## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127

## Penerapan Metode MOORA dan ROC Dalam Penerimaan Siswa Baru
Fredi Nandus Gea, Rupa Bertha L Pakpahan *
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Jurusan Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan Email: 1 freddynandus21@gmail.com, 2,* anjaspakpahananjashoras@gmail.com Email Penulis Korespondensi: anjaspakpahananjashoras@gmail.com
Abstrak −Penerimaan  siswa  baru  merupakan  bagian  proses  dari  administrasi  penerimaan  siswa  baru  kejenjang  pendidikan selanjutnya.Prosedur  ini  biasanya  dilakukan  setiap  tahun.  SMP  A  merupakan  sekolah  menengah  pertama  yang  selalu  menerapkan prosedur penerimaan siswa baru setiap tahunnya.  Permasalahan  dalam penerimaan siswa baru adalah tingginya jumlah siswa  yang terdaftar,  sehingga  sulit  bagi  panitia  untuk  menyeleksi  calon  siswa  yang  layak  dan  tidak  layak  mendaftar  ke  SMP  A.  Maka  perlu menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur  dan  semi  terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan untuk penerapan penerimaan siswa baru yang menggunakan metode  Moora  Dan  Roc  untuk  mengambil  keputusan  dalam  penerimaan  siswa  baru.  Setelah  melakukan  perhitungan  alternatif terbaik,  ditemukan  bahwa  Darma  Situmorang  mendapatkan  peringkat  pertama  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,4565,  sedangkan  Dian Yunita  Nababan  dengan  alternatif  A3  mendapatkan  peringkat  kedua  dengan  nilai  Yi  sebesar  0,4417.  Dalam  proses  pengambilan keputusan, terdapat beberapa metode yang dapat dipilih, namun dalam penelitian ini, metode MOORA dipilih karena kemampuannya dalam membandingkan kriteria dari setiap alternatif yang berbeda dengan lebih baik.
Kata Kunci: Siswa Baru; SPK; Metode MOORA; Metode ROC
Abstract −Acceptance of new students is part of the administrative process of admitting new  students to the next educational level. This procedure is usually carried out every year. SMP A is a junior high school that always applies the procedure for admitting new students  every  year.  The  problem  with  admitting  new  students  is  the  high  number  of  students  enrolled,  making  it  difficult  for  the committee  to  select  prospective  students  who  are  eligible  and  who  are  not  eligible  to  enroll  in  SMP  A.  It  is  necessary  to  use  a decision  support  system  to  solve  various  unstructured  and  semi-structured  problems.  This  study  aims  to  design  a  decision  support system for implementing new student admissions using the Moora and Roc method for making decisions in new student admissions. After  calculating the best alternative, it  was found that Darma Situmorang  was ranked first  with a Yi  value  of 0.4565, while Dian Yunita Nababan with alternative A3 was ranked second with a Yi value of 0.4417. In the decision-making process, there are several methods to  choose from, but in this study, the MOORA  method  was  chosen because  of  its ability to better compare the  criteria  of each different alternative.
Keywords: New Students; DSS; MOORA Method; ROC Method

## 1. PENDAHULUAN
Tahun ajaran baru menandai dimulainya proses pembelajaran yang akan berlangsung di sekolah baik di Sekolah dasar (SD), Sekolah Menengah Pertama (SMP), Maupun Sekolah Menengah Atas (SMA) atau Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Dengan perubahan waktu dan pertumbuhan penduduk dari tahun ke tahun, meningkatkan jumlah potensi siswa. SMP  A  mengadakan  penerimaan  siswa  baru  di  tingkat  kabupaten  dan  jumlah  pendaftar  meningkat  setiap  tahunnya. Bukan jumlah pendaftar melebih daya tampung ± 350 siswa, padahal daya tampung sekolah hanya kurang lebih ± 200 siswa  yang  mengakibatkan  panitia  seleksi  siswa  baru  tidak  mampu  mengatur  semuanya  dengan  baik  dan  sulit  untuk menangani.  Selain  itu  berdasarkan  hasil  penelitian  dan  wawancara  temukan  kendala  yang  sulit  dan  waktu  yang dibutuhkan  untuk  seleksi  siswa  yang  mengikuti  masih  terdapat  kesalahan  dalam  perhitungan  kriteria  yang dipersyaratkan dalam register.
Permasalahan  dalam  penerimaan  siswa  baru  adalah  tingginya  jumlah  siswa  yang  terdaftar,  sehingga  sulit  bagi panitia  untuk  menyeleksi  calon  siswa  yang  layak  dan  tidak  layak  mendaftar  ke  SMP  A.  Maka  perlu  menggunakan sistem  pendukung  keputusan  untuk  memecahkan berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur  dan  semi  terstruktur. Membuat  keputusan  pilihan  siswa  baru  ini  menggunakan  metode  MOORA  dan  ROC.  Karena  metode  tersebut digunakan  untuk  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode  ini digunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang  komplek  dan  ROC  sebagai  nilai pembobotan.  Penerapan MOORA untuk  membantu  keputusan  ini  memberikan  saran  untuk  dipertimbangkan  ketika memenuhi syarat untuk siswa  yang  layak  masuk  ke sekolah tersebut.  Alasan  inilah  yang  membuat perancangan suatu model pengambilan keputusan adalah  hal penting, agar keputusan  yang dibuat adil, diharapkan  menggunakan  metode MOORA dapat membantu memecahkan masalah tersebut dalam sistem penerimaan yang lebih akurat. Sebuah  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Kevin  Yanto  Sarumaha  dan  rekan-rekannya  mengusulkan sebuah metode dengan judul "Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode  MOORA"  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  profesionalitas  dalam  proses  penerimaan  karyawan  baru  di beberapa  perusahaan.  Dalam  penelitian  tersebut,  diketahui  bahwa  saat  ini  proses  penerimaan  karyawan  baru  masih belum optimal dan tidak dilakukan dengan pendekatan  yang profesional dalam  memilih calon karyawan. Oleh karena itu,  dengan  menerapkan  metode  MOORA,  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  terbaik  bagi  perusahaan  dalam menentukan  karyawan  baru  yang  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan(Sarumaha  et  al.,  2022).  Dalam penelitian  yang dilakukan oleh Laili  Cahyani dan rekan-rekannya di  Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura,  mereka  menyelidiki  penggunaan  metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  pemilihan mahasiswa  berprestasi.  Penelitian  ini  dilakukan  sebagai  respons  terhadap  proses  seleksi  yang  sebelumnya  dilakukan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
secara manual dan cenderung subjektif. Metode yang diadopsi dalam penelitian ini adalah metode MOORA. Tujuannya adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  meningkatkan  objektivitas  dan  efisiensi  dalam proses  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo(Cahyani  et  al.,  2019). Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tondy  Shabrina  dan  Bosker  Sinaga,  mereka  menjelajahi  penerapan  Metode MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  siswa  penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM). Proses pemilihan siswa penerima BSM saat ini dilakukan secara manual, yang menyebabkan kurangnya efisiensi dalam penentuan  data  BSM  dan  kesulitan  dalam  membedakan  informasi  yang  serupa  dari  siswa  yang  berbeda.  Hal  ini menyulitkan sekolah dalam  menyaring siswa  yang  memenuhi syarat untuk mendapatkan BSM. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengembangkan  sebuah sistem  pendukung keputusan dengan  menggunakan  Metode MOORA untuk menentukan  calon  siswa  penerima  BSM  secara  lebih  efisien  dan  akurat(Sinaga  &  Shabrina,  2021).  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Samuel  Manurung,  dia  mengeksplorasi  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  pemilihan Guru dan Pegawai Terbaik dengan menggunakan Metode MOORA. Pada saat penulisan ini,  penelitian ini  merupakan studi kasus yang bertujuan untuk mengatasi masalah yang ditemukan di SMP Negeri 1 Palipi terkait dengan bagaimana memilih guru dan staf terbaik di sekolah. Sebelumnya, proses penentuan pilihan dilakukan secara manual dan evaluasi yang memakan waktu lama untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Oleh karena itu, penggunaan sistem pendukung keputusan menjadi penting dalam upaya mempermudah dan mempercepat proses tersebut(Manurung, 2018).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian  mencakup  sejumlah  langkah  atau proses  yang dilakukan untuk  melakukan penelitian. Tahapan  ini berperan  penting  dalam  membantu  peneliti  dalam  mengatur  dan  menjalankan  penelitian  dengan  cara  yang  sistematis dan terarah. Meskipun ada variasi dalam tahapan-tahapan penelitian, umumnya terdapat beberapa tahapan yang sering ditemui dalam penelitian, yaitu:
a. Identifikasi Masalah
Pada tahap pertama  yaitu usaha untuk mencatat sebanyak  mungkin pertanyaan terhadap suatu  masalah  yang dapat dijawab dengan penelitian ilmiah.
b. Studi Literatur
Pada tahap kedua ini yaitu kegiatan yang berkaitan dengan metode pengumpulan data pustaka, mengolah, membaca dan menyimpan bahan penelitian.
c. Penerapan metode ROC
Tahap  ketiga  yang  dilakukan  yaitu  menerapkan  metode  ROC  dalam  penetuan  tingkat  kepentingan  bobot  kriteria yang digunakan dalam penerimaan siswa baru
d. Penerapan metode MOORA
Tahapan keempat yaitu melakukan perhitungan terhadap setiap alternatif yang mencalonkan diri  sebagai siswa baru berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  perhtiungan  metode  MOORA  tersebut  dilakukan  untuk  membentuk sebuah keputusan berupa perangkingan alternatif.
e. Penarikan Kesimpulan
Pada  tahap  akhir  ini  yaitu  upaya  untuk  menemukan  atau  memahami  makna  atau  signifikansi,  keteraturan,  pola penjelas, alur atau proposisi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Menurut  Alter,  SPK  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur  yang  mana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaiman  keputusan seharusnya  dibuat.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk mengevaluasi  peluang.  Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak  dimaksudkan  untuk  mengotomatiskan  pengambilan pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan  prtsnhksy  interaktif  yang  memungkinkan  pengambilan  keputusan  untuk melakukan  berbagai analisis  menggunakan  model  model  yang tersedia(Kristiyanti & Sugiharto, 2007; Limbong et al., 2020).

## 2.3 Rank Order Centroid (ROC)
ROC  merupakan  salah  satu  metode  pembobotan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  dan  merupakan  metode pembobotan  termudah  dan  simple.  Metode  ROC  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  diperlukan  dalam pembuatan sistem pendukung keputusan. Metode ROC didasarkan pada penilaian prioritas kriteria dengan memberikan bobot  pada  setiap  kriteria  berdasarkan  ranking  prioritas.  Dalam  hal  ini,  kriteria-1  dianggap  sebagai  prioritas  tertinggi dibandingkan  dengan  kriteria  ke-2,  begitu  pula  kriteria  ke-2  dianggap  sebagai  prioritas  tertinggi  jika  dibandingkan dengan kriteria ke-3. Langkah ini diulang untuk setiap pasangan kriteria, sehingga prioritas kriteria yang paling rendah ditentukan(Mesran,  Afriany,  et  al.,  2019)(Prawiro  et  al.,  2021).  Berikut  penyelesaian  dan  pencarian  nilai  bobot kepentinagn untuk kriteria(Handayani et al., 2019)(Mesran, Diansyah, et al., 2019).
Jika Cr1 ≥ Cr2 ≥ Cr3 ≥ … ≥ Cn (1) Maka W1 ≥ W2 ≥ W3 ≥ … ≥ Wn (2) Sehingga berikut rumus ROC secara umum ∑ ) (3)
Dimana:
Wk = Normalisasi Rasio Perkiraan skala bobot tujuan i = Total jumlah tujuan k = Ranking dari i tujuan Cr = Criteria
2.4 Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  pengambilan  Sistem  Pendukung  Keputusan. Metode MOORA pertama kali dikembangkan oleh Braures, yang menerapkannya pada proses pengembalian keputusan multikriteria(Rosita & Apriani, 2020). Keuntungan dari metode ini salah satunya adalah flesibilitas tingi dan selektivitas yang  baik.  Masalah  ini  karena  MOORA  dapat  mendefinisikan  tujuan  berdasarkan  kriteria  yang  saling  bertentangan kembali jika kriteria dapat menguntungkan (benefit) atau tidak menguntungkan (cost). Selain itu, metode MOORA juga memudahkan pemisahan antara aspek subjektif dalam proses evaluasi ke dalam bobot kriteria, sehingga memungkinkan pengambil keputusan untuk menghadapi keputusan yang melibatkan beberapa atribut(Fadli & Imtihan, 2019)(SE et al., 2022)(AMALIA et al., 2019)(Sari, 2021). Berikut langkah penyeleaian metode MOORA (Pranata et al., 2021)(Pinem et al., 2020)(Hasanah & Sitio, 2019):
1. Penentuan nilai matriks keputusan Menentukan atribut evaluasi yang bersangkutan.
[ ] (1) 2. Normalisasi Matriks Menentukan nilai matrix Keputusan.
= √[∑ ] (2)
3. Pengoptimalan atribut
Pengoptimalan  dilakukan  untuk  mencapai  optimisasi  multiobjektif,  atribut  kinerja  yang  telah  dinormalisasi digunakan dengan pendekatan maksimasi untuk atribut yang menguntungkan dan pendekatan minimasi untuk atribut yang tidak menguntungkan.
∑ ∑ (3) Dimana: G = adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan
(n-g) = adalah jumlah atribut yang akan diminimalkan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
Yi = nilai penilaian yang telah dinormalisasikan dari alternatif 1 terdapat semua atribut
4. Perangkingan Nilai Yi
Perangkingan  nilai  Yi  dimana  nilai  tertinggi  (positif)  atau  nilai  terendah  (Negative)  dapat  tergantung  dari  total maksimal dan minimal dalam matriks keputusan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jika jumlah calon siswa melebihi kapasitas lembaga  pendidikan, persaingan akan menjadi sangat sengit. Hal ini dapat menimbulkan  tekanan  pada  calon  siswa  dan  orang  tua,  serta  mempersulit  dan  memperumit  proses  seleksi.  Dalam penerimaan  siswa  baru,  terdapat  beberapa  faktor  yang  perlu  diperhatikan.  Salah  satunya  adalah  menjalankan  proses penerimaan siswa dengan transparansi dan keadilan. Semua calon siswa dan orang tua harus diberikan informasi yang jelas  mengenai  prosedur  penerimaan,  kriteria  yang  digunakan,  dan  tahapan  seleksinya.  Diskriminasi  atau  perlakuan tidak adil harus dihindari dalam proses penerimaan. Lembaga pendidikan juga perlu menetapkan kriteria yang jelas dan obyektif  untuk  penerimaan  siswa,  seperti  usia,  pendidikan  sebelumnya,  kemampuan  akademik,  keterampilan  khusus, atau  persyaratan  lain  yang  relevan.  Kriteria  ini  harus  didasarkan  pada  tujuan  dan  karakteristik  pendidikan  yang ditawarkan  oleh  lembaga  tersebut.  Oleh  karena  itu  perlunya  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  membuat sebuah  keputusan  penerimaan  siswa  baru  yang  lebih  terbuka  dan  adil,  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  ROC sebagai  pembobotan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  dan  metode  MOORA  dengan  memanfaatkan  kriteria  sebagai penilai siswa  yang  mendaftar (alternatif penilaian) kemudian dirangking berdasarkan nilai preferensi tertinggi, berikut tabel kriteria yang digunakan.
Tabel 1. Jenis kriteria Kode Kriteria Penilaian Jenis C1 Umur (Tahun) Benefit C2 Afirmasi Benefit C3 Nilai Akhir Benefit C4 Penghasilan Orang Tua Benefit C5 Jarak Sekolah (Zonasi) Cost
Berdasarkan  tabel  1,  terlihat  bahwa  sebanyak  5  kriteria  yang  digunakan  dalam  penerimaan  siswa  baru diantaranya  C1  Umur  siswa  dengan  jenis  kriteria  benefit,  C2  Afirmasi  dimana  kriteria  tersebut  ditujukan  pada  siswa yang  kurang  mampu  namun  dapat  kesempatan  untuk  bersekolah,  C3  nilai  akhir  siswa  dengana  jenis  kriteria  benefit, kriteria C4 penghasilan orang tua berjenis benefit dan kriteria C5 yaitu jarak sekolah dengan lokasi tempat tinggal siswa (rumah) dengan jenis kriteria cost. Berikut data calon siswa yang mendaftar sebagai siswa baru.
Tabel 2. Data Calon Siswa NISN Nama Calon Siswa Jenis Kelamin Tempat/Tgl Lahir 0273452798 Rupa Bertha L.Pakpahan Perempuan Doloksanggul 24/10/2001 0134567906 Fredy Nandus Gea Laki-laki Medan 23/08/2001 0745362728 Dian Yunita Nababan Perempuan Batam 29/07/2002 0434627282 Rosaima Situmorang Perempuan Barus 03/03/2001 0123427938 Darma Situmorang Laki-laki Medan 09/10/2001
Tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  sebanyak  5  calon  siswa  yang  mendaftar  sebagai  siswa  baru  dengan  data informasi masing-masing dari calon siswa tersebut meliputi NISN, Jenis kelamin dan tempat tanggal lahir. Nama calon siswa  tersebut  akan  digunakan  sebagai  alternatif  proses  penyelesaian  penelitian  ini,  alternatif  tersebut  akan  dinilai berdasrkan kriteria yang telah ditentukan pada tabel 1. Berikut data calon siswa baru yang telah di record berdasarkan masing-masing kriteria.
Tabel 3. Sampel data alternatif Alternatif Umur Afirmasi  Nilai Akhir  Penghasilan Orang Tua  Jarak Sekolah Rupa Bertha L.Pakpahan (A1)  13 tahun Tidak 80,5 5 jt 300 m Fredy Nandus Gea (A2) 14 tahun Tidak 82 3,5 jt 500 m Dian Yunita Nababan (A3) 12 tahun Ya 87 2 jt 200 m Rosaima Situmorang (A4) 13 tahun Tidak 85 4 jt 350 m Darma Situmorang (A5) 13 tahun Ya 79 3 jt 300 m
Tabel 1 sampel data alternatif yang berisi informasi data calon siswa yang mendaftar akan dilakukan perbaikan bobot terhadap kriteria C2 yaitu afirmasi, dimana kriteria tersebut belum memiliki nilai rill atau angka sehingga tidak dapat  diterapkan  metode  pengambilan  keputusan  MOORA  (tidak  dapat  dihitung),  oleh  karena  itu  berikut  tabel perbaikan bobot terhadap kriteria C2.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
Tabel 4. Perbaikan bobot kriteria C2
Keterangan Nilai Ya 3 Tidak 1
Telah  dilakukan  perbaikan  bobot  terhadap  kriteria  berjenis  linguistik  pada  tabel  4,  maka  perlu  dilakukan penyesuaian  sampel  data  terhadap  kriteria  yang  telah  di  lakukan  perbaikan  bobot.  Penilaian  kecocokan  melibatkan evaluasi  subjektif  atau  objektif  terhadap  setiap  kriteria  yang  relevan.  Setiap  kriteria  diberi  bobot  atau  tingkat  penting yang berbeda sesuai dengan kebutuhan atau preferensi pengambil keputusan. Setelah itu, setiap alternatif diberikan skor atau nilai berdasarkan sejauh mana mereka memenuhi atau sesuai dengan setiap kriteria tersebut. Penilaian kecocokan membantu dalam mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang sejauh mana objek atau alternatif cocok atau sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hal  ini  mempermudah  pengambil  keputusan  dalam  memprioritaskan  atau memilih alternatif yang paling sesuai dengan tujuan atau kebutuhan mereka. Berikut tabel rating kecocokan yang akan digunakan pada proses penerapan metode ROC dan MOORA.
Tabel 5. Data Rating kecocokan Alternatif C1  C2  C3 C4 C5 Rupa Bertha L.Pakpahan (A1) 13 1 80,5 5 300 Fredy Nandus Gea (A2) 14 1 82 3,5  500 Dian Yunita Nababan (A3) 12 3 87 2 200 Rosaima Situmorang (A4) 13 1 85 4 350 Darma Situmorang (A5) 13 3 79 3 300

## 3.1 Penerapan Metode Rank Order Centroid ( ROC)
Pentingnya  penggunaan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  menentukan  bobot  tingkat  kepentingan  setiap kriteria  adalah  untuk  memastikan  hasil  perhitungan  kriteria  dan  alternatif  yang  akurat.  ROC  digunakan  sebagai  alat untuk  memperoleh  bobot yang tepat untuk setiap kriteria, sehingga penilaian  yang dilakukan  menjadi  lebih  valid dan dapat  diandalkan.  Dengan  menggunakan  ROC,  dapat  dihasilkan  pembobotan  yang  sesuai  dengan  tingkat  kepentingan masing-masing kriteria, sehingga memberikan landasan yang kuat dalam proses pengambilan keputusan. Berikut proses perhitungan pencarian nilai bobot kriteria menggunakan metode ROC:
Berdasarkan perhitungan diatas, terlihat bahwa kriteria pertama memiliki bobot kepentingan sebesar 0,4566 dan merupakan kriteria terpenting dibanding kriteria yang lain. Bobot kriteria kedua sebesar 0,2566, kriteria ketiga sebesar 0,1566 dan kriteria dengan bobot terendah yaitu kriteria kelima dengan nilai bobot kepentingan kriteria hanya 0,0400.

## 3.2 Penerapan Metode MOORA
Langkah pertama dalam menerapkan metode MOORA adalah mengidentifikasi kriteria yang relevan dan memberikan bobot  atau  tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria  tersebut  dengan  membentuk  matriks  keputusan.  Setelah  itu, dilakukan  peringkat  alternatif  berdasarkan  perbandingan  nilai  rasio  antara  skor  positif  (manfaat)  dan  skor  negatif (biaya)  untuk  setiap  kriteria.  Alternatif  dengan  rasio  tertinggi  akan  mendapatkan  peringkat  yang  lebih  tinggi  dalam evaluasi, lebih jelasnya dapat diikuti langkah-langkah berikut.
1. Membentuk matriks keputusan
13   1  80,5 5 300
14   1 82 3,5  500
X=  12   3 87 2 200
13  1 85 4 350 13  3 79 3 300

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
2. Normalisasikan materik X berdasarkan rumus persamaan 2. Normalisasi kriteria C1
√ √ √ √ √ √
√ √
√ √
Normalisasi kriteria C2
√ √
√ √ √ √
√ √
√ √
Normalisasi kriteria C3
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √
Lakukan normalisasi terhadap kriteria yang lain juga yaitu kriteria C4 dan kriteria C5, setelah dilakukan perhitungan pencarian normalisasi kelima kriteria, berikut matriks keputusan ternormalisasi yang diperoleh.
0,447  0,218  0,435  0,614  0,390
0,481  0,218  0,443  0,430  0,650
Xij=  0,412  0,655  0,470  0,246  0,260
0,447  0,218  0,459  0,491  0,455
0,447  0,655  0,427  0,369  0,390
3. Optimalisasi atribut
Proses  optimalisasi  atribut  dilakukan  dengan  mengalikan  bobot  pencarian  yang  telah  dinormalisasi  dengan  bobot tingkat  kepentingan  kriteria  yang  sebelumnya  telah  dihitung  menggunakan  metode  ROC.  Nilai  bobot  kepentingan kriteria yang digunakan adalah Wj = (0,457  0,257  0,157  0,090  0,040).
0,447*0,457  0,218*0,257  0,435*0,157  0,614*0,090  0,390*0,040 0,481*0,457  0,218*0,257  0,443*0,157  0,430*0,090  0,650*0,040
Xij*Wj=  0,412*0,457  0,655*0,257  0,470*0,157  0,246*0,090  0,260*0,040 0,447*0,457  0,218*0,257  0,459*0,157  0,491*0,090  0,455*0,040
0,447*0,457  0,655*0,257  0,427*0,157  0,369*0,090  0,390*0,040
Setelah melakukan perhitungan perkalian antara nilai matriks Xij dan bobot masing-masing kriteria, hasil perkalian tersebut dapat ditemukan dalam matriks berikut ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
0,204  0,056  0,068  0,055  0,016 0,220  0,056  0,069  0,039  0,026 XijWj =  0,188  0,168  0,074  0,022  0,010 0,204  0,056  0,072  0,044  0,018 0,204  0,168  0,067  0,033  0,016
Lakukan  pengurangan  kriteria  berjenis  benefit  dengan  kriteria  berjenis  cost  sesuai  dengan  rumus  perhitungan pengoptimlalan atribut pada persamaan 3 yaitu mencari nilai Yi berikut.
)      ) )         )
)         ) )         ) )         )
)         )
4. Perankingan
Perangkingan  dilakukan  untuk  mengurutkan  atau  menilai  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Dalam  proses  perangkingan,  setiap  alternatif  diberikan  peringkat  berdasarkan  sejauh  mana  mereka cocok  atau  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Tujuan  dari  perangkingan  ini  adalah  untuk  membantu pengambil  keputusan  dalam  mengidentifikasi  alternatif  terbaik  atau  yang  paling  diinginkan  berdasarkan  prioritas yang telah ditetapkan sebelumnya. Berikut tabel perankingan terhadap nilai akhir yi.
Tabel 6. Perangkingan Calon Siswa Baru Alternatif Yi Ranking A1 0,3678 3 A2 0,3578 5 A3 0,4417 2 A4 0,3580 4 A5 0,4565 1
Berdasarkan tabel 6, alternatif yang dinyatakan sebagai alternatif terbaik dengan nilai Yi tertinggi yaitu ada pada alternatif  A5  sebesar  0,4565  dan  alternatif  terburuk  ialah  A2  dengan  nilai  perolehan  Yi  hanya  0,3578  sehingga  A5 dinyatakan berhak menjadi siswa baru di sekolah tersebut.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  temuan  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  untuk  mengevaluasi calon siswa baru dengan menggunakan pendekatan terbaik, seperti menentukan alternatif terbaik dari setiap calon siswa baru  dan  melakukan  perangkingan  untuk  menentukan  nilai  tertinggi.  Dalam  hal  ini,  metode  ROC  dan  MOORA digunakan.  Hasil  dari  perhitungan  alternatif  terbaik  menunjukkan  bahwa  Darma  Situmorang  dengan  nilai  Yi  sebesar 0,4565 mendapatkan peringkat pertama, diikuti oleh Dian Yunita Nababan dengan alternatif A3 yang memiliki nilai Yi sebesar  0,4417  mendapatkan  peringkat  kedua.  Dalam  mengambil  keputusan,  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan,  namun  dalam  konteks  penelitian  ini,  metode  MOORA  dipilih  karena  dapat  membandingkan  kriteria  dari setiap alternatif yang berbeda dengan lebih baik.

## REFERENCES
AMALIA,  E.  L.,  Pramudhita,  A.  N.,  &  Aditya,  M.  R.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi Pembangunan  Peternakan  Ayam  Menggunakan  Metode  MOORA. Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika , 13 (1), 15–23. https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i1.715
Cahyani,  L.,  Arif,  M.,  &  Ningsih,  F.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan  Metode MOORA (Studi  Kasus  Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura). Jurnal Ilmiah Edutic , 5 (2), 108–114.
Fadli,  S.,  &  Imtihan,  K.  (2019).  Penerapan  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (Moora) Methodâ Dalam Mengevaluasi Kinerja Guru Honorer. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Elektronik , 2 (2), 10–19. Handayani, L., Syahrizal, M., & Tampubolon, K. (2019). Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 532–538. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1638
Hasanah, T., & Sitio, H. J. S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Yayasan Muhammad Nasir dengan Menggunakan Metode MOORA. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering , 2 (2), 128–

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 9, February 2023, page 332-339 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i9.4127
131. Kristiyanti, L., & Sugiharto, A. (2007). Analytical Hierarchy Process . 4 , 39–47.
Limbong,  T.,  Muttaqin,  M.,  Iskandar,  A.,  Windarto,  A.  P.,  Simarmata,  J.,  Mesran,  M.,  Sulaiman,  O.  K.,  Siregar,  D.,
Nofriansyah, D., Napitupulu, D., & Anjar Wanto. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis.
Manurung,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode Moora. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 9 (1), 701–706.
https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1967
Mesran,  M.,  Afriany,  J.,  &  Sahir,  S.  H.  (2019). Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi Kerja  Menerapkan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 (0), 813–821.
Mesran,  M.,  Diansyah,  T.  M.,  &  Fadlina,  F.  (2019).  Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 (0), 822. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.89
Pinem,  A. P. R., Indriyawati, H., & Pramono, B. A. (2020). Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan  Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (3), 639–646. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i3.231
Pranata,  A.  S.,  Rosiani,  U.  D.,  &  Mentari,  M.  (2021).  Sistem  Pengambil  Keputusan  Rekomendasi  Lokasi  Wisata Malang  Raya  Dengan  Metode  MOORA. POSITIF :  Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi , 7 (1),  10–16. https://doi.org/10.31961/positif.v7i1.1091
Prawiro,  C.  E.,  Setyawan,  M.  Y.  H.,  &  Pane,  S.  F.  (2021).  Studi  Komparasi  Metode  Entropy  dan  ROC  dalam Menentukan Bobot Kriteria. Jurnal Tekno Insentif , 15 (1), 1–14. https://doi.org/10.36787/jti.v15i1.353 Rosita,  I.,  &  Apriani,  D.  (2020). Penerapan  Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Media Promosi Sekolah ( Studi Kasus : SMK Airlangga Balikpapan ) .
Sari,  U.  L.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pemasangan  CCTV  dengan  Metode  MOORA (Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kota Binjai). Jurnal Pelita Indonesia , 1 (2), 123–133.
Sarumaha,  K.  Y.,  Simanjuntak,  H.,  &  Chan,  F.  S.  (2022). Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Penerimaan  Karyawan  Baru  Dengan  Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysis  ( MOORA ) . 355–362.
SE,  S.  N.  A.,  Kom,  S.,  Kom,  M.,  &  Rini  Kustini,  S.  S.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Pecandu  Narkoba  yang  Layak  Direhabilitasi  Oleh  Yayasan  Pondok  Trenkley  Menggunakan  Metode  Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA). Jurnal Cyber Tech , 2 (7). Sinaga, B., & Shabrina, T. (2021). Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa Penerima Bantuan Miskin . XII (2), 161–172.