## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872

## Penerapan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Puspa Ayu Sholeha, Rima Tamara Aldisa *
Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, , Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email : 1 puspaayusoleha@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 18/07/2023; Accepted: 30/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak− Dalam pemilihan kepala  laboratorium sangat di perlukan seseorang yang memiliki pengetahuan yang luas dalam bidang spesifik laboratorium tersebut, serta keterampilan manajemen dan kepemimpinan yang baik. Mereka juga dapat terlibat dalam pengembangan metode baru, pemilihan peralatan, dan pengembangan kebijakan laboratorium. Namun, tantangan dalam proses seleksi kepala laboratorium baru adalah jumlah peminat yang tinggi dan serangkaian tahapan seleksi yang memakan waktu, termasuk seleksi administrasi, evaluasi kompetensi, dan wawancara. Hal ini menyebabkan kesulitan bagi sekolah dalam membuat keputusan untuk mendapatkan calon kepala laboratorium yang sesuai dengan harapan mereka. Dalam memecahkan masalah  dalam  pemilihan  laboratorium,  penulis  membuat  5  kriteria  diantaranya  kuliafikasi,  pengalaman,  kepemimpinan, keterampil komunikasi, dan tanggung jawab. Maka penelitian ini juga diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu untuk memecahkan masalah yang ada. Sistem yang dapat membantu memcahkan masalah ialah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Dalam menyelesaikan penelitian ini, penulis harus mencari nilai bobot dari data kriteria yang dimana penulis menggunakan metode ROC untuk menghasilkan nilai bobot dan setelah itu penulis juga melakukan pencarian nilai perangkingan dengan menggunakan metode Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Untuk menghasilkan nilai perankingan dalam metode TOPSIS, penulis harus mengerjakan sesuai dengan langkah-langkah yang sudah ditentukan agar memperoleh  nilai  pereferences  dengan  tepat  dan  akurat.  Metode  ROC  dan  TOPSIS  sangat  membantu  penulis  dalam menghasilkan nilai secara akurat. Maka Dari perhitungan diatas menggunakan metode TOPSIS yang terpilih menjadi kepala laboratorium ialah Zakiyah Alifah dengan total nilai 1.
Kata Kunci: Metode TOPSIS; Kepala Laboratorium; SPK; Metode ROC
Abstrac− In selecting the head of the laboratory, someone who has extensive knowledge in the specific field of the laboratory is needed, as well as good management and leadership skills. They may also be involved in developing new methods, selecting equipment, and developing laboratory policies. However, the challenge in the selection process for a new laboratory head is the high number of applicants and a series of selection stages which are time-consuming, including administrative selection, competency evaluation, and interviews. This causes difficulties for schools in making decisions to get candidates for laboratory heads  that  match  their  expectations.  In  solving  problems  in  laboratory  selection,  the  authors  make  5  criteria  including qualifications, experience, leadership, communication skills, and responsibility. So this research also needs a system that can help to solve existing problems. A system that can help solve problems is a Decision Support System (SPK). In completing this research, the writer has to find the weight value of the criterion data where the writer uses the ROC method to produce the weight value and after that the writer also searches for the ranking value using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. The produce of ranking values in the TOPSIS method, the author must work according to predetermined steps in order to obtain precise and accurate preference values. The ROC and TOPSIS methods really help the writer  in  generating  values  accurately.  So  from  the  above  calculations  using  the  TOPSIS  method  the  chosen  head  of  the laboratory is Zakiyah Alifah with a total value of 1.
Keyword: TOPSIS Method; Head of Laboratory; DSS; ROC Method

## 1. PENDAHULUAN
Laboratorium  merupakan  salah  satu  ruangan  yang  memiliki  kelengkapan  fasilitas  yang  dapat  di  gunakan  saat melakukan sebuah exsperimen, pengujian, analisis, atau penelitian dalam beberapa bidang seperti sains, teknologi, kedokteran,  kimia,  biologi,  fisika,  dan  lain  sebagainya.  Laboratorium  biasanya  dilengkapi  dengan  peralatan, instrumen, dan bahan-bahan yang diperlukan untuk melaksanakan kegiatan ilmiah. Laboratorium juga salah satu ruangan  yang  sangat  di  perlukan  disetiap  sekolah,  atau  perguruan  tinggi,  karena  laboratorium  sebagai  tempat dimana siswa atau mahasiswa dapat berexsperimen terhadap segala hal. pada saat siswa ataupun mahasiswa sedang melakukan sebuah exsperimen di ruangan laboratorium harus menggumpulkan data serta mengambil kesimpulan berdasarkan  bukti-bukti  yang  telah  ditempulkam.  Pada  sebuah  laboratorium  sangat  dibutuhkan  kepala laboratoriumsebagai pertanggung jawab terhadap ruangan laboratorium tersebut.
Kepala  Laboratorium  merupakan  seseorang  yang  diberi  kepercayaan  untuk  bertanggung  jawab  dalam mengelola  serta  mengoperasikan  keseluruhan  laboratorium.  Kepala  laboratorium  juga  sangat  di  perlukan dalammemajukan  laboratorium  baik  di  sekolah  maupun  di  perguruan  tinggi.  Maka  dalam  pemilihan  kepala laboratorium  sangat  di  perlukan  seseorang  yang  memiliki  pengetahuan  yang  luas  dalam  bidang  spesifik laboratorium tersebut, serta keterampilan manajemen dan kepemimpinan yang baik. Mereka juga dapat  terlibat dalam  pengembangan  metode  baru,  pemilihan  peralatan,  dan  pengembangan  kebijakan  laboratorium.  Namun, tantangan  dalam  proses  seleksi  kepala  laboratorium  baru  adalah  jumlah  peminat  yang  tinggi  dan  serangkaian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
tahapan seleksi yang memakan waktu, termasuk seleksi administrasi, evaluasi kompetensi, dan wawancara.  Hal ini menyebabkan kesulitan bagi sekolah dalam membuat keputusan untuk mendapatkan calon kepala laboratorium yang  sesuai  dengan  harapan  mereka.  Dalam  memecahkan  masalah  dalam  pemilihan  laboratorium,  penulis membuat  5  kriteria  diantaranya  kuliafikasi,  pengalaman,  kepemimpinan,  keterampil  komunikasi,  dan  tanggung jawab. Maka penelitian ini juga diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu untuk memecahkan masalah yang ada. Sistem yang dapat membantu memcahkan masalah ialah Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  dapat  mempermudah  dalam  menemukan  serta memecahkan  masalah  yang  terjadi  saat  melakukan  pemilihan  kepala  laboratorium.  Spk  juga  sistem  yang terkomputerisasi sehingga banyak peneliti menggunakan spk sebagai alat pemecahan masalah. Pada teknik SPK juga terdapat beberapa metode diantaranya MOORA, MOOSRA, PSI, MABAC, SAW, dan lain sebagaianya. Pada penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  ROC  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  serta  nilai pereference yang akurat[1]–[3].
Maka  dalam  penelitian    ini,  penulis  menjabarkan  penelitian  terkait  yang  membahas  mengenai  metode TOPSIS dan ROC sebagai acuan untuk meneyelesaikan penelitian tersebut. Dengan itu, penelitian yang telah di lakukan  oleh  Haida  Dafitri,  dkk  pada  tahun  2022,  dimana  membahas  mengenai  pemilihan  guru  terbaik.  Pada penelitian ini, penulis membandingkan dua metode yaitu TOPSIS dan WASPAS, sehingga dalam membandingkan dua metode tersebut penulis harus membutuhkan kriteria. Dimana kriteria tersebut ialah kehadiran, kemampuan, kepribadian, disiplin, dan kerja sama. Sehingga dengan itu penulis dapat membandingkan dua metode tersebut dan memperoleh nilai dari perbandingan dua metode yang dimana Akhir Parsaulian menjadi guru terbaik dengan total nilai 1[4].
Selanjutnya  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Muhammad  Zen,  dkk  dilakukan  pada  tahun  2022 mengenai siswa study tour. Pada  penelitian ini, penulis menerapkan metode TOPSIS dimana TOPSIS salah satu metode yang dapat menemukan hasil pereference yang akurat dan langkah-langkah yang terdapat pada metode ini mudah  di  ikutin  dalam  pengerjaanya.  Sehingga  penulis  menerapkan  metode  tersebut  dalam  menyelesaikan penelitiannya. Dan penelitian ini juga sangat membutuhkan data kriteria diantaranya Prestasi, Riwayat Kesehatan, Berkas,  dan  kemampuan  anggaran.  Sehingga  dari  data  kriterian  tersebut  dapat  memperoleh  hasil  pereference, dimana yang terpilih menjadi siswa study tour ialah alternatif A4 dengan total nilai 0,72[5]. Penelitian yang telah di  telaah  Shylvia  Nurul  Amida  pada  tahun  2019  membahas  mengenai  penilaian  kinerja  pegawai  dengan menggunakan metode TOPSIS. Dimana dalam mendapatkan nilai pereferences dibutuhkan data kriteria sebagai acuan dalam menemukan nilai perangkingan diantaranya ialah kehadiran, kerjasama, kualitas kerja, inisiatif, dan produktivitas. Sehingga yang memperoleh nilai pereference tertinggi ialah Budi dengan total nilai 1[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Eny Maria pada tahun 2021 mengenai pemilihan bibit karet menggunakan metode TOPSIS. Dalam menggunakan metode TOPSIS dapat  memperoleh yang menjadi  bibit karet  terbaik  yaitu bibit 1  dengan total nilai 1[7].
Penelitian  yang  penulis  lakukan  di  harapkan  dapat  memberikan  bagi  pimpinan  dalam  pemilihan  kepala laboratorium.  Sehingga  keputusan  yang  dihasilkan  dari  sistem  Pendukung  keputusan  ini  dapat  memberikan keputusan yang lebih efektif dan objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
SPK merupakan salah satu teknik yang telah terkomputerisasi, dimana teknik spk ini juga sangat dibutuhkan untuk memecahkan  masalah  yang  terjadi  saat  melakukan  penelitian  agar  menemukan  titik  penyelesaiannya.  Dalam teknik spk terdapat banyak metode untuk menemukan hasil yang akurat[8]-[9]-[10]-[11].

## 2.2 Kepala Laboratorium
Kepala Laboratorium merupakan seseorang yang diberi kepercayaan untuk bertanggung jawab dalam mengelola serta  mengoperasikan  keseluruhan  laboratorium.  Kepala  laboratorium  juga  sangat  di  perlukan  dalam mengembangkan kemampuan siswa ataupun mahasiswa terhadap hal-hal yang berkaitan dengan mengexsperimen segala hal yang dapat memberikan evaluasi siswa ataupun mahasiswa untuk menciptakan hal baru[12].

## 2.3 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  sangat  di  perlukan  sebuah  tahapan  dalam  melakukan  penelituan  sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah salah satu tahap yang sangat diperlukan saat melakukan penelitian ini dikarenakan penulis harus membuat ide pokok permasalahan yang terjadi saat pemilihan kepala laboratorium.
2. Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  pengumpulan  data  salah  satu  hal  yang  perlu  di  lakukan  untuk menyelesaikan serta memperoleh hasil yang diinginkan oleh penulis. Pengumpulan data dapat  di  lakukan 2 cara yaitu observasi dan wawancara.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
3. Analisa Penerapan metode
Penerapan metode hal yang sangat perlu dilakukan dalam memperoleh hasil yang jelas dan tepat. Maka penulis menerapkan  dua  metode  yaitu  TOPSIS  dan  ROC  yang  dimana  dapat  mempermudah  penulis  dalam menghasilkan nilai pereference.
4. Laporan Penelitian
Laporan penelitian di lakukan saat penulis sudah menyelesaikan penelitian tersebut. Kerangka penelitian dari penjabaran di atas dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.4 Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS    adalah  salah  satu    metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Metode TOPSIS menggabungkan konsep kesamaan dengan  solusi  ideal  dan  solusi  negatif  untuk  menentukan  peringkat  relatif  alternatif[13]-[14]-[15]-[16].  Dalam mengerjakan perhitungan metode TOPSIS diperlukan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Membutuhkan data alternatif dan Kriteria untuk melakukan perhitungan TOPSIS
2. Membentuk nilai matriks yang sudah ternormalisasi dengan rumus sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
3. Menghitungan nilai nrmalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
4. Menentukan nilai ideal negatif dan positif
a. Rumus nilai kriteria terendah
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − … 𝑦 𝑛 − ) (3)
b. Rumus nilai kriteria tertinggi
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + … 𝑦 𝑛 + ) (4)
5. Perhitungan jarak ideal positif dan negatif
a. Rumus ideal nilai positif
𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (5)
b. Rumus ideal nilai negatif
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 1 − ) 2 (6)
6. Menghitung nilai perangkingan
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 +

## 2.5 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode ROC merupakan sebuah teknik pengambilan keputusan multikriteria yang digunakan untuk mengevaluasi
Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode

## Penerapan Metode ROC
1. Membuat data kriteria 2. Menentukan nilai bobot
3. Menentukan jumlah data alternatif
4. Menghasilkan tingkat prioritas

## Penerapan Metode TOPSIS
1. Membuat data alternatif dan kriteria
2. Menentukan nilai yang ternormalisasi
3. Menghitung nilai ternormalisasi bobot
4. Menghitung nilai ideal positif dan negatif
5. Menghitung jarak ideal positif dan negatif
6. Menghitung nilai perangkingan
Pembuatan Laporan Penelitian
Selesai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
dan membandingkan alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Dalam metode ini, centroid digunakan sebagai titik referensi untuk membandingkan dan memperingkat alternatif[17]-[18]-[19]-[20]-[21].
C₁ > C₂ > C₃ > Cₘ (7)
Dalam menetukan nilai bobot (W), dapat dilihat pada persamaan 2
𝑤 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (8)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Data Kriteria dan Alternatif
Penelitian yang mengenai pemilihan kepala laboratorium terdapat data kriteria yang digunakan untuk pencarian nilai bobot dengan ROC. Dibawah ini pada tabel 1 terdapat kriteria yang sebelumnya sudah di tentukan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C₁ Kuliafikasi Benefit C₂ Pengalaman Benefit C₃ Kepemimpinan Benefit C₄ Keterampilan Komunikasi Benefit C₅ Tanggung Jawab Benefit
Pada tabel 2 berikut merupakan data alternatif dari calon kepala laboratorium yang akan diseleksi.
Tabel 2. Data Pemilihan Kepala Laboratorium Alternatif C₁ C₂ C₃ C₄ C₅ Annisa Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Putrisya Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Ahmad Baik Cukup Baik Kurang Baik Cukup Baik Baik Zakiyah alifah Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Andriani Cukup Baik Kurang Baik Baik Baik Cukup Baik Zikrilah Cukup Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Alvansya Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Nabirah Kurang Baik  Kurang Baik Cukup Baik Kurang Baik  Kurang  Baik Ayudia Kurang Baik Cukup Baik Kurang Baik Cukup Baik Baik Andrisyah Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik
Dari tabel 2 dapat dilihat data menggunakan nilai linguistik, sehingga di butuhkan tabel Pembobotan sederhana untuk merubah data linguistik tersebut menjadi nilai numerik. Berikut pada tabel 3 data pembobotan terhadap nilai linguistik tersebut.
Tabel 3 . Tabel pembobotan nilai kriteria Keterangan  Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang Baik 2 Baik 1
Dari tabel 3 tersebut maka data rating kecocokan yang di bobotkan dari tabel 2 alternatif dapat dilihat seperti pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4 . Rating Kecocokan Alternatif  C₁  C₂  C₃  C₄  C₅
LB1 4 3 4 3 2 LB2 3 3 2 2 3 LB3 3 2 1 2 3 LB4 4 4 4 4 4 LB5 2 1 3 3 2
LB6 2 3 2 2 2
LB7 3 2 3 3 3
LB8 1 1 2 1 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
Alternatif  C₁  C₂  C₃  C₄  C₅
LB9 1 2 1 2 3 LB10 3 3 2 2 3

## 3.2 Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  terlebih  dahulu  melakukan  pencarian  nilai  bobot  dengan  ROC.  Berikut dibawah ini terdapat langkah-langkah dalam mengerjakan metode ROC sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5
5 = 0,456
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,256
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
Maka melakukan perhitungan pencarian nilai bobot, akan menemukan hasil nilai bobot pada kriteria diatas, diantaranya ialah W₁ = 0,457, W₂ = 0,257, W₃ = 0,157, W₄ = 0,090, W₅ = 0,040.  Berikut pada tabel 2 terdapat data kriteria beserta nilai bobot sebagai berikut:
Tabel 5 . Data Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C₁ Kuliafikasi 0,457 Benefit C₂ Pengalaman 0,257 Benefit C₃ Kepemimpinan 0,157 Benefit C₄ Keterampilan Komunikasi 0,090 Benefit C₅ Tanggung Jawab 0,040 Benefit

## 3.3 Penerapan TOPSIS
Setelah mendapatkan nilai bobot, maka selanjutnya melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS. Dapat dilihat dibawah ini:
Menetukan Nilai matriks keputusan normalisasi
|X1|  = √4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3² = 12.08305 𝑥 11 = 4 8.83176 = 0.45291 𝑥 12 = 3 8.83176 = 0.33968 𝑥 13 = 3 8.83176 = 0.33968 𝑥 14 = 4 8.83176 = 0.45291
𝑥 15 = 2 8.83176 = 0.22646
𝑥 16 = 2 8.83176 = 0.22646 𝑥 17 = 3 8.83176 = 0.33968 𝑥 18 = 1 8.83176 = 0.11323 𝑥 19 = 1 8.83176 = 0.11323 𝑥 110 = 3 8.83176 = 0.33968
Berikut ini adapun matriks dari hasil perhitungan normalisasi diatas ialah
R=
[ 0.45291 0.36927 0.48507 0.33968 0.36927 0.24254 0.33968 0.24618 0.12127 0.37500 0.23249 0.25000 0.34874 0.25000 0.34874 0.45291 0.49237 0.48507 0.22646 0.12309 0.36380 0.22646 0.36927 0.24254 0.50000 0.46499 0.37500 0.23249 0.25000 0.23249 0.33968 0.24618 0.36380 0.11323 0.12309 0.24254 0.11323 0.24618 0.12127 0.33968 0.36927 0.24254 0.37500 0.34874 0.12500 0.11625 0.25000 0.34874 0.25000 0.34874]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
Pada langkah berikutnya melakukan perkalian dengan nilai bobot
Y=
[
0.456 ∗ 0.45291 0.256 ∗ 0.36927 0.156 ∗ 0.48507 0.456 ∗ 0.33968 0.256 ∗ 0.36927 0.156 ∗ 0.24254 0.456 ∗ 0.33968 0.256 ∗ 0.24618 0.156 ∗ 0.12127 0.090 ∗ 0.37500 0.040 ∗ 0.23249 0.090 ∗ 0.25000 0.040 ∗ 0.34874 0.090 ∗ 0.25000 0.040 ∗ 0.34874 0.456 ∗ 0.45291 0.256 ∗ 0.49237 0.156 ∗ 0.48507 0.456 ∗ 0.22646 0.256 ∗ 0.12309 0.156 ∗ 0.36380 0.456 ∗ 0.22646 0.256 ∗ 0.36927 0.156 ∗ 0.24254 0.090 ∗ 0.50000 0.040 ∗ 0.46499 0.090 ∗ 0.37500 0.040 ∗ 0.23249 0.090 ∗ 0.25000 0.040 ∗ 0.23249 0.456 ∗ 0.33968 0.256 ∗ 0.24618 0.156 ∗ 0.36380 0.456 ∗ 0.11323 0.256 ∗ 0.12309 0.156 ∗ 0.24254 0.456 ∗ 0.11323 0.256 ∗ 0.24618 0.156 ∗ 0.12127 0.456 ∗ 0.33968 0.256 ∗ 0.36927 0.156 ∗ 0.24254 0.090 ∗ 0.37500 0.040 ∗ 0.34874 0.090 ∗ 0.12500 0.040 ∗ 0.11625 0.090 ∗ 0.25000 0.040 ∗ 0.34874 0.090 ∗ 0.25000 0.040 ∗ 0.34874]
Berikut di bawah ini merupakan hasil dari perkalian dengan bobot
Y=
[ 0.20653 0.09453 0.07567 0.15489 0.09453 0.03784 0.15489 0.06302 0.01892 0.03375 0.00930 0.02250 0.01395 0.02250 0.01395 0.20653 0.12605 0.07567 0.10326 0.03151 0.07567 0.10326 0.09453 0.05675 0.04500 0.01860 0.03375 0.00930 0.02250 0.00930 0.15289 0.06302 0.03784 0.05163 0.03151 0.03784 0.05163 0.06302 0.01892 0,15489 0.09453 0.03784 0.03375 0.01395 0.01125 0.00465 0.02250 0.01395 0.02250 0.01409]
Langkah selanjutnya melakukan perhitungan nilai positif dan negatif
Tabel 6. Nilai Positif Ideal Dan Negative Ideal Alternatif  C1(benefit)  C2(benefit)  C3(benefit)  C4(benefit)  C5(benefit) LB1 0,20653 0,09453 0,07567 0,03375 0,00930 LB2 0,15490 0,09453 0,03784 0,02250 0,01395 LB3 0,15490 0,06302 0,01892 0,02250 0,01395 LB4 0,20653 0,12605 0,07567 0,04500 0,01860 LB5 0,10326 0,03151 0,05675 0,03375 0,00930 LB6 0,10326 0,09453 0,03784 0,02250 0,00930 LB7 0,15490 0,06302 0,05675 0,03375 0,01395 LB8 0,05163 0,03151 0,03784 0,01125 0,00465 LB9 0,05163 0,06302 0,01892 0,02250 0,01395 LB10 0,15490 0,09453 0,03784 0,02250 0,01395 𝒚 + 0,20653 0,12605 0,07567 0,04500 0,01860 𝒚 − 0,05163 0,03151 0,01892 0,01125 0,00930
Selanjutya menghitung nilai D + dan D - dengan cara sebagai berikut ini:
𝐷 1 + = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.07567 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.03473
𝐷 2 + = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.07496
𝐷 3 + = √ ( 0.15490 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.01892 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.10192
𝐷 4 + = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.12605 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.07567 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.04500 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01860 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.00001
𝐷 5 + = √ (0.10326 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.03151 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.05675 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.14203
𝐷 6 + = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.11697
𝐷 7 + = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.05675 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.08453
𝐷 8 + = √ (0.05163 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.03151 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.01125 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.00465 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.18893
𝐷 9 + = √ (0.05163 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.01892 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.17809

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
𝐷 10 + = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟐𝟎𝟔𝟓𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟏𝟐𝟔𝟎𝟓) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟔𝟕) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟓𝟎𝟎) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.07496
Untuk nilai D- didapatkan sebagai berikut ini:
𝐷 1 − = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.07567 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.17811
𝐷 2 − = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.12314
𝐷 3 − = √ ( 0.15490 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.01892 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.10875
𝐷 4 − = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.12605 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.07567 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.04500 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01860 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.19341
𝐷 5 − = √ (0.10326 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.03151 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.05675 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.06793
𝐷 6 − = √ (0.20653 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.00930 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.08446
𝐷 7 − = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.05675 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.03375 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.11678
𝐷 8 − = √ (0.05163 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.03151 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.01125 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.00465 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.01948
𝐷 9 − = √ (0.05163 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.06302 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.01892 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟎𝟔𝟎) 2 = 0.03378
𝐷 10 − = √ (0.15490 − 𝟎. 𝟎𝟓𝟏𝟔𝟑) 2 + (0.09453 − 𝟎. 𝟎𝟑𝟏𝟓𝟏) 2 + (0.03784 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟖𝟗𝟐) 2 + (0.02250 − 𝟎. 𝟎𝟏𝟏𝟐𝟓) 2 + (0.01395 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟗𝟑𝟎) 2 = 0.12314
Tahapan terakhir  yaitu menghitung nilai referensi agar mendapatkan nilai terbaik
𝑣 1 = 0,17811 0,17811 + 0,03473 = 0.83682
𝑣 2 = 0,12314 0,12314+0.07496 = 0.62160
𝑣 3 = 0,10875 0,10875+0,10192 = 0.51621
𝑣 4 = 0,19341 0,19341+0,00001 = 0.99997
𝑣 5 = 0,06793 0,06793 + 0,14203 = 0.32353
𝑣 6 = 0,08446 0,08446 + 0,11697 = 0.41930
𝑣 7 = 0,11678 0,11678 + 0,08453 = 0.58011
𝑣 8 = 0,01948 0,01948 + 0,18893 = 0.09346
𝑣 9 = 0,03378 0,03378 + 0,17809 = 0.15945
𝑣 10 = 0,12314 0,12314 + 0,07496 = 0.62160
Dari perhitungan tahapan terakhir di atas maka tabel hasil akhir sebagai berikut ini:
Tabel 7. Hasil Akhir
Alternatif  Keterangan  Nilai  Rangking LB1 Annisa 0,83682 2 LB2 Putrisya 0,62160 3 LB3 Ahmad 0,51621        6 LB4 Zakiyah alifah 0.99997 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
Alternatif  Keterangan  Nilai  Rangking
LB5 Andriani  0,32353 7 LB6 Zikrilah 0,41930 5 LB7 Alvansya  0,58011 4 LB8 Nabirah 0,09346 9 LB9 Ayudia 0,15945 8 LB10 Andrisyah  0,62160 3
Dari perhitungan diatas menggunakan metode TOPSIS yang terpilih menjadi kepala laboratorium ialah Zakiyah Alifah dengan total nilai 0.99997

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahawa  penerapan  metode  TOPSIS  dan pembobotan  dengan  metode  ROC  dapat  mempermudah  dalam  memberikan  keputusan  serta  memberikan  nilai bobor  pada  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  kepala  laboratorium.  Dalam  menyelesaikan permasalahan  bagi  sekolah  yang  kesulitan  dalam  membuat  keputusan  untuk  mendapatkan  calon  kepala laboratorium yang sesuai dengan harapan. Kepala laboraturim harus memiliki 5 kriteria diantaranya kuliafikasi, pengalaman, kepemimpinan, keterampil komunikasi, dan tanggung jawab. Dalam menyelesaikan penelitian ini, penulis  harus  mencari  nilai  bobot  dari  data  kriteria  yang  dimana  penulis  menggunakan  metode  ROC  untuk menghasilkan  nilai  bobot  dan  setelah  itu  penulis  juga  melakukan  pencarian  nilai  perangkingan  dengan menggunakan metode TOPSIS. Maka dari hasil penelitian ini dihasilkan keputusan yang tepat untuk pihak sekolah dalam  pemilihan  kepala  laboraturium.  Hasil  yang  diperoleh  dari  pemilhan  laboraturium  yaitu  Zakiyah  Alifah dengan total nilai 0.99997 sebagai alternatif terbaik dengan nilai terbesar.

## REFERENCES
[1] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[2] R.  T.  Aldisa,  “Penerapaan  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  ROC  dalam  Seleksi  Penerimaan  Auditor  Internal Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. April, pp. 828–836, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[3] H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[4] H.  Dafitri,  N.  Wulan,  H.  Ritonga,  U.  H.  Medan,  and  S.  P.  Keputusan,  “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.
[5] M. Zen, S. Supiyandi, C. Rizal, S. Rahman, and I. Irwan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Study Tour Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  2141,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5152.
[6] S. N. Amida and T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Topsis,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 2, no. 3, pp. 193–201, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.415.
[7] E.  Maria  and  E.  Junirianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode  TOPSIS,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 16, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5132.
[8] H.  Kusmiati  and  D.  T.  Octafian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Program  Studi  Berprestasi Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal),  vol.  9,  no.  3,  p.  153,  2018,  doi: 10.22303/csrid.9.3.2017.153-164.
[9] R.  R.  Dilla  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik  Menggunakan  Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Studi Kasus : Auto2000,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 103–110, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[10]  A. Rezeki and S. Samosir, “pemilihanracun hama dengan metode waspas,” vol. 2, pp. 324–332, 2023.
[11]  A. S. Pranata, U. D. Rosiani, and M. Mentari, “Sistem Pengambil Keputusan Rekomendasi Lokasi Wisata Malang Raya Dengan  Metode  MOORA,”  POSITIF    J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  10–16,  2021,  doi: 10.31961/positif.v7i1.1091.
[12]  R. T. Aldisa, D. M. Simanjuntak, and S. Laia, “Penerapan Metode Metode Multy Attribute Utility Theory ( MAUT ) dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer,” vol. 6, pp. 1782–1788, 2023, doi: 10.30865/mib.v6i3.4171.
[13]  I. B. Kurniawan, I. M. Candiasa, and K. Y. E. Aryanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Di Universitas Dhyana Pura Menggunakan Metode AHP, Electre, Dan Topsis,” J. Ilmu Komput. Indones., vol. 4, no. 1, pp. 22–33, 2019.
[14]  R. M. Simanjorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik dengan menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara Medan),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019, doi: 10.54367/means.v4i1.312.
[15]  H. Nugraha and S. Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Bank untuk Pembukaan Rekening bagi Calon Nasabah menggunakan Metode Topsis,” pp. 2–5, 2015.
[16]  R.  Giofani,  M.  Sihombing,  and  I.  Ambarita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Indihome Terbaik  Bagi Calon Pelanggan Menggunakan Metode Topsis ( Studi Kasus PT . Telkom Indonesia Kandatel Binjai ),” vol. 4, pp. 12–

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1324 −1 332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3872
30, 2022.
[17]  W.  Harry,  B.  Lumban,  K.  Y.  Siahaan,  and  J.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Transfer  Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[18]  P. Simanjuntak and R. D. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[19]  M. Walid, B. Satria, and M. Makruf, “Seleksi Karyawan Baru Menggunakan Metode Composite Perfomence Index (CPI )  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC),”  J.  Ilm.  Ilk.  -  Ilmu  Komput.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–18,  2022,  doi: 10.47324/ilkominfo.v5i1.137.
[20]  N. P. Dewi and E. Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 2, pp. 172–183, 2021.
[21]  K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” vol. 1, no. 1, 2022.