapkan Metode WASPAS”, Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), vol. 1, no. 1, 2018.
[11]  R.  Khalida  et  al.,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  dalam Penerimaan  Asisten  Perkebunan”,  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  5,  no.  3,  pp.  937,  2021, doi:10.30865/mib.v5i3.3092.
[12]  A. Aditiya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Perawat Baru Di PT. Medika Antapani dengan Pembobotan ROC dan Metode WASPAS”, G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 6, no. 2, pp. 149–158, 2022.
[13]  S.  Supiya,  M.  Syahrizal,  S.  Sarwandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan  Menerapkan Metode WASPAS Dan Pembobotan Menggunakan Metode ROC Pada Sekolah Menengah Pertama (SMP)”, KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 216–224, 2023.
[14]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi, CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[15]  R. Romindo et al., Sistem Pendukung Keputusan: Teori dan Implementasi, Yayasan Kita Menulis, 2021.
[16]  N. Astiani, D. Andreswari, Y. Setiawan, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Tanaman Obat Herbal Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web”, Jurnal Informatika, vol. 12, no. 2, 2016, doi:10.21460/inf.2016.122.486.
[17]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan2015.
[18]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & ImplementasiMedan, , Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  L. Handayani, M. Syahrizal, K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc)  Dan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras)  Di  Kecamatan  Medan  Area”,  KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019, doi:10.30865/komik.v3i1.1638.
[20]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, Mesran, “Implementasi Metode MAUT Dalam Menentukan Prioritas Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC”, Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 452–460, 2022, doi:10.47065/josyc.v3i4.2216.
[21]  I. Arfyanti, “Penerapan Metode Technique for Orders Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemberian Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP)”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 3, pp. 922, 2021, doi:10.30865/mib.v5i3.3048.
[22]  M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC)”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 3, no. 4,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 903 − 913 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3375
pp. 366, 2019, doi:10.30865/mib.v3i4.1508.
[23]  M.  Handayani,  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (Waspas)  Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium”, Seminar Nasional Royal (SENAR), vol. 1, no. 1, pp. 253–258, 2018.
[24]  M.  Mesran,  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements”, IJISTECH (International Journal of Information System & Technology), vol. 5, no. 1, pp. 84, 2021, doi:10.30645/ijistech.v5i1.118.
[25]  P. Fitriani, T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi”, Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, pp. 56, 2020, doi:10.30865/mib.v4i4.2431.
[26]  G. L. Ginting, “Penerapan Metode WASPAS Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Pada Perguruan Tinggi Negeri”, TIN: Terapan Informatika Nusantara, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[27]  N. Silalahi, R. Tambusai, M. V Siagian, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS )”, TIN: Terapan Informatika Nusantara, vol. 2, no. 4, pp. 204–211, 2021.
[28]  F. T. Waruwu, M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index  (PSI)  in  Determining  the  Performance  of  Young  Lecturers”,  IJISTECH  (International  Journal  of  Information System & Technology), vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.
[29]  S. M. Harahap et al., “Implementation of Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates”, The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science), vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021, doi:10.30865/ijics.v5i1.2848.
[30]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships”, The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science), vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021, doi:10.30865/ijics.v5i1.2969.
[31]  S.  Silvilestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit”,  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  3,  no.  4,  pp.  371,  2019, doi:10.30865/mib.v3i4.1509.