## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC Menggunakan Metode WASPAS dan MOORA
Syahriani Syam 1 ,*, Alexander Waworuntu 2 , Astika Ayuningtyas 3 , Rofiq Harun 4 , Lukman Nadjamuddin 5
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang, Tangerang,Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
3 Prodi Informatika, Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto, Sleman, Indonesia
4 Prodi Teknik Informatika, Universitas Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
5 Pendidikan Sejarah, Universitas Tadulako, Palu, Indonesia Email: 1,* ssyam@unis.ac.id, 2 alex.wawo@umn.ac.id, 3 astika@itda.ac.id, 4 rofiqharun18@gmail.com,
5 lukman.nadjamuddin.untad@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ssyam@unis.ac.id Submitted: 15/02/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Tablet Pc merupakan komputer personal dengan desain portabel yang dilengkapi perangkat input utama yaitu layar sentuh dan didesain untuk penggunaan secara individu. Penggunaan layar sebagai perantara input dapat menggunakan ujung jari dan pena digital.  Sehingga  membuat  produksi  tablet  pc  personal  semakin  meningkatkan  kualitasnya  agar  tidak  kalah  saing.  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  dibuat  untuk  menentukan  keputusan  agar  lebih  dalam pemecahan masalah yang sifatnya tersktuktur dan tidak terstruktur maka keputusan yang dihasilkan lebih tepat. Sistem yang dibuat merupakan sebuah sistem dengan  memanfaatkan dengan  metode  WASPAS  dan  MOORA.  Sistem yang  memanfaatkan  metode WASPAS dan MOORA sehingga sesuai dalam penentuan jenis Tablet PC terbaik. Maka yang mendapat predikat Tablet PC terbaik adalah  alternatif A1 dengan nama  Samsung  Galaxy  Tab  S8  Ultra dengan nilai untuk  metode WASPAS  yaitu  0.456  sedangkat metode MOORA yaitu 0.439 sebagai alternatif terbaik.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Tablet PC; WASPAS; MOORA
Abstract- Tablet Pc is a personal computer with a portable design that is equipped with a main input device, namely a touch screen and is designed for individual use. The use of the screen as an input intermediary can use a fingertip and a digital pen. Thus making the production of personal tablet pc increasingly improve its quality so as not to lose competitiveness. Decision Support System is a computer-based information system created to determine decisions so that they are more in solving problems that are structured and unstructured, so the resulting decisions are more appropriate. The system created is a system by utilizing the WASPAS and MOORA methods. A system that utilizes the WASPAS and MOORA methods so that it is suitable in determining the best type of Tablet PC. So the one that gets the title of the best Tablet PC is the A1 alternative with the name Samsung Galaxy Tab S8 Ultra with the value for the WASPAS method, which is 0.456, while the MOORA method is 0.439 as the best alternative.
Keywords: Decision Support Systems; Tablet PC; WASPAS; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Semakin meningkatnya kemajuan teknologi informasi seperti yang dapat dirasakan saat ini, mendorong munculnya perangkat-  perangkat  teknologi,  yang  sering  diikuti  dengan  kemajuan  komputer  yang  semakin  canggih. Tablet  PC adalah berbagai merk dan kualitas serta variasi harga yang semakin kompetitif baik produksi dalam negeri maupun produksi luar mengakibatkan meningkatnya minat daya beli masyarakat. Untuk itu Tablet PC haruslah objektif dalam menentukan  Tablet  PC  yang  akan  dilakukan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  berbasis komputer  dibuat untuk  menentukan keputusan agar lebih dalam pemecahan masalah yang  sifatnya tersktuktur dan tidak terstruktur maka keputusan yang dihasilkan lebih tepat[1].
Tablet  PC  merupakan  sebuah  komputer  yang  lengkap  yang  keseluruhannya  merupakan  layar  sentuh  datar. sebuah Kartu  internet atau kartu  perdana internet merupakan sebuah kartu Subscriber Identification Module (SIM) Adapun tablet pc seperti Samsung Galaxy S8 Ultra, Apple ipad mini 6 th Generation dan lain sebagainya. Dari beberapa tablet pc tersebut membuat masyarakat dilema dalam memilih mana yang terbaik. Maka dalam penentuan tablet pc terbaik  haruslah  memalui  beberapa  syarat  yang  menjadi  kriteria  seperti  konektifitas,  sistem  operasi,  kapasitas  dan ukuran. Sehingga diperlukan suatu sistemyang dapat menentukan tablet PC terbaik yaitu dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan[2].
Sistem pendukung keputusan atau yang biasa disebuat  dengan (DSS) Decission  Support  System merupakan sebuah  sistem berbasis komputer yang dimana untuk  menghasilkan sebuah keputusan sehingga mampu membantu permasalah  dalam  sebuah  manajemen  atau  organisasi[3].  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  yang berbasis komputer untuk menghasilkan sebuah alternatif keputusan serta membantu manajemen dalam memutuskan berbagai  permasalahan[4].  Sistem  pendukung  keputusan  bertujuan  untuk  memberikan  berbagai  informasi, membimbing  serta  memberikan  prediksi  dan  menunjukkan  pada  pengguna  jasa  informasi  agar  dapat  melakukan pengambilan sebuah keputusan. Beberapa metode pada SPK yang umumnya diterapkan yaitu SAW, OCRA, ROC, PSI,  MOORA,  MOSRA,  AHP,  TOPSIS,  dan  WASPAS[5].  Penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu  metode MOORA dan WASPAS sedangkan pembobotannya menggunakan metode ROC. Metode Weighted Aggregated Sum Product  Assessment )  WASPAS  merupakan  sebuah  metode  yang  berguna  untuk  meminimalisir  kesalahan  atau memaksimalkan prediksi nilai tertinggi atau terendah. Penelitian haruslah didasari oleh penelitian sebelumnya agar

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
penelitian tersebuat menjadi lebih baik dan berkembang[6]. Metode ( Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio  Analysis )  MOORA  yang  pertamakali  di  perkenalkan  oleh  Bruers  pada  tahun  2004,  dalam  penentuan keputusannya metode ini mengoptimalkan objek yang berbasis analisa rasio[7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ullya  dan  Afriyanti  pada  tahun  2021  yang  membahas  mengenai  pemilihan jurusan dengan metode MOORA-WASPAS dalam penelitian ini terdapat 7 kriteria dan 6 alternatif  berdasarkan kedua metode tersebut maka menghasilkan alternatif terbaik yaitu  alternatif A4 yaitu Teknik Instalasi Tenaga Listrik sebagai alternatif terbaik[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Fifto Nugroho dkk pada tahun 2022 yang membahas mengenai pemilihan siswa unggulan segola dengan metode  MOORA dari  penelitian menggunakan 4 kriteria dan 7 alternatif setelah  diproses  maka  menghasilkan  alternatif  A1  dengan  nama  Alif  Syaputra  Hasibuan  sebagai  alternatif  terbaik siswa unggulan[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Juanda dkk pada tahun 2022 yang membahas mengenai pemilihan perguruan tunggi dengan menerapkan metode WASPAS dalam penelitian ini terdapat 6 kriteria dan 4 alternatif maka setelah diproses dengan metode tersebut  maka yang pemilihan perguruan tinggi terbaik  yaitu alternatif A2 dengan nilai  14.297[10].  Penelitian terdahulu  yang  biasanya  digunakan  ialah  kesamaan  penelitian  dengan metode  ataupun topiknya,  adapun  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Afrisawati  dkk  yang  dilakukan  pada  tahun  2020  yang membahas  mengenai  perbandingan  dua  metode  yaitu  metode  MOORA  dan  WASPAS  dalam  penentuan  bibit  sapi untuk  dipotong  terbaik,  penelitian  ini  menggunakan  9  alternatif  dan  8  kriteria  berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa bibit sapi potong terbaik berdasarkan metode MOORA yaitu alternatif A4 dengan  nilai  0.321406995  dan  sedangkan  dengan  metode  WASPAS  yaitu  alternatif  A4  dengan  nilai 0.8521365969[11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  sartika  dan  Nardiono  pada  tahun  2021  mengenai  penetuan YouTube konten layak tonton untuk anak dengan metode MOORA dan WASPAS dalam penelitian ini terdapat 12 alternatif dan 6 kriteria yang doproses sehingga menghasilkan keputusan yang tepat untuk kategori Youtube Konten layak tonton untuk anak ialah alternatif A11 yaitu Nussa dan Rara[12].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dijadukan  sebagai  acuan  dalam  penulisan  artikel  ini  maka  peneliti tertaring  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tablet  pc  menggunakan metode  WASPAS  dan  MOORA. Penerapan  kedua  metode  ini  dapat  memberikan  keputusan  terbaik  sesuai  dengan alternatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada terdapat beberapa langka dalam penelitian yang diuraikan dibawah ini: a. Analisa Masalah
Suatu  proses  untuk  memecahkan  sebuah  masalah  dan  juga  menganalisis  sebuah  data  terlebih  dahulu  sebelum mengerjakan perancangan.
b. Studi Literatur
Studi literatur ini sangat penting dalam penelitian, agar penulis dapat memahami konsep dari Sistem Pendukung Keputusan secara detail dan dapat mengetahui cara perhitungan metode WASPAS dan metode MOORA . c. Analisa Dan Penerapan
Pertama  menganalisa  sebuah  permasalahan  didalam  pemilihan  dosen  tetap,  selanjutnya  menentukan  bobot  dari kriteria ROC dan akan di Analisa dengan WASPAS dan metode MOORA.
d. Pembuatan laporan Penelitian
Pada tahapan ini akan menerapkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam penulisan laporan.
Berdasarkan penjelasan dari tahapan penelitian dapat digambarkan seperti pada gambar 1 di bawah ini:
Analisa Masalah Study Literatur Pembuatan Laporan Penelitian Mulai Penerapan Metode MOORA 1.Menentukan atau membuat suatu matriks keputusan
2.Melakukan normalisasi matriks terbobot 3.Membuat hasil akhir atau preferensi 4.normalisasi matriks terbobot
5. 4. membuat hasil akhir
Penerapan Metode
WASPAS 1. Menentukan atau membuat suatu matriks keputusan
2. Menghitung normalisasi nilai R ij 3. Menghitung nilai alternatif
𝑄 𝑖
Pembobotan dengan Metode ROC
1. Menentukan kepentingan setiap nilai kriteria.
2. Menentukan prioritas.
3. Perhitungan nilai bobot.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147

## 2.2 Tablet PC
Tablet Pc merupakan komputer personal dengan desain portabel yang dilengkapi perangkat input utama  yaitu layar sentuh dan didesain untuk penggunaan secara individu. Yang membedakan ialah penggunaan layar sebagai peranti masukan dengan menggunakan stilus, pena digital, atau ujung jari, alih-alih menggunakan papan ketik atau tetikus. Seperti komputer portabel lain, ukuran yang lebih besar membawa kegunan menjadi lebih mudah namun portabilitas yang lebih rendah dan kebutuhan tenaga yang lebih tinggi.Untuk komputer tablet saat ini, (bukan tablet PC) ukuran umum adalah 10 “(digunakan oleh ipad) atau 7 “(digunakan oleh banyak tablet adroid)[1].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi  berbasis komputer  dibuat untuk menentukan keputusan agar lebih dalam pemecahan masalah yang sifatnya tersktuktur dan tidak terstruktur maka keputusan yang dihasilkan lebih  tepat.  SPK  merupakan  sekumpulan  dari  sumber  pengetahuan  personal  dengan  kemampuan komponen  dalam usaha  mengasilkan  kepurusan  yang  berkualitas.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  bagian  dari  sistem komputer  yang  dapat  menghasilkan  keputusan  berdasarkan  kiteria  dan  alternatif  serta  metode  yang  telah  di tentukan[13–16].

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode  WASPAS  merupakan  penggabungan  yang  baik  antar  MCDM  yaitu  WSM  dan  WPM  yang  memerlukan penormalisasi linear dengan matriks keputusan dan dua persamaan[17], [18]. Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS[17][19]. yaitu : a. Mempersiapkan sebuah Matriks
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … 𝑥 𝑚𝑛1 … 𝑥 𝑚𝑛2 … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚𝑛 ]
b. Menormalisasikan nilai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus sebagai berikut : Kriteria Keuntungan
𝑅 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗
(1)
Kriteria Biaya
𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑥𝑖𝑗
(2)
c. Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑖=0,5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗+0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
(3)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.
2.5 MetodeMulti Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis(MOORA)
Metode Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  sebuah  metode  yang  di cetuskan oleh Zavadkas dan Brauers. Metode yang tergolong baru yang dipergunakan kali pertam oleh Brauers dalam penentuan suatu keputusan[20]. Metode MOORA digunakan dalam bidang manajemen, bangunan, kontraktor, desain jalan,  dan  ekonomi.  Metode  ini  memeiliki  tingkat  penentuan  keputusan  yang  baik.  Pendekatan  yang  dilakukan MOORA  didefinisikan  sebagai  suatu  proses  secara  bersama  guna  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  yang  saling bertentangan pada beberapa kendala.
Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA)[13], [20–26], yaitu : a. Langkah 1 : Membuat Matrik Keputusan
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 21 𝑥 21 . . 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚2 . . 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (4)
b. Langkah 2 : Menormalisasi Matriks Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ =   𝑥 𝑖𝑗 /√[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ](𝑗 = 1,2, … , 𝑛) (5)
c. Langkah 3 : Mengoptimalkan Atribut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
𝑦 𝑖= ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ (𝑗=1,2,…,𝑛) (6)
Dimana 𝑊 𝑗 adalah bobot 𝑗 𝑡ℎ attribut, yang dapat  ditentukan  metode ROC (Rank Order Centroid)  Alternatif terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yg terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan untuk memilih Tablet PC. Maka, penelitian ini akan membahas sistem pendukung yang dapat membantu untuk memilih tablet pc dengan menggunkan metode WASPAS dan MOORA.

## 3.1 Penetapan Alternatif
Berikut  merupakan  beberapa  alternatif  yang  digunakan  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi.  Maka  dalam penelitian ini digunakan sebanyak 5 alternatif, dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Samsung Galaxy Tab S8 Ultra A2 Apple iPad mini 6 th Generation A3 Apple iPad mini 9 th Generation A4 Xiaomi Mi Pad 5 A5 Huawei MatePad T8

## 3.2 Penetapan Kriteria
Berikut  merupakan  beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  pemilihan  mahasiswa  perprestasi.  Maka dalam penelitian ini digunakan sebanyak 5 kriteria yang menjadi syarat tablet PC terbaik, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2 . Data Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis C1 Ukuran Benefit C2 Chipset Benefit C3 Prosesor Benefit C4 RAM Benefit C5 Baterai Benefit
Dari  kriteria  diatas  maka  dilakukan  suatu  pembobotan  kriteria  yang  dimana  menggunakan  bantuan  metode ROC (Rank Order Centroid). Metode ROC ini merupakan salah satu metode pembobotan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Sehingga bobot yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Bobot dari Kriteria Tablet PC Kriteria  Keterangan  Bobot Jenis C1 Ukuran 0.46 Benefit C2 Chipset 0.26 Benefit C3 Prosesor 0.16 Benefit C4 RAM 0.09 Benefit C5 Baterai 0.04 Benefit Tabel 4. Data Kriteria Katru Internet Smartphone Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Samsung Galaxy Tab S8 Ultra 14.6 Inch Snapgragon 8 Gen 1 Octa Core (2.99GHz, 2.4GHz, 1.7GHzGhz) 12 GB 11200 mAH Apple iPad mini 6 th Generation 8.3 Inch Apple A15 Bionic Hexa-core (2x2.93 GHz + 4xX.X GHz) 4 GB Li-Ion 5.125 mAh Apple iPad mini 9 th Generation 10.2 Inch Apple A13 Bionic Hexa-core (2x2.65 GHz Lightning + 4x1.8 GHz Thunder) 3 GB 8557 mAh Xiaomi Mi Pad 5 11 Inch Snapdragon 870 Octa Core 6 GB 8720 mAh Huawei MatePad T8 8 Inch MediaTek MT8768 Octa-core (4×2.0 GHz Cortex-A53 & 4×1.50 GHz Cortex A53) 2 GB 5.100 mAh
Tabel 5. Data Kriteria Prosesor (C 3 ) Keterangan Bobot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
Octa Core (2.99GHz, 2.4GHz, 1.7GHzGhz) 5 Hexa-core (2x2.93 GHz + 4xX.X GHz) 4 Hexa-core (2x2.65 GHz Lightning + 4x1.8 GHz Thunder) 3 Octa Core 2 Octa-core (4×2.0 GHz Cortex-A53 & 4×1.50 GHz Cortex A53) 1
Berdasarkan tabel  diatas, dari  data asli tersebut  maka menghasilkan data rating kecocokan seperti yang ada pada tabel 6 dibawah ini :
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3  C4 C5 A1 14.6 8 5 12 11.200 A2 8.3 15 4 4 5.125 A3 10.2 13 3 3 8.557 A4 11 870 2 6 8.720 A5 8 8768 1 2 5.100

## 3.3 Penerapan Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment)
Pemilihan kartu internet smartphone dengan menggunakan metode WASPAS terdapat beberapa tahapan, dapat dilihat pada proses perhitungan dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan
X ij = [ 14.6 8 5 8.3 15 4
10.2 13 3 12 11.200 4 5.125 3 8.557 11 870 2 8 8768 1 6 8.720
2 5.100 ]
b. Normalisasi Matriks keputusan
Kriteria Ukuran(C1):
X 11 = 14.6 14.6 = 1
X 21 = 8.3 14.6 = 0.568
X 31 = 10.2 14.6 = 0.699
X 41 = 11 14.6 = 0.753
X 51 = 8 14.6 = 0.548
Kriteria Chipset(C2):
X 12 = 8 8.768 = 0.001
X 22 = 15 8.768 = 0.002
X 32 = 13 8.768 = 0.001
X 42 = 870 8.768 = 0.099
X 52 = 8.768 8.768 = 1
Kriteria Prosessor(C3):
X 13 = 5 5 = 1
X 23 = 4 5 = 0.8
X 33 = 3 5 = 0.6
X 43 = 2 5 = 0.4
X 53 = 1 5 = 0.2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
Kriteria RAM(C4):
X 14 = 12 12 = 1
X 24 = 4 12 = 0.333
X 34 = 3 12 = 0.250
X 44 = 6 12 = 0.5
X 54 = 2 12 = 0.167
Kriteria Baterai(C5):
X 15 = 11.200
11.200 = 1
X 25 = 5.125 11.200 = 0.458
X 35 = 8.557 11.200 = 0.764
X 45 = 8.720 11.200 = 0.779
X 55 = 5.100 11.200 = 0.455
Dari proses perhitungan normalisasi matriks diatas maka diperoleh hasil normalisasi matriks keputusan pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Normalisasi Matriks Metode WASPAS Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0.001 1 1.000 1 A2 0.568  0.002  0.8  0.333  0.458 A3 0.699  0.001  0.6  0.250  0.764 A4 0.753  0.099  0.4 0.5 0.779 A5 0.548 1 0.2  0.167  0.455
c. Menentukan nilai preferensi Q i
𝑄 1 = 0.5 ((1*0.46)+(0.001*0.26)+(1*0.16)+(1.*0.09)+(1*0.04)) + 0.5 ((1 0.46 *0..001 0.26 *1 0.16 *1 0.09 *1 0.04 )) = 0.5 (0.46+0+0.16+0.09+0.04) + 0.5 (1*0.162*1*1*1) = 0.375+0.081 = 0.456
𝑄 2 = 0.5 ((0.568*0.46)+(0.002*0.26)+(0.8*0.16)+(0.333*0.09)+(0.458*0.04))
+ 0.5 ((0.568 0.46 *0.002 0.26 *0.8 0.16 *0.333 0.09 *0.458 0.04 )) = 0.5 (0.262+0+0.128+0.03+0.018) + 0.5 (0.771*0.191*0.965*0.906*0.969) = 0.219+0.062 = 0.281
𝑄 3 = 0.5 ((0.699*0.46)+(0.001*0.26)+(0.6*0.16)+(0.250*0.09)+(0.764*0.04))
+ 0.5 ((0.699 0.46 0.001 0.26 *0.6 0.16 *0.250 0.09 *0.764 0.04 )) = 0.5 (0.321+0+0.096+0.023+0.031) + 0.5 (0.848*0.184*0.922*0.883*0.989) = 0.235+0.063 = 0.298
𝑄 4 = 0.5 ((0.753*0.46)+(0.999*0.26)+(0.4*0.16)+(0.5*0.09)+(0.779*0.04)) + 0.5 ((0.753 0.46 *0.999 0.26 *0.4 0.16 *0.5 0.09 *0.779 0.04 ))
= 0.5 (0.347+0.026+0.064+0.045+0.031) + 0.5 (0.878*0.548*0.864*0.940*0.990) = 0.256+0.193 = 0.450 𝑄 5 = 0.5 ((0.548*0.46)+(1*0.26)+(0.2*0.16)+(0.167*0.09)+(0.455*0.04))
+ 0.5 ((0.548 0.46 *1 0.26 *0.2 0.16 *0.167 0.09 *0.455 0.04 )) = 0.5 (0.252+0.26+0.032+0.015+0.018) + 0.5 (0.758*1*0.773*0.851*0.969) = 0.289+0.242 = 0.530
Hasil akhir perhitungan yaitu nilai optimasi dengan menyertakan di setiap kriteria, dapat dilihat pada tabel  8 dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
Tabel 8. Nilai Preferensi Q i Alternatif Keterangan Nilai ( Y i )  Peringkat A1 Samsung Galaxy Tab S8 Ultra 0.456 1 A2 Apple iPad mini 6 th Generation 0.281 5 A3 Apple iPad mini 9 th Generation 0.298 3 A4 Xiaomi Mi Pad 5 0.450 2 A5 Huawei MatePad T8 0.530 4

## 3.4 Penerapan Metode MOORA (Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis)
Pemilihan kartu internet smartphone dengan menggunakan metode MOORA terdapat beberapa tahapan, dapat dilihat pada proses perhitungan dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan
X ij = [ 14.6 8 5 8.3 15 4 10.2 13 3 12 11.200 4 5.125 3 8.557 11 870 2 8 8768 1 6 8.720
2 5.100 ]
b. Normalisasi matriks keputusan
Kriteria Ukuran(C1):
= √[14.6 2 + 8.3 2 + 10.2 2 + 11 2 + 8 2 ] = 23.897 X 11 = 14.6 23.897 = 0.611
X 21 = 8.3 23.897 = 0.347
X 31 = 10.2 23.897 = 0.427
X 41 = 11 23.897 = 0.460
X 51 = 8 23.897 = 0.335
Kriteria Chipset(C2):
= √[8 2 + 15 2 + 13 2 + 870 2 + 8768 2 ]
= 8811.083
X 12 = 8 8811.083 = 0.001
X 22 = 15 8811.083 = 0.002
X 32 = 13 8811.083 = 0.001
X 42 = 870 8811.083 = 0.099
X 52 = 8768 8811.083 = 0.995
Kriteria ProcessorC3):
= √[5 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 ]
= 7.416
X 13 = 5 7.416 = 0.674
X 23 = 4 7.416 = 0.539
X 33 = 3 7.416 = 0.405

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
X 43 = 2 7.416 = 0.270
X 53 = 1 7.416 = 0.135
Kriteria RAM(C4):
= √[12 2 + 4 2 + 3 2 + 6 2 + 2 2 ]
= 14.457
X 14 = 12 14.457 = 0.830
X 24 = 4 14.457 = 0.277
X 34 = 3 14.457 = 0.208
X 44 =
6 14.457 = 0.415
X 54 =
2 14.457 = 0.138
Kriteria Baterai(C5):
= √[11.200 2 + 5.125 2 + 8.557 2 + 8.720 2 + 5.100 2 ]
= 18.082
X 15 = 11.200 18.082 = 0.619 X 25 = 5.125 18.082 = 0.283
X 35 = 8.557 18.082 = 0.473
X 45 = 8.720 18.082 = 0.482
X 55 = 5.100 18.082 = 0.282
Dari proses perhitungan normalisasi matriks diatas maka diperoleh hasil normalisasi matriks keputusan pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Normalisasi Matriks Metode MOORA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.611  0.001  0.674  0.830  0.619 A2 0.347  0.002  0.539  0.277  0.283 A3 0.427  0.001  0.405  0.208  0.473 A4 0.460  0.099  0.270  0.415  0.482 A5 0.335  0.995  0.135  0.138  0.282
c. Menentukan nilai optimasi dengan bobot
Y 1 = (0.46*0.611)+(0.26*0.001)+(0.16*0.674)+(0.09*0.830)-(0.04*0.619) = 0.439
Y 2 = (0.46*0.347)+(0.26*0.002)+(0.16*0.539)+(0.09*0.277)-(0.04*0.283) = 0.260
Y 3 = (0.46*0.427)+(0.26*0.001)+(0.16*0.405)+(0.09*0.208)-(0.04*0.437) = 0.261 Y 4 = (0.46*0.460)+(0.26*0.099)+(0.16*0.270)+(0.09*0.415)-(0.04*0.482) = 0.299
Y 5 = (0.46*0.335)+(0.26*0.995)+(0.16*0.135)+(0.09*0.138)-(0.04*0.282) = 0.435
Hasil akhir perhitungan yaitu nilai optimasi dengan menyertakan di setiap kriteria, dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai Optimasi ( Y i ) Alternatif Keterangan Nilai ( Y i )  Peringkat A1 Samsung Galaxy Tab S8 Ultra 0.439 1 A2 Apple iPad mini 6 th Generation 0.260 3 A3 Apple iPad mini 9 th Generation 0.261 5 A4 Xiaomi Mi Pad 5 0.299 2 A5 Huawei MatePad T8 0.435 4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
Berdasarkan perhitungan kedua metode MOORA dan WASPAS maka dapat dapat dilihat hasil kedua metode tersebut pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Perhitungan Metode MOORA dan WASPAS Alternatif Keterangan Metode WASPAS  Peringkat  Metode MOORA  Peringkat A1 Samsung Galaxy Tab S8 Ultra 0.456 1 0.439 1 A2 Apple iPad mini 6 th Generation 0.281 5 0.260 3 A3 Apple iPad mini 9 th Generation 0.298 3 0.261 5 A4 Xiaomi Mi Pad 5 0.450 2 0.299 2 A5 Huawei MatePad T8 0.530 4 0.435 4
Dari kedua metode tersebut maka yang mendapat predikat Tablet PC terbaik adalah alternatif A1 dengan nama Samsung Galaxy Tab S8 Ultra dengan nilai untuk metode WASPAS yaitu 0.456 sedangkat metode MOORA yaitu 0.439 sebagai alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tablet  PC,  dapat  disimpulkan bahwa  Metode WASPAS dan MOORA merupakan metode yang cocok dalam pemilihan tablet PC. Metode WASPAS dan MOORA merupakan  suatu  metode  yang  mana  nilai  alternatif  tertinggi  merupakan  alternatif  terbaik.  Metode  WASPAS  dan MOORA merupakan  metode yang sangat cocok dalam menghitung suatu kasus Multi kriteria. maka yang mendapat predikat Tablet PC terbaik adalah alternatif A1 dengan nama Samsung Galaxy Tab S8 Ultra dengan nilai untuk metode WASPAS yaitu 0.456 sedangkat metode MOORA yaitu 0.439 sebagai alternatif terbaik.

## REFERENCES
[1] S. Yudha Prayogi, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Tablet Pc Untuk Pemula”, CESSJournal Of Computer Engineering, System And Science, vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2016.
[2] S.  F.  Widianingsih,  A.  M.  Ramdan,  S.  Saori,  “Analisis  Social  Media  Marketing  Terhadap  Brand  Loyalty  Pada  Produk Operator  Seluler  Dengan  Customer  Relationship  Management  Sebagai  Variabel  Mediasi”,  Management  Studies  and Entrepreneurship Journal (MSEJ), vol. 3, no. 3, pp. 1611–1621, 2022.
[3] A. Halim, F. N. Ferdinand, C. S. Ko, “Ontology-based decision support system for hypersensitivity disorder allergy”, ICIC Express Letters, vol. 12, no. 8, pp. 847–854, 2018.
[4] F. A. Aric, A. Waworuntu, “Android-based Decision Support System in Laptop Selection Using ELECTRE Method”, 2021 6th International Conference on New Media Studies (CONMEDIA), pp. 99–104, 2021, doi:10.1109/CONMEDIA53104.2021.9617164.
[5] K. Govindan, H. Mina, B. Alavi, “A decision support system for demand management in healthcare supply chains considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19)”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, vol. 138, no. April, pp. 101967, 2020, doi:10.1016/j.tre.2020.101967.
[6] F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS + ROC with Preference Selection Index ( PSI ) in Determining the Performance of Young Lecturers”vol. 5, no. 36, pp. 207–214, 2021.
[7] C. F. Sianturi et al., “Decision Support System for Accepting Pre-Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)”, The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science), vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021, doi:10.30865/ijics.v5i2.3218.
[8] U. M. Wahyuni, A. D. Kartika, “MELALUI PERBANDINGAN METODE MOORA-WASPAS”vol. 8, no. 2, pp. 108–114, 2021.
[9] F. Nugroho et al., “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) Dalam Seleksi Siswa Unggulan Sekolah”vol. 6, pp. 2287–2292, 2022, doi:10.30865/mib.v6i4.4856.
[10]  J. H. Lubis, D. Gusmaliza, “Penerapan Metode WASPAS Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Bagi Siswa Sekolah”vol. 4, no. 1, pp. 177–183, 2022, doi:10.47065/josh.v4i1.2358.
[11]  A. Afrisawati, S. Sahren, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode Moora Dan Waspas Pemilihan Bibit Sapi Potong Terbaik”,  JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi),  vol.  6,  no.  3,  pp.  269–276,  2020, doi:10.33330/jurteksi.v6i3.827.
[12]  S. L. Mulani, “Analisis Perbandingan Metode Moora dan Waspas dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton untuk Anak”, Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), vol. 15, no. 2, pp. 115–121, 2021.
[13]  S. Dedi et al., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat ( Jamkesmas ) Menerapkan Metode MOORA”vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[14]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi, CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[15]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & ImplementasiMedan, , Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16]  D. Nofriansyah, S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan2018.
[17]  P. Simanjuntak et al., “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS )”, Jurnal Riset Komputer (Jurikom), vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[18]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships”,  The  IJICS  (International  Journal  of  Informatics  and  Computer  Science),  vol.  5,  no.  1,  pp.  84–94,  2021, doi:10.30865/ijics.v5i1.2969.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1854 − 1863 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3147
[19]  M.  Ickhsan  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  Menggunakan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS )”vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[20]  S.  Alvita  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Sepeda  Motor  Terbaik  Menggunakan  Metode  Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA )”vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[21]  A.  Yanda,  Mesran,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Menerapkan  Metode  Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)”, Bulletin of Informatics and Data Science, vol. 1, no. 2, pp. 38–45, 2022.
[22]  Mesran,  J.  H.  Lubis,  I.  F.  Rahmad,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru”, Bulletin of Informatics and Data Science, vol. 1, no. 2, pp. 73–80, 2022, doi:10.30865/mib.v6i4.4856.
[23]  A. T. Hidayat, N. K. Daulay, Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik”, Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[24]  R.  T.  Aldisa  et  al.,  “Analisis  Perbandingan  Penerapan Metode  MOORA dan  SAW  dalam”,  Jurnal  Sistem Komputer  dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 4, pp. 393–404, 2022, doi:10.30865/json.v3i4.4281.
[25]  A. I. Lubis, P. Sihombing, E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making”, MECnIT 2020 - International Conference on Mechanical, Electronics, Computer, and Industrial Technology, pp. 127–131, 2020, doi:10.1109/MECnIT48290.2020.9166640.
[26]  M. Mesran, F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of MOORA and MOOSRA Methods in Determining Prospective Students Recipient of the Indonesian Smart Card (KIP)”, Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 4, pp. 499–506, 2022.