## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekretaris Daerah Menggunakan Metode MOORA (Studi Kasus: Kantor Bupati Karo)

## Resli Agustina Malau
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Pemilihan sekretaris daerah, memilikipermasalahan yaitu sistem pemilihan sekretaris daerah terjadi ada unsur pejabat yang diunggulkan dan kedekatan atau balas jasa politik dan sering didapatkan bahwa ada dugaan terjadi proses suap jabatansehingga sekretaris daerah yang dipilih tidak sesuai dengan apa yang diharapkan. Untuk mengatasi hal tersebut, maka diperlukan Sebuah Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode MOORA (Multi Objective Optimization On The Basis Of Rasio Analysis) yang dapat membantu Kantor Bupati Karo dalam melakukan pemilihan sekretaris daerah. Dengan di terapkannya sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA mempermudah dan mempercepat proses pemilihan sekretaris daerah.Sehingga pemilihan sekretaris daerah lebih efektif dan efesien.
Kata kunci : Sekretaris Daerah, MOORA..

## Abstract
The  selection  of  regional  secretaries,  has  problems,  namely  the  system  of  selecting  regional  secretaries  occurs,  there  are elements of superior officials and proximity or reciprocal political services, and it is often found that there is an alleged bribery process so that the regional secretary  chosen is  not as  expected. To overcome this problem, a  Decision Support System is needed by using the MOORA method (Multi Objective Optimization On The Base Of Ratio Analysis) which can assist the Office of the Karo Regent in selecting regional secretaries. With the adoption of a decision support system using the MOORA method simplifies and speeds up the process of selecting regional secretaries. So that the selection of regional secretaries is more effective and efficient.
Keywords : Regional Secretary, MOORA.

## 1. PENDAHULUAN
Sekretaris Daerah (SEKDA) merupakan jabatan tertinggi bagi pejabat Pegawai Negeri Sipil (PNS) yang berada di daerah, tidak ayal  bahwa para pejabat  yang sudah  lama duduk dalam  jabatan  struktural  bersaing untuk bisa menduduki jabatan tersebut sebagai prestasi tertinggi sebelum mereka habis masa kerjanya atau pensiun.
Sebagaimana tugas Sekretaris Daerah  membantu pimpinan daerah, maka harus dipilih orang  yang tepat sesuai dengan kapasitas yang dimiliki sesuai dengan persyaratan yang ditetapkan dalam peraturan  perundangan yang berlaku. Undang-undang Nomor 32 Tahun 2004 tentang Pemerintahan Daerah Permendagri Nomor 5 Tahun 2005  tentang  pedoman  penilaian  calon  Sekretaris  Daerah.Peraturan  ini  mengamanattkan  bahwa,  usulan  Sekda harus  berdasarkan prinsip profesionalisme sesuai  dengan kompetensi, prestasi kerja, dan  jenjang pangkat  yang ditetapkan untuk jabatan itu serta syarat obyektif lainnya tanpa membedakan jenis kelamin, suku agama, ras atau golongan.
Pengambilan  keputusan  merupakan  hak  vital  untuk  memberikan  hasil  yang  terbaik.  Sistem  pendukung keputusan merupakan sistem berbasis komputer yang digunakan untuk membantu para pembuat keputusan dengan memberikan gambaran mengenai bagaimana sebaiknya keputusan itu dibuat [1], [2]. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan  efektivitas  pengambilan  keputusan  dalam  memecahkan  permasalahan  yang  dihadapi.  Sehingga membantu Kantor Bupati Karo dalam memilih Sekretaris Daerah dan memperoleh hasil yang terbaik.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 MOORA (Multi objective optimization on the basis of ratio analysis )
Moora adalah  multi  objektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang  saling  bertentangan  secara bersamaan.  Metode  ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang kompleks. Moora diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas  pada  tahun  2006.  Pada  awalnya  metode  ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai “ Multi-Objective Optimization ” yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah pengambilan keputusan yang rumit pada lingkungan pabrik[3]–[5].
Metode moora diterapkan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi, manajerial dan konstruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek. Adapun langkah penyelesaian dari metode moora[6]–[8], adalah :
1. Menentukan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  attribut  evaluasi  yang  bersangkutan  dan  menginputkan  nilai kriteria  pada  suatu  alternatif  dimana  nilai  tersebut  nantinya  akan  diproses  dan  hasilnya  akan  menjadi sebuah keputusan.
2. Mewakilkan semua  informasi  yang tersedia untuk setiap attribut dalam  bentuk matriks keputusan. Data pada persamaan (1) mempersentasikan sebuah matriks Xmxn. Dimana xij adalah pengukuran kinerja dari
alternatif i th pada attribut j th, m adalah jumlah alternatif dan n adalah jumlah attribut. Kemudian sistem ratio dikembangkan dimana setiap kinerja dari sebuah alternatif pada sebuah attribut dibandingkan dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari attributtersebut.
X    = [ 𝐗𝟏𝟏 𝐗𝐥𝐢 𝐗𝐥𝐧 𝐗𝐣𝐥 𝐗𝐣𝐢 𝐗𝐣𝐧 𝐗𝐦𝐥 𝐗𝐧𝐢 𝐗𝐦𝐧 ] ...................................................................................................................(1)
Keterangan  :     xij  = respon alternative j pada attribut i | i = 1,2, ..... |
n = jumlah sasaran atau attribut j = 1,2,.... m = jumlah alternatif
3. Breauers menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari setiap alternatif per attribut. Rasio ini dapat
𝑿𝒊𝒋 = 𝑿𝒊𝒋
√[∑ 𝐗𝐢𝐣² 𝐦 𝐢=𝟏 ] ........................................................................................................................................(2)
Keterangan : j  = 1,2, ...,
n dan x = nomor berdimensi dalam interval [0,1] yang menggambarkan kinerja ternormalisasi dari alternatif dan kinerja j.
4. Untuk  optimasi  multiobjektif,  ukuran  yang  dinormalisasi  ditambahkan  dalam  kasus  maksimasi  untuk attribut yang menguntungkan dan dikurangi dalam minimisasi (untuk attribut yang tidak menguntungkan) atau  dengan  kata  lain  mengurangi  nilai  maximum  dan  minimum  pada  setiap  baris  untuk  mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka:
𝒚𝒊 = ∑ 𝑾𝒋𝑿𝒊𝒋 −   ∑ 𝑾𝒋𝑿𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝒈+𝟏 𝒈 𝒋=𝟏 ......................................................................................................(3) Keterangan : g = jumlah attribut yang akan dimaksimalkan (n-g)   = jumlah attribut yang akan diminimalkan Wj    = bobot terhadap j yi = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif 1 th terhadap semua attribut.
5. Nilai yi dapat menjadi positif atau negatif tergantung dari total maksimal (attribut yang menguntungkan) dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dari yi menunjukkan pilihan terahir. Dengan demikian alternative terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan alternative terburuk memiliki nilai yi terendah.
6. Output Dari Perhitungan Metode Moora
a. Alternative yang memiliki nilai akhir (yi) tertinggi maka alternative tersebut merupakan alternative terbaik dari data yang ada, alternative ini akan dipilih sesuai dengan permasalahan yang ada karena ini merupakan pilihan terbaik.
b. Sedangkan alternative yang  memiliki  nilai akhir (yi) terendah adalah alternative yang terburuk dari data yang ada.
.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam pemilihan Sekretaris Daerah digunakan model Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) untuk menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria.  Setelah  setiap  kriteria  diberi  nilai  bobot  kemudian  diselesaikan menggunakan metode moora . Dalam penyelesaian metode moora terlebih dahulu nilai bobot dari setiap kriteria diubah ke bentuk matriks, kemudian di normalisasikan. Setelah hasil dari normalisasi diperoleh kemudian di ubah lagi ke dalam bentuk matriks.
Dalam  pemilihan  sekretaris  daerah  menggunakan  model Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan metode Multi objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) maka diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan proses perhitungannya sehingga akan didapat alternative terbaik.

## 2.1 Kriteria Dan Bobot
Dalam tahapan ini dibutuhkan kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan pada proses pemilihan sekretaris daerah.  Selain  kriteria  dan  pembobotan  ada  juga  tabel  data  pegawai  yang  merupakan  data  dari  Kantor  Bupati Karo. Adapun tabel kriteria dapat dilihat seperti tabel dibawah ini:
Tabel 1.Data Pegawai Eselon II Karo No Nama Pegawai Integritas Kemampuan Koordinasi Dan Lobi Loyalitas Kreatifitas 1 Drs. Suang Karo-Karo 8 10 8 Ya 2 Drs.Kamperas Terkelin Purba, M.Si 6 8 6 Tidak 3 Anderianta Tarigan,AP,M.Si 8 8 8 Ya 4 Drs. Seruan Sembiring 6 8 8 Ya 5 Drs. Mbaga Ginting 8 4 6 Tidak 6 Ir. Mulia Barus 6 4 6 Ya Tabel 2. Tabel Kriteria Kriteria Keterangan C1 Integritas C2 Kemampuan Koordinasi dan Lobi C3 Loyalitas C4 Kreatifitas
Tabel diatas merupakan tabel kriteria, dimana kriteria bahan disimbolkan dengan C1 (Integritas), C2 (Kemampuan Koordinasi  dan  Lobi),  C3  (Loyalitas),  C4  (Kreatifitas).  Dalam  menentukan  pemilihan  sekretaris  daerah menggunakan metode Multi objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA), maka terlebih dahulu ditentukan    nilai  awal  dari  setiap  kriteria.  Pada  penilaian  terdiri  dari  enam  bilangan  fuzzy,  yaitu  sangat  buruk (SB1), buruk (B1), cukup (C), baik(B2), sangat baik (SB2), seperti terlihat pada Gambar 4.1
Gambar 1. Diagram Bilangan Fuzzy untuk nilai
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan  crisp. Lebih jelasnya data nilai bilangan fuzzy dapat dilihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 3. Pemberian nilai bilangan fuzzy Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Buruk (SB1) 2 Buruk (B1) 4 Cukup  (C) 6 Baik (B2) 8 Sangat Baik (SB2) 10
Pada pembobotan untuk tiap-tiap kriteria ditentukan dari tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria. Tingkat kepentingan tertinggi terdapat pada kriteria Integritas, kriteria kemampuan koordinasi dan lobi memiliki tingkat kepentingan kedua, kriteria loyalitas memiliki tingkat ke tiga, kemudian kriteria kreatifitas memiliki tingkat ke empat. Berdasarkan dari  nilai  bobot terhadap kepentingan dari  masing-masing kriteria  maka bobot awal untuk setiap kriteria (C 1 – C 4 ) dari setiap alternatif dapat dilihat pada tabel kriteria pertama sampai kriteria ke 4 berikut ini:
Tabel 4. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Drs. Suang Karo-Karo 8 10 8 10 Drs.Kamperas Terkelin Purba, M.Si 6 8 6 6
Keterangan : SB1  = Sangat Buruk B1 = Buruk C = Cukup B2 = Baik SB2  = Sangat Baik
Anderianta Tarigan,AP,M.Si 8 8 8 10 Drs. Seruan Sembiring 6 8 8 10 Drs. Mbaga Ginting 8 4 6 6 Ir. Mulia Barus 6 4 6 10
Penerapan Dengan Metode Moora Langkah Penyelesaian
1. Menginputkan  nilai  kriteria  dan  penentuan  nilai  maksimum  dan  nilai  minimum  dari  setiap  attribut  yang disesuaikan dengan logika seperti pada tabel.
Tabel 5. Penentuan minimum dan maksimum setiap attribut.
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Drs. Suang Karo-Karo 8 10 8 10 Drs.Kamperas Terkelin Purba, M.Si 6 8 6 6 Anderianta Tarigan,AP,M.Si 8 8 8 10 Drs. Seruan Sembiring 6 8 8 10 Drs. Mbaga Ginting 8 4 6 6 Ir. Mulia Barus 6 4 6 10 Optimum Max Max Max Max
Merubah nilai kriteia menjadi matriks keputusan
X  =
[ 8 6 8 6 8 6 10 8 8 8 4 4 8 6 8 8 6 6 10 6 10 10 6 10]
2. Normalisasi pada metode moora
Data diproses dengan rumus :
𝑥 𝑖𝑗 = × 𝑖𝑗
√[∑ × ij 2 m j=1 ]
Normalisasi X11
𝑥 11 = × 11 √× 11 2 +× 21 2 +× 31 2 +× 41 2 +× 51 2 +× 61 2 𝑥 11 = 8 √8 2 + 6 2 + 8 2 + 6 2 + 8 2 + 6 2 𝑥 11 = 8 √300 𝑥 11 = 0.46
Maka matriks nya menjadi :
X  = [ 0.46 0.34
0.46 0.34 0.46 0.34 0.55 0.44 0.44 0.44 0.22 0.22 0.46 0.34 0.46 0.46 0.34 0.34 0.46 0.27 0.46 0.46 0.27 0.46]
Memberikan Nilai Bobot Kriteria (W)
Pemberian bobot untuk setiap kriteria memiliki tingkat kepentingan yang berbedabeda. Untuk menentukan bobot kriteria dapat dilihat seperti tabel dibawah ini:
Tabel 6. Bobot Kriteria Kriteria Bobot (W) C1 0,4 C2 0,25 C3 0,2 C4 0,15 Mencari Nilai yi
W = Integritas (0,4), kemampuan koordinasi dan lobi (0,25), Loyalitas (0,2), Kreatifitas (0,15). yi  = ∑ 𝑤𝑗𝑥 𝑖𝑗− 𝑔 𝐽=1 ∑ 𝑤𝑗𝑥 𝑖𝑗 𝑛
𝐽
yi adalah  nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari alternative ke semua attribut, kasus maksimasi (attribut yang menguntungkan) di kurangi dengan kasus minimasi (attribut yang tidak menguntungkan) karena  yi  adalah  hasil  normalisasi  dari  langkah  ketiga,  sehingga  di  langkah  ke  empat  ini  hanya  tinggal mengalikan 𝑥 𝑖𝑗 dengan w (bobot) dan selanjut nya melakukan seperti rumus. Y1  = ( 𝑥 11 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 12 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 13(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 14(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.46 × 0.4 + 0.55 × 0.25 + 0.46 × 0.2 + 0.46 × 0.15) = ( 0.184 + 0.1375 + 0.092 + 0.069 ) = 0.4825 Y2  = ( 𝑥 21 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 22 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 23(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 24(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.34 × 0.4 + 0.44 × 0.25 + 0.34 × 0.2 + 0.27 × 0.15) =(0.136 + 0.11 + 0.068 + 0.0405) = 0.3545 Y3   = ( 𝑥 31 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 32 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 34(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 33(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.46 × 0.4 + 0.44 × 0.25 + 0.46 × 0.2 +0.46 × 0.15) = (0.184 + 0.11 + 0.092 + 0.069) =  0.455 Y4   = ( 𝑥 41 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 42 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 43(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 44(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.34 × 0.4 + 0.44 × 0.25 +0.46 × 0.2 + 0.46 × 0.15) = (0.136 + 0.11 + 0.092 + 0.069) = 0.407 Y5  = ( 𝑥 51 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 52 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 53(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 54(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.46 × 0.4 + 0.22 × 0.25 + 0.34 × 0.2 + 0.27 × 0.15) = (0.184 + 0.055 + 0.068 + 0.0405) = 0.3475 Y6  = ( 𝑥 61 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 62 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 63(𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 64(𝑚𝑎𝑥) *W ) = (0.34 × 0.4 + 0.22 × 0.25 + 0.34 × 0.2 + 0.46 × 0.15) = (0.136 + 0.055 + 0.068 + 0.069) = 0.326 Dari perhitungan nilai yi di atas maka hasil dari semua perhitungan kriteria dan alternatif diperoleh perangkingan seperti pada 7. dan dapat dilihat tabel berikut ini :
Tabel 7. Hasil Akhir Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yi Rank Drs. Suang Karo-Karo 0.46 0.55 0.46 0.46 0.4825 1 Drs.Kamperas Terkelin Purba, M.Si 0.34 0.44 0.34 0.27 0.3545 2 Anderianta Tarigan,AP,M.Si 0.46 0.44 0.46 0.46 0.455 4 Drs. Seruan Sembiring 0.34 0.44 0.46 0.46 0.407 5 Drs. Mbaga Ginting 0.46 0.22 0.34 0.27 0.3475 3 Ir. Mulia Barus 0.34 0.22 0.34 0.46 0.326 6 Optimum Max Max Max Max
Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka di peroleh nilai tertinggi yaitu 0.4825 dengan alternatif Drs. Suang Karo Karo.

## 4. IMPLEMENTASI
Dari gambar dibawah ini menunjukkan hasil dalam pemilihan Sekretaris Daerah digunakan model Fuzzy Multiple
Attribute Decision Making (FMADM) untuk menentukan nilai bobot dari setiap kriteria adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Hasil Program.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat maka dapat diambil kesimpulan diantaranya:
1. Prosedur pemilihan Sekretaris Daerahprosesnya membutuhkan waktu yang lama sehingga kurang efektif dan efesien. Oleh karena itu perlu adanya perubahan prosedur sebelumnya agar pemilihan Sekretaris Daerah bisa lebih lebih efektif dan efesien.
2. Penerapan metode MOORA pada proses pemilihan Sekretaris Daerahdan dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan  maka pemilihan Sekretaris Daerah pada pada kantor bupati karo memperoleh Sekretaris Daerah yang tepat.
3. Sistem pendukung keputusan pemilihan Sekretaris Daerah menggunakan Visual Basic 2008 akan menghemat waktu dalam proses pemilihan Sekretaris Daerah.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. , 2006.
[3] G. V S, “Application of MOORA method for parametric optimization of milling process,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 1, no. 4, pp. 743– 758, 2011.
[4] 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.
[5] Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harapahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 2, No, no. 2, p. hal 16-22, 2018.
[6] 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.
[7] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas  Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[8] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.