## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 9 No. 3 Desember 2023

## Sistem Penentuan Penerima Bantuan KIP Kuliah dengan Menggunakan Metode MOORA (Studi Kasus: Universitas Tanjungpura)
Alfredo Michael Alliandaw #1 , Renny Puspita Sari #2 , Ibnur Rusi #3
# Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura Jl. Prof Dr H. Hadari Nanawi, Kota Pontianak, 78115
1 alfredo1st@student.untan.ac.id
2 rennysari@sisfo.untan.ac.id
3 ibnurrusi@sisfo.untan.ac.id
Abstrak—  Setiap  individu  memiliki  kesempatan  yang  setara untuk dapat melanjutkan pendidikannya menuju ke jenjang perkuliahan,  oleh  karena  keterbatasan  biaya,  tidak  semua orang dapat berkuliah di tempat yang diinginkan, salah satu program  bantuan  yang  diberikan  oleh  pemerintah  dalam penanganan  biaya  kuliah  adalah  bantuan  Kartu  Indonesia Pintar  Kuliah  (KIP-K).  Program  KIP-K  merupakan  salah satu  pilihan  bantuan  dalam  penanganan  biaya  pendidikan yang  diberikan  kepada  calon  mahasiswa  dengan  tingkat perekonomian rendah yang berada di Universitas Tanjungpura.  Akan  tetapi,  dikarenakan  banyaknya  calon mahasiswa  yang  mendaftar  untuk  mendapatkan  bantuan program  KIP-K,  sehingga  menyebabkan  jumlah  pendaftar melebihi  dari  kuota  yang  diberikan,  dan  dengan  adanya faktor  penilaian  yang  rumit  untuk  dapat  diukur  kepada masing-masing  pendaftar,  maka  diperlukan  suatu  sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  algoritma perhitungan  MOORA  sebagai  metode  perhitungan.  Hal  ini dilakukan agar pemberian bantuan KIP-K diberikan kepada mahasiswa  dengan  tepat,  sehingga  bantuan  yang  diterima oleh  setiap  mahasiswa  dapat  digunakan  sebaik  mungkin. Kesimpulan pada penelitian ini adalah ketika menggunakan sistem dalam menentukan pemberian bantuan KIP-K kepada para calon mahasiswa UNTAN, dapat dihasilkan perangkingan  dari  mahasiswa  yang  paling  layak  hingga kurang  layak  untuk  menerima  bantuan  KIP-K.  Dari  data penelitian  sebanyak  30  sampel,  diperoleh  hasil  dengan mahasiswa  yang  memiliki  kode  alternatif  A4  meraih  nilai akhir  tertinggi  sebesar  0.138783,  sedangkan  mahasiswa dengan nilai terendah dimiliki oleh kode alternatif A3 dengan nilai sebesar 0.019263.
Kata kunci — SPK, MOORA, Program KIP-K, Universitas Tanjungpura

## I. P ENDAHULUAN
Setiap orang memiliki hak dasar yang sama seperti yang tercantum  dalam  UUD  1945  dalam  hal  pendidikan.  Akan tetapi,  meski  proses  pencapaian  gelar  sarjana  turut didukung  oleh  negara,  hanya  beberapa  orang  saja  yang dapat  berkuliah  di  tempat  yang  diinginkan.  Salah  satu
hambatan  yang  terasa  nyata  adalah  nominal  pembiayaan yang besar [1]. Oleh karena itu, bantuan dalam penanganan biaya kuliah sangat diperlukan oleh para calon mahasiswa.
Bantuan penanganan biaya pendidikan diberikan dalam bentuk  bantuan  keuangan  yang  ditujukan  untuk melanjutkan pendidikan mahasiswa [2]. Setiap mahasiswa yang  memiliki  tingkat  perekonomian  rendah,  memiliki kesempatan untuk menerima program bantuan kuliah yang dicanangkan oleh Pemerintah dan akan terus dijamin oleh Kemendikbudristek  dengan  program  yang  disebut  Kartu Indonesia  Pintar  (KIP)  Kuliah  [3].  Program  Bantuan  KIP Kuliah merupakan salah satu pilihan bantuan penanganan biaya kuliah di Universitas Tanjungpura.
Universitas Tanjungpura (UNTAN) merupakan Universitas  negeri  Indonesia  di  Kota  Pontianak,  Provinsi Kalimantan  Barat  [4].  Setiap  tahun,  UNTAN  membuka peluang  kepada  para  calon  mahasiswa  untuk  mengajukan Bantuan  KIP  Kuliah  dengan  aturan  dan  syarat  yang diberlakukan  sebagai  pertimbangan  dalam  penerimaan pengajuan  KIP  Kuliah,  ditambah  dengan  banyaknya pendaftar  dan  faktor  penilaian  terhadap  calon  mahasiswa yang  terbilang  cukup  sulit  untuk  diukur  sebagai  bahan pertimbangan  yang  menjadi  urgensitas  penciptaan  sistem untuk memudahkan dan mempersingkat waktu oleh pihak UNTAN dalam menentukan calon mahasiswa yang berhak mendapatkan program bantuan KIP Kuliah.
Sistem informasi memiliki berbagai jenis, salah satunya sistem pendukung keputusan (SPK) yang berjalan dengan melandaskan pada pengetahuan dengan tujuan memudahkan  pengambilan  keputusan  si  pengguna  [5]. Dengan  menggunakan  SPK,  dibutuhkan  standar  kriteria baku  yang  didalam  kriteria  tersebut,  juga  terdapat  sub kriteria dan nilai bobot yang dapat dijadikan bahan sebagai pengambilan  keputusan  [6].  Di  sisi  lain  terdapat  metode MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  based  on  Ratio Analysis )  sebagai  bagian  dari  metode  SPK  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai  algoritma  perhitungan  didalam sistem.
Ni  Wayan  Ari  Ulandari  bersama  Suwirmayanti  dan Astiti  [7]  melakukan  penelitian  mengenai  proses  seleksi beasiswa  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali. Penelitian dilakukan dengan menerapkan metode MOORA yang dinilai memiliki tingkat selektivitas yang baik dalam menentukan  sebuah  alternatif  dari  sebuah  permasalahan dan memiliki tingkat fleksibilitas yang tinggi serta mudah dipahami,  serta  dapat  mengoptimalkan  hasil  akhir  dari kriteria  yang  berbeda,  keterbaruan  yang  peneliti  buat adalah menggunakan metode MOORA untuk menentukan pemberian bantuan KIP Kuliah. Penelitian juga dilakukan oleh Rahmadani Fitri Sinaga bersama Andani dan Suhada [8]  dengan  mengadopsi  metode  MOORA  untuk  menilai penerima  Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  di  SD  124395  di Pematang  Siantar.  Sebanyak  13  alternatif  dan  10  kriteria digunakan  dalam  perhitungan,  dengan  hasil  akhir menunjukkan  bahwa  Alliya  (A5)  memiliki  nilai  tertinggi sebesar 0,264. Yang menjadi keterbaruan dari penelitian ini adalah  tempat  dimana  studi  kasus  diambil  dengan menggunakan  calon  mahasiswa  penerima  bantuan  KIP Kuliah UNTAN sebagai alternatif dari sistem yang dibuat.
Metode MOORA seringkali diterapkan dalam pengambilan keputusan multi-atribut [9]. Sistem pembobotan  dengan  target  penilaian  yang  tepat  untuk setiap mahasiswa yang dipilih serta mahasiswa yang telah ditentukan dapat digunakan untuk menentukan kepentingan relatif dari berbagai karakteristik dan kriteria [8].  Dalam  mencari  kriteria  yang  dapat  dijadikan  acuan sebagai perhitungan, peneliti membaca Peraturan Sekretaris  Jenderal  Kementerian,  Kebudayaan,  Riset  dan Teknologi  nomor  10  tahun  2022  tentang  Petunjuk Pelaksanaan Program Indonesia Pintar Pendidikan Tinggi. Dan juga membaca artikel terkait KIP Kuliah serta datang langsung kepada pihak UNTAN yang bertanggung jawab menangani bantuan KIP Kuliah yaitu Biro Akademik dan Kemahasiswaan  (BAK)  UNTAN  dalam  mendiskusikan faktor-faktor  yang  digunakan  sebagai  penilaian  terhadap calon mahasiswa penerima bantuan KIP Kuliah. Sehingga dari hasil analisis dan diskusi bersama pihak BAK UNTAN, didapatkan  enam  faktor  terkait  yang  dapat  digunakan sebagai  kriteria  acuan  didalam  penelitian  ini  yaitu  Status Calon  Mahasiswa,  Status  Keluarga  Mahasiswa,  Jumlah Pendapatan  Orang  Tua/Wali,  Jumlah Tanggungan,  Status Kepemilikan  Rumah  dan  Riwayat  Prestasi.  Walaupun penentuan  kriteria  telah  dilakukan,  penambahan  dan pengurangan kriteria tetap dapat dilakukan didalam sistem tanpa harus melakukan perubahan didalam internal coding.
Metode  MOORA  digunakan  sebagai  algoritma perhitungan  didalam  sistem  yang  dibuat,  ini  dikarenakan metode  MOORA  mampu  memberikan  hasil  akhir  yang akurat  dengan  nilai  yang  optimal  dalam  pengambilan keputusan,  yang  dapat  mempertimbangkan  penggunaan kriteria dengan jenis yang berbeda atau yang lebih dikenal dengan  konsep  perhitungan  MCDM  ( Multi  Criteria Decision Making ). Oleh karena itu, penerapan metode ini dinilai  mudah  untuk  dipahami  serta  dapat  memberikan tingkat  selektivitas  yang  tinggi  dalam  memberikan  hasil akhir perangkingan dalam menentukan alternatif yang akan dipilih.
Diharapkan dalam menggunakan SPK dengan menggunakan  metode  perhitungan  MOORA,  Sistem penentuan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah  ini  dapat membantu memberikan hasil akhir yang baik untuk dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  peneliti  lakukan  dan sistem  yang  dihasilkan  dapat  bermanfaat  bagi  pengguna nantinya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan terstruktur  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan menentukan  penerima  bantuan  KIP  Kuliah  dengan  studi kasus  Universitas  Tanjungpura.  Tahapan  yang  dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar. 1  Tahapan metode penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan  dalam  pembuatan penelitian  ini  adalah  mengenali  serta  mengetahui  topik yang  menjadi  ide  permasalahan  ataupun  pertanyaan penelitian  dari  hal  yang  diteliti,  yang  didapat  dengan melakukan observasi ataupun wawancara secara langsung pada  lingkungan  atau  pihak  Universitas  Tanjupura  yang terkait  langsung  dengan  program  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah.

## B. Studi Literatur
Dalam menunjang pengetahuan untuk dapat melakukan penyelesaian  permasalahan  dalam  penelitian  yang dilakukan,  dilakukan  studi  literatur  yang  bisa  dilakukan dengan cara membaca ataupun mempelajari informasi dari buku  maupun  artikel  yang  terkait  dengan  tema  dari penelitian  ini  yaitu  permasalahan  Sistem  Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode MOORA sebagai algorirma  perhitungan  dalam  pemberian  KIP  Kuliah dengan studi kasus Universitas Tanjungpura dengan tujuan mengumpulkan  informasi  sebanyak  mungkin  terkait masalah yang diketahui agar dapat memberikan solusi dari pemecahan permasalahan penelitian.
1) Sistem Pendukung Keputusan; Sistem merupakan kesatuan yang meliputi dua ataupun lebih komponen yang saling  berinteraksi  guna  menggapai  tujuan.  Pendekatan element-emphasis  memberi  definisi  sistem  yang  jadi kumpulan  elemen  yang  berinteraksi  guna  menggapai tujuan [10].
Salah  satu  bagian  dari  sistem  informasi  yang  dapat dijalankan  menggunakan  media  komputer  dengan berlandaskan  pengetahuan  sebagai  alat  bantu  pengguna dalam  memutuskan  seringkali  diistilahkan  dengan  sistem pendukung keputusan [11]. Sistem Pendukung Keputusan (Decision  Support  System,  DSS)  merupakan  jenis  sistem informasi  yang  dirancang  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi.  SPK  bisa  dicerminkan menjadi  alat  menyelesaikan  masalah  semi-terstruktur dengan perhitungan yang kompleks [12].
2) Universitas
Tanjungpura; Universitas Tanjungpura  (UNTAN)  merupakan  sebuah  universitas negeri  yang  berada  di  provinsi  Kalimantan  Barat,  yang letaknya  berada  di  Kota  Pontianak  [4].  Universitas Tanjungpura memberikan bantuan keringanan kepada para mahasiswa yang memiliki kendala dalam biaya perkuliahan  mereka,  salah  satu  program  bantuan  yang ditawarkan  adalah  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  yang ditangani oleh bagian BAK UNTAN.
Biro Akademik dan Kemahasiswaan (BAK) merupakan sebuah  unit  atau  divisi  yang  ada  di  lembaga  pendidikan, seperti universitas atau institut. Secara keseluruhan, BAK memiliki peran penting dalam mengelola aspek akademik dan  kemahasiswaan  di  lembaga  pendidikan,  serta memberikan  dukungan  dan  layanan  kepada  mahasiswa dalam mencapai kesuksesan akademik dan pengembangan diri.
3) Kartu Indonesia Pintar Kuliah; Program KIP-K, atau yang disebut dengan program Kartu Indonesia Pintar Kuliah  adalah  salah  satu  dari  bantuan  keuangan  yang dimiliki oleh Universitas Tanjungpura dimana penanganan biaya Kuliah yang diberikan oleh pemerintah kepada para mahasiswa  dengan  aturan  dan  syarat  yang  diberlakukan, dan akan terus dijamin oleh Kemendikbudristek [3].
Bantuan  KIP  Kuliah  akan  membebaskan  kepada  para mahasiswa penerima KIP Kuliah untuk dapat melanjutkan studinya  di  jenjang  perkuliahan  hingga  mahasiswa penerima  KIP  Kuliah  ini  lulus,  tentunya  pemberian  KIP Kuliah ini diberikan kepada para mahasiswa dengan syarat dan  ketentuan  yang  berlaku.  Program  KIP  Kuliah  sudah ada sejak tahun 2020 yang dimana menggantikan program Bidikmisi yang sudah dimulai sejak tahun 2010 lalu.
4) MOORA;  Multi-Objective  Optimization  on  basis of  Ratio  Analysis  (MOORA) :  adalah  metode  yang dikenalkan  Brauers  serta  Zavadskas  di  tahun  2006  guna menyelesaikan  masalah  komputasi  matematis  yang kompleks  lewat  mengoptimasi  bersamaan  dua  ataupun lebih  sifat  bertolak  belakang  [13].  Menggunakan pendekatan  DSS  multi-atribut  bisa  memudahkan  dalam memilih keputusan dari beragam pilihan. Nilai dan atribut berjalan seiring sistem ini, tiap pilihan tak terkecuali, dan setiap pengambil keputusan harus memiliki alternatif untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan [14]. Alternatif yang ditetapkan  pada  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  yang
mendaftar  KIP  Kuliah  pada  studi  kasus  Universitas Tanjungpura.
Perhitungan  pada  metode  MOORA merupakan perhitungan  yang  didasarkan  pada  konsep Multi  Criteria Decision  Making (MCDM),  MCDM  digunakan  untuk mengatasi masalah pengambilan keputusan yang kompleks di  mana  terdapat  lebih  dari  satu  kriteria  yang  harus dipertimbangkan.  MCDM  membantu  mengidentifikasi, memodelkan, dan menganalisis kriteria yang relevan, dan memberikan  dasar  yang  lebih  kuat  untuk  membuat keputusan yang tepat dan terinformasi [15]. Sistem multi- tujuan  atau  multi-kriteria  yang  disebut  teknik  MOORA dapat mengoptimalkan dua atribut atau lebih, yang bersaing di bawah sejumlah kendala secara bersamaan [16].
5) Black  Box  Testing; yakni  metode  uji  pada software  dengan  melakukan  pemasukkan input kedalam sistem  dan  mengamati output yang  dihasilkan  tanpa melibatkan  proses  terjadinya  pengolahan  internal  koding yang  terjadi  didalam  sistem. Black  Box  Testing memfokuskan spesifikasi fungsional software. Penguji bisa menentukan  serangkaian  kondisi  input,  spesifikasi fungsional dari program pengujian [17].

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menjadi  salah  satu  tahapan  yang penting  untuk  membangun  sistem  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dari  penelitian  ini.  Pengumpulan  data  dibagi menjadi 2 yaitu data primer dan data sekunder:
1) Data  Primer; merupakan  sekumpulan  data  yang didapatkan dengan melakukan pengamatan dan wawancara langsung  dengan  pihak  terkait  untuk  mendapatkan informasi  yang  rinci  terhadap  kejadian  ataupun  situasi terkait penelitian yang hendak dilakukan.
2) Data Sekunder; merupakan sekumpulan data yang didapatkan dengan membaca dokumen serta laporan yang dapat mendukung selesainya penelitian ini, termasuk juga dengan  artikel  serupa  yang  menjadi  bahan  acuan  dari penelitian ini.
Pengumpulan data primer dan sekunder pada penelitian ini memiliki peran yang besar seperti penentuan 6 kriteria terkait  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  perhitungan didalam sistem. Dengan membaca pedoman yang diberikan Kemendikbudristek  yaitu  Persesjen  yang  isinya  mengatur tentang  pemberian  KIP  Kuliah  kepada  calon  mahasiswa, dan juga membaca artikel yang terkait dengan pemberian KIP  Kuliah  dan  SPK  dengan  menggunakan  algoritma perhitungan  MOORA  untuk  mendapatkan  data  sekunder. Dan  mendapatkan  data  primer  dengan  melakukan observasi  dan  wawancara  langsung  kepada  pihak  terkait baik  itu  penyelenggara  ataupun  pendaftar  KIP  Kuliah terkait seleksi pemberian dari bantuan KIP Kuliah.

## D. Analisis Kebutuhan & Kelayakan Sistem
Dalam menganalisis kebutuhan sistem, bertujuan untuk dapat mengetahui hal atau fitur apa saja yang perlu untuk dibangun sedemikian rupa didalam sistem dengan alat-alat pendukung seperti software , hardware dan brainware yang diperlukan  sehingga  sistem  dapat  dikembangkan  dan digunakan oleh user nantinya.
Analisis  kelayakan  juga  diperlukan  dalam  tahapan  ini seperti  kelayakan  teknis,  kelayakan  operasional  maupun kelayakan hukum dalam menunjang rancang bangun SPK. Dari  kelayakan  teknis,  teknologi  yang  digunakan  untuk dapat  membangun  sistem  sudah  tersedia  serta  dapat dikonversikan  di  teknologi  sesuai  dengan  perkembangan zaman. Dari kelayakan operasional, sistem yang dibangun dapat memenuhi operasional dan mempermudah pekerjaan BAK UNTAN serta dapat menghemat penggunaan sumber daya  karena  dapat  memangkas  penggunaan  kertas.  Dari kelayakan  hukum,  sistem  bersifat  open  source  dan  tidak memiliki unsur pidana serta pornografi.

## E. Perancangan
Dalam tahapan perancangan dilakukan dengan membuat desain  antarmuka  pengguna  dan  juga  diagram Unified Modeling  Language yang  dibuat  dengan  terstruktur,  dan dari diagram UML dibangunlah sistem dengan menggunakan  Laravel  framework  yang  menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  ( Hypertext  Preprocessor ) dengan  penggunaan  MySQL  database  sebagai  media penyimpanan  data.  Arsitektur  sistem  dipertimbangkan dengan cermat, termasuk pemilihan teknologi yang sesuai dan  pengelolaan  basis  data  untuk  menyimpan  dan mengelola  informasi  aplikasi.  Keamanan  adalah  faktor utama yang dipertimbangkan sepanjang proses perancangan,  dengan  implementasi  praktik  keamanan termasuk  enkripsi  data  dan  manajemen  hak  akses. Pengembangan backend dan frontend dilakukan bersamaan, dengan  logika  bisnis  dan  fungsionalitas  server-side  yang mendukung operasi aplikasi, serta implementasi antarmuka pengguna di sisi klien.
Perancangan  aplikasi  berbasis web  melibatkan  3 aspek utama yaitu teknis, keamanan dan pengalaman pengguna. Dengan  pendekatan  holistik  yaitu  pendekatan  yang memandang  suatu  sistem  dengan  mempertimbangkan keseluruhan  dari  sistem.  Dimulai  dari  tahap  perencanaan hingga kepada implementasi sistem sehingga sistem yang dibuah  dapat  berlanjut  lagi  kepada  tahapan  pemeliharaan berkelanjutan yang tidak hanya melihat aspek teknis saja, melainkan dengan menambahkan faktor keamanan sistem dan  juga  kenyamanan  sehingga  dapat  memenuhi  harapan dari pengguna aplikasi.

## F. Implementasi Metode MOORA
Tahapan  ini  merupakan  penerapan  metode  MOORA didalam  sistem,  yang  dilakukan  per  tahapannya  hingga tahapan  akhir  yang  dapat  menampilkan  hasil  akhir  dari alternatif  dalam  bentuk  perangkingan,  ini  melibatkan algoritma  perhitungan  yang  dilakukan  pada  sistem  dalam bentuk pengkodingan.
Metode  MOORA  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang pada awalnya kita harus memilih tujuan, memilih kriteria evaluasi yang relevan, dan memasukkan bobot nilai kriteria. Lalu  dilanjutkan  dengan  pembuatan  matriks  keputusan, normalisasi matriks sesuai dengan matriks keputusan yang dibuat, optimasi sifat-sifat matriks yang dinormalisasi, dan pencarian  nilai  Yi  (untuk  pengurutan  dari  hasil  akhir matriks yang dinormalisasi). Hasil Yi dapat bernilai positif maupun  negatif,  tergantung  pada  hasil  pengurangan  nilai maksimum  (nilai  total  kriteria  benefit)  dengan  nilai
minimum (nilai total kriteria cost) [18]. Pada penelitian ini, terdapat lima Langkah dalam penerapan metode MOORA yang disajikan pada Gambar 2.

## Gambar. 2  Tahapan perhitungan metode MOORA
Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai tahapan-tahapan yang berada pada metode MOORA.
1) Mengidentifikasi  Atribut  Evaluasi  dan  Nilai;
Tahap  ini  melibatkan  penentuan  kriteria  yang  akan digunakan dalam evaluasi alternatif serta subkriteria yang relevan. Setiap alternatif dinilai dengan memberikan nilai pada  masing-masing  subkriteria  berdasarkan  tingkat kepentingan atau bobot yang telah ditetapkan.
2) Membuat  Matriks  Keputusan  MOORA; Pada tahap ini, dibentuk matriks keputusan yang berisi nilai dari setiap  alternatif  pada  setiap  subkriteria.  Matriks  ini  akan digunakan  sebagai  dasar  untuk  analisis  dan  perhitungan selanjutnya.  Untuk  melengkapi  tahap  ini,  dibuat  matriks keputusan  dengan  mengkonversi  nilai  dari  alternatif terhadap kriteria [7].
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 …  𝑥 1𝑛 𝑥 21 . 𝑥 22 …  𝑥 2𝑛 ⋮     ⋮  ⋮       ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 …   𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Berdasarkan Persamaan (1) 𝑋 merupakan nilai alternatif dari 𝑚 pada  kriteria 𝑛 ,  dengan 𝑚 merupakan  nilai maksimum  alternatif  dan 𝑛 merupakan  nilai  maksimum kriteria.
3) Membuat Matriks Normalisasi MOORA; Matriks keputusan yang telah dibentuk pada tahap sebelumnya akan dinormalisasi agar setiap subkriteria memiliki bobot yang seimbang. Normalisasi dilakukan dengan menghitung rasio antara  nilai  alternatif  dengan  total  nilai  alternatif  pada setiap  subkriteria.  Tujuan  normalisasi  dalam  pendekatan MOORA  adalah  untuk  menstandarisasi  nilai-nilai komponen  matriks  hingga  elemen  di  matriks  punya  nilai seragam  [7].  Dengan  menggunakan  persamaan  ini, normalisasi pada MOORA dapat ditentukan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 (2)
Berdasarkan  Persamaan  (2), 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  nilai alternatif  ke- 𝑖 pada  kriteria  ke- 𝑗 , 𝑥 𝑖𝑗 ∗ merupakan  nilai  dari normalisasi  alternatif  ke- 𝑖 pada  kriteria  ke- 𝑗 , 𝑖 merupakan jumlah alternatif, 𝑗 merupakan jumlah kriteria, dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑚 dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 .
4) Menghitung  nilai  optimasi  /  pengoptimalan atribut; Pada  tahap  ini,  perhitungan  nilai  optimasi dilakukan dengan cara mengalikan bobot subkriteria pada matriks  ternormalisasi  dengan  bobot  kriteria  yang  telah ditentukan  pada  setiap  alternatif.  Nilai  optimasi  ini menunjukkan  sejauh  mana  setiap  alternatif  memenuhi kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  membagi  nilai fisibel  terbesar  (maks)  dengan  nilai  terkecil  (min) berdasarkan  dari  tipe  pada  setiap  kriteria,  maka  nilai optimasi  dapat  dihitung.  Bobot  yang  lebih  tinggi  dapat diterapkan pada atribut untuk menekankan signifikansinya [7]. Persamaan berikut harus digunakan untuk perhitungan ketika  atribut  bobot  diperhitungkan  untuk  mencari  nilai optimasi.
𝑌𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=𝑖 (3)
Pada Persamaan (3) 𝑌 𝑖 merupakan nilai evaluasi alternatif ke- 𝑖 yang  telah  dinormalisasikan  terhadap  semua  kriteria ke- 𝑗 .
5) Perangkingan  nilai  Yi; Tahap  terakhir  adalah melakukan  perangkingan  alternatif  berdasarkan  nilai optimasi  yang  telah  dihitung  sebelumnya.  Alternatif dengan nilai optimasi tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik  atau  paling  optimal  dalam  konteks  evaluasi  yang telah ditetapkan.
Dengan  mengikuti  tahapan-tahapan  tersebut,  metode MOORA  dapat  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  dan perangkingan alternatif berdasarkan kriteria dan subkriteria yang telah ditetapkan.

## G. Deployment
Pada  tahapan  akhir,  ketika  sistem  telah  berhasil dikembangan secara menyeluruh dan telah diuji kelayakan sistem  dengan  metode Black  Box  Testing dengan memberikan  masukan  pada  sistem  dan  memperhatikan keluaran yang dihasilkan tanpa melihat proses yang terjadi dalam  struktur  kodingan  sistem . Maka,  sistem  siap dijalankan  dalam  lingkungan  produksi  dan  sistem  akan digunakan  oleh  pengguna  sehingga  dapat  memberikan manfaat sebenarnya.
Pengujian  kelayakan  antarmuka  sistem  dilakukan dengan menggunakan skala likert yang digunakan melalui survei dalam penelitian dengan mengatur tingkat persepsi ataupun  pendapat  seseorang,  Penggunaan  skala  ini membantu  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik tentang sejauh mana antarmuka memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna. Pengujian kelayakan antarmuka sistem dilakukan  dengan  mengukur  tingkat  kepuasan  pengguna terhadap tampilan antarmuka yang dibuat pada sistem.
Pada tahapan ini diperlukan persiapan dengan baik dan hati-hati agar peluncuran sistem dapat berjalan baik sesuai dengan  situasi  yang  diharapkan  sehingga  saat  sistem hendak  digunakan  oleh  pengguna,  maka  sistem  yang
dihasilkan dapat memberikan hasil keluaran/ output sesuai yang diharapkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  di  penelitian  ini  dibagi  menjadi  hasil  dan pembahasan, hasil menggambarkan sistem sudah dibangun dan pembahasan mendefinisikan perhitungan yang terjadi didalam sistem.

## A. Penerapan MOORA Pada Sistem
Dari  Sistem  yang  hendak  dibangun  dalam  menentukan pemberian  program  bantuan  KIP-K  kepada  para  calon mahasiswa UNTAN, terdapat tahapan-tahapan perhitungan yang dilakukan didalam sistem hingga mendapatkan hasil akhir  dalam  bentuk  perangkingan  dari  mahasiswa  yang paling  layak  hingga  kurang  layak  menerimakan  program bantuan KIP-K UNTAN, berikut penjelasan dari tahap ke tahap yang akan dilakukan didalam sistem.
1)  Atribut  Evaluasi  Dan  Nilai: Pada  sistem pendukung  keputusan,  hal  pertama  yang  dilakukan adalah  menentukan  tipe  dan  bobot  dari  setiap  kriteria yang ada, tipe dari masing masing kriteria dapat berupa benefit ataupun cost. Berikut ini merupakan kriteria dan nilai  bobotnya  beserta  dengan  subkriteria  terkait  yang disajikan pada Tabel 1.
TABEL I T ABEL K RITERIA Kriteria Tipe Sub Kriteria Nilai Nilai Bobot
C1 (Status Calon Mahasiswa) Benefit
Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Kepemilikan kartu
KIP/KKS/PKH + Orang tua bercerai ditanggung Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH + Orang tua bercerai tanpa tanggungan Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH +
Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan
1
2 3 4 25%
C2 (Status Keluarga
Mahasiswa) Benefit Masih ada Orang Tua Piatu Yatim Yatim Piatu 1 2 3 4 15% C3 (Jumlah Tanggungan) Benefit 1 orang 2 orang 3 orang 4-5 orang >5 orang 1 2 3 4 5 15% C4 (Status Kepemilikan Rumah) Benefit Pribadi Warisan Sewa Tahunan Sewa Bulanan Menumpang 1 2 3 4 5 10% C5
(Riwayat Prestasi) Benefit
Tingkat Kota Tingkat Kecamatan Tingkat Provinsi Tingkat Nasional Tingkat Internasional 1 2 3 4 5 10%
Kriteria Tipe Sub Kriteria Nilai Nilai Bobot C6 (Jumlah Pendapatan Orang Tua/Wali) Cost < 300.000 300.000 - 800.000 800.000 - 1.500.000 1.500.000 - 3.000.000 > 3.000.000 1 2 3 4 5 25%
Selanjutnya,  kita  dapat  memasukan  alternatif  dari penelitian  ini  beserta  dengan  nilai  pada  masing-masing kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II T ABEL A LTERNATIF Kode Status Calon Mahasiswa Status Keluarga Mahasiswa Jumlah Tanggungan Status Kepemilikan Rumah Riwayat Prestasi Jumlah Pendapatan Orang Tua/Wali A1 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Yatim 3 orang Sewa Tahunan Tingkat Nasional < 300.000 A2 Orang tua bercerai ditanggung Yatim Piatu > 5 orang Menumpang Tingkat Nasional 800.000 - 1.500.000 A3 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Yatim 1 orang Sewa Tahunan Tingkat Kecamatan 1.500.000 - 3.000.000 A4 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Yatim 1 orang Menumpang Tingkat Nasional < 300.000 A5 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Yatim 4-5 orang Warisan Tingkat Provinsi 800.000 - 1.500.000 A6 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Masih ada Orang Tua 3 orang Sewa Bulanan Tingkat Kota 800.000 - 1.500.000 A7 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Piatu 2 orang Menumpang Tingkat Internasional 800.000 - 1.500.000 A8 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Yatim 2 orang Sewa Tahunan Tingkat Kecamatan < 300.000 A9 Orang tua bercerai ditanggung Yatim 3 orang Pribadi Tingkat Kota < 300.000 A10 Orang tua bercerai ditanggung Masih ada Orang Tua 4-5 orang Menumpang Tingkat Provinsi < 300.000 A11 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Masih ada Orang Tua 4-5 orang Pribadi Tingkat Kota < 300.000 A12 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Masih ada Orang Tua 3 orang Sewa Bulanan Tingkat Internasional < 300.000 A13 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Yatim Piatu 2 orang Warisan Tingkat Nasional < 300.000 A14 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Piatu 2 orang Sewa Tahunan Tingkat Kecamatan 1.500.000 - 3.000.000 A15 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Piatu 2 orang Pribadi Tingkat Nasional 800.000 - 1.500.000 A16 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Piatu 4-5 orang Sewa Tahunan Tingkat Nasional < 300.000 A17 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Piatu 4-5 orang Warisan Tingkat Kecamatan < 300.000 A18 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Yatim 1 orang Menumpang Tingkat Kecamatan 300.000 - 800.000 A19 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Yatim Piatu 3 orang Sewa Bulanan Tingkat Kecamatan 800.000 - 1.500.000 A20 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Piatu 4-5 orang Warisan Tingkat Kecamatan 800.000 - 1.500.000 A21 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Yatim Piatu 4-5 orang Pribadi Tingkat Kota 800.000 - 1.500.000 A22 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Masih ada Orang Tua 3 orang Pribadi Tingkat Internasional 1.500.000 - 3.000.000 A23 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Yatim > 5 orang Warisan Tingkat Internasional > 3.000.000 A24 Orang tua bercerai ditanggung Yatim Piatu > 5 orang Pribadi Tingkat Nasional 300.000 - 800.000
Kode Status Calon Mahasiswa Status Keluarga Mahasiswa Jumlah Tanggungan Status Kepemilikan Rumah Riwayat Prestasi Jumlah Pendapatan Orang Tua/Wali A25 Orang tua bercerai ditanggung Yatim 2 orang Sewa Tahunan Tingkat Kota < 300.000 A26 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Masih ada Orang Tua 2 orang Menumpang Tingkat Kota 1.500.000 - 3.000.000 A27 Orang tua bercerai tanpa tanggungan Yatim Piatu 1 orang Pribadi Tingkat Nasional 1.500.000 - 3.000.000 A28 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Yatim 4-5 orang Warisan Tingkat Nasional 300.000 - 800.000 A29 Kepemilikan kartu KIP/KKS/PKH Piatu 3 orang Warisan Tingkat Kecamatan 1.500.000 - 3.000.000 A30 Berasal dari Panti Sosial/Panti Asuhan Masih ada Orang Tua > 5 orang Warisan Tingkat Kecamatan > 3.000.000
2)  Matriks  Keputusan  MOORA: Setelah  berhasil menentukan  kriteria,  subkriteria  dan  nilai  bobot,  langkah yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  pembentukan  matriks keputusan dari sekumpulan alternatif yang digunakan pada penelitian  dengan  cara  mengkonversikan  nilai  alternatif terhadap setiap kriteria yang berkaitan dalam bentuk angka guna yang disajikan pada Tabel 3.
TABEL III M ATRIKS K EPUTUSAN C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 3 3 3 4 1 A2 2 4 5 5 4 3 A3 1 3 1 3 2 4 A4 4 3 1 5 4 1 A5 4 3 4 2 3 3 A6 3 1 3 4 1 3 A7 1 2 2 5 5 3 A8 3 3 2 3 2 1 A9 2 3 3 1 1 1 A10 2 1 4 5 3 1 A11 3 1 4 1 1 1 A12 4 1 3 4 5 1 A13 1 4 2 2 4 1 A14 4 2 2 3 2 4 A15 4 2 2 1 4 3 A16 3 2 4 3 4 1
A17 1 2 4 2 2 1 A18 3 3 1 5 2 2 A19 1 4 3 4 2 3 A20 4 2 4 2 2 3 A21 4 4 4 1 1 3 A22 1 1 3 1 5 4 A23 4 3 5 2 5 5 A24 2 4 5 1 4 2 A25 2 3 2 3 1 1 A26 3 1 2 5 1 4 A27 3 4 1 1 4 4 A28 1 3 4 2 4 2 A29 1 2 3 2 2 4 A30 4 1 5 2 2 5
3)  Matriks  Normalisasi  MOORA: Langkah  yang dilakukan selanjutnya dalam perhitungan metode MOORA adalah  menghitung  nilai  normalisasi  dari  kriteria  masing- masing  alternatif,  dan  membentuknya  menjadi  suatu matriks normalisasi. Tujuan normalisasi dalam pendekatan MOORA  adalah  untuk  menstandarisasi  nilai-nilai komponen  matriks  hingga  elemen  di  matriks  punya  nilai seragam,  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  dapat dilihat pada Persamaan 2 yang penjelasannya terdapat pada bagian  implementasi  metode  moora.  Berikut  salah  satu contoh  perhitungan  manual  yaitu  pada  Alternatif  1  (A1) sebagai berikut.
𝑥 1,1 ∗ = 𝑥 1,1 √𝑥 1,1 2 + 𝑥 2,1 2 + 𝑥 3,1 2 + ⋯ + 𝑥 30,1 2 𝑥 1,1 ∗ = 3 √3 2 + 2 2 + 1 2 + ⋯ + 4 2 = 3 √244 𝑥 1,1 ∗ = 3 15,6025 = 0,192055
Dari  perhitungan  dalam  mencari  matriks  normalisasi yang  dilakukan  terhadap  A1,  dilakukan  juga  perhitungan kepada  semua  alternatif  yang  terkait  pada  penelitian  ini yang  hasilnya  membentuk  matriks  normalisasi  yang disajikan pada Tabel 4.
TABEL IV
M ATRIKS K EPUTUSAN
C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.192055  0.34641  0.166924  0.175863  0.229416  0.064416 A2 0.128037  0.46188  0.278207  0.293105  0.229416  0.193247
A3 0.064018  0.34641  0.055641  0.175863  0.114708  0.257663
A4 0.256074  0.34641  0.055641  0.293105  0.229416  0.064416 A5 0.256074  0.34641  0.222566  0.117242  0.172062  0.193247 A6 0.192055  0.11547  0.166924  0.234484  0.057354  0.193247 A7 0.064018  0.23094  0.111283  0.293105  0.28677  0.193247 A8 0.192055  0.34641  0.111283  0.175863  0.114708  0.064416 A9 0.128037  0.34641  0.166924  0.058621  0.057354  0.064416 A10 0.128037  0.11547  0.222566  0.293105  0.172062  0.064416
A11 0.192055  0.11547  0.222566  0.058621  0.057354  0.064416 A12 0.256074  0.11547  0.166924  0.234484  0.28677  0.064416 A13 0.064018  0.46188  0.111283  0.117242  0.229416  0.064416
A14 0.256074  0.23094  0.111283  0.175863  0.114708  0.257663
A15 0.256074  0.23094  0.111283  0.058621  0.229416  0.193247 A16 0.192055  0.23094  0.222566  0.175863  0.229416  0.064416
A17 0.064018  0.23094  0.222566  0.117242  0.114708  0.064416
A18 0.192055  0.34641  0.055641  0.293105  0.114708  0.128831
A19 0.064018  0.46188  0.166924  0.234484  0.114708  0.193247
A20 0.256074  0.23094  0.222566  0.117242  0.114708  0.193247
A21 0.256074  0.46188  0.222566  0.058621  0.057354  0.193247
A22 0.064018  0.11547  0.166924  0.058621  0.28677  0.257663
A23 0.256074  0.34641  0.278207  0.117242  0.28677  0.322078
A24 0.128037  0.46188  0.278207  0.058621  0.229416  0.128831
A25 0.128037  0.34641  0.111283  0.175863  0.057354  0.064416
A26 0.192055  0.11547  0.111283  0.293105  0.057354  0.257663
A27 0.192055  0.46188  0.055641  0.058621  0.229416  0.257663
A28 0.064018  0.34641  0.222566  0.117242  0.229416  0.128831
A29 0.064018  0.23094  0.166924  0.117242  0.114708  0.257663
A30 0.256074  0.11547  0.278207  0.117242  0.114708  0.322078
4)  Nilai  Optimasi  /  Pengoptimalan  Atribut: Nilai optimasi  pada  metode  MOORA  dihitung  untuk  masing- masing  alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian.  Nilai optimasi  diperoleh  melalui  pengurangan  nilai  perkalian bobot  kriteria  atribut  maksimum  (nilai  dari  atribut  tipe benefit)  dengan  nilai  perkalian  bobot  kriteria  atribut minimum  (nilai  atribut  dari  tipe  cost),  seperti  pada Persamaan  3.  Berikut  salah  satu  contoh  yang  digunakan pada  perhitungan  nilai  optimasi  yaitu  untuk  Alternatif  1 (A1) sebagai berikut:
𝑦 1 ∗ = ((𝑥 1,1(𝑚𝑎𝑘𝑠) ∗
× 𝑤 1 ) + (𝑥 1,2(𝑚𝑎𝑘𝑠) ∗ × 𝑤 2 )
+ (𝑥 1,3(𝑚𝑎𝑘𝑠) ∗ × 𝑤 3 )
+ (𝑥 1,4(𝑚𝑎𝑘𝑠) ∗ × 𝑤 4 )
+ (𝑥 1.5(𝑚𝑎𝑘𝑠) ∗ × 𝑤 5 ))
− ((𝑥 1,6(𝑚𝑖𝑛) ∗ × 𝑤 6 ))
𝑦 1 ∗ = ((0,25 × 0,192055) + (0,15 × 0,201802) + (0,15 × 0,166924) + (0,10 × 0,175863 + (0,10 × 0,229416)) −   ((0,25 × 0,064416))
𝑦 1 ∗ = 0,143851 − 0,016104 = 0,127747
Dari  perhitungan  dalam  mencari  nilai  optimasi  yang dilakukan  terhadap  A1,  dilakukan  juga  perhitungan
kepada semua alternatif yang hasilnya membentuk nilai optimasi yang disajikan pada Tabel 5.
TABEL V N ILAI O PTIMASI Maks Min Total (Maks-Min) A1 0.143851 0.016104 0.127747 A2 0.166353 0.048312 0.118041 A3 0.083678 0.064416 0.019263 A4 0.154887 0.016104 0.138783 A5 0.156604 0.048312 0.108292 A6 0.112326 0.048312 0.064015 A7 0.110865 0.048312 0.062553 A8 0.124034 0.016104 0.10793 A9 0.098916 0.016104 0.082812 A10 0.122001 0.016104 0.105897 A11 0.103086 0.016104 0.086982 A12 0.151273 0.016104 0.135169 A13 0.107723 0.016104 0.091619 A14 0.129948 0.064416 0.065533 A15 0.129695 0.048312 0.081383 A16 0.142107 0.016104 0.126003 A17 0.092765 0.016104 0.076661 A18 0.127412 0.032208 0.095204 A19 0.116323 0.048312 0.068011 A20 0.140779 0.048312 0.092467 A21 0.149361 0.048312 0.101049 A22 0.085672 0.064416 0.021257 A23 0.176421 0.08052 0.095901 A24 0.142904 0.032208 0.110697 A25 0.102294 0.016104 0.08619 A26 0.109842 0.064416 0.045427 A27 0.125524 0.064416 0.061108 A28 0.114326 0.032208 0.082118 A29 0.084418 0.064416 0.020003 A30 0.139035 0.08052 0.058515
5)  Perangkingan  Nilai  Yi: Setelah  nilai  optimasi didapatkan, maka kita dapat melakukan perangkingan nilai yi dari tahapan sebelumnya yang nilainya didapat pada nilai total dari pengoptimalan atribut oleh setiap alternatif yang disajikan pada Tabel 6.
TABEL VI N ILAI O PTIMASI Peringkat Alternatif Nilai 1 A4 0.138783 2 A12 0.135169 3 A1 0.127747 4 A16 0.126003 5 A2 0.118041 6 A24 0.110697 7 A5 0.108292 8 A8 0.107930 9 A10 0.105897 10 A21 0.101049 11 A23 0.095901 12 A18 0.095204 13 A20 0.092467 14 A13 0.091619 15 A11 0.086982 16 A25 0.086190 17 A9 0.082812 18 A28 0.082118 19 A15 0.081383 20 A17 0.076661 21 A19 0.068011 22 A14 0.065533 23 A6 0.064015 24 A7 0.062553
Peringkat Alternatif Nilai 25 A27 0.061108 26 A30 0.058515 27 A26 0.045427 28 A22 0.021257 29 A29 0.020003 30 A3 0.019263

## B. Perancangan UML
UML  Diagram  dibuat  untuk  dapat  menggambarkan desain dan struktur sistem informasi yang hendak peneliti bangun,  pembuatan  UML  bertujuan  untuk  memudahkan dalam  rancang  bangun  sistem  yang  dibuat,  ada  beberapa diagram  UML  yang  diperlukan  dalam  rancang  bangun sistem ini, diantaranya:
1)  Use Case Diagram: berfungsi untuk mengilustrasikan  cara  pengguna  atau  pihak  eksternal berinteraksi  dengan  perangkat  lunak.  Dalam  hal  ini, diagram tersebut membantu tim pengembangan memahami peran  yang  dimainkan  oleh  pengguna  dalam  sistem, mengenali  fitur-fitur  yang  diperlukan,  dan  memberikan pandangan  komprehensif  tentang  cara  sistem  digunakan dalam  berbagai  situasi.  Dua  aktor  digunakan  pada penelitian  ini  dan  juga  beberapa  fitur  yang  dapat  dilihat pada Gambar 3.
2)  Activity Diagram:
digunakan dalam merepresentasikan  proses  bisnis  atau  langkah-langkah dalam  perangkat  lunak.  Memberikan  pemahaman  yang lebih  dalam  tentang  cara  tugas-tugas  dijalankan  dalam sistem,  termasuk  susunan  aktivitas  dan  keterkaitan  di antara  mereka,  Activity  Diagram  yang  dirancang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4 Activity diagram sistem
3)  Entity  Relationship  Diagram: digunakan  dalam memberi  gambaran  struktur  data  dalam  sistem  atau  basis data,  membantu  dalam  perancangan  penyimpanan  dan keterhubungan  data  dalam  sistem.  ERD  adalah  fondasi yang  sangat  penting  dalam  merancang  basis  data  yang efektif, yang memiliki peran utama dalam manajemen data dalam  perangkat  lunak  atau  sistem  informasi,  basis  data yang dirancang untuk sistem ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar. 5 Entity relationship diagram sistem

## C. Antarmuka Sistem
1)  Login: Merupakan halaman awal yang ditampilkan sistem  ketika  pengguna  pertama  kali  mengakses  kedalam Sistem Pendukung Keputusan KIP Kuliah UNTAN.

## Gambar. 6  Antarmuka login
2)  Daftar  Mahasiswa: Merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  dapat  mengelola  alternatif  dari  Sistem Pendukung  Keputusan  atau  mahasiswa  yang  mendaftar KIP Kuliah UNTAN.

## Gambar. 7  Antarmuka daftar mahasiswa
3)  Daftar  Kriteria: Merupakan  halaman  yang difungsikan  untuk  pengguna  dapat  mengelola  kriteria- kriteria  terkait  yang  dijadikan  sebagai  faktor  acuan  yang dapat  dijadikan  sebagai  bahan  penyeleksian  didalam Sistem Pendukung Keputusan KIP Kuliah UNTAN.

## Gambar. 8  Antarmuka daftar kriteria
4)  Daftar  Sub  Kriteria: Merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  pengguna  dapat  mengelola  sub  kriteria yang  digunakan  dari  setiap  kriteria  yang  telah  dikelola sebagai  nilai  terkait  penyeleksian  didalam  Sistem Pendukung Keputusan KIP Kuliah UNTAN.

## Gambar. 9  Antarmuka daftar sub kriteria
5)  Detail  Perhitungan: Merupakan  halaman  yang ditampilkan  untuk  pengguna  dapat  melihat  proses perhitungan  per  tahapannya  dari  implementasi  algoritma perhitungan  MOORA  yang  diterapkan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  penyeleksian  calon  mahasiswa pendaftar KIP Kuliah UNTAN.
Gambar. 10  Antarmuka detail perhitungan

## D. Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan untuk dapat mengetahui kelemahan-kelemahan serta kelayakan sistem untuk dapat digunakan  oleh  pengguna  nantinya,  Pengujian  sistem dilakukan  dengan  menerapkan  metode Black  Box  Testing yang dengan melihat pada tampilan dan fungsi-fungsi yang ada didalam sistem, pengujian dibagi menjadi dua bagian yaitu pada bagian fungsional dan bagian antarmuka sistem.
1)  Pengujian  Fungsional  Sistem: dilakukan  dengan melakukan  wawancara  Bersama  Pak  Eddy  sebagai perwakilan  dari  pihak  BAK  UNTAN  Pontianak  guna mengetahui apakah fungsional sistem yang telah dibangun sudah  berjalan  dengan  yang  telah  dirancang  atau  belum. Pengujian Fungsional dapat dilihat pada Tabel 7.
TABEL VII
P ENGUJIAN F UNGSIONAL S ISTEM No. Butir Uji Kesimpulan 1 Pengujian Fungsi Login Berhasil 2 Pengujian Fungsi Pengelolaan User Berhasil 3 Pengujian fungsi detail user Berhasil 4 Pengujian fungsi tambah user Berhasil 5 Pengujian fungsi hapus user Berhasil 6 Pengujian fungsi pengelolaan mahasiswa Berhasil 7 Pengujian fungsi detail mahasiswa Berhasil 8 Pengujian fungsi tambah mahasiswa Berhasil 9 Pengujian fungsi edit mahasiswa Berhasil 10 Pengujian fungsi hapus mahasiswa Berhasil 11 Pengujian fungsi pengelolaan kriteria Berhasil 12 Pengujian fungsi detail kriteria Berhasil 13 Pengujian fungsi tambah kriteria Berhasil 14 Pengujian fungsi edit kriteria Berhasil 15 Pengujian fungsi hapus kriteria Berhasil 16 Pengujian fungsi pengelolaan sub kriteria Berhasil 17 Pengujian fungsi detail sub kriteria Berhasil 18 Pengujian fungsi tambah sub kriteria Berhasil 19 Pengujian fungsi edit sub kriteria Berhasil 20 Pengujian fungsi hapus sub kriteria Berhasil 21 Pengujian fungsi mahasiswa Berhasil 22 Pengujian fungsi detail mahasiswa Berhasil 23 Pengujian fungsi detail perhitungan Berhasil 24 Pengujian fungsi hasil perhitungan Berhasil 25 Pengujian fungsi cetak perhitungan Berhasil 26 Pengujian fungsi profil Berhasil 27 Pengujian fungsi edit profil Berhasil
Dapat dilihat pada fungsi yang dibangun didalam sistem, semua fungsi dapat berhasil dijalankan dimana dapat diberi kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibangun  sudah  layak digunakan secara fungsional.
2)  Pengujian Antarmuka Sistem: Pengujian antarmuka sistem  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  Bersama Pak Eddy sebagai perwakilan dari pihak BAK UNTAN dan juga kepada masyarakat umum guna mengetahui pendapat mengenai  sistem  yang  telah  dibuat.  Penguiian  dilakukan dengan membagikan beberapa pertanyaan kepada kalangan luas dengan menggunakan pengisian kuesioner yang diisi oleh  46  responden  dengan keterangan  1  adalah  Sangat Kurang  Baik,  2  adalah  Kurang  Baik,  3  adalah  Cukup,  4 adalah  Baik  dan  5  adalah  Sangat  Baik.  Hasil  pembagian kuesioner dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL VIII P ENGUJIAN A NTARMUKA S ISTEM No Pertanyaan Nilai
1 2 3 4 5 1 Apakah sistem yang dibuat membantu dalam pengambilan keputusan?
0 2 4 26 14 2 Bagaimana penilaian anda mengenai tampilan yang terdapat pada SPK KIP Kuliah UNTAN? 0 2 12 22 10 3 Bagaimana penilaian anda terhadap kombinasi warna yang terdapat pada sistem? 0 3 6 22 15 4 Apakah tampilan pada sistem ini konsisten sehingga memberikan pengalaman yang menyenangkan dalam menggunakannya? 0 2 13 19 12
No Pertanyaan Nilai 1 2 3 4 5 5 Apakah tampilan sistem memperhatikan kejelasan dalam mengolah informasi dan data yang ada didalam sistem? 0 1 7 25 13 6 Berapa lama waktu (kecepatan) yang dibutuhkan sistem yang dibuat dalam mengakses fitur ataupun informasi yang dibutuhkan? 0 3 8 16 19 7 Apakah sistem yang dibuat memberikan fleksibilitas dalam melakukan tata kelola Mahasiswa, Kriteria & Subkriteria? 0 2 8 17 19 8 Bagaimana pendapat anda mengenai respon pesan yang berupa pop-up ketika kita berhasil ataupun gagal dalam melakukan inputan pada sistem?
0 2 7 19 18 9 Seberapa akuratkah sistem dalam memberikan perangkingan mahasiswa yang berada pada detail perhitungan? 0 2 8 19 17 10 Bagaimana penilaian anda terhadap keseluruhan sistem yang dibuat? 0 2 7 25 12 Jumlah 0 21 80 210 149
Berdasarkan  hasil  pengujian  antarmuka  sistem,  untuk dapat  mencari  hasil  akhir  maka  peneliti  menerapkan penggunaan  rumus  dari  skala likert .  Berikut  merupakan hasil perhitungan dari keseluruhan kuesioner menggunakan skala likert :
a) Menentukan nilai skor Total skor = T x Pn Keterangan:
T = Total dari keseluruhan responden Pn = Nilai Skor dari setiap jawaban
Berikut skor (Pn) dari setiap jawaban: Sangat Kurang Baik = 1 Total Skor = 0 x 1 = 0 Kurang Baik Total Skor = 21 x 2 = 42 Cukup = 3 Total Skor = 80 x 3 = 240 Baik = 4 Total Skor = 210 x 4 = 840 Sangat Baik = 5 Total Skor = 149 x 5 = 74
b) Menentukan nilai Y
Y  =  Skor  tertinggi  x  Jumlah  responden  x  Jumlah pertanyaan
Y = 5 x 46 x 10 = 2300
c) Menentukan Interval Nilai Akhir Setelah  mendapatkan  skor  akhir  dan  juga  nilai  Y, maka  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan interval nilai, dimana rumusnya sebagai berikut:
I = 100 / jumlah jawaban I = 100 / 5 = 20 Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  diketahui  interval nilai dari setiap jawaban yaitu 20. Berikut ini adalah
interpretasi  skor  yang  dibuat  berdasarkan  interval nilai: Sangat Kurang Baik = 0 – 19,9 % Kurang Baik = 20 – 39,9 % Cukup = 40 – 59,9 % Baik = 60 – 79,9 % Sangat Baik = 80 – 100 %
Setelah mendapatkan nilai skor, nilai Y dan juga interval nilai  akhir,  maka  kita  dapat  mencari  nilai  hasil  akhir  dari sistem yang telah kita buat, yaitu:
Hasil Akhir = Σtotal skor / Y x 100% = 1867 / 2300 x 100% = 81,17 %
Dengan  menggunakan  skala  likert,  maka  didapatlah hasil  penilaian  untuk  pengujian  kelayakan  antarmuka sistem  yang  memiliki  nilai akhir  81,17%  termasuk  dalam interval nilai Sangat Baik.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan KIP Kuliah UNTAN telah berhasil  dibangun  dan  dapat  membantu  pihak  UNTAN dalam  mengelola  calon  Mahasiswa  penerima  KIP  Kuliah yang  didalamnya  terdapat  Kriteria  dalam  melakukan penilaian,  Subkriteria  beserta  dengan  nilai  bobot. Pengimplementasian  metode  MOORA  didalam  sistem dapat menghasilkan hasil akhir dalam bentuk perangkingan dengan  nilai  pada  masing  masing  mahasiswa  dari mahasiswa  yang  paling  layak  hingga  mahasiswa  yang kurang layak menerima bantuan KIP Kuliah UNTAN.
Sistem  yang  dibangun  telah  berhasil  melewati  seluruh pengujian,  dengan  27  butir  uji  yang  berbeda  secara fungsionalitas.  Dan  juga  dengan  pengujian  antarmuka sistem yang dilakukan kepada dengan 46 orang responden yang memberikan total nilai akhir yang bernilai 81,17 atau bernilai Sangat Baik.
Penelitian yang menggunakan 30 sampel ini menghasilkan  mahasiswa  dengan  kode  alternatif  A4 memiliki  nilai  akhir  tertinggi  yaitu  bernilai  0.138783 sedangkan mahasiswa dengan nilai terendah dimiliki oleh kode alternatif A3 yang memiliki nilai 0.019263.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  sangat  berterima  kasih  kepada berbagai  pihak  yang  telah  membantu  peneliti  dalam menyelesaikan penelitian ini, kepada pihak BAK UNTAN khususnya Pak Eddy beserta jajaran, dan juga kepada para Dosen  Program  Studi  Sistem  Infomasi,  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas Tanjungpura,  Pontianak,  Kalimantan  Barat  yang  telah mendukung dan juga membiayai publikasi ini.

## R EFERENSI
[1] D.  Susantika,  V.  Wahanggara,  and  Daryanto,  “Implementasi Metode  MOORA  Pada  Penerimaan  Beasiswa  Pada  MTS Annidhom Berbasis WEB,” no. 1310652022, 2018.
[2] P. A. Kurniawijaya and I. W. W. Karsana, “Implementasi Metode AHP  Dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerima  KIP Implementasi  Metode  AHP  Dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan Penerima KIP Kuliah,” JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol. 5, pp.
22–31, 2023, [Online]. Available:
https://www.ioinformatic.org/index.php/JUKI/article/view/159
[3] Kemendikbud,  “Pedoman  Pendaftaran  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah (KIP-K),” Puslapdik , vol. 1, no. 1, pp. 1–18, 2021, [Online]. Available: https://kip- kuliah.kemdikbud.go.id/uploads/BsImnu09yFOxop5dfJAwkaRle MTUqP_tgl20200412205459.pdf
[4] P.  A.  Sasmito,  Ilhamsyah,  and  R.  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menerapkan  Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Coding J. Komput. dan Apl. , vol.  07,  no.  01,  pp.  43–53,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/3083 2
[5] M. Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harahap, and  A. P. U. Siahaan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan Kesehatan
Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode
MOORA,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.
[6] R. F. Ramadhan, “Implementasi dan Analisis Metode MOORA dan SMART pada Pemilihan Platform Jual Beli Online menggunakan Decision Support System,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 12, no.
1, pp. 63–71, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i1.9300.
[7] N. W. A. Ulandari, “Implementasi Metode MOORA pada Proses Seleksi  Beasiswa  Bidikmisi  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis STIKOM Bali,” J. Eksplora Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 53–58, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.379.
[8] R. F. Sinaga, S. R. Andani, and S. Suhada, “Penentuan Penerima Kip Dengan Menggunakan Metode Moora Pada Sd Negeri 124395 Pematang  \Siantar,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  278–285,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.938.
[9] M.  Ilham,  I.  Parlina,  A.  Maulana,  E.  K.  Lubis,  and  S.  I.  Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SMA Negeri Terfavorit Kota  Pematangsiantar  Menggunakan  Metode  MOORA,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 16–20, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.861.
[10]  W.  Erawati,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Dengan Pendekatan Metode Waterfall,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i1.987.
[11]  H.  Susanto,  F.  Kurnia,  Y.  Yusra,  and  L.  Oktavia,  “Implementasi Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p.
2222, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4750.
[12]  R. P. Sari and M. R. Sultan, “Sistem Pemilihan Rumah di Kawasan Kota  Pontianak  Menggunakan  Metode  MOORA,” INFORMASI , vol. 14, no. 1, pp. 62–79, 2022.
[13]  W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas, F. Peldschus, and Z. Turskis, “Multi-objective decision-making for road design,” Transport , vol. 23, no. 3, pp. 183–193, 2008, doi: 10.3846/1648- 4142.2008.23.183-193.
[14]  R.  Hafsarah  Maharrani  and  O.  Somantri,  “Grouping  Industrial Class  Placement  Selection  for  Students  Using  Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 237–242, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1532.
[15]  A. A. Soebroto, M. T. Furqon, E. Ari, S. Marhendraputro, and W.
Ziaulhaq,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyakit  Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score,” vol. 8, no. 2, pp. 214–226, 2022.
[16]  M.  A.  J.  P.  R  and  Haliq,  “Implementasi  Metode  Multi  Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Penentuan  Agen  46  BNI  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang,” J. SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  pp.  120–125, 2021.
[17]  M.  S.  Mustaqbal,  R.  F.  Firdaus,  and  H.  Rahmadi,  “PENGUJIAN APLIKASI  MENGGUNAKAN  BLACK  BOX  TESTING BOUNDARY  VALUE  ANALYSIS  (Studi  Kasus :  Aplikasi Prediksi Kelulusan SNMPTN),” vol. I, no. 3, pp. 31–36, 2015.
[18]  Y. S. Siregar, “Analisis Penerima Bantuan Beasiswa Program Studi Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Moora  Dan  Topsis,” JiTEKH , vol. 9, no. 1, pp. 58–64, 2021, doi: 10.35447/jitekh.v9i1.399.