## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI USAHA COFFE SHOP MENGGUNAKAN METODE MOORA
Selbi Amanda Aritonang 1 , Decy Irmayani 2 , Mila Nirmala Sari 2 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu selbyaritonang6461@gmail.com 1 , deacyirmayani@gmail.com 2 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 3

## Abstract
The  coffee  shop  business  in  Indonesia  has  become  a  promising  trend,  considering  the  coffee  drinking culture that involves various groups of society. This research aims to solve the problem of selecting a coffee shop business location for the community in Bagan Batu, Bagan Sinembah District, Rokan Hilir Regency, Riau  Province.  To  make  it  easier  to  choose  a  coffee  shop  business  location,  this  is  done  by  building  a decision support system that can help people easily choose a coffee shop business location. The decision support  system  was  built  using  the  Multi-Objective  Optimization  method  based  on  Ratio  Analysis (MOORA). The decision support system for selecting a coffee shop business location uses criteria consisting of  location  distance  from  the  city  center,  level  of  competition,  road  conditions,  parking  area  and  rental price. From the results of data processing that has been carried out in the Decision Support System for selecting coffee shop business locations, the recommendation for the best business location with rank 1 is location_04  with  a  value  of  0.20300,  rank  2  is  location_08  with  a  value  of  0.18598,  and  rank  3  is location_08 with a value of 0.18566 . With this Decision Support System, potential coffee shop owners in Bagan Batu can easily and quickly choose the optimal location for their business.
Keywords : Selection, Coffee Shop, MOORA, Criteria, Location.

## 1. PENDAHULUAN
Masyarakat  Indonesia,  dari  kalangan remaja,  mahasiswa,  pegawai  kantoran,  pekerja berat  dan  lain-lain,  dari  pedesaan  sampai  di perkotaan  mempunyai  tradisi  dalam  menikmati kopi. Budaya minum kopi ini membuka peluang bisnis  kopi  bagi  masyarakat  dengan  membuka coffee  shop.  Berbeda  dengan  bisnis  lainnya, bisnis coffee shop memungkinkan pengusahanya untuk mendapat keuntungan atau omzet yang luar biasa  per  hari  nya  sebab  bisnis  coffee  shop  ini memiliki  pasar  yang  sangat  luas  di  mana  semua kalangan  dari  kelas  bawah  hingga  atas,  usia remaja hingga dewasa menyukai kopi. Kebiasaan masyarakat minum kopi di pagi hari memungkinkan  pengusahanya  dapat  meraih omzet  harian  yang  lebih  besar  dibanding  bisnis lainnya. Hal inilah yang membuat bisnis ini dapat meraih keuntungan besar.
Namun,  untuk  meraup  untung  yang besar, pengusaha coffee shop harus menyediakan kopi  yang  nikmat  dan  memilih  tempat  yang nyaman,  harga  terjangkau,  serta  pelayanan  yang
baik.  Usaha  coffee  shop  hanya  memerlukan tempat  yang  nyaman,  sehingga  tidak  perlu menyediakan  bangunan  coffee  shop  yang  rumit dan  terlalu  banyak  ornamen.  Pengusaha  coffee shop cukup  menyediakan tempat yang  membuat pengunjung  nyaman  dan  berada  di  lokasi  yang strategis.  Pasalnya,  saat  ini  tren  masyarakat Indonesia  adalah  menikmati  kuliner  di  tempat sederhana.  Pengusaha  coffee  shop  tinggal memberikan  unsur  yang  membuat  pelanggan nyaman  minum  kopi  senyaman  mereka  minum kopi di rumah, serta memberikan fasilitas seperti WiFi gratis, colokan listrik, dan sebagainya. Hal ini akan memudahkan para pelanggan yang ingin menikmati kopi sekaligus bekerja. Dari sini dapat dilihat  bahwa  bisnis  coffee  shop  saat  ini  sangat menjanjikan keuntungan.
Demikian  halnya  dengan  masyarakat yang  ada  di  Bagan  Batu,  Kecamatan  Bagan Sinembah,  Kabupaten  Rokan  Hilir,  Provinsi Riau.  Masyarakat  di  daerah  ini,  mulai  dari kalangan  remaja,  mahasiswa,  pegawai  kantoran, pekerja berat dan lain-lain juga memiliki budaya
minum  kopi.  Melihat  peluang  ini,  banyak  orang berminat  untuk  membuka  usaha  Coffee  shop  di daerah  Bagan  Batu  namun  kesulitan  untuk menentukan  lokasi  untuk  membuka  usaha tersebut.
Dengan  pesatnya  perkembangan  zaman saat  ini  dimana  berbagai  teknologi  telah dimanfaatkan  ditengah-tengah  masyarakat  [1]– [8], maka untuk mempermudah dalam pemilihan lokasi  usaha  coffee  shop  di  Bagan  Batu digunakan pendekatan sistem pendukung keputusan  berbasis  komputer.  Saat  ini  Sistem pendukung  keputusan  telah  digunakan  dalam berbagai  bidang  untuk  membantu  mendukung keputusan  [9]–[16].  Metode  yang  digunakan untuk  pemilihan  lokasi  usaha  coffee  shop  di Bagan  Batu  ini  adalah  metode  Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA).  Metode  MOORA  telah  digunakan untuk  memecahkan berbagai  masalah [17], [18], [19],  [20], [21], [22], [23]. Dengan dibangunnya Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  lokasi usaha  coffee  shop  menggunakan  metode MOORA ini, maka masyarakat yang menggunakan  sistem  ini  akan  memperoleh rekomendasi  lokasi  yang  tepat  untuk  membuka usaha Coffee shop di daerah Bagan Batu.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini, dibuat  tahap-tahap  yang  berisi  langkah- langkah pelaksanaan penelitian. Setiap tahap penelitian dilakukan sesuai dengan kerangka yang telah direncanakan, karena semua tahap pada kerangka kerja penelitian ini berpengaruh pada tahap selanjutnya.
Kerangka  kerja  yang  akan  digunakan  pada tugas akhir ini dapat dilihat pada gambar 1 .
Adapun  kriteria  yang  dibutuhkan pada  Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan lokasi  usaha  coffee  shop  menggunakan  metode MOORA  ini antara  lain:  Persentase  Jumlah penduduk,  Jarak  dari  Pusat  Kota,  Tingkat Persaingan,  Kondisi  Jalan,  Areal  Parkir, Keamanan,  dan  Harga  Sewa.  Adapun  data
kriteria  dan  bobot  untuk  setiap  kriteria ditentukan pada tabel 1.
Tabel 1. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Jarak dari Pusat Kota 0.20 Benefit C2 Tingkat Persaingan 0.20 Benefit C3 Kondisi Jalan 0.15 Benefit C4 Areal Parkir 0.20 Benefit C5 Harga Sewa 0.25 Cost
Gambar 1. Frame Work Penelitian
Adapun  data  hasil  seleksi  yang  akan diolah  dalam  penelitian  ini  seperti  disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Setiap Alternatif Alternaif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Lokasi_01 18 80 1 86 72 Lokasi_02 22 86 0 88 80 Lokasi_03 21 84 1 80 79
Lokasi_04 24 80 1 87 75 Lokasi_05 19 85 0 88 78 Lokasi_06 17 86 1 90 77 Lokasi_07 20 87 0 88 74 Lokasi_08 21 84 1 86 83

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya dilakukan pemrosesan
keputusan  dengan  metode  MOORA  yang dilakukan dengan langkah-langkah antara lain :
- Membuat matriks keputusan :
X ij= [ 18 80 1 86 72
22 86 0 88 80 22 84 1 80 79 24 80 1 87 75 19 85 0 88 78 17 86 1 90 77 20 87 0 88 74 21 84 1 86 83]
- Menghitung matriks ternormalisasi dengan menggunakan persamaan di bawah ini :
a. Untuk kriteria C1
X 1.1 = 18 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 18 57.58473 = 0.31259 X 2.1 = 22 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 22 57.58473 = 0.38205 X 3.1 = 22 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 20 57.58473 = 0.36469
X 4.1 = 24 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 22 57.58473 = 0.41678
X 5.1 = 19 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2 = 19 57.58473 = 0.32995
X 6.1 =
17 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2 = 19 57.58473 = 0.29522 X 7.1 = 20 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 20 57.58473 = 0.34732
X 8.1 = 21 √18 2 +22 2 +22 2 +24 2 +19 2 +17 2 +20 2 +21 2
= 21 57.58473 = 0.36469 b. Untuk kriteria C2
X 1.2 = 80 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.33657 X 2.2 = 86 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.36182 X 3.2 = 84 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.3534 X 4.2 = 80 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.33657
X 5.2 = 85 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.35761
X 6.2 = 86 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2 = 80 237.69308 = 0.36182
X 7.2 = 87 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2
= 80 237.69308 = 0.36602
X 8.2 = 84 √80 2 +86 2 +84 2 +80 2 +85 2 +86 2 +87 2 +84 2
= 80 237.69308 = 0.3534 c. Untuk kriteria C3
X 1.3 = 1 √1 2
+0 2
+1 2 +1 2 +0 2
+1 2
+0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0,4472
X 2.3 = 0 √1 2
+0 2 +1 2 +1 2
+0 2
+1 2
+0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0
X 3.3 = 1 √1 2
+0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0,4472
X 4.3 = 1 √1 2 +0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0,4472
X 5.3 = 0 √1 2 +0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0 X 6.3 = 1 √1 2 +0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2
= 1 2.23607 = 0,4472
X 7.3 = 0 √1 2 +0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0 X 8.3 = 1 √1 2 +0 2 +1 2 +1 2 +0 2 +1 2 +0 2 +1 2 = 1 2.23607 = 0,4472
d. Untuk kriteria C4
X 1,4 = 86 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35083
X 2,4 = 88 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35899 X 3,4 = 80 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2 = 86 245.13874 = 0.32635
X 4,4 = 87 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35491 X 5,4 = 88 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35899 X 6,4 = 90 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.36714
X 7,4 = 88 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35899
X 8,4 = 86 √86 2 +88 2 +80 2 +87 2 +88 2 +90 2 +88 2 +86 2
= 86 245.13874 = 0.35083 e. Untuk kriteria C5
X 1,5 = 72 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2
= 72
218.69614 = 0.32923
X 2,5 = 80 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2
= 80
218.69614 = 0.36581
X 3,5 = 79 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2
= 79 218.69614 = 0.36124
X 4,5 = 75 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2 = 75 218.69614 = 0.34295
X 5,5 = 78 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2 = 78 218.69614 = 0.35666 X 6,5 = 77 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2
= 77 218.69614 = 0.35209 X 7,5 =
74 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2 = 74 218.69614 = 0.33837
X 8,5 = 83 √72 2 +80 2 +79 2 +75 2 +78 2 +77 2 +74 2 +83 2 = 83 218.69614 = 0.37953
Sehingga diperoleh hasil normalisasi seperti matriks di bawah ini :
X ij=
[ 0.31259 0.33657 0.447221 0.35083 0.32923 0.38205 0.36182 0 0.35899 0.36581 0.36469 0.3534 0.44722 0.32635 0.36124 0.41678 0.33657 0.44722 0.35491 0.34295 0.32995 0.35761 0 0.35899 0.35666 0.29522 0.36182 0.44722 0.36714 0.35209 0.34732 0.36602 0 0.35899 0.33837 0.36469 0.3534 0.44722 0.35083 0.37953]
Selanjutnya,  matriks  hasil  normalisasi  dikalikan dengan  bobot  setiap  kriteria  yakni  [0.20,  0.20, 0.15, 0.20, 0.25] sehingga diperoleh hasil seperti matriks berikut ini:
X wj=
[ 0.06252 0.06731 0.06708 0.07016 0.08231 0.07641 0.07236 0 0.07180 0.09145 0.07294 0.07068 0.06708 0.06527 0.09031 0.08336 0.06731 0.06708 0.07098 0.08574 0.06599 0.07152 0 0.07180 0.08916 0.05904 0.07236 0.06708 0.07343 0.08802 0.06946 0.07320 0 0.07180 0.08459 0.07294 0.07068 0.06708 0.07016 0.09488] Selanjutnya dilakukan perhitungan  Nilai Optimum Y i (Max-Min) menggunakan persamaan di bawah ini.
Y 1 = (0.06252 + 0.06731 + 0.06708 + 0.07016) - 0.08231 = 0.18477
Y 2 = (0.07641 + 0.07236 + 0 + 0.07180) - 0.09145 = 0.12912
Y 3 = (0.07294 + 0.07068 + 0.06708 + 0.06527) - 0.09031 = 0.18566
Y 4 = (0.08336 + 0.06731 + 0.06708 + 0.07098) - 0.08574 = 0.20300
Y 5 = (0.06599 + 0.07152 + 0  0.07180) - 0.08916 = 0.12014
Y 6 = (0.05904 + 0.07236 + 0.06708 +
0.07343) - 0.08802 = 0.18389
Y 7 = (0.06946 + 0.07320 + 0  0.07180) -
0.08459 = 0.12987
Y 8 = (0.07294 + 0.07068 + 0.06708 + 0.07016) - 0.09488 = 0.18598
Hasil  perankingan  yang  diperoleh  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perankingan No Alternatif Yi Ranking 1 Lokasi_01 0.18477 4 2 Lokasi_02 0.12912 7 3 Lokasi_03 0.18566 3 4 Lokasi_04 0.20300 1 5 Lokasi_05 0.12014 8 6 Lokasi_06 0.18389 5 7 Lokasi_07 0.12987 6 8 Lokasi_08 0.18598 2
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat dilihat  bahwa  3  lokasi  dengan  Nilai  terbesar adalah lokasi 04, 08 dan 03.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Sistem Pendukung
Keputusan  pemilihan  lokasi  usaha  coffee  shop menggunakan  metode  MOORA  yang  telah dibangun, diperoleh beberapa kesimpulan bahwa melalui  sistem  pendukung  keputusan  ini,
pemilihan  lokasi  usaha  coffee  shop  dapat dilakukan  dengan  mudah  dan  cepat.  Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  lokasi  usaha coffee shop ini menggunakan kriteria yang terdiri dari  jarak  dari  pusat  kota,  tingkat  persaingan, kondisi jalan, areal parkir, dan harga sewa. Dari hasil  perankingan  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan lokasi usaha coffee shop ini diperoleh 3  calon  lokasi  usaha  terbaik  terbaik  dengan rangking  1  adalah  lokasi_04  dengan  nilai 0.20300,  rangking  2  adalah  lokasi_08  dengan nilai  0.18598,  dan  rangking  3  adalah  lokasi_08 dengan nilai 0.18566.

## 5. REFERENSI
[1] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M. Siregar, and  V.  Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[2] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1,
no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[3] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J.
Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD COMPUTING  DENGAN  OPENSTACK PADA JARINGAN LOKAL MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335. [4] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[5] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker
Ship Robot Using Arduino Nano
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[6] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[7] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype  of  Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp.
76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[8] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp.
47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[9] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[10] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online
Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[11] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[12] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi:
10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[13] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[14] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[15] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M. Christina, and  A.  Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To
Ideal Solution) Untuk Menentukan
Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[16] H. Hertyana, “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
[17] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[18] C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S. Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan Gunung  Malela),” J.  Appl.  Informatics
Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  42–46,  2019, doi: 10.30871/jaic.v3i2.1324.
[19] W. Fan, “Graph neural networks for social recommendation,” The  Web  Conference
2019  -  Proceedings  of  the  World  Wide Web  Conference,  WWW  2019 .  pp.  417–
426, 2019. doi: 10.1145/3308558.3313488. [20] 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, Dec. 2020, doi: 10.52362/jisicom.v4i2.321. [21] 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, Apr. 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[22] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[23] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.