## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Supplier

## Menggunakan Metode MOORA
Mohammad Malik Fajar 1,* , Aulia Ananda Salsabila 2 , Maulida Dwi Ariani 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4
Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 18650033@student.uin-malang.ac.id; 2 18650032@student.uin-malang.ac.id; 3 18650059@student.uin-malang.ac.id;
4 yaqinov@gmail.com *corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK

## Sejarah Artikel
Diterima: 22 Desember 2021 Direvisi: 28 Desember 2021
Diterbitkan: 31 Desember 2022
Pemilihan supplier suatu  perusahaan  adalah  hal  yang  harus  dilakukan karena  dapat  berpengaruh  terhadap  kualitas  barang  yang  akan diproduksi.  Untuk  meminimalisir  hal  tersebut,  maka  setiap  perusahaan harus  mengevaluasi supplier dengan  teliti  dan  akurat  dengan memerlukan beberapa aspek seperti kualitas supplier , resiko penolakan barang  dan  waktu  pengiriman.  Untuk  membantu  mempermudah pengambilan  keputusan  memilih supplier ,  maka  akan  dibuat  Sistem pendukung  keputusan  dimaksudkan  untuk  berfungsi  sebagai  sarana membantu pengambil keputusan untuk memperluas kemampuan mereka untuk  memilih supplier terpercaya  agar  setiap  kriteria  dapat  terpenuhi oleh  suatu  perusahaan.  Pada  penelitian  ini,  proses  pengumpulan  data dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  terhadap  beberapa supplier . Dimana  dalam  penelitian  ini  terdapat 6  kriteria  dalam  penentuan supplier terbaik,  6  kriteria  itu  adalah  hasil,  kualitas,  pelayanan,  lokasi, kebijakan  persediaan supplier ,  dan  fleksibilitas. Multi-objective Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  salah  satu  metode pengambilan keputusan dengan menggunakan  perhitungan minimal dan sangat sederhana dengan tingkat selektivitas yang baik dalam pemilihan alternatif.  Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  perhitungan supplier terbaik  adalah supplier 4  dengan  nilai  sebesar  47.02  dan  pada perbandingan  metode  yang  dilakukan,  metode  MOORA  lebih  efisien untuk  diimplementasikan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  karena jumlah  tahap  pengolahan  datanya  lebih  sederhana.  Kesimpulan  pada penelitian  ini  adalah  metode  MOORA  bisa  diimplementasikan  pada sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier .

## Kata Kunci
Supplier
Sistem Pendukung Keputusan
MOORA

## PENDAHULUAN
Pemilihan supplier suatu perusahaan adalah hal yang harus dilakukan karena dapat berpengaruh  terhadap  kualitas  barang  yang  akan  diproduksi.  Untuk  meminimalisir terjadinya hal tersebut,  maka setiap perusahaan harus mengevaluasi supplier dengan teliti dan akurat dengan memerlukan beberapa aspek seperti: kualitas supplier , resiko penolakan barang  dan  waktu  pengiriman.  Identifikasi supplier merupakan  kegiatan  yang  penting, terutama  jika supplier akan  menyediakan  bahan  yang  akan  digunakan  dalam  jangka panjang[1].Untuk  membantu  mempermudah  pengambilan  keputusan  memilih supplier , maka  akan  dibuat  Sistem  pendukung  keputusan  dimaksudkan  untuk  berfungsi  sebagai sarana  membantu  pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kemampuan  mereka  untuk memilih supplier terpercaya  yang  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh  suatu perusahaan.
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
Berdasarkan  survei,  seseorang  mungkin  akan  mengalami  kesulitan  dan  bingung saat  akan  mengambil  keputusan.  Sebelum  adanya  sistem  pengambilan  keputusan,  suatu perusahaan  akan  melakukan  rapat  dalam  mengambil  setiap  keputusan.  Cara  tersebut memakan  waktu  lama  sehingga  memperlambat  kinerja  perusahaan  dan  tidak  efektif. Disamping itu, hasil keputusan yang didapat kebanyakan masih belum akurat karena hanya menggunakan  asumsi  beberapa  golongan  saja  untuk  menyamakan  hasil  keputusan  dari golongan  satu  dengan  golongan  yang  lain  akan  kesulitan.  Hal  tersebut  membuat pengambilan keputusan pada perusahaan tidak meyakinkan dan data yang terkumpul tidak akurat.  Berdasarkan  penelitian  oleh  Rani  et.  al.[2],  penelitian  tersebut  membahas  tentang sistem  pendukung  keputusan  pemilihan supplier cosmetic ,  dimana  disebutkan  bahwa seleksi supplier memiliki  peranan  penting  dalam  perkembangan  toko  karena  kesalahan dalam  memilih supplier dapat  mempengaruhi  ketersediaan  barang,  kualitas  barang,  harga barang,  serta  kepuasan  konsumen.  Penelitian  yang  sama  juga  dilakukan  oleh  Friska  et. al.[3],  penelitian  tersebut  membahas  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan supplier produk  ritel  menyebutkan  bahwa  kinerja supplier dapat  mempengaruhi  kinerja perusahaan  karena  apabila supplier kurang  bertanggung  jawab  dan  respon  dalam memenuhi  pesanan  customer  maka  akan  menimbulkan  masalah  seperti stockout dan lead time . Kemudian perusahaan akan terhenti karena barang yang dipesan tidak datang sesuai permintaan  dan  pastinya  akan  menimbulkan  kerugian  pada  perusahaan.  Dari  beberapa penjelasan beberapa penelitian, dapat diketahui bahwa pemilihan supplier yang tepat harus didasari oleh beberapa pertimbangan yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan agar dapat menjamin keberlangsungan usaha pada sebuah perusahaan tersebut.
Pengambilan  keputusan  pada  saat  ini  sudah  menggunakan  sistem  yang terkomputasi  dengan  baik.  Menurut  Watson,   sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  dalam  rangka memecahkan  berbagai  masalah  terstruktur  dan  tidak  terstruktur[4].  Sistem  Pendukung Keputusan  atau Decision  Support  System (DSS)  dapat  diartikan  sebagai  sistem  komputer yang  didalamnya  terdapat  beberapa  komponen  yang  saling  memiliki  hubungan  seperti sistem  bahasa,  sistem  pengetahuan,  serta  sistem  pemecahan  masalah. Metode  dalam pemilihan  keputusan  sangat  beragam,  salah  satunya  yaitu  metode Multi-Objective Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA).  Metode  MOORA  adalah  struktur  komputasi dengan  perhitungan  nilai  minimum,  sederhana  dan  cepat  dengan  tingkat  selektivitas  baik dalam  pemilihan  alternatif.  Strategi  metode  MOORA  dengan  memproses    secara bertepatan dengan pengoptimalan oleh dua atau lebih  situasi  yang bertentangan di  bawah hambatan  tertentu[5].  Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dipaparkan,  maka  dibangun sistem  pendukung  keputusan  untuk supplier dengan  metode  MOORA  yang  dapat memberikan solusi dalam mengidentifikasi supplier yang tepat.

## METODE
Alur Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  alur  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1.  Alur penelitian  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  penelitian.  Tahapan  yang  dilalui  secara sistematis  dimulai  dari  pengumpulan  data,  perancangan  sistem,  pengolahan  data menggunakan  metode  MOORA,  dan  pengujian  metode.  Berikut  adalah  penjelasan  setiap tahap yang akan dilakukan pada penelitian ini :
1. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahap  pengumpulan  data  berdasarkan  beberapa sumber  yang  yang  di  dapat  dari  buku,  artikel,  dll.  Studi  literatur  digunakan  untuk memahami  teori-teori  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  mencari  faktor-faktor pendukung  dalam  menentukan  pemilihan supplier terbaik  dengan  menggunakan metode MOORA[6].
2. Penentuan Kriteria
Dalam  proses  pengambilan  sebuah  keputusan,  pastinya  harus  memiliki beberapa  kriteria,  kriteria  tersebut  akan  digunakan  sebagai  aspek  yang  akan dipertimbangkan  dan  tentunya  kriteria  tersebut  harus  memiliki  keterkaitan  dengan permasalahan  atau  studi  kasus  pada  penelitian[7].  Jadi  pada  tahap  ini  dilakukan penentuan kriteria-kriteria yang digunakan untuk  menentukan data-data  yang akan dikumpulkan sebagai data yang akan dihitung atau diolah dalam penelitian ini.
3. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara terhadap beberapa supplier . Kemudian hasil data wawancara tersebut akan menjadi data primer pada penelitian ini. Data primer merupakan data yang diolah pada suatu penelitain.  Dan  data  primer  ini  akan  diolah  menggunakan  metode  MOORA sehingga menghasilkan data supplier yang terbaik.
4. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan Use  Case  Diagram, Diagram  Block, dan Database . Diagram  blok menjelaskan  tentang  cara  kerja  alat secara  menyeluruh  mulai  dari input ,  proses,  dan output [8].  Kemudian Use  Case Diagram merupakan  suatu  diagram  yang  memiliki  proses  kerja  dengan menggambarkan  hubunga  antara  user  atau  pengguna  pada  sebuah  sistem  secara umum  dengan  suatu  sistem  melewati  sebuah  cerita  bagaimana  alur  pemakaian sistem  tersebut[9].  Sedangkan database merupakan  kumpulan  beberapadata  yang saling mengikat antara satu dengan yang lainnya. Database merupakan salah salah satu  komponen  terpenting  suatu  sistem  karena database merupakan  pokok penyedia informasi bagi para penggunanya [10].
5. Pengolahan Data Menggunakan Metode MOORA Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  MOORA  ( Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis ). Metode MOORA merupakan sebuah metode  yang  menggunakan  perhitungan  minimum  dan  juga  sangat  sederhana. Metode  ini  dalam  menentukan  suatu  alternatif  menggunakan  tingkat  selektivitas yang  baik.  Pendekatan  yang  dilakukan  MOORA  yakni  dengan  mengoptimalkan beberapa atribut yang saling berselisih  secara beriringan dalam mendapatkan solusi yang  diharapkan  menggunakan  model  matematika  yang  kompleks  [5].  Adapun tahap pengolahan data pada metode MOORA adalah sebagai berikut :
1. Pembentukan Matriks
Persamaan (1) merupakan pembentukan matriks. Dimana Persamaan
(1),  nilai  x  merupakan  data-data  yang  diambil  dalam  pengumpulan  data yang diubah dalam bentuk matriks.
(1)
Keterangan :
● xij : Nilai pada alternatif baris j dan kriteria kolom i
● i : Nilai setiap kriteria pada satu alternatif pada kolom i
● j : Nilai satu kriteria pada setiap alternatif pada baris j
● X : Matriks keputusan
2. Normalisasi Matriks
Persamaan  (2)  merupakan  Normalisasi  Matriks.  Dimana  pada Persamaan  (2),  nilai  setiap  kriteria  dan  setiap  alternatif supplier dihitung. Kemudian dijadikan matriks kembali sehingga menjadi matriks normalisasi atau X*ij.
(2)
Keterangan :
● xij : Nilai pada alternatif baris j dan kriteria kolom i
● i : Nilai setiap kriteria pada satu alternatif pada kolom i
● j : Nilai satu kriteria pada setiap alternatif pada baris j
● X*ij : Matriks Normalisasi
3. Matriks Normalisasi Terbobot
Persamaan  (3)  adalah  rumus  menentukan  matriks  normalisasi  yang tidak  memiliki  bobot.  Sedangkan  Persamaan  (4)  merupakan  rumus menentukan  matriks  normalisasi  yang  memiliki  bobot.  Pada  matriks normalisasi terbobot perhitungan dilakukan berdasarkan normalisasi matriks yang  dikalikan  dengan  bobot  pada  saat  pengumpulan  data.  Sebelumnya harus ditentukan dulu nilai max dan min pada setiap kriteria.
- Apabila  kriteria  yang  digunakan  tidak  memiliki  bobot  maka menggunakan Persamaan (3)
(3)
Keterangan :
● i : Nilai kriteria yang nilainya max atau benefit
● j : Nilai kriteria yang nilainya min atau cost
● y*j  :  Nilai  dari  pengurangan  nilai  max  dan  min  matriks normalisasi terbobot pada setiap alternatif
- Apabila  kriteria  yang  digunakan  memiliki  nilai  bobot  maka menggunakan Persamaan (4)
(4) Keterangan : ● i : Nilai kriteria yang nilainya max atau benefit
● j : Nilai kriteria yang nilainya min atau cost ● wj : Bobot pada kriteria
● y*j  :  Nilai  dari  pengurangan  nilai  max  dan  min  matriks normalisasi terbobot pada setiap alternatif
4. Nilai Preferensi
Pada  nilai  preferensi  ini  merupakan  perangkingan  dari  hasil perhitungan  dimana  semakin  besar  nilainya  maka  rangkingnya  akan semakin  tinggi,  begitu  sebaliknya  jika  semakin  kecil  nilainya  maka rangking  akan  semakin  rendah.  Perangkingan  dari  hasil  perhitungan tersebut nantinya akan didapatkan supplier terbaik dengan nilai terbesar.
6. Pengujian Metode
Pada  pengujian  metode  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil penelitian  dengan  beberapa  jurnal  terkait.  Jurnal-jurnal  terkait  yang  digunakan untuk  perbandingan  merupakan  data  sekunder  pada  penelitian  ini.  Data  sekunder merupakan data pembanding dalam suatu penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Kriteria
Pemilihan supplier pada umumnya memberikan pertimbangan pada faktor kualitas dari  produk,  pelayanan  serta  tepat  waktunya  suatu  pengiriman.  Hal-hal  tersebut  penting, akan  tetapi  terdapat  faktor  lain  yang  masih  perlu  diperhatikan  dan  dipertimbangkan. Berikut  akan  dijelaskan  faktor-faktor  penting  yang  dipertimbangkan  oleh  perusahaan dalam pemilihan supplier [11] :
1. Harga. Faktor harga menjadi faktor utama dengan atau tanpa sebuah diskon, meski terkadang bukanlah faktor yang terpenting.
2. Kualitas. Sebuah perusahaan mungkin membayar lebih untuk mendapatkan barang berkualitas baik.
3. Pelayanan.  Layanan  khusus  terkadang  menjadi  suatu  hal  yang  penting  pada penentuan supplier .  Dengan  pelayanan  yang  baik  dari supplier ,  maka  jika  ada masalah  seperti  barang  yang  rusak,  tidak  mengerti  petunjuk  penggunaannya  atau
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
yang  lainnya,  maka  masalah  tersebut  akan  mudah  terselesaikan  dengan  pelayanan yang baik.
4. Lokasi.  Lokasi supplier dapat  mempengaruhi  banyak  faktor,  mulai  dari  waktu pengiriman,  biaya  kendaraan,  serta  respons  ketika  kita  membutuhkan  pesanan barang atau membutuhkan layanan secara tiba-tiba.
5. Kebijakan  persediaan supplier .  Apabila supplier dapat  menjaga  kebijakan persediaan dan memperhatikan suku cadang setiap bahan baku, maka hal ini dapat membantu jika terjadi kebutuhan bahan baku yang tiba-tiba.
6. Fleksibilitas. Kemampuan dan harapan baik supplier untuk menanggapi permintaan yang  berubah  dan  memenuhi  pesanan  desain  yang  berubah  dapat  menjadi  faktor penting dalam pemilihan pemasok.
Dalam penentuan kriteria kali ini kriteria yang digunakan adalah sebagaimana yang telah  dijelaskan  diatas.  Kriteria  yang  digunakan  yakni  harga,  kualitas,  pelayanan,  lokasi, kebijakan  persediaan supplier ,  dan  fleksibilitas.  Kemudian  setiap  kriteria  memiliki  bobot penilaian  yang  nantinya  akan  mempengaruhi  hasil  penilaian.  Bobot  pada  setiap  kriteria ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot
No Kriteria Bobot 1 Harga 20 2 Kualitas 30 3 Pelayanan 15 4 Lokasi 10 5 Kebijakan persediaan supplier 10 6 Fleksibilitas 15
Pada Tabel 1, terdapat kriteria beserta bobotnya, dimana kriteria yang mempunyai nilai  bobot  yang  paling  besar  adalah  kriteria  kualitas  dengan  nilai  bobot  30.  Kemudian kriteria  yang  mempunyai  nilai  bobot  paling  kecil  adalah  kriteria  lokasi  dan  kebijakan persediaan supplier dengan nilai bobot masing-masing 10.

## Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data didapatkan data-data supplier yang ditunjukan oleh Tabel 2.  Dimana  data supplier yang  telah  dikumpulkan  diambil  dari  5 supplier yang  berbeda, kemudian  dikelompokkan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Penilaian  kriteria supplier didapatkan  dari  data  hasil  wawancara  yang  kemudian  dinilai  dengan  skala penilaian.
Tabel 2. Data Supplier No Alternatif Kriteria Harga Kualitas Pelayanan Lokasi Kebijakan Persediaan Supplier Fleksibilitas
1 Supplier 1 K B C C C SB 2 Supplier 2 K K B K C SB 3 Supplier 3 K B C B B B 4 Supplier 4 B B K SB C B 5 Supplier 5 SB C B B K C

## Keterangan :
1. SK : Sangat Kurang
2. K : Kurang
3. C : Cukup
4. B : Bagus
5. SB : Sangat Bagus
Kemudian data-data tersebut  dikonversi  ke angka agar nantinya dapat  diolah pada tahap  pengolahan  data  menggunakan  metode  MOORA.  Dan  aturan  konversinya  adalah dimana  yang  Sangat  Kurang  atau  SK  diberi  nilai  1,  Kurang  atau  K  diberi  nilai  2,  Cukup atau C diberi nilai 3, Bagus atau B diberi nilai 4, dan Sangat Bagus atau SB diberi nilai 5. Hasil konversi data supplier ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3.Hasil Konversi Data Supplier No Alternatif Kriteria Harga Kualitas Pelayanan Lokasi Kebijakan Persediaan Supplier Fleksibilitas 1 Supplier 1 2 4 3 3 3 5 2 Supplier 2 2 2 4 2 3 5 3 Supplier 3 2 4 3 4 4 4 4 Supplier 4 4 4 2 5 3 4 5 Supplier 5 5 3 4 4 2 3
Tabel 3 merupakan tabel hasil konversi, dimana hasil konversi berupa nilai atau angka yang nantinya dapat diolah atau dihitung pada pengolahan data.

## Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  pertama  adalah  menggunakan  diagram  blok.  Dimana pada diagram  block ini  dapat  dilihat input ,  proses  dan output -nya.  Diagram  blok  sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Supplier
Berdasarkan  Gambar  2, diagram  block menjelaskan  bahwa input pada  sistem meliputi kriteria, alternatif (data supplier ), dan bobot. Sedangkan proses yang terjadi pada sistem  yakni  pembentukan  matriks,  normalisasi  matriks,  matriks  ternormalisasi  terbobot, dan penjumlahan hasil matriks ternormalisasi terbobot. Untuk output yang diharapkan pada sistem yang dibuat yakni nilai preferensi (nilai perangkingan data supplier terpilih). Perancangan sistem untuk pemilihan supplier yang kedua yakni menggunakan use case  diagram .  Dimana use  case diagram ini  digunakan  untuk  mengetahui  atau  apa  yang akan  dikerjakan  antar user (pengguna)  pada  sistem.  Gambaran  lengkap  dari use  case diagram sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier ditunjukkan oleh gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier
Berdasarkan  Gambar  3 , Use  case  diagram menjelaskan  bahwa  terdapat  2  aktor dalam sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier ini yakni admin dan user . User dapat  melakukan  login  pada  sistem,  mengelola  data  kriteria,  mengelola  bobot  penilaian, memproses  penilaian menggunakan metode MOORA, serta menampilkan hasil penilaian. Sedangkan user dapat  melakukan login  pada sistem, input data supplier , serta akses hasil penilaian.
Kemudian  setelah  membuat diagram  block dan use  case  diagram ,  selanjutnya adalah  membuat database sebagai  penyimpanan  data  yang  akan  diperlukan  dalam  sistem pendukung  keputusan  untuk  memilih supplier .  Database  sistem  pendukung  keputusan untuk memilih supplier ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 4. Database Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Supplier
Berdasarkan Gambar 4, dijelaskan bahwa terdapat 5 tabel dalam pembuatan sistem ini,  tabel  pertama  adalah  tabel  bobot  yang  berisi  idbobot,  idkriteria.  Selanjutnya  tabel kedua yakni tabel penilaian yang berisi idnilai, id supplier , idkriteria, idbobot. Tabel ketiga yakni  tabel  data_ supplier yang  berisi  id supplier ,  nama_ supplier ,  harga,  kualitas, pelayanan,  lokasi,  kebijakan,  dan  fleksibilitas.  Tabel  keempat  yakni  tabel  kriteria  yang berisi  idkriteria  dan  nmkriteria.  Tabel  terakhir  yakni  tabel  login  yang  berisi  username, password, dan level. Dimana level ini adalah untuk level pengguna seperti admin dan user.

## Pengolahan Data Menggunakan Metode MOORA
Setelah  mendapatkan  data  dan  merancang  sistem.  Selanjutnya  adalah  melakukan pengolahan  data  menggunakan  metode  MOORA.  Berikut  adalah  pengolahan  data menggunakan metode Moora :
1. Pembentukan matriks
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembentukan  matriks  dari  hasil  konversi  data supplier pada Tabel 3 diatas. Berikut hasil dari pembentukan matriks :
𝑥 = [ 2 4 3 3 3 5 2 2 4 2 3 5
2 4 3 4 4 4 4 4 2 5 3 4
5 3 4 4 2 3 ]
2. Normalisasi Matriks
Setelah  dilakukan  pembentukan  matriks,  adalah  melakukan  perhitungan normalisasi  matriks  dengan menggunakan  Persamaan (2) diatas. Berikut adalah perhitungan normalisasi matriks :
 Perhitungan pada kolom 1
𝑥 ∗ 11 = 2 √2 2 +   2 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 = 2 7.28 = 0.274 𝑥 ∗ 21 = 2 √2 2 +   2 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 = 2 7.28 = 0.274 𝑥 ∗ 31 = 2 √2 2 +   2 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 = 2 7.28 = 0.274
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
𝑥 ∗ 41 = 4 √2 2 +   2 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 = 4 7.28 = 0.549 𝑥 ∗ 51 = 5 √2 2 +   2 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 = 5 7.28 = 0.686  Perhitungan pada kolom 2
𝑥 ∗ 12 = 4 √4 2 +   2 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 4 7.81 = 0.512 𝑥 ∗ 22 = 2 √4 2 +   2 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 2 7.81 = 0.256 𝑥 ∗ 32 = 4 √4 2 +   2 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 4 7.81 = 0.512 𝑥 ∗ 42 = 4 √4 2 +   2 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 4 7.81 = 0.512 𝑥 ∗ 52 = 3 √4 2 +   2 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 3 7.81 = 0.384  Perhitungan pada kolom 3
𝑥 ∗ 13 = 3 √3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 +   4 2 = 3 7.38 = 0.406 𝑥 ∗ 23 = 4 √3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 +   4 2 = 4 7.38 = 0.542 𝑥 ∗ 33 = 3 √3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 +   4 2 = 3 7.38 = 0.406 𝑥 ∗ 43 = 2 √3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 +   4 2 = 2 7.38 = 0.271 𝑥 ∗ 53 = 4 √3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 +   4 2 = 4 7.38 = 0.542  Perhitungan pada kolom 4
𝑥 ∗ 14 = 3 √3 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 +   4 2 = 3 8.366 = 0.358 𝑥 ∗ 24 = 2 √3 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 +   4 2 = 2 8.366 = 0.239 𝑥 ∗ 34 = 4 √3 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 +   4 2 = 4 8.366 = 0.478 𝑥 ∗ 44 = 5 √3 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 +   4 2 = 5 8.366 = 0.597 𝑥 ∗ 54 = 4 √3 2 +   2 2 +   4 2 +   5 2 +   4 2 = 4 8.366 = 0.478  Perhitungan pada kolom 5
𝑥 ∗ 15 = 3 √3 2 +   3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 = 3 6.85 = 0.437 𝑥 ∗ 25 = 3 √3 2 +   3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 = 3 6.85 = 0.437
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
𝑥 ∗ 35 = 4 √3 2 +   3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 = 4 6.85 = 0.583 𝑥 ∗ 45 = 3 √3 2 +   3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 = 3 6.85 = 0.437 𝑥 ∗ 55 = 2 3 2 +   3 2 +   4 2 +   3 2 +   2 2 = 2 6.85 = 0.291  Perhitungan pada kolom 6
𝑥 ∗ 16 = 5 √5 2 +   5 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 5 9.539 = 0.524 𝑥 ∗ 26 = 5 √5 2 +   5 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 5 9.539 = 0.524 𝑥 ∗ 36 = 4 √5 2 +   5 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 4 9.539 = 0.419 𝑥 ∗ 46 = 4 √5 2 +   5 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 4 9.539 = 0.419 𝑥 ∗ 56 = 3 √5 2 +   5 2 +   4 2 +   4 2 +   3 2 = 3 9.539 = 0.314
Setelah melakukan perhitungan diatas, maka akan didapatkan  nilai  matriks ternormalisasi sebagai berikut :
𝑥 ∗ = [
0.274 0.512 0.406 0.358 0.437 0.524 0.274 0.256 0.542 0.239 0.437 0.524 0.274 0.512 0.406 0.478 0.583 0.419 0.549 0.512 0.271 0.597 0.437 0.419 0.686 0.384 0.542 0.478 0.291 0.314 ]

## 3. Matriks Normalisasi Terbobot
Setelah  didapatkan  normalisasi  matriks,  selanjutnya  adalah  matriks normalisasi  terbobot,  dimana  nilai  dari  normalisasi  matriks  akan  dikalikan dengan  nilai  bobot  pada  Tabel  1.  Beriku  perhitungan  dari  matriks  normalisasi terbobot :
 Perhitungan pada kolom 1
𝑥 ∗ 11 = 20 𝑋 0.274 = 5.48
𝑥 ∗ 21 = 20 𝑋 0.274 = 5.48 𝑥 ∗ 31 = 20 𝑋 0.274 = 5.48 𝑥 ∗ 41 = 20 𝑋 0.549 = 10.98 𝑥 ∗ 51 = 20 𝑋 0.686 = 13.72
 Perhitungan pada kolom 2
𝑥 ∗ 12 = 30 𝑋 0.512 = 15.36 𝑥 ∗ 22 = 30 𝑋 0.256 = 7.68 𝑥 ∗ 32 = 30 𝑋 0.512 = 15.36 𝑥 ∗ 42 = 30 𝑋 0.512 = 15.36 𝑥 ∗ 52 = 30 𝑋 0.384 = 11.52
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
 Perhitungan pada kolom 3 𝑥 ∗ 13 = 15 𝑋 0.406 = 6.09 𝑥 ∗ 23 = 15 𝑋 0.542 = 8.13 𝑥 ∗ 33 = 15 𝑋 0.406 = 6.09 𝑥 ∗ 43 = 15 𝑋 0.271 = 4.06 𝑥 ∗ 53 = 15 𝑋 0.542 = 8.13
 Perhitungan pada kolom 4 𝑥 ∗ 14 = 10 𝑋 0.358 = 3.58
𝑥 ∗ 24 = 10 𝑋 0.239 = 2.39 𝑥 ∗ 34 = 10 𝑋 0.478 = 4.78 𝑥 ∗ 44 = 10 𝑋 0.597 = 5.97 𝑥 ∗ 54 = 10 𝑋 0.478 = 4.78
 Perhitungan pada kolom 5 𝑥 ∗ 15 = 10 𝑋 0.437 = 4.37
𝑥 ∗ 25 = 10 𝑋 0.437 = 4.37 𝑥 ∗ 35 = 10 𝑋 0.583 = 5.83 𝑥 ∗ 45 = 10 𝑋 0.437 = 4.37 𝑥 ∗ 55 = 10 𝑋 0.291 = 2.91
 Perhitungan pada kolom 6
𝑥 ∗ 16 = 15 𝑋 0.524 = 7.86 𝑥 ∗ 26 = 15 𝑋 0.524 = 7.86 𝑥 ∗ 36 = 15 𝑋 0.419 = 6.28 𝑥 ∗ 46 = 15 𝑋 0.419 = 6.28 𝑥 ∗ 56 = 15 𝑋 0.314 = 4.71
Setelah  menghitung  pengkalian  bobot  dengan  masing-masing  kolom, didapatkan matriks sebagai berikut :
𝑥 ∗ = [
5.48 15.36 6.09 3.58 4.37 7.68 5.48 7.68 8.13 2.39 4.37 7.68 5.48 15.36 6.09 4.78 5.83 6.28 10.98 15.36 4.06 5.97 4.37 6.28 13.72 11.52 8.13 4.78 2.91 4.71 ]
Kemudian  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  y * j pada  setiiap  alternatif mengguakan persamaan  (4) diatas. Dimana perhitungan tersebut mengurangkan jumlah  nilai  max  atau  data  yang  bertipe benefit dengan  jumlah    nilai  min  atau data yang bertipe cost . Pada data yang kami gunakan semua nya bertipe benefit , yakni semakin besar nilainya semakin bagus. Maka hanya akan dihitung jumlah nilai  max  nya  saja  tanpa  pengurangan  jumlah  nilai  min.  Berikut  adalah perhitungan untuk mendapatkan nilai y * j dibawah ini :
y * 1 = 5.48 + 15.36 + 6.09 + 3.58 + 4.37 + 7.68 = 42.56 ( Supplier 1 ) y * 2 = 5.48 + 7.68 + 8.13 + 2.39 + 4.37 + 7.68 = 35.73 ( Supplier 2 ) y * 3 = 5.48 + 15.36 + 6.09 + 4.78 + 5.83 + 6.28 = 43.82 ( Supplier 3 ) y * 4 = 10.98 + 15.36 + 4.06 + 5.97 + 4.37 + 6.28 = 47.02 ( Supplier 4 )
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
y * 5 = 13.72 + 11.52 + 8.13 + 4.78 + 2.91 + 4.71 = 45.77 ( Supplier 5 )
4. Nilai Preferensi
Setelah  mendapatkan  nilai  y * j pada  masing-masing  alternatif,  maka  yang terakhir  adalah  perangkingan,  dimana  hasil  dari  nilai  y * j akan  dirangking  dan kemudian  mendapatkan supplier terbaik.  Hasil  perangkingan  ditunjukkan  oleh tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perangkingan Alternatif y * j Rangking Supplier 4 47.02 Rangking 1 Supplier 5 45.77 Rangking 2 Supplier 3 43.82 Rangking 3 Supplier 1 42.56 Rangking 4 Supplier 2 35.73 Rangking 5
Berdasarkan Tabel 4, bisa dilihat bahwa supplier yang menempati rangking 1 adalah supplier 4 dengan nilai y * j paling besar yakni dengan nilai 47.02 . Maka dari  itu supplier terbaik  dalam  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan memilih supplier ini adalah supplier 4.

## Pengujian Metode
Dalam pengujian metode kali ini digunakan beberapa jurnal untuk membandingkan hasil  penelitian  dan  metode.  Perbandingan  hasil  penelitian  dan  metode  yang  digunakan pada beberapa jurnal ditunjukkan oleh Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Perbandingan Author Permasalahan Metode dan Jumlah Tahapnya Hasil Penelitian Rikky Wisnu Nugraha et. al. [12] Bagaimana penerapan metode SAW dalam menentukan penilaian supplier terbaik  di  PT  Swiss Yuta Jaya. Metode SAW dengan 7 tahap Metode  SAW  ini  dapat  memberikan rekomendasi supplier terbaik
berdasarkan  data  penilaian  yang  telah dilakukan, sehingga memudahkan perusahaan  dalam  proses  pengambilan keputusan. Agnes Mareta et. al. [13] Bagaimana menerapkan metode Weight Product dalam  pendukung  keputusan pemilihan supplier bahan bangunan  pada  PT.  Cipta Arsigriya Metode Weight Product dengan 5 tahap Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa Gudang  Delima  memiliki  nilai  skor tertinggi yaitu 0,05927271
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  metode  SAW  dan  metode Weight Product sudah bisa diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan. Namun tahap dalam  pengolahan  data  metode  SAW  dan  metode Weight  Product lebih  banyak  daripada
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 351-364
tahap pada metode MOORA dimana hanya perlu 4 tahap saja dalam pengolahan datanya. Maka  dari  itu  metode  MOORA  ini  lebih  efisien  untuk  diimplementasikan  dalam  sistem pendukung keputusan.

## KESIMPULAN
Kesimpulan pada penelitian ini adalah metode MOORA bisa diimplementasikan pada sistem pendukung keputusan untuk  memilih supplier . Dimana dalam pengolahan datanya didapatkan supplier terbaik  yang menempati rangking 1 adalah supplier 4 dengan nilai  y * j paling  besar  yakni  dengan  nilai  47.02.   Kemudian  dalam  perbandingan  metode  yang dilakukan,  metode  MOORA  lebih  efisien  untuk  diimplementasikan  dalam  sistem pendukung keputusan karena jumlah tahap pengolahan datanya lebih sederhana.

## REFERENSI
[1] R. Magdalena, “ Supplier Selection for Food Industry: A Combination of Taguchi Loss Function and Fuzzy Analytical Hierarchy Process,” Asian J. Technol. Manag. , vol. 5, no. 1, pp. 13–22, 2012.
[2] M.  Rani,  R.  Ardiansyah,  and  D.  Christina,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan supplier cosmetic dengan metode weighted product,” JRTI (Jurnal Ris. Tindakan Indones. , vol. 6, no. 1, p. 77, 2021, doi: 10.29210/3003848000.
[3] F.  M.  U.  Hasiani,  T.  Haryanti,  R.  Rinawati,  and  L.  Kurniawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Supplier Produk  Ritel  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process,” Sistemasi ,  vol.  10, no. 1, p. 139, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1125.
[4] 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,  [Online]. Available: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/viewFile/513/455.
[5] A.  Revi,  I.  Parlina,  and  S.  Wardani,  “Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA  dalam  Pemilihan Supplier Bahan  Bangunan  di  Toko  Megah  Gracindo  Jaya,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.524.
[6] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik Menggunakan Simple  Additive  Weighting,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  101–108,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[7] T. Kristina, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradigma , vol. 20, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[8] P.  E.  S.  Dita,  A.  Al  Fahrezi,  P.  Prasetyawan,  and  A.  Amarudin,  “Sistem  Keamanan  Pintu Menggunakan  Sensor  Sidik  Jari  Berbasis  Mikrokontroller  Arduino  UNO  R3,” J.  Tek.  dan  Sist. Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 121–135, 2021.
[9] S.  Kurniawan,  T.  Bayu,  “Perancangan  Sistem  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  dan  Minuman  Pada Cafetaria  NO  Caffe  di  TAnjung  Balai  Karimun  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  PHP  dan My.SQL,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2020.
[10] Evayani  and  U.  Utamy,  “Perancangan  Database  Sistem  Informasi  Akuntansi  Siklus  Penjualan Dengan  Menggunakan  Model  Rea  (Studi  Kasus  Pada  Pt  Yudi  Putra,  Medan),” J.  Ilm.  Mhs.  Ekon. Akunt. , vol. 1, no. 2, pp. 16–29, 2016.
[11] S.  Widiyanesti,  R.  Setyorini,  L.  Cost,  and  Q.  Respon,  “PENENTUAN  KRITERIA  TERPENTING DALAM  PEMILIHAN SUPPLIER DI  FAMILY  BUSINESS  DENGAN  MENGGUNAKAN PENDEKATAN  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  (Studi  Kasus  Pada  Perusahaan Garmen PT. X),” Image (IN). , vol. 1, no. 1, 2012, doi: 10.17509/image.v1i1.2321.
[12] R.  W.  Nugraha  and  Nursholihah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Terbaik Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting Studi  Kasus Pt Swiss Yuta  Jaya  ),” J.  Ilm.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 456, pp. 30–38, 2020, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/buffer/article/view/2885.
[13] Agnes  Mareta,  Arie  Yandi  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Bahan Bangunan Menggunakan Metode Weight Product Pada Pt. Cipta Arsigriya,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 2, no. 2, pp. 43–50, 2020, doi: 10.52303/jb.v2i2.28.