## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Seleksi Penerimaan Customer Service Dalam Sistem Pendukung Keputusan dengan Menerapkan Metode OCRA
Rifqi Habibi Sachrrial, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rifqyhabibi06@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Correspondence Author Email: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 07/08/2023; Accepted: 25/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak− Penelitian  ini  membahas  tentang  seleksi  penerimaan  Customer  Service  (CS)  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dengan  menerapkan  metode  OCRA  (Optimized  Cost-Risk  Analysis).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memperbaiki  efisiensi  dan  efektivitas  proses  seleksi  penerimaan  CS,  sehingga  perusahaan  dapat  merekrut  individu yang  paling  sesuai  untuk  peran  tersebut.  Metode  OCRA  digunakan  sebagai  pendekatan  dalam  penelitian  ini  karena  dapat mengatasi beberapa tantangan dalam seleksi penerimaan CS, seperti mengevaluasi kualifikasi dan kemampuan kandidat, serta meminimalkan  risiko  pemilihan  individu  yang  tidak  tepat.  Penelitian  ini  menggunakan  data  historis  dari  CS  yang  sudah terbukti  berhasil  dalam  pekerjaan  mereka  sebagai  basis  pembuatan  model  OCRA.  Langkah-langkah  penelitian  meliputi pengumpulan data kualifikasi dan kinerja CS yang saat ini berada di dalam perusahaan, kemudian data ini digunakan untuk melatih  dan  menguji  model  OCRA.  Model  OCRA  akan  menggabungkan  beberapa  faktor,  termasuk  keahlian  komunikasi, pengetahuan produk, perilaku dalam menangani pelanggan, dan karakteristik personal lainnya yang relevan untuk pekerjaan CS. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam proses seleksi penerimaan CS dengan cara mengidentifikasi kandidat terbaik yang memiliki potensi untuk mencapai keberhasilan dalam peran tersebut. Selain itu, penggunaan  metode  OCRA  juga  diharapkan  dapat  mengurangi  risiko  perekrutan  CS  yang  kurang  sesuai,  sehingga  dapat mengurangi biaya dan waktu yang diperlukan dalam proses rekrutmen ulang. Setelah dilakukan tahapan-tahapan perhitungan dengan menggunakan metode OCRA, maka didapatkan hasil tertinggi yaitu A6 dengan nilai 0.935 atas nama sindi cantika yang memiliki pengalaman kerja 2 tahun dan keterampilan komunikasi nya sangat baik.
Kata Kunci: Seleksi Penerimaan; Customer Service; Sistem Pendukung Keputusan; Metode OCRA
Abstract− This  research  discusses  the  selection  of  Customer  Service  (CS)  acceptance  using  a  Decision  Support  System (SPK) by applying the OCRA (Optimized Cost-Risk Analysis) method. The aim of this research is to improve the efficiency and effectiveness of the CS admissions selection process, so that companies can recruit the most suitable individuals for the role. The OCRA method is used as an approach in this research because it can overcome some of the challenges in selecting CS  admissions,  such  as  evaluating  candidate  qualifications  and  abilities,  as  well  as  minimizing  the  risk  of  selecting inappropriate individuals. This study uses historical  data from CS that  have proven successful  in their  work as a basis  for building OCRA models. The research steps include collecting data on the qualifications and performance of CS currently in the company, then this data is used to train and test  the OCRA  model. The OCRA  model  will  incorporate several  factors, including communication skills, product knowledge, customer handling behaviors, and other personal characteristics relevant to CS jobs. The results of this study are expected to make an important contribution to the CS admissions selection process by identifying the best candidates who have the potential to achieve success in the role. In addition, the use of the OCRA method is also expected to reduce the risk of recruiting CS who are not suitable, thereby reducing the cost and time required in  the  re-recruitment  process.  After  carrying  out  the  calculation  stages  using  the  OCRA  method,  the  highest  result  was obtained,  namely A6  with  a  value  of  0.935  on  behalf  of  Sindi  Cantika  who  has  2  years  work  experience  and  very  good communication skills.
Keywords: Admission Selection; Customer Service; Decision Support System; OCRA Method

## 1. PENDAHULUAN
Customer  Service  adalah  departemen  atau  fungsi  dalam  sebuah  organisasi  yang  bertanggung  jawab  untuk memberikan  pelayanan  dan  dukungan  kepada  pelanggan  atau  konsumen.  Tujuan  utama  dari  customer  service adalah untuk memastikan kepuasan pelanggan, menjaga hubungan yang baik dengan pelanggan, dan mengatasi masalah  atau  pertanyaan  yang  dihadapi  oleh  pelanggan.  Customer  service  berperan  sebagai  perwakilan perusahaan  yang  berinteraksi  langsung  dengan  pelanggan,  baik  melalui  telepon,  email,  obrolan  langsung,  atau media sosial. Mereka menjadi titik kontak utama bagi pelanggan yang membutuhkan bantuan, informasi produk atau layanan, penyelesaian masalah, atau memberikan umpan balik. Customer service merupakan aspek penting dalam  membangun  citra  positif  perusahaan  dan  mempertahankan  pelanggan  yang  loyal.  Pelayanan  yang  baik dari  customer  service  dapat  membantu  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  membangun  hubungan  jangka panjang, dan mempengaruhi reputasi perusahaan di pasar [1]-[2].
Dalam sebuah perusahaan, contohnya di salah satu perusahaan yang bergerak di bidang Tour and Travel, costumer service Memiliki peran yang sangat penting, yang dimana fungsi dari CS ialah memberikan pelayanan dan  dukungan  terhadap  pelanggan  atau  calon  pelanggan.  CS  juga  berperan  memberikan  informasi  tentang dokumen dan persyaratan yang dibutuhkan untuk perjalanan, seperti visa, asuransi perjalanan, dan lain-lain. Oleh sebab itu, ditinjau dari Peran CS  yang  memiliki banyak tanggung jawab, untuk kandidat  CS Harus  memenuhi Ketika perusahaan menerima banyak lamaran untuk posisi CS, menjadi sulit bagi tim HRD atau manajer untuk secara  manual  menilai  dan  membandingkan  setiap  kandidat.  Kondisi  ini  dapat  menghambat  efisiensi  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 872-879 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4042
memakan waktu yang lama dalam proses seleksi. Data yang masuk dari calon kandidat bisa beragam format dan jenisnya,  termasuk  riwayat  pendidikan,  pengalaman  kerja,  dan  hasil  tes  keterampilan.  Kesulitan  dalam mengelola data ini dapat menyebabkan informasi yang kurang akurat atau kurang tepat digunakan dalam proses seleksi.
Pada permasalahan yang telah diuraikan diatas, maka dibutuhkan sebuah sistem, yaitu Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu dalam melakukan analisis data dari berbagai kandidat secara cepat dan akurat. Dengan  menerapkan  SPK,  perusahaan  dapat  menyusun  kriteria  yang  relevan  dan  bobot  untuk  tiap  kriteria, sehingga  SPK  dapat  memberikan  peringkat  atau  rekomendasi  terhadap  kandidat  yang  paling  sesuai  dengan persyaratan  posisi  CS  [3].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  dirancang  untuk membantu individu atau kelompok dalam proses pengambilan keputusan. Tujuan utama dari SPK adalah  untuk menyediakan bantuan dalam situasi yang kompleks atau tidak terstruktur, di mana berbagai  faktor dan kriteria harus  dipertimbangkan  sebelum  memutuskan  suatu  langkah  atau  alternatif  [4].  SPK  menggunakan  pendekatan dan teknik berbasis komputer untuk  mengumpulkan,  mengorganisasi,  menganalisis, dan  menyajikan  informasi yang relevan, sehingga memudahkan pengguna dalam memahami situasi yang kompleks dan memilih alternatif terbaik.  Dalam  SPK,  ada  berbagai  metode  dan  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan, dan metode OCRA salah satu dari banyak pendekatan yang ada [5].
Pada  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menggunakan  Metode  OCRA.  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK), Metode OCRA merupakan  sebuah pendekatan atau teknik yang digunakan untuk membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  pertama  kalinya  di  kembangkan  pada  tahun  1994  oleh  parkan. Metode OCRA merupakan teknik pengukuran efisiensi non-parametrik [6] .
berikut  penelitian  sebelumnya  yang  diteliti  oleh  Oktari  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  "Penerapan Metode OCRA dalam merekrut karyawan dengan pengaturan waktu kerja tertentu (PKWT)". Dalam penelitian ini  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dianggap dapat menyelesaikan masalah penerimaan karyawan dengan waktu kerja Pengaturan. khusus (PKWT) [7].
Penelitian terdahulu selanjutnya yang diteliti oleh Naomi Titania L. Toruan pada tahun 2021 dengan judul "Decision Support Sistem untuk memilih penyiar terbaik yang menerapkan metode OCRA" dalam penelitian ini menyimpulkan  berpendapat  itu  proses  pemilihan  presenter  berita  untuk  ditayangkan  di  TVRI  Medan  saat  ini menghasilkan nilai yang baik dan dapat  membuat  keputusan subyektif, sehingga evaluasi yang dilakukan oleh Kabid  akan  memiliki  hasil  yang  tepat  untuk  memilih  presenter  berita  terbaik  di  TVRI  Medan  sekarang  juga. Penerapan metode Operational Competitiveness Ranking (OCRA) dalam pemilihan pelapor dapat mempercepat Proses  pengambilan  keputusan  dalam  memilih  pembawa  pesan  terbaik  dan  membuat  keputusan  subjektif  dan terinformasi. Puas [8].
Berikutnya  pada  penelitian  terdahulu  pada  akhir  tahun  2021  oleh  Dwina  Pri  Indini  dkk  berjudul "Penerapan  Metode  OCRA  dalam  menentukan  media  pembelajaran  daring  terbaik  selama  pandemi  Covid-19 dengan pembobotan ROC", penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode ROC dan OCRA dapat diterapkan untuk  menghasilkan  nilai  bobot  dan  nilai  prioritas  alternatif  dari  kriteria  seperti  kegunaan  pengguna,  interaksi visual,  keramahan  pengguna,  dan  keramahan  pengguna.  dengan  pengguna,  aplikasi,  dan  penggunaan  data Internet  ,  menghasilkan  nilai  yang  lebih  disukai  untuk  menentukan  media  e-learning  terbaik  pada  pilihan A3, yaitu Moodle dengan nilai 2.296 [9].
Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Refika Ratna Dilla dan rekannya pada tahun 2021 berjudul "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis  (OCRA)  Studi  Kasus:  Auto2000"  menemukan  bahwa  proses  pengambilan  keputusan  dalam pemilihan  mekanik  terbaik  dapat  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  berkas-berkas  yang  relevan  dan melakukan  penilaian  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  Toyota  Auto2000.  Penggunaan  metode OCRA dalam penelitian ini dianggap berhasil dalam mengatasi tantangan dalam pemilihan mekanik terbaik [10].
Sebuah studi bernama "Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Pelaku Wisata Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode OCRA dan Pembobotan ROC" dilakukan oleh Haeruddin dan rekan- rekannya  pada  tahun  2022.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode  Operational  Competitiveness Rating Analysis  (OCRA)  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  keputusan  berdasarkan  nilai  preferensi  terbaik dan Rank Order Centroid (ROC) sebagai metode pembobotan pada kriteria tertentu. Dengan tepat dan objektif, metode  ini  dapat  diterapkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pemilihan  pelaku  pariwisata  terbaik  selama masa  pandemi  Covid-19,  sesuai  dengan  data  yang  diperoleh.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  masa pandemi  Covid-19,  alternatif  terbaik  untuk  pelaku  pariwisata  adalah  A3  dengan  nama  "Pemandian  Sidebuk Debuk Berastagi," yang memiliki nilai preferensi akhir sebesar 1.497, sehingga menjadi alternatif terbaik yang dapat dipilih [11].
Berdasarkan  gambaran  Latar  belakang  penelitian  yang  dijelaskan  pada  bagian  pendahuluan,  penulis berharap penelitian yang telah dilakukan ini dapat bermanfaat.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Pada  kerangka  penelitian  ini  akan  menjelaskan  proses-proses  pembuatan  penelitian.  Adapun  prosesnya  dapat dilihat dibawah ini :
a. Analisis Permasalahan
Penulis  melakukan  analisa  terhadap  permasalahan  yang  dijadikan  inti  dari  pembahasan,  penyebab  masalah dan solusi apa yang dilakukan dalam menyelesaikan masalah tersebut.
b. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  melakukan  observasi  yang  bertujuan  untuk  memahami  bagaimana proses penyeleksian CS
c. Studi Literatur
Pada  penelitian  ini,  Penulis  melakukan  Studi  kepustakaan  dengan  cara  mencari  serta  mempelajari  kembali referensi-referensi yang berkaitan dengan judul penelitian
d. Penerapan Metode
Pada penelitian ini,Penulis menerapkan metode OCRA untuk menyelesaikan masalah yang terjadi.
e. Kesimpulan
Tahapan akhir, yaitu Penulis menyimpulkan keseluruhan hasil yang telah didapatkan dalam penyeleksian CS.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks atau ambigu [12]. Tujuan utama dari SPK adalah memberikan bantuan kepada  pengambil  keputusan  dengan  menyajikan  informasi,  analisis,  dan  solusi  alternatif  untuk  membantu mereka  mengidentifikasi,  memahami,  dan  mengevaluasi  konsekuensi  dari  berbagai  pilihan  yang  ada.  SPK memanfaatkan data dan informasi dari berbagai sumber untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang situasi atau permasalahan yang sedang dihadapi [9]. Sistem ini menggunakan berbagai teknik analisis dan model matematis  untuk  mengolah  data  dan  informasi  guna  menghasilkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang situasi yang kompleks. SPK memfasilitasi pengguna dalam mengidentifikasi alternatif keputusan yang mungkin dan menetapkan kriteria atau parameter yang relevan untuk mengevaluasi setiap alternatif [13]-[14].

## 2.3 Customer Service
Customer  Service  adalah  serangkaian  kegiatan  dan  layanan  yang  disediakan  oleh  suatu  perusahaan  atau organisasi  untuk  menjalin  hubungan  baik  dengan  pelanggan  atau  konsumen  [15]-[16].  Tujuan  dari  customer service adalah untuk memberikan dukungan, menjawab pertanyaan, menangani masalah, dan memberikan solusi bagi pelanggan, sehingga menciptakan pengalaman positif dan memuaskan dalam interaksi dengan perusahaan atau  produknya.  Customer  service  berfokus  pada  interaksi  antara  perusahaan  dengan  pelanggan,  baik  melalui saluran komunikasi langsung maupun tidak langsung seperti telepon, email, obrolan langsung (live chat), media sosial, dan layanan di tempat. Customer service bertujuan untuk memberikan dukungan dan pelayanan kepada pelanggan dengan cara menyediakan informasi yang dibutuhkan, membantu pelanggan dalam proses pembelian atau penggunaan produk, serta  menangani pertanyaan atau  masalah  yang timbul. Aspek penting dari customer service  adalah  kesiapan  dan  kecepatan  dalam  merespons  permintaan,  pertanyaan,  atau  masalah  pelanggan. Tanggapan cepat dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan memperkuat hubungan bisnis [17]-[18].

## 2.4 Metode OCRA (Operational Competitiveness Rating Analysis)
Metode  OCRA  (Operational  Competitiveness  Rating  Analysis)  merupakan  metode  evaluasi  kinerja  relatif berdasarkan model non-parametrik. OCRA untuk pertama kalinya dikembangkan oleh Parkan pada tahun 1994 dan merupakan cara yang sangat berguna dan mudah untuk menjelaskan domain yang berbeda dan bandingkan komponen keputusan yang berbeda [19]-[20]. Dalam melakukan proses Metode OCRA, ada beberapa langkah- langkah yang harus dilakukan , yaitu :
Langkah 1 : membentuk matriks keputusan X
X = [X ij ] mxn = [ X 11 ⋯ X 12 ⋯ X 1n ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ X 21 ⋯ X 22 ⋯ X 2n ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ X m1 ⋯ X m2 ⋯ X mn ]
i = 1,..,m; j = 1,2,..., n
(1)
Langkah 2 : Peringkat Preferensi yang hanya menghitung nilai setiap alternatif untuk kriteria yang diminimalkan ( Cost ).
𝐼̅ 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑋𝑖𝑗)−𝑋𝑖𝑗 min⁡(𝑋𝑖𝑗) 𝑔 𝑗=1 (i = 1, 2, ..., m; j = 1,2, ...., g) (2)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Langkah  3  :  menentukan  atau  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang diminimalkan ( Cost ).
𝐼̅ 𝑖 = 𝐼̅ 𝑖 − min⁡(𝐼̅ 𝑖 ) (3)
Langkah  4  :  menghitung  setiap  peringkat  preferensi  yang  berhubungan  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan (untuk kriteria yang menguntungkan, alternatif yang memiliki nilai lebih tinggi maka lebih baik.
𝑂 𝑖 ̿ = ∑ W 𝑗 X𝑖𝑗−min⁡(𝑋𝑖𝑗)
min⁡(𝑋𝑖𝑗) 𝑛 𝑗=𝑔+1 (i = 1,2,....,m; j = g + 2 ,....,n ) (4)
Langkah 5 : menghitung peringkat preferensi linier untuk kriteria yang menguntungkan.
𝑂 𝑖 ̿ = 𝑂 𝑖 ̅ − min⁡(𝑂 𝑖 ̅ ) (5)
Langkah 6 : menghitung nilai total preferensi setiap alternatif
𝑃 𝑖 = (𝐼 𝑖 ̿ = 𝑂 𝑖 ̿ ) − min⁡(𝐼 𝑖 ̅ + 𝑂 𝑖 ̿ )
i = 1, 2,...,m (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pada SPK  merujuk pada rekomendasi atau keputusan akhir yang dihasilkan dari proses analisis  dan  perhitungan  pada  sistem.  Hasil  ini  dapat  berupa  daftar  rangking  alternatif  berdasarkan  kriteria tertentu atau solusi terbaik untuk suatu masalah yang dihadapi.

## 3.1 Alternatif
Alternatif merupakan berbagai pilihan atau opsi yang dapat dipertimbangkan sebagai solusi untuk suatu masalah atau  situasi  tertentu.  Ketika  menghadapi  suatu  keputusan,  ada  berbagai  alternatif  yang  mungkin  dapat  dipilih. Pada tabel 1 dibawah ini dapat dilihat ada 7 alternatif yang akan di seleksi.
Tabel 1. Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Riki Prasetyo, A2 Putri Maysarah A3 Amel Arrahmah A4 Sandi Pratama A5 Reyhan Putro A6 Sindi Cantika A7 Sri Rahayu

## 3.2 Kriteria
Kriteria merupakan standar atau ukuran yang digunakan untuk menilai dan membandingkan alternatif yang ada dalam proses pengambilan keputusan. Kriteria ini menjadi dasar untuk melakukan evaluasi dan pemeringkatan terhadap alternatif, sehingga dapat memudahkan dalam memilih opsi yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna. Pada penelitian ini, kriteria yang digunakan sebanyak 4 kriteria dan dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Kriteria Kode Nama Kriteria C1 Pendidikan Terakhir C2 Pengalaman Kerja C3 Kemampuan Komunikasi C4 Umur
Setelah  kriteria  di  tetapkan,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  setiap  kriteria  yang  dimana  nilai bobot tersebut dihasilkan dari perhitungan menggunakan Metode ROC.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kode   Nama Kriteria Nilai Bobot  Jenis C1 Pendidikan Terakhir 0,520 Cost C2 Pengalaman Kerja 0,270 Benefit C3 Kemampuan Komunikasi 0,145 Benefit C4 Umur 0,062 Benefit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tabel  3  berikutnya  menunjukkan  data  penilaian  terhadap  masing-masing  alternatif  berdasarkan  kriteria yang telah ditetapkan.
Tabel 4. Penilaian terhadap Alternatif Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Riki Prasetyo, S1   1 tahun  Sangat Baik  23 tahun A2 Putri Maysarah S1  2 tahun baik 24 tahun A3 Amel Arrahmah S1  2 tahun Baik 25 tahun A4 Sandi Pratama S1  1 tahun Baik 26 tahun A5 Reyhan Putro S1  1 tahun Baik 24 tahun A6 Sindi Cantika D3  2 tahun  Sangat baik  24 tahun A7 Sri Rahayu S1  2 tahun baik 26 tahun
Selanjutnya pada tabel 4 berikut ini yaitu tabel penentuan nilai bobot kepentingan setiap penilaian atribut- atribut kriteria.
Tabel 5. Nilai bobot Kepentingan Kode Nama Kriteria keterangan Nilai C1 Pendidikan Terakhir S1 D3 2 1 C3 Kemampuan Komunikasi Sangat Baik Baik 2 1
Setelah melakukan penilaian terhadap alternatif, maka Selanjutnya pada tabel 5 menunjukkan data rating kecocokan.
Tabel 6. Penilaian terhadap Alternatif Kode Alternatif C1   C2  C3 C4 A1 Riki Prasetyo, 2 1 2 23 A2 Putri Maysarah 2 2 1 24 A3 Amel Arrahmah 2 2    1 25 A4 Sandi Pratama 2 1    1 26 A5 Reyhan Putro 2 1    1 24 A6 Sindi Cantika 1 2    2 24 A7 Sri Rahayu 2 2    2 26

## 3.3 Penerapan Metode OCRA
Metode OCRA (Objective, Criteria, Ranking, and Analysis) adalah salah satu pendekatan yang digunakan dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  membantu  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  membantu  dalam mengevaluasi  dan  membandingkan  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Berikut adalah langkah-langkah penerapan metode OCRA: Langkah 1: membentuk matriks keputusan
X = [X ij ] mxn
[
2 1 2 23 2 2 1 24 2 2 1 25 2 1 1 26 2 1 1 24 1 2 2 24 2 2 2 26]
Langkah 2 : Peringkat Preferensi yang hanya menghitung nilai setiap alternatif untuk kriteria yang diminimalkan ( Cost ).
𝐼̿ 1 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000
𝐼̿ 2 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000
𝐼̿ 3 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000
𝐼̿ 4 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000
𝐼̿ 5 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
𝐼̿ 6 = ∑ 0.520 ( 2−1 1 ) = 0.520
𝐼̿ 7 = ∑ 0.520 ( 2−2 1 ) = 0.000
Langkah  3  :  menentukan  atau  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang diminimalkan ( Cost ).
𝐼̿ 1 = 0.000 − 0.000 = 0.000⁡
𝐼̿ 2 = 0.000 − 0.000 = 0.000
𝐼̿ 3 = 0.000 − 0.000 = 0.000
𝐼̿ 4 = 0.000 − 0.000 = 0.000
𝐼̿ 5 = 0.000 − 0.000 = 0.000
𝐼̿ 6 = 0.520 − 0.000 = 0.250
𝐼̿ 7 = 0.000 − 0.000 = 0.000
Langkah  4  :  menghitung  setiap  peringkat  preferensi  yang  berhubungan  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan (untuk kriteria yang menguntungkan, alternatif yang memiliki nilai lebih tinggi maka lebih baik.
𝑂̅ 1 = ∑ (0.270 1−1 1 ) + (0.145 2−1 1 ) + (0.062 23−1 1 ) = 0.000 + 0.145 + 1.364 = 1.509
𝑂̅ 2 = ∑ (0.270 2−1 1 ) + (0.145 1−1 1 ) + (0.062 24−1 1 ) = 0.270 + 0.000 + 1.426 = 1.696
𝑂̅ 3 = ∑ (0.270 2−1 1 ) + (0.145 1−1 1 ) + (0.062 25−1 1 ) = 0.270 + 0.000 + 1.488 = 1.758
𝑂̅ 4 = ∑ (0.270 1−1 1 ) + (0.145 1−1 1 ) + (0.062 26−1 1 ) = 0.000 + 0.000 + 1.550 = 1.550
𝑂̅ 5 = ∑ (0.270 1−1 1 ) + (0.145 1−1 1 ) + (0.062 24−1 1 ) = 0.000 + 0.000 + 1.426 = 1.426
𝑂̅ 6 = ∑ (0.270 2−1 1 ) + (0.145 2−1 1 ) + (0.062 24−1 1 ) = 0.270 + 0.145 + 1.426 = 1.841
𝑂̅ 7 = ∑ (0.270 2−1 1 ) + (0.145 2−1 1 ) + (0.062 26−1 1 ) = 0.270 + 0.145 + 1.550 = 1.965
Langkah 5 : menghitung peringkat preferensi linier untuk kriteria yang menguntungkan.
𝑂̅ 1 = 1.509 − 1.426 = 0,083
𝑂̅ 2 = 1.696 − 1.426 = 0.270
𝑂̅ 3 = 1.758 − 1.426 = 0.332
𝑂̅ 4 = 1.550 − 1.426 = 0.124
𝑂̅ 5 = 1.426 − 1.426 = 0.000
𝑂̅ 6 = 1.841 − 1.426 = 0.415
𝑂̅ 7 = 1.841 − 1.426 = 0.539
Langkah 6 : menghitung nilai total preferensi setiap alternatif
𝑃 1 = (0.000 + 0.083) = 0.083 − 0.000 = 0.083
𝑃 2 = (0.000 + 0.270) = 0.270 − 0.000 = 0.270
𝑃 3 = (0.000 + 0.332) = 0.332 − 0.000 = 0.332
𝑃 4 = (0.000 + 0.124) = 0.124 − 0.000 = 0.124
𝑃 5 = (0.000 + 0.000) = 0.000 − 0.000 = 0.000
𝑃 6 = (0.520 + 0.415) = 0.935⁡ − 0.000 = 0.935
𝑃 6 = (0.000 + 0.539) = 0.539 − 0.000 = 0.539

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Setelah  dilakukan  tahapan-tahapan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  OCRA,  maka  didapatkan hasil tertinggi yaitu A6 dengan nilai 0.935 atas nama sindi cantika yang memiliki pengalaman kerja 2 tahun dan keterampilan komunikasi nya sangat baik. Berikut tabel hasil perhitungan dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Kode Alternatif Nilai  Rank A1 Riki Prasetyo, 0.083 6 A2 Putri Maysarah 0.270 4 A3 Amel Arrahmah  0.332 3 A4 Sandi Pratama 0.124 5 A5 Reyhan Putro 0.000 7 A6 Sindi Cantika 0.935 1 A7 Sri Rahayu 0.539 2

## 4. KESIMPULAN
Adapun  hasil  dari  penerapan  Metode  OCRA  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  seleksi  penerimaan customer service dapat memberikan manfaat signifikan. Metode ini membantu mengurangi tingkat subjektivitas dalam proses seleksi, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih obyektif dan dapat diandalkan. Berdasarkan penerapan metode OCRA tersebut, maka diperoleh hasil tertinggi yang terpilih dari beberapa alternatif yaitu A6 dengan nilai 0.935.

## REFERENCES
[1]  S.  A.  B.  Siburian,  M.  T.  A.  Zaen,  D.  Siregar,  E.  W. Ambarsari,  and  Y.  Jumaryadi,  “Penerapan  Metode Additive Ratio Assement (ARAS) dalam Pemilihan Customer Service Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 12–17, 2023.
[2]  A. Iskandar, “Analisis Metode SAW dan WP dalam Pemilihan Costumer Service Berdasarkan Pembobotan ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 686–696, 2023.
[3]  R. Y. Simanullang and M. Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis  (MOORA)  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  466–475, 2023.
[4]  R. Y. Simanullang, M. Melisa, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 451–458, 2021.
[5]  I.  M.  Pandiangan,  M.  Syahrizal,  U.  Budi,  and  D.  Medan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan Lokasi Minimarket Alfamart Menerapkan Metode Rank Order Cendroid (ROC) Dan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA),” SNESTIK Semin. Nas. Tek. Elektro, Sist. Informasi, dan Tek. Inform. , pp. 375– 380, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.itats.ac.id/snestikdanhttps://snestik.itats.ac.id.
[6]  W.  H.  B.  L.  Batu,  M.  Mesran,  and  S.  Aripin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekruitmen  Tenaga  Kerja Mandiri  Menerapkan  Metode  OCRA,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  Dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 1183–1192, 2022.
[7]  N.  Oktari,  M.  Mesran,  D.  P.  Utomo,  S.  Aripin,  and  A.  Karim,  “Penerapan  Metode  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 218–226, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1471.
[8]  N.  T.  L.Toruan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pembawa  Acara  Berita  Terbaik  Menerapkan Metode OCRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[9]  D.  P.  Indini,  K.  Khairunnisa,  N.  D.  Puspa,  T. A.  Siregar,  and  M.  Mesran,  M.Kom,  “Penerapan  Metode OCRA  dalam  Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 60, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[10]  R.  R.  Dilla  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik  Menggunakan Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  Studi  Kasus :  Auto2000,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  103–110,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[11]  H.  Haeruddin,  R. T. Aldisa,  K.  Khairunnisa,  M.  Mesran,  and  G.  Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi  Covid-19  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan Pembobotan  ROC,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  p.  1056,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.4000.
[12]  J. Khatib, S. Dalam, and K. Kunci, “Pendukung Keputusan ini digunakan metode Multi Attribute  Ultility Theory ( MAUT ) yang pernah dilakukan antara lain pemilihan rumah kos , penilaian kinerja,” vol. 12, no. 1, pp. 766–777, 2023.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[13]  D.  Maulida,  S.  Tanjung,  S.  M.  Giawa,  M.  Putra,  H. Tinambunan,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode OCRA  Dalam  Menentukan Aplikasi  Investasi  Online  Terbaik  Dengan  Menerapakan  Pembobotan  ROC,” vol. 6, no. November, pp. 824–830, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5776.
[14]  P. Piliang  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan Team  Survei  Terbaik  Pada Serikat  Nelayan  Indonesia  Menggunakan  Metode  Occupational  Repetitive  Action  (OCRA),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[15]  E.  S.  Budi,  T.  Dewi,  P. Y. Wandani,  and Y. Anggraeni,  “A  Sistem  Penunjang  Keputusan  dengan  Metode AHP  Dalam  Strategi  Pemasaran  Travel  Umroh  dan  Haji  Pada  PT  Jabal  Rahmah,” TIN  Terap.  Inform. Nusant. , vol. 2, no. 2, pp. 70–78, 2021.
[16]  M.  Ichsan  and  P.  A.  R.  Devi,  “Penerapan  Metode  AHP  dan  OCRA  dalam  Pengambilan  Keputusan Menentukan Santri Berprestasi,” Edumatic J. Pendidik. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 335–343, 2021.
[17]  F.  Pratiwi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Official  Atlet  Pencak  Silat  Menerapkan  Metode OCRA,” Bull. Multi-Disciplinary Sci. Appl. Technol. , vol. 1, no. 5, pp. 164–172, 2022.
[18]  S. D. Wijaya and I. Irwan, “Aplikasi Pemilihan Genteng Berdasarkan Kebutuhan Customer dengan Metode SMART,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19]  I.  M.  Pandiangan  and  M.  Syahrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Lokasi  Minimarket MenerapkanMetode Rank Order Cendroid (ROC) dan Metode OperationalCompetitieness Rating Analysis (OCRA),”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  dan  Teknik  Informatika (SNESTIK) , 2022, vol. 1, no. 1, pp. 375–380.
[20]  Y. K. Bavari, “Analisis Risiko MSDs Pada Unit Sexing dengan Metode OCRA Index di PT. Japfa Comfeed Indonesia Tbk.” Universitas Brawijaya, 2019.