## Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Dwika Assrani 1 , Nurul Huda 1 , Rudi Sidabutar 1 , Imam Saputra 2 , Oris Krianto Sulaiman 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Sumatera Utara, Medan, Indonesia

## Abstrak
Program BSM merupakan Program Nasional yang bertujuan untuk menghilangkan halangan siswa miskin berpartisipasi untuk bersekolah dengan membantu siswa miskin memperoleh askses pelayanan pendidikan yang layak, mencegah putus sekolah, menarik  siswa  miskin  untuk  kembali  bersekolah,  membantu  siswa  memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran, mendukung program wajib belajar pendidikan 9 Tahun (bahkan hingga tingkat menengah atas), serta membantu kelancaran program sekolah. Untuk mendapatkan dana Bantuan Siswa Miskin (BSM) tersebut, pemerintah menetapkan beberapa kriteria siapa  sajakah  siswa  yang  dapat  dipenentuankan  dan  berhak  mendapatkan  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  tersebut.  Kriteria tersebut  nantinya  yang  akan  membantu  pihak  sekolah  atau  instansi  pendidikan  dalam  menetukan  siswa  mana  yang  dapat dipenentuankan  untuk  menerima  Dana  Bantuan  Siswa  Miskin.  Maka  dari  itu  sebuah  instansi  penndidikan  harus  memiliki Sistem  Pendukung  Keputusan  perekomenasian  Dana  Siswa  Miskin  (BSM)  menggunakan  metode    Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), dengan adanya sistem pendukung keputusan pepenentuanan Bantuan Siswa Miskin  (BSM) diharapkan proses pepenentuanan berjalan baik, tepat sasaran, dan diterima oleh orang yang berhak. Dengan  demikian  pengambil  keputusan  dapat  membandingkan  kinerja  antara  sistem  yang  lama  dengan  sistem  pendukung keputusan penentuan dana BSM dengan metode Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis  (MOORA) tanpa harus meminta kembali data-data siswa yang akan diberi dana Bantuan Siswa Miskin.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Dana BSM, Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis

## Abstract
The BSM Program is a National Program aimed at eliminating the barriers of poor students participating to school by helping poor students obtain proper access to education services, preventing dropping out, attracting poor students to return to school, helping students meet  needs in  learning activities, supporting  compulsory  education programs 9  Years (even up to middle level), as well as help smooth school programs. To obtain the Poor Student Assistance (BSM) fund, the government sets out some criteria for who are the students who can be eligible and entitled to receive Poor Student Assistance (BSM). The criteria will be later that will assist the school or educational institution in determining which students can be eligible to receive Poor Student Assistance Fund. Therefore, an educational institution must have a Decision Support Support System of Poor Student Fund (BSM) using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method, with a decision support system of Poor Student Assistance (BSM) is expected to be successful, on target, and accepted by the rightful person. Thus the decision maker can compare the performance between the old system with the BSM funding decision support system with the method of Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) without having to ask back the data of students who will be given Poor Student Assistance funds.
Keywords: Decision Support System, BSM Fund, Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Program Bantuan Siswa Miskin merupakan satu dari program nasional, bertujuan membantu siswa kurang mampu untuk bersekolah dan memperoleh pelayanan dari penyelenggaraan pendidikan yang layak. Program BSM juga menarik siswa yang putus sekolah dikarenakan kurangnya dana, untuk dapat melanjutkan sekolah kembali, serta memenuhi kebutuhan dalam kegiatan pembelajaran[1].
Dalam penerapannya Dana BSM digunakan untuk pembelian perlengkapan siswa seperti buku pelajaran, alat tulis, sepatu dan tas, biaya transportasi siswa ke sekolah, uang saku siswa. Dana BSM bisa dibatalkan bila siswa penerima BSM berhenti sekolah[1].
Dalam penerapannya di sekolah, sering dijumpai pihak sekolah yang tidak secara baik dalam memutuskan penerima penerima BSM tersebut kepada siswa miskin. Untuk menghidari keputusan yang salah, maka diterapkan pemakaian  teknologi  komputer  dalam  membantu  pengambil  keputusan,  yaitu  dengan  menerapkan  sistem pendukung keputusan[8][9]. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer  yang  mampu  memecahkan  masalah  manajemen  dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik  untuk mendukung keputusan yang diambil oleh pengambil keputusan[2][12][16]. Sistem berbasis pendukung keputusan banyak digunakan pihak-pihak tertentu dalam melakukan pengembangan suatu hasil penelitian, seperti kelayakan dalam pemberian bantuan[5][11][13], seleksi pengajar[6], penentuan terhadap sekolah terbaik[17]. Dalam bidang
ekonomi  sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  dalam  menentukan  prioritas  pengembangan  dan keberlanjutannya [7][10] sehingga langkah keputusan yang diambil manajemen lebih efektif.
Berdasarkan penelitian terdahulu, Mesran(2017), bahwa menentukan calon siswa baru yang memiliki nilai terbesar  dan  dapat  diterima  dalam  calon  siswa  unggul  dengan  menggunakan  metode  MOORA,  alternatif  A1 adalah calon siswa baru yang memiliki nilai terbesar dan dapat diterima[3].
Berdasarkan penelitian terdahulu Muhammad Ashari, Fitri Mintarsih(2017), bahwa pemilihan bibit ikan tawar dengan menggunakan metode MOORA, Ikan Lele sebagai alternatif terbaik bibit ikan air tawar dengan nilai -0,1009[4].  Berdasarkan  pendidikan  untuk  tingkat  SMA/SMK  sekarang  ini  semakin  mahal,  apalagi  setiap penggantian  kurikulum  biaya  pendidikan  otomatis  akan  meningkat  setiap  tahunnya.  Sehingga  menjadikan masyarakat miskin  merasa sulit  berpartisipasi  menyekolahkan anaknya sampai  mengenyam pendidikan sampai menengah  atas.  Salah  satu  alas  an  rendahnya  partisipasi  pendidikan  khususnya  pada  kelompok  miskin  adalah tingginya biaya pendidikan baik biaya langsung maupun tidak langsung. Biaya langsung meliputi antara lain iuran sekolah, buku, seragam, dan alat tulis, sementara biaya tidak langsung antara lain transportasi, kursus, uang saku dan  biaya  lain-lain.  Program  Bantuan  Siswa  Miskin(BSM)  merupakan  Program  Nasional  yang  bertujuan menghilangkan  halangan  siswa  miskin  berpartisipasi  untuk  bersekolah  dengan  membantu  siswa  miskin memperoleh  akses  pelayanan  pendidikan  yang  layak,  mencegah  putus  sekolah,  menarik  siswa  miskin  untuk kembali bersekolah, membantu siswa memenuhi kebutuhan dalam kegiatan pembelajaran, mendukung program Wajib  Belajar  Pendidikan  Dasar  Sembilan  Tahun  (bahkan  hingga  tingkat  menengah  atas),  serta  membantu kelancaran program sekolah.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Bantuan Siswa Miskin (BSM)
Bantuan Siswa Miskin (BSM) merupakan kebijakan pembangunan pendidikan yang bertujuan untuk memperluas akses pendidikan dasar dan menengah yang bermutu bagi siswa dari keluarga tidak mampu/miskin. Keberhasilan program pemberian bantuan ini diharapkan mampu menaikkan pencapaian Angka Partisipasi Kasar (APK) dan Angka Partisipasi Murni (APM) yang menjadi indikator keberhasilan program wajib belajar pendidikan dua belas tahun[1].

## 2.2 Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis  (MOORA)
Metode  MOORA  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh  Braurers  dan  Zavadkas  (2006).  Metode yang  relatif baru ini digunakan oleh Braurers (2003) dalam suatu pengambilan keputusan multi kriteria[14]. Metode MOORA memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dalam  memisahkan  subjektif  dari  suatu  proses evaluasi ke dalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan[4][14][15].

## 1. Buat sebuah matriks keputusan
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 11 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚𝑛 ] …….…......……….................................................................................................(1)
2. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 /√[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ](𝑗 = 1,2, … , 𝑛) ………....................................................................................................(2)
3. Mengoptimalkan Atribut
𝒚 𝒊 = ∑ 𝒙 𝒊𝒋 ∗ 𝒈 𝒋=𝟏 ‒ ∑ 𝒙 𝒊𝒋 ∗ 𝒏 𝒋=𝒈+𝟏 ……………............................................................................................................(3)
Apabila menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi maka rumusnya
𝒚 𝒊 = ∑ 𝒘 𝒋 𝒙 𝒊𝒋 ∗ 𝒈 𝒋=𝟏 ‒ ∑ 𝒘 𝒋 𝒙 𝒊𝒋 ∗ 𝒏 𝒋=𝒈+𝟏 (𝒋 = 𝟏, 𝟐, … , 𝒏 ) …………...............................................................................(4)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan banyaknya siswa yang akan direkomendasikan dana BSM diambil dari 5 orang siswa sebagai contoh penerapan metode Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis  (MOORA) dalam menentukan penerimaan dana BSM. Pada tabel 1 dan 2 merupakan kriteria dan alternatif.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Penghasilan Orang Tua 40% Cost C 2 Tanggungan 25% Benefit C 3 Absensi Kehadiran 20% Benefit C 4 Nilai Rata-rata Rapor 15% Benefit Tabel 2. Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 2.500.000 3 70 70 A 2 1.200.000 5 80 75 A 3 1.000.000 6 100 90 A 4 2.000.000 4 60 65 A 5 1.500.000 5 60 80
Langkah-langkah  penggunaan metode MOORA: 1. Membuat matriks  keputusan
X =
[ 2.500.000 3 70 70
1.200.000 5 80 75 1.000.000 6 100 90 2.000.000 4 60 65 1.500.000  5 60 80]
2. Berdasarkan persamaan k2, melakukan normalisasi matriks X
𝐶 1 = √ 2.500.000 2 + 1.200.000 2 + 1.000.000 2 + 2.000.000 2 + 1.500.000 2
= √14.940.000.000.000 =3.865.229,618018
𝐴 11 = 2.500.000/38,652 = 0,646 7 𝐴 21 = 1.200.000/38,652 = 0,3104 𝐴 31 = 1.000.000/38,652  = 0,2587 𝐴 41 = 2.000.000/38,652 = 0,5174 𝐴 51 = 1.500.000/38,652 = 0,3880
𝐶 2 = √3 2 + 5 2 + 6 2 + 4 2 + 5 .2 = √111 = 10.535 𝐴 11 = 3/10.535 = 0,2847 𝐴 21 = 5/10.535 = 0,4746 𝐴 31 = 6/10.535 = 0,5923 𝐴 41 = 4/10.535 = 0,3796 𝐴 51 = 5/10.535 = 0,4746
𝐶 3 = √70 2 + 80 2 + 100 2 + 60 2 + 60 .2 = √28500 = 168,8194 𝐴 11 = 70/168,8194 = 0,4146 𝐴 21 = 80/168,8194 = 0,4738 𝐴 31 = 100/168,8194 = 0,5923 𝐴 41 = 60/168,8194 = 0,3554
𝐴 51 = 60/168,8194 = 0,3554
𝐶 4 = √70 2 + 75 2 + 90 2 + 65 2 + 80 .2 = √29250 =171.0263 𝐴 11 = 70/171.0263 = 0,4092 𝐴 21 = 75/171.0263 = 0,4385 𝐴 31 = 90/171.0263 = 0,5262 𝐴 41 = 65/171.0263 = 0,3800 𝐴 51 = 80/171.0263 = 0,4677
Hasil dari Normalisasi matriks X diperoleh matrik 𝑋 𝐼𝐽 ∗
𝑋 𝐼𝐽 ∗ =
[ 0,6467 0,2847 0,4146 0,4092 0,3104 0,4746 0,4738 0,4385 0,2587 0,5923 0,5923 0.5262 0,5174 0,3796 0,3554 0,3800
0,3880  0,4746 0,3554 0,4677]
3. Mengoptimalkan atribut Menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
[
0,6467(0,4) 0,2847(0,25) 0,4146(0,2) 0,4092(0,15) 0,3104(0,4) 0,4746(0,25) 0,4738(0,2) 0,4385(0,15) 0,2587(0,4) 0,5923(0,25) 0,5923(0,2) 0.5262(0,15) 0,5174(0,4) 0,3796(0,25) 0,3554(0,2) 0,3800(0,15) 0,3880(0,4)  0,4746(0,25) 0,3554(0,2) 0,4677(0,15)] 𝑥𝑊𝑗 Hasil perkaliian dari penyetaraan bobot
[ 0,2586 0,0711 0,0829 0,0613 0,1241 0,1186 0,0947 0,0657 0,1034 0,1423 0,1186 0.0789 0,2069 0,0949 0,0710 0,0570 0,1552  0,1186 0,0710 0,0701]
Tabel 3. Daftar Yi
Alternatif Maximum C 2 +C 3 +C 4 Minumum C 1 Y (Max-Min) A 1 0,2153 0,2586 -0,0433 A 2 0,2790 0,1241 0,1549 A 3 0,3398 0,1034 0,2364 A 4 0.2229 0,2096 0,0133 A 5 0,2597 0,1552 0,1045 Tabel 4. Hasil Rangking Alternatif Hasiil Peringkat A 3 0,2364 1 A 2 0,1549 2 A 5 0,1045 3 A 4 0,0133 4 A 1 -0,0433 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, diambil beberapa kesimpulan, yaitu: 1. Sistem penentuan dana BSM membantu pengambilan keputusan dalam masalah siswa yang akan ditentukan mendapatkan dana BSM secara cepat dan mudah.
2. Hasil  penentuan  dana  BSM  untuk  siswa  miskin  menjadi  lebih  objektif  karena  pengambil  keputusan  tidak secara langsung menentukan dan menilai siswa yang akan ditentukan.

## 3. Penentuan bobot dari kriteria yang digunakan sangat mempengaruhi hasil perhitungan dari MOORA

## REFERENCES
[1] D. P. Madrasah, D. Jenderal, P. Islam, and K. A. Ri, Petunjuk Teknis Bantuan Siswa Miskin Tahun 2014 . Jakarta, 2014.
[2] T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[3] 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.
[4] M. Ashari and F. Mintarsih, “Aplikasi Pemilihan Bibit Budidaya Ikan Air Tawar dengan Metode MOORA – Entropy,” vol. 5341, no. October, 2017.
[5] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[6] M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[7] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[8] J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010.
[9] J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[10]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[11]  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.
[12]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[13]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[14]  P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[15]  Onur Önay and B. F. Yıldırım, “Evaluation of NUTS Level 2 Regions of Turkey by TOPSIS , MOORA and VIKOR 1,” Int. J. Humanit. Soc. Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 212–221, 2016.
[16]  P. Karande, E. K. Zavadskas, and S. Chakraborty, “A study on the ranking performance of some MCDM methods for industrial robot selection problems,” Int. J. Ind. Eng. Comput. , vol. 7, no. 3, pp. 399–422, 2016.
[17]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.