## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode ROC-EDAS

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 13/09/2022 ; Accepted: 27/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Pendidikan  merupakan  salah  satu  kunci  dalam  mencapai  cita-cita  anak  bangsa,  sering  sekali  kendala  ekonomi  atau keuangan  masyarakat indonesia yang  tidak mampu untuk dapat mengikuti pendidikan ketahapan yang lebih tinggi, hal tesebut banyak membuat cita-cita generasi bangsa yang cerdas dan berpotensi membangun bangsa menjadi lebih maju menjadi terhambat, fenomena tersebut membuat pemerintah melakukan tindakan dalam membuat program bantuan dalam bentuk kartu yang disebut dengan kartu Indonesia pintar atau (KIP), pemberian dana beasiswa dalam program kartu Indonesia pintar tentunya memiliki syarat dan ketentuan yang dapat dipenuhi untuk mendapatkan hak dan pencairan dana, banyaknya peserta didik yang ingin mendapatkan dana bantuan KIP (Kartu Indonesia Pintar) membuat pihak pengelola benar-benar harus mengelola kelayakan penerima bantuan dana KIP (Kartu Indonesia Pintar), prosedur yang sering sekali terjadi kecurangan dan memerlukan proses perhitungan kelayakan penerimaan bantuan dana KIP (Kartu Indonesia Pintar) yang masih kurang akurat membuat pihak pengelola penyeleksian penerima bantuan harus memperhitungkan kelayakan penerima bantua dengan sangat baik agar penerima bantuan benar-benar orang yang tepat. Digunakan sebuah sistem pendukung keputusan untuk menadapkan hasil yang lebih tepat dan akurat berdasarkan perhitungan sebuah meted hybrid yang merupakan metode kombinasi agar hasil yang diperoleh lebih berkualitas, metode yang digunakan adalah metode  hybrid  ROC-EDAS  Hasil  yang  diperoleh  dalam  menggunakan  metode  ini  adalah  menemukan  alternatif  bernama  isty dengan perolehan nilai tertinggi sebanyak 0,207622 yang menjadi mahasiswa yang layak mendapatkan dana bantuan KIP kuliah.
Kata Kunci: SPK; KIP; ROC-MOOSRA
Abstract- Education  is  one  of  the  keys  in  achieving  the  ideals  of  the  nation's  children,  there  are  often  economic  or  financial constraints for the Indonesian people who are unable to be able to attend higher education stages, this makes the ideals of the nation's  generation  to  be  smart  and  have  the  potential  to  build  the  nation.  being  more  advanced  becomes  hampered,  this phenomenon makes the government take action in making an assistance program in the form of a card called the smart Indonesia card or (KIP), the provision of scholarship funds in the smart Indonesia card program of course has terms and conditions that can be met to get the right and disbursement of funds, the number of students who want to get KIP (Smart Indonesia Cards) aid funds makes the manager really have to manage the eligibility of recipients of KIP (Smart Indonesia Cards) funds, a procedure that often happens fraudulently and requires a process of calculating the eligibility of receiving aid. ana KIP (Smart Indonesia Card) which is still less accurate makes the manager of the selection of aid recipients have to take into account the eligibility of the beneficiary very well so that the beneficiary is really the right person. A decision support system is used to obtain more precise and accurate results based on the calculation of a hybrid method which is a combination method so that the results obtained are of higher quality, the method used is the ROC-EDAS hybrid method. The results obtained in using this method are found an alternative named isty with the highest score of 0.207622 who became a student who deserved to receive tuition assistance KIP funds.
Keyword: DSS; KIP; ROC-EDAS

## 1. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  maju  dan  berekembang  dimana  negara  ini  sangat  sadar arti  pendingnya sebuah pendidikan dapat membantu anak bangsa dalam mempermudah mewujudkan cita-cita keluarga dan juga ikut berpartisipasi dalam membangun bangsa. Dalam beberapa survei memperlihatkan minat pengaruh positif  yang sangat signifikan si dalam pengaruh pendidikan terhadap kemajuan negara dalam bidang pembangunan negara, minat belajar anak  bangsa  yang  sangat  tinggi  membuat  pengaruh  positif  terhadap  perkembangan  dan  kemakmuran  suatu  negara tetapi  banyak  kendala  dalam  mendapatkan  sebuah  pendidikan  yang  tinggi  salah  satunya  adalah  Keadaan  ekonomi warga negaraa Indonesia yang berbeda-beda dan terhitung lebih tinggi indeks kemiskinan yang cukup tinggi menjadi salah satu permasalahan yang sering menjadi penghambat keberlangsungan pendidikan anak-anak Indonesia saat ini terutama, orangtua peserta didik kalangan masyarakat menengah ke bawah, dan juga peserta didik yang menduduki perguruan  tinggi  swasta  dimana  fasilitas  dan  peluang  beasiswa  serta  kemudahan  dalam  biaya  operasional  dalam mengenyam pendidikan di sebuah perguruan tinggi memiliki peluang bantuan beasiswa lebih sedikit. Permasalahan ini tentunya dapat menjadi hambatan program pemerintah untuk menciptakan sumber daya manusia yang unggul serta pendidikan yang berkualitas[1][2].
Permasalaha  yang  menjadi  kendala  adalah  kurang  merata  dan  tepatnya  sasaran  pemberian  dana  bantuan pendidikan  pemerintah  sehingga  dibentuklah  kembali  pemberian  dana  bantuan  dari  pemerintahan  Indonesia,  salah satu  program  pemerintah  untuk  menciptakan  pendidikan  dan  sumber  daya  manusia  yang  unggul  adalah  dengan memberikan  bantuan.  Bantuan  dapat  berupa  bantuan  uang  tunai  atau  berupa  peralatan  yang  menunjang  aktivitas belajar peserta didik di Kartu Indonesia Pintar (KIP) adalah kartu yang dapat digunakan oleh pelajar untuk mendapat bantuan  dana  dari  Program  Indonesia  Pintar.  KIP  adalah  program  pendidikan  yang  dibentuk  oleh  Presiden  Joko Widodo  [3]. Pemegang KIP adalah para siswa-siswi yang telah memenuhi  syarat  yang ditetapkan oleh pemerintah dengan  salah  satu  syaratnya  adalah  memiliki  prestasi  di  lingkungan  sekolah dan memiliki surat  keterangan tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
mampu.  Bantuan  yang  diterima  berupa  uang  tunai  yang  ditransfer  langsung  melalui  bank  pemerintah  ke  nomor rekening  orangtua  siswa-siswi  yang  telah  dinyatakan  layak  dan  diusulkan  oleh  sekolah.  Berdasarkan  Instruksi Presiden  Nomor  7  Tahun  2014  bahwa  besaran  jumlah  bantuan uang tunai yang diterima oleh setiap peserta  didik berbeda-beda  untuk  setiap  jenjangnya.  yaitu  “pada  tingkat  SD/MI/sederajat  sebesar  Rp.  225.000/semester  (Rp. 450.000  per  tahun),  tingkat  SMP/MTs/sederajat  Rp.  375.000/semester  (Rp.  750.000  per  tahun),  dan  tingkat SMA/SMK/  MA/sederajat  sebesar  Rp.  500.000/semester  (Rp1.000.000  per  tahun)”[1]  khusus  untuk  penerimaan bantuan KIP kuliah “Klaster pertama sebesar Rp800.000, klaster kedua sebesar Rp950.000, klaster ketiga sebesar Rp1,1 juta. Sedangkan untuk klaster keempat sebesar Rp1.250.000, dan klaster kelima sebesar Rp1,4 juta”[4][3].
Masing-masing  sekolah  maupun  perguruan  tinggi  tentunya  memiliki  jatah  dan  batasan  anggaran  yang diberikan oleh pemerintah untuk disalurkan kepada peserta didik, sehingga perlu dilakukan seleksi terhadap peserta didik yang benar-benar layak menerima bantuan dana KIP kuliah khusus untuk peserta didik yang duduk dibangku perguruan tinggi. Pada umumnya pihak perguruan tinggi memberikan dana bantuan KIP hanya berdasarkan peserta didik  yang  dikenal  saja  dan  berstatus  kurang  mampu,  sementara  masih  banyak  siswa  yang  pandai  dan  juga  tidak memadai  memiliki kualifikasi  yang lebih  layak dalam menerima bantuan.  Proses pemilihan yang masih  sederhana membuat penyaluran dana kepada peserta didik semakin terhambat dan memakan waktu yang cukup lama dan hasil penerimaan  peserta  didik  yang  layak  menerima  bantuan  dana  KIP  kuliah.  Untuk  menemukan  peserta  didik  yang memiliki  kelayakan  dalam  penerimaan  dana  bantuan  KIP  kuliah  dapat  menggunakan  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk mempermudah proses pemilihan dengan hasil yang tepat dan akurat[5].
Sistem  pendukung  keputusan  yaitu  sistem  yang mengelolah  logika  sebuah  metode  dalam  proses penyelesaian  masalah  pengambilan  keputusan  jenis  metode  yang  tersedia  dalam  memperhitungkan  pengambilan keputusan, dalam pengambilan keputusan tentunya ada 3 hal yang  harus diperhatikan seperti adanya kandidat atau peserta  yang  akan  dijadikan  pilihan,  dalam  pemilihan  harus  ada  kriteria  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk menghitung kelayakan dari kasus yang akan dipilih dan dalam pengambilan keputusan terdapar beberapa jenis metode salah satunya metode yang paling sering digunakan oleh peneliti lain adalah metode EDAS ( Distance from Average Solution ), dalam penggunaan metode ini dapat dilakukan pencarian terhadap nilai rangking atau peringkat terhadap penentuan alternatif yang terpilih, penggunaan metode EDAS ( Distance from Average Solution ) akan lebih baik jika dibantu proses penentuan kriteria atau nilai kriteria dalam sebuah pemilihanc [6]–[8].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  metode  EDAS  ( Distance  from  Average  Solution )  akan  mendapatkan  nilai yang lebih maksimal akurat jika dilakukan kombinasi dengan metode ROC seperti pada penelitian, Penelitian yang dilakukan oleh Resi Tri Utami, dkk yang berjudul Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dengan Pembobotan Rank  Order  Centroid (ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksi  Pengguna  Jasa  Leasing Mobil (Studi Kasus: PT. Multindo Auto Finance Cabang Bengkulu) mengatakan bahwasannya metode ROC sangat berperan  penting  pada  pembobotan  kriteria  sebelum  dilakukan  pemilihan  dengan  menggunakan  metode  SAW[9]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Cokro Edi Prawiro, dkk dengan judul Studi Komparasi Metode Entropy dan ROC dalam Menentukan Bobot  Kriteria dihasilkan bahwasannya berdasarkan dengan uji sensitivitas Metode ROC memiliki  nilai  lebih  besar  dan  lebih  baik  dibandingkan  dengab  Metode  Entropy[10].  Pada  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  Ria  Safitri  dan  Iman  Firdaus  dengan  judul  SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode EDAS( Distance from Average Solution )  (Studi Kasus: Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang) mengatakan bahawsannya Metode EDAS  ( Distance from Average Solution ) dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi pekerjaan bagi alumni[7]
Dan penelitian yang lainnya dilakukan oleh Pristiwati Fitriani dan Tomy Satria Alasi  yang berjudul  Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa dengan Metode WASPAS, COPRAS dan EDAS berdasarkan Penilaian Dosen didapatkan hasil metode EDAS ( Distance from Average Solution ) sangat praktis dalam kondisi dengan atribut yang kontradiktif, dan alternatif terbaik dipilih dengan menghitung jarak dari setiap alternatif dari nilai optimal. Tiga metode menyaring dan menentukan judul skripsi[6]. Hasil akhir yang diperoleh pada penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai yang tepat untuk memperhitungkan kelayakan penerimaan dana bantuan KIP kuliah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  tahapan  yang  digunakan  peneliti  dalam menyelesaikan  permasalahan  pemilihan  penerima  dana  batuan  KIP  Kuliah.  Sistematis  hasil  pada  penelitian menggunakan metode kuantitatif yaitu hasil dari masalah merupakan nilai angka dalam proses penyelesaian masalah dan  hasil  dari  pada  penelitian  yang  diterapkan.  Adapun  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut [11]–[14]
a. Melakukan Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengumpulan  data  mulai  dari  observasi,  wawancara  dan dokumentasi pada proyek atau lapangan penelitian dengan mengetahui permasalahan yang ada, setelah diketahui permasalahan dilakukan proses eprtimbangan menggunakan studi literature terhadap penelitian terdahulu  untuk melakukan penyelesaian permasalahan dengan menerpakan tahapan selanjutnya dalam pengolahan data.
b. Analisa Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Tahpan  analisa  pada  penelitian  dilakukan  dengan  mempertimbang  permasalahan  dan  melakukan  komparasi terhadap beberapa sosusi penyelesaian permaslahan agar pencapaian hasil dalam tujuan penelitian lebih baik dan terarah terhadap target penelitian dan hasi penelitian.
c. Menggunakan Metode Hybrid ROC-EDAS
Menggunakan  metode  hybrid  ROC-EDAS  untuk melakukan  perhitungan  terhadap  kasus  permasalahan  sebagai langkah  dalam  solusi  dan  logika  pemikiran  dalam  mencapai  hasil  penelitian  yang  tepat  dan  akurat  yang  telah dipertimbangkan dengan melihat penelitian terdahulu.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Metode ROC (Rank Order Centroid)
Pada penelitian digunakan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menghasilkan nilai bobot pada tiap-tiapkriteria. Penentuan bobot Metode ROC ( Rank Order Centroid ) merupakan metode yang menitik beratkan terhadap prioritas kriteria menjadi yang utama. Dalamhal ini, kriteria-1 merupakan prioritas yang tertinggi dibandingkan kriteria ke 2, begitu juga kriteria ke-2 merupakan priotitas tertinggi bila dibandingkankriteria ke 3, selanjutnya dilakukan langkah yang sama hingga pritoritas kriteria yang terendah. Adapun langkah-langkah metode Rank Order  Centroid (ROC) sebagai berikut[15]–[19]:
w k = = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 (1)
Keterangan : W = Nilai pembobotan kriteria K = Jumlah kriteria i = Nilai alterntif Rumus diatas dapat dijabarkan sebagai berikut :
I f w i ≥ w 2 ≥ ... ... .. ≥ w k then, (2)
𝑊1 = 1+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝑘 𝑘 𝑊2 = 0+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝑘 𝑘 𝑊3 = 0+0+ 1 3 +⋯+ 1 𝑘 𝑘 𝑊𝑘 = 0+0+0+⋯+ 1 𝑘 𝑘 (hingga kriteria k) (3)
2.2 Metode Distance from Average Solution (EDAS)
Start Pengumpulan Data Analisa Data Nilai Terbobot Pembobotan Dengan ROC Perangkingan dengan EDAS Hasil kandidat terpilih End

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
EDAS ( Distance from Average Solution ) pernah digunakan oleh “Karabasevic, et all” untuk pemilihan personil dalam industry IT. “Hasil peneilitan adalah metode EDAS ( Distance from Average Solution ) merupakan metode yang efektif, dapat  disesuaikan  dan  mudah  digunakan  dalam  pemilihan  personil.  EDAS  dapat  membantu  pengambil  keputusan untuk memilih kandidat terbaik di antara yang lain Metode Distance from Average Solution (EDAS) digunakan untuk sistem pendukung keputusan”. Tahapan metode yaitu[7][20]: 1. Hasil rata-rata alternative
AV j = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 ; j =1,…,n
(3)
AV j merupakan seluruh atribut. 2. Rata-Rata Jarak Positif dan Negatif
PDA ij = max(0,(𝑟 𝑖𝑗 −𝐴𝑉 𝑖 )
𝐴𝑉 𝑗 ; 𝑖 = 1, … 𝑚, 𝑗 = 1, . . 𝑛 (4)
NDA ij = max(0,(𝐴𝑉 𝑖− 𝑟 𝑖𝑗 ) 𝐴𝑉 𝑗 ; 𝑖 = 1, … 𝑚, 𝑗 = 1, . . 𝑛
(5)
PDA adalah jarak positif dari rata-rata dan (NDA) adalah jarak negatif dari rata-rata. 3. Penilaian Jarak Positif dan Negatif
SP i = ∑ 𝑃𝐷𝐴 𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 ; 𝑖 = 1, . . , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (6)
SN i = ∑ 𝑁𝐷𝐴 𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 ; 𝑖 = 1, . . , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (7)
SP  dan  SN  adalah  penilaian  bobot  atribut,  dan  digunakan  untuk  menentukan  nilai  PDA  tertimbang  dan  NDA tertimbang dari masing-masing alternate.
4. Normalisasi Bobot Jarak positif dan negatif
NSP i = 𝑃𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑃𝑁 𝑖 ) ; 𝑖 = 1, . . 𝑚 (8)
NSN i = 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 ) ; 𝑖 = 1, . . 𝑚
(9)
NSP dan NSN adalah Mempertimbangkan bobot atribut dari PDA dan NDA. 5. Penetapan Skor
AS i = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) ; 𝑖 = 1, . . 𝑚;
(10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitunan nilai menggunakan metode hybrid yaitu perpaduan dua metode untuk menghasilkan nilai dengan proses seleksi yang lebih kuat dan akurat, adapun penentuan kelayakan siswa mendapatkan bantuan dana KIP.

## 3.1 Metode ROC
Pencarian  metode  menggunakan Rank  Order  Centroid dilakukan  dengan  penetapan  jumlah  kriteria  dimana  setiap penurunan kriteria akan berubah menjadi 0, tahapan dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu kriteria yang paling unggul dan bernilai sangat penting yang harus dipenuhi dalam perolehan nilai kriteria. Adapun kriteria sebagai
Tabel 1. Kriteria ID Kriteria Jenis C1 Prestasi Akademik Benefit C2 Penghasilan Orang Tua Cost C3 Tanggungan Orang Tua Cost C4 Kelengkapan surat Benefit
Adapun hasil dari penggunaan metode ROC ( Rank Order Centroid) adalah sebagai berikut ini:
𝑊1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,520833
𝑊2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 =0,270833
𝑊3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 =0,145833
𝑊4 = 0+0+0+ 1 4 + 4 = 0,0625

## 3.2 Metode EDAS
Metode  EDAS  pada  penelitian  ini  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan,  sebelum melakukan  perangkingan  ada  baiknya  data  harus  dipersiapkan  terlebih  dahulu  agar  mempermudah  proses perangkingan, adapun data yang ada pada siswa yang akan dilihat kelayakannya menerima dana bantuan KIP Kuliah,
Tabel 3. Data Alternatif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Alternatif Prestasi Akademik  Penghasilan orang Tua  Tanggungan Orang Tua  Kelengkapan Berkas Radika Sangat Baik 2.500.000 2 Ya Suci Ramadani Baik 3.000.000 3 Tidak Ariska tika Sangat Baik 4.000.000 1 Ya Syahdiah Baik 5.000.000 2 Ya Putri dhani Buruk 2.500.000 4 Tidak Yolaliza Baik 5.000.000 3 Ya Isty Sangat Baik 3.000.000 5 Ya
Setiap  data  yang  masih  dalam  bentuk  keterangan  harus  dirubah  menjadi  data  angka  karena  setiap  proses penyelesaian  permasalahan  menggunakan  metode  EDAS  ( Distance  from  Average  Solution )  menggunakan perhitungan, sehingga perlu dilakukan fuzzy terhadap parameter yang akan digunakan. Sehingga hasil dari perolehan nilai masing-masing alterantif sebagai berikut ini:
Keterangan ini memiliki karakteristik yang sama sehingga dapat terlihat sebagai berikut ini:
Tabel 4 . Keterangan Kriteria Keterangan Nilai Sangat Bagus 100 Bagus 80 Cukup Bagus 60 Buruk 40 Sangat Buruk 20
Pada pendidikan tergolong menjadi 3 sesuai dengan pendidikan yang dimiliki oleh masing-maisng karyawan.
Tabel 5. Keterangan Kelengkapan Berkas Keterangan Nilai Ya 100 Tidak 50
Setelah ditentukan masing-masing nilai kriteria, selanjutnya nilai pada data alternatif harus disesuaikan dengan angka sehingga terbentuk tabel berikut ini:
Tabel 6. Data Alternatif Alternatif Prestasi Akademik  Penghasilan orang Tua  Tanggungan Orang Tua  Kelengkapan Berkas Radika 100 2.500.000 2 100 Suci Ramadani 80 3.000.000 3 50 Ariska tika 100 4.000.000 1 100 Syahdiah 80 5.000.000 2 100 Putri dhani 40 2.500.000 4 50 Yolaliza 80 5.000.000 3 100 Isty 100 3.000.000 5 100
Selanjutnya  perhitungan  menggunakan  metode  EDAS  ( Distance  from  Average  Solution )  dengan  beberapa tahapan sederhana.
a. Nilai Rata-Rata
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚
Pada tahapan ini dilakukan perhitungan untuk mencari nilai rata-rata keseluruhan nilai kriteria
𝐴𝑉 1 = 100+80+100+80+40+80+100
7 = 82,85714
𝐴𝑉 2 = 2.500.000+3.000.000+4.000.000+5.000.000+2.500.000+5.000.000+3.000.000 7 = 3571429 𝐴𝑉 3 = 2+3+1+2+4+3+5 7 = 2,857143
𝐴𝑉 4 = 100+50+100+100+50+10+100 7 = 82,85714
Sehingga nilai yang diperoleh sebagai berikut ini:
Tabel 7. Nilai Rata-Rata

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
C1 C2 C3 C4 100 2.500.000 2 100 80 3.000.000 3 50 100 4.000.000 1 100 80 5.000.000 2 100 40 2.500.000 4 50 80 5.000.000 3 100 100 3.000.000 5 100 82,85714 3571429 2,857143 82,85714
b. Nilai Jarak Positif
Pada nilai ini jarak positif yaitu nilai maksimal dikurang dengan nilai masing-masing kriteria dan dibagi dengan nilai rata-rata. Rumus:
PDA ij = max(0,(𝑟 𝑖𝑗 −𝐴𝑉 𝑖 ) 𝐴𝑉 𝑗
C1 = Prestasi Akademik
𝑃𝐷𝐴 11 = (100−82,85714) 82,85714 = 0,206897
𝑃𝐷𝐴 12 = (80−82,85714) 82,85714 = -0,03448
𝑃𝐷𝐴 13 = (100−82,85714) 82,85714 = 0,206897
𝑃𝐷𝐴 14 = (80−82,85714) 82,85714 = -0,03448
𝑃𝐷𝐴 15 = (40−82,85714) 82,85714 = -0,51724
𝑃𝐷𝐴 16 = (80−82,85714) 82,85714 = -0,03448
𝑃𝐷𝐴 11 = (100−82,85714) 82,85714 = 0,206897
Perhitungan dilakukan sebanyak 4 kali pada masing-masing kriteria dan nilainya sehingga hasil jarak positif sebagai berikut ini:
0,206897 -0,3 -0,30244  0,206897 -0,03448 -0,16  0,046338 -0,39655 0,206897 0,12 -0,65122  0,206897 -0,03448 0,4 -0,30244  0,206897 -0,51724 -0,3  0,395117 -0,39655 -0,03448 0,4  0,046338  0,206897 0,206897 -0,16  0,743896  0,206897
c. Nilai Jarak Negatif
Pada nilai ini jarak positif yaitu nilai maksimal dikurang dengan nilai masing-masing kriteria dan dibagi dengan nilai rata-rata. Rumus:
NDA ij = max(0,(AV i- r ij ) AV j
C1 = Prestasi Akademik
𝑃𝐷𝐴 11 = (82,85714−100) 82,85714 = -0,206897
𝑃𝐷𝐴 12 = (82,85714−80) 82,85714 = 0,03448
𝑃𝐷𝐴 13 = (82,85714−100) 82,85714 = -0,206897
𝑃𝐷𝐴 14 = (82,85714−80) 82,85714 = 0,03448
𝑃𝐷𝐴 15 = (82,85714−40) 82,85714 = 0,51724
𝑃𝐷𝐴 16 = (82,85714−80) 82,85714 = 0,03448
𝑃𝐷𝐴 11 = (82,85714−100) 82,85714 = -0,206897
Perhitungan dilkaukan terhadap C2, C3 Dan C4 sehingga dihasilkan nilai sebagai berikut ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
-0,2069 0,3 0,302441 -0,2069 0,034483 0,16 -0,04634 0,396552 -0,2069 -0,12 0,651221 -0,2069 0,034483 -0,4 0,302441 -0,2069 0,517241 0,3 -0,39512 0,396552 0,034483 -0,4 -0,04634 -0,2069 -0,2069 0,16 -0,7439 -0,2069
d. Mencari Nilai SP dan SN
SP i = ∑ 𝑃𝐷𝐴 𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 SN i = ∑ 𝑁𝐷𝐴 𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1
Pada langkah ini nilai PDA dan NDA dikalikan dengan nilai bobot yang sebelumnya telah ditemukan dengan menggunakan  metode  ROC  pada  tabel  4.7  di  atas  dimana  nilai  bobot  “C1=    0,520833”,  “C2=0,270833”, “C3=0,145833 ”, “C4=0,0625” sehingga nilai di dapat dengan rumus berikut ini:
a. Penilaian jarak nilai Positif (SP)
0,206897 × 0,520833 -0,3 × 0,270833 -0,30244 × 0,145833 0,206897 × 0,0625 -0,03448 × 0,520833 -0,16× 0,270833 0,046338 × 0,145833 -0,39655 × 0,0625 0,206897 × 0,520833 0,12× 0,270833 -0,65122 × 0,145833 0,206897 × 0,0625 -0,03448 × 0,520833 0,4× 0,270833 -0,30244 × 0,145833 0,206897 × 0,0625 -0,51724 × 0,520833 -0,3× 0,270833 0,395117 × 0,145833 -0,39655 × 0,0625 -0,03448 × 0,520833 0,4× 0,270833 0,046338 × 0,145833 0,206897 × 0,0625 0,206897 × 0,520833 -0,16× 0,270833 0,743896 × 0,145833 0,206897 × 0,0625
Mendapatkan hasil sebagai  berikut dengan ketentuan nilai  tertinggi diperoleh dari  masing-masing  penjumlahan alternatif berikut ini:
0,107759 -0,08125 -0,04411  0,012931 -0,00467 -0,01796 -0,04333  0,006758 -0,02478 -0,07932 0,107759 0,0325 -0,09497  0,012931 0,05822 -0,01796  0,108333 -0,04411  0,012931  0,059199 -0,2694 -0,08125  0,057621 -0,02478 -0,31781 -0,01796  0,108333  0,006758  0,012931  0,110062 0,107759 -0,04333  0,108485  0,012931 0,185841 b. Penilaian jarak nilai Negatif (SN) -0,206897 ×0,520833 0,3 × 0,270833 0,30244 × 0,145833 -0,206897 × 0,0625 0,03448 × 0,520833 0,16× 0,270833 -0,046338 × 0,145833 0,39655 × 0,0625 -0,206897 ×0,520833 -0,12× 0,270833 0,65122 × 0,145833 -0,206897 × 0,0625 0,03448 × 0,520833 -0,4× 0,270833 0,30244 × 0,145833 -0,206897 × 0,0625 0,51724 × 0,520833 0,3× 0,270833 -0,395117 × 0,145833 0,39655 × 0,0625 0,03448 × 0,520833 -0,4× 0,270833 -0,046338 × 0,145833 -0,206897 × 0,0625 -0,206897 × 0,520833 0,16× 0,270833 -0,743896 × 0,145833 -0,206897 × 0,0625
Mendapatkan hasil sebagai  berikut dengan  ketentuan nilai  tertinggi diperoleh dari  masing-masing  penjumlahan alternatif berikut ini:
-0,107759 0,08125 0,04411 -0,012931 0,00467 0,01796 0,04333 -0,006758 0,02478 0,07932 -0,107759 -0,0325 0,09497 -0,012931 -0,05822 0,01796 -0,108333 0,04411 -0,012931 -0,059199 0,2694 0,08125 -0,057621 0,02478 0,31781 0,01796 -0,108333 -0,006758 -0,012931 -0,110062 -0,107759 0,04333 -0,108485 -0,012931 -0,185841
e. Normalisasi bobot jarak  positif dan negatif
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penjumlahan  nilai  kriteria  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  alternatif    dibagi dengan nilai maxsimal keseluruhan yang ada pada tahapan perkalian bobot, adapun rumus sebagai berikut ini:
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑃 𝑖 )
Tabel 8. Nilai NSP C1 C2 C3 C4 Hasil Penjumlahan 𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑃 𝑖 ) Hasil NSP

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
0,107759 -0,08125 -0,04411 0,012931 -0,00467 -0,00467 / 0,185841 -0,025129008 -0,01796 -0,04333 0,006758 -0,02478 -0,07932 -0,07932  / 0,185841 -0,426816472 0,107759 0,0325 -0,09497 0,012931 0,05822 0,05822  / 0,185841 0,313278555 -0,01796 0,108333 -0,04411 0,012931 0,059199 0,059199  / 0,185841 0,318546499 -0,2694 -0,08125 0,057621 -0,02478 -0,31781 -0,31781  / 0,185841 -1,710117789 -0,01796 0,108333 0,006758 0,012931 0,110062 0,110062  / 0,185841 0,59223745 0,107759 -0,04333 0,108485 0,012931 0,185841 0,185841 / 0,185841 1
Adapun hasil dari pencarian nilai bobot negative sebagai berikut ini:
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 )
Tabel 9. Nilai NSN C1 C2 C3 C4 Hasil Penjumlahan 𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 ) Hasil NSN -0,107759 0,08125 0,04411 -0,012931 0,00467 0,00467 / 0,31781 0,014694314 0,01796 0,04333 -0,006758 0,02478 0,07932 0,07932  / 0,31781 0,249583084 -0,107759 -0,0325 0,09497 -0,012931 -0,05822 -0,05822  / 0,31781 -0,183191215 0,01796 -0,108333 0,04411 -0,012931 -0,059199 -0,059199  / 0,31781 -0,186271672 0,2694 0,08125 -0,057621 0,02478 0,31781 0,31781  / 0,31781 1 0,01796 -0,108333 -0,006758 -0,012931 -0,110062 -0,110062  / 0,31781 -0,346313835 -0,107759 0,04333 -0,108485 -0,012931 -0,185841 -0,185841 / 0,31781 -0,584755042
f. Penetapan Nilai Akhir (Skor)
Tahapan  ini  merupaka  tahapan  akhir  untuk  melihat  nilai  yang  menjadi  peringkat  tertinggi  hingga terendah, adapun tahapannya sebagai berikut ini: 𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 ( 𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 )
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( -0,025129008+ 0,014694314) = -0,00522
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( -0,426816472 +  0,249583084) = -0,08862
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( 0,313278555 + (-0,183191215)) = 0,065044
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( 0,318546499 + (-0,186271672)) = 0,066137
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( -1,710117789 + 1) = -0,35506
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( 0,59223745 + (-0,346313835)) = 0,122962
𝐴𝑆 1 = 1 2 ( 1+(-0,584755042)) = 0,207622
Tabel 10. Hasil Penilaian Rangking Alternatif Scor Rank Radika -0,00522 5 Suci Ramadani -0,08862 6 Ariska tika 0,065044 4 Syahdiah 0,066137 3 Putri dhani -0,35506 7 Yolaliza 0,122962 2 Isty 0,207622 1

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  dalam  menentukan  kriteria  pada  penelitian  ini  membantu  metode EDAS  ( Distance  from  Average  Solution )  memberikan  hasil  yang  sangat  akurat  dan  selektif  terhadap  sebuah pengambilan keputusan. Metode dan proses pemecahan permasalahan yang  sederhana membuat  metode ini sangat baik dalam mendapatkan nilai yang lebih cepat, adapun hasil pada penelitian ini menemukan alternatif bernama isty dengan perolehan nilai tertinggi sebanyak 0,207622 yang menjadi mahasiswa yang layak mendapatkan dana bantuan KIP kuliah.

## REFERENCES
[1] M. H. Assidiqi and W. Sumarni, “Pemanfaatan Platform Digital di Masa Pandemi Covid-19,” Pros. Semin. Nas. …, pp. 298– 303, 2020.
[2] H. S. Tambunan, I. Gunawan, and S. Sumarno, “Prediksi Jumlah Pendapatan Beasiswa PPA dan BBP Menggunakan Jaringan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 346, 2019.
[3] A. Setiyowati, L. A. Ramadhani, and M. K. Amin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerima Beasiswa Kurang Mampu Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Inform. Upgris, vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[4] C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018.
[5] E. Sugiyarti and A. Maseleno, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan Data Mining,” Konf. Mhs. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 62–69, 2018.
[6] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020.
[7] R. Safitri and I. Firdaus, “SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS (Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang),” vol. 1, 2020.
[8] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] R.  T.  Utami,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksi Jasa Leasing Mobil,”  J. Rekursif, vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[10]  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.
[11]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif. Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[12]  H. Hasanah, “TEKNIK-TEKNIK OBSERVASI (Sebuah Alternatif Metode Pengumpulan Data Kualitatif Ilmu-ilmu Sosial),” At-Taqaddum, vol. 8, no. 1, p. 21, 2017.
[13]  A. Thakkar and R. Lohiya, “Attack classification using feature selection techniques: a comparative study,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., vol. 12, no. 1, 2021.
[14]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Deepublish, 2020.
[15]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA) dalam  Penilaian Kinerja Dosen Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[16]  M. Methods, “JURNAL RESTI A Model of Non-ASN Employee Performance Assessment Based on the,” vol. 5, no. 158, pp. 315–321, 2022.
[17]  W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, p. 163, 2021.
[18]  M.  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,  “Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[19]  Haeruddin, R. T. Aldisa, Khairunnisa, Mesran, and G. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelaku Pariwisata Terbaik  dimasa  Pandemi  Covid-19  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 2, pp. 1056–1063, 2022.
[20]  D.  M.  Midyanti,  R.  Hidayati,  and  S.  Bahri,  “PERBANDINGAN  METODE  EDAS  DAN  ARAS  PADA  PEMILIHAN RUMAH DI KOTA PONTIANAK,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 2, p. 119, Jul. 2019.