## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CALON PUSTAKAWAN MENGGUNAKAN METODE ARAS
Heru Sugara 1) , Eka Pratiwi Parapat 2) , Eko Deswin Siringo-ringo 3) , M. Yunus 4) , M. Ali Hanafiah 5) , Yuyun Dwi Lestari 6) 1-4 Universitas Murni Teguh email: thesugara77@gmail.com , ekapsparapat@gmail.com , ekodeswin10@yahoo.com , m.yunus4994@gmail.com
5 STIE Bina Karya
email: ikh.alie84@gmail.com
6 Universitas Harapan Medan email: yuyun.dl@gmail.com

## Abstract
This research aims to build a Decision Support System (SPK) for the selection of prospective librarians at the  Indonesian  Business  Polytechnic  using  the  ARAS (Additive  Ratio  Assessment)  method.  In  the  era  of globalization and advances in information technology, the need for competent librarians is increasingly urgent. The SPK developed aims to assess prospective librarians objectively based on various criteria such as GPA, age, work experience, psychological test scores and interview scores. This research collected data from 10 prospective librarians and applied the ARAS method to normalize and calculate the value of each alternative. The research results show that the best alternative is A1 with a value of 0.94780, followed by A6 and A7 with a value of 0.91508 and 0.87145 respectively. The application of the ARAS method in this SPK  provides  selection  results  that  are  more  transparent,  objective  and  efficient,  and  supports  a  better decision-making process in the context of librarian selection.
Keywords : DSS, ARAS Method, Librarian, Selection, Criteria.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan perkembangan teknologi  informasi  yang  pesat,  kebutuhan  akan tenaga  kerja  yang  kompeten  dan  profesional semakin mendesak di berbagai bidang, termasuk di sektor pendidikan dan perpustakaan.
Politeknik  Bisnis  Indonesia  sebagai  salah  satu institusi  pendidikan  tinggi  memiliki  tanggung jawab  untuk  memastikan  bahwa  pustakawan yang  direkrut  memiliki  kualitas  dan  kompetensi yang sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Dalam  konteks  ini,  proses  seleksi  calon pustakawan  menjadi  sangat  krusial  untuk menjamin  bahwa  tenaga  kerja  yang  diterima dapat menjalankan tugas dan tanggung jawabnya dengan baik.
Salah satu tantangan utama dalam proses seleksi  ini  adalah  bagaimana  mengelola  dan menilai berbagai kriteria yang  diperlukan secara objektif  dan  akurat.  Pustakawan  tidak  hanya harus  memiliki  pengetahuan  dan  keterampilan
teknis  dalam  bidang  perpustakaan,  tetapi  juga kemampuan manajemen, komunikasi, dan pelayanan yang baik. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks ini.
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support  System/DSS)  merupakan  solusi  yang dapat  diandalkan  dalam  menghadapi  tantangan tersebut  [1]–[8].  DSS  adalah  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  mendukung  proses pengambilan  keputusan  dengan  mengumpulkan, memproses,  dan  menganalisis  data.  Sistem  ini telah  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang seperti  kesehatan,  bisnis,  manajemen  sumber daya manusia, dan lain-lain. Dengan menggunakan DSS, proses pengambilan keputusan menjadi lebih sistematis, objektif, dan efisien [9]–[14], [15], [16].
Di berbagai sektor, DSS telah menunjukkan  efektivitasnya  dalam  membantu manajer  dan  pengambil  keputusan  dalam
menghadapi  situasi  yang  kompleks  dan  tidak terstruktur.  Di  sektor  bisnis,  DSS  membantu dalam  perencanaan  manajemen  keuangan,  dan memilih  jenis  investasi  [17],  [18].  Keberhasilan penerapan  DSS  dalam  berbagai  bidang  ini menunjukkan  bahwa  sistem  tersebut  memiliki potensi  besar  untuk  diterapkan  dalam  proses seleksi calon pustakawan.
Metode ARAS (Additive Ratio Assessment)  merupakan salah satu metode  yang dapat  diterapkan  dalam  SPK  [10],  [19]–[21]. Metode  ini  didasarkan  pada  prinsip  evaluasi multi-kriteria  yang  memungkinkan  pengambil keputusan  untuk  menilai  beberapa  alternatif berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  telah ditentukan  [22].  Penggunaan  metode  ARAS dalam  SPK  pemilihan  calon  pustakawan diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih objektif, transparan, dan akurat.
Dengan  penerapan  sistem  pendukung keputusan metode ARAS ini, proses seleksi calon pustakawan  dapat  dilakukan  dengan  lebih transparan,  objektif,  dan  efisien.  Metode  ini memungkinkan  penilaian  yang  lebih  detail terhadap  setiap  kandidat  berdasarkan  berbagai kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Selain  itu,  sistem ini  juga  dapat  memberikan  rekomendasi  yang lebih baik dan mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  informasional  bagi  pihak manajemen.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem Pendukung Keputusan pemilihan calon  pustakawan  menggunakan  metode  ARAS ini dirancang dengan tahapan yang sesuai dengan gambar  1.  Adapun  penentuan  bobot  kriteria ditentukan seperti data yang tersaji pada tabel 1.
Kriteria  dan  bobot  setiap  kriteria  yang digunakan pada sistem pendukung keputusan ini disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 IPK 0.25 Benefit C2 Umur 0.25 Cost C3 Pengalaman Kerja 0.2 Benefit C4 Nilai Psikotes 0.15 Benefit C5 Nilai Wawancara 0.15 Benefit
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian ini  terdiri  dari  10  data  calon  pustakawan  yang disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif Yang Akan Diolah
Alterna -tif C1 C2 C3 C4 C5 A001 2,92 28 3 85 86 A002 3,42 34 2 73 89 A003 2,86 32 1 77 90 A004 3,26 31 2 81 84 A005 3,25 32 2 76 88 A006 3,18 33 3 75 88 A007 3,62 33 2 80 89 A008 3,48 29 1 83 89 A009 2,92 28 3 85 86 A010 3,42 34 2 73 89

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data pada tabel di atas, maka langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  SPK Metode ARAS dalam pemilihan calon pustakawan antara lain:
- Membuat matriks keputusan
[ 2,92 28 3 85 86
3,42 34 2 73 89 2,86 32 1 77 90 3,26 31 2 81 84 3,25 32 2 76 88 3,18 33 3 75 88 3,62 33 2 80 89 3,48 29 1 83 89 2,92 28 3 85 86 3,42 34 2 73 89]

## - Membuat Normalisasi matriks keputusan
Kriteria IPK A 0.1 = 3,62 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,63
29,61 =0,12226
A 1.1 =
2,92 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 2,92
29,61 =0,09862
A 2.1 =
3,42 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,42
29,61 =0,11550
A 3.1 =
2,86 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 2,86
29,61 =0,09659
A 4.1 = 3,26 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,26 29,61 =0,11010 A 5.1 = 3,25 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,25
29,61 =0,10976
A 6.1 = 3,18 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 =
3,18 29,61 =0,10740
A 7.1 = 3,62 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,62 29,61 =0,12226
A 8.1 = 3,48 3,62+2,92+3,42+2,86+3,26+3,25+3,18+3,62+3,48 = 3,48 29,61 =0,11753
Kriteria Umur
A 0.1= 28 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,12286 A 1.1= 28 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,12286 A 2.1= 34 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,10118 A 3.1= 32 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,10750 A 4.1= 31 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,11097 A 5.1= 32 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,10750 A 6.1= 33 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,10425 A 7.1= 33 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,10425 A 8.1= 34 28+28+34+32+31+32+33+33+29 =0,11862 Kriteria Pengalaman Kerja A 0.1= 3 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 3 18 =0,15789
A 1.1= 3 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 3 18 =0,15789 A 2.1= 2 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 2 18 =0,10526 A 3.1= 1 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 1 18 =0,05263 A 4.1= 2 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 2 18 =0,10526
A 5.1= 2 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 2 18 =0,10526
A 6.1= 3 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 3 18 =0,15789
A 7.1= 2 3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 2 18 =0,10526
A 8.1= 1
3+3+2+1+2+2+3+2+1 = 1 18 =0,05263
Kriteria Nilai Psikotes
A 0.1= 85 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 85 715 =0,11888
A 1.1= 85 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 85 715 =0,11888 A 2.1=
73 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 73 715 =0,10210
A 3.1= 77
85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 77 715 =0,10769 A 4.1= 81
85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 81 715 =0,11329 A 5.1=
76 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 76 715 =0,10629 A 6.1= 75 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 75 715 =0,10490 A 7.1= 80 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 80 715 =0,11189 A 8.1= 83 85+85+73+77+81+76+75+80+83 = 83 715 =0,11608 Kriteria Nilai Wawancara A 0.1= 90 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 90 793 =0,11349 A 1.1=
86 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 86 793 =0,10845 A 2.1=
89 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 89 793 =0,11223 A 3.1= 90
90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 90 793 =0,11349 A 4.1= 84
90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 84 793 =0,10593 A 5.1=
88 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 88 793 =0,11097 A 6.1=
88 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 88 793 =0,11097
A 7.1=
89 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 89 793 =0,11223 A 8.1= 89 90+86+89+90+84+88+88+89+89 = 89 793 =0,11223
-Hasil normalisasi di kali bobot
X ij =
[ 0,12226 0,12286 0,15789 0,11888 0,11349 0,09862 0,12286 0,15789 0,11888 0,10845 0,11550 0,10118 0,10526 0,10210 0,11223 0,09659 0,10750 0,05263 0,10769 0,11349 0,11010 0,11097 0,10526 0,11329 0,10593 0,10976 0,10750 0,10526 0,10629 0,11097 0,10740 0,10425 0,15789 0,10490 0,11097 0,12226 0,10425 0,10526 0,11189 0,11223 0,11753 0,11862 0,05263 0,11608 0,11223] D 0.1 = 0,12226 x 0,25= 0,03056
D 1.1 = 0,09862 x 0,25= 0,02465
D 2.1 = 0,11550 x 0,25= 0,02888
D 3.1 = 0,09659 x 0,25= 0,02415 D 4.1 = 0,11010 x 0,25= 0,02752
D 5.1 = 0,10976 x 0,25= 0,02744
D 6.1 = 0,10740 x 0,25= 0,02685
D 7.1 = 0,12226 x 0,25= 0,03056 D 8.1 = 0,11753 x 0,25= 0,02938 D 0.2 = 0,12286 x 0,25= 0,03072 D 1.2 = 0,12286 x 0,25= 0,03072 D 2.2 = 0,10118 x 0,25= 0,02530 D 3.2 = 0,10750 x 0,25= 0,02688
D 4.2 = 0,11097 x 0,25= 0,02774
D 5.2 = 0,10750 x 0,25= 0,02688
D 6.2 = 0,10425 x 0,25= 0,02606
D 7.2 = 0,10425 x 0,25= 0,02606
D 8.2 = 0,11862 x 0,25 = 0,02966
D 0.3 = 0,15789 x 0,20= 0,03158
D 1.3 = 0,15789 x 0,20=  0,03158
D 2.3 = 0,10526 x 0,20= 0,02105
D 3.3 = 0,05263 x 0,20= 0,01053
D 4.3 = 0,10526 x 0,20= 0,02105
D 5.3 = 0,10526 x 0,20= 0,02105
D 6.3 = 0,15789 x 0,20= 0,03158
D 7.3 = 0,10526 x 0,20= 0,02105
D 8.3 = 0,05263 x 0,20= 0,01053
D 0.4 = 0,11888 x 0,15= 0,01783
D 1.4 = 0,11888 x 0,15= 0,01783
D 2.4 = 0,10210 x 0,15= 0,01531
D 3.4 = 0,10769 x 0,15= 0,01615
D 4.4 = 0,11329 x 0,15= 0,01699
D 5.4 = 0,10629 x 0,15=  0,01594
D 6.4 = 0,10490 x 0,15= 0,01573
D 7.4 = 0,11189 x 0,15= 0,01678
D 8.4 = 0,11608 x 0,15= 0,01741
D 0.5 = 0,11349 x 0,15= 0,01702
D 1.5 = 0,10845 x 0,15= 0,01627
D 2.5 = 0,11223 x 0,15= 0,01683
D 3.5 = 0,11349 x 0,15= 0,01702
D 4.5 = 0,10593 x 0,15= 0,01589
D 5.5 = 0,11097 x 0,15= 0,01665
D 6.5 = 0,11097 x 0,15= 0,01665
D 7.5 = 0,11223 x 0,15= 0,01683 D 8.5 = 0,11223 x 0,15= 0,01683
- Matriks  yang  diperoleh  dari  perhitungan  di atas:
D= [ 0,03056 0,03072 0,03158 0,01783 0,01702 0,02465 0,03072 0,03158 0,01783 0,01627 0,02888 0,02530 0,02105 0,01531 0,01683 0,02415 0,02688 0,01053 0,01615 0,01702 0,02752 0,02774 0,02105 0,01699 0,01589 0,02744 0,02688 0,02105 0,01594 0,01665 0,02685 0,02606 0,03158 0,01573 0,01665 0,03056 0,02606 0,02105 0,01678 0,01683 0,02938 0,02966 0,01053 0,01741 0,01683]
- Menentukan nilai utilitas
Menentukan nilai optimum:
S 0 = 0,03056+0,03072+0,03158+0,01783+0,01702
= 0,12771
S 1 = 0,02465+0,03072+0,03158+0,01783+0,01627
= 0,12105
S 2 = 0,02888+0,02530+0,02105+0,01531+0,01683 = 0,10737
S 3 = 0,02415+0,02688+0,01053+0,01615+0,01702
= 0,09473
S 4 = 0,02752+0,02774+0,02105+0,02286+0,01629
= 0,10920
S 5 = 0,02744+0,02688+0,02105+0,01594+0,01665
= 0,10796
S 6 = 0,02685+0,02606+0,03158+0,01573+0,01665
= 0,11687
S 7 = 0,03056+0,02606+0,02105+0,01678+0,01683
= 0,11130
S 8 = 0,02938+0,02966+0,01053+0,01741+0,01683
= 0,10381
Menentukan nilai derajat utilitas:
K 1 = 0,12105/0,12771 = 0,94780
K 2 = 0,10737/0,12771 = 0,84072
K 3 = 0,09473/0,12771= 0,74171 K 4 = 0,10920/0,12771 = 0,85505
K 5 =  0,10796/0,12771 = 0,84531
K 6 = 0,11687/0,12771 = 0,91508 K 7 = 0,11130/0,12771 = 0,87145
K 8 =0,10381/0,12771 = 0,81284
Pada  tabel  3  disajikan  peringkat  untuk setiap alternatif dapat diperoleh dari perhitungan di atas.
Tabel 3. Tabel Peringkat Untuk Setiap Alternatif
Alternatif Si Ki Rank A0 0,12771 A1 0,12105 0,94780 1 A2 0,10737 0,84072 6 A3 0,09473 0,74171 8 A4 0,10920 0,85505 4 A5 0,10796 0,84531 5 A6 0,11687 0,91508 2 A7 0,11130 0,87145 3 A8 0,10381 0,81284 7
Pada  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  3 alternatif terbaik sebagai calon pustakawan yakni alternatif  A1  pada  posisi  pertama  dengan  hasil 0,94780, alternatif A6 pada posisi kedua dengan hasil  0,91508,  dan  alternatif  A7  pada  posisi  ke tiga dengan hasil 0,87145.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, penerapan Sistem Pendukung
Keputusan  (DSS)  dengan  metode  ARAS  untuk pemilihan calon pustakawan di Politeknik Bisnis
Indonesia  menunjukkan  hasil  yang  signifikan. Sistem  ini  mampu  mengevaluasi  dan  mengelola berbagai  kriteria  seleksi  secara  objektif  dan akurat.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa alternatif  A1,  A6,  dan  A7  merupakan  calon pustakawan terbaik dengan nilai utilitas tertinggi, masing-masing  sebesar  0,94780,  0,91508,  dan 0,87145. Dengan demikian, DSS berbasis metode ARAS  ini  efektif  dalam  mendukung  proses pengambilan  keputusan  yang  lebih  transparan, objektif,  dan  efisien  dalam  seleksi  calon pustakawan, membantu manajemen untuk mendapatkan  tenaga  kerja  yang  berkualitas  dan kompeten sesuai dengan standar yang ditetapkan.

## 5. REFERENSI
[1] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[2] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[3] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[4] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem
Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja
Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[5] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT
SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,” Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021. [6] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom ,
vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[7] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M. Christina, and  A.  Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan
Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1,
pp. 73–81, 2019.
[8] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[9] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[10] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[11] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support  System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[12] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA
method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[13] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[14] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[15] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[16] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[17] R.  F.  Purnomo  and  F. Fahurian,  “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Anggaran Keuangan menggunakan
Metode  Wp  (Weighted  Product)  Pada Panti  Wreda  Griya  Nugraha  Bandar Lampung,” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan Telemat. , vol. 14, no. 2, p. 162, 2023, doi:
10.36448/jsit.v14i2.3361.
[18] E. T. Alawiah, Sefrika, and M. H. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Instrumen,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. September 2019, pp.  8–13,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php /ijcit
[19] 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,  pp.  31–40, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[20] R. Andari, H. Siswanto, and J. Fredricka, “Penerapan  Metode  Aras  Dalam  Seleksi
Penerimaan Karyawan Pada PT. Narendra Dewa Yoga Kota Bengkulu,” Djtechno J. Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  191–198, 2022, doi: 10.46576/djtechno.v3i2.2731.
[21] M.  I.  Syahputra,  I.  Yulianti,  and  L. Sartika,  “Implementation  Of  Additive
Ratio  Assessment  (Aras)  Method  For Online Reward Driver Provision Implementasi  Metode  Additive  Ratio Assessment  (Aras)  Untuk  Pemberian
Reward  Driver  Online,” J.  Media Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  233–244, 2022.
[22] D.  Wahyuningsih,  H.  Hamidah,  A.
Anisah,  D.  Irawan,  O.  Rizan,  and  C. Kirana,  “Seleksi  Peserta  Didik  Baru Dengan Metode Additive Ratio Assessment  (ARAS),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 120–126, 2022, doi:
10.32736/sisfokom.v11i1.1381.