## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 977−987 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5457

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Pemain Tim Futsal Menggunakan Metode ROC dan ARAS
Adrian Edoardo Yusuf * , Budi Santoso, Slamet Kacung
Teknik Informatika, Universitas Dr.Soetomo, Surabaya Jl. Semolowaru No.84, Menur Pumpungan, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia Email: 1,* adrianedoardo66@gmail.com 2 budi.santoso@unitomo.ac.id 3 slamet@unitomo.ac.id Email Penulis Korespondensi: adrianedoardo66@gmail.com Submitted: 29/06/2024; Accepted: 17/07/2024; Published: 20/07/2024
Abstrak −Futsal  tak henti menarik minat  masyarakat, termasuk di  lingkungan sekolah seperti SMK Unitomo Surabaya. Di sekolah ini, membangun tim futsal yang kuat menjadi kunci utama meraih prestasi. Namun, proses seleksi pemain yang manual seringkali  menemui  kendala,  seperti  inefisiensi  dan  potensi  subjektivitas.  Pelatih  sering  tidak  mencatat  nilai  hasil  seleksi, sehingga pelatih hanya menilai hasil seleksi secara subyektif. Oleh karena itu, penelitian ini menghadirkan solusi berupa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu pelatih dalam menentukan calon pemain inti futsal. SPK ini menggabungkan dua  metode  yaitu:  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio  Assesment  (ARAS).  Metode  ROC  berperan  dalam pembobotan data, memberikan nilai terukur pada setiap kriteria seleksi. Di sisi lain, Aras berperan dalam menentukan alternatif terbaik dengan cara membandingkan nilai keseluruhan setiap alternatif dengan nilai optimal seluruh rangkaian. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  SPK  ini  mampu  menghasilkan  peringkat  calon  pemain  inti  futsal  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 0.8753324. Hal ini menunjukkan bahwa SPK ini memiliki potensi besar untuk membantu pelatih dalam memilih pemain yang tepat dan meningkatkan peluang tim dalam meraih kemenangan.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Sistem Pendukung Keputusan; Tim Futsal; ROC; ARAS
Abstract −Futsal's  popularity  remains  undiminished,  captivating  communities,  including  school  environments  like  SMK Unitomo  Surabaya.  In  this  school,  building  a  strong  futsal  team  is  the  cornerstone of  achieving  success.  However,  manual player  selection  processes  often  encounter  obstacles,  such  as  inefficiency  and  potential  subjectivity.  Often,  coaches  do  not record selection results, leading them to evaluate selections subjectively.Therefore, this research presents a solution in the form of  a  Decision Support System  (DSS)  to  assist  coaches  in  identifying  potential  core  futsal  players.  This  DSS  integrates  two cutting-edge methods: Rank Order Centroid (ROC) and Additive Ratio Assessment (ARAS). The ROC method plays a role in data weighting, assigning measurable values to each selection criterion. On the other hand, ARAS plays a role in determining the best alternative by comparing the overall value of each alternative  with the optimal value of the entire series. Research results demonstrate that this DSS can generate rankings of potential core futsal players with an accuracy level of 0.8753324. This indicates that this DSS has great potential to assist coaches in selecting the right players and increasing the team's chances of winning.
Keywords : Recommendation System; Decision Support System; Futsal Team; ROC; ARAS

## 1. PENDAHULUAN
Futsal sekarang menjadi salah satu olahraga yang populer di masyarakat maupun di sekolah, terutama di kalangan siswa[1]. Futsal merupakan salah satu turnamen  yang melibatkan banyak tim bersaing dalam sebuah kompetisi atau  kegiatan  olahraga  [2].  Tujuan  utama  dari  olahraga  ini  adalah  untuk  meningkatkan  kreativitas  siswa  dan mengoptimalkan potensi mereka dalam bermain futsal[3]. Dengan adanya berbagai kejuaraan futsal, para siswa menjadi lebih termotivasi untuk meningkatkan ketrampilan mereka agar dapat mencapai prestasi yang diharapkan. SMK Unitomo Surabaya merupakan salah satu contoh sekolah yang aktif mengikuti pertandingan futsal, bahkan seringkali melakukan seleksi pemain futsal untuk mewakili sekolah dalam berbagai kompetisi. Pilihan tim futsal sangat penting karena dapat memengaruhi hasil akhir pertandingan.
Permasalahan yang terjadi pada proses seleksi pemilihan pemain Futsal di SMK Unitomo Surabayaadalah bahwaprosesmasih dilakukan secara manual. Hal ini menyebabkan kebutuhan waktu yang lama, serta melibatkan subyektifitas  pelatih  sehingga  menghasilkan  output  yang  tidak  maksimal.Kelemahan  ini  dapat  diatasi  dengan bantuan sebuah sistem pengambilan keputusan (SPK) agar proses pemilihan pemain futsal mendapatkan hasil yang lebih optimal, sesuai kriteria dan kompetensi yang ditetapkan secara obyektif.
SPK  adalah  pendekatan  yang  sangat  relevan  untuk  menyelesaikan  penelitian  karena  memungkinkan analisis data yang mendalam dan pembuatan keputusan yang terinformasi. Dalam penelitian yang menggunakan metodeRank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assesment (ARAS), SPK memberikan kemampuan untuk mengukur kinerja model klasifikasi melalui ROC dan melakukan pemeringkatan alternatif berdasarkan preferensi multi-kriteria  dengan  ARAS.  Proses  ini  tidak  hanya  mengoptimalkan  evaluasi  kinerja  dan  peringkat  alternatif, tetapi juga  memastikan bahwa keputusan  yang diambil didasarkan pada analisis  yang sistematis dan data  yang terverifikasi, meningkatkan akurasi dan relevansi hasil penelitian secara keseluruhan.
Studi sebelumnya menggunakan metode Profile Matching untuk memilih pemain futsal berdasarkan faktor seperti Stamina, Kecepatan, Kekuatan, Kerja Sama, dan Pengalaman. Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini sangat  akurat  dengan  30  data  uji  yang  berbeda,  memberikan  hasil  pengambilan  keputusan  sebesar  86,6%[4]. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode  AHP  dengan  parameter  yang  digunakan  yaitu  Dribbling,  Passing,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Control, Shooting, Accelerate, Physic, Catching, Tinggi Badan dan Chipping untuk menentukan pemain inti futsal. Berdasarkan studi literatur tersebut,peneliti  sebelumnya  yang menggunakan sistem pendukung keputusan untuk seleksi pemain futsal [5], namun metode yang dipakai adalah AHP dengan akurasi yang relatif kurang maksimal. Sehingga  dalam  penelitian  ini  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  ROC  dan  ARAS  agar akurasi yang didapatkan lebih baik.
Tujuan  dari  studi  ini  yaitu  merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  yang memanfaatkan  metode  ROC  dan  ARAS  dengan  parameter  seperti  sikap  terhadap  pelatih,  kekuatan,  stamina, passing,  control,  shooting,  dribbling,  dan  mental.  Tujuan  dari  sistem  ini  adalah  untuk  membantu  pelatih  futsal dalam  menentukan  calon  pemain  inti  futsal.  Metode  ROC  menentukan  bobot  parameter,  dan  metode  ARAS menentukan  pengambilan  alternatifuntuk  pelatih  dapat  membandingkan  nilai  kompetensi  pemain  dengan  nilai mereka[6][7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  yang  melibatkan  2  metode  ROC  dan  ARAS  secara  berurutan (sekuensial), seperti terlihat pada gambar 1.
Tahapan  pertama  diawali  dengan  menginputkan  data  pada  masing-masing  kriteria  sikap  terhadap  pelatih, kekuatan, stamina, passing, control, shooting, dribbling, dan mental. Berikutnya menentukan prioritas kepentingan

## Journal of Information System Research (JOSH)
untuk  tiap  kriteria  yang  berdasarkan  dari  wawancara.  Selanjutnya  dibobot  menggunakan  metode  ROC  dengan menjumlahkan setiap elemen kriteria dibagi dengan banyaknya kriteria. Setelah itu, menentukan matriks keputusan yang  berdasarkan  pada  data  penilaian  alternatif  yang  didapatkan  dari  rating  kecocokan  alternatif.  Berikutnya melakukan perhitungan nilai normalisasi matriks dengan membagi dua sifat, yang pertama kriteria yang bersifat benefit  dan  yang  ke  dua  kriteria  yang  bersifat  biaya.  Setelah  menentukan  bobot  matriks  yang  sudah dinormalisasikan, berikutnya berupakan penyesuaian bobot pada tiap kriteria yang berdasarkan nilai normalisasi. Berikutnya mencari nilai fungsi optimalisasi pada tiap alternatif dengan menggabungkan bobot yang dinormalisasi dan  nilai  kriteria,  yang  akan  menghasilkan  skor  agregat  yang  mencerminkan  seberapa  baik  setiap  alternatif memenuhi  seluruh  kriteria  yang  ditetapkan.  Terakhir,  menentukan  alternatif  dengan  skor  tertinggi  melibatkan membandingkan nilai fungsi optimalisasi masing-masing alternatif untuk mendapatkan skor tertinggi. Berdasarkan analisis kriteria yang dilakukan, solusi dengan skor tertinggi dianggap sebagai yang paling mutakhir.

## 2.2 Dataset
Data  yang  diperoleh  untuk  studi  ini  berasal  dari  SMK  Unitomo  dan  mencakup  15  calon  pemain  futsal  yang berminat  untuk  menjadi tim inti  futsal.  Sikap terhadap pelatih, Kekuatan,  Stamina, Passing,  Control, Shooting, Dribbling,  dan  Mental  adalah  parameter  yang  diperlukan  untuk  mendapatkan  peringkat  tertinggi.  Parameter- parameter ini disajikan dalam Tabel 1 yang memiliki kolom berisi nilai kriteria yang ada.
Tabel 1. Dataset Penelitian Alter natif Nama Kriteria Sikap Terhadap Pelatih Kekuatan Stamina Passing Control Shooting Dribbling Mental A1 Krisna Putra Baik Cukup Cukup Baik Baik Cukup Cukup Sangat Baik A2 Dimas Cukup Baik Cukup Baik Cukup Cukup Sangat Baik Baik A3 Dava Baik Baik Cukup Cukup Cukup Cukup Baik Baik A4 Afda Cukup Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Baik A5 Rusdi Cakup Cukup Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Cukup A6 Galing Baik Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Cukup A7 Seva Baik Baik Baik Baik Baik Baik Cukup Cukup A8 Sahrul Baik Baik Baik Cukup Cukup Baik Sangat Baik Baik A9 Iyan Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Cukup Baik A10 M. Ragil Cukup Baik Baik Cukup Cukup Sangat Baik Baik Cukup A11 Anton Cukup Cukup Cukup Kurang Kurang Cukup Baik Cukup A12 Bima Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Cukup A13 Fairus Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik A14 Fino Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik A15 Nofa (kiper) Cukup Sangat Baik Cukup Kurang Kurang Kurang Kurang Baik
Tabel di atas menjelaskan 8 parameter pada penelitian ini yang diperlukan untuk memilih calon pemain inti pada tim futsal SMK Unitomo. Pada masing-masing calon mempunyai nilai kriteria masing-masing karena pada tahap  analisa  penelitian  ini  dan  berdasarkan  data  yang  diperoleh  melalui  SMK  Unitomo  menunjukan  adanya perbedaan nilai kriteria pada parameter yang sudah ditetapkan.

## 2.3 Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC  adalah  metodeSPK  yang  paling  sederhana  dan  mudah  dipahami,  menggunakan  konsep  bobot pengganti,  yang  berarti  bahwa  setiap  objek  diprioritaskan  berdasarkan  kriteria  atau  atributnya[8][9].  Konsep prioritas  metode  ROC  biasanya  dibentuk  dengan  pernyataan  bahwa  Kriteria  pertama  memiliki  nilai  yang  lebih besar  daripada  kriteria  kedua,  kriteria  ketiga  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  daripada  kriteria  keempat,  dan seterusnya [10][11].
Untuk menentukan seberapa penting setiap kriteria dalam penelitian yang dilakukan, berikut adalah rumus perhitungan yang dapat digunakan[12].

## Journal of Information System Research (JOSH)
a. Tingkat kepentingan dari tiap kriteria
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 > ⋯ > 𝐶 𝑛 𝑚𝑎𝑘𝑎𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 > ⋯ > 𝑊 𝑛 (1)
b. Menghitung nilai bobot kriteria
𝑊 𝑗 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑗 (2)

## 2.4 Additive Ratio Assesment(ARAS)
Metode ARAS (Additive Ratio Assessment)adalahmetode yang mengandalkan intuisi pengambil keputusan untuk menilai alternatif, dengan asumsi bahwa alternatif dengan rasio terbesar dianggap sebagai pilihan terbaik[13][14]. Metode  ARAS  adalah  teknik  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  memanfaatkan  ide  derajat  utilitas [15][16]. Metode ini menggunakan perbandingan nilai alternatif dengan indeks keseluruhan untuk setiap kriteria dibandingkan dengan nilai indeks alternatif secara keseluruhan untuk menemukan solusi terbaik[17][18]. Berikut langkah-langkah dari metode ARAS, yaitu[19]: a. Langkah 1 : Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =   [ 𝑥 01 𝑥 02 ⋯ 𝑥 0𝑛 𝑥 11 ⋯ 𝑥 𝑚1 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋯ ⋯ ⋯ 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (3)
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛
b. Langkah 2 : Penormalisasian terhadap matriks keputusan
1. Normalisasi kriteria bersifat maksimal (benefit)
𝑋̅ 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (4)
𝑋̅ 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 2. Normalisasi kriteria bersifat minimal (cost) terdapat dua tahap yaitu : Tahap 1:
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (5)
Tahap 2:
𝑋̅ 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (6)
Keterangan : 𝑥 𝑜𝑗 = Nilai optimal kriteria
c. Langkah 3 : Menentukan bobot matriks yang telah dinormalisasikan pada tahap kedua
∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 (7)
𝑊 𝑗 = 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 d. Langkah 4 : Menghitung nilai fungsi yang paling maksimal
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅
(8)
𝑆 𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑢𝑛𝑔𝑠𝑖 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓
e. Langkah 5 : Perhitungan nilai akhir perangkingan
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆𝑜 𝑖 =   0, 𝑚
̅̅̅̅̅̅
(9)
𝐾 𝑗 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛

## 2.5 Confusion Matrix
Dalam  konteks  pemodelan  statistik,  klasifikasi,  dan  machine  learning,  Confusion  Matrix  berperan  sebagai  alat evaluasi  penting  untuk  mengukur  kinerja  model  terhadap  data  tes  yang  telah  diberi  label  [20][21].  Matriks  ini memberikan  informasi  yang  berharga  tentang  kemampuan  model  dalam  mengkategorikan  data  dengan  tepat, sehingga  membantu  para  praktisi  dalam  menilai  keandalan  model  dan  mengambil  keputusan  terkait optimasinya[22][23].
a. Langkah 1: Menghitung nilai aktual dan nilai prediksi. Penentuan nilai True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive  (FP),  dan  False  Negative  (FN)  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi terlebih  dahulu,  seperti  pada  Tabel  2 .  TP  merepresentasikan  nilai  yang  teridentifikasi  dengan  benar  sesuai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 977−987 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5457
dengan data aktual dan prediksi, TN merepresentasikan nilai yang teridentifikasi dengan salah sesuai dengan data aktual dan prediksi, FP merepresentasikan nilai aktual yang salah yang teridentifikasi dengan benar pada prediksi, dan FN merepresentasikan nilai aktual yang benar yang teridentifikasi.
Tabel 2. Confusion Matrix Nilai Prediksi True False Nilai Aktual True TP FN False FP TN
b. Langkah 2 : Menghitung akurasi yang merupakan alat ukur yang digunakan untuk menentukan seberapa tepat perhitungan yang dilakukan, dengan menggunakan persamaan yang telah ditetapkan (9) [24].
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (10)
c. Langkah  3  :  Menghitung  recall,  merupakan  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  model dalam mengidentifikasi semua data positif yang ada, dihitung dengan membagi jumlah True Positive (TP) dan False Negative (FN) (10) [24].
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11)
d. Langkah 4 : Menghitung presisi adalah evaluasi yang digunakan untuk mengevaluasi tingkat ketepatan model dalam mengklasifikasikan data yang diprediksinya sebagai positif. Ini dapat dilakukan dengan membagi Nilai Positif Asli (TP) dengan jumlah Nilai Positif Palsu (FP) (11) [24].
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (12)
e. Langkah 5 : Menghitung nilai f1 yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa efektif model perhitungan yang digunakan dalam penelitian (12) [24].
Nilai F1 = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  ROC  sebagai  pembobotan  kriteria  pada pemilihan calon pemain inti futsal dan metode ARAS sebagai penentuan alternatif terbaik pada seluruh rangkaian. Data kriteria yang relevan dikumpulkan dan dievaluasi dengan kedua metode tersebut.

## 3.1  Penentuan Alternatif
Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK), evaluasi dan peringkat komparatif dari setiap opsi digunakan untuk menentukan pilihan terbaik. Hasil ini membantu pelatih memilih opsi yang paling sesuai dengan tujuan, preferensi, atau  kriteria  mereka.  Sebagai  alternatif,  terdapat  data  15  calon  pemain  inti  futsal  SMK  Unitomo.  Tabel  3 menunjukkan nama alternatif tersebut.Tabel ini menyajikan daftar kode dan nama alternatif yang digunakan dalam suatu  pemilihan  atau  keputusan  dan  menampilkan  sembilan  alternatif  yang  diberi  kode  dari  A1  hingga  A15, masing-masing dengan nama yang berbeda.
Tabel 3. Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Krisna Putra A2 Dimas A3 Dava A4 Afda A5 Rusdi A6 Galing A7 Seva A8 Sahrul A9 Iyan A10 M.Ragil A11 Anton A12 Bima A13 Fairus A14 Fino A15 Nofa (Kiper)

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.2 Penentuan Kriteria
Penetapan kriteria yang valid dan selaras dengan konteks permasalahan dalam SPK sangatlah krusial. Kriteria ini menjadi fondasi dalam menghasilkan kesimpulan dan keputusan yang optimal. Kriteria yang ideal harus sejalan dengan tujuan SPK dan mencakup aspek-aspek fundamental atau paling relevan bagi permasalahan yang dihadapi. Tabel 4 menyajikan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian ini.menunjukkan penentuan kriteria yang terdiri dari  delapan  kriteria  dengan  kode  C1  hingga  C8.  Kriteria  tersebut  meliputi  Sikap  terhadap  pelatih,  Kekuatan, Stamina, Passing, Control, Shooting, Dribbling, dan Mental, yang semuanya tergolong dalam jenis "Benefit".
Tabel 4. Penentuan Kriteria Kode Nama Kriteria Jenis C1 Sikap terhadap pelatih  Benefit C2 Kekuatan Benefit C3 Stamina Benefit C4 Passing Benefit C5 Controll Benefit C6 Shooting Benefit C7 Dribbling Benefit C8 Mental Benefit
Setelah kriteria ditetapkan, langkah berikutnya adalah menentukan nilai bobot kepentingan untuk masing- masing  karakteristik.  Detail  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  5.  Dlm  tbl  tersebut  terdapat  4  bobot  kriteria  dalam bentuk penilaian linguistic  yang dikonversikan  menjadi skala bobot dlm bentuk numerik:Sangat Baik (4), Baik (3),  Cukup  (2),  dan  Kurang  (1).  Bobot  ini  diterapkan  pada  kriteria  C1  hingga  C8  untuk  menilai  tingkat kepentingannya.
Tabel 5. Bobot Kepentingan Kriteria (C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8)  Skala Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1
Setelah data dan  kriteria alternatif ditentukan sesuai dengan penjelasan sebelumnya, langkah berikutnya adalah  menentukan  nilai  kecocokan,  yang  tercantum  dalam  Tabel  6.  berisi  Nilai  Rating  Kecocokan  dari  15 alternatif berdasarkan delapan kriteria (C1 hingga C8). Setiap alternatif, seperti Krisna Putra (A1) dan Dimas (A2), dievaluasi dengan nilai kecocokan pada skala 1-4 untuk masing-masing kriteria. Nilai ini mencerminkan seberapa baik setiap alternatif  memenuhi  kriteria  yang telah ditetapkan,  yang akan digunakan untuk analisis lebih  lanjut dalam menentukan alternatif terbaik.
Tabel 6. Nilai Rating Kecocokan
Kode Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A1 Krisna Putra 3 2 2 3 3 2 2 4 A2 Dimas 2 3 2 3 2 2 4 3 A3 Dava 3 3 2 2 2 2 3 3 A4 Afda 2 2 3 4 2 3 3 3 A5 Rusdi 2 2 3 3 3 3 4 2 A6 Galing 3 2 3 3 3 2 3 2
A7
Seva 3 3 3 3 3 3 2 2
A8 Sahrul 3 3 3 2 2 3 4 3 A9 Iyan 3 2 3 3 3 3 2 3
A10 M. Ragil 2 3 3 2 2 4 3 2
A11 Anton 2 2 2 1 1 2 3 2 A12 Bima 4 3 3 4 3 3 3 2 A13 Fairus 4 3 2 3 4 3 3 4 A14 Fino 3 4 3 4 3 2 3 4
A15 Nofa (kiper) 2
4 2 1 1 1 1
3

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Sebelum metode ARAS digunakan untuk menentukan peringkat, penelitian ini menggunakan metode ROC untuk mengetahui seberapa penting delapan kriteria yang telah ditetapkan.Pada penjelasan urutan langkah demi langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan perhitungan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 977−987 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5457
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,339575 𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,214575
𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,152232 𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,110565
𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,079315 𝑊 6 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,054315
𝑊 7 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 7 + 1 8 8 = 0,033482 𝑊 8 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1
8 8 = 0,015625
Tabel  7  berikut  menunjukkan  hasil  dari  penghitungan  bobot  kepentingan  dari  delapan  kriteria  yang digunakan.
Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Keterangan Bobot Kriteria C1 Sikap terhadap pelatih 0,339575 C2 Kekuatan 0,214575 C3 Stamina 0,152232 C4 Passing 0,110565 C5 Controll 0,079315 C6 Shooting 0,054315 C7 Dribbling 0,033482 C8 Mental 0,015625
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  kriteria  yang  memiliki  nilai  bobot  kepentingan  paling  besar  dibandingkan dengan kriteria lainnya. Kriteria C1 memiliki nilai bobot tertinggi yaitu 0,339575, Kriteria C2 memiliki nilai bobot terpenting kedua yaitu 0,214575, Kriteria C3 memiliki nilai bobot 0,152232, dan Kriteria C8 memiliki nilai bobot hanya 0,015625. Kriteria C8 dianggap kurang penting.

## 3.4 Penerapan Metode ARAS
Setelah menyesuaikan rating kecocokan dan menentukan bobot kepentingan setiap kriteria dengan metode ROC, tahap selanjutnya adalah melakukan pemeringkatan menggunakan metode ARAS untuk memilih pemain inti SMK Unitomo. a. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 3 4 2 3 2
2 3 2 3 3 2 4 3 4 3 4 2 3 2 2 2 2 2 4 2 4 4 4 3 3 3 2 2 3 2 2 3 3 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 4 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 4 4 3 2 2 3 2 3 3 4 4
3
3 2 3 2 3 2 3 3 3 2 2 3 3 2 1 4 3
4 1
3 2 1 3 4 2 1 3 4 2 3 3 2 1 2 2 4 3 2 3 3 3 3 3 1 3 2 2 2 4 4
3]
b. Penormalisasian  terhadap  matriks  keputusan,  dikarenakan  jenis  dari  kriteria  sebelumnya  merupakan  benefit maka dalam penghitungan kali ini menggunakan normalisasi kriteria bersifat maksimal (benefit). Berikut menunjukkan hasil normalisasi matriks.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 977−987 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5457
𝑥 𝑖𝑗 =
[ 0.088
0.066 0.088 0.044 0.071 0.047 0.044 0.066 0.047 0.066 0.066 0.047 0.088 0.066 0.1 0.075 0.095 0.047 0.066 0.05 0.047 0.044 0.05 0.047 0.085 0.042 0.086 0.065 0.085 0.065 0.063 0.065 0.044 0.044 0.071 0.044 0.044 0.071 0.066 0.044 0.071 0.088 0.05 0.071 0.066 0.075 0.071 0.066 0.075 0.047 0.063 0.065 0.085 0.043 0.063 0.043 0.066 0.066 0.071 0.066 0.066 0.071 0.066 0.044 0.044 0.088 0.088 0.066 0.044 0.044 0.066 0.044 0.066 0.066 0.088 0.088 0.071 0.071 0.047 0.071 0.047 0.071 0.047 0.066 0.075 0.071 0.044 0.05 0.071 0.066 0.044 0.022 0.088 0.066 0.088 0.022 0.075 0.05 0.025 0.075 0.1 0.05 0.025 0.071 0.095 0.047 0.071 0.071 0.047 0.023 0.042 0.043 0.085 0.065 0.042 0.063 0.063 0.063 0.063 0.063 0.021 0.065 0.043 0.043 0.043 0.086 0.086 0.065]
c. Menentukan bobot matriks yang sudah di normalisasikan
𝐷 𝑖𝑗 = [ 0.0299
0.0224 0.0298 0.0149 0.1080 0.0715 0.0149 0.0224 0.0715 0.0224 0.0224 0.0715 0.0972 0.0729 0.0793 0.0594 0.0515 0.0255 0.0729 0.0396 0.0255 0.0729 0.0396 0.0255 0.0284 0.0140 0.0134 0.0134 0.0284 0.0101 0.0210 0.1015 0.0149 0.0149 0.1080 0.0149 0.0149 0.1080 0.0224 0.0149 0.1080 0.0972 0.0396 0.0385 0.0729 0.0594 0.0385 0.0729 0.0594 0.0255 0.0210 0.0101 0.0284 0.0671 0.0210 0.0671 0.0224 0.0224 0.1080 0.0224 0.0224 0.1080 0.0224 0.0149 0.0149 0.0298 0.0298 0.0224 0.0149 0.0149 0.0224 0.0149 0.0224 0.0224 0.0298 0.0298 0.1080 0.1080 0.0715 0.1080 0.0715 0.1080 0.0715 0.0729 0.0594 0.0385 0.0486 0.0396 0.0385 0.0729 0.0486 0.0353 0.0972 0.0729 0.0972 0.0353 0.0594 0.0396 0.0198 0.0594 0.0793 0.0396 0.0198 0.0385 0.0515 0.0255 0.0385 0.0385 0.0255 0.0124 0.0140 0.0671 0.0284 0.0101 0.0140 0.0210 0.0210 0.0210 0.0210 0.0210 0.0703 0.0101 0.0671 0.0671 0.0671 0.0134 0.0134 0.0101]
d. Menentukan nilai fungsi optimum
𝑆 0 = 0.097584517
𝑆 8 = 0.072180776 𝑆 1 = 0.063056723 𝑆 9 = 0.067685724 𝑆 2 = 0.062185449 𝑆 10 = 0.064933377
𝑆 3 = 0.066147139 𝑆 11 = 0.047892413 𝑆 4 = 0.060659805 𝑆 12 = 0.085418891 𝑆 5 = 0.061311101 𝑆 13 = 0.081987578
𝑆 6 = 0.066741532 𝑆 14 = 0.082804337 𝑆 7 = 0.074812575 𝑆 15 = 0.06046766
e. Perhitungan nilai akhir perangkingan
𝐾0 = 0.097584517 0.097584517 = 1
𝐾8 = 0.072180776 0.097584517 = 0.7396744
𝐾1 = 0.063056723 0.097584517 = 0.6461754 𝐾9 = 0.067685724 0.097584517 = 0.6936113
𝐾2 = 0.062185449 0.097584517 = 0.6372470 𝐾10 = 0.064933377 0.097584517 = 0.6654065
𝐾3 = 0.066147139 0.097584517 = 0.6778446 𝐾11 = 0.047892413 0.097584517 = 0.4907788
𝐾4 = 0.060659805 0.097584517 = 0.6778446 𝐾12 = 0.085418891 0.097584517 = 0.8753324
𝐾5 = 0.061311101 0.097584517 = 0.6282871 𝐾13 = 0.081987578 0.097584517 = 0.8401699 𝐾6 = 0.066741532 0.097584517 = 0.6839356 𝐾14 = 0.082804337 0.097584517 = 0.8485397

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 977−987 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5457
𝐾7 = 0.074812575 0.097584517 = 0.7666439 𝐾15 = 0.06046766 0.097584517 = 0.6196439
Hasil perhitungan dengan menggunakan Metode ARAS disajikan pada Tabel 8 di bawah inimenunjukkan hasil perangkingan alternatif  menggunakan Metode ARAS. Tabel ini terdiri dari 16 baris dan 5 kolom, dengan kolom pertama berisi kode alternatif, kolom kedua berisi nama alternatif,  kolom ketiga berisi nilai akhir, kolom keempat berisi peringkat, dan kolom kelima berisi hasil.

## Tabel 8. Hasil Perangkingan
Kode Alternatif  Nama Alternatif  Nilai Akhir  Hasil
A0 1 - A12 Bima 0.8753324 1 A14 Fino 0.8485397 2 A13 Fairus 0.8401699 3 A7 Seva 0.7666439 4 A8 Sahrul 0.7396744 5 A9 Iyan 0.6936113 6 A6 Galing 0.6839356 7 A3 Dava 0.6778446 8 A10 M.Ragil 0.6654065 9 A1 Krisna Putra 0.6461754 10 A2 Dimas 0.6372470 11 A5 Rusdi 0.6282871 12 A4 Afda 0.6216130 13 A15 Nofa (Kiper) 0.6196439 14 A11 Anton 0.4907788 15
Berdasarkan  hasil  pemeringkatan  dengan  metode  ARAS,  alternatif  dengan  nama  Bima  menduduki peringkat pertama sebagai calon pemain inti futsal dengan nilai 0.8753324.

## 3.5 Model Evaluasi
Model evaluasi penelitian ini menggunakan metode Confusion Matrix pada Tabel 9 untuk menghitung nilai akurasi peringkat. Hasil menunjukkan jumlah data yang dikategorikan sebagai Asli Benar dan Asli Salah dalam peringkat tersebut.di  mana  dari  total  120  data,  85  data  aktual  yang  benar  diprediksi  benar,  26  data  aktual  yang  benar diprediksi  salah,  3  data  aktual  yang  salah  diprediksi  benar,  dan  6  data  aktual  yang  salah  diprediksi  salah. Berdasarkan  matriks  ini,  diperoleh  beberapa  metrik  performa  model,  yaitu  akurasi  sebesar  70%,  recall  sebesar 76%, presisi sebesar 96%, dan F1 score sebesar 85%. Hasil ini  menunjukkan bahwa  model memiliki performa yang cukup baik dalam memprediksi dengan akurasi yang memadai dan keseimbangan antara presisi dan recall yang tinggi, tercermin dalam nilai F1 score yang mencapai 85%.
Tabel 9. Confusion Matrix Hasil Perangkingan Nilai Prediksi Benar Salah Nilai Aktual Benar 85 26 Salah 3 6
Kemudian, akurasi dihitung menggunakan persamaan (10) dan menghasilkan nilai 0,7 atau 70%.
Akurasi = 85+6 85+3+6+26 = 91 120 = 0,7
Selanjutnya, recall dihitung menggunakan persamaan (11) dan menghasilkan nilai 0.765766 atau 76%. Recall = 85 85+26 = 85 111 = 0.765766
Berikutnya, presisi dihitung menggunakan persamaan (12) dan menghasilkan nilai 0.965909 atau 96%. Presisi = 85 85+3 = 85 88 = 0.965909
Terakhir yaitu menghitung F1 menggunakan persamaan (13) dan menghasilkan nilai 0.854271 atau 85%. F1 = 2×0,76×0,96 0,76+0,96 = 1,4592 1,72 = 0.854271

## 4. KESIMPULAN
Dalam proses pemilihan calon pemain inti, sejumlah  kriteria digunakan, termasuk perspektif pelatih, kekuatan, stamina, passing, kontrol, tembakan, dribble, dan mental. Metode perangkingan ARAS digunakan untuk membuat sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  calon  pemain  inti.  Tahap  pertama  dari  metode  ini  adalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
mengumpulkan data kriteria; setelah itu, data ini diubah sesuai dengan tingkat kepentingan masing-masing kriteria menggunakan metode ROC, yang menghitung tingkat kepentingan setiap kriteria berdasarkan urutan prioritasnya. Sedangkan metode ARAS digunakan pada perangkingan calon pemain, dan berdasarkan hasilnya terdapat sebelas calon pemain utama yang dipilih. Pemain yang mungkin menjadi pemain tambahan dimasukkan ke dalam kategori pemain  cadangan.  Pemain  cadangan  ini  diurutkan  berdasarkan  prioritas  nilai,  dengan  pemain  dengan  nilai tertinggi, 0.8753324, berada di urutan pertama. Oleh karena itu, secara sistematis dan objektif, pemilihan calon pemain inti dilakukan untuk memastikan bahwa pemain dengan nilai tertinggi dipilih berdasarkan standar. Selain itu berdasarkan perhitungan confusion  matrix pada  metode penelitian ini didapatkan  hasil akurasi sebesar 70% serta  presisi  sebesar  96,5%.  Proses  ini  membantu  pelatih  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  efektif  saat memilih pemain inti untuk tim futsal mereka.

## REFERENCES
[1] A.  Arrahman, “Survei  Kadar Hemoglobin Setelah Bermain Futsal  di  Dalam Ruangan (Indoor) dan di  Luar Ruangan (Outdoor)  pada  Tim  Futsal  SMAN  1  Watansoppeng,”  J.  Olympia,  vol.  2,  no.  1,  2020,  doi: 10.33557/jurnalolympia.v2i1.882.
[2] M. R. A. Prasetya and H. H. Wijaya, “Esports Sebagai Kategori Olahraga Kompetitif Atau Sekedar Kegiatan Rekreasi Menurut  Definisi  Dan  Regulasi  Di  Indonesia,”  JOSEPHA  J.  Sport  Sci.  Phys.  Educ.,  vol.  2,  no.  2,  2021,  doi: 10.38114/josepha.v2i2.154.
[3] D. Handoko, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kapten Tim Futsal Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 77–86, 2022, doi: 10.58602/jima-ilkom.v1i2.11.
[4] H.  Setiawan,  D.  N.  Sholihaningtias,  and  F.  R.  Asma,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemain  Menggunakan Metode Profile Matching Pada Bahar Futsal,” Semnas Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5768.
[5] M.  L.  C.  Buono  and  A.  Latif,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK SELEKSI PEMAIN FUTSAL,” MUSTEK ANIM HA, vol. 8, no. 3, 2020, doi: 10.35724/mustek.v8i03.2709.
[6] R.  Annisa,  D.  Nofriansyah,  and  S.  Kusnasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Assesment  Peningkatan Kemampuan Pemain Tenis Meja Menggunakan Metode ARAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5285.
[7] Nindian Puspa Dewi, Ubaidi, and Elsi Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 2, 2021, doi: 10.31849/digitalzone.v12i2.7721.
[8] S. Sihombing, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pelatih Sepakbola Pada PSMS Medan Menerapkan Kombinasi Metode ROC Dan ARAS,” J. Sains dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, 2023, doi: 10.47065/jussi.v3i1.4796.
[9] D.  Hardiyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Atlet  Renang  Sumatera  Utara  Untuk  Kejuaraan  Tingkat Nasional dengan Metode ARAS Dan ROC,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng., vol. 1, no. 4, 2022.
[10]  A.  Rifqi  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  MAUT  dan  Metode  TOPSIS  Dengan  Menggunakan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Kepala Desa,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1413–1422, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3829.
[11]  N. Chandra and A. Trista Ayunda, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Supplier Kopi Menerapkan Metode OCRA Dengan Pembobotan ROC,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 4, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.3287.
[12]  N. Rosita, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) Menggunakan Metode ROC dan CPI,” Indones. J. Comput. Sci. Res., vol. 1, no. 2, 2022, doi: 10.59095/ijcsr.v1i2.6.
[13]  J. F. Surbakti, I. Zulkarnain, and M. Hutasuhut, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Prioritas Wilayah Perbaikan Jalan Menggunakan Metode ARAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 1, p. 19, 2023, doi: 10.53513/jursi.v2i1.5416.
[14]  B.  Betrisandi  and  B.  Bahrin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Awal  Penerima  Kartu  Indonesia  Sehat  (KIS) Menggunakan Metode ARAS,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 2, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4204.
[15]  M. Bagir, J. Rahmadian, A. F. Zahir, and I. P. Irwansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Belajar Online Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1186–1196, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3782.
[16]  R. A. S. P. - and Pratiwi Susanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode ARAS (Studi Kasus Kabupaten Ponorogo),” J. Sains dan Inform., vol. 8, no. 1, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[17]  A. Alfira, I. Aprilia Zen Sila, and A. Asriyadi, “Implementasi Penggunaan Metode AHP–ARAS untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Kredit  Nasabah  pada PT.  Bank  Sulselbar Makassar,”  COMSERVA    J.  Penelit. dan Pengabdi. Masy., vol. 2, no. 12, 2023, doi: 10.59141/comserva.v2i12.789.
[18]  I. Zulkarnain, S. Sobirin, and M. J. Zaqy, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekrutmen Tim Digital Marketing Di PT. Inti Edukasi Internasional Menggunakan Metode ARAS(Additive Ratio Assesment),” J. Cyber Tech, vol. 5, no. 2, 2023, doi: 10.53513/jct.v5i2.3584.
[19]  N.  Nursyafitri,  R.  I.  Ginting,  and  R.  Mahyuni,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Tenaga  Kerja  Security Menggunakan Metode ARAS (Additive Ratio Assessment),” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 3, 2023, doi: 10.53513/jursi.v2i3.6985.
[20]  A. V. Vitianingsih, Ravino Rahman, Anastasia Lidya Maukar, Litafira Syahadiyanti, and Seftin Fitri Ana Wati, “Decision Support System to Determine The Price of Used Computer Based On Specification and Usage Duration Using Fuzzy Logic,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, 2023, doi: 10.23887/janapati.v12i1.51547.
[21]  I. Markoulidakis, I. Rallis, I. Georgoulas, G. Kopsiaftis, A. Doulamis, and N. Doulamis, “Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem,” Technologies, vol. 9, no. 4, 2021,

## Journal of Information System Research (JOSH)
doi: 10.3390/technologies9040081.
[22]  M.  Hasnain,  M.  F.  Pasha,  I.  Ghani,  M.  Imran,  M.  Y.  Alzahrani,  and  R.  Budiarto,  “Evaluating  Trust  Prediction  and Confusion  Matrix  Measures  for  Web  Services  Ranking,”  IEEE  Access,  vol.  8,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994222.
[23]  K. Riehl, M. Neunteufel, and M. Hemberg, “Hierarchical confusion matrix for classification performance evaluation,” J. R. Stat. Soc. Ser. C Appl. Stat., vol. 72, no. 5, 2023, doi: 10.1093/jrsssc/qlad057.
[24]  M. Heydarian, T. E. Doyle, and R. Samavi, “MLCM: Multi-Label Confusion Matrix,” IEEE Access, vol. 10, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151048.