## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi

## Analisis Metode MOORA dan MOOSRA Dalam Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika
Paska Miranda Sitanggang, Mesran, Kristian Siregar *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: kristian.siregar@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: kristian.siregar@gmail.com
Abstrak- Olimpiade  matematika  merupakan  salah  satu  ajang  bergengsi  dalam  kalangan  pendidikan  dimana  pemenang  perlombaan merupakan orang-orang berbakat dan terpilih dengan memiliki kecerdasan diatas rata-rata, pemenang olimpiade juga mempengaruhi nama baik dari instansi pendidikan tempat peserta lomba mendapatkan pendidikan. Hal tersebut membuat pentingnya dalam menyeleksi p eserta yang akan dikirim untuk mengikuti perlombaan yang telah diadakan agar memperkecil kemungkinan hal-hal yang tidak di inginkan terjadi. Dilakukan pemilihan menggunakan bantuan sistem pendukung keputusan untuk memantu mempermudah memilih dan menyeleksi kandidat secara  sujektif dan  akurat, pada  peneilitian  ini  akan  melihat  kerja  dari  metode  Moora  dan  Moosra  dalam  membantu  pemilihan  peserta olimpiade matematika di SMP N 2 Pangururan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Olimpiade Matematika; MOORA; MOOSRA
Abstract -The mathematics olympiad is one of the prestigious events in education where the winners of the competition are talented and selected people with above average intelligence, the olympiad winners also affect the good name of the educational institution where the participants  of  the  competition  get  education.  This  makes  it  important  in  selecting  participants  who  will  be  sent  to  take  part  in  the competitions that have been held in order to minimize the possibility of things that are not wanted to happen. Selection was made using the help of a decision support system to help make it easier to select and select candidates subjectively and accurately, in this  study we will look  at  the  work of  the  Moora  and  Moosra  methods  in  helping the selection of  participants  in  the  mathematics  olympiad  at  SMP  N 2 Pangururan.
Keywords : Decision Support System; Mathematics Olympiad; MOORA; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Matematika merupakan mata pelajaran yang paling banyak tidak disukai oleh banyak siswa dan merupakan mata pelajaran yang paling dihindari oleh banyak peserta didik, dalam ilmu pendidikan matematika merupakan pondasi dari segala aspek jurusan terkemuka, penerapan matematika dibutuhkan dalam banyak bidang pendidikan maupun pada lapangan pekerjaan langsung.  Setiap  aspek  tidak  pentingnya  pengetahuan  terhadap  matematika  menjadi  point  utama  pada  setiap  bidang  studi sehingga sering menjadi perlombaan antar pelajar dala memahami tingkat kemampuan peserta didik dalam mengetahui sejauh mana pengetahuan matematika yang telah mereka terapkan selama proses pembelajaran berlangsung [1].
Olimpiade  matematika  biasa  dilakukan  setiap  tahunnya  tetapi  kegiatan  ini  akan  dihadiri  oleh  banyak  peserta  baik  dari bimbingan belajar atau tempat kursus, baik online maupun offline, sekolah menengah pertama, sekolah menengah atas dan jenis lainnya yang sama hingga perguruan tinggi. Olimpiade matematika tidak hanya dilakukan di kalangan antar kelas saja, olimpiade juga biasa dilakukan dalam kalangan daerah, provinsi atau nasional dan juga internasional atau antar negara satu dengan negara lainnya.
SMP  Negeri  2  Pangururan  sendiri  merupakan  salah  satu  sekolah  menengah  yang  hampir  setiap  tahun  mengikuti olimpiade matematika tingkat kabupaten, permasalahan yang dihadapi pihak sekolah adalah memilih peserta yang akan ikut dalam  olimpiade  matematika  yang  tepat,  karena  proses  pemilihan  peserta  olimpiade  matematika  yang  lolos  seleksi berdasarkan  keputusan  yang  terbaik  melalui  tingkat  kemampuan  dan  pengetahuan  seorang  siswa  bukan  hal  yang  mudah, berbagai  macam  tingkatan kemampuan dan pertimbangan nilai  terhadap aspek-aspek dari  berbagai  kompetensi. Pemilihan peserta  lomba  yang  sering  terjadi  biasanya  dilakukan  pemilihan  oleh  seorang  guru  berdasarkan  kedekatan  secara  pribadi antara  siswa  dan  guru,  banyak  siswa  yang  benar-benar  berprestasi  memilih  untuk  tidak  mengikuti  pengajuan  diri  karena tertanam perasaan pesimisme yang menyatakan dirinya tidak akan diterima.
Hal tersebut juga merupakan masalah yang serius dan sering terjadi dibanyak daerah, oleh karena itu perlu dilakukan pemilihan  terhadap  siswa  yang  akan  menjadi  peserta  olimpiade  matematika  dan  proses  pemlihan  harus  terstruktur  dan tersistem agar berdirinya keadilan dalam sebuah pemilihan. Hal tersebut dapat dilakukan dengan bantuan sistem pendukung keputusan  dimana  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  penerapan  ilmu  teknologi  informasi  dan  penerapan teknologi dalam pengambilan keputusan yang di dukung oleh kemampuan dan kuantitas sebuah metode.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  diterapkan  metode  yang  mampu  menghasilkan  keputusan  yang  terbaik  dari beberapa alternatif yang di inputkan. Sistem pendukung keputusan hadir untuk mempermudah dalam mengambil keputusan yang  memiliki  banyak  kriteria.  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  interatif  dan menyediakan informasi, pemodelan termasuk manipulasi data untuk membantu dalam mengambil keputusan semi terstuktur dan tak seorangpun tau secara pasti bagaimana keputusan harus dibuat. Namun seiring perkembangan Teknologi Informasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
yang sangat pesat, muncul berbagai cara ataupun solusi yang bisa digunakan dalam memprediksi suatu penentuan karyawan diantaranya adalah teknik Sistem Pendukung Keputusan.
Menurut  Penelitian  sebelumnya  menurut  J.  Simatupang  yang  telah  dilakukan  dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan terbaik menggunakan metode SAW Studi Kasus Amik Mahaputra Riau” Penelitian Banyak perusahaan  yang  melakukan  proses  penentuan  karyawan  terbaik,  hanya  didasarkan  pada  penelitian  individu  pimpinan, sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan. Sehingga kadangkala terdapat  karyawan yang merasa berhak mendapatkan pemilihan  karyawan  terbaik  akan  tetapi  tidak  terpilih  dalam  penentuan  karyawan  terbaik  tersebut  hal  ini  akan  berakibat, kurang  percayanya  karyawan  terhadap  hasil  penilaian  yang  dilakukan  pimpinan[1].  Untuk  menyelesaikan  hal  ini,  maka digunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  membantu  pengambilan  keputusan  untuk  menghasilkan  keputusan secara  objektif  sesuai  dengan  nilai-nilai  yang  dimiliki  oleh  setiap  karyawan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan. Dalam  sistem  pendukung  keputusan  dapat  diterapkan  metode  yang  mampu  menghasilkan  keputusan  yang  terbaik  dari beberapa alternatif yang di inputkan misalnya metode Promethee, Electre, Topsis, VIKOR, MOORA, OCRA[2][3].
Menurut  penelitian  D. Assrani  dan Kawan-kawannya dengan judul penelitian “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)” dapat disimpulkan bahwa bobot yang ditentukan disetiap penilaian sangat berpengaruh dari alternalitif yang akan di hitung dan dalam membantu pemilihan siswa teladan dengan menerapkan metode MOORA untuk hasil yang cukup efektif[4]. Samuel Manurung  Menurut nelitian  dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik  Metode MOORA” dapat disimpulkan bahwa menggunakan metode MOORA lebih cepat dan tepat dalam sebuah seleksi pemlihan Karyawan  untuk mendapatkan hasil  yang  diharapkan  Penentuan  Pemilihan  karyawan  terbaik  Menerapkan  Metode  Multi  Objective  Optimization  on  The Basis of Ratio Analysis (MOORA)[5].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  perlu  dibangun  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  untuk  mendukung  proses pemilihan  karyawan  terbaik,  dengan  menerapkan  metode  MOORA.  Penerapan  metode  MOORA  akan  dapat  memberikan solusi  yang  terbaik  pada  perusahaan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan[1][4][5].
Pada penelitian ini dipilih metode Moora dan metode Moosra dimana kedua metode ini  akan memperlihatkan hasil terhadap masing-masing keputusan yang ditemukan, pengambilan metode ini diadopsi berdasarkan penelitian terdahulu dalam penggunaan metode Moora dan metode Moosra .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 berikut merupakan tahapan penulis dalam melakukan penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Ralp C. Davis dalam buku yang berjudul Pokok– pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan, Pengertian sistem pendukung keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang pasti terhadap suatu pertanyaan. Keputusan dapat pula berupa tindakan terhadap pelaksanaan yang sangat menyimpang

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
dari rencana semula. Dan  menurut Lopez dalam jurnal yang sama berpendapat Sistem pendukung keputusan adalah model berbasis  prosedur  atau  alat  berbasis  komputer  atau  sistem  yang  mengambil  dan  menampilkan  informasi  untuk  membantu pengambil keputusan untuk mendapatkan keputusan yang berkualitas [8].

## 2.2 Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA  adalah  multiobjektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  saling  bertentangan  secara bersamaan. Metode   ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang  kompleks  [9][8]  . Langkah langkah metode MOORA[4][3] dapat dilihat sebagai berikut:
1. Penentuan nilai matriks keputusan
Menentuka tujuan untuk mengidentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan.
X= ( x 11 x 12 x 1n x 21 x 22 x 2n x 31 x 23 x3 n ) (1)
2. Normalisasi Matriks
Breaures (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari  jumlah  kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
X ij ∗ = Xij √[∑ X ij 2 m i =1 ] (2)
3. Mengoptimalkan Atribut
Untuk  optimasi  multiobjektif,  ukuran  yang  dinormalisasi  ditambakan  dalam  kasus  maksimasi  (untuk  tribut  yang menguntungkan) dan dikurangi dalam kasus minimasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan).
Yi = ∑ ∑ X ij ∗ n j =g+1 m j =1   − (3)
Dimana G adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan (n - g) adalah jumlah atribut yang   akan diminimalkan, yi adalah nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari alternatif 1 terhadap semua    atribut. Saat atribut bobot dipertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Yi = ∑ g j=1 Wj X ij ∗ - ∑ g j=g+1 Wj X ij ∗ (4)
Dimana: Wj adalah bobot dari J th atribut, yang dapat ditentukan dengan menerapkan AHP atau metode entrophy. 4. Perangkingan Nilai Yi
Nilai Yi bisa positif atau negatif tergantung dari  total maksimal  dan minimal  dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dan Yi menunjukan pilihan terakhir. Dengan demikian alternaif terbaik memiliki nilai Yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yang rendah.

## 2.3 Multi-Objective Optimization on The Basic of Simple Ratio Analysis (MOOSRA)
Dalam  metode  MOOSRA  elemen  dinormalisasi  dari  matriks  keputusan  fuzzy  menggunakan  persamaan.  Skor  kinerja  dari semua alternatif dihitung sebagai rasio sederhana dari jumlah tertimbang kriteria manfaat terhadap jumlah tertimbang kriteria tidak bermanfaat menggunakan dengan persamaan. Pada langkah ini, peringkat alternatif dilakukan, Kapan diurutkan dalam urutan  menurun,  alternatif  terbaik  adalah  yang  mana  memiliki  nilai  penilaian  tertinggi.  Dianjurkan  untuk  memilikinya peringkat ordinal dari nilai Yi untuk mendapatkan preferensi akhir dari kandidat alternatif[5].
Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode moosra, antara lain sebagai berikut: 1.  Pembentukan Matriks Keputusan
𝑋𝑖𝑗 = [ 𝑥11 𝑥12 ⋯ ⋯ 𝑥1𝑛
𝑥21 𝑥22 ⋯ ⋯ 𝑥2𝑛 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 ⋯ ⋯ 𝑥𝑚𝑛 ] (5)
2.  Normalisasi Keputusan Fuzzy Matriks
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑋2𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (6)
3.  Penentuan Kinerja Alternatif
𝑌𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑋∗𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑊𝑗 𝑋∗𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (7)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi

## 4. Pemeringkatan Alternatif
𝑌𝑖 = ∑ 𝑋∗𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑋∗𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan pemilihan siswa yang ikut olimpiade dilakukan dua kali dalam setahun atau bisa disebut setahun dalam dua semester, selama ini untuk menentukan siswa yang layak ikut olimpiade matematika dengan berdasarkan kriteria, dan alternatif. Biasanya jika sudah terpilih maka siswa si pilih kadang tidak sesuai dengan yang seharusnya, sehingga diperlukan sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  masukan  dalam  pengambilan  keputusan  menentukan  pemilihan  siswa  calon olimpiade matematika.

## 3.1 Penetapan Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penentuan gelar predikat gelar predikat siswa terbaik yang diajukan sesuai dengan ketentuan yang ada di dengan dinilai dalam keseharian. Kriteria yang digunakan dalam penentuan gelar predikat gelar predikat siswa terbaik yang diajukan sesuai dengan ketentuan yang ada di SMP Negeri 2 Pangururan adalah:
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Keterangan C 1 Nilai Matematika 0,30 Nilai Matematika C 2 Keterampilan 0,25 Keterampilan C 3 Perilaku 0,25 Perilaku C 4 Kehadiran 0,20 Kehadiran
Pada tabel 1 nilai bobot diperoleh dari penerapan metode MOORA. Pada metode MOORA tiap-tiap kriteria terlebih dahulu di urutkan berdasarkan tingkat kepentingan. dibawah ini merupakan penjelasan dari beberapa kriteria yang digunakan untuk menentukan gelar predikat Pemilihan siswa terbaik Pada SMP Negeri 2 Pangururan:
Gambar 2. Struktur Alternatif Dalam Menentukan Pemilihan siswa peserta olimpiade Pada SMP Negeri 2 Pangururan.
Dalam menentukan Calon Menentukan Pemilihan siswa peserta olimpiade Pada SMP Negeri 2 Pangururan.yaitu harus memenuhi  beberapa criteria seperti terlihat pada gambar diatas.  Dibawah ini Penjelasan setiap SMP Negeri 2 Pangururan bisa dilihat sebagai berikut:
1. Nilai Matematika
Nilai Matematika yaitu pemilihan siswa terbaik pada SMP Negeri 2 Pangururan jadi salah satu poin penting dalam penilaian(C1).
2. Keterampilan
Keterampilan yaitu dinilai seberapa jauh ketemapilan siswa dalam belajar yang dilakukan pada SMP Negeri 2 Pangururan (C2).
3. Perilaku
Perilaku yaitu penilaian selanjutnya seberapa jauh perilaku siswa tersebut di dalam sekolah pada kehidupan sehari-hari tersebut pada SMP Negeri 2 Pangururan (C3).
4. Kehadiran
Kehadiran menjadi salah satu criteria dalam penentuan peserta omlimpiade matematika terbaik (C4). berikut ini dapat dilihan untuk tabel pembobotan nilai pembobotan kriteria
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Keterangan  Bobot Sangat Baik 5

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
Keterangan  Bobot Baik 4 Cukup 3 Kurang Baik 2 Buruk 1

## 3.2 Penentuan Nilai Alternatif
Nilai  alternatif  merupakan  nilai  yang  sudah  ditentukan  untuk  setiap  alternatif,  nilai  yang  telah  ditetapkan  untuk  tiap-tiap alternatif yang sudah dilihat sebelumnya. Alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Alternatif Alternatif Nilai Matematika Keterampilan Perilaku Kehadiran Catherine Naibaho Baik Sangat Baik Cukup Baik Gabriel Sitanggang Cukup Baik Sangat Baik Baik Nur Manalu Baik Cukup Baik Baik Manuel Limbong Baik Baik Sangat Baik Cukup Laura Naibaho Cukup Baik Baik Sangat Baik Theresia Sitanggang Cukup Sangat Baik Baik Cukup Messi Sitanggang Baik Baik Cukup Cukup Intan Naibaho Cukup Sangat Baik Baik Baik Ghani Sihotang Baik Baik Kurang Baik Kurang Baik Yusuf Siburian Sangat Baik Kurang Baik Baik Cukup
Tabel 4 berikut ini merupakan dari rangting kecocokan antara alternative dan kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 4 5 3 4 A 2 3 4 5 4 A 3 4 3 4 4 A 4 4 4 5 3 A 5 3 4 4 5 A 6 3 5 4 3 A 7 4 4 3 3 A 8 3 2 4 4 A 9 4 4 2 2 A 10 5 2 4 3

## 3.3 Penerapan Metode MOORA
Metode Multi-Objective Optimization On The Basic of Ratio Analysis (MOORA) adalah satu metode yang digunakan untuk perangkingan nilai yaitu penentuan nilai yang paling rendah sampai dengan nilai yang paling tinggi. Pada bagian ini di uraikan langkah-langkah  penyelesaian  Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam menentukan penyandangan gelar predikat terbaik. Pada bagian ini di uraikan langkah-langkah penyelesaian Metode Multi- Objective Optimization On The Basic of Ratio Analysis (MOORA) dalam menentukan penyandang gelar predikat terbaik : 1. Membuat matrik keputusan X yang diambil dari tabel.
X =
[ 4 3 4 4 3 3 4 3 4 5
5 4 3 2 3 5 4 2 4 2 3 5 4 5 4 4 3 4 2 4
4 4 4 3 5 3 3 4 2 3]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
2. Kemudian melakukan normalisasi matriks X menggunakan persamaan ke-1.
C1 = √4 2 +  3 2 +   4 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2
= √141 = 11,87 A11 = 4/11,87 = 0,33 A21 = 3/11,87 = 0,25 A31 = 4/11,87 = 0,34 A41 = 4/11,87 = 0,34 A51 = 3/11,87 = 0,25 A61 = 3/11,87 = 0,25 A71 = 4/11,87 = 0,34 A81 = 3/11,87 = 0,25 A91 = 4/11,87 = 0,34 A101 = 5/11,87 = 0,42 C2 = √5 2 +  4 2 +   3 2 + 2 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 + 4 2 + 2 2
= √128 = 11,31 A11 = 5/11,31= 0,44 A21 = 4/11,31 = 0,35 A31 = 3/11,31 = 0,27 A41 = 2/11,31 =  0,18 A51 = 3/11,31 = 0,27 A61 = 5/11,31 = 0,44 A71 = 4/11,31 = 0,35 A81 = 2/11,31 = 0,18 A91 = 4/11,31 = 0,35 A101 = 2/11,31 = 0,18
C3 = √3 2 +  5 2 +  4 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 4 2
= √158 = 12,33 A11 = 3/12,33 = 0,24 A21 = 5/12,33 = 0,41 A31 = 4/12,33 = 0,32 A41 = 5/12,33 = 0,42 A51 = 4/12,33 = 0,32 A61 = 4/12,33 = 0,32 A71 = 3/12,33 = 0,24 A81 = 4/12,33 = 0,32 A91 = 2/12,33 = 0,16 A101 = 4/12,33 =0,32 C4 = √4 2 +  4 2 +  4 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2
= √129 = 11,36 A11 = 4/11,36 = 0,35 A21 = 4/11,36 = 0,35 A31 = 4/11,36 = 0,35 A41 = 3/11,36 = 0,26 A51 = 5/11,36 = 0,44 A61 = 3/11,36 = 0,26 A71 = 3/11,36 = 0,26 A81 = 4/11,36 = 0,35 A91 = 2/11,36 = 0,18 A101 = 3/11,36 = 0,26 Hasil dari normalisasi matriks X diperoleh X*ij dibawah ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
X ∗ ij =
[ 0,33 0,25 0,34 0,34 0,25 0,25 0,37 0,25 0,34 0,42 0,44 0,35 0,27 0,18 0,27 0,44 0,35 0,18 0,35 0,18 0,24 0,40 0,32 0,41 0,32 0,32 0,24 0,32 0,16 0,32 0,35 0,35 0,35 0,26 0,44 0,26 0,26 0,35 0,18 0,26 ]
3. Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan menyertakan bobot pencarian yang ternormalisasi.
X wj =
[
0,33(20) 0,25(20) 0,34(20) 0,34(20) 0,25(20) 0,25(20) 0,34(20) 0,25(20) 0,34(20) 0,42(20) 0,44(25) 0,35(25) 0,27(25) 0,18(25) 0,27(25) 0,44(25) 0,35(25) 0,18(25) 0,35(25) 0,18(25) 0,24(25) 0,41(25) 0,32(25) 0,41(25) 0,32(25) 0,32(25) 0,24(25) 0,32(25) 0,16(25) 0,32(25) 0,35(30) 0,35(30) 0,35(30) 0,26(30) 0,44(30) 0,26(30) 0,26(30) 0,35(30) 0,18(30) 0,26(30) ]
Hasil perkalian dengan bobot criteria, yaitu :
X  =
[ 6,74 5,05 6,74 6,74 5,05 5,05 6,74 5,05 6,74 8,42
11,05 8,84 6,63 4,42 6,63 11,05 8,84 4,42 8,84 4,42 6,09 10,14 8,11 10,14 8,11 8,11 6,08 8,11 4,06 8,11 10,57 10,57 10,57 7,92 13,20 7,92 7,92 10,57 5,29 7,92 ]
Dengan menggunakan persamaan ke-3, maka dapat dihitung Yi, yang dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Daftar Yi (Nilai Freferensi) Alternatif Maximum C1+C2+C4 Minimum C3 Y (Max-Min) A 1 28,35 6,08 22,27 A 2 24,46 10,14 14,32 A 3 23,93 8,11 15,82 A 4 19,08 10,14 8,94 A 5 24,89 8,11 16,78 A 6 24,03 8,11 15,91 A 7 23,50 6,08 17,42 A 8 20,04 8,11 11,93 A 9 20,86 4,06 16,80 A 10 20,76 8,11 12,65
Dari tabel 5 perhitungan yaitu alternatif V1 dengan hasil nilai 22,27, maka dapat kita  dilihat rangking setiap alternatif dari perhatian kriteria terhadap siswa pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Rangking Alternatif Hasil Rangking A 1 22,27 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
Alternatif Hasil Rangking A 7 17,42 2 A 9 16,80 3 A 5 16,78 4 A 6 15,91 5 A 3 15,82 6 A 2 14,32 7 A 10 12,65 8 A 8 11,93 9 A 4 8,94 10
Berdasarkan tabel 6, maka diperoleh hasil nilai perangkingan tertinggi yaitu (A1) dengan perolehan nilai sebesar 22,27.

## 3.3 Penerapan Metode MOOSRA
Metode  MOOSRA  pertama  telah  dikembangkan  oleh  Das  et  al  Secara  umum,  metodologi  MOOSRA  dimulai  dengan perumusan matriks keputusan yang ada pada umumnya empat parameter, yaitu: alternatif, kriteria atau atribut, bobot individu atau koefisien signifikansi  masingmasing  kriteria dan mengukur kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria. Metodologi ini dimulai dengan definisi matriks keputusan di mana sejumlah kriteria dan alternatif dicantumkan. Proses mengubah nilai atribut ke dalam rentang 0– 1 disebut normalisasi dan diperlukan dalam multi atribut. Metode pengambilan keputusan untuk mengubah  peringkat  kinerja  dengan  unit  pengukuran  data  yang  berbeda  dalam  matriks  keputusan  menjadi  unit  yang kompatibel.  Dalam  metode  MOOSRA  elemen  dinormalisasi  dari  matriks  keputusan  fuzzy  menggunakan  persamaan.  Skor kinerja  dari  semua  alternatif  dihitung  sebagai  rasio  sederhana  dari  jumlah  tertimbang  kriteria  manfaat  terhadap  jumlah tertimbang kriteria tidak bermanfaat menggunakan dengan persamaan. Pada langkah ini, peringkat alternatif dilakukan, Kapan diurutkan dalam urutan menurun, alternatif terbaik adalah yang mana memiliki nilai  penilaian tertinggi. Dianjurkan untuk memilikinya peringkat ordinal dari  nilai Yi untuk mendapatkan preferensi  akhir dari kandidat alternatif. Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode moosra, antara lain sebagai berikut:
1. Pembentukan Matriks Keputusan
X = [ 4 3 4 4 3 3 4 3 4 5 5 4 3 2 3 5 4 2 4 2 3 5 4 5 4 4 3 4 2 4 4 4 4 3 5 3 3 4 2 3]
2. Normalisasi keputusan fuzzy.
Alternatif A1 X1 = √4 2 +   5 2 +  3 2 + 4 2
= √66 = 8,12 X11 = 4/8,12 = 0,50 X21 = 5/8,12 = 0,61 X31 = 3/8,12 = 0,37 X41 = 4/8,12 = 0,50 Alternatif A2 X2 = √3 2 +   4 2 +  5 2 + 4 2
= √66 = 8,12 X12 = 3/8,12 = 0,37 X22 = 4/8,12 = 0,50 X32 = 5/8,12 = 0,61 X42 = 4/8,12 = 0,50 Alternatif A3 X3 = √4 2 +   3 2 +  4 2 + 4 2
= √57 = 7,5 X13 = 4/7,5 = 0,53

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
X23 = 3/7,5 = 0,4 X33 = 5/7,5 = 0,53 X43 = 4/7,5 = 0,53 Alternatif A4 X4 = √4 2 +   2 2 +  5 2 + 3 2
= √54 = 7,3 X14 = 4/7,3= 0,55 X24 = 2/7,3= 0,27 X34 = 5/7,3= 0,68 X44 = 3/7,3= 0,41 Alternatif A5
X1 = √3 2 +   3 2 +  4 2 + 5 2
= √59 = 7,6 X15 = 3/7,6= 0,40 X25 = 3/7,6= 0,40 X35 = 4/7,6= 0,52 X45 = 5/7,6= 0,66 Alternatif A6
X6 = √3 2 +   5 2 +  4 2 + 3 2
= √59 = 7,6 X16 = 3/7,6= 0,39 X26 = 5/7,6= 0,65 X36 = 4/7,6= 0,52 X46 = 3/7,6= 0,39 Alternatif A7
X7 = √4 2 +   4 2 +  3 2 + 3 2
= √50 = 7,07 X17 = 4/7,07= 0,56 X27 = 4/7,07= 0,56 X37 = 3/7,07= 0,42 X47 = 3/7,07= 0,42 Alternatif A8
X8 = √3 2 +   2 2 +  4 2 + 4 2
= √45 = 6,7 X18 = 3/6,7= 0,44 X28 = 2/6,7= 0,29 X38 = 4/6,7= 0,56 X48 = 4/6,7= 0,56 Alternatif A9 X9 = √4 2 +   4 2 +  2 2 + 2 2
= √44 = 6,6 X19 = 4/7,07= 0,56 X29 = 4/7,07= 0,56 X39 = 3/7,07= 0,42 X49 = 3/7,07= 0,42 Alternatif A10 X10 = √5 2 +   2 2 +  4 2 + 3 2
= √45 = 7,3 X110 = 5/7,3= 0,68 X210 = 2/7,3= 0,27 X310 = 4/7,3= 0,54 X410 = 3/7,3= 0,41

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
[
0,50 0,37 0,53 0,55 0,40 0,39 0,56 0,44 0,56 0,68 0,61 0,50 0,4 0,27 0,40 0,65 0,56 0,29 0,56 0,27 0,37 0,61 0,53 0,68 0,52 0,52 0,42 0,56 0,42 0,54 0,50 0,50 0,53 0,41 0,66 0,39 0,42 0,56 0,42 0,41]
3. Penentuan kinerja alternatif
Y1 = (0,50∗0,20)+(0,61∗0,25)+(0,37∗0,25) (0,50∗0,30) = 0,87 Y2 = (0,37∗0,20)+(0,50∗0,25)+(0,61∗0,25) (0,50∗0,30) = 2,34 Y3 = (0,53∗0,20)+(0,4∗0,25)+(0,53∗0,25) (0,53∗0,30) = 2,13 Y4 = (0,55∗0,20)+(0,27∗0,25)+(0,68∗0,25) (0,41∗0,30) = 2,83 Y5 = (0,40∗0,20)+(0,40∗0,25)+(0,52∗0,25) (0,66∗0,30) = 0,84 Y6 = (0,39∗0,20)+(0,65∗0,25)+(0,52∗0,25) (0,36∗0,30) = 1,44 Y7 = (0,56∗0,20)+(0,56∗0,25)+(042∗0,25) (0,42∗0,30) = 1,09 Y8 = (0,44∗0,20)+(0,29∗0,25)+(0,56∗0,25) (0,56∗0,30) = 1 Y9 = (0,56∗0,20)+(0,56∗0,25)+(0,42∗0,25) (0,42∗0,30) = 1,02 Y10 = (0,68∗0,20)+(0,27∗0,25)+(0,54∗0,25) (0,41∗0,30) = 2,71
4. Perangkingan Alternatif
Selanjutnya menentukan nilai Alternative dari hasil perhitungan perangkingan dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Perangkingan Alternatif Hasil Ranking A1 0,87 9 A2 2,34 3 A3 2,13 4 A4 2,83 1 A5 0,84 10 A6 1,44 5 A7 1,09 6 A8 1 8 A9 1,02 7 A10 2,71 2
Terlihat pada tabel 7 bahwa A5 yang memiliki nilai tertinggi atau yang akan menjadi kasir terbaik karena memiliki ranking tertinggi dari alternative lainnya. Perangkingan ini dibuat untuk membantu atau mempermudah pihak sekolah dalam pemilihan atau siswa yang cocok untuk mengikut lomba olimpiade matematika.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  disimpulkan  penerapan  Metode  MOOSRA  dan  Metode  MOORA  dengan  penentuan  nilai  matriks keputusan,  Normalisasi  matriks,  Mengoptimalkan  Atribut  dan  Perangkingan  Nilai  Yi  dalam  Pembobotan  Perangkingan Pemilihan peserta olimpiade matematika pada SMP Negeri 2 Pangururan Terbaik dapat menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses menentukan Pemilihan Peserta olimpiade dapat dilakukan dengan cepat dan  akurat  yaitu.  Pada  hasil  pemilihan  peserta  olimpiade  matematika  pada  SMP  Negeri  2  Pangururan  sehingga  dapat

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 6-16 https://djournals.com/resolusi
Perangkingan  maka  di  dapat  perangkingan  tertinggi  dengan  metode  MOOSRA  di  dapat  Alternatif  5  (A5)  dan  sedangkat Metode MOORA  alternatif 1 (A1). Sehingga pada kedua metode tersebut tidak sama hasilnya.

## REFERENCES
[1]  J. Simatupang, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 74–82, 2018, [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/27.
[2]  Alvita and S. et Al, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Terbaik Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (RA)MOO,” vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[3]  R. S. and O. K. S. D, Assrani, N. Huda, “Penentuan Penerimaan Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode (MOORA),” vol. 5, pp. 1–5, 2018.
[4]  D.Assrani, N.Huda, R.Sidabutar, I.Saputra, and O. . S. And, “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Penentuan Penerima Bantu. Siswa Miskin Menerapkan Metod. Multi Object. Optim. Basis Ratio Anal , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[5]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[6]  “Jurnal Nova Elisa.” .
[7]  W. S. Hardiyanto and C. Budihartanti, “Penerapan Metode Moora Dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Vendor Buku Tahunan Sekolah Sma Negeri 1 Cisarua,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 4, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.52362/jisicom.v4i2.321.
[8]  Manurung and Samuel., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai TerbaikMenggunakan Metode Moora,” vol. 1, no. 9, pp. 701–6, 2018.
[9]  I. P. W. A. Luh Made Yulyantari, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan , Andi. Yogakarta: Andi, 2019.