## Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS
Juniar Hutagalung [1]* , Mentari Tri Indah R [2]
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma [1] Jalan AH. Nasution No. 73 Medan, Indonesia [1] Program Studi Manajemen Dakwah, STAIN Bengkalis [2] Jalan Lembaga Senggoro, Riau, Indonesia [2]
juniarhutagalung991@gmail.com [1], mentari.tri@gmail.com [2]
Abstract — ARAS  is  a  method  based  on  the  principle  that alternatives  must  have  the  largest  ratio  to  produce  an  optimal solution.  COPRAS  is  a  method  based  on  the  ratio  of  favorable criteria  and  adverse  criteria.  WASPAS  is  a  method  that  can reduce errors or optimize estimates for the selection of the highest and lowest values. ARAS, COPRAS AND WASPAS methods are the  methods used  for ranking. Determination of thesis examiner lecturers in this study using the ARAS, COPRAS, and WASPAS methods  with  5  criteria:  tenure,  functional,  competence, education,  and  study  assignments  and  there  are  20  alternative data.  The  appointment  of  thesis  examiners  at  STMIK  Triguna Dharma  is  currently  carried  out  directly  and  manually  and sometimes  overrides  the  number  of  students  to  be  tested  so  that the number is less balanced for each lecturer. It is still found that less  than  optimal  decisions  when  appointing  lecturers  are  not  in accordance with the theme of student thesis so that the value of the quality  of  scientific  work  decreases.  For  that,  we  need  a  system that is useful in determining prospective examiners, to match the competence of prospective examiners, and not too many students will  be  tested  so  that  they  are  more  focused.  Comparison  of  the methods  in  this  study  by  ranking  to  obtain  an  optimal  and objective  alternative  begins  by  determining  the  weight  of  each criterion, the ranking results are sorted from the highest value so that  the  selection  of  examiners  is  easy  to  determine  and  as  a recommendation tool for decision making. To get the best choice, the ARAS method uses the highest utility value (Ki), the COPRAS method  is  based  on  the  highest  quantitative  utility  assessment value (Ui) and the WASPAS  method  uses the  highest preference value  (Qi)  to  get  the  best  choice.  The  best  alternative  with  the ARAS  method  produces  (A6  =  0.9385),  then  A5,  A19,  A3,  A11, A14, A16, A18, A10, A4, A17, A9 deserve to be recommended. The COPRAS  method  yielded  (A6=100)  and  the  WASPAS  method yielded (A6=0.7083).

## Keywords— ARAS, COPRAS, DSS, Examiner, WASPAS
Abstrak —  ARAS  merupakan  metode  yang  didasarkan  pada prinsip  intuitif  bahwa  alternatif  harus  memiliki  rasio  terbesar untuk menghasilkan solusi yang optimal. COPRAS adalah metode yang berdasarkan pada rasio kriteria yang  menguntungkan dan kriteria  yang  merugikan.  WASPAS  merupakan  metode  yang
dapat  mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan dalam  penaksiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah. Metode  ARAS,  COPRAS  DAN  WASPAS  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  perangkingan.  Penentuan  dosen  penguji skripsi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  ARAS, COPRAS  dan  WASPAS  dengan  5  kriteria:  Masa  kerja, fungsional, kompetensi, pendidikan dan tugas belajar serta ada 20 data  alternatif.  Penunjukan  dosen  penguji  skripsi  di  STMIK Triguna  Dharma, saat ini dilakukan  masih secara langsung dan manual serta jumlah mahasiswa yang akan diuji sehingga kurang seimbang  jumlahnya  untuk  setiap  dosen.  Masih  ada  ditemukan keputusan  yang  kurang  optimal  saat  penunjukan  dosen  yang tidak  sesuai  dengan  tema  skripsi  mahasiswa  sehingga  nilai kualitas karya ilmiah menurun. Untuk itu diperlukan sistem yang berguna  dalam  penentuan  calon  dosen  penguji,  agar  sesuai dengan kompetensi calon dosen penguji dan tidak terlalu banyak jumlah  mahasiswa  yang  akan  diuji  agar  lebih  fokus.  Ketiga metode  ini  adalah  bagian  dari Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM) , yaitu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Perbandingan  metode dalam penelitian ini dengan melakukan perangkingan supaya diperoleh alternatif secara optimal dan objektif diawali dengan penentuan  bobot  dari  setiap  kriteria,  hasil  ranking  diurutkan dari nilai yang tertinggi agar pemilihan dosen penguji mudah ditentukan  dan  sebagai  alat  rekomendasi  bagi  pihak pengambil  keputusan.  Untuk  mendapatkan  pilihan  terbaik metode  ARAS  menggunakan  nilai  utilitas  (Ki)  tertinggi,  metode COPRAS didasarkan pada skor penilaian utilitas quantitatif (Ui) tertinggi dan metode WASPAS menggunakan nilai preferensi (Qi) tertinggi  untuk  mendapatkan  pilihan  terbaik.  Alternatif  terbaik dengan metode ARAS menghasilkan (A6=0,9385) selanjutnya A5, A19,  A3,  A11,  A14,  A16,  A18,  A10,  A4,  A17,  A9  layak  untuk direkomendasi.  Metode  COPRAS  menghasilkan  (A6=100)  dan metode WASPAS menghasilkan (A6=0,7083).
Kata Kunci—ARAS, COPRAS, DSS,Penguji, WASPAS

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  syarat  untuk  lulus  dari  program  sarjana  adalah setiap mahasiswa harus membuat skripsi, selanjutnya dilakukan ujian skripsi melalui seminar proposal, seminar hasil dan sidang
skripsi.  Dalam  membuat  dan  melaksanakan  ujian  skripsi, penunjukan  dosen  penguji  skripsi  oleh  tim  Prodi  STMIK Triguna Dharma saat ini dilakukan secara langsung dan manual dengan  penentuan  dan  mempertimbangkan  masa  kerja, fungsional, kompetensi, pendidikan dan  tugas belajar.
Namun  penunjukan  tersebut  terkadang  mengesampingkan jumlah  mahasiswa  yang  akan  dibanding  dan  diuji  akibatnya kurang  seimbang  dengan  jumlah  quota  setiap  dosen.  Jumlah mahasiswa  yang  banyak  dan  judul  skripsi  yang  beragam, menjadi pertimbangan dalam menentukan dosen penguji yang kompeten sesuai dengan  judul skripsi para  mahasiswa. Masih ada  ketidaksesuaian  kompetensi  dosen  dengan  tema  skripsi yang  diajukan  oleh  para  mahasiswa.  Selain  itu  membutuhkan waktu  yang  lama  untuk  menyelesaikan  banyaknya  antrian dalam  penunjukan  dosen  penguji  skripsi.  Tim  Prodi  selektif dalam  memutuskan  dosen  penguji  skripsi  yang  sesuai,  ada banyak faktor yang harus diperhitungkan matang-matang.
Permasalahan-permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan membangun  sistem  pendukung  keputusan  sesuai  kriteria- kriteria  sehingga  bermanfaat  untuk  pemilihan  dosen  penguji skripsi,  dengan  tujuan  agar  kualitas  skripsi  mahasiswa  dapat ditingkatkan  sesuai  dengan  kompetensi  calon  dosen  penguji skripsi.  Dosen  yang  dipilih  tidak  terlalu  banyak  menguji mahasiswa  agar  lebih  fokus  dan  kualitas  dari  karya  ilmiah mahasiswa  lebih  optimal.  Disamping  itu  proses  penentuan dosen penguji skripsi dapat dilakukan dengan mudah, tepat dan cepat.
Sistem  pendukung  keputusan  dengan  komparasi  metode ARAS,  COPRAS  dan  WASPAS  dalam  menentukan  dosen penguji  skripsi  diharapkan  dapat  membantu  tim  Prodi  untuk menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian  ini  secara  objektif berdasarkan multi kriteria yang ditentukan. Penerapan metode ARAS, COPRAS dan WASPAS lebih sesuai dengan kasus ini karena terdapatnya pemecahan unsur kriteria dan pembobotan pada  masing-masing  kriteria,  selanjutnya  menghasilkan perangkingan dan alternatif  yang terpilih  layak  sebagai dosen penguji skripsi, dengan tiga  metode tersebut dapat menyaring dan menentukan dosen penguji skripsi.
Terdapat beberapa referensi penelitian sebagai dasar untuk mengangkat  judul  penelitian  ini.  Adanya  kombinasi  beberapa metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan,  diantaranya penentuan  dosen  penguji  dan  pembimbing  tugas  akhir menggunakan FMADM SAW sesuai spesifikasi dosen penguji dan  pembimbing  [1].  Perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan  metode  AHP,  dimana  kriteria  untuk  pemilihan dosen  pembimbing  dan  penguji  tugas  akhir  dapat  ditentukan secara dinamis dan disesuaikan dengan kebutuhan [2]. Metode TF-IDF dan VSM digunakan untuk menentukan dosen penguji berdasarkan  kompetensi,  dengan  59  data  judul  dapat merekomendasikan  tiga  dosen  penguji  skripsi,  dengan  syarat minimal  satu  orang  memiliki  kompetensi  yang  sama  dengan topik skripsi [3].
Perbandingan  tiga  metode  yaitu  WASPAS,  COPRAS  dan EDAS  dalam  menentukan  judul  skripsi,  dimana  algoritma boyer moore yang lebih tepat untuk proses penyaringan pesan terbaik  dari  judul  skripsi  para  mahasiswa  [4].  Metode  WP, SAW dan WASPAS, diterapkan untuk menentukan penerimaan
beasiswa  PMDK  [5].  Penerapan  metode  MOORA,  SWARA dan  WASPAS  dalam  pemulihan  ponsel  bekas.  Keputusan alternatif  dengan  peringkat  terbaik  adalah  alternatif  C  dan alternatif  G  menempati  urutan  kedua  saat  λ  =  0,5  sedangkan alternatif  D  sebagai  yang  terburuk  untuk  melakukan pembalikan  operasi  logistik  dalam  rantai  pasokan  terintegrasi pada perusahaan telepon seluler [6].
Pengambilan keputusan dalam menangani informasi saling berhubungan atau kontra diktif dengan kriteria dan lingkungan. Hal  ini  membantu  praktisi  dan  akademisi  untuk  mengadopsi teknik  utilitas  MCDM  baru  seperti  SWARA  dan  WASPAS dengan  cara  yang  berbeda  baik  dari  aplikasi  maupun  melalui literatur  [7].  Metode  SWARA  dan  ARAS  digunakan  untuk mengevaluasi  dan  menyeleksi  calon  personel  atau  karyawan yang  kompetensinya  dibutuhkan  untuk  posisi  tertentu  dalam perusahaan [8]. Metode FAHP dan WASPAS digunakan untuk melakukan  evaluasi  dan  pemilihan  layanan cloud .  Penilaian bobot dilakukan melalui FAHP dan WASPAS digunakan untuk menentukan peringkat layanan cloud [9]. Perbandingan metode ARAS  dan  COPRAS  dimana  metode  ARAS  dan  COPRAS memiliki  rangking  yang  sama  untuk  perusahaan  GAFRA karena yang paling konsisten [10].
Penerapan  metode  COPRAS  dan  fuzzy  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  dari  strategi  pemeliharaan  produktif secara  optimal  [11].  Teknik  pengambilan  keputusan  multi- kriteria  terintegrasi  berdasarkan  Fuzzy-AHP  dan  WASPAS digunakan  untuk  mengidentifikasi  infrastruktur  informasi penting  yang  terkait  dengan  jenis  potensi  ancaman  terhadap keamanan  nasional  [12].  Penilaian  pemasok  akan  dilakukan dengan  membandingkan  metode  MOORA  dan  COPRAS. Metode COPRAS dipilih karena langkah perhitungannya lebih sederhana  dan  rata-rata  perbedaan  nilai  rangking  akhir  cukup kecil.  Penelitian  ini  juga  menghasilkan  kriteria  pemilihan vendor kunci untuk perusahaan ABC yang bergerak di bidang pertambangan di Indonesia [13]. Penelitian ini mengkombinasikan  metode  SWARA  dan  metode  WASPAS guna  mengevaluasi  dan  memberi  peringkat  tantangan  kritis intervensi Digital  Technologies (DTs)  untuk  mengendalikan wabah  COVID-19.  Prosedur  SWARA  diterapkan  untuk menganalisis  dan  menilai  tantangan  intervensi  DTs  selama wabah COVID-19, dan pendekatan WASPAS digunakan untuk memberi perangkingan [14].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Additive Ratio Assessment (ARAS)
Pada  metode  ARAS  dapat  menentukan  efisiensi  relatif kompleks  dari  alternatif  yang  layak  dan  sebanding  dengan relatif dari nilai dan bobot kriteria utama yang dipertimbangkan dalam  suatu  proyek  melalui  nilai  fungsi  utilitas  [15].  Melalui metode  ARAS  setiap  alternatif  dinilai  sesuai  dengan  kriteria yang  telah  ditetapkan  lalu  diperoleh  perangkingan  dengan membandingkan antar alternatif agar mendapat hasil yang ideal dan terbaik sehingga dapat memberikan solusi mitra kerja mana yang terbaik [16]. Metode ARAS digunakan untuk  mengukur kinerja  manajemen  supply  chain  pada  perusahaan  kecil  dan menengah  melalui  kriteria  barang  yang  berkualitas,  tingkat kerusakan,  pengembalian  dan  pengiriman  tepat  waktu
memperoleh  prioritas  tertinggi  [17].  Metode  ARAS  adalah metode yang efektif dan mudah digunakan untuk menyelesaikan  banyak  masalah  MCDM  di  berbagai  bidang seperti pemilihan kepala akuntan peringkat keuangan  institusi dan masalah yang terkait dengan konstruksi [8]. Metode ARAS dapat  membandingkan  pada  alternatif  fungsi  utilitas  dengan nilai dari  fungsi optimum  sebagai  baseline [18]. Pada  metode ARAS,  setelah  dinormalisasikan  datanya  dan  bobot  setiap kriteria dikalikan selanjutnya dijumlahkan normalisasi matriks terbobot  untuk  penentuan  nilai  Si.  Kemudian  hitung  tingkat utilitas Ki untuk menentukan nilai peringkat alternatif [19].
Metode ARAS memiliki nilai korelasi tertinggi karena hasil perangkingan  metode  ARAS  mendekati  sempurna,  memiliki fungsi  nilai  optimum  atau  nilai  baseline  akan  menghasilkan nilai korelasi dasar yang lebih baik. Hal ini terbukti dari hasil nilai  korelasi  dasar  yang  dihasilkan  [20].  Tahapan-tahapan algoritma dalam metode ARAS sebagai berikut :
1. Pembentukan decicion making matrix, seperti rumus 1.
x = [ x 01 ⋯ x 0j ⋮ ⋱ ⋮ x ij ⋯ x ij ⋯ x 0n ⋱ ⋮ ⋯ x nj ⋮ ⋱ ⋮ x n1 ⋯ x mj ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] i = m, 0;  j = 1, n
................... (1)
2. Penormalisasian decision making matrix, seperti rumus 2.
x = [ x̅ 01 ⋯ x̅ 0j ⋮ ⋱ ⋮ x̅ ij ⋯ x̅ ij ⋯ x̅ 0n ⋱ ⋮ ⋯ x̅ nj ⋮ ⋱ ⋮ x̅ n1 ⋯ x̅ mj ⋱ ⋮ ⋯ x̅ mn ] i = 0, m ̅̅̅̅̅;  j = 1, n ̅̅̅̅̅ ................... (2)
3. Normalisasi bila kriteria bernilai maksimum, seperti rumus
3.
x̅ ij = x ij ∑ x ij m i=0 .................... (3)
Normalisasi bila kriteria bernilai minimum, seperti rumus 4.
x ij = 1 x ∗ ij ;  x̅ ij = x ij ∑ x ij m i=0 .....................  (4)
4. Penentuan bobot matriks, seperti rumus 5 dan 6. ∑ w j = 1 n j=1 ...................  (5)
x̂ = [ x̂ 01 ⋯ x̂ 0j ⋮ ⋱ ⋮ x̂ ij ⋯ x̂ ij ⋯ x̂ 0n ⋱ ⋮ ⋯ x̂ nj ⋮ ⋱ ⋮ x̂ n1 ⋯ x̂ mj ⋱ ⋮ ⋯ x̂ mn ] i = 0, m ̅̅̅̅̅;  j = 1, n ̅̅̅̅̅ ......  (6)
5. Menentukan nilai dari fungsi optimum, seperti rumus 7.
S I =   ∑ x̂ ij n j=1 ;  i = 0, m ̅̅̅̅̅ ...................  (7)
6. Menentukan nilai peringkat, seperti rumus 8.
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0 ;  𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ ...............  (8)

## B. Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode COPRAS dapat menunjukkan waktu kalkulasi yang lebih  singkat,  sangat  mendasar,  transparansi  yang  baik,  dan kemungkinan  tinggi  dalam  strategi  pemahaman  grafis dibandingkan dengan metode yang lain dengan mempertimbangkan ketergantungan faktor prioritas dan tingkat utilitas objek dan atribut yang berlawanan [21].
Metode COPRAS ini dapat mengevaluasi dan menilai mana kriteria  yang  menguntungkan  dan  tidak  menguntungkan  serta lebih  unggul  dari  metode  lainnya  karena  dapat  menghitung tingkat  utilitas  alternatif  yang  menunjukkan  sejauh  mana alternatif  yang  diambil  sebagai  perbandingan  [22].  Metode COPRAS  digunakan  untuk  kemungkinan  linguistik  diatur  di bawah domain neutrosofik [23]. Mempresentasikan pendekatan pengambilan keputusan berdasarkan metode COPRAS dengan informasi  fuzzy    [24].  Metode  COPRAS  digunakan  untuk menilai penyakit obstruktif kronik berdasarkan linguistik fuzzy [25].
Metode  fuzzy-COPRAS  digunakan  untuk  menangani keadaan di mana para pengambil keputusan ragu-ragu menilai alternatif,  variabel,  dan  lain-lain  dalam  pemilihan  kualitas layanan  [26].  Metode  COPRAS  diterapkan  untuk  melakukan analisis  dan  pemilihan  alternatif  sesuai  dengan  fungsi  utilitas dan  nilai-nilai  dari  atribut  dinyatakan  dalam  interval  untuk mengefisiensikan  dan  mengoptimalkan  ketepatan  dalam mengambil keputusan [27].
Langkah-langkah metode COPRAS sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan, seperti rumus 9.
𝐴 1 𝑋 11 𝑋 12 𝐴 2 𝑋 21 𝑋 22 𝐷 =  𝐴 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 13 𝑋 23 𝑋 33 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 𝑋 3𝑛 𝐴 4 𝑋 41 𝑋 42 𝐴 𝑚 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 43 𝑋 𝑚3 𝑋 4𝑛 𝑋 𝑚𝑛 ...................  (9)
2. Normalisasi matriks, seperti rumus 10.
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 1=1 ...................  (10)
3.Menentukan matriks keputusan berbobot yang ternormalisasi, seperti rumus 11.
𝐷 ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ×  𝑊 𝑗 ...................  (11)
4.  Perhitungan  memaksimalkan  dan  meminimalkan indeks , seperti  rumus 12 dan 13.
𝑆 +𝑖 = ∑ 𝑑 +𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ...................  (12) 𝑆 −𝑖 = ∑ 𝑑 −𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ...................  (13)
5.  Tentukan  signifikansi  alternatif  berdasarkan  penentuan alternatif positif 𝑆 +𝑖 dan alternatif negatif 𝑆 −𝑖 .
6. Tentukan signifikansi relatif atau prioritas relatif (Q i ), seperti rumus 14.
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (𝑆 −𝑚 /𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1
= 𝑆 +𝑖 + 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (𝑆 −𝑚 /𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 ( i =1,2,…, m ) ...................  (14)
7. Hitung utilitas kuantitatif (Ui), seperti rumus 15.
𝑈 𝑖= [ 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ] × 100% ...................  (15)

## C. Weighted Aggregates Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan,  diantaranya  adalah  WASPAS  [28].  WASPAS merupakan metode yang menggabungkan 2 kriteria optimalitas, kriteria  pertama  dari  optimalitas  adalah  penjumlahan tertimbang  dari  normalisasi  nilai  kinerja  yang  mirip  dengan metode SAW dan kriteria kedua mirip dengan metode WP [29]. Penerapan metode WASPAS untuk memilih lingkungan dalam ruangan  yang  optimal,  dengan  mengakses  6  apartemen  dan menunjukkan  bahwa  apartemen  ke-2  memiliki  ruangan  yang terbaik  di  antara  yang  dibandingkan  [30].  Tujuan  utama  dari manajemen  rantai  pasokan  hijau  adalah  untuk  meminimalkan dampak  ekologis  yang  merusak  di  semua  aktivitas  dan  fase rantai pasokan. Mengevaluasi pemasok dan memilih pemasok terbaik  berdasarkan  kriteria  lingkungan  dengan  menerapkan metode  fuzzy-  WASPAS  [31].  WASPAS  merupakan  bagian dari Weighted-Sum  Model (WSM)  dan Weighted-Product Model (WPM).  WSM  digunakan  untuk  menentukan  skor  dan jumlah  bobot  dari  keseluruhan  alternatif  dan  WPM  untuk menghindari  alternatif  dengan  nilai  atribut  yang  buruk  [32], [33].
Tahapan metode WASPAS [34], yaitu :
1. Pembentukan Decicion Making Matrix, seperti rumus 16.
𝑥 = 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑛1 … 𝑥 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥 𝑛𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 𝑖 = 𝑚, 0;  𝑗 = 1, 𝑛
...................  (16)
2.  Penormalisasian Decision  Making  Matrix, seperti  rumus 17 dan 18.
Kiteria Benefit
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑋 𝑖𝑗 ...................  (17)
Kriteria Cost
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ..................  (18)
3. Matrik keputusan ternormalisasi, seperti rumus 19.
𝑥 = 𝑥 𝑖𝑗 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑛1 … 𝑥 𝑚𝑗 ⋯ 𝑥 𝑛𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 𝑖 = 𝑚 ̅ , 0;  𝑗 = 1, 𝑛̅ .....  (19)
4. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi, seperti rumus 20.
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 ...................  (20)
5. Menentukan nilai Qi, seperti rumus 21.
𝑄 𝑖 = 0,5 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 + 0,5 ∏ (𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 ..................  (21)
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan  sumber  referensi  yang  telah  disebutkan sebelumnya,  penulis  menyelesaikan  masalah  pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  dosen  penguji  skripsi  dengan melakukan komparasi metode ARAS, COPRAS dan WASPAS.

## A. Data Penelitian
Penentuan dosen penguji skripsi perlu adanya kriteria yang nantinya  setiap  alternatif  akan  dibandingkan  berdasarkan kriteria-kriteria  tersebut.  Berikut  adalah  kriteria  yang digunakan  untuk  menentukan  dosen  penguji  skripsi,  seperti terlihat  pada  tabel  1.  Benefit  digunakan  jika  nilai  terbesar adalah terbaik.
TABEL 1. T ABEL K RITERIA Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Masa Kerja Benefit 0,2 C2 Fungsional Benefit 0,15 C3 Kompetensi Benefit 0,35 C4 Pendidikan Benefit 0,2 C5 Tugas Belajar Benefit 0,1
Berikut ini nilai dari masing-masing kriteria. a. Masa Kerja (C1), dapat dilihat pada tabel 2.
TABEL 2. T ABEL M ASA K ERJA Masa Kerja Nilai 1 Tahun 1 2 Tahun 2 3 Tahun 3 4 Tahun 4 >5 Tahun 5
b. Fungsional (C2), dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL 3. T ABEL F UNGSIONAL Jabatan Fungsional Nilai Tenaga Pengajar (TP) 1 Asisten Ahli (AA) 2 Lektor (L) 3 Lektor Kepala (LK) 4 Guru Besar (GB) 5
c. Kompetensi (C3), dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL 4. T ABEL K OMPETENSI Kompetensi Kategori Nilai NonKomputer (NK) Tidak Memenuhi 1 Komputer (K) Memenuhi 5
d. Jenjang Pendidikan (C4), dapat dilihat pada tabel 5.
TABEL 5. T ABEL J ENJANG P ENDIDIKAN Jenjang Pendidikan Nilai S1 1 S2 2 S3 3

## e. Tugas Belajar (C5), dapat dilihat pada tabel 6
TABEL 6. T ABEL T UGAS B ELAJAR Tugas Belajar Nilai Sedang Tugas Belajar 1 Tidak Tugas Belajar 2
Data calon dosen penguji dengan sampel data 20 orang dari 75  orang  dosen  di  STMIK  Triguna  Dharma.  Tabel  7 merupakan  sampel  data  calon  dosen  penguji  skripsi (Alternatif).
TABEL 7. T ABEL A LTERNATIF Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) A1 AF 3 TP K S2 Tidak A2 AM 2 TP K S2 Tidak A3 AFB >5 L K S2 Tidak A4 AP 4 AA K S2 Tidak A5 AH 4 L K S3 Tidak A6 DN >5 AA K S3 Tidak A7 AC >5 LK NK S3 Tidak A8 ELF >5 AA NK S2 Tidak A9 ER 3 AA K S2 Tidak A10 FS 3 L K S2 Tidak A11 FR 4 AA K S2 Ya A12 SM 4 AA NK S2 Tidak A13 IM >5 L NK S2 Tidak A14 JP 4 L K S2 Tidak A15 JH 4 L NK S2 Tidak A16 KE 5 AA K S2 Tidak A17 MS 3 TP K S2 Ya A18 MI 3 AA K S2 Ya A19 PS 4 LK K S2 Tidak A20 RI 4 TP K S2 Tidak

## B. Penerapan Metode ARAS
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  data pada metode ARAS :
1. Membuat Matriks Keputusan
Nilai optimum dari setiap kriteria berada pada baris paling atas (A0), seperti tabel 8.
TABEL 8. T ABEL M ATRIKS K EPUTUSAN Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Max Fung sional (C2) Max Kompe tensi (C3) Max Pendi dikan (C4) Max Tugas Belajar (C5) Min A0 - 5 4 5 3 1
A1 AF 3 1 5 2 2 A2 AM 2 1 5 2 2 A3 AFB 5 3 5 2 2 A4 AP 4 2 5 2 2 A5 AH 4 4 5 3 2 A6 DN 5 4 5 3 2 A7 AC 5 3 1 3 2 A8 ELF 5 2 1 2 2 A9 ER 3 2 5 2 2 A10 FS 3 3 5 2 2 A11 FR 4 2 5 2 1 A12 SM 4 2 1 2 2 A13 IM 5 3 1 2 2 A14 JP 4 3 5 2 2 A15 JH 4 3 1 2 2 A16 KE 5 2 5 2 2 A17 MS 3 1 5 2 1 A18 MI 3 2 5 2 1 A19 PS 4 4 5 2 2 A20 RI 4 1 5 2 2 Jumlah 84 52 85 46 38

## 2. Normalisasi Matriks Keputusan
Langkah  selanjutnya  adalah  menjumlahkan  kolom  matriks penilaian calon dosen penguji (alternatif), Kemudian matriks dinormalisasikan  dengan  membagi  nilai  dengan  jumlah kolom dari kriteria. Berikut adalah hasil dari penormalisasian matriks keputusan dapat dilihat pada tabel 9.
TABEL 9. T ABEL N ORMALISASI M ATRIKS K EPUTUSAN Alter natif Masa Kerja (C1) Max Fung sional (C2) Max Kompe tensi (C3) Max Pendi dikan (C4) Max Tugas Belajar (C5) Min Step I 𝑋𝑖𝑗∗ =
1/ 𝑋𝑖𝑗 Step II
𝑅 = 𝑥 𝑖𝑗∗ ∑ 𝑥 𝑖𝑗∗ 𝑚 𝑖=0 A0 0,0595 0,0769 0,0588 0,0652 1,0000 0,0800 A1 0,0357 0,0192 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A2 0,0238 0,0192 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A3 0,0595 0,0577 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A4 0,0476 0,0385 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A5 0,0476 0,0769 0,0588 0,0652 0,5000 0,0400 A6 0,0595 0,0769 0,0588 0,0652 0,5000 0,0400
A7 0,0595 0,0577 0,0118 0,0652 0,5000 0,0400 A8 0,0595 0,0385 0,0118 0,0435 0,5000 0,0400 A9 0,0357 0,0385 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A10 0,0357 0,0577 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A11 0,0476 0,0385 0,0588 0,0435 1,0000 0,0800 A12 0,0476 0,0385 0,0118 0,0435 0,5000 0,0400 A13 0,0595 0,0577 0,0118 0,0435 0,5000 0,0400 A14 0,0476 0,0577 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A15 0,0476 0,0577 0,0118 0,0435 0,5000 0,0400 A16 0,0595 0,0385 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A17 0,0357 0,0192 0,0588 0,0435 1,0000 0,0800 A18 0,0357 0,0385 0,0588 0,0435 1,0000 0,0800 A19 0,0476 0,0769 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 A20 0,0476 0,0192 0,0588 0,0435 0,5000 0,0400 Total 12,5000

## 3. Menentukan Bobot Matriks
Caranya  elemen  matrik  keputusan  ternormalisasi  dikalikan dengan  elemen  bobot  kriteria.  Berikut  adalah  hasil  dari perhitungan pembobotan matriks dapat dilihat pada tabel 10.
TABEL 10. T ABEL H ASIL P EMBOBOTAN M ATRIKS Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) Bobot 0,20 0,15 0,35 0,20 0,10 A0 - 0,0119 0,0115 0,0206 0,0130 0,0080 A1 AF 0,0071 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040 A2 AM 0,0048 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040 A3 AFB 0,0119 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 A4 AP 0,0095 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 A5 AH 0,0095 0,0115 0,0206 0,0130 0,0040 A6 DN 0,0119 0,0115 0,0206 0,0130 0,0040 A7 AC 0,0119 0,0087 0,0041 0,0130 0,0040 A8 ELF 0,0119 0,0058 0,0041 0,0087 0,0040 A9 ER 0,0071 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 A10 FS 0,0071 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 A11 FR 0,0095 0,0058 0,0206 0,0087 0,0080 A12 SM 0,0095 0,0058 0,0041 0,0087 0,0040 A13 IM 0,0119 0,0087 0,0041 0,0087 0,0040 A14 JP 0,0095 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 A15 JH 0,0095 0,0087 0,0041 0,0087 0,0040
A16 KE 0,0119 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 A17 MS 0,0071 0,0029 0,0206 0,0087 0,0080 A18 MI 0,0071 0,0058 0,0206 0,0087 0,0080 A19 PS 0,0095 0,0115 0,0206 0,0087 0,0040 A20 RI 0,0095 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040

## 4. Menentukan Nilai Fungsi Optimalisasi (Si)
Menentukan  nilai  fungsi  optimalisasi  (Si),  nilai  indeks keseluruhan setiap alternatif dihitung dengan cara menjumlah elemen matriks keputusan ternormalisasi terbobot pada setiap alternatif.  Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  nilai  fungsi optimalisasi dapat dilihat pada tabel 11.
TABEL 11. T ABEL H ASIL N ILAI O PTIMALISASI (S I )
Alter natif Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) Si A0 0,0119 0,0115 0,0206 0,0130 0,0080 0,0651 A1 0,0071 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040 0,0433 A2 0,0048 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040 0,0409 A3 0,0119 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 0,0538 A4 0,0095 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 0,0486 A5 0,0095 0,0115 0,0206 0,0130 0,0040 0,0587 A6 0,0119 0,0115 0,0206 0,0130 0,0040 0,0611 A7 0,0119 0,0087 0,0041 0,0130 0,0040 0,0417 A8 0,0119 0,0058 0,0041 0,0087 0,0040 0,0345 A9 0,0071 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 0,0462 A10 0,0071 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 0,0491 A11 0,0095 0,0058 0,0206 0,0087 0,0080 0,0526 A12 0,0095 0,0058 0,0041 0,0087 0,0040 0,0321 A13 0,0119 0,0087 0,0041 0,0087 0,0040 0,0374 A14 0,0095 0,0087 0,0206 0,0087 0,0040 0,0515 A15 0,0095 0,0087 0,0041 0,0087 0,0040 0,0350 A16 0,0119 0,0058 0,0206 0,0087 0,0040 0,0510 A17 0,0071 0,0029 0,0206 0,0087 0,0080 0,0473 A18 0,0071 0,0058 0,0206 0,0087 0,0080 0,0502 A19 0,0095 0,0115 0,0206 0,0087 0,0040 0,0543 A20 0,0095 0,0029 0,0206 0,0087 0,0040 0,0457

## 5. Menentukan Peringkat
Menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  alternatif Utility  Degree  (Ki ),  dengan  cara  membagi  nilai  alternatif
terhadap  alternatif  0  (A0).  Berikut  adalah  hasil  dari perhitungan utility degree dapat dilihat pada tabel 12.
TABEL 12. T ABEL H ASIL U TILITY D EGREE (K I ) Alternatif Inisial Nama Ki Ranking A0 - 1,0000 - A1 AF 0,6656 14 A2 AM 0,6290 16 A3 AFB 0,8274 4 A4 AP 0,7465 10 A5 AH 0,9019 2 A6 DN 0,9385 1 A7 AC 0,6411 15 A8 ELF 0,5300 19 A9 ER 0,7099 12 A10 FS 0,7542 9 A11 FR 0,8079 5 A12 SM 0,4934 20 A13 IM 0,5743 17 A14 JP 0,7908 6 A15 JH 0,5377 18 A16 KE 0,7831 7 A17 MS 0,7270 11 A18 MI 0,7714 8 A19 PS 0,8351 3 A20 RI 0,7021 13
Maka diperoleh hasil keputusan berdasarkan perhitungan di atas. Dimana nilai dari masing-masing alternatif diurutkan dari nilai yang tertinggi ke nilai terendah, seperti pada tabel 13.
TABEL 13. T ABEL H ASIL K EPUTUSAN Alternatif Inisial Nama Ki Ranking Keputusan A6 DN 0,9385 1 Prioritas 1 A5 AH 0,9019 2 Prioritas 2 A19 PS 0,8351 3 Prioritas 3 A3 AFB 0,8274 4 Prioritas 4 A11 FR 0,8079 5 Prioritas 5 A14 JP 0,7908 6 Prioritas 6 A16 KE 0,7831 7 Prioritas 7 A18 MI 0,7714 8 Prioritas 8
A10 FS 0,7542 9 Prioritas 9 A4 AP 0,7465 10 Prioritas 10 A17 MS 0,727 11 Prioritas 11 A9 ER 0,7099 12 Prioritas 12 A20 R1 0,7021 13 Prioritas 13 A1 AF 0,6656 14 Prioritas 14 A7 AC 0,6411 15 Prioritas 15 A2 AM 0,629 16 Prioritas 16 A13 IM 0,5743 17 Prioritas 17 A15 JH 0,5377 18 Prioritas 18 A8 ELF 0,53 19 Prioritas 19 A12 SM 0,4934 20 Prioritas 20
Dari hasil perhitungan tabel 13 maka alternatif dengan Ki tertinggi 0,9385 yaitu A6.

## C. Penerapan Metode COPRAS
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  data pada metode COPRAS :
1. Membuat Matriks Keputusan.
Berikut  adalah  hasil  dari  matriks  keputusan  dapat  dilihat pada tabel 14.
TABEL 14. T ABEL M ATRIKS K EPUTUSAN
Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Max Fung sional (C2) Max Kompe tensi (C3) Max Pendi dikan (C4) Max Tugas Belajar (C5) Min A1 AF 3 1 5 2 2 A2 AM 2 1 5 2 2 A3 AFB 5 3 5 2 2 A4 AP 4 2 5 2 2 A5 AH 4 4 5 3 2 A6 DN 5 4 5 3 2 A7 AC 5 3 1 3 2 A8 ELF 5 2 1 2 2 A9 ER 3 2 5 2 2 A10 FS 3 3 5 2 2 A11 FR 4 2 5 2 1 A12 SM 4 2 1 2 2 A13 IM 5 3 1 2 2 A14 JP 4 3 5 2 2 A15 JH 4 3 1 2 2
A16 KE 5 2 5 2 2 A17 MS 3 1 5 2 1 A18 MI 3 2 5 2 1 A19 PS 4 4 5 2 2 A20 RI 4 1 5 2 2 Jumlah 79 48 80 43 37 2. Normalisasi Matriks
Matriks  dinormalisasikan  dengan  membagi  nilai  dengan jumlah kolom dari kriteria. Berikut adalah hasil dari normalisasi matriks dapat dilihat pada tabel 15.
TABEL 15. T ABEL N ORMALISASI M ATRIKS Alter natif Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) A1 0,0380 0,0208 0,0625 0,0465 0,0541 A2 0,0253 0,0208 0,0625 0,0465 0,0541 A3 0,0633 0,0625 0,0625 0,0465 0,0541 A4 0,0506 0,0417 0,0625 0,0465 0,0541 A5 0,0506 0,0833 0,0625 0,0698 0,0541 A6 0,0633 0,0833 0,0625 0,0698 0,0541 A7 0,0633 0,0625 0,0125 0,0698 0,0541 A8 0,0633 0,0417 0,0125 0,0465 0,0541 A9 0,0380 0,0417 0,0625 0,0465 0,0541 A10 0,0380 0,0625 0,0625 0,0465 0,0541 A11 0,0506 0,0417 0,0625 0,0465 0,0270 A12 0,0506 0,0417 0,0125 0,0465 0,0541 A13 0,0633 0,0625 0,0125 0,0465 0,0541 A14 0,0506 0,0625 0,0625 0,0465 0,0541 A15 0,0506 0,0625 0,0125 0,0465 0,0541 A16 0,0633 0,0417 0,0625 0,0465 0,0541 A17 0,0380 0,0208 0,0625 0,0465 0,0270 A18 0,0380 0,0417 0,0625 0,0465 0,0270 A19 0,0506 0,0833 0,0625 0,0465 0,0541 A20 0,0506 0,0208 0,0625 0,0465 0,0541 3. Menentukan matriks keputusan berbobot yang ternormalisasi.
Menentukan  bobot  ternomalisasi  dilakukan  dengan  cara mengalikan  elemen  matrik  keputusan  ternormalisasi  dengan
elemen bobot kriteria. Berikut adalah hasil dari  pembobotan matriks  dapat dilihat pada tabel 16.
TABEL 16. T ABEL B OBOT T ERNORMALISASI Alter natif Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) A1 0,0076 0,0031 0,0219 0,0093 0,0054 A2 0,0051 0,0031 0,0219 0,0093 0,0054 A3 0,0127 0,0094 0,0219 0,0093 0,0054 A4 0,0101 0,0063 0,0219 0,0093 0,0054 A5 0,0101 0,0125 0,0219 0,0140 0,0054 A6 0,0127 0,0125 0,0219 0,0140 0,0054 A7 0,0127 0,0094 0,0044 0,0140 0,0054 A8 0,0127 0,0063 0,0044 0,0093 0,0054 A9 0,0076 0,0063 0,0219 0,0093 0,0054 A10 0,0076 0,0094 0,0219 0,0093 0,0054 A11 0,0101 0,0063 0,0219 0,0093 0,0027 A12 0,0101 0,0063 0,0044 0,0093 0,0054 A13 0,0127 0,0094 0,0044 0,0093 0,0054 A14 0,0101 0,0094 0,0219 0,0093 0,0054 A15 0,0101 0,0094 0,0044 0,0093 0,0054 A16 0,0127 0,0063 0,0219 0,0093 0,0054 A17 0,0076 0,0031 0,0219 0,0093 0,0027 A18 0,0076 0,0063 0,0219 0,0093 0,0027 A19 0,0101 0,0125 0,0219 0,0093 0,0054 A20 0,0101 0,0031 0,0219 0,0093 0,0054
4.  Perhitungan  memaksimalkan  dan  meminimalkan  indeks untuk masing-masing alternatif.
Perhitungan memaksimalkan S+i (C1 + C2 + C3 + C4). Berikut adalah  hasil  memaksimalkan  indeks  untuk  masing-masing alternatif dapat dilihat pada tabel 17.
TABEL 17. T ABEL H ASIL M EMAKSIMALKAN I NDEKS (S+ I )
Alter natif Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Nilai S+i A1 0,0076 0,0031 0,0219 0,0093 0,0476 A2 0,0051 0,0031 0,0219 0,0093 0,0450 A3 0,0127 0,0094 0,0219 0,0093 0,0589 A4 0,0101 0,0063 0,0219 0,0093 0,0532 A5 0,0101 0,0125 0,0219 0,0140 0,0641 A6 0,0127 0,0125 0,0219 0,0140 0,0667 A7 0,0127 0,0094 0,0044 0,0140 0,0460
A8 0,0127 0,0063 0,0044 0,0093 0,0383 A9 0,0076 0,0063 0,0219 0,0093 0,0507 A10 0,0076 0,0094 0,0219 0,0093 0,0538 A11 0,0101 0,0063 0,0219 0,0093 0,0487 A12 0,0101 0,0063 0,0044 0,0093 0,0357 A13 0,0127 0,0094 0,0044 0,0093 0,0414 A14 0,0101 0,0094 0,0219 0,0093 0,0564 A15 0,0101 0,0094 0,0044 0,0093 0,0389 A16 0,0127 0,0063 0,0219 0,0093 0,0558 A17 0,0076 0,0031 0,0219 0,0093 0,0430 A18 0,0076 0,0063 0,0219 0,0093 0,0462 A19 0,0101 0,0125 0,0219 0,0093 0,0595 A20 0,0101 0,0031 0,0219 0,0093 0,0501 Jumlah 0,9 5. Perhitungan Meminimalkan S-i (C5).
Berikut  adalah  hasil  meminimalkan  indeks  untuk  masing- masing alternatif dapat dilihat pada tabel 18.
TABEL 18. T ABEL H ASIL M EMINIMALKAN I NDEKS (S- I ) Alternatif Tugas Belajar (C5) Nilai S-i A1 0,0054 0,0054 A2 0,0054 0,0054 A3 0,0054 0,0054 A4 0,0054 0,0054 A5 0,0054 0,0054 A6 0,0054 0,0054 A7 0,0054 0,0054 A8 0,0054 0,0054 A9 0,0054 0,0054 A10 0,0054 0,0054 A11 0,0027 0,0027 A12 0,0054 0,0054 A13 0,0054 0,0054 A14 0,0054 0,0054 A15 0,0054 0,0054 A16 0,0054 0,0054 A17 0,0027 0,0027 A18 0,0027 0,0027 A19 0,0054 0,0054
A20 0,0054 0,0054 Jumlah 0,0999
6. Perhitungan bobot relatif tiap alternatif
Berikut adalah hasil perhitungan bobot relatif tiap alternatif dapat dilihat pada tabel 19.
TABEL 19. T ABEL H ASIL B OBOT R ELATIF Alternatif 1/S-i S-i * total dari 1/ S-i A1 185,1852 23 A2 185,1852 23 A3 185,1852 23 A4 185,1852 23 A5 185,1852 23 A6 185,1852 23 A7 185,1852 23 A8 185,1852 23 A9 185,1852 23 A10 185,1852 23 A11 370,3704 11,5 A12 185,1852 23 A13 185,1852 23 A14 185,1852 23 A15 185,1852 23 A16 185,1852 23 A17 370,3704 11,5 A18 370,3704 11,5 A19 185,1852 23 A20 185,1852 23 Jumlah 4259,2593 425,5

## 7. Tentukan urutan prioritas alternatif (Qi)
Berikut adalah hasil urutan prioritas alternatif dapat dilihat pada tabel 20.
TABEL 20. T ABEL H ASIL P RIORITAS A LTERNATIF (Q I ) Alternatif Qi= [(Total S-)/(S- + total dari 1/S- i)] + (S+) A1 0,0419 A2 0,0394 A3 0,0532 A4 0,0476 A5 0,0585
A6 0,0610 A7 0,0404 A8 0,0326 A9 0,0450 A10 0,0481 A11 0,0476 A12 0,0301 A13 0,0357 A14 0,0507 A15 0,0332 A16 0,0501 A17 0,0419 A18 0,0450 A19 0,0538 A20 0,0444 Jumlah 0,9 8. Perhitungan utilitas quantitatif (Ui).
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  utilitas  quantitatif  (Ui) dapat dilihat pada tabel 21.
TABEL 21. T ABEL H ASIL U TILITAS Q UANTITATIF (UI) Alternatif Qi Ui = (Qi / Qi Max) * 100 A1 0,0419 68,7375 A2 0,0394 64,5479 A3 0,0532 87,2494 A4 0,0476 77,9742 A5 0,0585 95,8489 A6 0,0610 100 A7 0,0404 66,1812 A8 0,0326 53,4306 A9 0,0450 73,8231 A10 0,0481 78,9471 A11 0,0476 77,9742 A12 0,0301 49,2794 A13 0,0357 58,5546 A14 0,0507 83,0983 A15 0,0332 54,4035 A16 0,0501 82,1253 A17 0,0419 68,6990
A18 0,0450 73,8231 A19 0,0538 88,2223 A20 0,0444 72,8501 Qi Max 0,0610
Hasil  akhir  dari  perhitungan  dengan  menerapkan  metode COPRAS, dapat dilihat pada tabel 22.
TABEL 22. T ABEL H ASIL P ERANGKINGAN Alternatif Ui Ranking Keputusan A6 100 1 Prioritas 1 A5 95,8489 2 Prioritas 2 A19 88,2223 3 Prioritas 3 A3 87,2494 4 Prioritas 4 A14 83,0983 5 Prioritas 5 A16 82,1253 6 Prioritas 6 A10 78,9471 7 Prioritas 7 A4 77,9742 8 Prioritas 8 A11 77,9742 9 Prioritas 9 A9 73,8231 10 Prioritas 10 A18 73,8231 11 Prioritas 11 A20 72,8501 12 Prioritas 12 A1 68,7375 13 Prioritas 13 A17 68,699 14 Prioritas 14 A7 66,1812 15 Prioritas 15 A2 64,5479 16 Prioritas 16 A13 58,5546 17 Prioritas 17 A15 54,4035 18 Prioritas 18 A8 53,4306 19 Prioritas 19 A12 49,2794 20 Prioritas 20
Dari hasil perhitungan tabel 22 maka alternatif dengan Ui tertinggi 100 yaitu A6.

## D. Penerapan Metode WASPAS
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  data pada metode WASPAS :
1. Membuat Matriks Keputusan
Berikut  adalah  hasil  dari  matriks  keputusan  dapat  dilihat pada tabel 23.
TABEL 23. T ABEL M ATRIKS K EPUTUSAN
Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) A1 AF 3 1 5 2 2 A2 AM 2 1 5 2 2 A3 AFB 5 3 5 2 2 A4 AP 4 2 5 2 2 A5 AH 4 4 5 3 2 A6 DN 5 4 5 3 2 A7 AC 5 3 1 3 2 A8 ELF 5 2 1 2 2 A9 ER 3 2 5 2 2 A10 FS 3 3 5 2 2 A11 FR 4 2 5 2 1 A12 SM 4 2 1 2 2 A13 IM 5 3 1 2 2 A14 JP 4 3 5 2 2 A15 JH 4 3 1 2 2 A16 KE 5 2 5 2 2 A17 MS 3 1 5 2 1 A18 MI 3 2 5 2 1 A19 PS 4 4 5 2 2 A20 RI 4 1 5 2 2 Jumlah 79 48 80 43 37 Max (Benefit) 5 4 5 3 - Min (Cost) - - - - 1 Bobot 0,2 0,15 0,35 0,2 2. Normalisasi Matriks Perhitungan matriks dinormalisasikan
dengan menggunakan persamaan 17 dan 18. Berikut adalah hasil dari normalisasi matriks dapat dilihat pada tabel 24.
TABEL 24. T ABEL N ORMALISASI M ATRIKS
Alter natif Inisial Nama Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) A1 AF 0,6000 0,2500 1,0000 0,6667 0,5000 A2 AM 0,4000 0,2500 1,0000 0,6667 0,5000 A3 AFB 1,0000 0,7500 1,0000 0,6667 0,5000 A4 AP 0,8000 0,5000 1,0000 0,6667 0,5000 A5 AH 0,8000 1,0000 1,0000 1,0000 0,5000 A6 DN 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 0,5000
A7 AC 1,0000 0,7500 0,2000 1,0000 0,5000 A8 ELF 1,0000 0,5000 0,2000 0,6667 0,5000 A9 ERF 0,6000 0,5000 1,0000 0,6667 0,5000 A10 FS 0,6000 0,7500 1,0000 0,6667 0,5000 A11 FR 0,8000 0,5000 1,0000 0,6667 1,0000 A12 SM 0,8000 0,5000 0,2000 0,6667 0,5000 A13 IM 1,0000 0,7500 0,2000 0,6667 0,5000 A14 JP 0,8000 0,7500 1,0000 0,6667 0,5000 A15 JH 0,8000 0,7500 0,2000 0,6667 0,5000 A16 KE 1,0000 0,5000 1,0000 0,6667 0,5000 A17 MS 0,6000 0,2500 1,0000 0,6667 1,0000 A18 MI 0,6000 0,5000 1,0000 0,6667 1,0000 A19 PS 0,8000 1,0000 1,0000 0,6667 0,5000 A20 RI 0,8000 0,2500 1,0000 0,6667 0,5000
3. Menghitung Nilai Preferensi (Qi).
Perhitungan  nilai  preferensi  (Qi)  dengan  menggunakan persamaan 20. Berikut adalah hasil dari nilai preferensi (Qi) dapat dilihat pada tabel 25.
TABEL 25. T ABEL N ILAI P REFERENSI (Q I )
Alter natif Masa Kerja (C1) Fung sional (C2) Kompe tensi (C3) Pendi dikan (C4) Tugas Belajar (C5) Nilai Qi A1 0,1200 0,0375 0,3500 0,1333 0,0500 0,5032 A2 0,0800 0,0375 0,3500 0,1333 0,0500 0,4709 A3 0,2000 0,1125 0,3500 0,1333 0,0500 0,6289 A4 0,1600 0,0750 0,3500 0,1333 0,0500 0,5696 A5 0,1600 0,1500 0,3500 0,2000 0,0500 0,6781 A6 0,2000 0,1500 0,3500 0,2000 0,0500 0,7083 A7 0,2000 0,1125 0,0700 0,2000 0,0500 0,4434 A8 0,2000 0,0750 0,0700 0,1333 0,0500 0,3745 A9 0,1200 0,0750 0,3500 0,1333 0,0500 0,5392 A10 0,1200 0,1125 0,3500 0,1333 0,0500 0,5689 A11 0,1600 0,0750 0,3500 0,1333 0,1000 0,6079 A12 0,1600 0,0750 0,0700 0,1333 0,0500 0,3497 A13 0,2000 0,1125 0,0700 0,1333 0,0500 0,4002 A14 0,1600 0,1125 0,3500 0,1333 0,0500 0,5999 A15 0,1600 0,1125 0,0700 0,1333 0,0500 0,3751 A16 0,2000 0,0750 0,3500 0,1333 0,0500 0,5980 A17 0,1200 0,0375 0,3500 0,1333 0,1000 0,5395 A18 0,1200 0,0750 0,3500 0,1333 0,1000 0,5768
A19 0,1600 0,1500 0,3500 0,1333 0,0500 0,6274 A20 0,1600 0,0375 0,3500 0,1333 0,0500 0,5325
Maka dari hasil perhitungan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif.  Dimana  nilai  dari  masing-masing  diurutkan  dari nilai yang tertinggi ke nilai terendah, dapat dilihat pada tabel 26.
TABEL 26. T ABEL H ASIL P ERANGKINGAN Alternatif Nilai Preferensi Ranking Keputusan A6 0,7083 1 Prioritas 1 A5 0,6781 2 Prioritas 2 A3 0,6289 3 Prioritas 3 A19 0,6274 4 Prioritas 4 A11 0,6079 5 Prioritas 5 A14 0,5999 6 Prioritas 6 A16 0,598 7 Prioritas 7 A18 0,5768 8 Prioritas 8 A4 0,5696 9 Prioritas 9 A10 0,5689 10 Prioritas 10 A17 0,5395 11 Prioritas 11 A9 0,5392 12 Prioritas 12 A20 0,5325 13 Prioritas 13 A1 0,5032 14 Prioritas 14 A2 0,4709 15 Prioritas 15 A7 0,4434 16 Prioritas 16 A13 0,4002 17 Prioritas 17 A15 0,3751 18 Prioritas 18 A8 0,3745 19 Prioritas 19 A12 0,3497 20 Prioritas 20
Dari  hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  metode WASPAS,  dapat  dilihat  pada  tabel  26  bahwa  A6  memiliki nilai  prioritas  terbaik  untuk  direkomendasi  sebagai  dosen penguji skripsi dengan nilai preferensi tertinggi: 0,7083.

## E. Perbandingan Hasil Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS
Perbandingan metode ARAS, COPRAS dan WASPAS dari hasil  analisa  perhitungan  berdasarkan  tabel  26,  ditampilkan pada tabel 27 berikut.
TABEL 27. T ABEL H ASIL P ERBANDINGAN METODE
ARAS COPRAS WASPAS Ranking A6=0,9385 A6=100 A6=0,7083 1 A5=0,9019 A5=95,8489 A5=0,6781 2 A19=0,8351 A19=88,2223 A3=0,6289 3 A3=0,8274 A3=87,2494 A19=0,6274 4 A11=0,8079 A14=83,0983 A11=0,6079 5 A14=0,7908 A16=82,1253 A14=0,5999 6 A16=0,7831 A10=78,9471 A16=0,598 7 A18=0,7714 A4=77,9742 A18=0,5768 8 A10=0,7542 A11=77,9742 A4=0,5696 9 A4=0,7465 A9=73,8231 A10=0,5689 10 A17=0,727 A18=73,8231 A17=0,5395 11 A9=0,7099 A20=72,8501 A9=0,5392 12 A20=0,7021 A1=68,7375 A20=0,5325 13 A1=0,6656 A17=68,699 A1=0,5032 14 A7=0,6411 A7=66,1812 A2=0,4709 15 A2=0,629 A2=64,5479 A7=0,4434 16 A13=0,5743 A13=58,5546 A13=0,4002 17 A15=0,5377 A15=54,4035 A15=0,3751 18 A8=0,53 A8=53,4306 A8=0,3745 19 A12=0,4934 A12=49,2794 A12=0,3497 20
Dari tabel 27 dapat diketahui bahwa metode ARAS, COPRAS dan  WASPAS  menghasilkan  pilihan  yang  sama  untuk peringkat terbaik (A6) dan (A5).

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  tiga  metode  yaitu  ARAS, COPRAS  dan  WASPAS  untuk  pemilihan  dosen  penguji skripsi.  Ketiga  metode  ini  adalah  bagian  dari Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM) ,  yaitu  metode  pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Sampel  data yang digunakan berjumlah 20 data dengan 5 kriteria agar lebih mudah diimplementasikan. Metode ARAS menggunakan nilai utilitas  (Ki)  tertinggi  untuk  mendapatkan  pilihan  terbaik. Metode  COPRAS  didasarkan  pada  skor  penilaian  utilitas quantitatif (Ui) tertinggi untuk mendapatkan pilihan terbaik dari semua  alternatif.  Metode  WASPAS  menggunakan  nilai preferensi  (Q)  tertinggi  untuk  mendapatkan  pilihan  terbaik. Metode  ARAS  menghasilkan  alternatif  6  (A6)  dengan  nilai peringkat  (Ki)  sebesar  0,9385  sebagai  alternatif  yang  terbaik. Metode  COPRAS  menghasilkan  alternatif  6  (A6)  dengan utilitas  quantitatif  (Ui)  sebesar  100  sebagai  alternatif  terbaik. Metode WASPAS menghasilkan alternatif 6 (A6) dengan nilai preferensi (Q) sebesar 0,7083 sebagai alternatif yang terbaik.
Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS terdapat beberapa kesamaan peringkat nilai prioritas pada peringkat 1, 2, 17, 18, 19  dan  20  sesuai  dengan  perhitungan  yang  telah  dilakukan berdasarkan  hasil  perangkingan  terlihat  pada  tabel  27.  Pada dasarnya,  ketiga  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  pemilihan  dosen  penguji  skripsi berdasarkan kriteria dan bobot yang diinginkan. Metode ARAS, COPRAS dan  WASPAS dapat digunakan untuk pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  dosen  penguji  skripsi.  Dengan adanya  penelitian  ini  diharapkan  ke  depannya  konsep  sistem pendukung  keputusan  berkelompok  yang  menggabungkan metode  ARAS,  COPRAS  dan  WASPAS  bisa  diterapkan  ke dalam berbagai masalah pengambilan keputusan, sehingga bisa mendapatkan hasil keputusan yang lebih optimal.

## R EFERENCES
[1] I.  Septiana,  M.  Irfan,  A.  R.  Atmadja,  and  B.  Subaeki,
“Sistem Pendukung Keputusan Penentu Dosen Penguji Dan  Pembimbing  Tugas  Akhir  Menggunakan  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  dengan  Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus:  Jurusan  Teknik Informatika  UIN  SGD  Bandung),” J.  Online  Inform. ,
vol.
1, no. 1, p. 43, 2016. https://doi.org/10.15575/join.v1i1.10 .
[2] K.  B.  Utomo  and  A.  Rizal,  “Penguji  Tugas  Akhir Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (  AHP  ),” Just  Ti ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  979–986, 2016.
[3] R. R. A. Siregar, F. A. Sinaga, and R. Arianto, “Aplikasi Penentuan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode TF-IDF dan Vector Space Model,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, p. 171, 2017.
[4] F.  Pristiwati  and  A.  Tomi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  Metode  WASPAS,  COPRAS,  dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” vol. 4, p. 56, 2020. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2431.
[5] V.  Amalia,  D.  Syamsuar,  and  L.  Atika,  “Komparasi Metode  WP  SAW  dan  WASPAS  Dalam  Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat dan
Kemampuan,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  114–121, 2019.
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/vie w/5511.
[6] A.  Jayant,  S.  Singh,  and  S.  K.  Garg,  “An  integrated approach  with  MOORA,  SWARA,  and  WASPAS methods for selection of 3PLSP,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. , vol. 2018, no. JUL, pp. 2497–2509, 2018.
[7] A.  Mardani et  al. ,  “A  systematic  review  and  meta- Analysis  of  SWARA  and  WASPAS  methods:  Theory and applications with recent fuzzy developments,” Appl. Soft  Comput.  J. ,  vol.  57,  pp.  265–292,  2017. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.03.045 .
[8] D.  Karabasevic,  D.  Stanujkic,  and  S.  Urosevic,  “The
MCDM  Model  for  Personnel  Selection  Based  on SWARA  and  ARAS  Methods,” Manag.  -  J.  theory Pract. Manag. , vol. 20, no. 77, pp. 43–52, 2015. DOI: 10.7595/management.fon.2015.0029
[9] K. A. Alam, R. Ahmed, F. S. Butt, S.-G. Kim, and K.- M. Ko, “An Uncertainty-aware Integrated Fuzzy AHP- WASPAS Model to  Evaluate Public Cloud Computing Services,” Procedia  Computer  Science ,  vol.  130,  pp. 504–509, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.04.068.
[10] Özbek,  A.,  &  Erol,  E.,  “Ranking  of  Factoring Companies  in  Accordance  with  ARAS  and  COPRAS Methods,” International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences , vol. 7(2), pp. 105-116. 2017.
[11] E. Turanoglu  Bekar,  M.  Cakmakci,  and  C.  Kahraman, “Fuzzy COPRAS method for performance measurement in  total  productive  maintenance:  a  comparative analysis,” Journal  of  Business  Economics  and Management , vol. 17, no. 5, pp. 663–684, 2016.
[12] Z.  Turskis,  N.  Goranin,  A.  Nurusheva,  and  S. Boranbayev,  “A  fuzzy  WASPAS-based  approach  to determine  critical  information  infrastructures  of  EU sustainable development,” Sustain. , vol. 11, no. 2, 2019. doi: 10.3390/su11020424.
[13] R.  P.  Setyono  and  R.  Sarno,  "Comparative  Method  of Moora  and  Copras  Based  on  Weighting  of  the  Best Worst  Method  in  Supplier  Selection  at  ABC  Mining Companies in Indonesia," 2019 International
Conference  on  Information  and  Communications Technology (ICOIACT), Yogyakarta, Indonesia, 2019,
pp. 354-359, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938520.
[14] A. Mardani, M. K. Saraji, A. R. Mishra, and P. Rani, “A novel  extended  approach  under  hesitant  fuzzy  sets  to design a framework for assessing the key challenges of digital health interventions adoption during the COVID- 19 outbreak,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 96, p. 106613, 2020. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106613.
[15] Anas,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Desa Terbaik  Menggunakan  Additive  Ratio  Assesment (ARAS),” J. Sist. Inf. Dan Tek. Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2019.
[16] A. A. Suryani and D. Ernawati, “Pemilihan Mitra Kerja Pemanfaatan Limbah Jonjot Menggunakan Metode Aras (Additive Ratio Assessment) Di Perum Xyz,” Juminten J. Manaj. Ind. dan Teknol. , vol. 01, no. 04, pp. 37–48, 2020.
[17] Rostamzadeh, R. E., A., et all., “A Fuzzy Aras Method for Supply Chain Management Performance
Measurement in SMEs under Uncertainty”,
Transformations in Business & Economics , Vol. 16, No 2A (41A), pp.319-348. 2017.
[18] S.  Koçak,  A.  Kazaz,  and  S.  Ulubeyli,  “Subcontractor selection  with  additive  ratio  assessment  method,”
Journal  of  Construction  Engineering,  Management  & Innovation , vol. 1, no. 1, pp. 18–32, Mar. 2018.
[19] D.  M.  Midyanti,  R.  Hidyati,  S.  Bahri,  and  U.  T. Pontianak,  “Rumah Di  Kota Pontianak,”  vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[20] S.  K.  Dirjen et  al. ,  “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2 Komparasi  Metode  ELECTRE,  SMART  dan  ARAS
Dalam  Penentuan  Prioritas  RENAKSI  Pasca  Bencana Alam,” Masa Berlaku Mulai , vol. 1, no. 3, pp. 109–116, 2017.
[21] H. Garg and R. Arora, “Algorithms Based on COPRAS and  Aggregation  Operators  with  New  Information Measures  for  Possibility  Intuitionistic  Fuzzy  Soft Decision-Making,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, 2020.
[22] Esra; and AyĢegül, “Air Conditioner Selection Problem With Copras And Aras Methods,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.
[23] H.  Garg  and  Nancy,  “Algorithms  for  possibility linguistic  single-valued  neutrosophic  decision-making based on COPRAS and aggregation operators with new information  measures,” Measurement ,  vol.  138,  pp. 278–290, 2019.
[24] X. Peng and J. Dai, “Hesitant fuzzy soft decision making methods  based  on  WASPAS,  MABAC  and  COPRAS with combined weights,” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , vol. 33, no. 2, pp. 1313–1325, 2017.
[25] Y.  Zheng,  Z.  Xu,  Y.  He,  and  H.  Liao,  “Severity assessment  of  chronic  obstructive  pulmonary  disease based  on  hesitant  fuzzy  linguistic  COPRAS  method,” Applied Soft Computing , vol. 69, pp. 60–71, 2018.
[26] Mishra,  A.R.,  Rani,  P.  &  Pardasani,  K.R.  Multiple- criteria  decision-making  for  service  quality  selection based on Shapley COPRAS method under hesitant fuzzy sets. Granul.
Comput. 4, 435–449 (2019). https://doi.org/10.1007/s41066-018-0103-8.
[27] G. Ginting, S. Alvita, Mesran, A. Karim, M. Syahrizal, and  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Complex  Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[28] E.  K.  Zavadskas,  R.  Baušys,  and  M.  Lazauskas, “Sustainable  assessment  of  alternative  sites  for  the construction  of  awaste  incineration  plant  by  applying WASPAS method with single-valued neutrosophic set,”
Sustain. , vol. 7, no. 12, 2015.
[29] M.  Mathew  and  S.  Sahu,  “Comparison  of  new  multi- criteria decision making methods for material handling equipment selection,” Manag. Sci. Lett. , vol. 8, no. 3, pp. 139–150, 2018.
[30] E. K. Zavadskas, D. Kalibatas, and D. Kalibatiene, “A multi-attribute assessment using WASPAS for choosing an optimal indoor environment,” Arch. Civ. Mech. Eng. , vol. 16, no. 1, pp. 76–85, 2016. doi: 10.1016/j.acme.2015.10.002.
[31] A. R. Mishra, P. Rani, K. R. Pardasani, and A. Mardani, “A  novel  hesitant  fuzzy  WASPAS  method  for assessment  of  green  supplier  problem  based  on exponential information measures,” Journal of Cleaner Production ,  vol.  238,  p.  117901,  Nov.  2019,  doi: 10.1016/j.jclepro.2019.117901.
[32] S.  Gupta,  U.  Soni,  and  G.  Kumar,  “Green  supplier selection  using  multi-criterion  decision  making  under fuzzy  environment:  A  case  study  in  automotive industry,” Computers  &  Industrial  Engineering ,  vol. 136, pp. 663–680, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.cie.2019.07.038.
[33] Z.  Turskis,  N.  Goranin,  A.  Nurusheva,  and  S. Boranbayev,  “A  Fuzzy  WASPAS-Based  Approach  to Determine  Critical  Information  Infrastructures  of  EU Sustainable Development,” Sustainability , vol. 11, no. 2, p. 424, Jan. 2019, doi: 10.3390/su11020424.
[34] R. Sistem, “Jurnal Resti,” vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017. http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/20 94 .