## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) PT Raya Utama Travel
Wulan Ramadhani * , Nelly Astuti Hasibuan, Rivalri Kristianto Hondro
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* wulanram@gmail.com, 2 nelly.ahsb@gmail.com, 3 rivalryhondro@gmail.com
Abstrak −Sistem pendukung keputusan secara umum di definisikan sebagai sebuah sistem yang mampu menghasilkan pemecahan maupun penanganan masalah. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan. Kota Medan merupakan kota besar yang berkembang, sehingga tidak heran banyak  sekali  beberapa  mitra  jasa  pengiriman  barang  yang  menawarkan  jasa  pengiriman  barang  untuk  masyarakat.  Di  mana kebanyakan  rata-rata  dari  mitra  pengiriman  barang  tersebut  jangkauannya  tidak  hanya  di  Medan  saja  akan  tetapi  nasional  bahkan internasional. Raya utama travel merupakan sebuah travel agent yang tidak hanya melayani penjualanan tiket pesawat dan tour s aja. Tetapi juga melayani pembuatan paspor dan visa di berbagai dunia, oleh karena itu setiap harinya diperlukan pengiriman berkas untuk pembuatan visa tersebut.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Mitra Jasa Pengiriman Barang; Additive Ratio Assessment (ARAS)
Abstract −A decision support system is generally defined as a system capable of producing solutions and handling problems. Decision support systems are not intended to replace the role of decision makers, but to assist and support decision makers. Medan City is a big growing city, so it's no wonder there are so many shipping service partners that offer delivery services for the public. Where most of the shipping partners reach not only in Medan but also nationally and even internationally. Raya Utama travel is a travel  agent that does not only serve flight and tour ticket sales. But it also serves passports and visas in various parts of the world, therefore every day it is necessary to send files for making these visas.
Keywords : Decision Support Systems; Freight Services Partners; Additive Ratio Assessment (ARAS)

## 1. PENDAHULUAN
Di kota Medan terdapat berbagai macam mitra jasa pengiriman barang seperti Lion Parcel, JNE, Sicepat Express, Tiki, J&T Express, JET Express, Pandu Logistic, Ninja Express, Indah Cargo, Kantor Pos Indonesia dan lain-lain. Banyaknya pilihan mitra jasa pengiriman barang tentunya memberikan dampak postif dan dampak negatif yang ditimbulkan oleh mitra jasa pengiriman barang tersebut. Dampak positifnya yaitu layanan yang diberikan tergolong cukup mudah, karena hanya mengantarkan barang kiriman hingga sampai  ke tujuan. Layanan akan makin terbantu dengan beragam fasilitas seperti website dan media sosial untuk mengecek keberadaan paket tersebut dan bisa juga untuk mengecek tarif dari kota tujuan ke kota asal tersebut. Sedangkankan dampak negatifnya yaitu masyarakat terkadang masih bingung dan sulit untuk menentukan  manakah  mitra  jasa  pengiriman  barang  yang  tepat  dilihat  dari  kriteria  yaitu  jenis  armada,  jangkauan, pengalaman perusahaan, harga, waktu pengiriman dan pengemasan barang.
PT.  Raya  Utama  Travel  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibagian  jasa  khususnya tour dan travel yang melayani  segala  penjualan  tiket  domestic  dan  internasional  serta  tour inbound dan outbound. Dimana  setiap  harinya melakukan  pengiriman  ke  Jakarta  untuk  memenuhi  berkas  persyaratan  dalam  pengurusan  visa  penumpang.  Sehingga untuk pengiriman selalu mengandalkan jasa pengiriman barang. Pada awalnya pihak manjemen RUT memilih mitra jasa pengiriman barang hanya berdasarkan kebiasaan dan sangat transparan. Akan tetapi seringkali terjadi beberapa kendala seperti keterlambatan, barang rusak, biaya yang membengkak dan lain sebagainya. Masalah terbesar adalah kekecewaan pelanggan dan keadaan terburuknya adalah hilangnya kepercayaan pelanggan yang mengakibatkan putusnya relasi dan menjadi enggan untuk kembali melakukan pengiriman kepada mitra jasa pengiriman barang tersebut. Sistem pendukung keputusan diperlukan untuk memecahkan masalah pada pemilihan mitra jasa pengiriman barang dan mengurangi dampak negatif dan dapat juga dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dari masalah yang ada.
Salah satu metode yang digunakan dalam system pendukung keputusan pemilihan mitra jasa pengiriman barang ini  adalah  metode  ARAS (Additive  Ratio  Assessment) metode  ARAS  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multi  criteria  berdasarkan  pada  konsep  perangkingan  menggunakan utility  degree yaitu  dengan membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap alternative terhadap nilai indeks keseluruhan alternative optimal[1].
Dilihat dari kendala yang ada, bahwa pentingnya pemilihan mitra yang tepat dan nyaman dalam bidang mitra jasa pengiriman barang, karena dapat berimbas langsung kepuasan pelanggan, selain itu sebagai perusahaan yang bergerak dibidang  jasa  sangat  berpengaruh  ketika  berkas  yang  dituju  tidak  sampai  kepada  penerima  yang  akan  memproses dokumen tersebut dengan tepat waktu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
DSS  ( Decision  Support  System )  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data.Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 15/04/2021 ; Published: 30/04/2021
dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan itu seharusnya dibuat. DSS  ( Decision  Support  System )  biasanya  dibangun  dan  digunakan  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau mengevaluasi suatu peluang[2]–[5].

## 2.2 Mitra Jasa Pengiriman Barang
Dalam  hal  ini  mitra  jasa  pengiriman  barang    mengirim  berbagai  barang  ke  sejumlah  daerah  yang  dituju.  Banyaknya perusahaan  jasa  yang  telah  ada  dipasar  menyebabkan  terjadinya  persaingan  yang  ketat.  Perusahaan  tersebut  berusaha bersaing  untuk  memberikan  pelayanan  yang  terbaik  bagi  pelanggan  mereka.  Layanan  tersebut  adalah  mulai  dari penertimaan dan penyortiran barang, layanan pergudangan, penerbangan kargo sampai barang diterima oleh konsumen.

## 2.3 Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) pertama sekali diperkenalkan oleh Zavadskas dan Turksis. Metode Additive Ratio  Assessment  (ARAS)  didasarkan  pada  argumen  bahwa  fenomena  dunia  yang  rumit  dapat  dipahami  dengan menggunakan  perbandingan  yang  relatif  sederhana.  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  berbasis  pada pengukuran  kuantitatif  dan  teori  utilitas.  Dalam  metode  ini,  nilai  fungsi  utilitas  menentukan  efisiensi  relatif  dari alternatifdi atas alternatif lainnya. Fungsi utilitas ini secara langsung sebanding dengan efek relatif dari nilai kriteria dan nilai  bobot.  Nilai  utilitas  alternatif  ditentukan  oleh  sebuah  perbandingan  variasi  dengan  alternatif  ideal  yang  terbaik. Adapun langkah-langkah dari metode Additive Ratio Assessment (ARAS) [6]–[9] sebagai berikut:
1. Pembentukan Decision Making Matrix
                = mn mj n in ij i n j x x x x x x x x x x
                1 1 0 0 01 𝑖 = 0, 𝑚; 𝑗 = 1, 𝑛
Dimana m = jumlahalternatif n = jumlahkriteria 𝑥 𝑖𝑗 = nilai performa dari alternatif 𝑖 terhadap kriteria 𝑗 𝑥 0𝑗 = nilai optimum dari kriteria 𝑗 2. Penormalisasian Decision Making Matrix untuksemuakriteria
                = mn mj n in ij i n j x x x x x x x x x x     
           1 1 0 0 01 𝑖 = 0, 𝑚;  𝑗 = 1, 𝑛
Jika pada kriteria yang diusulkan bernilai maksimum maka normalisasinya adalah :
 = = m ij x i ij x ij x 0 Jika pada kriteria yang diusulkan bernilai minimum, maka proses normalisasinya ada 2 tahap yaitu : ij ij x x * 1 = ;  = = ij x ij i m x ij x 0 3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi pada tahap 2.
∑ 𝑤 𝑗=1 𝑛
𝑗=1
     

         =
mn mj n in ij i n j x x x x x x x x x x
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 1 1 0 0 01   
            
𝑖 = 0, 𝑚, ̅̅̅̅̅̅ ;  𝑗 = 1, 𝑛 ̅̅̅̅̅

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
4. Menentukan nilai dari fungsi optimum
𝑠 𝑖 =   ∑ 𝑥̂ 𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1 ;                        𝑖 = 0, 𝑚,
5. Menentukan tingkatan peringkat
𝐾 𝑖 = 𝑠 𝑖 𝑠 0 ;              𝑖 = 0, 𝑚,

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT. Raya Utama Travel merupakan perusahaan yang bergerak di bagian jasa khususnya tour dan travel yang melayani segala penjualan tiket  domestik dan internasional sera tour in bound dan outbound. Dimana setiap harinya melakukan pengiriman  ke  Jakarta  untuk  memenuhi  berkas  persyaratan  dalam  pengurusan  visa  penumpang.Sehingga  untuk pengiriman selalu mengandalkan jasa pengirimanbarang.
Dengan menjamurnya perusahaan di bidang logistik tentu saja akan memberikan banyak pilihan dan penawaran. Pemilihan perusahaan penyedia jasa pengiriman barang juga dengan menggunakan beberapa pertimbangan kriteria yang telah  ditentukan  seperti  jenis  armada,  jangkauan,  pengalaman  perusahaan,  harga,  waktu  pengiriman,  dan  hasil pengemasan barang. Sayangnya dalam proses  pemilihan perusahaan penyedia jasa antar barang masih  bersifat manual sehingga akan sedikit mempersulit PT. Raya Utama Travel dalam mengambil keputusan.
Dengan sistem yang ada saat ini rasanya PT. Raya Utama Travel belum mendapatkan hasil yang maksimal dan optimal.Hal ini tentu saja tidak terlepas dari subyektifitas manusia itu sendiri. Berangkat dari masalah tersebut, rasanya perlu  untuk  membuat  sebuah  sistem  baru  yang  lebih  efektif  dan  efisien  yang  kemudian  diharapkan  dapat  mendukung pengambilan suatu keputusan terkait pemilihan perusahaan penyedia jasa pengiriman barang terbaik oleh PT. Raya Utama Travel.

## 3.1 Penerapan Metode ARAS
Metode ARAS merupakan salah satu dari berbagai metode yang mampu dalam mengambil sebuah keputusan (decision). Metode  ARAS  dapat  menentukan  efisiensi  alternatif  di  atas  alternatif  lainnya.  Sehingga  metode  ARAS  sangat  sesuai dalam mengambil sebuah keputusan untuk pemilihan perusahaan penyedia jasa pengiriman oleh PT. Raya Utama Travel.
Tabel 1. Nilai Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 90 79 80 89 60 75 A2 91 70 70 76 60 75 A3 59 90 89 74 82 75 A4 79 87 58 50 63 85 A5 98 56 80 89 50 58 A6 77 68 82 70 76 55 A7 39 90 78 58 74 85 Tabel 2. Penyederhanaan Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 5 4 4 5 3 4 A2 5 4 4 4 3 4 A3 5 5 5 4 5 4 A4 3 5 3 3 4 5 A5 5 3 4 5 3 3 A6 4 4 5 4 4 3 A7 2 5 4 3 5 5
Tabel 2 menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 3. Bobot W Keterangan Nilai Bobot Bobot W Jenis Armada 5 21% Jangkauan 5 21% Pengalaman Perusahaan 4 17% Harga 4 17%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
Keterangan Nilai Bobot Bobot W Waktu Pengiriman 3 12% Hasil Pengemasan Barang 3 12%
Sehingga Bobot W = (0.21, 0.21,0.17, 0.17, 0.12,0.12) Matriks yang dibentuk dari tabel kecocokan adalah sebagai berikut:
𝑋 = [ 5 4 4 5 3 4 5 4 4 4 3 4 5 5 5 4 5 4 3 5 3 3 4 5 5 3 4 5 3 3 4 4 5 4 4 3
2 5 4 3 5 5]
Untuk menyelesaikan masalah diatas dengan menggunakan metode ARAS akan dilakukan sesuai dengan langkah- langkah yang telah dijelaskan sebelumnya.
1. Pembentukan matriks keputusan(1).
Tabel 4. Matriks Keputusan C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 5 5 5 5 5 5 A1 5 4 4 5 3 4 A2 5 4 4 4 3 4 A3 5 5 5 4 5 4 A4 3 5 3 3 4 5 A5 5 3 4 5 3 3 A6 4 4 5 4 4 3 A7 2 5 4 3 5 5 Criteria type Max Max Max Max Max Max
Sehingga matriks yang dibentuk dari tabel matriks keputusan adalah sebagai berikut:
𝑋 = [ 5 5 5 5 5 5
5 4 4 5 3 4 5 4 4 4 3 4 5 5 5 4 5 4
3 5 3 3 4 5 5 3 4 5 3 3 4 4 5 4 4 3 2 5 4 3 5 5]
2. Normalisasi  matriks keputusan untuk semuakriteria, dengan terlebih dahulu mencari  nilai total dari masing-masing kriteria (j=column)(2).
|𝑥 1 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 5 + 5 + 5 + 3 + 5 + 4 + 2 = 34 𝑚
𝑖=1 𝑥 11 ∗ = 𝑥 11 |𝑥 1 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 12 ∗ = 𝑥 12 |𝑥 1 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 13 ∗ = 𝑥 13 |𝑥 1 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 14 ∗ = 𝑥 14 |𝑥 1 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 15 ∗ = 𝑥 15 |𝑥 1 | = 3 34 = 0.08824 𝑥 16 ∗ = 𝑥 16 |𝑥 1 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 17 ∗ = 𝑥 17 |𝑥 1 | = 4 34 = 0.11765 𝑥 18 ∗ = 𝑥 18 |𝑥 1 | = 2 34 = 0.05882

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
|𝑥 2 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 4 + 4 + 5 + 5 + 3 + 4 + 5 = 35 𝑚 𝑖=1 𝑥 12 ∗ = 𝑥 12 |𝑥 2 | = 5 35 = 0.14286 𝑥 22 ∗ = 𝑥 22 |𝑥 2 | = 4 35 = 0.11429 𝑥 32 ∗ = 𝑥 32 |𝑥 2 | = 4 35 = 0.11429 𝑥 42 ∗ = 𝑥 42 |𝑥 2 | = 5 35 = 0.14286 𝑥 52 ∗ = 𝑥 52 |𝑥 2 | = 5 35 = 0.14286 𝑥 62 ∗ = 𝑥 62 |𝑥 2 | = 3 35 = 0.08571 𝑥 72 ∗ = 𝑥 72 |𝑥 2 | = 4 35 = 0.11429 𝑥 82 ∗ = 𝑥 82 |𝑥 2 | = 5 35 = 0.14286 |𝑥 3 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 4 + 4 + 5 + 3 + 4 + 5 + 4 = 34 𝑚 𝑖=1 𝑥 13 ∗ = 𝑥 13 |𝑥 3 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 23 ∗ = 𝑥 23 |𝑥 3 | = 4 34 = 0.11765 𝑥 33 ∗ = 𝑥 33 |𝑥 3 | = 4 34 = 0.11765 𝑥 43 ∗ = 𝑥 43 |𝑥 3 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 53 ∗ = 𝑥 53 |𝑥 3 | = 3 34 = 0.08824 𝑥 63 ∗ = 𝑥 63 |𝑥 3 | = 4 34 = 0.11765 𝑥 73 ∗ = 𝑥 73 |𝑥 3 | = 5 34 = 0.14706 𝑥 83 ∗ = 𝑥 83 |𝑥 3 | = 4 34 = 0.11765 |𝑥 4 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 5 + 4 + 4 + 3 + 5 + 4 + 3 = 33 𝑚 𝑖=1
𝑥 14 ∗ = 𝑥 14 |𝑥 4 | = 5 33 = 0.15152 𝑥 24 ∗ = 𝑥 24 |𝑥 4 | = 5 33 = 0.15152 𝑥 34 ∗ = 𝑥 34 |𝑥 4 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 44 ∗ = 𝑥 44 |𝑥 4 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 54 ∗ = 𝑥 54 |𝑥 4 | = 3 33 = 0.09091 𝑥 64 ∗ = 𝑥 64 |𝑥 4 | = 5 33 = 0.15152 𝑥 74 ∗ = 𝑥 74 |𝑥 4 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 84 ∗ = 𝑥 84 |𝑥 4 | = 3 33 = 0.09091

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
|𝑥 5 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 3 + 3 + 5 + 4 + 3 + 4 + 5 = 32 𝑚 𝑖=1 𝑥 15 ∗ = 𝑥 15 |𝑥 5 | = 5 32 = 0.15625 𝑥 25 ∗ = 𝑥 25 |𝑥 5 | = 3 32 = 0.09375 𝑥 35 ∗ = 𝑥 35 |𝑥 5 | = 3 32 = 0.09375 𝑥 45 ∗ = 𝑥 45 |𝑥 5 | = 5 32 = 0.15625 𝑥 55 ∗ = 𝑥 55 |𝑥 5 | = 4 32 = 0.12500 𝑥 65 ∗ = 𝑥 65 |𝑥 5 | = 3 32 = 0.09375 𝑥 75 ∗ = 𝑥 75 |𝑥 5 | = 4 32 = 0.12500 𝑥 85 ∗ = 𝑥 85 |𝑥 5 | = 5 32 = 0.15625 |𝑥 6 | =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 = 5 + 4 + 4 + 4 + 5 + 3 + 3 + 5 = 33 𝑚 𝑖=1
𝑥 16 ∗ = 𝑥 16 |𝑥 6 | = 5 33 = 0.15152 𝑥 26 ∗ = 𝑥 26 |𝑥 6 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 36 ∗ = 𝑥 36 |𝑥 6 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 46 ∗ = 𝑥 46 |𝑥 6 | = 4 33 = 0.12121 𝑥 56 ∗ = 𝑥 56 |𝑥 6 | = 5 33 = 0.15152 𝑥 66 ∗ = 𝑥 66 |𝑥 6 | = 3 33 = 0.09091 𝑥 76 ∗ = 𝑥 76 |𝑥 6 | = 3 33 = 0.09091 𝑥 86 ∗ = 𝑥 86 |𝑥 6 | = 5 33 = 0.15152
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh Matriks keputusan yang telah dinormalisasi sebagai berikut:
𝑋 ∗ =
[
0.14706  0.14286  0.14706  0.15152  0.15625  0.15152 0.14706  0.11429  0.11765  0.15152  0.09375  0.12121 0.14706  0.11429  0.11765  0.12121  0.09375  0.12121 0.14706  0.14286  0.14706  0.12121  0.15625  0.12121 0.08824  0.14286  0.08824  0.09091  0.12500  0.15152 0.14706  0.08571  0.11765  0.15152  0.09375  0.09091 0.11765  0.11429  0.14706  0.12121  0.12500  0.09091
0.05882  0.14286  0.11765  0.09091  0.15625  0.15152]
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi, dengan melakukan perkalian matriks yang telah dinormalisasi terhadap bobot kriteria(3).
𝐷 = [𝑑 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑤 1 = 0.21 𝐷 11 = 𝑥 11 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.031 𝐷 21 = 𝑥 21 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.031 𝐷 31 = 𝑥 31 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.031 𝐷 41 = 𝑥 41 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.031 𝐷 51 = 𝑥 51 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.08824  ∗  0.21 = 0.019 𝐷 61 = 𝑥 61 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.031 𝐷 71 = 𝑥 71 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765  ∗  0.21 = 0.025

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
𝐷 81 = 𝑥 81 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.05882  ∗  0.21 = 0.012 𝑤 2 = 0.21 𝐷 12 = 𝑥 12 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.030 𝐷 22 = 𝑥 22 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.024 𝐷 32 = 𝑥 32 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.024 𝐷 42 = 𝑥 42 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.030 𝐷 52 = 𝑥 52 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.08824  ∗  0.21 = 0.030 𝐷 62 = 𝑥 62 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.21 = 0.018 𝐷 72 = 𝑥 72 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765  ∗  0.21 = 0.024 𝐷 82 = 𝑥 82 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.05882  ∗  0.21 = 0.030 𝑤 3 = 0.17 𝐷 13 = 𝑥 13 ∗ ∗   𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.17 = 0.025 𝐷 23 = 𝑥 23 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765 ∗  0.17 = 0.020 𝐷 33 = 𝑥 33 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765  ∗  0.17 = 0.020 𝐷 43 = 𝑥 43 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.17 = 0.025 𝐷 53 = 𝑥 53 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.08824  ∗  0.17 = 0.015 𝐷 63 = 𝑥 63 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765  ∗  0.17 = 0.020 𝐷 73 = 𝑥 73 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.14706  ∗  0.17 = 0.025 𝐷 83 = 𝑥 83 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.11765  ∗  0.17 = 0.020 𝑤 4 = 0.17 𝐷 14 = 𝑥 14 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152 ∗  0.17 = 0.026 𝐷 24 = 𝑥 24 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152 ∗  0.17 = 0.026 𝐷 34 = 𝑥 34 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121  ∗  0.17 = 0.021 𝐷 44 = 𝑥 44 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121 ∗  0.17 = 0.021 𝐷 54 = 𝑥 54 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.17 = 0.015 𝐷 64 = 𝑥 64 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152  ∗  0.17 = 0.026 𝐷 74 = 𝑥 74 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121  ∗  0.17 = 0.021 𝐷 84 = 𝑥 84 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.17 = 0.015 𝑤 5 = 0.12 𝐷 15 = 𝑥 15 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152 ∗  0.12 = 0.019 𝐷 25 = 𝑥 25 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152 ∗  0.12 = 0.011 𝐷 35 = 𝑥 35 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121  ∗  0.12 = 0.011 𝐷 55 = 𝑥 55 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121 ∗  0.12 = 0.019 𝐷 55 = 𝑥 55 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.12 = 0.015 𝐷 65 = 𝑥 65 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152  ∗  0.12 = 0.011 𝐷 75 = 𝑥 75 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121  ∗  0.12 = 0.015 𝐷 85 = 𝑥 85 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.12 = 0.019 𝑤 6 = 0.12 𝐷 16 = 𝑥 16 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152 ∗  0.12 = 0.019 𝐷 26 = 𝑥 26 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121 ∗  0.12 = 0.011 𝐷 36 = 𝑥 36 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121  ∗  0.12 = 0.011 𝐷 46 = 𝑥 46 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.12121 ∗  0.12 = 0.019 𝐷 56 = 𝑥 66 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152  ∗  0.12 = 0.016 𝐷 66 = 𝑥 66 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.12 = 0.011 𝐷 76 = 𝑥 76 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.09091  ∗  0.12 = 0.016 𝐷 86 = 𝑥 86 ∗ ∗  𝑤 1 = 0.15152  ∗  0.12 = 0.019
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh hasil matriks sebagai berikut:
𝐷 =
[
0.0309  0.03  0.025  0.0008  0.0182  0.0182
0.0309  0.024  0.02  0.0005  0.0182  0.0145 0.0309  0.024  0.02  0.0005  0.0145  0.0145 0.0309  0.03  0.025  0.0008  0.0145  0.0145 0.0185  0.03  0.015  0.0005  0.0109  0.0182 0.0309  0.018  0.02  0.0004  0.0182  0.0109 0.0247  0.024  0.025  0.0006  0.0145  0.0109
0.0124  0.03   0.02   0.0006  0.0109   0.0182 ]
4. Menentukan  nilai  dari  fungsi  optimalisasi,  dengan  menjumlahkan  nilai  kriteria  pada  setiap  alternatif  dari  hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya(4).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑆 0 = 0.0309  +  0.0300  +  0.0250  +  0.0258  +  0.0182  +  0.0182  =  0.1480 𝑆 1 = 0.0309  +  0.0240  +  0.0200  +  0.0258  +  0.0182  +  0.0145  =  0.1334 𝑆 2 = 0.0309  +  0.0240  +  0.0200  +  0.0206  +  0.0145  +  0.0145  =  0.1246 𝑆 3 = 0.0309  +  0.0300  +  0.0250  +  0.0206  +  0.0145  +  0.0145  =  0.1356 𝑆 4 = 0.0185  +  0.0300  +  0.0150  +  0.0155  +  0.0109  +  0.0182  =  0.1081 𝑆 5 = 0.0309  +  0.0180  +  0.0200  +  0.0258  +  0.0182  +  0.0109  =  0.1237 𝑆 6 = 0.0247  +  0.0240  +  0.0250  +  0.0206  +  0.0145  +  0.0109  =  0.1198 𝑆 7 = 0.0124  +  0.0300  +  0.0200  +  0.0155  +  0.0109  +  0.0182  =  0.1069
5. Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari setiap alternatif, dengan cara membagi nilai alternatif terhadap alternatif 0 (𝐴 0 ) (5).
𝑈 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0 𝑈 0 = 0.1480 0.1480 = 1 𝑈 1 = 0.1334 0.1480 = 0.90111 𝑈 2 = 0.1246 0.1480 = 0.84173
𝑈 3 = 0.1356 0.1480 = 0.91605
𝑈 4 = 0.1081 0.1480 = 0.73022
𝑈 5 = 0.1237 0.1480 = 0.836
𝑈 6 = 0.1198 0.1480 = 0.80921
𝑈 7 = 0.1069 0.1480 = 0.72227
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh hasil tabel tingkatan peringkat dari setiap alternatif sebagai berikut:
Tabel 5. Ranking Alternatif
Si Ui Ranking A0 0.148 1 1 A1 0.13337 0.90111 3 A2 0.12458 0.84173 4 A3 0.13558 0.91605 2 A4 0.10807 0.73022 7 A5 0.12373 0.836 5 A6 0.11977 0.80921 6 A7 0.1069 0.72227 8

## 3.3 Implementasi Program
Menu proses pemilihan mitra jasa pengiriman barang merupakan menu yang berisi tentang proses pemilihan mitra jasa pengiriman barang. Tampilan dari menu proses pemilihanmitra jasa pengiriman barang dapat di lihat pada gambar 1 di bawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 211-219
Setelah  melakukan  proses  pemilihan  mitra  jasa  pengiriman  barang  dengan  menerapkan  metode  Additive  Ratio Assessment(ARAS) mendapatkan hasil yang tertera seperti gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2. Form Menu Hasil Proses Pemilihan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian serta implementasi program disimpulkan pemilihan dilakukan berdasarkan kriteria yang telah di dapatkan dari pada masing-masing mitra jasa pengiriman barang seperti : Jenis Armada, Jangkauan, Pengalaman Perusahaan, Harga, Waktu Pengiriman dan Hasil Pengemasan Barang. Penerapan metode ARAS pada pemilihan ini yaitu dengan  cara  pembentukan  matriks  keputusan,  normalisasi  matriks  keputusan  untuk  semua  kriteria, menentukan  bobot matriks yang sudah dinormalisasi, menentukan nilai dari fungsi optimalisasi dan menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif.

## REFERENCES
[1] 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),” Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, pp. 813–821, Sep. 2019.
[2] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[3] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[6] N. A. H. Lia Ciky Lumban Gaol, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEAM LEADER SHIFT TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARAS STUDI KASUS PT. ANUGRAH BUSANA INDAH Lia,” Inf. dan Teknol. Ilm. , 2018.
[7] F. Pratiwi, F. T. Waruwu, D. P. Utomo, and R. Syahputra,  “Penerapan Metode ARAS Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019.
[8] M.  Mentari  ananda hasmi,  Berto Nadeak,  noferianto  sitompul,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Instruktur  Fitness Menerapkan Metode Additive Ratio Asessment (ARAS).”
[9] Esra; and AyĢegül, “AIR CONDITIONER SELECTION PROBLEM WITH COPRAS AND ARAS METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.