## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Metode MOORA dalam Menentukan Kasi Terbaik

## Dede Supriyadi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: dosen00400@unpam.ac.id
Email Penulis Korespondensi: dosen00400@unpam.ac.id
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis)  dalam menentukan  kepala  seksi  terbaik  untuk  suatu  departemen  atau  bagian  dalam  organisasi.  Metode  ini  memungkinkan  evaluasi  yang sistematis  terhadap  kandidat-kandidat  potensial  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  relevan,  seperti  pengalaman  kerja,  keterampilan kepemimpinan, kemampuan komunikasi, dan keahlian teknis. Langkah-langkah penelitian melibatkan identifikasi kriteria penilaian, perolehan data, normalisasi data, pembobotan kriteria, perhitungan skor agregat, peringkat dan seleksi, serta verifikasi dan evaluasi lanjutan terhadap kandidat terpilih. Hasil dari penelitian ini mencakup identifikasi kepala seksi terbaik, analisis mendalam  terhadap kriteria  penilaian,  perbandingan  antara  kandidat-kandidat,  serta  implikasi  dari  pemilihan  kepala  seksi  terpilih  terhadap  kinerja departemen atau bagian yang dipimpinnya. Dengan menggunakan metode ini, diharapkan organisasi dapat membuat keputusan yang lebih  terinformasi  dan  memilih  kepala  seksi  yang  paling  sesuai  untuk  memimpin  departemen  atau  bagian  dalam  mencapai  tujuan organisasi secara efektif.
Kata Kunci: Metode MOORA; SPK; Kepala Seksi; Kriteria; Kepemimpinan
Abstract− This research aims to use the MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) method in determining the best section head for a department or section in the organization. This method allows systematic evaluation of potential candidates based on relevant  criteria, such as work  experience,  leadership skills, communication abilities and technical  expertise. The research steps involve identifying assessment criteria, data acquisition, data normalization, criteria weighting, aggregate score calculation, ranking and selection, as well as further verification and evaluation of selected candidates. The results of this research include identification of the  best  section  heads,  in-depth  analysis  of  assessment  criteria,  comparison  between  candidates,  as  well  as  the  implications  of  the selection of selected section heads for the performance of the department or section they lead. By using this method, it is hoped that organizations can make more informed decisions and select section heads who are most suitable to lead departments or sections in achieving organizational goals effectively.
Keywords : MOORA Method; DSS; Section Chief; Criteria; Leadership

## 1. PENDAHULUAN
Dalam konteks manajemen organisasi, penempatan individu dalam posisi manajerial yang tepat merupakan faktor kunci untuk mencapai tujuan organisasi dengan efektif. Kepala seksi atau manajer tingkat menengah memiliki peran penting dalam  mengelola  sumber  daya  manusia,  mengkoordinasikan  aktivitas  departemen,  dan  mencapai  target  yang  telah ditetapkan oleh manajemen puncak [1], [2]. Pemilihan kepala seksi yang tepat merupakan langkah strategis yang dapat memengaruhi  kinerja  dan  efisiensi  departemen  atau  bagian  tertentu  dalam  organisasi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pendekatan yang sistematis dan obyektif dalam menentukan kepala seksi terbaik yang mampu memenuhi tuntutan peran dan  tanggung  jawabnya  [3].  Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis)  adalah  salah  satu pendekatan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Metode ini memungkinkan pengambilan keputusan yang obyektif dengan mengintegrasikan berbagai kriteria atau tujuan yang relevan. Kelebihan Metode Moora ini  sederhana  dan  mudah  diimplementasikan,  stabil  dan  kuat,  metode  ini  tidak  memerlukan  ahli  matematika  untuk menggunakannya,  metode ini  memiliki perhitungan  yang efisien,  metode ini  memiliki tingkat selektifitas  yang tinggi, sehingga dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan[4], [5].
Penelitian sebelumnya Isa dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan pemilihan media promosi sekolah dan dapat menghasilkan keluaran berupa peringkat prioritas media promosi sekolah. PenelitianYeni.,Dkk menilai bahwa metode Moora mempunyai taraf fleksibilitas yang tinggi serta kemudahan pada memisahkan bagian subjektif yang berasal dari suatu proses penilaian kedalam kriteria bobot keputusan menggunakan beberapa atribut pengambilan keputusan [6].
Dalam  konteks  penempatan  kepala  seksi,  penerapan  metode  MOORA  dapat  membantu  dalam  mengevaluasi kandidat-kandidat  potensial  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang  penting,  seperti  pengalaman  kerja,  keterampilan kepemimpinan,  kemampuan  komunikasi,  keahlian  teknis,  dan  komitmen  terhadap  visi  dan  nilai  organisasi  [10]  [11]. Dengan mempertimbangkan berbagai kriteria ini secara holistik, metode MOORA dapat memberikan rekomendasi yang lebih  terinformasi  dan  optimal  dalam  menentukan  kepala  seksi  terbaik  untuk  departemen  atau  bagian  tertentu  dalam organisasi.[10]  Hal  ini  akan  membantu  organisasi  dalam  memaksimalkan  kinerja  departemen  atau  bagian  tersebut, meningkatkan efisiensi operasional, dan mencapai tujuan strategis yang telah ditetapkan [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dalam penerapan metode MOORA untuk menentukan kepala seksi terbaik melibatkan serangkaian langkah  yang  sistematis  dan  terstruktur  terdapat  pada  gambar  1.  Berikut  adalah  tahapan  penelitian  yang  umumnya dilakukan:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penentuan Tujuan Penelitian: Tahapan awal adalah menentukan tujuan penelitian secara jelas. Tujuan ini mencakup pemilihan kepala seksi yang optimal berdasarkan kriteria tertentu, seperti keterampilan kepemimpinan, pengalaman kerja, dan kemampuan komunikasi.
Identifikasi  Kriteria  Penilaian:  Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  kriteria-kriteria  yang  relevan  dalam mengevaluasi  kandidat  untuk  posisi  kepala  seksi.  Kriteria  ini  dapat  meliputi  pengalaman  kerja,  keterampilan kepemimpinan, kemampuan komunikasi, keahlian teknis, dan komitmen terhadap visi dan nilai organisasi.
Perolehan  Data:  Data  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  termasuk  informasi  tentang  kandidat  yang  akan dievaluasi, termasuk riwayat pekerjaan, kualifikasi pendidikan, keterampilan, dan prestasi sebelumnya. Data  ini dapat diperoleh dari observasi beberapa artikel di internet. Penerapan Metode Moora :
1. Normalisasi Data: Setelah data diperoleh, langkah selanjutnya adalah menormalisasi data untuk memastikan bahwa semua kriteria memiliki skala yang seragam dan dapat dibandingkan. Proses ini dapat melibatkan penggunaan teknik normalisasi seperti Min-Max Scaling atau Z-Score Normalization [12], [13].
2. Pembobotan  Kriteria:  Pembobotan  kriteria  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat  kepentingan  atau  prioritas  setiap kriteria dalam pengambilan keputusan. Pembobotan ini dapat dilakukan dengan cara diskusi dengan para pemangku kepentingan atau menggunakan teknik analisis seperti Analytical Hierarchy Process (AHP).
3. Perhitungan Skor Agregat: Skor agregat untuk setiap kandidat dihitung dengan mengalikan skor tiap kriteria dengan bobotnya masing-masing dan menjumlahkan hasilnya. Proses ini menghasilkan skor total untuk setiap kandidat, yang mencerminkan kesesuaian mereka dengan kriteria yang telah ditetapkan.
4. Normalisasi Skor Agregat: Skor agregat yang telah dihitung kemudian dinormalisasi untuk memastikan bahwa hasil akhir berada dalam rentang nilai yang konsisten dan dapat dibandingkan.
5. Peringkat dan Seleksi: Setelah normalisasi skor agregat, kandidat dapat diberi peringkat berdasarkan nilai normalisasi ini. Kandidat dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai kepala seksi terbaik dan dipilih untuk posisi tersebut.
Hasil Perangkingan  : Langkah terakhir untuk melihat hasil urutan terbesar hingga terkecil

## 2.2 Metode MOORA
METODE MOORA (Multi – Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis) adalah suatu teknik optimasi multi objective  yang  dapat  berhasil  diterapkan  untuk  memecahkan  berbagai  jenis  masalah  pengambilan  keputusan  yang kompleks dalam pembuatan keputusan [9].  Perhitungan moora dapat dilakukan sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi atribut yang digunakan.
2. Semua atribut yang telah diidentifikasi dibentuk dalam matriks keputusan. Data digambarkan seperti 𝑥𝑚𝑥𝑛 . Dimana 𝑥𝑖𝑖𝑖 adalah alternative ke i pada atribut ke j, m juga termasuk sebagai alternative, dan n sebagai atribut. Kemudian sistem ratio dikembangkan menjadi sebuah alternative perbandingan, dimana atribut dibandingkan sebagai penyebut. Atribut itu sendiri merupakan wakil untuk semua alternative tersebut.
Penentuan Tujuan Penelitian Identifikasi Kriteria Penilaian Perolehan Data Penerapan metode Moora Hasil Perangkingan Selesai

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
x = [ X 11 X 12 … X 1n X 21 X 22 … X 2n … X m1 … X m2 … … … X mn ] (1)
3. Brauers et al. (2008) menyimpulkan bahwa sebagai penyebut, yang dipilih  adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari setiap alternative. Ratio ini dapat dinyatakan sebagai berikut :
X ∗ ij = X ij √[∑ x 2 ij m I=1 ]
(2)
J= 1,2,,….n Dimana 𝑥𝑖𝑖𝑖 adalah  nomor  dimensi  sebagai  interval  [0,1]  yang  kemudian  di  normalisasi  perhitungannya  dari alternative ke i pada atribut ke j.
4. Untuk mengoptimasi  lebih dari  banyak objek,  maka dilakukan normalisasi dengan  nilai  maksimum  dikurangi  nilai minimum atau biasanya jika tidak memiliki bobot atribut[13] bisa menggunakan rumus 3 menjadi :
y i = ∑ x ij ∗ − ∑ x ij ∗ n j=g+1 m j=1
(3)
Dimana g adalah atribut maksimum, (n-g) adalah jumlah atribut yang akan  menjadi  nilai  minimum, dan 𝑦𝑖 adalah nilai normaliasi alternative ke i pada semua atribut. Untuk membuat nilai atribut lebih akurat, maka bisa dilakukan dengan  mengalikan  bobot  yang  sesuai  [13].  Ketika  dilakukan  perhitungan  atribut  dikalikan  dengan    bobot,   maka hasilnya menjadi sebagai berikut :
y i = ∑ w j x ij ∗ − ∑ w j x ij ∗ n j=g+1 m j=1 (4)
j = 1,2, … . , n Dimana 𝑤𝑖𝑖 adalah atribut yang dapat  ditentukan  dengan  menerapkan  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  atau entropi.[14][15]
5. Nilai dapat menjadi positif atau negatif tergantung dari jumlah maksimum dan minimumnya pada matriks keputusan. Dan  hasil  akhir  perhitungannya  yaitu  menampilkan  hasil  rangking    .  Dengan  demikian,  nilai  alternative  terbaik memiliki nilai 𝑦𝑖 tertinggi.  Sedangkan  nilai alternative terendah memiliki nilai 𝑦𝑖 terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan hasil dari penerapan Metode MOORA dalam menentukan Kasi terbaik melibatkan analisis mendalam terhadap kriteria penilaian, perbandingan antara kandidat-kandidat, serta implikasi dari pemilihan Kasi terpilih.[16], [17] Berikut data alternatif untuk perhitungan ada didalam tabel 1
Tabel 1. Alternatif Alternatif  Nama Kasi A1 DA A2 AP A3 DAM A4 IM A5 WSJ A6 RF
A7
NA
Selain data alternatif, ada juga data bobot dan atribut setiap kriteria yang sudah direkap pada tabel 2 .
Tabel 2. Bobot dan atribut Kriteria Keterengan Bobot  Atribut C1 Lama Bekerja 0,46 Benefit C2 Pengabdian Masyarakat 0,76 Benefit C3 Loyalitas Kerja 0,16 Benefit C4 Usia 0,09 Cost C5 Pendidikan Terakhir 0,04 Cost
Tabel 3 merupakan nilai setiap kriteria yang akan di hitung.
Tabel 3. Nilai setiap kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 6 2 2 30 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
C1
C2 C3 C4 C5 A2 3 3 1 26 2 A3 7 1 3 33 1 A4 8 2 4 42 1 A5 3 4 3 37 3 A6 5 1 2 24 1 A7 2 2 1 40 1 Optimum Max  Max  Max  Min  Min
Tahap penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA 1. Matriks Keputusan
𝑥 = [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … 𝑋 𝑚1 … 𝑋 𝑚2 … … … 𝑋 𝑚𝑛 ]

## Hasilnya seperti matriks dibawah ini
[ 6 2 2 30 1 3 3 1 26 2 7 8 3 5 2 1 2 4 1 2 3 33 1 4 3 2 1 42 37 24 40 1 3 1 1]
2. Matriks normalisasi dan normalisasi terbobot berdasarkan jenis kriteria
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √[∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝐼=1 ] 𝑋 ∗ 11 = 6 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0.428571
𝑋 ∗ 21 = 3 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0,214286 𝑋 ∗ 31 = 7 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0,5 𝑋 ∗ 41 = 8 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0,571429 𝑋 ∗ 51 = 3 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0,214286 𝑋 ∗ 61 = 5 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0,357143
𝑋 ∗ 71 = 2 √[∑(6 2 3 2 7 2 8 2 3 2 5 2 2 2 )] = 0.142857
𝑋 ∗ 12 = 2 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0,320256 𝑋 ∗ 22 = 3 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] =  0,480384
𝑋 ∗ 32 = 1 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0.160128
𝑋 ∗ 42 = 2 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0.320256
𝑋 ∗ 52 = 4 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0.640513
𝑋 ∗ 62 = 1 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0.160128
𝑋 ∗ 72 = 2 √[∑(2 2 3 2 1 2 2 2 4 2 1 2 2 2 )] = 0.320256
𝑋 ∗ 13 = 2 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,301511
𝑋 ∗ 23 =
1 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,150756
𝑋 ∗ 33 =
3 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,452267
𝑋 ∗ 43 =
4 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,603023
𝑋 ∗ 53 =
3 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,452267 𝑋 ∗ 63 =
2 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,301511 𝑋 ∗ 73 =
1 √[∑(2 2 1 2 3 2 4 2 3 2 2 2 1 2 )] = 0,150756

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
𝑋 ∗ 14 =
30 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,335957 𝑋 ∗ 24 =
26 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,291162 𝑋 ∗ 34 =
33 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,369552 𝑋 ∗ 44 = 42 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,470339 𝑋 ∗ 54 = 37 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,414346
𝑋 ∗ 64 = 24 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,268765
𝑋 ∗ 74 = 40 √[∑(30 2 26 2 33 2 42 2 37 2 24 2 40 2 )] = 0,447942 𝑋 ∗ 15 = 1 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,235702 𝑋 ∗ 25 = 2 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,471405
𝑋 ∗ 35 = 1 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,235702
𝑋 ∗ 45 = 1 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,235702
𝑋 ∗ 55 = 3 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,707107
𝑋 ∗ 65 = 1 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,235702
𝑋 ∗ 75 = 1 √[∑(1 2 2 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 2 )] = 0,235702
Hasil rekapan dari perhitungan matriks x ada pada tabel 4
Tabel 4. Hasil matriks Xij Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,428571 0,320256 0,301511 0,335957 0,235702 A2 0,214286 0,480384 0,150756 0,291162 0,471405 A3 0,5 0,160128 0,452267 0,369552 0,235702 A4 0,571429 0,320256 0,603023 0,470339 0,235702 A5 0,214286 0,640513 0,452267 0,414346 0,707107 A6 0,357143 0,160128 0,301511 0,268765 0,235702 A7 0,142857 0,320256 0,150756 0,447942 0,235702 Bobot 0,46 0,76 0,16 0,09 0,04 Optimalisasi Atribut
𝑦 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑚 𝑗=1 Tabel 5 merupakan nilai bobot yang akan dikalikan dengan nilai Xij
Tabel 5. Bobot C1 C2 C3 C4 C5
Bobot 0,46  0,76  0,16  0,09  0,04
Hasil dari perhitungan Tabel 5 merupakan bobot yang akan di hitung dengan hasil dari tabel 4. Sehingga hasilnya perkalian bobot dengan nilai matriks ternormalisasi adalah seperti di bawah ini.
0,197143  0,243395  0,048242  0,030236  0,009428 0,098571  0,365092  0,024121  0,026205  0,018856 0,23 0,121697  0,072363 0,03326 0,009428 0,262857  0,243395  0,096484  0,042331  0,009428 0,098571 0,48679 0,072363  0,037291  0,028284
0,164286  0,121697  0,048242  0,024189  0,009428
0,065714  0,243395  0,024121  0,040315  0,009428
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan nilai maksimum dan minimumuntuk menghasilkan nilai Yi
Tabel 6. Nilai Yi Maksimum Minimum Yi No.  Alternatif  C1 + C2 + C3 C4 + C5 Max - Min 1 A1 0,488779 0,039664 0,449115 2 A2 0,487785 0,045061 0,442724 3 A3 0,42406 0,042688 0,381372

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
Maksimum Minimum Yi No.  Alternatif  C1 + C2 + C3 C4 + C5 Max - Min 4 A4 0,602736 0,051759 0,550977 5 A5 0,657724 0,065575 0,592148 6 A6 0,334225 0,033617 0,300608 7 A7 0,33323 0,049743 0,283487
Tabel 7 merupakan hasil Rangking dari Perhitungan MOORA dari pengurangan nilai maksimum dan minimum
Tabel 7. Hasil perhitungan Moora Arternatif  Maksimum  Minimum yi Rangking A1 0,488779 0,039664 0,449115 3 A2 0,487785 0,045061 0,442724 4 A3 0,42406 0,042688 0,381372 5 A4 0,602736 0,051759 0,550977 2 A5 0,657724 0,065575 0,592148 1 A6 0,334225 0,033617 0,300608 6 A7 0,33323 0,049743 0,283487 7
Tabel 8 merupakan hasil urutan terbesar hingga terkecil sehingga dapat diambil kesimpulannya
Tabel 8. Hasil perangkingan Alternatif Hasil Ranking A5 0,592148 1 A4 0,550977 2 A1 0,449115 3 A2 0,442724 4 A3 0,381372 5 A6 0,300608 6 A7 0,283487 7
Pada tabel 8 dapat terlihat nilai terbesar ada pada A5 yaitu 0,592148 sehingga wsj adalah alternative yang terpilih sebagai alternative dengan nilai tertinggi

## 4. KESIMPULAN
Metode MOORA dapat memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan yang terinformasi dan obyektif dalam menentukan kepala seksi terbaik. Ini membantu organisasi untuk memilih pemimpin yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuan mereka, sehingga meningkatkan efektivitas dan kinerja organisasi secara keseluruhan. Dari hasil pembahasan diatas maka nilai tertinggi dengan hasil 0.592148 ada pada A5, urutan kedua dengan nilai 0.550977 adalah A4, urutan ketiga dengan nilai 0.449115 adalah alternatif 3. Urutan keempat dengan nilai 0.442724 adalah A2, urutan kelima dengan nilai 0381372 adalah A3. Urutan keenam dengan  nilai 0.300608 adalah A6, sedangkan urutan terakhir dengan nilai 0.283487 adalah A7

## REFERENCES
[1] M. Saw and D. A. N. Topsis, “DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTION OF SAMPLE RESPONDENTS SOCIAL ECONOMIC SURVEY USING THE SAW AND TOPSIS METHOD IN THE STATISTIC AGENCY OF TANGERANG,” vol. 5, pp. 109–120, 2020.
[2] M. Hakiki, R. Fadli, Y. I. Putra, and I. P. Pertiwi, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen Berbasis Sekolah Sma Negeri 1 Muara Bungo,” J. Muara Pendidik., vol. 6, no. 1, pp. 50–57, 2021.
[3] T. H. Lubis and I. Koto, “Diskursus Kebenaran Berita Berdasarkan Undang-Undang Nomor 40 Tahun 1999 Tentang Pers Dan Kode Etik Jurnalistik,” Lega Lata J. Ilmu Huk., vol. 5, no. 2, pp. 231–250, 2020.
[4] A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, and B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[5] A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol., pp. 127–131, 2020.
[6] M. Irvan and H. Limansyah, “Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW,”  Sist. Pendukung Keputusan dengan Apl., vol. 1, no. 2, pp. 79–88, 2022.
[7] A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[8] K. R. Sungkono, “Determination of Hospital Rank by Using Technique For Order Preference by Similiarity to Ideal Solution ( TOPSIS ) and Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( MOORA ),” 2019 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun., no. 2, pp. 574–578, 2019.
[9] S. Dengan, M. Simple, and A. Weighting, “Sistem penunjang keputusan pemilihan supplier di tia pet shop dengan metode simple

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 17-23 https://djournals.com/resolusi
additive weighting (saw),” vol. VIII, no. 1, pp. 111–116, 2021.
[10]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[11]  T.  V.  Damayanti  and  R.  E.  Handriyono,  “Monitoring  Kualitas  Udara  Ambien  Melalui  Stasiun  Pemantau  Kualitas  Udara Wonorejo, Kebonsari Dan Tandes Kota Surabaya,” ENVITATS (Environmental Eng. J. ITATS), vol. 2, no. 1, pp. 11–18, 2022.
[12]  M.  Fikri,  F.  Helmiah,  and  P.  Putri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 490–499, 2022.
[13]  Isa Rosita, Gunawan, and Desi Apriani, “Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan),” Metik J., vol. 4, no. 2, pp. 55–61, 2020.
[14]  R. Ardiansyah, R. Jaya, and C. H. Rahmi, “Prediksi Pasokan Bawang Merah Mendukung Desain Pengembangan Agroindustri Di Provinsi Aceh,” J. Teknol. Ind. Pertan., vol. 31, no. 1, pp. 46–52, 2021.
[15]  D. Mahdiana, “The Combination of Analytical Hierarchy Process and Simple Multi-Attribute Rating Technique for The Selection of The Best Lecturer,” 2020.
[16]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[17]  E. Nurelasari et al., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan KPR Terbaik dengan Metode SAW,” vol. 10, no. 02, pp. 52–59, 2021.