## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ban Sepeda Motor Honda Dengan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of
Ratio Analysis (MOORA)
Ari Andini 1 , Gusnia Ariyanti Lestari 1 , Isnaini Mawaddah 1 , Khasanah 2
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Indonesia Jakarta, Indonesia

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis  pengetahuan). Yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu sistem. Sistem pendukung keputusan memberikan suatu keputusan yang bersifat semiterstruktur, dimana tidak seorang pun tau secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Pemilihan ban sepeda motor Honda selalu memberikan kualitas yang terbaik kepada costumer untuk dipakai pada kendaraan sepeda motor. Untuk mendapatkan kualitas yang terbaik maka costumer membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Pada  penelitian ini  penulis  menerapkan  metode  Multi Objective Optimization  On  The  Basic  Of  Ratio  Analysis  (MOORA Method) sebagai metode yang akan diterapkan di dalam sistem pendukung keputusan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, MOORA, Ban Sepeda Motor

## Abstract
Decision support systems are part of computer-based information systems (including knowledge-based systems). Which is used to support decision making in a system. The decision support system provides a semi-structured decision, where no one knows exactly how decisions should be made. The selection of Honda motorcycle tires always provide the best quality to costumer for use on motorcycle vehicles. To get the best quality costumer needs a decision support system. In this study, the authors apply the method of Multi Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis (MOORA Method) as a method to be applied in decision support system.
Keywords : Decision Support System, MOORA, Motorcycle Tire

## 1. PENDAHULUAN
Ban merupakan satu komponen penting yang harus dimiliki oleh kendaraan sepeda motor. Ban yang digunakan pada kendaraan sepeda motor memiki ukuran yang berbeda – beda sesuai ukuran ban sepeda motor bawaan. Ban sepeda motor juga memiliki beberapa kriteria yang berpengaruh pada kenyamanan, keamanan dan juga kecepatan dalam  berkendara.  Kriteria  ban  sepeda  motor  meliputi  standar  kecepatan maximum  yang  dapat  ditempuh  ban, kelenturan ban dan lebar penampang ban. Memilih ban untuk digunakan sebagai  pemenuhan kebutuhan dalam saran transportasi tidaklah mudah, sepeda motor yang diproduksi berbagai macam pabrik belum tentu memiliki ukuran  dan  kriteria  ban  sesuai  yang  diinginkan  selama  ban  tersebut  tidak  mengganggu  performa  berkendara. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur[1][2][3].
Untuk memudahkan membantu pemilik sepeda motor dalam memilih ukuran ban yang cocok dan kriteria yang diinginkan pemilik sepeda motor, dibuatlah Metode MOORA (Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis) sebuah metode sistem pengambil keputusan yang diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada  tahun  2006[4][5][6],  diterapkan  untuk  memecahkan  banyak  permasalahan  ekonomi  ,manajerial  dan konstruksi dengan perhitungan rumus matematika dengan hasil yang tepat. Oleh karena itu, untuk menentukan kualitas ban yang diinginka pemilik sepeda motor, penulis merancang suatu sistem memilih ukuran ban sepeda motor menggunakan Metode MOORA sehingga sistem ini menghasilkan perhitungan yang tepat dan akurat[7][8].
Bukan  hanya  dalam  seleksi  penerimaan  tenaga  pengajar[9],  perekayasaan  didalam  pengembangan perangkat  lunak  [10]  khususnya  berbasis  pendukung  keputusan  juga  membantu  pihak  pihak  dibidang  strategi pemasaran industri [11] maupun pelaku bisnis yang besar seperti pada bidang manajemen transportasi[12].
Pada  penelitian  terdahulu,  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan dintaranya, metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis (MOORA)[6], metode Simple Additive  Weighting  (SAW)[13],  metode  Weighted  Product  (WP),  Weighted  Sum  Model[14][15],  merupakan metode  yang  tergolong  sederhana  penyelesaiannya  apabila  dibandingkan  dengan  Technique  For  Orders Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)[16][17]  ataupun  metode  Fuzzy  Tsukamoto[18]  dan AHP[19].
Dari  penjelasan  di  atas  metode  penerapan  MOORA  dipilih  dikarenakan  kemudahan  dalam  mencari alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  yang  ada.  Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  efektif,  membantu costumer untuk memilih ban  sepeda motor Honda.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keoutusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur.

## 2.2 Ban Sepeda Motor
Ban sepeda motor adalah salah satu komponen utama yang harus ada pada sepeda motor, Ban merupakan piranti sepeda motor yang bersentuhan langsung dengan jalanan atau bisa dikatakan sebagai alas kaki motor. Ban sangat penting guna mengurangi getaran yang disebabkan permukaan jalan ketika sepeda motor sedang melaju. Adapun jenis - jenis Ban Sepeda Motor Honda : Ban Sport touring, Ban Touring, Ban Cruiser, Ban off-Road, dan Merk Ban Sepeda Motor Honda : Federal, Swallow, Corsa, Dunlop, dan Pirelli.

## 2.3 Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode  MOORA  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas  pada  tahun  2006  sebagai multiobjekti sistem yaitu mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Pada awalnya metode ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai “Multi-Objective Optimization” yang dapat  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  pengambilan  keputusan  yang  rumit  pada  lingkungan perusahaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan berbagai  jenis masalah dengan perhitungan metematika yang kompleks.
Adapun langkah-langkah metode MOORA, sebagai berikut:
Langkah 1: Menentukan tujuan untuk mengidentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
Langkah 2: Menentukan matrik keputusan X.
𝑋 = [ 𝑋11 … 𝑋1𝑖 … 𝑋1𝑛
𝑋𝑗1 …  𝑋𝑗𝑖 … 𝑋𝑗𝑛 𝑋𝑚1 … 𝑋𝑚𝑖 … 𝑋𝑚𝑛 ] ...................................................................................................................................(1)
Langkah 3 : Menghitung Matrik Ternormalisasi.
Normalisasi pada metode MOORA bertujuan untuk menyatukan setiap element matriks sehingga element pada matriks memiliki nilai yang seragam.
..............................................................................................................................(2)
Untuk j= 1,2, .. ,n
Langkah 4 : Mengurangi nilai maximax dan minmax Untuk menandakan bahwa suatu atribut lebih penting itu bisa dikalikan dengan bobot yang sesuai.
∑ 𝑋𝑖𝑗 − ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 ..........................................................................................................................................(3)
Untuk g adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan (n-g) adalah jumlah atribut yang akan diminalkan, dan vi adalah nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif 1 th terhadap semua atribut.
Untuk  menandakan  bahwa  suatu  atribut  lebih  penting  itu  bisa  dikalikan  dengan  bobot  yang  sesuai  .saat  bobot dipertimbangkan persamaan tersebut menjadi sebagai berikut
𝑦𝑖 = ∑ 𝑤𝑗X ∗ 𝑖𝑗 − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 ...................................................................................................................(4)
Langkah 5 : Merangking nilai Yi
Nilai  Yi  dapat  menjadi  positif  atau  negatif  tergantung  dari  total  maksimal  (atribut  yang  menguntungkan)  dan minimal (atribut yang tidak menguntungkan) dalam matriks keputusan.
Nilai yi tertinggi menjadi alternative yang terbaik, sedangkan alternative terkecil memiliki nilai yi terburuk.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  metode  (MOORA)  terdapat  kriteria-kriteria  yang  dijadikan  sebagai  bahan  perhitungan  pada  proses penilaian.  Hal  itu  dimaksudkan  untuk  menentukan  ban  yang  akan  terpilih  dari  beberapa  alternative  ban  yang diseleksi.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk  memulai  perhitungan  dengan  metode  MOORA  adalah mementukan kriteria-kriterian penilaian. Berikut adalah data Kriteria pemilihan ban sepeda motor honda.
Tabel 1. Kriteria pemilihan Ban Sepeda Motor Honda
Kriteria  Keterangan  Bobot Jenis C 1 Kualitas 25% Benefit C 2 Spesifikasi 35% Benefit C 3 Harga 15% Benefit C 4 Jenis 25% Cost
Langkah  selanjutnya  menentukan  kriteria  penilaian  untuk  setiap  alternatif.  Berikut  ini  adalah  data  Alternatif Pemilihan ban sepeda motor honda.
Tabel 2. Alternatif pemilihan ban sepeda motor honda
Alternatif Merk A 1 Ban Federal A 2 Ban Swallow A 3 Ban Corsa A 4 Ban Dunlop A 5 Ban Pirelli
Menentukan data Rating Kecocokan alternative  dan kriteria pada ban sepeda motor honda.
Tabel 3. Rating Kecocokan alternative dan kriteria. Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Asli Bawaan  60000 Ban Sport touring A 2 KW1 Modif1 50000 Ban touring A 3 KW2 Modif2 45000 Ban cruiser A 4 KW3 Modif3 30000 Ban Ofroad A 5 Asli Bawaan  95000 Ban Scooter Tabel 4. Jumlah kualitas Kulitas Nilai Asli 4 KW1 3 KW2 2 KW3 1 KW4 4 Tabel 5. Jumlah Spesifikasi Spesifikasi Nilai Bawaan 70 Modif1 50
Spesifikasi Nilai Modif2 40 Modif3 30 Bawaan 70 Tabel 6. Jumlah Jenis Jenis Nilai Ban Touring 7 Ban Sport Touring 5 Ban Cruiser 4 Ban OffRoad 3 Ban Scooter 7 Tabel 7. Nilai setiap Alternatif pada setiap Kriteria Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 4 70 0.6 7 A 2 3 50 0,5 5 A 3 2 40 0,45 4 A 4 1 30 0,3 3 A 5 4 70 0,95 7
1. Membuat matrix keputusan x ij berdasarkan tabel 8 sebagai berikut:

## 𝑋 =
[ 16  4900     0,36       49
9  2500     0,25       25
4  1600  0,2025    16 1    900    0.9           9
16 4900 0,9025    49 ]
2. Kemudian menentukan matrix yang dinormalisasikan dengan menggunakan persamaan 1. Adapun langkah-langkah pemilihan ban sepeda motor honda dengan menggunakan metode (MOORA) adalah sebagai berikut:
C1   = √4 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 4 2 = 46 A11 = 4/46 = 0,0869 A21 = 3/46 = 0,0652 A31 = 2/46 = 0,4034 A41 = 1/46 = 0,0217 A51 = 4/46 = 0,0869
C2   = √70 2 + 50 2 + 40 2 + 30 2 + 70 2 = 14800 A12 = 70/14800= 0,0047 A22 = 50/14800= 0,0033 A32 = 40/14800= 0,0027 A42 = 30/14800= 0,0020 A52 = 70/14800= 0,0047
C3   = √0,6 2 + 0,5 2 + 0,45 2 + 0,3 2 + 0,95 2 = 1,805 A13 = 0,6/1,805 = 0,3324 A23 = 0,5/1,805 = 0,2770 A33 = 0,45/1,805 = 0,2493
A43 = 0,3/1,805 = 0,1662 A53 = 0,95/1,805 = 0,5263 C4   = √7 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 7 2 = 148 A14 = 7/148 = 0,0472 A24 = 5/148 = 0,0337 A34 = 4/148 = 0,0270 A44 = 3/148 = 0,0202 A54 = 7/148 = 0,0472
Hasil perhitungan dari normalisasi matrix X*ij adalah
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 =
[
0,0869  0,0047  0,3324  0,0472 0,0652  0,0033  0,2770  0,0337 0,0434  0,0027  0,2493  0,0270 0,0217  0,0020  0,1662  0,0202 0,0869  0,0047  0,5263  0,0472]

## 3. Menentukan matriks Normalisasi terbobot
Wj 11 = 0,25 * 0,0869 = 0,0217 Wj 21 = 0,25 * 0,0652 = 0,0163 Wj 31 = 0,25 * 0,0434 = 0,0108 Wj 41 = 0,25 * 0,0217 = 0,0054 Wj 51 = 0,25 * 0,0869 = 0,0217
Wj 12 = 0,35 * 0,0047 = 0,0016 Wj 22 = 0,35 * 0,0033 = 0,0011 Wj 32 = 0,35 * 0,0027 = 0,0009 Wj 42 = 0,35 * 0,0020 = 0,0007 Wj 52 = 0,35 * 0,0047 = 0,0016
Wj 13 = 0,15 * 0,3324 = 0,0498 Wj 23 = 0,15 * 0,2770 = 0,0415 Wj 33 = 0,15 * 0,2493 = 0,0373 Wj 43 = 0,15 * 0,1662 = 0,0249 Wj 53 = 0,15 * 0,5263 = 0,0789
Wj 14 = 0,25 * 0,0472 = 0,0118 Wj 24 = 0,25 * 0,0337 = 0,0084 Wj 34 = 0,25 * 0,0270 = 0,0067 Wj 44 = 0,25 * 0,0202 = 0,0050 Wj 54 = 0,25 * 0,0472 = 0,0118
𝑊𝑗 =
[ 0,0217  0,0016  0,0498  0,0118
0,0163  0,0011  0,0415  0,0084 0,0108  0,0009  0,0373  0,0067 0,0054  0,0007  0,0249  0,0050 0,0217  0,0016  0,0789  0,0118] Hasil setelah perhitungan :
Max Min yi 0,0643  0,0118  0,0555 0,0673  0,0084  0,0559 0,049 0,0067  0,0423 0,031 0,0050  0,026 0,1022  0,0118  0,0904
Berikut merupakan hasil Y i yang diproses dari persamaan 2 adalah:
Tabel. 8 Y i List
Alternatif
Maximum (C 1 +C 2 +C 3 ) Minimum (C 4 ) Y i = Max-Min A 1 0,0643 0,0118 0,0555 A 2 0,0673 0,0084 0,0559 A 3 0,049 0,0067 0,0423 A 4 0,031 0,0050 0,026 A 5 0,1022 0,0118 0,0904
Tabel.10 adalah tabel  perhitungan yang telah dirangking dari yang terbesar sampai yang terkecil:
Tabel 9. Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Rangking A 1 0,0555 2 A 2 0,0559 3 A 3 0,0423 4 A 4 0,026 5 A 5 0,0904 1
Dari hasil perhitungan tabel alternative A 5 (Ban Pirelli) merupakan nilai yang tertinggi dibandingkan dengan nilai alternatif A 4 (Ban Dunlop) maka yang dipilih costumer untuk  merk ban sepeda motor Honda yang  Ban yang berkualitas terbaik adalah ban pirelli dengan nilai tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari peneelitian yang dilakukan, yaitu:
1. Pemberian  kriteria-kriteria  dalam  pemilihan  ban  sepeda  motor  Honda    dapat  membantu  dalam  mangambil keputusan pemilik kendaraan dalam memilih ban.
2. Penerapan metode Multi Objektive Optimization On The Basisi Of Ratio Analysis (MOORA) dalam proses pemilihan ban sepeda motor Honda dapat membantu konsumen mendapatkan informasi tentang ban sepeda motor yang berkualitas.

## REFERENCES
[1] Kusumadewi, Multi-Attribute Decision . 2006.
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[3] J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[4] S.  Rokhman,  I.  F.  Rozi,  and  R.  A.  Asmara,  “Pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  penentuan  ukt  mahasiswa  dengan menggunakan metode moora studi kasus politeknik negeri malang,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, pp. 36–42, 2017.
[5] 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.
[6] M. Ashari, Arini, and F. Mintarsih, “Aplikasi Pemilihan Bibit Budidaya Ikan Air Tawar Dengan Metode MOORA  - ENTROPY,” Jusnal Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, 2017.
[7] 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.
[8] 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.
[9] 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.
[10]  J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010.
[11]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The  Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[12]  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.
[13]  G.  J.  Maulany,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  KOMODITI  UNGGULAN  PADA  DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” J. Ilm. Mustek Anim , vol. 2, no. 2, 2013.
[14]  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.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  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.