## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 466-475 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
Rahma Yuni Simanullang, Mesran *
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universtias Budi Darma Medan, Indonesia Email: 1 Rahmayunisimanullang2009@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi  di  dalam penentuan peringkat dengan cepat  serta dapat mengetahui nilai tertinggi sampai terendah di dalam sebuah seleksi. Di penulisan ini adalah salah satu merupakan studi kasus yang dapat diselesaikan dengan menggunakan sistem pendukung keputusan, dimana yang menjadi persoalan yang dihadapi di dalam SDN 153030 Kedai Gedai 1 Kecamatan Barus adalah bagaimana memilih guru yang terbaik di dalam sekolah dan untuk melakukan sebuah seleksi harus menggunakan dengan cara manual dan proses penilaian menjadi lama untuk mendapatkan hasil. Oleh karena itu dibuat sebuah Sistem yang mendukung keputusan yang dapat membantu proses penilaian, Sistem pendukung keputusan yang dilakukan ini menggunakan metode MOORA dan ROC yang dimana metode ini digunakan untuk menguji coba yang bertujuan untuk mengetahui akurasi nilai yang diperoleh oleh sistem, uji coba sensitivitas diberikan pada nilai bobot kriteria dan uji coba modifikasi yang bertujuan untuk mengetahui seberapa banyak kriteria yang dapat ditambahkan dan setiap kriteria mempunyai nilai bobot masing-masing dan pada alternatif akan dilakukan perangkingan. Setelah melakukan perangkingan, maka hasil yang didapatkan dari perhitungan metode MOORA dan ROC yaitu Rama Hutagalung AMa.Pd (A3) Dengan memperoleh nilai 0.370. hasil  tersebut dapat  memudahkan tim penyeleksi  dalam  pengambilan keputusan  dan  terpilih  menjadi  guru terbaik  di  SDN 153030 Kedai Gedang 1 Kecamatan Barus.
Kata Kunci: SPK; Pemilihan Guru; ROC; Metode MOORA
Abstract− A decision support system (DSS) is a system that can solve problems that occur in  ranking quickly and can find out the highest to lowest values in a selection. At this writing, it is a case study that can be solved using a decision support system, where the problem faced at SDN 153030 Kedai Gedai 1 Barus District is how to choose the best teacher in the school and to make a selection you have to use manual methods and the assessment process takes a long time to get results. Therefore a decision support syst em is created that can assist the assessment process. This decision support system is carried out using the MOORA and ROC methods where this method is used for testing which aims to determine the accuracy of the values obtained by the system, sensitivity trials are given to criteria weight values and modification trials that aim to find out how many criteria can be added and each criterion has its own weight value and the alternatives will be ranked. After ranking, the results obtained from the calculation of the MOORA and ROC methods are Rama Hutagalung AMa.Pd (A3) with a value of 0.370. These results can facilitate the selection team in making decisions and being selected as the best teacher at SDN 153030 Kedai Gedang 1 Barus District.
Keywords : DSS; Teacher Selection; ROC; MOORA Method

## 1. PENDAHULUAN
Guru  atau  pengajar  adalah    seorang  tenaga  pendidik  yang  memiliki  tugas  memberikan  berbagai  ilmu  pengetahuan, mengajar ataupun mengarahkan serta melatih muridnya supaya lebih mengerti ilmu pengetahuan yang sudah diajarkan. Dalam peningkatan kualitas pada lingkungan pendidikan, tenaga pendidik atau guru berperan sangat penting dalam hal tersebut [1]-[2].
SDN  153030  Kedai  Gedang  1  merupakan  salah  satu  satuan  pendidikan  dengan  jenjang  SD  di  Kedai  Gedang, Kecamatan Barus, Kabupaten Tapanuli Tengah, Sumatera Utara, Indonesia. studi kasus yang diterapkan pada riset  ini ialah pemilihan guru dengan kinerja terbaik pada Sekolah Dasar (SD) Negeri 153030 Kedai Gedang 1, Kecamatan Barus. Sekolah tersebut memiliki proses penentuan maupun penilaian untuk guru dengan kinerja terbaik masih melalui pendapat masing-masing setiap guru yang tidak didasari dengan kriteria-kriteria tertentu sehingga hal tersebut memicu terjadinya unsur kecemburuan antara guru-guru yang lainnya. Untuk penentuan guru dengan kinerja terbaik memang tidak mudah dalam  penentuannya.  Oleh  sebab  itu,  untuk  mengatasi  permasalahan  pemilihan  guru  terbaik  yang terdapat  pada  SDN Kedai  Gedang  1  tersebut,  sistem  pendukung  keputusan  sangat  diperlukan   untuk  memilih  guru  yang  memiliki  kinerja terbaik   dengan tujuan agar dapat  lebih memotivasi  guru tersebut   untuk  menjalankan tugasnya dengan baik  sehingga dapat diambil keputusan yang baik dan optimal.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan ini diharapkan bisa berfungsi layaknya sebagai aplikasi yang bisa membantu pengambilan keputusan dalam menentukan guru pengajar terbaik secara akurat dengan memberikan jalan alternatif pengambilan keputusan[3]–[6]. Adapun penentuan perangkingan nilai  dalam sistem pendukung keputusan bagi calon  guru  terbaik  ialah  menggunakan  metode  Multi-Objective  Optimization  By  Ratio  Analysis  (MOORA)  [7],  [8]. Sedangkan metode ROC digunakan sebagai penentuan bobot nilai dari setiap kriteria yang ada.
Moora adalah metode yang mengoptimisasi banyak objective yang berbasis analisis ratio. Metode Moora memiliki kelebihan yang mampu memecahkan berbagai permasalahan. Keunggulan metode Moora ini ialah sangat
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
sederhana,  stabil,  dan  kuat,  bahkan  juga  metode  ini  tidak  membutuhkan  seorang  ahli  di  bidang  matematika  untuk menggunakan nya dan membutuhkan perhitungan matematis yang sederhana [9]-[10].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Samudra  dkk  pada  tahun  2022  dengan  judul  "Sistem Pendukung Keputusan Mencari Pelaksana Program Kerja Terbaik Menggunakan Metode MOORA”, dapat disimpulkan bahwa untuk menentukan pelaksanaan program kerja bisa diterapkan pada metode MOORA yang menjadi data diambil sebanyak 62 data program kerja dari 22 Kecamatan Deli Serdang. pelaksana program kerja rapat-rapat koordinasi dan konsultasi ke luar dan dalam daerah mendapatkan nilai tertinggi.
Penelitian berikutnya dilakukan oleh Lusiyanti dkk pada tahun 2022 dengan judul “Penerapan Kombinasi Metode MOORA dengan Pembobotan Rank Order Centroid Dalam Penentuan Guru Terbaik”. Berdasarkan penelitian tersebut disimpulkan bahwa dengan menerapkan metode MOORA dan Rank Order Centroid untuk sistem pendukung keputusan dalam penentuan guru terbaik pada SMK Negeri 1 Lima Puluh dapat menjadi lebih mudah dengan proses yang cukup singkat dan objektif. Kemudian penentuan kriteria dan perolehan bobot kriteria dengan Rank Order Centroid juga sangat mempengaruhi dalam pengambilan keputusan penentuan guru terbaik dengan bobot kriteria yang valid.
Pada Penelitian Dwian dkk yang pada tahun 2021 dengan judul “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Program  Mahasiswa Wirausaha”,  disimpulkan  bahwa  metode  MOORA  memiliki  beberapa  kelebihan  diantaranya  dalam  memisahkan objeknya mudah dipahami dan fleksibel hingga proses evaluasi kriteria bobot keputusan. Selain itu metode MOORA juga memiliki  tingkat  selektivitas  yang  baik  karena  dapat  menentukan  tujuan  dan  kriteria  yang  bertentangan,  yaitu  kriteria yang menguntungkan atau yang tidak menguntungkan.
Penelitian Rafiqi dkk pada bulan oktober 2018, dengan judul” Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode MOORA” dalam Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) Vol. 1, No.  1  menyimpulkan  bahwa  penentuan  bobot  sangat  berpengaruh  terhadap  penilaian  dari  setiap  alternatif  yang  akan dihitung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Gambar 1 berikut merupakan kerangka kerja penelitian.
Gambar 1. kerangka kerja penelitian
Dari tahapan kerangka kerja di atas, penulis menyimpulkan isi dari pembahasan tersebut: a. Identifikasi masalah
Penulis  menjelaskan  permasalahan  yang  terjadi  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  guru  terbaik  pada  SDN 153030 Kedai Gedang 1 Kecamatan Barus.
b. Pengumpulan data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  dengan  cara observasi dan wawancara
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
c. Studi literatur
Penulis mencari referensi teori yang relefan dengan kasus atau permasalahan yang ditemukan.
d. Implementasi Metode MOORA dengan pembobotan ROC
Penulis menginplementasikan metode Multi-Objective Oprimization By Ratio Analysis (MOORA) dalam perhitungan dan menentukan bobot  dari kriteria dengan metode  Rank Order Centroid (ROC). Metode ini berfungsi agar proses pengambilan keputusan lebih efektif dari setiap alternatif dan kriteria yang sudah dikumpulkan.
e. Perancangan sistem
Perancangan sistem adalah sebuah tahapan dan proses untuk mendefinisikan dari sistem yang sudah ada atau sistem yang baru.
f. Hasil pengujian
Hasil  pengujian  adalah  sebuah  hasil  yang  sudah  di  terapkan  dan  sudah  dipersetujui  dengan  program  yang  dibuat, tahapan ini dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun berjalan atau tidak.
g. Dokumentasi
Dokumentasi adalah sebuah bukti dengan menampilkan file-file yang akurat.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) awalnya dikembangkan pada tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton yang  mengatakan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  adalah    sistem    komputer  yang  dirancang  untuk  membantu pengambil keputusan menggunakan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai masalah yang tidak terstruktur. Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  didefinisikan  sebagai  bagian  dari  sistem  informasi  terkomputerisasi  yang digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  di  instansi  pemerintah  atau  bisnis,  dan  dapat  menjadi  sistem komputer yang memproses data menjadi informasi untuk membuat keputusan tentang masalah semi-terstruktur tertentu [11]-[12].

## 2.3 Guru
Guru adalah tonggak utama dalam ruang lingkup pendidikan seseorang yang berprofesi sebagai Guru menjadi penentu kemajuan suatu Negara dimasa yang akan datang Guru bertugas memberikan  pengetahuan atau mengajar peserta didik agar memiliki pegetahuan serta keterampilan dalam bidang masing-masing pelajaran [2] .

## 2.4 Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) memiliki konsep dasar yaitu memberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingan dari  tiap-tiap  kriteria.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  ROC  tersebut  untuk  menghasilkan  nilai  pada  tiap-tiap kriterianya [13].
a. kriteria 1 lebih, baik daripada kriteria 2. Kriteria,2 lebih baik dari kriteria 3 dan seterusnya.
b. Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka digunakan persamaan ketiga
c. Hasil dari total W m yaitu bernilai 1. Adapun rumus pengerjaan metode ROC dapat dilihat sebagai berikut: Jika,
C 𝑟1 ≥ C 𝑟2 ≥ C 𝑟3 ≥ C 𝑟4 ≥ ⋯ ≥ C 𝑚 (1)
Maka,
W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ W 4 ≥ ⋯ ≥ W 𝑛 (2)
Selanjutnya, jika k merupakan banyaknya kriteria, maka:
W 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 𝑘 𝑘 W 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 𝑘 𝑘 W 3 = 0 + 0 + 1 3 + ⋯ +
1 𝑘 𝑘 W k = 0 + ⋯ + 0 + 1 𝑘 𝑘
Secara umum pembobotan ROC dapat dirumuskan sebagai berikut:
W 𝑘 = 1 k ∑ ( 1 𝑖 𝑘 𝑖=1 ) (3)

## 2.5 Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan pada suatu sistem  pendukung  keputusan.    metode  moora  di  sebarkan  dan  dikembangkan  pertama  kalinya  oleh  browers  yang menerapkan dalam tahap proses pengambilan keputusan dengan multi-kreteria. Dalam metode MOORA terdapat sistem
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
dengan multi-objektif, yang mempunyai dua atau lebih atribut yang saling bertentangan. Kelebihan dari metode Moora ini  adalah  sangat  sederhana,  stabil  dan  kuat,  bahkan  metode  ini  tidak  memerlukan  ahli  matematika  untuk menggunakannya dan membutuhkan perhitungan matematika yang sederhana [14]–[24].
Berikut ini tahapan penyelesaian metode MOORA yaitu sebagai berikut:
a. Membuat matriks keputusan.
X = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚𝑛 ] (4)
b. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan.
Tujuan dalam menormalisasikan matriks keputusan untuk menyatukan setiap element matriks, sehingga elemen pada matriks memiliki nilai  yang seragam. Normalisasi  pada  Metode MOORA dapat  dihitung  menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √[∑ 𝑋 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ] (5)
Keterangan: Xij  = Matriks alternatif j pada kriteria i i = 1,2,3,…n ialah nomor urutan atribut atau kriteria
j = 1,2,3,…m adalah nomor urutan alternatif
X * ij  = Matriks normalisasi alternatif j pada kriteria i
c. Mengoptimalisasikan Atribut.
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perhitungan  terhadap  nilai  optimum  alternative  dalam  hal  memaksimalkan  (untuk menguntungkan  atribut)  dan  dikurangi  jika  terjadi  minimisasi  (untuk  atribut  yang  tidak  menguntungkan),  maka rumusnya sebagai berikut:
𝑌 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 (6)
Keterangan: i  = 1,2,..., g adalah kriteria/atribut dengan status maximized i  = g + 1, g + 2 …, n adalah kriteria/atribut dengan status minimized Wj = bobot kriteria Xij = nilai matriks normalisasi
d. Mengurangi  nilai  maxsimax  dan  minmax  untuk  memastikan  bahwa  sebuah  atribut  lebih  penting  dapat  dikalikan dengan  bobot  yang  sesuai  (koefisien  signifikasi).  Saat  atribut  bobot  dipertimbangkan  perhitungan  menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑌 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 −  ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 (7)
e. Melakukan perangkingan terhadap hasil perhitungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria
Dalam penentuan kriteria ini, ada beberapa kriteria yang telah ditentukan pihak sekolah, Kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan guru dengan kinerja terbaik sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Bobot dari data kriteria yang ditentukan  dalam  penelitian ini  dihitung  menggunakan  rumus  Rank  Order  Centroid (ROC).  Berikut  dapat  dilihat  data kriteria pada tabel 1.
Tabel 1 . Data kriteria Kode Kriteria Bobot Tipe Prioritas K1 Kehadiran 0.457 Benefit 1 K2 Tanggung Jawab 0.257 Benefit 2 K3 Sikap 0.157 Benefit 3 K4 Pendidikan 0.09 0 Benefit 4 K5 Strategi Mengajar  0.040 Benefit 5
Selanjutnya menentukan Nilai Bobot kepentingan untuk setiap kriteria seperti pada tabel 2 berikut.
Tabel 2 Nilai Bobot Kepentingan Kriteria
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
Skala Bobot Kriteria Sangat baik 5 Baik 4 Cukup baik 3 Buruk 2 Sangat buruk 1

## 3.2 Penentuan Alternatif
Data alternatif menggunakan data sampel guru sebanyak 10 guru dapat dilihat pada tabel 4.3 dibawah ini:
Tabel 3 . Data Alternatif Kode Alternatif A1 Hasmida Simamora A2 Tittiadi Pane AMa.Pd A3 Rama Hutagalung AMa.Pd A4 Safrin Simanullang A5 Tripapali Hasibuan S.Pd A6 Nurzannah Sitanggang A7 Hasmaria Sibarani S.Pd A8 Esmayani Rambe S.Pd A9 Astri Sihombing
A10  Darmawan Zebua S.Pd
Berikutnya merupakan tabel 4. yaitu tabel data alternatif dan nilai kriteria guru.
Tabel 4 . Data Alternatif dan nilai kriteria Guru Kode Alternatif (A) Kriteria (K) K1 K2 K3 K4 K5 A1 Hasmida Simamora Baik Sangat baik Baik S1 Cukup Baik A2 Tittiadi Pane AMa.Pd Sangat baik baik Baik S1 Cukup Baik A3 Rama Hutagalung AMa.Pd  Sangat baik  Sangat baik  Sangat baik S1 Baik A4 Safrin Simanullang Baik baik Sangat baik S1 Baik A5 Tripapali Hasibuan S.Pd Baik Sangat baik  Cukup baik S1 Cukup baik A6 Nurzannah Sitanggang Baik Cukup baik Baik S1 Baik A7 Hasmaria Sibarani S.Pd Baik Sangat baik Baik S1 Cukup baik A8 Esmayani Rambe S.Pd Baik Baik Cukup baik S1 Cukup baik A9 Astri Sihombing Sangat baik Baik Baik SLTA  Cukup baik A10 Darmawan Zebua S.Pd Baik Cukup baik  Sangat baik S1 Baik Tabel 5. Rating Kecocokan Kode Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5 A1 Hasmida Simamora 4 5 4 5 3 A2 Tittiadi Pane AMa.Pd 5 4 4 5 3 A3 Rama Hutagalung AMa.Pd 5 5 5 5 4 A4 Safrin Simanullang
4 4 5 5 4 A5 Tripapali Hasibuan S.Pd
4 5 3 4 3 A6 Nurzannah Sitanggang S.Pd 4
3 4 4 4 A7 Hasmaria Sibarani S.Pd
4 5 4 4 3 A8 Esmayani Rambe S.Pd 4 4 3 4 3 A9 Astri Sihombing 4 4 4 3 3
A10 Darmawan Zebua S.Pd
4 3 5 4 4

## 3.3 Penerapan Metode MOORA
Setelah dihasilkan nilai-nilai alternatif yang telah dibobotkan, maka dilakukan proses keputusan menggunakan metode MOORA.
a. Langkah 1: Membuat matriks keputusan X yang diambil dari tabel 5.
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
𝑋 =
[
4 5 4 5 3 5 4 4 5 3 5 5 5 5 4 4 4 5 5 4 4 5 3 4 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 3 4 3 5 4 4 3 3 4 3 5 4 4]
b. Langkah 2: selanjutnya melakukan normalisasi matriks untuk menghitung nilai masing-masing kriteria. Normalisasi matriks X menggunakan persamaan ke-1.
K 1 =   √4 2 +  5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = √187
2 = 13.674 A 1 = 4 13.674 = 0.292
A 2 = 5 13.674 = 0.365
A 3 = 5 13.674 = 0.365
A 4 = 4 13.674 = 0.292
A 5 = 4 13.674 = 0.292
A 6 = 4 13.674 = 0.292
A 7 = 4 13.674 = 0.292
A 8 = 4 13.674 = 0.292
A 9 = 5 13.674 = 0.365
A 10 = 4 13.674 = 0.292
K 2 = √5 2 +   4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 = √182 2 = 13.490
A 1 = 5 13.490 = 0.370
A 2 = 4 13.490 = 0.296
A 3 = 5 13.490 = 0.370
A 4 = 4 13.490 = 0.296
A 5 = 5 13.490 = 0.370
A 6 = 3 13.490 = 0.222
A 7 = 5 13.490 = 0.370
A 8 = 4 13.490 = 0.296
A 9 = 4 13.490 = 0.296
A 10 = 3 13.490 = 0.222
K 3 = √4 2 +   4 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = √157 2 = 12.529
A 1 = 4 12.529 = 0.319
A 2 = 4 12.529 = 0.319
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
A 3 = 5 12.529 = 0.399
A 4 = 5 12.529 = 0.399
A 5 = 3 12.529 = 0.239
A 6 = 4 12.529 = 0.319
A 7 = 4 12.529 = 0.319
A 8 = 3 12.529 = 0.239
A 9 = 4 12.529 = 0.319
A 10 = 5 12.529 = 0.399
K 4 = √5 2 +   5 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 = √189 2 = 13.747
A 1 = 5 13.747 = 0.363
A 2 = 5 13.747 = 0.363
A 3 = 5 13.747 = 0.363
A 4 = 5 13.747 = 0.363
A 5 = 4 13.747 = 0.290
A 6 = 4 13.747 = 0.290
A 7 = 4 13.747 = 0.290
A 8 = 4 13.747 = 0.290
A 9 = 3 12.747 = 0.319
A 10 = 4 13.747 = 0.290
K5 =   √3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = √118 2 =10.862
A 1 = 3 10.862 = 0.276
A 2 = 3 10.862 = 0.276
A 3 = 4 10.862 = 0.368
A 4 = 4 10.862 = 0.368
A 5 = 3 10.862 = 0.276
A 6 = 4 10.862 = 0.368
A 7 = 3 10.862 = 0.276
A 8 = 3 10.862 = 0.276
A 9 = 3 10.862 = 0.276
A 10 = 4 10.862 = 0.368
c. Langkah 3: membentuk matriks normalisasi terbobot. Hasil dari normalisasi matriks X diperoleh  matriks X 𝑖𝑗 ∗ di bawah ini.
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
X ij ∗ =
[
0.292 0.370 0.319 0.363 0.276 0.365 0.295 0.319 0.363 0.276 0.365 0.306 0.399 0.363 0.368 0.292 0.965 0.399 0.363 0.368 0.292 0.370 0.239 0.290 0.276 0.292 0.222 0.319 0.290 0.368 0.292 0.370 0.319 0.290 0.276 0.292 0.296 0.239 0.290 0.276
0.365 0.296 0.319 0.218 0.276
0.292 0.222 0.399 0.290 0.368]
d. Langkah 4: selanjutnya proses mengoptimalkan atribut, yaitu hasil perkalian dengan bobot kriteria.
K 1 =   A 11 = 0.457  × 0.292 = 0.133 A 12 = 0.457   × 0.365 = 0.166 A 13 = 0.457   × 0.365 = 0.166 A 14 = 0.457   × 0.292 = 0.133 A 15 = 0.457   × 0.292 = 0.133 A 16 = 0.457   × 0.292 = 0.133 A 17 = 0.457  × 0.292 = 0.133 A 18 = 0.457   × 0.292 = 0.133 A 19 = 0.457   × 0.365 = 0.166 A 110 = 0.457   × 0.292 = 0.133 K 2 =   A 21 = 0.257  × 0.370 = 0.095 A 22 = 0.257  × 0.296 = 0.076 A 23 = 0.257  × 0.370 = 0.095 A 24 = 0.257  × 0.296 = 0.076 A 25 = 0.257  × 0.370 = 0.095 A 26 = 0.257  × 0.222 = 0.057 A 27 = 0.257  × 0.370 = 0.095 A 28 = 0.257  × 0.296 = 0.076 A 29 = 0.257  × 0.296 = 0.076 A 210 = 0.257  × 0.222 = 0.051 K 3 = A 31 = 0.157  × 0.319 = 0.050 A 32 = 0.157  × 0.319 = 0.050 A 33 = 0.157 × 0.399 = 0.062 A 34 = 0.157 × 0.399 = 0.062 A 35 = 0.157 × 0.239 = 0.037 A 36 = 0.157  × 0.319 = 0.050 A 37 = 0.157  × 0.319 = 0.050 A 38 = 0.157  × 0.239 = 0.037 A 39 = 0.157  × 0.319 = 0.050 A 310 = 0.157  × 0.399 = 0.062 K 4 = A 41 = 0.090  × 0.363 = 0.032 A 42 = 0.090  × 0.363 = 0.032 A 43 = 0.090  × 0.363 = 0.032 A 44 = 0.090  × 0.363 = 0.032 A 45 = 0.090  × 0.290 = 0.026 A 46 = 0.090  × 0.290 = 0.026 A 47 = 0.090  × 0.290 = 0.026 A 48 = 0.090  × 0.290 = 0.026 A 49 = 0.090  × 0.218 = 0.019 A 410 = 0.090  × 0.290 = 0.026 K 5 =   A 51 = 0.040  × 0.276 = 0.011 A 52 = 0.040  × 0.276 = 0.011 A 53 = 0.040  × 0.368 = 0.014 A 54 = 0.040  × 0.368 = 0.014 A 55 = 0.040  × 0.276 = 0.011 A 56 = 0.040  × 0.368 = 0.014 A 57 = 0.040  × 0.276 = 0.011 A 58 = 0.040  × 0.276 = 0.011 A 59 = 0.040  × 0.276 = 0.011
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
A 510 = 0.040  × 0.368 = 0.014
Berikut hasil dari pengoptimal atribut berdasarkan matriks dibawah ini.
X 𝑤𝑗 =
[ 0.133 0.095 0.050 0.032 0.011
0.167 0.076 0.050 0.032 0.011 0.167 0.095 0.062 0.032 0.014 0.133 0.076 0.062 0.032 0.014 0.133 0.095 0.037 0.026 0.011 0.133 0.057 0.050 0.026 0.014 0.133 0.095 0.050 0.026 0.011 0.133 0.076 0.037 0.026 0.011
0.167 0.076 0.050 0.019 0.011
0.133 0.057 0.062 0.026 0.014]
e. Langkah 5: selanjutnya perhitungan nilai Y i
Tabel 6. pencarian nilai Y i
Alternatif
Maximum (C 1 + C 2 + C 3 + C 4 + C 5 ) Minimum  Y i = Max - Min A1 (0.133 + 0.095 + 0.050 + 0.032 + 0.011) 0 0.321 A2 (0.167 + 0.076 + 0.050 + 0.032 + 0.011) 0 0.336 A3 (0.167 + 0.095 + 0.062 + 0.032 + 0.014) 0 0.370 A4 ( 0.133 + 0.076 + 0.062 + 0.032 + 0.014) 0 0.317 A5 ( 0.133 + 0.095 + 0.037 + 0.026 + 0.011) 0 0.302 A6 ( 0.133 + 0.057 + 0.050 + 0.026 + 0.014) 0 0.280 A7 ( 0.133 + 0.095 + 0.050 + 0.026 + 0.011) 0 0.315 A8 ( 0.133 + 0.076 + 0.037 + 0.026 + 0.011) 0 0.283 A9 ( 0.167 + 0.076 + 0.050 + 0.019 + 0.011) 0 0.323 A10 (0.133 + 0.057 + 0.062 + 0.026 + 0.014) 0 0.292
f. Langkah 6: selanjutnya melakukan perangkingan terhadap hasil perhitungan.
Tabel 7 . Perangkingan Alternatif Y i Rangking A3 0.370 1 A2 0.336 2 A9 0.323 3 A1 0.321 4 A4 0.317 5 A7 0.315 6 A5 0.302 7 A10 0.292 8 A8 0.283 9 A6 0.280 10
Dari  tabel  7  perangkingan  yang  sudah  dilakukan maka  dapat  dilihat  bahwa  Alternatif  A3  merupakan  alternatif tertinggi  dengan  nilai  0.370  merupakan  peringkat  tertinggi  dengan  rangking  1,  sehingga  dapat  di  nyatakan  alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan, disimpulkan bahwa proses pengambilan keputusan dalam pemilihan guru terbaik dengan menggunakan  metode  MOORA  dinilai  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  melakukan  pemilihan  guru  terbaik. Hasil penelitian dapat menentukan alternatif A3 merupakan alternatif terbaik dengan nilai 0.370.

## REFERENCES
[1] 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, 2018.
[2] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[3] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
Rahma Yuni Simanullang, Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
[4] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[6] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[7] S. Armasari and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Karyawa Kontrak Menjadi Karyawan Tetap Pada PT . Namasindo Plas Menggunakan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis,”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 67–77, 2021.
[8] S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[9] J. T. Samudra and P. S. Ramadhan, “Sistem Pendukung Keputusan Mencari Pelaksana Program Kerja Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 21, no. 1, p. 10, 2022.
[10]  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.
[11]  L. D. Jayanti, “Implementasi Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada BPR BKK KARANGANYAR Kab. Pekalongan,” J. Tek. Inform. Univ. Dian Nuswantoro, 2014.
[12]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[13]  M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2018.
[14]  B. Nanggar, P. S. Baru, S. P. Keputusan, and A. Arisman, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Moora ( Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ),” vol. 3, no. 3, pp. 73–83, 2021.
[15]  A. F. Boy and G. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Nilai Market Jaminan Pada Mikro PT. Bank Pan Indonesia, Tbk Dengan Metode MOORA,” J. Cyber Tech, vol. 1, no. 7, 2022.
[16]  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.
[17]  L.  Sunardi  and  H. O.  LW,  “PENERAPAN  METODE MULTI  OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS  OF  RATIO ANALYSIS  (MOORA)  PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  BAGI  UMKM  DI  KOTA LUBUKLINGGAU (STUDI KASUS: BANK BRI CABANG LUBUKLINGGAU),” J. Digit. Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022.
[18]  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.
[19]  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.
[20]  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.
[21]  A.  D.  Amanda,  F.  N.  Arieni,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  Multi  Objective  Optimization  on  The Basic  of  Ratio Analysis ( MOORA ) pada Pemilihan Masker Organik Wajah Berdasarkan Kriteria,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 3, pp. 283–288, 2021.
[22]  C. F. Sianturi, L. T. Sianturi, U. Hasanah, Khairunnisa, and Mesran, “Decision Support System for Accepting Pre-Employment Cards  during  the  Covid-19  Pandemic  Using  the  Method  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[23]  Mesran,  J.  H.  Lubis,  and  I.  F.  Rahmad,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[24]  Haeruddin,  “Pemilihan  Peserta  Olimpiade  Matematika  Menggunakan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  Build.  Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.