## JURNAL MAHAJANA INFORMASI
Implementasi Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)

## Sebagai Pendukung Keputusan Pembelian Telepon Seluler
Irfan Dwi Yulianto 1 *, Setyawan Wibisono 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang Semarang 50241, Indonesia
*Penulis Korespondensi : irfandwi28@gmail.com
Article Info
Abstract : A cell phone is a device or communication tool that can be used anytime  and  anywhere  because  it  can  be  carried  anywhere.  There  are various  types  and  types  of  cell  phones,  so  that  between  cell  phones  have different specifications. This often makes it difficult for consumers to choose a cell phone. Decision Support System is a system that can help someone in making a decision. One of the SPK methods that can help in choosing a cell phone is the MOORA method. One of the advantages of this method is high flexibility and a good level  of  selectivity. This study aims to  implement  the MOORA method as a support for purchasing decisions on cellular phones. In this study, five criteria were used, namely RAM, Camera, Storage, Price and Thickness. Where the criteria for RAM, Camera and Storage are the benefit types, while Price and Thickness are the cost types. Based on the results of the study using the MOORA method, the highest score was 0.0516 as the best alternative cell phone. Received : 19 Desember 2023 Revised : 24 Desember 2023
Accepted
: 26 Desember 2023
Abstrak  : Telepon  seluler  merupakan  salah  satu  perangkat  atau  alat komunikasi  yang  dapat  digunakan  kapanpun  dan  dimanapun  karena  dapat dibawa  kemana-mana.  Terdapat  berbagai  macam  jenis  dan  tipe  telepon seluler, sehingga antar telepon seluler memiliki spesifikasi yang berbeda. Hal tersebut  seringkali  membuat  konsumen  kesulitan  dalam  memilih  telepon seluler. System Pendukung Keputusan merupakan suatu system yang dapat membantu  seseorang  dalam  mengambil  sebuakh  keputusan.  Salah  satu metode  SPK  yang  dapat  membantu  dalam  memilih  telepon  seluler  adalah metode  MOORA.  Kelebihan  metode  ini  salah  satunya  adalah  fleksibilitas yang tinggi dan tingkat selektifitas yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan  metode  MOORA  sebagai  pendukung  keputusan pembelian telepon seluler. Pada penelitian ini digunakan lima kriteria, yaitu RAM,  Kamera,  Storage,  Harga  dan  Ketebalan.  Dimana  kriteria  RAM, Kamera  dan  Storage  merupakan  tipe  benefit,  sedangkan  Harga  dan Ketebalan merupakan tipe cost. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode  MOORA  diperoleh  hasil  nilai  tertinggi  yaitu  0,0516  sebagi alternative telepon seluer terbaik. Keyword : Telepon, seluler, SPK, MOORA

## PENDAHULUAN
Manusia  selalu  dihadapkan  dengan permasalahan untuk mengambil suatu keputusan.  Hal  ini  terjadi  sebab  banyaknya macam  pilihan  telepon  seluler  yang  selalu berevolusi setiap tahunnya, permasalahan yang muncul  adalah  terdapatnya  kriteria  –  kriteria
sebagai acuan baik itu tipe, model, fitur dan lain sebagainya.  Terjadinya  permasalahan  ini karena  adanya  faktor-faktor  penyebab  yaitu, acapkali  ditemukan  pembeli  telepon  seluler yang  baru,  dan  dalam  waktu  yang  cepat, terkadang  pemakai  sudah  merasa  bosan  dan adanya niat membeli telepon seluler yang lebih
baik  lagi  fiturnya  dari  sebelumnya,  hal  inilah faktor faktor yang menjadi telepon seluler yang masih  layak  jual  untuk  diperjualbelikan kembali.
Telepon seluler adalah perangkat telekomunikasi  elektronik  yang  mempunyai kemampuan  dasar  yang  sama  dengan  telepon konvensional  saluran  tetap,  namun  dapat dibawa ke mana-mana (mobile) dan tidak perlu disambungkan dengan jaringan telepon menggunakan  kabel  [1].  Faktor  konsumen ingin  membeli  telepon  seluler,  ditimbulkan oleh  faktor  berkembangnya  teknologi  dari tahun ke tahun. Terdapat berbagai macam jenis telepon seluler yang saat ini tersedia di pasaran, sehingga  tidak  jarang  membuat  konsumen kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  [2]. Pesatnya perkembangan komputer serta meningkatnya  kegunaan  komputer  sebagai salah  satu  alat  bantu  pada  pengambilan keputusan maka dirancanglah sistem pendukung  keputusan  guna  membantu  dalam rekomendasi pilihan telepon seluler[3]. System Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  alat bantu  yang  berfungsi  untuk  membantu seseorang  dalam  memecahkan  suatu  masalah yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  sehingga meningkatkan  efektivitas  dalam  pengambilan sebuah  keputusan  [4].  Beragam  metode  yang bisa  diterapkan  dalam  sistem  pendukung keputusan,  diantaranya  SAW,  PROMETHEE, ELECTRE,  MOORA,  TOPSIS  [].  Metode dalam pengambilan keputusan
Multi-Objective  Optimization  on  the basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah sistem  multi-objektif  yang  mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan  masalah  dengan  perhitungan matematika yang kompleks[6].
Metode  MOORA  memiliki  tingkat fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami
dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan  keputusan  [7].  Metode  ini memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena dapat  menentukan  tujuan  dari  kriteria  yang bertentangan.  Di  mana  kriteria  dapat  bernilai menguntungkan  ( benefit )  atau  yang  tidak menguntungkan  ( cost )  [8].  Selain  itu  juga metode  ini  juga  memiliki  hasil  yang  lebih akurat  dan  tepat  sasaran  dalam  membantu pengambilan  keputusan.  Bila  dibandingkan dengan  metode  yang  lain  metode  MOORA bahkan lebih sederhana dan mudah diimplementasikan.

## METODE
Moora  diperkenalkan  oleh  Brauers  pada tahun 2004 sebagai “multi-objective optimization”, mengoptimalkan beberapa fungsi  perhitungan  nilai  yang  lebih  dari  satu agar  memiliki  nilai  efektif  yang  dapat  dicapai dalam  batasan-batasan  wilayah  tersendiri  agar yang dicari tidak melebar kemana-mana, yang dapat  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai masalah  dalam  pengambilan  keputusan[9]. Metode  MOORA  memiliki  kelebihan,  yaitu memiliki  tingkat  selektifitas  baik  dan  juga fleksibilitas tinggi [10].
Adapun  langkah  penyelesaian  dari  metode MOORA adalah sebagai berikut:
1) Menginputkan Nilai Kriteria Menentukan tujuan, mengidentifikasi dan
mengevaluasi  atribut,  serta  menginputkan kriteria pada suatu alternatif.
2) Membuat Matriks Keputusan
………………... (1)
Keterangan m  = nomor urutan alternatif n  = nomor urutan
X  = matriks keputusan
3) Matriks Normalisasi
Bertujuan  untuk  menyatukan  setiap elemen  matriks  sehingga  memiliki  nilai  yang seragam.
……………………….. (2)
Keterangan :
X ij = Matriks alternatif j pada kriteria i i  = 1, 2, 3, 4, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
j   = 1, 2, 3, 4, ..., m adalah nomor urutan alternatif
X* ij = Matriks Normalisasi
alternatif j pada kriteria i
4) Menghitung Nilai Optimasi
Terdapat  dua  cara  menghitung  nilai optimasi  yaitu  jika  atribut  atau  kriteria  pada masing-masing  alternative  diberikan  nilai bobot  dan  tidak  diberikan  nilai  bobot.  Pada penelitian  ini  digunakan  nilai  bobot,  berikut rumusnya:
Jika atribut atau kriteria pada masing-masing alternatif di berikan nilai bobot kepentingan:
………… (3) Keterangan : W ij
= bobot kriteria
X ij =  hasil  normalisasi  alternative  j  pada kriteria i
i  =  1,2,3,  ...,  g  adalah  atribut  atau kriteria dengan status maximized j   =  g+1,  g+2,  g+3,  ...,  n  adalah  atribut atau kriteria dengan status minimized
y* j = Matriks Normalisasi max-min alternatif j
5) Perangkingan
Mengurutkan nilai optimasi setiap alternatif dari nilai tertinggi ke nilai terendah.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  telepon  seluler.  Pada  saat
pembelian  telepon  seluler  kerap  kali  pembeli mengalami  kesulitan  dalam  memilih  telepon seluler  yang  hendak  dibeli.  Hal  tersebut dikarenakan  banyaknya  telepon  seluler  yang tersedia.  Dalam  penelitian  ini  rekomendasi pembelian telepon seluler diproses menggunakan metode MOORA
( Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of Ratio  Analysis ).  Metode  MOORA  termasuk dalam  metode  yang  sangant  sederhana,  kuat dan  stabil  selain  itu  juga  tidak  memerlukan seseorang  yang  ahli  dalam  menggunakannya dan  menggunakan  perhitungan  matematis sederhana serta mudah diimplementasikan[11]. Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  lima  macam  kriteria,  yaitu  RAM, kamera, storage, harga dan ketebalan.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Langkah  langkah  yang  digunakan  dalam metode  MOORA  adalah  memasukkan  nilai kriteria  dari  setiap  alternative,  membuat matriks keputusan, membuat matriks normalisasi,  menghitung  nilai  optimasi  dan pemeringkatan atau mengurutkan nilai optimasi  dari  yang  tertinggi  ke  nilai  terendah. System  pendukung  keputusan  menggunakan metode Multi-Objective  Optimization  on  the basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  yang dirancang  oleh  penulis  ini  bertujuan  untuk membantu  pengguna  dalam  memilih  telepon seluler  yang  terbaik.  Pada  system  pendukung keputusan  yang  dibuat,  pengguna  dapat menginputkan alternative dan nilai kriteria dari telepon seluler. Selanjutnya pengguna
mengatur  atau  memberikan  nilai  bobot  pada setiap  kriteria  sesuai  dengan  keinginan pengguna setelah itu akan diproses oleh system menggunakan metode Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA). Setelah itu pengguna dapat melihat hasil  perhitungan  dan  rekomendasi  telepon seluler  terbaik  pada  menu  perhitungan. Arsitektur system pengguna dapat dilihat pada gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  harus  jelas  dan  ringkas.  Hasilnya harus  meringkas  (secara  ilmiah)  temuan daripada memberikan data dengan sangat rinci. Harap sorot perbedaan antara hasil atau temuan Anda  dan  publikasi  sebelumnya  oleh  peneliti lain.  Tabel  atau  angka  dimasukkan  ke  dalam Hasil tidak lebih dari enam.
1) Data Awal
Data  awal  yang  diperoleh  berikut  ini merupakan contoh kasus dari system pendukung  keputusan  pembelian  telepon seluler yang akan ditampilkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Awal
Sumber: Hasil Penelitian (2023) Pada Tabel 1. merupakan data awal yang berisikan  informasi  mengenai  telepon  seluler yang  nantinya  akan  diproses  menggunakan metode  MOORA.  Pada  tabel  tersebut  dapat dilihat  terdapat  lima  kriteria  yang  akan digunakan dalam proses perhitungan MOORA. Kelima kriteria  tersebut adalah RAM, Kamera, Storage, Harga dan Ketebalan.
2) Menentukan Type dan Bobot Kriteria
Selanjutnya  menentukan  type  dan  bobot dari  tiap  kriteria  yang  akan  ditampilkan  pada tabel 2.
Tabel 2. Tipe dan Bobot tiap Kriteria Kode   Kriteria Type Bobot C01 RAM (GB) Benefit  0,25 C02 Kamera (MP)  Benefit  0,2 C03 Storage (GB)  Benefit  0,1 C04 Harga (Rp) Cost 0,25 C05 Ketebalan Cost 0,2 Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Pada  tabel  2  merupakan  tipe  dan  bobot tiap  kriteria  yang  menampilkan  informasi mengenai  tipe  setiap  kriteria  dan  pemberian nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Tipe  kriteria dibagi menjadi dua, yaitu benefit (menguntungkan) dan cost (tidak menguntungkan).  Kriteria  yang  termasuk dalam  tipe  benefit  adalah  RAM,  Kamera  dan Storage. Sedangkan  yang termasuk dalam tipe cost  adalah  harga  dan  ketebalan.  Pada  tabel  2 juga  dapat  dilihat  besarnya  nilai  bobot  dari masing”  kriteria,  seperti  RAM  dengan  nilai bobot sebesar 0,25; kamera dengan nilai bobot sebesar 0,2; storage dengan nilai bobot sebesar 0,1; harga dengan nilai bobot sebesar 0,25; dan ketebalan dengan nilai bobot sebesar 0,2.
3) Memasukkan nilai tiap kriteria
Berikut ini tabel 3 merupakan tabel yang
menunjukkan nilai kriteria dari setiap alternative. Kode Altern atif RAM (GB) Kamera (MP) Storage (GB) Harga (Rp) Keteb alan C01 C02 C03 C04 C05 A01 8 64 256 4.500.000  8 A02 8 64 256 4.900.000  7,7 A03 8 64 128 4.100.000  6,8 A04 8 64 128 4.400.000  8,5 A05 8 64 256 5.500.000  7,7 A06 8 48 256 4.700.000  7,8 A07 8 64 128 4.900.000  8,4

## Tabel 3. Nilai Kriteria tiap Alternatif
Kode Altern atif RAM (GB) Kamera (MP) Storage (GB) Harga (Rp) Keteb alan C01 C02 C03 C04 C05 A01 8 64 256 4.500.000 8 A02 8 64 256 4.900.000 7,7 A03 8 64 128 4.100.000 6,8 A04 8 64 128 4.400.000 8,5 A05 8 64 256 5.500.000 7,7 A06 8 48 256 4.700.000 7,8 A07 8 64 128 4.900.000 8,4
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Pada  Tabel  3.  Menampilkan  alternative telepon seluler yang telah diubah menjadi kode alternative,  kriteria  yang  juga  ditampilkan dengan  inisial  kode  kriteria,  serta  nilai-nlia kriteria  dari  setiap  alternative  yang  akan diproses menggunakan metode MOORA.
4) Membuat matriks keputusan
Setelah  data  alternative  tersedia,  maka dapat dibuat menjadi matriks keputusan sesuai dengan alternative dan kriteria yang ada. Pada penelitian ini matriks keputusan yang terbentuk adalah sebanyak 7 baris untuk alternative dan 5 kolom untuk kriteria.
5) Membuat matriks normalisasi
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan nilai normalisasi untuk tiap kriteria dari setiap alternatif  dan  membuatnya  menjadi  sebuah matriks  Normalisasi.  Perhitungan  detailnya untuk tiap kriteria dan alternatif adalah sebagai berikut:
a) Normalisasi kolom 1 (kriteria RAM)
Perhitungan  normalisasi  kriteria  RAM diperoleh  dari  nilai  kriteria  RAM  tiap alternative  dibagi  dengan  hasil  akar  kuadrat
dari  jumlah  nilai  seluruh  kriteria  RAM  yang sebelumnya telah dikuadratkan terlebih dahulu. Berikut ini merupakan perhitungan normalisasi matriks dari kriteria RAM.
1. Normalisasi matriks (1,1)
2. Normalisasi matriks (2,1)
3. Normalisasi matriks (3,1)
4. Normalisasi matriks (4,1)
5. Normalisasi matriks (5,1)
6. Normalisasi matriks (6,1)
7. Normalisasi matriks (7,1)
b) Normalisasi kolom 2 (kriteria Kamera)
Perhitungan  normalisasi  kriteria  Kamera diperoleh  dari  nilai  kriteria  Kamera  tiap alternative  dibagi  dengan  hasil  akar  kuadrat dari jumlah nilai seluruh kriteria Kamera yang sebelumnya telah dikuadratkan terlebih dahulu. Berikut ini merupakan perhitungan normalisasi matriks dari kriteria Kamera.
1. Normalisasi matriks (1,2)
2. Normalisasi matriks (2,2)
3. Normalisasi matriks (3,2)
4. Normalisasi matriks (4,2)
5. Normalisasi matriks (5,2)
6. Normalisasi matriks (6,2)
7. Normalisasi matriks (7,2)
c) Normalisasi kolom 3 (kriteria Storage)
Perhitungan  normalisasi  kriteria  Storage diperoleh  dari  nilai  kriteria  Storage  tiap alternative  dibagi  dengan  hasil  akar  kuadrat dari jumlah nilai seluruh kriteria Storage yang sebelumnya telah dikuadratkan terlebih dahulu. Berikut ini merupakan perhitungan normalisasi matriks dari kriteria Storage.
1. Normalisasi matriks (1,3)
2. Normalisasi matriks (2,3)
3. Normalisasi matriks (3,3)
4. Normalisasi matriks (4,3) 5. Normalisasi matriks (5,3) 6. Normalisasi matriks (6,3) 7. Normalisasi matriks (7,3)
d) Normalisasi kolom 4 (kriteria Harga)
Perhitungan  normalisasi  kriteria  Harga diperoleh  dari  nilai  kriteria  Harga  tiap alternative  dibagi  dengan  hasil  akar  kuadrat dari  jumlah  nilai  seluruh  kriteria  Harga  yang sebelumnya telah dikuadratkan terlebih dahulu. Berikut ini merupakan perhitungan normalisasi matriks dari kriteria Harga.
1. Normalisasi matriks (1,4)
2. Normalisasi matriks (2,4)
3. Normalisasi matriks (3,4)
4. Normalisasi matriks (4,4)
5. Normalisasi matriks (5,4)
6. Normalisasi matriks (6,4)
7. Normalisasi matriks (7,4)
e) Normalisasi kolom 5 (kriteria Ketebalan)
Perhitungan normalisasi kriteria
Ketebalan diperoleh dari nilai kriteria Ketebalan  tiap  alternative  dibagi  dengan  hasil akar  kuadrat  dari  jumlah  nilai  seluruh  kriteria Ketebalan yang sebelumnya telah dikuadratkan terlebih  dahulu.  Berikut  ini  merupakan perhitungan  normalisasi  matriks  dari  kriteria Ketebalan.
1. Normalisasi matriks (1,5)
2. Normalisasi matriks (2,5)
3. Normalisasi matriks (3,5) 4. Normalisasi matriks (4,5)
5. Normalisasi matriks (5,5) 6. Normalisasi matriks (6,5)

## 7. Normalisasi matriks (7,5)
Dari perhitungan nilai normalisasi di atas, maka  diperoleh  matriks  Normalisasi  sebagai berikut
6) Menghitung nilai optimasi
Setelah memperoleh hasil matriks normalisasi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menghitung nilai optimasi dari setiap alternative.  Nilai  optimasi  diperoleh  dengan cara hasil jumlah dari nilai matriks kriteria tipe benefit dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria  kemudian  dikurangi  dengan  hasil
(MOORA) Sebagai Pendukung Keputusan Pembelian Telepon Seluler
jumlah  dari  nilai  matriks  kriteria  tipe  cost dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria dari  tiap-tiap  alternative.  Perhitungan  nilai optimasi tersebut dapat dilihat sebagai berikut;
a) A01
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  1  yang  memperoleh nilai 0,0516.
b) A02
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  2  yang  memperoleh nilai 0,0466.
c) A03
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  3  yang  memperoleh nilai 0,0483
d) A04
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  5  yang  memperoleh nilai 0,0259
e) A05
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai
optimasi  dari  alternative  5  yang  memperoleh nilai 0,0346
f) A06
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  6  yang  memperoleh nilai 0,0300
g) A07
Berikut  ini  adalah  perhitungan  nilai optimasi  dari  alternative  7  yang  memperoleh nilai 0,0169
7) Menentukan ranking
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan menggunakna  metode  MOORA  di  atas,  maka dapat  diketahui  peringkat  telepon  seluler seperti pada tabel 4 berikut ini:

## Tabel 4. Peringkat Telepon Seluler
Peringkat Kode Alternative
Nama Alternatif Nilai 1 A01 Realme GT Master 0,0516 2 A03 Mi 11 Lite  0,0483 3 A02 Xiaomi Poco F4 0,0466 4 A05 Oppo Reno 8 Z 0,0346 5 A06 Xiaomi Poco F3 0,300 6 A04 Vivo T1 Pro 0,0259 7 A07 Samsung A52s 0,0169

## Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilakukan  penelitian  mengenai rekomendasi pembelian telepon seluler di atas dapat diketahui bahwa metode Multi-Objective Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA)  dapat  diimplementasikan  dalam memberikan  rekomendasi  pembelian  telepon seluler. Pada penelitian ini digunakan sebanyak 7  alternatif  telepon  seluler  dan  sebanyak  5 kriteria.  Kelima  kriteria  tersebut  adalah  RAM dengan  tipe  benefit  dan  bobot  sebesar  0,25, Kamera dengan tipe benefit dan bobot sebesar 0,2,  Storage  dengan  tipe  benefit  dan  bobot sebesar 0,1, Harga dengan tipe cost dan bobot sebesar  0,25  dan  Ketebalan  dengan  tipe  cost dan  bobot  sebesar  0,2.  Dengan  menggunakan kriteria  tersebut  diperoleh  nilai  tertinggi sebesar  0,0516  yaitu  Realme  GT  Master. Dengan  adanya  penelitian  menggunakan metode  MOORA  ini  memudahkan  dalam mencari rekomendasi dalam pembelian telepon seluler.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wikipedia, “Telepon Genggam,” Wikipedia. 2018. [2] W. Buana, “Penerapan Fuzzy Mamdani Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Telepon Seluler,” Edik Inform., vol. 2, no. 1, 2017, doi: 10.22202/ei.2015.v2i1.1455. [3] S. Proboningrum and Acihmah Sidauruk, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER KAIN  DENGAN  METODE  MOORA,”  JSiI
(Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, 2021, doi:
10.30656/jsii.v8i1.3073.
[4] S.  Chaeruddin,  I.  Sukarsih,  and  R. Respitawulan,  “Pemilihan  Marketplace  Di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode  MOORA,”  CESS  (Journal  Comput. Eng.  Syst.  Sci.,  vol.  6,  no.  2,  2021,  doi: 10.24114/cess.v6i2.22511.
[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] W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas, Z. Turskis,  and  T.  Vilutiene,  “Multi-objective contractor’s  ranking  by  applying  the  moora method,”  J.  Bus.  Econ.  Manag.,  vol.  9,  no.  4, 2008, doi: 10.3846/1611-1699.2008.9.245-255. [7]
B. Mandal, U.K., Sarkar, “Selection of
Best  Intelligent  Manufacturing  System  (IMS) Under  Fuzzy  MOORA  Conflicting  MCDM Environment,
International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering,”  Int.  J.  Emerg.  Technol.  Adv. Eng., vol. 2, 2012. [8] S. Manurung, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN GURU DAN PEGAWAI TERBAIK

## MENGGUNAKAN  METODE  MOORA,”
Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, 2018, doi:
10.24176/simet.v9i1.1967.
[9] H.  Pohan  and  D.  E.  Sinaga,
“Penerapan Metode Moora Dalam Menentukan
Parfume  Terbaik  Berdasarkan  Kepribadian,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen),  vol.  1,  no.  2,  2020,  doi: 10.30645/kesatria.v1i2.21.
[10] Isa  Rosita,  Gunawan,  and  Desi Apriani,  “Penerapan  Metode  Moora  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Media  Promosi  Sekolah  (Studi  Kasus:  SMK Airlangga Balikpapan),” METIK J., vol. 4, no.
2, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.191.
[11] C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S. Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA  pada Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai  (Kasus:  Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela),” J. Appl.  Informatics  Comput.,  vol.  3,  no.  2,  pp. 42–46, 2019, doi: 10.30871/jaic.v3i2.1324.