JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER KAIN DENGAN METODE MOORA
Sandyea Proboningrum 1 , Acihmah Sidauruk 2
1) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Pascasarjana MTI STIMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283
1 sandyea.p@students.amikom.ac.id
2 acihmah@amikom.ac.id
Abstrak  - Sistem  pendukung  merupakan  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  seseorang  maupun  perusahaan  dalam  mengambil keputusan.  Salah  satunya  yaitu  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  supplier  kain.  Pemilihan  supplier  merupakan  salah  satu  bagian terpenting dalam suatu usaha. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal, dibutuhkan supplier yang terbaik dan berkualitas. Karena banyaknya supplier kain, Yani kain kesulitan dalam memilih supplier dengan kelebihannya masing-masing. Metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan  supplier  kain  pada  Yani  kain  adalah  dengan  menggunakan  metode Multi-Objective  Optimazion  on  the  basis  of  Ratio  Analysisi ( MOORA).  Pada  penelitian  ini  terdapat  5  kriteria  yang  ada,  yaitu  desain,  harga,  kualitas,  pengiriman  dan  pelayanan.  Setelah  dilakukan perhitungan terhadap 30 sample data supplier, dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 80%. Untuk implementasi aplikasi  dibangun berbasis web.
Kata kunci : MOORA, Sistem Pendukung Keputusan, Supplier, Web, Confusion Matrix.

## I. P ENDAHULUAN
Pengambilan keputusan merupakan suatu hal yang sangat berpengaruh dalam proses menghadapi alternatif yang dipilih. Pada  masa  ini  dalam  mengambil  keputusan  sudah  tidak  lagi hanya  dengan  akal  manusia.  Keterbatasan  manusia  dalam berpikir  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  kini  dapat dibantu  dengan  komputerisasi.  Penggunaan  komputer  telah berkembang  dari  sekedar  pengolahan  data  ataupun  penyaji informasi, menjadi mampu untuk menyediakan pilihan-pilihan sebagai  pendukung  pengambil  keputusan.  Perkembangan teknologi informasi telah memungkinkan pengambil keputusan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan cermat.
Supplier merupakan mitra bisnis yang memegang peranan sangat  penting  dalam  menjamin  ketersediaan  barang  pasokan yang  dibutuhkan.  Kinerja  supplier  akan  mempengaruhi performansi  atau  kinerja  perusahaan.  Oleh  karena  itu, perusahaan  perlu  menilai  supplier  secara  cermat  dan  tepat. Yani  Kain  sendiri  merupakan  toko  yang  bergerak  dibidang tekstil. Yani Kain tidak memproduksi sendiri kain yang dijual melainkan  harus  mencari  supplier  atau  pemasok  lain  yang memiliki  stok  kain  yang  sesuai  dengan  permintaan.  Terdapat kelemahan  dalam  pemilihan  pemasok  yang  dilakukan  oleh Yani  Kain  yaitu  pengambil  keputusan  menilai  hanya
berdasarkan  pada  harga  yang  ditawarkan  dan  kualitas  yang dimiliki barang secara subjektif.
Dari  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  maka  untuk membantu  Yani  kain  dalam  memilih  supplier  serta  untuk menghindari  proses  pemilihan  supplier  mengandalkan  intuisi (subjektif)  dibutuhkan  sebuah  rancang  bangun  sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan pemilihan  supplier  ini  mempertimbangkan  dari  beberapa kriteria-kriteria diantaranya, desain, harga, waktu pengiriman, kualitas, dan pelayanan.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pemilihan supplier  atau  pemasok  adalah  dengan  menggunakan  metode MOORA. Metode MOORA sangat sederhana, stabil, dan kuat. Selain  itu  metode  ini  juga  memiliki  hasil  yang  lebih  akurat dan  tepat  sasaran  dalam  membantu  pengambilan  keputusan. Bila dibandingkan dengan metode lain metode MOORA lebih sederhana dan mudah diimplementasikan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Teknik Pengumpulan Data
Agar  memperoleh  data  yang  relevan  diperlukan  metode- metode  dalam    hal  mengumpulkan  data.  Beberapa  data  yang digunakan yaitu:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48
1. Metode Observasi
Yakni  teknik  atau  pendekatan  untuk  mendapatkan  data primer dengan cara mengamati langsung pada objek datanya.
2. Metode Wawancara
Teknik  mengumpulkan  data  dengan  cara  melakukan interaksi  tanya  jawab  langsung  terhadap  pihak  yang bersangkutan  dalam  proses  pembuatan  sistem  pendukung keputusan pemilihan supplier.

## B. Pengembangan Sistem
Metode  air  terjun  atau  sering  disebut  metode  waterfall sering  dinamakan  siklus  hidup  klasik (Classic  life  cycle) , dimana  hal  ini  menggambarkan  pendekatan  yang  sistematis dan  juga  berurutan  pada  pengembangan  perangkat  lunak, dimulai dengan spesifikasi kebutuhan pengguna lalu berlanjut melalui  tahapan-tahapan  perencanaan  ( planning ),  pemodelan ( modeling ),  konstruksi  ( construction ),  serta  penyerahan system  ke  para  pengguna  ( deployment ),  yang  di  akhir  pada dukungan perangkat lunak lengkap yang dihasilkan(Pressman, 2012).  Tahapan  metode  waterfall  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.

## Gambar 1 Tahapan Metode Waterfall
Tahapan-tahapan  dari  metode  waterfall  adalah  sebagai berikut:
1. Requirement
Tahap  ini  pengembang  sistem  diperlukan  komunikasi yang  bertujuan  untuk  memahami  perangkat  lunak  yang diharapkan  oleh  pengguna  dan  batasan  perangkat  lunak tersebut.  Informasi  ini  biasanya  dapat  diperoleh  melalui wawancara, diskusi atau survei langsung. Informasi dianalisis untuk mendapatkan data yang dibutuhkan oleh pengguna. 2. System Design
Spesifikasi  kebutuhan  dari  tahap  sebelumnya  akan dipelajari  dalam  fase  ini  dan  desain  sistem  disiapkan.  Desain Sistem membantu dalam menentukan perangkat keras(hardware)  dan  sistem  persyaratan  dan  juga  membantu dalam mendefinisikan arsitektur sistem secara keseluruhan. 3. Implementation
Pada  tahap  ini,  sistem  pertama  kali  dikembangkan  di program kecil yang disebut unit, yang terintegrasi dalam tahap selanjutnya.  Setiap  unit  dikembangkan  dan  diuji  untuk fungsionalitas yang disebut sebagai unit testing.

## 4. Integration & Testing
Seluruh unit yang dikembangkan dalam tahap implementasi  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  setelah pengujian  yang  dilakukan  masing-masing  unit.  Setelah integrasi  seluruh  sistem  diuji  untuk  mengecek   setiap kegagalan maupun kesalahan.

## 5. Operation & Maintenance
Tahap  akhir  dalam  model  waterfall.  Perangkat  lunak yang   sudah   jadi,   dijalankan   serta  dilakukan   pemeliharaan. Pemeliharaan  termasuk  dalam  memperbaiki   kesalahan  yang tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya.  Perbaikan implementasi unit sistem dan peningkatan jasa sistem sebagai kebutuhan baru.

## C. Metode MOORA
Metode  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (  MOORA)  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh  Brauers dan  Zavadskas  (2006).  Metode  yang  relatif  baru  ini  pertama kali digunakan oleh Brauers dalam suatu pengambilan dengan multi-kriteria[9]. Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan  bagian  subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut pengambilan  keputusan  (Mandal  dan  Sarkar,  2012).  Metode ini  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat menentukan  tujuan  dari  kriteria  yang  bertentangan.  Dimana kriteria  dapat  bernilai  menguntungkan  (benefit)  atau  yang tidak menguntungkan (cost).
Metode  MOORA  terdiri  dari  lima  langkah  utama  sebagai berikut :
Langkah  1:  langkah  pertama  adalah  menentukan  tujuan dan mengidentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan.
Langkah  2:  langkah  selanjutnya  menampilkan  semua informasi  yang  tersedia  untuk  atribut  dalam  bentuk  matriks keputusan. x adalah nilai kriteria masing-masing kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
X 11 X 12 . X 1n X 21 X 22 . X 2n . . . . X m1 X m2 . X mn
Langkah  3:  Brauers  et  al.  (2008)  menyimpulkan  bahwa denominator,  pilihan  terbaik  dari  akar  kuadrat  dari penjumlahan  kuadrat  dari  setiap  alternatif  per  atribut.  Rasio ini dapat dinyatakan sebagai berikut.
ij *
X= ij
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48
Rasio X ij menunjukkan  urutan  ke  i  dari  alternatif  pada kriteria ke j, m menunjukkan banyaknya jumlah alternatif dan n  menunjukkan  jumlah  kriteria.  Brauers  et  al.  (2008) menyimpulkan bahwa untuk denominator, pilihan terbaik dari akar  kuadrat  dari  penjumlahan  kuadrat  dari  setiap  alternatif per kriteria.
Langkah  4:  untuk  multi-objective  optimization,  hasil normalisasi  adalah  penjumlahan  dalam  hal  pemaksimalan (dari  atribut  yang  menguntungkan/benefit)  dan  pengurangan dalam hal peminimalan (dari atribut yang tidak menguntungkan/ cost). Selanjutnya masalah optimasi menjadi:

## = –
Dimana g adalah nilai kriteria yang akan dimaksimalkan, (n-g)  adalah  nilai  dari  kriteria  yang  diminimalkan,  dan  Y i adalah  nilai  dari  penilaian  normalisasi  alternatif  i  terhadap semua  atribut.  Dalam  beberapa  kasus,  sering  mengamati beberapa  kriteria  yang  lebih  penting  lainnya.  memesan  untuk memberikan  lebih  penting  atribut,  itu  tersebut  dilakukan dengan bobot yang sesuai (signifikan koefesien). Ketika bobot kriteria  ini  dipertimbangkan  maka  persamaan  Y i adalah berikut
= -
Dimana W j adalah bobot atribut j.
Langkah  5:  Nilai  Y i bisa  Positif  atau  negatif  tergantung dari  jumlah  maksimal  (kriteria  yang  menguntungkan)  dan minimal  (kriteria  yang  tidak  menguntungkan)  dalam  matriks keputusan.

## D. Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  pegujian  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  kinerja  atau  tingkat  kebenaran proses  klasifikasi.  Dengan  confusion  matrix  dapat  dianalisa seberapa  baik  classifier  dapat  mengenali  record  dari  kelas- kelas yang berbeda. Tabel confusion matrix ditunjukkan pada tabel berikut ini :
TABEL I CONFUSION MATRIX Kelas Terklasifikasi Positive Terklasifikasi Negatif Positive TP (True Positive) FN (False Negative) Negative FP (False Positive) TN (True Negative)
Keterangan:
 TP  adalah True  Positive ,  yaitu  jumlah  data  positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
 TN  adalah True  Negative ,  yaitu  jumlah  data  negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
 FN  adalah False  Negative ,  yaitu  jumlah  data  negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
 FP  adalah False  Positive ,  yaitu  jumlah  data  positif namun terklasifikasi salah oleh system Berdasarkan nilai True Negative (TN), False Negative (FN)  ,  dan True  Positive (TP)  dapat  diperoleh  nilai akurasi,  presisi dan recal ;
1. Nilai  akurasi  menggambarkan  seberapa  akurat  sistem dapat mengklasifikasikan data secara benar. Dengan kata lain,  nilai  akurasi  merupakan  perbandingan  antara  data yang  terklasifikasi  benar  dengan  keseluruhan  data.  Nilai akurasi dapat diperoleh dengan persamaan berikut.
2. Nilai presisi menggambarkan jumlah data kategori positif yang  diklasifikasikan  secara  benar  dibagi  dengan  total data  yang  diklasifikasi  positif.  Presisi  dapat  diperoleh dengan persamaan berikut.
3. Nilai recal  l menunjukkan  berapa  persen  data  kategori positif  yang  terklasifikasikan  dengan  benar  oleh  sistem. Presisi dapat diperoleh dengan persamaan berikut.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan MOORA
1. Kriteria
Tahap awal dari menyelesaikan studi kasus ini adalah menganalisa kriteria sebagai dasar proses dilakukannya seleksi. Adapun kriteria yang digunakan adalah Harga (C1), Desain  (C2), Kualitas  (C3), Pelayanan (C4), Pengiriman (C5). Contoh datadari kriteria tersebut adalah:
TABEL II DATA KRITERIA Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Harga 25% Cost C2 Desain 25% Benefit C3 Kualitas 25% Benefit C4 Pelayanan 10% Benefit
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48
C5 Pengiriman 15% Cost
Kriteria yang  memakai  penilaian  bukan  nilai  angka  akan  di sesuaikan dengan skala penilaian seperti di bawah ini:
Sangat Baik = 4 Baik = 3 Cukup = 2 Kurang = 1
Kriteria  harga  akan  di  sesuaikan  dengan  skala  penilaian seperti di bawah ini:
Rp. 53.000 – Rp. 55.999   = 4 Rp. 56.000 – Rp. 58.999   = 3 Rp. 59.000 – Rp. 61.999    = 2 ≥  Rp. 62.000
= 1
Kriteria  lama  pengiriman  akan  di  sesuaikan  dengan  skala penilaian seperti di bawah ini:
Pengiriman 1 har i = 4 Pengiriman 2 hari = 3 Pengiriman 3 hari = 2 Pengiriman ≥ 4 hari = 1 2. Pemberian Nilai Tiap Alterantif
Data  Penilaian  Alternatif  berdasarkan  kriteria  di  atas dapatdilihat pada tabel berikut :
TABEL III PEMBERIAN NILAI TIAP ALTERNATIF Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Rp. 58.900 3 3 3 1 hari A2 Rp. 60.000 4 4 3 3 hari A3 Rp. 55.000 3 3 3 4 hari A4 Rp. 59.800 4 3 3 3 hari A5 Rp. 60.000 4 4 2 2 hari A6 Rp. 55.000 3 3 3 3 hari A7 Rp. 56.000 3 2 2 2 hari
3 . Langkah penyelesaian metode MOORA :
a. Matriks keputusan Xij
TABEL IV MATRIKS KEPUTUSAN 3 3 3 3 4 2 4 4 3 2 4 3 3 3 1
1 4 3 3 2 1 4 4 2 3 4 3 3 3 2 2 3 2 2 3 b. Matriks kinerja ternormalisasi
Kriteria 1 (C1)
= 7.141 A 11 = 3/7.141 = 0.4201
A 12 = 2/7.141 = 0.2800
A 13 = 4/7.141 = 0.5601
A 14 = 1/7.141 = 0.1400
A 15 = 1/7.141 = 0.1400
A 16 = 4/7.141 = 0.5601 A 17 = 2/7.141 = 0.2800
Maka dapat dilihat matriks ternormalisasi berikut, yaitu :

## TABEL V MATRIKS NORMALISASI
0.4201 0.3273 0.3535 0.412 0.5835 0.2800 0.4364 0.4714 0.412 0.2197 0.5601 0.3273 0.3535 0.412 0.1458 0.1400 0.4364 0.3535 0.412 0.2197 0.1400 0.4364 0.4714 0.2747 0.4376 0.5601 0.3273 0.3535 0.412 0.2197 0.2800 0.3273 0.2357 0.2747 0.4376
Selanjutnya menghitung matriks ternormalisasi terbobot : C1=  A 11 = 0.25 x 0.4201 = 0.105
A 12 = 0.25 x 0.2800 = 0.07 A 13 = 0.25 x 0.5601 = 0.14
A 14 = 0.25 x 0.1400 = 0.035
A 15 = 0.25 x 0.1400 = 0.035
A 16 = 0.25 x 0.5601 = 0.14 A 17 = 0.25 x 0.2800 = 0.07
Maka hasilnya dapat dilihat pada matriks di bawah ini :
TABEL VI

## HASIL MATRIKS TERNORMALISASI TERBOBOT
0.0105 0.0818 0.0883 0.0412 0.0875
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48
0.07 0.1091 0.1178 0.0412 0.0437 0.014 0.0818 0.0883 0.0412 0.0218 0.035 0.1091 0.0883 0.0412 0.0437 0.035 0.1091 0.1178 0.0274 0.0656 0.014 0.0818 0.0883 0.0412 0.0437 0.07 0.0818 0.0589 0.0274 0.0656

## Selanjutnya pencarian nilai Yi seperti berikut :
TABEL VII PENCARIAN NILAI Yi Alternatif Max(C2+C3+C4) Min (C1+C5) Yi = Max-Min A1 0.0818 + 0.0883 + 0.0412 0.0105 + 0.0875 0.0188 A2 0.1091 + 0.1178 + 0.0412 0.07+ 0.0437 0.1543 A3 0.0818 + 0.0883 + 0.0412 0.014 + 0.0218 0.0495 A4 0.1091 + 0.0883 + 0.0412 0.035 + 0.0437 0.1599 A5 0.1091 + 0.1178 + 0.0274 0.035 + 0.0656 0.1537 A6 0.0818 + 0.0883 + 0.0412 0.014 + 0.0437 0.0276 A7 0.0818 + 0.0593+ 0.0274 0.07 + 0.0656 0.0325

## Adapun hasil perangkingan seperti berikut :
TABEL VIII PERANGKINGAN Alternatif Yi Rangking A4 0.1599 1 A2 0.1543 2 A5 0.1537 3 A3 0.0495 4 A7 0.0325 5 A6 0.0276 6
A1 0.0188 7
Dari  peroses  tersebut  maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  A4 adalah alternatif terbaik.

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  pengujian  dengan menggunakan confusion  matrix untuk  mendapatkan  nilai keakuratan. Pada pengujian ini dilakukan dengan
membandingkan hasil dari perhitungan manual dan perhitungan  sistem  untuk  mencari  kesesuaian.  Data  tersebut dikatakan  sesuai  apabila  hasil  perekomendasi  dari  sistem maupun  manual  sama.  Pada pengujian  ini  menggunakan  data supplier    sebanyak  30  data,  dan  pada  setiap  proses perhitunganya akan dihitung jumlah True Positive (TP), True Negative(TN), false Positive(FP) dan false Negative(FN).

## TABEL IX HASIL AKURASI CONFUSION MATRIX
Kriteria Pengujian Jumlah Hasil Pengujian Akurasi True Positive (TP) 24 Rumus: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) :(24+0)/(24+0+0+6) *100% : (24/30) *100% : 0.8*100%
: 80% True Negative (TN) 0 False Positive (FP) 0 False Negative (FN) 6 TOTAL 30
Dari  tabel  hasil  pengujian  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai Accuracy / kesesuaian dari sistem yaitu sebesar 80%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat dibuat kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan yang dibuat dapat membantu dalam  memilih  supplier  terbaik  pada  Toko  Yani  Kain. Perancangan  aplikasi  menggunakan  diagram  UML( Use Case  Diagram , Activity  Diagram , Class  Diagram ,  dan Sequence  Diagram )  dan  ERD  untuk  perancangan  basis data.
2. Metode MOORA dapat diimplementasikan sebagai sistem pendukung  keputusan  pemilihan  supplier  di  Yani  Kain. Dalam  penelitian  ini  terdapat  5  kriteria  yang  ada,  yaitu desain, harga, kualitas, pengiriman dan pelayanan. Metode perhitungan MOORA memiliki 8 tahapan, yaitu pendefinisian  kriteria,  pemeberian  nilai  tiap  alternatif, perubahan  niali  tiap  alternatif,  matrik  keputusan,  matrik normalisasi, matrik normalisasi terbobot, pencaria nilai Yi, dan Perangkigan.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 43-48
3. Setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap  30  sample  data supplier,  dilakukan  pengujian  menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 80%.

## R EFERENSI
[1] Chairul Fadlan , Agus Perdana Windarto , Irfan Sudahri Damanik.  (2019).  Penerapan  Metode  MOORA  pada Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai  (Kasus:  Desa  Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela).
[2] Chakraborty,  S.  (2011).  Applications  of  the  MOORA method  for  decision  making  in    anufacturing environment. Int.  J.  Adv.  Manuf.  Technol. ,  vol.  54,  no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[3] Chandra  Frenki  Sianturi,  Megawati  Tondang,  Sarmauli Batubara,  Andysah  P  U  Siahaan.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Barang Lemari Menerapkan Metode MOORA.
[4] D. Assrani, N. Huda, R. Sidabutar, I. Saputra, and O. K. Sulaiman.  (2018).  Penentuan  Penerima  Bantuan  Siswa
Miskin
Menerapkan Metode Multi
Objective
Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA),” Penentuan  Penerima  Bantu.  Siswa  Miskin Menerapkan  Metod.  Multi  Object.  Optim.  Basis  Ratio Anal. ,  vol.  5,  no.  2407–389X  (Media  Cetak),  pp.  1–5, 2018.
[5] Hutahaean,  J.  (2014).  Konsep  Sistem  Informasi  :  CV BUDI UTAMA .
[6] Kristanto, A. (2008). Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya : Konsep Dasar Sistem, hal. 1-2.
[7] Laudia  Olivianita,  Ekojono,  Rudy  Ariyanto.  (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Hasil  Cetakan Buku Menggunakan Metode MOORA.
[8] Ma’ruf.  (2016).  Pemilihan  Supplier  Menggunakan Metode Topsis Pada Perusahaan  Furniture. Pros. Semin. Nas. Ekon. dan Bisnis Call Papaer FEB UMSIDA 2016 , pp. 287–304, 2016.
[9] Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan.
[10] Rossa  A.S,dan  M.  Shalahuddin.  (2013).  Rekayasa Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek. Bandung: Informatika
[11] Sri Wardani, Iin Parlina, Ahmad Revi . (2018). Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier
Bahan Bangunan di Toko Megah Grancindo Jaya.
[12] Syaiful  Rokhman,  Imam  Fahrur  Rozi  ,Rosa  Andrie Asmara  .  (2017).  Pengembangan  Sistem  Penunjang Keputusan Penentuan UKT Mahasiswa dengan Menggunakan Metode MOORA Studi  Kasus Politeknik Negeri Malang.
[13] Turban  ,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E.  (2001). Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems.  6th  edition . Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.