## PENENTUAN PRIORITAS PESERTA PELATIHAN DIGITALISASI UMKM MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT
Heru Sugara 1) , Arifin Tua Purba 2*)
1 Sekretari, Politeknik Bisnis Indonesia email: thesugara77@gmail.com
2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: arifintuaprb20@gmail.com

## Abstract
Digitalization of UMKM is the key to increasing the competitiveness of UMKM in the current technological era.  This  research  aims  to  create  priorities  for  UMKM  digitalization  training  participants  in  Pematang Dolok  Kahean  Village.  Determining  basic  priorities  for  training  participants  is  carried  out  using  the Decision Support System (DSS) with the Additive Ratio Assessment (ARAS) Method. The criteria used are Business Relevance, UMKM Digital Knowledge and Skills, Potential for Increased Income, Implementation Costs,  and  Implementation  Time.  The  weight  of  each  criterion  is  determined  based  on  preference  and relative importance. The research results show that alternative A5 is in first position with a result of 0.972, A7 is in second position with a result of 0.921, and A4 is in third position with a result of 0.872. The results of designing a Decision Support System (DSS) to determine priorities for digitalization training for UMKM can  help  make  it  easier  for  the  Head  of  Pematang  Dolok  Kahean  Village  to  determine  priorities  for digitalization training for UMKM.
Keywords : Digitalization, Selection, Criteria, DSS, ARAS.

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM) memiliki peran yang signifikan dalam pembangunan  ekonomi  Indonesia,  berkontribusi tidak hanya pada pertumbuhan ekonomi nasional tetapi  juga  dalam  penyerapan  tenaga  kerja  dan pemerataan  hasil  pembangunan.  Meskipun UMKM  menunjukkan  ketahanan  yang  lebih besar selama krisis ekonomi, seringkali sektor ini terabaikan  dalam  pengembangan  karena  ukuran produksi  yang  relatif  kecil,  sehingga  sulit bersaing dengan unit usaha lainnya.
Krisis  ekonomi  yang  telah  terjadi sebelumnya  di  negara  kita  menunjukkan  bahwa UMKM  memegang  peran  vital  dalam  menjaga stabilitas  ekonomi.  Dan  dalam  menghadapi  era teknologi  saat  ini,  digitalisasi  menjadi  faktor kunci  untuk  meningkatkan  daya  saing  dan efisiensi produksi UMKM.
Digitalisasi memungkinkan pelaku UMKM untuk memasarkan  produk  mereka  secara  online, bahkan tanpa memerlukan lapak dagangan fisik, melainkan  menggunakan  media  sosial  sebagai platform baru untuk berjualan.
Seiring dengan hal tersebut, kepala Desa Pematang  Dolok  Kahean  yang  terletak  di
Kecamatan Tapian Dolok Kabupaten Simalungun mengambil inisiatif untuk memberikan pelatihan digitalisasi kepada pelaku UMKM  yang  ada  di  desa  tersebut.  Meskipun potensi  ekonomi  UMKM  cukup  baik,  jumlah pelaku  usaha  yang  banyak  mengindikasikan perlunya  penentuan  prioritas  untuk  menentukan peserta  pelatihan  digitalisasi.  Keberhasilan digitalisasi akan memberikan akses dagang yang lebih luas, meningkatkan daya saing UMKM, dan mengoptimalkan  efisiensi  produksi  serta  proses bisnis.
Untuk  menetapkan  urutan  kepentingan bagi  UMKM  di  desa  tersebut  yang  akan mengikuti pelatihan digitalisasi, diperlukan suatu pendekatan  yang  terorganisir  dan  efektif.  Oleh karena  itu,  dilibatkan  suatu  metode  yang sistematis dengan memanfaatkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis komputer. Keberadaan  sistem  pendukung  keputusan  yang akan  dikembangkan  ini  diharapkan  mampu membantu kepala Desa Pematang Dolok Kahean dalam  membuat  keputusan  yang  akurat  dalam menentukan prioritas pelatihan. Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi positif terhadap
perkembangan UMKM di Desa Pematang Dolok Kahean  melalui  implementasi  SPK  dalam penentuan urutan pelatihan digitalisasi.
Seiring  perkembangan  zaman,  saat  ini teknologi  informasi  yang  telah  diterapkan  di berbagai  sektor  [1]–[9],  [10]–[14]  tingkat kebutuhan  akan  informasi  sebagai  landasan dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  setiap organisasi  semakin  meningkat.  Oleh  sebab  itu, semakin  meningkatnya  jumlah  keputusan  yang diambil  saat  ini  melibatkan  pemanfaatan teknologi komputer [15]–[19], [20]–[29]. Sistem Pengambilan  keputusan  penentuan  prioritas pelatihan  digitalisasi  bagi  UMKM  dilakukan dengan  menggunakan  metode  ARAS , karena metode ini digunakan karena dapat memberikan solusi  yang  baik  dalam  pemilihan  keputusan [30]–[33].  Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  ini,  kepala  Desa  Pematang  Dolok Kahean  dapat  dengan  mudah  dan  cepat mendapatkan  rekomendasi  keputusan  untuk dalam  hal  pemberian  pelatihan  digitalisasi kepada pelaku UMKM di desa tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam menentukan prioritas peserta pelatihan digitalisasi bagi UMKM di desa Pematang Dolok Kahean. Dalam rangka mencapai tujuan tersebut, penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan seperti pada gambar 1. Pada tahap awal penelitian ini dilakukan studi pendahuluan untuk memahami prioritas peserta pelatihan digitalisasi bagi UMKM di desa Pematang Dolok Kahean.
Selanjutnya  ditentukan  kriteria-kriteria yang  relevan  yang  terdiri  dari:  Relevansi  Bisnis (C1),  pengetahuan  dan  keterampilan  digital
UMKM (C2), Potensi peningkatan pendapatan(C3),  Biaya  Implementasi  (C4)  dan Waktu Implemetasi (C5). Berikutnya ditentukan bobot  dari  setiap  kriteria  berdasarkan  preferensi dan  kepentingan  relatif  dari  masing-masing kriteria.  Bobot  dari  masing-masing  kriteria disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 Benefit Benefit Benefit Cost Cost
0.30 0.25 0.25 0.10 0.10
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Tahap  berikutnya  dikumpulkan  data melalui survei lapangan. Data tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan metode ARAS  yang  diterapkan  untuk  mencari ranking alternatif  dalam  menentukan  prioritas  peserta pelatihan  digitalisasi  bagi  UMKM  di  desa Pematang  Dolok  Kahean.  Tahap  berikutnya, sistem  pendukung  keputusan  dikembangkan dalam bentuk perangkat lunak yang interaktif dan mudah digunakan. Adapu data yang dikumpulkan untuk diolah dalam penelitian ini disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Setiap Kriteria
Alter- natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 90 94 93 3 2 A2 82 90 92 5 5 A3 85 82 93 4 4 A4 90 87 85 5 3 A5 85 94 88 3 2 A6 80 84 83 4 5 A7 87 89 88 3 3 A8 82 82 84 5 3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mendapatkan  hasil,  dilakukan pengolah  data  menggunakan  metode  ARAS dengan langkah-langkah sebagai berikut :
- Melakukan normalisasi untuk setiap kriteria

## Kriteria C1(BENEFIT)
A 0.1 = 90 90+82+85+90+85+80+87+82+85
= 90 766 = 0,117
A 1.1 = 90
90+82+85+90+85+80+87+82+85
= 82 766 = 0,107
A 2.1 =
90 90+82+85+90+85+80+87+82+85
= 85 766 =0,111
A 3.1 =
90
90+82+85+90+85+80+87+82+85
= 90 766 = 0,117
A 4.1 = 90
90+82+85+90+85+80+87+82+85
= 85 766 =0,111

## Kriteria C2 (BENEFIT)
A 0.2= 94 94+90+82+87+94+84+89+82+86 = 94 788 = 0,119 A 1.2= 90 94+90+82+87+94+84+89+82+86 = 90 788 = 0,114 A 2.2= 82 94+90+82+87+94+84+89+82+86 = 82 788 = 0,104
A 3.2= 87 94+90+82+87+94+84+89+82+86 = 87
788 = 0,110 A 4.2= 94 94+90+82+87+94+84+89+82+86 = 94 788 = 0,119

## Kriteria C3 (BENEFIT)
A 0.3= 93
93+92+93+85+88+83+88+84+84 = 93 790 = 0,118
A 1.3 = 92 93+92+93+85+88+83+88+84+84 = 92 790 =
0,116
A 2.3 = 93 93+92+93+85+88+83+88+84+84 = 93 790 = 0,118
A 3.3 = 85 93+92+93+85+88+83+88+84+84 = 85 790 = 0,108
A 4.3 = 93 93+92+93+85+88+83+88+84+84 = 88 790 = 0,111
Kriteria C4 (COST)
A 0.4 = 1 3 =  0,333 A 1.4 = 1 5 =  0,200 A 2.4 = 1 4 =  0,250 A 3.4 = 1 5 =  0,200 A 4.4 = 1 3 =  0,333 A 0.4=
0,333
0,333+0,200+0,250+0,200+0,333+0,250+0,333+0,200+0,250 = 0,142 A 1.4= 0,200 0,333+0,200+0,250+0,200+0,333+0,250+0,333+0,200+0,250 = 0,085 A 2.4= 0,250 0,333+0,200+0,250+0,200+0,333+0,250+0,333+0,200+0,250 = 0,106 A 3.4= 0,200 0,333+0,200+0,250+0,200+0,333+0,250+0,333+0,200+0,250 = 0,085
A 4.4= = 0,333 0,333+0,200+0,250+0,200+0,333+0,250+0,333+0,200+0,250 = 0,142

## Kriteria C5 (COST)
A 0.5 = 1 2 =  0,500
A 1.5 = 1 5 =  0,200
A 2.5 = 1 4 =  0,250
A 3.5 = 1 3 =  0,333
A 4.5 = 1 2 =  0,500
A 0.5=
0,500
0,500+0,200+0,250+0,333+0,500+0,200+0,333+0,333+0,333 = 0,168
A 1.5 =
0,200
0,500+0,200+0,250+0,333+0,500+0,200+0,333+0,333+0,333 = 0,067
A 2.5 = 0,250 0,500+0,200+0,250+0,333+0,500+0,200+0,333+0,333+0,333 = 0,084 A 3.5 = 0,333 0,500+0,200+0,250+0,333+0,500+0,200+0,333+0,333+0,333 = 0,112 A 4.5 = 0,500 0,500+0,200+0,250+0,333+0,500+0,200+0,333+0,333+0,333
= 0,168
Sehingga diperoleh matrik ternormalisasi sebagai berikut :
X ij =
[ 0,117 0,119 0,118 0,142 0,168 0,107 0,114 0,116 0,085 0,067 0,111 0,104 0,118 0,106 0,084 0,117 0,110 0,108 0,085 0,112 0,111 0,119 0,111 0,142 0,168 0,104 0,107 0,105 0,106 0,067 0,114 0,113 0,111 0,142 0,112 0,107 0,104 0,106 0,085 0,112 0,111 0,109 0,106 0,106 0,112]
- Selanjutnya dilakukan penghitungan normalisasi  terbobot  dengan  menghitung matriks  normalisasi  di  kali  dengan  bobot setiap kriteria.
A 0.1 =0,117 x 0,30 = 0,035
A 1.1 =0,107 x 0,30 = 0,032
A 2.1 =0,111 x 0,30 = 0,033
A 3.1 =0,117 x 0,30 = 0,035
A 4.1 =0,111 x 0,30 = 0,033
A 5.1 =0,104 x 0,30 = 0,031
A 6.1 =0,114 x 0,30 = 0,034
A 7.1 =0,107 x 0,30 = 0,032
A 8.1 =0,111 x 0,30 = 0,033
A 0.2 =0,119 x 0,25= 0,030
A 1.2 =0,114 x 0,25 = 0,029
A 2.2 =0,104 x 0,25 = 0,026
A 3.2 =0,110 x 0,25 = 0,028
A 4.2 =0,119 x 0,25 = 0,030
A 5.2 =0,107 x 0,25 = 0,027
A 6.2 =0,113 x 0,25 = 0,028
A 7.2 = 0,104 x 0,25 = 0,026
A 8.2 = 0,109 x 0,25 = 0,027
A 0.3 =0,118 x 0,25 = 0,029
A 1.3 =0,116 x 0,25 =  0,029
A 2.3 =0,118 x 0,25 = 0,029
A 3.3 =0,108 x 0,25 = 0,027 A 4.3 =0,111 x 0,25 = 0,028
A 5.3 =0,105 x 0,25 = 0,026
A 6.3 =0,111 x 0,25 = 0,028
A 7.3 =0,106 x 0,25 = 0,027
A 8.3 =0,106 x 0,25 = 0,027
A 0.4 =0,142 x 0,10= 0,014
A 1.4 =0,085 x 0,10= 0,009
A 2.4 =0,106 x 0,10= 0,011
A 3.4 =0,085 x 0,10= 0,009
A 4.4 =0,142 x 0,10= 0,014
A 5.4 =0,106 x 0,10=  0,011
A 6.4 =0,142 x 0,10= 0,014
A 7.4 =0,085 x 0,10= 0,009
A 8.4 =0,106 x 0,10= 0,011
A 0.5 =0,168x 0,10= 0,017
A 1.5 =0,067 x 0,10= 0,007
A 2.5 =0,084 x 0,10= 0,008
A 3.5 =0,112 x 0,10= 0,011
A 4.5 =0,168 x 0,10= 0,017
A 5.5 =0,067 x 0,10= 0,007
A 6.5 =0,112 x 0,10= 0,011
Sehingga diperoleh Matriks
ternormalisasi  terbobot  dari  perhitungan di  atas, sebagai berikut:
D=
[ 0,035 0,030 0,029 0,014 0,017 0,032 0,029 0,029 0,009 0,007 0,033 0,026 0,029 0,011 0,008 0,035 0,028 0,027 0,009 0,011 0,033 0,030 0,028 0,014 0,017 0,031 0,027 0,026 0,011 0,007 0,034 0,028 0,028 0,014 0,011 0,032 0,026 0,027 0,009 0,011 0,033 0,027 0,027 0,011 0,011]
- Menentukan nilai utilitas
Tahap  selanjutnya  dilakukan  penentuan  nilai optimum:
A 0 = 0,035+0,030+0,029+0,014+0,017 = 0,125 A 1 = 0,032+0,029+0,029+0,009+0,007 = 0,105
A 2 = 0,033+0,026+0,029+0,011+0,008 = 0,108
A 3 = 0,035+0,028+0,027+0,009+0,011 = 0,109
A 4 = 0,033+0,30+0,028+0,014+0,017 = 0,122
A 5 = 0,031+0,027+0,026+0,011+0,007 = 0,102
A 6 = 0,034+0,028+0,028+0,014 +0,011 = 0,116
A 7 = 0,032+0,026+0,027+0,009+ 0,011 = 0,104
A 8 = 0,033+0,027+0,027+0,011+0,011 = 0,109
Dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai  derajat utilitas  dengan  menggunakan  fungsi  A0  untuk menjadi pembagi hasil nilai optimum dari setiap alternatif.
K 1 = 0,105/0,125= 0,837
K 2 = 0,108/0,125 = 0,859
K 3 = 0,109/0,125 = 0,872 K 4 = 0,122/0,125 = 0,972
K 5 = 0,102/0,125 = 0,810 K 6 = 0,116/0,125 = 0,921 K 7 = 0,104/0,125 = 0,832 K 8 = 0,109/0,125 = 0,869
-Hasil  tabel  peringkat  untuk  setiap  alternatif dapat diperoleh dari perhitungan di atas:
Si Ki Rank A 0 0.125 A 1 0.105 0.837 6 A 2 0.108 0.859 5 A 3 0.109 0.872 3
A 4 0.122 0.972 1 A 5 0.102 0.810 8 A 6 0.116 0.921 2 A 7 0.104 0.832 7 A 8 0.109 0.869 4
Terlihat  pada  tabel  di  atas,  bahwa  A5 pada posisi pertama dengan hasil 0,972, A7 pada posisi  ke  dua  dengan  hasil  0,921,dan  A4  pada posisi ke tiga dengan hasil 0,872, terpilih sebagai pegawai bank dengan posisi administrasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan prioritas pelatihan digitalisasi bagi UMKM, dapat disimpulkan  bahwa  peserta  pelatihan  dapat diprioritaskan  dengan  efisien  dan  cepat.  Hasil pengurutan ranking yang dihasilkan melalui SPK memberikan  rekomendasi  yang  dapat  menjadi pedoman  bagi  kepala  Desa  Pematang  Dolok Kahean  dalam  menentukan  prioritas  peserta pelatihan  digitalisasi  untuk  UMKM  di  wilayah tersebut. Dengan demikian, implementasi Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dapat  memberikan kontribusi  positif  yang  signifikan  terhadap pengembangan UMKM di Desa Pematang Dolok Kahean dengan mengoptimalkan manfaat digitalisasi untuk memperkuat daya saing pelaku usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  di  era teknologi ini.
.

## 5. REFERENSI
[1] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1,
no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[2] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype  of  Water  Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[3] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019.
doi: 10.1063/5.0094385.
[4] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M. Siregar,  and  V.  Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[5] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp.
150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [6] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M.
Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[7] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[8] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[9] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol.
03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[10] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Informasi Inventaris Barang Pada Sekolah SMA  Negeri  4  Pematangsiantar,” IT  J.
Res. Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 54–61, 2018.
[11] S.  P. Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering
method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[12] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis E-Commerce Untuk Peningkatan
Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 49–54, 2018.
[13] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  G.  A. Purba,  “Aplikasi  Pencatatan  Laporan Penjualan  Kita-Kita.Net  Berbasis  Web,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–86,
2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i1.81.
[14] V. M. Siregar and H. Sugara,
“Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Penggajian Berbasis Dekstop Pada Murni Sadar  English  Course,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2018.
[15] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[16] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[17] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K-Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004. [18] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[19] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M.
Hutabarat,  M.  Christina,  and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To
Ideal Solution) Untuk Menentukan
Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[20] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[21] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[22] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Decision Support  System  for  Determining  the Priority  of  Procurement  of  Goods  with Electre Method,” vol. 1, no. 2, 2023.
[23] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN
METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[26] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[27] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT

## MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS
PADA CUM

## CARITAS
HKBP PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[28] H.  Sugara,  V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209–
220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[29] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical
Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J. (Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[30] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[31] B.  Khairunnisa,  W.  Murniati,  S.  Hamdi, and  S.  Fadli,  “APLIKASI  PENILAIAN
KINERJA  DOSEN  MENGGUNAKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT ( ARAS ),” J-ENSITEC , vol.  8,  no.  02,  pp.  639–648,  May  2022, doi: 10.31949/jensitec.v8i02.2059.
[32] D.  Wahyuningsih,  H.  Hamidah,  A.
Anisah,  D.  Irawan,  O.  Rizan,  and  C. Kirana,  “Seleksi  Peserta  Didik  Baru Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J. Sisfokom (Sistem Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  11,  no.  1,  pp. 120–126, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1381. [33] R. A. S. P. - and Pratiwi Susanti, “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode ARAS (Studi Kasus  Kabupaten  Ponorogo),” J.  Sains dan Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 31–40, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.