Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan JSK di Ramayana Menerapkan Metode DEMATEL dan ARAS
Nova Yanti Saragih, Berto Nadeak
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma. Medan, Indonesia Email: novasaragih16@gmail.com
Abstrak− JSK(Junior  Suvervisor  kasir)  adalah    orang  yang  memiliki  pengalaman  ,pengetahuan  dan  ketrampilan    yang  baik  untuk memimpin dan mengolah keuangan setiap harinya. JSK juga berperan mengatur dan mengkordinir kasir kasir kassa yang bertugas, dimulai dari mengatur sift, pengambilan  modal, dan meminimalis kerugian yang di sebabkan oleh kasir. Sistem Pendukung keputusan merupakan sistem yang   berbasis komputer terdiri atas beberapa komponen yaitu komponen sistem bahasa ( language ), komponen sistem pengetahuan ( knowledge ), dan komponen sistem pemrosesan masalah ( problem processing ) yang saling berkaitan satu dengan lainnya, didalam mengambil suatu keputusan melalui pengunaan data-data serta model-model keputusan agar dapat memecahkan suatu permasalahan.DEMATEL( Decision Making Trial And EvaluationLaboratory ) bertujuan untuk menemukan langsung (ketergantungan) dalam suatu sistem variabel. Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah sebuah metode yang digunakan untuk perangkingan kriteria, dalam melakukan proses perangkingan, metode ARAS memiliki beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk menghitung dan metode ini sangat cocok dipakai dalam pemilihan calon JSK dimana nilai tertinggi merupakan nilai terbaik  dari hasil akhirnya
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan JSK; ARAS; Dematel
Abstract −JSK(Junior Supervisor cashier) is a person who has good experience, knowledge and skills to lead and manage finances every day. JSK also plays a role in regulating and coordinating cashiers on duty, starting from managing shifts, taking capit al, and minimizing losses caused by cashiers. Decision Support System is a computer-based system consisting of several components, namely language system components, knowledge system components, and problem processing system components that are interrelated with one another, in making decisions through the use of data. -data and decision models in order to solve a problem. DEMATEL (Decision Making Trial And Evaluation Laboratory) aims to find direct (dependency) in a system of variables. The Additive Ratio Assessment (ARAS) method is a method used for ranking criteria, in carrying out the ranking process, the ARAS method has several steps that must be done to calculate and this method is very suitable for use in the selection of JSK candidates where the highest value is the best value of the final result.
Keywords : Decision Support System; JSK Selection; ARAS; Dematel

## 1. PENDAHULUAN
Ramayana  merupakan  salahsatuperusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  bisnis  rantai  toko  swalayan  yang  melakukan berbagai inovasi menarik lainnya dengan mengembangkan konsep belanja satu atap pusat perbelanjaan. Dalam prosedur pelayanan terhadapkonsumen yang berbelanja di Ramayana diterapkan sistem swalayan yaitu konsumen dapat memilih barang  yang  akan  dibeli  kemudian  dibayar  di  kasir.  Untuk  menjaga  keseimbangan  profesionalitas  kerja  kasir  dalam melayani konsumen dan  tercapainya  misi perusahaan maka diperlukan adanya suatu  kepemimpinan  pada  posisi kasir. Pada  perusahaan  Ramayana  untuk  melakukan  pengawasan  dan  memimpin  prosedur  kerjakasir  dilakukan  oleh  junior supervisor kasir (JSK).
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang dapat memberikan output berupa informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  takseorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat [1]–[3].
Pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  dirancang  dalam  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  masalah pengambilan  keputusan  pemilihan  junior  supervisor  kasir  (JSK)  pada  Ramayana  diterapkan  metode Decision  Making Tral And Evaluation Laboratory (DEMATEL) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Yosta Yoserizal dan Moses L. Singgih dengan judul Integrasi Metode Dematel (Decision Making Trial Aand Evaluation Laboratory) Dan ANP ( Analitic NetworkProcess ) Dalam Evaluasi Kinerja Supplier DI PT. XYZ pada tahun 2012 diperoleh kesimpulan bahwa metode Decision Making Tral And Evaluation Laboratory (DEMATEL) efektif digunakan dalam melakukan pembobotan.
Kemudian  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Lia  Ciky  Lumban  Gaol  dan  Nelly  Astuti  Hasibuan dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Team Leader Shft Terbaik Dengan Menggunakan Metode Aras Sudi  Kasus  PT.  Anugrah  Busana  Indah,  Majalah  Ilmiah  INTI  pada  tahun  2018  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dapat digunakan untuk memecahkan masalah pemilihan team leader shift terbaik[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 DEMATEL
Dematel  (Decision  Making  Trial  And  Evaluation  Laboratory) dikembangkan  oleh the  Science  and  Human  Affairs Program dari Battele  Memorial  Institute  of  Geneva antara  tahun  1972  hingga  1976.  Metode  ini  dimaksudkan  untuk memecahkan masalah dan memecahkan sistem kelompok yang kompleks dan saling terkait. Dematel (Decision Making Trial And Evaluation Laboratory) adalah metode komprehensif untuk  membangun dan menganalisis model struktural
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr
yang  melibatkan  hubungan  antar  faktor  [9].  Metode Dematel  (Decision  Making  Trial  And  Evaluation  Laboratory) bertujuan untuk menemukan hubungan langsung atau langsung (ketergantungan) dalam suatu sistem variable . Langkah- langkah dalam metode Dematel (Decision Making Trial And Evaluation Laboratory) sebagai berikut.
1. Mencari Matriks Hubungan Secara Langsung Dengan Cara Menormalkan Matrix Dasar Hubungan Secara Langsung 𝐾 = 1 𝑚𝑎𝑥 1≤1≤𝑛 ∑ 𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 . i,j= 1,2, ... , n ...........................(1)
2. Mencari Nilai Causal Diagram Untuk Setiap Bagian Perspektif Balanced Scorecard T = ⌊𝑡 𝑗 ⌋𝑛𝑥𝑛 𝑡 .......................................................(2) 3. Menentukan Jumlah Nilai Dari Baris Pada Matriks Total- Relation D = [∑ 𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑙 ] nxl . ..............................................(3) 4. Menentukan Jumlah Nilai Dari Kolom Pada Matriks Total- Relation R = [∑ 𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=𝑙 ] nxl . ..........................................(4)

## 2.2 Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Additive  Ratio Assessment  (ARAS) adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perangkingan  kriteria,  secara  konsep metode ARAS ini digunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS, dimana  proses  penentuan  ranking  harus  di  olah  kembali  dengan  menggunakan  metode  ARAS  sehingga  hasil  rangkin dengan metode SAW dan metode SAW+ARAS bisa berberda hasilnya[5]–[13]. Dalam melakukan proses perangkingan, metode ARAS memiliki tiga tahapan yang harus dilakukan untuk menghitung metode aras, yaitu : a. Pembentukan Decision Making Matrix
b. Penormalisasian Decision Making Matrix untuk semua kriteria
c. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi pada tahap 2 (dua).
d. Menentukan nilai dari fungsi optimum
e. Menentukan tingkatan peringkat
Dalam melakukan proses perangkingan, metode Additive Ratio Assessment (ARAS) memiliki tiga tahapan yang harus dilakukan, yaitu : 1. Pembentukan DDM
𝑋 = [ 𝑥̅01 ⋯ 𝑥0𝑗 ̅̅̅̅̅ ⋯ 𝑥̅0𝑛 ⋮      ⋱    ⋮   ⋱      ⋮ 𝑥̅𝑖1 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑛 ⋮      ⋱    ⋮    ⋱    ⋮
𝑥̅𝑛1 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑛] 𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ 𝑖 =   1, 𝑛 ̅̅̅̅̅
Dimana m = jumlah alternative, n = jumlah kriteria, xij = nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j, x0j = nilai optimum dari kriteria j 2. Penormalisasian DMM untuk semua kriteria
𝑋̅ = [ 𝑥̅01 ⋯ 𝑥0𝑗 ̅̅̅̅̅ ⋯ 𝑥̅0𝑛 ⋮      ⋱    ⋮   ⋱      ⋮ 𝑥̅𝑖1 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑛 ⋮      ⋱    ⋮    ⋱    ⋮
𝑥̅𝑛1 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑛] 𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ 𝑖 =   1, 𝑛 ̅̅̅̅̅
Jika pada kriteria yang diusulkan bernilai maksimum maka normalisasinya adalah
𝑋̅𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖−0
Jika kriteria yang diusulkan bernilai minimum, maka proses normalisasinya yaitu : 𝑋̅𝑖𝑗 = 𝑖 𝑥𝑖𝑗 ; 𝑥̅𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖−0
3. Mentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi pada tahap b.
∑ 𝑤𝑗 = 1 𝑛 𝑗−1 𝜑 = [ 𝑥̅01 ⋯ 𝑥0𝑗 ̅̅̅̅̅ ⋯ 𝑥̅0𝑛 ⋮      ⋱    ⋮   ⋱      ⋮ 𝑥̅𝑖1 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑖𝑛 ⋮      ⋱    ⋮    ⋱    ⋮
𝑥̅𝑛1 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑗 ⋯ 𝑥̅𝑚𝑛] 𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ 𝑖 =   1, 𝑛 ̅̅̅̅̅

## 4. Menetukan nilai dari fungsi optimum
𝑆𝑖 =   ∑ 𝜑𝑖𝑗;       𝑖 = 0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅
𝑛
𝑗−1 5. Menentukan tingkatan peringkat
𝐾𝑖 = 𝑠𝑖 𝑠0 ;  𝑖 =   0, 𝑚 ̅̅̅̅̅̅ [1]
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif
Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 8 data alternatif. Dalam peneltiain ini data alternatif digunakan sebagai  sampel untuk  menguji  metode Dematel  dan ARAS  dalam pengambilan keputusan untuk  pemilihan junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana. Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif NO NAMA ALAMAT KODE 1 Andre Medan A1 2 Dian Medan A2 3 Puta Medan A3 4 Rara Medan A4 5 Sinta Medan A5

## 3.2 Data Kriteria
Data kriteria yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 4 buah. Dalam penelitian ini data kriteria digunakan dalam pengambilan keputusan untuk pemilihan junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana. Data kriteria yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 Satus Menikah 23% C2 Status Karyawan 24% C3 Bersedia Ditempatkan Dimana Saja 27% C4 Pendidikan 26%

## 3.3 Data Rating Kecocokan dan Pembobotan Kriteria
Pembobotan kriteria yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Status Menikah Range Bobot Menikah 1 Belum Menikah 2 Tabel 4. Pembobotan Kriteria Status Karyawan Range Bobot Magang 1 Karyawan Tetap 2 Tabel 5. Pembobotan Kriteria Bersedia Ditempatkan Dimana Saja Range Bobot Tidak Bersedia 1 Ragu-ragu 2 Bersedia 3 Tabel 6 . Pembobotan Kriteria Pendidikan Range Bobot D3 1 S1 2 S2 3 S3 4 Tabel 7. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 UoM Nilai Nilai Nilai Nilai Opt Dir Max Max Max Max Bobot 0.23 0.24 0.27 0.26 0-Op 1 1 1 1
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr
Alternatif C1 C2 C3 C4 Value A1 Menikah Karyawan Tetap Bersedia D3 A2 Belum Menikah Karyawan Tetap Ragu-ragu S1 A3 Belum Menikah Magang Bersedia S1 A4 Belum Menikah Magang Bersedia D3 A5 Menikah Karyawan Tetap Ragu-ragu S1

## 3.4 Perhitungan Metode Dematel dan ARAS
Perhitungan metode Dematel dan ARAS pada penelitian ini dilakukan terhadap rating kecocokan antara masing-masing alternatif terhadap setiap kriteria yang telah menjadi  ketetapan untuk menetukan keputusan dalam pemilihan alternatif untuk pengambilan keputusan untuk pemilihan junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana.
1. Pembentukan DMM
Pembentukan  DMM  merupakan  data  yang  didapat  dari  proses  yang  dilakukan  pada  tahap  penentuan  rating kecocokan.
Tabel 8. Hasil Pembentukan DMM Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Uom Nilai Nilai Nilai Nilai Opt Dir Max Max Max Max Bobot 0.23 0.24 0.27 0.26 0-Op Value 1 1 1 1 A1 1 2 3 1 A2 2 2 2 2 A3 2 1 3 2 A4 2 1 3 1 A5 1 2 2 2
2. Normalisasi DMM untuk semua kriteria
Mendapatkan hasil daripada normalisasi DMM untuk semua kritertia yang digunakan maka dilakukan perhitungan nilai normalisasi.
a. 0-Op Value
C1 = 1
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 = 0,111
C2 = 1 1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 0.111 C3 = 1 1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0.071 C4 = 1 1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2 =0.111 b. A1
C1 = 1
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 = 0,111
C2 = 2
1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 0.222
C3 = 3
1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0,214
C4 =
1 1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2 =0.111 c. A2
C1 = 2 1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr
= 0,222
C2 = 2 1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 0,222 C3 = 2 1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0,142 C4 =
2 1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2
= 0,222 d. A3
C1 = 2
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 = 0,222
C2 =
1
1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2
= 0,111 C3 = 3 1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0,214 C4 = 2
1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2
= 0,222 e. A4
C1 = 2
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 = 0,222 C2 = 1 1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 0,111 C3 = 3 1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0,214 C4 = 1
1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2
= 0,111 f. A5
C1 = 1
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 1 p = 0,111 C2 = 2 1 + 2 + 2 + 1 + 1 + 2 = 0,222 C3 = 2 1 + 3 + 2 + 3 + 3 + 2 = 0,142 C4 =
2
1 + 1 + 2 + 2 + 1 + 2 = 0,222
Tabel 9. Normalisasi DMM untuk semua kriteria ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 Bobot 0.23 0.24 0.27 0.26 0 0,111 0,111 0,071 0,111 1 0,111 0,222 0,214 0,111 2 0,222 0,222 0,142 0,222 3 0,222 0,111 0,214 0,222 4 0,222 0,111 0,214 0,111 5 0,111 0,222 0,142 0,222
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasikan pada tahap 2
Setelah  melakukan  penormalisasian  DMM  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  bobot  matriks  dari  hasil normalisasi DMM untuk semua kriteria.
1. X0 C1 = 0,111 * 0,23 = 0,025 C2 = 0,111 * 0,24 = 0,026 C3 = 0,111 * 0,27 = 0,029 C4 = 0,111 * 0,26 = 0,028 2. X1
C1 = 0,111 * 0,23 = 0,025 C2 = 0,222 * 0,24 = 0,053 C3 = 0,214 * 0,27 = 0,057 C4 = 0,111 * 0,26 = 0,028 3. X2
C1 = 0,222 * 0,23 = 0,051 C2 = 0,222 * 0,24 = 0,053 C3 = 0,142 * 0,27 = 0,038 C4 = 0,222 * 0,26 = 0,057 4. X3
C1 = 0,222 * 0,23 = 0,051 C2 = 0,111 * 0,24 = 0,026 C3 = 0,214 * 0,27 = 0,057 C4 = 0,222 * 0,26 = 0,057 5. X4
C1 = 0,222 * 0,23 = 0,051 C2 = 0,111 * 0,24 = 0,026 C3 = 0,214 * 0,27 = 0,057 C4 = 0,111 * 0,26 = 0,028 6. X5
C1 = 0,111 * 0,23 = 0,025 C2 = 0,222 * 0,24 = 0,053 C3 = 0,142 * 0,27 = 0,038 C4 = 0,222 * 0,26 = 0,057
Tabel 10. Bobot Matriks Yang Telah Dinormalisasi S C1 C2 C3 C4 0 0,025 0,026 0,029 0,028 1 0,025 0,053 0,057 0,028 2 0,051 0,053 0,038 0,057 3 0,051 0,026 0,057 0,057 4 0,051 0,026 0,057 0,028 5 0,025 0,053 0,038 0,057
4. Menentuntukan nilai dari fungsi optimum
Setelah  ditentukan  nilai  bobot  dari  nilai  normalisasi  untuk  semua  kriteria  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan nilai dari fungsi optimum berikut ini :
S0 = 0,025 + 0,026 + 0,029 + 0,028 = 0,108
S1 = 0,025 + 0,053 + 0,057 + 0,028 = 0,163 S2 = 0,051 + 0,053 + 0,038 + 0,057 = 0,199 S3 = 0,051+ 0,026 + 0,057 + 0,057 = 0,191 S4 = 0,051 + 0,026 + 0,057 + 0,028 = 0,162 S5 = 0,025 + 0,053 + 0,038 + 0,057 = 0,173
Tabel 11. Fungsi Optimum S Nilai S 0 0,108 1 0,163 2 0,199 3 0,191 4 0,162
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 11 − 17 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 5. Menentukan tingkatan peringkat
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  fungsi  optimum  untuk  semua  kriteria  maka  tahap  selanjutnya  dilakukan perhitungan nilai tingkat peringkat setiap alternatif.
A1 = 0,163 0,108 = 1,509
A2 = 0,199 0,108 = 1,842
A3 = 0,191 0,108 = 1,768
A4 = 0,162 0,108 = 1,5 00 A5 = 0,173 0,108 = 1,602
Tabel 12. Tingkat Peringkat Alternatif Nilai Peringkat Perangkingan A1 1,509 4 A2 1,842 1 A3 1,768 2 A4 1,5 00 5 A5 1,602 3
Berdasarkan proses perangkingan menggunakan metode metode Additive Ratio Assessment (ARAS) yang telah dilakukan pada pembahsan diatas maka dapat disimpulkan bahwa alternatif yang terpilih menjadi junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana adalah alternatif 2 (A2) atas nama Dian.

## 4 KESIMPULAN
Kesimpulan yang penulis uraikan dari hasil penelitian yang dilakukan bahwa pemilihan junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana  dilakukan berdasarkan kriteria yang diterapkan oleh  Ramayana.  Penerapan  metode dematel  dan aras untuk pemilihan junior supervisor kasir (JSK) di Ramayana menghasilkan pengambilan keputusan yang efesien.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] 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.
[5] R.  Addenan  and  W.  Susanti,  “Penerapan  Metode  Rank  Order  Centroid  dan  Additive  Ratio  Assessment  Pada  Aplikasi Rekomendasi Supplier,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021.
[6] 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.
[7] S. Dharma Hardi et al. , “Implementation of Computer Based Systems for Effective Deci-sions in Acceptance of Vikar,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3, pp. 101–104, 2018.
[8] Damayanti  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Member  Merah  Untuk  Pedagang  Yang  Layak  Pada Indogrosir Dengan Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, pp. 453–458, 2020.
[9] 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.
[10]  H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019.
[11]  Supriyanto,  Mesran,  D.  Kusnady,  Weny,  and  Murtopo,  “Implementation  of  Computer-Based  Systems  in  Efficient  Credit Acceptance Decisions Applying the Additive Ratio Assessment (ARAS) Method,” in 2nd International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[12]  M.  A.  Hasmi,  B.  Nadeak,  and  M.  Noferianto  Sitompul,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN INSTRUKTUR FITNESS MENERAPKAN METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) (STUDI KASUS : VIZTA GYM MEDAN),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, Oct. 2018.
[13]  R.  Kharisman  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 367–372, 2020.