## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE MOORA UNTUK PEMILIHAN LAHAN PEMBUATAN DRAINASE DI KAWASAN PERTIWI LESTARI INDUSTRIAL ESTATE
Dira Nabila Zahra 1* , Mochzen G. Resmi 2 , Imam Maruf Nugroho 3
1,2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta email : diranabila62@wastukancana.ac.id *
Abstrak: Proyek Pertiwi Lestari Industrial Estate adalah proyek pada tahun 2019, yang terletak di Trans Heksa Karawang, Jawa Barat. Saluran drainase adalah saluran yang menyerap air dari saluran lokal atau dari pembuangan pabrik dan kemudian mengarahkannya ke saluran sekunder sehingga air dari masing-masing industri tidak menggenang di dekat kawasan Pertiwi Lestari dan tidak mencemari tanah atau melepaskannya. aroma yang tidak menyenangkan. Permasalahan yang kerap muncul ketika penggalian drainase ini banyaknya kekeliruan kemiringan yang salah perkiraan dan tidak pas dalam hitungan manual karna skala prioritas yang diambil berdasarkan letak terdekat oleh pekerja. Dengan permasalahan diatas maka untuk pemilihan lahan  pembuatan  drainase  salah  satunya  penggalian  di  kawasan  Pertiwi  Lestari  Industrial  Estate  ini  menggunakan  sistem pendukung keputusan dengan metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ), metode yang  digunakan  pada  perancangan  ini  menggunakan  model  pengembangan  prototype.  Sistem  ini  dibuat  dengan  php  v  5.6 xampp v3.2.1 codeigniter v 3.1.1.1 dengan database Mysql v 5.1.1. Untuk perancangan sistem ini dibuat menggunakan Unified Modeling Language (UML), dengan menggunakan juga model database Class Diagram. Pengujian yang dilakukan pada sistem ini yaitu Black Box Testing. Dimana untuk hasil prioritas tertinggi untuk pemilihan lahan pembuatan drainase ada pada blok d dengan hasil 45.1941.
Kata Kunci : moora,  sistem pendukung keputusan, drainase, prototype, Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis
Abstract: Pertiwi Lestari Industrial Estate Project is a project in 2019, which is located in Trans Heksa Karawang, West Java. Drainage channels are channels that absorb water from local canals or from factory discharges and then direct it to secondary canals so that water from each industry does not stagnate near the Pertiwi Lestari area and does not pollute the soil or release it.  unpleasant  smell.  The  problem  that  often  arises  when  digging  this  drainage  is  the  number  of  slope  errors  that  are miscalculated and do not fit in manual calculations because the priority scale is taken based on the closest location by workers. With the above problems, for the selection of land for drainage, one of which is excavation in the Pertiwi Lestari Industrial Estate area using a decision support system with the Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) method, the method used in this design uses a prototype development model. This system is made using php v 5.6 xampp v3.2.1 codeigniter v 3.1.1.1 with Mysql v 5.1.1 database. For the design of this system was made using the Unified Modeling Language (UML), using the Class Diagram database model. Tests carried out on this system are Black Box Testing. Where for the highest priority for the selection of land for drainage is in block d with a result of 45.1941.
Keywords  : moora,  decision  support  system,  drainage,  prototypes,  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis

## PENDAHULUAN
Secara umum, drainase dicirikan sebagai ilmu yang  menyelidiki  metode  untuk  menghilangkan  air ekstra  dari  lingkungan  penggunaan  tertentu  [1]. Saluran  drainase  menerima  dari  saluran  lokal  atau pembuangan  pabrik  dan  kemudian  menyalurkan material  ke  saluran  sekunder  [2].  Proyek  Pertiwi Lestari  Industrial  Estate  adalah  proyek  pada  tahun 2019, yang terletak di Trans Heksa Karawang, Jawa Barat. Pelaksanaan pembangunan drainase ini sangat penting  terutama  untuk  pembangunan  sebuah Kawasan  Industri,  dimana  akan  dihuni  oleh  ratusan perusahaan.  Sebuah  Kawasan  yang  akan  dibangun memerlukan  sistem  drainase  atau  pembuangan  air yang  baik  agar  bisa  bertahan  selama  kawasan  itu digunakan  dan  juga  meminimalisir  pengulangan lahan penggalian drainase yang disebabkan perkiraan lahan yang kurang tepat dan tidak ada skala prioritas letak pengerjaan terlebih dahulu oleh para pekerja.
Brauers  dan  Zavadkas  memperkenalkan pendekatan  Multi-Objective  Optimization  On  The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) (2006). Brauers (2003)  menggunakan  teknik  yang  dikembangkan baru-baru  ini  untuk  pertama  kalinya  dalam pengambilan multi-kriteria. Komponen subjektif dari
proses  evaluasi  dapat  dengan  mudah  dan  fleksibel dibagi  menjadi  kriteria  bobot  keputusan  dengan berbagai fitur pengambilan keputusan menggunakan pendekatan  MOORA.  Pendekatan  ini  juga  sering digunakan  dalam  berbagai  disiplin  ilmu,  termasuk manajemen,  konstruksi,  ekonomi,  dan  kontraktor.. [3].
Pada  tingkat  manajemen  organisasi,  sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  yang mengintegrasikan  data  dengan  model  analisis canggih  atau  alat  analisis  data  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur.  [3].  Sesuai  permasalahan  diatas,  untuk membantu pemilihan lahan pembuatan drainase dapat menggunakan  sistem  pendukung  keputusan,  karena dengan  menggunakan  sistem  ini  penentuan  lahan akan  menjadi  lebih  akurat  dan  mempermudah  suatu keputusan.  Dengan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  maka  peneliti  memilih  kawasan  Pertiwi Lestari  Industrial  Estate  sebagai  acuan  penelitian penulisan skripsi yang berjudul “ Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode MOORA Untuk Pemilihan  Lahan  Pembuatan  Drainage  Di  Kawasan Pertiwi Lestari Industrial estate”.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang dikenal  sebagai  sistem  pendukung  keputusan membantu pengambil keputusan dalam menggunakan  data  dan  model  untuk  mengatasi masalah  terstruktur  dan  semi  terstruktur.  Sistem Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  sistem berbasis  model,  yang  terdiri  dari  teknik  pengolahan data  dan  pertimbangan  untuk  membantu  setiap manajemen  atau  supervisor  dalam  mengambil keputusan untuk mencapai tujuannya. [4].

## Multi-Objective  Optimization  on  The  Basic  of Ratio Analysis (MOORA)
Sebuah  sistem  dengan  beberapa  tujuan  yang memiliki dua atau lebih tujuan yang bersaing dikenal sebagai  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basic of  Ratio  Analysis  (MOORA).  Melalui  penggunaan perhitungan  matematis  yang  rumit,  MOORA mengoptimalkan karakteristik ini untuk menghasilkan hasil yang diinginkan dalam pemecahan  masalah.  Pendekatan  ini  membagi subjektivitas  proses  penilaian  menjadi  semacam kriteria berbobot dengan sejumlah fitur pengambilan keputusan dengan cara yang lebih mudah dipahami. Selain  itu,  variabel  dapat  diproses  dengan  banyak kebebasan menggunakan cara ini. [5].
Langkah-langkah  dalam  metode  MOORA  terdiri dari:
1.Mengembangkan matriks pilihan Matriks keputusan  adalah  matriks  yang  berisi  semua informasi yang tersedia untuk setiap atribut.
Rumus  tersebut  menampilkan  matriks,  Xmxn, dengan  m  adalah  jumlah  alternatif  dan  n  adalah jumlah atribut/kriteria, di mana xij adalah pengukuran kinerja alternatif ke-i pada atribut ke-j. Kinerja setiap opsi  pada  atribut  kemudian  dibandingkan  satu  sama lain,  dengan  penyebutnya  adalah  semua  nilai alternatif untuk atribut tersebut.Keterangan :
Xij : respon alternatif j pada kriteria i
I : 1, 2, 3, ..., n adalah inisialisasi urutan kriteria atau atribut
J : 1, 2, 3, ..., m adalah inisialisasi urutan alternatif
X : matriks keputusan
2.  Pada  tahap  ini,  setiap  anggota  matriks dinormalisasi untuk menghasilkan nilai yang seragam di  seluruh  papan.  Matriks  yang  dinormalisasi dihitung menggunakan persamaan.
Keterangan:
Xij : matriks alternatif j dengan kriteria i
I : 1, 2, 3, ..., n adalah inisialisasi urutan kriteria atau atribut
J : 1, 2, 3, ..., m adalah inisialisasi urutan alternatif X *
Ij :Matriks Normalisasi alternatif j dengan kriteria i 3.  Setiap  atribut  atau  persyaratan  alternatif  telah diberi  peringkat  kepentingan  berbobot.  Nilai  bobot diberikan dalam kondisi ini dengan peringatan bahwa nilai berat jenis kriteria minimum harus lebih rendah dari  nilai  bobot  kriteria maksimum. Nilai bobot  dan nilai  koefisien  dikalikan,  dan  hasilnya  adalah koefisien signifikansi, yang diterapkan pada kualitas yang  lebih  signifikan.  Perhitungan  bagian  ini menggunakan persamaan.
Keterangan:
I : 1,2,3, ..., g adalah kriteria atau atribut maximized
J  :  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  adalah  kriteria  atau  atribut minimized
Wj : nilai bobot alternatif j
Yi  :  nilai  penilaian  yang  sudah  dinormalisasi  dari alternatif j terhadap semua atribut
4.  Turunkan  nilai  maksimum  dan  minimum.  Pada titik  ini,  ada  dua  kemungkinan  situasi,  dan  masing- masing  memiliki  perhitungan  yang  unik.  Situasi  ini meliputi:
Ciri-ciri  atau  kriteria  pada  setiap  alternatif  tidak memiliki nilai bobot yang dimilikinya. Dalam hal ini, nilai maksimum dan terendah setiap baris dikurangi. Untuk  menentukan  peringkat  setiap  baris,  ini dilakukan. Dalam prosedur ini, persamaan digunakan.
Keterangan:
I : 1,2,3, ..., g adalah kriteria atau atribut maximized
J  :  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  adalah  kriteria  atau  atribut minimized y *
J : Matriks normalisasi hasil pengurangan maximaize dan minimize alternatif j
5. Peringkat  atau  evaluasi.  Nilai  yi  dalam  matriks keputusan  mungkin  positif  atau  negatif  tergantung pada nilai total maksimum (manfaat atribut). Nilai yi sekarang dinilai, dengan nilai yi tertinggi menunjukkan alternatif terbaik dan nilai yi  terendah menunjukkan alternatif terburuk.

## Drainase
Drainase  adalah  saluran  air  buatan  manusia atau  alami  yang  berada  di  atas  tanah  atau  di  bawah tanah. Salah satu  struktur jalan pendukung, drainase berfungsi  untuk  mengatur  dan  mengontrol  sistem aliran  curah  hujan  agar  aman  dan  sederhana  untuk melintasi  jalan  dan  berbelok  di  daerah  yang  curam. [6].

## PHP
PHP ( Personal  Home  Page )  adalah  bahasa pemrograman sisi server yang dibuat untuk internet. Halaman  HTML  secara  implisit  dapat  berisi  kode PHP,  yang  akan  dijalankan  setiap  kali  pengguna mengakses halaman tersebut. Server web menafsirkan  kode  PHP  ini  untuk  membuat  formulir yang  dapat  dilihat  pengunjung,  seperti  HTML.  PHP dikembangkan  pada  tahun  1994  sebagai  proyek sampingan independen Rasmus Lordorf. [7].

## Prototype
Metode Prototype adalah membangun prototype kerja aplikasi database yang memungkinkan  perancang  atau  pengguna  untuk menilai  hasil  akhir  sistem  baik  dari  segi  tampilan maupun fungsionalitas.  [8].
Gambar 1. Model Prototype

## MySql
MySQL  merupakan  dikembangkan dari SQL, yang telah lama menjadi salah satu ide kunci database (Structured  Query  Language).  Khusus  untuk  proses pemilihan, penyisipan, pengubahan, dan penghapusan data yang dapat dilakukan secara cepat dan  otomatis,  SQL  merupakan  paradigma  operasi basis data. [9].

## XAMPP
XAMPP  merupakan  adalah akronim untuk X (sistem operasi apa pun), Apache, MySQL, PHP, dan Perl adalah utilitas yang menawarkan paket perangkat lunak dalam satu bundel. Tidak perlu menginstal dan mengkonfigurasi  server  web  Apache,  PHP,  dan MySQL  secara  manual  saat  XAMPP  diinstal.  Anda dapat  memilih  untuk  menginstal  XAMPP  dan mengaturnya secara otomatis untuk Anda.[10].

## Blackbox Testing
Metode Blackbox Testing merupakan perkiraan  jumlah  data  uji  dapat  dihitung  melalui jumlah  field  entri  data  yang  akan  diuji,  aturan  entri yang harus dipenuhi, serta kasus batas atas dan batas bawah  yang  dipenuhi,  dalam  satu  metode  yang mudah digunakan karena hanya membutuhkan batas bawah dan batas atas dari data yang diharapkan.. [11].

## METODE

## Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode  pengembangan  yang  diambil  pada penelitian ini ialah metode prototype. Pada metode ini untuk pengembang dan juga user bisa saling bertukar pikiran dan berinteraksi sistem yang akan dikembangkan untuk pengambilan keputusan pembangunan drainase ini, dengan harapan digunakannya  metode  ini  agar  memudahkan user mengemukakan apa saja yang kurang pada sistem ini dan juga bisa memberikan saran agar sistem ini sesuai dengan yang dibutuhkan oleh user .
1. Communication
Dari  hasil  data  perencaan  pembuatan  sistem drainase  bisa  mendefinisikan  masalah  yang kerap  terjadi  karena  kurangnya  pengukuran akurat  untuk  curah  hujan  dan  juga  elevasi ketinggian  tanah  /  permukaan  tanah  sering  kali drainase menjadi geser karena kontur tanah yang kurang tepat dan juga kikisan air hujan dibawah tanah yang sangat tinggi debit volumenya.
2. Quick Plan
Pada  langkah  ini,  klien  atau  pelanggan  akan mengungkapkan kebutuhannya kepada pembuat perancangan  sistem  dengan  menyebutkan  fitur menu  yang  user-friendly,  tampilan  input  dan output, dan faktor lainnya.
3. Modeling and Design
Menggunakan  pemodelan  sistem  UML  Unified Modeling  Language,  yang  merupakan  model untuk  pendokumentasian,  peneliti  membuat desain  untuk  sistem  pendukung  keputusan  itu sendiri pada titik ini, termasuk sejumlah diagram yang  menggambarkan  berbagai  komponen sistem [9]. untuk menawarkan bahasa pemodelan visual yang fleksibel dan dapat digunakan untuk membuat  dan  memperdagangkan  model  yang bermakna.
4. Construction Of Prototype
Pada  tahap  ini  setelah  melakukan  perancangan desain  selesai  maka  akan  masuk  pada  tahap membangun  prototype  ketika  desain  dan  tujuan utama  sudah  sesuai  maka  akan  prototype  akan dikerjakan.
5. Deployment and Feedback
Pada  tahap  terakhir  setelah  sistem  sudah rampung  maka  akan  ada  penyerahan prototype kepada  klien,  dimana  sistem  yang  sudah rampung  akan kembali diuji  oleh klien dan jika ada  yang  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  yang sudah  terencana  maka  sistem  akan  dievaluasi kembali  sampai  sesuai  sempurna  dengan  yang dibutuhkan untuk pemilihan lahan pembangunan drainase  di  kawasan  Perwiti  Lestari  Industrial Estate.

## Metode Pengambilan Data
Dua  bentuk  data  yang  digunakan  dalam pengumpulan data penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Untuk mengumpulkan data primer, peneliti mengamati Kawasan Industri Pertiwi Lestari, di mana pengukuran beberapa saluran telah direkam. Gambar-gambar  ini  kemudian  digunakan  untuk menghasilkan  data  sekunder,  yang  mencakup deskripsi  informasi  topografi,  hidrologi,  dan penggunaan lahan.

## 1) Observasi
Pada tahap observasi ini, peneliti melakukan observasi  langsung  ke  kawasan  industri  Pertiwi Lestari  yang  terletak  di  Karawang,  Jawa  Barat. Bertujuan untuk mendapatkan semua informasi yang dibutuhkan untuk penyusunan penelitian ini dan juga mendokumentasikan segala aktivitas yang dilakukan disana.

## 2) Wawancara
Pada tahap wawancara ini dilakukan pada dua orang yang berperan penting di proyek pembangunan drainase ini yang pertama sebagai kepala proyek yang bertanggung jawab atas jalannya proyek saat ini dan yang  kedua  sebagai  drafter  gambar  perencanaan drainase di Pertiwi Lestari Industrial Estate.

## Metode Pengolahan Data
Pengolahan  data  mencoba  untuk  mengubah  data mentah  yang  tidak  dapat  digunakan  dari  temuan penelitian  menjadi  data  yang  lebih  berguna  untuk memberikan arahan untuk penelitian tambahan. Data untuk kriteria disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria
No Kode Kriteria Nama Kriteria 1 C1 Jenis Tanah 2 C2 Kemiringan Tanah 3 C3 Suhu Tanah 4 C4 Kepadatan Tanah 5 C5 Kepadatan Kawasan
Data sub kriteria jenis tanah dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Sub Kriteria Jenis Tanah No Sub Kriteria Nilai 1 Tanah Grumusol 5 2 Tanah Latosol 3 3 Tanah Litosol 1 4 Tanah Aluvial 2 5 Tanah Andosol 4
Data sub kriteria kemiringan tanah dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Sub Kriteria Kemiringan Tanah No Sub Kriteria Nilai 1 Kemiringan 1% 3 2 Kemiringan 2% 5 3 Kemiringan 3% 4 4 Kemiringan 4% 2 5 Kemiringan 5% 1
Data sub kriteria suhu tanah dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Sub Kriteria Suhu Tanah No Sub Kriteria Nilai 1 17° - 20° 1 2 20° - 23° 2 3 23° - 25° 3 4 25° - 27° 4 5 27° - 29° 5
Data  sub  kriteria  kepadatan tanah  dapat  dilihat  pada Tabel 5. Tabel 5. Sub Kriteria Kepadatan Tanah No Sub Kriteria Nilai 1 CBR <5% 1 2 CBR 5% - 10% 2 3 CBR 10% - 20% 3 4 CBR 20% - 30% 4 5 CBR 30% - 40% 5
Data  sub  kriteria  kepadatan  kawasan  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Sub Kriteria Kepadatan Kawasan No Sub Kriteria Nilai 1 < 5 Pabrik 1 2 5-10 Pabrik 2 3 10-15 Pabrik 4 4 15-20 Pabrik 5 5 20-25 Pabrik 3 Data alternatif dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Data Alternatif No Kode Alternatif Nama Alternatif 1 A1 PL blok A 2 A2 PL blok B 3 A3 PL blok C 4 A4 PL blok D 5 A5 PL blok E
Data  bobot  pada  setiap  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Bobot No  Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot  Jenis 1 C1 Jenis Tanah  30 Benefit 2 C2 Kemiringan Tanah 20 Benefit 3 C3 Suhu Tanah  20 Benefit 4 C4 Kepadatan Tanah 20 Benefit 5 C5 Kepadatan Kawasan 10 Cost

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penilaian  dari  setiap  sub-kriteria  ada pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Penilaian sub kriteria No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 PL Blok A 2 3 3 2 2
2 PL Blok B 3 4 4 4 2 3 PL Blok C 1 5 3 2 1 4 PL Blok D 3 4 5 4 1 5 PL Blok E 4 4 3 1 2 Membuat matriks keputusan Matriks
keputusan  mewakilkan  semua  informasi  yang tersedia untuk setiap atribut dalam bentuk matriks.
Tahap 1 Keterangan : xij: respon alternatif j pada kriteria i i: 1, 2, 3, ..., n adalah inisialisasi urutan kriteria atau atribut j: 1, 2, 3, ..., m adalah inisialisasi urutan alternatif x: matriks keputusan
w: bobot 2 3 3 2 2
3 4 4 4 2 Xij= 1 5 3 2 1 3 4 5 4 1
4 4 3 1 2
Tahap 2 W= { 30,20,20,20,10} x1,1 = 𝑥1,1 √𝑥 2 1,1+𝑥 2 2,1+𝑥 2 3,1+𝑥 2 4,1+𝑥 2 5,1
x1,1 = 2 √2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 x1,1 =    =       = 0,3203 x2,1 =    =     = 0,4804
x3,1 =    =       = 0,1601 x4,1 =    =       = 0,4804
x5,1 =    =       = 0,6405 x1,2 = 𝑥1,2 √𝑥 2 1,2+𝑥 2 2,2+𝑥 2 3,2+𝑥 2 4,2+𝑥 2 5,2 x1,2 = 2 √3 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2
x1,2 =    =       = 0,3313 x2,2 =    =       = 0,4417 x3,2 =    =       = 0,5522 x4,2 =    =       = 0,4417
x5,2 =    =       = 0,4417
x1,3 = 𝑥1,3 √𝑥 2 1,3+𝑥 2 2,3+𝑥 2 3,3+𝑥 2 4,3+𝑥 2 5,3
x1,3 =
3 √3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +3 2
x1,3 =    =       = 0,3638 x2,3 =    =       = 0,4851 x3,3 =    =       = 0,3638 x4,3 =    =       = 0,6063 x5,3 =    =       = 0,3638
x1,4 = 𝑥1,4 √𝑥 2 1,4+𝑥 2 2,4+𝑥 2 3,4+𝑥 2 4,4+𝑥 2 5,4
x1,4 = 2 √2 2 +4 2 +2 2 +4 2 +1 2
x1,4 =    =       = 0,3123 x2,4 =    =       = 0,6247 x3,4 =    =       = 0,3123 x4,4 =    =       = 0,6247
x5,4 =    =       = 0,1562
x1,5 = 𝑥1,5 √𝑥 2 1,5+𝑥 2 2,5+𝑥 2 3,5+𝑥 2 4,5+𝑥 2 5,5
x1,5 = 2 √2 2 +2 2 +1 2 +1 2 +2 2
x1,5 =    =       = 0,5345 x2,5 =    =       = 0,5345
x3,5 =    =       = 0,2673 x4,5 =    =       = 0,2673
x5,5 =    =       = 0,5345
Tahap 3
Keterangan:
i: 1,2,3, ..., g adalah kriteria atau atribut maximized
j:  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  adalah  kriteria  atau  atribut minimized
wj: nilai bobot alternatif j
yi:  nilai  penilaian  yang  sudah  dinormalisasi  dari alternatif j terhadap
semua atribut Matrix Ternomalisasi 0,3203    0,3313   0,3638   0,3123   0,5345 0,4804    0,4417   0,4851   0,6247   0,5345 Xij= 0,1601      0,5522   0,3638   0,3123   0,2673 0,4804    0,4417   0,6063   0,6247   0,2673 0,6405    0,4417   0,3638   0,1562   0,5345 Ternomalisasi x
y1= x1,1   w + x1,2   w + x1,3   w + x1,4   w   x1,5 w
y1= 0,3203   30 + 0,3313   20 + 0,3638  20 + 0,3123 20   0,5345   10
y1= 9,6077 + 6,6259 + 7,2761 + 6,2470   5,3452 y1= 29,7467   5,3452
y1= 24,4115
y2= x2,1   w + x2,2   w + x2,3   w + x2,4   w   x2,5 w
y2= 0,4804   30 + 0,4417   20 + 0,4851  20 + 0,6247 20   0,5345   10
y2= 14,4115 + 8,8345 + 9,7014 + 12,4939   5,3452 y2= 45,4414   5,3452
y2= 40,0961
y3= x3,1   w + x3,2   w + x3,3   w + x3,4   w   x3,5 w
y3= 0,1601   30 + 0,5522   20 + 0,3638  20 + 0,3123 20   0,2673   10
y3= 4,8038 + 11,0432+ 7,2761 + 6,2470   2,6726 y3= 29,3700   2,6726
y3= 26,6974
y4= x4,1   w + x4,2   w + x4,3   w + x4,4   w   x4,5 w
y4= 0,4804   30 + 0,4417   20 + 0,6063  20 + 0,6247 20   0,2673   10
y4= 14,4115 + 8,8345 + 12,1268 + 12,4939   2,6726 y4= 47,8667   2,6726
y4= 45,1941
y5= x5,1   w + x5,2   w + x5,3   w + x5,4   w   x5,5 w
y5= 0,6405   30 + 0,4417   20 + 0,3638  20 + 0,1562 20   0,5345   10
y5= 19,2154 + 8,8345 + 7,2761 + 3,1235   5,3452 y5= 38,4494   5,3452
y5= 33,1042
Tahap 4 & 5
Keterangan:
i: 1,2,3, ..., g adalah kriteria atau atribut maximized
j:  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  adalah  kriteria  atau  atribut minimized y *
j: Matriks normalisasi hasil pengurangan maximaize dan minimize alternatif j
Perankingan Hasil Akhir terdapat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Akhir Perangkingan Alter natif Max Min Yi Rank C1+C2+ C3+C4 C5 PL A 29.7566 5.3452 24.4114 5 PL B 45.4414 5.3452 40.0962 2 PL C 29.3700 2.6726 26.6974 4 PL D 47.8667 2.6726 45.1941 1 PL E 38.4494 5.3452 33.1042 3 Implementasi
mplementasi  sistem  adalah  teknik  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  desain  sistem  yang telah  diterima,  seperti  pengujian,  pemasangan,  dan penggunaan  sistem  baru  atau  yang  disempurnakan. Proses  menyiapkan  sistem  untuk  digunakan  dikenal sebagai implementasi sistem  [12].
Ketika  pengguna  akan  mengakses  sistem,  mereka harus login terlebih dahulu, seperti yang ditunjukkan pada  Gambar  2.  Admin  dapat  menggunakan  fitur tambah, ubah, dan hapus serta akses data perhitungan, data  kriteria,  data  subkriteria,  dan  alternatif  data.
Gambar 2. Implementasi halaman login
Gambar  3  berisikan  tampilan  dari  jumlah  data  tiap menu  pada  sistem  seperti  data  kriteria,  alternatif, perhitungan  dan  penilaian.  Pada  halaman  ini  tidak bisa dihapus, edit dan juga ditambahkan.

## Gambar 3. Implementasi halaman dashboard
Gambar 4 berisikan tampilan halaman kriteria dimana didalamnya  ada  data  kriteria  yang  digunakan  pada sistem,  data  dapat  dikelola  seperti  ditambahkan, diedit dan juga dihapus.

## Gambar 4. Implementasi halaman kriteria
Gambar  5  berisikan  tampilan  halaman  sub  kriteria, sub  kriteria  adalah  turunan  dari  setiap  kriteria  yang ada pada sistem dilengkapi beserta nilainya, data ini juga  dapat  dikelola  seperti  ditambahkan,  diedit  dan juga dihapus.

## Gambar 5. Implementasi halaman sub kriteria
Gambar  6  berisikan  tampilan  halaman  tabel  data alternatif  untuk  kriteria  yang  akan  dihitung  pada sistem, data ini juga dapat dikelola seperti ditambah, diedit dan dihapus.
Gambar 6. Implementasi halaman data alternatif
Gambar  7  berisikan  tampilan  halaman  tabel  data penilaian, dimana pada halaman ini kita mengisi dan memilih jenis subkriteria yang akan dihitung, data ini pun dapat dikelola seperti diedit.
Gambar 7. Implementasi halaman data penilaian
Gambar  8  berisikan  tampilan  halaman  tabel  data perhitungan  yang  merupakan  hasil  dari  semua hitungan  sistem  yang  sesuai  dengan  kriteria, subkriteria, dan alternatif yang telah dimasukan pada sistem.

## Gambar 8. Implementasi halaman data perhitungan
Gambar 9 berisikan tampilan halaman data hasil akhir dimana  ada  tabel  untuk  hasil  dari  perhitungan  yang telah dilakukan disistem.

## Gambar 9. Implementasi halaman data hasil akhir
Gambar  10  berisikan  tampilan  halaman  data  user yang menggunakan sistem pendukung keputusan ini halaman  ini  dapat  dikelola  seperti  pergantian  email dan username yang mana bisa dihapus ataupun diedit.

## Gambar 10. Implementasi halaman data user
Gambar  11  berisikan  tampilan  halaman  data  profile dimana  pada  halaman  ini  terdapat  data  profile  dari setiap  pengguna.  Pada  halaman  ini  admin  bisa mengupdate  email  atau  password  pengguna  yang terbaru.

## Gambar 11. Implementasi halaman data profile

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Moora  sangat  memudahkan  pekerja  dalam perencanaan pemilihan lahan pembuatan drainase ini, dimana bisa melakukan perhitungan untuk perkiraan skala  prioritas  pemilihan  lahan  pada  pembangunan drainase yang dimana sebelum menggunakan sistem ini  banyak  sekali  penggalian  ulang  dikarenakan prioritas hanya pada daerah terdekat yang didahulukan dan perhitungan ataupun perkiraan yang kurang maksimal dilakukan oleh para pekerja proyek sendiri  yang  pasti  tidak  terkomputerisasi.  Dimana untuk  hasil prioritas tertinggi untuk pemilihan lahan pembuatan drainase ini ada pada blok d dengan hasil 45.1941. Sistem ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak
Prototype menggunakan database Mysql.
Adapun saran yang ditujukan untuk pembaca ialah agar terus dipakai dan juga dikembangkan agar pada proyek selanjutnya bisa sangat membantu dalam perencanaan pembangunan drainase ini dan juga agar bisa  terus  dilakukan  pemeliharaan  agar  sistem  tetap bekerja dengan optimal. Dan juga bisa menambahkan fitur tambahan pemilihan peta langsung untuk setiap alternatif  untuk  lebih  memaksimalkan  sistem pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Saidah,  N.  K.  Nur,  P.  R.  Rangan,  M.  I. Mukrim,  Tamrin,  M. I. Tumpu,  A.  R.  Nanda, M. Jamal, A. Mansida dan F. D. Sindagamanik, Drainase  Perkotaan,  Medan:  Yayasan  Kita Menulis , 2021.
[2]   I.  Habel  Wayangkau  dan  Y.  Kolyaan, “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN  LOKASI  PEMBANGUNAN
SALURAN DRAINASE

## TERSIER
MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS,”
Musamus  Journal  Of  Research  Information and Communication Technology, p. 51, 2020.
[3]   S.  Manurung,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  GURU  DAN PEGAWAI  TERBAIK  MENGGUNAKAN METODE  MOORA,” Jurnal  SIMETRIS, p. 702, 2018.
[4]   T.  Limbong,  Muttaqin,  A.  Iskandar,  A.  P. Windarto,  J.  Simarmata,  Mesran,  O.  K.
Sulaiman,  D.  Siregar,  D.  Nofriansyah,  D.
Napitupulu  dan  A.  Wanto,  Sistem  Pendukung Keputusan:  Metode  &  Implementasi,  Medan:
Yayasan Kita Menulis, 2020. [5]   i. Rosita, Gunawan dan D. Apriani, “Penerapan Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan,” Program Studi Informatika, pp. 57-59, 2020.
[6]   M.  Imrona,  A.  A.  Budiutama,  E.  Darwiyanto dan  D.  Handayani,  “Penerapan  Metode  AHP dan  COPRAS-G  untuk  Menentukan  Prioritas Perbaikan  Drainase  Pada  Jalan  Nasional  Di Kota Bandung,” Ind. Journal on Computing, p. 66, 2019.
[7]   S.  Mustar  Aman,  “Pengembangan  Sistem Informasi  wedding  Organizer  Menggunakan Pendekatan  Sistem  Berorientasi  Objek  pada CV  Pesta,” Jurnal  Janitra  Informatika  dan sistem informasi, pp. 48-51, 2021.
[8]   P.  Yoko,  R.  Adwiya  dan  W.  Nugraha, “Penerapan Metode Prototype dalam Perancangan  Aplikasi  SIPINJAM  Berbasis Website  pada  Credit  Union  Canaga  Antutn,”
JURNAL ILMIAH MERPATI VOL. 7, NO. 3, p. 212, 2019.
[9]   H. Sulistiono, Coding Mudah Dengan Codeigniter, Jquery, Bootstrap, dan Datatable, Bandung: Elex Media Komputindo, 2018.
[10]  A.  H.  Nugroho  dan  R.  Toyib,  “Perancangan Aplikasi  Sistem  Pengolahan  DataPenduduk Dikelurahan  Desa  Kaduronyok  Kecamatan Cisata, Kabupaten Pandeglang Berbasis Web,” Program  Studi  TeknikInformatika  –Fakultas Teknik, p. 5, 2020.
[11]  A.  Rochman,  A.  Sidik  dan  I.  Kahfiansah, “Pelayanan Jasa New Baby Born Berbasis Web Pada Rumah Sakit Melati Tangerang,” AJCSR
[Academic  Journal  of  Computer  Science Research] , p. 7, 2021. [12]  Sholiq, Pemodelan Sistem Informasi Berorientasi Objek Dengan UML, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13]  Rosa  dan  Shalahudin,  Rekayasa  Perangkat Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek, Bandung: Informatika, 2018.
[14]  M.  Ashari  dan  F.  Mintarsih,  “Aplikasi Pemilihan  Bibit  Budidaya  Ikan  Air  Tawar dengan  Metode  MOORA-Entropy,” Jurnal Sistem Informasi, p. 65, 2017.
[15]  N. Musyarrofatul Mala, A. Muhibuddin dan A. Sifaunajah, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN PENGGUNAAN JENIS  TANAMAN  DENGAN  METODE ANALYTIC
HIERARCHY PROCESS
(AHP),” Jurnal  Sains  dan  Teknologi, p.  65, 2018.