## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562

## Analisis Perbandingan Metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel

## Rima Tamara Aldisa
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: rimatamaraa@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 21/11/2022 ; Accepted: 17/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Pegawai merupakan sumber daya manusia pada pemerintahan atau perusahaan yang harus selalu ditingkatkan kualitas dan kapasitasnya. Penilaian terhadap kinerja pegawai di hotel sangat diperlukan, hal ini bertujuan untuk mendapatkan penilaian terhadap capaian kinerja pegawai hotel serta memberikan penghargaan kepada pegawai  hotel yang memiliki kinerja yang baik. Agar penilaian capaian kinerja menjadi lebih efektif, diperlukan suatu metode dalam menghasilkan keputusan. Dalam melakukan keputusan  pemberian  reward  kinerja  pegawai  hotel  ini  diperlukan  penilaian  yang  harus  memenuhi  kriteria  seperti  Hasil  Kerja, Integritas, Kedisiplinan, Etika dan Kreativitas. Pada penelitian ini dilakukan analisis perbandingan kombinasi metode Rank Order Centroid (ROC) dan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) serta kombinasi Entropy dan WASPAS. Metode ROC  dan  Entropy  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  sedangkan  metode  WASPAS  merupakan  metode  pemeringkatan  yang membutuhkan bobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A5 merupakan alternatif terbaik dengan nilai tertinggi dengan nilai 2.958 pada metode ROC–WASPAS dan nilai 2.968 pada metode Entropy-WASPAS.
Kata Kunci : Kinerja Pegawai; Penghargaan; SPK; ROC; Entropy; WASPAS
Abstract− Employees are human resources in government or companies whose quality and capacity must always be improved. Assessment of employee performance is very necessary, this aims to get an assessment of employee performance achievements and give awards to employees who have good performance. In order for the assessment of performance achievements to be more effective, a method is needed in generating decisions. In making a decision to present prizes, performance, needs, the best work that must meet criteria such as Work Results, Integrity, Discipline, Ethics and Creativity. In this study, a comparative analysis of the combination of Rank Order Centroid (ROC) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) methods was carried out as well as a combination of Entropy and WASPAS. The ROC and Entropy methods are used to generate weight values, while  the  WASPAS  method  is  a  ranking  method  that  requires  weights.  The  results  showed  that  alternative  A5  was  the  best alternative  with  the  highest  score  with  a  value  of  2.958  on  the  ROC-WASPAS  method  and  a  value  of  2.968  on  the  Entropy- WASPAS method.
Keywords : Employee Performance; Reward; DSS; ROC; Entropy; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Laju  perkembangan  zaman  dan  tingginya  teknologi  membuat  perusahaan  harus  meningkatkan  sumber  daya pegawainya  karena  persaingan  bisnis  yang  sangat  pesat  membuat  perusahaan  harus  dapat  menghadapi  tantangan. Dalam pemberian penghargaan perusahaan harus melakukan penilaian terhadap kinerja pegawai hotel dengan tujuan agar dapat terus meningkatkan kinerja dan semangat kerja pegawai hotel. Proses penilaian terhadap kinerja pegawai adalah salah satu bentuk perhatian perusahaan untuk mengevaluasi pekerjaan serta memotivasi setiap pegawai agar dapat  mencapai  standar  yang  sudah  ditentukan[1].  Penilaian  kinerja  pegawai  merupakan  salah  satu  teknik  yang dilakukan dengan tujuan menciptakan pegawai yang berdedikasi dan berkualitas. Evaluasi kinerja pegawai dilakukan secara berkala guna dapat mngetahui tingkat keberhasilan ataupun kegagalan pegawai. Salah satu upaya peningkatan sumber daya adalah dengan memberikan pelatihan dan memberikan motivasi pegawai melalui pemberian reward atau penghargaan[2].
Pegawai merupakan salah satu asset yang perlu dilakukan peningkatan kapasitasnya agar dapat selalu bekerja optimal dan professional. Ketika perusahaan belum pernah melakukan suatu pemberian reward pada pegawai yang memiliki prestasi kerja yang baik. Sehingga pegawai tersebut melakukan sebuah tugas yang di berikan perintah dari perusahaan  tidak  dilaksanakan  dengan  baik  serta  tidak  sesuai  yang  diharapkan.  Penilaian  terhadap  pegawai  hanya dilakukan  berdasarkan  penilaian  subjektifitas  dan  tidak  menggunakan  indikator.  Penilaian  dengan  menggunakan indikator  diharapkan  mampu  memberikan  penilaian  yang  objektif[3].  Untuk  memberikan  penilaian  yang  objektif terhadap kinerja pegawai maka diperlukan sistem pendukung keputusan untuk membantu pengambil keputusan dalam rangka  penilaian  kinerja  dan  pemberian reward kepada  pegawai  hotel.  Maka  dalam  pemberian  reward  terhadap pegawai, maka diharapkan dapat bekerja secara maksimal dan professional. Dalam menentukan keputusan pemberian reward kinerja  pegawai  ditetapka  beberapa  kriteria  antara  lain  Hasil  Kerja,  Integritas,  Kedisiplinan,  Etika  dan Kreativitas.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut  maka  badan  usaha  ataupun  perusahaan  swasta  memerlukan  standar pemberian reward kepada pegawai yang dituangkan kedalam suatu sistem yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK dapat didefenisikan dengan sistem yang didefenisikan yang mengakomodasi para pengambil keputusan manajerial pada berbagai situasi. Sistem pendukung keputusan banyak digunakan oleh organisasi besar maupun kecil ataupun perusahaan dalam pengambilan kepuusan baik itu terstruktur ataupun tidak terstruktur[4]. Pada kesempatan ini  penulis  akan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC), Entropy, dan Weighted Aggregated Sum Product Assesement (WASPAS). Metode tersebut dapat memperoleh

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
hasil keputusan pemberian reward kinerja pegawai. Beberapa metode yang terdapat pada SPK yang sering digunakan yaitu TOPSIS, ROC, SWARA, EDAS, Entropy, WASPAS dan lain-lain[5]–[7].
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dapat dimanfaatkan sebagai acuan pada penelitian ini antara lai yautu pada.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Badaruddin  dan  Lasena  tahun  2022  membahas  mengenai  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  metode  kombinasi  SAW  dengan  ROC  sehingga  menghasilkan  5 alternatif yang memiliki kinerja sangat baik[8].
Penelitian yang dilakukan oleh Fince dan Mesran tahun 2019 meneliti mengenai analisis perbandingan metode pemeringkatan WASPAS+ROC dengan PSI dalam menentukan kinerja dosen muda hasil akhir yang diperoleh yaitu alternatif yang memiliki performansi terbaik adalah sama yaitu A1 dengan nilai 0.323 pada metode WASPAS+ROC dan nilai 2.016 metode PSI[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Katrin Rahimah Saragih tahun 2022 meneliti mengenai penilaian Group  Marketing terbaik  dengan  penerapan  metode  PROMOTHEE  II  dan  Entropy  sehingga  penelitian menghasilkan  alternative  terbaik  pada  P5 yaitu  Perumnas  regional  1  Medan  dengan  nilai  520.7099[10].  Penelitian yang dilakukan oleh Andi Ernawati tahun 2022 meneliti mengenai penentuan penerima beasiswa pegawai berprestasi dengan  implementasi  algoritma  Entropy  dan  Aras  sehingga  menghasilkan  7  pegawai  yang  berhak  menerima beasiswa[11].
Pada  penelitian  ini  penulis  tertarik  membuat  penelitian  mengenai  analisis  perbandingan  metode  ROC- WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  untuk  melihat  perbandingan  hasil  alternatif  terbaik  yang  didapat  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pengimpelementasian  metode  tersebut  diharapkan  dapat  menghasilkan  keputusan dalam  keputusan  pemberian reward kinerja  pegawai  berdasarkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  dari  hasil perangkingan sehingga diharapkan dapat mendapatkan keputusan yang handal dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 berikut merupakan kerangka dari tahapan penelitian yang penulis lakukan.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut penjelasan dari gambar 1.
a. Mengidentifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  tujuan  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  serta  menganalisis  data sebelum memulai melakukan perhitungan.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan  berbagai  data  yang  diperlukan  untuk  dapat  memperoleh  keputusan  pemberian reward kinerja pegawai. c. Studi Literatur
Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria
2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m) 4. Menentukan Tingkat Prioritas (i) Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan Pembuatan Laporan Penelitian Hasil Perbandingan metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS Penerapan Metode WASPAS 1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal 3. Menghitung nilai Qi Penerapan Metode WASPAS
1. Membentuk matriks awal
2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
Selesai
Penerapan Metode ENTROPY 1. Menetapkan data awal
2. Menormalisasikan data awal 3. Mencari nilai matriks 4. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria
5. Menghitung dispen setiap kriteria
6. Normalisasi nilai dispen Analisa dan Penerapan Metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
Menambah  wawasan  peneliti  terhadap  SPK  serta  metode  yang  akan  dianalisis  perbandingannya  yaitu  metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS serta referensi yang diperlukan dalam penelitian.
d. Analisa Penerapan metode
Penelitian diawai dari analisa masalah dalam memperoleh keputusan pemberian reward kinerja pegawai dengan perbandingan metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS sehingga mendapatkan hasil akhir yang akurat.
e. Laporan Penelitian
Penulis membuat sebuah laporan penelitian untuk melihat hasil analisis perbandingan metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS dalam keputusan pemberian reward kinerja pegawai.

## 2.2 Kinerja Pegawai
Kinerja adalah hal penting yang dapat menangani keberhasilan suatu perusahaan atau pemerintahan dapal menggapai tujuannya. Kinerja Pegawai adalah seseorang yang mempunyai potensi dalam melakukan pekerjaan yang baik untuk pemerintahan ataupun perusahaan. Kinerja Pegawai dalam KBBI merupakan hasil kerja secara kualitas dan kuantitas yang dapat dicapai oleh seseorang pegawai dalam melaksanakan tugas pokoknya. Setiap organisasi perlu melakukan kinerja pegawai untuk mendapatkan masukan sehingga dapat memperbaiki atau meningkatkan kinerjanya[12].

## 2.3 Metode ROC
ROC merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam memperoleh nilai bobot yang dibutuhkan pada proses pembobotan setiap kriteria di SPK. Metode ini sangat mudah dipahami karena prosesnya yang sederhana[9], [13]– [16]. ROC mempunyai sebuah konsep prioritas dalam penentuan bobotnya seperti dibawah berikut :
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 . (2)

## 2.4 Metode Entropy
Metode Entropy merupakan sebuah metode yang dimana metode ini dapat menghasilan bobot yang sangat di perlukan saat proses pembobotan pada kriteria yang sudah ditentukan[17]–[19]. Maka dalam mendapatkan suatu nilai bobot dengan metode Entropy terdapat beberapa langkah-langkahnya yaitu sebagai berikut:
a. Menetapkan data awal
Dalam  pengambilan  suatu  keputusan  dapat  memberikan  nilai  yang  sesuai  dengan  perferensinya  sehingga menunjukkan kepentingan kriteria tersebut.
b. Menormalisasikan data awal
Normalisasi setiap nilai kriteria dengan nilai maximum , sehingga hasil dari normalisasi tersebut dinyatakan sebagai 𝐾 𝑖𝑗 .
c. Mencari nilai matriks ( 𝑎 𝑖𝑗 )
𝑎 𝑖𝑗 = 𝐾𝔦𝔧 ∑ ∑ 𝐾𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 (3)
d. Menghitung nilai Entropy setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 In m ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 ln(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 (4)
e. Menghitung dispersi setiap kriteria
𝐷 𝑗 = 1 – 𝐸 𝑗 (5)
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 𝑗 = 𝐷𝑗 ∑ 𝐷𝑗 (6)

## 2.5 Metode WASPAS
Metode ini merupakan untuk mengurangi kesalahan-kesalahan dalam penaksiran untuk nilai tertinggi dan terendah, dapat dilihat sebagai berikut [20], [21], [30], [31], [22]–[29]: a. Buat sebuah matrix keputusan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (7)
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik 𝑋 𝑖𝑗 Kriteria Benefit
R ij = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑥𝑖𝑗
(8)
Kriteria Cost
R ij = 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (9)
c. Menghitung nilai Qi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ r
ij 𝑤𝑗 + 0.5  ∐ (r ij ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (10)
Dimana Qi      = Nilai dari Q ke i 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 = Perkalian nilai 𝑥 𝑖𝑗 dengan bobot (w)
0.5     = Ketetapan
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam  menghasilkan  keputusan  pemberian reward kinerja  pegawai  dibutuhkan  beberapa  data  alternatif.  Untuk menghasilkan  keputusan  yang  tepat  penulis  mengananalisis  perbandingan  metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy- WASPAS  untuk  mengetahui  perbandingan  hasil  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  dari  metode  tersebut.  Data  yang diperlukan berupa data pegawai. Berikut ini 7 data alternatif pegawai seperti Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Data Alternatif Pegawai Alternatif Nama A1 Poppy A2 Dicky A3 Tina Amalia A4 Didin Samsudin A5 Moci A6 Loecy Budi A7 Septiani
Dari tabel 1 terdapat Data Pegawai yang diberi kode alternatif A1 hingga A7 untuk dapat di berikan reward

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  analisis  perbandingan metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  memerlukan  adanya  kriteria  sebagai data pendukung dalam penyelesaian masalah. Berikut terdapat 5 kriteria seperti tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Hasil Kerja Benefit C2 Integritas Benefit C3 Kedisiplinan Benefit C4 Etika Benefit C5 Kreativitas Benefit
Dari tabel 2 terdapat data kriteria pegawai  dari hasil kerja, integritas, disiplin, etika, kreatif
Tabel 3. Data Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Poppy Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Dicky Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Tina Amalia Kurang Baik Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
Didin Samsudin Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Moci Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Loecy Budi Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Baik Septiani Cukup Baik Kurang Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik
Dari  tabel  3  terdapat  data  kriteria  yang  telah  diambil  hasil  nya  bagaimana  hasil  pekerjaan  yang  dilakukan, disiplinnya,  cara  beretika  dengan  pelanggan.  Memperoleh  data  rating  kecocokan  diperlukan  pembobotan  seluruh kriteria yang digunakan dinilai sebagai berikut:
Tabel 4. Pembobotan C1, C2, C3, C4 dan C5 Keterangan Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tidak Baik 0
Dari tabel 4 terdapat nilai pembobotan mulai dari sangat baik hingga tidak baik. Dari tabel pembobotan di atas di peroleh data rating kecocokan seperti tabel 3 berikut:
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 3 3 4 4 A2 3 3 4 3 2 A3 1 2 3 3 2 A4 2 3 2 3 3 A5 4 4 3 4 4 A6 3 2 3 4 3 A7 2 1 2 4 3 Max 4 4 4 4 4 Min 1 1 2 3 2
3.3 Penerapan Metode ROC-WASPAS

## 3.3.1 Penerapan Metode ROC
Penerapan  metode  ROC  diimplementasikan  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  yang  diperlukan  untuh  tahapan perankingan selanjutnya seperti berikut:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.156
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 5 = 0.09
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.04
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan diperoleh nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat seperti berikut :
Tabel 6. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Hasil Kerja 0.456 Benefit C2 Integritas 0.256 Benefit C3 Kedisiplinan 0.156 Benefit C4 Etika 0.09 Benefit C5 Kreativitas 0.04 Benefit 3.3.2Penerapan Metode WASPAS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
Penetapan  metode  WASPAS  dilakukan  untuk  menghasilkan  perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Perhitungan dilakukan ketikan telah didapatkan nilai bobot pada setiap kriteria, langkah perhitungan metode  WASPAS sebagai berikut :
a. Matriks keputusan awal
X ij =
[ 4 3 3 3 1 2 3 4 4 4 3 2 3 3 2 2 3 4 4 3 2 2 3 3 3 4 4 3 4 3 2 1 2 4 3]
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik X ij
Untuk menentukan normalisasi matriks keputusan menggunakan persamaan 8 dikarenakan seluruh jenis kriteria pada penelitian ini benefit dapat dilihat seperti perhitungan di bawah ini.
R 11 = 4 4 = 1
R 21 = 3 4 = 0.75
R 31 = 1 4 = 0.25
R 41 = 2 4 = 0.5
R 51 = 4 4 = 1
R 61 = 3 4 = 0.75
R 71 = 2 4 = 0.5
Proses ini dilakukan hingga perhitungan kriteria C5 sehingga menghasilkan  tabel  matriks ternormalisasi sebagai berikut.
Tabel 7. Data Nilai Matrik Ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0.75 0.75 1 1 A2 0.75 0.75 1 0.75 0.5 A3 0.25 0.5 0.75 0.75 0.5 A4 0.5 0.75 0.5 0.75 0.75 A5 1 1 0.75 1 1 A6 0.75 0.5 0.75 1 0.75 A7 0.5 0.25 0.5 1 0.75 Sum 4.75 4.50 5.00 6.25 5.25
Dari table 7 terdapat data nilai matrik normalisasi yang telah dilakukan proses perhitungan kriteria
c. Langkah  selanjutnya  mengoptimalkan  atribut  dengan  mengalikan  terhadap  bobot  yang  diperoleh  dari  metode ROC.
𝐐 𝟏 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.456) + (0.75 ∗ 0.256) + (0.75 ∗ 0.156) + (1 ∗ 0.09) + (1 ∗ 0.04)) +
0.5 ∑((1 0.456 ) + (0.75 0.256 ) + (0.75 0.156 ) + (1 0.09 ) + (1 0.04 ))
= 2.890
𝐐 𝟐 = 0.5 ∑((0.75 ∗ 0.456) + (0.75 ∗ 0.256) + (1 ∗ 0.156) + (0.75 ∗ 0.09) + (0.5 ∗ 0.04)) +
0.5 ∑((0.75 0.456 ) + (0.75 0.256 ) + (1 0.156 ) + (0.75 0.09 ) + (0.5 0.04 ))
= 2.765
𝐐 𝟑 = 0.5 ∑((0.25 ∗ 0.456) + (0.5 ∗ 0.256) + (0.75 ∗ 0.156) + (0.75 ∗ 0.09) + (0.5 ∗ 0.04)) + 0.5 ∑((0.25 0.456 ) + (0.5 0.256 ) + (0.75 0.156 ) + (0.75 0.09 ) + (0.5 0.04 ))

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
𝐐 𝟒 = 0.5 ∑((0.5 ∗ 0.456) + (0.75 ∗ 0.256) + (0.5 ∗ 0.156) + (0.75 ∗ 0.09) + (0.75 ∗ 0.04)) + 0.5 ∑((0.5 0.456 ) + (0.75 0.256 ) + (0.5 0.156 ) + (0.75 0.09 ) + (0.75 0.04 ))
= 2.557
𝐐 𝟓 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.456) + (1 ∗ 0.256) + (0.75 ∗ 0.156) + (1 ∗ 0.09) + (1 ∗ 0.04)) +
0.5 ∑((1 0.456 ) + (1 0.256 ) + (0.75 0.156 ) + (1 0.09 ) + (1 0.04 ))
= 2.958
𝐐 𝟔 = 0.5 ∑((0.75 ∗ 0.456) + (0.5 ∗ 0.256) + (0.75 ∗ 0.156) + (1 ∗ 0.09) + (0.75 ∗ 0.04)) +
0.5 ∑((0.75 0.456 ) + (0.5 0.256 ) + (0.75 0.156 ) + (1 0.09 ) + (0.75 0.04 ))
= 2.683
𝐐 𝟕 = 0.5 ∑((0.5 ∗ 0.456) + (0.25 ∗ 0.256) + (0.5 ∗ 0.156) + (1 ∗ 0.09) + (0.75 ∗ 0.04)) +
0.5 ∑((0.5 0.456 ) + (0.25 0.256 ) + (0.5 0.156 ) + (1 0.09 ) + (0.75 0.04 ))
= 2.403
Dari perhitungan tahapan terakhir di atas maka tabel hasil akhir penerapan metode ROC-WASPAS sebagai berikut ini:
Table 8. Hasil Akhir Penerapan Metode ROC-WASPAS Alternatif Nama Nilai Rank A1 Poppy 2.890 2 A2 Dicky 2.765 3 A3 Tina Amalia 2.359 7 A4 Didin Samsudin 2.557 5 A5 Moci 2.958 1 A6 Loecy Budi 2.683 4 A7 Septiani 2.403 6
Dari tabel 8 terdapat hasil akhir perhitungan dan mendapatkan hasil alternatif terbaik. Dari hasil analisis yang telah dilakukan dari 7 alternatif dengan Metode ROC-WASPAS menghasilkan alternatif terbaik yang dapat dilihat pada  tabel  8  yaitu  alternatif  A5  atas  nama  MOCI  dengan  nilai  2.958  sebagai  pegawai  hotel  terbaik  yang  berhak menerima reward .
3.4 Penerapan Metode Entropy -WASPAS

## 3.4.1 Penerapan Metode Entropy
Tabel data kriteria pada Tabel 2 belum mempuntai nilai bobot, dalam memperoleh nilai bobot kriteria dapat digunakan metode Entropy. Berikut langkah metode Entropy : a. Menetapkan Data Awal
Matriks keputusan dapat diambil dari matriks keputusan Xij pada bagian WASPAS di atas.
b. Menormalisasikan Data Awal Hasil nilai normalisasi matriks keputusan Xij dapat dilihat pada tabel 7.
c. Menentukan nilai matriks (α 𝑖𝑗) C1
𝑎 11 = 1 4.75 = 0.211 𝑎 21 = 0.75 4.75 = 0.158 𝑎 31 = 0.25 4.75 = 0.053 𝑎 41 = 0.5 4.75 = 0.105 𝑎 51 = 1 4.75 = 0.211 𝑎 61 = 0.75 4.75 = 0.158 𝑎 71 = 0.5 4.75 = 0.105

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
Proses ini dilakukan hingga perhitungan kriteria C5 sehingga didapatkan hasil data nilai matriks α 𝑖𝑗 yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Data Nilai Matriks α 𝑖𝑗 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.211 0.167 0.150 0.160 0.190 A2 0.158 0.167 0.200 0.120 0.095 A3 0.053 0.111 0.150 0.120 0.095 A4 0.105 0.167 0.100 0.120 0.143 A5 0.211 0.222 0.150 0.160 0.190 A6 0.158 0.111 0.150 0.160 0.143 A7 0.105 0.056 0.100 0.160 0.143
d. Perhitungan nilai Entropy untuk setiap kriteria ( 𝐸 𝑗 ) C1
𝑎 11 = [𝑎 11 ln 𝑎 11 ] = [0.211 (ln 0.211)] = −0.328
𝑎 21 = [0.158 (ln 0.158)] = −0.291 𝑎 31 = [0.053 (ln 0.053)]
= −0.155
𝑎 41 = [0.105 (ln 0.105)]
= −0.237
𝑎 51 = [0.211 (ln 0.211)]
=   −0.328
𝑎 61 = [0.158 (ln 0.158)]
= −0.291
𝑎 71 = [0.105 (ln 0.105)] = −0.237
∑ [𝑎 𝑖𝑗 ln(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 = −1.868
𝐸 1 = −1 ln(7) (−1.868) = 0.960
Untuk memperoleh 𝐸 2 sampai 𝐸 5 dihitung dengan cara yang sama seperti 𝐸 1 . Maka diperoleh yaitu:
𝐸 2 = 0.966
𝐸 3 = 0.987
𝐸 4 = 0.995
𝐸 5 = 0.983
f. Menghitung dispersi untuk setiap kriteria
𝐷 1 = 1 − 0.960 = 0.040
𝐷 2 = 1 − 0.966 = 0.034
𝐷 3 = 1 − 0.987 = 0.013
𝐷 4 = 1 − 0.995 = 0.005
𝐷 5 = 1 − 0.983 = 0.017
∑ 𝐷 𝑗 = (0.040 + 0.034 + 0.013 + 0.005 + 0.017 = 0.109

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
g. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 1 = 0.040 0.109 = 0.367
𝑊 2 = 0.034 0.109 = 0.315
𝑊 3 = 0.013 0.109 = 0.119
𝑊 4 = 0.005 0.109 = 0.046
𝑊 5 = 0.017 0.109 = 0.152
Hasil yang diperoleh dari perhitungan Entropy yaitu nilai bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Data Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Hasil Kerja 0.367 Benefit C2 Integritas 0.315 Benefit C3 Kedisiplinan 0.119 Benefit C4 Etika 0.046 Benefit C5 Kreativitas 0.152 Benefit

## 3.4.2 Penerapan Metode WASPAS
Penetapan  metode  WASPAS  dilakukan  untuk  menghasilkan  perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Perhitungan dilakukan ketikan telah didapatkan nilai bobot pada setiap kriteria, langkah perhitungan metode  WASPAS sebagai berikut :
a. Matriks  keputusan  awal  disini  adalah  matriks  keputusan  sama  seperti  matriks  keputusan  Xij  pada  bagian perhitungan langkah 1 WASPAS di atas.
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
c. Hasil nilai normalisasi matriks keputusan Xij dapat dilihat pada tabel 7.
d. Langkah  selanjutnya  mengoptimalkan  atribut  dengan  mengalikan  terhadap  bobot  yang  diperoleh  dari  metode Entropy
𝐐 𝟏 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.367) + (0.75 ∗ 0.315) + (0.75 ∗ 0.119) + (1 ∗ 0.046) + (1 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((1 0.367 ) + (0.75 0.315 ) + (0.75 0.119 ) + (1 0.046 ) + (1 0.152 ))
= 2.886
𝐐 𝟐 = 0.5 ∑((0.75 ∗ 0.367) + (0.75 ∗ 0.315) + (1 ∗ 0.119) + (0.75 ∗ 0.046) + (0.5 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((0.75 0.367 ) + (0.75 0.315 ) + (1 0.119 ) + (0.75 0.046 ) + (0.5 0.152 ))
= 2.721
𝐐 𝟑 = 0.5 ∑((0.25 ∗ 0.367) + (0.5 ∗ 0.315) + (0.75 ∗ 0.119) + (0.75 ∗ 0.046) + (0.5 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((0.25 0.367 ) + (0.5 0.315 ) + (0.75 0.119 ) + (0.75 0.046 ) + (0.5 0.152 ))
= 2.353
𝐐 𝟒 = 0.5 ∑((0.5 ∗ 0.367) + (0.75 ∗ 0.315) + (0.5 ∗ 0.119) + (0.75 ∗ 0.046) + (0.75 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((0.5 0.367 ) + (0.75 0.315 ) + (0.5 0.119 ) + (0.75 0.046 ) + (0.75 0.152 ))
= 2.591
𝐐 𝟓 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.367) + (1 ∗ 0.315) + (0.75 ∗ 0.119) + (1 ∗ 0.046) + (1 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((1 0.367 ) + (1 0.315 ) + (0.75 0.119 ) + (1 0.046 ) + (1 0.152 ))
= 2.968
𝐐 𝟔 = 0.5 ∑((0.75 ∗ 0.367) + (0.5 ∗ 0.315) + (0.75 ∗ 0.119) + (1 ∗ 0.046) + (0.75 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((0.75 0.367 ) + (0.5 0.315 ) + (0.75 0.119 ) + (1 0.046 ) + (0.75 0.152 ))

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
= 2.655
𝐐 𝟕 = 0.5 ∑((0.5 ∗ 0.367) + (0.25 ∗ 0.315) + (0.5 ∗ 0.119) + (1 ∗ 0.046) + (0.75 ∗ 0.152)) +
0.5 ∑((0.5 0.367 ) + (0.25 0.315 ) + (0.5 0.119 ) + (1 0.046 ) + (0.75 0.152 ))
= 2.391
Dari perhitungan tahapan terakhir di atas maka tabel hasil akhir penerapan metode Entropy-WASPAS sebagai berikut :
Table 10. Hasil Akhir Penerapan Metode Entropy -WASPAS Alternatif Nama Nilai Rank A1 Poppy 2.886 2 A2 Dicky 2.721 3 A3 Tina Amalia 2.353 7 A4 Didin Samsudin 2.591 5 A5 Moci 2.968 1 A6 Loecy Budi 2.655 4 A7 Septiani 2.391 6
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dari  7  alternatif  dengan  Metode  Entropy  -WASPAS  menghasilkan alternatif  terbaik  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  8  yaitu  alternatif  A5  atas  nama  MOCI  dengan  nilai  2.968  sebagai pegawai terbaik hotel yang berhak menerima reward .

## 3.5 Hasil Perbandingan Metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS
Hasil  perbandingan  dari  implementasi  metode  ROC-WASPAS  dan  metode  Entropy-WASPAS  yang  memperoleh alternatif terbaik sepeerti table berikut :
Tabel 11. Data Akhir Peringkat ROC-WASPAS dan metode Entropy-WASPAS
Kode ROC+WASPAS Rank Entropy+WASPAS Rank A1 2.890 2 2.886 2 A2 2.765 3 2.721 3 A3 2.359 7 2.353 7 A4 2.557 5 2.591 5 A5 2.958 1 2.968 1 A6 2.683 4 2.655 4 A7 2.403 6 2.391 6
Dari pemeringkatan yang dilakukan dari metode ROC-WASPAS dan metode Entropy-WASPAS memberikan hasil pemeringkatan yang sama, meskipun dengan nilai yang berbeda.

## 3.6 Implementasi Sistem
Implementasi disini adalah rancangan sistem berbasis website yang telah selesai dibangun dan dapat digunakan untuk membantu dalam memberikan reward untuk karyawan yang memiliki kinerja bekerja nya baik.

## a.   Tampilan Awal Pengguna Sistem
Dari  gambar  2  terdapat  tampilan  menu  yang  berbasis  website  untuk  pengguna  baru  di  sistem  ini  dapat mendaftar terlebih dahulu, setelah itu masuk ke dalam sistem dengan memasukkan nomor ponsel atau email dan kata sandi yang telah di daftarkan, jika pengguna lupa kata sandi maka pengguna klik lupa sandi maka akan di reset ulang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562

## b.   Menu isi data reward karyawan
Dari  gambar  3  terdapat  isi  data  reward  karyawan  berdasarkan  akurasi  kerja,  cara  berkerjasama,  kinerja, ketepatan waktu, posisi pekerjaan, kategori, masa kerja.

## Gambar 3. Menu isi data reward karyawan
c.   Data Karyawan
Dari  gambar  4  terdapat  data  karyawan  hotel  dan  bagian  posisi  pekerjaan  nya,  terdapat  menu  search  untuk mencari nama atau id karyawan secara cepat, mudah dan untuk admin bisa menambahkan data karyawan jika adanya karyawan baru.

## Gambar 4. Data Karyawan

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisis di atas dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan dalam keputusan pemberian reward menggunakan ROC-WASPAS dan metode Entropy-WASPAS memberikan hasil pemeringkatan yang sama, dengan peringkat  pertama  dipegang  oleh  pegawai  A5  atas  nama  MOCI  Hasil  kombinasi  menggunakan  metode  ROC- WASPAS menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 2.958, sedangkan kombinasi menggunakan metode Entropy- WASPAS  menghasilkan  nilai  2.968  pada  alternatif  yang  sama  yaitu  A5.  Serta  ada  langkah  yang  sama  untuk mendapatkan nilai dari matriks yang dinormalisasi pada setiap metode yang digunakan dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] W. Saputro, “Optimasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai  Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting Pada PT . Asuransi Ciputra Indonesia,” vol. 6, no. 3, pp. 69–74, 2022.
[2] R. D. Putra and W. Cholil, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai untuk Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Simple Attribute Retting Tech ( SMART ) Berbasis Web pada PT . Bumi Daya Plaza Cabang Palembang,” vol. 2, no. 02, pp. 229–235.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1212 − 1223 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2562
[3] M. Nurwafi, “Penentuan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Kinerja Pegawai Menggunakan Metode SAW,” pp. 15–25, 2022.
[4] M.  K.  Yosua  Agaputra  Sidauruk,  Dr.  Dicky  Nofriansyah,  S.Kom.,  M.Kom,  Firahmi  Rizky,  S.Kom.,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  TINGKAT  KINERJA  PEGAWAI  DESAINER  DALAM BIDANG  JASA  PERCETAKAN  PADA  CV.ASCO  GRAFIKA  MENGGUNAKAN  METODE  ADDITIVE  RATIO ASSESSMENT (ARAS),” no. 2016, 2020.
[5] L. Suryati, “Decision Support System For Governor Of Student Executive Board Governor ( BEM ) Selection Using The TOPSIS Method,” vol. 6, no. 36, pp. 2676–2682, 2022.
[6] K. Terbaik et al. , “Uji Sensitivitas Metode Pembobotan ROC , SWARA Terhadap Kriteria,” vol. 3, no. 4, pp. 532–540, 2022.
[7] P. Mandarani, H. L. Ramadhan, E. Yulianti, and A. Syahrani, “Sistem Pendukung Keputusan Penulis Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Evaluation based on Distance from Average  Solution ( EDAS ),” vol. 3, no. 4, 2022.
[8] V.  No,  M.  Badaruddin,  and  M.  Lasena,  “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  OF  EMPLOYEE  PERFORMANCE ASSESSMENT  APPLYING  COMBINATION  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  METHOD  WITH  RANK ORDER CENTROID ( ROC ),” vol. 2, no. 12, pp. 37–42, 2021.
[9] F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no 2, 2021.
[10]  K. R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Group Marketing Terbaik Menggunakan Metode PROMETHEE II dan Entropy ( Project Martubung ),” vol. 10, pp. 98–108, 2022.
[11]  A.  Ernawati,  “Penerapan  Algoritma  Entropy  Dan  Aras  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[12]  S.  Sihombing,  A.  A.  Nababan,  T.  Informatika,  B.  Digital,  and  S.  P.  Keputusan,  “Sistem  pendukung  keputusan  penilaian kinerja pegawai menggunakan metode smart di dinas pendidikan kabupaten tapanuli utara,” vol. 1, pp. 47–58, 2022.
[13]  A.  Perdana  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa  Berprestasi  Pada  Yayasan Pendidikan Jaya Untuk Anak Karyawan Dengan Menerapkan Metode ORESTE dan ROC ( Rank Order Centroid ),” vol. 01, no. 01, pp. 17–26, 2022.
[14]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, and Mesran, “Implementasi Metode MAUT Dalam Menentukan Prioritas Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 452–460, 2022.
[15]  R.  Khalida,  B.  Bangun,  M.  Mesran,  and  N.  Oktari,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 937, 2021.
[16]  D. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC Dan Waspas pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[17]  S.  R.  Tanjung,  Mesran,  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[18]  K. D. Maisari, D. Andreswari, and R. Efendi, “Implementasi Metode TOPSIS dengan Pembobotan Entropy untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[19]  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.
[20]  N. K. Daulay, “Implementation of Simple Additive Weighting ( SAW ) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,” vol. 5, no. 36, pp. 84–92, 2021.
[21]  E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[22]  Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[23]  E. K. Zavadskas, Z. Turskis, J. Antucheviciene, and A. Zakarevicius, “Optimization of weighted aggregated sum product assessment,” Elektron. ir Elektrotechnika , vol. 122, no. 6, 2012.
[24]  G. Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic Hierarchy Process(AHP) dan Weight Aggregated Sum Product Assessment(WASPAS) (StudiKasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[25]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[26]  H. Gulo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kantor Pos Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 81–86, 2020.
[27]  E.  K.  Zavadskas,  J.  Antucheviciene,  J.  Saparauskas,  and  Z.  Turskis,  “MCDM  methods  WASPAS  and  MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , 2013.
[28]  S. Chakraborty, E. K. Zavadskas, and J. Antucheviciene, “Applications of WASPAS Method as a Multi-Criteria Decision- Making Tool,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 49, no. 1, pp. 1–17, 2015.
[29]  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.
[30]  M.  R.  Hamdan,  A.  Triayudi,  and  A.  Iskandar,  “Komparasi  Metode  Simple  Addtive  Weighting  dan  Weight  Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, pp. 1543–1550, 2022.
[31]  V. Amalia, D. Syamsuar, and L. Atika, “Komparasi Metode WP SAW dan WASPAS Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 114–121, 2019.