## Penerapan MOORA Untuk Mendukung Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU
Joli Afriany 1 , Lidia Ratna Sari Br Sinurat 2 , Indah Julianty 2 , Efidoren L. Nainggolan 2
1 Fakultas Manajemen, Universitas Nahdlatul Ulama, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
Abstrak
Stasiun pengisian bahan umum adalah tempat di mana kendaraan bermotor bisa memperoleh bahan bakar . Stasiun Pengisian Bahan  Bakar  dikenal  dengan  nama SPBU (singkatan  dari  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum). MOORA  yaitu Multi- Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  merupakan  salah  satu  metode  MADM  yang  dapat melakukan perhitungan terhadap nilai kriteria atribut  yang  membantu pengambil  keputusan untuk  menghasilkan keputusan yang tepat dalam pengisian bahan bakar umum(SPBU). Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu system berbasis computer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dalam memanfaatkan data dan  model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, MOORA, Lokasi SPBU

## Abstract
A  common refueling station is a place  where  motor  vehicles  can get fuel. The Fuel Filling Station  is known  as SPBU (an abbreviation  of the General Fuel Filling Station). MOORA,  which  is Multi-Objective Optimization on The  Basis of Ratio Analysis (MOORA) is one of the MADM methods that can perform calculations on the value of attribute criteria that help decision makers to produce the right decision in public fuel (gas station). Decision Support System is a computer-based system aimed at assisting decision making in utilizing certain data and models to solve various unstructured problems.
Keywords : Decision Support System, MOORA, Gas Station Location

## 1. PENDAHULUAN
Stasiun pengisian bahan umum adalah tempat di mana kendaraan bermotor bisa memperoleh bahan bakar . Stasiun Pengisian  Bahan  Bakar  dikenal  dengan  nama SPBU (singkatan  dari  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum). Kendaraan  bermotor  sebagai  alat  transportasi  yang  membutuhkan  bahan  bakar  sebagai  kebutuhan  pokoknya. Jumlah  kendaraan  yang  semakin  meningkat,  tentu  saja  berakibat  pada  meningkatnya  permintaan  pasar  untuk bahan  bakar  kendaraan.  Untuk  memenuhi  banyaknya  kebutuhan  bahan  bakar  kendaraan  maka  diharapkan persebaran lokasi stasiun pengisian bahan bakar umum dapat merata sesuai kebutuhan konsumen. Seorang yang ingin  mendirikan  sebuah  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU),  dalam  menentukan  lokasi  stasiun pengisian  bakar  umum  memerlukan  banyak  pertimbangan  untuk  mengambil  keputusan  lokasi  yang  cocok  dan strategis sebagai tempat stasiun pengisian bahan bakar umum.
Pertimbangan dalam melakukan pemilihan lokasi stasiun pengisian bahan bakar umum diantaranya adalah luas lahan, harga tanah, administrasi, jarak dari pusat kota, kepadatan penduduk, tingkat perekonomian penduduk sekitar, kepadatan lalu lintas, banyaknya jalur angkutan umum, dan jarak dengan stasiun pengisian bahan bakar umum  lainnya.  Mempertimbangkan  kondisi  yang  ada  maka  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasis komputer,  sistem  ini  adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  efektifitas pengambil keputusan dalam memecahkan masalah.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Metode (Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis)
MOORA ( Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ) Metode ini Pengoptimalan multi-tujuan (atau  pemrograman),  juga  dikenal  sebagai  pengoptimalan  multi-kriteria  atau  beberapa  atribut,  adalah  Proses sekaligus mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang bertentangan ( goals ) tunduk pada batasan tertentu. Metode MOORA,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Brauers  (2004)  adalah  teknik  optimasi  multiobjektif  yang diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis masalah pengambilan keputusan yang kompleks. Langkah-langkah untuk menyelesaikan metode MOORA: 1.Pembentukan matriks

## 2.Menentukan matriks normalisasi
= 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 − 3. Menentukan matriks normalisasi terbobot

## 4. Menentukan Nilai Referensi
Nilai yi bisa positif atau negatif tergantung dari jumlah maksimalnya (atribut yang menguntungkan) dan minimal (atribut yang tidak menguntungkan) dalam matriks keputusan.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam proses metode MOORA, diperlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan pada proses pemilihan  lokasi  baru  SPBU.  Adapun  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  oleh  seorang  manajer  stasiun  pengisian bahan Bakar umum sebagai lokasi pembangunan stasiun pengisian bahan bakar umum adalah:
Tabel 1. Kriteria Kriteia Keterangan Bobot Jenis C 1 Luas Tanah 0,15 Benefit C 2 Harga Tanah 0,15 Benefit C 3 Kepadatan lalu Lintas 0,20 Benefit C 4 Banyak jalur Angkutan 0,20 Benefit C 5 Jarak Dengan Spbu lain 0,20 Benefit C 6 Administrasi 0,10 cost
Untuk  menemukan  jalan keluar  bagi  seorang  manajer stasiun pengisian  bahan  bakar umum  maka dibuat suatu sistem  yang dapat menentukan urutan (prioritas) dalam analisis  multikriteria dan  memberikan  informasi  lokasi pembangunan stasiun pengisian bahan bakar umum yang akan di bangun stasiun pengisian bahan bakar umum dan menentukan urutan berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh seorang manajer.
Untuk masalah pengukuran serta perbandingan kualitas  layanan, dimensi  yang digunakan sebagai kriteria meliputi luas tanah, harga tanah, kepadatan lalu lintas, banyak, jalur angkutan, jarak dengan SPBU dengan lokasi, dan administrasi. Simbol yang di gunakan untuk kriteria tersebut adalah :
K1 : Luas tanah K2 : Harga tanah K3 : Kepadatan lalu lintas K4 : Banyak jalur angkutan K5 : Jarak dengan SPBU lainnya K6 : Administrasi
Simbol Alternatif atau alternatif yang digunakan adalah :
A1 : Jalan Kotabaru A2 : Jalan Sungai Raya A3 : Jalan Pancasila A4 : Jalan Siantan A5 : Jalan Podomoro A6 : Jalan Supadio
Berikut adalah Rating Kecocokan Alternatif pada setiap Kriteria
Tabel. 2 Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.2 0.4 0.6 0.2 0.6 A2 0.2 0.6 0.4 0.2 0.4 A3 0.4 0.8 0.6 0.4 0.4 A4 0.6 0.2 0.4 0.8 0.2 A5 0.8 0.4 0.2 0.6 0.8 A6 0.6 0.2 0.2 0.6 0.6 Optimum Max Max Max Max Max X =
[ 0.2 0.4 0.6 0.2 0.6 0.4 0.4 0.8 0.6 0.2 0.6 0.2 0.4
0.4     0.4 0.6 0.2 0.4 0.8 0.4 0.2 0.6 0.2 0.2 0.8 0.2
0.6 0.8 0.6 0.6 ] C1 = √0.2 2 +0.4 2 +0.6 2 +0.2 2 +0.6 2 =0.979
A 11 =  0.2 / 0.979 = 0.204 A 21 =  0.4 / 0.979 = 0.408 A 31 =   0.6 / 0.979 = 0.612 A 41 = 0.2 / 0.979 = 0.204 A 51 = 0.6 / 0.979 = 0.612
C2 = √0.2 2 +0.6 2 +0.4 2 +0.2 2 +0.4 2 =0.871
A 12 = 0.2 / 0.871 = 0.229 A 22 = 0.6 / 0.871 = 0.688 A 32 = 0.4 / 0.871 = 0.459 A 42 = 0.2 / 0.871 = 0.229 A 52 = 0.4 / 0.871 = 0.459
C3 = √0.4 2 +0.8 2 +0.6 2 +0.4 2 +0.4 2 =0.216
A 13 = 0.4 / 0.216 =1.851 A 23 = 0.8 / 0,216 = 3.703 A 33 = 0.6 / 0.216 = 2.777 A 43 = 0.4 / 0.216 = 1.851 A 53 = 0.4 / 0.216 = 1.851
C4 = √0.6 2 +0.2 2 +0.4 2 +0.8 2 +0.2 2 =1.113
A 14 = 0.6 / 1.113 = 0.539 A 24 = 0.2 / 1.113 = 0.179 A 34 = 0.4 / 1.113 = 0.359 A 44 = 0.8 / 1.113 = 0.718 A 54 = 0.2 / 1.113 = 0.179
C5 = √0.8 2 +0.4 2 +0.2 2 +0.6 2 +0.8 2 = 1.356
A 15 = 0.8 / 1.356 = 5 0.589 A 25 = 0.4 / 1.356 = 0.294 A 35 = 0.2 / 1.356 = 0.147 A 45= 0.6/   1.356=  0.442 A 55 = 0.8 / 1.356 = 0.589
C6 = √0.62+0.22+0.22+0.62+0.62             = 1.077
A 16 = 0.6 / 1.077 = 0.557 A 26 = 0.2 / 1.077 = 0.185 A 36 = 0.2 / 1.077 = 0.185 A 46 = 0.6 / 1.077 = 0.557 A 56 = 0.6 / 1.077 = 0.557
Maka  dilihat matriks ternormalisasi yaitu:
0.204  0.229  1,851 0,539  0.589  0,557
0,408   0,688 3,703   0,179  0.294   0,185
0,612  0,459  2,777  0.359    0,147   0,185
0,204  0,229  1,851   0.718   0,442   0,557
0,612 0,459  1.851     0,179  0,589   0,557
Bobot disertakan dalam perhitungan Yi:
0,0306  0.0343    0,3702   0,1078      0,1178    0,0557
0,0612  0.1032    0,7406   0,0358      0,0588    0,185
0,0918  0,0688     0,5554    0,0718     0,0294   0,185
0,0306  0,0343     0,3702    0,1436    0,0884    0,557
0,0918  0,0688      0,3706    0,0358     0,1178   0,557 Tabel 3.Tabel Maks Dan Min Alternatif Maks C 1+ C 2+ C 3 Min C 4+ C 5+ c 6 A 1 O,0306+0,0343+0,3702 0,1078+0,1178+0,557 A 2 0,0612+0,1032+0,7406 0,0358+0,588+0,588+0,185 A 3 0,0918+0,0688+0,5554 0,0718+0,0294+0,185 A 4 0,0306+0.0343+0,3702 0,1436+0,0884+0,557 A 5 0,0918+0,0688+0,3706 0,0358+0,1178+0,557 Tabel 4.Yi Alternatif Maks C 1+ C 2+ C 3 Min C 4+ C 5+ C 6
Yi A 1 0,4351 0,7826 0,0956 A 2 0,905 0,8088 0.0332
Alternatif Maks C 1+ C 2+ C 3 Min C 4+ C 5+ C 6 Yi A 3 0,716 0,2862 0,0774 A 4 0,435 0,789 0,0789 A 5 0,5312 0,7106 0,0546 Tabel 5. Perangkingan Alternatif Yi Rangking A 1 0,0356 4 A 2 0,0432 3 A 3 0,0774 3 A 4 0,0889 2 A 5 0,0946 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis terhadap  sistem pendukung keputusan, sehingga dapat ditentukan keputusan yang objektif. Keputusan (Rangking) yang dihasilkan bukanlah suatu keputusan yang mutlak, hasil yang diberikan, merupakan suatu bahan pertimbangan bagi pengambil keputusan.

## REFERENCES
[1] K. F. Kodrat, Supiyandi, and Mesran, “Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 41–52, 2018.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4] P.  Sianturi,  Mesran,  P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA BANTUAN  OPERASIONAL  PENYELENGARAAN  (  BOP  )  PAUD  (  PENDIDIKAN  ANAK  USIA  DINI  )  MENERAPKAN METODE  ELECTRE  (  STUDI  KASUS :  DINAS  PENDIDIKAN  KABUPATEN  SIMALUNGUN  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[5] K. Umam, V. E. Sulastri,  T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2017.
[6] M. Yazdani and F. R. Graeml, “VIKOR and its Applications,” Int. J. Strateg. Decis. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 56–83, Apr. 2014.
[7] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[8] A.  Muharsyah,  S.  R.  Hayati,  M.  I.  Setiawan,  and  H.  Nurdiyanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Jurnalis  Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10]  E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[11]  S.  Chakraborty,  “Applications  of  the  MOORA  method  for  decision  making  in  manufacturing  environment,” Int.  J.  Adv.  Manuf. Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[12]  P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[13]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[14]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[15]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.
[16]  T. Rachman and D. Napitupulu, “User acceptance analysis of potato expert system application based on TAM approach,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 185–191, 2018.
[17]  P.  Simanjuntak,  N.  Kurniasih,  Mesran,  and  J.  Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[18]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[19]  Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST ,  vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[20]  Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[21]  Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[22]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[23]  E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.