ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Penerapan Metode WASPAS dan ROC (Rank Order Centroid) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak
Fahrul Mahdi 1 , Faisal 1 , Dwina Pri Indini 2 , Mesran 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 fahrulmahdi27@gmail.com, 2 faisalbyp4@gmail.com, 3 dwinapriindini03@gmail.com, 4,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Faktor penentu yang penting keberhasilan perusahaan jasa tujuan yang ditetapkan oleh perusahaan adalah sumbernya tenaga manusia Di perusahaan Proses seleksi karyawan baru dan kontrak Menjadi karyawan tetap harus objektif. Namun, banyak perusahaan masih  tidak  memiliki  penolakan  Mengukur  tingkat  default.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengamati  bahwa  terkadang  perusahaan mengalami kesulitan dalam menentukan karyawan kontrak mana yang harus dipromosikan menjadi karyawan tetap karena kurangnya objektivitas dalam seleksi. Oleh karena itu, penulis menggunakan metode Pembobotan Aditif Sederhana (WASPAS dan ROC) untuk menentukan karyawan terbaik yang dapat dipromosikan menjadi karyawan tetap dengan kriteria seperti partisipasi, tingkat pendidikan, kompetensi,  tempat  kerja,  pengetahuan,  kerja  sama,  kualitas  kerja,  keterampilan  bahasa  Inggris,  dan  lain-lain.  Berdasarkan  hasil penelitian, metode ROC dan WASPAS sangat berguna dalam menentukan kandidat karyawan terbaik dan memecahkan masalah yang teridentifikasi, serta memberikan hasil yang lebih baik dan lebih optimal dalam pengambilan keputusan. Dalam penelitian ini, varian A2 dengan nilai utilitas tertinggi 0.982 dipilih sebagai karyawan kontrak yang terbaik untuk dipekerjakan sebagai karyawan tetap.
Kata kunci: SPK; WASPAS; ROC; Pengangkatan Karyawan Kontrak
Abstract −The important determinant factor for the success of a service company in achieving its established objectives is its workforce. The selection process for new and contract employees in the company should be  objective in order for them to become permanent employees. However, many companies still lack measures to evaluate the level of objectivity in their selection process. In th is study, the author observed that sometimes companies experience difficulty in determining which contract employees should be promoted to permanent employees due to the lack of objectivity in the selection process. Therefore, the author used the Simple Additive Weighting (WASPAS and ROC) method to determine the best employees who can be promoted to permanent employees with criteria such as participation, level of education, competency, workplace, knowledge, teamwork, work quality, English language skills, and oth ers. Based on the research results, the ROC and WASPAS methods are very useful in determining the best employee candidates and solving identified problems, as well as providing better and more optimal results in decision-making. In this study, variant A2 with the highest utility value of 0.982 was chosen as the best contract employee to be employed as a permanent employee.
Keywords : DSS; WASPAS; ROC; Appointment of Contract Employees

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  kontrak  merupakan  pekerja  yang  ditugaskan  untuk  melaksanakan  tugas-tugas  rutin  di  perusahaan  dengan kesinambungan kerja yang tidak dijamin. Kelangsungan kerja karyawan kontrak ditentukan oleh kinerja mereka, semakin baik  kinerjanya,  semakin  besar  peluang  mereka  untuk  tetap  bekerja  di  perusahaan,  tetapi  jika  kinerja  mereka  tidak memuaskan, perusahaan berhak memecat mereka. Pekerjaan karyawan kontrak seringkali hampir sama atau bahkan lebih berat daripada pekerjaan pegawai tetap, namun mereka dibayar dengan gaji dan tunjangan yang lebih rendah serta tidak memiliki jaminan pemutusan hubungan kerja yang jelas jika perusahaan berhenti mempekerjakan mereka[1].
Dalam  proses  Sistem Pendukung  Keputusan,  setiap  kriteria  yang  digunakan  memiliki  nilai  bobot yang  penting untuk menentukan hasil pengambilan keputusan. Namun, selama ini pemberian nilai bobot tersebut tidak didasarkan pada acuan  tertentu,  sehingga  dapat  mempengaruhi  hasil  akhir.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menggunakan  metode pembobotan yang berlandaskan pada acuan tertentu agar nilai bobot yang diberikan lebih akurat. Metode perangkingan ini akan mempertimbangkan nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan berdasarkan pengamatan terhadap beberapa alternatif calon karyawan baru. Dengan demikian, diharapkan hasil pengambilan keputusan terhadap calon karyawan baru yang terpilih dapat lebih akurat dan optimal.
Terdapat  berbagai  macam  metode  yang  dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan,  termasuk  salah satunya yaitu metode WASPAS. Metode ini menggunakan pendekatan pemilihan nilai tertinggi dan terendah yang dapat dioptimalkan  untuk  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat.  Namun,  metode  WASPAS  sendiri  lebih  menekankan  pada finalisasi pemilihan, sehingga dibutuhkan metode lain yaitu metode perhitungan bobot konstan untuk memperbaiki hasil dari  metode WASPAS. Dalam hal  ini, metode ROC (Rank Order Centroid) digunakan untuk  memberikan bobot  pada setiap  kriteria.  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  sendiri  merupakan  kombinasi  dari metode  WSM  dan  WPM  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM). Metode WASPAS mampu meminimalkan kesalahan dalam penaksiran nilai rendah dan tertinggi. Prosesnya melibatkan  penilaian  kinerja  optimal  pada  setiap  kriteria,  pembentukan  matriks  normalisasi  pada  setiap  kriteria,  dan perhitungan nilai  dari matriks normalisasi. Selanjutnya, metode ROC digunakan untuk  memberikan bobot  pada setiap kriteria berdasarkan tingkat prioritas yang digunakan pada pemilihan. Penggunaan metode ROC dapat memberikan hasil yang signifikan, terutama jika tidak menggunakan nilai pembobotan pada setiap kriteria.
Beberapa studi sebelumnya telah dilakukan oleh Aggy Pramana Gusman dan rekan pada tahun 2020, serta Masitah Handayani  dan  Nasrun  Marpaung  pada  tahun  2018.  Studi-studi  ini  menunjukkan  bahwa  Metode  WASPAS  dapat
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202 https://hostjournals.com/bulletincsr
diterapkan  pada  pemecahan  masalah  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan[2],[3]. Dalam beberapa penelitian lainnya, seperti yang dilakukan oleh Eva Salsa Nabila, dkk pada tahun 2019 dan  Liza  Handayani,  dkk  pada  tahun  2019,  didapatkan  hasil  bahwa  Metode  ROC  dapat  memberikan  bobot  nilai  pada setiap kriteria dan hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode ini lebih optimal dibandingkan dengan proses tanpa pembobotan ROC[4], [5]. Sebelumnya, pada tahun 2019, Samuel Damanik, James S. S. Lase telah menggunakan kedua metode tersebut dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan produk unggulan daerah. Sementara itu, Nabila, Eva Salsa Rahmawati, Rita Widiharih, dan Tatik menggunakan metode WASPAS dengan bobot ROC untuk melakukan seleksi mahasiswa baru. Berdasarkan hasil penelitian, ditemukan bahwa penggunaan metode ROC dan WASPAS dapat membantu mengatasi masalah pemilihan supplier dalam kerjasama. Oleh karena itu, peneliti mengusulkan sebuah sistem yang dapat membantu memilih keputusan terbaik dalam kerjasama dengan pemasok.
Tujuan penelitian ini adalah menyelesaikan masalah dalam penilaian kinerja karyawan kontrak dan memberikan pengangkatan menjadi karyawan tetap. Untuk mencapai tujuan tersebut, akan digunakan Sistem Pendukung Keputusan sebagai  alat  bantu  berbasis  sistem  informasi.  Proses  penyelesaian  masalah  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  akan menggunakan Metode ROC untuk pembobotan pada setiap kriteria dan Metode WASPAS untuk mendapatkan hasil akhir yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan. Diharapkan dengan menggunakan metode-metode tersebut, hasil pengambilan keputusan dapat lebih akurat dan optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pada  awal  tahun  1970-an,  Michael  S.  Scott  Morton  mengemukakan  konsep  DSS  (Decision  Support  System)  dengan sebutan  Management  Decision  System.  SPK  merujuk  pada  sistem  yang  menggunakan  dukungan  komputer  untuk membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Beberapa  ahli,  seperti  Man  dan  Watson,  telah  mengungkapkan pentingnya DSS. DSS adalah sistem yang dapat membantu  dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model keputusan untuk menyelesaikan masalah yang semi terstruktur maupun tidak terstruktur. Dengan demikian, DSS menjadi penting dalam proses pengambilan keputusan[6]–[11].

## 2.2 Karyawan Kontrak
Pekerja  kontrak  merupakan  karyawan  yang  bekerja  berdasarkan  suatu  kesepakatan  atau  perjanjian tertentu,  yang  juga dikenal  sebagai  kontrak  kerja  sementara  (PKWT).  Kontrak  kerja  sementara  ini  memiliki  batas  waktu  yang  maksimal selama 2 tahun dan dapat  diperpanjang hanya satu  kali dengan jangka waktu  paling lama 1  tahun, seperti yang diatur dalam KUHP RI 2003, pasal 59(1)[12],[13].

## 2.3 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Metode WASPAS adalah hasil gabungan dari Weighted Sum Model (WSM) dan Weighted Product Model (WPM) yang membutuhkan normalisasi  linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan[14]–[16] Proses penggunaan metode WASPAS terdiri dari beberapa tahapan, di antaranya[17]–[24]: 1. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan.
X =   [ X 11 X 12 X 13 X 14 X 21 X 22 X 23 X 24 … … … … X m1 X m2 X m3 X m4 ] (1)
2. Jika nilai maksimal dan minimal ditentukan, maka persamaan menjadi sebagai berikut : Jika kriteria benefit maka:
R ij = R ij Max i R ij (2)
Jika kriteria cost maka :
X ij = Min i R ij R ij (3)

## 3. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan.
Q = 0.5 ∑ j n = 1R ij Wj + 0.5 Gj = 1(R ij )Wj

## 2.4 Metode Rank Order Cendroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid atau dikenal dengan singkatan ROC, adalah metode sederhana yang mengacu pada tingkat kepentingan atau prioritas suatu  kriteria dalam menghasilkan bobot. Terdapat  beberapa langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan metode ROC untuk menghasilkan bobot., yaitu[25]–[27]:
1. Menentukan jumlah kriteria, serta menentukan prioritas dari kriteria-kritera
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202
https://hostjournals.com/bulletincsr
C 1 > C 2 > C 3 > C m (4)
2. Menghitung nilai prioritas/bobot dengan rumus sebagai berikut
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (5)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Berikut adalah rangkaian langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Melakukan analisis masalah
Untuk memecahkan pokok permasalahan dalam penelitian.
2. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data yang diperlukan agar dapat digunakan sebagai referensi dalam penelitian.
3. Studi Literatur dan Keperpustakaan
Melakukan  studi  literatur  untuk  memahami  objek  penelitian  dan  mencari  referensi  yang  dapat  membantu  dalam penelitian.
4. Analisa dan Penerapa Metode
Menganalisis penerapan dari penyelesaian permasalahan dalam keputusan pengangkatan karyawan kontrak, dimulai dengan menentukan nilai bobot menggunakan metode ROC dan perangkingan alternatif dengan metode WASPAS.
5. Pembuatan Laporan Penelitian
Menyusun laporan penelitian untuk mengevaluasi hasil penelitian dan menyimpulkan temuan dari penelitian. Dalam gambaran keseluruhan, tahapan-tahapan di atas membentuk kerangka penelitan
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Penulis  menganalisis  masalah  dan  menjelaskan  bagaimana  memecahkan  masalah  penentuan  pengangkatan  karyawan kontrak.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  memadukan  metode  pembobotan  ROC  dan  metode  perangkingan  WASPAS. Berikut data alternatif karyawan kontrak.
Tabel 1. Keterangan Alternatif Alternatif Keterangan A1 Sandi A2 Faisal A3 Radit A4 Ardi A5 Alfri

## 3.2 Penetapan Kriteria
Langkah awal dalam menerapkan metode ROC dan WASPAS untuk pengangkatan karyawan kontrak adalah menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam proses pemilihan.
Tabel 2. Kriteria Kode  Kriteria Jenis C1 Kinerja Benefit C2 Absensi Benefit
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202 https://hostjournals.com/bulletincsr
Kode  Kriteria Jenis C3 Kedisiplin Benefit C4 Komunikasi Benefit C5 Tanggung Jawab  Benefit

## 3.3 Penetapan Metode ROC
Setelah  menentukan  kriteria  pemilihan,  langkah  berikutnya  adalah  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  dengan menggunakan metode ROC sebagai berikut:
W1= 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 = 0,46
W2= 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 = 0,26
W3= 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 = 0,16
W4= 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 = 0,09
W5= 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 = 0,04
Setelah dilakukan penghitungan bobot kriteria dengan Metode ROC, nilai bobot dapat ditemukan pada table berikut:
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nilai Bobot C1 Kinerja 0,46 C2 Absensi 0,26 C3 Kedisiplin 0,16 C4 Komunikasi 0,09 C5  Tanggung Jawab 0,04
Penilaian untuk setiap alternatif terhadap nilai kriteria yang telah ditentukan sebelumnya dapat ditemukan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Penilaian Alternatif Terhadap Kriteria Alternatif   C1 C2 C3 C4 C5
A1 70 75 80 75 80 A2 80 80 70 80 85 A3 75 80 85 80 80 A4 70 70 75 70 75 A5 75 80 80 70 80

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  penyelesaiannya  masalah  dalam  pengangkatan  karyawan  kontrak  menggunakan Metode WASPAS.
1. Membuat matriks keputusan
[ 70 75 80 75 80
80 80 70 80 85
75 80 85 80 80
70 70 75 70 75
75 80 80 70 80]
2. Menghitung matriks ternormalisasi
C1
𝑅 11 = 70 80 = 0,87
𝑅 21 = 80 80 = 1 𝑅 31 = 75 80 = 0,93
𝑅 41 = 70 80 = 0,87
𝑅 51 = 75 80 = 0,93 C2 𝑅 12 = 75 80 = 0,93
𝑅 22 = 80 80 = 1 𝑅 32 = 80 80 = 1 𝑅 42 = 70 80 = 0,87
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202
https://hostjournals.com/bulletincsr
𝑅 52 = 80 80 = 1 C3 𝑅 13 = 80 85 = 0,94
𝑅 23 = 70 85 = 0,87
𝑅 33 = 85 85 = 1 𝑅 43 = 75 85 = 0,88 𝑅 53 = 80 85 = 0,94 C4
𝑅 14 = 75 80 = 0,93
𝑅 24 = 80 80 = 1 𝑅 34 = 80 80 = 1
𝑅 44 = 70 80 = 0,87 𝑅 54 = 70 80 = 0,87 C5 𝑅 15 = 80 85 = 0,94
𝑅 25 = 85 85 = 1
𝑅 35 = 80 85 = 0,94
𝑅 45 = 75 85 = 0,88
𝑅 55 = 80 85 = 0,94
3. Menghitung nilai preferensi 𝑄 1 = 0.5 ∑ ((0,87 ∗ 0,46)  +   (0,93 ∗ 0,26)  +   (0,94 ∗ 0.16)  +   (0,93 ∗ 0,09)  +   (0,94 ∗ 0,04) +
0.5 ∑ (0,87 0,46 ∗ 0,93 0,26 ∗ 0,94 0,16 ∗ 0,93 0,09 ∗ 0,94 0,04 ) 𝑄 1 =  0,456  +  0,451  =  0,907 𝑄 2 = 0.5 ∑ ((1 ∗ 0,46)  +   (1 ∗ 0,26)  +  (0,87 ∗ 0.16)  +   (1 ∗ 0,09)   +  (1 ∗ 0,04))  +  0.5 ∑(1 0,46 ∗ 1 0,26 ∗
0,87 0,16 ∗ 1 0,09 ∗ 1 0,04
𝑄 2 =   0,494  +  0,488  =  0,982 𝑄 3 = 0.5 ∑ ((0,93 ∗ 0,46)   +   (1 ∗ 0,26)   +  (1 ∗ 0.16)  +   (1 ∗ 0,09)   +  (0,94 ∗ 0,04))  +  0.5 ∏ (0,93 0,46 ∗ 1 0,26 ∗ 1 0,16 ∗ 1 0,09 ∗ 0,94 0,04
𝑄 3 =   0,487  +  0,482  =  0,969 𝑄 4 = 0.5 ∑ ((0,87 ∗ 0,46)   +   (0,87 ∗ 0,26)  +   (0,88 ∗ 0.16)  +   (0,87 ∗ 0,09)   +   (0,88 ∗ 0,04))  +
0.5 ∏ (0,87 0,46 ∗ 0,87 0,26 ∗ 0,88 0,16 ∗ 0,87 0,09 ∗ 0,88 0,04
𝑄 4 =   0,44, +0,435  =  0,875 𝑄 5 = 0.5 ∑ ((0,93 ∗ 0,46)   +   (1 ∗ 0,26)   +  (0,94 ∗ 0.16)   +  (0,87 ∗ 0,09)  +  (0,94 ∗ 0,04))  +
0.5 ∏ (0,93 0,46 ∗ 1 0,26 ∗ 0,94 0,16 ∗ 0,87 0,09 ∗ 0,94 0,04
𝑄 5 =   0,477 + 0,471  =  0,948
Dari perhitungan preferensi yang telah dilakukan, dapat dibuat perankingan untuk setiap berikut:
Tabel 5. Hasil Perankingan Alternatif  Nilai Preferensi  Perankingan A1 0,907 5 A2 0,982 1 A3 0,969 3 A4 0,875 2 A5 0,948 4
Hasil perankingan didapat alternatif A2 yang merupakan pengangkatan karyawan kontrak memiliki nilai preferensi tertinggi,  sehingga  alternatif  tersebut  menjadi  pilihan  terbaik  dan  karyawan  kontrak  yang  terpilih  dapat  dipromosikan menjadi karyawan tetap.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penelitian yang dilakukan, disimpulkan bahwa penggunaan metode ROC dapat  memperjelas peran masing- masing  kriteria  dalam  menentukan  hasil  yang  optimal  dan  lebih  baik.  Sementara  itu,  metode  WASPAS  mampu
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.232 | Hal 197 − 202 https://hostjournals.com/bulletincsr
memecahkan masalah yang dihadapi dan memberikan hasil yang mendukung pengambilan keputusan. Dalam penelitian ini,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  alternatif  A2  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  sebesar  0.982  dan  dipilih  untuk menjadikan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap.

## REFERENCES
[1] I. J. Dewanto, N. Aziz, and W. Darmawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perpanjangan Kontrak Kerja Karyawan dengan Metode SMART,” MAMEN J. Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 9–21, 2023.
[2] A. P. Gusman, R. R. Linostu, and S. Surmayanti, “Implementasi Metode Waspas Untuk Menentukan Ikan Teri Asin Kering Berkualitas Terbaik,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 4, no. 1, pp. 36–42, 2020.
[3] M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (Waspas)  Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 253–258.
[4] T. W. Eva Salsa Nabila, Rita Rahmawati, “IMPLEMENTASI METODE SAW DAN WASPAS DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019),” Gaussian, vol. 8, no. 2006, pp. 428–438, 2019.
[5] L. Handayani, M. Syahrizal, and K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc) Dan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras)  Di  Kecamatan  Medan  Area,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.
[6] A.  Solihin  Sopandi,  D.  Gustian,  F.  Sembiring,  M.  Muslih,  and  N.  Destria  Arianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Sosial Tunai Menggunakan Metode Topsis,” J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra, vol. 8, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[7] I. Metode Topsis Dalam Merekomendasikan Pestisida Terbaik Pada Tanaman Padi Di Desa Rumbia Widya Wati, F. Ariwisanto Sianturi,  and  W.  Wati,  “SAINTEK  (Jurnal  Sains  dan  Teknologi)  Implementasi  Metode  Topsis  Dalam  Merekomendasikan Pestisida Terbaik Pada Tanaman Padi Di Desa Rumbia,” vol. 3, no. 2, pp. 31–35, 2022.
[8] Z.  Azhar,  N.  Mulyani,  J.  Hutahaean,  and  A.  Mayhaky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Terbaik Menggunakan Metode MOOSRA,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, pp. 2346–2351, 2022.
[9] W.  M.  Ardana,  I.  R.  Wulandari, Y.  Astuti,  L.  D.  Farida,  and W.  Widayani,  “Implementasi  Metode  SMART  (Simple  Multi Attribute  Rating  Technique)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Pinjaman,”  J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1756–1766, Jul. 2022.
[10]  S. Teerasoponpong and A. Sopadang, “Decision support system for adaptive sourcing and inventory management in small- and medium-sized enterprises,” Robot. Comput. Integr. Manuf., vol. 73, no. February 2021, p. 102226, 2022.
[11]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  D. N. Sholihaningtias, “Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan,” Techno. Com, vol. 22, no. 1, pp. 145–155, 2023.
[13]  H.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perpanjangan  Kontrak  Kerja  Dengan  Menggunakan  Metode  Analityc  Network Proccess (ANP) Berbasis Web,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 59–68, 2023.
[14]  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, pp. 207–214, 2021.
[15]  Mesran, Suginam, and D. P. Utomo, “Implementation of AHP and WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech, vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[16]  E. Setiawan and S. Wibisono, “SPK Pemilihan Perguruan Tinggi Komputer Kota Semarang Dengan Metode WASPAS,” vol. 15, no. 1, pp. 153–161, 2022.
[17]  I. G. I. Sudipa, H. Wijaya, and R. J. Rumandan, “Penerapan Multi-Attribute Decision Making Menggunakan Metode WASPAS Pada Pemilihan Benih Sayuran,” vol. 4, no. 1, 2022.
[18]  E. K. Manik, D. R. Manalu, and J. M. Hutapea, “Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Dan Seleksi Penerimaan Calon Siswa Baru Dengan Metode Waspas ( Studi Kasus : SMP Negeri 1 Tigalingga ),” vol. 2, no. 1, pp. 28–36, 2022.
[19]  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[20]  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.
[21]  M. Mesran and N. K. Daulay, “Implementation of Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,”  IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[22]  N. Lestari, J. Karman, and B. Santoso, “Komparasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio (MOORA) Dalam Penerimaan Dosen,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 2, pp. 138–147, 2021.
[23]  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.
[24]  M. Suginan, Emi Suryani, Sapria, Ulandari Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf., pp. 719–727, 2018.
[25]  K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” vol. 1, no. 1, 2022.
[26]  P. Simanjuntak and R. D. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[27]  S. N. Asia and M. Yusuf, “Jurnal Mantik Selection Of Employee Recruitment Based On Priority Sequence Level Assessment Using ROC Method,” vol. 6, no. 3, 2022.