## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License

## Analisis Penerapan Metode MOORA Untuk Memprediksi Tren Penjualan Barang di CV. Light Auto
Gayatri Ramadhani 1 , Kartarina Agustin 2 , Ismarmiaty 3 , Ni Ketut Sriwinarti 4
Universitas Bumigora Jl.Ismail Marzuki, Cakranegara-Mataram egaixc5@gmail.com , kartarina@universitasbumigora.com ,
ismarmiaty@universitasbumigora.com , sriwinarti@universitasbumigora.ac.id
Sejarah Artikel:
Diterima: 19/09/2022, Direvisi: 19/09/2022 1 , 22/09/2022 2 , Disetujui: 25/09/2022

## Abstrak
Teknologi  informasi pada dunia bisnis dimanfaatkan sebagai strategi untuk meraup keuntungan dan  memperkecil  resiko  kerugian.  Semakin  berkembangnya  teknologi  informasi  semakin bertambah  juga  kemampuan  komputer  untuk  membantu  dalam  memberikan  solusi  dari permasalahan  yang  dihadapi.  Salah  satunya  adalah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis komputer.  Prediksi  merupakan  hasil  dari  aktivitas  memprediksi,  meramal  ataupun memperkirakan  nilai  masa  mendatang  misalnya  memprediksi  stok  benda  satu  tahun  ke  depan. Barang ialah produk yang berwujud fisik, sehingga dapat dilihat, diraba atau dijamah, dipegang, disimpan,  dipindahkan  serta  diproses  isinya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  hasil  analisa  dari penelitian  ini  digunakan  untuk  membantu  admin  dalam  memprediksi  tren  penjualan  barang  di CV.  Light  Auto.  Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  model  waterfall  meliputi  analisis kebutuhan,  perancangan,  implementasi  dan  pengujian  sistem.  Hasil  perhitungan  pengujian kepuasan  pengguna  memiliki  skor  94  menggunakan  metode  MOORA    yang  menyatakan pengguna puas menggunakan aplikasi.
Kata kunci: Prediksi, Tren Penjualan, MOORA

## Abstract
Information technology in the business world is used as a strategy to reap profits and minimize the  risk  of  loss.  The  development  of  information  technology  also  increases  the  ability  of computers  to  assist  in  providing  solutions  to  the  problems  encountered.  One  of  them  is  a computer-based  decision  support  system.  Prediction  is  the  result  of  the  activity  of  predicting, predicting or estimating future values, for example predicting the stock of objects one year in the future.  Goods  are  products  that  are  physically  tangible,  so  that  they  can  be  seen,  touched  or touched,  held,  stored,  moved  and  their  contents  processed.  The  purpose  of  this  study  is  the results of the analysis of this study are used to assist the admin in predicting the trend of sales of

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
goods  in  CV.  Light  Auto.  The  method  applied  in  this  study  the  waterfall  model  includes  needs analysis,  design,  implementation  and  system  testing.  The  results  of  the  calculation  of  user satisfaction  testing  have  a  score  of  94  using  the  MOORA  method  which  states  that  users  are satisfied with using the application.
Keywords: Prediction, Sales Trend, MOORA

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  semakin  hari  semakin  menunjukkan perkembangan yang terus meningkat. Perkembangan teknologi infromasi memberikan pengaruh yang  besar  hampir  pada  seluruh  aspek  kehidupan.  Perkembangan  teknologi  informasi  sendiri meliputi  proses,  pengelolaan,  analisa  hingga  alat  bantu.  Sejalan  dengan  hal  tersebut,  teknologi informasi  masuk  dan  berkembang  diberbagai  bidang  seperti  kesehatan,  pendidikan, telekomunikasi dan bisnis.
Teknologi  informasi  pada  dunia  bisnis  dimanfaatkan  sebagai  strategi  untuk  meraup keuntungan  dan  memperkecil  resiko  kerugian  (Pradiani  2018).  Semakin  berkembangnya teknologi  informasi  semakin  bertambah  juga  kemampuan  komputer  untuk  membantu  dalam memberikan  solusi  dari  permasalahan  yang  dihadapi.  Salah  satunya  adalah  sistem  pendukung keputusan  berbasis  komputer.  Sistem  ini  merupakan  alat  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah dengan melengkapi informasi atau data kemudian diolah untuk  membuat  keputusan  suatu  masalah  dengan  tepat  dan  cepat.  Sistem  ini  dirancang  untuk para  pengambil  keputusan  dalam  memecahkan  masalah  yang  terstruktur  dan  atau  tidak terstruktur  dengan  fokus  untuk  menampilkan  informasi  yang  kemudian  bisa  dijadikan  sebagai alternatif bahan pengambilan keputusan yang terbaik.
CV. Light Auto yang beralamat di Jl. Bungkarno No.25 Mataram merupakan usaha milik perorangan  yang  bergerak  di  bidang  jasa  otomotif  dan  menerima service mobil.  Permasalahan yang  dihadapi  CV.  Light  Auto  saat  ini  adalah  tidak  dapat  melakukan  perkiraan  inventaris  dan restock secara  berkala,  pencatatan  rekapitulasi  penjualan sparepart menggunakan spreadsheet

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Microsot  Exce l  namun  belum  melakukan  pengolahan  data  secara  maksimal  untuk  meninjau ulang penjualan item produk sparepart mobil.  Selama  ini admin melakukan pengecekan barang setiap  hari  untuk  memastikan  setiap  produk.  Proses  pemeriksaan  ini  membutuhkan  waktu  lama dan  rawan  kesalahan,  jadi admin harus  melakukan  dua  kali  atau  lebih  saat  menghitung item barang  serta  CV.  Light  Auto  harus  mengeluarkan  biaya  penyimpanan  dan  perawatan  guna menjaga  kualitas  produk  sparepart  .  Bahkan  tidak  jarang  ada  pelanggan  yang  kecewa  karena sparepart yang di pesan tidak tersedia.
Untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  diatas,  maka  diperlukan  suatu  analisis untuk memprediksi tren penjualan barang di CV. Light Auto. Analisis ini menggunakan metode Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  A nalysis  (MOORA)  untuk  diterapkan  pada penelitiannya

## Metode
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu waterfall .  Model waterfall ini merupakan  model  pengembangan  yang  menyediakan  pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak dengan  cara  sekuensial  atau  dikatakan  secara  terurut  yang  diawali  dengan  analisis,  desain, pengodean,  pengujian  serta  tahap  pendukung.  Model  pengembangan waterfall (air  terjun)  ini sering juga disebut model sekuensial linier ( sequential linear ) atau disebut juga alur hidup klasik.
Tahapan  yang  penulis  lakukan  pada  penelitian  ini  hanya  sampai  di  tahap  pengujian  saja. Penjelasan mengenai tahapan tersebut yaitu:

## a. Requirement Definition
Pada tahap ini dicoba pengumpulan kebutuhan secara lengkap setelah itu dianalisis serta didefinisikan kebutuhan  yang wajib dipenuhi oleh  program  yang akan dibangun. Dalam pengumpulan  informasi  kebutuhan  bisa  dicoba  dengan  metode  wawancara,  metode observasi serta metode kuisioner.

## b. System and Software Design
Proses  desain  merupakan  proses  multi  langkah  yang  berfokus  pada  4  atribut  ialah  : struktur  informasi,  arsitektur  perangkat  lunak,  representasi interface serta  perinci

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
prosedural. Desain dikerjakan sehabis kebutuhan selesai dikumpulkan secara lengkap.
c. Implementation and Unit Testing
Pembuatan  program  ataupun  hasil  rancangan  ke  dalam  bahasa  pemograman  tertentu. Penyusunan  kode  program  cocok  dengan  desain  yang  telah  ditetapkan  sehingga menciptakan aplikasi yang berguna.

## d. Integration and Ssystem Testing
Meaksanakan  pengujian  sistem  dengan  cara  supaya  sistem  valid  serta  bisa  digunakan dengan baik.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  sanggup  memberikan keahlian  pemecahan  permasalahan  ataupun  keahlian  mengkomunikasikan  buat  permasalahan dengan  keadaan  semi  terstruktur  serta  tidak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  menolong pengambilan  keputusan  dalam  suasana  semi  terstruktur  serta  suasana  yang  tidak  terstruktur,  di mana  tidak  seorangpun  ketahui  secara  tentu  bagaimana  keputusan  sepatutnya  terbuat  (Sari  and Alexander  2021). Menurut  kamus  besar  bahasa  indonesia,  prediksi  merupakan  hasil  dari aktivitas  memprediksi  ataupun  meramal.  Pengertian  prediksi  secara  sebutan  akan  sangat bergantung pada konteks ataupun permasalahannya. Berbeda dengan pengertian prediksi secara bahasa  yang  berarti  ramalan  ataupun  perkiraan  yang  telah  jadi  pengertian  yang  baku.  Prediksi digunakan  buat  memperkirakan  nilai  masa  mendatang,  misalnya  memprediksi  stok  benda  satu tahun  ke  depan  (Mandala  and  Putri  2018). Trend merupakan  sesuatu  gerakan  (kecenderungan) naik  atau  turun  dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh  dari  rata-rata  perubahan  dari  waktu  ke waktu  (Syahidin  and  Ramadhan  2022),  (Maryati  2015).  Menurut  Akbar  (2004)  penjualan merupakan pemasukan dari penjualan benda dagangan (Wijaya and Irawan 2018).
Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA) merupakan metode yang diperkenalkan oleh Brauers serta Zavadkas (2006). Metode yang relatif baru  ini pertama kali digunakan oleh  Brauers dalam sesuatu pengambilan dengan  multi-kriteria (Revi,  Parlina,  and  Wardani  2018).  Metode  MOORA  mempunyai  tingkatan  fleksibilitas  serta kemudahan  buat  dimengerti  dalam  memisahkan  bagian  subjektif  dari  sesuatu  proses  evaluasi

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  sebagian  atribut  pengambilan  keputusan.  Metode  ini mempunyai  tingkatan  selektifitas  yang  baik  sebab  bisa  memastikan  tujuan  dari  kriteria  yang berlawanan.  Dimana  kriteria  bisa  bernilai  menguntungkan  (benefit)  ataupun  yang  tidak menguntungkan (cost). Metode MOORA terdiri dari lima langkah utama:
a. Langkah  Pertam  a  yaitu  menginputkan  nilai  kriteria  pada  suatu  alternatif,  niai  tersebut akan diproses yang hasilnya akan menjadi sebuah matriks keputusan
b. Langkah Kedua adalah menampilkan semua informasi yang tersedia untuk atribut dalam bentuk  matriks  keputusan.  x  adalah  nilai  kriteria  masing-masing  kriteria  yang direpresentasikan sebagai matriks.
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ]
3 Langkah  Ketiga,  menentukan  matriks  normalisasi.  Normalisasi  bertujuan  untuk menyatukan  setiap  element  matriks  sehingga  element  matriks  memiliki  nilai  seragam.
Normalisasi pada MOORA dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑥𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑚 𝑗=1 𝑖𝑗
Keterangan:
𝑥𝑖𝑗 ̅ = nilai ke i dari alternatif pada kriteria ke j
𝑚 = jumlah alternatif
𝑛 = jumlah kriteria
Menyimpulkan  bahwa  untuk  denominator,  pilihan  terbaik  dari  akar  kuadrat  dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif per atribut. Rasio 𝑥 𝑖𝑗 menunjukkan urutan ke i dari  alternatif  pada  kriteria  ke  j,  m  menunjukkan  banyaknya  jumlah  alternatif  dan  n menunjukkan  jumlah  kriteria  (Rokhman,  Rozi,  and  Asmara  2017).  Brauers  (2008) menyimpulkan  bahwa  denominator,  pilihan  terbaik  dari  akar  kuadrat  dari  penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif per kriteria.
4. Langkah Keempat

## REKAN
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Untuk multi-objective  optimization, hasil  normalisasi  adalah  penjumlahan  dalam  hal pemaksimalan  (dari  atribut  yang  menguntungkan/benefit)  dan  pengurangan  dalam  hal peminimalan (dari atribut yang tidak menguntungkan/cost).
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 −  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
Dimana g adalah  nilai kriteria  yang akan dimaksimalkan, (n-g) adalah  nilai dari kriteria yang diminimalkan, Y i adalah nilai dari penilaian normalisasi alternatif i terhadap semua atribut.  Dalam  beberapa  kasus,  sering  mengamati  beberapa  kriteria  yang  lebih  penting lainnya. Memesan untuk memberikan lebih atribut penting, hal tersebut dilakukan dengan bobot yang sesuai ( signifikan koefisien) .
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 −   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
Ketika bobot kriteria ini dipertimbangkan maka persamaan Y i adalah sebagai berikut :
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 −   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
Dimana W j adalah bobot atribut j.
5. Langkah  Kelima  yaitu  merangking  Yi.  Nilai  Yi  dapat  menjadi  positif  atau  negatif tergantung dari total maksimal (atribut yang menguntungkan) dan minimal (atribut yang tidak menguntungkan) dalam matriks keputusan.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  diperoleh  penulis  akan  melangsungkan pemisahan data awal item barang penjualan. Data awal barang terdiri dari nama serta nilai barang ada  4  kriteria  ialah  bahan  bakar,  jenis  pengoperasian,  jenis service serta  merek  kendaraan.
Kriteria  yang  digunakan  didalam  sistem  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  direktur  CV. Light Auto.

## REKAN
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Tabel 4. 1 Data Alternatif Barang
Alternatif Nama Barang A1 OLI MESIN PTT 15W.40 DIESEL A2 OLI MESIN PTT 10W.40 A3 KAMPAS REM BELAKANG BENDIX DB1686 GCT A4 OLI GARDAN TRANSMISI PTT SAE80W90 A5 AKI GS ASTRA N50Z 12V 60A A6 TUNE UP PURGE WURTH A7 BAN MICHELIN 225/75 R15 A8 KAMPAS REM DEPAN I6-97947571-0 A9 KAMPAS REM BELAKANG 8-97351919-1 A10 FILTER SOLAR I6-98159693-0
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  untuk  tiap  kriteria  ialah  C1  dengan  bobot 35%, C2 dengan bobot 35%, C3 dengan bobot 20% serta C4 dengan bobot 10% seperti yang bisa dilihat dari tabel berikut:
Tabel 4. 2 Kriteria Barang Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Jenis Pengoperasian 35 Benefit C2 Jenis Service 35 Benefit C3 Bahan Bakar 20 Benefit C4 Merek Kendaraan 10 Cost
Tabel  jenis  pengoperasian  digunakan  guna  mengkategorikan  jenis  pengoperasian  mesin kendaraan yang digunakan bisa dilihat dari tabel berikut.
Tabel 4. 3 Jenis Pengoperasian Jenis Pengoperasian Nilai Matic 100 Manual 50
Tabel  jenis service digunakan  guna  mengkategorikan  jenis  service  yang  dilakukan  pada kendaraan yang digunakan bisa dilihat dari tabel berikut.

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Tabel 4. 4 Jenis Service Jenis Service Nilai Ringan Harian 100 Berat Harian 75 Ringan Bulanan 50 Berat Bulanan 25
Tabel  bahan  bakar  digunakan  guna  mengkategorikan  jenis  bahan  bakar  yang  digunakan kendaraan bisa dilihat dari tabel berikut.
Tabel 4. 5 Bahan Bakar Bahan Bakar Nilai Bensin 50 Solar 100
Tabel  merek  kendaraan  digunakan  guna  mengkategorikan  merek  kendaraan  bisa  dilihat dari tabel berikut.
Tabel 4. 6 Merek Kendaraan Merek Kendaraan Nilai Toyota 100 Isuzu 85 Daihatsu 65 Mazda 50 Mitsubishi 25
Nilai  kriteria  yang  sudah  di  dapatkan  dari  setiap  alternatif  akan  digunakan  untuk pemrosesan keputusan menggunakan metode MOORA, yang dapat dilihat dari tabel berikut.
Tabel 4. 7 Kriteria dan Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 50 100 100 85 A2 50 100 50 25
A3
50 75 50 25
A4
50 100 100 85

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A5 100 100 50 50 A6 50 100 100 85 A7 50 75 100 85 A8 50 75 100 85 A9 50 75 100 85 A10 50 100 100 85
Nilai  dari  tabel  4.3.7  merupakan  nilai  matriks  keputusan  X,  dimana  nilai  tersebut didapatkan dari masing-masing alternatif.
X   = 50 100 100 85
50 100 50 25 50 75 50 25 50 100 100 85 100 100 50 50 50 100 100 85 50 75 100 85 50 75 100 85 50 75 100 85 50 100 100 85
Untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  pada  setiap  alternatif  maka  dilakukan persamaan normalisasi matrix X menggunakan persamaan 2.3.5
𝐶1  =   √50 2 + 50 2 +   50 2 + 50 2 + 100 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2
=   √180,278
A1 = 50 /  180,278  =  0,277 A2 = 50 /  180,278  =  0,277 A3 = 50 /  180,278  =  0,277 A4 = 50 /  180,278  =  0,277
A5 = 100  /  180,278  =  0,555

## REKAN
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
A6 = 50 /  180,278  =  0,277 A7 = 50 /  180,278  =  0,277 A8 = 50 /  180,278  =  0,277 A9 = 50 /  180,278  =  0,277
A10 =  50 /  180,278  =  0,277
𝐶2 =   √100 2 + 100 2 +   75 2 + 100 2 + 100 2 + 100 2 + 75 2 + 75 2 + 75 2 + 100 2 =   √287,228
A1 = 100  /  287,228  =  0,348 A2 = 100  /  287,228  =  0,348 A3 = 75 /  287,228  =  0,261 A4 = 100  /  287,228  =  0,348 A5 = 100  /  287,228  =  0,348 A6 = 100  /  287,228  =  0,348 A7 = 75 /  287,228  =  0,261 A8 = 75 /  287,228  =  0,261 A9 = 75 /  287,228  =  0,261
A10 =  100  /  287,228  =  0,348
𝐶3 =   √100 2 + 50 2 +   50 2 + 100 2 + 50 2 + 100 2 + 100 2 + 100 2 + 100 2 + 100 2 =   √278,388
A1 = 100 / 278,388 = 0,359 A2 = 50 /  278,388  =  0,180 A3 = 50 /  278,388  =  0,180
A4 = 100  /  278,388  =  0,359 A5 = 50 /  278,388  =  0,180
A6 = 100  /  278,388  =  0,359 A7 = 100  /  278,388  =  0,359 A8 = 100  /  278,388  =  0,359
A9 = 100  /  278,388  =  0,359
A10 =  100  /  278,388  =  0,359

## REKAN
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
𝐶4 =   √85 2 + 25 2 +   25 2 + 85 2 + 50 2 + 85 2 + 85 2 + 85 2 + 85 2 + 85 2 =   √233,077
Dari normalisasi matriks X diperoleh matriks X ij dapat dilihat sebagai berikut..
U U

## U
Untuk  mendapatkan  nilai  Xwj  sehingga  dilakukan  pengoptimalan  atribut  dengan menyertakan  bobot  dalam  pencarian  yang  ternormalisasi,  yang  dimana  nilai  dari  tiap  alternatif akan dikalikan dengan bobot tiap kriteria.
A1 =  85  /  233,077  =  0,365 A2 =  25  /  233,077  =  0,107 A3 =  25  /  233,077  =  0,107 A4 =  85  /  233,077  =  0,365 A5 =  50  /  233,077  =  0,215 A6 =  85  /  233,077  =  0,365 A7 =  85  /  233,077  =  0,365
A8 = 85 /  233,077 = 0,365 A9 = 85 /  233,077 = 0,365 A10 =  85 /  233,077 = 0,365 0,277 0,348 0,359 0,365 0,277 0,348 0,180 0,107 0,277 0,261 0,180 0,107 0,277 0,348 0,359 0,365 X  = 0,555 0,348 0,180 0,215 0,277 0,348 0,359 0,365 0,277 0,261 0,359 0,365 0,277 0,261 0,359 0,365 0,277 0,261 0,359 0,365 0,277 0,348 0,359 0,365

## REKAN
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, sebagai berikut :
Nilai  Yi  didapatkan  dari  pengurangan  nilai  maksimum  (benefut)  dan  nilai  minimum (cost),  yang  merupakan  hasil  perkalian  dengan  bobot  kriteria.  Nilai  maksimum  (benefit) didapatkan dari hasil penjumlahan C1, C2, C3, sedangkan nilai minimum (cost) didapatkan dari C4  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  2.3.5.  Setelah  mendapatkan  nilai  maksimum  dan nilai  minimum  lalu  mencari  nilai  Yi  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  2.3.5.  Hasil  dari nilai Yi digunakan untuk perengkingan barang.
C1 C2 C3 C4 0,277 (35) 0,348 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,277 (35) 0,348 (35) 0,18 (20) 0,107 (10) 0,277 (35) 0,261 (35) 0,18 (20) 0,107 (10) X wj = 0,277 (35) 0,348 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,555 (35) 0,348 (35) 0,18 (20) 0,215 (10) 0,277 (35) 0,348 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,277 (35) 0,261 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,277 (35) 0,261 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,277 (35) 0,261 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 0,277 (35) 0,348 (35) 0,359 (20) 0,365 (10) 9,707 12,185 7,184 3,647 9,707 12,185 3,592 1,073 9,707 9,139 3,592 1,073 9,707 12,185 7,184 3,647 X = 19,415 12,185 3,592 2,145 9,707 12,185 7,184 3,647 9,707 9,139 7,184 3,647 9,707 9,139 7,184 3,647 9,707 9,139 7,184 3,647 9,707 12,185 7,184 3,647

## REKAN
Riset Ekonomi, Akuntansi dan Perpajakan
Vol. 3 No. 2 / September 2022 e-ISSN : 2721- 4109 DOI: 10.30812/rekan.v3i2.2388
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Tabel 4. 8 Hasil Akhir
Alternatif Hasil Maximum Minimum Yi = Max-Min  Rangking (C1+C2+C3) C4 A1 29,08 3,65 25,43 2 A2 25,48 1,07 24,41 6 A3 22,44 1,07 21,37 10 A4 29,08 3,65 25,43 2 A5 35,19 2,15 33,05 1 A6 29,08 3,65 25,43 2 A7 26,03 3,65 22,38 7 A8 26,03 3,65 22,38 7 A9 26,03 3,65 22,38 7 A10 29,08 3,65 25,43 2

## Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (a)  Sistem pendukung  keputusan  pada  Analisis  Penerapan  Metode  MOORA  untuk  Tren  penjualan  Barang di CV. Light Auto berhasil dibuat dengan baik, (b) Berdasarkan hasil output perhitungan manual dengan output sistem tidak memiliki perbedaan, maknanya sistem yang dikembangkan memiliki validasi 100% dan (c) Sistem ini dapat membantu CV. Light Auto dalam mempersiapkan barang yang akan disediakan.

## Daftar Pustaka
Mandala,  Eka  Praja  Wiyata,  and  Dewi  Eka  Putri.  2018.  “Prediksi  Jumlah  Pemberian  Kredit Kepada Nasabah Di Bank Perkreditan Rakyat Dengan  Algoritma C 4.5 Eka.” KomTekInfo 5(1): 70–80.
Maryati, Sri. 2015. “Dinamika Pengangguran Terdidik: Tantangan Menuju Bonus Demografi Di Indonesia.” Economica 3(2): 124–36.
Pradiani, Theresia. 2018. “Pengaruh Sistem Pemasaran Digital Marketing Terhadap Peningkatan

## REKAN
DOI: 10.30812/rekan.v2i1.1134
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License
Volume Penjualan Hasil Industri Rumahan.” Jurnal Ilmiah Bisnis dan Ekonomi Asia 11(2): 46–53.
Revi,  Ahmad,  Iin  Parlina,  and  Sri  Wardani.  2018.  “Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA Dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  Di  Toko  Megah  Gracindo  Jaya.” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) 3(1): 95–99. Rokhman, Syaiful, Imam Fahrur Rozi, and Rosa Andrie Asmara. 2017. “Pengembangan Sistem Penunjang  Keputusan  Penentuan    Ukt  Mahasiswa  Dengan  Menggunakan  Metode  Moora Studi Kasus Politeknik Negeri Malang.” Jurnal Informatika Polinema 3(4): 36. Sari,  Melenia  Winda,  and  Onki  Alexander.  2021.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sepatu  Pada  Online  Shop  Choice  Fashion  Dengan  Menggunakan  Metode  Moora.” DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology 5(1): 43. Syahidin, and Masri Ramadhan. 2022. “Prospek Pengembangan Usaha  Alwa Kangen  Water Di Kecamatan  Bukit  Kabupaten  Bener  Meriah.” Gajah  Putih  Journal  Of  Economics  Review (Gpjer) 4(1).
Wijaya, Darma, and Roy Irawan. 2018. “Prosedur Administrasi Penjualan Bearing Pada Usaha Jaya Teknika Jakarta Barat.” Perpspektif XVI(1): 40.