Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Kombinasi Metode ROC dan TOPSIS Pemilihan Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan
Irwan 1 , Ida Mayanju Pandiangan 2 , Mesran 2
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 irwan04@dosen.pancabudi.ac.id, 2 idamayanju@gmail.com, 2 mesran.skom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: irwan04@dosen.pancabudi.ac.id Submitted 25-08-2022 ; Accepted 30-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Promosi  Jabatan  merupakan  perpindahan  atau  kenaikan  jabatan  pegawai  dalam  struktur  dalam  struktur  organisasi  yang  memiliki kemampuan pengetahuaan keterampilan dan sikap yang bertanggung jawab sesuai dengan kualifikasi berdasarkan standar yang ada di suatu perusahaan itu sendiri dengan fungsi yang spesifik. Dalam proses Pemilihan Karyawan Terbaik Untuk rekomendasi promosi jabatan,  sangat  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  terukur  Seperti  pada  BIRO  SDM  POLDASU  dimana  belum memiliki  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  selama  ini  rekomendasi  promosi  jabatan  di  Kepolisian  Daerah  Sumatera  Utara masih  memiliki  kendala  dalam  kriteria  penilaian  promosi  jabatan,  dan  masih  dilalukan  belum  secara  terkomputerisasi,  sehingga membutuhkan  waktu  yang  lama.  Untuk  itu  dibutuhkan  SPK  dan  perlu  adanya  kriteria  pendukung  untuk  menggunakan  sistem pendukung  keputusan.  Dalam  penelitian  ini  menerapkan  kombinasi  metode  ROC  dan  TOPSIS.  Pembobotan  pada  setiap  kriteria dilakukan  dengan  menerapkan  metode  ROC,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  menerapkan  metode  TOPSIS.  Hasil  dari  penelitian  Rekomendasi  Promosi  Jabatan  yang pantas untuk naik jabatan adalah alternatif A1 dengan nilai preferensi 1.497 atas nama “Hendrik”.
Kata Kunci: Rekomendasi; Promosi Jabatan; ROC; TOPSIS; SPK

## Abstract
Position promotion is a transfer or promotion of an employee in a structure within the organizational structure who has the ability to know skills and a responsible attitude in accordance with qualifications based on standards that exist in a company itself with specific functions. In the process of selecting the best employees, for recommendation for promotion, a measurable decision support system is needed.  As in  the  POLDASU HR  BUREAU,  which  does not  yet  have  a  decision support system,  which so  far  has  recommended promotions at the North Sumatra Regional Police, there are still obstacles in the criteria for evaluating promotions, so does not rule out the possibility that decision making is done subjectively by only looking at certain aspects and requires a long time in making decisions. In general, the recommendation for promotion is given by each work unit, good assessments from superiors and emplo yee performance in carrying out their duties. For this reason, it is necessary to assess data processing employees who can help companies make decisions related to promotion recommendations. There needs to be supporting criteria for using a decision support system. In this study applied a combination of ROC and TOPSIS methods. The weighting of each criterion is carried out by applying the RO C method,  then  followed  by  a  ranking  process  that  will  select  the  best  alternative  from  a  number  of  alternatives  using  the  TOPSIS method. The results of the Research Recommendations for Promotion of Positions that are appropriate for promotion are alternative A1 with a preference value of 1,497 on behalf of "Hendrik".
Keywords : Recommendations; Job Promotion; ROC; TOPSIS; SPK

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia pada suatu organisasi perusahaan maupun pada instansi pemerintah merupakan aspek terpenting sebagai penunjang perkembangan dan kualitas sebuah perusahaan dalam mencapai tujuan. Proses rekomendasi promosi jabatan  menjadi  salah  satu  proses  yang  sangat  penting  bagi  SDM  atau  tatausaha  di  sebuah  perusahaan  atau  instansi pemerintah.  Maka  dari  itu  pengolahan  data  penilaian  pegawai  dan  personel  sangat  diperlukan  agar  dapat  membantu mempermudah  pekerjaan  seorang  atasan  dan  bagian  SDM  atau  tatausaha  perusahaan  dan  instansi  pemerintah  dalam pengambilan  sebuah  keputusan  yang  berkaitan  dengan  rekomendasi  promosi  jabatan  seorang  pegawai  dan  personel diBIRO SDM POLDASU.
Proses dalam pengambilan sebuah keputusan pada promosi jabatan tidaklah mudah. Pimpinan dan bagian SDM atau  tatausaha  harus  dengan  teliti  untuk  memilih  manakah  pegawai  atau  personel  yang  memenuhi  kriteria  dari perusahaan  atau  instansi  pemerintah  dalam  proses  pengambilan  keputusan  tersebut.  Banyak  faktor  pendukung  untuk penilaian seorang pegawai dan personel dalam proses promosi jabatan pada POLDASU, seperti memiliki rekomendasi dari  atasan  secara  langsung  karena  memiliki  penilaian  yang  sangat  baik,  tidak  pernah  melakukan  pelanggaran  dalam masa  jabatan  yang  sedang  diduduki,  dipromosikan  untuk  menduduki  posisi  jabatan  yang  strategis,  memiliki  riwayat karir yang baik dari jabatan yang lama, dan masih banyak kriteria lainnya. Namun tidak hanya kriteria itu saja, sering kali  promosi  jabatan  hanya  berdasarkan  pada  faktor  tertentu  saja,  seperti  riwayat  pendidikan,  lamanya  waktu  bekerja, dan  berdasarkan  golongan  atau  pangkat.  Untuk  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendukung  keputusan  yang dihasilkan yang dikenal dengan nama Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Maka  dari  itu  diharapkan  agar  sistem  penyeleksian  dalam  promosi  jabatan  tidaklah  hanya  dengan  kriteria  saja, melainkan harus juga disertai dengan nilai pembobotan kriteria agar pengambilan keputusan dapat lebih mudah karena adanya  pembobotan  kriteria  dalam  bentuk  angka.  Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similiarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  merupakan  suatu  metode  yang  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  yang  sesuai
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dengan  yang  diharapkan.    Dengan    ide  dasarnya  adalah  bahwa  alternatif  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negative.  Agar  hasil  penelitian  menjadi  lebih  objektif  pada penelitian ini memerlukan metode tambahan untuk meghasilkan nilai bobot. Nilai bobot dalam setiap kriterianya sangat diperlukan  pada  system  pendukung  keputusan,dengan  menggunakan  metode Rank  Order  Cendroid (ROC)  untuk menghasilkan nilai bobot.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dalam  penentuan  kriteria  pegawai untuk dipromosikan diataranya yang dilakukan oleh Sutan pada tahun 2021. Penelitian ini didasari karena pegawai pada perangkat  daerah  yang  terpilih  tidak  dilakukan  secara  terstandar  dengan  baik  walaupun  sudah  mempunyai  beberapa kriteria yang ada. Sistem pendukung keputusan yang digunakan dengan metode AHP untuk pencarian nilai bobot dari kriteria  yang  akan  digunakan  dan  metode  TOPSIS  untuk  proses  perangkingan  alternatif  dari  setiap  kriteria[1]. Kemudian,  Fristi  pada  tahun  2017  melakukan  studi  tentang  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih  kepala departemen  pada  kantorBalai  Wilayah.  Penelitian  ini  didasari  karena  pemilihan  kepala  departemen  di  sebuah kantorBalai W ilayah. Sistem pendukung keputusan yang digunakan dengan metode TOPSIS untuk proses perangkingan alternatif  dari  kriteria  yang  ada[2].  Kemudian,  Tiara  pada  tahun  2017  melakukan  studi  tentang  sistem  pendukung keputusan kenaikan jabatan dengan metode AHP-TOPSIS. Penelitian ini didasari karena proses kenaikan jabatan pada perusahaan tersebut masih dilakukan secara manual. Sistem pendukung keputusan yang digunakan dengan metode AHP untuk  perhitungan  bobot  dan  metode  TOPSIS  untuk  perangkingan[3].  Muhammad  pada  tahun  2019  melakukan  studi tentang penerapan metode TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan promosi kenaikan jabatan.Penelitian ini didasari karena peningkatan kualitas kerja sumber daya manusia pada perusahaan. Sistem pendukung keputusan yang digunakan dengan metode TOPSIS untuk pembobotan kriteria[4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  penentuan  promosi  jabatandengan  metode Technique  for  Order  Prefence  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sehingga memperoleh output yang diharapkan dapat mempermudah  Kepolisian Daerah SumateraUtara, khususnya pada bagian kapolsek dalam proses penentuan rekomendasi promosi jabatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Promosi Jabatan menerapkan Metode TOPSIS dilakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Berikut keterangan dan penjelasan dari gambar 1 di atas. a. Mengidentifikasi Masalah
Sebagai langkah awal dalam penelitian, yaitu mengetahui permasalahan yang akan dibahas peneliti.
b. Literature Riview
Penulis akan mengumpulkan  informasi dari referensi-referensi dan buku maupun artikel-artikel sebelumnya.
c. Tahapan Pengujian Metode
Sudah sesuai  dengan tujuan yang akan dicapai, Sehingga dapat  diketahui  apakah metode ROC dan TOPSIS dapat menjadi alternatif hasil perhitungan pemilihan personel terbaik untuk rekomendasi promosi jabatan.
d. Tahapan Pelaporan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir  pada  penelitian  untuk  memberikan  masukan  dalam  pengembangan  sistem pemilihan personel terbaik untuk rekomendasi promosi jabatan yang akan datang.
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan suatu sistem informasi yang membantu pihak  manajer  untuk  mendukung  keputusan  yang  dihasilkannya.  Menurut  Litlle  mengemukakan  bahwa  “Sistem pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  informasi  berbasis  computer  yang  menghasilkan  berbagai  keputusan untuk membantu manajeman dalam berbagai permasalahan dengan menggunakan data atau model” [5]–[8].

## 2.3 Promosi Jabatan
Promosi  jabatan  adalah  Perpindahan  posisi/jabatan  atau  penugasan  kembali  seorang  karyawan  dari  tingkat  yang  lebih rendah  ke  tingkat  yang  lebih  tinggi.  Menurut  Gauzali  Saydam  (2005:550)  “Promosi  merupakan  perubahan  pekerjaan atau status/jabatan karyawan dari tingkat yang lebih rendah ke tingkat yang lebih tinggi” [9].

## 2.4  Metode Rank Order Centroid (ROC)
Konsep dasar dari metode Rank Order Centroid (ROC) adalah memberikan bobot berdasarkan tingkat kepentingan dan kriteria.Biasanya dibentuk dengan pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya hingga kriteria ke n [10], [11]. Pebombotan metode ROC sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (1)
Hasil dari total 𝑊 𝑚 , yaitu bernilai 1.

## 2.5 Metode Technique for Order Prefence by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique  forOrder  Prefence  BySimilarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali dikenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981).Dengan ide dasarnya adalah bahwa alternatif  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal negative.TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal ngatif dengan  mengambil  kedekatan  relative  terhadap  solusi  ideal  negative.Solusi  ideal  postif  didefenisikan  sebagai  jumlah dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi  ideal  negative  terdiri  dari  seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut [12]–[16].
Perangkingan metode TOPSIS sebagai berikut: a. Menghitung matrik ternomalisasi  R, Topsis mempunyai rating kinerja setiap alternatif  A i pada setiap kriteria C i yang ternomalisasi yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
dengan i= 1,2,..m dan j=1,2,..n b. Menghitung Matrik Y
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
c. Mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif :
Solusi ideal positif    A + dan solusi ideal negative A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternomalisasi (𝑦 𝑖𝑗 ) , sebagai  berikut:
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . 𝑦 𝑛 + ) (4)
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . 𝑦 𝑛 − ) (5)
Dengan :
𝑦 𝑗 + = { max 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 min 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; jika j adalah atribut biaya
𝑦 𝑗 − = { min  𝑦 𝑖𝑗 𝑖 max 𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; jika j adalah atribut biaya
Di mana j= 1,2,..n
d. Mencari  jarak  terpendek  dan  terjauh  antara  alternatif  Ai  matrik  Y  dengan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negative dirumuskan dengan mencari jarak terpendek antara matrik Y dengan solusi ideal positf
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −𝑦 𝑖 + ) 𝑛 𝑗=1 2 (6)
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −𝑦 𝑖 − ) 𝑛 𝑗=1 2
(7)
e. Menghitung preferensi
C i = 𝐷 𝐼 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Promosi  Jabatan  merupakan  salah  satu  factor  dalam  mendorong  tercapainya  kinerja  karyawan  disuatu  perusahaan. Promosi  jabatan  diberikan  kepada  karyawan  yang  berprestasi  serta  bertanggung  jawab  selama  melasanakan tugasnya.Oktaviani dan Netra (2008) menyatakan bahwa “Kinerja Karyawan yang signifikan dipengaruhi oleh Promosi Jabatan Pada suau perusahaan.”.

## 3.1 Penetapan Kriteria dan Bobot
Berikut  merupakan  kriteria,  bobot  dan  jenis  dari  tiap-  tiap  kriteria  yang  saling  mempengaruhi.  Untuk  bobot  pada  tiap kriteria di peroleh dari metode Rank Order Centroid (ROC).
Tabel 1. Kriteria yang digunakan
Kriteria Keterangan Jenis Kriteria C1 Tidak  pernah melakukan pelanggaran Cost C2 Memiliki Track Record karir yang baik Benefit C3 Sedang atau telah pernah menduduki jabatan eksolen/tingkat IV Benefit C4 Penilaian baik dari atasan langsung Benefit

## 3.2 Metode ROC Dan Penerapan
Pembobotan setiap keriteria menerapkan metode ROC, menggunakan persamaan 1 sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1
4 4 = 0,521
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,271
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0,146
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 4 = 0,063
Dari perhitungan tersebut maka diperoleh hasilnya pada tabel berikut:
Tabel 2 . Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Tidak  pernah melakukan pelanggaran 0.521 C2 Memiliki Track Record karir yang baik 0.271 C3 Sedang atau telah pernah menduduki jabatan eksolen/tingkat IV 0.146 C4 Penilaian baik dari atasan langsung 0.063
Selanjutnya melakukan pembobotan sederhana yang dapat anda lihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel3. Bobot untuk penilaian alternatif Kriteria Keterangan Nilai Bobot C3 Pernah Menjabat 3 Sedang Menjabat 2 Belum Pernah 1 C1 Tidak Pernah 1 Peringatan 2 Peringatan 0 1 2 C2, C4 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1
Peneliti  menggunakan sebanyak 6 data karyawan yang terlihat pada tabel 4 di bawah ini:
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 4. Data Alternatif Karyawan
Alternatif C1 C2 C3 C4 Pristiwanto (A1) Tidak Pernah Sangat Baik Pernah Menjabat Sangat Baik Prandika (A2) 1 Peringatan Baik Sedang Menjabat Sangat Baik Try Nanda (A3) Tidak Pernah Baik Belum Pernah Sangat Baik Efrika (A4) 1 Peringatan Baik Pernah Menjabat Sangat Baik Dewi (A5) 2 Peringatan Sangat Baik Pernah Menjabat Sangat Baik Uswantun (A6) 2 Peringatan Sangat Baik Belum Pernah Baik
Melakukan pembobotan berdasarkan pada tabel  2 di atas,  untuk memperoleh data rating pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 Hendrik (A1) 0 4 3 4 Wahyu(A2) 1 3 2 4 Hana (A3) 0 3 1 4 Maya (A4) 1 3 3 4 Wulan(A5) 2 4 3 4 Dermawan (A6) 2 4 1 3

## 3.3Penerapan Metode TOPSIS
Penerapan Metode TOPSIS untuk mencari nilai preferensi, sebagai berikut: a. Membentuk Matrik Keputusan
0 4 3 4 1 3 2 4 Xij= 0 3 1 4 1 3 3 4 2 4 3 4 2 4 1 3
b. Menghitung matrik ternomalisasi R,
Tahapan ke 2 melakukan perhitungan untuk mendapatkan matrik ternormalisasi dengan menggunakan persamaan 1
|𝑋 1 | = √0 2 +1 2 + 0 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 3.162
R 11 = 𝑋 11 |𝑋 1 | = 0 3.162 = 0
R 21 = 𝑋 21 |𝑋 1 | = 1 3.162 = 0.316
R 31 = 𝑋 31 |𝑋 1 | = 0 3.162 = 0
R 41 = 𝑋 41 |𝑋 1 | = 1 3.162 = 0.316
R 51 = 𝑋 51 |𝑋 1 | = 2 3.162 = 0.633
R 61 = 𝑋 61 |𝑋 1 | = 2 3.162 = 0.633
|𝑋 2 | = √4 2 +3 2 + 3 2 +3 2 +4 2 +4 2 = 8.660
R 12 = 𝑋 12 |𝑋 2 | = 4 8.660 = 0.462
R 22 = 𝑋 22 |𝑋 2 | = 3 8.660 = 0.346
R 32 = 𝑋 32 |𝑋 2 | = 3 8.660 = 0.346
R 42 = 𝑋 42 |𝑋 2 | = 3 8.660 = 0.346
R 55 = 𝑋 52 |𝑋 2 | = 4 8.660 = 0.462
R 62 = 𝑋 62 |𝑋 2 | = 4 8.660 = 0.462
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
|𝑋 3 | = √3 2 +2 2 + 1 2 +3 2 +3 2 +1 2 = 5.745
R 13 = 𝑋 13 |𝑋 3 | = 3 5.745 = 0.522
R 23 = 𝑋 23 |𝑋 3 | = 2 5.745 = 0.348
R 33 = 𝑋 33 |𝑋 3 | = 1 5.745 = 0.174
R 43 = 𝑋 43 |𝑋 3 | = 3 5.745 = 0.522
R 53 = 𝑋 53 |𝑋 3 | = 3 5.745 = 0.522
R 63 = 𝑋 63 |𝑋 3 | = 1 5.745 = 0.174
|𝑋 4 | = √4 2 +4 2 + 4 2 +4 2 +4 2 +3 2 = 9.434
R 14 = 𝑋 14 |𝑋 4 | = 4 9.434 = 0.424
R 24 = 𝑋 24 |𝑋 4 | = 4 9.434 = 0.424
R 34 = 𝑋 34 |𝑋 4 | = 4 9.434 = 0.424
R 44 = 𝑋 44 |𝑋 4 | = 4 9.434 = 0.424
R 54 = 𝑋 54 |𝑋 4 | = 4 9.434 = 0.424
R 64 = 𝑋 64 |𝑋 4 | = 3 9.434 = 0.318
Sehingga akan membentuK matrik R, sepert dibawah ini:
0 0.462  0.522  0.424 0.316 0.346  0.348  0.424 R = 0 0.346  0.174  0.424 0.316 0.346  0.522  0.424 0.633 0.462  0.522  0.424 0.633 0.462  0.174  0.318
c. Menghitung Matrik Y, seperti persamaan 2.
Y 11 = W 1 r 11 = (0.521)(0)          = 0
Y 12 = W 2 r 12 = (0.271)(0.462)   = 0.12 5
Y 13 = W 3 r 13 = (0.146)(0.522)   = 0.076
Y 14 = W 4 r 14 = (0.063)(0.424)   = 0.027
Y 21 =W 1 r 21 = (0.521)(0.316) = 0.165
Y 22 =W 2 r 22 = (0.271)(0.346) = 0.094
Y 23 =W 3 r 23 = (0.146)(0.348) = 0.051
Y 24 =W 4 r 24 = (0.063)(0.424) =0.267
Y 31 =W 1 r 31 = (0.521)(0) = 0
Y 32 =W 2 r 32 = (0.271)(0.346) = 0.094
Y 33 =W 3 r 33 = (0.146)(0.174) = 0.025
Y 34 =W 4 r 34 = (0.063)(0.424) = 0.027
Y 41 =W 1 r 41 = (0.521)(0.316) = 0.165
Y 42 =W 2 r 42 = (0.271)(0.346) = 0.094
Y 43 =W 3 r 43 = (0.146)(0.522) = 0.076
Y 44 =W 4 r 44 = (0.063)(0.424) = 0.027
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Y 51 =W 1 r 51 = (0.521)(0.633) = 0.330
Y 52 =W 2 r 52 = (0.271)(0.462) = 0.125
Y 53 =W 3 r 53 = (0.146)(0.522) = 0.076
Y 54 =W 4 r 54 = (0.063)(0.424) = 0.267
Y 61 =W 1 r 61 = (0.521)(0.633) =0.330
Y 62 =W 2 r 62 = (0.271)(0.462) = 0.125
Y 63 =W 3 r 63 = (0.146)(0.174) = 0.025
Y 64 =W 4 r 64 = (0.063)(0.424) = 0.027
Menghasilkan matrik Y, seperti dibawah:
0 0.125  0.076  0.027 0.165 0.094  0.051  0.267 Y = 0 0.094  0.025  0.027 0.165 0.094  0.076  0.027 0.330 0.125  0.076  0.267
0.330 0.125  0.025  0.027
d. Mencari solusi ideal positif(A + ) dan solusi ideal negatif (A - ), seperti persamaan 3 dan  persamaan 4.
𝑦 1 + =max {0; 0.165; 0;  0.165;  0.330;  0.330 } = 0.330
𝑦 2 + =max {0.125;  0.094;  0.094;  0.094;  0.125;  0.125} = 0.125
𝑦 3 + =max {0.076;  0.051;  0.025;  0.076;  0.076;  0.025} = 0.076
𝑦 4 + =max {0.027;  0.267;  0.027;  0.027;  0.267;  0.027} = 0.267
𝑨 + = max{ 𝟎. 𝟑𝟑𝟎;  𝟎. 𝟏𝟐𝟓;  𝟎. 𝟎𝟕𝟔;  𝟎. 𝟐𝟔𝟕 }
Solusi Ideal Negatif dengan menggunakan persamaan 4
𝑦 1 − =max {0;  0.165;  0;  0.165;  0.330;  0.330 } = 0
𝑦 2 − =max {0.125;  0.094;  0.094;  0.094;  0.125;  0.125} = 0.094
𝑦 3 − =max {0.076;  0.051;  0.025;  0.076;  0.076;  0.025} = 0.025
𝑦 4 − =max {0.027;  0.267;  0.027;  0.027;  0.267;  0.027} = 0.027
A - = min{0;0.094;0.025;0.027}
e. Mencari nilai  solusi ideal positif dan solusi ideal negative dirumuskan menerapkan persamaan 5 dan persamaan 6. Mencari jarak terjauh antara matrik Y dengan solusi ideal positif (𝑑 + ) :
𝐷 1 + = √(0 − 0.330) 2 +(0.125 − 0.125) 2 +(0.076 − 0.076) 2 +(0.027 − 0.267) 2 = 0.497
𝐷 2 + = √(0.165 − 0.330) 2 +(0.094 − 0.125) 2 +(0.051 − 0.076) 2 +(0.267 − 0.267) 2 = 0.164
𝐷 3 + = √(0 − 0.330) 2 +(0.094 − 0.125) 2 +(0.025 − 0.076) 2 +(0.027 − 0.267) 2 = 0.405
𝐷 4 + = √(0.165 − 0.330) 2 +(0.094 − 0.125) 2 +(0.076 − 0.076) 2 +(0.027 − 0.267) 2 = 0.292
𝐷 5 + = √(0.330 − 0.330) 2 +(0.125 − 0.125) 2 +(0.076 − 0.076) 2 +(0.267 − 0.267) 2 = 0
𝐷 6 + = √(0.330 − 0.330) 2 +(0.125 − 0.125) 2 +(0.025 − 0.076) 2 +(0.027 − 0.267) 2 = 0.245
Mencari jarak terjauh antara matrik Y dengan solusi ideal negative (𝑑 − ) :
𝐷 1 − = √(0 − 0) 2 +(0.125 − 0.094) 2 +(0.076 − 0.025) 2 +(0.027 − 0.027) 2 = 0.055
𝐷 2 − = √(0.165 − 0) 2 +(0.094 − 0.094) 2 +(0.051 − 0.025) 2 +(0.267 − 0.027) 2 = 0.292
𝐷 3 − = √(0.165 − 0) 2 +(0.094 − 0.094) 2 +(0.025 − 0.025) 2 +(0.027 − 0.027) 2 = 0.164
𝐷 4 − = √(0.165 − 0) 2 +(0.094 − 0.094) 2 +(0.076 − 0.025) 2 +(0.027 − 0.027) 2 = 0.055
𝐷 5 − = √(0.330 − 0) 2 +(0.125 − 0.094) 2 +(0.076 − 0.025) 2 +(0.267 − 0.027) 2 = 0.412
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝐷 6 − = √(0.330 − 0) 2 +(0.125 − 0.094) 2 +(0.025 − 0.025) 2 +(0.027 − 0.027) 2 = 0.330
f. Menghitung preferensi (𝐶 𝑖 ) untuk setiap alternatif, seperti persamaan 7.
𝐶 1 = 0.055 0.055+0.497 = 1.497
𝐶 2 = 0.292 0.292+0.164 = 1.164
𝐶 3 = 0.164 0.164+0.405 = 1.405
𝐶 4 = 0.055 0.055+0.292 = 1.292
𝐶 5 = 0.412 0.412+0 = 1
𝐶 6 = 0.330 0.330+0.245 = 1.245

## Menetapkan peringkat dari hasil perhitungan metode TOPSIS
Tabel 5. Peringkat Alternatif Alternatif Karyawan Nilai Preferensi Peringkat A1 Hendrik 1.497 1 A3 Wahyu 1.405 2 A4 Hana 1.292 3 A6 Maya 1.245 4 A2 Wulan 1.164 5 A5 Dermawan 1 6

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  tentang  Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  dan  TOPSIS  Untuk  Pemilihan Karyawan Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan, dapat diambil ke simpulan sebagai berikut: Semakin banyaknya factor yang  harus  dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  maka  semakin  relatif  sulit  juga  untuk  mengambil keputusan  terhadap  suatu  permasalahan.  Adapun  kriteria  penilaian  untuk  promosi  jabatan  yaitu:  Tidak    pernah melakukan pelanggaran, Penilaian baik dari atasan langsung, Memiliki Track Record karir yang baik, Sedang atau telah pernah menduduki jabatan eksolon/tingkat IV[17]. Dalam menentukan karyawan terbaik untuk direkomendasi promosi jabatan,  dimulai  dari  karyawan  Memiliki  treckor  karir  yang  baik  dan  Sedang  atau  telah  pernah  menduduki  jabatan eksolen/tingkat  IV.Hasil  dari  pembahasan  Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  dan  Metode  TOPSIS  Pemiilihan Kryawan  Terbaik  Untuk  Rekomendasi  Promosi  Jabatan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  karyawan bernama “Hendrik” alternatif A1 dengan  nilai  preferensi 1.497 sebagai  karywan  yang  layak  untuk  naik  jabatan. Penerapan Metode TOPSIS memiliki konsep sederhana dan mudah dipahami  dalam pemilihan karyawan terbaik untuk rekomendasi promosi jabatan[18].

## REFERENCES
[1] S. Syahdinullah Siregar and A. Wibowo, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Pegawai Penerima Promosi Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” pp. 814–820, 2021.
[2] F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS Dalam  Memilih Kepala Departemen Pada Kantor Balai Wilayah Sungai Sumatera II Medan,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. Vol. 2, no. 1, pp. 6–13, 2017.
[3] T. I. Ayu, R. Ariyanto, and Y. W. Syaifudin, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Dengan  Metode Ahp-Topsis (Studi Kasus: Pt. Makmur Citra Abadi),” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 3, p. 9, 2017.
[4] M.  T.  Rustam,  “Penerapan  Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan  Jabatan,” J.  Sist.  Inf. Kaputama , vol. 3, no. 2, pp. 54–58, 2019.
[5] H.  Hertyana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus  Amik Mahaputra Riau,” J. Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[6] A.  Muhardono  and  R.  Isnanto,  “Penerapan  Metode  AHP  dan  Fuzzy  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi Jabatan,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 108–115, 2014.
[7] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] W. M. Kifti, Rohminatin, and  E. Y. Handayani, “Analisis Mutasi Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” Semin. Nas. R. , vol. 9986, no. September, pp. 3–6, 2018.
[10]  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.
[11]  T. M. Diansyah, “Implemententasi Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (
Hal 1151−1159 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
OCRA ) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan ( Studi Kasus : STMIK Budi Darma ),” no. September, pp. 822–834, 2019.
[12]  R.  Doni,  F.  Amir,  and  D.  Juliawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode  Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 69, 2019.
[13]  Mesran,  E.  P.  Sumantri,  Supriyanto,  S.  H.  Sahir,  and N.  K.  Daulay,  “Implementation  of Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in Recommendations for New Position in Companies,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[14]  Jasri,  D.  Siregar,  and  R.  Rahim,  “Decision  Support  System  Best  Employee  Assessments  with  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 6–17, 2017.
[15]  M.  K.  Kusuma,  N.  A.  Hasibuan,  and  I.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan Menggunakan Metode VIKOR,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 4, 2019.
[16]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[17]  E.  Moriesta,  “Sistem  pendukung  keputusan  kenaikan  jabatan  di  pt.  thamrin brothers  –  yamaha belmundo  branch  palembang menggunakan metode ahp dan topsis,” 2019.
[18]  P.  Sugiartawan,  D.  Suprihanto,  T.  Informatika,  T.  Elektro,  U.  Mulawarman,  and  K.  Timur,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan dengan Fuzzy AHP di STMIK STIKOM Indonesia,” vol. 2, no. 5, pp. 41–50, 2020.