JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## PENERAPAN METODE MOORA DALAM  PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN VENDOR BUKU TAHUNAN

## SEKOLAH SMA NEGERI 1 CISARUA
Wahid Sri Hardianto 1 , Cahyani Budihartanti 2
Program Studi Sistem Informasi 12
STMIK Nusa Mandiri Jakarta 12 wahidsrihardianto@gmail.com 1 , cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id 2

## ABSTRAK
Buku  tahunan  sekolah  atau  yang  dapat  disebut  juga year  book merupakan  salah  satu  media  cetak  yang  dapat digunakan  untuk  mengabadikan  momen  dan  kenangan  saat  masa-masa  sekolah,  yang  berisi  dokumentasi  foto siswa siswi kelas 12, profile sekolah, data sekolah, kegiatan-kegiatan kesiswaan dan sebagainya yang juga dapat dijadikan  sebagai  media  promosi  dari  sekolah  tersebut.  Untuk  meminimalisir  masalah  tersebut,  penulis bermaksud menerapkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dengan Multi-Objective  Optimization  On The  Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  multiobjektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut yang saling bertentangan secara bersamaan. menerapkan metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio  Analysis (MOORA).  Hasil  akhir  perangkingan  dari  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode MOORA  dalam  pengambilan  keputusan  didapat  alternatif  3  (A3),  memperoleh  nilai  terbesar  yaitu  0.455  dan menjadi vendor yang terpilih yaitu vendor Paramata Std. Sedangkan pada urutan ke dua alternatif 1 (A1), yaitu vendor  Abank  Ireng  dengan  nilai  0.347,  urutan  ketiga  alternatif  5  (A5),  yaitu vendor Rainbow dengan  nilai 0.234, urutan keempat alternatif 2 (A2), yaitu vendor Creativision dengan nilai 0.201 dan urutan kelima dengan nilai terkecil ada pada alternatif 4 (A4), yaitu vendor Creative Story dengan nilai 0.145.
Kata kunci: Pemilihan Vendor, Buku Tahunan Sekolah, Metode MOORA, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract: School  yearbook  or  what  can  be  called  a  year  book  is  one  of  the  print  media  that  can  be  used  to capture  moments  and  memories  during  school  days,  containing  photo  documentation  of  12th  grade  students, school profiles, school data, student activities and so on which can also be used as a promotional medium for the  school.  To  minimize  this  problem,  the author intends  to  implement  a  Decision  Support System  (SPK)  with Multi-Objective Optimization On The Base Of Ratio Analysis (MOORA) is a multi-objective system optimizing two or more conflicting attributes simultaneously. apply the Multi-Objective Optimization method on the basis of ratio analysis (MOORA). The final ranking of the calculation process using the MOORA method in decision making  obtained  alternative  3  (A3),  obtained  the  largest  value  of  0.455  and  became  the  selected  vendor,  the Paramata Std vendor. Whereas in the second order alternative 1 (A1), namely Abank Ireng vendor with a value of  0.347,  third  order  alternative  5  (A5),  namely  the  Rainbow  vendor  with  a  value  of  0.234,  fourth  order alternative 2 (A2), namely the Creativision vendor with a value of 0.201 and the order the fifth with the smallest value is in alternative 4 (A4), namely the Creative Story vendor with a value of 0.145.
Keywords: Vendor Selection, School Yearbook, MOORA Method, Decision Support System

## I. PENDAHULUAN
Buku  tahunan  sekolah  atau  yang  dapat disebut juga year book merupakan salah satu media
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
cetak  yang  dapat  digunakan  untuk  mengabadikan momen  dan  kenangan  saat  masa-masa  sekolah, yang berisi dokumentasi foto siswa siswi kelas 12, profile  sekolah,  data  sekolah,  kegiatan-kegiatan kesiswaan  dan  sebagainya  yang  juga  dapat dijadikan  sebagai  media  promosi  dari  sekolah tersebut.
Seperti  halnya  siswa-siswa  pada  sekolah SMA  Negeri  1  Cisarua  Bogor,  setiap  tahunnya siswa  kelas  12  selalu  disibukkan  oleh  kegiatan membuat  buku  tahunan  sekolah,  buku  tahunan sekolah  yang akan  disajikan  berisi  semua  kegiatan kesiswaan,  foto-foto  siswa  angkatan  kelas  12, momen-momen  seru  dari  setiap  pribadi  siswa  di sekolah,  profil  sekolah  dan  data-data  sekolah  yang tentunya akan menjadi sumber kenangan saat masa- masa sekolah di SMA.
Proses  pembuatan  buku  tahunan  sekolah tentunya  melalui  proses  yang  tidak  mudah,  oleh karena  itu  dibentuklah  panitia  buku  tahunan  yang tugasnya  di  mulai  dari  membuat  perencanaan  apa yang harus disajikan dalam buku tahunan, memilih vendor  atau supplier yang  akan  mencetak  buku tahunan  sampai  akhirnya  jadi  sebuah  buku  yang sarat dengan kenangan saat masa-masa SMA.
Namun,  menjadi  panitia  buku  tahunan tidaklah mudah, banyak hal yang harus diperhatikan  terkait  dalam  menyajikan  buku tahunan, semuanya harus dilakukan dengan  cermat dan  rapi  agar  tidak  menimbulkan  masalah,  karena dalam  pembuatan  buku  tahunan  sekolah  ini  tidak dapat dilakukan oleh pihak sekolah saja, namun ada beberpa pihak-pihak yang saling bekerja sama agar proses  pembuatan  buku  sesuai  dengan  kebutuhan dan  keinginan  baik  siswa  maupun  sekolah.  Salah satu  hal  yang    harus  diperhatikan  saat  menjadi panitia  buku  tahunan  adalah  mencari vendor yang tepat  agar  tidak  menimbulkan  dan  buku  tahunan dapat selesai tepat pada waktunya.
Vendor  buku  tahunan  sekolah  ini  sangat menentukan  berhasil  atau  tidaknya  pembuatan buku  tahunan  sekolah,  karena  akan  bekerja  sama dalam waktu yang cukup lama, dimana pembuatan buku  tahunan  ini  biasanya  memerlukan  waktu sekitar kurang lebih 8 (delapan) bulan, oleh karena
itu  jika  pemilihan vendor tidak  tepat  maka  akan berdampak  kurang  baik  saat  hasil  akhir  buku tahunan sekolah.
Pemilihan vendor dilaksanakan untuk mengetahui vendor mana  yang  dirasa  terbaik  dan ideal  dalam  membuat  buku  tahunan  pada  SMA Negeri  1  Cisarua,  dimana  bertujuan  untuk meminimalisir  masalah-masalah  yang  ada,  baik pada  saat  dimulainya  proses  pembuatan  buku sampai buku selesai di cetak.
Untuk  meminimalisir  masalah  tersebut, penulis  bermaksud  menerapkan  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  menerapkan metode Multi-Objective Optimization On The Basis
Of  Ratio  Analysis (MOORA).  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi yang ditujukan untuk membantu manajemen  dalam  memecahkan  masalah  yang dihadapinya  [1,  p.  4].  Sedangkan  metode Multi- Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis (MOORA)  adalah  multiobjektif  sistem mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan  secara  bersamaan.  Metode  ini diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan perhitungan matematika yang komplek [2, p. 85].
Dalam  penelitiannya,  Sianturi,  dkk  pada tahun  2018  [3],  melakukan  penelitian    bagaimana membantu  mengambil  keputusan  dalam  pemilihan supplier barang yang terbaik dengan menggunakan metode  MOORA,  dimana  penentuan  bobot  dan kriteria pemilihan supplier barang sangat mempengaruhi hasil perhitungan.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  dalam menentukan  pemilihan vendor buku  tahunan sekolah,    dan  berdasarkan  referensi-referensi  yang terkait dengan permasalahan tersebut, maka penulis menetapkan  judul  pada  penelitian  ini  yaitu, “Penerapan  Metode  MOORA  dalam  Pengambilan Keputusan  Pemilihan  Vendor  Buku  Tahunan Sekolah SMA Negeri 1 Cisarua.
II. METODE PENELITIAN
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Metode penelitian yang digunakan dalam pengumpulan data  adalah :
a. Wawancara
Penelitian dilakukan dengan wawancara kepada pihak  terkait,  yang  bertanggung  jawab  dalam membuat  buku  tahunan  sekolah,  yaitu  dengan Bapak Dede Syaifudin, S.Pd. selaku wakil kepala sekolah bagian kesiswaan.
b. Observasi Penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan cara  melakukan    pengamatan  sesuai  dengan objek  penelitian,  observasi  dilakukan  pada tanggal 03-14 Februari 2020.
c. Studi Pustaka Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mencari  data  dari  buku,  jurnal, e-book dan sumber literature yang    sesuai  dengan penelitian.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
3.1. Analisis Masalah
Acuan  dalam  penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  ini  secara  umum  dilakukan berdasarkan  penilaian  pada  proses  pemilihan vendor  buku  tahunan  sekolah.  Dimana  dalam proses  perhitungan,  setiap  vendor  akan  dinilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Dalam  penerapan  metode Multi  -  Objective Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analisis (MOORA)  diperlukan  kriteria-kriteria,  bobot  dan rating  atribut untuk  melakukan  perhitungannya sehingga  akan  didapat  alternatif  terbaik,  dalam kasus  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  para vendor.  Ada  5  (lima)  vendor  yang  akan  dijadikan sebagai alternatif, yaitu :
1. Abank Ireng
2. Creativision
3. Paramata Std
4. Creative Story
5. Rainbow
Pada  penelitian  ini  pihak  panitia  buku tahunan  sekolah  harus  menentukan  vendor  yang tepat,  agar  buku  tahunan  sekolah  dapat  tercetak dengan  baik  dan  tepat  waktu,  serta  sesuai  dengan
yang  diharapkan.  Ada  beberapa  kriteria  yang  akan diterapkan yaitu :
1. Pengalaman Vendor,
2. Kualitas Produk,
3. Fasilitas Pelayanan,
4. Harga
5. Discount
a. Identifikasi Permasalahan
Dari  analisis  yang  telah  dilakukan  dalam kegiatan  pemilihan  vendor  yang  dilakukan  secara konvensional,  maka  dapat  di  identifikasi  beberapa permasalahan yang ada, yaitu :
1. Bagaimana mengambil keputusan yang tepat dalam melakukan pemilihan vendor buku tahunan sekolah yang tepat pada SMA Negeri 1 Cisarua?
2. Bagaimana  menentukan  kriteria  yang  tepat dalam  pengambilan  keputusan  menggunakan metode MOORA ?
b. Penyelesaian Permasalahan
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang
ada,  maka  peneliti  memberikan  solusi  dalam pengambilan keputusan pemilihan dengan menerapkan  metode Multi-Objective  Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA). Kriteria- kriteria  yang  akan  digunakan  adalah  Pengalaman Vendor,  Kualitas  Produk,  Fasilitas  Pelayanan,
Harga dan Discount. Kriteria-kriteria tersebut yang akan  digunakan  dalam  menentukan  vendor  yang terbaik.  Dan himpunan fuzzy yang akan  digunakan adalah  Sangat  Baik  (SB),  Cukup  Baik  (CB),  Baik (B), Cukup (C), dan Kurang (K).
c. Analisa Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  terbagi  menjadi  dua bagian,  yaitu  analisa  kebutuhan input dan  analisa kebutuhan output. Analisa  kebutuhan input merupakan  kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan dalam  proses  pengolahan  data,  yang  terdiri  dari
Pengalaman  Vendor,  Kualitas  Produk,  Fasilitas Pelayanan, Harga dan Discount . Sedangkan analisa kebutuhan output, yaitu hasil pengolahan data yang menampilkan alternatif yang memiliki nilai terbesar yang akan dijadikan pengambilan keputusan dalam
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
pemilihan vendor buku tahunan sekolah pada SMA Negeri 1 Cisarua.
3.2. Perhitungan Metode MOORA
Pada tahapan ini akan dijelaskan mengenai proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode MOORA  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan vendor buku tahunan sekolah. Data awal diperoleh dari  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan  Bapak Dede  Syaifudin,  S.Pd,  selaku  Wakil  Kepala Sekolah  bagian  kesiswaan.  Data  awal  tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Data awal Penelitian Nama Vend or Pengala man Vendor Kua litas Pro duk Fasilita s Pelayan
an Har ga Disco unt Aban
k Ireng 20 tahun
San gat Bai k Baik 120 000 Tidak Ada Creat ivisio n 15 tahun Cuk up Baik 115
000 Tidak
Ada
Para
mata Std 3 tahun San gat Bai k Sangat Baik 110
000 Ada Creat ive Story 3 tahun Cuk up Baik 110 000 Tidak Ada Rainb ow 10 tahun Bai k Baik 120 000 Tidak Ada Sumber: Olah Data (2020)
Dari data awal tersebut, akan diolah dengan menggunakan  metode  MOORA.  Tahapan  –
tahapan  dalam  penerapan  dengan  menggunakan metode MOORA adalah sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria-kriteria dan Pembobotan Pada  tahapan  ini,  akan  ditentukan  kriteria- kriteria  yang  akan  digunakan  serta  bobot  yang akan dinilai dalam proses pengolahan data.
a. Kriteria Kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan  pada pengambilan keputusan dalam pemilihan vendor buku tahunan sekolah adalah :
1) Pengalaman Vendor, Dari  data  yang  diperoleh,  maka  dapat  diambil
kesimpulan,  berdasarkan  pengalaman  vendor terdiri dari : a) < 5 thn b) 5 - 10 thn c) 11 - 15 thn
d) > 16 thn
2) Kualitas Produk,
Dari  data  awal  yang  diperoleh,  kriteria kualitas
produk  terbagi menjadi :
a) Sangat Baik
b) Biasa
c) Cukup
3) Fasilitas Pelayanan,
Kriteria  Fasilitas  pelayanan,  berdasarkan  data
awal, terbagi menjadi :
a) Sangat Baik b) Baik
4) Harga Dari  data  awal  yang  diperoleh,  Kriteria  harga terbagi menjadi : a) 110.000 b) 115.000 c) 120.000 5) Discount. Pada kriteria discount, terbagi menjadi :
a) Ada
b) Tidak Ada
b. Menentukan Bilangan Fuzzy Tiap Kriteria Untuk  memudahkan  proses  pengolahan data,  maka  perlu  ditentukan  nilai  atau  bobot  dari masing-masing  kriteria.  Sebelum  menentukan pembobotan  pada  setiap  kriteria,  maka  pelu ditentukan  terlebih  dahulu,  bilangan fuzzy yaitu  :
Sangat  Baik  (SB),  Cukup  Baik  (CB),  Baik  (B), Cukup (C), dan Kurang (K).
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## Sumber : Olah Data (2020)
Gambar 1. Bilangan Fuzzy
Setelah  menentukan  batasan  bilangan fuzzy , maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai pebobotan  dari  setiap  kriteria  berdasarkan  nilai fuzzy .
1) Nilai Bilangan Fuzzy untuk Kriteria Pengalaman Vendor Tabel 2. Nilai Fuzzy Kriteria Pengalaman Vendor Pengalaman Vendor Bilangan Fuzzy Nilai < 5 thn Cukup 20 5 - 10 thn Baik 30 11 - 15 thn Cukup Baik 40 > 16 thn Sangat Baik 50 Sumber : Olah Data (2020) 2) Nilai  Bilangan Fuzzy untuk  Kriteria  Kualitas Produk
Tabel 3. Nilai Fuzzy Kriteria Kualitas Produk Kualitas Produk Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Baik Sangat Baik 50 Biasa Baik 30 Cukup Cukup 20 Sumber : Olah Data (2020) 3) Nilai  Bilangan Fuzzy untuk  Kriteria  Fasilitas
Pelayanan
Tabel 4. Nilai Fuzzy Kriteria Fasilitas Pelayanan Fasilitas Pelayanan Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Baik Sangat Baik 50 Baik Baik 30 Sumber : Olah Data (2020)
4) Nilai Bilangan Fuzzy untuk Kriteria Harga
Tabel 5.Nilai Fuzzy Kriteria Harga Harga Bilangan Fuzzy Nilai 110000 Sangat Baik 50 115000 Cukup Baik 40 120000 Baik 30 Sumber : Olah Data (2020) 5) Nilai Bilangan Fuzzy untuk Kriteria Discount
Tabel 6. Nilai Fuzzy Kriteria Discount Discount Bilangan Fuzzy Nilai Ada Sangat Baik 50 Tidak Ada Kurang 10 Sumber : Olah Data (2020) c. Meng -input nilai fuzzy untuk setiap alternatif Berdasarkan  nilai-nilai fuzzy yang  sudah ditentukan  sebelumnya  pada  setiap  kriteria,  maka langkah  selanjutnya  adalah  meng- input kan  nilai fuzzy pada masing-masing alternatif  dari  data  pada tabel  1.  Hasil  nilai fuzzy untuk  setiap  alternatif pada setiap kriteria akan terlihat pada table 7.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Tabel  7. Nilai Fuzzy Untuk Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria Kod e Nam a Ven dor Pengal aman Vendo r Kual itas Prod uk Fasilit as Pelay anan Har ga Di sc ou nt A1 Aba nk Ireng 50 50 30 30 10 A2 Crea tivisi on 40 20 30 40 10 A3 Para
mata Std 20 50 50 50 50
A4 Crea tive Story
20 20 30 50 10 A5 Rain bow
30 30 30
30 10 Sumber : Olah Data (2020)
d. Menentukan  Jenis  dan  Bobot  pada  setiap Kriteria
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penentuan jenis  dari  setiap  kriteria,  dimana  kriteria  akan terbagi menjadi dua, yaitu kriteria benefit dan cost . Benefit ,  yaitu  jenis  kriteria  dimana  jika  nilai semakin  besar  maka  akan  semakin  baik,  dan  jika semakin kecil maka bernilai tidak baik. Cost , yaitu
jenis  kriteria  dimana  jika nilai  semakin  kecil  maka akan  semakin  baik,  dan  jika  semakin  besar  maka akan  bernilai  tidak  baik.  Pada  tabel  8,  akan ditampilkan jenis dan bobot pada setiap kriteria.
Tabel 8. Jenis dan Bobot Setiap Kriteria
No Kriteria Keterangan Bobot Jenis
1 C1 Pengalaman Vendor 0.15 Benefit 2 C2 Kualitas Produk 0.30 Benefit 3 C3 Fasilitas Pelayanan 0.20 Benefit 4 C4 Harga 0.15 Cost 5 C5 Discount 0.20 Benefit
Sumber : Olah Data (2020)
e. Memasukkan nilai kriteria pada setiap alternatif Dari  data  pada  tabel  7  dan  tabel  8,  maka akan dibuat tabel baru seperti pada tabel  9, dimana pada  tabel    9,  merupakan  data  yang  sudah  siap untuk diproses menggunakan metode MOORA.
Tabel 9. Nilai Kriteria Untuk Setiap Alternatif
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 50 50 30 30 10 A2 40 20 30 40 10 A3 20 50 50 50 50 A4 20 20 30 50 10 A5 30 30 30 30 10
Sumber : Olah Data (2020)
2. Membuat Matriks Keputusan Langkah  selanjutnya  akan  dibuat  matriks
keputusan,  data  diambil  berdasarkan  nilai  pada tabel  9.  Perubahan  nilai  kriteria  menjadi  sebuah matriks keputusan adalah sebagai berikut :
X  = [ 𝑥 11 … 𝑥 1𝑖 … 𝑥 1𝑛 ⋮   ⋱ ⋮ ⋰ ⋮ 𝑥 𝑗𝑖 ⋮ 𝑥 𝑚1 … ⋰ … 𝑥 𝑖𝑗 ⋮ 𝑥 𝑚𝑖 … ⋱ … 𝑥 𝑗𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚𝑛 ]
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Keterangan :
𝑥 𝑖𝑗 :  Respon alternative j pada kriteria i 𝑖 :  1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan kriteria 𝑗 :  1,  2,  3,  …,  n  adalah  nomor  urutan alternatif X :  Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  dari  proses  pengolahan  data pada penelitian ini, sebagai berikut :
X = [ 50 50 30 30 10 40 20 30 40 10
20 20 30 50 20 30 50 30 30 50 50 30 50 10 10]
3. Membuat Matriks Normalisasi Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan nilai  normalisasi  untuk  setiap  kriteria    dari  setiap alternatif  sesuai  dengan  persamaan  matriks keputusan  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Rumus membuat  matriks  normalisasi  adalah  sebagai berikut : 𝑥 ∗ 𝑖.𝑗 = 𝑥𝑖.𝑗 √⌊∑ 𝑥2𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ⌋
Keterangan :
𝑥 𝑖.𝑗 :  Matriks alternatif j pada kriteria i 𝑖 :  1, 2, 3, …, n adalah nomor urutan kriteria 𝑗 :  1,  2,  3,  …,  n  adalah  nomor  urutan alternatif 𝑥 ∗ 𝑖.𝑗 :  Matriks  Normalisasi  kriteria  i  pada alternatif j
Berikut perhitungan detail matriks
normalisasi  untuk  setiap  kriteria  pada  setiap alternatifnya.
a. Normalisasi Matriks dari Kriteria 1 (C1)
1) Normalisasi  Matriks  (1,1)  -    Kriteria  1  (C1),
Alternatif 1 (A1)
𝑥 ∗ 1,1 = 𝑥 1.1 √𝑥 2 1,1 + 𝑥 2 1,2 + 𝑥 2 1,3 + 𝑥 2 1,4 + 𝑥 2 1,5 𝑥 ∗ 1,1 = 50 √50 2 + 40 2 +  20 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 1,1 = 50 √5800
𝑥 ∗ 1,1 = 50 76.158 𝑥 ∗ 1,1 =  0.657
2) Normalisasi  Matriks  (1,2)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 2 (A2)
𝑥 ∗ 1,2 = 𝑥 1.2 √𝑥 2 1,1 + 𝑥 2 1,2 + 𝑥 2 1,3 + 𝑥 2 1,4 + 𝑥 2 1,5 𝑥 ∗ 1,2 = 40 √50 2 + 40 2 +  20 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 1,2 = 40 √5800 𝑥 ∗ 1,2 = 40 76.158 𝑥 ∗ 1,2 =  0.525
3) Normalisasi  Matriks  (1,3)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 3 (A3)
𝑥 ∗ 1,3 = 𝑥 1.3 √𝑥 2 1,1 + 𝑥 2 1,2 + 𝑥 2 1,3 + 𝑥 2 1,4 + 𝑥 2 1,5 𝑥 ∗ 1,3 = 20 √50 2 + 40 2 +  20 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 1,3 = 20 √5800 𝑥 ∗ 1,3 = 20 76.158 𝑥 ∗ 1,3 =  0.263
4) Normalisasi  Matriks  (1,4)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 4 (A4)
𝑥 ∗ 1,4 = 𝑥 1.4 √𝑥 2 1,1 + 𝑥 2 1,2 + 𝑥 2 1,3 + 𝑥 2 1,4 + 𝑥 2 1,5 𝑥 ∗ 1,4 = 20 √50 2 + 40 2 +  20 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 1,4 = 20 √5800 𝑥 ∗ 1,4 = 20 76.158 𝑥 ∗ 1,4 =  0.263
5) Normalisasi  Matriks  (1,5)  -    Kriteria  1  (C1), Alternatif 5 (A5)
𝑥 ∗ 1,5 = 𝑥 1.5 √𝑥 2 1,1 + 𝑥 2 1,2 + 𝑥 2 1,3 + 𝑥 2 1,4 + 𝑥 2 1,5 𝑥 ∗ 1,5 = 30 √50 2 + 40 2 +  20 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 1,5 = 30 √5800 𝑥 ∗ 1,5 = 30 76.158 𝑥 ∗ 1,5 =  0.394
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
b. Normalisasi Matriks dari Kriteria 2 (C2)
1) Normalisasi  Matriks  (2,1)  -    Kriteria  2  (C2), Alternatif 1 (A1)
𝑥 ∗ 2,1 = 𝑥 2.1 √𝑥 2 2,1 + 𝑥 2 2,2 + 𝑥 2 2,3 + 𝑥 2 2,4 + 𝑥 2 2,5 𝑥 ∗ 2,1 = 50 √50 2 + 20 2 +  50 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 2,1 = 50 √6700 𝑥 ∗ 2,1 = 50 81.854 𝑥 ∗ 2,1 =  0.611
2) Normalisasi  Matriks  (2,2)  -    Kriteria  2  (C2), Alternatif 2 (A2)
𝑥 ∗ 2,2 = 𝑥 2.2 √𝑥 2 2,1 + 𝑥 2 2,2 + 𝑥 2 2,3 + 𝑥 2 2,4 + 𝑥 2 2,5 𝑥 ∗ 2,2 = 20 √50 2 + 20 2 +  50 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 2,2 = 20 √6700 𝑥 ∗ 2,2 = 20 81.854 𝑥 ∗ 2,2 =  0.244
3) Normalisasi  Matriks  (2,3)  -    Kriteria  2  (C2), Alternatif 3 (A3)
𝑥 ∗ 2,3 = 𝑥 2.3 √𝑥 2 2,1 + 𝑥 2 2,2 + 𝑥 2 2,3 + 𝑥 2 2,4 + 𝑥 2 2,5 𝑥 ∗ 2,3 = 50 √50 2 + 20 2 +  50 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 2,3 = 50 √6700 𝑥 ∗ 2,3 = 50 81.854 𝑥 ∗ 2,3 =  0.611
4) Normalisasi  Matriks  (2,4)  -    Kriteria  2  (C2), Alternatif 4 (A4)
𝑥 ∗ 2,4 = 𝑥 2.4 √𝑥 2 2,1 + 𝑥 2 2,2 + 𝑥 2 2,3 + 𝑥 2 2,4 + 𝑥 2 2,5 𝑥 ∗ 2,4 = 20 √50 2 + 20 2 +  50 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 2,4 = 20 √6700 𝑥 ∗ 2,4 = 20 81.854 𝑥 ∗ 2,4 =  0.244
5)  Normalisasi Matriks (2,5) -  Kriteria 2 (C2),
Alternatif 5 (A5)
𝑥 ∗ 2,5 = 𝑥 2.5 √𝑥 2 2,1 + 𝑥 2 2,2 + 𝑥 2 2,3 + 𝑥 2 2,4 + 𝑥 2 2,5 𝑥 ∗ 2,5 = 30 √50 2 + 20 2 +  50 2 + 20 2 + 30 2 𝑥 ∗ 2,5 = 30 √6700 𝑥 ∗ 2,5 = 30 81.854 𝑥 ∗ 2,5 =  0.367
c. Normalisasi Matriks dari Kriteria 3 (C3)
1) Normalisasi  Matriks  (3,1)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 1 (A1)
𝑥 ∗ 3,1 = 𝑥 3.1 √𝑥 2 3,1 + 𝑥 2 3,2 + 𝑥 2 3,3 + 𝑥 2 3,4 + 𝑥 2 3,5 𝑥 ∗ 3,1 = 30 √30 2 + 30 2 +  50 2 + 30 2 + 30 2 𝑥 ∗ 3,1 = 30 √6100 𝑥 ∗ 3,1 = 30 78.102 𝑥 ∗ 3,1 =  0.384
2) Normalisasi  Matriks  (3,2)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 2 (A2)
𝑥 ∗ 3,2 = 𝑥 3.2 √𝑥 2 3,1 + 𝑥 2 3,2 + 𝑥 2 3,3 + 𝑥 2 3,4 + 𝑥 2 3,5 𝑥 ∗ 3,2 = 30 √30 2 + 30 2 +  50 2 + 30 2 + 30 2 𝑥 ∗ 3,2 = 30 √6100 𝑥 ∗ 3,2 = 30 78.102 𝑥 ∗ 3,2 =  0.384
3) Normalisasi  Matriks  (3,3)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 3 (A3)
𝑥 ∗ 3,3 = 𝑥 3.3 √𝑥 2 3,1 + 𝑥 2 3,2 + 𝑥 2 3,3 + 𝑥 2 3,4 + 𝑥 2 3,5 𝑥 ∗ 3,3 = 50 √30 2 + 30 2 +  50 2 + 30 2 + 30 2 𝑥 ∗ 3,3 = 50 √6100 𝑥 ∗ 3,3 = 50 78.102 𝑥 ∗ 3,3 =  0.640
4) Normalisasi  Matriks  (3,4)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 4 (A4)
𝑥 ∗ 3,4 = 𝑥 3.4 √𝑥 2 3,1 + 𝑥 2 3,2 + 𝑥 2 3,3 + 𝑥 2 3,4 + 𝑥 2 3,5
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝑥 ∗ 3,4 = 30 √30 2 + 30 2 +  50 2 + 30 2 + 30 2 𝑥 ∗ 3,4 = 30 √6100 𝑥 ∗ 3,4 = 30 78.102 𝑥 ∗ 3,4 =  0.384
5) Normalisasi  Matriks  (3,5)  -    Kriteria  3  (C3), Alternatif 5 (A5)
𝑥 ∗ 3,5 = 𝑥 3.5 √𝑥 2 3,1 + 𝑥 2 3,2 + 𝑥 2 3,3 + 𝑥 2 3,4 + 𝑥 2 3,5 𝑥 ∗ 3,5 = 30 √30 2 + 30 2 +  50 2 + 30 2 + 30 2 𝑥 ∗ 3,5 = 30 √6100 𝑥 ∗ 3,5 = 30 78.102 𝑥 ∗ 3,5 =  0.384
d. Normalisasi Matriks dari Kriteria 4 (C4)
1) Normalisasi  Matriks  (4,1)  -    Kriteria  4  (C4),
Alternatif 1 (A1)
𝑥 ∗ 4,1 = 𝑥 4.1 √𝑥 2 4,1 + 𝑥 2 4,2 + 𝑥 2 4,3 + 𝑥 2 4,4 + 𝑥 2 4,5 𝑥 ∗ 4,1 = 30 √30 2 + 40 2 +  50 2 + 50 2 + 30 2 𝑥 ∗ 4,1 = 30 √8400 𝑥 ∗ 4,1 = 30 91.652 𝑥 ∗ 4,1 =  0.327
2) Normalisasi  Matriks  (4,2)  -    Kriteria  4  (C4), Alternatif 2 (A2)
𝑥 ∗ 4,2 = 𝑥 4.2 √𝑥 2 4,1 + 𝑥 2 4,2 + 𝑥 2 4,3 + 𝑥 2 4,4 + 𝑥 2 4,5 𝑥 ∗ 4,2 = 40 √30 2 + 40 2 +  50 2 + 50 2 + 30 2 𝑥 ∗ 4,2 = 40 √8400 𝑥 ∗ 4,2 = 40 91.652 𝑥 ∗ 4,2 =  0.436
3) Normalisasi  Matriks  (4,3)  -    Kriteria  4  (C4), Alternatif 3 (A3)
𝑥 ∗ 4,3 = 𝑥 4.3 √𝑥 2 4,1 + 𝑥 2 4,2 + 𝑥 2 4,3 + 𝑥 2 4,4 + 𝑥 2 4,5 𝑥 ∗ 4,3 = 50 √30 2 + 40 2 +  50 2 + 50 2 + 30 2
𝑥 ∗ 4,3 = 50 √8400 𝑥 ∗ 4,3 = 50 91.652 𝑥 ∗ 4,3 =  0.546
4) Normalisasi  Matriks  (4,4)  -    Kriteria  4  (C4), Alternatif 4 (A4)
𝑥 ∗ 4,4 = 𝑥 4.4 √𝑥 2 4,1 + 𝑥 2 4,2 + 𝑥 2 4,3 + 𝑥 2 4,4 + 𝑥 2 4,5 𝑥 ∗ 4,4 = 50 √30 2 + 40 2 +  50 2 + 50 2 + 30 2 𝑥 ∗ 4,4 = 50 √8400 𝑥 ∗ 4,4 = 50 91.652 𝑥 ∗ 4,4 =  0.546
5) Normalisasi  Matriks  (4,5)  -    Kriteria  4  (C4), Alternatif 5 (A5)
𝑥 ∗ 4,5 = 𝑥 4.5 √𝑥 2 4,1 + 𝑥 2 4,2 + 𝑥 2 4,3 + 𝑥 2 4,4 + 𝑥 2 4,5 𝑥 ∗ 4,5 = 30 √30 2 + 40 2 +  50 2 + 50 2 + 30 2 𝑥 ∗ 4,5 = 30 √8400 𝑥 ∗ 4,5 = 30 91.652 𝑥 ∗ 4,5 =  0.327
e. Normalisasi Matriks dari Kriteria 5 (C5)
1) Normalisasi  Matriks  (5,1)  -    Kriteria  5  (C5), Alternatif 1 (A1)
𝑥 ∗ 5,1 = 𝑥 5.1 √𝑥 2 5,1 + 𝑥 2 5,2 + 𝑥 2 5,3 + 𝑥 2 5,4 + 𝑥 2 5,5 𝑥 ∗ 5,1 = 10 √10 2 + 10 2 +  50 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 ∗ 5,1 = 10 √2900 𝑥 ∗ 5,1 = 10 53.852 𝑥 ∗ 5,1 =  0.186
2) Normalisasi  Matriks  (5,2)  -    Kriteria  5  (C5), Alternatif 2 (A2)
𝑥 ∗ 5,2 = 𝑥 5.2 √𝑥 2 5,1 + 𝑥 2 5,2 + 𝑥 2 5,3 + 𝑥 2 5,4 + 𝑥 2 5,5 𝑥 ∗ 5,2 = 10 √10 2 + 10 2 +  50 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 ∗ 5,2 = 10 √2900
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝑥 ∗ 5,2 = 10 53.852 𝑥 ∗ 5,2 =  0.186
3) Normalisasi  Matriks  (5,3)  -    Kriteria  5  (C5), Alternatif 3 (A3)
𝑥 ∗ 5,3 = 𝑥 5.3 √𝑥 2 5,1 + 𝑥 2 5,2 + 𝑥 2 5,3 + 𝑥 2 5,4 + 𝑥 2 5,5 𝑥 ∗ 5,3 = 50 √10 2 + 10 2 +  50 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 ∗ 5,3 = 50 √2900 𝑥 ∗ 5,3 = 50 53.852 𝑥 ∗ 5,3 =  0.928
4) Normalisasi  Matriks  (5,4)  -    Kriteria  5  (C5), Alternatif 4 (A4)
𝑥 ∗ 5,4 = 𝑥 5.4 √𝑥 2 5,1 + 𝑥 2 5,2 + 𝑥 2 5,3 + 𝑥 2 5,4 + 𝑥 2 5,5 𝑥 ∗ 5,4 = 10 √10 2 + 10 2 +  50 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 ∗ 5,4 = 10 √2900 𝑥 ∗ 5,4 = 10 53.852 𝑥 ∗ 5,4 =  0.186
5) Normalisasi  Matriks  (5,5)  -    Kriteria  5  (C5), Alternatif 5 (A5)
𝑥 ∗ 5,5 = 𝑥 5.5 √𝑥 2 5,1 + 𝑥 2 5,2 + 𝑥 2 5,3 + 𝑥 2 5,4 + 𝑥 2 5,5 𝑥 ∗ 5,5 = 10 √10 2 + 10 2 +  50 2 + 10 2 + 10 2 𝑥 ∗ 5,5 = 10 √2900 𝑥 ∗ 5,5 = 10 53.852 𝑥 ∗ 5,5 =  0.186
Dari  perhitungan  nilai  normalisasi  di  atas, maka  akan  diperoleh  matriks  normalisasi  ( x ∗ ) , sebagai berikut :
x ∗ =
[
0.657 0.611 0.384 0.327 0.186 0.525 0.244 0.384 0.436 0.186 0.263 0.263 0.394 0.611 0.244 0.367 0.640 0.384 0.384 0.546 0.546 0.327 0.928 0.186 0.186]
4. Menghitung Nilai Optimasi Nilai  optimasi  dihitung    untuk  setiap
alternatif  yang  diberikan,  yang  merupakan  jumlah
perkalian  bobot  kriteria  dengan  nilai  atribut maksimum (max)  yaitu nilai atribut  bertipe benefit dikurangi  dengan  jumlah  perkalian  dari  bobot kriteria  dengan  milai  atribut  minimum  (min)  yaitu nilai  atribut  bertipe cost. Perhitungan    nilai optimasi  multiobjektif  MOORA  jika  dirumuskan menjadi :
𝑌𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1
Keterangan :
𝑖 :  1,  2,  3,  …,  g  adalah  kriteria  dengan  status maximized
𝑗 : 𝑔 + 1 , 𝑔 + 2 , 𝑔 + 3 ,  …,  n  adalah  kriteria dengan status minimized 𝑤 𝑗 :  bobot terhadap alternatif j
𝑌 𝑖 :  nilai yang sudah di normalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut
Hasil  perhitungan  nilai  optimasi  dalam  penelitian ini sebagai berikut :
a. Perhitungan  nilai  optimasi  untuk  alternatif  1 (A ∗ 1)
𝐴 ∗ 1 =  (𝑥 ∗ 1.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 1.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 1.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 + 𝑥 ∗ 1.5(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 5 ) −(𝑥 ∗ 1.4(𝑚𝑖𝑛) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 1 =  ((0.657 ∗ 0.15) + (0.611 ∗ 0.3) +  (0.384 ∗ 0.2) + (0.186 ∗ 0.2)) −  (0.327 ∗ 0.15)
𝐴 ∗ 1 =  (0.098 + 0.183 +  0.077 + 0.037)
− (0.049) 𝐴 ∗ 1 = 0.396 −0.049
𝐴 ∗ 1 = 0.347 b. Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 2 (A ∗ 2) 𝐴 ∗ 2 =  (𝑥 ∗ 2.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 2.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 2.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 + 𝑥 ∗ 2.5(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 5 )
−(𝑥 ∗ 2.4(𝑚𝑖𝑛) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 2 =  ((0.525 ∗ 0.15) + (0.244 ∗ 0.3) +  (0.384 ∗ 0.2) + (0.186 ∗ 0.2))
−  (0.436 ∗ 0.15)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝐴 ∗ 2 =  (0.079 + 0.073 +  0.077 + 0.037) − (0.065)
𝐴 ∗ 2 = 0.266  − 0.065 𝐴 ∗ 2 = 0.201 c. Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 3 (A ∗ 3)
𝐴 ∗ 3 =  (𝑥 ∗ 3.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 3.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 3.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 + 𝑥 ∗ 3.5(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 5 ) −(𝑥 ∗ 3.4(𝑚𝑖𝑛) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 3 =  ((0.263 ∗ 0.15) + (0.611 ∗ 0.3) +  (0.640 ∗ 0.2) + (0.928 ∗ 0.2)) −  (0.546 ∗ 0.15) 𝐴 ∗ 3 =  (0.039 + 0.183 +  0.128 + 0.186)
− (0.082) 𝐴 ∗ 3 = 0.536  − 0.082 𝐴 ∗ 3 = 0.455 d. Perhitungan nilai optimasi untuk alternatif 4 (A ∗ 4) 𝐴 ∗ 4 =  (𝑥 ∗ 4.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 4.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2 +  𝑥 ∗ 4.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 + 𝑥 ∗ 4.5(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 5 ) −(𝑥 ∗ 4.4(𝑚𝑖𝑛) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 4 =  ((0.263 ∗ 0.15) + (0.244 ∗ 0.3) +  (0.384 ∗ 0.2) + (0.186 ∗ 0.2)) −  (0.546 ∗ 0.15) 𝐴 ∗ 4 =  (0.039 + 0.073 +  0.077 + 0.037) − (0.082) 𝐴 ∗ 4 = 0.227  − 0.082
𝐴 ∗ 4 = 0.145 e. Perhitungan  nilai  optimasi  untuk  alternatif  5 (A ∗ 5) 𝐴 ∗ 5 =  (𝑥 ∗ 5.1(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 1 +  𝑥 ∗ 5.2(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 2
+  𝑥 ∗ 5.3(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 3 + 𝑥 ∗ 5.5(𝑚𝑎𝑥) . 𝑤 5 ) −(𝑥 ∗ 5.4(𝑚𝑖𝑛) . 𝑤 4 ) 𝐴 ∗ 5 =  ((0.394 ∗ 0.15) + (0.367 ∗ 0.3) +  (0.384 ∗ 0.2) + (0.186 ∗ 0.2)) −  (0.327 ∗ 0.15)
𝐴 ∗ 5 =  (0.059 + 0.110 +  0.077 + 0.037)
− (0.049)
𝐴 ∗ 5 = 0.283  − 0.049 𝐴 ∗ 5 = 0.234

## 5. Hasil Perangkingan
Langkah  terakhir  setelah  melakukan  perhitungan nilai  optimasi  pada  setiap  alternatif  untuk  setiap kriteria,  maka  hasilnya  dapat  diurutkan  mulai  dari
yang  terbesar  sampai  yang  terkecil.  Dimana  hasil perhitungan  optimasi  dari  alternatif  yang  terbesar menunjukkan  alternatif  yang  terpilih,  sedangkan nilai  optimasi  yang  terendah  menunjukkan  hasil yang  terburuk  dari  hasil  data  yang  diolah.  Dari perhitungan  optimasi  yang  telah  dilakukan,  maka hasilnya dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Optimasi (Yi) Rangking A1 0.347 2 A2 0.201 4 A3 0.455 1 A4 0.145 5 A5 0.234 3
Sumber : Olah Data (2020)
Dari tabel 10, maka diperoleh kesimpulan:
𝐴 ∗ 3  =  0.455 𝐴 ∗ 1  =  0.347
𝐴 ∗ 5  =  0.234
𝐴 ∗ 2 =  0.201
𝐴 ∗ 4 =  0.145

## 3.3. Hasil Pembahasan
Dari hasil akhir perhitungan optimasi, dapat diambil  kesimpulan  bahwa  alternatif  3  (A3), Vendor  dengan  nama  Paramata,  Std  dengan  nilai optimasi  sebesar  0.455,  merupakan  nilai  optimasi terbesar, yang menunjukkan alternatif yang terpilih, sedangkan nilai optimasi terendah  adalah alternatif
4  (A4),  Vendor  dengan  nama Creative  Story dengan  nilai  optimasi  sebesar  0.145.  Hasil  dari perhitungan menggunakan  metode MOORA, ditampilkan dalam bentuk grafik.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2,  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber : Olah Data (2020)

## Gambar 2. Grafik Perangkingan
Berdasarkan hasil yang di dapat, maka dapat diambil kesimpu.lan bahwa metode MOORA dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan vendor buku tahunan sekolah pada SMA Negeri 1 Cisarua, yang berarti H1 diterima dan H0 ditolak.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  tentunya  masih banyak  mengalami  kekurangan,  adapun  saran- saran  yang  dapat  penulis  sampaikan  agar penelitian selanjutnya dapat lebih baik adalah :
1. Agar penelitian selanjutnya dapat dibuatkan aplikasi  agar  dapat  lebih  mudah  dan  cepat dalam pengambilan keputusan.
2. Dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  menggunakan  metode  yang  lain sebagai bahan perbandingan, dan menambahkan  beberapa  kriteria  dan alternatif,  agar  hasil  penelitian  selanjutnya dapat lebih maksimal.

## REFERENSI
[1] A.  Fauzi, Ekonomi  Sumber  Daya  Alam  dan Lingkungan .  Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama, 2004.
[2] C. F. Sianturi, M. Tondang, S. Batubara, and A. P.
U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Supplier Barang Lemari Menerapkan  Metode  MOORA,”  in Seminar Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi (SENSASI) ,  2018,  pp.  171–176,  [Online]. Available: https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/view/2 7/27.
[3] D. Nofriansyah, “Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan.” pp. 1–113, 2017.
[4] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria
Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem
Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[5] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2017
[6]  H.  Pratiwi, Buku  Ajar  Sistem  Pendukung Keputusan , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[7]  I.  Solihin, Manajemen  Strategik .  Jakarta: Erlangga, 2012.
[8]  M.  Riadi,  “Supplier,  Pemasok  atau  Vendor (Pengertian,  Kriteria  dan  Metode  Pemilihan),” Kajianpustaka.com ,
2020.
https://www.kajianpustaka.com/2020/03/supplier- pemasok-atau-vendor-pengertian-kriteria-dan- metode-pemilihan.html (accessed Apr. 25, 2020).