INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 3073-3088 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Basket Menggunakan Metode SAW dengan Pembobotan ROC
L. Tatang Arif Ilhami 1 ✉ , Maulana Ashari 2 , Sofiansyah Fadli 3
STMIK Lombok, Praya, Nusa Tenggara Barat
Email: tatang46@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dalam dunia basket kompetitif, efisiensi dan objektivitas dalam proses seleksi pemain menjadi faktor kritis  untuk  kesuksesan  tim.  Penggunaan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  diperkaya dengan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) untuk mengoptimalkan seleksi pemain basket. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang mampu mengintegrasi berbagai kriteria seleksi yang kompleks menjadi framework keputusan yang terstruktur, meningkatkan efisiensi dalam seleksi pemain. Metode ini menggabungkan teknik analisis keputusan kuantitatif SAW dengan kelebihan ROC dalam menentukan bobot relatif dari setiap kriteria, memungkinkan penilaian yang lebih seimbang antar  aspek  yang  dievaluasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  secara  signifikan meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  seleksi,  memberikan  skor  komprehensif  yang  mencerminkan potensi keseluruhan pemain. Hasil pengujian  memperoleh  alternatif  terbaik  sebagai  anggota Tim Bola Basket Cendekia Comets adalah alternatif  A4 atas  nama  Muslim  yang  menghasilkan  nilai preferensi  tertinggi sebesar 0,952 sebagai peringkat pertama.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Pemain Basket, Metode Simple Additive Weighting (SAW), Pembobotan Rank Order Centroid (ROC), Analisis Keputusan Kuantitatif
Abstract
In the world of competitive basketball, efficiency and objectivity in the player selection process are critical factors for team success. The use of the Simple Additive Weighting (SAW) method enriched with rank- order centroid (ROC) weighting to optimise basketball player selection. The objective of this research is to develop a system capable of integrating various complex selection criteria into a structured decision framework,  improving efficiency in player selection. The method combines the quantitative decision analysis technique SAW with the advantages of ROC in determining the relative weights of each criterion, enabling a more balanced judgement between the evaluated aspects. The results show that the system significantly improves efficiency in the selection process, providing a comprehensive score that reflects the  player's  overall  potential. The  test  results  indicate  that  the  best  alternative  as a  member  of  the Comets  Scholar  Basketball  Team  is  alternative  A4  on  behalf  of  Muslim,  who  produces  the  highest preference value of 0.952 as the first rank.
Keywords: Decision  Support  System,  Basketball  Player  Selection,  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Method, Rank Order Centroid (ROC) Weighting, Quantitative Decision Analysis

## PENDAHULUAN
Cendekia Comets adalah sebuah klub basket amatir yang ada di Yayasan Generasi Muslim Cendekia Puyung yang telah terorganisai dengan baik. Proses penyeleksian pemain dan  penilaian  pemain  yang  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  pelatih  dimana membutuhkan banyak dokumen sehingga tidak efektif dan membutuhkan waktu yang lama dalam  penyeleksian.  Dalam  dunia  olahraga,  terutama  basket,  proses  seleksi  pemain merupakan salah satu aspek kunci yang menentukan kesuksesan tim. Seleksi yang efektif membutuhkan  penilaian  yang  objektif  dan  komprehensif  terhadap  keterampilan, kemampuan  fisik,  dan  potensi  pemain.  Namun,  dalam  praktiknya,  proses  ini  seringkali dihadapkan pada keterbatasan dalam menilai berbagai aspek kinerja pemain secara akurat.
Oleh karena itu, pengembangan sistem pendukung keputusan (SPK) yang objektif dan efisien menjadi penting (Annisa et al., 2022). Posisi pemain yang sesuai dengan karakter dan kriteria yang di harapkan, dibutuhkan insting pelatih yang tajam dan sebuah sistem yang dapat  membantu  menyediakan  pilihan  sebagai  sarana  pendukung  dalam  mengambil keputusan (Asrianda et al., 2019). Dalam penentuan posisi pemain, pelatih melakukan secara hitung manual dengan mencatat pada kertas. Form penilaian kriteria pemain dan karakter setiap individu kurang tepat dalam menentukan penilaian posisi pemain yang ideal. Karena, pelatih hanya mengandalkan insting.
Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan untuk seleksi pemain basket yang mengintegrasikan metode Simple
Additive  Weighting  (SAW)  dengan  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Sistem pendukung  keputusan  ini  dirancang  dengan  cara  kerja  yang  sama  dengan  cara  kerja komputer  sehungga  dapat  dipastikan  hasil  yang  diperoleh  lebih  akurat  dan  terpercaya (Badaruddin,  2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  ialah  suatu  teknik  yang  dapat menemukan  suatu  keputusan  yang  menggunakan  teknik  yang  dirancang  berdasarkan alternatif dan kriteria yang sudah terapkan (Astiani et al., 2016). Banyak metode yang dapat dipakai pada sistem pendukung keputusan ini seperti metode EDAS, MAUT, AHP, WASPAS, Profile Matching dan masih banyak lagi. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode  SAW  karena  kemampuannya  dalam  mengolah  data  kualitatif  dan  kuantitatif menjadi sebuah skor agregat, sedangkan ROC digunakan untuk menghasilkan pembobotan yang  lebih  objektif  dalam  menilai  kriteria  (Badaruddin,  2019).  Metode  Simple  SAW merupakan  suatu  metode  yang  disebut  juga  sebagai  metode  dengan  penjumlahan terbobot (Hutahaean et al., 2022). Artinya setiap perpaduan antara alternatif dan kriteria akan  dihitung  secara  matematis  dan  menghsilkan  suatu  nilai  (Mayadi  et  al.,  2021).  Nilai tersebut kemudian akan dikalikan dengan nilai bobot setiap kriteria. Hasil dari nilai tersebut akan  membentuk  suatu  nilai  perangkingan  dan  hasilnya  akan  dibuat  menjadi  suatu keputusan (Muqorobin et al., 2019).
Beberapa  penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh  (Abdullah  &  Aldisa,  2022),  sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC Berdasarkan hasil dari penelitian ini diperoleh informasi bahwa sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  dapat  menyelesaikan permasalahan  mengenai  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  suster  jaga  terbaik. Rusliyawati  dkk  yang  meneliti  mengenai  pemilihan  model  sosial  costumer  dengan menggunakan  metode  SAW  dengan  hasil  sebear  0.698  yang  diraih  oleh  alternatif  A3 sebagai alternatif terbaik. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2021 oleh (Abdullah & Aldisa, 2023) yang meneliti mengenai siswa berprestasi dengan dengan menggunakan metode SAW dan alternatif sebanyak 10 serta kriteria sebanyak 5 dengan hasil penelitian sebesar 0.859 sebagai alternatif terbaik.
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Menggunakan Metode Profile Matching pada Bahar Futsal (Setiawan et al., 2022). Pada metode ini kemampuan tiap individu dengan posisi pemain berdasarkan kriteria yang digunakan adalah stamina, kecepatan, kekuatan, kerja sama dan pengalaman. Presentase penilaian di mulai dari pemilihan core factor dan secondary  factor  dengan  bobot  60%  dan  40%.  Mesran,  Dwina  Pri  Indini,  dalam  proses penyeleksisan content  creator  mahasiswa  yaitu  dengan  SPK.  Pada  penelitian  ini  metode
EDAS (Evaluation  Based  on  Distance  from  Average  Solution)  dan  Metode  ROC  yang digunakan  bisa  membantu  proses  seleksi  penerimaan  content  creator  mahasiswa.  Maka alternatif terbaik yang menjadi content creator mahasiswa terletak pada alternatif A8 atas nama Arsyillah dengan nilai 1,82001.
Sistem pendukung keputusan menentukan Transfer Pemain Sepak Bola Menerapkan Metode  ROC dan MAUT  (Lumbanbatu et al., 2022). Penelitian ini menerapkan 4 kriteria diantaranya  Jumlah  Goal,  Harga,  Sisa  Kontrak,  dan  Usia  sehingga  menghasilkan  nilai alternatif tertinggi terdapat pada alternatif A1 atas nama Christian Ronaldo, hasil akhirnya 0,587.  Metode  SAW  dengan  pembobotan  ROC  dapat  menganalisis  berbagai  kriteria pemilihan  pemain,  seperti  kemampuan  teknis,  kondisi  fisik,  dan  potensi  perkembangan. Sistem ini  dirancang untuk menghasilkan rekomendasi yang  objektif, memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan (Lumbanbatu et al., 2022).
Pentingnya  penelitian  ini  terletak  pada  kebutuhan  untuk  meningkatkan  efektifitas dalam  proses  seleksi  pemain  basket.  Dengan  sistem  yang  diajukan,  diharapkan  dapat mengurangi  bias  dalam  seleksi,  meningkatkan  efisiensi  proses,  dan  memungkinkan penilaian yang lebih komprehensif terhadap potensi pemain. Inovasi yang diusulkan melalui penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  baru  dalam  bidang  olahraga, khususnya dalam pengimplementasian sistem pendukung keputusan untuk seleksi pemain basket. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berkontribusi secara teoretis tetapi juga praktis, memberikan solusi yang dapat diaplikasikan dalam konteks nyata (Nurhayati et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK pertama kali dikenalkan oleh Michael S. Scott pada awal tahun 1970 (Lubis et al., 2022). SPK atau dikenal dengan nama decision support system merupakan sebuah sistem berbasis komputer yang bisa menyajikan kemampuan suatu masalah maupun kemampuan mengkombinasi pada masalah dengan keadaan yang semi terstruktur dan tidak struktur (Kusumadewi et al., 2006). SPK bertujuan untuk membantu pengambil keputusan dalam menghasilkan  suatu keputusan (Darniyati, 2018). SPK adalah suatu  sistem interaktif yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur (!!! INVALID CITATION !!! (Kusumadewi et al., 2006, Lubis et al., 2022, Mesran and Indini, 2023)).

## 2. Bola Basket
Bola basket adalah olahraga berkelompok yang terdiri atas dua tim beranggotakan masing-masing lima pemain yang saling bertanding mencetak poin dengan memasukkan bola ke keranjang (ring) lawan  (AWANGGA, 2023). Permainan  bola basket  adalah suatu permainan yang dilangsungkan dalam suatu daerah berlantai keras dengan ukuran panjang tidak melebihi 94 kaki (kurang lebih 29 meter) dan lebar tidak melebihi 30 kaki (kurang lebih 16 meter). Dalam permainan bola basket ada beberapa teknik dasar yang harus dikuasai, yaitu passing (mengoper), dribbling (menggiring), dan Shooting (tembakan) (AWANGGA, 2023).

## 3. Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC merupakan metode  yang dipakai pada  sistem pendukung keputusan dengan fungsi untuk menghasilkan nilai pembobotan. Nilai pembobotan digunakan dalam proses  matemasis  dalam  melakukan  pencarian  nilai  perangkingan.  Berikut  merupakan proses  pengerjaan  yang  dilalui  pada  metode  ROC  yang  sesungguhnya  memiliki  konsep prioritas  dalam  penentuan  bobotnya  (Damanik  &  Utomo,  2020;  Hutahaean  et  al.,  2022; Lumbanbatu et al., 2022; Mesran &  Indini, 2023). Dalam metode ini, centroid digunakan sebagai titik referensi untuk membandingkan dan memperingkat alternatif (Asrianda et al., 2019; Astiani et al., 2016; Munthe et al., 2022; Pasaribu et al., 2023; Yunaldi, 2019). Metode ROC mempunyai dalam pemberian bobot terdapat konsep dasar kepentingan yaitu kriteria 1 lebih diprioritaskan daripada kriteria 2, kriteria 2 lebih diprioritaskan daripada kriteria 3 dan seperti itu seterusnya (Badaruddin, 2019).
C1 > C2 > C3 > Cm
(1)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
𝑊𝑚 = 1 𝑚 ∑ (1) (1) 𝑚 𝑖=1
(2)

## 4. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW merupakan suatu metode yang disebut juga sebagai metode dengan penjumlahan terbobot. Yang artinya setiap perpaduan antara alternatif dan kriteria akan dihitung  secara  matematis  dan  menghsilkan  suatu  nilai.  Nilai  tersebut  kemudian  akan dikalikan dengan nilai bobot setiap kriteria. Hasil dari nilai tersebut akan membentuk suatu nilai  perangkingan  dan  hasilnya  akan  dibuat  menjadi  suatu  keputusan.  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Susilowati & Wati,  2017).  Adapun  langkah-langkah  dalam  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sebagai
berikut (Abdullah & Aldisa, 2023; Hutahaean et al., 2022; Muqorobin et al., 2019; Sari et al., 2021):
Membuat matriks keputusan (X) dari table rating kecocokan (setiap alternative (Ai) dan setiap kriteria (Cj)) yang sudah ditentukan, dimana i=1,2m dan j=1,2.....n
(3)
Keterangan:
Xij   = Matriks keputusan i   = Alternatif (baris) j   = Atribut atau kriteria (kolom)
n   = Jumlah atribut m   = Jumlah alternatif
Proses normalisasi, dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (Rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj, dengan rumus sebagai berikut:
Jika j adalah benefit (keuntungan, maka Rij = Xij / (Max * Xij) (4) Jika j adalah cost (biaya), maka Rij = Min * Xij / (Xij) (5)
Dengan: Rij= nilai rating kinerja ternormalisasi
Hasil dari perhitungan diatas akan membentuk matrik ternormalisasi (R) Menghitung nilai preferensi.
Dalam tahap ini merupakan tahap utama dimana mengalikan semua attribute dengan bobot kriteria pada setiap alternatif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)

## 5. Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  menggapai  tujuan  dari  penelitian  dalam  sistem pendukung  keputusan  seleksi  pemain  basket  menggunakan  metode  SAW  dengan pembobotan ROC seperti pada gambar 1:
Analisa Masalah Mulai Pengumpulan Data Wawancara Observasi Studi Literatur
Penerapan Metode
Penerapan Metode ROC: 1. Membuat data kriteria
2. Menentukan nilai bobot 3. Menentukan jumlah data alternatif 4. Menghasilkan tingkat prioritas
Penerapan Metode SAW:
1. Membuat matriks keputusan (X) dari table rating kecocokan (setiap alternative (Ai) dan setiap kriteria (Cj)) yang sudah ditentukan, dimana i=1,2m dan j=1,2.....n.
2. Proses normalisasi, dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj. 3. Matrik ternormalisasi.
4. Menghitung Nilai preferensi (Vi), didapat dari hasil jumlah perkalian baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) sesuai kolom matrik(W).
Laporan Penelitian

## Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  tahapan  penelitian  pada  gambar  2  diatas,  maka  berikut penjelasan dari tahapan penelitian tersebut:
1) Analisa Masalah
Analisa  masalah  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  serta menganalisa  data  dalam  melakukan  suatu  kajian  sebelum  membuat  perancangan ataupun perhitungan.
2) Pengumpulan Data
Dalam melakukan sebuah penelitian, pengumpulan data salah satu hal yang perlu di lakukan untuk menyelesaikan serta memperoleh hasil yang diinginkan oleh penulis. Pengumpulan data dapat di lakukan 2 cara yaitu observasi dan wawancara.
3) Studi Literatur
Untuk  menambah  pengetahuan  peneliti  mengenai  SPK  serta  metode  yang  dipakai yaitu SAW dan ROC dengan khusus serta membaca jurnal - jurnal ataupun referensi lain nya yang terkait dengan penelitian
4) Penerapan Metode
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  yaitu  di  mulai  dengan  menganalisa  permasalahan yang  terjadi  dalam  pemilihan  pemain  basket.  Dari  mulai  menganalisa  perhitungan
sistem lama yang masih sedang berjalan, setelah itu dilanjutkan dengan menganalisa menggunakan perhitungan baru dengan metode yang digunakan yaitu SAW dengan Pembobotan ROC sehingga dapat mempermudah dalam melakukan perangkingan berdasarkan skor akhir.
5) Membuat Laporan
Dalam tahap ini dibuatlah laporan dari keseluruhan penelitian untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah sesuai dengan yang diharapkan dan dilanjutkan dengan membuat suatu kesimpulan dari penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan Pemain Basket, ada beberapa kriteria-kriteria dengan nilai bobot tertentu yang harus dimiliki oleh seorang Calon Pemain Basket yang ikut seleksi. Adapun kriteria yang harus dipenuhi pemain yaitu Shooting, Passing, Ball Handling, Defensive Skills, Kecepatan dan Kelincahan, Kekuatan Fisik, Pengambilan Keputusan, Kerjasama Tim
1. Penetapan Alternatif, Kriteria dan Subkriteria
Berdasarkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  pembobotan  Rank Order Centroid (ROC) untuk seleksi pemain basket. Berikut ini 6 data alternatif seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Kode Alternatif A1 Mahendri Jaya A2 Harfin Saputra A3 Hubul Watoni A4 Muslim A5 Ilham Firdaus A6 Sulton Watoni
Pada  tabel  2  berikut  merupakan  data  kriteria  dari  calon  pemain  basket  yang  akan diseleksi.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Keterangan C1 Defensive Skills (Keterampilan Bertahan) Benefit C2 Ball Handling (Penguasaan Bola) Benefit C3 Shooting (Menembak) Benefit
C4 Passing (Mengoper) Benefit C5 Kekuatan Fisik Benefit C6 Pengambilan Keputusan Benefit C7 Kerjasama Tim Benefit C8 Kecepatan dan Kelincahan Benefit

## 2. Penerapan Metode ROC
Dalam  menganalisa  suatu  permasalahan  mengenai  sistem  pendukung  keputusan, dilakukan  secara  sistematis  dan  matematis  dan  harus  memiliki  nilai  bobot  pada  setiap kriteria  [28]-[30].  Penerapan    metode    ROC    cukup    mudah.    ROC    bekerja  dengan menitikberatkan  bahwa  kriteria  pertama  lebih  penting  dibanding  kriteria  kedua,  kriteria kedua lebih penting dibanding kriteria ke tiga, begitu selanjutnya [20].
W1 = 1 + 0,5 + 0,33 + 0,25 + 0,2 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,339 W2 = 0 + 0,5 + 0,33 + 0,25 + 0,2 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,214 W3 = 0 + 0 + 0,33 + 0,25 + 0,2 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,152 W4 = 0 + 0 + 0 + 0,25 + 0,2 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,111 W5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0,2 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,079 W6 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,17 + 0,14 + 0,125 8 = 0,054 W7 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,14 + 0,125 8 = 0,033 W8 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,125 8 = 0,016
Alternatif  dan  kriteria  yang  sudah  dilakukan pembobotan dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Bobot dan Kriteria Pemain Basket Kode Kriteria Bobot Keterangan C1 Defensive Skills (Keterampilan Bertahan) 0,339 Benefit C2 Ball Handling (Penguasaan Bola) 0,214 Benefit C3 Shooting (Menembak) 0,152 Benefit C4 Passing (Mengoper) 0,111 Benefit C5 Kekuatan Fisik 0,079 Benefit C6 Pengambilan Keputusan 0,054 Benefit C7 Kerjasama Tim 0,033 Benefit
C8 Kecepatan dan Kelincahan 0,016 Benefit

## 3. Penetapan Rating kecocokan data alternatif dan data kriteria
Dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  apapun  dalam  sistem pendukung  keputusan  dibutuhkan  data  rating  kecocokan  dalam  setiap  alternatif  dan kriteria. Berikut ini merupakan data rating kecocokan antara alternatif dan data kriteria.
Tabel 4. Data alternatif dan Kriteria pemain basket
ALternatif Defensive Skills (C1) Ball Handling (C2) Shootin g (C3) Passing (C4) Kekuatan Fisik (C5) Pengambilan Keputusan (C6) Kerjasama Tim (C7) Kecepatan dan Kelincahan (C8) A1 Sangat baik baik Sangat baik baik Sangat baik baik Sangat baik baik A2 Cukup baik baik Sangat baik baik baik Cukup baik baik baik A3 baik Sangat baik Sangat baik Kurang baik Sangat baik Cukup baik Sangat baik Sangat baik A4 Sangat baik Sangat baik baik baik Sangat baik baik baik Sangat baik A5 Sangat baik baik baik Cukup baik Sangat baik baik Jurang baik Sangat baik A6 baik baik Sangat baik baik Sangat baik Cukup baik baik Sangat baik
Pada  tabel  4. Terdapat  sejumlah  data  yang  bersifat  linguistik,  seperti sangat baik, baik,   dan   cukup baik,  dan  kurang  baik.   Data   ini    dilakukan   pembobotan   sehingga diperoleh  nilai  dari  alternatif  yang  dapat  dilakukan  perhitungan menggunakan metode SAW. Berikut ini adalah data hasil yang telah diisi.
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1
Kriteria-Kriteria setelah dilakukan pembobotan akan terlihat seperti tabel 6.

## Tabel 6. Nilai Rating Kecocokan Kriteria
ALternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6) (C7) (C8) A1 4 3 4 3 4 3 4 3 A2 2 3 4 3 3 2 3 3 A3 3 4 4 1 4 2 4 4 A4 4 4 3 3 4 3 3 4 A5 4 3 3 2 4 3 1 4 A6 3 3 4 3 4 2 3 4 Max 4 4 4 3 4 3 4 4 Min 2 3 3 1 3 2 1 3
Berdasarkan informasi yang tertera di tabel 6, terlihat adanya data mengenai rating kecocokan termasuk nilai maksimum dan minimum untuk setiap rating kecocokan antara pilihan dan kriteria. Adapun langkah-langkah perhitungan data terhadap rating  kecocokan dengan metode SAW sebagai berikut:
4. Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Langkah-langkah perhitungan data terhadap rating kecocokan dengan metode SAW sebagai berikut
a. Membuat Matrix Keputusan (X ij )
[ 4 2 3 4 4 3 ⬚ 3 3 4 4 3 3 ⬚ 4 4 4 3 3 4 ⬚ 3 3 1 3 2 3 ⬚ 4 3 4 4 4 4 ⬚ 3 2 2 3 3 2 ⬚ 4 3 4 3 1 3 ⬚ 3 3 4 4 4 4 ⬚ ]

## b. Menghitung matriks normalisasi (R ij )
Untuk  memperoleh  matriks  ternormalisasi,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan formula  matematis  yaitu  dengan  melakukan  pembagian  antara  nilai  dari  setiap  bobot kriteria dan alternatif. nilai dari rating kecocokan bobot setiap alternatif dan kriteria dengan nilai minimum setiap nilai kriteria. Berikut tahapannya:
Kriteria C1 (Defensive Skills) Kriteria C2 (Ball Handling) Kriteria C3 (Shooting) Kriteria C4 (Passing) R 1.1 = 4 4 = 1 R 2.1 = 2 4 = 0,5
R 3.1 = 3 4 = 0,75 R 1.2 = 3 4 = 0.75 R 2.2 = 3 4 = 0,75 R 3.2 = 4 4 = 1 R 1.3 = 4 4 = 1 R 2.3 = 4 4 = 1 R 3.3 = 4 4 = 1 R 1.4 = 3 3 = 1 R 2.4 = 3 3 = 1 R 3.4 = 1 3 = 0,33
R 4.1 = 4 4 = 1 R 5.1 = 4 4 = 1
R 6.1 = 3 4 = 0,75
R 4.2 = 4 4 = 1 R 5.2 = 3 4 = 0,75 R 6.2 = 3 4 = 0,75
R 4.3 = 3 4 = 0,75 R 5.3 = 3 4 = 0,75 R 6.3 = 4 4 = 1 R 4.4 = 3 3 = 1 R 5.4 = 2 3 = 0,66 R 6.4 = 3 3 = 1
Kriteria C5 (Kekuatan Fisik) Kriteria C6 (Pengambilan Keputusan) Kriteria C7 (Kerjasama Tim) Kriteria C8 (Kecepatan dan Kelincahan) R 1.1 = 4 4 = 1 R 2.1 = 3 4 = 0,75
R 3.1 = 4 4 = 1 R 4.1 = 4 4 = 1
R 5.1 = 4 4 = 1
R 6.1 = 4 4 = 1 R 1.2 = 3 3 = 1 R 2.2 = 2 3 = 0,66 R 3.2 = 2 3 = 0,66 R 4.2 = 3 3 = 1 R 5.2 = 3 3 = 1 R 6.2 = 2 3 = 0,66 R 1.3 = 4 4 = 1 R 2.3 = 3 4 = 0,75 R 3.3 = 4 4 = 1 R 4.3 = 3 4 = 0,75 R 5.3 = 1 4 = 0,25 R 6.3 = 3 4 = 0,75 R 1.4 = 3 4 = 0,75 R 2.4 = 3 4 = 0,75 R 3.4 = 4 4 = 1 R 4.4 = 4 4 = 1 R 5.4 = 4 4 = 1 R 6.4 = 4 4 = 1
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  diperoleh  nilai  matriks ternormalisasi (R ij ) sebagai berikut:
R ij = [ 1 0,5 0,75 1 1 0,75 ⬚ 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 ⬚ 1 1 1 0,75 0,75 1 ⬚ 1 1 0,33 1 0,66 1 ⬚ 1 0,75 1 1 1 1 ⬚ 1 0,66 0,66 1 1 0,66 ⬚
1 0,75 1 0,75 0,25 0,75 ⬚ 0,75 0,75 1 1 1 1 ⬚ ]

## c. Menghitung Nilai Preferensi (V i )
Pencarian nilai preferensi dapat dilakukan dengan melakukan formula matematis yaitu dengan  melakukan  penjumlahan  setiap  hasil  kali  antara  nilai  dari  setiap  matriks ternormalisasi dengan nilai bobot setiap kriteria.
V 1 = ∑[(0,339 × 1) + (0,214 × 0,75) + (0,152 × 1) + (0,111 × 1) + (0,079 × 1) + (0,054 × 1) + (0,033 × 1) + (0,016 × 0,75)] = 0,941
V 2 = ∑[( 0,339 × 0,5) + (0,214 × 0,75) + (0,152 × 1) + (0,111 × 1) + (0,079 × 0,75) + (0,054 × 0,66) + (0,033 × 0,75) + (0,016 × 0,75)] = 0,756
V 3 = ∑[( 0,339 × 0,75) + (0,214 × 1) + (0,152 × 1) + (0,111 × 0,33) + (0,079 × 1) + (0,054 × 0,66) + (0,033 × 1) + (0,016 × 1)] = 0,821
V 4 = ∑[( 0,339 × 1) + (0,214 × 1) + (0,152 × 0,75) + (0,111 × 1) + (0,079 × 1) +
(0,054 × 1) + (0,033 × 0,75) + (0,016 × 1)] = 0,952
V 5 = ∑[( 0,339 × 1) + (0,214 × 0,75) + (0,152 × 0,75) + (0,111 × 0,66) + (0,079 × 1) + (0,054 × 1) + (0,033 × 0,25) + (0,016 × 1)] = 0,844
V 6 = ∑[( 0,339 × 075) + (0,214× 0,75) + (0,152 × 1) + (0,111 × 1) + (0,079 × 1) + (0,054 × 0,66) + (0,033 × 0,75) + (0,016 × 1)] = 0,834
Hasil perhitungan nilai preferensi yang telah diperoleh akan menghasilkan suatu tabel perangkingan.  Tabel  tersebut  merupakan  hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  dan menghasilkan  nilai  mulai  dari  nilai  yang  tertinggi  hingga  nilai  terendah  dan  dijadikan sebagai nilai peringkat dari setiap alternatif.
Tabel 7. Hasil perangkingan setiap alternatif Alternatif Nama Pemain Nilai Preferensi  Ranking A1 Mahendri Jaya 0,941 2 A2 Harfin Saputra 0,756 6 A3 Hubul Watoni 0,821 5 A4 Muslim 0,952 1 A5 Ilham Firdaus 0,844 3 A6 Sulton Watoni 0,834 4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  7  dengan  menggunakan  metode  SAW menghasilkan nilai tertinggi sebesar 0,952, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif A4 atas nama Muslim sebagai alternatif terbaik yang layak untuk masuk dalam Tim Bola Basket Cendekia Comets.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  pemain  basket menggunakan metode SAW  dengan pembobotan ROC, yang melibatkan penggunaan beragam  kriteria  untuk  menilai  kemampuan  pemain  basket,  serta  memberikan  bobot yang sesuai pada setiap kriteria berdasarkan metode ROC. Penelitian ini menggunakan 8 kriteria  yaitu 1) Defensive Skills, 2) Ball Handling, 3) Shooting, 4) Passing, 5) Kekuatan Fisik, 6) Pengambilan Keputusan, 7) Kerjasama Tim, dan 8) Kecepatan dan Kelincahan. Faktor yang sangat mempengaruhi perolehan nilai dalam metode SAW adalah nilai preferensi terbesar sebagai penghasil alternatif terbaik. Perolehan hasil peringkat pertama berada pada alternatif A4 dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0,952 atas Muslim yang terpilih menjadi anggota Tim Bola Basket Cendekia Comets.
DAFTAR PUSTAKA
. (!!! INVALID CITATION !!! (Kusumadewi et al., 2006, Lubis et al., 2022, Mesran and Indini, 2023)).
Abdullah,  M.  A.,  &  Aldisa,  R.  T.  (2022).  Implementasi  Metode  MAUT  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Stock  Keeper  Restoran  dengan Pembobotan Rank Order Centroid. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4 (3), 1422− 1430 - 1422− 1430.
Abdullah, M. A., & Aldisa, R. T. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(3).
Annisa, R., Nofriansyah, D., & Kusnasari, S. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Assesment  Peningkatan  Kemampuan  Pemain  Tenis  Meja  Menggunakan  Metode ARAS. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(4), 304-313.
Asrianda,  A.,  Dinata,  R.  K.,  &  Hidayat,  R.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Pemain  Bola  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). TECHSI- Jurnal Teknik Informatika, 11(2), 280-288.
Astiani, N., Andreswari, D., & Setiawan, Y. (2016). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Tanaman Obat Herbal Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web. J. Teknol. Komput. dan Inform, 12(2), 125-140.
AWANGGA, L. G. (2023). Perbandingan Latihan Footwork Menggunakan Cone Dengan Latihan Footwork Menggunakan Ladder Drill Terhadap Kelincahan Pada Permainan Bola  Basket  (Eksperimen  Pada  Siswa  Ekstrakurikuler  Bola  Basket  SMA  Negeri  2 Ciamis) Universitas Siliwangi].
Badaruddin,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  Rank Order Centroid (ROC). Jurnal Media Informatika Budidarma, 3(4), 366-370.
Damanik, S., & Utomo, D. P. (2020). Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kerjasama  Vendor. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 4(1).
Darniyati, R. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain pada Cabang Olahraga Futsal  dengan  Metode  Profile  Matching  Skripsi,  Universitas  Muhammadiyah Magelang].
Hutahaean,  J.,  Mulyani,  N.,  Azhar,  Z.,  &  Nasution,  A.  K.  (2022).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Supervisor  Karyawan  Dengan  Menggunakan  Metode  ROC- SAW. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(3), 550-555.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Wardoyo,  R.  (2006).  Fuzzy  multi-attribute decision making (fuzzy madm). Yogyakarta: Graha Ilmu, 74.
Lubis, M. H., Kom, S., Kom, M., & Akhir Abadi Tanjung, S. P. (2022). Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish.
Lumbanbatu, W. H. B., Siahaan, K. Y., Sitorus, J., & Mesran, M. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Transfer Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT.  Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  dan  Teknik Informatika (SNESTIK),
Mayadi, M., Pamungkas, R. W. P., Azlan, A., Khairunnisa, K., & Waruwu, F. T. (2021). Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC). Building  of  Informatics, Technology and Science (BITS), 3(3), 393-399.
Mesran, M., & Indini, D. P. (2023). Analisis Dalam Pendukung Keputusan Seleksi Content Creator  Mahasiswa  Terbaik  Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC. Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(4), 912-921.
Munthe, K., Syahputra, T. R. A., Pasuli, A. A., & Hasibuan, M. A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA. Bulletin of Informatics and Data Science, 1(1), 20-29.
Muqorobin,  M.,  Apriliyani,  A.,  &  Kusrini,  K.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW. Respati, 14(1).
Nurhayati,  S.,  Tonggiroh,  M.,  &  Hasan,  R.  F.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Pemain Inti Bola Basket Pada Fmbbc Mandala Jayapura. Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi),
Pasaribu,  R.  R.,  Syahrizal,  M.,  &  Hutabarat,  S.  A.  (2023).  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Penerimaan  Bantuan  Kartu  Indonesia  Pintar  Dengan  Menerapkan Metode Maut Dan Pembobotan Dengan Menggunakan Metode Roc Pada Sekolah Yapim  Taruna  Medan. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer), 6(1), 577-585.
Sari, W. E., Muslimin, B., & Rani, S. (2021). Perbandingan Metode SAW dan Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 10(1), 52-58.
Setiawan, H., Sholihaningtias, D. N., & Asma, F. R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan
Seleksi Pemain Menggunakan Metode Profile Matching Pada Bahar Futsal. Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi),
Susilowati, T., & Wati, R. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaam Calon Siswa Baru Pada SMA Muhamadiyah 1 Pringsewu Dengan Metode SAW. Jurnal TAM
(Technology Acceptance Model), 5, 12-21.
Yunaldi,  A.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Bantuan  Siswa  Miskin Menerapkan  Kombinasi  Metode  SAW  dan  ROC. Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 3(4), 376-380.