Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
Agustus 2024

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA MIN 1 YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE MOORA
Agung R. Selang 1* , Andri Pramuntadi 2 , Dhina Puspasari Wijaya 3 , Wahit Desta Prastowo 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Alma Ata email : agungrselang@gmail.com 1*
Abstrak: Penerimaan Siswa Baru (PSB) di Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 1 Yogyakarta adalah kegiatan tahunan yang membutuhkan  efisiensi  dan  akurasi  tinggi.  Penelitian  ini  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  web menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) untuk seleksi penerimaan siswa baru.  Proses  seleksi  manual  sebelumnya  tidak  efisien  dan  rentan  kesalahan.  Penggunaan  metode  MOORA  dalam  SPK  ini bertujuan  mengotomatisasi  dan  meningkatkan  akurasi  seleksi  dengan  memperhitungkan  kriteria  seperti  umur,  kemampuan membaca Iqro, membaca, menulis, dan berhitung. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara dengan panitia PSB, dan  sistem  dirancang  menggunakan framework CodeIgniter  4.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  metode BlackBox dan WhiteBox . Hasil perhitungan MOORA, melalui proses Matriks Keputusan, Normalisasi, dan Optimasi, mengurutkan kandidat berdasarkan skor total mereka. Hasilnya menunjukkan bahwa Ayudia Inara, Mikaila Jannati Ahmad, Kyara Ghania Humaira, dan Muhammad Salman Ali Al Masykur adalah kandidat dengan skor tertinggi, sementara Arkana Kinandra Ahsan memiliki skor  terendah.  SPK  ini  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  proses  seleksi,  mengurangi  kesalahan,  dan  mempercepat pengambilan keputusan, sehingga memberikan solusi yang lebih efektif.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, MOORA, Penerimaan Siswa Baru, Codeigneter 4
Abstract: The New Student Admission (PSB) at Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 1 Yogyakarta is an annual activity requiring high  efficiency  and  accuracy.  This  study  designs  a  web-based  Decision  Support  System  (DSS)  using  the  Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method for new student selection. The previous manual selection process was inefficient and prone to errors. The use of the MOORA method in this DSS aims to automate and improve the accuracy of selection by considering criteria such as age, Iqro reading ability, reading, writing, and arithmetic. Data was collected through observation and interviews with the PSB committee, and the system was designed using the CodeIgniter 4 framework. System testing was conducted using BlackBox and WhiteBox methods. The MOORA calculation results, through the Decision Matrix, Normalization, and Optimization processes, rank candidates based on their total scores. The results show that Ayudia Inara, Mikaila Jannati Ahmad, Kyara Ghania Humaira, and Muhammad Salman Ali Al Masykur are the candidates with the highest scores, while Arkana Kinandra Ahsan has the lowest score. This DSS improves the efficiency and accuracy of the selection process, reduces errors, and speeds up decision-making, providing a more effective solution.
Keywords : Decision Support System, MOORA, New Student Admissions, CodeIgniter 4 .

## PENDAHULUAN
Kemajuan suatu lembaga pendidikan tercermin dari kemampuannya dalam mengelola segala kegiatan yang terjadi  di  dalamnya.  Sekolah  dianggap  sebagai  suatu  organisasi  di  mana  individu  berkumpul  untuk  mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Untuk merealisasikan tujuan tersebut, keberadaan sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas sangatlah penting sebagai pendorong utama bagi institusi. SDM yang unggul menjadi aset yang sangat diharapkan oleh setiap organisasi, tak terkecuali lembaga Pendidikan [1].
Pendidikan  merupakan  elemen  terpenting  dalam  proses  pembangunan  nasional  yang  menentukan perkembangan serta pertumbuhan ekonomi suatu negara. Ini juga dianggap sebagai investasi dalam pengembangan sumber  daya  manusia  untuk  meningkatkan  keterampilan,  kapabilitas,  dan  kecerdasan  bangsa  Indonesia  dalam mengelola  sumber  daya  alam  negara.  Menurut  Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2003,  pendidikan  diartikan sebagai usaha sadar dan terencana untuk menciptakan suasana belajar dan proses pembelajaran sehingga peserta didik dapat secara aktif mengembangkan potensi dirinya. Tujuannya adalah untuk memperoleh kekuatan spiritual, keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, dan keterampilan yang diperlukan baik bagi diri mereka maupun bagi Masyarakat [2].
Penerimaan Siswa Baru (PSB) merupakan kegiatan tahunan yang terjadi di setiap institusi pendidikan, baik yang  bersifat  negeri  maupun  swasta.  Madrasah  Ibtidayah  Negeri  1  Yogyakarta  adalah  salah  satu  institusi pendidikan  negeri  yang  berlokasi  di  Yogyakarta.  Penerimaan  peserta  didik  adalah  suatu  proses  pencarian  atau penarikan calon peserta didik yang mempunyai potensi dan kualitas untuk dijadikan input sekolah melalui proses seleksi yang sudah dirancang oleh sekolah [3]
Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 1 Yogyakarta menghadapi tantangan dalam proses penerimaan siswa baru (PSB). Pada tahun 2023, jumlah pendaftar mencapai 234 calon siswa, melebihi kuota yang ditetapkan yaitu 64  siswa.  Ini  menimbulkan  masalah  terkait  kapasitas  sekolah  dan  menekankan  pentingnya  proses  seleksi  yang efisien dan adil. Saat ini, seleksi siswa di MIN 1 Yogyakarta dilakukan secara manual, berdasarkan kriteria seperti umur, kemampuan membaca Iqro, Calistung, dan kesiapan belajar. Proses manual ini rentan terhadap kesalahan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
dalam  penginputan  data  dan  perhitungan,  yang  dapat  mengurangi  efektivitas  kerja  panitia  dan  memperpanjang waktu seleksi. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses penerimaan siswa baru, MIN 1 Yogyakarta membutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  terkomputerisasi.  SPK  dirancang  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menyediakan  informasi,  analisis,  dan  alat  perhitungan  yang  mendukung proses tersebut [4].
Pada penelitian sebelumnya, seperti yang dilakukan oleh Yeni Setiani dan rekan-rekannya, menunjukkan bahwa penerapan metode MOORA dalam seleksi penerimaan siswa baru dapat mempermudah proses seleksi dan pendataan.  Sistem  yang  menggunakan  metode  ini  memberikan  informasi  yang  lebih  akurat  dan  memudahkan penentuan  pilihan  yang  optimal  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  [5].  Penerapan  metode  MOORA  di MIN  1  Yogyakarta  diharapkan  mampu  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  proses  seleksi,  serta mengurangi kesalahan dalam penilaian calon siswa.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah Sistem Pendukung Keputusan berbasis website yang menggunakan metode MOORA untuk membantu proses pemilihan siswa baru di MIN 1 Yogyakarta.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  framework  CodeIgniter  4  dan  diharapkan  dapat  memberikan manfaat signifikan bagi MIN 1 Yogyakarta dalam hal efektivitas, efisiensi, dan akurasi seleksi penerimaan siswa baru.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Yeni  Setiani  dkk  dengan  judul  Penerapan  Metode Multi  Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  dalam  Penerimaan  Siswa  Baru  ini  adalah  untuk meningkatkan efektivitas proses penerimaan siswa baru di SMK Telkom 2 Medan dengan menerapkan metode Multi-Objective  Optimization  berbasis  Ratio  Analysis  (MOORA).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi keterbatasan dan kesalahan dalam proses penerimaan manual atau komputerisasi saat ini dan menyediakan sistem yang  lebih  efisien  dan  akurat.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  meliputi  potensi  kecerdasan  dan pendapatan orang tua, dan alternatif yang dipertimbangkan adalah Abizar Al Qifari dan Angga Rifai Zul Fiqri. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Angga Rifai Zul Fiqri adalah kandidat yang diunggulkan. Penelitian ini memberikan  kerangka  pengambilan  keputusan  dalam  proses  penerimaan  siswa  baru  dan  dapat  memberikan kontribusi terhadap perbaikan sistem penerimaan sekolah [5].
Selanjutnya  pada  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru Menggunakan  Metode  Moora  ( Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis )”  implementasi sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  dengan  metode  MOORA. Sistem  memberikan  informasi perhitungan dan analisis metode MOORA untuk menentukan dan memilih siswa baru SD Negeri Lawan melalui hasil pemeringkatan. Penerapan sistem pendukung keputusan dapat memberikan informasi hasil perhitungan dan analisis metode MOORA dalam pemilihan mahasiswa baru [6].
Selanjutnya pada penelitian yang dilakukan oleh  Jajang Nurjaman dkk yang berjudul Sistem pendukung keputusan  dengan metode topsis  untuk  penyeleksian penerimaan siswa baru. Pada penelitian ini  Proses seleksi yang ada saat ini hanya mempertimbangkan nilai rata-rata berbagai tes dan tidak memperhitungkan prestasi siswa. Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  memasukkan  prestasi  siswa  sebagai  kriteria  dalam  proses  seleksi. Hasil  pengujian  dan  analisis  menunjukkan  bahwa  metode  TOPSIS  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam menentukan siswa baru yang harus diterima, membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih efisien dan mengurangi waktu yang dibutuhkan oleh panitia penerimaan. Sistem ini memungkinkan adanya penyimpanan data calon mahasiswa, input kriteria evaluasi, penentuan bobot setiap kriteria, dan pemeringkatan alternatif berdasarkan kedekatannya  dengan  solusi  ideal.  Dengan  memasukkan  prestasi  siswa  sebagai  kriteria,  sistem  memberikan evaluasi yang lebih komprehensif terhadap calon siswa. Sistem Pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS untuk  meningkatkan  proses  seleksi  peserta  didik  baru  di  SD  Islam  Terpadu  Al  Ibrohimi  Gresik.  Sistem  ini mempertimbangkan nilai ujian dan prestasi siswa, memberikan evaluasi yang lebih holistik terhadap calon siswa dan memfasilitasi proses pengambilan Keputusan [7].
Selanjutnya  pada  penelitian  yang  dilakakukan  oleh  Amri  Juanda  dkk,  penelitian  yang  berjudul  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Tetap pada Trinity Teknologi Nusantara Dengan Metode MOORA Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menggunakan  metode MOORA  (Multi-Objective  Optimization  berdasarkan  Analisis  Rasio)  untuk  pemilihan  karyawan  tetap  di  PT. Trinitas  Teknologi  Nusantara.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  MOORA  sangat  sederhana,  stabil, dan kuat. Metode ini tidak memerlukan seorang ahli matematika untuk menggunakannya dan hanya membutuhkan perhitungan matematis yang sederhana. Selain itu, metode MOORA juga memberikan hasil yang lebih akurat dan tepat sasaran dalam membantu pengambilan keputusan [8].
Adapun dasar teori yang mendukung dalam penelitian ini sebagai berikut:
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  atau  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk membantu pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau konteks tertentu. SPK dirancang untuk membantu
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
manusia  atau  pengambil  keputusan  dalam  menghadapi  situasi  yang  kompleks  atau  tidak  terstruktur  dengan menyediakan informasi yang relevan, analisis data, dan alat-alat pengambilan keputusan [9].
Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis)  adalah  salah  satu  teknik  yang digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  alternatif  yang berbeda  dalam  konteks  beberapa  kriteria  atau  tujuan  yang  saling  bertentangan.  Metode  ini  memiliki  tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan [10].
Tahapan penyelesaian permasalahan dengan menggunakan metode MOORA ( Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis )
a. Mengiputkan Nilai Kriteria
Menginputkan  nilai  kriteria  pada  suatu  alternatif  dimana  nilai  tersebut  nantinya  akan  diproses  dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
b. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan
Matriks keputusan merupakan ukuran kinerja alternatif. Setelah itu sistem rasio dibesarkan di mana tiap kinerja alternatif pada sesuatu atribut dibanding dengan penyebut yang mewakili seluruh alternatif buat atribut tersebut.
X = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚𝑖 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan: n = nomor urutan atribut kriteria m = nomor urutan alternatif X = matriks keputusan
c. Normalisasi Matriks
Normalisasi  bertujuan  untuk  menyatukan  setiap  element  matriks  sehingga  element  pada  matriks memiliki  nilai  yang  seragam.  Normalisasi  pada  MOORA  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √[∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 ] (2)
Keterangan: 𝑋 𝑖𝑗 = Matriks alternatif j pada kriteria i i = 1, 2, 3, 4,….,n adalah nomor urutan atribut atau kriteria j = 1, 2, 3, 4,...,m adalah nomor urutan alternatif X= Matriks Keputusan
d. Menghitung Nilai Optimasi
1) Jika atribut atau kriteria pada masing-masing alternatif tidak diberikan nilai bobot. Ukuran yang dinormalisasi  ditambahkan  pada  case  maksimum  (pada  sebuah  atribut  yang  menguntungkan)  dan dikurangi  untuk  kasus  minimum  (pada  sebuah  atribut  yang  tidak  menguntungkan).    Artinya,  nilai maksimum  dan  minimum  setiap  baris  dikurangi  akan  mendapatkan  peringkat  pada  masing-masing baris, jika dirumuskan maka dapat dilihat rumus 3:
(3) Keterangan: i = 1,2, ...., g-kriteria/atribut dengan status maximized; j = g+ 1, g+ 2, ..., n- kriteria/atribut dengan status minimized; y*j = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut 2)  Jika  atribut  atau  kriteria  pada  masing-masing  alternatif  diberikan  nilai  bobot  kepentingan. Menetapkan nilai bobot untuk referensi asalkan nilai bobot jenis maksimum referensi lebih besar dari nilai bobot jenis minimum referensi. Untuk  menunjukkan  bahwa  suatu  atribut  lebih  penting,  dapat dikalikan dengan bobot  yang  sesuai (faktor signifikansi). Berikut rumus menghitung nilai optimal multi objektif MOORA, Bobot  kriteria  dikalikan  dengan  nilai  atribut  maksimum  dikurangi  bobot kriteria  dikalikan dengan nilai atribut minimum, jika dirumuskan dapat dilihat pada rumus 4:
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
Hal. 432-442 Vol. 6;  No. 3 Agustus 2024
(4)
Keterangan: i = 1,2, ...., g-kriteria/atribut dengan status maximized; j = g+ 1, g+ 2, ..., n- kriteria/atribut dengan status minimized; 𝑊 𝑗 = bobot terhadap alternatif j y*j = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut
e. Perangkingan
Nilai  yi  dapat  menjadi  positif  atau  negatif  tergantung  pada  jumlah  maksimum  matriks  keputusan (atribut  yang  menguntungkan).  Dalam  urutan  peringkat  dari  yi  memperlihatkan  pilihan  terakhir. Dengan begitu alternatif terbaik mempunyai yi tertinggi sedangkan alternatif terendah memiliki nilai yi terendah:
Output dari perhitungan metode MOORA: 1) Alternatif yang memilik inilai akhir (yi) jika merupakan alternatif terbaik, maka alternatif tersebut merupakan alternatif terbaik dari data yang ada dan alternatif ini dipilih sesuai dengan permasalahan yang ada.
2) Di sisi lain, alternatif dengan nilai akhir terendah adalah alternatif terburuk dari data yang tersedia [11].

## Gambar 1. Flowchart MOORA
Pada gambar 1 menjelaskan bahwa proses metode MOORA dimulai dari menginputkan nilai kriteria yang akan dipakai. Dari nilai kriteria tersebut dijadikan sebuah matriks sebanyak data nilai yang sudah ada, setelah itu menuju ke proses normalisasi. Dari hasil normalisasi perbaris akan dikalikan dengan bobot yang sudah ditentukan. Hasil dari optimasi atau normalisasi bobot akan di rankingkan [12] PHP  ( Hypertext  Preprocessor )  adalah  bahasa  pemrograman  server-side  yang  dirancang  khusus  untuk pengembangan aplikasi  web. PHP  digunakan untuk membuat  situs web dinamis, yang berarti kontennya dapat berubah berdasarkan interaksi pengguna atau data yang diterima dari server. [13].
UML adalah sekumpulan simbol dan diagram untuk memodelkan software. Dengan menggunakan UML, desain software dapat diwujudkan dalam bentuk simbol dan diagram. Desain dalam bentuk simbol dan diagram, kemudian dapat diterjemahkan menjadi kode program. Telah tersedia tools yang dapat membuat kode program berdasar  UML  Class  Diagram.  Implementasi  kode  program  dari  diagram  UML  dapat  menggunakan  bahasa pemrograman apa saja dengan syarat bahasa pemrograman tersebut harus mendukung pemrograman berorientasi obyek (OOP) [14].
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
Menurut  Rohi  Abdulloh  (2015),  bentuk  data  digital,  baik  sebsite  atau  web  adalah  sekumpulan  halaman yang  terdiri  dari  laman  yang  berisi  informasi  dalam  teks,  gambar,  video,  audio,  dan  animasi  lainnya  yang disediakan  melalui  jalur  koneksi  internet.  Lebih  jelasnya,  website  merupakan  halaman-halaman  yang  berisi informasi  yang  dapat  diakses  oleh  browser  dan  mampu  memberikan  informasi  yang  berguna  bagi  para pengaksesnya [15].

## METODE
Metode  pengumpulan  data  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  apa  yang  sedang  diteliti. Dalam penyusunan penelitian ini jenis penelitian yang penulis gunakan adalah penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang bersifat objektif, dapat diperkirakan, dapat diukur instrumennya berupa data atau statistik yang valid dan tepat [16]. Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan observasi ke sekolah dan melakukan wawancara dengan panitia penerimaan siswa baru pada MIN 1 Yogyakarata untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut tentang kriteria penilaian dan faktor yang relevan dalam penerimaan siswa baru.

## Metode Pengembangan Sistem
Metode  waterfall  adalah  pendekatan  yang  menggambarkan  pengembangan  perangkat  lunak  secara sistematis dan berurutan, langkah demi langkah. Dimulai dari tahap spesifikasi kebutuhan pengguna, metode ini melanjutkan ke tahapan perencanaan seperti perencanaan, permodelan, konstruksi, pengujian sistem, dan akhirnya penyerahan sistem kepada pengguna. Metode waterfall menjamin pengembangan perangkat lunak yang lengkap dengan dukungan penuh untuk sistem yang dihasilkan [17]. Tahapan metode waterfall dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Waterfall
1. Requirement
Pada  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan  informasi  terkait  fitur  apa  saja  yang  dibutuhkan  saat penerimaan siswa baru melalui wawancara dan diskusi dengan salah satu panitia penerimaan siswa baru.
2. Design
Tahap  ini  meliputi  merancang  arsitektur  sistem,  menentukan  teknologi  yang  akan  digunakan,  dan membuat desain detail dari sistem yang akan dibangun.
3. Implementation
Pada  tahap  ini  mengimplementasikan  desain  dan  spesifikasi  teknis  ke  dalam  kode  program  untuk mengembangkan website.
4. Testing
Tahap ini melakukan pengujian sistem untuk memastikan bahwa sistem berfungsi dengan baik, sesuai dengan kebutuhan, dan menghasilkan hasil analisis yang akurat.
5. Maintenance
Tahap pemeliharan memungkingkan pengembang untuk  melakukan perbaikan atas kesalahan yang tidak terdeteksi pada tahap-tahap sebelumnya.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerimaan siswa baru merupakan salah satu proses penting yang memerlukan evaluasi menyeluruh dan akurat. Jika dilakukan secara manual, proses ini cenderung tidak efektif, memakan waktu, dan rawan kesalahan. Oleh karena itu, penerapan metode sistem pendukung keputusan (SPK) sangat diperlukan untuk membantu sekolah dalam melakukan seleksi siswa baru secara objektif dan efisien.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA). Metode MOORA menawarkan pendekatan sistematis untuk mengoptimalkan berbagai tujuan sekaligus, sehingga memudahkan dalam pengambilan keputusan yang tepat. Dalam konteks seleksi siswa baru, MOORA membantu dalam menilai dan membandingkan berbagai kriteria yang relevan untuk menentukan calon siswa yang paling memenuhi syarat.
Tabel Kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel  1. Kriteria dan Bobot Kriteria Kode Bobot Umur C1 0,10 Iqro C2 0,30 Membaca C3 0,20 Menulis C4 0,20 Berhitung C5 0,20
Selanjutnya tabel umur bagaimana penilaian untuk kriteria umur dilakukan berdasarkan rentang usia lebih beberapa bulan sebagai berikut:
Tabel 2. Umur Range Deskripsi Nilai 7 ≤ 8 Tahun  Sangat Baik  100 6 ≤ 7 Tahun  Baik 75
Selanjutnya Membaca  Iqro’ digunakan sebagai  alat  untuk  mengukur kemampuan membaca  Iqro’  anak- anak dan diberikan nilai sesuai dengan kemampuan calon siswa.
Tabel 3. Iqro Kriteria Penilaian Deskripsi Nilai Lancar Membaca Anak dapat membaca dengan lancar dan jelas tanpa henti atau terbata-bata. 80-100 Cukup Lancar Membaca Mampu membaca dengan lancar, namun mungkin ada beberapa henti atau terbata-bata dalam membaca. 40-80 Belum Lancar Membaca Kesulitan besar dalam membaca tanpa bantuan atau bimbingan yang signifikan 20-40 Tidak Mampu Membaca Anak belum mampu membaca sama sekali. 0-20
Selanjutnya membaca merupakan pedoman penilaian untuk kemampuan membaca siswa, menekankan kemampuan membaca kata, membaca kalimat, dan pemahaman bacaan ringan. Nilai diberikan dalam rentang 10 hingga 100 untuk setiap aspek penilaian
Tabel 4. Membaca Aspek penilaian Deskripsi Nilai Membaca 1 Kata Kemampuan membaca 1 kata secara lancar dan jelas 10-100 Membaca 1 Kalimat Kemampuan membaca 1 kalimat dengan pemahaman yang baik. 10-100 Pemahaman Bacaan Ringan Kemampuan memahami bacaan ringan dengan kalimat sederhana. 10-100
Selanjutnya  Menulis  merupakan  penilaian  kemampuan  siswa,  dan  rentang  nilai  yang  diberikan mencerminkan tingkat keberhasilan atau kemahiran siswa dalam setiap aspek penilaian tersebut. Semakin tinggi nilai yang diberikan, semakin baik kemampuan menulis siswa dalam aspek yang dinilai.
Tabel 5. Menulis Aspek penilaian Deskripsi Nilai Menulis Huruf Kemampuan menulis huruf secara jelas dan sesuai dengan bentuk. 10-100 Menulis Kata Kemampuan menulis beberapa kata yang sudah dikenal dengan benar. 10-100 Struktur Kalimat Kemampuan menulis kalimat sederhana dengan tata bahasa yang benar. 10-100
Selanjutnya  pada  penilaian  berhitung  ini  memberikan  panduan  bagi  penilaian  kemampuan  matematika siswa  pada aspek-aspek  yang berbeda, dan rentang nilai  yang diberikan  mencerminkan tingkat kemahiran  atau pemahaman siswa dalam setiap aspek penilaian tersebut.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
Agustus 2024
Tabel 6. Berhitung Aspek penilaian Deskripsi Nilai Kemampuan Berhitung Kemampuan siswa mengidentifikasi dan melakukan operasi hitung 10-100 Pemahaman Konsep Kemampuan siswa memahami konsep dasar matematika 10-100 Keterampilan Angka Kemampuan siswa mengenali dan menggunakan angka hingga 20. 10-100

## Penerapan Metode MOORA
Penerapan  metode  MOORA  untuk  menentukan  siswa  diterima  atau  tidak  diterima  pada  MIN  1 Yogyakarta dan sampelnya akan diambil 4 siswa diterima. Hasil penilaian pada setiap kriteria ditujukan pada tabel a. Menginputkan Nilai Kriteria
Tabel 7. Nilai Alternatif pada setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 𝐴 1 Ayudia Inara 100 99 100 100 100 𝐴 2 Kyara Ghania Humaira
95 51 100 92 100 𝐴 3 Muhammad Salman Ali Al Masykur 100 57 80 75 100 𝐴 4 Mikaila Jannati Ahmad 100 67 100 97 90 𝐴 5 Arkana Kinandra Ahsan 100 77 80 71 36 b. Merubah nilai kriteria menjadi matriks Keputusan
Matriks keputusan 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 100 99 100 100 100 95 51 100 92 100 100 57 80 75 100 100 67 100 97 90 100 77 80 71 36 ]
c. Normalisasi Matriks
Pada tahapan ini yaitu perhitungan pertama setelah penerapan matriks Keputusan dengan menggunakan rumus seperti berikut:
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √[∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 ]
𝐶 1 = √100 2 + 95 2 + 100 2 + 100 2 + 100 2 = √106450 = 326,3 𝐴 11= 100/326,3 = 0.3068 𝐴 21= 95/326,3 = 0.2908 𝐴 31= 100/326,3 = 0.3068 𝐴 41= 100/326,3 = 0.3068 𝐴 51= 100/326,3 = 0.3068 𝐶 2 = √99 2 + 51 2 + 57 2 + 67 2 + 77 2 = √30818 = 175,6 𝐴 12= 99/ 175,6 = 0.5637 𝐴 22= 75/ 175,6 = 0.2901 𝐴 32= 57/ 175,6 = 0.3246 𝐴 42= 67/ 175,6 = 0.3817 𝐴 52= 77/ 175,6 = 0.4388 𝐶 3 = √100 2 + 100 2 + 80 2 + 100 + 80 2 = √52800 = 229,9 𝐴 13= 100/ 229,9 = 0.4349 𝐴 23= 100/ 229,9 = 0.4349 𝐴 33= 80/ 229,9 = 0.3479 𝐴 43= 100/ 229,9 = 0.4349 𝐴 53= 80/ 229,9 = 0.3479 𝐶 4 = √100 2 + 92 2 + 75 2 + 97 2 + 71 2 = √42829 =  207.0 𝐴 14= 100/207.0= 0.4831 𝐴 24= 92/ 207.0 = 0.4444 𝐴 34= 75/207.0= 0.3623 𝐴 44= 97/207.0= 0.4686 𝐴 54= 71/207.0= 0.3420 𝐶 5 = √100 2 + 100 2 + 100 2 + 90 2 + 36 2 = √34946 =  187.0 𝐴 15= 100/187.0= 0.5347 𝐴 25= 100/ 187.0 = 0.5347 𝐴 35= 100/187.0= 0.5347
𝐴 45= 90/187.0= 0.4812 𝐴 55= 36/187.0= 0.1925 Hasil dari Normalisasi X diperoleh matriks 𝑋 𝑖𝑗
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
[ 0.3068. 0.5637 0.4349 0.4831 0.5347 0.2908 0.2901 0.4349 0.4444 0.5347 0.3068 0.3246 0.3479 0.3623 0.5347 0.3068 0.3817 0.4349 0.4686 0.4812 0.3068 0.4388 0.3479 0.3420 0.1925]
d. Optimasi Hasil perhitungan normalisasi dimasukkan ke dalam sebuah matriks untuk perhitungan optimasi. Hasil perkalian dari penyetaraan bobot:
[ 0.03068. 0.16911 0.08698 0.09662 0.10694 0.02908 0.08703 0.08698 0.08888 0.10694 0.03068 0.09738 0.06958 0.07246 0.10694 0.03068 0.11451 0.08698 0.09372 0.09624 0.03068 0.13164 0.06958 0.06840 0.03850]
Selanjutnya  menghitung  nilai  agregat  ( Yi )  untuk  setiap  alternatif  dengan  menjumlahkan  baris-baris matriks tersebut. Untuk data yang digunakan pada penelitian ini seluruh atribut bersifat menguntungkan sehingga untuk penelitian ini tidak ada nilai minimum:
Tabel 8. Yi Alternatif Yi A1 0.49033 A2 0.39891 A3 0.37704 A4 0.42213 A5 0.33880
Jadi  berdasarkan  perhitungan  nilai  terhadap  alternatif  yang  ada  dengan  menggunakan  metode Multi- Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) melewati proses Matriks Keputusan, Normalisasi dan Optimasi.

## Hasil Perangkingan
Hasil perangkingan dari hasil perhitungan metode MOORA ditunukan pada tabel 4.3
Tabel 9. Hasil Perangkingan Alternatif Yi Perangkingan A 1 Ayudia Inara 0.49033 1 A 2 Kyara Ghania Humaira 0.39891 3 A 3 Muhammad Salman Ali Al Masykur 0.37704 4 A 4 Mikaila Jannati Ahmad 0.42213 2 A 5 Arkana Kinandra Ahsan 0.33880 5
Dari  hasil  akhir  perhitungan  menggunkan  MOORA  menunjukan  bahwa  alternatif  A1,  A4,  A3,  dan  A2 meupakan alternatif dengan nilai tertinggi dan alternatif A5 merupakan alternatif dengan nilai terendah.

## Implementasi Sistem
Menampilakan hasil pada tampilan website penerimaan siswa baru.
A. Tampilan Login
Pada Gambar 3 Tampilan login saat user mengakses sistem PSB maka akan diarahkan ke halaman login. Pada tampilan ini user harus memasukkan username dan password. Jika username dan password sesuai dan lolos verifikasi maka akan masuk ke halaman selanjutnya, yaitu halaman dashboard.
Gambar 3. Tampilan Login
B. Tampilan Dashboard
Pada  Gambar  4  Merupakan  halaman  pertama  yang  tampil  setelah  user  login  adalah  halaman Dashboard. Pada menu dashboard terdapat menu seperti, data siswa, import data, tambah data siswa, tambah kriteria, edit data siswa, hapus data siswa.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
Gambar 4. Dashboard
C. Tambah Data Siswa
Pada Gambar 5 menu "Tambah Data Siswa", admin dapat menambahkan siswa melalui formulir yang mencakup informasi seperti nama, umur, nilai Iqro, nilai membaca, menulis dan berhitung. Setelah mengisi  formulir,  admin  dapat  menyimpan  data  siswa  dengan  mengklik  tombol  "Simpan  Data". Setelah  penyimpanan  berhasil,  admin  akan  kembali  ke  menu  "Data  Siswa"  dan  mendapatkan notifikasi bahwa data berhasil disimpan.
Gambar 5. Data Siswa
D. Tampilan Edit data dan Delete
Pada  Gambar  6  menu  edit  dan  delete,  admin  dapat  mengklik  opsi  "Edit"  atau  "Delete"  untuk melakukan pengeditan atau penghapusan data siswa sesuai kebutuhan.
Gambar 6. Edit dan Delete
E. Tampilan Tambah Kriteria dan Bobot
Pada gambar 8 menu “Tambah Kriteria”, admin dapat menambahkan kriteria baru beserta bobotnya melalui formulir yang disediakan. Setelah itu, admin dapat menyimpan data kriteria dan bobot kriteria tersebut pada tabel kriteria dengan mengklik tombol "Simpan Kriteria". Fitur tersebut memungkinkan admin untuk juga melakukan pengeditan dan penghapusan kriteria langsung dari tabel data kriteria.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024

## Gambar 7. Tambah Kriteria dan Bobot

## F. Hasil Perhitungan
Pada  gambar  10  menu  "Hasil",  terdapat  daftar  nama  siswa  yang  dinyatakan  lolos  dan  tidak  lolos berdasarkan perhitungan yang dilakukan menggunakan metode MOORA. Menu ini juga dilengkapi dengan tombol untuk mengunduh hasil dari siswa yang dinyatakan lolos dan tidak lolos. Selain itu, tersedia tombol untuk menghapus semua hasil perhitungan, yang disebut sebagai tombol "Clear Hasil".
Gambar 8. Hasil Perhitungan MOORA

## KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) untuk seleksi penerimaan siswa baru di Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 1 Yogyakarta. SPK ini mampu mengotomatisasi dan meningkatkan akurasi proses seleksi, sehingga menghasilkan proses yang lebih efisien dan objektif. Dengan mempertimbangkan kriteria  umur,  kemampuan  membaca  Iqro,  membaca,  menulis,  dan  berhitung,  sistem  memberikan  peringkat berdasarkan alternatif tertinggi yaitu Ayudia Inara dengan skor 0.49033 dan Arkana sebagai alternatif terendah dengan skor 0.33880, sehingga membantu menentukan siswa yang paling memenuhi syarat. Implementasi sistem ini mengurangi kesalahan manusia dan mempercepat pengambilan keputusan.

## SARAN
Peneliti menyadari masih banyak kekurangan dalam sistem yang dibuat ini disebabkan keterbatasan waktu. Oleh karena itu, penulis memberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Sistem Back-up Data:
Sistem ini belum dilengkapi dengan fasilitas back-up data. Disarankan untuk menambahkan sistem back- up data agar dapat mengatasi kemungkinan kehilangan data.
2. Pengembangan Proses penentuan kelas Siswa:
Sistem  ini  masih  terbatas  dalam  proses  penerimaan  siswa,  khususnya  dalam  hal  pemilihan  kelas. Disarankan  untuk  mengembangkan  sistem  agar  dapat  menyertakan  pemilihan  kelas  dalam  proses penerimaan siswa baru.
Dengan  melakukan  perbaikan  dan  penambahan  fitur  tersebut,  diharapkan  sistem  dapat  lebih  optimal dalam mendukung proses penerimaan siswa baru di masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Etika Sari and T. Saptuti Susiani, “Kalam Cendekia: Jurnal Ilmiah Kependidikan THE CORRELATION BETWEEN  SCHOOL  ENVIRONTMENT  AND  LEARNING  MOTIVATION  FOR  FIFTH  GRADE STUDENTS  OF  PUBLIC  ELEMENTARY  SCHOOLS  IN  BUTUH  SUBDISTRICT  IN  ACADEMIC YEAR OF 2019/2020”.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 12, 2024 | Revised July 17, 2024 | Accepted July 19, 2024
[2] N. F. Istiqamah, S. Mus, and I. Irmawati, “Pengelolaan Penerimaan Peserta Didik Baru Di Sekolah Dasar,” EDUSTUDENT:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  dan  Pembelajaran ,  vol.  2,  no.  2,  p.  84,  Jan.  2023,  doi: 10.26858/edustudent.v2i2.38632.
[3] S.  Rohmah,  W.  Wahyudi,  and  F.  Pamungkas,  “Pengelolaan  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB) Berdasarkan  Sistem  Zonasi  di  SMP  Negeri  1  Mlonggo  Jepara,” Jawda:  Journal  of  Islamic  Education Management , vol. 1, no. 1, pp. 25–34, May 2021, doi: 10.21580/jawda.v1i1.2020.6704.
[4] A. Mulyoningtyas, D. H. Satyareni, and M. Masrur, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process) Berbasis Java.”
[5] Y. Setiani, N. Aini, and L. Puspita Dewi, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Penerimaan Siswa Baru,” 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3417.
[6] A. Arisman, ) Fricles, and A. Sianturi, “JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi] Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode  Moora  (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis),” Andi Arisman , vol. 3, no. 3.
[7] J.  Nurjaman et  al. ,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DENGAN  METODE  TOPSIS  UNTUK PENYELEKSIAN PENERIMAAN SISWA BARU,” INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal , vol. 3, no. 2, pp. 23–33, 2021.
[8] A. Juanda et al. , “JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi] Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Tetap pada Trinity Teknologi Nusantara Dengan Metode Moora,” vol. 3, no. 3, pp. 277–282.
[9] C.  Tarigan,  E.  Fahmi  Ginting,  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Kinerja  Pengajar  Dengan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS),” Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  16–24,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[10] J.  Sianturi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  ANGGOTA  POLRI  TERBAIK DENGAN  MENERAP  KAN  METODE  MOORA  (MULTI  OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE BASIS OF RASIO ANALYSIS) (STUDI KASUS : POLRES DELI SERDANG),” 2019.
[11] T.  Shabrina  and  B.  Sinaga,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan Siswa Penerima Bantuan Miskin,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis , vol. 12, no. 2a, pp. 161– 172, Dec. 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i2a.214.
[12] R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat  Kinerja  Dosen  (Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  Medan),” Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis , pp. 104–110, Dec. 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[13] B. Informatika and N. Hasan, “APLIKASI PENYEWAAN MOBIL BERBASIS WEBSITE (Studi Kasus pada Rental Mobil Lotus Purworejo),” vol. 7, no. 2, p. 2019.
[14] M. K. Ir. M. FARID AZIS, Object Oriented Programming Php 5 . Elex Media Komputindo.
[15] Muhammad  Ibnu  Sa`ad, Otodidak  Web  Programming .  Accessed:  Oct.  18,  2023.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=I73NDwAAQBAJlpg=PP1ots=1T76PnQvMidq=buku%20pe ngertian%20websitelrhl=idpg=PR10#v=onepageqf=false
[16] I.  Ihsani,  A.  Pramuntadi,  D.  H.  Gutama,  and  D.  P.  Wijaya,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA GENETIKA DALAM PENENTUAN RUTE OPTIMAL UNTUK KURIR KANTOR POS BERBASIS WEB (STUDI KASUS: KANTOR POS WATES),” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) , vol. 5, no. 2, p. 76, Dec. 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i2.2662.
[17] M.  Badrul,  “PENERAPAN  METODE  WATERFALL  UNTUK  PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA TOKO KERAMIK BINTANG TERANG,” vol. 8, no. 2, 2021.