## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092

## Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan
Rakhmi Khalida 1 , Budianto Bangun 2,* , Mesran 3 , Nona Oktari 3
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rakhmi.khalida@dsn.ubharajaya.ac.id, 2,* budiantobangun44@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com,
4 nonaoktari460@gmail.com Email Penulis Korespondensi: budiantobangun44@gmail.com
Abstrak− Asisten  perkebunan  merupakan  orang  yang  bertanggung  jawab  pada  pengelolaan  suatu  kebun,  dalam  pemilihan asisten perkebunan masih terdapat kendala-kendala dalam penyeleksian, hal ini dikarenakan banyak pelamar yang masuk dan penilaian yang masih bersifat subyektif. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  untuk  menentukan  penerimaan  Asisten  Perkebunan.  Metode WASPAS dianggap sesuai dengan seleksi penerimaan asisten perkebunan, karena metode WASPAS akan melakukan proses perangkingan  berdasarkan  atribut  dengan  bobot  yang  berbeda-beda  sehingga  hasilnya  menjadi  lebih  optimal.  Untuk  hasil yang  lebih  maksimal,  penulis  menggunakan  pembobotan  dengan  menerapkan  metode Rank  Order  Centroid (ROC).  Hasil penelitian  memberikan  rekomendasi  terhadap  alternatif  ke  8  memiliki  nilai  tertinggi  dengan  nilai  0.970  menjadi  Asisten Perkebunan.
Kata Kunci : Asisten Perkebunan; SPK; WASPAS; ROC
Abstract −A  plantation  assistant  is  a  person  who  is  responsible  for  managing  a  plantation,  in  the  selection  of  plantation assistants there are still obstacles in the selection, this is because many applicants enter and the assessment is still subjective. To  overcome  this  problem,  in  this  study,  the  author  uses  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WSPAS) method  to  determine  the  acceptance  of  Plantation  Assistants.  The  WASPAS  method  is  considered  in  accordance  with  the selection  of  plantation  assistants,  because  the  WASPAS  method  will  perform  a  ranking  process  based  on  attributes  with different weights so that the results become more optimal. For maximum results, the author uses weighting by applying the Rank Order Centroid (ROC) method. The results of the study provide recommendations for the 8th alternative which has the highest value with a value of 0.970 to become a Plantation Assistant.
Keywords : Plantation Assistant; SPK; WASPAS; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Asisten Perkebunan adalah orang yang diberikan tanggung jawab untuk memimpin afdeling (bagian/unit kebun) yang  berperan  sebagai  pembantu/membantu,  bisa  membantu  manajer  dan  karyawan  dalam  melaksakan  segala jenis pekerjaan dilapangan. Agar dapat melaksanakan pekerjaannya dengan baik, seorang asisten dituntut untuk memiliki  skill  dan  knowladge,  mempunyai  kemampuan  menganalisa  dan  memecahkan  masalah,  mampu berorganisasi, memiliki motivasi, kemampuan komunikasi serta percaya diri yang kuat[1].
Asisten  atau  bisa  juga  disebut  sebagai  Kepala  Afdeling  sangat  berperan  penting  dalam  mengelola perkebunan. Manajemen dalam sebuah afdeling dapat berjalan bagus jika ada kepala afdeling (Asisten). Selain bertanggung jawab atas kegiatan agronomi, seorang asisten perkebunan juga bertanggung jawab atas terciptanya kondisi  tempat  kerja  yang  aman  atas  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan  dilingkungan  kerja.  Tidak  kalah pentingnya adalah menciptakan dan membina hubungan yang harmonis dengan masyarakat setempat, khususnya pada perusahaan perkebunan. Mengingat peran seorang asisten perkebunan sangat dibutuhkan dalam mengelola kebun, untuk itu seorang manajer perkebunan dituntut untuk bijak pada saat merekrut calon  asisten perkebunan yang  akan  di  terima  di  perusahaan  perkebunan.  Pada  penyeleksian  penerimaan  asisten  perkebunan,  terdapat beberapa  kriteria  yang  harus  dipenuhi,  diantaranya  yaitu  pendidikan,  pengalaman  kerja,  umur,  wawasan, kedisiplinan  serta  kemampuan  berkomunikasi.  Namun  tidak  semua  pelamar  diterima,  karena  tidak  memenuhi kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Didalam  melakukan  proses  penerimaan  asisten  perkebunan  tersebut,  memiliki beberapa  kendala,  diantaranya  lamanya  penyeleksian  penerimaan  asisten  perkebunan  dikarenakan  banyaknya pelamar  yang  memasukkan  lamarannya,  maka  dari  itu  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk mengatasi masalah tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  teknologi  berbasis  solusi  yang  menyediakan berbagai informasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan baik pada situasi yang semi terstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorangpun  tahu  secarapasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat[2]–[4]. Dalam menghasilkan suatu keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode- metode diantaranya WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assesment ), WP ( Weighted Product ), SAW ( Simple Additive Weighting ), TOPSIS, Promethee, ELECTRE, MOORA dan lain-lain[5]–[9]. Dalam  penelitian ini penulis menggunakan metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) untuk menentukan pelamar yang berhak diterima sebagai Asisten Perkebunan [10]. Sistem Pendukung Keputusan merupakan solusi yang tepat dalam proses pemgambilan keputusan penerimaan asisten perkebunan. Adapun penelitian sebelumnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
dilakukan oleh Royanti Manurung dkk (2018) bahwa dalam Penentuan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi dengan menggunakan metode WASPAS dianggap mampu untuk menentukan secara akurat alternatif disemua masalah seleksi yang dipertimbangkan. Metode ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi dan memberi peringkat alternatif yang  ada  sehingga  lebih  mudah  menetukan  siswa  yang  berhak  mendapatkan  pendidikan  Bidik  Misi[11]. Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Muhammad  Ickhsan  pada  tahun  2018  bahwa  menentukan  Penerimaan Siswa Miskin dalam metode WASPAS alternatif tertinggi merupakan alternatif terbaik[12].
Berdasarkan  uraian  penelitian  sebelumnya,  maka  penulis  mengambil  penelitian  untuk  membuat  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Perkebunan Menggunakan Metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) di kombinasikan dengan metode Rank Order Centroid (ROC). Dalam penelitian juga penulis  melakukan  perangkingan  terhadap  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  untuk  menentukan  pelamar  yang berhak  diterima  sebagai  Asisten  Perkebunan.  Penerapan  metode  WASPAS  dianggap  mampu  melakukan penilaian  berdasarkan  kriteria-kriteria  dan  diharapkan  menghasilkan  hasil  yang  tepat  dan  akurat  serta  mampu meminimalisir pekerjaan dalam penyeleksian Penerimaan Asisten Perkebunan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  proses  penyelesaian  penelitian  ini  padadasarnya  merupakan  urutan langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  sehingga  dihasilkan  suatu  sasaran  akhir  dari  penelitian  ini.  Adapun tahapan penelitian yang digunakan sebagai berikut: a. Studi Lapangan dan Pengumpulan data
Studi  lapangan  dan  pengumpulan  data  merupakan  tahapan  penting  dalam  proses  penelitian,  karena  hanya dengan  mendapatkan  data  yang  tepat  proses  penelitian  akan  berlangsung  hingga  penulis  mendapatkan jawaban dari masalah yang telah dijelaskan di atas.
b. Studi Literatur dan Kajian Pustaka
Kajian  pustaka  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara  melakukakan  kajian  mengenai teori-teori yang terkait berupa buku, artikel dan jurnal.
c. Tahapan Analisa
Proses  analisa  penelitian  dilakukan  apabila  semua  data  yang  dibutuhkan  sudah  lengkap.  Tahap  awal  dalam analisa  penelitian  ini  yaitu  dimulai  dengan  menganalisa  permasalahan  yang  terjadi  dalam  penerimaan Asisten.  Dimulai  dari  menganalisa  sistem  lama  yang    masih  secara  manual  perhitungannya.  Setelah  itu dilanjutkan dengan menganalisa sistem baru yang proses perhitungannya menggunakan metode WASPAS.
d. Tahapan Pengujian Metode
Tahapan  pengujian  metode  merupakan  tahapan  penentuan  untuk  mengetahui  apakah  penerapan  sistem menggunakan  metode  WASPAS  sudah  sesuai  dengan  tujuan  yang  akan  dicapai.  Sehingga  dapat  diketahui apakah metode WASPAS dapatmenjadi alternatif hasil perhitungan dalam penerimaan Asisten Perkebunan.
e. Tahapan Kesimpulan
Tahapan ini adalah tahapan akhir yang berisi kesimpulan hasil evaluasi seluruh tahapan kegiatan yang sudah dilakukan dalam penelitian penerimaan Asisten dan tahap untuk memberikan masukan dalam pengembangan sistem yang akan datang.

## 2.2 Asisten Perkebunan
Asisten Perkebunan adalah orang yang diberikan tanggung  jawab untuk memimpinafdeling (bagian/unit kebun) yang  berperan  sebagai  pembantu/membantu,  bisa  membantu  manajer  dan  karyawan  dalam  melaksakan  segala jenis pekerjaan dilapangan. Agar dapat melaksanakan pekerjaannya dengan baik, seorang asisten dituntut untuk memiliki  skill  dan  knowladge,  mempunyai  kemampuan  menganalisa  dan  memecahkan  masalah,  mampu berorganisasi, memiliki motivasi, kemampuan komunikasi serta percaya diri yang kuat[1].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  dalam memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu untuk membantu dalam pengambilan keputusan, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan  seharusnya  dibuat.  Salah  satu  yang  menjadi  tujuan  dari  SPK  ini  adalah  membantu  dalam menyelesaikan  masalah  yang ada,  serta    mendukung  manajer  dalam  mengambil  keputusan  suatu  masalah[13]– [16].

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  merupakan  metode  gabungan  yang  terdiri dari metode WP dan metode SAW, metode WASPAS ini diharapkan dapat memberikan hasil yang baik dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
membantu  penentuan  keputusan  [5]–[7],  [10],  [17]–[21].  Adapun  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  masalh menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS), sebagai berikut: 1. Membuat Matriks Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 = [ 𝑥11 𝑥12 𝑥21 … . 𝑥 𝑚 1 𝑥22 … . 𝑥 𝑚 2 … . 𝑥1 𝑛 … . … . … . 𝑥2 𝑛 … . 𝑥 𝑚 𝑛 ] (1)
Dimana  m  adalah  jumlah  alternatif  kandidat,  n  adalah  jumlah  kriteria  evaluasi  dan 𝑥 𝑖𝑗 adalah  kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria j.
2. Menormalisasikan matriks 𝑥 𝑖𝑗 sehingga menghasilkan matriks 𝑥 𝑖𝑗 ∗
a. Untuk kriteria keuntungan ( benefit )
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗 max 𝑖 𝑋𝑖𝑗
(2)
b. Untuk kriteria biaya ( cost ).
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = min 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (3)
3.   Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan.
Qi = 0,5 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0,5 ∏ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Pada metode WASPAS Qi yang tertinggi maka merupakan alternatif yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu yang dihadapi dalam penyeleksian penerimaan asisten perkebunan yaitu dikarenakan banyaknya yang mendaftar,  maka  dari  itu  untuk  penentuan  penerimaan  asisten  perkebunan  pihak  perusahaan  melakukan pendataan dengan menentukan kriteria-kriteria dan bobot yang harus dipenuhi untuk melakukan perhitungannya, sehingga dapat diperoleh hasil alternatif terbaik.

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Berdasarkan  hal  ini,  penulis  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Penerimaan  Asisten  Perkebunan menggunakan  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS).  Beberapa  kriteria  yang digunakan  dalam  penerimaan  asisten  perkebunan  yaitu  Pendidikan  (C 1 ),  Umur  (C 2 ),  Pengalaman  Kerja  (C 3 ), Kedisiplinan (C 4 ), Wawasan (C 5 ), Kemampuan Berkomunikasi (C 6 ). Untuk penentuan bobot penulis menerapkan metode Rank Order Centroid (ROC) yang terlihat pada persamaan 5 [22], [23] berikut.
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (5)
Dari rumus Rank Order Centroid (ROC) maka dari dilihat bobot yang dihasilkan sebagai berikut.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0,41
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0,24
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6
6 = 0,16
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1
6
6 = 0,10
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 6 = 0,06
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0,03
Hasil bobot jika di jumlahkan bernilai 1, sehingga nilai bobot pada tiap tiap kriteria dapat terlihat pada tabel 1 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
Tabel 1. Bobot tiap kriteria Kriteria Bobot Jenis Pendidikan (C 1 ) 0.41 Benefit Umur (C 2 ) 0.24 Cost Pengalaman Kerja (C 3 ) 0.16 Benefit Kedisiplinan (C 4 ) 0.10 Benefit Wawasan (C 5 ), 0.06 Benefit Kemampuan Berkomunikasi (C 6 ) 0.03 Benefit
Berikut pada tabel 2 merupakan nilai alternatif pada tiap-tiap kriteria.
Tabel 2. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif Kriteria/Tingkat C 1 C 2 C 3 C4 C5 C6 Dani (A 1 ) S1 27 1 Tahun Sangat Baik Baik Cukup Baik Surya (A 2 ) S1 28 2 Tahun Baik Sangat Baik Baik Wildan (A 3 ) D3 26 1 Tahun Baik Cukup Baik Baik Roni (A 4 ) S2 28 3 Tahun Cukup Baik Baik Cukup Baik Choiri (A 5 ) S2 27 2 Tahun Sangat Baik Baik Baik Syahril (A 6 ) S1 26 2 Tahun Baik Sangat Baik Baik Richardo (A 7 ) D3 27 1Tahun Baik Sangat Baik Cukup Baik Jimmy (A 8 ) S2 28 3 Tahun Sangat Baik Baik Baik Suryadi (A 9 ) S1 27 1 Tahun Baik Baik Baik Amrizal (A 10 ) D3 28 2 Tahun Sangat Baik Baik Cukup Baik
Untuk C 1 , C 3 , C 4 , C 5 dan C 6 merupakan  kriteria benefit, sedangkan C 2 merupakan kriteria Cost. Karena kriteria C 1 , C 4 , C 5 dan C 6 merupakan kriteria linguistik, maka harus dibobotkan terlebih dahulu. Penentuan bobot dari setiap kriteria ( 𝑤 𝑗 ) bentuk dalam tabel berikut ini:
Tabel 3. Kriteria Pendidikan
No Pendidikan (C 1 ) Nilai Kriteria 1 SMA 1 2 D3 2 3 S1 3 4 S2 4
Tabel 4. Pembobotan untuk C 4 , C 5 dan C 6 No Keterangan Nilai Kriteria 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup Baik 3 4 Kurang Baik 2
Dari  tabel  1,  merupakan  alternatif  yang  masih  memiliki  nilai  linguistik,  maka  digunakan  tabel  2  dan  tabel  3 untuk pembobotan dengan skala sederhana, sehingga di peroleh tabel 4 yang merupakan rating kecocokan dari hasil pembobotan terhadap nilai alternatif sebelumnya.
Tabel 5. Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Dani (A 1 ) 3 27 1 5 4 3 Surya (A 2 ) 3 28 2 4 5 4 Wildan (A 3 ) 2 26 1 4 3 4 Roni (A 4 ) 4 28 3 3 4 3 Choiri (A 5 ) 4 27 2 5 4 4 Syahril (A 6 ) 3 26 2 4 5 4 Richardo (A 7 ) 2 27 1 4 5 3 Jimmy (A 8 ) 4 28 3 5 4 4 Suryadi (A 9 ) 3 27 1 4 4 4 Amrizal (A 10 ) 2 28 2 5 4 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Tahapan  penerapan  metode  WASPAS  dalam  penyeleksian  penerimaan  asisten  perkebunan  sehingga menghasilkan alternatif terbaik yang dapat direkomendasikan, sebagai berikut:
1. Mempersiapkan Matrik Keputusan
Matrik keputusan berikut merupakan data yang diperoleh dari tabel 5, yang merupakan rating kecocokan setelah di bobotkan.
𝑅 𝑖𝑗 =
[ 3 27 1 5 4 3 3 28 2 4 5 4 2 26 1 4 3 4 4 28 3 3 4 3 4 27 2 5 4 4 3 26 2 4 5 4 2 27 1 4 5 3 4 28 3 5 4 4 3 27 1 4 4 4 2 28 2 5 4 3]
Pada  matrik  keputusan  di  atas,  maka  di  ambil  nilai  maksimum/minimun  sesuai  dengan  jenis  dari  tiap  tiap kriteria.
Maximum/Minimum {4; 26; 3; 5; 5; 4}
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi Untuk Kriteria C 1 (Pendidikan: Benefit) dengan menggunakan persamaan 2. x * 1,1 = 3/4 = 0,750
x * 2,1
= 3/4 = 0,750
x * 3,1
= 2/4 = 0,500
x * 4,1
= 4/4 = 1,000
x * 5,1
= 4/4 = 1,000
x * 6,1
= 3/4 = 0,750
x * 7,1 = 2/4 = 0,500
x * 8,1
= 4/4 = 1,000
x * 9,1
= 3/4 = 0,750
x * 10,1 = 2/4 = 0,500
Untuk Kriteria C 2 (Umur: Cost) dengan menggunakan persamaan 3. x * 1,2 = 26/ 27  = 0,963 x * 2,2
= 26/ 28  = 0,929 x * 3,2
= 26/ 26  = 1,000 x * 4,2
= 26/ 28  = 0,929 x * 5,2
= 26/ 27  = 0,963 x * 6,2
= 26/ 26 = 1,000 x * 7,2
= 26/ 27 = 0,963 x * 8,2
= 26/ 28  = 0,929 x * 9,2
= 26/ 27 = 0,963 x * 10,2
= 26/ 28 = 0,929
Untuk Kriteria C 3 (Pengalaman Kerja: Benefit) dengan menggunakan persamaan 2. x * 1,3 = 1/3 = 0,333333
x * 2,3 = 2/3 = 0,666667 x * 3,3 = 1/3 = 0,333333
x * 4,3 = 3/3 = 1,000000 x * 5,3 = 2/3 = 0,666667 x * 6,3 = 2/3 = 0,666667 x * 7,3 = 1/3 = 0,333333 x * 8,3 = 3/3 = 1,000000 x * 9,3 = 1/3 = 0,333333 x * 10,3 = 2/3 = 0,666667
Untuk Kriteria C 4 (Kedisiplinan: Benefit) dengan menggunakan persamaan 2. x * 1,4 = 5/5 = 1,000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
x * 2,4 =4/5 = 0,800 x * 3,4
=4/5 = 0,800 x * 4,4
= 3/5 = 0,600 x * 5,4
= 5/5 = 1,000 x * 6,4
=4/5 = 0,800 x * 7,4
=4/5 = 0,800 x * 8,4
= 5/5 = 1,000
x * 9,4
=4/5 = 0,800 x * 10,4
= 5/5 = 1,000
Untuk Kriteria C 5 (Wawasan: Benefit) dengan menggunakan persamaan 2. x * 1,5 = 4 /5   = 0,800
x * 2,5
=5 /5 = 1,000
x * 3,5
= 3/ 5 = 0,600
x * 4,5
=4 /5 = 0,800
x * 5,5
= 4 /5 = 0,800
x * 6,5 = 5 /5 = 1,000
x * 7,5 = 3/ 5 = 0,600
x * 8,5 = 4 /5 = 0,800
x * 9,5 = 3/ 5 = 0,600
x * 10,5 = 4 /5 = 0,800
Untuk Kriteria C 6 (Kemampuan Berkomunikasi: Benefit) dengan menggunakan persamaan 2. x * 1,6 = 3/4 = 0,750 x * 2,6
=4/4 = 1,000 x * 3,6
= 4/4 = 1,000
x * 4,6
= 3/4 = 0,750
x * 5,6
= 3/4 = 0,750
x * 6,6
= 4/4 = 1,000
x * 7,6
= 4/4 = 1,000
x * 8,6
= 3/4 = 0,750
x * 9,6
= 4/4 = 1,000 x * 10,6 = 3/4 = 0,750
Hasil yang diperoleh untuk matrik ternormalisasi ( 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ) yaitu: 0.750 0.963 0.333 1.000 0.800 0.750 0.750 0.929 0.667 0.800 1.000 1.000 0.500 1.000 0.333 0.800 0.600 1.000 1.000 0.929 1.000 0.600 0.800 0.750 1.000 0.963 0.667 1.000 0.800 1.000 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 0.750 1.000 0.667 0.800 1.000 1.000 0.500 0.963 0.333 0.800 1.000 0.750 1.000 0.929 1.000 1.000 0.800 1.000 0.750 0.963 0.333 0.800 0.800 1.000 0.500 0.929 0.667 1.000 0.800 0.750
3. Menghitung total Kepentingan Relatif (Qi), dengan menggunakan persamaan 4.
Q 1 = 0,5 ∑ ((0,750 * 0,41) + (0,963 * 0,24) + (0,333 * 0,16) + (1,000 * 0,1) + (0,800 * 0,06) + (0,750 * 0,03)) +
0,5 ∏ (( 0,750 0,41 ) * ( 0,963 0,24 ) * ( 0,333 0,16 ) * ( 1,000 0,1 ) * ( 0,800 0,06 ) * ( 0,750 0,03 )) =0,381 + 0,361 = 0,743
Q 2 = 0,5 ∑ ((0,750 * 0,41) + (0,929 * 0,24) + (0,667 * 0,16) + (0,800 * 0,1) + (1.000 * 0,06) + (1,000 * 0,03)) +
0,5 ∏ (( 0,750 0,41 ) * ( 0,929 0,24 ) * ( 0,667 0,16 ) * ( 0,800 0,1 ) * ( 1,000 0,06 ) * ( 1,000 0,03 )) =0,404 + 0,400 = 0,804
Selanjutnya perhitungan pada Q 3 hingga Q 10 dilakukan juga pada alternatif ke 3 hingga ke alternatif ke 10. Hasil akhir nilai Qi dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Akhir Alternatif Nama Qi Peringkat A 1 Dani 0.743 6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
Alternatif Nama Qi Peringkat A 2 Surya 0.804 5 A 3 Wildan 0.622 10 A 4 Roni 0.918 3 A 5 Choiri 0.921 2 A 6 Syahril 0.819 4 A 7 Richardo 0.629 9 A 8 Jimmy 0.970 1 A 9 Suryadi 0.731 7 A 10 Amrizal 0.691 8
Berdasarkan pada tabel 6 di atas, terlihat bahwa Jimmy memiliki prioritas yang paling tinggi untuk dapat diterima  sebagai  Asisten  Perkebunan,  karena  memiliki  rangking  yang  tertinggi  bila  dibandingkan  dengan alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  dalam  penerimaan  Asisten Perkebunan  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  ( Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment )  dapat membantu manajer perkebunan dalam pengambilan keputusan untuk memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatif yang harus diambil untuk dijadikan sebagai penerimaan  asisten perkebunan berdasarkan kriteria yang telah  ditetapkan  sebagai  bahan  pertimbangan.  Metode Rank  Order  Centroid (ROC)  mampu  memberikan  hasil pembobotan  yang  lebih  baik,  karena  kriteria  di  urutkan  dari  yang  lebih  penting  terlebih  dahulu.  Dari  hasil penelitian  dapat  di  rekomendasikan  alternatif  A 8 atas  nama  Jimmy  dengan  nilai  0,970  merupakan  alternatif terbaik sebagai asisten perkebunan.

## REFERENCES
[1] F. Pratiwi, Fince Tinus Waruwu, D. P. Utomo, and R. Syahputra, “Penerapan Metode Aras Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 651– 662.
[2] E.  Ningsih,  D.  Dedih,  and  S.  Supriyadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Peluang  Usaha  Makanan  Yang Tepat Menggunakan Weighted Product (Wp) Berbasis Web,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 244–254, 2017.
[3] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[5] N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[6] N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[7] A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis  (MOORA)  dalam  Pemilihan  Wiraniaga  Terbaik,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  367–372, 2020.
[8] 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.
[9] S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive  Weighting  Method  to  Determining  Employee  Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[10]   sufri yono Hutagalung, F. Pratiwi, and I. Wijaya, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum  Product Assesment (WASPAS) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Ris. Komput. , 2018.
[11]  R. Manurung, R. Sitanggang, and F. T. Waruwu, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Bidik Misi,” vol. 5, no. 1, pp. 79–84, 2018.
[12]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah Menerapkan  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (  Moora  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[13]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[15]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[16]  S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[17]  S.  Chakraborty,  E.  K.  Zavadskas,  and  J.  Antucheviciene,  “Applications  of  WASPAS  Method  as  a  Multi-Criteria Decision-Making Tool,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 49, no. 1, pp. 1–17, 2015.
[18]  S. M. Harahap, I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, and Mesran, “Implementation of Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[19]  V.  Amalia,  D.  Syamsuar,  and  L.  Atika,  “Komparasi  Metode  WP  SAW  dan  WASPAS  Dalam  Penentuan  Penerima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3092
Beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 114–121, 2019.
[20]  R. Manurung, Fitriani, Retnowati Sitanggang, F. T. Waruwu, and Fadlina, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum  Product  Assesment  (  WASPAS  )  Dalam  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[21]  N.  Lestari,  J.  Karman,  and  B.  Santoso,  “Komparasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  dan  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  (MOORA)  Dalam  Penerimaan  Dosen,” J.  Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 138–147, 2021.
[22]  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.
[23]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 822, 2019.