KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 1972-1982 DOI 10.30865/klik.v4i4.1620 https://djournals.com/klik

## Analisis Perbandingan Metode SMART Dan MOORA Pada Pemilihan Karyawan Terbaik Klinik Kecantikan
Yuris Alkhalifi 1,* , Muhammad Rifqi Firdaus 1 , Dinar Ismunandar 1 , Irwan Herliawan 2
1 Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia Email: 1,* yuris.yak@bsi.ac.id, 2 muhammad.mku@bsi.ac.id, 3 dinar.dim@bsi.ac.id, 4 irwan.ien@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuris.yak@bsi.ac.id
Abstrak− Karyawan  merupakan  orang  yang  bekerja  pada  suatu  perusahaan  atau  lembaga  tertentu.  Salah  satu  kegiatan  yang  sering dilakukan oleh perusahaan atau lembaga untuk memberikan motivasi agar para karyawannya menunjukkan kinerja terbaiknya adalah mengadakan pemilihan karyawan terbaik. Pengambilan keputusan karyawan terbaik dengan perhitungan sederhana seringkali dijumpai masalah  karena  banyaknya  pertimbangan  dari  beberapa  faktor,  salah  satunya  faktor  yang  menggambarkan  seberapa  penting  bobot penilaian kriteria satu dengan bobot penialian kriteria yang lain. Permasalahan tersebut dijumpai pada Klinik Kecantikan Nastyaderm Karawang. Maka dari itu perlu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah salah satunya menggunakan teknologi pengambilan keputusan berupa Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Tujuan penelitian ini adalah mencari karyawan terbaik dengan menggunakan perbandingan 2 metode SPK yakni SMART dan MOORA untuk diketahui mana metode yang dinilai paling baik, mudah diterapkan dan relevan. Banyaknya karyawan yang akan dinilai yakni sebanyak 5 orang. Penilaian diberikan oleh pemilik dari Klinik Kecantikan Nastyaderm  Karawang  yakni  ibu  dr.  Lina  Wijaya.  Hasil  dari  penelitian  dan  pengujian  terhadap  5  orang  karyawan  diperoleh  nilai tertinggi pada metode SMART atas nama Tiara Anggraeni dengan perolehan nilai sebesar 0,725 atau 72,5%. Sedangkan pada metode MOORA diperoleh nilai terbaik atas nama Syifa Fatimah dengan perolehan nilai sebesar 0,50208 atau 50,2% Dengan diperoleh hasil dari kedua metode tersebut, memberikan gambaran hasil dari 2 metode tersebut serta dapat membantu  memberikan alternatif solusi kepada pemilik klinik kecantikan untuk menentukan karyawan terbaik lingkungan kerjanya.
Kata Kunci: SMART; MOORA; SPK; Pemilihan Karyawan Terbaik
Abstract− An employee is a person who works for a particular company or institution. One of the activities that a company or agency often does to motivate its employees to show their best performance is to select the best employees. Making the best employee decisions with simple calculations is often found problematic due to the plethora of considerations of several factors, one of which is the factor that describes how important the assessment weight of one criterion with the business weight of another. The problem  was found at Karawang's Nastyaderm Beauty Clinic. Then the solution needed to solve the problem is to use decision-making technology such as the Decision Support System. (SPK). The aim of this research is to find the best employees by using a comparison of two SPK methods namely SMART and MOORA to find out which are the best method rated, easy to apply and relevant. The number of employees that will be evaluated is as many as 5 people. The evaluation was given by the owner of the Beauty Clinic Nastyaderm Karawang, the mother of Dr. Lina Wijaya. The results of research and testing of 5 employees obtained the highest score on the SMART method on behalf of Tiara Anggraeni with a score of 0.725 or 72.5%. By obtaining results from both methods, it provides an overview of the results of the two methods and can help provide alternative solutions to the owner of a beauty clinic to determine the best employee of his working environment.
Keywords : SMART; MOORA; DSS; Best Employee Selection

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan adalah orang yang bekerja di dalam suatu perusahaan atau instansi untuk melakukan suatu tugas operasional dan  mengharapkan bayaran  dalam  bentuk  komisi  atau gaji[1].  Karyawan  juga merupakan  sumber daya  manusia  yang menempati posisi terpenting dalam mengimplementasikan visi, misi dan tujuan suatu organisasi[2], [3].
Dalam instansi atau lembaga tertentu, terdapat suatu cara untuk menilai kinerja karyawan atau biasa disebut dengan pemilihan  karyawan  terbaik.  Pemilihan  karyawan  terbaik  dinilai  sangat  penting  untuk  memotivasi  karyawannya  agar memiliki  integritas  yang  tinggi  serta  menghasilkan  produktifitas  yang  baik[4].  Selain  itu  Pemilihan  karyawan  terbaik merupakan  suatu  proses  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  atau  instansi  karena  karyawan  adalah  aset  terbesar  dan paling  berharga  dalam  organisasi.  Pemilihan  karyawan  terbaik  yang  tepat  dapat  membantu  perusahaan  atau  instansi mencapai  tujuan  mereka  dan  meningkatkan  kinerja  bisnis  secara  keseluruhan.  Namun  pemilihan  karyawan  terbaik bukanlah kasus yang mudah.
Dalam banyak kasus, memilih karyawan terbaik dapat menjadi tugas yang sulit karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan  dari  seberapa  penting  bobot  penilaian  kriteria  satu  dengan  bobot  penialian  kriteria  yang  lain  seperti kriteria  kepribadian,  keterampilan,  motivasi  maupun  potensi.  Oleh  karena  itu  diperlukan  solusi  untuk  memecahkan masalah  tersebut  untuk  mencari  keputusan  yang  lebih  baik  dan  cepat  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  yakni  salah satunya  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  SPK  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sistem berbasis  komputer  yang  memecahkan  masalah  tertentu  dengan  memanfaatkan      data  dan  model  tertentu  untuk  dapat membantu pengambilan keputusan[5]. SPK menggunakan pendekatan pengambilan keputusan hingga tahap evaluasi dari alternatif-alternatif  yang  ada[6].    SPK  dapat  memecahkan  masalah  dengan  kondisi  semi-terstruktur  dan  tidak terstruktur[7], [8].
Salah  satu  metode  SPK  yang  termasuk  kedalam  model Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  untuk perankingan  alternatif  adalah  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Tehnique  (SMART) dan  metode Multi  Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis (MOORA). Metode SMART adalah metode pengambilan keputusan multi-
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
atribut yang terdiri dari beberapa kriteria valid untuk setiap alternatif, dan setiap kriteria diberi bobot untuk menunjukkan betapa  pentingnya  satu  nilai  dibandingkan  dengan  yang  lain . [9],  [10].  Karena  kesederhanaannya  dalam  memenuhi kebutuhan pembuat keputusan, metode SMART lebih sering digunakan[11]. Metode MOORA memiliki fleksibilitas dan pemahaman untuk memecah bagian subjektif dari proses evaluasi menjadi kriteria keputusan berbobot dengan beberapa karakteristik  keputusan[12].  Metode  MOORA  dikenal  mudah  dipahami,  stabil  dan  mudah  diterapkan  penggunaannya walaupun bukan ahli matematika[13], [14].
Penelitian terkait dengan metode SMART dilakukan untuk menentukan penerimaan siswa baru pada SD Luqman Al Hakim Surabaya berdasarkan 4 kriteria yakni rata-rata tes IQ (A), penghasilan orang tua (B), relasi keluarga (C) dan prestasi  anak  (D).  Masing-masing  kriteria  tersebut  memiliki  parameter  tertentu dan  diberikan  nilai  bobot.  Nilai  bobot pada setiap kriteria antara lain kriteria A dengan bobot 40%, kriteria B dengan bobot 30%, kriteria C dengan bobot 20% dan kriteria C dengan bobot 10%. Jumlah sampel siswa yang dihitung berjumlah 4 orang. Proses perhitungan metode SMART  dihitung  secara  manual  dan  dirancang  juga  sebuah  implementasi  sistem  berbasis website untuk  menghitung otomatis.  Hasil  akhir  pada  penelitian  ini  adalah  Calon  Siswa  2  berada  menempati  ranking  1  sebesar  85%,  Siswa  3 menempati ranking 2 sebesar 70,6%, calon Siswa 1 menempati ranking 2 sebesar 64% dan calon Siswa 4 menempati ranking 4 sebesar 54% [11].
Penelitian lain dengan metode SMART dilakukan untuk menentukan masyarakat terdampak Covid-19 yang berhak mendapatkan bantuan sosial. Kriteria yang digunakan yakni sebanyak 7 kriteria dan alternatif yang dinilai  sebanyak 3 orang yakni keluarga Suherianto, Sarinem dan keluarga Tobing. Hasil dari penelitian ini keluarga Tobing mendapatkan nilai 0,85%, kemudian keluarga Suherianto mendapatkan nilai 67,5%, dan keluarga Sarinem mendapatkan nilai 17,5% [15].
Penelitian terkait dengan metode MOORA dilakukan untuk menentukan keputusan penentuan lokasi pemasangan CCTV pada ruang lingkup Dinas Perhubungan Kota Binjai. Pada penelitian ini memilih alternatif sebanyak 20 lokasi dengan parameter 4 kriteria antara lain Target, Pencahayaan, Jumlah dan Penempatan. Hasil dari pembahasan ini lokasi Pajak Pagi Kebun Lada (L6) mendapatkan hasil perankingan nilai optimasi sebesar 0,18162 [16].
Penelitian  lain  tentang  metode  MOORA  dilakukan  untuk  memilih  guru  pada  SMPN  1  Palipi.  Kriteria  yang ditetapkan adalah sebanyak 19 kriteria dan 4 orang guru yang akan dinilai sebagai alternatif yakni Lestari Hutagalung, Adi Sitorus, Dedi Sitanggang dan Dame Sirait. Hasil pada penelitian ini didapatkan nilai tertinggi yang diraih oleh Adi Sitorus  dengan  nilai  9,95,  selanjutnya  diraih  oleh  Lestari  Hutagalung  dengan  nilai  9,50,  selanjutnya  Dedi  Sitanggang dengan nilai 9,31 dan diperingkat terakhir Dame Sirait dengan nilai 9,20 [17].
Adapun  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  karyawan  terbaik  pada  Klinik  Kecantikan Nastyaderm Karawang menggunakan SPK dengan membandingkan 2 metode SPK yakni metode SMART dan MOORA. Karyawan yang akan dinilai yakni sebanyak 5 orang, kriteria yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 5 kriteria antara lain kehadiran, produktifitas, komunikasi, masa kerja dan pendidikan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran  hasil  dari  2  metode  tersebut  serta  dapat  membantu  pemilik  klinik  kecantikan  untuk  menentukan  karyawan terbaik lingkungan kerjanya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan.
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Penjelasan setiap tahapan-tahapan dari Gambar 1 sebagai berikut:
a. Analisa Masalah
Menganalisa masalah yang terjadi pada Klinik Kecantikan Nastyaderm Karawang dengan mewawancara ibu dr. Lina Wijaya selaku dokter dan owner.
b. Pengumpulan Data
Mengumpulkan  data  penilaian  karyawan  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  dari  Klinik  Kecantikan Nastyaderm Karawang.
c. Studi Literatur
Menemukan referensi dan studi yang relevan dari permasalahan yang ditemukan.
d. Penerapan Metode
Menerapkan  metode  SPK  yakni  SMART  dan  MOORA  dalam  menghitung  nilai  karyawan  pada  data  yang  sudah didapatkan.
e. Perbandingan Metode
Jika  hasil  perhitungan dari  2 metode  itu  sudah didapatkan,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  melakukan perbandingan dari kedua metode tersebut, guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.

## 2.2 Metode SMART
Berikut ini langkah-langkah proses metode SMART[18], antara lain:
a. Tentukan jumlah kriteria dan bobot kriteria.
b. Berikan nilai skala 0-100 berdasarkan prioritas yang diinput, kemudian lakukan normalisasi.
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑤𝑗 Σw𝑗 (1)
Keterangan: w j : bobot suatu kriteria Σ w j : total bobot semua kriteria c. Berikan nilai kriteria untuk setiap alternatif.
d. Hitung ulang nilai utility untuk setiap kriteria.
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 (2)
Keterangan: u j (a i ) : nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria  ke-i c max : nilai kriteria maksimal c min : nilai kriteria minimal c out : nilai kriteria ke-i e. Hitung nilai utilities pada setiap kriteria.
𝑢(𝑎 𝑖 ) = Σ 𝑗=1 𝑚 𝑤 𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) (3)
Keterangan: u(a i ) : nilai total utility f. Lakukan perankingan berdasarkan nilai total utility .
g. Pilih alternatif dengan nilai utility terbesar.

## 2.3 Metode MOORA
Berikut ini langkah-langkah proses metode MOORA[19], antara lain: a. Tentukan jumlah kriteria dan bobot kriteria.
b. Tampilkan nilai kriteria pada setiap alternatif dengan menggunakan matriks keputusan.
𝑋 =   [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … … 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] (4)
c. Membuat matriks normalisasi.
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗 √Σ𝑖=1 𝑚    𝑋 𝑖𝑗 2
(5)
Keterangan: i : nomor atribut atau kriteria . j : nomor urutan alternatif. X ij : matriks alternatif j pada kriteria i .
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
𝑋 𝑖𝑗 ∗ : matriks normalisasi alternatif j pada kriteria i .
d. Membentuk matriks dari hari hasil normalisasi, kemudian dikalikan dengan masing-masing bobot pada setiap kriteria.
e. Menghitung nilai optimasi terbobot, dengan menghitung hasil normalisasi dengan bobot.
𝑌 𝑗 ∗ = Σ 𝑗=1 𝑔 𝑋 𝑖𝑗 −   Σ 𝑗=𝑔+1 𝑛 𝑋 𝑖𝑗 (6)
Keterangan: i : atribut dengan status mazimized. j : atribut dengan status minimized . 𝑌 𝑗 ∗ : matriks normalisasi max-min alternatif j.
f. Selanjutnya atribut status maximized (atribut benefit ) dikurangi dengan atribut status minimized (atribut cost ).
𝑌 𝑗 ∗ = Σ 𝑗=1 𝑔 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 −   Σ 𝑗=𝑔 𝑛 𝑊 𝑗 𝑊 𝑖𝑗 (7)
Keterangan: i : atribut dengan status mazimized. j : atribut dengan status minimized . Wj : bobot terhadap alternatif j . 𝑌 𝑗 ∗ : nilai yang sudah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif, Kriteria dan Bobot
Untuk menentukan karyawan terbaik dalam hal ini membutuhkan sebuah data berupa data karyawan (alternatif), kriteria dan bobot dari kriteria. Dari data yang didapatkan dari pemilik Klinik Kecantikan Nastyaderm Karawang, diperoleh data yang  dibutuhkan  antara  lain  data  karyawan,  kriteria,  bobot  kriteria  dan  data  penilaian.  Sehingga  penelitian  ini  lebih berfokus kepada perhitungan dari setiap metode yang akan digunakan. Kemudian pada penelitian ini, semua kriteria yang didapat tergolong pada jenis kriteria benefit, tidak ada yang berbentuk cost . Kriteria jenis benefit adalah jenis kriteria yang semakin besar data yang dihitung, maka hasilnya semakin baik, sedangkan kriteria jenis cost adalah jenis kriteria yang semakin kecil data yang dihitung, maka hasilnya semakin baik [20]. Adapun daftar alternatif, kriteria dan bobot dapat dilihat pada Tabel 1-2.
Tabel 1 . Daftar Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif A1 Arman Maulana A2 Tiara Anggraeni A3 Syifa Fatimah A4 Nisfa Laila Riski A5 Lisna Adelia Tabel 2 . Daftar Kriteria & Bobot Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria Bobot Normalisasi C1 Kehadiran 35 0,35 C2 Produktifitas 30 0,3 C3 Komunikasi 20 0,2 C4 Masa Kerja 10 0,1 C5 Pendidikan 5 0,05 Total 100 1
Dari kriteria pada Tabel 2, dapat dirincikan kembali dengan menggunakan subkriteria dari masing-masing kriteria. Dari subkriteria tersebut terdapat bobot untuk mendapatkan nilai. Subkriteria dan bobot dari setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 3-7.
Tabel 3 . Bobot Kehadiran No Sub Kriteria Bobot 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Kurang Baik 2 5 Sangat Tidak Baik 1
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Tabel 4 . Bobot Produktifitas No Sub Kriteria Bobot 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Kurang Baik 2 5 Sangat Tidak Baik 1 Tabel 5 . Bobot Komunikasi No Sub Kriteria Bobot 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Kurang Baik 2 5 Sangat Tidak Baik 1 Tabel 6 . Bobot Masa Kerja No Sub Kriteria Bobot 1 > 1 tahun 5 2 9-12 bulan 4 3 6-9 bulan 3 4 3-6 bulan 2 5 1-3 bulan 1 Tabel 7 . Bobot Tingkat Pendidikan No Sub Kriteria Bobot 1 S2-S3 5 2 D3-S1 4 3 SMA sederajat 3 4 SMP sederajat 2 5 SD sederajat 1
Pemberian  data  nilai  terhadap  kriteria  dari  tiap  alternatif  yang  ada.  Setelah  dinormalisasi,  nilai  kriteria  tiap alternatif dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 . Nilai Kriteria tiap Alternatif No Kode Alternatif Kode Kriteria Bobot 1 A1 C1 4 C2 3 C3 4 C4 5 C5 3 2 A2 C1 4 C2 5 C3 4 C4 5 C5 4 3 A3 C1 5 C2 4 C3 5 C4 5 C5 3 4 A4 C1 3 C2 4 C3 3 C4 2 C5 3 5 A5 C1 5 C2 4 C3 4 C4 2
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
C5 3

## 3.2 Perhitungan Metode SMART
a. Menentukan kriteria
Penentuan kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
b. Menentukan bobot kriteria dan sub kriteria
Penentuan bobot kriteria dan sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 2-7.
c. Menormalisasi bobot kriteria Normalisasi bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
d. Menentukan nilai utility Alternatif 1 (A1) U1(A1) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0,5
U2(A1) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 5− 3 = 0
U3(A1) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0,5
U4(A1) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 2 5− 2 = 1
U5(A1) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 4 4− 3 = 0 Alternatif 2 (A2) U1(A2) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0,5
U2(A2) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 3 5− 3 = 1 U3(A2) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0
U4(A2) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 2 5− 2 = 1
U5(A2) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 4− 3 = 1 Alternatif 3 (A3) U1(A3) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 3 5− 3 = 1
U2(A3) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0
U3(A3) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 3 5− 3 = 1
U4(A3) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 3 5− 3 = 1
U5(A3) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 3− 3 = 0 Alternatif 4 (A4) U1(A4) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 5− 3 = 0
U2(A4) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0
U3(A4) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 5− 3 = 0
U4(A4) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 2− 2 5− 2 = 0
U5(A4) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 4− 3 = 0 Alternatif 5 (A5) U1(A5) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 5− 3 5− 3 = 1
U2(A5) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4−3 5− 3 = 0,5
U3(A5) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 4− 3 5− 3 = 0,5
U4(A5) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 2− 2 5− 2 = 0
U5(A5) = 𝐶𝑜𝑢𝑡− 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥− 𝐶𝑚𝑖𝑛 = 3− 3 4− 3 = 0
e. Menentukan nilai akhir Alternatif 1 (A1) 𝑢(𝑎 𝑖 ) = u(c1).w1 + u(c2).w2 + u(c3).w3 + u(c4).w4 + u(c5).w5 = (0,5 . 0,35) + (0 . 0,3) + (0,5 . 0,2) + (1 . 0,1) + (0 . 0,05) = 0,175 + 0 + 0,1 + 0,1 + 0 = 0,375
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Alternatif 2 (A2) 𝑢(𝑎 𝑖 ) = u(c1).w1 + u(c2).w2 + u(c3).w3 + u(c4).w4 + u(c5).w5 = (0,5 . 0,35) + (1 . 0,3) + (0 . 0,2) + (1 . 0,1) + (1 . 0,05) = 0,175 + 0,3 + 0,2 + 0,1 + 0,05 = 0,725 Alternatif 3 (A3) 𝑢(𝑎 𝑖 ) = u(c1).w1 + u(c2).w2 + u(c3).w3 + u(c4).w4 + u(c5).w5 = (1 . 0,35) + (0 . 0,3) + (1 . 0,2) + (1 . 0,1) + (0 . 0,05) = 0,35 + 0 + 0,2 + 0,1 + 0 = 0,65 Alternatif 4 (A4) 𝑢(𝑎 𝑖 ) = u(c1).w1 + u(c2).w2 + u(c3).w3 + u(c4).w4 + u(c5).w5 = (0 . 0,35) + (0 . 0,3) + (0 . 0,2) + (0 . 0,1) + (0 . 0,05) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0 Alternatif 5 (A5) 𝑢(𝑎 𝑖 ) = u(c1).w1 + u(c2).w2 + u(c3).w3 + u(c4).w4 + u(c5).w5 = (1 . 0,35) + (0,5 . 0,3) + (0,5 . 0,2) + (0 . 0,1) + (0 . 0,05 = 0,35 + 0,15 + 0,1 + 0 + 0 = 0,6 f. Lakukan Perankingan
Dari perhitungan yang didapatkan dari langkah sebelumnya, maka didapatkan perankingan dari hasil nilai akhir yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 . Nilai Akhir Metode SMART Ranking Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Akhir % 1 A2 Tiara Anggraeni 0,725 72,5 2 A3 Syifa Fatimah 0,65 65 3 A5 Lisna Adelia 0,6 60 4 A1 Arman Maulana 0,375 37,5 5 A4 Nisfa Laila Riski 0 0
Dari Tabel 10 diatas, diketahui bahwa ranking 1 diperoleh Tiara Anggraeni dengan 72,5%, ranking 2 diperoleh Syifa Fatimah dengan 65%, ranking 3 diperoleh Lisna Adelia dengan 60%, ranking 4 diperoleh Arman Maulana dengan 37,5%, ranking 5 diperoleh Nisfa Laila Riski dengan 0%. Dengan kata lain nilai tertinggi pada metode SMART diraih oleh Tiara Anggraeni.

## 3.3 Perhitungan Metode MOORA
a. Menentukan jumlah kriteria dan bobot kriteria
Penentuan kriteria, bobot kriteria dan subkriteria dapat dilihat pada Tabel 2-7.
b. Membuat matriks keputusan
Berdasarkan nilai pada Tabel 8, jika dibuatkan tabel secara horizontal akan terlihat seperti Tabel 10.
Tabel 10 . Nilai Kriteria tiap Alternatif (Horizontal) No Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 4 3 4 5 3 2 A2 4 5 4 5 4 3 A3 5 4 5 5 3 4 A4 3 4 3 2 3 5 A5 5 4 4 2 3
Dari Tabel 10 diatas, jika dibuatkan matriks keputusan akan menjadi seperti berikut:
𝑋 = [ 4 3 4 5 3
4 5 4 5 4 5 3 5 4 4 4 5 3 4 5 2 2 3 3
3]
c. Melakukan normalisasi terhadap matriks Langkah ini diberikan contoh 1 alternatif saja, menggunakan persamaan 5.
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Alternatif 1 (A1), Kriteria 1 (C1)
𝑋 1,1 ∗ = 𝑋 1,1 √𝑥 1,1 2 +   𝑥 2,1 2 +   𝑥 3,1 2 +   𝑥 4,1 2 +   𝑥 5,1 2 𝑋 1,1 ∗ =
4 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2
𝑋 1,1 ∗ = 4 √76 𝑋 1,1 ∗ = 4
9,53939
𝑋 1,1 ∗ = 0,41931 Alternatif 1 (A1), Kriteria 2 (C2)
𝑋 1,2 ∗ = 𝑋 1,2 √𝑥 1,2 2 +   𝑥 2,2 2 +   𝑥 3,2 2 +   𝑥 4,2 2 +   𝑥 5,2 2 𝑋 1,2 ∗ =
3 √3 2 + 5 + 4 2 + 4 2 + 4 2
𝑋 1,2 ∗ = 3 √82 𝑋 1,2 ∗ = 3 9,05538
𝑋 1,2 ∗ = 0,33129 Alternatif 1 (A1), Kriteria 3 (C3)
𝑋 1,3 ∗ = 𝑋 1,3 √𝑥 1,3 2 +   𝑥 2,3 2 +   𝑥 3,3 2 +   𝑥 4,3 2 +   𝑥 5,3 2
𝑋 1,3 ∗ =
4 √4 2 + 4 + 5 2 + 3 2 + 4 2
𝑋 1,3 ∗ = 4 √82 𝑋 1,3 ∗ = 4 9,05538
𝑋 1,3 ∗ = 0,44173 Alternatif 1 (A1), Kriteria 4 (C4)
𝑋 1,4 ∗ = 𝑋 1,4 √𝑥 1,4 2 +   𝑥 2,4 2 +   𝑥 3,4 2 +   𝑥 4,4 2 +   𝑥 5,4 2 𝑋 1,4 ∗ =
5 √5 2 + 5 2 + 5 2 + 2 2 + 2 2
𝑋 1,4 ∗ = 5 √83 𝑋 1,4 ∗ = 5 9,11043
𝑋 1,4 ∗ = 0,54882 Alternatif 1 (A1), Kriteria 5 (C5)
𝑋 1,5 ∗ = 𝑋 1,5 √𝑥 1,5 2 +   𝑥 2,5 2 +   𝑥 3,5 2 +   𝑥 4,5 2 +   𝑥 5,5 2 𝑋 1,5 ∗ =
3 √3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2
𝑋 1,5 ∗ = 3 √52 𝑋 1,5 ∗ = 3 7,21110 𝑋 1,5 ∗ = 0,41603
Lakukan normalisasi pada alternatif lain dengan perhitungan yang sama. d. Membentuk matriks dari hasil normalisasi, lalu kalikan dengan masing-masing bobot kriteria.
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Dari  hasil  normalisasi  pada  alternatif  lainnya  sudah  didapatkan  pada  tahap  sebelumnya,  maka  dihasilkan  matriks seperti berikut ini.
𝑋 𝑖𝑗 ∗ =
[ 0,41931 0,33129 0,44173 0,54882 0,41603 0,41931 0,52414 0,31449 0,52414 0,55216 0,44173 0,44173 0,44173 0,44173 0,55216 0,33129 0,44173 0,54882 0,54882 0,21953 0,21953 0,55470 0,41603 0,41603 0,41603] e. Menghitung nilai akhir ( Yi )
Langkah selanjutnya menghitung hasil normalisasi dengan bobot pada persamaan Alternatif 1 (A1)
𝑌 1 ∗ = (0,41931 * 0,35) + (0,33129 * 0,3) + (0,44173 * 0,2) + (0,54882 * 0,1) + (0,41603 * 0,05) 𝑌 1 ∗ = 0,14676 + 0,09939 + 0,08835 + 0,05488 + 0,02080 𝑌 1 ∗ = 0,41018
Alternatif 2 (A2) 𝑌 2 ∗ = (0,41931 * 0,35) + (0,55216 * 0,3) + (0,44173 * 0,2) + (0,54882 * 0,1) + (0,55470 * 0,05) 𝑌 2 ∗ = 0,14675 + 0,16565 + 0,08835 + 0,05488 + 0,02774 𝑌 2 ∗ = 0,48337 Alternatif 3 (A3)
𝑌 3 ∗ = (0,52414 * 0,35) + (0,44173 * 0,3) + (0,55216 * 0,2) + (0,54882 * 0,1) + (0,41603 * 0,05) 𝑌 3 ∗ = 0,18345 + 0,13252 + 0,11043 + 0,05488 + 0,02080 𝑌 3 ∗ = 0,50208 Alternatif 4 (A4)
𝑌 4 ∗ = (0,31449 * 0,35) + (0,44173 * 0,3) + (0,33129 * 0,2) + (0,21953 * 0,1) + (0,41603 * 0,05) 𝑌 4 ∗ = 0,11007 + 0,13252 + 0,06626 + 0,02195 + 0,02080 𝑌 4 ∗ = 0,35160 Alternatif 5 (A5)
𝑌 5 ∗ = (0,52414 * 0,35) + (0,44173 * 0,3) + (0,44173 * 0,2) + (0,21953 * 0,1) + (0,41603 * 0,05) 𝑌 5 ∗ = 0,18345 + 0,13252 + 0,08835 + 0,02195 + 0,02080 𝑌 5 ∗ = 0,44707 Dari hasil perhitungan diatas jika dibuatkan tabel perangkingan, akan seperti pada tabel 11.
Tabel 11 . Nilai Akhir Metode MOORA Ranking Kode Alternatif Nama Karyawan Nilai Akhir % 1 A3 Syifa Fatimah 0,50208 50,2 2 A2 Tiara Anggraeni 0,48337 48,3 3 A5 Lisna Adelia 0,44707 44,7 4 A1 Arman Maulana 0,41018 41 5 A4 Nisfa Laila Riski 0,35160 35,1
Dari Tabel 11 diatas, diketahui bahwa ranking 1 diperoleh Syifa Fatimah dengan 50,2%, ranking 2 diperoleh Tiara Anggraeni dengan 48,3%, ranking 3 diperoleh Lisna Adelia dengan 44,7%, ranking 4 diperoleh Arman Maulana dengan 41%, ranking 5 diperoleh Nisfa Laila Riski dengan 35,1%. Dengan kata lain nilai tertinggi pada metode MOORA diraih oleh Syifa Fatimah.

## 3.4 Perbandingan Metode SMART dan MOORA
Berdasarkan  perhitungan  pada  langkah-langkah  metode  SMART  dan  MOORA  diatas,  masing-masing  pada  metode tersebut telah mendapatkan nilai akhir dan rangking. Tahap terakhir yang akan dilakukan adalah membandingkan hasil akhir tersebut, apakah dari 2 metode tersebut ada perbedaan hasil atau tidak. Perbandingan metode SMART dan MOORA dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 . Perbandingan Metode SMART dan MOORA SMART MOORA Ranking Nama Alternatif Ranking Nama Alternatif 1 Tiara Anggraeni 1 Syifa Fatimah 2 Syifa Fatimah 2 Tiara Anggraeni 3 Lisna Adelia 3 Lisna Adelia 4 Arman Maulana 4 Arman Maulana 5 Nisfa Laila Riski 5 Nisfa Laila Riski
Pada  tabel  12,  terlihat  ada  perbedaan  antara  perhitungan  metode  SMART  dan  MOORA  yang  sudah dilakukan perhitungan  yakni  perbedaan  pada  rangking  1  dan  2.  Dimana  pada  metode  SMART  rangking  1  diraih  oleh  Tiara Anggraeni  dan  rangking  2  diraih  oleh  Syifa  Fatimah,  sementara  pada  metode  MOORA  rangking  1  diraih  oleh  Syifa
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
Fatimah dan rangking 2 diraih oleh Tiara Anggraeni. Adapun persamaan hasil yang diperoleh antara 2 metode tersebut yakni mulai dari rangking 3-5. Perbedaan rangking pada tabel 12, dikarenakan pada setiap metode mempunyai perbedaan dari cara perhitungannya masing-masing sehingga mempengaruhi hasil yang didapatkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa metode SMART dan MOORA dapat melakukan penyeleksian untuk memilih karyawan terbaik dengan memanfaatkan 5 kriteria yakni kehadiran, produktifitas, komunikasi,  masa  kerja  dan  pendidikan.  Dan  dari  5  kriteria  tersebut  mempunyai  subkriteria  masing-masing  karena penilaian  awal  yang  diberikan  oleh  pemilik  klinik  kecantikan  bukan  dalam  bentuk  angka.  Dari  perhitungan  metode sebelumnya,  terdapat  perbedaan  pada  rangking  1  dan  2.  Adapun  alternatif  terbaik  dari  setiap  metode  yakni  metode SMART diraih oleh Tiara dengan nilai 0,725 atau 72,5% dan metode MOORA diraih oleh Syifa dengan nilai 0,50208 atau  50,2%.  Untuk  ranking  3-5  dari  kedua  metode  tersebut  menunjukkan  hasil  yang  sama.  Dalam  penggunaannya,  2 metode  tersebut  mempunyai  kelebihan  dalam  pengolahan  data  dan  hasil  keputusan.  Jumlah  alternatif  yang  diseleksi mempengaruhi  keputusan  yang  dihasilkan.  Semakin  banyak  data  alternatif  yang  diseleksi,  semakin  berbeda  hasil keputusan  dari  kedua  metode.  Sebaliknya,  semakin  banyak  data  yang  diseleksi,  semakin  berbeda  keputusan  yang dihasilkan. Maka dari perbedaan hasil pada metode yang dilakukan perhitungan ini akan memberikan pilihan alternatif solusi  yang  bisa  diberikan  kepada  pemilik  Klinik  Kecantikan  Nastyaderm  Karawang  agar  bisa  memilih  karyawan terbaiknya dengan lebih selektif . Selain itu, dengan dilakukan penilaian karyawan terbaik, harapan kedepannya karyawan semakin termotivasi untuk dapat memberikan kinerja terbaiknya.

## REFERENCES
[1] A.  Moedasir,  “Pengertian,  Jenis,  dan  Tugas  Karyawan,”  Majoo.id.  Accessed:  Mar.  28,  2023.  [Online].  Available: https://www.jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/syntax-literate/article/view/6459/3769
[2] Mahmud and Sopiah, “Pengaruh Kepemimpinan Transformasional terhadap Kinerja Karyawan,” Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, vol. 7, no. 3, pp. 1490–1505, 2022.
[3] R. Fadillah, S. Dur, and H. Cipta, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Menentukan Gaji Bonus Karyawan Pada PTPN III Sei Putih,” Jurnal Sains Matematika dan Statistika, vol. 7, no. 2, Aug. 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i2.12968.
[4] A. Kurniawan and R. R. Santika, “Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Perusahaan  Investasi  Emas,”  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang,  vol.  5,  no.  2,  p.  167,  Jun.  2020,  doi: 10.32493/informatika.v5i2.5265.
[5] N. Putra, D. R. Habibie, and I. F. Handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Pada Tb.Nameene Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JURSIMA, vol. 08, no. 01, 2020.
[6] I. Sulistiya Putra, F. Ferdinandus, M. Bayu, S. Tinggi Teknologi Cahaya Surya Kediri, and S. Tinggi Teknik Surabaya, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Dengan Metode Saw Berbasis Web,” CahayaTech, vol. 8, no. 2, pp. 2580– 2399, 2019.
[7] A. Zumarniansyah, R. Ardianto, Y. Alkhalifi, and Q. N. Azizah, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting,” JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA, vol. 10, no. 2, 2021.
[8] D. O. Wibowo and A. T. Priandika, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GEDUNG PERNIKAHAN PADA WILAYAH  BANDAR  LAMPUNG  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS,”  Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 2, no. 1, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[9] N. Azizah and G. W. Nurcahyo, “Identifikasi dalam Penetapan Staf Dosen dan Karyawan Berprestasi dengan Menggunakan Metode SMART,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, pp. 114–119, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.53.
[10]  R.  Damanik,  “PENENTUAN  MINAT  BACA  SISWA  DALAM  PEMINJAMAN  BUKU  DENGAN  METODE  SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUT RATING TECHNIQUE),” Jurnal Informatika Kaputama (JIK), vol. 5, no. 2, 2021.
[11]  N.  Thoyibah,  Latipah,  and  A.  Muchayan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode SMART,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  vol.  10,  no.  2,  pp.  232–240,  Aug.  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.940.
[12]  Y.  S.  Siregar,  “Analisis  Penerima  Bantuan  Beasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Moora  dan Topsis,” JITEKH, vol. 9, no. 1, pp. 58–64, 2021.
[13]  E. L. Amalia, A. N. Pramudhita, and M. R. Aditya, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembangunan Peternakan Ayam Menggunakan Metode MOORA,” Jurnal ANTIVIRUS, vol. 13, no. 01, 2019.
[14]  K. Kusmanto, M. B. K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah  Penerima  Kredit  Menerapkan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS), vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[15]  B. T. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 1, p. 170, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[16]  U.  Layla,  S.  Stmik,  and  K.  Binjai,  “Sistem  Pendukung    Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pemasangan  CCTV  dengan  Metode MOORA(Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kota Binjai),” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 2021.
[17]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” Jurnal SIMETRIS, vol. 9, no. 1, 2018.
[18]  T. Magrisa, K. Diah, and K. Wardhani, “Implementasi Metode Smart Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler Untuk Siswa SMA,” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 13, no. 1, 2018.
Yuris  Alkhalifi,  Analisis  Perbandingan  Metode  SMART  Dan  MOORA  Pada  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Klinik Kecantikan
[19]  N. W. A. Ulandari, N. L. G. P. Suwirmayanti, and N. M. Astiti, “Implementasi Metode MOORA pada Proses Seleksi Beasiswa Bidikmisi di Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali,” Jurnal Eksplora Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 53–58, Sep. 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.379.
[20]  R.  P.  Sari  and  M.  R.  Darmawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bahan  Bakar  Sepeda  Motor  Matic  Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 2, no. 3, p. 311, May 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3028.