Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penyeleksian Penerimaan Teleservice Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan ROC

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted 04-04-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Perusahaan merujuk pada sebuah badan usaha atau organisasi yang didirikan oleh satu atau beberapa individu dengan maksud untuk memproduksi  atau  menjual  barang  atau  jasa  dengan  tujuan  memperoleh  keuntungan.  Dalam  membantu  meningkatkan  penjualan perusahaan  dengan  mempromosikan  produk  atau  layanan  baru  kepada  pelanggan  dan  menjalin  hubungan  yang  lebih  baik  dengan pelanggan  yang  sudah  ada  diperlukan  adanya  seorang  teleservice  representative.  Teleservice  Representative  merupakan  seorang profesional di bidang layanan pelanggan yang bekerja melalui perangkat komunikasi jarak jauh seperti telepon, email, atau pes an teks. . Untuk mencapai hal tersebut, mereka harus memiliki kriteria Pengalaman, Pintar Bernegosiasi, Artikulasi Komunikasi, Interpersonal dan  Kepercayaan  Diri.  Hadirnya  seorang  Teleservice Representative  sangatlah  penting  bagi  perusahaan  dalam  memastikan  bahwa kualitas layanan pelanggan terus ditingkatkan dan pelanggan merasa puas dengan produk atau layanan perusahaan. Maka perusahaan harus melakukan seleksi pemilihan teleservice representative dengan tepat karena seorang Teleservice Representative memiliki peran yang  sangat  vital  bagi  perusahaan  karena  menjadi  sambungan  langsung  dalam  memberikan  layanan  pelanggan  yang  unggul  dan memastikan kepuasan pelanggan. Untuk menyelesaikan masalah dalam seleksi pemilihan teleservice representative diperlukan suatu system  informasi  yaitu  system  pendukung  keputusan  (SPK).  Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS) dan pembobotan ROC yang merupakan metode yang dapat digunakan dalam menghasilkan keputusan dan menghasilkan nilai pada bobot kriteria dalam seleksi pemilihan teleservice representative. sehingga menghasilkan alternatif seleksi pemilihan teleservice representative yang dapat dilihat pada tabel 10 yaitu alternatif A4 yaitu Nisa Fadillah dengan nilai 1.0000.
Kata Kunci : SPK; ROC; ARAS; Teleservice Representative

## Abstract
Company Refers to a business entity or organization established by one or several individuals with the intention of producing or selling goods or services with the aim of making a profit. In helping to increase company sales by promoting new products or services to customers  and  establishing  better  relationships  with  existing  customers,  a  teleservice  representative  is  needed.  A  teleservice representative is a customer service professional who works via a remote communication device such as a telephone, email or text message. . To achieve this, they must have the criteria of Experience, Good Negotiation, Communication Articulation, Interpersonal and Confidence. The presence of a Teleservice Representative is very important for the company in ensuring that the quality of customer service is continuously improved and customers are satisfied with the company's products or services. So companies must make  the right selection of teleservice representatives because teleservice representatives have a very vital role  for the company because they are a direct line in providing superior customer service and guaranteeing customer satisfaction. To solve problems in the selection of teleservice representatives, an information system is needed, namely a decision support system (SPK). In this study, the Additive Ratio Assessment (ARAS) method and ROC weighting are applied, which are methods that can be used to make decisions and produce values on selection weights in the selection of teleservice representatives. so that the alternative that produces the selection of teleservice representatives, which can be seen in table 10, is alternative A4, namely Nisa Fadillah with a value of 1.0000.
Keywords : DSS; ROC; ARAS; Teleservice Representative

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan merujuk  pada sebuah badan usaha atau organisasi  yang didirikan oleh satu  atau beberapa individu dengan maksud  untuk  memproduksi  atau  menjual  barang  atau  jasa  dengan  tujuan  memperoleh  keuntungan.  Untuk  mencapai tujuan  tersebut,  perusahaan  biasanya  terdiri  dari  beberapa  departemen  atau  bagian  yang  berfungsi  untuk  memenuhi kebutuhan  internal  seperti  departemen  keuangan,  produksi,  pemasaran,  sumber  daya  manusia,  dan  sebagainya. Perusahaan dapat dimiliki oleh satu orang atau beberapa orang, maupun sebuah badan hukum, dan dapat memiliki tujuan yang  berbeda,  seperti  mencapai  profitabilitas,  meningkatkan  pangsa  pasar,  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada pelanggan,  atau  memberikan  manfaat  sosial  bagi  masyarakat.  Sebagai  entitas  bisnis,  perusahaan  dapat  beroperasi  di berbagai sektor, termasuk industri, perdagangan, jasa, dan lain sebagainya. Jangka panjangnya, layanan pelanggan yang berkualitas dapat  membantu  membangun citra perusahaan yang positif di  mata pelanggan dan meningkatkan loyalitas pelanggan[1]–[3]. Dalam membantu meningkatkan penjualan perusahaan dengan mempromosikan produk atau layanan baru  kepada  pelanggan  dan  menjalin  hubungan  yang  lebih  baik  dengan  pelanggan  yang  sudah  ada  diperlukan  adanya seorang teleservice representative.
Teleservice  Representative  merupakan  seorang  profesional  di  bidang  layanan  pelanggan  yang  bekerja  melalui perangkat  komunikasi jarak jauh seperti telepon, email, atau pesan teks. Teleservice Representative harus memastikan bahwa  pelanggan  merasa  puas  dengan  layanan  yang  diberikan  dan  memberikan  pengalaman  pelanggan  yang  positif. Untuk mencapai hal tersebut, mereka harus memiliki kriteria Pengalaman, Pintar Bernegosiasi, Artikulasi Komunikasi, Interpersonal  dan  Kepercayaan  Diri.  Hadirnya  seorang  Teleservice  Representative  sangatlah  penting  bagi  perusahaan dalam memastikan bahwa kualitas layanan pelanggan terus ditingkatkan dan pelanggan merasa puas dengan produk atau
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
layanan perusahaan. Maka perusahaan harus melakukan seleksi pemilihan teleservice representative dengan tepat karena seorang  Teleservice  Representative  memiliki  peran  yang  sangat  vital  bagi  perusahaan  karena  menjadi  sambungan langsung dalam memberikan layanan pelanggan yang unggul dan memastikan kepuasan pelanggan. Untuk menyelesaikan masalah dalam seleksi pemilihan teleservice representative diperlukan suatu system informasi yaitu system pendukung keputusan (SPK).
SPK adalah salah satu komponen dalam sistem informasi yang berbasis komputer dan digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam sebuah perusahaan atau organisasi. Dalam hal ini, SPK mengintegrasikan sumber daya informasi individu dengan fungsi komponen lainnya untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan. SPK juga berfungsi sebagai sistem informasi manajemen yang membantu dalam menyelesaikan masalah yang bersifat semi- terstruktur[4]–[10]. Pada penelitian ini menerapkan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan pembobotan ROC yang merupakan metode yang dapat digunakan dalam menghasilkan keputusan dan menghasilkan nilai pada bobot kriteria dalam seleksi pemilihan teleservice representative.
Berdasarkan penelitian terdahulu  yang dilakukan oleh  Jepri  dkk tahun 2023  meneliti  penerapan metode ARAS dalam  menentunkan  prioritas  wilayah  perbaikan  jalan.  Penelitian  menghasilkan  jalan  yang  menjadi  prioritas  1  pada alternatif  A09  dengan  nilai  0.8542    yaitu  Jalan  Bunga  Rampai  Ujung[11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mayni  dkk tahun  2023  meneliti  penerapan  metode  ARAS  dalam  pemilihan  anggota  tim  sub  bagian  administrasi  ketarunaan  dan alumni. Penelitian menghasillkan alternatif terbaik pada A01 dengan nilai 0.9443 atas nama Boyke Fernando Tambunan, ST[12]. Penelitian yang dilakukan oleh Siti dan Budi tahun 2023 meneliti penerapan metode ARAS dalam menentukan bahan  baku  layak  produksi.  Penelitian  menghasilkan  peringkat  pertawa  dengan  nilai  0.151  pada  alternatif  A01[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Sri dan Iwan tahun 2023 meneliti penerapan metode ARAS dalam penerimaan karyawan tetap.  Penelitian  menghasilkan  nilai  K  tertinggi  dengan  nilai  0.138  atas  nama  Sari  Ramadhani[14].  Penelitian  yang dilakukan oleh Rita Sari Siregar tahun 2022 meneliti penerapan metode ARAS dalam penilaian kinerja pegawai kontrak. Penelitian menghasilkan kinerja pegawai terbaik di kantor dinas Pendidikan Kab. Labuhanbatu yang berhak perpanjang kontrak dari 6 alternatif terdapat 3 yang berhak dan 3 yang tidak berhak perpanjang kontrak[15].
Berdasarkan  dari  penjelasan  di  atas  menjadikannya  sebagai  referensi  untuk  dapat  menyelesaikan  permasalahan yang  sudah  diterangkan  sehingga  penulis  tertarik  membuat  penelitian  mengenai  penyeleksian  penerimaan  teleservice representative dengan penerapan metode ARAS dan pembobotan ROC diharapkan dapat memperoleh calon teleservice representative terbaik yang tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teleservice Representative
Teleservice  Representative  adalah  seorang  ahli  dalam  bidang  layanan  pelanggan  yang  bekerja  melalui  perangkat komunikasi  jarak  jauh  seperti  telepon,  email,  atau  pesan  teks.  Tugas  utamanya  adalah  untuk  memberikan  dukungan pelanggan dengan cara menjawab pertanyaan mereka, menyelesaikan masalah yang dihadapi, dan memberikan informasi mengenai  produk atau layanan perusahaan. Teleservice Representative biasanya bekerja di  pusat  panggilan atau pusat layanan pelanggan, di mana mereka menerima panggilan dari pelanggan yang memerlukan bantuan. Selain itu, mereka dapat  melakukan  panggilan  keluar  untuk  mempromosikan  produk  atau  layanan  baru,  melakukan tindak  lanjut  dengan pelanggan  yang  sebelumnya  mengajukan  keluhan,  atau  untuk  tujuan  lain  yang  terkait  dengan  layanan  pelanggan. Teleservice  Representative  harus  memastikan  bahwa  pelanggan  merasa  puas  dengan  layanan  yang  diberikan  dan memberikan  pengalaman  pelanggan  yang  positif.  Untuk  mencapai  hal  tersebut,  mereka  harus  memiliki  kemampuan komunikasi  yang baik, aktif dalam mendengarkan, dan sabar dalam menangani  situasi  yang dapat memicu emosi  dari pelanggan.  Kemampuan  untuk  bekerja  dengan  teknologi  yang  terkait  dengan  telepon  dan  komunikasi  jarak  jauh  juga menjadi syarat penting bagi Teleservice Representative.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Untuk mencapai tujuan penelitian dalam sistem pendukung keputusan dalam seleksi pemilihan teleservice representative, terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan yaitu seperti berikut :
a. Menganalisa Masalah
Menganalisis masalah, di mana tujuannya adalah untuk menyelesaikan suatu masalah dengan menganalisis data yang menjadi pokok permasalahan dalam penelitian.
b. Pengumpulan Data
pengumpulan data yang sangat diperlukan untuk menjadikan data tersebut sebagai referensi dalam penelitian.
c. Analisa Penerapan metode
Analisa  permasalahan  perlu  dilakukan  dalam  mendapatkan  hasil  dari  seleksi  pemilihan  teleservice  representative dengan pengimplemntasian metode ARAS dan ROC.
d. Laporan Penelitian
hasil penelitian yang dilakukan untuk melihat apakah hasilnya sesuai dengan harapan.
Oleh karena itu, kerangka penelitian yang digunakan mencakup tahapan-tahapan tersebut dan dapat dilihat pada gambar 1.
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.3 Metode ROC
Metode  ROC  adalah  salah  satu  teknik  yang  dapat  diterapkan  pada SPK  untuk  mendapatkan  bobot nilai  pada  kriteria. Teknik ini memiliki kelebihan karena cara penggunaannya yang relatif mudah dipahami dengan proses yang sederhana. Konsep prioritas dalam penentuan bobot pada metode ROC dapat dijelaskan sebagai berikut [16]–[22]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mencari nilai bobot (W) dengan rumus:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (2)

## 2.4 Metode ARAS
Metode  ARAS  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perengkingan  kriteria,  untuk  melakukan  proses perengkingan. Adapun langkah-langkah untuk menentukan perhitungan metode ARAS sebagai berikut[23]–[31]:
a. Pembentukan Decision Making Matrix (DMM)
𝑋 =
[
𝑋01  ⋯   𝑋0𝑗   ⋯    𝑋𝑜𝑛 ⋮       ⋱      ⋮     ⋱        ⋮ 𝑋𝑖1    ⋯    𝑋𝑖𝑗   ⋯   𝑋𝑖𝑛 ⋮       ⋱       ⋮       ⋱     ⋮ 𝑋𝑛1   ⋯   𝑋𝑚𝑗  ⋯  𝑋𝑚𝑛 ] 𝑖 = 0, 𝑚;
𝑗 = 1, 𝑛; (3)
Dimana x oj = Nilai-nilai optimum terhadap Kriteria j Jika nilai-nilai optimal Kriteria j (X0j) tidak dapat diketahui, maka:
𝑋0𝑗 = max i . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 max i . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒
(4)
𝑋0𝑗 = min i . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 min i . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑏𝑙𝑒
(5)
b. Menentukan penormalisasian matriks keputusan Jika kriteria benefit:
Xij ∗ = XIJ ∑ Xij m i=0
(6)
Jika kriteria Cost :
Tahap 1: Xij ∗ = 1 Xij (7)
Tahap 2: R = Xij ∗ ∑ Xij ∗ m i=0
(8)
c. Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi
D =   [dij]mxn = rij. Wj (9)
d. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (𝑆𝑖)
Si =   ∑ dij; n j=1 (i = 1,2 … , m; j = 1,2 … , n)
(10)
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
e. Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif
𝐾𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0
(11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam seleksi  pemilihan teleservice  representative  memiliki  proses tahapan atau proses yang harus disesuaikan  untuk menghasilkan sebuah keputusan yang akurat. Berikut 7 alternatif jasa ekspedisi seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Calon Teleservice Representative Kode Alternatif A1 Faradita A2 Fitriana A3 Habibah A4 Nisa Fadillah A5 Lestari Sindy A6 Sri Rahayu A7 Qonita Andini

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  penelitian  ini  akan  membahas  sistem  pendukung  yang  dapat  membantu  seleksi  pemilihan  teleservice representative dengan menggunkan metode ARAS ROC. Berikut tabel 2 yang berisikan kriteria yang diperlukan sebagai teleservice representative yang baik.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Pengalaman Benefit C2 Pintar Bernegosiasi Benefit C3 Artikulasi Komunikasi  Benefit C4 Interpersonal Benefit C5 Kepercayaan Diri Benefit
Pada tabel 3 terlihat 7 alternatif dan rating kecocokan pada tiap-tiap kriteria yang ada.
Tabel 3. Alternatif Calon Teleservice Representative Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Faradita 2 Tahun Sangat Bisa Sangat Baik Baik Baik Lumayan Bisa Fitriana 1 Tahun  Lumayan Bisa Buruk Cukup Baik Buruk Cukup Bisa Habibah 1 Tahun Cukup Bisa Cukup Baik Buruk Cukup Baik Cukup Bisa Nisa Fadillah 3 Tahun Sangat Bisa Sangat Baik  Sangat Baik  Sangat Baik Sangat Bisa Lestari Sindy 2 Tahun Bisa Baik Cukup Baik Baik Lumayan Bisa Sri Rahayu 1 Tahun Tidak Bisa Cukup Baik  Cukup Baik  Cukup Baik Bisa Qonita Andini  2 Tahun Bisa Baik Baik Baik Bisa Tabel 4. Pembobotan Kriteria C2 dan C6 Keterangan Nilai Tidak Bisa 0 Lumayan Bisa 2 Cukup Bisa 4 Bisa 6 Sangat Bisa 8 Tabel 5. Pembobotan Kriteria C3, C4 dan C5 Keterangan Nilai Sangat Buruk 0 Buruk 3 Cukup 6 Baik 9 Sangat Baik 12
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dari tabel pembobotan kriteria pada tabel 4-5 menghasilan data rating kecocokan berikut :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6 A0 3 8 12 12 12 8 A1 2 8 12 9 9 2 A2 1 2 3 6 3 4 A3 1 4 6 3 6 4 A4 3 8 12 12 12 8 A5 2 6 9 6 9 2 A6 1 0 6 6 6 6 A7 2 6 9 9 9 6
SUM 15 42 69 63 66 40

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Tabel 2 tidak memiliki bobot nilai pada setiap kriteria. Oleh karena itu, untuk memperoleh nilai bobot yang diperlukan, digunakan metode ROC. Berikut adalah perhitungannya.
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0.40833
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0.24167 W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0.15833
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0.10278
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1
6 6 = 0.06111
W 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0.02778
Setelah dilakukan perhitungan ROC nilai bobot yang diperoleh seperti Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Data Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Pengalaman 0.40833  Benefit C2 Pintar Bernegosiasi 0.24167  Benefit C3 Artikulasi Komunikasi 0.15833  Benefit C4 Interpersonal 0.10278  Benefit C5 Kepercayaan Diri 0.06111  Benefit C6 Kemampuan Komputer  0.02778  Benefit

## 3.5 Penerapan Metode ARAS
Perhitungan pada setiap alternatif untuk menghasilkan perangkingan seleksi pemilihan teleservice representative dengan mengimplementasikan metode ARAS sebagai berikut:
a. Membentuk matriks keputusan
3  8  12  12  12  8 2  8  12 9 9 2 1  2 3 6 3 4 1  4 6 3 6 4 𝑋 𝑖𝑗 = 3  8  12  12  12  8 2  6 9 6 9 2 1  0 6 6 6 6 2  6 9 9 9 6
b. Menormalisasikan matriks keputusan pada semua kriteria C1
𝑅 01 = 3 15 = 0.20000
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑅 11 = 2 15 = 0.13333
𝑅 21 = 1 15 = 0.06667
𝑅 31 = 1 15 = 0.06667
𝑅 41 = 3 15 = 0.20000
𝑅 51 = 2 15 = 0.13333
𝑅 61 = 1 15 = 0.06667
𝑅 71 = 2 15 = 0.13333
C2 𝑅 02 = 8 42 = 0.19048
𝑅 12 = 8 42 = 0.19048
𝑅 22 = 2 42 = 0.04762
𝑅 32 = 4 42 = 0.19048
𝑅 42 = 8 42 = 0.19048
𝑅 52 = 6 42 = 0.14286
𝑅 62 = 0 42 = 0.00000
𝑅 72 = 6 42 = 0.14286
C3 𝑅 03 = 12 69 = 0.17391
𝑅 13 = 12 69 = 0.17391
𝑅 23 = 3 69 = 0.04348
𝑅 33 = 6 69 = 0.08696
𝑅 43 = 12 69 = 0.17391
𝑅 53 = 9 69 = 0.13043
𝑅 63 = 6 69 = 0.08696
𝑅 73 = 9 69 = 0.13043
C4 𝑅 04 = 12 63 = 0.19048
𝑅 14 = 9 63 = 0.14286
𝑅 24 = 6 63 = 0.09524
𝑅 34 = 3 63 = 0.04762
𝑅 44 = 12 63 = 0.19048
𝑅 54 = 6 63 = 0.09524
𝑅 64 = 6 63 = 0.09524
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑅 74 = 9 63 = 0.14286
C5 𝑅 05 = 12 66 = 0.18182
𝑅 15 = 9 66 = 0.13636
𝑅 25 = 3 66 = 0.04545
𝑅 35 = 6 66 = 0.09091
𝑅 45 = 12 66 = 0.18182
𝑅 55 = 9 66 = 0.13636
𝑅 65 = 6 66 = 0.09091
𝑅 75 = 9 66 = 0.13636
C6 𝑅 06 = 8 40 = 0.20000
𝑅 16 = 2 40 = 0.05000
𝑅 26 = 4 40 = 0.10000
𝑅 36 = 4 40 = 0.10000
𝑅 46 = 8 40 = 0.20000
𝑅 56 = 2 40 = 0.05000
𝑅 66 = 6 40 = 0.15000
𝑅 76 = 6 40 = 0.15000
Dari perhitungan diatas maka diperoleh data matriks normalisasi seperti yang terlihat pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Data Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 0.20000  0.19048  0.17391  0.19048  0.18182  0.20000 A1 0.13333  0.19048  0.17391  0.14286  0.13636  0.05000 A2 0.06667  0.04762  0.04348  0.09524  0.04545  0.10000 A3 0.06667  0.09524  0.08696  0.04762  0.09091  0.10000 A4 0.20000  0.19048  0.17391  0.19048  0.18182  0.20000 A5 0.13333  0.14286  0.13043  0.09524  0.13636  0.05000 A6 0.06667  0.00000  0.08696  0.09524  0.09091  0.15000 A7 0.13333  0.14286  0.13043  0.14286  0.13636  0.15000
c. Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasi
A0 D 01 = 0.20000 ∗ 0.40833 = 0.08167 D 02 = 0.19048 ∗ 0.24167 = 0.04603 D 03 = 0.17391 ∗ 0.15833 = 0.02754 D 04 = 0.19048 ∗ 0.10278 = 0.01958
D 05 = 0.18182 ∗ 0.06111 = 0.01111 D 06 = 0.20000 ∗ 0.02778 = 0.00556
A1 D 11 = 0.13333 ∗ 0.40833 = 0.05444 D 12 = 0.19048 ∗ 0.24167 = 0.04603 D 13 = 0.17391 ∗ 0.15833 = 0.02754
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
D 14 = 0.14286 ∗ 0.10278 = 0.01468 D 15 = 0.13636 ∗ 0.06111 = 0.00833 D 16 = 0.05000 ∗ 0.02778 = 0.00139
A2 D 21 = 0.06667 ∗ 0.40833 = 0.02722 D 22 = 0.04762 ∗ 0.24167 = 0.01151 D 23 = 0.04348 ∗ 0.15833 = 0.00688 D 24 = 0.09524 ∗ 0.10278 = 0.00979 D 25 = 0.04545 ∗ 0.06111 = 0.00278 D 26 = 0.10000 ∗ 0.02778 = 0.00278
A3 D 31 = 0.06667 ∗ 0.40833 = 0.02722 D 32 = 0.09524 ∗ 0.24167 = 0.02302 D 33 = 0.08696 ∗ 0.15833 = 0.01377 D 34 = 0.04762 ∗ 0.10278 = 0.00489 D 35 = 0.09091 ∗ 0.06111 = 0.00556 D 36 = 0.10000 ∗ 0.02778 = 0.00278
A4 D 41 = 0.20000 ∗ 0.40833 = 0.08167 D 42 = 0.19048 ∗ 0.24167 = 0.04603 D 43 = 0.17391 ∗ 0.15833 = 0.02754 D 44 = 0.19048 ∗ 0.10278 = 0.01958 D 45 = 0.18182 ∗ 0.06111 = 0.01111 D 46 = 0.20000 ∗ 0.02778 = 0.00556
A5 D 51 = 0.13333 ∗ 0.40833 = 0.05444 D 52 = 0.14286 ∗ 0.24167 = 0.03452 D 53 = 0.13043 ∗ 0.15833 = 0.02065 D 54 = 0.09524 ∗ 0.10278 = 0.00979 D 55 = 0.13636 ∗ 0.06111 = 0.00833 D 56 = 0.50000 ∗ 0.02778 = 0.00139
A6 D 61 = 0.06667 ∗ 0.40833 = 0.02722 D 62 = 0.00000 ∗ 0.24167 = 0.00000 D 63 = 0.08696 ∗ 0.15833 = 0.01377 D 64 = 0.09524 ∗ 0.10278 = 0.00979 D 65 = 0.09091 ∗ 0.06111 = 0.00556 D 66 = 0.15000 ∗ 0.02778 = 0.00417
A7 D 71 = 0.13333 ∗ 0.40833 = 0.05444 D 72 = 0.14286 ∗ 0.24167 = 0.03452 D 73 = 0.13043 ∗ 0.15833 = 0.02065 D 74 = 0.14286 ∗ 0.10278 = 0.01468 D 75 = 0.13636 ∗ 0.06111 = 0.00833 D 76 = 0.15000 ∗ 0.02778 = 0.00417
Tabel 9 merupakan hasil dari perhitungan diatas yang diperoleh data bobot matriks yang telah dinormalisasi seperti berikut:
Tabel 9. Data Bobot Matriks yang Telah Dinormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 0.08167  0.04603  0.02754  0.01958  0.01111  0.00556 A1 0.05444  0.04603  0.02754  0.01468  0.00833  0.00139 A2 0.02722  0.01151  0.00688  0.00979  0.00278  0.00278 A3 0.02722  0.02302  0.01377  0.00489  0.00556  0.00278 A4 0.08167  0.04603  0.02754  0.01958  0.01111  0.00556 A5 0.05444  0.03452  0.02065  0.00979  0.00833  0.00139 A6 0.02722  0.00000  0.01377  0.00979  0.00556  0.00417
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
A7 0.05444  0.03452  0.02065  0.01468  0.00833  0.00417
d. Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi
𝑆 0 = 0.08167 + 0.04603 + 0.02754 + 0.01958 + 0.01111 + 0.00556 = 0.19148 𝑆 1 = 0.05444 + 0.04603 + 0.02754 + 0.01468 + 0.00833 + 0.00139 = 0.15242
𝑆 2 = 0.02722 + 0.01151 + 0.00688 + 0.00979 + 0.00278 + 0.00278 = 0.06096
𝑆 3 = 0.02722 + 0.02302 + 0.01377 + 0.00489 + 0.00556 + 0.00278 = 0.07723 𝑆 4 = 0.08167 + 0.04603 + 0.02754 + 0.01958 + 0.01111 + 0.00556 = 0.19148
𝑆 5 = 0.05444 + 0.03452 + 0.02065 + 0.00979 + 0.00833 + 0.00139 = 0.12913
𝑆 6 = 0.02722 + 0.00000 + 0.01377 + 0.00979 + 0.00556 + 0.00417 = 0.06050 𝑆 7 = 0.05444 + 0.03452 + 0.02065 + 0.01468 + 0.00833 + 0.00417 = 0.13680
e. Menentukan nilai tingkatan pada peringkat tertinggi dari alternatif
𝐾 0 = 0.19148 0.19148 = 1.0000
𝐾 1 = 0.15242 0.19148 = 0.8919
𝐾 2 = 0.06096 0.19148 = 0.8246
𝐾 3 = 0.07723 0.19148 = 0.8352
𝐾 4 = 0.19148 0.19148 = 0.8300
𝐾 5 = 0.12913 0.19148 = 0.8298
𝐾 6 = 0.06050 0.19148 = 0.8682
𝐾 7 = 0.13680 0.19148 = 0.6980
Dari perhitungan yang telah dilakukan diatas dengan penerapan metode ARAS dan ROC maka dapat dihasilkan peringkat yang dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Data Perangkingan Kode Alternatif Nilai K  Peringkat A0 - 1.0000 - A1 Faradita 0.7960 2 A2 Fitriana 0.3184 6 A3 Habibah 0.4034 5 A4 Nisa Fadillah 1.0000 1 A5 Lestari Sindy 0.6744 4 A6 Sri Rahayu 0.3160 7 A7 Qonita Andini 0.7145 3
Perhitungan  yang  telah  dilakukan  dari  7  alternatif  menghasilkan  alternatif  seleksi  pemilihan  teleservice representative yang dapat dilihat pada tabel 10 yaitu alternatif A4 yaitu Nisa Fadillah dengan nilai 1.0000.

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  disimpulkan  bahwa  metode ARAS dan ROC  dapat  digunakan dalam seleksi pemilihan teleservice representative yang dapat dijadikan rekomendasi pemilihan teleservice representative dengan tepat karena seorang Teleservice Representative memiliki peran yang sangat vital bagi perusahaan karena menjadi sambungan  langsung  dalam  memberikan  layanan  pelanggan  yang  unggul  dan  memastikan  kepuasan  pelanggan. menerapkan sistem pendukung keputusan menjadikan sebuah pemilihan yang tepat dalam seleksi pemilihan teleservice representative untuk mencapai hal tersebut, mereka harus memiliki kriteria Pengalaman, Pintar Bernegosiasi, Artikulasi Komunikasi, Interpersonal dan Kepercayaan Diri. dengan hasil yang ditemukan lebih akurat dan tepat. Hasil akhir yang tertinggi di dapatkan dengan menerapkan metode ARAS dan ROC yaitu pada alternatif A4 yaitu Nisa Fadillah dengan nilai 1.0000.

## REFERENCES
[1] M. Badrul and R. Gultom, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 7, no. 1, pp. 158–171, 2023.
[2] A. R. Saputra and E. R. Nainggolan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN JABATAN KARYAWAN PADA
Hal 548−557 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
PT. U-LAB MITRA MEDIKA,” Authentication Auth. Account. Pendidik. Teknol. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 64–76, 2023.
[3] R. T. Bastian and M. Mulyati, “Penerapan Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan pada Perusahaan Furniture Manufacturing & Trading,” in Prosiding Seminar Riset Mahasiswa, 2023, vol. 1, no. 1.
[4] A. F. Pasaribu, A. Surahman, A. T. Priandika, S. Sintaro, and Y. T. Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Guru Menggunakan SAW,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2023.
[5] M. N. D. Satria, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Staff Administrasi Menggunakan Metode VIKOR,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 39–49, 2023.
[6] N. Rivaldy, D. Irmayanti, and M. Defriani, “Perancangan SPK Kelayakan Pinjaman Koperasi Karyawan Perum Jasa Tirta Karya Bhakti Raharja dengan Metode MAUT,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 7, no. 1, pp. 172–181, 2023.
[7] N. T. Santoso and Y. Suhari, “SPK Pemberian Pinjaman Menggunakan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus KSP Bhina Raharja Purbalingga),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 10, no. 1, pp. 119–130, 2023.
[8] D.  Fransiska,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  E-Commerce  Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput., vol. 10, no. 1, pp. 41–48, 2023.
[9] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[10]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  J. Firdaus Surbakti, I. Zulkarnain, and M. Hutasuhut, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Prioritas Wilayah Perbaikan Jalan Menggunakan Metode ARAS,” J. Sist. Inf. TGD, vol. 2, no. 1, pp. 19–28, 2023.
[12]  Ismayni, B. Andika, and R. Kustini, “Pemilihan Anggota Tim Sub Bagian Administrasi Ketarunaan Dan Alumni Menggunakan Metode ARAS,” J. Sist. Inf. TGD, vol. 2, no. 2, pp. 209–218, 2023.
[13]  S.  Sahra  and  B.  Triandi,  “SistemoPendukungoKeputusan  Penentuan  BahanoBaku  LayakoProduksi  Menggunakan MetodeoARAS,” J. InSeDs (Information Syst. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 88–96, 2023.
[14]  S.  M.  Mz  and  I.  F.  Rahmad,  “Metode  Additive  Ratio  Assessment  (  ARAS  )  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Penerimaan Karyawan Tetap,” J. InSeDS (Information Syst. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 40–49, 2023.
[15]  R.  S.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Kontrak  Di  Kantor  Dinas  Pendidikan  Kabupaten Labuhanbatu  Menggunakan  Metode  ARAS  (Additive  Ratio  Assessment),”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 60–69, 2022.
[16]  D. N. Sholihaningtias, “Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan,” Techno. Com, vol. 22, no. 1, pp. 145–155, 2023.
[17]  P.  Pristiwanto,  H.  Sunandar,  and  B.  Nadeak,  “Penerapan  Metode  MAUT  Terhadap  Perkembangan  Metaverse  Untuk  Media Pembelajaran Daring Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 100– 107, 2023.
[18]  A.  Harahap,  “Implementasi  Metode  Waspas  Dalam  Menyeleksi  Posisi  Chief  Staff  Pada  Pt.  Codinglab  Dengan  Metode Pembobotan Roc,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 411–417, 2023.
[19]  F.  Mahdi  and  D.  P.  Indini,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan  Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[20]  T. E. Teddy, M. L. Akbar, and N. D. Puspa, “Penerapan Metode MOORA dan Pembobotan ROC Dalam Pemilihan Alat KB,” J. Comput. Informatics Res., vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[21]  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, p. 937, 2021.
[22]  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.
[23]  V. M. M. Siregar, E. Sirait, L. L. Sihombing, and I. M. Siregar, “Best Employee Selection Using The Additive Ratio Assesment Method,” Internet Things Artif. Intell. J., vol. 3, no. 1, pp. 76–85, 2023.
[24]  D. S. Situmeang, D. Saripurna, and M. Z. Siambaton, “Analisis Penilaian Kualitas Jenis Pelayanan Terbaik dengan Metode Aras pada Kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil,” Blend Sains J. Tek., vol. 1, no. 3, pp. 171–185, 2023.
[25]  D. N. Sholihaningtias, “Penentuan E-Wallet Terbaik Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 8, no. 1, pp. 10–17, 2023.
[26]  A.  C.  Gök-Kısa,  P.  Çelı̇k,  and  İ.  Peker,  “Performance  evaluation  of  privatized  ports  by  entropy  based  TOPSIS  and  ARAS approach,” Benchmarking An Int. J., vol. 29, no. 1, pp. 118–135, 2022.
[27]  A. Toygar, U. Yildirim, and G. M. İnegöl, “Investigation of empty container shortage based on SWARA-ARAS methods in the COVID-19 era,” Eur. Transp. Res. Rev., vol. 14, no. 1, p. 8, 2022.
[28]  F.  Gocer  and  N.  Sener,  “Spherical  fuzzy  extension  of AHP‐ARAS  methods  integrated with  modified k‐means  clustering for logistics hub location problem,” Expert Syst., vol. 39, no. 2, p. e12886, 2022.
[29]  Ö. Karadağ Ak, A. Hazar, and Ş. Babuşcu, “Evaluation of the financial performance of development and investment banks with entropy-based ARAS method,” Macroecon. Financ. Emerg. Mark. Econ., pp. 1–21, 2022.
[30]  S. Laia, M. Syaifuddin, and Z. Panjaitan, “Penerapan Metode ARAS Dalam Menentukan Calon Nasabah Pada Koperasi Tunas Mandiri,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 1, pp. 923–932, 2023.
[31]  S. Dharma Hardi et al., “Implementation of Computer Based Systems for Effective Deci-sions in Acceptance of Vikar,” Int. J. Eng. Technol., vol. 7, no. 3, pp. 101–104, 2018.