## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630
Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2,* , Titi Andriani 3 , Muhammad Hidayatullah 4
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia
3,4 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 Abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 titi.andriani@uts.ac.id, 4 muhammad.hidayatullah@uts.ac.id Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id Submitted: 05/06/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak −Permasalahan  yang  sering  dihadapi  pihak  kampus  dalam  managemen  pemilihan  mahasiswa  terbaik  yang  dilakukan setahun sekali dalam rangkaian acara wisuda adalah lamanya proses perhitungan data mahasiswa yang masih dilakukan secara manual, kriteria yang masih belum terpenuhi secara maksimal dan masih berdasarkan perhitungan nilai semata, dan pengolahan masih  bersifat  manual  sehingga  sering  terjadi  kesalahan  dan  kesilapan  data    yang  cukup  fatal,  pemilihan  yang  masih  bersifat subjektif  masih  menjadi  masalah  umum  dalam  dunia  pendidikan  sehingga  perlu  dilakukan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi menggunakan sebuah sistem. Sistem yang digunakan merupakan sistem pendukung keputusan yang memiliki kualitas dan logika sebuah metode dalam proses pemilihan yang selektif dengan tingkat akurasi tinggi, adapun penggunaan metode yang digunakan adalah  metode  MOOSRA  yang  merupakan  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  mudah  dimengerti  dan  tahapan  yang sistematis yang mudah dikerjakan. Hasil pada penelitian ini  terdapat mahasiswa bernama zainal sebagai pemilik nilai tertinggi sebesar 0,418397, hasil yang akurat, efisien dan efektif dalam penggunaan sistem pendukung keputusan membuat proses pemilihan jauh lebih terpercaya.
Kata Kunci: SPK; Mahasiswa Terbaik; MOOSRA
Abstract −The problems that are often faced by the campus in the management of selecting the best students which are carried out once a year in a series of graduation events are the length of the process of calculating student data which is  still done manually, criteria that have not been fulfilled optimally and are still based on value calculations alone, and processing is still manual. so that errors and data errors often occur which are quite fatal, subjective selection is still a common problem in the world of education so it is necessary to select outstanding students using a system. The system used is a decision support system that has the quality and logic of a method in a selective selection process with a high level of accuracy, while the method used is the MOOSRA method which is a decision support system method that is easy to understand and systematic stages that are easy to do. The results in this study were a student named Zainal as the owner of the highest score of 0.418397, accurate, efficient and effective results in the use of a decision support system made the selection process much more reliable.
Keywords: DSS; Best Students; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  terbaik  merupakan  mahasiswa  yang  memiliki  keunggulan  baik  dari  nilai  maupun  etika,  pemilihan mahasiswa terbaik dilakukan setiap tahunnya dalam acara wisuda merupakan bentuk reward atau penghargaan untuk mahasiswa  yang  sudah  memberikan  yang  terbaik  bagi  tempat  mahasiswa  menimba  ilmu,  pemberian  reward  juga sebagai motiavsi dan penghargaan penting yang akan menjadi bahan pendukung seorang mahasiswa terjun ke lapisan masyarakat yang lebih luas.
Pada  dunia  pendidikan  penghargaan  juga  diberikan  kepada  siswa  yang  berprestasi,  jika  seseorang  masing duduk dibangku sekolah yaitu mulai dari Sekolah Dasar hingga Sekolah Menengah Pertama atau menengah  kejuruan, seorang  siswa  akan  diberikan  penghargaan  dalam  bentuk  peringkat  kelas  [1],  peringkat  kelas  yang  menunjukan kelebihan  antra  satu  dengan  siswa  lainnya.  Dalam  dunia  perguruan  tinggi  juga  mendapatkan  reward  berupa  nilai kelulusan tertinggi  yang biasa  dipersembahkan dalam acara wisuda sebagai  lulusan terbaik, hal  tersebut  dilakukan untuk  membuat  mahasiswa  yang  bersungguh-sungguh  dalam  belajarnya  mendapatkan  kehormatan  dan  piagam penghargaan sebagai bukti ketika mahasiswa tersebut telah lulus dan siap masuk kelapisan masyarakat yang lebih luas untuk  ikut berpartisipasi  membangun bangsa dan negara. Permasalahan yang sering  dihadapi  pihak kampus dalam managemen  pemilihan  mahasiswa  terbaik  yang  dilakukan  setahun  sekali  dalam  rangkaian  acara  wisuda  adalah lamanya  proses  perhitungan  data  mahasiswa  yang  masih  dilakukan  secara  manual,  kriteria  yang  masih  belum terpenuhi secara maksimal dan masih berdasarkan perhitungan nilai semata, dan pengolahan masuh bersifat manual sehingga sering terjadi kesalahan dan kesilapan data  yang cukup fatal, pemilihan yang masih bersifat subjektif masih menjadi  masalah  umum  dalam  dunia  pendidikan  sehingga  perlu  dilakukan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi menggunakan sebuah sistem [2].
Sistem pendukung keputusan digunakan oleh banyak pihak managemen dalam pengambilan keputusan banyak penelitian terdahulu melakukan pemilihan berdasarkan pengalaman dan kualitas yang disuguhkan dalam membantu manajemen mengambil keputusan dengan bantuan sebuah teknologi dan logika computer [3], [4]. Pada sebuah sistem pendukung  keputusan  digunakan  penerapan  metode  yaitu  berupa  yang  menjadi  tahapan  dalam  memperhitungkan setiap  nilai  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  alternatif  [5].  Metode  dalam  penerapan  ilmu  sistem  pendukung

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630
keputusan  berupa  metode  MOORA,  MOOSRA,  VIKOR,  SAW,  PROMETHEE  dan  banyak  lainnya  lagi.  Setiap metode  penelitian  yang  ada  pada  cabang  ilmu  komputer  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  memiliki  tahapan  dan proses  yang  berbeda-beda  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  [6].  Pada  penelitian  ini  dilakukan  penelitian menggunakan  metode  MOOSRA.  Pengambilan  metode  ini  berdasarkan  penelitian  terdahulu.  Penelitian  terdahulu menyebutkan metode moora dalam menemukan hasil pemilihan pemberian “beasiswa bantuan terhadap siswa miskin dengan nilai tertinggi sebesar 9,732 dari nilai-nilai lainnya sebagai kandidat terbaik dan dianggap pantas menerima beasiswa  berdasarkan  data  dan  fakta  kriteria  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  penerima  bantuan”[7].  Penelitian terdahulu  dalam  melakukan  pemilihan  beberapa  karyawan  untuk  dijadikan service  advisor dimana  dalam  proses pemilihan dilakukan penerapan menggunakan metode MOOSRA dan dari hasil penelitia ditentukan nilai tertinggi dari keseluruhan  nilai  alternative  dan  nilai  tertinggi  tersebut  ditemukan  pada  alternative  atas  nama  Kristian  Siburian dnegan nilai sebesar 67% yaitu 6,6823 [8].
Terdapat pernyataan bahwa metode MOOSRA tersebut dapat mempercepat dengan hasil yang akurat dalam memproses  pemilihan  wiraniaga  terbaik,  perhitungan  dilakukan  berdasarkan  poin-poin  yang  dimiliki  oleh  masing- masing wiraniaga setempat dan dari hasil pertimbangan nilai dan kriteria yang ada ditemukan perolehan nilai tertinggi sebesar  7,3459 atau dapat  dipersentasikan sebesar 73%  [9].  Pada penelitian dalam  pemilihan konten terbaik  yang disediakan oleh konten creator local atau konten lokal menerapkan metode MOOSRA, dengan kategori konten edukasi [10], hasil yang ditemukan terdapat  alternatif yang terdaftar pada siaran metro tv sumut  ditemukan perolehan nilai tertinggi  dari masing-masing alternatif sebesar 4,5815 atau jika dipersentasikan menjadi sebesar 46%.
Penerapan  MOOSRA  dalam  penelitian  tentang  pengaruh  reward  atau  penghargaan  terhadap  siswa  SMPN1 yang dilakukan pada tahun 2020, membuktikan bahwa “pengaruh pemberian penghargaan (reward) kepada siswa di SMPN  1  Balocci  Kabupaten  Pangkep  berada  dalam  kategori  baik,  begitu  juga  motivasi  belajar  siswa  berada  pada kategori baik. Terdapat pengaruh yang signifikan antara pengaruh pemberian penghargaan (reward) terhadap motivasi belajar siswa. Pengaruh pemberian penghargaan (reward) terhadap motivasi belajar siswa sebesar 53,2% kemudian sisanya 46,8% dipengaruhi oleh faktor lain [11]. Dari penelitian yang dilakukan dapat membantu pihak kampus dalam menentukan lulusan mahasiswa terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang diterapkan pada penelitian untuk memastikan penelitian tetap sesuai dengan tujuan awal dalam  mengambil  sebuah  keputusan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  dari  beberapa  alternatif  atau calon Mahasiswa terbaik yang layak dengan kualifikasi terbaik yang terpilih. Metodologi penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dimana hasil dan prosedur dalam penelitian menggunakan perhitungan dan hasil berupa angka atau nominal matematika, adapun tahapan penelitian yang akan diterapkan pada penelitian ini [12], sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Proses Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada sebuah penelitian merupakan kegiatan paling penting, dalam pengumpulan data dilakukan beberapa teknik, adapun teknik yang digunakan sebagai berikut ini[13][14]:
Pengumpulan Data Penelitian dan Studi Literatur Penerapan Metode MOOSRA Penetapan Keputusan Pembuatan Laporan Penelitian Mulai Selesai Analisis Masalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630
a. Observasi
Observasi yang merupakan mendatangi langsung tempat dan kejadian perkara untuk dilakukan pemilihan calon mahasiswa terbaik .
b. Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mengetahui hal-hal yang terkait kepada permasalahan, pengambilan data dan target yang akan dicapai dari sebuah penelitian ini kepada narasumber atau pemangku pengambilan keputusan.
c. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  kegiatan  mencatat,  menuliskan  atau  merekam  dan  menjadikan  bukti  dalam  bentuk laporan baik tulisan maupun documenter, hal ini sangat penting dilakukan untuk membuktikan penelitian ini benar adanya dilakukan.
d. Studi pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  untuk  memperkuat  penelitian  dengan  bantuan  penelitian  lainnya  sebagai  bahan pertimangan  penelitian,  rujukan  yang  dilakukan  menggunakan  buku,  jurnal  nasional  maupun  international  dan sumber terpecaya lainnya.

## 2.2 Metode Multi-Objective Optimasation on the Basis of Simple Ration Analysis (MOOSRA)
Metode multi-objective Optimasation On the basis of simple ration analysis yaitu metode yang lebih dikenal dengan sebutan MOOSRA merupakan salah satu metode pendukung keputusan dan bagian dari metode optimasi multi fungsi dalam mencapai sebuah tujuan metode[15]–[19]. Metode ini memiliki banyak kesamaan dalam rumus sederhana yang dimiliki oleh metode metode Multi-objevtive Optimisation On basis of Ration Analysis atau metode MOORA tetapi perbedaan terlihat jelas “Jika metode MOOSRA dibandingkan dengan metode Multi-objevtive Optimisation On basis of Ration Analysis (MOORA), skor kinerja negatif dimetode MOORA tidak muncul dan MOOSRA metode kurang sensitif terhadap variasi  yang besar dalam menilai suatu  kriteria yang digunakan untuk membentuk kerangka kerja pengambilan keputusan yang multi-kriteria”[18]–[20]. Adapun rumusan yang ada pada metode MOOSRA sebagai berikut ini:
a. Normalisai matrik
Normlisasi  matriks dilakukan untuk  mengetahui nilai-nilai  yang sudah dilakukan preprocesing  sebelumnya dan siap untuk dilakukan proses perhitungan dalam menggunakan metode MOOSRA.
[ 𝑋11 𝑋21 𝑋31 𝑋𝑚1 𝑋12 𝑋22 𝑋32 𝑋𝑚2 𝑋13 𝑋23 𝑋33 𝑋𝑚3 𝑋1𝑛
𝑋2𝑛 𝑋3𝑛 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
b. Normalisasi keputusan
Pada matrik normalisasi ini dilakukan perubahan nilai dalam rentang nilai 0-1  hal ini dilakukan untuk mengubah nilai dari sebuah kinerja kriteria. Pda tahapan ini nilai masing-maisng kriteria dibagi dengan jumlah nilai kriteria pangkat dua akar kuadrat
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (2)
c. Penentuan kinerja
Pada penentuan kinerja kerja dilakukan perkalian nilai  normalisasi  keputusan fuzzy dengan nilai  bobot  kriteria yang tersedia sebelumnya adapun tahapan dalam penelitian ini terbagi atas dua jenis yaitu kriteria benefit dan cost.
Untuk Benefit 𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑋 ∗ 𝑔 𝑗=1 𝑖𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
(3)
Untuk Cost 𝑌 𝑖 = ∑ 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
d. Nilai tertinggi merupakan nilai terbaik dan alternatif pilihan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  pemilihan  untuk  mendapatkan  mahasiswa  terbaik  biasanya  perguruan  tinggi  akan  melakukan pemilihan berdasarkan nilai tertinggi saja dengan data yang sangat banyak dan tentu saja membutuhkan waktu yang cukup  lama  dan  akan  menghabiskan  banyak  energi  yang  tersedia,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung keputusan berdasarkan data dan nilai yang diperoleh oleh masing-masing mahasiswa terbaik.

## 3.1 Penetapan Kriteria dan Alternatif
Sistem pendukung keputusan memerlukan beberapa variabel terkait seperti alternatif, kriteria beserta nilai keriteria, nilai  bobot keriteria dan  juga diperlukan penerapan sebuah metode sebagai  logika dalam pemecahan permasalahan dan pengolahan data alternatif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630
Tabel 1. Data Kriteria dan Nlai Bobot
Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Nilai IPK 0.25 Benefit C2 Etika 0.20 Benefit C3 Prestasi non Akademik 0.20 Benefit C4 Jumlah Sertifikat Keahlian 0.10 Benefit C5 Aktif Organisasi 0.25 Benefit
Adapun nama calon yang diusulkan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nama Alternatif Alternatif Keterangan A1 Indra Mukti A2 Safrudin A3 Arisman A4 Armanda A5 Putra Ramadha A6 Dika A7 Zainal
Adapun nilai kriteria dari masing-masing alternatif sebagai berikut ini:
Tabel 3. Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Indra Mukti Sangat Baik Baik Buruk 2 Sangat Baik Safrudin Baik Buruk Baik 3 Baik Arisman Sangat Baik Baik Baik 1 Sangat Baik Armanda Baik Cukup Baik Cukup Baik 2 Baik Putri Ramadhani Buruk Baik Baik 4 Cukup Baik Suanto Dika Baik Sangat Baik Sangat Baik 3 Baik Elisna Hutabarat Sangat Baik Cukup Baik Cukup Baik 5 Sangat Baik
Data di atas merupakan data mahasiswa semester akhir sebelum dilakukan perhitungan atau pengujian terhadap data  diatas,  pada  penggunaan  metode  moosra  melakukan  proses  pengujian  kuantitatif  dimana  hasil  akan  bernilai nominal  matematik sehingga data perlu  dilakukan normalisasi  dari data huruf menjadi data  angka. Parameter yang disuguhkan untuk menghitung nilai keterangan pada penelitian ini terlihat pada tabel 5, sebagai berikut:
Tabel 5.  Range Kriteria No Keterangan Jenis 1 Sangat Baik 1 2 Baik 0,8 3 Cukup Baik 0,6 4 Buruk 0,4 5 Sangat Buruk 0,2
Dari tabel 4, data rating di bobotkan sesuai dengan keterangan pada tabel 5, sehingga nilai dari data pada tabel 3 dapat dirubah menjadi data yang terlihat pada tabel 6, sebagai berikut.
Tabel 6. Nilai Kriteria Dari Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Indra Mukti 1 0,8 0,4 2 1 Safrudin 0,8 0,4 0,8 3 0,8 Arisman 1 0,8 0,8 1 1 Armanda 0,8 0,6 0,6 2 0,8 Putra Ramadha 0,4 0,8 0,8 4 0,6 Dika 0,8 1 1 3 0,8 Zainal 1 0,6 0,6 5 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630

## 3.2 Penerapan Metode MOOSRA
Setelah  nilai  dirubah  menjadi  angka,  data  sudah  dapat  dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  tahapan penelitian  metode Moosra, setiap tahapan metode moosra sebagai berikut ini: a. Pembentukan matriks Keputusan
1 0,8  0,4   2 1 0,8  0,4  0,8  3  0,8 1 0,8  0,8  1 1 Xij = 0,8  0,6  0,6  2  0,8 0,4  0,8  0,8  4  0,6 0,8 1 1 3  0,8 1 0,6  0,6  5 1
b. Normalisasi matriks keputusan
Normalisasi  matriks  keputusan  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  masing-masing  nilai  kriteria  dengan melakukan perpangkatan, setelah dijumlahkan nilai yang sudah dipangkatkan dilakukan akar, nilai akar merupakan nilai yang akan dibagi dengan nilai maisng-masing kriteria seperti yang terdapat pada persamaan 2.
C1
= √1 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 + 0,4 2 + 0,8 2 + 1 2 == 2, 0199 =1/2, 0199  = 0,49507 =0,8/2, 0199 = 0,39605 =1/2,0199 = 0,49507 =0,8/2, 0199 =  0,39605 =0,8/2, 0199 =  0,39605 =0,4/2, 0199 =  0,19802 =1/2, 0199= 0,49507
C2 = √0,8 2 + 0,4 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,6 2 = 1,949359 =0,8/1,949359= 0,410391 =0,4/1,949359= 0,205196 =0,8/1,949359= 0,410391 =0,6/1,949359=  0,307793 =0,8/1,949359=  0,410391 =1/1,949359=  0,512989 =0,6/1,949359= 0,307793
C3 = √0,4 + 0,8 2 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,6 2 = 1,949359 =0,4/1,949359= 0,205196 =0,8/1,949359= 0,410391 =0,8/1,949359= 0,410391 =0,6/1,949359=  0,39605 =0,8/1,949359=  0,410391 =1/1,949359=  0,19802 =0,6/1,949359= 0,49507
C4 = √2 2 + 3 + 1 2 + 2 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 = 8,246211 =2/2, 0199  = 0,242536 =3/2, 0199 = 0,363803 =1/2,0199 = 0, 121268 =2/2, 0199 =  0,242536 =4/2, 0199 =  0,485071 =3/2, 0199 =  0,363803 =5/2, 0199= 0,606339
C5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630
= √1 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 + 0,6 2 + 0,8 2 + 1 2 = 2,297825 =1/2,297825= 0,435194 =0,8/2,297825= 0,348155 =1/2,297825= 0,435194 =0,8/2,297825=  0,348155 =0,8/2,297825=  0,348155 =0,4/2,297825=  0,19802 =1/2,297825= 0,435194
Hasil dari matriks normalisasi tahapan dua sebagai berikut ini:
0,443678  0,410391  0,205196  0,242536  0,435194
0,354943  0,205196  0,410391  0,363803  0,348155 0,443678  0,410391  0,410391  0,121268  0,435194 0,354943  0,307793  0,307793  0,242536  0,348155 0,177471  0,410391  0,410391  0,485071  0,261116 0,354943  0,512989  0,512989  0,363803  0,348155 0,443678  0,307793  0,307793  0,606339  0,435194
c. Penentuan Kinerja Alternatif
Pada penentuan kinerja alternatif dilakukan perkalian dengan masing-masing bobot (terlihat pada persamaan 3 dan 4)  dimana  nilai  yang  bersifat benefit dikalikan  dengan  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  setelah  itu  hasil  dari perkalian keseluruhan nilai benefit yang telah dibobotkan dijumlahkan, hasil penjumlahan dibagi dengan nilai cost yang sebelumnya sudah dikalikan juga dengan nilai bobot kriteria cost tersebut sehingga hasil sebagai berikut ini:
0,11092  0,082078  0,030779 0,03638  0,108799  0,368956 0,088736  0,041039  0,061559  0,054571  0,087039  0,332943 0,11092  0,082078  0,061559 0,01819  0,108799  0,381545 0,088736  0,061559  0,046169 0,03638  0,087039  0,319883 0,044368  0,082078  0,061559  0,072761  0,065279  0,326045 0,088736  0,102598  0,076948  0,054571  0,087039  0,409891 0,11092  0,061559  0,046169  0,090951  0,108799  0,418397
d. Perangkingan
Pada tahapan ini nilai tertinggi merupakan nilai yang dipilih untuk menjadi mahasiswa terbaik.
Tabel 7. Hasil Rangking Alternatif Total Nilai Rangking Indra Mukti 0,368956 4 Safrudin 0,332943 5 Arisman 0,381545 3 Armanda 0,319883 7 Putra Ramadha 0,326045 6 Dika 0,409891 2 Zainal 0,418397 1
Dari tabel 7 dapat diketahui bahwa alternatif Zainal merupakan alternatif dengan nilai tertinggi yaitu 0.418397 dan dapat dinyatakan merupakan alternatif yang terbaik untuk di rekomendasikan sebagai lulusan mahasiswa terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dalam penyelesaian permasalahan sehingga hasil yang didapatkan pada penelitian  ini  berupa  angka  atau  parameter  dalam  pengambilan  keputusan.  Adapun  hasil  yang  ditemukan  pada penelitian  ini  terlihat  alternatif  yaitu  mahasiswa  yang  bernama  zainal  dengan  perolehan  nilai  tertinggi  0,418397 sebagai  alternatif  yang  paling  dianjurkan  sebagai  mahasiswa  terbaik  peringkat  pertama,  penggunaan  metode mempermudah  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  sederhana  dan  sangat  mudah,    setiap  pengambilan keputusan  dilakukan  dengan  prosedur  sesuai  dengan  syarat  yang  diterapkan  pada  prosedur  yang  telah  ditentukan. Pengambilan keputusan membuat proses seleksi untuk menemukan peserta yang tepat menjadi lebih detai dan efektif sehingga penelitian ini mendapatkan hasil yang sangat membantu para pengambil keputusan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 162 − 168 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1630

## REFERENCES
[1] R.  Apriyanti,  K.  Bahrun,  and  M.  Finthariasari,  “PENGARUH  KEPEMIMPINAN  ,  REWARD  DAN  PUNISHMENT TERHADAP KINERJA KARYAWAN ( Studi Kasus Pada PT . K3 / SIL Ketahun Begkulu Utara ),” Entrep. dan Manaj. sains , vol. 1, no. 2, pp. 189–194, 2020.
[2] Pradnyani, Rahmawati, and Dkk, “Pengaruh Reward Dan Punishment Terhadap Motivasi,” J. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 21–30, 2020.
[3] S.  Hashemkhani  Zolfani,  M.  Yazdani,  and  E.  K.  Zavadskas,  “An  extended  stepwise  weight  assessment  ratio  analysis (SWARA) method for improving criteria prioritization process,” Soft Comput. , vol. 22, no. 22, pp. 7399–7405, 2018.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] M.  Syafar,  Y.  Yuyun,  and  W.  Wardi,  “Kombinasi  Metode  Anp  Dan  Promethee  Dalam  Menentukan  Prioritas  Distribusi Logistik Bencana Alam,” Sebatik , vol. 25, no. 1, pp. 173–180, 2021.
[6] L. Han, W. Li, and Z. Su, “An assertive reasoning method for emergency response management based on knowledge elements C4.5 decision tree,” Expert Syst. Appl. , vol. 122, pp. 65–74, 2019.
[7] M.  Mariko  and  A.  Yaqin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Calon  Penerima  Beasiswa  Prestasi  di  Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 3, p. 172, 2019.
[8] A. Safitra and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA ( Service Advisor ) Menggunakan Metode Moosra,” vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[9] A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[10]  H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019.
[11]  M. Agustina, E. N. Azizah, and D. P. Koesmadi, “Pengaruh Pemberian Reward Animasi terhadap Motivasi Belajar Anak Usia Dini selama Pembelajaran Daring,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini , vol. 6, no. 1, pp. 353–361, 2021.
[12]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[13]  H. Hasanah, “TEKNIK-TEKNIK OBSERVASI (Sebuah Alternatif Metode Pengumpulan Data Kualitatif Ilmu-ilmu Sosial),” At-Taqaddum , vol. 8, no. 1, p. 21, 2017.
[14]  D.  A.  Wood,  “Predicting  porosity, permeability  and water  saturation  applying  an  optimized  nearest-neighbour,  machine- learning and data-mining network of well-log data,” J. Pet. Sci. Eng. , vol. 184, p. 106587, Jan. 2020.
[15]  D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[16]  A. Sarkar, S. C. Panja, D. Das, and B. Sarkar, “Developing an efficient decision support system for non-traditional machine selection: an application of MOORA and MOOSRA,” Prod. Manuf. Res. , vol. 3, no. 1, pp. 324–342, 2015.
[17]  F. Meilida, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Atlet Pon Cabang Pencak Silat Menerapkan MOOSRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 93–100, 2021.
[18]  A. S. Nadeak, “Implementasi Ahp Dan Moosra Pemilihan Kasir Terbaik (Studi Kasus: Suzuya Departement Store),” Pelita Inform. Inf. dan … , vol. 9, pp. 189–196, 2021.
[19]  Haeruddin, “Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[20]  F.  Feizi,  A.  A.  Karbalaei-Ramezanali,  and  S.  Farhadi,  “FUCOM-MOORA  and  FUCOM-MOOSRA:  new  MCDM-based knowledge-driven procedures for mineral potential mapping in greenfields,” SN Appl. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 1–19, 2021.