## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Apartemen Terbaik Menerapkan Metode TOPSIS dan Pembobotan ROC
Firdo Andri Saputra 1 , Agus Iskandar 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
Email: 1 firdoedho@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 17/10/2023; Accepted: 25/10/2023; Published: 26/10/2023
Abstrak− Apartemen adalah unit hunian atau tempat tinggal yang berada dalam bangunan bertingkat tinggi, biasanya terdiri dari beberapa lantai atau tingkat. Dalam pemilihan apartemen sangat sulit dilakukan karena ada terdapat banyak faktor-faktor yang  harus  dipertimbangkan  dalam  memilih  apartemen  tersebut.  Di  Kota  Jakarta  Selatan,  ada  terdapat  banyak  apartemen, karena setiap apartemen memiliki syarat dan memiliki daya tarik tersendiri. Adanya permasalahan pembeli apartemen karena beragamnya  fasilitas  yang  tersedia  tersebut,  sehingga  pembeli  bingung  dalam  memilih  apartemen  mana  yang  paling  cocok untuk  mereka. Sehingga dengan  dilakukannya suatu sistem  yang  dapat membantu keputusan  dan  memberikan rekomendasi diperlukan apartemen yang cocok untuk pelanggan. Penelitian ini memiliki 5 kriteria yaitu: Harga, Ukuran, Biaya, Fasilitas, dan Lokasi. Oleh karena itu dengan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode TOPSIS dan Pembobotan ROC yang dapat menghasilkan nilai bobot dan menghasilkan nilai perangkingan yang dapat membantu dalam menyelesaikan masalah pada penelitan ini. Sehingga yang terpilih dalam pemilihan apartemen terbaik  alternatif A 5 yaitu Denpasar Residence dengan nilai 0.8396.
Kata Kunci: Metode TOPSIS; Metode ROC; SPK; Apartemen
Abstract− An apartment is a residential unit or place to live in a high-rise building, usually consisting of several floors or levels. Choosing an apartment is very difficult because there are many factors that must be considered in choosing the apartment. In Jakarta Selatan City, there are many apartments, because each apartment has its own conditions and charm. There are problems with apartment buyers because of the variety of facilities available, so buyers are confused about choosing which apartment is most suitable for them. So by implementing a system that can help decisions and provide recommendations for apartments that are  suitable  for  customers.  This  research  has  5  criteria,  namely:  Price,  Size,  Cost,  Facilities  and  Location.  Therefore,  by implementing a Decision Support System using the TOPSIS method and ROC weighting which can produce weight values and produce ranking values which can help in solving the problems in this research. So the one chosen in the selection of the best alternative apartment A5 was the Denpasar Residence with a value of 0.8396
Keywords: TOPSIS Method; ROC Method; DSS; Apartemen

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dan  kemajuan  teknologi  saat  ini,  keputusan  terkait  pemilihan  apartemen  bukan  lagi merupakan hal yang sepele. Berbagai faktor, seperti lokasi, fasilitas, keamanan, dan harga, semuanya memainkan peran  penting  dalam  menentukan  apartemen  terbaik  untuk  dihuni.  Di  kota-kota  besar  seperti  Jakarta  Selatan, kebutuhan akan sistem pendukung keputusan SPK untuk membantu dalam memilih apartemen yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan individu semakin mendesak. Kota Jakarta Selatan sebagai salah satu kota terbesar di  Indonesia,  menawarkan  berbagai  pilihan  apartemen  dengan  karakteristik  yang  berbeda.  Hal  ini  dapat menyulitkan  calon  penyewa  atau  pembeli  untuk memilih  apartemen  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan preferensi mereka[1]. Oleh karena itu, pengembangan sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam proses ini  adalah  suatu  kebutuhan  yang  mendasar.  Pemilihan  apartemen  yang  tepat  juga  memiliki  implikasi  penting terhadap kualitas hidup. Faktor-faktor seperti lokasi, aksesibilitas, kualitas bangunan, dan fasilitas di sekitarnya dapat mempengaruhi kenyamanan dan keamanan  penghuni. Dengan demikian,  memilih apartemen  yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan individu akan berdampak positif pada kualitas hidup mereka di Jakarta Selatan.
Apartemen adalah unit hunian atau tempat tinggal yang berada dalam bangunan bertingkat tinggi, biasanya terdiri dari beberapa  lantai atau tingkat. Setiap unit apartemen umumnya dilengkapi dengan ruang tamu, kamar tidur, dapur, dan kamar mandi. Apartemen seringkali disewakan atau dijual kepada individu atau keluarga untuk jangka waktu tertentu. Apartemen merupakan pilihan tempat tinggal yang populer, terutama di daerah perkotaan atau pusat kota, di mana lahan untuk rumah dengan halaman terbatas[2]. Masyarakat memilih tinggal di apartemen karena  faktor  kenyamanan,  aksesibilitas,  dan  fasilitas  bersama  yang  biasanya  disediakan  oleh  pengelola  atau asosiasi  apartemen.  Dalam  pemilihan  apartemen  terbaik  di  Jakarta  Selatan  ada  terdapat  berbagai  kriteria  yaitu sebagai berikut : Harga, Ukuran, Biaya, Lokasi, dan Fasilitas. Dalam proses ini sangat penting dilakukan karena dapat membantu dalam pemilihan apartemen terbaik di Kota Jakarta Selatan.
Dalam  pemilihan  apartemen  sangat  sulit  dilakukan  karena  ada  terdapat  banyak  faktor-faktor  yang  harus dipertimbangkan  dalam  memilih  apartemen  tersebut.  Apartemen  adalah  suatu  bangunan  yang  cukup  mahal

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
sehingga dalam memilih apartemen adalah tugas yang sulit untuk ditentukan secara cepat karena banyak hal yang harus dipertimbangkan. Di Kota Jakarta Selatan, ada terdapat banyak apartemen, karena setiap apartemen memiliki syarat dan memiliki daya tarik tersendiri. Adanya permasalahan pembeli apartemen karena beragamnya fasilitas yang  tersedia  tersebut,  sehingga  pembeli  bingung  dalam  memilih  apartemen  mana  yang  paling  cocok  untuk mereka. Sehingga dengan  dilakukannya  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  keputusan  dan  memberikan rekomendasi diperlukan apartemen yang cocok untuk pelanggan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  mengambil keputusan  dalam  situasi  kompleks  dengan  melibatkan  berbagai  kriteria  dan  alternatif[3].  Dengan  menerapkan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode TOPSIS dan Pembobotan ROC dalam pemilihan apartemen terbaik di Kota Jakarta Selatan. Sistem ini akan membantu calon penyewa atau pembeli dalam memilih apartemen yang paling sesuai dengan kriteria dan preferensi mereka. Dengan menggunakan metode TOPSIS dan pembobotan ROC, diharapkan dapat  dihasilkan peringkat apartemen berdasarkan kedekatannya terhadap solusi  ideal positif, sehingga  memberikan  panduan  yang  lebih  obyektif  dan  terstruktur.  Spk  memiliki  banyak  metode  perhitungan seperti: WASPAS, MOORA, ROC, MABAC, MOOSRA, WP, OCRA, EDAS, dan seterusnya.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  terdahulu  mengenai  metode  TOPSIS, sehingga  dapat  dijadikan  bahan  acuan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hylenarti  Hertyana tahun 2018 membahas mengenai sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode TOPSIS,  dengan  5  kriteria  sehingga  perhitungan  yang  dihasilkan  V5  (Karyawan  5)  adalah  karyawan  terbaik dengan nilai 0.7091[4]. Pada tahun 2021, Dellys Okta Wibowo dan Adhie Thyo Priandika melakukan penelitian, topik penelitian yang mereka lakukan adalah pemilihan gedung pernikahan. Gedung pernikahan menjadi semakin diperlukan bagi calon pasangan karena terbatasnya ruang untuk menyelenggarakan acara pernikahan di rumah atau di  sekitar  rumah.  Mencari  gedung  pernikahan  yang  sesuai  dengan  preferensi  menjadi  tantangan,  karena  calon pengantin harus menyisir satu per satu gedung yang tersedia. Meskipun demikian, pemilihan gedung pernikahan bukanlah keputusan yang sederhana, melibatkan pertimbangan berbagai faktor seperti waktu dan anggaran yang tersedia. Penelitian ini mengadopsi metode TOPSIS untuk mengambil keputusan dalam hal ini. Hasil pengujian black-box  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  fungsionalitas  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  gedung pernikahan di wilayah Bandar Lampung mencapai presentase 100%. Dari hasil ini, dua responden memberikan penilaian valid, menandakan bahwa sistem ini layak (sangat baik) untuk digunakan[5].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Eny  Maria  pada  tahun  2021  mengenai  sistem  pendukuung keputusan pemilihan bibit karet menggunakan metode TOPSIS, pada penelitian ini menggunakan 7 kriteria yaitu :  bentuk  payung,  posisi  tangkai  daun,  bentuk  tangkai  daun,  warna  helai  daun,  bentuk  daun,  tulang  daun,  dan ketebalan daun. Dari  nilai  hasil akhir  yang diperoleh pada perhitungan TOPSIS bahwa bibit karet yang terbaik yaitu Bibit 1 dengan nilai referensi 1[6]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Mhd Bobbi Kurniawan Nasution dkk tahun  2022  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  ketua  program  studi  menerapkan  metode WASPAS dengan pembobotan ROC, kriteria yang digunakan sebanyak 5 kriteria yaitu: pengabilan keputusan dan kebijakan, kepemimpinan, keaktifan, pelaksanaan tri dharma dan mengayomi. Dari hasil yang diperoleh alternatif A 1 mendapatkan nilai prefensi sebesar 0.906 sebagai alternatif terbaik[7].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Joli  Afriany,  dkk  tepatnya  tahun  2021,  penelitian  tersebut menjelaskan  bahwa program pinjaman  Mikro Faedah di Bank Syariah Indonesia  memberikan keuntungan  bagi nasabah  dan  bank.  Untuk  menjaga  kualitas  pinjaman  dan  mengurangi  risiko  ketidakmampuan  nasabah  untuk melunasi, diperlukan penilaian calon nasabah berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hal ini disebabkan oleh risiko yang signifikan terkait dengan ketidakmampuan pelunasan pinjaman. Untuk membantu dalam menentukan calon  nasabah  yang  layak  menerima  pinjaman,  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode TOPSIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif ke-5 merupakan alternatif dengan nilai tertinggi sebesar 0.873 [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini ada terdapat beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan hingga selesainya penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Analisa Masalah
Pada tahapan ini analisa masalah digunakan sebagai proses untuk memecahkan permasalahan pada penelitian ini
2. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  suatu  metode  dalam  penelitian  dari  berbagai  sumber  dengan  topik  pada  penelitian terdahulu.
3. Analisa dan Penerapan
Pada  tahapan  ini  untuk  menganalisa  permasalahan  dalam  pemilihan  apartemen  terbaik  dengan  menentukan nilai pada kriteria selanjutnya akan dihitung dengan menggunakan metode TOPSIS
4. Laporan Penelitian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
Pada tahapan terakhir  ini  bertujuan untuk  menentukan  nilai  hasil perangkingan dalam pemilihan apartemen terbaik.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan suatu pengambilan keputusan yang digunakan untuk membantu mengambil  keputusan  yang  kompleks  dan  akurat,  termasuk  keputusan  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur, melalui suatu sistem informasi yang terintegrasi[9][10][11]. Ada banyak metode yang dapat diterapkan dalam  mengambil  sebuah  keputusan  seperti  metode  SAW,  TOPSIS,  MOOSRA,  PSI,  AHP,  OCRA,  WASPAS, MAUT, MOORA, MABAC dan lainnya[12][13][14][8].

## 2.3 Metode ROC
ROC ( Rank Order Centroid) merupakan suatu sistem penilaian prioritas kriteria untuk memberikan bobot pada setiap kriteria. Dengan menggunakan teknik ROC, kriteria-kriteria dievaluasi dan diberi peringkat sesuai dengan tingkat prioritasnya. Penerapan metode ini memberikan kontribusi signifikan dalam proses pembobotan kriteria, membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan tepat[15][16][17][18].
𝐶 1 >   𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 𝑚 (1)
Untuk menentukan Nilai Bobot (W) dengan rumus:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (2)

## 2.4 Metode TOPSIS
Metode Topsis adalah salah satu teknik dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan untuk memilih alternatif  terbaik  dari  sekumpulan  pilihan  berdasarkan  kedekatannya  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jauh  dari solusi ideal negatif[19][20]. Metode TOPSIS memiliki berbagai kriteria yaitu sebagai berikut[21][22][23]: 1. Mengidentifikasi alternatif dan kriteria yang akan dihitung dengan menggunakan metode TOPSIS.
2. Menentukan matriks keputusan dalam matriks ini, kinerja dari masing-masing alternatif akan dihitung dengan menentukan pada nilai alternatif.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
3. Menghitung normalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (4)
4. Menentukan solusi ideal positif dan negatif pada matriks
a. Nilai kriteria terendah
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − … 𝑦 𝑛 − ) (5)
b. Kriteria tertinggi
𝐴 + = (𝑦 1 + 𝑦 2 + … 𝑦 𝑛 + ) (6)

## Journal of Information System Research (JOSH)
5. Menghitung jarak alternatif
a. Apabila solusi ideal bernilai positif
𝐷 𝐼 + = √∑ (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 2 (7)
b. Apabila solusi ideal bernilai negatif
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 1 − ) 𝑛 𝑗=1 2 (8)
6. Menghitung nilai prefensi pada setiap alternatif
𝑣 1 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 + −𝐷 𝑖 − (9)

## 2.5 Apartemen
Apartemen merupakan pilihan tempat tinggal yang populer, terutama di daerah perkotaan atau pusat kota, di mana lahan untuk rumah dengan halaman terbatas. Masyarakat memilih tinggal di apartemen karena faktor kenyamanan, aksesibilitas, dan fasilitas bersama yang biasanya di sediakan oleh pengelola atau asosiasi apartemen[24][25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada penetapan alternatif ini sangat dibutuhkan dalam sistem pendukung keputusan  dalam pemilihan apartemen terbaik  yang  berguna  bagi  calon  penyewa  atau  pembeli,  sistem  ini  dapat  memberikan  panduan  yang  lebih terinformasi dan terstruktur dalam memilih apartemen terbaik sesuai dengan preferensi individu. Dalam pemilihan apartemen terdapat 9 alternaitf yang akan diseleksi pada penelitian ini pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Alternatif Apartemen Alternatif Keterangan A1 Apartemen Setiabudi Sky Garden A2 Apartemen 1 Park Avenue A3 Apartemen Essence Darmawangsa A4 Nirvana Residence A5 Denpasar Residence A6 Verde Residence A7 Pakubuwono Residence A8 Apartemen L’avenue A9 Apartemen Casa Grande

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam memilih apartemen terbaik dibutuhkan beberapa data kriteria dan nilai bobot bertujuan agar nilai keputusan yang dihasilkan tepat dalam pemilihan apartemen terbaik. Dibawah ini terdapat tabel 2 yaitu tabel kriteria  yang terdiri dari kriteria, keterangan serta jenis kriteria:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Harga Cost C2 Ukuran Benefit C3 Biaya Cost C4 Fasilitas Benefit C5 Lokasi Benefit
Berdasarkan tabel 2, terdapat 5 kriteria yang akan dijadikan sebagai rules dalam pemilihan apartemen yang akan dibahas pada peneliitan ini, berikut penjelasan dari amsing-masing kriteria yang akan digunakan: Harga : Jumlah uang atau harga pada apartemen Ukuran   : Luas ruang yang tersedia dalam unit apartemen
Biaya   : Jumlah uang yang harus dibayarkan untuk menyewa atau membeli sebuah unit apartemen seperti biaya sewa, listrik, keamanan, dll
Fasilitas  : Berbagai pelayanan, ruang yang disediakan oleh gedung apartemen kepada penghuninya Lokasi   : Tempat atau area dimana apartemen berada

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
Setelah ditetapkan kriteria yang digunakan, maka berikut perhitungan dalam penentuan tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria dengan menggunakan metode ROC. Dengan menggunakan W1 sebagai perhitungan untuk kriteria C1, W2 untuk kriteria C2, W3 untuk C3, W4 untuk C4 dan W5 untuk kriteria C5.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,456 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,256 𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,09 𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,04
Pada perhitungan diatas mendapatkan nilai bobot kriteria yaitu: 𝑊 1 = 0,456, 𝑊 2 = 0,256, 𝑊 3 = 0,156, 𝑊 4 = 0,09, 𝑊 5 = 0,04. Sehingga dapat dilihat pada tabel bobot kriteria dibawah ini:
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Harga 0,456 Cost C2 Ukuran 0,256 Benefit C3 Biaya 0,156 Cost C4 Fasilitas 0,09 Benefit C5 Lokasi 0,04 Benefit
Pada  tabel  3  telah  ditentukan  nilai  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  dengan  atribut  dan  tentunya  pada penerapan  metode  ROC  kriteria  pertama  pasti  menjadi  kriteria  dengan  tingkat  prioritas  tertinggi  dibandingkan kriteria lainnya begitu juga seterusnya. Berikut tabel 4, sampel data yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 4. Sampel Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 baik Sangat baik Sangat baik baik Sangat baik A2 Sangat baik Sangat baik Cukup baik baik Baik A3 Cukup baik baik Sangat baik baik Cukup baik A4 baik Cukup baik Baik baik baik A5 Cukup baik Sangat baik Cukup baik baik Sangat baik A6 Baik Baik Baik Cukup baik Baik A7 Cukup baik baik Baik baik Cukup baik A8 Sangat baik baik Baik baik baik A9 Cukup baik baik Cukup baik Sangat baik baik
Pada  tabel  4,  sampel  data  belum  dapat  diproses  dikarenakan  jenis  datanya  masih  linguistik,  sehingga diperlukan  proses  perbaikan  bobot  terhadap  lima  kriteria  tersebut.  Berikut tabel  5,  perbaikan  bobot  kriteria  C1 hingga C5.
Tabel 5. Perbaikan nilai bobot C1, C2, C3, C4 dan C5 Keterangan Nilai 3 Sangat Baik 2 Baik 1 Cukup Baik
Dari  hasil  tabel  5,  maka  dapat  dilakukan  penyesuaian  antara  sampel  data  pada  tabel  4  dengan  tabel perbaikan  bobot  sehingga  akan  membentuk  tabel  baru  yang  disebut  sebagai  tabel  rating  kecocokan,  dimana datanya telah dilakukan pencocokan dan dapat diproses dengan metode yang akan diterapkan.
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 3 3 2 3
A2 3 3 1 2 2
A3 1 2 3 2 1 A4 2 1 2 2 2 A5 1 3 1 2 3 A6 2 2 2 1 2 A7 1 2 2 2 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A8 3 2 2 2 2 A9 1 2 1 3 2

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Setelah  dilakukannya  data  rating  kecocokan,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan menerapkan metode TOPSIS sesuai langkah-langkah yang telah ditentukan dalam metode TOPSIS berikut: 1. Menentukan matriks keputusan normalisasi |𝑋1| = √2 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 5.8309 𝑋 11 = 2 5.8309 = 0.343
𝑋 12 = 3 5.8309 = 0.5145
𝑋 13 = 1 5.8309 = 0.1715
𝑋 14 = 2 5.8309 = 0.343
𝑋 15 = 1 5.8309 = 0.1715
𝑋 16 = 2 5.8309 = 0.343
𝑋 17 = 1 5.8309 = 0.1715
𝑋 18 = 3 5.8309 = 0.1715
𝑋 19 = 1 5.8309 = 0.1715
Lakukan  perhitungan  pencarian  matriks  normalisasi  hingga  X59  sesuia  dengan  perhitungan  matriks normalisasi diatas. Dibawah ini adalah hasil matriks dari perhitungan normalisasi yang telah dilakukan:
𝑅 =
[
0.343 0.4330 0.4932 0.3244 0.4743 0.5145 0.4330 0.1644 0.3244 0.3162 0.1715 0.343 0.1715 0.343 0.1715 0.1715 0.1715 0.2886 0.1443 0.4330 0.2868 0.2868 0.2868 0.2868 0.4932 0.3288 0.1644 0.3288 0.3288 0.1644 0.1644 0.3244 0.3244 0.3244 0.1644 0.1622 0.4866 0.4866 0.1581 0.3162 0.4743 0.3162 0.1581 0.3162 0.3162]
2. Setelah dilakukan normalisasi, selanjutnya melakukan perkalian antara hasil normalisasi (R) dengan nilai bobot setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  menerapkan  metode  ROC  pada  tabel  3  yaitu 𝑊 1 =  0,456, 𝑊 2 = 0,256, 𝑊 3 = 0,156, 𝑊 4 = 0,09 dan 𝑊 5 = 0,04: 𝑌 = [ 0.456 ∗ 0.343 0.256 ∗ 0.4330 0.156 ∗ 0.4932 0.09 ∗ 0.3244 0.04 ∗ 0.4743 0.456 ∗ 0.5145 0.256 ∗ 0.4330 0.156 ∗ 0.1644 0.09 ∗ 0.3244 0.04 ∗ 0.3162 0.456 ∗ 0.1715 0.456 ∗ 0.343 0.456 ∗ 0.1715 0.456 ∗ 0.343 0.456 ∗ 0.1715 0.456 ∗ 0.1715 0.456 ∗ 0.1715 0.256 ∗ 0.2886 0.256 ∗ 0.1443 0.256 ∗ 0.4330 0.256 ∗ 0.2868 0.256 ∗ 0.2868 0.256 ∗ 0.2868 0.256 ∗ 0.2868 0.156 ∗ 0.4932 0.156 ∗ 0.3288 0.156 ∗ 0.1644 0.156 ∗ 0.3288 0.156 ∗ 0.3288 0.156 ∗ 0.1644 0.156 ∗ 0.1644 0.09 ∗ 0.3244 0.09 ∗ 0.3244 0.09 ∗ 0.3244 0.09 ∗ 0.1644 0.09 ∗ 0.1622 0.09 ∗ 0.4866 0.09 ∗ 0.4866 0.04 ∗ 0.1581 0.04 ∗ 0.3162 0.04 ∗ 0.4743 0.04 ∗ 0.3162 0.04 ∗ 0.1581 0.04 ∗ 0.3162 0.04 ∗ 0.3162]
Berikut matriks hasil perkalian nilai normalisasi dengan bobot (R*W)
𝑌 = [ 0.1564 0.1108 0.0769 0.0292 0.0189 0.2346 0.1108 0.0256 0.0292 0.0126 0.0782 0.1564 0.0782 0.1564 0.0782 0.0782 0.0782 0.0739 0.0369 0.1108 0.0739 0.0739 0.0739 0.0739 0.0769 0.0512 0.0256 0.0512 0.0512 0.0256 0.0256 0.0292 0.0292 0.0292 0.0146 0.0292 0.0438 0.0438 0.0063 0.0126 0.0189 0.0126 0.0063 0.0126 0.0126]
3. Pada tahap selanjutnya dilakukannya penentuan nilai ideal positif yang memiliki nilai tertinggi dan nilai ideal negatif yang memiliki nilai terendah berdasarkan masing-masing kriteria sebagai tabel 7 berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
Tabel 7. Nilai positif ideal dan nilai negatif ideal
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.1564  0.1108  0.0769  0.0292  0.0189 A2 0.2346  0.1108  0.0256  0.0292  0.0126 A3 0.0782  0.0739  0.0769  0.0292  0.0063 A4 0.1564  0.0369  0.0512  0.0292  0.0126 A5 0.0782  0.1108  0.0256  0.0292  0.0189 A6 0.1564  0.0739  0.0512  0.0146  0.0126 A7 0.0782  0.0739  0.0512  0.0292  0.0063 A8 0.0782  0.0739  0.0256  0.0438  0.0126 A9 0.0782  0.0739  0.0256  0.0438  0.0126 𝑦 + 0.0782  0.1108  0.0256  0.0438  0.0189 𝑦 − 0.0782  0.0369  0.0256  0.0146  0.0063
Menghitung nilai 𝐷 +
𝐷 1 + = √(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.1108) 2 + (0.0769 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0189 − √0.0189) 2 = 0.0946
𝐷 2 + =
√(0.2346 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.1108) 2 + (0.0256 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + 0.0126 − √0.0189) 2 = 0.1572
𝐷 3 + = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0769 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0063 − √0.0189) 2 = 0.0649
𝐷 4 + = √(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.0369 − 0.1108) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0126 − √0.0189) 2 = 0.1117
𝐷 5 + =
√(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.1108) 2 + (0.0292 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0189 − √0.0189) 2 = 0.0146
𝐷 6 + = √(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0146 − 0.0438) 2 + (0.0126 − √0.0189) 2 = 0.1814
𝐷 7 + =
√(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0063 − √0.0189) 2 = 0.0489
𝐷 8 + = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0256 − 0.0256) 2 + (0.0438 − 0.0438) 2 + (0.0126 − √0.0189) 2 = 0.0374
𝐷 9 + = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0256 − 0.0256) 2 + (0.0438 − 0.0438) 2 + (0.0126 − √0.0189) 2 = 0.0374
Menghitung nilai 𝐷 − 𝐷 1 − = √(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.0369) 2 + (0.0769 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0146) 2 + (0.0189 − √0.0063) 2 = 0.1208
𝐷 2 − = √(0.2346 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.0369) 2 + (0.0256 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0146) 2 + (0.0126 − √0.0063) 2 = 0.1737

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434
𝐷 3 − = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.1108) 2 + (0.0769 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0146) 2 + (0.0063 − √0.0063) 2 = 0.0649
𝐷 4 − =
√(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.0369 − 0.0369) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0438) 2 + (0.0126 − √0.0063) 2 = 0.0838
𝐷 5 − = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.1108 − 0.0369) 2 + (0.0256 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0146) 2 + (0.0189 − √0.0063) 2 = 0.0764
𝐷 6 − = √(0.1564 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.0369) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0146 − 0.0146) 2 + (0.0126 − √0.0063) 2 = 0.0904
𝐷 7 − = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.0369) 2 + (0.0512 − 0.0256) 2 + (0.0292 − 0.0146) 2 + (0.0063 − √0.0063) 2 = 0.0473
𝐷 8 − = √(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.0369) 2 + (0.0438 − 0.0256) 2 + (0.0438 − 0.0146) 2 + (0.0126 − √0.0063) 2 = 0.0475
𝐷 9 − =
√(0.0782 − 0.0782) 2 + (0.0739 − 0.0369) 2 + (0.0438 − 0.0256) 2 + (0.0438 − 0.0146) 2 + (0.0126 − √0.0063) 2 = 0.1196
4. Pada tahapan terakhir yaitu menghitung nilai referensi untuk menghasilkan rangking terbaik
𝑣 1 = 0.1208 0.0946+0.1208 = 0.5606 𝑣 2 = 0.1737 0.1572+0.1737 = 0.5249 𝑣 3 = 0.0649 0.0649+0.0649 = 0.5000 𝑣 4 = 0.0838 0.1117+0.0838 = 0.4287
𝑣 5 = 0.0764 0.0146+0.0764 = 0.8396 𝑣 6 = 0.0904 0.1814+0.0904 = 0.3327 𝑣 7 = 0.0473 0.0489+0.0473 = 0.4918 𝑣 8 = 0.0475 0.0374+0.0475 = 0.5596 𝑣 9 = 0.1196 0.0374+0.1196 = 0.7617
Dari  perhitungan  pada  tahap  akhir  diatas  dengan  menggunakan  metode  ROC  dan  TOPSIS,  maka  hasil perangkingan sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Nilai Peringkat Alternatif Keterangan Nilai Peringkat A 1 Apartemen Setiabudi Sky Garden 0.5606 3 A 2 Apartemen 1 Park Avenue 0.5249 5 A 3 Apartemen Essence Darmawangsa 0.5000 6 A 4 Nirvana Residence 0.4287 8 A 5 Denpasar Residence 0.8396 1 A 6 Verde Residence 0.3327 9 A 7 Pakubuwono Residence 0.4918 7 A 8 Apartemen L’avenue 0.5596 4 A 9 Apartemen Casa Grande 0.7617 2
Pada tabel 9 terlihat bahwa hasil perangkingan terhadap 9 apartemen yang diseleksi memiliki nilai akhir (v) yang berbeda dan telah di rankingkan berdasarkan dari nilai v tertinggi hingga terendah. Sehingga yang terpilih dalam pemilihan apartemen terbaik di kota Jakarta Selatan adalah alternatif A 5, yaitu Denpasar Residence dengan nilai yang dihasilkan sebesar 0.8396 sebagai referensi terbaik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 142−150 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4434

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh penulis maka dapat disimpulkan bahwa metode ROC dan TOPSIS dapat menghasilkan nilai bobot dan nilai perangkingan dari suatu alternatif dan kriteria yaitu: Harga, Ukuran, Biaya, Fasilitas, dan Lokasi, sehingga yang terpilih dalam pemilihan apartemen terbaik di kota  Jakarta Selatan  adalah  alternatif  A 5, yaitu  Denpasar  Residence  dengan  nilai  yang  dihasilkan  sebesar  0.8396  sebagai referensi terbaik. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mampu membantu dalam memilih apartemen.

## REFERENCES
[1] C. Arum Sari, I. K. G. Darma Putra, and I. P. Arya Dharmaadi, “Penerapan Augmented Reality dalam Visualisasi Katalog Apartemen Berbasis Android,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, p. 65, 2018, doi: 10.24843/jim.2018.v06.i02.p01.
[2] S. W. Setio and M. F. Sesunan, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Apartment Di Bekasi,” J. Inform. , vol. 20, no. 1, pp. 101–106, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i1.1988.
[3] Arman, T. Aprianto, Sundara, S. Ilfa, and F. Muammar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik dengan Metode Weighted Product Pada MAN 1 Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[4] Rafiqi  Ahmad,  Desvika  Riyansyah,  and  Sartika  Hikka,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 73–82, 2021.
[5] D. O. Wibowo and A. T. Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis,” J. Inform. Dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, pp. 73–84, 2021.
[6] E.  Maria  and  E.  Junirianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode  TOPSIS,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5132.
[7] M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022.
[8] J. Afriany, K. Tampubolon, and R. Fadillah, “Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[9] T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, “SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[10]  G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.
[11]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[12]  R. Fadillah, A. N. Purnama, W. P. Mahardika, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siaran Edukasi di Televisi Menggunakan Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment),” JIKTEKS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 8–16, 2023.
[13]  G.  S.  Mahendra  and  E.  Hartono,  “Komparasi  analisis  konsistensi  metode  AHP-MAUT  dan  AHP-PM  pada  SPK penempatan siswa OJT,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 7, no. 2, 2021.
[14]  E.  B.  Barus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Best  Employee  Dengan  Menerapkan  Metode  MABAC,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 9, pp. 551–557, 2022.
[15]  M. M. Boangmanalu, M. Mesran, and B. Purba, “Implementasi Metode MAUT Dalam Seleksi Calon Marketing Retail dengan  menerapkan  pembobotan  ROC,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  81–91,  2022,  doi: 10.33998/mediasisfo.2022.16.2.1264.
[16]  J.  Dorisman  Rajagukguk  and  B.  Purba,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  Dan  MAUT  Dalam  Penentuan  Calon Penerima Bantuan  UKT Pada  Universitas Budi Darma,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 1193– 1206, 2022.
[17]  F.  Aditiya  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Peserta  Cerdas  Cermat  Tingkat  SMA Menerapkan Metode ROC dan WP,” J. Ris. Tek. Inform. dan Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2022.
[18]  R. Khalida, B. Bangun, M. Mesran, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, pp. 937– 944, 2021.
[19]  A. S. Rahmawati and R. P. Dewi, “View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk,” PENGARUH Pengguna. PASTA  LABU  KUNING  (Cucurbita  Moschata)  UNTUK  SUBSTITUSI  TEPUNG  TERIGU  DENGAN  PENAMBAHAN TEPUNG ANGKAK DALAM PEMBUATAN MIE KERING , vol. 3, pp. 274–282, 2020.
[20]  R. Renaldo, E. Y. Anggraeni, and E. R. HC, “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Di Stmik Pringsewu,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 9, no. 1, 2019, doi: 10.36448/jmsit.v9i1.1225.
[21]  D. W. T. Putra, S. N. Santi, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode topsis dalam sistem pendukung keputusan pemilihan objek wisata,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[22]  H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode  Topsis  Untuk  Menentukan Kelayakan Bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH),” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. Dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 246–256, 2020.
[23]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[24]  J. Td, P. No, and S. Utara, “Apartemen Cbd Polonia,” J. Sains Teknol. , vol. 12, no. 01, pp. 94–105, 2019.
[25]  A. Andiyan and A. Nurjaman, “Pendekatan urban green building pada bangunan apartemen,” RADIAL J. Perad. Sains, Rekayasa Dan Teknol. , vol. 9, no. 1, pp. 39–52, 2021.