## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160

## Kombinasi Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting dan Complex Proportional Assessment Dalam Penentuan Supplier Perlengkapan Olahraga
Andri Pramuditya 1 , Dedi Darwis 2 , Setiawasyah 3,*
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 andri_pramuditya@teknokrat.ac.id, 2 darwisdedi@teknokrat.ac.id, 3,* setiawansyah@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: setiawansyah@teknokrat.ac.id Submitted: 10/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak − Supplier perlengkapan  olahraga  adalah  pemasok  yang  menyediakan  berbagai  macam  peralatan,  pakaian,  dan aksesori  yang  dibutuhkan  oleh  atlet,  tim  olahraga,  dan  penggemar  untuk  mendukung  aktivitas  mereka.  Salah  satu permasalahan  utama  dalam  pemilihan  supplier  perlengkapan  olahraga  adalah  kualitas  produk  yang  konsisten.  Perusahaan yang memilih supplier perlengkapan olahraga perlu memastikan bahwa produk yang mereka beli memenuhi standar kualitas yang diharapkan. Selain itu, masalah ketersediaan stok dan waktu pengiriman yang dapat dipercaya juga menjadi perhatian, karena  ketidakmampuan  untuk  mendapatkan  barang  tepat  waktu  dapat  mengganggu  kegiatan  olahraga  atau  bisnis  yang bergantung  pada  perlengkapan  tersebut.  Kombinasi Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting (LOPCOW) dan Complex Proportional Assessment (COPRAS)  memberikan kerangka  kerja  yang  kokoh dan adaptif dalam memilih supplier perlengkapan  olahraga  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  prioritas  yang  ada.  Pendekatan  ini membantu  dalam  pengambil  keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  informan  dan  terarah,  dengan mempertimbangkan  secara  menyeluruh  dampak  dari  setiap  pilihan supplier dalam  industri  perlengkapan  olahraga.  Hasil rekomendasi  penentuan supplier menunjukkan  hasil  penilaian  terhadap  masing-masing supplier ,  berdasarkan  perhitungan dengan  menggunakan  kombinasi  LOPCOW  dan  COPRAS  untuk  peringkat  pertama  dengan  nilai  utilitas  sebesar  100 didapatkan oleh Supplier TRB. Hasil penerapan kombinasi metode LOPCOW dan COPRAS dalam penentuan supplier dapat memberikan  hasil  yang  lebih  holistik  dan  akurat,  kombinasi  kedua  metode  ini  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih lengkap dan terperinci tentang pemilihan supplier yang optimal, dengan memperhitungkan perubahan dinamis dalam kriteria dan preferensi yang relevan.
Kata  Kunci: Complex  Proportional  Assessment ; Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting ; Pemilihan; Rekomendasi; Supplier
Abstract −Sports equipment suppliers are suppliers that provide a wide range of equipment, clothing, and accessories needed by  athletes,  sports  teams,  and  fans  to  support  their  activities.  One  of  the  main  problems  in  choosing  a  sports  equipment supplier is consistent product quality. Companies that choose sports equipment suppliers need to ensure that the products they buy  meet  the  expected  quality  standards.  In  addition,  the  issue  of  stock  availability  and  reliable  delivery  times  is  also  a concern, as the inability to get goods on time can interfere with sports activities or businesses that depend on such equipment. The  combination  of  Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting  (LOPCOW)  and  Complex  Proportional Assessment  (COPRAS)  provides  a  solid  and  adaptive  framework  for  selecting  sports  equipment  suppliers  that  best  suit existing needs and priorities. This approach helps decision makers to make more informed and targeted decisions, taking into account  the  overall  impact  of  each  supplier's  choice  in  the  sporting  goods  industry.  The  results  of  supplier  determination recommendations  show  the  results  of  the  assessment  of  each  supplier,  based  on  calculations  using  a  combination  of LOPCOW and COPRAS for the first rank with a utility value of 100 obtained by TRB Suppliers. The results of applying the combination of LOPCOW and COPRAS methods in supplier determination can provide more holistic and accurate results, the combination of these two methods can provide a more complete and detailed view of optimal supplier selection, taking into account dynamic changes in relevant criteria and preferences.
Keywords :  Complex  Proportional  Assessment;  Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting;  Election; Recommendations; Supplier

## 1. PENDAHULUAN
Supplier adalah  entitas  yang  menyediakan  barang  atau  jasa  kepada  perusahaan  atau  individu  lain  untuk memenuhi  kebutuhan  mereka.  Mereka  memainkan  peran  integral  dalam  rantai  pasokan,  menyediakan  bahan baku, komponen, atau produk jadi yang diperlukan untuk proses produksi atau kegiatan bisnis lainnya. Kualitas, ketersediaan,  dan  harga  yang  kompetitif  dari supplier dapat  sangat  memengaruhi  efisiensi  dan  keberhasilan operasional perusahaan yang mengandalkan mereka. Kerjasama yang solid dan pemilihan supplier yang cermat menjadi  kunci  dalam  memastikan  kelancaran  dan  keberlanjutan  bisnis. Supplier perlengkapan  olahraga  adalah pemasok  yang  menyediakan  berbagai  macam  peralatan,  pakaian,  dan  aksesori  yang  dibutuhkan  oleh  atlet,  tim olahraga,  dan  penggemar  untuk  mendukung  aktivitas  mereka.  Mereka  menawarkan  produk-produk  berkualitas tinggi  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  performa,  kenyamanan,  dan  keselamatan  dalam  berbagai  cabang olahraga. Dari papan seluncur hingga sepatu sepak bola, supplier perlengkapan olahraga berperan penting dalam menyediakan  barang-barang  esensial  yang  mendukung  gaya  hidup  aktif  dan  kesehatan  fisik.  Dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
ketersediaan  produk  yang  luas  dan  inovatif,  mereka  membantu  memperkuat  industri  olahraga  serta  memenuhi kebutuhan  pengguna  dengan  baik.  Salah  satu  permasalahan  utama  dalam  pemilihan  supplier  perlengkapan olahraga adalah kualitas produk yang konsisten. Perusahaan yang memilih supplier perlengkapan olahraga perlu memastikan  bahwa  produk  yang  mereka  beli  memenuhi  standar  kualitas  yang  diharapkan.  Selain  itu,  masalah ketersediaan stok dan waktu pengiriman yang dapat dipercaya juga menjadi perhatian, karena ketidakmampuan untuk mendapatkan barang tepat waktu dapat mengganggu kegiatan olahraga atau bisnis yang bergantung pada perlengkapan  tersebut.  Selanjutnya,  aspek  harga  yang  kompetitif  juga  menjadi  pertimbangan  penting,  karena biaya  yang  tinggi  dapat  mempengaruhi  keberlanjutan  bisnis  atau  kesempatan  bagi  individu  untuk  mengakses perlengkapan  olahraga  berkualitas.  Dengan  memperhatikan  aspek-aspek  ini,  pemilihan  supplier  perlengkapan olahraga dapat  menjadi tantangan  yang  memerlukan analisis  yang cermat dan pemilihan  yang bijak. Pemilihan supplier  terbaik  seringkali  dihadapkan  pada  berbagai  permasalahan  yang  kompleks  yaitu  kualitas  produk  yang tidak  konsisten,  harga  yang  fluktuatif,  waktu  pengiriman  yang  tidak  pasti.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  mengatasi permasalahan dalam pemilihan supplier terbaik dengan menerapkan metode Complex Proportional Assessment . Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan  untuk  memecahkan  masalah  keputusan  multi-kriteria  yang  kompleks[5],  [6].  Metode  ini  beroperasi dengan  mendekomposisi  masalah  keputusan  menjadi  sub-masalah  yang  lebih  sederhana,  kemudian  secara sistematis  mengevaluasi  dan  membandingkan  solusi  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  beragam. COPRAS  bertujuan  untuk  menemukan  solusi  yang  paling  diinginkan  dengan  mempertimbangkan ketergantungan  dan  keseimbangan  antara  kriteria,  sehingga  memberikan  analisis  komprehensif  bagi  para pengambil keputusan. Metode ini menggunakan perhitungan matematis untuk menentukan solusi optimal sambil juga  mengakomodasi  preferensi  dan  prioritas  subjektif  dari  para  pengambil  keputusan.  COPRAS memperhitungkan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  dan  hubungan  timbal  balik  di  antara  mereka,  sehingga memungkinkan analisis yang lebih mendalam terhadap implikasi dari setiap keputusan yang diambil. Metode ini dapat  mengatasi  tantangan  dalam  situasi  di  mana  terdapat  banyak  alternatif  dan  kriteria  yang  saling  berkaitan, serta  membantu  mengurangi  subjektivitas  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan  memberikan  kerangka kerja  yang  terstruktur  dan  terukur[7]–[9].  Salah  satu  kelemahan  dalam  bobot  kriteria  pada  COPRAS  adalah subjektivitas. Proses pembobotan kriteria sering kali melibatkan penilaian manusia yang dapat dipengaruhi oleh preferensi, pengalaman, atau persepsi individu. Hal ini dapat menyebabkan ketidakpastian dan variabilitas dalam penentuan  bobot  untuk  setiap  kriteria,  terutama  jika  tidak  ada  konsensus  yang  jelas  di  antara  para  pengambil keputusan.
Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting (LOPCOW) merupakan sebuah metodologi yang  digunakan  untuk  menentukan  pentingnya  relatif  dari  tujuan-tujuan  dalam  proses  pengambilan  keputusan, terutama dalam sistem atau proyek  yang kompleks[10], [11]. Pendekatan ini  mengandalkan analisis perubahan persentase  logaritmik  dari  masing-masing  tujuan  dari  waktu  ke  waktu  atau  dalam  berbagai  skenario  untuk menetapkan  bobot  yang  sesuai.  Dengan  mempertimbangkan  laju  perubahan  daripada  nilai  absolut,  LOPCOW bertujuan untuk menangkap sifat dinamis dari tujuan dan dampaknya pada hasil keputusan secara keseluruhan. Metodologi  ini  memberikan  cara  yang  lebih  halus  dan  adaptif  dalam  memberikan  bobot  pada  tujuan-tujuan, memungkinkan para pengambil keputusan untuk  memprioritaskan area  yang  menunjukkan perubahan atau tren signifikan[12],  [13].  Melalui  LOPCOW,  para  pengambil  keputusan  dapat  lebih  baik  menyelaraskan  strategi mereka dengan kondisi yang berkembang dan mengoptimalkan alokasi sumber daya untuk mencapai hasil yang diinginkan secara efektif. Dalam LOPCOW, setiap tujuan dinilai tidak hanya berdasarkan nilai absolutnya, tetapi juga  oleh  seberapa  cepat  perubahan  tersebut  terjadi.  Hal  ini  memungkinkan  para  pengambil  keputusan  untuk lebih  responsif  terhadap  dinamika  lingkungan  atau  pasar  yang  terus  berubah.  Penggunaan  metode  pembobotan LOPCOW untuk menutupi kelemahan metode COPRAS dalam penentuan bobot kriteria yang digunakan.
Penelitian terdahulu yang menjadi referensi dalam penelitian ini antara lain yaitu metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dalam pemilihan supplier yang dapat menyuplai bahan baku berkualitas dengan hasil peringkat  supplier  terbaik  PT  True  Indonesia[1].  Penelitian  selanjutnya  yaitu  pemilihan  pemasok  obat  dengan menentukan  urutan  prioritas  pemasok  obat  dengan  beberapa  kriteria  yang  sesuai  dengan  menerapkan  metode ARAS  (Additive  Ratio  Analysis),  hasil  dari  metode  ini  adalah  urutan  prioritas  pemasok  obat  PT  Javas  Karya merupakan  supplier  terbaik  dengan  peringkat  pertama[2].  Penelitian  selanjutnya  yaitu  metode technique  for order  preference  by  similarity  to  ideal  solution (TOPSIS)  dalam  pemilihan supplier tersebut  memiliki  nilai preferensi  sebesar  0,696  dan  sehingga  layak  untuk  diberikan  insentif[3].  Penelitian  terakhir  yaitu  metode MOORA ( Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis ) dalam melakukan pemilihan pemasok secara cermat dan  berdasarkan  kriteria  yang  digunakan,  sehingga  membantu  perusahaan  mengevaluasi  kriteria  pemilihan pemasok  dan  memilih  pemasok  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhannya[4].  Hasil  dari  tinjauan  literatur  yang dilakukan perbedaan dengan penelitian ini yaitu dalam penelitian ini menggunakan metode pembobotan kriteria yang  akan  digabungkan  dengan  metode  dari  sistem  pendukung  keputusan  sehingga  bobot  kriteria  yang dihasilkan berdasarkan dari data penilaian yang ada dan bukan berdasarkan penetapan kriteria awal.
Kombinasi  antara  LOPCOW  dan  COPRAS  dapat  memberikan  pendekatan  yang  komprehensif  dalam penentuan supplier perlengkapan olahraga. Pertama, LOPCOW dapat digunakan untuk menilai dan memberikan bobot pada berbagai kriteria yang relevan dalam pemilihan supplier . Metode ini memungkinkan para pengambil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
keputusan  untuk  memperhitungkan  perubahan  dinamis  dalam  preferensi  atau  kondisi  pasar  terkait  dengan masing-masing  kriteria.  Selanjutnya,  COPRAS  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan supplier  alternatif  berdasarkan  bobot  yang  telah  ditetapkan  melalui  LOPCOW.  Dengan  mengintegrasikan COPRAS,  para  pengambil  keputusan  dapat  mempertimbangkan  hubungan  timbal  balik  antara  kriteria  serta melakukan  analisis  yang  lebih  mendalam  terhadap  implikasi  dari  setiap  pilihan  supplier  terhadap  tujuan  bisnis atau  kebutuhan  pelanggan.  Kombinasi  LOPCOW  dan  COPRAS  memberikan  kerangka  kerja  yang  kokoh  dan adaptif dalam memilih supplier perlengkapan olahraga yang paling sesuai dengan kebutuhan dan prioritas yang ada. Pendekatan ini membantu dalam pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih informan dan terarah,  dengan  mempertimbangkan  secara  menyeluruh  dampak  dari  setiap  pilihan supplier terhadap  tujuan bisnis, kepuasan pelanggan, dan kinerja keseluruhan perusahaan dalam industri perlengkapan olahraga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  merupakan  struktur  konseptual  yang  mengatur  pemahaman  dan  analisis  suatu  masalah penelitian[14],  [15].  Kerangka  penelitian  ini  memperjelas  hubungan  antara  konsep-konsep  yang  dipelajari dengan  tujuan  memahami  fenomena  yang  diteliti.  Kerangka  penelitian  membantu  peneliti  dalam  merumuskan pertanyaan  penelitian  yang  tepat,  merancang  metodologi  yang  sesuai,  serta  menganalisis  dan menginterpretasikan hasil penelitian dengan lebih baik. Kerangka penelitian yang dibuat seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  gambar  1  memiliki  peran  penting  dalam  penelitian  ini  dan  mempresentasikan  hasil penelitian.  Kerangka  penelitian  juga  membantu  untuk  mengevaluasi  kembali  tujuan  dan  metode  penelitian, sehingga memungkinkan adanya perbaikan dan pengembangan lebih lanjut dari penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses penting dalam penelitian atau analisis yang melibatkan pengumpulan informasi atau fakta-fakta yang relevan untuk menjawab pertanyaan penelitian atau mencapai tujuan analisis tertentu[16], [17].  Proses  ini  melibatkan  identifikasi  sumber  data,  pemilihan  metode  pengumpulan  yang  sesuai,  dan pelaksanaan  pengumpulan  data  dengan  teliti  dan  akurat.  Data  yang  terkumpul  kemudian  divalidasi  untuk memastikan  keakuratannya  sebelum  dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Hasil  dari  pengumpulan  data  ini  dapat digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan,  mengidentifikasi  tren,  atau  menyusun  rekomendasi berdasarkan temuan yang ditemukan dari data yang telah dikumpulkan. Dalam penentuan supplier perlengkapan olahraga,  pengumpulan  data  menjadi  kunci  dalam  menemukan  pemasok  yang  tepat.  Proses  ini  melibatkan identifikasi kriteria dalam penentuan supplier seperti harga, reputasi, kualitas, ketepatan waktu pengiriman, dan keandalan pengiriman. Data penilaian terhadap supplier seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penilaian Terhadap Supplier
Nama Supplier Harga  Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman
Supplier AHF 8 9 8 6 8 Supplier DSY 7 8 8 7 7 Supplier HTR 9 7 9 8 6 Supplier GY 9 8 9 7 7 Supplier YW 8 7 8 6 9 Supplier ITH 9 8 7 8 8 Supplier TRB 8 9 8 8 8

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
Data penilaian pada tabel 1 merupakan data yang diberikan oleh toko perlengkapan olahraga berdasarkan hasil  pengumpulan  kebutuhan  yang  dilakukan,  data  tersebut  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk penentuan supplier perlengkapan olahraga.
2.3 Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting
Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting (LOPCOW)  adalah  sebuah  metode  yang digunakan  dalam  pengukuran  kinerja  atau  pemilihan  portofolio  investasi.  Metode  ini  mengutamakan  aset-aset yang  memiliki  perubahan  persentase  logaritmik  yang  tinggi  dari  waktu  ke  waktu.  Tahapan  metode  LOPCOW yang  pertama  yaitu  membuat  matriks  keputusan,  matriks  keputusan  adalah  alat  analisis  yang  digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  kompleks.  Matriks  ini  mengorganisir  informasi  dalam  bentuk  tabel, dengan baris mewakili opsi atau alternatif yang dipertimbangkan, dan kolom mewakili kriteria atau faktor yang digunakan  untuk  mengevaluasi  opsi  tersebut.  Setiap  sel  dalam  matriks  dapat  berisi  nilai  yang  menunjukkan seberapa  baik  opsi  tersebut  memenuhi  kriteria  tertentu.  Matriks  keputusan  dalam  LOPCOW  dibuat  dengan persamaan berikut.
[ ] (1)
Tahapan  metode  LOPCOW  yang  kedua  yaitu  normalisasi  matriks,  normalisasi  matriks  adalah  proses mengubah  nilai-nilai  dalam  matriks  ke  dalam  skala  yang  seragam  atau  relatif,  sehingga  memudahkan perbandingan antara nilai-nilai tersebut. Tujuan normalisasi adalah untuk menghilangkan perbedaan dalam skala atau rentang nilai antar kolom atau baris dalam matriks, sehingga memungkinkan perbandingan yang adil antara berbagai kriteria atau alternatif yang dievaluasi dalam matriks keputusan. Normalisasi matriks dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
∑ (2)
Tahapan metode LOPCOW yang ketiga yaitu preference value , preference value mencerminkan seberapa pentingnya  suatu  kriteria  atau  alternatif  dibandingkan  dengan  yang  lain  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Preference value dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
| √∑ | (3)
Tahapan  metode  LOPCOW  yang  terakhir  yaitu  bobot  akhir,  bobot  akhir  kriteria  merupakan  nilai  atau skor  yang  menggambarkan  tingkat  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria  dalam  matriks  keputusan,  bobot  ini mencerminkan  seberapa  pentingnya  masing-masing  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan.  Bobot  akhir  dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
∑ (4)

## 2.4 Metode Complex Proportional Assessment
Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria yang digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari sejumlah kriteria yang relevan[18]–[20]. Metode COPRAS dapat membantu pengambil keputusan dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan kompleks dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  secara  komprehensif.  Metode  ini  juga  dapat  memberikan  fleksibilitas dalam  mengatasi  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam  informasi  yang  tersedia.  Tahapan  metode  COPRAS yang pertama yaitu membuat matriks keputusan dengan persamaan berikut.
[ ] (5)
Tahapan  metode  COPRAS  yang  kedua  yaitu  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  berdasarkan  matriks keputusan yang dibuat dengan persamaan berikut.
∑ (6)
Tahapan  metode  COPRAS  yang  ketiga  yaitu  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  terbobot  dengan persamaan berikut.
(7)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
Tahapan  metode  COPRAS  yang  keempat  yaitu  menghitung  nilai  indeks  maksimal  dan  minimal  setiap alternatif dengan persamaan berikut.
∑ (8) ∑ (9)
Tahapan  metode  COPRAS  yang  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  signifikansi  relatif  atau  prioritas  relatif setiap alternatif dengan persamaan berikut.
∑ ∑ ( )
(10)
Tahapan  metode  COPRAS  yang  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  utilitas  setiap  alternatif  dengan persamaan berikut.
[ ] (11)

## 2.5 Hasil Rekomendasi
Hasil  rekomendasi  untuk  penentuan supplier perlengkapan  olahraga  dapat  mencakup  hasil  akhir  penilaian terhadap  supplier  yang  telah  dilakukan.  Hasil  rekomendasi  ini,  diharapkan  bisnis  perlengkapan  olahraga  dapat memilih supplier yang tepat dan meningkatkan kualitas produk serta kepuasan pelanggan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kombinasi Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting (LOPCOW)  dan Complex Proportional  Assessment (COPRAS)  dapat  menjadi  pendekatan  yang  kuat  dalam  penentuan supplier perlengkapan  olahraga.  LOPCOW  dapat  digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  berbagai  kriteria  penilaian, seperti  harga,  reputasi,  kualitas,  ketepatan  waktu  pengiriman,  dan  keandalan  pengiriman,  dengan memperhitungkan perubahan persentase logaritmik dari setiap kriteria. Sementara itu, COPRAS dapat digunakan untuk  mengevaluasi pemasok berdasarkan  kriteria-kriteria ini  secara lebih holistik, dengan  mempertimbangkan hubungan  antara  kriteria-kriteria  tersebut.  Dengan  kombinasi  ini,  perusahaan  dapat  membuat  keputusan  yang lebih  baik  dalam  memilih supplier yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka,  dengan  mempertimbangkan berbagai aspek yang relevan dan meminimalkan risiko yang terkait dengan keputusan tersebut.
Setelah menggabungkan LOPCOW dan COPRAS, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan  untuk  memberikan  nilai  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Data  tersebut  dapat  mencakup informasi tentang harga, reputasi, kualitas, ketepatan waktu pengiriman, dan keandalan pengiriman. Setelah data terkumpul,  proses  LOPCOW  digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  berdasarkan  perubahan persentase  logaritmik  dari  setiap  kriteria  tersebut.  Selanjutnya,  COPRAS  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan membandingkan supplier berdasarkan kriteria-kriteria ini secara holistik, dengan mempertimbangkan hubungan antara kriteria-kriteria tersebut. Hasil dari analisis ini dapat digunakan untuk memilih supplier yang paling sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan  dalam  hal  harga,  reputasi,  kualitas,  ketepatan  waktu  pengiriman,  dan  keandalan pengiriman.
3.1 Metode Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting Dalam  Perhitungan  Bobot Kriteria
Penerapan  metode Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective  Weighting (LOPCOW)  dalam  penentuan bobot  kriteria  merupakan  pendekatan  yang  menggabungkan  prinsip  perubahan  persentase  logaritmik  untuk memberikan  nilai  pada  setiap  kriteria  evaluasi.  Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  kriteria  yang  relevan dan mengumpulkan data untuk setiap kriteria tersebut. Selanjutnya, perhitungan perubahan persentase logaritmik dilakukan  untuk  menentukan  seberapa  signifikan  perubahan  nilai  dari  masing-masing  kriteria.  Data  kemudian dinormalisasi untuk menghasilkan skala yang konsisten. Bobot untuk setiap kriteria ditentukan berdasarkan nilai normalisasi,  di  mana  kriteria  dengan  perubahan  persentase  logaritmik  yang  lebih  tinggi  akan  memiliki  bobot yang lebih besar. Pendekatan ini memungkinkan penekanan pada kriteria yang mengalami perubahan signifikan, yang dapat menjadi panduan berharga dalam pengambilan keputusan.
Matriks keputusan dalam LOPCOW dibuat dengan menggunakan (1) berdasarkan data penilaian terhadap supplier dari tabel 1, bentuk dari matriks keputusan sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
[ ]
Hasil dari matrik keputusan yang dibuat yaitu seperti berikut ini.

## [ ]
Proses  berikutnya  dalam  LOPCOW  yaitu  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  dengan  menggunakan (2), hasil perhitungan nilai normalisasi matriks yaitu seperti berikut ini.
(
) (                    )
Hasil perhitungan nilai normalisasi matriks seluruh alternatif dan kriteria seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Normalisasi Matriks
Nama Supplier Harga Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman Supplier AHF 0,0163 0,0196 0,0169 0,0163 0,0193 Supplier DSY 0,0143 0,0174 0,0169 0,0190 0,0169 Supplier HTR 0,0183 0,0153 0,0190 0,0217 0,0145 Supplier GY 0,0183 0,0174 0,0190 0,0190 0,0169 Supplier YW 0,0163 0,0153 0,0169 0,0163 0,0217 Supplier ITH 0,0183 0,0174 0,0148 0,0217 0,0193 Supplier TRB 0,0163 0,0196 0,0169 0,0217 0,0193
Proses  berikutnya  dalam  LOPCOW  yaitu  menghitung  nilai preference  value dengan  menggunakan  (3), hasil perhitungan preference value yaitu seperti berikut ini.
| √
|
| √ |         | |
Hasil perhitungan nilai preference value setiap kriteria seperti pada tabel 3.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Preference Value
Kriteria Harga  Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman Preference Value 0,911 0,9244 0,9192 1,0665 1,0296
Proses berikutnya dalam LOPCOW yaitu menghitung nilai bobot akhir kriteria dengan menggunakan (4), hasil perhitungan nilai bobot akhir kriteria yaitu seperti berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
Hasil  perhitungan  nilai  akhir  bobot  kriteria  merupakan  hasil  akhir  dari  bobot  kriteria  dengan menggunakan metode LOPCOW.
3.2 Metode Complex Proportional Assessment Dalam Penentuan Supplier Perlengkapan Olahraga
Metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan multi-kriteria untuk mengevaluasi dan memilih alternatif terbaik dari sejumlah kriteria yang diberikan. Dalam  konteks penentuan supplier perlengkapan olahraga, COPRAS dapat diterapkan  untuk  memilih pemasok yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan berdasarkan kriteria harga, reputasi, kualitas, ketepatan waktu pengiriman,  dan  keandalan  pengiriman.  Dengan  menggunakan  COPRAS,  perusahaan  dapat  memperoleh pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pilihan  pemasok  yang  tersedia  dan  memilih  pemasok  yang  paling  sesuai dengan kebutuhan mereka secara efektif. Penerapan COPRAS dalam penentuan supplier perlengkapan olahraga dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  tepat  dalam  memilih pemasok yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.
Matriks keputusan dalam COPRAS dibuat dengan menggunakan (5) berdasarkan data penilaian terhadap supplier dari tabel 1, bentuk dari matriks keputusan sebagai berikut.
[ ]
Hasil dari matrik keputusan yang dibuat yaitu seperti berikut ini.

## [ ]
Proses berikutnya dalam COPRAS yaitu menghitung nilai normalisasi matriks dengan menggunakan (6), hasil perhitungan nilai normalisasi matriks yaitu seperti berikut ini.
Hasil perhitungan nilai normalisasi matriks seluruh alternatif dan kriteria seperti pada tabel 3.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Normalisasi Matriks Metode COPRAS
Nama Supplier Harga
Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman Supplier AHF 0,1379 0,1607 0,1404 0,12 0,1509 Supplier DSY 0,1207 0,1429 0,1404 0,14 0,1321 Supplier HTR 0,1552 0,1250 0,1579 0,16 0,1132 Supplier GY 0,1552 0,1429 0,1579 0,14 0,1321 Supplier YW 0,1379 0,1250 0,1404 0,12 0,1698 Supplier ITH 0,1552 0,1429 0,1228 0,16 0,1509 Supplier TRB 0,1379 0,1607 0,1404 0,16 0,1509
Proses  berikutnya  dalam  COPRAS  yaitu  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  terbobot  dengan menggunakan (7), hasil perhitungan nilai normalisasi matriks terbobot yaitu seperti berikut ini.
Hasil perhitungan nilai normalisasi matriks terbobot seluruh alternatif dan kriteria seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai Normalisasi Matriks Terbobot Metode COPRAS
Nama Supplier Harga Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman
Supplier AHF 0,0259 0,0306 0,0266 0,0264 0,032 Supplier DSY 0,0227 0,0272 0,0266 0,0308 0,028 Supplier HTR 0,0291 0,0238 0,0299 0,0352 0,024 Supplier GY 0,0291 0,0272 0,0299 0,0308 0,028 Supplier YW 0,0259 0,0238 0,0266 0,0264 0,036

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
Nama Supplier Harga Reputasi  Kualitas  Ketepatan Waktu Pengiriman  Keandalan Pengiriman Supplier ITH 0,0291 0,0272 0,0233 0,0352 0,032 Supplier TRB 0,0259 0,0306 0,0266 0,0352 0,032
Proses berikutnya dalam COPRAS yaitu menghitung nilai indeks maksimal dan minimal setiap alternatif dengan  menggunakan  (7)  dan  (8),  hasil  perhitungan  nilai  indeks  maksimal  untuk  kriteria  reputasi,  kualitas, ketepatan waktu pengiriman, dan keandalan pengiriman setiap alternatif yaitu seperti berikut ini.
Hasil perhitungan nilai indeks minimal untuk kriteria harga setiap alternatif yaitu seperti berikut ini.
Proses selanjutnya dalam COPRAS yaitu menghitung nilai signifikansi relatif atau prioritas relatif dengan menggunakan  (10),  hasil  perhitungan  menghitung  nilai  signifikansi  relatif  atau  prioritas  relatif  setiap  alternatif yaitu seperti tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Signifikansi Relatif atau Prioritas relatif
Nama Supplier S + S - 1/S- Q i Supplier AHF 0,1156  0,0259  38,605  0,1157 Supplier DSY 0,1126  0,0227  44,120  0,1127 Supplier HTR 0,1130  0,0291  34,315  0,1130 Supplier GY 0,1160  0,0291  34,315  0,1160 Supplier YW 0,1128  0,0259  38,605  0,1129 Supplier ITH 0,1177  0,0291  34,315  0,1177 Supplier TRB 0,1244  0,0259  38,605  0,1245
Proses  terakhir  dalam  COPRAS  yaitu  menghitung  nilai  akhir  utilitas  dengan  menggunakan  (11),  hasil perhitungan nilai nilai akhir utilitas setiap alternatif yaitu seperti berikut ini.
[ ]         [ ] [ ]         [ ]
[ ]         [ ]
[ ]         [ ]
[ ]         [ ]
[ ]         [ ]
[ ]         [ ]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
Hasil akhir dari perhitungan  menggunakan  metode COPRAS adalah alternatif terbaik  yang telah dipilih berdasarkan  analisis  multi-kriteria.  Alternatif  ini  dinilai  sebagai  yang  paling  optimal  karena  memberikan kontribusi tertinggi terhadap kriteria yang dipertimbangkan. Alternatif ini dianggap sebagai solusi terbaik yang memenuhi tujuan atau preferensi yang telah ditetapkan.
3.3 Hasil Rekomendasi Penentuan Supplier Perlengkapan Olahraga
Hasil  rekomendasi  penentuan supplier perlengkapan  olahraga  dapat  diperoleh  melalui  analisis  multi-kriteria menggunakan  metode  COPRAS.  Hasil  rekomendasi  penentuan  supplier  perlengkapan  olahraga  menggunakan metode COPRAS dapat menjadi panduan bagi pengambil keputusan dalam memilih supplier yang paling sesuai dengan  kebutuhan  mereka.  Berdasarkan  perhitungan  semua  faktor  ini,  hasil  rekomendasi  akan  menjadi  lebih komprehensif  dan  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  tentang supplier yang  terbaik  sesuai  dengan kebutuhan dan preferensi bisnis. Hasil rekomendasi perangkingan supplier seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Rekomendasi Penentuan Supplier
Hasil  rekomendasi  penentuan supplier gambar  2  menunjukkan  hasil  penilaian  terhadap  masing-masing supplier ,  berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  kombinasi  LOPCOW  dan  COPRAS  untuk  peringkat pertama  dengan  nilai  utilitas  sebesar  100  didapatkan  oleh Supplier TRB,  peringkat  kedua  dengan  nilai  utilitas sebesar 94,6 didapatkan oleh Supplier ITH, peringkat ketiga dengan nilai utilitas sebesar 93,19 didapatkan oleh Supplier GY,  peringkat  keempat  dengan  nilai  utilitas  sebesar  92,93  didapatkan  oleh Supplier AHF,  peringkat kelima dengan nilai utilitas sebesar 90,77 didapatkan oleh Supplier HTR, peringkat keenam dengan nilai utilitas sebesar 90,68 didapatkan oleh Supplier YW, dan peringkat ketujuh dengan nilai utilitas sebesar 90,51 didapatkan oleh Supplier DSY.
Hasil  penerapan  kombinasi  metode  LOPCOW  dan  COPRAS  dalam  penentuan supplier dapat memberikan  hasil  yang  lebih  holistik  dan  akurat,  kombinasi  kedua  metode  ini  dapat  memberikan  pandangan yang lebih lengkap dan terperinci tentang pemilihan supplier yang optimal, dengan memperhitungkan perubahan dinamis  dalam  kriteria  dan  preferensi  yang  relevan.  Dengan  menggabungkan  kedua  metode  ini,  pengambil keputusan  dapat  mendapatkan  rekomendasi  yang  lebih  komprehensif  dan  dapat  dipercaya  dalam  penentuan supplier perlengkapan olahraga.

## 4. KESIMPULAN
Kombinasi  LOPCOW  dan  COPRAS  memberikan  kerangka  kerja  yang  kokoh  dan  adaptif  dalam  memilih supplier perlengkapan  olahraga  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  prioritas  yang  ada.  Pendekatan  ini membantu  dalam  pengambil  keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  informan  dan  terarah,  dengan mempertimbangkan  secara  menyeluruh  dampak  dari  setiap  pilihan supplier terhadap  tujuan  bisnis,  kepuasan pelanggan,  dan  kinerja  keseluruhan  perusahaan  dalam  industri  perlengkapan  olahraga.  Penerapan  metode LOPCOW  dalam  penentuan  bobot  kriteria  merupakan  pendekatan  yang  menggabungkan  prinsip  perubahan persentase  logaritmik  untuk  memberikan  nilai  pada  setiap  kriteria  evaluasi.  Hasil  akhir  dari  perhitungan menggunakan  metode  COPRAS  adalah  alternatif  terbaik  yang  telah  dipilih  berdasarkan  analisis  multi-kriteria. Alternatif ini dinilai sebagai yang paling optimal karena memberikan kontribusi tertinggi terhadap kriteria yang dipertimbangkan. Alternatif ini dianggap sebagai solusi terbaik yang memenuhi tujuan atau preferensi yang telah ditetapkan.  Hasil  rekomendasi  penentuan supplier menunjukkan  hasil  penilaian  terhadap  masing-masing supplier ,  berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  kombinasi  LOPCOW  dan  COPRAS  untuk  peringkat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 660-669 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5160
pertama  dengan  nilai  utilitas  sebesar  100  didapatkan  oleh Supplier TRB,  peringkat  kedua  dengan  nilai  utilitas sebesar 94,6 didapatkan oleh Supplier ITH, dan peringkat ketiga dengan nilai utilitas sebesar 93,19 didapatkan oleh Supplier GY. Hasil penerapan kombinasi metode LOPCOW dan COPRAS dalam penentuan supplier dapat memberikan  hasil  yang  lebih  holistik  dan  akurat,  kombinasi  kedua  metode  ini  dapat  memberikan  pandangan yang lebih lengkap dan terperinci tentang pemilihan supplier yang optimal, dengan memperhitungkan perubahan dinamis  dalam  kriteria  dan  preferensi  yang  relevan.  Dengan  menggabungkan  kedua  metode  ini,  pengambil keputusan  dapat  mendapatkan  rekomendasi  yang  lebih  komprehensif  dan  dapat  dipercaya  dalam  penentuan supplier perlengkapan olahraga.

## REFERENCES
[1] I. P. Wahyu and F. Pulansari, “Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku Tas Gitar dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy  Process  (FAHP)  di  PT.  True  Indonesia,” Ekon.  J.  Econ.  Bus. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  126,  Mar.  2024,  doi: 10.33087/ekonomis.v8i1.1278.
[2] F. Al Khadzik, B. Huda, E. Novalia, and S. S. Hilabi, “Sistem Pemilihan Supplier Obat Menerapkan Metode Additive Ratio Analysis (ARAS),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 3, pp. 620–625, 2024, doi: 10.30865/json.v5i3.7499.
[3] B.  Hariono,  “Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  Ikan  Lemuru  di  Pt.  X  Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Tek.  Pertan. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 106–115, 2024, doi: 10.25047/jtpt.v1i2.4701.
[4] R. Haris Andri and D. Permana Sitanggang, “Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Pemilihan Supplier Terbaik Dengan Metode MOORA,” J. Sains Inform. Terap. , vol. 2, no. 3, pp. 79–84, Oct. 2022, doi: 10.62357/jsit.v2i3.181.
[5] P. Rani, A. R. Mishra, and A. Mardani, “An extended Pythagorean fuzzy complex proportional assessment approach with new entropy and score function: Application in pharmacological therapy selection for type 2 diabetes,” Appl. Soft Comput. , vol. 94, p. 106441, 2020.
[6] C.  Y.  Ng  and  K.  M.  Y.  Law,  “Eco-performance  evaluation  of  product  designs  –  an  integrated  fuzzy  complex proportional  assessment  with  life  cycle  assessment,” Enterp.  Inf.  Syst. ,  vol.  18,  no.  3,  p.  2300995,  Mar.  2024,  doi: 10.1080/17517575.2023.2300995.
[7] D. Kang et al. , “A novel MCDM approach to selecting a biodegradable dynamic plastic product: a probabilistic hesitant fuzzy  set-based  COPRAS  method,” J.  Environ.  Manage. ,  vol.  340,  p.  117967,  Aug.  2023,  doi: 10.1016/j.jenvman.2023.117967.
[8] S.  Kayapinar  Kaya  and  E.  Aycin,  “An  integrated  interval  type  2  fuzzy  AHP  and  COPRAS-G  methodologies  for supplier selection in the era of Industry 4.0,” Neural Comput. Appl. , vol. 33, no. 16, pp. 10515–10535, 2021.
[9] P.  Citra,  H.  B.  Santoso,  and  I.  W.  Sriyasa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Menggunakan Pembobotan  Entropy  dan  COPRAS,” J.  Ilm.  Inform.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  36–45,  2024,  doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.25.
[10]  T.  Van  Dua,  D.  Van  Duc,  N.  C.  Bao,  and  D.  D.  Trung,  “Integration  of  objective  weighting  methods  for  criteria  and MCDM  methods:  application  in  material  selection,” EUREKA  Phys.  Eng. ,  no.  2,  pp.  131–148,  Mar.  2024,  doi: 10.21303/2461-4262.2024.003171.
[11]  S.  Setiawansyah  and  A.  Sulistiyawati,  “Penerapan  Metode  Logarithmic  Percentage  Change-Driven  Objective Weighting  dan  Multi-Attribute  Utility  Theory  dalam  Penerimaan  Guru  Bahasa  Inggris,” J.  Artif.  Intell.  Technol.  Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 62–75, 2024, doi: 10.58602/jaiti.v2i2.119.
[12]  S. Chatterjee and S. Chakraborty, “A study on the effects of objective weighting methods on TOPSIS-based parametric optimization  of  non-traditional  machining  processes,” Decis.  Anal.  J. ,  vol.  11,  p.  100451,  Jun.  2024,  doi: 10.1016/j.dajour.2024.100451.
[13]  V. Simic, S. Dabic-Miletic, E. B. Tirkolaee, Ž. Stević, A. Ala, and A. Amirteimoori, “Neutrosophic LOPCOW-ARAS model  for  prioritizing  industry  4.0-based  material  handling  technologies  in  smart  and  sustainable  warehouse management systems,” Appl. Soft Comput. , vol. 143, p. 110400, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.asoc.2023.110400.
[14]  H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  P.  Palupiningsih,  F.  Hamidy,  P.  L.  Sari,  and  Y.  Khairunnisa,  “Employee  Performance Evaluation  Using  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  with  PIPRECIA-S  Weighting:  A  Case  Study  in  Education Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS) , 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[15]  Setiawansyah, A. A. Aldino, P. Palupiningsih, G. F. Laxmi, E. D. Mega, and I. Septiana, “Determining Best Graduates Using  TOPSIS  with  Surrogate  Weighting  Procedures  Approach,”  in 2023  International  Conference  on  Networking, Electrical Engineering, Computer Science, and Technology (IConNECT) , 2023, pp. 60–64. doi: 10.1109/IConNECT56593.2023.10327119.
[16]  N.  D.  Puspa,  M.  Mesran,  and  A.  F.  Siregar,  “Penerapan  Metode  Maut  Dengan  Pembobotan  Entropy  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Honor,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 24–33, 2023.
[17]  J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D. Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, pp. 969–978, 2022.
[18]  R. Kumar et al. , “Parametric optimization of an impingement jet solar air heater for active green heating in buildings using  hybrid  CRITIC-COPRAS  approach,” Int.  J.  Therm.  Sci. ,  vol.  197,  p.  108760,  Mar.  2024,  doi: 10.1016/j.ijthermalsci.2023.108760.
[19]  Ö.  Deretarla,  B.  Erdebilli,  and  M.  Gündoğan,  “An  integrated  Analytic  Hierarchy  Process  and  Complex  Proportional Assessment  for  vendor  selection  in  supply  chain  management,” Decis.  Anal.  J. ,  vol.  6,  p.  100155,  Mar.  2023,  doi: 10.1016/j.dajour.2022.100155.
[20]  B. Masoomi, I. G. Sahebi, M. Fathi, F. Yıldırım, and S. Ghorbani, “Strategic supplier selection for renewable energy supply chain under green capabilities (fuzzy BWM-WASPAS-COPRAS approach),” Energy Strateg. Rev. , vol. 40, p. 100815, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.esr.2022.100815.