## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
Analisis Penerapan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan Metode Weighted Aggregated Sum

## Product Assessment (WASPAS) pada Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Terbaik
Venny Novita Sari 1 , Rizka Tri Alinse 2 , Achmad Fikri Sallaby 2,*
Prodi Informatika, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Prodi Sistem Informasi, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Email: 1 vennynovita17@gmail.com, 2 rizkatri07@gmail.com, 3,* fikrisallaby@unived.ac.id Email Penulis Korespondensi: fikrisallaby@unived.ac.id Submitted: 03/12/2022 ; Accepted: 25/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak –Sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penjualan dan perbaikan sepeda motor tentunya diperlukan mekanik yang handal  dan  bertanggung  jawab  dalam  pekerjaanya,  untuk  itu  diperlukan  mekanik  sepeda  motor  yang  sesuai  dengan  syarat  dan ketentuan yang dibutuhkan di perusahaan sepeda motor tersebut. Banyak sekarang mekanik yang membuka layanan jasa perbaikan sepeda  motor,  setelah  di  perbaiki  motor  tersebut  malah  menjadi  lebih  parah  dibanding  sebelum  diperbaiki,  sehingga  dapat merugikan konsumen jasa perbaikan tersebut. Hal ini disebabkan karena seorang mekanik hanya bermodal nekat saja tanpa adanya pengalaman dan kemampuan yang dapat dijamin kebolehannya. Oleh karena itu, dalam pemilihan mekanik terbaik maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dengan berbagai metode yang dapat digunakan, seperti metode TOPSIS, VIKOR, MOSRA, AHP,  MOORA,  WASPAS,  WP  dan  seterusnya.  Dalam  penelitian  ini  adapun  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Multi Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS).  Setiap  alternatif  akan  dinilai  berdasarkan  kriteria  Trouble  Shooting,  Waktu  Kerja,  Pendidikan  dan  Surat  Teguran, kemudian dilakukan proses penyusunan atau perangkingan dari setiap alternatif, sehingga diperoleh alternatif atau mekanik sepeda motor terbaik. Hasil setelah diterapkan metode MOORA yaitu alternatif A2 merupakan mekenik terbaik dengan nilai 1,637 dan metode  WASPAS  adalah  mekanik  terbaik  ada  pada  Q 2 dengan  alternatif  A2  dengan  nilai  0,834 . Kedua  metode  tersebut menghasilkan hasil yang sama yaitu mekanik terbaik adalah A2.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Mekanik Terbaik; MOORA; WASPAS; Sepeda Motor
Abstract –A company engaged in the sale and repair of motorcycles, of course, requires a reliable and responsible mechanic in his work, for that a motorcycle mechanic is needed in accordance with the terms and conditions required by the motorcycle company. Many mechanics are now opening motorbike repair services, after repairing the motorbike it becomes even worse than before it was repaired, so that it can harm consumers of the repair service. This is because a mechanic only has desperate capital without any experience and abilities that can be guaranteed. Therefore, in selecting the best mechanic, a decision support system is needed with various methods that can be used, such as the TOPSIS method, VIKOR, MOSRA, AHP, MOORA, WASPAS, WP and so on. In this  study,  the  methods  used  are  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  and  Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  methods.  Each  alternative  will  be  assessed  based  on  the  criteria  for  Trouble Shooting, Working Time, Education and Warning Letter, then the process of compiling or ranking each alternative is carried out, so that the best alternative or motorcycle mechanic is obtained. The results after applying the MOORA method, namely alternative A2 is the best mechanic with a value of 1.637 and the WASPAS method is the best mechanic in Q2 with alternative A2 with a value of 0.834. Both methods produce the same results, namely the best mechanic is A2.
Keywords: Decision Support System; Best Mechanic; MOORA; WASPAS; Motorcycle

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  diartikan    sebuah  sistem  yang  bersifat  komputerisasi  memudahkan  seorang manajer maupun perorangan dalam menentukan pengambilan suatu keputusan. Pengunaan sistem pendukung dalam menentukan  keputusan  dan  membantu  dan  mempermudah  dalam  mengambil  dan  melihat  suatu  pengambilan keputusan sampai ditemukannya sitem tercepat dan tepat dengan berbagai macam bentuk sistem yang dipakai dalam mengembangkan dan mengambil keputusan yang tepat. Hingga saat ini pengembangan metode-metode atau sistem- sistem yang diterapkan pada pengambil keputusan sangatlah pesat dan mudah dijangkau dengan menggunakan metode tertentu, dimulai dari metode yang sederhana hingga metode yang kompleks.
Adapun  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan dalam  mengambil  sebuah  keputusan diantaranya  WASPA, OCRA,  TOPSIS,  VIKOR,  MOSRA,  AHP,  MOORA,  WASPAS  dan  ELECTRE.  Bahkan  diantara  metode  metode yang sering digunakan pasti ada beberapa metode yang saling berkombinasi dengan metode metode yang lain. Hal ini berpungsi untuk melanjutkan  tujuan agar keputusan yang  diambil dan  dihasilkan dapat  dan lebih tepat dan akurat, seperti metode WASPAS. Metode WASPAS merupakan kombinasi dari metode metode Weighted Product dan SAW, Pada  kali  ini  penelitian  ingin  mengunakan  metode  WASPAS  dengan  membedakan  berbagai  alur  dan  sistem  yang berjalan dalam metode MOORA. Pemanfaatan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode MOORA dan WASPAS sangat tepat terbaik, baik pemeriksaan dan tes baik secara lisan dan tulisan. Jelas dalam pemilihan dan penerapan  ini  diterapkanya  dalam  memilih  mekanik  sepeda  motor  yang  handal  dan  trampil  dalam  melakukan tugasnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
Dalam pemilihan mekanik terbaik tersebut maka perusahaan yang berhak dalam memberi rintangan atau tes tes  yang  harus  di  lalui  calon  karyawan  untuk  menjadi  mekanik  dan  orang  yang  bertugas  dan  bertanggung  jawap mekanik, perusahan akan menerapkan service advisor yang ada dalam buku kerja bengkel tersebut dengan melakukan pemeriksaan terhadap calon mekanik terbaik seperti perawatan, pemeriksaan, penggantian suku cadang dan perbaikan. Bukan hanya itu, ada juga kriteria lainnnya yang dijadikan sebagai penilaian dalam pemilihan mekanik terbaik yaitu surat  teguran,  masa  kerja  dan  pendidikan  yang  telah  ditempuh.  Setelah  dihasilkan  mekanik  sepeda  motor  terbaik diharapkan bagi yang terpilih akan dapat di percaya dan di yakinkan dalam menjalankan tugasnya sebagai mekanik terbaik dalam menangani sepeda motor.
Adapun penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Tri Hasanah Bimastari Aviani dan Asep Toyib Hidayat pada tahun  2020  dengan  isi  penelitian  yang  membahas  tentang  pemberiang  uang  kuliah  tunggal  terhadap  mahasiswa berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  menerapkan  metode  WASPAS.  Adapun  hasil  dari  penerapan metode tersebut adalah dengan perolehan nilai tertinggi atau penerima ukt pertama adalah alternatif M1 dengan nilai 10,88 kemudian disusul oleh alternatif M2 dengan nilai 8,202 [1]. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2018 oleh  Sri  Wardani,  dkk.  dengan  penelitian  yang  membahas  penggunaan  metode  MOORA  dalam  memilih  Supplier Bahan Bangunan dengan hasil penelitian adalah diperoleh nilai tertinggi adalah alternatif A3 dengan nilai Yi 0,503 dan diikuti oleh alternatif A2 dengan nilai Yi 0,451 [2]. Selanjutnya penelitian yang  dilakukan oleh Rima Tamara Aldisa,  dkk  pada  tahun  2022  yang  mambahas  tentang  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  yang  diberikan  kepada mahasiswa yang layak menerimanya sesuai dengan kriteria yang di tentukan dengan penyeleksian setiap alternatif menggunakan metode MOORA dan SAW. Adapun hasil dari penelitian tersebut menghasilkan alternatif terbaik yang sama yaitu A7 dengan nama Zaza Mutiara [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan pada saat penyelesaian sebuah penelitian, guna tahapan penelitian dibuat agar penyelesaian penelitian ini terarah dan sistematis. Berikut tahapan penelitian yang akan di terapkan:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Langkah  pertama  yang  dilakukan  ialah  menganalisa  permasalahan  yang  terjadi  ketika  melakukan  pemilihan mekanik sepeda motor sehingga terbentuklah solusi yang akan dilakukan dalam mengatasi masalah
b. Langkah kedua adalah melakukan observasi dalam mengumpulkan data berdasarkan tempat yang diteliti.
c. Langkah selanjutnya yaitu melakukan study literatur, dengan adanya study literatur ini maka dapat mempermudah peneliti dalam mengolah data berdasarkan permasalahan yang terjadi.
d. Menerapkan  metode Metode  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA) dalam pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.
e. Menerapkan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dalam pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.
f. Langkah terakhir adalah membuat sebuah kesimpulan, kesimpulan berisi hasil akhir setelah diterapkannya masing- masing metode dalam pemilihan pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627

## 2.2 Mekanik
Pekerja  atau  seseorang  yang  memiliki  keahlian  khusus  dalam  memperbaiki  mesin  dan  merawat  mesin  dengan menggunakan perangkat keras  disebut sebagai mekanik. Seseorang mekanik tidak harus memiliki gelar starata satu atau  dua,  dengan  adanya  keahlian  dan  pengalaman  dalam  pekerjaanya  maka  seseorang  tersebut  dapat  membangun usahanya dalam bidang perbengkelan atau disebut sebagai service motor [4][5].

## 2.3 Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA atau disebut Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis merupakan sebuah metode yang sering digunakan dalam mengambil sebuah keputusan,, metode ini sering digunakan karena  langkah-langkah dalam penerapannya sangatlah simpel dan sederhana sehingga peneliti yang menggunakan metode ini dapat menyelesaikan masalah  dengan  cepat.  Metode  MOORA  juga  disebut  sebagai  Multi  objektif  yag  dapat  mengoptimalkan  beberapa atribut yang secara bersamaan saling bertentangan [6]. Berikut langkah-langkah penerapan metode MOORA [7]–[15].
a. Membuat sebuah matriks keputusan dimulai dari X11 hingga Xmn.
X= [ 𝑋11 𝑋12 𝑋21 𝑋𝑀1 𝑋11 𝑋𝑚1 . 𝑋1𝑛 . . 𝑋2𝑛 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
b. Menormalisasikan matriks x
X ij = 𝑥𝑖𝑗 / √∑ x 𝑚 𝑖=1 ( 𝑗 =1,2,…, 𝑛 ) (2)
c. Pengoptimalan atribut
𝒚𝒊 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗−1 - ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=+1 (3)
Jika terdapat bobot dalam penormalisaian maka dapat menggunakan rumus berikut.
𝒚𝒊 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ( 𝒋 = 𝟏 , 𝟐 ,…, 𝒏 ) (4)

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
WASPAS  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  sebuah  keputusan  yang  menggunakan  pembobotan,  metode WASPAS adalah gabungan dari dua metode pengambilan sebuah keputusan diantaranya metode SAW dan metode WP.  [16].  Metode  yang  kompleks  dan  fleksibel  memudahkan  peneliti  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  ada  di penelitian. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penerapan metode WASPAS yaitu [16]–[24]: a. Membuat matriks ternormalisasi dalam sebuah keputusan.
X= [ 𝑋11 𝑋12 𝑋21 𝑋𝑀1
𝑋11 𝑋𝑚1 . 𝑋1𝑛 . . 𝑋2𝑛 𝑋𝑚𝑛 ] (5)
d. Jika nilai minimal dan maksimal dari matriks yang ternormalisasi telah ditentukan, maka gunakan persamaan dibawah ini :
Kriteria yang bernilai keuntungan (benerif):
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗𝑀𝑎𝑥𝑖𝑋𝑖𝑗
(6) Kriteria yang bernilai cost 𝑋𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗 (7)
e. Menghitung Nilai Normalisasi Matrix dan Bobot WASPAS dalam Pengambilan Keputusan
Q=0,5Σ 𝑥 ̅ 𝑖𝑗𝑤𝑗 +0,5Π 𝑗 =1( 𝑥
̅ 𝑖𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗𝑛𝑗 =1 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  mekanik  sepeda  motor  terbaik  tentunya  diperlukan  cara  agar  hasil  yang  diperoleh  sesuai  tanpa  adanya keraguan. Dalam penentuan tersebut dibuatlah sebuah sistem yang menerapkan metode dalam menghasilkan sebuah keputusan.  Adapun  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  dengan  penerapan  secara  terpisah  atau  masing- masing. Adapaun metode yang digunakan adalah metode MOORA dan metode WASPAS. Kedua metode ini tentunya menghasilkan  hasil  yang  berbeda  sehingga  setelah  diterapkan  nantinya  akan  terlihat  hasil  dari  penerapan  kedua metode  tersebut.  Cara  kerja  kedua  metode  tersebut  tidaklah  jauh  berbeda,  kedua  metode  tersebut  diterapkan berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditenrukan  perusahaan  sebagai  penilaian  setiap  alternatif  yang  diteliti.  Kemudian dihaasilkan  berupa  perangkingan  dari  masing-masing  metode  tersebut.  Berikut  tabel  yang  berisi  kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Trouble Shooting 30% Benefit C2 Waktu Kerja 25% Benefit C3 Pendidikan 25 % Benefit C4 Surat Teguran 20 % Cost
Bobot penilaian terhadap kriteria Trouble Shooting dan Pendidikan dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Skala Penilaian Kriteria Keterangan Keterangan Nilai C1 Trouble Shoting Sangat Mahir 90 Mahir 85 Kurang Mahir 70 Tidak bisa Bisa 60 65 C2 Pendidikan S1 S2 S3 5 3 1 C3 Waktu kerja Efektiv Sangat Efektif Kurang Efektif Tidak Efektif 3 4 2 1 C4 Surat Teguran ST1 ST2 ST3 ST4 Dispensasi Dispensasi Perjanjian Tertulis Keluar
Tabel 3 berikut merupakan data alternatif dari mekanik yang di nilai.
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Kurang mahir S2 Efektif 5 A2 Mahir S1 Sangat Efektif 4 A3 Tidak bisa S1 Efektif 2 A4 Sangat Mahir S1 Tidak Efektif 5 A5 Tidak Bisa S2 Efektif 1 A6 Bisa D3 Tidak Efektiv 3
Berdasarkan tabel 2 pada skala penilaian maka di peroleh data rating kecocokan dari alternatif yang terdapat pada tabel 3, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Rating kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 70 5 2 5 A2 85 3 4 4 A3 60 3 3 2 A4 90 3 1 5 A5 60 5 2 1 A6 65 1 1 3
3.1 Penerapan Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Berikut langkah -langkah dalam menentukan kriteria Trouble Shooting dan Pendidikan dengan metode MOORA a. Membuat matriks keputusan Xij
x=
[ 70 5 2 5
85 3 4 4 60 3 3 2
90 3 1 5
60 5 2 1 65 1 1 3]
b. Normalisasi matriks x

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
C1= √70 2 + 85 2 + 60 2 + 90 2 + 60 2 + 65 2 = √4900 + 4930 + 3600 + 8100 + 3600 + 4225 = √29355 = 171.333 A11 = 70/171.333 = 0,408 A21 =85/171.333= 0,496 A31 = 60/171.333= 0,350 A41 =90/171.333= 0,525 A51 = 60/171.333= 0, 350 A61 =65/171.333= 0,379
C2= √5 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 + 1 2 = √25 + 9 + 9 + 9 + 25 + 1 = √78 = 8,831 A12 = 5/8,831 = 0,566 A22 =3/8,831 = 0,339 A32 = 3/8,831 = 0, 339 A42 =3/8,831= 0, 339 A52 = 5/8,831= 0, 566 A62 =1/8,831= 0,113
C3= √2 2 + 4 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = √4 + 16 + 9 + 1 + 4 + 1 = √35 = 5,916 A13 = 2/5,916=0,338 A23 = 4/5,916=0,676 A33 = 3/5,916=0,507 A43= 1/5,916= O,169 A53= 2/5,916=0,338 A63 = 1/5,916= O,169
C4= √5 2 + 4 2 + 2 + 5 2 + 1 2 + 3 2 = √25 + 16 + 4 + 25 + 1 + 9 = √46 = 6,782 A14 = 5/6,782 = O,737 A24 = 4/6,782 =  O,589 A34 = 2/6,782= 0,294 A44= 5/6,782  =  O,737 A54= 1/6,782  = O,147 A64 = 3/6,782  = O,442 Dari perhitungan di atas maka  matriks yang ternormalisasi (X*ij) Sebagai Berikut
X* ij = [ 0,408 0,566 O, 338 O, 737 0,496 0,339 0,676 O, 589 0,350 0,339 0,507 0,294 0,525 0,339 O, 169 O, 737 0,350 0,566 0,338 O, 147 0,379 0,133 O, 169 O, 442]
Berikutnya menghitung perkalian matrik X* ij denganW j.
X* ij W j [
0,498 0,141 O, 845 O, 147 0,738 0,847 0,169 O, 117 0,336 0,847 0,126 0,588 0,825 0,847 O, 422 O, 147 0,336 0,141 0,845 O, 294 0,113 0,332 O, 422 O, 884]
Hasil perhitungan diperoleh seberikut berikut ini:
Tabel 4 . Daftar Yi Alternatif Max(C1 + C2 +(C3) Min (C4) Yi=(Max-Min) A1 1,484 0,147 1,484 – 0,147 A2 1,754 0,117 1,754 – 0,117 A3 1,309 0,588 1,309 – 0,588 A4 1,527 0,147 1,527 – 0,147 A5 1,322 0,294 1,322 – 0,294 A6 0,867 0,884 0,867 – 0,884
Hasil perhitungan dari tabel 4 di atas diperoleh data rangking yang terlihat pada tabel 5 berikut ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
Alternatif Result Rank A1 1,337 3 A2 1,637 1 A3 0,721 5 A4 1,38 2 A5 1,028 4 A6 -0,017 6
Dari penjumlahan diatas maka dapat dikatakan A2 merupakan mekenik terbaik dengan nilai 1,637 tertinggi.

## 3.2 Penerapan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Langkah  langkah dalam  menentukan  kriteria Trouble Shooting dan Pendidikan dengan  metode WASPAS a. Membuat matriks keputusan Xij
x= [ 70 5 2 5 85 3 4 4
60 3 3 2
90 3 1 5
60 5 2 1 65 1 1 3]
b. Normalisasi matriks x
A11= 70/90= 0,777 A21= 85/90= 0,944 A31= 60/90=0, 666 A41= 90/90= 1 A51= 60/90=0,666 A61= 65/90=0,722 A12= 5/5= 1 A22= 3/5= 0,6 A32= 3/5=0,6 A42= 3/5= 0,6 A52= 5/5=1 A62= 1/5=0,2 A13= 2/4= 0,5 A23= 4/4= 1 A33= 3/4=0,75 A43= 1/4= 0,25 A53= 2/4=0,5 A63= 1/4=0,25 A14= 5/5= 1 A24= 4/5= 0,8 A34= 2/5=0,4 A44= 5/5= 1 A54= 1/5=0,2 A64= 3/5=0,6
c. Dari perhitungan diatas maka  matriks yang ternormalisasi Sebagai Berikut
[ 0,777 1
O, 500 1 0,944 0,600 1 O, 800 0,666 0,600 0,750 0,400 1 0,600 O, 250 1 0,666 1 0,500 O, 200 0,722 0,200 O, 250 O, 600]
X* ij
d. Berdasarkan persamaan 4, maka di cari nilai Qi.
Q1 = 0,5Σ(0,777 𝑥 0,3)+(1 𝑥 0,25)+(0,500 𝑥 0,25)+(1x0,2)+0,5Π(0,777) 0,3 x(1) 0,25 x(0,500) 0,25 x(1) 0,2
=0,5Σ(0,233+0,25+0,125+0,2) + 0,5Π(0,927x1x0,840x1) =0,5Σ(0,808) + 0,5Π(0,778) =0,5x0,808 = 0,5 𝑥 0,778
=0,404 + 0,389 = 0,793 Q2 = 0,5Σ(0,944x0,3)+(0,600 𝑥 0,25)+(1 𝑥 0,25)+(0,800x0,2)+0,5Π(0,944) 0,3 𝑥 (0,600) 0,25 𝑥 (1) 0,25 x(0,800) 0,2
=0,5Σ(0,283+0,15+0,25+0,16) + 0,5Π(0,982x0,880x1x0,956)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
=0,5Σ(0,843) + 0,5Π(0,826) =0,5x0,843= 0,5 𝑥 0,826 =0,421+ 0,413 = 0,834
Q3=0,5Σ(0,666 𝑥 0,3)+(0,600x0,25)+(0,750 𝑥 0,25)+(0,400x0,2)+0,5Π(0,666) 0,3 x(0,600) 0,25 x(0,750) 0,25 x(0,400) 0,2 =0,5Σ(0,199+0,15+0,187+0,08) + 0,5Π(0,885x0,880x0,930x0,832)
=0,5Σ(0,616) + 0,5Π(0,602) =0,5x0,616 = 0,5 𝑥 0,602
=0,308 + 0,301= 0,609
Q4 = 0,5Σ(1x0,3)+(0,600 𝑥 0,25)+(0,250 𝑥 0,25)+(1x0,2)+0,5Π(1) 0,3 𝑥 (0,600) 0,25 𝑥 (0,250) 0,25 x(1) 0,2 =0,5Σ(0,3+0,15+0,062+0,2) + 0,5Π(1x0,880x0,707x1)
=0,5Σ(0,712) + 0,5Π(0,622)
=0,5x0,843 = 0,5 𝑥 0,622
=0,356+ 0,311= 0,667
Q5 = 0,5Σ(0,666 𝑥 0,3)+(1x0,25)+(0,500 𝑥 0,25)+(0,200x0,2)+0,5Π(0,666) 0,3 x(1) 0,25 x(0,500) 0,25 x(0,200) 0,2 =0,5Σ(0,199+0,25+0,125+0,04) + 0,5Π(0,885x1x0,840x0,724)
=0,5Σ(0,614) + 0,5Π(0,538)
=0,5x0,614= 0,5 𝑥 0,538
=0,307 + 0,269 = 0,576 Q6=0,5Σ(0,772x0,3)+(0,200 𝑥 0,25)+(0,250 𝑥 0,25)+(0,600x0,2)+0,5Π(0,772) 0,3 𝑥 (0,200) 0,25 𝑥 (0,250) 0,25 x (0,600) 0,2
=0,5Σ(0,231+0,05+0,062+0,12)+ 0,5Π(0,925x0,668x0,707x0,902) =0,5Σ(0,463)+ 0,5Π(0,394) =0,5x0,463 = 0,5 𝑥 0,394 =0,231+ 0,311= 0,542
Untuk hasil Qi diatas dapat dilihat pada tabel 6 nilai 𝑄𝑖 berikut:
Tabel 6. Ranking Q i Alternatif Q i Rank A1 0,793 2 A2 0,834 1 A3 0,609 4 A4 0,667 3 A5 0,576 5 A6 0,542 6
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan metode WASPAS maka pemilihan mekanik terbaih jatuh pada Q 2 dengan alternatif A2 dengan nilai 0,834 .

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis  (MOORA)  dan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  maka  dapat  di simpulkan bahwa hasil dari  penerapan metode tersebut tidaklah jauh berbeda dengan hasil masing masing metode. Setiap  alternatif  akan  dinilai  berdasarkan  kriteria  Trouble  Shooting,  Waktu  Kerja,  Pendidikan  dan  Surat  Teguran, kemudian  dilakukan  proses  penyusunan  atau  perangkingan  dari  setiap  alternatif,  sehingga  diperoleh  alternatif  atau mekanik  sepeda  motor  terbaik.  Hasil  setelah  diterapkan  metode  MOORA  yaitu  alternatif  A2  merupakan  mekenik terbaik dengan nilai 1,637 dan metode WASPAS adalah mekanik terbaik ada pada Q 2 dengan alternatif A2 dengan nilai 0,834 . Kedua metode tersebut menghasilkan hasil yang sama yaitu mekanik terbaik adalah A2.

## REFERENCES
[1] T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020.
[2] A. Revi, I. Parlina, and S. Wardani, “Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018.
[3] R. T. Aldisa, A. Priyatna, F. Saidah, K. Y. Siahaan, and Mesran, “Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 393–404, 2022.
[4] M. Safii and A. Zulhamsyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Yamaha Alfascorfii Dengan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA),” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 162, 2018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1301 − 1308 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2627
[5] F.  D.  Simamora,  L.  R.  Zebua,  and  H.  S.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, vol. 1, no. 1.
[6] L. Cahyani, M. Arif, and F. Ningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode MOORA (Studi Kasus Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura),” J. Ilm. Edutic , vol. 5, no. 2, pp. 108–114, 2019.
[7] 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.
[8] N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[9] 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.
[10]  M. and S. N. W. Al-Hafiz, “Sistem Pendukung Keputusan Penentukan Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan MOORA,” vol. 1, pp. 306–309, 2017.
[11]  R. P. Sari and A. M. Alliandaw, “Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Penentuan Penerimaan Bidikmisi UNTAN,” vol. 11, pp. 242–250, 2022.
[12]  S. W. Pasaribu, E. Rajagukguk, M. Sitanggang, R. Rahim, and L. A. Abdillah, “Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 50–55, 2018.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  R.  F.  Wahyu,  F.  Gea,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Parking  Area Menerapkan Metode MOORA,” Bull. Inf. Technol. , vol. 2, no. 3, pp. 107–118, 2021.
[16]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[17]  K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas,” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information, Power Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019.
[18]  S.  M.  Harahap,  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  and  Mesran,  “Implementation  of  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[19]  R. Manurung, Fitriani, Retnowati Sitanggang, F. T. Waruwu, and Fadlina, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[20]  G. Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic Hierarchy Process(AHP) dan Weight Aggregated Sum Product Assessment(WASPAS) (StudiKasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[21]  D. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC Dan Waspas pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[22]  R.  Khalida,  B.  Bangun,  M.  Mesran,  and  N.  Oktari,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 937, 2021.
[23]  S. Urosevic, D. Karabasevic, D. Stanujkic, and M. Maksimovic, “An approach to personnel selection in the tourism industry based on the SWARA and the WASPAS methods,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 51, no. 1, 2017.
[24]  A. Triayudi, “Penerapan Metode VIKOR dan WASPAS Dalam Pemilihan Handphone Bekas,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 1072–1082, 2022.