KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1381-1389 DOI 10.30865/klik.v4i3.1339 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Bibit Kedelai Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Heni Sulistiani 1 , Untoro Adji 2 , Sufiatul Maryana 3 , Setiawansyah 2,*
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
3 Sekolah Vokasi, Manajemen Informatika, Universitas Pakuan, Bogor, Indonesia Email: 1 henisulistiani@teknokrat.ac.id, 2 untoro_adji@teknokrat.ac.id, 3 sufiatul.maryana@unpak.ac.id,
4,* setiawansyah@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: setiawansyah@teknokrat.ac.id
Abstrak− Dalam  usaha  meningkatkan  hasil  pertanian  pemilihan  bibit  sangatlah  penting  salah  satunya  pada  tanaman  kedelai, permasalahan yang muncul belum adanya sebuah model sistem pendukung keputusan dalam menentukan bibit kedelai yang baik bagi para petani kedelai. Sehingga para petani hanya memilih bibit kedelai yang ada dan berdasarkan rekomendasi sesama petani kedelai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kombinasi ROC dan TOPSIS dapat membantu dalam mengelola kompleksitas penentuan bibit pertanian dengan lebih efisien. Ini karena ROC membantu dalam mengurutkan variabel, sedangkan TOPSIS membantu dalam memilih  alternatif  yang  optimal.  Kombinasi  ini  memungkinkan  pemangku  kepentingan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi dan rasional. Metode ROC salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk menganalisis data yang melibatkan pengurutan atau peringkat variabel-variabel yang diukur dalam suatu kelompok atau populasi. ROC dapat menjadi alat analisis yang efektif dalam membantu pemangku kepentingan mengoptimalkan strategi atau kebijakan mereka dalam berbagai situasi dan industri yang memerlukan pemahaman mendalam tentang urutan atau peringkat data. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution atau  sering  dikenal  dengan  metode  TOPSIS  merupakan  sebuah  pendekatan  analisis  pengambilan  keputusan  yang digunakan untuk membantu pemangku kepentingan dalam mengevaluasi alternatif berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Kombinasi  ROC  dan  TOPSIS  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  struktur  hubungan  antarvariabel  dan dampaknya terhadap pemeringkatan alternatif. Berdasarkan hasil perangkingan pemilihan bibit pertanian yang mendapatkan rangking 1 yaitu Grobongan dengan nilai sebesar 0,54047, rangking 2 yaitu Anjasmoro dengan nilai sebesar 0,5, rangking 3 yaitu Detap 1 dengan nilai  sebesar  0,43828,  rangking  4  yaitu  Dena  1  dengan  nilai  sebesar  0,43457,  dan  rangking  5  yaitu  Dering  1  dengan  nilai  sebesar 0,40553.
Kata Kunci: Alternatif; Keputusan; Rangking; ROC; TOPSIS
Abstract− To increase agricultural yields, seed selection is very important, one of which is in soybean plants, the problem that arises is the absence of a decision support system model in determining good soybean seeds for soybean farmers. So, farmers only choose existing soybean seeds based on the recommendations of fellow soybean farmers. This study aims to conduct a combination of ROC and TOPSIS can help in managing the complexity of determining agricultural seeds more efficiently. This is because ROC helps  in sequencing variables, whereas TOPSIS helps in choosing the optimal alternative. This combination allows stakeholders to make more informed and rational decisions. The ROC method is a multivariate analysis technique used to analyze data that involves sorting or ranking variables measured in a group or population. ROC can be an effective analytical tool in helping stakeholders optimize their strategies  or policies  in  a  variety  of  situations  and  industries that require  a deep understanding  of data  sequencing  or  ranking.  The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution method or often known as the TOPSIS method is a decision-making analysis approach used to assist stakeholders in evaluating alternatives based on a number of predetermined criteria. The combination of  ROC  and  TOPSIS  can  provide  a  deeper  understanding  of  the  structure  of  relationships  between  variables  and  their  impact  on alternative rankings. Based on the results of the ranking of agricultural seeds that get  1 st Rank, namely Grobongan  with a value of 0.54047, 2 nd Rank, namely Anjasmoro with a value of 0.5, 3 rd Rank, namely Detap 1 with a value of 0.43828, 4 th Rank, Dena 1 with a value of 0.43457, and 5 th Rank, namely Dering 1 with a value of 0.40553.
Keywords : Alternative; Decision; Ranking; ROC; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah alat atau sistem yang dirancang untuk membantu individu atau organisasi  dalam  proses  pengambilan  keputusan[1].  SPK  menyediakan  informasi,  analisis,  dan  alat  pemodelan  untuk membantu pemangku kepentingan dalam memahami masalah, menganalisis alternatif, dan membuat keputusan yang lebih baik[2]–[4].  Keuntungan  dalam  menggunakan  SPK  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  sangat  spesifik  atau  sektor industri tertentu, menyediakan kemampuan analisis data yang mendalam, termasuk teknik statistik, pemrosesan data besar (big data), dan pemodelan prediktif. Hal ini membantu dalam mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang mungkin tidak terlihat secara manual[5], [6]. SPK juga dapat mengotomatisasi proses pengumpulan data dan analisis, menghemat waktu yang sebelumnya dihabiskan untuk mengumpulkan dan menyusun informasi secara manual serta memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  cepat[7],  [8].  SPK  menyediakan  akses  ke  data  yang  relevan  dan  analisis  yang mendalam, yang membantu pengguna dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi, ini membantu mengurangi risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan[9], [10].
Dalam usaha meningkatkan hasil pertanian pemilihan bibit sangatlah penting salah satunya pada tanaman kedelai. Perlu diketahui bahwa teknologi sekarang banyak dikaitkan dengan aspek seperti pertanian, industri, kesehatan dan masih banyak lainya[11]. Kemajuan teknologi saat ini memungkinkan untuk mengakses informasi dari berbagi tempat melalui internet. Pemanfaatan teknologi tidak hanya sebatas pengolahan data saja tetapi juga dimanfaatkan sebagai pemberi solusi
Heni Sulistiani, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Bibit Kedelai Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
terhadap masalah yang diberikan seperti halnya sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk membantu para petani  karet  dalam  memilih  bibit  yang  baik.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang mendukung  keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  melalui  alternatif–alternatif  yang  diperoleh  dari  hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model[5], [12].
Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution atau sering dikenal dengan metode TOPSIS meruapakan sebuah pendekatan analisis pengambilan keputusan yang digunakan untuk membantu pemangku kepentingan dalam  mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  telah  ditentukan[13]–[15].  Metode  ini mengintegrasikan  aspek  kuantitatif  dan  kualitatif  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  memungkinkan  pemilihan alternatif yang paling optimal sesuai dengan preferensi yang diinginkan. Dengan menghitung jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif, metode TOPSIS memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang alternatif mana  yang  paling  sesuai  atau  paling  mendekati  ideal,  menjadikannya  alat  yang  berharga  dalam  berbagai  konteks pengambilan keputusan multi-kriteria. Metode TOPSIS telah menjadi salah satu alat yang penting dalam berbagai bidang seperti bisnis, manajemen, teknik, dan ilmu sosial, di mana pengambilan keputusan seringkali melibatkan sejumlah faktor dan kriteria yang kompleks. Dengan pendekatan ini, pemangku kepentingan dapat memperoleh pandangan yang lebih terstruktur  tentang  alternatif-alternatif  yang  tersedia  dan  memprioritaskan  tindakan  yang  akan  diambil.  Selain  itu, kelebihan  lain  dari  metode  TOPSIS  adalah  kemampuannya  untuk  mengatasi  perbedaan  skala  antar-kriteria,  sehingga memastikan  bahwa pengaruh setiap  kriteria  dalam  proses  pengambilan keputusan  diperlakukan  dengan  adil[16],  [17]. Dalam konteks yang terus berubah dan kompleks ini, pemahaman lebih lanjut tentang metode TOPSIS dapat memberikan wawasan yang berharga bagi individu dan organisasi yang mencari solusi terbaik untuk berbagai tantangan pengambilan keputusan mereka.
Metode Rank Order Centroid (ROC) salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk menganalisis data yang melibatkan pengurutan atau peringkat variabel-variabel yang diukur dalam suatu kelompok atau populasi[18]. Metode ROC berguna dalam mengidentifikasi peran relatif dari setiap variabel dalam membentuk pola peringkat yang mungkin berbeda antara kelompok atau populasi yang berbeda. Dengan memahami kontribusi masing-masing variabel terhadap peringkat keseluruhan, metode ROC dapat memberikan wawasan berharga dalam berbagai konteks, termasuk riset pasar, evaluasi kinerja, dan pengambilan keputusan berbasis data[19]. Metode ROC secara khusus memanfaatkan peringkat  atau  ranking  dalam  analisis,  yang  memungkinkan  pemangku  kepentingan  untuk  mengeksplorasi  struktur hubungan  antarvariabel  dan  menciptakan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terkait  dengan  faktor-faktor  yang memengaruhi  peringkat  relatif  dalam  suatu  konteks  tertentu[20],  [21].  Penggunaan  teknik  ini  juga  dapat  mendukung proses pengambilan keputusan dengan memberikan pandangan yang lebih terfokus pada variabel-variabel yang paling berpengaruh.  Dengan  kemampuannya  untuk  memberikan  informasi  terperinci  mengenai  perbedaan  peringkat,  metode ROC  dapat  menjadi  alat  analisis  yang  efektif  dalam  membantu  pemangku  kepentingan  mengoptimalkan  strategi  atau kebijakan  mereka  dalam  berbagai  situasi  dan  industri  yang  memerlukan  pemahaman  mendalam  tentang  urutan  atau peringkat data.
Penelitian tedahulu yang menjadi literatur antara lain yang dilakukan oleh Agung Pradana (2020) dengan hasil sistem pendukung keputusan ini dapat membantu penjual dalam  menentukan bibit jambu madu yang terbaik, sehingga hasil  panen  tidak  terlalu  lama  dan  meningkatkan  keuntungan  yang  lebih  besar[22].  Hasil  penelitian  yang  dilakukan Wahyuni  (2019)  sistem  pendukung  keputusan  dibuat  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  ini memberikan  informasi  dan  membantu  petani  dalam  membuat  keputusan  mengenai  pemilihan  benih  padi  yang  akan digunakan[23]. Hasil penelitian yang dilakukan Ali (2019) disimpulkan bahwa bibit kakao unggulan yang banyak di sukai oleh para petani yaitu pada bibit kakao MMC 02 dan Sulawesi 2, baik dari tiap-tiap kriteria maupun perbandingan antar alternatif  lainnya[24].  Berdasarkan  literatur  yang  menjadi  referensi  mempunyai  perbedaan  yaitu  dalam  penelitian  ini melakukan  kombinasi  metode  ROC  dan  TOPSIS  dalam  penentuan  bibit  kedelai  yang  akan  menjadi  rekomendasi pemilihan bibit pertanian oleh petani.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  kombinasi  ROC  dan  TOPSIS  dapat  membantu  dalam  mengelola kompleksitas penentuan bibit pertanian dengan lebih efisien. Ini karena ROC membantu dalam mengurutkan variabel, sedangkan  TOPSIS  membantu  dalam  memilih  alternatif  yang  optimal.  Kombinasi  ini  memungkinkan  pemangku kepentingan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  rasional.  Kombinasi  ROC  dan  TOPSIS  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  struktur  hubungan  antarvariabel  dan  dampaknya  terhadap pemeringkatan alternatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Penelitian merupakan suatu proses sistematis yang melibatkan serangkaian tahapan untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang suatu fenomena atau masalah tertentu. Tahapan penelitian yang dilakukan dimulai dengan identifikasi masalah  dan  pengumpulan  kebutuhan,  pemilihan  metode  SPK  dalam  penentuan  bibit  kedelai,  dan  perangkingan alternatif.[25], [26]. Kerangka penelitian juga memberikan landasan untuk mengevaluasi validitas dan reliabilitas hasil penelitian, karena seluruh proses penelitian telah dirancang dengan cermat. Selain itu, kerangka penelitian memungkinkan untuk mengidentifikasi batasan penelitian dan mengakui kendala yang mungkin ada dalam pengumpulan data, analisis, atau sumber daya. Kerangka penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
First  Author,  Title  Heni  Sulistiani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Kedelai  Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan pertama yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pengumpulan kebutuhan untuk mendapatkan permasalahan yang terjadi tentang pemilihan bibit pertanian, dalam pengumpulan kebutuhan didapat beberapa alternatif bibit pertanian yang  akan  menjadi  rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  dibuat.  Berdasarkan  pengumpulan kebutuhan yang berupa wawancara didapat 5 kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan bibit pertanian yaitu adaptasi lingkungan, ketahanan terhadap hama, hasil panen, ukuran biji, dan waktu panen. Setelah didapat alternatif dan kriteria selanjutnya  menentukan  metode  pembobotan  dengan  menggunakan  ROC  yang  akan  dikombinasikan  dengan  metode TOPSIS untuk mendapatkan rekomendasi pemilihan bibit pertanian.

## 2.2 Kombinasi Metode Pembobotan ROC dam TOPSIS
Kombinasi  metode  pembobotan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dan  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ) merupakan pendekatan yang menggabungkan  keunggulan keduanya untuk  meningkatkan keakuratan dalam pengambilan keputusan. Metode pembobotan ROC digunakan untuk pembobotan untuk meningkatkan akurasi  dalam  pengelompokan  data.  ROC  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pusat-pusat  cluster,  sedangkan  metode pembobotan  memberikan  bobot  yang  berbeda  pada  setiap  atribut  untuk  mempertimbangkan  tingkat  signifikansinya. Sementara itu, TOPSIS merupakan metode pemilihan solusi terbaik berdasarkan jarak relatif terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Kombinasi kedua metode ini memungkinkan penimbangan yang lebih baik terhadap aspek kinerja dan  ketepatan  model,  sehingga  dapat  memberikan  solusi  yang  lebih  optimal  dalam  konteks  pengambilan  keputusan. Flowchart alur kombinasi ROC dan TOPSIS seperti ditunjukan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Flowchart Kombinasi ROC dan TOPSIS
Alur flowchart diatas  menggambarkan  tahapan  proses  kombinasi  ROC  dan  TOPSIS  dalam  menentukan  bibit kedelai terbaik, penjelasan setiap tahapan dari flowchart tersebut sebagai berikut ini.
a. Identifikasi Kriteria
Tahapan ini melakukan identifikasi kriteria yang digunakan dalam pemilihan bibit kedelai, kriteria yang digunakan ada 5 kriteria yang akan menjadi penentu dalam menghasilkan rekomendasi bibit kedelai.
Heni Sulistiani, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Bibit Kedelai Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
b. Pembobotan Kriteria Dengan ROC
Tahapan  penentuan  bobot  kriteria  yang  digunakan  untuk  pemilihan  bibit  kedelai  ini  menggunakan  model pembobotan ROC menggunakan persamaan berikut.
𝑤 𝑘 = 1 2 ∑ ( 1 𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 (1)
c. Menentukan Rating Kecocokan
Tahapan kedua membuat rating kecocokan dari alternatif untuk setiap kriteria berdasarkan penilaian dari  masing- masing alternatif.
d. Membuat Matrik Keputusan Yang Ternormalisasi
Tahapan  ketiga  membuat  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  ternormalisasi  dengan menggunakan rumus, yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
(2)
e. Perkalian Antara Bobot Dengan Nilai Setiap Atribut
Tahapan keempat melakukan perkalian ini untuk membentuk matrik Y, dapat ditentukan berdasarkan ranking bobot ternormalisasi dengan mengguakan rumus sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗
(3)
f. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif Dan Matriks Solusi Ideal Negative
Tahapan  kelima  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  dengan  rumus  sebagai berikut.
𝑦 𝑗 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡 (4)
𝑦 𝑗 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡 (5)
g. Menentukan Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif Dengan Matriks Solusi Ideal Positive Dan Negative
Tahapan keenam menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dengan rumus sebagai berikut
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dengan rumus sebagai berikut
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1
(7)
h. Menentukan Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Tahapan ketujuh menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  landasan  yang  kuat  bagi  pemangku  kepentingan  untuk  membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi dalam berbagai konteks. Dengan mengintegrasikan data, analisis, dan pemodelan,  sistem  pendukung  keputusan  membantu  dalam  mengidentifikasi  solusi  yang  paling  optimal,  mengurangi risiko kesalahan, dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih efisien.

## 3.1 Pengumpulan Kebutuhan
Sistem pendukung keputusan pemilihan bibit pertanian ini mempunyai kriteria yang digunakan dalam penelitian ini ada 5 (Lima) kriteria yang disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Data Kriteria Pemilihan Bibit Pertanian Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria KC1 Adaptasi Lingkungan Benefit KC2 Ketahanan Terhadap Hama Benefit KC3 Hasil Panen Benefit KC4 Ukuran Biji Benefit KC5 Waktu Panen Cost
First  Author,  Title  Heni  Sulistiani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Kedelai  Menggunakan

## Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Kode  kriteria  diatas  merupakan  kode  yang  diberikan  untuk  masing-masing  kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan bibit kedelai terbaik untuk para petani. Alternatif yang digunakan dalam penelitian ini ada 5 (Lima) kriteria yang disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Data Alternatif Pemilihan Bibit Pertanian Kode Alternatif Nama Kriteria A1 Anjasmoro A2 Grobongan A3 Detap 1 A4 Dena 1 A5 Dering 1
Hasil penilaian alternatif terhadap masing-masing kriteria dengan skala penilaian yang ditetapkan yaitu 1-10, dan hasil pernilaian alternatif yang ada seperti pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Data Hasil Penilaian Alternatif Pemilihan Bibit Pertanian
Kode Alternatif Kode Kriteria KC1 KC2 KC3 KC4 KC5 A1 4 6 4 4 7 A2 3 2 7 3 3 A3 6 5 5 4 3 A4 2 7 6 8 4 A5 5 4 4 6 5
Tahapan penyelesaian dalam sistem pendukung keputusan dalam memilih bibit pertanian menggunakan kombinasi Metode TOPSIS Dan ROC akan dijelaskan secara rinci dalam tahapan selanjutnya.

## 3.2 Pembobotan Kriteria Menggunakan Rank Order Centroid (ROC)
Tahap pertama dari tabel data kriteria tidak terdapat nilai bobot, sehingga diperlukan metode ROC untuk mendapatkan nilai bobot dari kriteria yang ada. Perhitungan nilai bobot kriteria menggunakan persamaan (1).
𝑤 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5
5 = 0,457 𝑤 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0,257
𝑤 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1
4 + 1
5 5 = 0,156 𝑤 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1
5 5 = 0,09 𝑤 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5
5 = 0,04
Berdasarkan  hasil  pembobotan  kriteria  menggunakan  ROC  maka  didapat  bobot  untuk  digunakan  dalam perhitungan alternatif menggunakan metode TOPSIS dalam tahap selanjutnya.

## 3.3 Perhitungan Alternatif Pemilihan Bibit Pertanian Menggunakan Metode TOPSIS
Berdasarkan  hasil  penilaian  alternatif  yang  telah  dilakukan,  selanjutnya  menggunakan  tahapan metode  TOPSIS  untuk menentukan  rekomendasi  bibit  pertanian  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Tahapan  penentuan  rekomendasi  bibit pertanian sebagai berikut.
a. Menentukan Rating Kecocokan
Tahapan  pertama  membuat  rating  kecocokan  dari  alternatif  untuk  setiap  kriteria  berdasarkan  penilaian  dari masing-masing  alternatif  dengan  berdasarkan  penilaian  alternatif  yang  ada  berdasarkan  tabel  3,  hasil  matriks  rating kecocokan seperti berikut ini.
Heni Sulistiani, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Bibit Kedelai Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
𝑋 =
[ 𝑥 1,1 𝑥 2,1 𝑥 3,1 𝑥 1,2 𝑥 2,2 𝑥 3,2 𝑥 1,3 𝑥 2,3 𝑥 3,3 𝑥 4,1 𝑥 5,1 𝑥 4,2 𝑥 5,2 𝑥 4,3 𝑥 5,3 𝑥 1,4 𝑥 2,4 𝑥 3,4 𝑥 1,5 𝑥 2,5 𝑥 3,5 𝑥 4,4 𝑥 5,4 𝑥 4,5 𝑥 5,5 ] 𝑋 = [ 4 6 4
3 2 7
6 5 5 4 7 3 3 4 3
2 7 6 5 4 4 8 4 6 5]
b. Membuat Matrik Keputusan Yang Ternormalisasi
Tahapan  kedua  yaitu  membuat  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  ternormalisasi  dengan menggunakan persamaan (2), hasil matrik keputusan ternormalisasi untuk kriteria KC1 atau adaptasi lingkungan sebagai berikut.
𝑟 1,1 = 𝑥1,1 √(𝑥1,1) 2 +(𝑥1,2) 2 +(𝑥1,3) 2 +(𝑥1,4) 2 +(𝑥1,5) 2 = 4 √(4)2+(3)2+(6)2+(2)2+(5)2 = 4 √90 = 4 9,487 = 0,422
Hasil matrik keputusan ternormalisasi untuk kriteria KC2 atau ketahanan terhadap hama sebagai berikut. 𝑟 2,1 = 𝑥2,1 √(𝑥2,1) 2 +(𝑥2,2) 2 +(𝑥2,3) 2 +(𝑥2,4) 2 +(𝑥2,5) 2 = 6 √(6)2+(2)2+(5)2+(7)2+(4)2 = 6 √130 = 6 11,402 = 0,526
Hasil matrik keputusan ternormalisasi untuk kriteria KC3 atau hasil panen sebagai berikut.
𝑟 3,1 = 𝑥3,1
√(𝑥3,1) 2 +(𝑥3,2) 2 +(𝑥3,3) 2 +(𝑥3,4) 2 +(𝑥3,5) 2 =
4 √(4)2+(7)2+(5)2+(6)2+(4)2 = 4 √142 = 4 11,916 = 0,336
Hasil matrik keputusan ternormalisasi untuk kriteria KC4 atau ukuran biji sebagai berikut.
𝑟 4,1 = 𝑥4,1 √(𝑥4,1) 2 +(𝑥4,2) 2 +(𝑥4,3) 2 +(𝑥4,4) 2 +(𝑥4,5) 2 = 4 √(4)2+(3)2+(4)2+(8)2+(6)2 = 4 √141 = 4 11,874 = 0,337
Hasil matrik keputusan ternormalisasi untuk kriteria KC5 atau waktu panen sebagai berikut.
𝑟 5,1 = 𝑥5,1 √(𝑥5,1) 2 +(𝑥5,2) 2 +(𝑥5,3) 2 +(𝑥5,4) 2 +(𝑥5,5) 2 = 7 √(7)2+(3)2+(3)2+(4)2+(5)2 = 7 √108 = 7 10,392 = 0,674
Hasil keseluruhan matrik ternormalisasi seperti ditunjukan pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Hasil Normalisasi Matrik Kode Alternatif Kode Kriteria KC1 KC2 KC3 KC4 KC5 A1 0,422 0,526 0,336 0,337 0,674 A2 0,316 0,175 0,587 0,253 0,289 A3 0,632 0,439 0,420 0,337 0,289 A4 0,211 0,614 0,504 0,674 0,385 A5 0,527 0,351 0,336 0,505 0,481
c. Perkalian Antara Bobot Dengan Nilai Setiap Atribut
Tahapan selanjutnya melakukan perkalian untuk membentuk matrik Y,  perkalian ini berdasarkan bobot kriteria yang telah didapat dengan menggunakan metode ROC akan dikali dengan matriks ternormalisasi, hasil perkalian dengan menggunakan persamaan (3), hasil untuk kriteria KC1 atau adaptasi lingkungan sebagai berikut.
𝑌 1,1 = 𝑤 1 ∗ 𝑟 1,1 = 0,457 ∗ 0,422 = 0,193
Hasil untuk kriteria KC2 atau ketahanan terhadap hama sebagai berikut. 𝑌 2,1 = 𝑤 2 ∗ 𝑟 2,1 = 0,257 ∗ 0,526 = 0,135
Hasil untuk kriteria KC3 atau hasil panen sebagai berikut. 𝑌 3,1 = 𝑤 3 ∗ 𝑟 3,1 = 0,156 ∗ 0,336 = 0,052
Hasil untuk kriteria KC4 atau ukuran biji sebagai berikut. 𝑌 4,1 = 𝑤 4 ∗ 𝑟 4,1 = 0,09 ∗ 0,337 = 0,030
Hasil untuk kriteria KC5 atau waktu panen sebagai berikut. 𝑌 5,1 = 𝑤 5 ∗ 𝑟 5,1 = 0,04 ∗ 0,674 = 0,027
Hasil keseluruhan perkalian bobot dengan nilai setiap atribut seperti ditunjukan pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Perkalian Antara Bobot Dengan Nilai Setiap Atribut
Kode Alternatif Kode Kriteria KC1 KC2 KC3 KC4 KC5 A1 0,193 0,135 0,052 0,030 0,027 A2 0,145 0,045 0,092 0,023 0,012 A3 0,289 0,113 0,065 0,030 0,012 A4 0,096 0,158 0,079 0,061 0,015 A5 0,241 0,090 0,052 0,045 0,019
d. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positive Dan Matriks Solusi Ideal Negative
First  Author,  Title  Heni  Sulistiani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Kedelai  Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Tahapan keempat menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif dengan  menggunakan persamaan (4) untuk matriks solusi ideal positif, dan persamaan (5) untuk matriks solusi ideal negatif. Hasil dari matriks solusi ideal positif dan negatif ditunjukan pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Hasil Matriks Solusi Ideal Positive Dan Matriks Solusi Ideal Negative 𝑌 𝑖 Solusi Ideal 𝑌 𝐽 + 𝑌 𝐽 − Y 1 0,193;0,145;0,289;0,096;0,241 0,289 0,096 Y 2 0,135;0,045;0,113;0,158;0,090 0,158 0,045 Y 3 0,052;0,092;0,065;0,079;0,052 0,092 0,052 Y 4 0,030;0,023;0,030;0,061;0,045 0,061 0,023 Y 5 0,027;0,012;0,012;0,015;0,019 0,027 0,012
e. Menentukan Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif Dengan Matriks Solusi Ideal Positive Dan Negative
Tahapan kelima yaitu menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dengan persamaan (6) sebagai berikut
𝐷 1 + = √ ((0,193 − 0,289) 2 ) + ((0,145 − 0,289) 2 ) + ((0,289 − 0,289) 2 ) +
((0,096 − 0,289) 2 ) + ((0,241 − 0,289) 2 ) 𝐷 1 + = √0,0696 = 0,2638
𝐷 2 + = √ ((0,135 − 0,158) 2 ) + ((0,045 − 0,158) 2 ) + ((0,113 − 0,158) 2 ) +
((0,158 − 0,158) 2 ) + ((0,090 − 0,158) 2 ) 𝐷 2 + = √0,0198 = 0,1408
𝐷 3 + = √ ((0,052 − 0,092) 2 ) + ((0,092 − 0,092) 2 ) + ((0,065 − 0,092) 2 ) +
((0,079 − 0,092) 2 ) + ((0,052 − 0,092) 2 ) 𝐷 3 + = √0,0039 = 0,0628
𝐷 4 + = √ ((0,030 − 0,061) 2 ) + ((0,023 − 0,061) 2 ) + ((0,030 − 0,061) 2 ) +
((0,061 − 0,061) 2 ) + ((0,045 − 0,061) 2 )
𝐷 4 + = √0,0035 = 0,0592
𝐷 5 + = √ ((0,027 − 0,027) 2 ) + ((0,012 − 0,027) 2 ) + ((0,012 − 0,027) 2 ) + ((0,015 − 0,027) 2 ) + ((0,019 − 0,027) 2 )
𝐷 5 + = √0,0007 = 0,0258
Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dengan dengan persamaan (7) sebagai berikut
𝐷 1 − = √ ((0,096 − 0,193) 2 ) + ((0,096 − 0,145) 2 ) + ((0,096 − 0,289) 2 ) + ((0,096 − 0,096) 2 ) + ((0,096 − 0,241) 2 )
𝐷 1 − = √0,0696 = 0,2638
𝐷 2 − = √ ((0,045 − 0,135) 2 ) + ((0,045 − 0,045) 2 ) + ((0,045 − 0,113) 2 ) + ((0,045 − 0,158) 2 ) + ((0,045 − 0,090) 2 )
𝐷 2 − = √0,0274 = 0,1656
𝐷 3 − = √ ((0,052 − 0,052) 2 ) + ((0,052 − 0,092) 2 ) + ((0,052 − 0,065) 2 ) + ((0,052 − 0,079) 2 ) + ((0,052 − 0,052) 2 ) 𝐷 3 − = √0,0024 = 0,0490
𝐷 4 − = √ ((0,023 − 0,030) 2 ) + ((0,023 − 0,023) 2 ) + ((0,023 − 0,030) 2 ) + ((0,023 − 0,061) 2 ) + ((0,023 − 0,045) 2 )
𝐷 4 − = √0,0021 = 0,0455
𝐷 5 − = √ ((0,012 − 0,027) 2 ) + ((0,012 − 0,012) 2 ) + ((0,012 − 0,012) 2 ) + ((0,012 − 0,015) 2 ) + ((0,012 − 0,019) 2 )
𝐷 5 − = √0,0003 = 0,0176
f. Menentukan Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Heni Sulistiani, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Bibit Kedelai Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Tahapan keenam yaitu menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan menggunakan persamaan (8) sebagai berikut.
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − + 𝐷 1 + = 0,2638 0,2638  + 0,2638 = 0,2638 0,5276 = 0,5
𝑉 2 = 𝐷 2 − 𝐷 2 − + 𝐷 2 + = 0,1656 0,1656  + 0,1408 = 0,1656 0,3064 = 0,54047
𝑉 3 = 𝐷 3 − 𝐷 3 − + 𝐷 3 + = 0,0490 0,0490  + 0,0628 = 0,0490 0,1118 = 0,43828
𝑉 4 = 𝐷 4 − 𝐷 4 − + 𝐷 4 + = 0,0455 0,0455  + 0,0592 = 0,0455 0,1047 = 0,43457
𝑉 5 = 𝐷 5 − 𝐷 5 − + 𝐷 5 + = 0,0176 0,0176  + 0,0258 = 0,0176 0,0434 = 0,40553

## 3.4 Perangkingan Alternatif Pemilihan Bibit Pertanian Menggunakan Metode TOPSIS dan ROC
Setelah  didapatkan  nilai  preferensi  masing-masing  alternatif  pada  tahapan  menggunakan  metode  TOPSIS  selanjutnya membuat perangkingan untuk masing-masing alternatif. Hasil perangkingan masing-masing alternatif dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Hasil Perangkingan Alternatif Pemilihan Bibit Pertanian Kode Alternatif Nama Kriteria Total Nilai Akhir Rangking A2 Grobongan 0,54047 1 A1 Anjasmoro 0,5 2 A3 Detap 1 0,43828 3 A4 Dena 1 0,43457 4 A5 Dering 1 0,40553 5
Berdasarkan hasil perangkingan pemilihan bibit pertanian yang mendapatkan rangking 1 yaitu Grobongan dengan nilai sebesar 0,54047, rangking 2 yaitu Anjasmoro dengan nilai sebesar 0,5, rangking 3 yaitu Detap 1 dengan nilai sebesar 0,43828,  rangking  4  yaitu  Dena  1  dengan  nilai  sebesar  0,43457,  dan  rangking  5  yaitu  Dering  1  dengan  nilai  sebesar 0,40553.

## 4. KESIMPULAN
Kombinasi Rank Order Centroid (ROC) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat  membantu  dalam  mengelola  kompleksitas  penentuan  bibit  kedelai  dengan  lebih  efisien.  ROC  membantu  dalam mengurutkan variabel, sedangkan TOPSIS membantu dalam memilih alternatif yang optimal. Berdasarkan pengumpulan kebutuhan didapat 5 kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan bibit  kedelai yaitu adaptasi lingkungan, ketahanan terhadap hama, hasil panen, ukuran biji, dan waktu panen. Berdasarkan hasil perangkingan pemilihan bibit kedelai yang mendapatkan rangking 1 yaitu Grobongan dengan nilai sebesar 0,54047, rangking 2 yaitu Anjasmoro dengan nilai sebesar 0,5, rangking 3 yaitu Detap 1 dengan nilai sebesar 0,43828, rangking 4 yaitu Dena 1 dengan nilai sebesar 0,43457, dan rangking 5 yaitu Dering 1 dengan nilai sebesar 0,40553.

## REFERENCES
[1] N. Nuroji, “Penerapan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Penentuan Pegawai Terbaik,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 46–53, 2022.
[2] S. K. Zega, A. S. Harahap, H. H. Sihite, and I. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 809–818, 2023.
[3] I. G. I. Sudipa et al. , MULTI CRITERIA DECISION MAKING: Teori & Penerapan Metode Pengambilan Keputusan dengan MCDM . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[4] F. Susanto, Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish, 2020.
[5] R. Torres-Sanchez, H. Navarro-Hellin, A. Guillamon-Frutos, R. San-Segundo, M. C. Ruiz-Abellón, and R. Domingo-Miguel, “A decision support system for irrigation management: Analysis and implementation of different learning techniques,” Water , vol. 12, no. 2, p. 548, 2020.
[6] F. Psarommatis and D. Kiritsis, “A hybrid Decision Support System for automating decision making in the event of defects in the era of Zero Defect Manufacturing,” J. Ind. Inf. Integr. , vol. 26, p. 100263, 2022.
[7] S.  Kusumadewi,  H.  Wahyuningsih,  T.  Informatika,  U.  I.  Indonesia,  U.  I.  Indonesia,  and  P.  Korespondensi,  “Model  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelompok  Untuk  Penilaian  Gangguan  Depresi  ,  Kecemasan  Dan  Stress  Berdasarkan  Dass-42  Group Decision Support System Model for Assessment of Depression , Anxiety and Stress Disorders Based on Dass-42,” Model Sist.
First  Author,  Title  Heni  Sulistiani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Kedelai  Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan ROC
Pendukung Keputusan Kelompok Untuk Penilai. Gangguan Depresi, Kecemasan Dan Stress Berdasarkan Dass-42 , vol. 7, no. 2, pp. 219–228, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071052.
[8] L. V. Aprilian and M. H. K. Saputra, Belajar cepat metode SAW . Kreatif, 2020.
[9] M. Fernandes, S. M. Vieira, F. Leite, C. Palos, S. Finkelstein, and J. M. C. Sousa, “Clinical decision support systems for triage in the emergency department using intelligent systems: a review,” Artif. Intell. Med. , vol. 102, p. 101762, 2020.
[10]  A. Ullah, S. Hussain, A. Wasim, and M. Jahanzaib, “Development of a decision support system for the selection of wastewater treatment technologies,” Sci. Total Environ. , vol. 731, p. 139158, 2020.
[11]  E. T. Amboro, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelengkeng Berkualitas dengan Metode AHP,” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SENATIK) , 2021, vol. 4, no. 1, pp. 109–119.
[12]  H.  K.  Chan,  X. Sun,  and  S.-H. Chung,  “When  should  fuzzy  analytic  hierarchy  process  be  used  instead  of  analytic  hierarchy process?,” Decis. Support Syst. , vol. 125, p. 113114, 2019.
[13]  L. G. Ramón‐Canul et al. , “Technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for the generation of external preference mapping using rapid sensometric techniques,” J. Sci. Food Agric. , vol. 101, no. 8, pp. 3298–3307, 2021.
[14]  E. Aydoğdu, E. Güner, B. Aldemir, and H. Aygün, “Complex spherical fuzzy TOPSIS based on entropy,” Expert Syst. Appl. , vol. 215, p. 119331, 2023.
[15]  M. Mojaver, R. Hasanzadeh, T. Azdast, and C. B. Park, “Comparative study on air gasification of plastic waste and conventional biomass based on coupling of AHP/TOPSIS multi-criteria decision analysis,” Chemosphere , vol. 286, p. 131867, 2022.
[16]  S. Setiawansyah, A. Surahman, A. T. Priandika, and S. Sintaro, Penerapan Sistem Pendukung Keputusan pada Sistem Informasi .
Bandar Lampung: CV Keranjang Teknologi Media, 2023. [Online]. Available:
https://buku.techcartpress.com/detailebook?id=1/penerapan-sistem-pendukung-keputusan-pada-sistem-informasi/setiawansyah- ade-surahman-adhie-thyo-priandika-sanriomi-sintaro
[17]  D. D. Trung, “Application of TOPSIS and PIV methods for multi-criteria decision making in hard turning process,” J. Mach. Eng. , vol. 21, no. 4, pp. 57–71, 2021.
[18]  M.  O.  Esangbedo,  J.  Xue,  S.  Bai,  and  C.  O.  Esangbedo,  “Relaxed  Rank  Order  Centroid  Weighting  MCDM  Method  With Improved Grey Relational Analysis for Subcontractor Selection: Photothermal Power Station Construction,” IEEE Trans. Eng. Manag. , 2022.
[19]  I.  Oktaria,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[20]  A. Karim, S. Esabella, K. Kusmanto, M. Mesran, and U. Hasanah, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis  (OCRA)  dan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1674–1687, 2021.
[21]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode  ROC- EDAS,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2 SE-Articles, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[22]  Y.  D.  Lestari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Bibit  Jambu  Madu  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode MOORA DAN SAW,” Algoritm. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 4, no. 2, 2020.
[23]  W. Yahyan and M. I. A. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Benih Padi Unggul Berbasis Webmenggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process),” Menara Ilmu , vol. 13, no. 11, 2019.
[24]  B. Ali, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kakao Menggunakan Metode AHP,” d’ComPutarE J. Ilm. Inf. Technol. , vol. 9, no. 2, pp. 8–17, 2020.
[25]  A. Kurniawan, “Perancangan Aplikasi E-Voting pada Pemilihan Ketua Osis Berbasis Mobile,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 26–31, 2023.
[26]  R. Aldisa, F. Nugroho, M. Mesran, S. A. Sinaga, and K. Sussolaikah, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Sales Terbaik Menerapkan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  3,  no.  4  SE-Articles,  Jul.  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1955.