## 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.v7i2.6066

## Penerapan Metode EDAS Dalam Pemilihan Wirausaha Muda Terbaik dengan Pembobotan ROC
Salmon 1,* , Bartolomius Harpad 1 , Reza Andrea 2
1 STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* salmon@wicida.ac.id, 2 harpad@wicia.ac.id, 3 reza@politanisamarinda.ac.id Email Penulis Korespondensi: salmon@wicida.ac.id
Abstrak− Wirausaha merupakan seseorang atau pelaku yang telah membuat suatu bisnis baru dengan menanggung sebagian besar  risiko  yang  akan  terjadi  dan  menikmati  sebagian  besar  dari  imbalan.  Wirausaha  bertujuan  untuk  menciptakan  atau membuat lapangan suatu pekerjaan sehingga dapat membantu pekerjaan seorang lainnya dan untuk melatih suatu pekerjaan hingga  menciptakan  kesejarateraan  orang  lain.  Wirausaha  muda  merupakan  seseorang  yang  mempunyai  terampil  dalam memanfaatkan sebuah peluang untuk mengembangkan usaha yang dimilikinya dalam meningkatkan kehidupan yang kearah baik. Wirausaha muda seharusnya memiliki kriteria dalam menjalanin sebuah wirausaha seperti: optimis, inovatif, kreatif dan kepemimpinan. Maka perhitungan dari penelitian diatas menggunakan Metode Evaluation Based On Distance From Average Solution atau EDAS pembobotan Rank Order Centroid (ROC) terdapat 10 alternatif dan 4 kriteria maka dari itu dapat dihasilkan sebuah nilai keputusan yang lebih tinggi peringkatnya diperoleh oleh Saiful (A1) peringkat pertama dengan nilai 1.
Kata Kunci: Wirausaha Muda; ROC; EDAS; SPK
Abstract− An entrepreneur is a person or actor who has created a new business by taking on most of the risks that will occur and enjoying most of the rewards. Entrepreneurship aims to create or create a job field so that it can help another person's work and to train a job so as to create other people's welfare. A young entrepreneur is someone who is skilled in taking advantage of an opportunity to develop his business in order to improve life in a good direction. Young entrepreneurs should have criteria in running an entrepreneur such as: optimistic, innovative, creative and leadership. So the calculations from the research above use the Evaluation Based On Distance From Average Solution or EDAS method of weighting Rank Order Centroid (ROC) there are 10 alternatives and 4 criteria so that a higher decision value can be produced by Saiful (A1) first rank with value 1.
Keywords: Young Entrepreneur; ROC; EDAS; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Wirausaha merupakan seseorang atau pelaku yang telah membuat suatu bisnis baru dengan menanggung sebagian besar risiko yang akan terjadi dan menikmati sebagian besar  dari imbalan[1]. Berdasarkan dari pasal 1 angka 3 No. 8 tahun 1999 UUPK (undang – undang perlindungan konsumen) menjelaskan pelaku usaha merupakan pada setiap  seseorang  ataupun  orang,  dalam  bentuk  badan  hukum  maupun  tidak  badan  hukum  yang  telah  didirikan berkedudukan atau melakukan suatu kegiatan didalam wilayah hukum Negara Republik Indonesia, sendiri ataupun bersama  dalam  melalui  perjanjian  pada  mengadakan  kegiatan  usaha  dalam  beraneka  macam  bidang  ekonomi. Wirausaha  bertujuan  untuk  menciptakan  atau  membuat  lapangan  suatu  pekerjaan  sehingga  dapat  membantu pekerjaan seorang lainnya dan untuk melatih suatu pekerjaan hingga menciptakan kesejarateraan orang lain.  Anak pemuda dijaman sekarang banyak yang berkeinginan dalam membuka suatu usaha yang biasanya disebut dengan wirausaha muda[2].
Wirausaha  muda  merupakan seseorang yang mempunyai terampil dalam memanfaatkan sebuah peluang untuk  mengembangkan  usaha  yang  dimilikinya  dalam  meningkatkan  kehidupan  yang  kearah  baik[3].  Didalam wirausaha  muda  banyaknya  seorang  pemuda  kurang  optimis  dalam  menjalanin  wirausaha  tersebut  sehingga mengakibatkan  wirausaha  tersebut  bangkrut  dan  tutup.  Wirausaha  muda  seharusnya  memiliki  kriteria  dalam menjalanin sebuah wirausaha seperti: optimis, inovatif, kreatif dan kepemimpinan. Jika adanya seorang pemuda yang memiliki jiwa kriteria tersebut dapat dipastikan wirausahanya tetap berjalan tidak akan mengalami kegagalan bahkan bangkrut. Dalam penelitian pemilihan wirausaha muda terbaik sering juga terjadi atas pendekatan seorang wirausaha  dengan  seorang  pemilih,  sehingga  akan  terjadinya  kecurangan  didalam  pemilihan  tersebut.  Untuk memproleh  hasil yang  real  dan  menghindari kecurangan  tersebut  harus  menggunakan  Decision  support  system atau sistem pendukung keputusan[4].
Decision  support  system  atau  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mempermudah menyelesaikan  sebuah masalah  dalam  pemilihan  wirausaha  muda  terbaik  pada  penelitian  ini.  Decision  support  system  atau  sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang bisa membantu pengolaan data untuk menyelesaikan sebuah permasalahan yang ada dan mendapatkan hasil nilai keputusan yang benar[5]. Pada penelitian pemilihan wirausaha muda terbaik ini penulis memakai Metode EDAS (Evaluation Based On Distance From Average Solution) dan Metode Rank Oder Centroid (ROC) dapat membantu suatu sistem dalam pengambilan pendukung keputusan pada pemilihan wirausaha muda terbaik yang akan menghasilkan nilai perangkingan yang detail dan nyata yang sesuai dari data yang sudah tersedia[6]. Sistem pendukung keputusan atau Decision support system mempunyai beberapa metode yang ada didalamnya seperti MOORA, WP, SAW, WASPAS, TOPSIS, EDAS, ROC, ENTROPY, OCRA, PSI, MAUT, MABAC, AHP dan yang lainnya.

## 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.v7i2.6066
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis sebelumnya yang berhubungan dengan Metode EDAS  /  Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution  dan  Metode  Rank  Oder  Centroid  (ROC)  yang mengakibatkan  penelitian  yang  akan  dibuat  oleh  penulis  menjadikan  sebagai  titik  acuan  dan  dalam  mengatasi permasalahan  yang  ada  didalam  penelitian  ini.  Penelitian yang  dilakukan  Ria  Safitri dan  Iman  Firdaus  ditahun 2020, menjelaskan mengenai Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS (Studi Kasus: Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer dan lembaga khusus Widya Informatika Selat Panjang).  Terdapat 5 kriteria seperti: Design, Office, perakitan, umur, dan Riwayat Pekerjaan. Dari penelitian tersebut dapat menghasilkan nilai alternative yang tertinggi pada  A1 dengan nilai 0,993699162[7]. Penelitian ini dibuat oleh Agus Iskandar ditahun 2022 tentang kelayakan penerimaan bantuan dana KIP kuliah menggunakan metode ROC-ROC. Penelitian ini mempunyai 4 kriteria  ialah:  prestasi  akademik,  penghasilan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  kelengkapan  surat  sehingga mendapatkan perangkingan pertama (1) dengan scor 0.207622 atas nama Isty[8]. Penelitian yang sudah di teliti oleh Putri Mandarani, Haula Luthfia Ramadhan, Eva Yulianti dan Anna Syahran tahun 2022 mengenai Penulis Terbaik  Menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Evaluation  based  on  Distance  from  Average Solution (EDAS), 5 kriteria yang ada didalam penelitian tersebut seperti: Kesesuaian teman, EBI, pemilihan diksi, Isi karya dan Kreatifitas dalam bercerita maka hasil tertinggi  yang didapat pada alternative  A001 dengan nilai 0.185563121[9]. Penelitian yang diteliti oleh Jumpa Dorisman Rajagukguk, Mesran dan Bister Purba tahun 2022 tentang metode ROC dan MAUT dalam menentukan penerimaan calon bantuan UKT, 4 ketentuan atau kriteria yang ada pada penelitian yang sudah dilakukan yaitu:  IPK, prestasi, penghasilan orang tua, semester sehingga menemukan hasil maksimal yang benar sesuai data yang diraih oleh Nur Sekartika (A2) dengan nilai 0,707[10]. Penelitian mengenai metode ROC tanaman obat herbal untuk berbagai penyakit. Pada penelitian ini memiliki 5 kriteria antara lain tekanan darah, berat badan, jenis tanaman, khasiat tanaman, kandungan zat, yang diteliti oleh Nella Astiani, Desi Andreswari, Yudi Setiawan di tahun 2016 maka didapatkan hasil yang mutlak dari penelitian ini dengan nama Nusa Indah Putih berada di peringkat tertinggi dengan memiliki nilai 78,5[11].
Dari  penelitian  –  penelitian  yang  sudah  diteliti  penulis  sebelumnya  dijadikan  acuan  oleh  penulis  untuk referensi dalam menganalisa dan menyelesaikan masalah yang terjadi pada penelitian ini.  sehingga penulis tertarik berkeinginan untuk meneliti penelitian mengenai penerapan metode edas dalam pemilihan wirausaha muda terbaik dalam  pembobotan  roc  supaya  memperoleh  hasil  dari  nilai  bobot  kriteria  yang  layak  dan  memperoleh  nilai rangking atau nilai tertinggi yang baik tanpa adanya kecurangan[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Wirausaha Muda
wirausaha muda ialah seorang pemuda yang berkeinginan membuka sebuah bisnis yang mempunyai keterampilan dalam mengola wirausaha yang akan dilakukannya. Pada penelitian pemilihan wirausaha muda sangat bertujuan untuk menentukan wirausaha muda atau seorang pemuda yang terbaik[13].

## 2.2 Metode Rank Oder Centroid (ROC)
Metode Rank Oder Centroid (ROC) merupakan salah satu  metode yang dapat dipakai untuk menghasilkan nilai bobot  yang  dibutuhkan  didalam  proses  menentukan  nilai  pembobotan  pada  kriteria  diperlukan  dalam  proses pembobotan  suatu  kriteria  dalam  Decision  support  system atau  sistem  pendukung  keputusan[14]–[18].  Metode pembobotan ROC ini sangat sederhana dan mudah untuk dimengerti. Metode pembobotan ROC ini mempunyai kepentingan konsep dasar dalam memberikan nilai bobotnya, yang dimana pada kriteria kesatu atau pertama lebih penting dari pada kedua dan seterusnya. Menurut kepentingan nilai kriteria tersebut gambaran seperti dibawah ini:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Untuk menetukan Nilai bobot (W), digunakan rumus berikut :
w m = 1 m ∑ ( 1 i ) m 1=1 (2)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Dalam penilitian ini ada beberapa tahahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam mengatasi permasalahh diatas antara lain yaitu:
1. Menganalisa Masalah
Di tahapan menganalisa masalah dapat dipergunakan untuk teknik yang tujuannya dapat membantu mengatasi permasalah  yang  berada  diatas  dan  sebelum  dilakukannya  perancangan  penelitian  terlebih  dahulu  meneliti suatu data.
2. Studi Literatur
Di tahapan studi literatur ini lebih penting yang tujuannya membantu penulis dalam menganalisa penelitian ini dan dijadikan titi acuan oleh penulis.
3. Analisa Dan Penerapan

## 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.v7i2.6066
Pada  tahapan  ini  dilakukan  terlebih  dahulu  menganalisa  masalah  yang  terjadi  dipemilihan  wirausaha  muda terbaik,  selanjutnya  menentukan  suatu  nilai  bobot  kriteria  dan  terakhir  dianalisakan  dengan  menggunakan metode EDAS.
4. Pembuatan Laporan Penelitian
Tahapan pembuatan laporan penelitian dengan menentukan suatu hasil dari penelitian yang sudah di teliti. Dari penjelasan tahapan diatas sehingga dapat digambarkan seperti dibawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.4 Metode EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)
Pada  metode  EDAS  dikembangkan  oleh  Mehdi  Keshavarz-Ghorabaee  di  tahun  2015,  Metode  EDAS  ini  yang bertujuan dapat menganalisa permasalahan dengan memakai perhitungan jarak ideal negatif dan jarak ideal positif dari rata-rata supaya menciptakan suatu nilai perangkingan atau nilai akhir yang real dan nyata[19]–[22]. Berikut ini langkah-langkah perhitungan EDAS dalam menentukan nilai akhir sebagai berikut:
1. Langkah pertama membuat matriks keputusan
X = [X ij ] nxm = [ X 11 X 12 X 21 X 22 ⋯ X 1m ⋯ X 2m ⋮ ⋮ X n1 X n2 ⋱ ⋮ … X nm ] (3)

## 2. Menentukan rata-rata alternatif
AV j = ∑ Xij m i=1 m (4)
3. Menghitung rata-rata jarak positif dan negatif.
Jika jenis kriteria benefit rumus yang digunakan sebagai berikut:
PDA ij = max(0(Xij−AVj))
AVj (5)
NDA ij = max(0(AVj−Xij)) AVj (6)
Jika jenis kriteria cost rumus yang digunakan sebagai berikut:
PDA ij = max(0 (AVj−Xij)) AVj (7)
NDA ij = max(0 (Xij−AVj)) AVj (8)
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif.
SP i = ∑ W j ∗ PDA j m j=1 (9)
SN i = ∑ W j ∗ NDA j m j=1
(10)
Mulai
Menganalisa Masalah Studi Literatur
Pembobotan Metode ROC (Rank Order Centroid) 1.Menetapkan kebutuhan nilai Kriteria. 2.Menetapkan nilai bobot
3. menetapkan jumlah data
4. menetapkan prioritas
Metode EDAS
1. Langkah pertama membuat matriks keputusan
2. Menentukan rata-rata alternatif
3. Menghitung rata-rata jarak positif dan negatif.
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif.
5. Normalisasi jarak positif dan negatif  alternatif.
6. Menentukan skor alternatif
Selesai
Pembuatan Laporan Penelitian

## 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.v7i2.6066
5. Normalisasi jarak positif dan negatif  alternatif.
NSP i = SPi maxi(SPi) (11) NSN i = 1 − SNi Maxi(SNi) ; i =1 (12)

## 6. Menentukan skor alternatif
AS i = 1 2 (NSP i + NSN i ) ; i = 1 (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Kriteria
Pada pemnilihan wirausaha muda terbaik dalam sistem pendukung keputusan atau Decision support system sangat memperlukan adanya sebuah data yang akan dapat mendukung penelitian ini, supaya dapat menjaga tidak adanya kecurangan pada penelitian yang telah dibuat dan mendapatkan nilai perangkingan yang nyata tanpa kecurangan. Berikut ini ada 5 data kriteria seperti yang ada di tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Optimis Benefit C2 Inovatif Benefit C3 Kreatif Benefit C4 Kepemimpinan   Benefit

## 3.2 Penetapan Alternatif
Didalam penelitian sistem pendukung keputusan tidak hanya diperlukan data dari kriteria namun juga harus adanya data dari alternatif, supaya memudahkan dalam pemilihan dosen berprestasi.  Berikut ini terdapat data alternatif yang berada pada tabel 2:
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Saiful A2 Dwi A3 Jojo Prasetyo A4 Tejo A5 Putri A6 Bambang A7 Eca Syaputri A8 Syaputri A9 Putra Hidayat A10 Ilham Syaputra

## 3.3 Penetapan Metode Rank Oder Centroid (ROC)
Pada tabel kriteria diatas tidak mempunyai nilai bobot, supaya menghasilkan nilai bobotnya bisa memakai metode Penetapan Metode ROC (Rank Oder Centroid), sebuah perhitungan bisa digunakan untuk memperoleh nilai bobot yang sesuai dengan diinginkan pada persamaan seperti berikut:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,52
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,27
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0,15
W 4 = 0+0+0+ 1 4 4 = 0,06
Hasil  perhitungan  diatas  telah  didapatkan  nilai  bobot  dari  kriteria,  ialah: W 1 =0,52, W 2 =0,27, W 3 =0,15, W 4 =0,06.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Optimis 0,52  Benefit

## 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.v7i2.6066
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C2 Inovatif 0,27  Benefit C3 Kreatif 0,15  Benefit C4 Kepemimpinan 0,06  Benefit Tabel 4. Alternatif Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Saiful Sangat Baik  Sangat Baik  Sangat Baik Baik Dwi Baik Baik Cukup Baik  Cukup Baik Jojo Prasetyo Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Tejo Baik Cukup Baik Baik Baik Putri Baik Baik Sangat Baik  Sangat Baik Bambang Baik Sangat Baik Baik Baik Eca Syaputri Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik Syaputri Baik Cukup Baik  Cukup Baik Baik Putra Hidayat Cukup Baik  Cukup Baik Baik Baik Ilham Syaputra Baik Sangat Baik  Cukup Baik  Cukup Baik
Dalam  tabel  4  diatas  masih  memiliki  data  yang  masih  berjenis  huruf  atau  linguistic  sehingga  dalam menentukan ranting kecocokan agar adanya perubahan dalam bentuk angka sesuai aturan yang akan dipakai dalam pembobotan terdahulu.
Tabel 5. Data Optimis Nilai  Keterangan 3 Sangat Baik 2 Baik 1 Cukup Baik Tabel 6. Data Inovatif Nilai  Keterangan 3 Sangat Baik 2 Baik 1 Cukup Baik Tabel 7. Data Kreatif Nilai  Keterangan 3 Sangat Baik 2 Baik 1 Cukup Baik Tabel 8. Data Kepemimpinan Nilai  Keterangan 3 Sangat Baik 2 Baik 1 Cukup Baik Tabel 9. Data Ranting Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4 Saiful 3 3 3 2 Dwi 2 2 1 1 Jojo Prasetyo 3 2 3 2 Tejo 2 1 2 2 Putri 2 2 3 3 Bambang 2 3 2 2 Eca Syaputri 3 2 1 2 Syaputri 2 1 1 2
Putra Hidayat
1 1 2
2 Ilham Syaputra 2 3 1 1
3.4 Penerapan metode EDAS (Evaluation Based On Distance From Average Solution)
Berikut ini langkah-langkah perhitungan EDAS dalam menentukan nilai akhir sebagai berikut:

## 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.v7i2.6066
1. Langkah pertama membuat matriks keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 =
[
3 3 3 2 2 2 1 1
3 2 2 2 3 2 1 2 2 1 2 3 2 1 1 3
3 2 3 2 1 1 2 1 2 2 3 2 2 2 2 1]
2. Menentukan rata-rata alternatif
𝐴𝑉 1 = (3+2+3+2+2+2+3+2+1+2) 10 = 22 10 = 2.2 𝐴𝑉 2 = (3+2+2+1+2+3+2+1+1+3) 10 = 20 10 = 2
𝐴𝑉 3 = (3+1+3+2+3+2+1+1+2+1) 10 = 19 10 = 1.9 𝐴𝑉 4 = (2+1+2+2+3+2+2+2+2+1) 10 = 19 10 = 1.9
Tabel 10. Hasil Nilai Rata-rata Alternatif  C1  C2  C3  C4 A1 3 3 3 2 A2 2 2 1 1 A3 3 2 3 2 A4 2 1 2 2 A5 2 2 3 3 A6 2 3 2 2 A7 3 2 1 2 A8 2 1 1 2 A9 1 1 2 2 A10 2 3 1 1 AV 2.2 2 1.9  1.9
3. Menghitung rata-rata jarak positif dan negatif.
Jarak Positif 𝑃𝐷𝐴 11 = 3−2.2 2.2 = 0.3636
𝑃𝐷𝐴 21 = (2.2−2) 2.2 = 0
𝑃𝐷𝐴 31 = (3− 2.2) 2.2 = 0.3636
𝑃𝐷𝐴 41 = (2− 2.2)
2.2 = 0 𝑃𝐷𝐴 51 = (2−2.2)
2.2 = 0 𝑃𝐷𝐴 61 = (2−2.2)
2.2 = 0
𝑃𝐷𝐴 71 = (3−2.2) 2.2 = 0.3636
𝑃𝐷𝐴 81 = (2−2.2)
6.8 = 0 𝑃𝐷𝐴 91 = (1−2.2) 2.2 = 0 𝑃𝐷𝐴 101 = (2−2.2) 2.2 = 0
Dalam menghitung jarak positif seperti perhitungan C1 maka diterapkan dengan langkah yang sama untuk C2 hingga C4. Maka didapatkan hasil perhitungan jarak positif seperti data nilai PDA pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Data Nilai PDA Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0.3636  0.5  0.5789  0.0526 A2 0 0 0 0 A3 0.3636 0 0.5789  0.0526 A4 0 0 0.0526  0.0526 A5 0 0 0.5789  0.5789 A6 0 0.5  0.0526  0.0526

## 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.v7i2.6066
Alternatif C1 C2 C3 C4 A7 0.3636 0 0 0.0526 A8 0 0 0 0.0526 A9 0 0 0.0526  0.0526 A10 0 0.5 0 0 Jarak Negatif 𝑁𝐷𝐴 11 = (2.2−3) 2.2 = 0
𝑁𝐷𝐴 21 = (2.2−2)
2.2 = 0.0909
𝑁𝐷𝐴 31 = (2.2−3) 2.2 = 0 𝑁𝐷𝐴 41 = (2.2−2)
2.2 = 0.0909
𝑁𝐷𝐴 51 = (2.2−2)
2.2 = 0.0909 𝑁𝐷𝐴 61 = (2.2−2)
2.2 = 0.0909
𝑁𝐷𝐴 71 = (2.2−3)
2.2 = 0
𝑁𝐷𝐴 81 = (2.2−2)
2.2 = 0.0909
𝑁𝐷𝐴 91 = (2.2−1)
2.2 = 0.5454
𝑁𝐷𝐴 101 = (2.2−2) 2.2 = 0.0909
Dalam menghitung jarak negatif seperti perhitungan C1 maka diterapkan dengan langkah yang sama untuk C2 hingga C4. Maka didapatkan hasil perhitungan jarak negatif seperti data nilai NDA pada tabel 12 berikut ini.
Tabel 12. Data Nilai NDA Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0 0 0 0 A2 0.0909 0 0.4736  0.4736 A3 0 0 0 0 A4 0.0909  0.5 0 0 A5 0.0909 0 0 0 A6 0.0909 0 0 0 A7 0 0 0.4736 0 A8 0.0909  0.5  0.4736 0 A9 0.5454  0.5 0 0 A10 0.0909 0 0.4736  0.4736
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif alternatif
Penilaian Jarak Positif 𝑆𝑃 11 = 0.52 ∗ 0.3636 = 0.1890 𝑆𝑃 21 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 31 = 0.52 ∗ 0.3636 = 0.1890 𝑆𝑃 41 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 51 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 61 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 71 = 0.52 ∗ 0.3636 = 0.1890 𝑆𝑃 81 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 91 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑃 101 = 0.52 ∗ 0 = 0
Dalam  penilaian  jarak  positif  pada  perhitungan  C1  diatas  maka  dengan  langkah  yang  sama  untuk perhitungan C2 hingga C4. Didapatkan hasil penilaian jarak positif seperti data nilai SP pada tabel 13 berikut:
Tabel 13. Data Nilai SP Alternatif C1 C2 C3 C4 Sum A1 0.1890  0.135  0.0868  0.0031  0.4140 A2 0 0 0 0 0 A3 0.1890 0 0.0868  0.0031  0.2790 A4 0 0 0.0078  0.0031  0.0110 A5 0 0 0.0868  0.0347  0.1215 A6 0 0.135  0.0078  0.0031  0.1460

## 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.v7i2.6066
Alternatif C1 C2 C3 C4 Sum A7 0.1890 0 0 0.0031  0.1922 A8 0 0 0 0.0031  0.0031 A9 0 0.135  0.0078  0.0031  0.0110 A10 0 0 0 0 0.135 Penilaian Jarak Negatif
𝑆𝑁 11 == 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑁 21 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472 𝑆𝑁 31 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑁 41 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472
𝑆𝑁 51 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472 𝑆𝑁 61 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472 𝑆𝑁 71 = 0.52 ∗ 0 = 0 𝑆𝑁 81 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472 𝑆𝑁 91 = 0.52 ∗ 0.545455 = 0.2836 𝑆𝑁 101 = 0.52 ∗ 0.090909 = 0.0472
Dalam  penilaian  jarak  negative  pada  perhitungan  C1  diatas  maka  dengan  langkah  yang  sama  untuk perhitungan C2 hingga C4. Didapatkan hasil penilaian jarak negatif seperti data nilai SN antara lain:
Tabel 14. Data Nilai SN Alternatif C1 C2 C3 C4 Sum A1 0 0 0 0 0 A2 0.0472 0 0.0710  0.0284  0.1467 A3 0 0 0 0 0 A4 0.0472  0.135 0 0 0.1822 A5 0.0472 0 0 0 0.0472 A6 0.0472 0 0 0 0.0472 A7 0 0 0.0710 0 0.0710 A8 0.0472  0.135  0.0710 0 0.2533 A9 0.2836  0.135 0 0 0.4186 A10 0.0472 0 0.0710  0.0284  0.1467
5. Normalisasi jarak positif dan negatif  alternatif 𝑁𝑆𝑃 1 = 0.414091 0.414091 = 1
𝑁𝑆𝑃 2 = 0 0.414091 = 0 𝑁𝑆𝑃 3 = 0.279091 0.414091 = 0.6739
𝑁𝑆𝑃 4 = 0.011053 0.414091 = 0.0266
𝑁𝑆𝑃 5 = 0.121579 0.414091 = 0.2936
𝑁𝑆𝑃 6 = 0.146053
0.414091 = 0.3527
𝑁𝑆𝑃 7 = 0.192249 0.414091 = 0.4642
𝑁𝑆𝑃 8 = 0.003158 0.414091 = 0.0076
𝑁𝑆𝑃 9 = 0.011053
0.414091 = 0.0266
𝑁𝑆𝑃 10 = 0.135 0.414091 = 0.3260 Normalisasi nilai SN
𝑁𝑆𝑁 1 = 0 0.418636 = 1 𝑁𝑆𝑁 2 = 0.146746 0.418636 = 0.6494
𝑁𝑆𝑁 3 = 0 0.418636 = 1 𝑁𝑆𝑁 4 = 0.182273 0.418636 = 0.5646
𝑁𝑆𝑁 5 = 0.047273 0.418636 = 0.8870
NSN 6 = 0.047273 0.418636 = 0.8870 NSN 7 = 0.071053 0.418636 = 0.8302 NSN 8 = 0.253325 0.418636 = 0.3948

## 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.v7i2.6066
NSN 9 = 0.418636 0.418636 = 0 NSN 10 = 0.146746 0.418636 = 0.6494 6. Mengitung skor pada semua alternatif
AS 1 = 1 2 (1 + 1) = 1
AS 2 = 1 2 (0 + 0.649466) = 0.3247 AS 3 = 1 2 (0.673985 + 1) = 0.8369
AS 4 = 1 2 (0.026691 + 0.564604 ) = 0.2956
AS 5 = 1 2 (0.293604 + 0.887079) = 0.5903
AS 6 = 1 2 (0.352707 + 0.887079) = 0.6198
AS 7 = 1 2 (0.464267 + 0.830276) = 0.6472
AS 8 = 1 2 (0.007626 + 0.39488) = 0.2012
AS 9 = 1 2 (0.026691 + 0) = 0.0133
AS 10 = 1 2 (0.326015 + 0.649466) = 0.4877
Dari hasil perhitungan maka dapat di lihat pada tabel 15 data peringkat.
Tabel 15. Data Perhitungan Skor Kode Alternatif Nilai Peringkat A1 Saiful 1 1 A2 Dwi 0.3247 7 A3 Jojo Prasetyo 0.8369 2 A4 Tejo 0.2956 8 A5 Putri 0.5903 5 A6 Bambang 0.6198 4 A7 Eca Syaputri 0.6472 3 A8 Syaputri 0.2012 9 A9 Putra Hidayat 0.0133 10 A10 Ilham Syaputra   0.4877 6
Pada tabel 15 dapat dilihat alternatif A1 merupakan alternatif dengan nilai tertinggi yaitu nilai 1 di banding dengan  ke  9  alternatif  lainnya,  sehingga dapat diputuskan bahwa  alternatif  A1 merupakan  alternatif  terbaik dalam pemilihan wirausaha muda.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan metode Evaluation Based On Distance From Average Solution atau EDAS pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dapat memperoleh hasil nilai akhir dan nilai bobot yang terbaik tanpa ada  kecurangan  didalamnya  yang  seseuai  dengan data  alternative  dan  juga  data  kriteria  ialah  optimis,  inovatif, kreatif dan juga kepemimpinan.   Sehingga perhitungan dari penelitian diatas menggunakan Metode  Evaluation Based  On  Distance  From  Average  Solution  atau  EDAS  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  terdapat  10 alternatif  dan  4  kriteria  maka  dari  itu  dapat  dihasilkan  sebuah  nilai  keputusan  yang  lebih  tinggi  peringkatnya diperoleh oleh Saiful (A1) peringkat pertama dengan nilai 1.

## REFERENCES
[1] T. Menggunakan and M. Moora, “Pemilihan proposal kegiatan mahasiswa wirausaha merdeka terbaika menggunakan metode moora,” vol. 5, pp. 232–238, 2022.
[2] N. Rijati, D. Purwitasari, S. Sumpeno, and M. Hery Purnomo, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making untuk Klasifikasi Potensi  Kewirausahaan  Berdasarkan  Theory  of  Planned  Behavior  (Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  for Classifying Entrepreneurial Potential based on Theory of Planned Behavior),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[3] M. Fichri, A. Ramadhan, F. Arsyad, and ..., “Implementasi Simple Additive Weighting Dalam Menentukan Biji Kopi Terbaik,” J. Inf. …, vol. 3, no. 3, pp. 234–241, 2022.
[4] S. Damanik and J. S. S. Lase, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode ROC dan WASPAS,” pp. 604–608, 2019.
[5] J.  Hutahaean,  N.  Mulyani,  Z.  Azhar,  and  A.  K.  Nasution,  “System  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supervisor Karyawan Dengan Menggunakan Metode Roc-saw,” vol. 9, no. 3, 2022.
[6] S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[7] R. Safitri and I. Firdaus, “Jurnal Informasi Komputer Logika SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS ( Studi

## 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.v7i2.6066
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang ),” vol. 1, 2020.
[8] A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode ROC-EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022.
[9] P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis  Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022.
[10]  J. S. Komputer, J. D. Rajagukguk, B. Purba, P. T. Informatika, and B. Darma, “Penerapan Kombinasi Metode ROC Dan MAUT  Dalam  Penentuan  Calon  Penerima  Bantuan  UKT  Pada  Universitas  Budi  Darma,”  vol.  6,  no.  September,  pp. 1193–1206, 2022.
[11]  N.  Astiani,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Tanaman  Obat  Herbal  Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web,” J. Inform., vol. 12, no. 2, 2016.
[12]  L.  P.  Dewi,  A.  Setiawan,  and  C.  S.  Suryadi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PELATIHAN  KARYAWAN DENGAN METODE PIPRECIA-EDAS,” pp. 1–6, 2021.
[13]  R. Fadli, “Kewirausahaan Muslim Pemuda Tahun 2017 di Kabupaten Lamongan: Studi Optimalisasi Program Wirausaha Muda Pemula,” Tesis, pp. 1–186, 2019.
[14]  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.
[15]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.
[16]  A. G. Simorangkir, K. Andika, and Mesran, “Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[17]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[18]  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.
[19]  A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022.
[20]  MK Kikomba, MK Mabela, and DI Ntantu, “Applying EDAS Method to Solve Air Traffic Problems,” Int. J. Sci. Innov. Math. Res., vol. 4, no. 8, 2016.
[21]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020.
[22]  B.  Batool,  S.  S.  Absoluliman,  S.  Abdullah,  and  S.  Ashral,  “EDAS  method  for  decision  support  modeling  under  the Pythagorean probabilistic hesitant fuzzy aggregation information,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., 2021.