Penerapan Metode Multi Objective Optimazion on The Basic Of Ratio  Analysis (MOORA)  pada  Pengambilan  Keputusan Penentuan Jurusan bagi Siswa Kelas X Reguler di SMA Negeri 1 Cawas
Fera Tri Wulandari a*,1 , Noviana b,2,* , Aryati Wuryandari b,3
a Universitas Boyolali , Jalan Pandanaran No. 405, Boyolali 57314, Indonesia
b Universitas Widya Dharma Klaten, Jalan Ki Hajar Dewantara Desa Macanan, Klaten Utara, Klaten 57438 Indonesia
1 fera3w@gmail.com *; 2 vhiea.cantiex@gmail.com ; 3 aryatiwuryandari@unwidha.ac.id * Koresponsendi penulis

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  salah  satu  hal  yang  penting  dalam  diri  seseorang.  Karena  dengan berbekal  pendidikan,  kita  akan  lebih  mudah  melangkah  mencapai  masa  depan  yang  lebih  baik. Dengan  penguasaan  pada  salah  satu  bidang  pendidikan,  tentu  akan  memberikan  nilai  lebih  untuk mampu  mempelajarinya  tanpa  merasa  terbebani  dalam  kehidupan  nyata.  Penguasaan  salah  satu bidang pendidikan bisa diawali dari pendidikan formal. Sekolah Menengah Atas (SMA) merupakan jenjang  pendidikan  tinggi  pada  pendidikan  formal  yang  di  dalamnya  terdapat  bentuk  penjurusan agar calon siswa lebih terarah pada satu bentuk kelompok pembelajaran yang sesuai dengan minat dan potensi yang dimiliki. Mengingat bahwa seorang calon  siswa sebenarnya sedang dipersiapkan bekalnya  untuk  melanjutkan  studinya  ke  SMA,  penjurusan  di  SMA  pun  erat  kaitannya  dengan masa depan dan kelanjutan studi ke jenjang lebih tinggi.
Instansi  pendidikan  atau  sekolah  sering  kali  mengalami  kendala  waktu  dalam  melakukan proses  penjurusan  calon  siswa,  hal  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  sarana  yang  dapat  membantu sekolah  untuk  mempermudah  dan  mempercepat  proses  penjurusan  calon  siswa  sehingga  laporan yang  seharusnya  sudah  jadi  masih  dalam  proses  pengolahan.  Untuk  itu,  instansi  pendidikan  atau sekolah  membutuhkan  suatu  sistem  dalam  mengambil  keputusan  untuk  membagi  jurusan  bagi calon siswa SMA.

## A R T I C L E I N F O A B S T R A C T
Article history Menerima 22 April 2023 Revisi 3 Mei 2023 Diterima 3 Mei 2023
Senior  High  School  is  a  secondary  education  level  in  formal education in which there are majors so that students are more focused on  one  form  of  learning  group  according  to  their  interests  and potential. SMA Negeri  1 Cawas often experiences time constraints in carrying out the student majoring process, this is caused by a lack of facilities  that  can  help  schools  to  simplify  and  speed  up  the  student majoring process so that reports that should have been made are still being processed.
The  decision  support  system  was  created  to  facilitate  the determination  of  major  classes  and  speed  up  the  process  of  dividing majors. Data processing  in  this study uses the MOORA method. This system  processes  student  data,  criteria  data,  value  data,  and department data. With this system, it can be used as an alternative to help  schools  to  make  it  easier  in  the  process  of  determining  and classifying  major  classes  and  speeding  up  the  process  of  dividing student majors.
This is an open access article under the CC–BY-SA 4.0 license.
Kata Kunci Sistem Pendukung Keputusan MOORA Penentuan jurusan
Vol. 7, No. 1, Mei 2023, pp. 31-42
Berdasarkan segala kelebihan yang bisa didapatkan dengan adanya sistem dalam mengambil keputusan,  maka  penulis  tergerak  untuk  membuat  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan Pembagian  Jurusan  Bagi  Calon  siswa  pada  SMA  N  1  Cawas.  Metode  yang  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  pembagian  jurusan  adalah Multi  Objective  Optimization  on  The  Basis  of Ratio Analysis (MOORA). Metode ini memiliki tingkat selektifsitas yang baik dalam menentukan suatu  alternatif.  Pendekatan  yang  dilakukan  MOORA  didefinisikan  sebagai  suatu    proses    secara bersaman  guna  mengoptimalkan  dua  atau  lebih    yang  saling  bertentangan  pada  beberapa  kendala [1].
Metode  MOORA  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  peringkat.  Metode  ini  telah digunakan proses pemilihan media promosi sekolah [2], proses pengambilan keputusan pemilihan aplikasi  dompet  digital  [3],  pemilihan  supplier  bahan  bangunan[4]  dan  untuk  menentukan  siswa penerima bantuan miskin [5].
Kasus  pengambilan  keputusan  penentuan  jurusan  pernah  diteliti  menggunakan  kriteria penilaian yang berbeda, ada yang menggunakan 4 kriteria penilaian [6], 6 kriteria penilaian[7] dan 7  kriteria  penilaian[8][9].  Peneliti  pada  kasus  Pengambilan  Keputusan  Pembagian  Jurusan  Bagi Calon  siswa  pada  SMA  N  1  Cawas  menggunakan  12  kriteria  penilaian,  sesuai  dengan  nilai  yang digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan pihak  sekolah  dalam  proses  penentuan  jurusan  yaitu  nilai ujian  nasional  mata  pelajaran  IPA,  Matematika,  Bahasa  Inggris,  Bahasa  Indonesia,  Nilai  Rapor, nilai  tes  seleksi  mata  pelajaran  IPA,  matematika,  Bahasa  Inggris,  Bahasa  Indonesia,  IPS, psikotes dan minat.

## 2. Metodologi Penelitian

## a. Pengumpulan data
Dalam  penelitian  ini,  bahan  dan  materi  yang  digunakan  antara  lain  Formulir  pendaftaran, Formulir  penjurusan  dan  Informasi  tentang  aturan  dan  proses  penjurusan  untuk  setiap  jurusan. Peneliti  menggunakan  beberapa  cara  dalam  pengumpulan  data  yaitu  observasi,  wawancara  dan studi  pustaka.  Observasi  dilakukan  dengan  mendatangi  langsung  tempat  penelitian  yaitu  bagian penerimaan  siswa  baru  SMA  N  1  Cawas  dan  diperoleh  formulir  pendaftaran  dan  informasi penjurusan  yang  berisi  informasi  siswa,  informasi  nilai  uan,  informasi  nilai  rapor,  informasi  nilai tes dan informasi hasil psikotest.
Wawancara secara langsung dilakukan dengan bagian penerimaan  siswa baru dan diperoleh informasi  tentang  aturan  dan  proses  penjurusan.  Studi  pustaka  juga  dilakukan  dengan  cara membaca  dan  mempelajari  buku-buku  literatur  dan  referensi  lainnya  yang  berkaitan  dengan penelitian.

## b. Pengembagan sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode System Development Life Cycle (SDLC). Model proses yang digunakan untuk mengembangkan sistem ini adalah  model Waterfall. SDLC  merupakan  proses  mengembangkan  atau  mengubah  suatu  sistem perangkat lunak dengan menggunakan model-model dan metodologi yang digunakan orang untuk mengembangkan sistem-sistem perangkat lunak sebelumnya [10].
Secara  garis  besar  tahap  pengembangan  model  waterfall  terdiri  dari  tahap,  analisis,  desain, implementasi  dan  perawatan.  Tahapan  perencanaan  diawali  dengan  studi  kelayakan  untuk menentukan apakah sistem yang akan dikembangkan merupakan solusi yang layak. Pada tahap ini peneliti mengkaji atau mempelajari sistem penjurusan yang ada dan mencari tahu masalah- masalah  yang  ada  pada  proses  penjurusan  di  SMA  Negeri  1  Cawas  dengan  cara  melakukan wawancara langsung kepada pihak-pihak terkait.
Tahapan  analisis  dilakukan  dengan  menentukan  dan  merencanakan  alternatif  dan  kriteria- kriteria dalam pembagian jurusan. Alternatif yang dimaksudkan adalah siswa kelas X reguler dan kriteria penjurusan ditunjukkan pada tabel 1.
Table 1. Kriteria penjurusan No. Nama Kriteria 1. Nilai UAN mapel IPA 2. Nilai UAN mapel Matematika 3. Nilai UAN mapel Bhs. Inggris 4. Nilai UAN mapel Bhs. Indonesia 5. Nilai rapor 6. Nilai tes mapel IPA 7. Nilai tes mapel Matematika 8. Nilai tes mapel Bhs. Inggris 9. Nilai tes mapel Bhs. Indonesia 10. Nilai tes mapel IPS 11. Hasil Psikotest 12. Minat
Proses  desain  menerjemahkan  syarat  atau  kebutuhan ke  dalam  sebuah  representasi  perangkat lunak  yang  dapat  diperkirakan  demi  kualitas  sebelum  dimulai  pemunculan  kode.  Diagram konteks  pada  Fig  2  menggambarkan  hubungan  entitas  luar  dengan  sistem.  Hasil  perancagan database berupa relasi antar tabel pada fig 3 mendeskripsikan hubungan antara tabel yang satu dengan tabel lainnya.
petugas SPK Pembagian Jurusan Data siswa Data kriteria Data nilai Data jurusan Data tahun ajaran admin Data petugas Laporan hasil seleksi
Fig. 2. Diagram Konteks SPK Pembagian Jurusan
Fig 3. Desain Basis Data Sistem Penjurusan
Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan data  uji  berupa  data  masukan  dari  perangkat  yang telah  dibuat  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  tanpa  mengalami gangguan dan kesalahan serta semua proses translasi dari kode program ke dalam antarmuka sistem  berjalan  sebagai  mana  mestinya.  Jika  sistem  memiliki  kesalahan  dan  terdeteksi, sehingga kesalahan-kesalahan sistem diperbaiki agar sistem dapat berfungsi dengan baik.

## c. Proses Pengambilan Keputusan
Pengambilan  keputusan  merupakan  proses  pemilihan  alternative  tindakan  untuk  mencapai tujuan  atau  sasaran  tertentu.  Pengambilan  keputusan  dilakukan dengan pendekatan  sistematis terhadap  permasalahan  melalui  proses  pengumpulan  data  menjadi  informasi  serta  ditambah dengan faktor – faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan [11].
Metode Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (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. 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 ) [12].
Adapun tahapan metode MOORA [13] sebagai berikut :
a. Menentukan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 . 𝑋 1𝑛 . 𝑋 2𝑛 . . 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 . . 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan:
X ij : matriks keputusan alternatif i pada kriteria j i    :  alternatif (baris)
j    : atribut atau kriteria (kolom)
n   : Jumlah atribut / kriteria
m  : jumlah alternatif (baris)
b. Menentukan matriks normalisasi pada persamaan berikut
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan:
X ij : matriks keputusan alternatif i pada kriteria j i :  alternatif (baris)
Vol. 7, No. 1, Mei 2023, pp. 31-42
j : atribut atau kriteria (kolom) n : Jumlah atribut / kriteria m : jumlah alternatif (baris) X* ij : matriks ternormalisasi pada alternatif i pada kriteria j c. Menentukan matriks normalisasi terbobot
𝑌 𝑖 ∗ = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 − ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑖=𝑔+1 (3)
Keterangan:
X ij : matriks keputusan alternatif i pada kriteria j i :  alternatif (baris) j : atribut atau kriteria (kolom) n : Jumlah atribut / kriteria
m : jumlah alternatif (baris) X* ij
: matriks ternormalisasi pada alternatif i pada kriteria j
Y i : nilai optimasi pada alternatif i
d. Menentukan  nilai  preferensi  atau  perangkingan  yang  dilakukan  dengan  cara mengurutkan  nilai  optimasi  setiap  alternative  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah. Alternatif dengan nilai optimasi tertinggi merupakan alternatif terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Hasil
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem penentuan jurusan yang dapat mengolah data nilai, data siswa,  data  jurusan  dan  data  kriteria  serta  menentukan  siapa  yang  layak  untuk  masuk  ke  setiap jurusan.  Sistem  tersebut  membantu  proses  pengambilan  keputusan  pembagian  jurusan  dengan melakukan  proses  penentuan  alternatif  terpilih  menggunakan  metode  MOORA.  Sistem menggunakan elemen siswa sebagai alternatif dan elemen kriteria penjurusan sebagai kriteria pada pengambilan  keputusan  dengan  MOORA.  Hasil  pengolahan  data  berupa  alternatif  terpilih  untuk tiap jurusan. Berikut adalah antarmuka dari sistem SPK pembagian jurusan:
a. Menu jurusan
Menu jurusan untuk menginputkan data jurusan, ditunjukkan pada gambar 3 di bawah ini:
Fig 3. Menu Jurusan
b. Menu siswa
Menu siswa untuk menginputkan data siswa, ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini:
Fig 4. Menu Siswa
c. Menu kriteria
Menu kriteria untuk mengupdate data kriteria, ditunjukkan pada gambar 5 di bawah ini:

## Fig 5. Menu Kriteria
d. Menu input nilai
Menu input nilai untuk menginputkan nilai siswa, ditunjukkan pada gambar berikut:
Fig 6. Menu Input Nilai
e. Menu nilai
Menu nilai untuk menginputkan data nilai siswa, ditunjukkan pada gambar 6 di bawah ini:
Fig 7. Menu Nilai
f. Menu hasil perankingan
Menu hasil perankingan menampilkan hasil perankingan metode MOORA.
Fig 8. Menu Hasil Perankingan
g. Menu hasil seleksi
Menu hasil  seleksi  menampilkan daftar  siswa  yang  sudah  dikelompokkan  sesuai  dengan kuota penjurusan.

## 3.2.  Pembahasan
a. Pengambilan Keputusan Pembagian Jurusan menggunakan Konvensional
Tahapan  proses  dengan  konvensional  diawali  dengan  cara  menjumlahkan  nilai-nilai  dari setiap  kriteria,  dan  dari  hasil  tersebut  kemudian  dilakukan  perankingan  untuk  mengetahui  jumlah tertinggi  yang  nantinya  akan  dibagi  sesuai  dengan  kuota  penjurusan  yang  telah  ditentukan.  Hasil perhitungan dengan menggunakan konvensional dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Table 2. Perhitungan konvensional
Alternatif Kriteria Total Ranking
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 A1 8,75 9,25 8,4 9,6 84 8,3 7,9 7,8 8,5 8,3 119 10 289.8 3 A2 6,5 9,25 8,4 8,2 80,6 7,8 8,5 7,8 8,3 8,2 116 5 274.55 9 A3 8,75 10 9 9 75,6 8,4 8,3 8,2 7,5 8,6 119 10 282.35 6 A4 8,75 7,75 5,8 8,8 72 7,6 8,2 8,3 8,1 8,9 114 5 263.2 10 A5 9,75 9,75 8,4 9,2 79,5 8,7 8,9 7,9 8,2 8,2 125 10 293.5 2 A6 9,25 9,75 7,4 8,2 85,5 8,6 8,5 8,3 8,7 7,9 115 10 287.1 5 A7 7,25 9,25 8 8,8 82,7 8,1 7,8 7,9 7,9 8,6 118 5 279.3 7 A8 9,25 9,5 8,4 9,2 80,5 8,5 8,2 7,6 8,1 7,7 122 10 288.95 4 A9 9,5 10 9,4 8,6 92,3 9,5 8,4 8,6 9 7,8 123 10 306.1 1 A10 6,5 8 9,2   7,9 85,2 8,2 8,4 8,4 8,2 9,2 115 5 279.1 8
Dari hasil perankingan dengan cara konvensioal, yaitu dengan menjumlahkan seluruh nilai dari setiap kriteria, dapat disimpulkan bahwa siswa yang masuk jurusan matematika sains adalah  siswa  dengan  ranking  satu  1  sampai  dengan  5  yaitu  A1,  A5,  A6,  A8  dan  A9, sedangkan untuk jurusan pengetahuan sosial siswa dengan ranking 6 sampai 10 yaitu A2, A3, A4, A7 dan A10.

## b. Pengambilan keputusan pembagian jurusan menggunakan metode MOORA
Pada  proses  perangkingan  MOORA  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  pertimbangan  tim pembagian  jurusan  merupakan  faktor  kunci  sukses.  Berdasarkan  dengan  ketentuan  dari  metode MOORA, total dari nilai bobot seluruh kriteria tiap alternatif adalah 1.
Berdasarkan  aturan  dari  Sekolah  Menengah  Atas  terdapat  ketentuan  prioritas  kriteria  yakni antara  lain  kriteria  nilai  uan  matematika,  nilai  tes  matematika,  psikotest  dan  minat.  Perhitungan bobot kriteria dihitung dengan rumus prosentase nilai tiap kriteria dibagi dengan total penjumlahan nilai maksimal dari semua kriteria. Nilai maksimal dari kriteria nilai uan adalah sebesar 10, kriteria nilai  rapor  sebesar  100,  kriteria  nilai  tes  seleksi  sebesar  10,  kriteria  psikotest  sebesar  125  dan kriteria minat sebesar 15.
Dalam  penelitian  pembagian  jurusan  ini,  pengambil  keputusan  memberikan  skala  penilaian 21  sampai  30  untuk  menghitung  bobot  kriteria.  Penilaian  tiap  kriteria  berdasarkan  tingkat kepentingan dari SMA N 1 Cawas dengan ketentuan prioritas kriteria diberikan nilai tertinggi dari skala yang digunakan, dan untuk kriteria yang lainnya diberikan nilai di bawahnya. Dalam hal ini, prioritas  kriteria  diberikan  penilaian  30,  sedangkan  untuk  kriteria  lainnya  diberikan  penilaian  29 dari  skala  yang  telah  ditentukan.  Sebagai sample, Pengambilan  keputusan  pembagian  jurusan menggunakan  metode  MOORA  dengan  kriteria  penjurusan  sebagai  kriteria  dan  siswa  sebagai alternatif  dalam  proses  perangkingannya.  Sebagai  sample,  kuota  untuk  jurusan  matematika  sains dan  pengetahuan  sosial  masing-masing  adalah  lima.  Perhitungan  manual  bobot  kriteria  sebagai berikut :
c1 =
29
((10 × 4) + 100 + (10 × 5) + 125 + 15) = 0,08
c2 =
30 ((10 × 4) + 100 + (10 × 5) + 125 + 15) = 0,09 Nilai bobot dari setiap kriteria ditampilkan pada tabel 3
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Bobot
Vol. 7, No. 1, Mei 2023, pp. 31-42
C1 Nilai ujian nasional mata pelajaran IPA 0.08 C2 Nilai ujian nasional mata pelajaran Matematika 0.09 C3 Nilai ujian nasional mata pelajaran Bahasa Inggris 0.08 C4 Nilai ujian nasional mata pelajaran Bahasa Indonesia 0.08 C5 Nilai Rapor 0.08 C6 Nilai tes seleksi mata pelajaran IPA 0.08 C7 Nilai tes seleksi mata pelajaran Matematika 0.09 C8 Nilai tes seleksi mata pelajaran Bahasa Inggris 0.08 C9 Nilai tes seleksi mata pelajaran Bahasa Indonesia 0.08 C10  Nilai tes seleksi mata pelajaran IPS 0.08 C11  Psikotest 0.09 C12  Minat 0.09 TOTAL 1.00
Berikut langkah-langkahnya dengan metode MOORA:
a. Berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria  yang  diperoleh,  tahap  selanjutnya  adalah membuat matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 8.75 9.25 8.4 6.5 9.25 8.4 9.6 84 8.3 8.2 80.6 7.8 8.75 10 9 8.75 7.75 8.8 9 75.6 8.4 8.8 71 7.6 7.9 7.8 8.5 8.5 7.8 8.3 8.3 119 10 8.2 116 5 8.3 8.2 7.5 8.2 8.3 8.1 8.6 119 10 8.9 114 5 9.25 9.75 9.2 9.25 9.75 8.2 7.25 9.25 8.8 9.2 79.5 8.7 8.2 85.5 8.6 8.8 82.7 8.1 9.25 9.5 9.2 9.5 10 8.6 6.5 8 7.9 9.2 80.5 8.5 8.6 92.3 9.5 7.9 85.2 8.2 8.9 7.9 8.2 8.5 8.3 8.7 7.8 7.9 7.9 8.2 125 10 7.9 115 10 8.6 118 5 8.2 7.6 8.1 8.4 8.6 9 8.4 8.4 8.2 7.7 122 10 7.8 123 10 9.2 115 5 ]
b. Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan persamaan 2, berikut proses perhitungan untuk data alternatif pertama.
𝑋 11 ∗ =
8.75
√⟦8.75 2 + 6.5 2 + 8.75 2 + 8.75 2 + 9.25 2 + 9.25 2 + 7.25 2 + 9.25 2 + 9.5 2 + 6.5 2 ⟧
= 0.32537
Maka hasil yang diperoleh dari perhitungan diatas dengan menggunaka persamaan 2 yaitu menghasilkan matriks ternormalisasi X*ij seperti di bawah ini:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = [ 0.3253 0.3152 0.3250 0.2417 0.3152 0.3250 0.3415 0.3239 0.3141 0.2917 0.3108 0.2952 0.3253 0.3451 0.3499 0.3333 0.2698 0.2273 0.3166 0.2898 0.3175 0.3122 0.2744 0.2893 0.3012 0.3050 0.3254 0.3240 0.3050 0.3178 0.3142 0.3171 0.3779 0.3105 0.3092 0.1889 0.3176 0.3183 0.2875 0.3129 0.3238 0.3076 0.3210 0.3174 0.3779 0.3344 0.3048 0.2000 0.3625 0.3322 0.3250 0.3439 0.3322 0.2863 0.2696 0.3152 0.3095 0.3272 0.3066 0.3292 0.2917 0.3297 0.3255 0.3130 0.3189 0.3065 0.3439 0.3237 0.3250 0.3532 0.3407 0.3637 0.2417 0.2726 0.3095 0.3272 0.3105 0.3217 0.3059 0.3559 0.3595 0.3272 0.3297 0.2989 0.3393 0.3089 0.3139 0.3240 0.3246 0.3331 0.2973 0.3089 0.3025 0.3104 0.3331 0.3779 0.2991 0.3065 0.3779 0.3256 0.3145 0.1889 0.3126 0.2972 0.3101 0.3202 0.3363 0.3446 0.3126 0.3285 0.3139 0.2915 0.3251 0.3779 0.2953 0.3278 0.3779 0.3483 0.3065 0.1889]
c. Proses  berikutnya  adalah  menentukan  optimasi  total  pada  tiap  alternatif  dengan melakukan  perkalian  antara  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  dengan  nilai  hasil normalisasi  dengan  menggunakan  persamaan  3  dan  hasilnya  perhitungan ditampilkan pada tabel 5.
𝑌 1 ∗= (032537 ∗ 0.08) + (0.31522 ∗ 0.09) + (0.32501 ∗ 0.08) + (0.34147 ∗ 0.08)
+  (0.32396 ∗ 0.08) + (0.31411 ∗ 0.08) + (0.30116 ∗ 0.09) + (0.30505 ∗ 0.08) + (0.32544 ∗ 0.08) + (0.31423 ∗ 0.08) + (0.31715 ∗ 0.09) + (377996 ∗ 0.09)
= 0.32400
d. Dari  hasil  perhitungan  nilai  optimasi,  selanjutnya  dilakukan  penentuan  nilai preferensi atau perangkingan.
Vol. 7, No. 1, Mei 2023, pp. 31-42

## Table 4. Perankingan MOORA
Alternatif   Nilai 𝑦 𝑖 ∗ Ranking A1 0.32400 4 A2 0.29418 9 A3 0.32437 3 A4 0.29009 10 A5 0.33116 2 A6 0.32338 5 A7 0.29681 8 A8 0.32273 6 A9 0.34017 1 A10 0.29710 7
Dari hasil perankingan di atas dapat disimpulkan bahwa siswa yang masuk jurusan matematika sains adalah  siswa  dengan  ranking  satu  1  sampai  dengan  5  yaitu  A1,  A3,  A5,  A6  dan  A9,  sedangkan untuk jurusan pengetahuan sosial siswa dengan ranking 6 sampai 10 yaitu A2, A4, A7, A8 dan A10.

## 4. Kesimpulan
Terdapat perbedaan hasil penentuan jurusan yag dilakukan melalui perhitungan konvensional dan menggunakan metode MOORA. Dari hasil perankingan dengan cara konvensioal, yaitu dengan menjumlahkan seluruh nilai dari setiap kriteria, dapat disimpulkan bahwa siswa yang masuk jurusan matematika sains yaitu A1, A5, A6, A8 dan A9, dan untuk jurusan pengetahuan sosial siswa yaitu A2, A3, A4, A7 dan A10. Sedangkan dari hasil perangkingan menggunakan metode MOORA yang masuk  jurusan  matematika  sains  yaitu  A1,  A3,  A5,  A6  dan  A9,  dan  untuk  jurusan  pengetahuan sosial siswa yaitu A2, A4, A7, A8 dan A10.
Pengambilan keputusan menggunakan metode MOORA untuk membantu penentuan jurusan siswa  baru  memberikan  hasil  yang  lebih  bagus  dibanding  dengan  cara  konvensional.  Penentuan jurusan  menggunakan  metode  MOORA  dengan  mempertimbangkan  seluruh  kriteria  yang  telah ditentukan  yaitu  sebanyak  12  kriteria  penilaian  yang  nilainya  digunakan  pada  proses  perhitungan untuk  mencari  calon  siswa  terbaik  sesuai  dengan  alternatif  jurusan  yang  dipilih.  Dari  penelitian tersebut diketahui bahwa sebuah alternatif yang memiliki nilai alternatif terbaik dari alternatif yang lain dan penjurusan calon siswa diterima sesuai dengan kriteria penilaian dan kuota masing-masing jurusan yang sudah ditentukan.

## Daftar Pustaka
[1] G.  Wicaksono,  B.  Harijanto, and A. N. Rahmanto, 2020. “Pemilihan Kinerja Program Studi Terbaik ( Studi Kasus Politeknik Negeri Malang )”. SIAP.
[2] Isa  Rosita,  Gunawan,  Desi  Apriani,  2020,  Penerapan  Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Media  Promosi  Sekolah  (Studi  Kasus:  SMK  Airlangga  Balikpapan).  Metik. Vol.6 No.2
[3] Nani Agustina, Entin Sutinah, 2022, Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Dompet Digital. Infotekjar. Vol.6 No.2
[4] Ahmad Revi, Iin Parlina, Sri Wardani, 2018. Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya. Infotekjar, Vol.3 No.1
[5] Tondy  Shabrina,  Boster  Sinaga,  2021.  Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Siswa  Penerima  Bantuan  Miskin,  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Bisnis. Vol.12 No.2
[6] Trismalia  Hasanah  ,  Hany  Juliana  S.Sitio  ,  iin  –  Parlina,  2019,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Yayasan Muhammad Nasir dengan Menggunakan Metode MOORA. Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering. Vol.2 No.2
[7] Renny Puspita Sari, Ilhamsyah, Alfredo Michael Alliandaw, 2022, Penerapan Metode MOORA Untuk Pemilihan Jurusan Pada SMA Negeri 3 Pontianak, Jurnal SISFOKOM, Vol. 11 No.2
[8] Seradi  Angkasa1,  AditiyaWarman2,  Yeffriansjah  Salim3,  2022,  Iwan  Fitriady  Mukhlis4,Endi Gunawan, Penerapan Metode Moora Pada Sistem Penyeleksian Jurusan Di SMAN 1 Halong Berbasis Web. Vol.4 No.2
[9] Friska Agustina, Andi Tenri Sumpala, Arysespajayadi. 2021, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Siswa Baru Menggunakan Metode AHP dan MOORA Pada SMKN 1 Kolaka. Vol.7 No.1
[10]   Ullya  Mega  Wahyuni  1,  Afriyanti  Dwi  Kartika,  2021.  Optimalisasi  Penentuanjurusan  Melalui Perbandingan Metode MOORA-WASPAS. Vol.8 No.2
[11]   A.S Rosa dan Salahuddin M, 2011. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek), Modula, Bandung.
[12]   Saripudin, 2009. Sistem Pendukung Keputusan.
http://file.upi.edu/Direktori/FPIPS/PRODI._MANAJ._PEMASARAN_WISATA/132320795%2020sa ripudin/Sistem%20Informasi%20Manajemen%20Pemasaran%20Pariwisata/Lecture_12_Sistem_Pend ukung_Keputusan_Pert_12.pdf diakses pada tanggal 14 Januari 2023
[13]   Sri  Wulan,  Eka  Pratiwi,  Mesran.  2022.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Kinerja Tenaga Pendidik Terbaik Menerapkan Metode MOORA. Vol.1 No.2