## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952

## Uji Sensitivitas Metode Pembobotan ROC, SWARA Terhadap Kriteria Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode SAW
Sudi Suryadi 1 , Wahyu Azhar Ritonga 1,* , Taufiqqurrahman Nur Siagian 1 , M Fauzi Romadhon Marpaung 1 , Hariyanto 2 , Sahbuki Ritonga 3 , Raden Sri Ayu Ramadhana 1
1 Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Alwashliyah Labuhanbatu, Rantauprapat Jl. Sempurna, Bakaran Batu, Kec. Rantau Sel., Kab. Labuhanbatu, Sumatera Utara, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma, Medan Jl. Sakti Lubis, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
3 STIT AL-BUKHARY Labuhanbatu, Rantauprapat Jl. Sempurna Al-Bukhary, Bakaran Batu, Rantau Selatan, Kabupaten Labuhanbatu, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 sudisuryadi28@gmail.com, 2 *wahyuazharrit@gmail.com, 3 taufiqsiagian88@gmail.com, 4 oziromadhon@gmail.com,
5 sirhary007@gmail.com, 6 sahbuki@gmail.com, 7 radensriayuramadhana@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wahyuazharrit@gmail.com Submitted: 24/07/2022 ; Accepted: 30/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak− Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK  merupakan  sebuah  cabang  ilmu  dari  komputer  untuk  membantu  seseorang maupun kelompok dalam mengambil sebuah keputusan. Dalam sebuah keputusan memiliki syarat seperti harus adanya kandidat pilihan yang biasa disebut dengan alternatif dan juga kriteria sebagai pilihan dalam mempertimbangan, kriteria sendiri merupakan bagian paling penting dalam menentukan kelayakan sebuah pengambilan keputusan, setiap kriteria memiliki nilai tersendiri yang disediakan oleh pengambilan keputusan tetapi hal tersebut membuat tidak jelas terhadap keputusan penetapan nilai kriteria yang ada khususnya kriteria dalam penilaian karyawan terbaik, penting dilakukan pemberian nilai bobot yang tepat terhadap kriteria yang ada. Dalam pemberian nilai bobot sering keliru dikarenakan tingkat kepentingan yang dimiliki oleh kriteria sama-sama memiliki keunggulan tersendiri, permasalahan lainnya dalam pemberian nilai bobot adalah jenis metode pembobotan yang sangat banyak juga  mengakibatkan  pengambil  keputusan  bingung  terhadap  pemilihan  metode  yang  tepat  sehingga  perlu  dilakukan  pengujian terhadap  akurasi  metode  pembobotan  agar  menemukan  hasil  yang  tepat,  pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini membandingkan  beberapa  metode  pembobotan  dengan  hasil  sebagai  uji  sensitivitsa    seperti  ROC,  SWARA    sebagai  metode pembobotan dan metode SAW sebagai pengambilan keputusan yang banyak digunakan. Hasil penelitian yang ditemukan nilai ROC- SAW mendapatkan hasil 0,974, nilai metode SWARA-SAW mendapatkan nilai sebesai 0,9555. Nilai akurasi tertinggi diperoleh oleh metode ROC-SAW sebagai perpaduan metode yang memiliki sensitivitas yang lebih tinggi.
Kata Kunci: Uji Sensitivitas; Metode Pembobotan; Kriteria Karyawan Terbaik
Abstract− Decision Support System or DSS is a branch of computer science to help a person or group in making a decision. In a decision, it has conditions such as there must be a choice candidate commonly referred to as an alternative and also criteria as an option in consideration, the criteria themselves are the most important part in determining the feasibility of a decision making, each criterion has its own value provided by the decision maker but it makes it is not clear on the decision to determine the valu e of the existing criteria, especially the criteria for evaluating the best employees, it is important to give the right weight value to the existing criteria. In assigning weight values, it is often wrong because the level of importance possessed by the criteria both have their own advantages, another problem in assigning weight values is the type of weighting method that is very much also causing decision makers to be confused about choosing the right method so it is necessary to test the accuracy of the method. weighting in order to find the right results, the tests carried out in this study compared several weighting methods with the results as sensitivity tests such as ROC, SWARA as a weighting method and the SAW method as a widely used decision-making method. The results of the study found that the ROC-SAW value was 0.974, the value of the SWARA-SAW method was 0.9555. The highest accuracy value is obtained by the ROC-SAW method as a combination of methods that have higher sensitivity.
Keywords: Sensitivity Test; Weighting Method; Criteria For The Best Employees

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  telah  banyak  digunakan  setiap  manajemen  dalam kesempatan pengambilan keputusan, sistem ini dianggap sangat membantu pengambilan keputusan dengan hasil yang sangat  akurat  dan  terpecaya  serta  terhindar  dari  segala  kemungkinan  pemilihan  secara  tidak  jelas  dan  hasil  yang mengecewakan[1].  Pengambilan  keputusan  dalam  dunia  perusahaan  sangat  dibutuhkan  salah  satunya  adalah  untuk mengevaluasi  kinerja  kerja  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Evaluasi  kinerja  kerja  itu  sendiri  dapat  berupa  sebuah motivasi yang diberikan dalam bentuk reward atau penghargaan dimana penghargaan tersebut diberikan berdasarkan pertimbangan  dan  koreksi  yang  telah  ditetapkan  perusahaan  dengan  menggunakan  sebuah  sistem.  Hal  tersebut dilakukan karena jumlah karyawan yang sangat banyak membuat pihak perusahaan harus melakukan seleksi dengan cepat dan tepat sehingga adanya sebuah sistem pendukung keputusan [2].
Penentuan  terhadap  pemberian reward tentunya  memiliki  syarat  sebgai  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan,  bahan  pertimbangan tersebut  merupakan  penilaian  dari  100  persen  pencapaian  yang  harus

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
dimiliki oleh karyawan, bahan pertimbangan dalam pemilihan disebut dengan kriteria pemilihan. Setiap kriteria tentu ada poin dan nilai tersendiri yang menyatakan tingkat kepentingan kriteria tersebut yang menjadi keutamaan dalam pemenuhan  syarat  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik.  Pada  banyak  penelitian  tentang  pemiliha  karyawan  terbaik terdapat berbagai jenis kriteria yang harus dipenuhi oleh karyawan untuk dapat menjadi karyawan terbaik seperti  masa kerja,  loyalitas,  kemampuan  manajemen  resiko,  kerja  sama  team,  kemampuan  berkomunikasi,  memiliki  softskill, memiliki kemampuan dalam menganalisa pemecahan permasalaha, etika, disiplin dan banyak jenis lainnya tergantung kepada kebutuhan kriteria yang dibutuhkan sebuah perusahaan[3].
Kendala  yang  sering  terjadi  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  adalah,  setiap  kriteria  dalam  pemilihan karyawan  terbaik  tidak  ditetukan  dengan  tepat  tingkat  kepentingan  kriteria  tersebut  dalam  mengetahui  seberapa berpengaruhnya kriteria terhadap penelitian atau permasalahan yang ingin diselesaikan. Adapun tingkat kepentingan kriteria  disebut  dengan  bobot  kriteria  dan  dapat  disebut  dengan  nilai  kriteria  secara  keseluruhan.  Pada  sistem pendukung keputusan nilai bobot dapat dibuat berdasrkan keputusan pimpinan pengambil keputusan, ataupun peneliti itu  sendiri.  Tetapi  cara  tersebut  membuat  selisih  terhadap  penilaian  jauh  lebih  rancu  atau  tidak  pasti  dengan  teliti terhadap pemberian nilai bobot. Hal tersebut berpengaruh kepada hasil dari pengambilan keputusan yang tidak relevan. Sementara  dalam  sebuah  keputusan  terdapat  banyak  metode  pengambilan  dan  perhitungan  nilai  bobot  agar  lebih mempermudah peneliti dalam meningkatkan akurasi penelitian [4].
Metode  pembobotan  terdapat  banyak  jenis  seperti  “Shannon’s  Entropy  dan  Multiple  Attribute  Decision Making”, Fuzzy Copras , Customer Relationship Management (CRM), ROC ( Rank Order Centroid ), metode SWARA ( Stepwise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis ),  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  dan  banyak  lainnya.  Beberapa penelitian terdahulu dilakukan  oleh  Halimah pada tahun 2020 terhadap metode SWARA, metode Shannon Entropy dalam  melihat  peningkatan  kinerja  kerja  metode  perangkingan  Aras,  pada  penelitian  tersebut  mendapakan  hasil Shannon Entropy dengan metode Aras mendapatkan hasil 74,75263 % sementara hasil tertinggi ditemukan perpaduan 91,24203%[5].  Peneitian  terkait  menggunakan  metode  SWARA  ( Stepwise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis ). Penelitian terdahulu metode swara digunakan untuk “melakukan penyelesaian permasalahan dalam proses peyelesaian sengketa  rasional  dari  sudut  padang  ekonommi,  sosial  dan  lainnya,  setelah  menemukan  atribut  yang  dibutuhkan dilakukan pencarian nilai bobot terhadap atribut dimana pada tahapan langkah-langkahnya melibatkan pengacara, para ahli  dalam  membantu  menentukan  nilai  tertinggi  dan  teredah  dari  sebuah  atribut.  Penerapan  metode  SWARA memugkinkan  membuat  aplikasi  lebih  bijaksana  dalam  pengambilan  keputusan”  [6].  Penelitian  lainnya  metode SWARA digunakan untuk “membantu optimalisasi pembobotan atribut yang nantinya akan digunakan sebagai bobot dalam  memenuhi  akurasi  terhadap  data  kriteria  untuk  pemilihan  lokasi  pabrik  pembangkit  energi  arus  terbaik menggunakan  metode  WASPAS,  hasil  pada  penelitian  memperlihatkan  tingkat  pengambilan  keputusa  yang  lebih terpercaya hasil dari penelitiaan ini mendapatkan perolehan nilai sebesar 0,8321% [7].
Penelitian yang dilakukan oleh Satria Rizki Arianto pada tahun 2020 terhadap calon penerima bantuan BPNT menggunakan  metode  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  dalam  penentuan  bobot  dan  perangkingan  menggunakan metode SAW ( Simple additive weight ) dari 10 sampel terdapat 1 sampel yang memiliki ketidaksamaan dengan sampel yang lainnya hasil penelitian tertinggi mendapatkan nilai sebesar 96% atau 0,9641 yang ditunjuk sebagai orang yang layak mendapatkan dana bantuan, penelitian ini menyebutkan penggunaan metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) dan  SAW ( Simple additive weight ) berhasil menemukan penyelesaian permasalahan dalam pemilihan calon penerima bantuan[8].    Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Lidya  Handayani  pada  tahun  2019  yaitu  dalam  pemilihan penyeleksian kepling teladan menggunakan ARAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dengan hasil yang lebih optimal sebesar 0,544[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian memperlihatkan tahapan yang akan dilakukan pada sebuah penelitian. Adapun tahapan tersebut dimulai  dari  pengumpulan  data,  penjelasan  terhadap  materi  dan  teori  yang  digunakan  dan  tujuan  akhir  yang  ingin dicapai dalam penelitian ini, adapun tahapan yang dilakukan pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui alur pasti yang akan dilakukan dalam sebauh penelitian. Berikut ini  merupakan tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian berikut ini[10]:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Metode SWARA
Adapun  algoritma  dari  metode  SWARA  berdasarkan  Kersuline  dan  teman-temannya  pada  tahun  2010  dan  juga penelitian yang dilakukan oleh Stanujkic  pada tahun 2015 untuk mementukan bobot realtif yang sudah ada ditunjukkan dengan tahapan-tahapan berikut [11][12]:
1. Kriteria diurutkan dalam urutan menurun, berdasarkan nilai signifikansi yang diharapkan.
2. Mulai  dari  kriteria  kedua,  nyatakan  kepentingan  relative  dari  kriteria  j  dalam  kaitannya  dengan  kriteria sebelumnya  (j-1)  dan  lakukan  untuk  setiap  kriteria  berikutnya.  Berdasarkan  Kersuline  et  al  rasio  ini  disebut sebagai comparative Importace dari Average Valu, sj.
3. Tentukan koofisien kj seperti berikut:
1, 𝑗 = 1 (1)
j k = j s + 1, 𝑗 > 1
Tentukan bobot yang dihitung ulang qj seperti berikut: 1, 𝑗 = 1
j q  
   − j j k q 1 , 𝑗 > 1𝑛 (2)
4. Bobot relatif dari evaluasi kriteria ditentukan oleh:
j w =   n k j j q q 1 (3)
Keterangan W j menunjukkan bobot realtif dari kriteria j dan n menunjukkan jumlah kriteria [11].

## 2.2 Metode ROC
ROC ( Rank Order Centroid ) digunakan untuk mencari  nilai  bobot  dengan cara mempertimbangkan nilai kepentingan masing-masing kriteria, kriteria terpenting atau paling dibutuhkan dalam tingkatan pemilihan akan diurutkan menjadi nomor  pertama  karena  proses  pencarian  menggunakan  metode  ROC ( Rank  Order  Centroid )  dilihat  berdasarkan  jumlah kriteria dan keutamaan kriteria tersebut, berikut ini merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian menggunakan metode Rank Order Centroid [13]–[16]:
𝑐 𝑟1 ≥ 𝑐 𝑟2 ≥ 𝑐 𝑟3 ≥ ⋯ ≥ 𝑐 𝑟𝑛 (4)
Atau sama dengan tahapan bobot dengan berikut ini:
𝑊1  ≥ 𝑊2  ≥ 𝑊3  ≥ ⋯ ≥ 𝑊𝑛
Start Pengumpulan Data Preprocessing data Pembobotan Kriteria Nilai Terbobot SWARA Pembobotan Dengan SWARA Pengambilan keputusan dengan metode SAW Hasil Perbandingan Hasil End Pembobotan Dengan ROC Nilai Terbobot ROC

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
Sehingga rumus yang digunakan sebagai berikut ini [9]:
𝑊𝑘 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 (6)

## 2.3 Metode SAW
Metode  ini    untuk  mencari  nilai  tertinggi  sebagai  kandidat  yang  menjadi  pilihan  dar’i  sejumlah  alternatif  dengan kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini  salah  satu  metode  yang  sangat  sederhana  dan  sangat  mudah  digunakan  karena tahapan yang singkat dan proses yang akurat dalam pengambilan keputusan. Adapun tahapan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut [17]–[24]: 1. Membuat matrik keputusan
2. Nilai normalisasi dengan rumus sebagai berikut ini:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
(7)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑐𝑜𝑠𝑡 (8)

## 3. Mencari nilai rangking
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=0 (9)
Keterangan: Vi : Nilai Preferensi 𝑤𝑗 : Nilai bobot dari kriteria 𝑟𝑖𝑗 : Kriteria/Atribut dilakukan normalisasi n : Jumlah Kriteria/Atribu

## 2.4 Karyawan Terbaik
Karyawan  terbaik  merupakan  karyawan  yang  diharapkan  perusahaan  mampu  memenuhi  kebutuhan  perusahaan, karyawan terbaik biasanya dijadikan sasaran oleh pihak perusahaan untuk dapat memotivasi karyawan lainnya dalam memenuhi standari kerja karyawan pada sebuah perusahaan. Beberapa penelitian terdahulu pemberian reward terhadap karyawan dapat meningkatkan kredibilitas perusahaan, pencapaian target perusahaan yang lebih maksimal dan dapat memperbaiki  kondisi  operasional  perusahaan.  Sehingga  pemilihan  karyawan  terbaik  sebagai  bentuk  apresiasi  dan motivasi untuk karyawan lainnya memperoleh predikat terbaik[25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  dua  metode  pembobotan  dengan  tujuan  melihat  sensitivitas kedua metode dalam meningkatkan akurasi dan presentasi, dilakukan pencarian nilai kriteria dengan metode SWARA dan  juga  dilakukan  pencarian  nilai  kriteria  dengan  ROC  selanjutnya  dilakukan  perangkingan  terhadap  karyawan terbaik dengan membandingkan nilai penggunaan pembobotan kriteria ROC-SAW dengan SWARA-SAW. Sebelum melakukan  perbandingan  metode  untuk  melihat  sesitivitas  peningkatan  metode  SAW  menggunakan  metode pembobotan perlu diketahui data alternatif, kriteria dan nilai yang dimiliki masing-masing alternatif.
Tabel 1. Data Alternatif Sales Alternatif Nama A1 Arista Ika A2 Arman Dilanka A3 Artika Indira A4 Elish Tabah A5 Fitria Dewi
Selanjutnya diketahui nilai kriteria sebagai berikut ini :
Tabel 2. Kriteria Karyawan Terbaik No Nama Atribut Singkatan Keterangan Kode 1 Kemampuan Manajemen Resiko KMR Benefit C1 2 Loyalitas L Benefit C2 3 Masa Kerja MS Cost C3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
No Nama Atribut Singkatan Keterangan Kode 4 Pemahaman Terhadap Pekerjaan PTP Benefit C4 5 Kerja Sama Team KST Benefit C5
Berikut ini merupakan data nilai yang dimiliki oleh masing-masing alternatif.
Tabel 3. Data Karyawan No Nama Kriteria KMR L MS P KST 1. Arista Ika Sangat Baik Sangat Baik 5 Sangat Baik Cukup Baik 2. Arman Dilanka Sangat Baik Sangat Baik 7 Baik Baik 3. Artika Indira Baik Baik 4 Cukup Baik Cukup Baik 4. Elish Tabah Sangat Baik Sangat Baik 2 Baik Baik 5. Fitria Dewi Buruk Buruk 8 Baik Sangat Baik
Selanjutnya setiap penggunaan metode semua data nilai bersifat huruf harus dirubah menjadi angka sehingga dibentuk parameter sebagai berikut ini:
Tabel 4. Penilaian Kriteria Keterangan Nilai Kriteria Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Sangat Buruk 1
Sehingga nilai keseluruhan data berubah sebagai berikut ini:
Tabel 5. Data Karyawan No Nama Kriteria KMR L MS P KST 1. Arista Ika 5 5 5 5 3 2. Arman Dilanka 5 5 7 4 4 3. Artika Indira 4 4 4 3 3 4. Elish Tabah 5 5 2 4 4 5. Fitria Dewi 2 2 8 4 5

## 3.1 Metode Swara
Penggunaan  metode  SWARA  yang  harus  dilakukan  adalah  mengumpulkan  pedapat  para  ahli  atau  pengambil keputusan  terhadap  kepentingan  kriteria  yang  tersedia.  Berikut  ini  merupakan  keterangan  kepentingan  terhadap masing-masing keriteria menurut 5 pimpinan.
Tabel 6. Data Penilaian Pakar
No Nama Atribut P1 P2 P3 P4 P5 1 Kemampuan Manajemen Resiko 4 5 4 4 4 2 Loyalitas 4 5 4 5 4 3 Masa Kerja 3 3 2 4 3 4 Pemahaman Terhadap Pekerjaan 4 5 5 4 5 5 Kerja Sama Team 2 3 4 5 4
Berikut ini merupakan hasil perhitungan menggunakan metode SWARA :
1. Mencari nilai Bobot Awal dilakukan dengan cara menjumlahkan nilai setiap pendapat pakar dan membagikannya dengan jumlah pakar yang tersedia.
2. Setelah  itu  urutkan  nilai  bobot  awal  tertinggi  menjadi  kriteria  nomor  awal  dan  berikan  peringkat dengan  nilai tertinggi sebagai peringkat 1.
3. Mencari  nilai  kepentingan  komparatif  (Sj)  dengan  memberi  tanda  (-)  atau  pemula  dengan  tidak  memiliki selanjutnya nilai baris ke dua dibagi dengan nilai rata-rata rank awal.
4. Nilai Kj atau nilai koefisien dilakukan dengan cara menerapkan angka 1 pada kriteria awal, karena setiap nilai Sj ditambahkan dengan nilai 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
5. Untuk tahapan Qi dilakukan pemabagian kesamping yaitu nilai kolom ke 2 tetap dibuat 1 dan kolom  penilaian kriteria 2 Q2 dibagi dari Q1 /Kj kolom ke 2. Dan seterusnya
6. Pencarian nilai Wi atau bobot dilakukan dengan membagi nilai Qi dengan total nilai Qi keseluruhan. Hasil sebagai berikut ini:
Tabel 7. Data Penilaian Pakar Nama Atribut Nilai Bobot Awal Rank awal Sj Kj Qi Wi Kode Bobot Pemahaman Terhadap Pekerjaan 4,6 1 - 1 1 0,345708 C4 Loyalitas 4,4 2 0,3846154  1,3846154  0,7222222  0,249678 C2 Kemampuan Manajemen Resiko 4,2 3 0,3846154  1,3846154  0,5216049  0,180323 C1 Masa Kerja 3,6 3 0,3846154  1,3846154  0,3767147  0,130233 C3 Kerja Sama Team 3 4 0,3846154  1,3846154  0,2720717  0,094057 C5 2,6 2,892614 1

## 3.2 Metode ROC
Pada tahapan OC ( Rank Order Centroid ) dilakukan pengurutan kriteria sesuai dengan kepentingan dari kriteria tersebut setelah di urutkan dari tingkat kepentingan tertinggi  selanjutnya dilakukan pencarian nilai bobot kriteria berdasrkan jumlah kriteria yang ada dengan ketetapan rumus yang berlaku. Berikut ini merupakan penyelesaian menggunakan metode ROC:
𝑊 𝐶4 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,457 𝑊 𝐶2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,257 𝑊 𝐶1 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =0,156
𝑊 𝐶3 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,090
𝑊 𝐶5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Sehingga hasil bobot menggunakan metode ROC dan SWARA sebagai berikut ini:
Tabel 8. Data Penilaian Pakar
Nama Atribut Nilai Bobot Metode SWARA Nilai Bobot Metode ROC Pemahaman Terhadap Pekerjaan 0,345708 0,457 Loyalitas 0,249678 0,257 Kemampuan Manajemen Resiko 0,180323 0,156 Masa Kerja 0,130233 0,090 Kerja Sama Team 0,094057 0,040

## 3.3 Perangkingan Metode SAW
Perangkingan menggunakan metode SAW memiliki tahapan tersendiri sebagai berikut ini:
1. Tahapan pembentukan matrik keputusan atau lebih dikenal dengan matrik nilai yang akan dihitung.
5 5 5 5 3
5 5 7 4 4 4 4 4 3 3
5 5 2 4 4
2 2 8 4 5 Max 5 5 8 5 5 Min 2 2 2 3 3 2. Tahapan awal lakukan perhitungan normalisasi matrik yaitu sebagai berikut ini:
a. Untuk kriteria pertama (C1), Benefit
R 1,1 = 5/5 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
R 2,1 = 5/5 = 1 R 3,1 = 4/5 = 0,8 R 4,1 = 5/5 = 1 R 5,1 = 2/5 = 0,4 b. Untuk kriteria kedua (C2), Benefit R 1,2 = 5/5 = 1 R 2,2 = 5/5 = 1 R 3,1 = 4/5 = 0,8 R 4,1 = 5/5 = 1 R 5,2 = 2/5 = 0,4 c. Untuk kriteria ketiga (C3)/Cost R 1,3 = 2/5 = 0,4 R 2,3 = 2/7 =  0,285714 R 3,3 = 2/4 = 0,5 R 4,3 = 2/2= 1 R 5,3 = 2/8= 0,25 d. Untuk kriteria keempat (C4) , Benefit R 1,4 = 5/5= 1 R 2,4 = 4/5 =  0,8
R 3,4 = 3/5= 0.6 R 4,4 = 4/5 = 0,8
R 5,4 = 4/5= 0,8
e. Untuk kriteria kelima (C5) , Benefit R 1,5 = 3/5 = 0,6
R 2,5 = 4/5=  0,8 R 3,5 = 3/5 = 0,6 R 4,5 = 4/5 = 0,8 R 5,5 = 5/5= 1
Selanjutnya nilai normalisasi dibentuk ke dalam matriks sebagai berikut ini:
1 1 0,4 1  0,6 1 1  0,285714  0,8  0,8 R ij 0,8  0,8 0,5  0,6  0,6 1 1 1  0,8  0,8 0,4  0,4 0,25  0,8 1
3. Mencari nilai preferensi (ROC)
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perhitungan  dengan  cara  hasil  nilai  normalisasi  dikalikan  dengan  nilai  bobot,  pada penelitian ini dengan nilai bobot ditentukan menggunaka ROC sehingga hasil sebagai berikut ini:
1 × 0,457 1 × 0,257 0,4  × 0,156 1 × 0,09 0,6 × 0,04 1 × 0,457 1× 0,257 0,285714  × 0,156 0,8 × 0,09 0,8× 0,04 R ij × w 0,8 × 0,457 0,8× 0,257 0,5  × 0,156 0,6 × 0,09 0,6× 0,04 1 × 0,457 1× 0,257 1  × 0,156 0,8 × 0,09 0,8× 0,04 0,4 × 0,457 0,4× 0,257 0,25  × 0,156 0,8 × 0,09 1× 0,04 Sehingga hasil yang didapatkan sebagai berikut ini: 0,457 0,257 0,0624 0,09 0,024 0,8904 0,457 0,257  0,044571 0,072 0,032 0,862571 0,3656 0,2056 0,078 0,054 0,024 0,7272 0,457 0,257 0,156 0,072 0,032 0,974 0,1828 0,1028 0,039 0,072 0,04 0,4366
4. Mencari Nilai Preferensi (SWARA)
Pada tahapan ini dilakukan hal yang sama dengan perkalian hasil nilai normalisasi dengan nilai bobot yang telah didapatkan dari perhitungan menggunakan metode SWARA sebelumnya, berikut ini merupakan hasil perhitunan menggunakan pembobotan metode swara

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
0,345708  0,249678  0,072129  0,130233  0,056704 0,854452 0,345708  0,249678  0,051521  0,104186  0,075606 0,826699 0,276566  0,199742  0,090162 0,07814  0,056704 0,701314 0,345708  0,249678  0,180323  0,104186  0,075606 0,955501 0,138283  0,099871  0,045081  0,104186  0,094507 0,481929
5. Perangkingan
Selanjutnya  seluruh  niai  dijumlahkan  berdasar  kepemilikan  alternatif  atau  dijumlahkan  perbaris  untuk mendapatkan niai tertinggi. Maka tabel keputusan dapat dibentuk sebagai berikut ini:
Tabel 2. Perangkingan Alternatif Total Nilai Dengan SWARA Total Nilai Dengan ROC Ranking Arista Ika 0,854452 0,8904 2 Arman Dilanka 0,826699 0,862571 3 Artika Indira 0,701314 0,7272 4 Elish Tabah 0,955501 0,974 1 Fitria Dewi 0,481929 0,4366 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian sensitivitas pengunaan metode pembobotan antara SWARA ( Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis )   dan metode ROC ( Rank Order Centroid ) terhadap perangkingan menggunakan metode SAW dalam pemilihan karyawan terbaik ditemukan alternatif A4 dengan nama Elish Tabah yang menjadi pilihan karyawan terbaik dengan  keterangan  penelitian  menghasilkan  nilai  yang  sedikit  memiliki  perbedaan  dimana  hasil  yang  diproleh menggunakan metode SWARA-SAW dengan nilai tertinggi sebesar 0,955501 atau sebanding dengan 96% dan nilai tertinggi  yang  dihasilkan  oleh  perbaduan  metode  ROC-SAW  sebesar  0,974  atau  sama  dengan  97%.  Hal  tersebut menyatakan penggunaan metode pembobotan ROC ( Rank Order Centroid ) lebih meingkatkan kualitas nilai dibandingan dengan penggunaan metode SWARA ( Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis ).

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] A. Thakkar and R. Lohiya, “Attack classification using feature selection techniques: a comparative study,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , vol. 12, no. 1, 2021.
[3] I.  R.  Akbar,  D.  Prasetiyani,  and N.  Nariah,  “Pengaruh  Motivasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Pada  Pt.  Unggul  Abadi  Di Jakarta,” J. Ekon. Ef. , vol. 3, no. 1, pp. 84–90, 2020.
[4] C. E. Prawiro, M. Y. H. Setyawan, and S. F. Pane, “Studi Komparasi Metode Entropy dan ROC dalam Menentukan Bobot Kriteria,” J. Tekno Insentif , vol. 15, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[5] H. Halimah, D. Kartini, F. Abadi, I. Budiman, and M. Muliadi, “Uji Sensitivitas Metode Aras Dengan Pendekatan Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian Calon Karyawan,” J. ELTIKOM , vol. 4, no. 2, pp. 96– 104, 2020.
[6] V. Keršulienė, E. K. Zavadskas, and Z. Turskis, “Selection of Rational Dispute Resolution Method By Applying New Step‐ Wise Weight Assessment Ratio Analysis (Swara),” J. Bus. Econ. Manag. , vol. 11, no. 2, pp. 243–258, 2018.
[7] G. N. Yücenur and A. Ipekçi, “SWARA/WASPAS methods for a marine current energy plant location selection problem,” Renew. Energy , vol. 163, pp. 1287–1298, Jan. 2021.
[8] A. Petruni, E. Giagloglou, E. Douglas, J. Geng, M. C. Leva, and M. Demichela, “Applying Analytic Hierarchy Process (AHP) to  choose  a  human  factors  technique:  Choosing  the  suitable  Human  Reliability  Analysis  technique  for  the  automotive industry,” Saf. Sci. , vol. 119, pp. 229–239, Nov. 2019.
[9] L. Handayani, M. Syahrizal, and K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.
[10]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[11]  F. T. Industri, “Seleksi Personel Berbasis Five Factor Model ( Ffm ) Dengan Pendekatan Metode Swara Dan Aras,” 2016.
[12]  E. Kılıç Delice, G. F. CAN, and E. KAHYA, “improving the rapid office strain assessment method with an integrated multi- criteria decision making approach,” Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Derg. , no. September, 2020.
[13]  A. Sucipto, “Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Menggunakan,” J. DISPROTEK , vol. 6, no. 1, pp. 75–87, 2015.
[14]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[15]  G. Zhang, Z. Wang, and H. Mei, “Sensitivity clustering and ROC curve based alarm threshold optimization,” Process Saf.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 532 − 540 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1952
Environ. Prot. , vol. 141, pp. 83–94, 2020.
[16]  M.  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,  “Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[17]  S.  K.  Simanullang  and  A.  G.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[18]  M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 366, 2019.
[19]  S. Sunarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Kuliner Di Wilayah Kota Depok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Eksplora Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 105–110, 2020.
[20]  J.  D.  Manik  and  A.  R.  Samosir,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Penerimaan  Siswa  Magang  pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, 2022.
[21]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW (Simple Additive Weighting) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[22]  R. Y. Simanullang, Melisa, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[23]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[24]  R. T. Aldisa, A. Priyatna, F. Saidah, K. Y. Siahaan, and Mesran, “Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 393–404, 2022.
[25]  F. T. Menanti, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Terbaik Dengan Metode AHP,” vol. 3, no. 2, pp. 119– 125, 2018.