## SISTEM PENDUKUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARBERSHOP TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOORA
Yarma Agustya Dewi Utami 1 , Deci Irmayani 2 , Volvo Sihombing 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: tiadewi0230@gmail.com 1 , deacyirmayani@gmail.com 2 , volvolumbantoruan@gmail.com 3

## Abstract
Barbershops  play  a  crucial  role in  maintaining  appearance  and  hairstyles  in this  modern  era. With the continued  growth  of  barbershop  businesses  in  the  Bagan  Batu  area,  prospective  customers  often  face challenges  in  selecting  the  best  barbershop  that  suits  their  needs.  Therefore,  a  study  was  conducted  to address the issues faced by potential customers in choosing the best barbershop in the Bagan Batu area. This  research  involved  the  development  of  a  Decision  Support  System  (DSS)  using  the  Multi-Objective Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  method.  The  criteria  considered  in  this  research  include location, price, quality, cleanliness, and reputation, each assigned a weight of 0.1; 0.25; 0.25; 0.2; and 0.2, respectively.  The  data  processing  results  using  the  MOORA  method  in  this  study  identified  the  top  3 barbershop alternatives, namely A6, A8, and A5, with preference values of 0.28945, 0.28135, and 0.28130, respectively.  Based  on  this  research,  it  can  be  concluded  that  the  Decision  Support  System  using  the MOORA  method  can  efficiently  assist  potential  consumers  in  choosing  a  barbershop  and  facilitate  the decision-making process in selecting the best barbershop for the Bagan Batu community.

## Keywords: Barbershop, MOORA, Criteria, Weight, DSS

## 1. PENDAHULUAN
Barbershop  merupakan  tempat  yang sangat penting bagi banyak orang dalam menjaga penampilan dan gaya rambut mereka. Dalam era modern  ini, semakin banyak barbershop bermunculan di berbagai daerah. Namun, dengan begitu  banyak  pilihan barbershop  yang  tersedia, calon  pelanggan  seringkali  mengalami  kesulitan dalam  menentukan  pilihan  yang  terbaik  sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Hal ini disebabkan  oleh  beragam  faktor  yang  perlu dipertimbangkan,  seperti  lokasi,  harga,  kualitas layanan, dan reputasi.
Pada daerah Bagan Batu, sebagian besar masyarakat  cenderung  memiliki  preferensi tersendiri  terkait  barbershop  yang  mereka  pilih. Saat  ini,  sebagian  besar  metode  pemilihan barbershop  masih  menggunakan  pendekatan konvensional,  seperti  berdasarkan  rekomendasi dari teman atau keluarga, pencarian online, atau berdasarkan  promosi  yang  ada.  Oleh  karena itu, untuk  membantu  mempermudah  masyarakat Bagan  Batu  dalam  memilih  barbershop  yang
sesuai dengan kebutuhannya maka dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu calon pelanggan dalam memilih barbershop terbaik sesuai dengan preferensi mereka.
Saat  ini,  sistem  pendukung  keputusan telah  menjadi  alat  yang  sangat  diandalkan  dan banyak  digunakan  untuk  membantu  para pengambil  keputusan  dalam  menyelesaikan berbagai masalah, mulai dari bisnis hingga sektor publik  [1]–[8].  Dengan  terus  berkembangnya teknologi  informasi  [9]–[16],  peran  sistem pendukung keputusan semakin meningkat penggunaannya dalam membantu organisasi dan individu  menghadapi  tantangan  kompleks  dan dinamis dalam dunia bisnis dan kehidupan sehari- hari. Dengan memanfaatkan teknologi komputer dan  analisis  data,  sistem  pendukung  keputusan dapat menghasilkan rekomendasi dan solusi yang lebih  efektif  [17]–[25].  Keunggulan  utama  dari sistem pendukung keputusan adalah kemampuannya
untuk mengelola dan
menganalisis  data  dengan  cepat,  memberikan hasil yang akurat dan terukur.
Dalam penelitian ini, digunakan Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) untuk mengembangkan sistem pendukung  keputusan  pemilihan  barbershop terbaik di daerah Bagan Batu. Metode ini dipilih karena telah banyak digunakan dalam membantu menghasilkan  keputusan  [26]–[31].  Dengan demikian,  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  memudahkan calon pelanggan dalam memilih barbershop yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  membangun  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dalam  pemilihan  barbershop terbaik  dengan  menggunakan  metode  MOORA dilakukan  melalui  tahapan-tahapan  seperti  pada gambar 1.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Tahap awal dilakukan penentuan kriteria yang  dibutuhkan.  Adapun  kriteria  dan  bobot untuk  setiap  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Table Bobot Kriteria Kriteria Bobot Jenis Lokasi 0,10 Cost Harga 0,25 Benefit Kualitas 0,25 Benefit Kebersihan 0,2 Benefit Reputasi 0,2 Benefit
Selanjutnya,  data  yang  telah  terkumpul digunakan untuk membentuk matriks keputusan, di mana setiap baris merepresentasikan alternatif barbershop, dan setiap kolom merepresentasikan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Adapun  data alternatif yang telah dikumpulkan disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Alternatif Alter- natif Loka- si Harga Kua- litas Keber- sihan Repu- tasi A1 6 20 4 4 80 A2 7 22 5 5 82 A3 8 18 4 5 84 A4 9 30 5 4 85 A5 6 35 4 4 86 A6 7 28 5 5 88 A7 7 25 5 4 84 A8 7 32 4 5 85 A9 6 26 5 4 82

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil analisis antara lain :
Membuat Matrix Keputusan.
X ij= [ 6 20 4 4 80 7 22 5 5 82 8 18 4 5 84
9 30 5 4 85 6 35 4 4 86 7 28 5 5 88 7 25 5 4 84 7 32 4 5 85 6 26 5 4 82]
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  Matriks Ternormalisasi  untuk  setiap  kriteria,  dengan langkah sebagai berikut :

## a. Untuk kriteria LOKASI
X 1.1 = 6 √6 2
+7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2
= 6 21.1896 = 0.28315
X 1.2 = 7 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 7 21.1896 = 0.33035
X 1.3 = 8
√6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2
= 8 21.1896 = 0.37754
X 1.4 = 9 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 9 21.1896 = 0.42473
X 1.5 = 6 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 6 21.1896 = 0.28316
X*1.6= 7 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 7 21.1896 = 0.33035 X*1.7= 7 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 7 21.1896 = 0.33035
X*1.8= 7 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 7 21.1896 = 0.33035
X*1.9= 6 √6 2 +7 2 +8 2 +9 2 +6 2 +7 2 +7 2 +7 2 +6 2 = 6 21.1896 = 0.28316

## b. Untuk kriteria HARGA
X*2.1= 20
√20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 20 80.2620 = 0.24918
X*2.2= 22 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 22 80.2620 = 0.27410
X*2.3= 18 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2
= 18 80.2620 = 0.22426 X*2.4= 30 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 30 80.2620 = 0.37377 X*2.5= 35 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 35 80.2620 = 0.43607 X*2.6= 28 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 28 80.2620 = 0.34885 X*2.7= 25 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 25 80.2620 = 0.31147 X*2.8= 32 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 32 80.2620 = 0.39869 X*2.9= 26 √20 2 +22 2 +18 2 +30 2 +35 2 +28 2 +25 2 +32 2 +26 2 = 26 80.2620 = 0.32393

## c. Untuk kriteria KUALITAS
X*3.1= 4 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 4 13.747 = 0.29096
X*3.2= 5 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 5 13.747 = 0.36369
X*3.3= 4 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 4 13.747 = 0.29095 X*3.4= 5 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 5 13.747 = 0.36369 X*3.5= 4 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 4 13.747 = 0.29095
X*3.6=
5 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 5 13.747 = 0.36369 X*3.7= 5 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 5 13.747 = 0.36369 X*3.8= 4 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 4 13.747 = 0.29095 X*3.9= 5 √4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 = 5 13.747 = 0.36369
d. Untuk kriteria KEBERSIHAN
X*4.1=
4 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 13.4164 = 0.29814 X*4.2= 5 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 13.4164 = 0.37267 X*4.3= 5 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 13.4164 = 0.37267 X*4.4= 4 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 13.4164 = 0.29814 X*4.5= 4 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 13.4164 = 0.29814 X*4.6= 5 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 13.4164 = 0.37267 X*4.7= 4 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 13.4164 = 0.29814
X*4.8=
5 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2
= 5 13.4164 = 0.37267
X*4.9= 4 √4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 13.4164 = 0.29814
e. Untuk kriteria REPUTASI
X*5.1= 80 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2
= 80 252.0912 = 0.31734 X*5.2= 82 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2
= 82 252.0912 = 0.32527 X*5.3= 84 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 84 252.0912 = 0.33321 X*5.4= 85 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 85 252.0912 = 0.33717 X*5.5= 86 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 86 252.0912 = 0.34114 X*5.6= 88 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 88 252.0912 = 0.34908 X*5.7= 84 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 84 252.0912 = 0.33321 X*5.8= 85 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 85 252.0912 = 0.33717 X*5.9= 82 √80 2 +82 2 +84 2 +85 2 +86 2 +88 2 +84 2 +85 2 +82 2 = 82 252.0912 = 0.32527
Hasil  normalisasi  dapat  dilihat  pada matriks di bawah ini.
X* ij=
[ 0.28315 0.24918 0.29095 0.29814 0.31734 0.33035 0.27410 0.36369 0.37267 0.32527
0.37754 0.22426 0.29095 0.37267 0.33321 0.42473 0.37377 0.36369 0.29814 0.33717 0.28315 0.43607 0.29095 0.29814 0.34114 0.33035 0.34885 0.36369 0.37267 0.34908 0.33035 0.31147 0.36369 0.29814 0.33321 0.33035 0.39869 0.29095 0.37267 0.33717 0.28315 0.32393 0.36369 0.29814 0.32527 ]
Selanjut, dilakukan pembentukan matriks  normalisasi  terbobot,  yakni  dengan mengalikan matriks ternormalisasi dengan bobot masing-masing  kriteria  yakni  [0.1;  0.25;  0.25; 0.2;0.2]  sehingga  diperoleh  hasil  matriks normalisasi terbobot seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Matriks Normalisasi Terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.02832 0.06230 0.07274 0.05963 0.06347 A2 0.03304 0.06853 0.09092 0.07454 0.06506 A3 0.03775 0.05607 0.07274 0.07454 0.06664 A4 0.04247 0.09344 0.09092 0.05963 0.06744 A5 0.02832 0.10902 0.07274 0.05963 0.06823 A6 0.03304 0.08721 0.09092 0.07454 0.06982 A7 0.03304 0.07787 0.09092 0.05963 0.06664 A8 0.03304 0.09967 0.07274 0.07454 0.06744 A9 0.02832 0.08098 0.09092 0.05963 0.06506 Tahap berikutnya dilakukan
penghitungan  Nilai  Optimum  Y i =Max-Min, sehingga  diperoleh  hasil  ranking  seperti  pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Ranking Alter natif Max Min Yi (Max - Min) Ran king A1 0.25813  0.02832 0.22982 9 A2 0.29904  0.03304 0.26601 6 A3 0.26998  0.03775 0.23223 8 A4 0.31143  0.04247 0.26896 4 A5 0.30961  0.02832 0.28130 3 A6 0.32249  0.03304 0.28945 1 A7 0.29507  0.03304 0.26203 7 A8 0.31438  0.03304 0.28135 2 A9 0.29659  0.02832 0.26828 5
Berdasarkan hasil rangking pada tabel 4 dapat  dilihat  bahwa  3  rekomendasi  barbershop terbaik  adalah  alternatif  A6  dengan  nilai preferensi 0.28945 pada ranking 1, alternatif A8 dengan  nilai  preferensi  0.28135  pada  ranking  2,
dan alternatif A5 dengan nilai preferensi 0.28130 pada ranking 3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan sistem pendukung  keputusan  pemilihan  barbershop terbaik  dengan  menggunakan  metode  MOORA yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis Metode MOORA dapat dengan efektif membantu calon  pelanggan  dalam  memilih  barbershop terbaik di daerah Bagan Batu, dengan rekomendasi teratas untuk alternatif A6, A8, dan A5.  Dengan  mengimplementasikan  Sistem Pendukung  Keputusan  berbasis  Metode  Multi- Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA)  dalam  pemilihan  barbershop  di daerah  Bagan  Batu,  penelitian  ini  berhasil menciptakan  suatu  solusi  efektif  dan  efisien untuk membantu calon pelanggan dalam memilih barbershop  pilihan,  sehingga  memungkinkan calon pelanggan untuk membuat keputusan yang
lebih  baik  dan  sesuai  dengan  preferensi  dan kebutuhan individu pelanggan.

## 5. REFERENSI
[1] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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
[5] 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.
[6] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D. Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN
MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260. [7] B.  S.  Sianturi,  V.  Sihombing,  and  I.  R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN
METODE  ELECTRE,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 247, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.684.
[8] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE
MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[9] 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.
[10] 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.
[11] 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.
[12] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[13] 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.
[14] 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. [15] 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.
[16] 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.
[17] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M.
Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[18] Y. Triwibowo, “Decision Support System to  Determine  Scholarship  Recipients using  Analytical  Hierarchy  Process Method,” J.  Intell.  Decis.  Support  Syst. , vol.  4,  no.  2,  pp.  31–40,  2021,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[19] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E.
Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf.
dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] 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.
[22] 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.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[26] A.  Revi,  I.  Parlina,  and  S.  Wardani,
“Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan
Bangunan  di  Toko  Megah  Gracindo Jaya,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.
dan  Teknol.  Jaringan) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 95–99, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.524.
[27] T.  Mufizar,  A.  T.  Hidayatuloh,  Nanang Suciyono, and A. H. Hanifah, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Penunjang Keputusan  Seleksi  Karyawan  Magang Keluar  Negeri  (Studi  Kasus:  PT  Hinai Daiki),” Metik J. , vol. 5, no. 1, pp. 42–46,
2021, doi: 10.47002/metik.v5i1.214.
[28] 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.
[29] L.  Pérez-Domínguez,  K.  Y.  Sánchez Mojica,  L.  C.  Ovalles  Pabón,  and  M.  C. Cordero  Diáz,  “Application  of  the MOORA method for the evaluation of the industrial  maintenance  system,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1126,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1126/1/012018.
[30] 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, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.231.
[31] 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.