## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996

## Penerapan Metode ROC Dan Metode WASPAS Untuk Menentukan Penerima Beasiswa KIP Kuliah

## Muhammad Syahrizal, Soeb Aripin*
Fakultas Ilmu Kompoter Dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 syahrizal83.budidarma@gmail.com, 2* soebaripin@gmail.com Email Penulis Korespondensi: soebaripin@gmail.com Submitted: 27/07/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− KIP kuliah  merupakan  bantuan  pendidikan  perkuliahan  yang bertujuan  membebaskan  pendaftaran seleksi  masuk perguruan tinggi dan biaya kuliah atau Pendidikan. Salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan kesemapatan mendapatkan kota KIP Kuliah yaitu Universitas Budi Darma. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara dengan pembantu ketua  bidang kemahasiswaan Universitas Budi Darma untuk menentukan kelayakan beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah saat ini masih menggunakan sistem pemilihan konvensional, dengan cara mahasiswa mengumpulkan berkas kepada tim penyeleksi beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah kemudian mengikuti tes ujian dan wawancara Untuk mengatasi permasalahan yang dialami oleh tim penyeleksi maka dibutuhkan suatu sistem untuk membantu tim penyeleksi. Salah satunya menggunakan Sistem Pengambilan Keputusan (SPK). Dimana melakukan kombinasi metode Sistem Pendukung Keputusan dengan metode ROC yang digunakan untuk pemebobotan dan metode WASPAS yang digunakan untuk prangkingan alternatif. Denga tujuan untuk memberikan rekomendasi  mahasiswa yang mendapatkan beasiswa KIP kuliah. Dari hasil perhitungan nilai diatas, dapat ditentukan  yang  akan  menerima  beasiswa  KIP  Kuliah  berdasrkan  rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan  metode  ROC  yang  digunkan  sebagai  pembobotan  dan  metode  WASPAS  yang  dijadikan  sebagi  penetuan perangkingan mendapakan hasil perangkingan terbaik atas nama Iramaya Tampubolon dengan nilai Qi sebesar 0,991921266 maka dapat disimpulkan jika kouta KIP kuliah Universitas Budi Darma 10 maka rangking yang diambil sesuai jumlah kota yang diterima.
Kata Kunci: SPK; Beasiswa; KIP Kuliah; WASPAS; ROC
Abstract− KIP lectures are lecture education assistance which aims to free registration for college entrance selection and tuition or education fees. One of the tertiary institutions that has the opportunity to get KIP Lectures is Budi Darma University. Based on the results of observations and interviews with the assistant head of student affairs at Budi Darma University to determine the feasibility of the Indonesia Smart Card (KIP) College scholarship currently still using the conventional election system, by means of students submitting files to the selection team for the Indonesia Smart Card (KIP) College scholarship then taking part  in  tests  and  interviews  To  overcome  the  problems  experienced  by  the  selection  team,  a  system  is  needed  to  help  the selection team. One of them is using the Decision Making System (SPK). Where to do a combination of the Decision Support System method with the ROC method used for weighting and the WASPAS method used for alternative rankings. With the aim of providing recommendations for students who get KIP college scholarships. From the results of the calculation of the values above, it can be determined who will receive the KIP College scholarship based on recommendations from the decision support system by applying the ROC method which is used as weighting and the WASPAS method which is used as a ranking determination to get the best ranking results on behalf of Iramaya Tampubolon with a Qi value of 0. 991921266, it can be concluded that if KIP quotas study at Budi Darma University 10, the ranking taken is according to the number of cities received.
Keywords: SPK; Scholarship; KIP Lectures; WASPAS; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Dalam mewujudkan keterjangkauan dan pemerataan yang berkeadilan dalam memperoleh pendidikan tinggi yang bermutu dan relevan dengan kepentingan masyarakat bagi kemajuan, kemandirian, dan kesejahteraan.  Pemerintah berkewajiban      meningkatkan  akses  dan  kesempatan  belajar  di  Perguruan  Tinggi  serta  menyiapkan    manusia Indonesia yang  cerdas  dan  kompetitif. Salah satu program yang di sediakan pemerintah melalui Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  (KEMENDIKBUD)  memiliki  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  atau  KIP Kuliah pada tahuan 2021. KIP kuliah merupakan bantuan pendidikan perkuliahan yang bertujuan membebaskan pendaftaran seleksi masuk perguruan tinggi dan biaya kuliah atau Pendidikan [1]. Salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan kesemapatan mendapatkan kota KIP Kuliah yaitu Universitas Budi Darma.
Berdasarkan hasil observasi  dan wawancara dengan pembantu ketua bidang kemahasiswaan Universitas Budi  Darma  untuk  menentukan  kelayakan  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Kuliah  saat  ini  masih menggunakan  sistem  pemilihan  konvensional,  dengan  cara  mahasiswa  mengumpulkan  berkas  kepada  tim penyeleksi  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  Kuliah  kemudian  mengikuti  tes  ujian  dan  wawancara. Selanjutnya tim penyeleksi memilih mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa KIP Kuliah dengan mengecek satu persatu berkas yang telah diberikan kepada tim penyeleksi serta  hasil ujian dan tes wawan cara. Namun sistem ini  dinilai  kurang  efektif  dan  efisien  karena  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  bagian  kemahasiswaan Universitas Budi Darama pada tahun 2021 calon mahasiswa yang pendaftar sebanyak 77 sedangkan kouta yang berikan  sebanyak  10  orang  sehingga  membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  karena  data  mahasiswa  akan dibandingkan dengan kriteria satu persatu. Untuk mengatasi permasalahan yang dialami oleh tim penyeleksi maka dibutuhkan  suatu  sistem  untuk  membantu  tim  penyeleksi.  Salah  satunya  menggunakan  Sistem  Pengambilan Keputusan (SPK).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih, dengan harapan akan menghasilkan sebuah  keputusan yang terbaik.Berdasarkan pada defenisi yang bervariasi, SPK dapat dijelaskan sebagai sistem pembuat keputusan manusia komputer interaktif berbasiskan komputer  yang  dapat  mendukung  dalam  pembuatan  keputusan  dari  pada  menggantinya  dengan  yang  baru, memanfaatkan  data  dan  model,  memecahkan  masalah  dengan  struktur  yang  derajatnya  bervariasi  seperti nonstruktur,  semistruktur  dan  unstruktur,  serta  berpusat  pada  keefektifan  dari  pada  keefisienan  dalam  proses pemberian  keputusan  [2].   Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  penggunaan  SPK  yaitu  metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Metode WASPAS digunakan untuk mencari berdasarkan bobot sesuai dengan pilihan prioritas yang paling sesuai sehingga diharapkan mampu menangani dan mengoptimalkan permasalahan  dan mengurutkan nilai  tertinggi  hingga terendah berdasarkan kriteria yang ada[3]. Dalam hal  ini penulis menambahkan metode pembobotan dengan menggunakan metode  Rank Order Centroid  (ROC). Diman ROC didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria, teknik ROC memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas [4].
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  penggunaan    kedua  metode  ini    yang  pernah  dilakukan  oleh penelitian sebelunya. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2021 dalam penentuan penerima asistem perkebunan dengan penerapan metode WASPAS dan ROC merekomendasikan alternatif terbaik sebagai asisten perkebunan [5].  Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2019  dalam  seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  denga  penerapan metode  SAW,  WASPAS  dan  metode  ROC  dimana  mampu  menyeleksi  sebanyak  422  pendaftar  jumlah  yang diterima sebanyak 192 dan 230 calon peserta didik lainnya tidak diterima [6].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  diangkat  untuk  menjadi  acuan  dan  permasalahan  di  atas,  penulis berminat  untuk  membuat  penelitian  tentang  sistem  pengambilak  keputusan  penentuan  penerima  beasiswa  KIP kuliah  dengan  menerapkan  metode  ROC  yang  digunakan  untuk  pemebobotan  dan  metode  WASPAS  yang digunakan  untuk  prangkingan  alternatif.  Dengan  tujuan  mempermudah  pihak  Universitas  Budi  Darma  dalam menyeleksi dana menentukan coalon mahasiswa yang mendapatkan beasiswa KIP kuliah dengan cara melakukan kombinasi  kombinasi  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  dimana  metode  ROC  yang  digunakan  untuk pemebobotan dan metode WASPAS yang digunakan untuk prangkingan alternatif. Sehingga hasil penelitian ini dianggap mampu melakukan penilaian berdasarkan kriteria-kriteria dan diharapkan menghasilkan hasil yang tepat dan akurat serta mampu meminimalisir pekerjaan dalam penyeleksian penerima beasiswa KIP kuliah.
. 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Di bagian tahapan penelitian dalam menentukan penerima beasiswa Kip Kuliah dengan menerapkan metode ROC dan WASPAS yaitu:
a. Identifikasi masalah, pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui permasalahan dan metode yang digunakan pada penelitian ini.
b. Studi literatur, ditahap ini penulis mempelajari beberapa kajian literatur terkait dengan penelitian yang telah dibuat  oleh  beberapa  orang  sebelumnya  termasuk  juga  mempelajari  jurnal-jurnal  atau  buku-buku  yang berkaitan dalam menentukan penerima beasiswa Kip Kuliah.
c. Analisa masalah, pada tahap analisa ini penulis melakukan pengumpulan data, mempelajari  dan melakukan perumusan demi mendukung penelitian ini dalam melakukan proses pengolahan data.
d. Penerapan metode, tahap ini merupakan tahap perankingan menggunakan metode ROC dan WASPAS yang dimana hasil akhir dari  penelitian ini  dapat  menjadi  keputusan akhir dalam menentukan penerima beasiswa KIP Kuliah.
Dari beberapa tahapan diatas dapat digambarkan seperti bagan dibawah ini :
Selesai Mulai Identifikasi Masalah Studi Literatur Analisa Masalah Penerapan Metode

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pengambilan keputusan atau yang lebih dikenal sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi yang berbasis komputer atau dalam bahasa Inggris disebut dengan Decision Support System (DSS) yaitu sistem  yang  mampu  menyediakan  pemecahan  masalah  dalam  keadaan  terstruktur  maupun  semi  tidak terstruktur[7].  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  yang  menyajikan  informasi,  model,  serta manipulasi  data.  Sistem  ini  dipakai  guna  mempermudah  dalam mengambil  keputusan  semi  terstruktur  maupun semi  tak  terstruktur,  dan  tidak  seorangpun  mengetahui  bagaimana  keputusan  yang  akan  dibuat[8] [9][10]  [11]. Dari  pengertian  sistem  pendukung  keputusan  diatas,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  pendukung keputusan adalah sistem yang dipakai dalam pemecahan suatu masalah semi terstruktur atau non terstruktur, guna mempermudah dalam mengambil keputusan dengan memilih berbagai alternatif.

## 2.3 Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kulaih
Dalam mewujudkan keterjangkauan dan pemerataan yang berkeadilan dalam memperoleh pendidikan tinggi yang bermutu dan relevan dengan kepentingan masyarakat bagi kemajuan, kemandirian, dan kesejahteraan.  Pemerintah berkewajiban      meningkatkan  akses  dan  kesempatan  belajar  di  Perguruan  Tinggi  serta  menyiapkan    manusia Indonesia  yang  cerdas  dan  kompetitif. Salah satu program yang di sediakan pemerintah melalui Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  (KEMENDIKBUD)  memiliki  program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  atau  KIP Kuliah pada tahuan 2021. KIP kuliah merupakan bantuan pendidikan perkuliahan yang bertujuan membebaskan pendaftaran seleksi masuk perguruan tinggi dan biaya kuliah atau Pendidikan [1] [12].

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Metode Waspas adalah kombinasi antara metode simple additive weighting dengan metode weight product , dengan harapan metode ini mampu memberi hasil yang terbaik untuk mempermudah dalam mengambil sistem pendukung keputusan[13][14].
Berikut langkah penyelesaian masalah dengan metode WASPAS[15], yaitu:
a. Menyiapkan Matrik Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 . 𝑋 1𝑛 . 𝑋 𝑧𝑛 . . 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 . . . 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan: 𝑋 𝑖𝑗 = Matrik Keputusan
i    = Alternatif (Baris)
j    = Attribut/kriteria (Kolom)
n   = Jumlah Kolom
m  = Jumlah Baris
b. Melakukan Normalisasi Terhadap Matrik Keputusan ( 𝑅 𝑖𝑗 ) Untuk kriteria benefit, maka :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 Max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Untuk criteria biaya, maka :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑖  𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (3)
Keterangan:
𝑅 𝑖𝑗 = Matrik Ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai Tertinggi Pada Kolom ke j 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai Terendah Pada Kolom ke j 𝑋 𝑖𝑗 = Matrik Keputusan
c. Hitung Nilai Total Kepentingan Relatif (Q)
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 +  0.5 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Keterangan: Q  = Kepentingan Relatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
𝑅 𝑖𝑗 = Matrik Ternormalisasi
w  = Bobot
i    = Alternatif (Baris)
j    = Kriteria (Kolom)
0.5 = Ketetapan Rumus

## 2.5 Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC didasarkan  pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria, teknik ROC memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai  dengan ranking  yang dinilai berdasarkan tingkat  prioritas. Biasanya dibentuk dengan  pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya hingga kriteria ke n, ditulis. Untuk menentukan prioritasnya, diberikan aturan yaitu dimana nilai tertinggi merupakan nilai yang paling penting diantara nilai yang lainnya [16][17]. Atau dapat dijelaskan sebagai berikut : Jika
Cr1 ≥ Cr2 ≥ Cr3 ≥ … Cn (5)
Maka,
W1 ≥ W2  ≥ W3  ≥… Wn (6)
Secara umum pembobotan ROC dapat dirumuskan sebagai berikut
Wk = 1 𝐾 ∑ ₌₁( 1 𝑖 𝑘 𝑖 ) (7)
Dimana : Wk = Normalisasi rasio perkiraan  skala bobot tujuan i
= Total  jumlah tujuan k = Ranking dari  i tujuan Cr = Criteria [18][19]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahhasan
Sebagai langkah awal yang dilakukan agar dapat mengetahui gambaran permasalahan adalah dengan melakukan analisis permasalahan. Dengan melakukan analisis permasalahan diharapkan dapat memberikan solusi yang sesuai dengan  permasalahan  yang  ada.  Berdasarkan  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan  pembantu  ketua  bidang kemahasiswaan  Universitas  Budi  Darma  untuk  menentukan  kelayakan  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP) Kuliah  saat  ini  masih  menggunakan  sistem  pemilihan  konvensional,  dengan  cara  mahasiswa  mengumpulkan berkas kepada tim  penyeleksi  beasiswa Kartu  Indonesia Pintar (KIP) Kuliah kemudian mengikuti tes ujian dan wawancara.  Selanjutnya  tim  penyeleksi  memilih  mahasiswa  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  KIP  Kuliah dengan mengecek satu persatu berkas yang telah diberikan kepada tim penyeleksi serta  hasil ujian dan tes wawan cara.  Namun  sistem  ini  dinilai  kurang  efektif  dan  efisien  karena  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  bagian kemahasiswaan  Universitas  Budi  Darama  pada  tahun  2021  calon  mahasiswa  yang  pendaftar  sebanyak  77 sedangkan  kouta  yang  berikan  sebanyak  10  orang  sehingga  membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  karena  data mahasiswa akan dibandingkan dengan kriteria satu persatu. Untuk mengatasi permasalahan yang dialami oleh tim penyeleksi maka dibutuhkan suatu sistem untuk membantu tim penyeleksi. Salah satunya menggunakan Sistem Pengambilan  Keputusan  (SPK).  Dimana  melakukan  kombinasi  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan metode  ROC  yang  digunakan  untuk  pemebobotan  dan  metode  WASPAS  yang  digunakan  untuk  prangkingan alternatif.  Denga  tujuan  untuk  memberikan  rekomendasi    mahasiswa  yang  mendapatkan  beasiswa  KIP  kuliah. Adapun sampel data yang digunalan berdasarkan pendaftran KIP Kuliah tahun 2021 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Sampel Peserta KIP Kuliah Tahuan 2021
No Nama Kompetensi Menguasai Bahasa Asing Kartu Sosial Nilai Ujian Pengetahuan Umum Nilai Wawancara 1 Iramaya Tampubolon TKJ Ya KIS 93 92 2 Omikarlina Lase TKJ Ya KIS 95 89 3 Serta Kurniawan Zega RPL Ya PKH 94 88 4 Robiah Al- Adawiyah TKJ Ya PKH 95 87

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
5 Citra Lisensya Manurung RPL Ya KIP 96 88 6 Monika Stefani Malango Multimedia Ya KIS 95 87 7 Dewi Maulida Sari Tanjung RP Ya PKH 94 90

## 3.2 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC merupakan salah satu metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan yang memberikan nilai- nilai bobot berdasarkan tingkat kepentingan dari kriteria dan dibentuk dengan pernyataan bahwa kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2 dan kriteria 2 lebih penting dari kriteria 3 begitu seterusnya sampai pada kriteria ke -n. pada penerapan Rank  Order  Centroid (ROC)  pada  kriteria  terdapat  atribut benefit dan cost .  Jika  suatu  kriteria  yang memiliki nilai besar sebagai nilai terbaik maka atributnya Benefit dan jika nilai terkecil yang merupakan penilaian terbaik maka atributnya cost . Dalam hal ini peneliti telah membuat atribut pada setiap kriteria  berdasarkan data sampel pada tabel 4.1 diatas. Ada pun kriteria yang digunakan dalam pemberian rekomendasi  calon mahasiswa yang mendapatkan beasiswa KIP kuliah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C5 Kompetesni Benefit C4 Menguasai Bahasa Asing Benefit C3 Kartu Sosial Benefit C2 Nilai Ujian Pengetahuan Umum  Benefit C1 Nilai Wawancara Benefit
a. Kriteria  Kompentesi  merupakn  kriteria  yang  diambil  berdasarkan  jurusan  coalon  mahasiswa  di  jenjang SMA/SMK/MA  dan  yang  sederajat  jika  memiliki  jurusan  kompentesi  dasar  pada  bidang  computer  maka diberikan nilai 100 jika tidak nilai 0 yang mendapatkan nilai komptensi seperti jurusan TKJ, RPL, Multimedia, dan Animasi
b. Kriteria  menguasai  Bahasa  asing  merupakan  peguasan  bahasa  selain  bahsa  resmi  Indonesi  seperti  Bahasa Inggris, Arab dan Mandarin jika memiliki berikan nilai 100 jika tidak diberikan nilai 0
c. Kriteria Kartu Sosial merupan kriteria peserta yang mendaftar jalur beasiswa KIP yang berisikan KIS, KIP, PKH dan Surat  keterangan tidak mampu dari dinas sosial. Dimana nilia untuk  kriteria yang memiliki KIS, KIP dan PKH diberikan nilai 100 dan Surat keterangan tidak mampu dari dinas sosial diberikan nilai 70.
d. Kriteria Nilai Ujian Pengetahuan Umum merupakan kriteria yang diambil dari hasil ujian pengetahuan umum yang di lakukan calon peserta.
e. Kriteria Nilai Wawancara merupakan kriterian yang diambil dari hasil tes wawan cara.
Sehingga  didapakan  hasil  rating  kecocokan  berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
Tabel 3. Data Rating Ksocokan Terhadap Sampel Data No Nama Kompetensi Menguasai Bahasa Asing Kartu Sosial Nilai Ujian Pengetahuan Umum Nilai Wawancara 1 Iramaya Tampubolon 100 100 100 93 92 2 Omikarlina Lase 100 100 100 95 89 3 Serta Kurniawan Zega 100 100 100 94 88 4 Robiah Al- Adawiyah 100 100 100 95 87 5 Citra Lisensya Manurung 100 100 100 96 88 6 Monika Stefani Malango 100 100 100 95 87 7 Dewi Maulida Sari Tanjung 100 100 100 94 90
Berikut  adalah  pembobotan  nilai  dengan  menggunakan  metode Rank  Order  centroid (ROC)  terhadap kriteria dalam penentuan penerima beasiswa KIP kuliah di Universitas Budi Darma Medan.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.457

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0. 040
Dari pembobotan diatas menghasilkan bobot tiap kriteria dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Pembobotan ROC
Kode Kriteria Bobot C1 Kompetesni 0.457 C2 Menguasai Bahasa Asing 0.257 C3 Kartu Sosial 0.156 C4 Nilai Ujian Pengetahuan Umum 0.090 C5 Nilai Wawancara 0.040

## 3.3 Hasil Penerapan Metode Waspas
Metode WASPAS digunakan untuk mencari berdasarkan bobot sesuai dengan pilihan prioritas yang paling sesuai sehingga  diharapkan  mampu  menangani  dan  mengoptimalkan  permasalahan  dan  mengurutkan  nilai  tertinggi hingga  terendah  berdasarkan  kriteria  yang  ada.  Setelah  semua  data  yang  diperlukan  telah  terpenuhi,  maka selanjutnya adalah mengimplementasikan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) untuk penetuan  penerimaan  beasiswa  KIP  kuliah  di  Universitas  Budi  Daram.  Berikut  adalah  tahapan pengimplementasian metode WASPAS:
Tabel 5. Data Rating Ksocokan Terhadap Sampel Data
No Nama Kompetensi Menguasai Bahasa Asing Kartu Sosial Nilai Ujian Pengetahuan Umum Nilai Wawancara 1 Iramaya Tampubolon 100 100 100 93 92 2 Omikarlina Lase 100 100 100 95 89 3 Serta Kurniawan Zega 100 100 100 94 88 4 Robiah Al- Adawiyah 100 100 100 95 87 5 Citra Lisensya Manurung 100 100 100 96 88 6 Monika Stefani Malango 100 100 100 95 87 7 Dewi Maulida Sari Tanjung 100 100 100 94 90
a. Menetapkan matrik keputusan untuk alternatif (X ij )
𝑋 𝑖𝑗 = [
100 100 100    93 92 100 100 100    95 89
100 100 100    94 88 100 100 100    95 87
100 100 100    96 88
100 100 100    95 87
100 100 100    94 90] Max :  100     100     100    96    92
b. Menghitung Matrik Ternormalisasi (R ij) R 1.1 =100/100=1 R 1.2 = 100/100=1 R 1.3 = 100/100=1 R 1.4 = 93/96=0,96875 R 1.5 = 92/92=1 R 2.1 =100/100=1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
R 2.2 = 100/100=1
R 2.3 = 100/100=1 R 2.4 = 95/96= 0,989583333 R 2.5 = 89/92= 0,967391304 R 3.1 =100/100=1 R 3.2 = 100/100=1 R 3.3 = 100/100=1 R 3.4 = 94/96= 0,979166667 R 3.5 = 88/92= 0,956521739 R 4.1 =100/100=1 R 4.2 = 100/100=1 R 4.3 = 100/100=1 R 4.4 = 95/96= 0,989583333 R 4.5 = 87/92= 0,945652174 R 5.1 =100/100=1 R 5.2 = 100/100=1 R 5.3 = 100/100=1 R 5.4 = 96/96=1 R 5.5 = 88/92= 0,956521739 R 6.1 =100/100=1 R 6.2 = 100/100=1 R 6.3 = 100/100=1 R 6.4 = 95/96= 0,989583333 R 6.5 = 87/92= 0,945652174 R 7.1 =100/100=1 R 7.2 = 100/100=1
R 7.3 = 100/100=1 R 7.4 = 94/96= 0,979166667 R 7.5 = 90/92= 0,97826087
Hasil matrik ternormalisasi diperoleh :
𝑋 𝑖𝑗 = [ 1 1 1    0,96875           1
1 1 1    0,989583333 0,967391304
1 1 1    0,979166667 0,956521739
1 1 1    0,989583333 0,945652174
1 1 1    1                         0,956521739
1 1 1    0,989583333 0,945652174
1 1 1    0,979166667 0,97826087  ]
c. Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai Qi untuk mencari rangking tertinggi pada alternatif
Q 1 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + (0,96875*0,257) + (1*0,457)] +
0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 *0,96875 0,257 *1 0,457 ) = 0,991921266
Q 2 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + ( 0,989583333 *0,257) + ( 0,967391304 *0,457)] + 0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 0,989583333 0,257 * 0,967391304 0,457 ) = 0,98236864
Q 3 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + ( 0,979166667 *0,257) + ( 0,956521739 *0,457)] + 0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 * 0,979166667 0,257 * 0,956521739 0,457 ) = 0,97468958
Q 4 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + ( 0,989583333 *0,257) + ( 0,945652174 *0,457)] + 0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 * 0,989583333 0,257 * 0,945652174 0,457 ) = 0,972326084
Q 5 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + (1*0,257) + ( 0,956521739 *0,457)] + 0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 *1 0,257 * 0,956521739 0,457 ) = 0,980010464

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
Q 6 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + ( 0,989583333 *0,257) + ( 0,945652174 *0,457)] +
0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 * 0,989583333 0,257 * 0,945652174 0,457 ) = 0,972326084
Q 7 = 0,5[(1*0,040) + (1*0,090) + (1*0,157) + ( 0,979166667 *0,257) + ( 0,97826087 *0,457)] +
0,5(1 0,040 *1 0,090 *1 0.157 * 0,979166667 0,257 * 0,97826087 0,457 ) = 0,984687391
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka  diperoleh  hasil  perangkingan  pada  setiap  alternatif  dengan  metode WASPAS yaitu pada tabel berikut :
Tabel 5. Hasil Perangkingan Alternatif No Nama Nilai 𝑸 𝒊 Rangking 1 Iramaya Tampubolon 0,991921266 1 2 Omikarlina Lase 0,98236864 3 3 Serta Kurniawan Zega 0,97468958 5 4 Robiah Al-Adawiyah 0,972326084 6 5 Citra Lisensya Manurung 0,980010464 4 6 Monika Stefani Malango 0,972326084 7 7 Dewi Maulida Sari Tanjung  0,984687391 2
Dari hasil perhitungan nilai diatas, dapat ditentukan yang akan menerima beasiswa KIP Kuliah berdasrkan rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  dengan    menerapkan  metode  ROC  yang  digunakan  sebagai pembobotan dan metode WASPAS yang dijadikan sebagi penetuan perangkingan mendapakan hasil perangkingan terbaik atas nama Iramaya Tampubolon dengan nilai Q i sebesar 0,991921266 maka dapat disimpulkan jika kouta KIP kuliah Universitas Budi Darma 10 maka rangking yang diambil sesuai jumlah kota yang diterima.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengimplementasian metode ROC dan Metode Waspas untuk menentukan penerima beasiswa KIP Kuliah dalam penelitian ini  dapat  disimpulkan dimana dari  hasil perhitungan nilai  diatas, dapat ditentukan yang  akan  menerima  beasiswa  KIP  Kuliah  berdasrkan  rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan  metode  ROC  yang  digunkan  sebagai  pembobotan  dan  metode  WASPAS  yang  dijadikan  sebagi penetuan perangkingan mendapakan hasil perangkingan terbaik atas nama Iramaya Tampubolon dengan nilai Qi sebesar 0,991921266 maka dapat disimpulkan jika kouta KIP kuliah Universitas Budi Darma 10 maka rangking yang diambil sesuai jumlah kota yang diterima.

## REFERENCES
[1] H. Deddy, Z. Ade, Hanafiah;, dan S. Hendi, “KIP kuliah merupakan bantuan pendidikan perkuliahan yang bertujuan membebaskan pendaftaran seleksi masuk perguruan tinggi dan biaya kuliah atau pendidikan,” Jendela ASWAJA , vol. 2, no. 2, hal. 35–40, 2021.
[2] M. Handayani dan N. Marpaung, “Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, hal. 253 – 258, 2018.
[3] A. M. S. Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , hal. 27–36, 2018.
[4] U.  Samuel,  Damanik;  Dito,  Putro,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, hal. 242–241, 2020.
[5] O.  Rakhmi,  Khalida;  Budianto,  Bangun;  Mesran;  Nona,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, hal. 937–944, 2021.
[6] W.  Eva,  Salsa,  Nabila;  Rita,  Rahmawati;  Tatik,  “MPLEMENTASI  METODE  SAW  DAN  WASPAS  DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU,” J. GAUSSIAN, vol. 8, no. 4, hal. 428-438O, 2019.
[7] N.  W.  Al-hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUKAN  KREDIT  PEMILIKAN  RUMAH MENERAPKAN MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS ( MOORA ),” vol. I, hal. 306–309, 2017.
[8] E. Palevi, “Penerapan Metode Analitical Hierarchy Process ( Ahp ) Pada Sistem.”
[9] S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, hal. 36–42, 2015.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 260 − 268 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.1996
[10]  M. Saw, B. Web, R. Fauzan, Y. Indrasary, dan N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN Dengan,” vol. 2, no. 2, hal. 79–83, 2017, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[11]  D. C. Hartini, E. L. Ruskan, dan A. Ibrahim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, hal. 546–565, 2013.
[12]  A.  Noni  Apriliani  Yulia,  Putri;Ridho  Taufiq,  Subagio;Marsani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Mahasiswa KIP Kuliah dengan Penerapan Metode TOPSIS dan PROMETHEE,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, hal. 1394–1404, 2021.
[13]  M.  J.  Tarigan,  M.  Z.  Siambaton,  dan  T.  Haramaini,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment ( WASPAS ) Dalam Menentukan Jurusan Siswa Pada SMKN 8 Medan,” vol. 10, hal. 42–53, 2021.
[14]  W. Adinda, Rahmadhani; Ria Zulkarnaen, Harahap; Azmi, Aziza; Sarwendah Kusuma dan A. Soeb, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Provider  Wifi  (Wireless  Fidelity)  Jaringan  Terbaik  di  Aek  Kanopan  dengan  Metode  Weighted AggregatedSumProductAssessment (WASPAS),” in Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi-SANISTEK , 2021, hal. 54–59.
[15]  P. Fitriani dan T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, hal. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[16]  S.  Silvilestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  4,  hal.  371,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[17]  N. Astiani, D. Andreswari, dan Y. Setiawan, “OBAT HERBAL UNTUK BERBAGAI PENYAKIT DENGAN METODE ROC ( RANK ORDER CENTROID ) DAN METODE,” vol. 12, no. 2, hal. 125–140, 2016.
[18]  L. Handayani, M. Syahrizal, dan 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, hal. 532–538, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1638.
[19]  S. Ketrin, Munthe; Kristiana, Simanullang; Yohana Melisa, Simbolon; Dendy Frans Gunawan, Hutagalung; Muhammad, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Instruktur  Fitness  dengan  Menerapkan  Metode  ROC  Dan  MOORA,”  in Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi-SANISTEK , 2021, hal. 123–140.