<![CDATA[Abstract: In this research, a Decision Support System (SPK) was created to select the best non-ASN employees in the Department of Women's Empowerment, Child Protection, Community Empowerment and Population Control and Family Planning (DP3APMP2KB) of Medan City. Making this SPK uses the ROC method to calculate the weight of 8 specified criteria, namely violations of absenteeism, competency, education, integrity, length of time the employee has worked in the service, current age of the employee, loyalty and history of the employee's illness. The weight values are then calculated using the MOOSRA method to obtain the Decision matrix values. The calculations for these two methods are carried out using Google Colab with the Python programming language. Calculations using the ROC method produce a weight value for each criterion, namely criterion 1 for absenteeism violations of 0.340, criterion 2 for employee competency of 0.215, criterion 3 for the employee's last education of 0.152, criterion 4 for integrity of 0.111, criterion 5 with a weight of 0.079 for the length of time the employee has worked in the service, criterion 6 for the employee's current age of 0.054, criterion 7 for loyalty with a weight of 0.033 and criterion 8 for history of current illness is 0.016. The results of calculations using MOOSRA show that Yuniarti Exaudia with the criteria code A32 has a Decision Matrix value of 2.915 and is a non-ASN employee who deserves to be the best employee. Keyword: Non-ASN employee, SPK,ROC,MOOSRA, DP3APMP2KB Department Abstrak: Pada penelitian ini dilakukan pembuatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk memilih pegawai non-ASN terbaik di Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, Pemberdayaan Masyarakat dan Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DP3APMP2KB) Kota Medan . Pembuatan SPK ini menggunakan Metode ROC untuk menghitung bobot dari 8 kriteria yang ditentukan yaitu pelanggaran absensi, kompetensi, Pendidikan, integritas, lama pegawai telah bekerja di dinas tersebut, usia pegawai saat ini, loyalitas dan Riwayat penyakit yang dimiliki pegawai. Nilai bobot tersebut kemudian dihitung menggunakan Metode MOOSRA untuk memperoleh nilai matriks Keputusan. Perhitungan kedua Metode ini dilakukan menggunakan bantukan Google Colab dengan Bahasa pemograman Python. Perhitungan menggunakan Metode ROC menghasilkan nilai bobot masing-masing kriteria yaitu kriteria 1 untuk pelanggaran absensi sebesar 0,340, kriteria 2 untuk kompetensi dari pegawai sebesar 0,215, kriteria 3 untuk Pendidikan terakhir pegawai sebesar 0,152, kriteria 4 sebagai integritas sebesar 0,111, kriteria 5 dengan bobot 0,079 untuk lama pegawai tersebut bekerja di dinas tersebut, kriteria 6 untuk usia pegawai saat ini sebesar 0,054, kriteria 7 untuk loyalitas dengan bobot sebesar 0,033 dan kriteria 8 untuk Riwayat penyakit saat ini sebesar 0,016. Hasil perhitungan menggunakan MOOSRA didapatkan bahwa Yuniarti Exaudia dengan kode kriteria A32 memiliki nilai matriks Keputusan sebesar 2,915 dan menjadi pegawai non-ASN yang patut dijadikan pegawai terbaik.Kata kunci: Pegawai non-ASN, SPK, ROC, MOOSRA, Dinas DP3APMP2KB]]>
