## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655
Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemilihan Teknologi Kamera Ponsel Terbaik
Badrul Anwar 1 , Wakhinuddin Simatupang 1 , Mukhlidi Muskhir 1 , Dedy Irfan 1 , Asyahri Hadi Nasyuha 2,*
1 Pendidikan Teknologi Kejuruan, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 badrul.anwar@yahoo.com, 2 wakhinuddins@gmail.com, 3 muskhir@ft.unp.ac.id, 4 irfankumango@gmail.com,
5,* asyahrihadi@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Submitted: 09/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Teknologi  kamera  ponsel  saat  ini  semakin  berkembang  dengan  pesat  hingga  memiliki  spesifikasi  yang  mendukung sehingga hasil yang diperoleh hampir setara dengan kualiatas kamera digital. Kamera ponsel yang mendukung dapat digunakan dalam  mempelajari  fotografi  tidak  harus  dengan  kamera  digital.  Semakin  banyaknya  pilihan  ponsel  membuat  pengguna  yang ingin  belajar  bidang  fotografi  bingung  dalam  memilih  ponsel  yang  memiliki  teknologi  kamera  ponsel  terbaik.  Sehingga diterapkan Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  penelitian  ini  sebagai  sistem  untuk  memperoleh  keputusan teknologi  kamera ponsel  terbaik .  Dalam  menentukan  keputusan  pemilihan  teknologi  kamera  ponsel  terbaik  yang  tepat  maka  harus  memenuhi kriteria Jumlah Fitur Kamera, Jumlah Kamera Utama, Jumlah Kamera Depan, Resolusi Kamera Utama, Resolusi kamera depan, Optical  Zoom  dan  Kualitas  Rekaman  Video.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menyelesaikan masalah  dengan  menerapkan  metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dan  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesement) yang dapat menghasilkan nilai bobot dan preferensi dari alternatif yang menjadi peringkat pertama. Sehingga yang menjadi pemilihan teknologi kamera ponsel terbaik tekonologi kamera ponsel terbaik yang terdapat pada tabel 7 yaitu Samsung Galaxy S22 Ultra yang terdapat pada alternatif A5 dengan nilai tertinggi sebesar 3.8354 sebagai peringkat pertama.
Kata Kunci : SPK; ROC; WASPAS; Kamera Ponsel
Abstract− Smartphone  camera  technology  is  currently  growing  rapidly  so  that  it  has  specifications  that  support  it  so  that  the results  obtained  are  almost  on  par  with  the  quality  of  digital  cameras.  Supported  cellphone  cameras  can  be  used  in  learning photography, not necessarily with a digital camera. The increasing number of cellphone choices makes users who want to study photography confused in choosing a cellphone that has the best cellphone camera technology. So that a Decision Support System was applied in this study as a system for obtaining the best cellphone camera technology decisions. In making the right decision on selecting the best cellphone camera technology, it must meet the criteria for Number of Camera Features, Number of Main Cameras,  Number  of  Front  Cameras,  Main  Camera  Resolution,  Front  camera  Resolution,  Optical  Zoom  and  Quality  of  Video Recording.  Therefore  a  Decision  Support  System  is  needed  to  solve  the problem  by  applying  the ROC  (Rank  Order  Centroid) and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) methods which can produce weight and preference values from the first ranking alternative. So that the selection of the best mobile camera technology for the best mobile camera technology can be found in table 7, namely the Samsung Galaxy S22 Ultra which is in the A5 alternative with the highest score of 3.8354 as the first rank.
Keywords : DSS; ROC; WASPAS; Mobile Camera

## 1. PENDAHULUAN
Kamera  adalah  alat  yang  mempunyai  fungsi  untuk  mendokumentasikan  objek  menjadi  foto  ataupun  video. Teknologi yang semakin berkembang menciptakan kamera menjadi lebih kecil hingga dapat dimasukkan ke dalam ponsel.  Kamera  ponsel  pertama  kali  muncul  pada  tahun  2000  dengan  resolusi  0.11  sampai  0.35  megapiksel[1]. Sekarang ponsel yang dilengkapi kamera sangat beragam dan semakin cangih, bahkan fungsi ponsel yang awalnya sebagai alat berkomunikasi sekarang pengembang ponsel lebih mementingkan kamera ponsel sebagai alat memotret. Hampir  seluruh  orang  mempunyai  ponsel,  karenat  telah  dianggap  penting  sebagai  barang  kebutuhan  yang  harus dimiliki. Dikarenakan harga ponsel yang semakin murah dan mudah dibawa dapat membuat semua orang menjadi seorang fotografer. Dunia fotografi belakangan ini semakin populer untuk mempelajari bidang fotografi tidak harus memakai kamera DSLR yang sangat mahal tetapi dapat dilakukan dengan menggunakan kamera ponsel. Memahami teknik dasar dalam fotografi serta spesifikasi kamera ponsel yang mendukung tentu saja dibutuhkan, sehingga hasil dari penggunaan kamera ponsel tidak kalah dibandingkan dengan kamera DSLR[2].
Belajar  fotografi  dasar  dengan  menggunakan  kamera  ponsel  bahkan  lebih  mudah  dikarenakan  pengaturan kamera yang tidak perlu banyak disetting. Teknologi kamera ponsel yang semakin berkembang membuat pengguna yang ingin belajar fotografi membeli ponsel terkadang hanya mengikuti tren saja sehingga membuat pengguna yang tidak memahami mengenai dunia fotografi bingung dalam memilih ponsel yang memiliki teknologi kamera ponsel yang  terbaik.  Sangat banyak  indikator  yang  menjadi  tolak ukur  bagi  pengguna  dalam  memilih  merek  ponsel  yang memiliki  teknologi  kamera  ponsel  terbaik  denga  beberapa  kriteria  yaitu  Jumlah  Fitur  Kamera,  Jumlah  Kamera Utama,  Jumlah  Kamera  Depan,  Resolusi  Kamera  Utama,  Resolusi  kamera  depan,  Optical  Zoom  dan  Kualitas Rekaman  Video.  Maka  diperlukan  sistem  informasi  yang  berguna  untuk  dapat  mengolah  data  sehingga menghasilkan suatu informasi yang diperlukan yaitu perangkingan terhadap ponsel yang memiliki teknologi kamera ponsel terbaik. Sistem informasi ini dikenal dengan sistem pendukung keputusan (SPK).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655
SPK  adalah  sistem  yang  dipakai  dengan  tujuan  membantu  proses  pengambilan  keputusan    yang  sering diterapkan oleh perusahaan ataupun organisasi dalam memperoleh  keputusan dari masalah yang  ada[3]. Penelitian ini menerapkan metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assesement ) dan metode ROC ( Rank Order Centroid ) yang dimanfaatkan untuk menghasilkan data yang diperlukan sehingga mendapatkan pemilihan teknologi kamera  ponsel  terbaik.  SPK  memiliki  berbagia  macam  metode  dalam  memperoleh  nilai  bobot  kriteria  serta perangkingan  yang dapat memudahkan proses untuk mendapatkan keputusan yaitu ELECTRE, WASPAS, Entropy, Swara, ROC, MAUT, TOPSIS dan lainnya[4]–[9].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  kesamaan  metode  yang  sudah  dilaksanakan untuk  dijadikan  bahan  acuan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sudipa  dkk  tahun  2022  meneliti mengenai pemilihan benih sayuran dengan penerapan metode WASPAS. Terdapat 5 alternatif benih sayurandan 4 kriteria yang digunakan sebagai penilaian sehingga yang menjadi alternatif terbaik yaitu Known You Seed Brokoli F1  dengan  nilai  0.7854[10].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setiawan  dan  Wibisono  tahun  2022  yang  meneliti mengenai  penerapan  metode  WASPAS  dalam  pemilihan  perguruan  tinggi  komputer  kota  Semarang.  Terdapat  12 alternatif  perguruan  tinggi  serta  menggunakan  6  kriteria,  sehingga  penelitian  menghasilkan  alternatif  terbaik  yaitu UDINUS dengan nilai 0.955[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Krisna dkk tahun 2022 meneliti mengenai metode WASPAS  dalam  seleksi  penerimaan  calon  siswa  baru.  Terdapat  5  alternatif  dan  4  kriteria  sehingga  penelitian menghasilkan peringkat terbaik dengan nilai tertinggi 0.8927 atas nama Jarjid[12]. Penelitian yang dilakukan oleh Munthe  dkk  tahun  2022  mengenai  penerapan  metode  ROC  dan  MOORA  dalam  pemilihan  pegawai  honorer kelurahan  Medan  Sinembah.  Penelitan  menghasilkan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  0.328  atas  nama  Andry[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Partogi dkk tahun 2022 meneliti mengenai penerapan metode Oreste dan ROC dalam keputusan  seleksi  penerima  dokter  di  RSU  Bhakti.  Penelitian  menngunakan  5  alternatif  dan  5  kriteria  sehingga menghasilkan alternatif terbaik yaitu Dr. Chistian dengan nilai tertinggi[14].
Berlandaskan dari penjabaran yang telah dijelaskan peneliti tertarik membuat penelitian mengenai keputusan pemilihan teknologi kamera ponsel terbaik dengan menggunakan metode ROC dan WASPAS. Pengimplementasian metode tersebut untuk menghasilkan nilai bobot setiap kriteria serta menemukan alternatif terbaik sebagai hasil yang akurat  dalam  proses  perangkingan.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi  rekomendasi dalam pemilihan teknologi kamera ponsel yang tepat dalam belajar fotografi menggunakan ponsel.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kamera Ponsel
Kamera  ponsel  merupakan  kamera  yang  terdapat  pada  ponsel  sebagai  alat  yang  dapat  menghasilkan  gambar  serta membuat  video.  Kamera  ponsel  dilengkapi  berbagai macam  fitur  sederhana  yang hampir  mempunyai  kemampuan seperti  kamera  digital.  Dalam  menghasilkan  foto  ataupun  video  yan  berkualit  menggunakan  kamera  ponsel  salah satunya  didukung  denganadanya  resolusi  kamera  dengan  ukuran  megapixel  yang  lebih  tinggi  Dalam  belajar fotografi  penggunaan  kamera  ponsel  bahkan  lebih  mudah  digunakan  dikarenaka  tidak  perlu  mengatur  pengaturan kamera. Tetapi dalam fotografi yang menggunaka kamera ponsel tetap harus memahami teknik fotografi dan ponsel yang memiliki spesifikasi kamera yang mendukung[15].

## 2.2 Metode ROC
ROC  ialah  pengembangan  metode  SMARTS  ( Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  Using  Swings )  yang ditambahkan  ke  SMARTER  dengan  menambahkan  perhitungan  ROC  untuk  menentukan  bobot  eliminasi  kriteria. SMARTER  awalnya  menggunakan  metode  SMARTS  untuk  menetapkan  bobot  ayunan  oleh  pengambil  keputusan menggunakan skala 0 sampai 100 atau 0 sampai 1. ROC adalah perhitungan yang menentukan bobot eliminasi untuk kriteria.[16]  Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  perlu  didukung  dengan  bobot  yang  ideal  dengan  tingkat kepentingan  dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Metode  ROC  merupakan  metode  yang  menitikberatkan  pada prioritas  kriteria  yang  menjadi  yang  utama.  Pada  penelitian  ini  bobot  terhadap  kriteria  telah  dibangkitkan  dengan metode ROC[17]. Berikut langkah-langkah perhitungannya[18]–[20]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mendapatkan nilai bobot (W) dengan rumus berikut:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1
(2)

## 2.3 Metode WASPAS
WASPAS  merupakan  metode  yang  dipakai  dengan  tujuan  dapat  meminimalisir  kecacatan  pada  hasil  dalam pencarian  hasil  untuk  memperoleh  nilai  tertinggi  dan  terkecil.  WASPAS  mencari  prioritas  pilihan  alternatif  yang paling tepat dengan memakai nilai bobot. Metode WASPAS mencari kriteria kombinasi optimum berdasarkan dua kriteria optimum. Kriteria pertama adalah maksimal, pencapaian kriteria dengan rata-rata dibagi rata menggunakan metode WSM. Ini adalah pendekatan yang akrab dan diadopsi yang digunakan dalam MCDM yang digunakan untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
mengevaluasi  beberapa  alternatif  dalam  beberapa  kriteria  keputusan.  WASPAS  adalah  metode  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  menemukan  prioritas  yang  sesuai  dengan  menggunakan pembobotan[21]. Berikut langkah-langkah perhitungan yang terdapat pada metode WASPAS[22], [23]:
a. Membuat matrix keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (3)
b. Melakukan normalisasi
Kriteria Benefit
R ij = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗
(4)
Kriteria Cost
R ij = 𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (5)
c. Menghitung nilai Qi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ r
ij 𝑤𝑗 + 0.5  ∐ (r ij ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (6)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian dilaksanakan dengan tahapan seperti berikut :
a. Analisa Masalah
Analisa  masalah  dilaksanakan  dengan  tujuan  memperoleh  strategi  dalam  meneyelesaikan  masalah  pada penelitian.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan agar dapat dijadikan referensi untuk penelitian.
c. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  agar  dapat  memahami  objek  serta  mencari  referensi  untuk  dapat  memudahkan  proses penelitian.
d. Analisa Penerapan Metode
Analisa penerapan metode dalam keputusan pemilihan teknologi kamera ponsel terbaik dimulai dari menetukan nilai bobot menggunakan metode ROC dan perangkingan alternatif dengan menggunakan metode WASPAS.
e. Laporan Peneltian
Laporan ialah tahapan akhir dibuat untuk melihat hasil dari penelitian yang sudah dikerjakan.
Kerangka tahapan penelitian dari penjeabaran diatas sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Pada  proses  pemilihan  teknologi  kamera  ponsel  terbaik  dapat  dimanfaatkan  oleh  pengguna  yang  ingin  belajar  di bidang  fotografi.  Dengan  demikian  agar  hasil  yang  diperoleh  tepat  dan  handal,  penulis  menerapkan  metode WASPAS  untuk  menghasilkan  alternatif  terbaik  serta  metode  ROC  digunakan  untuk  mencari  nilai  bobot.  Berikut data yang diperlukan berupa data ponsel sebanyak 7 alternatif seperti Tabel 1.
Mulai Analisa Masalah
Pengumpulan Data Studi Literatur Dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m) 4. Menentukan Tingkat Prioritas (i) Penerapan Metode WASPAS 1. Membentuk matriks awal
2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
Pembuatan Laporan Penelitian
Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655
Tabel 1. Data Alternatif Ponsel
Alternatif Nama A1 Apple iPhone 14 Pro Max A2 Google Pixel 7 Pro A3 Honor Magic4 Ultimate A4 Huawei Mate 50 Pro A5 Samsung Galaxy S22 Ultra 5G A6 Vivo X70 Pro+ A7 Xiaomi Mi 11 Ultra

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Pada  proses  pemilihan  teknologi  kamera  ponsel  terbaik  dibutuhkan  data  pendukung  antara  lain  data  alternatif ,kriteria dan bobot. Penelitian ini menggunakan 7 kriteria yang dapat dilihat pada table 2 berikut :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Jumlah Fitur Kamera Benefit C2 Jumlah Kamera Utama Benefit C3 Jumlah Kamera Depan Benefit C4 Resolusi Kamera Utama (MP) Benefit C5 Resolusi kamera depan (MP) Benefit C6 Optical Zoom Benefit C7 Kualitas Rekaman Video (k) Benefit

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Dalam memperoleh nilai bobot untuk setiap kriteria diterapkan metode ROC seperti berikut :
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0.3704
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0.2276
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0.1561
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0.1085
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0.0728
W 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 7 = 0.0442
W 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 7 = 0.0204
Setelah perhitungan diatas didapatkan nilai bobot seperti berikut :
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Jumlah Fitur Kamera 0.3704 Benefit C2 Jumlah Kamera Utama 0.2276 Benefit C3 Jumlah Kamera Depan 0.1561 Benefit C4 Resolusi Kamera Utama (MP) 0.1085 Benefit C5 Resolusi kamera depan (MP) 0.0728 Benefit C6 Optical Zoom 0.0442 Benefit C7 Kualitas Rekaman Video (k) 0.0204 Benefit Tabel 4. Data Alternatif Masyarakat Alternatif C1  C2  C3 C4 C5 C6  C7 Apple iPhone 14 Pro Max 13 3 1 48 12 3 4 Google Pixel 7 Pro 11 3 1 50 10.8 5 4 Honor Magic4 Ultimate 10 5 2 64 12 3.5 4 Huawei Mate 50 Pro 8 3 2 64 13 3.5 4 Samsung Galaxy S22 Ultra 5G 13 4 1 108 40 13 8 Vivo X70 Pro+ 14 4 1 50 32 5 8 Xiaomi Mi 11 Ultra 7 3 1 50 20 5 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655
Data rating kecocokan seperti tabel berikut:
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2  C3 C4 C5 C6  C7 A1 13 3 1 48 12 3 4 A2 11 3 1 50 10.8 5 4 A3 10 5 2 64 12 3.5 4 A4 8 3 2 64 13 3.5 4 A5 13 4 1 108 40 13 8 A6 14 4 1 50 32 5 8 A7 7 3 1 50 20 5 8 Max 14 5 2 108 40 13 8

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Penerapan  metode  WASPAS  digunakan  dengan  tujuan  memperoleh  perangkingan,  langkah  perhitungan  metode WASPAS sebagai berikut : a. Matriks keputusan awal
X ij =
[ 13 3 11 3 1 48 1 50 12 3 4
10.8 5 4 10 5 8 3 2 64 2 64 12 3.5 4
13 3.5 4
13 4 14 4 7 3 1 108 1 50 1 50 40 13 8 32 5 8
20 5 8 ]
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik X ij
Dalam  mendapatkan  hasil  normalisasi  matriks  keputusan  memakai  persamaan  8  dikarenakan  seluruh  jenis kriteria pada penelitian berjenis benefit dapat dilihat seperti perhitungan di bawah ini.
C1 R 11 = 13 14 = 0.9286
R 21 = 11 14 = 0.7857
R 31 = 10 14 = 0.7143
R 41 = 8 14 = 0.5714 R 51 = 13 14 = 0.9286 R 61 = 14 14 = 1.0000 R 71 = 7 14 = 0.5000
Normalisasi  dilakukan  hingga  perhitungan  kriteria  C7  maka  akan  memperoleh  tabel  matriks  ternormalisasi sebagai berikut.
Tabel 6. Data Nilai Matrik Ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.9286  0.6000  0.5000  0.4444  0.3000  0.2308  0.5000 A2 0.7857  0.6000  0.5000  0.4630  0.2700  0.3846  0.5000 A3 0.7143  1.0000  1.0000  0.5926  0.3000  0.2692  0.5000 A4 0.5714  0.6000  1.0000  0.5926  0.3250  0.2692  0.5000 A5 0.9286  0.8000  0.5000  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000 A6 1.0000  0.8000  0.5000  0.4630  0.8000  0.3846  1.0000 A7 0.5000  0.6000  0.5000  0.4630  0.5000  0.3846  1.0000
c. Mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot
Q 1 = (0.5 ∑((0.9286 ∗ 0.3704) + (0.6000 ∗ 0.2276) + (0.5000 ∗ 0.1561) + (0.4444 ∗ 0.1085) +
(0.3000 ∗ 0.0728) + (0.2308 ∗ 0.0442) + (0.5000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.9286 0.3704 ) +
(0.6000 0.2276 ) + (0.5000 0.1561 ) + (0.4444 0.1085 ) + (0.3000 0.0728 ) + (0.2308 0.0442 ) + (0.5000 0.0204 ))) = 0.3245 + 3.2578 = 3.5823

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655
Q 2 = (0.5 ∑((0.7857 ∗ 0.3704) + (0.6000 ∗ 0.2276) + (0.5000 ∗ 0.1561) + (0.4630 ∗ 0.1085) + (0.2700 ∗ 0.0728) + (0.3846 ∗ 0.0442) + (0.5000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.7857 0.3704 ) +
(0.6000 0.2276 ) + (0.5000 0.1561 ) + (0.4630 0.1085 ) + (0.2700 0.0728 ) + (0.3846 0.0442 ) + (0.5000 0.0204 ))) = 0.3014 + 3.2379 = 3.5392
Q 3 = (0.5 ∑((0.7143 ∗ 0.3704) + (1.0000 ∗ 0.2276) + (1.0000 ∗ 0.1561) + (0.5926 ∗ 0.1085) +
(0.3000 ∗ 0.0728) + (0.2692 ∗ 0.0442) + (0.5000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.7143 0.3704 ) +
(1.0000 0.2276 ) + (1.0000 0.1561 ) + (0.5926 0.1085 ) + (0.3000 0.0728 ) + (0.2692 0.0442 ) + (0.5000 0.0204 ))) = 0.3782 + 3.3367 = 3.7149
Q 4 = (0.5 ∑((0.5714 ∗ 0.3704) + (0.6000 ∗ 0.2276) + (1.0000 ∗ 0.1561) + (0.5926 ∗ 0.1085) + (0.3250 ∗ 0.0728) + (0.2692 ∗ 0.0442) + (0.5000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.5714 0.3704 ) +
(0.6000 0.2276 ) + (1.0000 0.1561 ) + (0.5926 0.1085 ) + (0.3250 0.0728 ) + (0.2692 0.0442 ) + (0.5000 0.0204 ))) = 0.3072 + 3.2494 = 3.5566
Q 5 = (0.5 ∑((0.9286 ∗ 0.3704) + (0.8000 ∗ 0.2276) + (0.5000 ∗ 0.1561) + (1.0000 ∗ 0.1085) +
(1.0000 ∗ 0.0728) + (1.0000 ∗ 0.0442) + (1.0000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.9286 0.3704 ) +
(0.8000 0.2276 ) + (0.5000 0.1561 ) + (1.0000 0.1085 ) + (1.0000 0.0728 ) + (1.0000 0.0442 ) + (1.0000 0.0204 ))) = 0.4250 + 3.4104 = 3.8354
Q 6 = (0.5 ∑((1.0000 ∗ 0.3704) + (0.8000 ∗ 0.2276) + (0.5000 ∗ 0.1561) + (0.4630 ∗ 0.1085) +
(0.8000 ∗ 0.0728) + (0.3846 ∗ 0.0442) + (1.0000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((1.0000 0.3704 ) +
(0.8000 0.2276 ) + (0.5000 0.1561 ) + (0.4630 0.1085 ) + (0.8000 0.0728 ) + (0.3846 0.0442 ) + (1.0000 0.0204 ))) = 0.3882 + 3.3551 = 3.7433
Q 7 = (0.5 ∑((0.5000 ∗ 0.3704) + (0.6000 ∗ 0.2276) + (0.5000 ∗ 0.1561) + (0.4630 ∗ 0.1085) +
(0.5000 ∗ 0.0728) + (0.3846 ∗ 0.0442) + (1.0000 ∗ 0.0204))) + (0.5 ∑((0.5000 0.3704 ) +
(0.6000 0.2276 ) + (0.5000 0.1561 ) + (0.4630 0.1085 ) + (0.5000 0.0728 ) + (0.3846 0.0442 ) + (1.0000 0.0204 ))) = 0.2619 + 3.1953 = 3.4572
Berdasarkan perhitungan tersebut maka diperoleh data perangkingan terhadapt 7 alternatif teknologi kamera ponsel sebagai berikut:
Table 7. Data Perangkingan Alternatif Nama Nilai Rank A5 Samsung Galaxy S22 Ultra  3.8354 1 A6 Vivo X70 Pro+ 3.7433 2 A3 Honor Magic4 Ultimate 3.7149 3 A1 Apple iPhone 14 Pro Max 3.5823 4 A4 Huawei Mate 50 Pro 3.5566 5 A2 Google Pixel 7 Pro 3.5392 6 A7 Xiaomi Mi 11 Ultra 3.4572 7
Berdasarkan hasil  penelitian dengan penerapan metode ROC dan WASPAS menghasilkan  alternatif terbaik sebagai tekonologi kamera ponsel terbaik yang terdapat pada tabel 7 yaitu Samsung Galaxy S22 Ultra yang terdapat pada alternatif A5 dengan nilai tertinggi sebesar 3.8354 sebagai peringkat pertama.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1431−1437 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2655

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan penelitian  yang telah dijabarakan  disimpulkan bahwa metode  ROC dan WASPAS dapat  diterapakan dalam memperoleh nilai bobot serta  mencari peringkat alternatif terbaik dari kriteria seperti  Jumlah Fitur Kamera, Jumlah Kamera Utama, Jumlah Kamera Depan, Resolusi Kamera Utama, Resolusi kamera depan, Optical Zoom dan Kualitas Rekaman Video sehingga dapat memperoleh rekomendasi pemilihan teknologi kamera ponsel terbaik yang terdapat  pada  tabel  7  yaitu  Samsung  Galaxy  S22  Ultra  yang  terdapat  pada  alternatif  A5  dengan  nilai  tertinggi sebesar  3.8354  sebagai  peringkat  pertama.  Rekomendasi  pilihan  teknologi  kamera  ponsel  terbaik  yang  diperoleh pada penelitian ini diharapkan dapat menjadi pilihan terbaik dan tepat untuk pengguna yang ingin belajar di bidang fotografi.

## REFERENCES
[1] H. H. Mintana, “PEMBUATAN KARYA 11 TEKNIK DASAR FOTOGRAFI  DENGAN MEMAKSIMALKAN FITUR KAMERA PADA HANDPHONE,” no. 1.
[2] E.  Widodo,  “PELATIHAN  FOTOGRAFI  DENGAN  MENGGUNAKAN  KAMERA  PONSEL  PADA  KELOMPOK SADAR WISATA, TANJUNG LESUNG, BANTEN,” no. 27, pp. 396–405, 2019.
[3] R.  M.  Simanjorang,  H.  D.  Hutahaean,  H.  T.  Sihotang,  and  T.  Informatika,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan penerima bahan pangan bersubsidi untuk keluarga miskin dengan metode ahp pada kantor kelurahan mangga,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 22–31, 2017.
[4] M. H. Renaldy, S. Kom, M. Kom, G. Syahputra, S. Kom, and M. Kom, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan Nasabah Terbaik Pada PT . BPR NBP 33 Galang Lubuk Pakam Menggunakan Metode Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ),” no. x, 2020.
[5] S. Salimian, S. M. Mousavi, and J. Antuchevičienė, “Evaluation of Infrastructure Projects By a Decision Model Based on Rpr, Mabac, and Waspas Methods With Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Sets,” Int. J. Strateg. Prop. Manag. , vol. 26, no. 2, pp. 106–118, 2022, doi: 10.3846/ijspm.2022.16476.
[6] A. Zulfandi, “Penerapan Kombinasi Metode Entropy dan Extended Promethee II Dalam Menentukan Kepala Jurusan Pada SMK,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 26–56, 2021, doi: 10.47065/josyc.v3i1.821.
[7] K.  Terbaik et  al. , “Uji Sensitivitas Metode Pembobotan ROC , SWARA Terhadap Kriteria,” vol. 3, no. 4, pp. 532–540, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1952.
[8] M.  I.  Fikri,  E.  Haerani,  I.  Afrianty,  and  S.  Ramadhani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  ),”  vol.  9,  no.  5,  pp.  1271–1280,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4791.
[9] V. Thiagarasu and R. Dharmarajan, “A Primer on the TOPSIS-DMSS Technique with Entropy Method,” Int. J. Nov. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 46–62, 2015.
[10]  I.  G.  I.  Sudipa,  H.  Wijaya,  and  R.  J.  Rumandan,  “Penerapan  Multi-Attribute  Decision  Making  Menggunakan  Metode WASPAS Pada Pemilihan Benih Sayuran,” vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2368.
[11]  E. Setiawan and S. Wibisono, “SPK Pemilihan Perguruan Tinggi Komputer Kota Semarang Dengan Metode WASPAS,” vol. 15, no. 1, pp. 153–161, 2022.
[12]  E. K. Manik, D. R. Manalu, and J. M. Hutapea, “Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Dan Seleksi Penerimaan Calon Siswa Baru Dengan Metode Waspas ( Studi Kasus : SMP Negeri 1 Tigalingga ),” vol. 2, no. 1, pp. 28–36, 2022.
[13]  K.  Munthe,  T.  R.  A.  Syahputra,  A.  A.  Pasuli,  and  M.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” vol. 1, no. 1, 2022.
[14]  P. Simanjuntak and R. D. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[15]  Desipriani,  Suprianingsih,  and  M.  Fahzurrahman,  “PELATIHAN  BEAUTY  SHOT  PHOTOGRAPHY  DENGAN KAMERA HANDPHONE PADA MURID TATARIAS PENGANTINDI LKP LELLY MEDAN MARELAN,” vol. 2, no. 3, pp. 141–150, 2022.
[16]  S.  N.  Asia  and  M.  Yusuf,  “Jurnal  Mantik  Selection  Of  Employee  Recruitment  Based  On  Priority  Sequence  Level Assessment Using ROC Method,” vol. 6, no. 3, 2022.
[17]  Haviluddin, E. Budiman, and N. Amin, “A Model of Non-ASN Employee Performance Assessment Based on the ROC and MOORA Methods,” vol. 5, no. 158, pp. 315–321, 2022.
[18]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021, [Online]. Available: http://ijistech.org/ijistech/index.php/ijistech/article/view/136
[19]  A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode ROC- EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[20]  V.  No,  M.  Badaruddin,  and  M.  Lasena,  “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  OF  EMPLOYEE  PERFORMANCE ASSESSMENT  APPLYING  COMBINATION  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  METHOD  WITH  RANK ORDER CENTROID ( ROC ),” vol. 2, no. 12, pp. 37–42, 2021.
[21]  A. P. Nanda and E. Y. Anggraeni, “Comparison of MAUT Method with WASPAS Method in IBN Lecturer Performance Assessment,” no. 05, pp. 1–18, 2022.
[22]  Y.  Dorfeshan  and  S.  M.  Mousavi,  “A  novel  interval  type-2  fuzzy  decision  model  based  on  two  new  versions  of  relative preference relation-based MABAC and WASPAS methods (with an application in aircraft maintenance planning),” Neural Comput. Appl. , vol. 32, no. 8, pp. 3367–3385, 2020, doi: 10.1007/s00521-019-04184-y.
[23]  D.  Menerapkan,  M.  Roc,  D.  Waspas,  M.  Faiz,  Z.  Amirillah,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kerjasama Wedding Organizer,” vol. 2, no. 6, pp. 234–241, 2022.