## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305

## Implementasi Pemilihan Pimpinan Karyawan Operasioal Konveksi Pakaian Menggunakan Metode ROC (Rank Order Centroid) dan TOPSIS
Jeperson Hutahaean * , Neni Mulyani
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1 jepersonhutahean@gmail.com Email Penulis Korespondensi: jepersonhutahean@gmail.com
Abstrak− Pemilihan pimpinan karyawan yang merupakan proses penting bagi perusahaan dan merupakan hal paling ditunggu oleh karyawan lainnya untuk meningkatkan status sosial, gaji dan banyak lainnya, perlunya dilakukan pemilihan pimpinan karyawan untuk menjadi panutan dan contoh serta membantu pimpinan perusahaan dalam mengatur dan memantau karyawan lainnya  untuk  dapat  bekerja  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh  pimpinan  perusahaan,  dalam  pemilihan  pimpinan perusahaan  perlu  dilakukan  pemilihan  dengan  proses  komputerisasi  yaitu  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk  mendapatkan  hasil  yang tepat  dan  baik berdasarkan sistem dan bukan berdasarkan  kepentingan  pribadi,  pada  proses pengambilan keputusan digunakan metode Rank Order Centroid(ROC) dan Technique For Others Reference by Similarity to Ideal  Solution(TOPSIS)  sebagai  prosedur  tahapan  yang  membantu  mendapatkan  nilai  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi, digunakan metode ROC sebagai metode pencarian nilai bobot masing-masing kriteria dan akan dilanjutkan proses pecarian nilai tertinggi menggunakan metode Topsis sebagai alternatif yang terpilih. Hasil yang didapatkan sebesar 0,591835 sebagai nilai tertinggi dan kandidat yang terpilih dalam seleksi menggunakan metode ROC dan TOPSIS.
Kata Kunci: Pimpinan Karyawan; ROC; TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− The selection of employee leaders which is an important process for the company and is the most awaited thing by other employees to improve social status, salaries and many others, it is necessary to select employee leaders to become role models and examples and assist company leaders in managing and monitoring other employees for can work as expected by the leadership of the company, in the selection of company leaders it is necessary to choose a computerized process, namely making a decision support system to get the right and good results based on the system and not based on personal interests, in the decision-making  process  the  ROC  and Topsis  methods  are used  as  a  step  procedure  that  helps  get  a value  with  a  high level of accuracy, the ROC method is used  as a method of finding the weight value of each criterion and will continue the process  of  finding  the  highest  value  using  the  Topsis  method  as  a  ai  the  chosen  alternative.  The  results  obtained  were 0.591835 as the highest score and the selected candidates in the selection used the ROC and TOPSIS methods.
Keywords: Employee Leader; ROC; TOPSIS; Decission Support System

## 1. PENDAHULUAN
Pimpinan  karyawan  merupakan  seseorang  yang  menjadi  contoh  dan  panutan  terhadap  kegiatan  pekerjaan  dan menjadi  acuan  utama  dari  karyawan  lainnya,  menjadi  pemimpin  karyawan  memeliki  banyak  keunggulan  dari karyawan  lain, mulai  dari  gaji yang lebih unggul, mendapat  jabatan  yang lebih tinggi dan status sosial  di  mata masyarakat. Hal  tersebut  menjadi  motivasi  oleh karyawan lain untuk mendapatkan posisi  pekerjaan yang sama sebagai  pimpinan  karyawan,  pimpinan  karyawan  yang  berkopetensi  memiliki  nilai  penting  bagi  sebuah perusahaan agar setiap pekerjaan karyawan dapat lebih terorganisir dengan adanya seorang pimpinan. Pimpinan karyawan  memiliki  tanggung  jawab  yang  sangat  besar  dan  menjadi  jembatan  antara  pimpinan  dengan  masing- masing  karyawan  hingga  berurusan  dengan  perusahaan  kerjasama,    sehingga  perusahaan  perlu  menentukan seseorang yang tepat untuk menjadi pimpinan karyawan[1], [2].
Dalam menentukan maupun memilih pimpinan karyawan banyak hal yang menjadi kendala dan membuat karayawan  yang  ingin  mengajukan  diri  menjadi  pesimis  dikarenakan  banyakya  perusahaan  yang  melakukan pemilihan secara individual karena menyangkut urusan pribadi tanpa memperhitungkan kemampuan dan kualitas dari  orang  yang  ditentukan,  hanya  berdasarkan  karyawan  tersebut  memiliki  hubugan  dengan  petinggi perusahaan.  Fenomena  yang  terjadi  dikalangan  perusahaan  ini  menyebabkan  timbulnya  masalah  baru  seperti kecenderungan  karyawan  yang  tidak  produktif  dan  tidak  melakukan  pekerjaan  semaksimal  mungkin  yang menyebabkan  perusahaan  memiliki  karyawan  bekerja  tidak  dengan  target  dan  tujuan  hati  dan  penuh  cinta terhadap  perusahaannya.  Perlu  dilakukan  pengambilan  keputusan  menggunakan  sistem  agar  dalam  proses pemilihan  pimpinan  karyawan  lebih  terarah  dan  adil  sehingga megurangi  pemikiran  negatif  karyawan  dan  hal- hal permasalahan lainnya[3].
Sistem  yang  membentuk  aturan  dan  menghitung  setiap  kemungkinan-kemugkinan  yang  dapat menghitung nilai-nilai atau kriteria yang dimiliki oleh masing-masing karyawan yang akan ditanamkan ke dalam sebuah  sistem  komputer,  hasil  yang  dihitung  menggunakan  sistem  komputer  lebih  akurat  dan  hasil  yang berdasarkan input dan diproses komputer, proses pangambilan keputusan menggunakan sistem komputer disebut dengan  salah  satu  penerapan  ilmu  bidang  komputer  atau  disebut  dengan  sistem  pendukung  keputusan.  Pada penerapan sistem ini tentunya menggunakan metode sistem pendukung keputusan untuk mendapatkan hasil lebih selektif dalam penalaran logika terhadap sistem [4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  sebagai  metode  yang  menjelaskan tentang bobot masing-masing kriteria sebagai bahan pendukung dan bahan pertimbangan pengambilan keputusan yang  selanjutnya  dilakukan  pengambilan  nilai  dari  keseluruhan  data  calon  pimpinan  karyawan  menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dimana metode ini merupakan salah  satu  metode  yang  sederhana  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  tinggi  dan  sudah  banyak  digunakan  oleh peneliti lain.
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  untuk  mengetahui  setiap  nilai terhadap  masing-masing  nilai  kriteria  maupun  data  set  dan  lain-lainnya,  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid ) digunakan  sebagai  kombinasi  metode  pengambilan  ranking  seperti  metode  Aras  dalam  pemiliha  jasa  terbaik. Penelitian lainnya metode ROC ( Rank Order Centroid ) digunakan dalam kombinasi  pembetukan bobot  kriteria dengan metode entropy, terlihat pada hasil penelitiannya metode ROC, hasil yang lebih cepat dengan sensitivitas yang baik[5]–[7].
Penelitian  terdahulu  terhadap  metode  perangkingan  yang  digunakan  pada  metode  ini  adalah  metode Topsis  dimana  metode  ini  sudah  banyak  digunakan  oleh  peneliti  terdahulu  seperti  penggunaan  pemilihan perguruan  tinggi  swatsa,  penelitia  terdahulu  meggunakan  metode  Topsis  dalam  memberikan  reward  kepada pelanggan  denga  hasil  keputusan  dan  proses  pengambilan  keputusan  yang  cepat  dan  tepat  terhadap  data pelanggan yang sangat bervariasi, penelitian lainya metode topsis merupaka metode sederhana dengan memiliki akurasi  tinggi  dalam  proses  pencarian  penempatan  atm,  penggunaan  metode  topsis  dengan  bantuan  pencarian dan  pemberian  nilai  bobot  kriteria  menambah  akurasi  tinggi  terhadap  peroses  pencarian  keputusan  sehingga metode ini banyak dikombinasikan dengan metode pembobotan lainya[8]–[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  dengan  melakukan  beberapa  tahapan  metodologi  penelitian,  pada  penelitian  ini metodologi  yang  digunakan  merupakan  metodologi  penelitian  kuantitatif  dimana  hasil  dari  keseluruhan penelitian  merupakan  hasil  matematik  untuk  mengetahui  nilai  dan  point  terhadap  sampel  uji  sebagai  bahan perbandingan  dengan  sampel  uji  lainnya  dalam  peroses  pengambilan  keputusan,  adapun  tahapan  metodologi sebagai berikut[11]:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada tahapan diatas  dilakukan tahapan Pengumpulan data merupakan hal yang paling utama yang harus lakukan karena tanpa adanya sebuah data maka penelitian ini tidak akan berlangsung, pentingnya sebuah data yang nyata membuat  sebuah  penelitian  tersebut  memiliki  tingkat  kepentingan  lebih  real  dan  valid  sehingga  hasil  yang didapatkan  pada  penelitian  ini  lebih  berarti,  pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  tahapan observasi,  dokumentasi,  sutudi  pustaka,  selanjutnya  dilakukan  analisis  terhadap  data  dan  melakukan penyelesaian  permasalahan  menggunakan  metode  ROC  dan  metode  Topsis  dimana  pada  akhir  penelitian  ini dilakukan proses pemilihan berdasarkan nilai tertinggi yang menjadi kandidat terbaik[12].

## 2.1 Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC ( Rank Order Centroid ) digunakan sebagai metode paling sederhana dan mudah dalam proses implemetasi terhadap kasus yang ditemukan untuk membantu peneliti dalam menentukan nilai bobot sebuah prediksi maupun kategorical  terhadap  kriteria  atau  bahan  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan,  penentuan  bobot  dapat dilakukan denan menggunakan penalaran dibawah ini[13]–[15]:
𝑐 𝑟1 ≥ 𝑐 𝑟2 ≥ 𝑐 𝑟3 ≥ ⋯ ≥ 𝑐 𝑟𝑛 Start Pengumpulan Data Analisa Data Nilai Terbobot Pembobotan Dengan ROC Perangkingan dengan TOPSIS Hasil kandidat terpilih End

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305

## Maka

## 𝑊1  ≥ 𝑊2  ≥ 𝑊3  ≥ ⋯ ≥ 𝑊𝑛
Nilai  k  berdasarkan  jumlah.  Berikut  merupakan  rumusan  yang  dapat  digunakan  dalam  menggunakan metode ROC bobot:
𝑊𝑘 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 2.2 Metode TOPSIS
TOPSIS  merupakan  salah  satu  dari  metode  topsis  merupakan  salah  satu  metode  yang  ada  dalam decission support atau  sistem  pendukung  keputusan,  metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  banyak  digemari  oleh peneliti  lain  dalam  penyelesaian  masalah  dikarenakan  penelitian  ini  mempermudah  dalam  proses  penyelesaian masalahan, hasil akhir metode ini adalah menemukan nilai terbaik/tertinggi dari alternatif, berikut ini merupakan tahapan dalam penyelesaian permasalahan menggunakan metode TOPSIS [16]–[20]:
Tabel 1. Tabel Rumus TOPSIS No Keterangan Rumus 1 Matriks Nilai Kriteria Matrik tersebut merupakan nilai yang dimiliki masing-masing alternatif terhadap kriteria 2 Mencari Matrik Keputusan 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 3 Menentukan Normalisasi
Terbobot. 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − … 𝑦 𝑛 − )  untuk nilai tertinggi 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + … 𝑦 𝑛 + ) untuk nilai terendah
4 Menghitung jarak nilai terbobot
Jika solusi ideal nilai positif 𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2
Jika solusi ideal nilai negative 𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 1 − ) 2
5 Menghitung nilai preferensi
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 +
Pada  tabel  di  atas  merupakan  rumusan  dalam  proses  penggunaan  topis  dalam  proses  pencarian  ranking atau penentuan kandidat dalam proses terhadap pengambilan keputusan dan metode ini merupakan metode yang paling sering digunakan karena merupakan metode yang memiliki tahap pertahap yang sederhana[21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dalam  penelitian  ini  berupa  data  rangking  dari  nilai  tertinggi  hingga  nilai  paling  terendah,  dimana  nilai tertinggi  merupakan  nilai  paling  utama  sebagai  kandidat  terbaik  yang  menjadi  alternatif  pilihan  yang direkomendasikan  dalam  pengambilan  keputusan,  dalam  peroses  pengambilan  keputusan  terlihat  dari  tahapan penelitian berikut:
Tabel 2. Kriteria ID Kriteria Jenis C1 Memahami Pekerjaan Benefit C2 Kemampuan Managemen Benefit C3 Lama Bekerja Benefit C4 Loyalitas Benefit C5 Atitude Benefit
Setelah  diketahui  kriteria  sebagai  bahan  atau  prospek  pertimbangan  menentukan  karyawan  yang  berhak dipilih  menjadi  pimpinan  karyawan  selanjutnya  masing-masing  kriteria  akan  ditemukan  nilai  bobot  (nilai kuantitas)  dari  masing-masing  kriteria,  hal  tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  pentingnya  salah  satu  kriteria yang menjadi pondasi utama terhadap harapan kriteria yang di inginkan untuk dapat menjadi seorang pemimpin karyawan. Selanjutnya nilai bobot dapat diketahui sebagai dengan menggunakan metode ROC:
1. Tahapan awal metode ini menentukan kriteria yang dianggap paling penting dalam memenuhi syarat menjadi pimpinan  karyawan  dan  kriteria  tersebut  berada  pada  urutan  paling  awal,  dan  lakukan  pemilihan  kembali dengan  cara  yang  sama,  yaitu  memilih  kriteria  kedua  yang  menjadi  urutan  terpenting  kedua  selanjutnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
hingga  akhir  urutan  kriteria  yang  menjadi  tingkat  kepentingan  terendah  dalam  pertimbangan  kriteria pimpinan karyawan.
2. Lakukan tahapan perhitungan sesuai dengan jumlah kriteria dibawah ini:
𝑊1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,457 𝑊2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,257 𝑊3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,156 𝑊4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,090
𝑊5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Pada  keterangan  perhitungan  diatas,  kriteria  tertinggi    atau  W1  merupakan  kriteria  yang  paling  penting dan  setiap  nilai  0  pada  perhitungan  pencarian  bobot  merupakan  jumlah  urutan  kriteria  yang  sebelumnya  sudah ditentukan tingkat kepentingannya dan nilai k merupakan jumlah dari keseluruhan total kriteria . Sehingga hasil yang diperoleh merupakan hal berikut ini:
Tabel 3. Nilai Kriteria ID Kriteria Jenis Nilai C1 Memahami Pekerjaan Benefit 0,457 C2 Kemampuan Managemen Benefit 0,257 C3 Lama Bekerja Benefit 0,156 C4 Atitude Benefit 0,090 C5 Loyalitas Benefit 0,040
Nilai  pada  tabel  di  atas  atas  adalah  nilai  yang  akan  digunakan  untuk  penyelesaian  permasalahan selanjutnya  sebagai  bahan  pertimbangan  dari  masing-masing  alternatif  atau  kandidat  yang  tersedia.  Berkut  ini merupakan keterangan karakteristik kriteria dari masing-masing alternatif.
Tabel 4. Keterangan Alternatif dengan Kriteria Nama Kemampuan Managemen Memahami Pekerjaan Lama Bekerja Atitude Loyalitas Asri Sangat baik cukup 8 Sangat baik baik Budianto baik Buruk 8 Sangat baik Sangat baik Rma zai Sangat baik baik 4 baik Sangat baik Usliarni cukup Sangat baik 3 baik cukup Irtaka Buruk baik 4 cukup Sangat baik Dinda Baik cukup 4 Buruk baik Arina Buruk Buruk 5 cukup Sangat baik Pinta Sangat baik Sangat baik 6 Sangat baik cukup Irham Sangat baik cukup 7 baik Sangat baik Ahmad Sangat baik cukup 8 Sangat baik baik Tika baik Buruk 9 Sangat baik Sangat baik Julianti cukup Sangat baik 11 Sangat baik Buruk Arhakim Buruk Sangat baik 15 Sangat baik Sangat baik Lesti cukup baik 6 Sangat baik Sangat baik Arman cukup Buruk 2 Baik baik
Keterangan  di  atas  memiliki  masing-masing  pernyataan  dan  nilai  dalam  bentuk  value  sehingga  hasil dalam  bentuk  perhitungan  pengolahan  algoritma  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  benar,  adapun  nilai  yang dimiliki oleh seseorang terhadap masing-masing keterangan adalah sebagai berikut ini:
Tabel 4. Keterangan Kriteia Keterangan Kriteria Nilai Sangat Baik 10 Baik 7 Cukup 4 Buruk 1
Dari data diatas nilai kriteria yang dimiliki oleh masing-masing alternatif adalah sebagai berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
Tabel 4. Keterangan Alternatif dengan Kriteria Nama Kemampuan Managemen Memahami Pekerjaan Lama Bekerja Atitude Loyalitas Asri 10 7 8 10 7 Budianto 7 4 8 10 10 Rma zai 10 7 4 7 10 Usliarni 4 10 3 7 7 Irtaka 1 7 4 7 10 Dinda 7 4 4 4 7 Arina 4 4 5 7 10 Pinta 10 10 6 10 7 Irham 10 7 7 7 10 Ahmad 10 7 8 10 7 Tika 7 7 9 10 10 Julianti 7 10 11 10 4 Arhakim 4 10 15 10 10 Lesti 7 7 6 10 10 Arman 7 4 2 7 7
Masing-masing  nilai  yang  dimiliki  alternatif  sudah  terihat,  maka  proses  selanjutnya  merupakan  pencarian nilai rangking menggunakan metode Topsis, tahapan dalam metode topsis adalah sebagai berikut ini:
10 7 8 10 7
7 4 8 10  10
10 7 4 7 10 4 10 3 7 7 1 7 4 7 10 7 4 4 4 7 4 4 5 7 10
10  10 6 10 7 10 7 7 7 10 10 7 8 10 7
7 7 9 10  10 7 10  11  10 4 4 10  15  10  10 7 7 6 10  10
7 4 2 7 7
Adapun langkah dalam pencarian rangking menggunakan metode Topsis sebagai berikut ini:
1. Normalisai matrik
Lakukan untuk masing-masing kriteria, berikut ini dilakukan pada kriteria 1 (C1)
= √10 + 7 + 10 + 4 + 1 + 7 + 4 + 10 + 10 + 10 + 7 + 7 + 4 + 7 + 7 = 10,24695 𝑅 11 = 10/ 10,24695= 0,9759 𝑅 11 = 7/ 10,24695= 0,68313 𝑅 11 = 10/ 10,24695= 0,9759 𝑅 11 = 4/ 10,24695= 0,39036 𝑅 11 = 1/ 10,24695= 0,09759 Lakukan hingga kolom 5 atau kriteria 5 hingga akhir baris sehingga hasil diperoleh sebagai berikut ini:
Tabel 5. Nilai Normalisasi kriteria 0,9759 0,68313 0,8 0,890871 0,62361 0,68313 0,39036 0,8 0,890871  0,890871 0,9759 0,68313 0,4 0,62361 0,890871 0,39036 0,9759 0,3 0,62361 0,62361 0,09759 0,68313 0,4 0,62361 0,890871 0,68313 0,39036 0,4 0,356348 0,62361 0,39036 0,39036 0,5 0,62361 0,890871 0,9759 0,9759 0,6 0,890871 0,62361 0,9759 0,68313 0,7 0,62361 0,890871

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
0,9759 0,68313 0,8 0,890871 0,62361 0,68313 0,68313 0,9 0,890871  0,890871 0,68313 0,9759 1,1 0,890871  0,356348 0,39036 0,9759 1,5 0,890871  0,890871 0,68313 0,68313 0,6 0,890871  0,890871 0,68313 0,39036 0,2 0,62361 0,62361
2. Nilai Normalisasi Terbobot
Pada  tahapan  ini  hasil  nilai  normalisasi  dikalikan  dengan  nilai  bobot  yang  sebelumnya  telah  ditentukan dengan menggunakan metode pembobotan ROC sehingga hasil sebagai berikut ini:
Tabel 6. Nilai Normalisasi Yang Sudah Terbobot 0,445986  0,175564 0,1248 0,080178  0,024944 0,31219 0,100323 0,1248 0,080178  0,035635 0,445986  0,175564 0,0624 0,056125  0,035635 0,178395  0,250806 0,0468 0,056125  0,024944 0,044599  0,175564 0,0624 0,056125  0,035635 0,31219 0,100323 0,0624 0,032071  0,024944 0,178395  0,100323 0,078 0,056125  0,035635 0,445986  0,250806 0,0936 0,080178  0,024944 0,445986  0,175564 0,1092 0,056125  0,035635 0,445986  0,175564 0,1248 0,080178  0,024944 0,31219 0,175564 0,1404 0,080178  0,035635 0,31219 0,250806 0,1716 0,080178  0,014254 0,178395  0,250806 0,234 0,080178  0,035635 0,31219 0,175564 0,0936 0,080178  0,035635 0,31219 0,100323 0,0312 0,056125  0,024944
3. Mencari Nilai Ideal Positif Dan Negatif
Pada tahapan ini data harus diketahui sebelumnya yang mana kriteria cost atau benefit, setelah itu dilakukan pencarian nilai terhadap nilai tertinggi dan nilai negatif dari masing-masing kriteria, hasil yang didapatkan
Tabel 7. Nilai Solusi Ideal ID    Ideal Positif Ideal Nrgatif C1 0,445986 0,044599 C2 0,250806 0,100323 C3 0,234 0,0312 C4 0,080178 0,032071 C5 0,035635 0,014254
4. Menghitung nilai jarak alternatif solusi ideal
Pada tahapan ini nilai solusi ideal dikurangi dengan nilai normalisasi terbobot sehingga hasil sebagai berikut ini:
Untuk ideal positif
Untuk nilai  ideal  perhitungan digunakan adalah keseluruhan nilai  yang sudah dikalikan dengan bobot, nilai tersebut dikurangkan dengan nilai solusi ideal dengan langkah berikut ini:
𝐷1 + = √ (0,445986 − 0,445986) 2 + (0,250806 − 0,175564) 2 + (0,234 − 0,1248) 2 + (0,080178 − 0,080178) 2 + (0,035635 − 0,024944) 2
Untuk ideal negative
𝐷1 + = √ (0,445986 − 0,044599) 2 + (0,175564 − 0,100323) 2 + (0,1248 − 0,0312) 2 + (0,080178 − 0,032071) 2 + (0,024944 − 0,014254) 2
Lakukan terhadap nilai keseluruhan alternatif.
Tabel 7. Nilai Jarak solusi Ideal ID Positif Negatif D1 1,338285 1,704961 D2 1,335934 1,609003 D3 1,2337 1,568877 D4 1,083626 1,296022

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
ID Positif Negatif D5 1,167299 1,26367 D6 0,724743 1,05087 D7 1,058335 1,241701 D8 1,394082 1,751097 D9 1,308287 1,665129 D10 1,338285 1,704961 D11 1,440607 1,734415 D12 1,446387 1,780802 D13 1,876236 2,132968 D14 1,328815 1,605277 D15 0,847291 1,114258

## 5. Menentukan Nilai Preferensi
Tahapan  berikut  merupakan  langkah  akhir  dalam  menentukan  peringkat  terhadap  alternatif  yang  tersedia. Pada tahapan ini nilai solusi ideal negatif  dibagi dengan jumlah nilai penjumlahan nilai solusi negatif dengan nilai solusi ideal positif, sehingga hasil didapatkan sebagai berikut ini:
Tabel 8. Nilai Preferensi dan Rangking NO Preferensi Rangking D1 0,560244 3 D2 0,546362 8 D3 0,559798 5 D4 0,544628 11 D5 0,519821 14 D6 0,591835 1 D7 0,539862 12 D8 0,556756 6 D9 0,560005 4 D10 0,560244 3 D11 0,546269 10 D12 0,551812 7 D13 0,532018 13 D14 0,547112 9 D15 0,56805 2
Pada tabel diatas terlihat kanditat D6 atau alternatif ke 6 yaitu karyawan atas nama dinda yang memiliki nilai tertinggi sebesar 0,591835.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memperlihatkan  metode  ROC  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  dari  masing-masing  nilai signifikan dan  berdekatan dalam proses perolehan nilai menggunakan metode TOPSIS dengan adanya bantuan pencarian bobot membuat nilai dan urutan tingkat penting terhadap suatu kriteria lebih terlihat dengan jelas dan akurat, terlihat dari penetilian terdahulu yang menerangkan akurasi dalam perangkingan akan semakin jelas jika dilakukan terlebih dahulu pembobotan, proses perhitungan metode TOPSIS yang sederhana dan sangat kompleks membuat  penelitian terhadap pemilihan pimpinan karyawan menjadi  sangat  mudah dan logika yang diterapkan ditemukan yaitu karyawan atas nama dinda yang memiliki nilai tertinggi sebesar 0,591835 yang dipilih menjadi pimpinan karyawan sebagai kandidat pemilik nilai tertinggi.

## REFERENCES
[1] Pradnyani, Rahmawati, and Dkk, “Pengaruh Reward Dan Punishment Terhadap Motivasi,” J. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 21–30, 2020.
[2] I. R. Akbar, D. Prasetiyani, and N. Nariah, “Pengaruh Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan Pada Pt. Unggul Abadi Di Jakarta,” J. Ekon. Ef. , vol. 3, no. 1, pp. 84–90, 2020.
[3] B. Phadermrod, R. M. Crowder, and G. B. Wills, “Importance-Performance Analysis based SWOT analysis,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 44, pp. 194–203, 2019.
[4] T. Hasanah, B. Aviani, and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” vol. 2, no. September, pp. 102–109, 2020.
[5] L.  Handayani,  M.  Syahrizal,  and  K.  Tampubolon,  “Pemilihan  Kepling  Teladan  Menerapkan  Metode  Rank  Order

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3305
Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.
[6] M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[7] A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 376, 2019.
[8] D. F. de Lima Silva and A. T. de Almeida Filho, “Sorting with TOPSIS through boundary and characteristic profiles,” Comput. Ind. Eng. , vol. 141, no. June 2019, p. 106328, 2020.
[9] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  MultiAttributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[10]  G. S. Mahendra, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan Atm,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, 2020.
[11]  E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D . Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[12]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[13]  G. Zhang, Z. Wang, and H. Mei, “Sensitivity clustering and ROC curve based alarm threshold optimization,” Process Saf. Environ. Prot. , vol. 141, pp. 83–94, 2020.
[14]  A. Sucipto, “Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Menggunakan,” J. DISPROTEK , vol. 6, no. 1, pp. 75–87, 2015.
[15]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[16]  A.  A.  Chamid  and  A.  C.  Murti,  “Kombinasi  Metode  Ahp  Dan  Topsis  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan,” Pros. SNATIF Ke-4 , pp. 115–119, 2017.
[17]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dan  Saw  Dalam  Memberikan  Reward  Pelanggan,” Klik  -  Kumpul.  J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, 2017.
[18]  Mesran, E. P. Sumantri, Supriyanto, S. H. Sahir, and N. K. Daulay, “Implementation of Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  in  Recommendations  for  New  Position  in  Companies,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[19]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[20]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[21]  I. Mutmainah and Y. Yunita, “Penerapan Metode Topsis Dalam Pemilihan Jasa Ekspedisi,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 86–92, 2021.