Penerapan Metode OCRA Dalam Menentukan Aplikasi Investasi Online Terbaik Dengan Menerapakan Pembobotan ROC

Penerapan Metode OCRA Dalam Menentukan Aplikasi Investasi Online Terbaik Dengan Menerapakan Pembobotan ROC

Dewi Maulida Sari Tanjung, Susi Mardiana Giawa, Miko Putra Haposan Tinambunan, Dito Putro Utomo^* Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan , Inodonesia

Email: ¹dewitanjung199@gmail.com, ²susimardianagiawa12@gmail.com, ³mikoputra2121@gmail.com,

4,*ditoputro12@gmail.com

Email Penulis Korespondensi: ditoputro12@gmail.com

Abstrak-Di era perkembangan Zaman sekarang ini teknologi makin hari semakin canggih salah satunya adalah dalam berinvestasi secara online.Aplikasi investasi online atau disebut juga platform online adalah aplikasi yang digunakan para investror untuk menanamkan modal dengan tujuan mendapat keuntungan dimasa yang akan datang yang dilakukan secara online kapan dan dimanapun.Ada banyak jenis aplikasi investasi yang berkembang sesuia dengan kebutuhan manusia. Namun kurangnya pengetahuan masyatrakat atau para inestor dalam memilih apikasi investasi menimbulkan kerugian.Maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang akan membantu para investor dalam memiliih investasi terbaik yaitu ,suatu sistem yang akan menyelesaikan permaslahan tersebut dengan menggunakan metode OCRA((Operational Competitiveness Rating) dan ROC (Rank Order Centroid) yang menghasilkan suatu keputusan terbaik berdasarakan kriteria dan data- data yang telah ditentukan , sehingga diperoleh kesimpulan yaitu aplikasi investasi online terbaik adalah OVO Invest terdapat pada alternatif A3 dengan perolehan nilai 1.568.

Kata Kunci: OCRA; ROC; Sistem Pendukung Keputusan; Investasi Online; Aplikasi Online

Abstract-I the current era of development,tecgnology is increasingly sophisticated,one of wich is investing online.Online Investing applications or olso called online platforms are appliactions that investors use to invest with the aim of getting future profits th are carried out line anytime and anywhere.There are many types of investment apliactions that develop according to human needs.However, the lack of knowledge of the community or investor in choosing the best investment, namely,a system that will solve these problems using the OCRA method(Operational Competitivieness Rtaing) and ROC (Rank Order Centroid) wich produces the best decision based on predetermined criteria and data ,so that the conclusion is that best online investment application is OVO Invest in alternative A3 with a score 1.568.

Keywords: OCRA; ROC; Decision Suport System; Online Investment; Online Application

1. PENDAHULUAN

Investasi online merupakan salah satu usaha untuk menanamkan modal untuk memperoleh keuntungan dimasa depan yang akan datang yang bisa kita lakukan melalui platform online atau berupa situs web maupun aplikasi [1]Diera zaman digital sekarang ini telah mempermudah kita dalam melakukan banyak hal dan mengubah proses interaksi kehidupan manusia secara online kapan dan dimana pun kita berada, termasuk salah - satunya yaitu berinvestasi dengan menggunakan investasi digital atau online.Apalagi seiring dengan berkembangnya zaman investasi saat ini semakin berkembang pesat termasuk di Indonesia.Namun, setiap bentuk investasi yang kita lakukan memiliki keuntungan dan juga memiliki kerugian. Setiap investor yang melakuakan investasi harus memiliki pengetahuan yang luas tentang investasi dalam memilih investasi dan menggali informasi atau peluang investasi yang akan menghasilkan suatu keuntungan dimasa yang akan datang. Dengan demikian kita bisa menambah penghasilan sampingan tanpa harus meninggalkan pekerjaan utama.

Ada banyak jenis Aplikasi investasi online atau platfrom online yang dapat membantu kita dalam melakukan investasi seperti aplikasi Bibit, Stockbit, Ovo Invest, SimInvest, Motion, Trade, Amartha, Tanam Duit dan sebagainya.Banyak investasi yang di tawarkan kepada masyarakat yang berasal dari pemerintah, lembaga keuangan maupun perusahaan-perusahaan.Investasi online berkembang sesuai kebutuhan manusia ,tentu saja tujuannya untuk mempermudah para investor dalam melakukan investasi.Aplikasi ini semakin banyak di rilis di internet dan memiliki sertifikasi.Dengan beberapa aplikasi yang ada, memicu beberapa perbandingan dalam menentukan aplikasi investasi online terbaik dan dapat untuk di rekomendasikan.Dalam menentukan apliaksi investasi online terbaik terdapat beberapa kriteria yaitu fitur jumlah ,pengguna,rating, proses transaksi ,ulasan pengguna.Kurangnya pengetahuan masyarakat dalam memilih investasi yang pada akhirnya menimbulkan kerugian[2].Untuk itu diperlukan suatu sistem yang akan membantu dan memudahkan kita dalam pemilihan aplikasi investasi online terbaik yaitu Sistem Pendukung Keputusan yang akan menyelesaikan permasalahan tersebut Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem pendukung keputusan yang mampu menyediakan informasi dan mengelolah data yang berbasis computer dalam pemecahan masalah dengan menggunakan model dan data yang ada [3] Di dalam suatu sistem pendukung keputusan ada banyak sekali metode yang sering digunakan peneliti diantaranya SAW,PSI,MOORA,MOSRA,AHP,OCRA,WASPA ,ROC ,dan WASPAS.Dalam penelitian ini penulis mengunakan salah satu dari metode tersebut yaitu OCRA(Operational Conpetiticeness Rating Analysis) dengan menerapkan pembobotan ROC..Metode OCRA(Operational Competiticenes Rating Analysis)meruapakan suatu rancangan penilaian kinerja yang pasti atau terukur berlandaskan pada suatu model nonparamatik.OCRA merupakan salah satu metode pengukuran efisiensi nonparametik pertama yang di usulkan untuk memecahkan suatu masalah[4].

Berdasarkan penelitian terdahulu yang di lakukan menggunakan metode yang berkaitan ,maka penulis akan menggunakan penelitian tersebut sebagai acuan untuk melakukan penelitian ini.Pada tahun 2021 dilakukan sebuah penelitian oleh Mohammad Ichsan dan Putri Aisyiyah yang mengunakan metode OCRA dalam pengambilan keputusan

menentukan santri berprestasi.Dalam penelitian ini ada 5 kriteria yang di terapakan yaitu baca Al-Quran, baca kitab kuning, bahasa arab, bahasa inggris ,dan hafalan juz.Berdasarkan hasil kriteria tersebut maka diperoleh hasil akhir yaitu nilai paling tinggi dan memperoleh rangking 1 adalah santri dengan kode A62 dengan nilai 0,1888 santri terbaik[[5].

Pada penelitian yang dilakukan oleh surya sintamue hasibuan pada tahun 2021 menggunakan metode OCRA, yang membahas mengenai keputusan mutasi jabatan karyawan di PT.Kreasi wira Agung. Ada 6 kriteria yang di terapkan diantaranya pengetahuan pekerjaan, produktifitas pekerjaan, kerja sama tim, komunikasi, tanggung jawab ,teguran dan peringatan.Maka diperoleh hasil pada alternatif A8 dengan skor nilai 0,45 yaitu Bastiar sebagai alternatif terbaik][6].Pada tahun 2021 penelitian yang dilakuakn Mayadi , dkk menggunakan metode OCRA dalam SPK penentuan kasi terbaik .Dalam penelitian ini ada ada 5 kriteria yaitu lama bekerja, pengabdian masyarakat, loyalitas kerja, usia, dan pendidikan terakhir.Maka diperoleh alternatif A5 yaitu Ibnu Majib dengan nilai 1,347 sebagai alternatif terbaik [7].Pada tahun 2021 penelitian yang dilakukan oleh Refika Ratna dan Dito Putro untuk memecahkan masalah pemilihan mekanik terbaik menggunakan metode ROC.Ada 6 kriteria yang di terapakan yaitu displin, kehadiran, team work, keahlian servis, dan tanggung jawab.Maka diperoleh hasil akhir yaitu alternatif A15 yaitu Boy Martin Lubis dengan nilai 0,8992 mekanik terbaik [8]. Penelitian yang dilakukan pada tahaun 2022 oleh Ida Mayanju dan Muhammad Syahrizal yang membahas menegenai penempatan lokasi minimarket metode yang di gunakan yaitu OCRA .Dalam penelitian ini ada 7 kriteria yaitu jarak tempuh dengan competitor usaha yang sama, biaya sewa bangunan, jumalah penduduk, luas tanah, berada disekitar pusat perdagangan atau perkantoran, perekonomian penduduk, dan tingakat daya beli.Kemudian di peroleh alternatif A2 dengan nilai 0,63 yaitu lokasi lubuk pakkam sebagai alternatif terbaik[1][9]

Dari hasil penelitian terkait diatas akan menjadi acuan peneliti untuk melakukan penelitian tentang aplikasi investasi online terbaik dengan menggunakan metode OCRA(Operational Competitivienes Rating Analysisi) dan pembobotan ROC.Dengan menerapkan metode ini akan meneyelesaiakn permasalahan yang menghasilkan alternatif terbaik sesuai dengan metode dan data-data yang sudah ada.

2. METODOLOGI PENELITIAN

2.1 Tahapan Penelitian

Dalam tahapan penelitian yang dilakukan penulis tentang aplikasi investasi online terbaik dengan sistem pendukung keputusan menggunakan metode OCRA dan pembobotan ROC, akan dilakukan tahapan penelitian yaitu:

1. Menganalisi Masalah, penulis akan melakukan analisis terhadap suatu masalah yang akan di teliti dengan menggunakan metode yang di tentukan dalam menyelesaikan masalah tersebut.

2. Pengumpulan data, penulis melakukan pengamatan data dan memahami data tersebut dalam mendukung penelitian pemrosesan data.

3. Studi Pustaka, penulis akan membaca dan mengetahui lebih dalam literature yang berkaitan dengan penelitian juga metodenya .

4. Penentuan hasil, urutan terakhir yang di lakukan penulis dalam pemilihan aplikasi investasi online terbaik dengan menggunakan metode OCRA dan pembobotan ROC

5. Laporan Penelitian, penulis akan membuat laporan dari penelitian yang sudah di lakukan serta menetukan suatu kesimpulan dari hasil penelitian.

Gambar 2.1 dibawah ini merupakan gambaran dari tahapan-tahapan penelitian diatas:

Gambar 1. Kerangka Penelitian

Studi Pustaka Penerapan Metode OCRA & ROC

Penerapan Metode ROC (Rank Order Centroid)

1. Menentukan Kriteria 2.Menentukan Nilai Bobot (W) 3.Menentukan Jumlah Data (m) 4.Menentukan tingkat Prioritas (i) Penerapan Metode OCRA (Operational Competitiveness

Rating)

1.Membentuk matriks keputusan

2.Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang Akan diminimalkan (cost)

3.Menghitung peringkat prefernsi linear dari setiap alternatif kriteria cost

4.Menghitung nilai preferensi benefit

5.Menghitung peringkat preferenmsi linear untuk kriteria cost

6.Menghitung nilai preferensi total setiap alternatif

Pembuatan

Laporan Penelitian Selesai

Analisa Masalah Pengumpulan Data Mulai

2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Sistem pendukung keputusan (SPK) pertamakali di jelaskan pada tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Sistem ini merupakan suatu sistem yang berbasis computer yang bertujuan untuk membantu dalam pengambilan suatu keputusan dengan menngunakan data-data dan model tertentu dalam menyelesaikan suatu permasalahan yang bersifat semi terstruktur[10]. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan diguknan untuk membantu manajemen dalam pengambilan keputusan atau disebut juga suatu sistem yang menyediakan informasi dan pemanipulasian data[11]

2.3Aplikasi Investasi Online

Aplikasi investasi online adalah suatu alat atau media yang digunakakn untuk membantu para investor dalam melakukan investasi penanaman modal dengan tujuan memperoleh keuntungan dimasa yang akan datang menggunakan platform online atau aplikasi online.

2.4 ROC (Rank Order Centroid)

ROC atau biasa disebut Rank Order Centroid adalah salah satu metode yang sangat sederhana , mudah dipahami dan diterapakan untuk memperoleh nilai bobot pada kriteria atau alternatif dengan menggunakan SPK (sistem pendukung keputusan). Dalam metode ROC ini kriteria 1 memiliki prioritas tertinggi dibanding kriteria 2,kriteria 2 memiliki prioritas tertinggi dibandingkan dengan kriteria 3.Begitulah selanjutnya dilakuakan langkah yang sama hingga prioritas terendah[12] Berdasarakan tingkat kepentingan kriteria tersebut seperti gamabaran dibawah ini

𝐶₁ > 𝐶₂ > 𝐶₃ > 𝐶_𝑚 (1)

Untuk menentukan nilai bobot w digunakan rumus berikut:

𝑤_𝑚 = ¹

𝑚 ∑ (¹

𝑖)

𝑚1=1 (2)

2.5 OCRA (Operational Competitivienes Rating Analysis)

Metode OCRA (Operational Competitivienes Rating Analysis) merupakan suatu pendekatan dalam pengukuran kinerja relatife.Metode ini awalnya dikembangkan oleh parkan pada tahun 1994 . Metode ini nyaman dan mudah digunakan dalam menganalisis, membandingkan berbagai sektor industri dan unit penentuan keputusan yang berbeda. Selain itu metode ini juga digunakan untuk membandingkan dan memantau kinerja unit dalam pengambilan keputusan dari waktu ke waktu [13].Berikut Langkah Langkah dalam metode OCRA (Operational ompetitivienes Rating Analysis)

1.Langkah pertama menentukan matrik keputusan Xij

X = [X_𝑖𝑗]mxn =[

X₁₁ X₁₂ … X_mn X₂₁ X₂₂ … X_2n

… … … …

X_mi X_mn … X_mn

]i=1,…m j =1,2,…,n (3)

2.Langklah kedua peringkat preferensi sehubungan dengan kriteriatidak bermanfaat (kriteria biaya) ditentukan disini, nila-nilai kerja dari alternatif untuk kriteria yang akan diperkecil dihitung hanya dari kriteria yang bermanffat tidak dipertimbangkan.Total Kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria non-menguntungkan dapat dihitung dengan bantuan rumus dibawah ini

I = ∑^𝑔_𝑗=1𝑤𝑗^{max (𝑋𝑖𝑗)}

min (𝑋_𝑖𝑗) (i=1,2,….,mj = 1,2,….g) (4)

3.Langkah ketiga pada peringkat preferensi linier dari setiap alternatif untuk kriteria yang tidak menguntungkan dihitung dengan rumus di bawah ini.

𝐼_{𝑖= 𝐼𝑖}- min (𝐼_𝑖) (5)

4.Langkah keempat pada peringkat preferensi sehubungan dengan kriteria manfaat ditentukan.Untuk kriteria yang menguntungkan, alternatif yang memiliki nilai yang lebih tinggi lebih disukai.Peringkat kinerja total dari alternatif untuk semua kriteria bermnafaat dihitung dengan rumus dibawah ini.

𝑂_𝑖 = ∑^𝑛_𝑗=𝑔+1𝑤𝑗

𝑋𝑖𝑗−𝑚𝑎𝑥(𝑋𝑖𝑗)

𝑚𝑖𝑛(𝑋_𝑖𝑗) (𝑖 = 1,2 … , 𝑚 𝑗 = 𝑔 + 2 … 𝑛) (6)

5.Langkah kelima peringkat preferensi linear dihitung untuk kriteria yang bermanfaat dihitung dengan rumus.

𝑂_𝑖= 𝑂_𝑖-min(𝑂_𝑖) (7)

6.Langkah keenam nilai preferensi total untuk setiap alternatif dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini.

𝑃_𝑖 = (𝐼_𝑖 + 𝑂_𝑖) + 𝑚𝑖𝑛(𝐼 + 𝑂) i = 1,2…m (8)

3.HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam proses pemilihan apliaksi investasi online akan dilakukan proses perhitungan terhadap nilai-nilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.Dengan menerapkan metode OCRA dan pembobotan ROC.

3.1 Data Alternatif

Untuk mendukung penelitian ini penulis membutuhkan data aletrnatif yang telah dikumpulkan .Data ini akan sangat membantu penulis dalam prose perhitungan agar mendapatkan hasil yang terbaik Berikut ini ada 5 data alternatif yang akan digunakan yaitu :

Table 1.Alternatif Alternatif Nama Aplikasi

A1 Pluang

A2 Bareksa

A3 Ovo Invest A4 Tanam Duit

A5 Ajaib

3.2 Data Kriteria

Berikut beberapa kriteria yang dibutuhkan untuk dijadikan segbagai data pertimbangan dalam proses pemilihan aplikasi investasi online. Terdapat 5 kriteria yang digunakan

Table 2. Kriteria

Kriteria Keterangan Jenis C1 Fitur Aplikasi Benefit

C2 Pengguna Benefit

C3 Rating Benefit

C4 Proses Transaksi Benefit C5 Ulasan Pengguna Benefit Keterangan Kriteria

Fitur Aplikasi : Kelengkapan fitur dalam aplikasi Pengguna :Banyaknya jumlah unduhan aplikasi Rating :Peringkat yang sudah dicapai oleh aplikasi Proses Transaksi : Apilkasi yang berbayar dalam proses transaksi Ulasan Pengguna :Rating kepuasan yang diberikan pengguna aplikasi 3.3 Penerapan Metode ROC (Rank Order Centroid)

Pada table 2 kriteria diatas belum memiliki nilai bobot maka, dengan menggunakan metode ROC (Rank Order Centroid), dimana metode ini akan digunakan untuk menghasilkan nilai bobot pada tiap-tiap kriteria yang diinginkan seperti pada persamaan dibawah ini.

W1 = ¹

1 2+¹₃+¹₄+¹₅

5 = 0,456 W2=⁰

1 2+¹₃+¹₄+¹₅

5 = 0,256 W3 = ⁰⁺⁰⁺

1 3+¹₄+¹₅

5 = 0,156 W4 = ⁰⁺⁰⁺⁰⁺

1 4+¹₅

5 = 0,09 W5 = ^0+0+0+0+

1 5

5 = 0,04

Dari hasil perhitungan diatas maka diperoleh nilai bobot pada tiap-tiap kriteria yaitu W1 = 0,456, W2 =0,256 , W3= 0,156, W4 = 0,09 , W5 = 0,04. Dapat dilihat pada tabel dibawah ini

Tabel 3. Bobot Kriteria

Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Fitur Aplikasi 0,456 Benefit C2 Pengguna 0,256 Benefit

C3 Rating 0,156 Benefit

C4 Proses Transaksi 0,09 Cost C5 Ulasan Pengguna 0,04 Benefit

Tabel 4.Alternatif Kriteria

Alternatif C1 C2 C3 C4 C5

Stockbit Lengkap 1.000.000 12 Tidak 3,4 Bareksa Lengkap 1.000.000 3 Tidak 4,8 OVO Invest Kurang Lengkap 5.000.000 3 Ya 4,7 Tanam Duit Tidak Lengkap 10.000 3 Ya 4,5 Ajaib Lengkap 5.000.000 3 Tidak 4,9

Tabel 5.Bobot Nilai Fitur Aplikasi Keterangan Nilai Bobot

Lengkap 3

Kurang Lengkap 2 Tidak Lengkap 1

Tabel 6 Bobot Nilai Proses Transaksi Keterangan Nilai Bobot

Ya 2

Tidak 1

Tabel 7.Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5

A1 3 1.000.000 12 1 3.4 A2 3 1.000.000 3 1 4.8 A3 2 5.000.000 3 2 4.7

A4 1 1000.000 3 2 4.5

A5 3 5.000.000 3 1 4.9 3.4 Penerapan Metode OCRA (Operational Competitivienes Rating Analysis)

Berikut ini langkah-langkah yang dibutuhkan untuk memperoleh hasil terbaik dalam menentukan aplikasi investasi online dengan menggunakan metode OCRA (Operational Competitivienes Rating Analysis).

1.Membuat Matrik Keputusan

X = [𝑋_𝑖𝑗]𝑚𝑥𝑛 = [

3 1.000.000 12 1 3.4 3 1.000.000 3 1 4.8 2 5.000.000 3 2 4.7 1 1.000.000 3 2 4.5 3 5.000.000 3 1 4.9]

2.Menghitung peringkat preferensi pada kriteria yang diminimalkan (cost) untuk kriteria C4 𝐼₁= ∑(0.09 ²⁻¹

1 ) = 0.09 𝐼₂= ∑(0.09 ²⁻¹

1 ) = 0.09 𝐼₃= ∑(0.09 ²⁻²

1 ) = 0.000 𝐼₄= ∑(0.09 ²⁻²

1 ) = 0.000 𝐼₅= ∑(0.09 ²⁻¹

1 ) = 0.09

3. Menghitung peringkat preferensi linear pada setiap alternatif yang tidak menguntungkan (cost) 𝐼₁= 0.09 − 0.00 = 0.09

𝐼₂ = 0.09 − 0.00 = 0.09 𝐼₃= 0.000 − 0.00 = 0.000 𝐼₄= 0.00 − 0.00 = 0.000 𝐼₅= 0.09 − 0.00 = 0.09

4.Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang dimaksimalkan (Benefit) yaitu kriteria C1,C2,C3 dan C5 O̅₁ =∑(0,456 ³⁻¹

1 ) + (0,256 1.000.000−1.000.000

1.000.000 ) + (0.156 ¹²⁻³

3 ) + (0.04 ^3.4−3.4

3.4 ) = ∑ 0.092 + 0.000 + 1.68 + 0.000 =1.772

O̅₂ =∑(0,456³⁻¹

1 ) + (0,256 1.000.000−1.000.000

1.000.000 ) + (0,156³⁻³

3 ) + (0,04^4.8−3.4

3.4 ) = ∑ 0.092 + 0.000 + 0.000 + 0.016 = 0.108

O̅₃ =∑(0.456 ²⁻¹

1 ) + (0.256 5.000.000−1.000.000

1.000.000 ) + (0,156 ³⁻³

3 ) + (0,04 ^4.7−3.4

3.4 ) = ∑ 0,456 + 1.024 + 0.000 + 0.010 = 1.49

O̅₄ =∑(0.456 ¹⁻¹

1 ) + (0,256 1.000.000−1.000.000

1.000.000 ) + (0.156 ³⁻³

3 ) + (0,04^4,5−3,4

3,4 ) = ∑ 0.000 + 0.000 + 0.000 + 0.012 = 0.012

O̅₅ =∑(0,456 ³⁻¹

1 ) + (0,256 5.000.000−1.000.000

1.000.000 ) + (0.156 ³⁻³

1 ) + (0,04 ^4.9−3.4

3.4 ) = ∑ 0,092 + 1.024 + 0,000 + 0.017 = 1.136

5.Menghitung peringkat preferensi linear untuk kriteria menguntungkan (Benefit) O̅₁ = 1.177 – 0.012 =1.165

O̅₂ = 0.108 – 0.012 =0.096 O̅₃ = 1.49 – 0.012=1.478 O̅₄ = 0.012 – 0.012=0.000 O̅₅ = 1.136 – 0.012=1.124

6.Menghitung Nilai Preferensi total untuk setiap alternatif 𝑃₁ =(0.09 + 1.165) – 0.09 =1.165

𝑃₂ =(0.09 +0.096 ) – 0.09 = 0.096 𝑃₃ =(0.000 + 1.478) – 0.09 =1.568 𝑃₄ =(0.000 + 0,000) – 0.09 =0.000 𝑃₅= ( 0.09 +1.124) – 0.09= 1.124

Hasil dari perhitungan yang telah dilakukan diatas dengan menggunakan metode ROC dan OCRA maka diperolah hasil perangkingan seperti pada tabel dibawah ini :

Tabel 8. Nilai Preferensi

Alternatif Nama Aplikasi Nilai Preferensi Peringkat

A1 Stockbit 1.156 2

A2 Bareksa 0.096 4

A3 OVO invest 1.568 1

A4 Tanam duit 0.000 5

A5 Ajaib 1.124 3

Berdasarkan tabel 8 diatas hasil perhitungan dari 5 alternatif dalam memilih aplikas investasi online maka,diperoleh nilai tertinggi pada alternatif A3 yaitu OVO Invest sebagai aplikasi investasi online terbaik dengan nlai 1.568.

4. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil dari penelitian diatas yang sudah dilakukan oleh penulis dengan menganilsa dan mengembangkan SPK (sistem pendukung keputusan) menggunakan metode ROC(Rank Order Centroid dan OCRA(Operational Competitivienes Rating Analysis ) berdasarakan kriteria dan data alternatif yang sudah ditentukan dimna metode ini dapat digunakan untuk membantu penulis dalam menentukan aplikasi investasi online . Maka diperoleh suatu kesimpulan ,bahwa alternatif terbaik peringkat pertama adalah A3 dengan nilai 1.568 yaitu OVO invest sebagai apliaksi investasi online terbaik yang akan membantu para investor atau masyarakat dalam berinvestasi secara online dengan mudah dengan tujuan memperoleh keuntungan dimasa yang akan datang.

REFERENCES

[1] A. S. Kusuma and I. M. G. Aryawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham BUMN dengan Model AHP,” J.

Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones., vol. 1, no. 4, pp. 225–234, 2019.

[2] R. Amin and B. Rifai, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Investasi Ideal Bagi Generasi Millenial,” J. mantik Penusa, vol. 3, no. 3, pp. 80–84, 2019, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/664 [3] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product,” J. Inform. Mulawarman,

vol. 10, no. 2, pp. 2–6, 2015.

[4] N. T. L.Toruan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA,”

Bull. Comput. Sci. Res., vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.

[5] M. Ichsan and P. A. R. Devi, “Penerapan Metode AHP dan OCRA dalam Pengambilan Keputusan Menentukan Santri Berprestasi,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 335–343, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4201.

[6] S. S. Hasibuan, “Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” Bull. Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021, [Online]. Available:

http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bulletinds/article/view/807/592

[7] M. Mayadi, R. W. P. Pamungkas, A. Azlan, K. Khairunnisa, and F. T. Waruwu, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100.

[8] R. R. Dilla and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational

Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Studi Kasus : Auto2000,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 103–110, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.

[9] S. Nasional, T. Elektro, S. Informasi, and T. Informatika, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Lokasi Minimarket Alfamart Menerapkan Metode Rank Order Cendroid (ROC) Dan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA),” pp.

375–380, 2022.

[10] H. Magdalena, “Mahasiswa Lulusan Terbaik Di Perguruan Tinggi ( Studi,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 1, no.

1, pp. 49–56, 2012.

[11] W. N. Adila, R. Regasari, and H. Nurwasito, “Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Pada Suatu Lahan Berdasarkan Kondisi Tanah Dengan Metode Promethee,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 5, pp. 2118–2126, 2018.

[12] S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.

[13] 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, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.