## Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Penentuan Penerimaan Bidikmisi UNTAN
Renny Puspita Sari [1] , Alfredo Michael Alliandaw *[2]
Program Studi Sistem Informasi [1], [2]
Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Email: rennysari@sisfo.untan.ac.id 1], alfredo1st@student.untan.ac.id [2]
Abstrak — Beasiswa diperlukan pada pendidikan untuk dapat membantu  mahasiswa  meraih  pendidikannya  ke  tingkat Pendidikan  yang  lebih  tinggi,  yang  biayanya  terbilang  cukup tinggi. Bidikmisi adalah salah satu dari beasiswa yang ada pada Universitas  Tanjungpura.  Semua  calon  mahasiswa  UNTAN didorong untuk mengajukan beasiswa bidikmisi setiap tahunnya. Namun karena keterbatasan kuota dana bidikmisi yang tersedia, tidak  semua  bisa  mendapatkannya.  Oleh  karena  itu,  agar pemberian  bantuan  bidikmisi  dapat  dipergunakan  secara maksimal,  diperlukannya  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang menerapkan  cara  perhitungan  MOORA  (Multi-Objective Optimization based on Ratio  Analysis). Hal ini dilakukan  untuk membantu  pemberian  beasiswa  Bidikmisi  diberikan  kepada orang  yang  tepat.  Sebuah  bobot  diberikan  untuk  setiap  kriteria oleh MOORA, yang meliputi usia, pendapatan orang tua, jumlah tanggungan,  prioritas  rumah  dan  nilai  rata-rata  rapor  sekolah menengah/kejuruan. Kesimpulan pada penelitian ini yaitu ketika pendekatan  MOORA  dipergunakan  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan,  maka  akan  tercipta  sistem  yang  membuat rekomendasi  akhir  kepada  mereka  yang  akan  diberikan  dana beasiswa  bidikmisi  yang  berupakan  5  orang  penerima  dari  30 orang sampel.
Kata  kunci—  Sistem  Pendukung  Keputusan,  MOORA, Bidikmisi, Universitas Tanjungpura
Abstract — Scholarships are needed to ensure that everyone has the opportunity to continue their education to college,  which costs are  quite  high.  Bidikmisi  is  one  of  the  scholarships  available  at Tanjungpura  University.  All  prospective  UNTAN  students  are encouraged to apply for bidikmisi scholarships every year. However, due to the limited quota of available bidikmisi funds, not everyone can  get  it.  Therefore, so that  the provision  of  Bidikmisi assistance can be used optimally, a Decision Support System is needed using the MOORA (Multi-Objective Optimization based on Ratio Analysis) method. This is done to help the Bidikmisi scholarship be given to the right person. A weight is assigned to each criterion by MOORA, which  includes  age,  parental  income,  number  of  dependents, housing  priorities  and  average  secondary/vocational  school  report cards.  The  conclusion  of  this  study  is  that  when  the  MOORA approach  is  used  in  a  Decision  Support  System,  a  system  will  be created  that  makes  a  final  recommendation  to  those  who  will  be given bidikmisi scholarship funds in the form of 5 recipients from 30 samples.
Keywords  —  Decision  Support  System,  MOORA,  Bidikmisi, Tanjungpura University

## I. P ENDAHULUAN
Setiap  orang  mempunyai  persamaan  hak  dalam  meraih ilmunya  setinggi  mungkin.  Sebagaimana  tercantum  dalam UUD 1945, pendidikan merupakan salah satu hak asasi manusia yang paling mendasar. Pintu menuju kehidupan yang lebih baik selalu  terbuka  bagi  seseorang  dengan  pendidikan  yang  layak [1]. Negara mengakui pentingnya pendidikan dan dengan tegas mendorong setiap warga negara untuk mengejar gelar sarjana. Meskipun  demikian,  banyak  orang  yang  tidak  dapat melanjutkan  pendidikan  ke  tingkat  perguruan  tinggi  karena biaya  kuliah  yang  mahal.  Namun,  program  pendidikan  dan beasiswa gratis diselenggarakan untuk mengatasi masalah ini.
Penting untuk dicatat bahwa beasiswa adalah penghargaan dalam  bentuk  dukungan  keuangan  yang  dimaksudkan  untuk digunakan untuk melanjutkan pendidikan seseorang. Beasiswa dapat  diberikan  antara  lain  oleh  lembaga  pemerintah, perusahaan, atau organisasi  nirlaba  [2]. Bagi  mahasiswa  yang kondisi  keuangannya  kurang  baik,  pemerintah  memberikan program bantuan biaya kuliah yang disebut  Bidikmisi (Dikjen Dikti)  melalui  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan. Seratus  hari  kerja  dimulai  pada  tahun  2010  oleh  Menteri Pendidikan Nasional, Bidikmisi. Bidikmisi mendanai lembaga di bawah yurisdiksi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan dan  Agama  [3].  Semua  mahasiswa,  terlepas  dari  keadaan keuangan mereka, memenuhi syarat untuk beasiswa. Beasiswa Bidik  Misi  merupakan  salah  satu  pilihan  bantuan  keuangan Universitas Tanjungpura.
Universitas  Negeri  Universitas  Tanjungpura  (UNTAN) terletak  di  Pontianak,  Indonesia.  Monumen  Digulis,  atau Bundaran Untan, terletak di jantung kota dan merupakan salah satu  jalan  raya  utama  kota.  Hal  ini  membuat  Universitas Tanjungpura  Pontianak  semakin  diakui  sebagai  universitas pertama  di  Kalimantan  Barat  dan  lembaga  pelestarian  ilmiah yang  penting  dengan  rekam  jejak  dalam  memberikan pengajaran berkualitas tinggi.
Setiap  tahun,  Universitas  Tanjungpura  menawarkan kesempatan  kepada  mahasiswa  baru  untuk  mengajukan beasiswa Bidikmisi, sesuai dengan aturan dan ketentuan  yang ditetapkan universitas, termasuk syarat syarat yang diberlakukan  dalam  menjadi  perhitungan  dalam  penerimaan bidikmisi.  Akibatnya,  hanya  mereka  yang  memenuhi persyaratan  kelayakan  untuk  beasiswa  bidikmisi  yang  akan
diberikan. Ditambah lagi banyaknya orang yang berkontribusi dan  juga  indikator  pemilihan  berkas  pengajuan  yang  masih dilakukan secara manual. Akibatnya, pemrosesan data menjadi kurang  efisien  dan  membutuhkan  waktu  lebih  lama  untuk diselesaikan. Oleh sebab itu dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat  membantu  pihak  UNTAN  untuk  dapat  membuat  suatu keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support Systems/DSS )  merupakan  salah  satu  dari  sebuah  sistem informasi  yang  berdasarkan  komputer  yang  di  dalamnya terdapat  sistem  berbasis  pengetahuan,  yang  pada  umumnya dipergunakan dalam upaya sebagai data pendukung pengambilan  keputusan  di  suatu  perusahaan/organisasi  [4]. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  memiliki  fungsi  yaitu mengubah  sekumpulan  infomasi  menjadi  sebuah  informasi yang  mendukung  pengambilan  keputusan  dari  berbagai masalah yang kompleks.
Ada  banyak  jenis  SPK,  tetapi  semuanya  memiliki  satu kesamaan,  mereka  digunakan  untuk  membantu  bisnis  dan organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Sebagai sistem komputer,  itu  juga  dapat  digambarkan  sebagai  alat  untuk memecahkan masalah semi-terstruktur yang terbilang perhitungannya cukup amat kompleks [5]. Agar UNTAN dapat memberikan  dana  beasiswa  Bidikmisi  melalui  Sistem Pendukung  Keputusan  kepada  calon  mahasiswa,  berbagai faktor  harus  lebih  dipertimbangkan.  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  diproyeksikan  mampu  memilih  jurusan mahasiswa  dengan  tepat,  dengan  menggunakan  metodologi MOORA  akan  memudahkan  UNTAN  untuk  mengidentifikasi siapa yang pantas mendapatkan penghargaan bidikmisi ini.
Untuk  membuat  keputusan  multi-atribut,  digunakanlah metode MOORA ( Multi Objective Optimization based on Ratio Analysis ).  Penggunaan  metode  SPK multi atribut  ini  untuk dapat membantu memilih dari berbagai opsi. Atribut dan nilai berjalan  beriringan  dalam  sistem  ini,  dan  setiap  pilihan  tidak terkecuali, suatu alternatif harus tersedia bagi setiap pengambil keputusan  untuk  memenuhi  tujuan  yang  telah  ditetapkan  [6]. Ada banyak Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan metode  MOORA  dalam  melakukan  perhitungan  didalamnya seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yusni  Amaliah  dan Suprianto, mengenai Sistem Pendukung Keputusan untuk dapat menetapkan  siswa  yang  tepat  untuk  dapat  menerimakan bantuan  beasiswa  tidak  mampu  [7].  Ni  Wayan  Ari  Ulandari dkk, dalam pengimplementasian metode MOORA pada proses Seleksi  Bidikmisi  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM Bali [8].
Perhitungan  dalam  metode  MOORA  terdapat  4  tahapan dimana dalam langkah awal kita harus membuat sebuah matriks keputusan, lalu kita melakukan normalisasi matriks dari matriks keputusan  yang  tadinya  telah  kita  buat,  selanjutnya  kita mengoptimalkan  atribut  dari  matriks  ternormalisasi  dan tahapan  terakhir  yaitu  mencari  nilai Yi untuk  dapat  dilakukan perangkingan  dimana  hasil  dari  nilai Yi dapat  berupa  positif ataupun  negatif  tergantung  dari  nilai Maks (Total  nilai  dari Kriteria Benefit )  yang  dikurangi  nilai Min (Total  nilai  dari Kriteria Cost ) [9].
Dalam  menentukan  kepentingan  relatif  dari  berbagai  sifat
dari  kriteria,  sistem  pembobotan  digunakan.  Setiap  alternatif dinilai menggunakan pembobotan dan pemeringkatan ini untuk mencari  alternatif  terbaik  yang  dinilai  pantas  untuk mendapatkan  beasiswa  [10].  5  faktor  juga  dijadikan  acuan dalam penelitian ini, antara lain usia calon penerima Bidikmisi dan  rata-rata  raport  SMA/SMK,  pendapatan  orang  tua  dan jumlah  tanggungan  yang  dimiliki  serta  status  kepemilikan tempat tinggal.
Dengan menggunakan sebuah Sistem Pendukung keputusan yang berdasarkan Analisis Rasio MOORA, Sistem Pendukung Keputusan  penerimaan  beasiswa  Bidikmisi  ini  diharapkan dapat membantu untuk menjawab permasalahan dari penelitian yang peneliti lakukan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Informasi
Merupakan  gabungan  komponen  yang  terintegrasi, dan  saling  mempengaruhi  serta  terorganisir  dalam  upaya mencapai tujuan tertentu.

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Menjadi  komponen  yang  tergabung  dalam  Sistem Informasi  yang  di  dalamnya  terdapat  sistem  berbasis pengetahuan  seperti manajemen  pengetahuan  pada umumnya  dan  dipergunakan  dalam  upaya  sebagai  data pendukung  untuk  dapat  memperoleh  keputusan  disebut Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support Systems/DSS ).  Aktivitas  yang  didalamnya  mengandung beberapa  karakteristik/syarat  termasuk  salah  satu  cabang keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  memiliki fungsi  yaitu  mengubah  sekumpulan  infomasi  menjadi sebuah  informasi  yang  dapat  membantu  untuk  mengambil sebuah keputusan.
“Serangkaian  instrumen  komputer  yang  terintegrasi dan  memungkinkan  penggunanya  untuk  melakukan pengambilan keputusan serta berinteraksi langsung dengan komputer  agar  menghasilkan  kebermaknaan  informasi disebut Sistem Pendukung  Keputusan” [11]. Pengambilan keputusan  yang  dilakukan  manajer  sebaiknya  mengacu pada serangkaian pertimbangan dan berdasarkan data maka perlu  kiranya  tidak  mengubah  atau  mengganti  putusan melainkan  meningkatkan  efektivitas  manajer  dalam pengambilan keputusan. Berikut di bawah ini disajikan ciri- ciri dari SPK: [12]
1. SPK  mempunyai  tujuan  untuk  dapat  membantu pengambilan  keputusan  yang  umum  permasalahnnya dimiliki oleh pihak tertinggi seperti manajer.
2. SPK  dapat  dikatakan  perpaduan  yang  terdiri  dari kumpulan  data  dan  kumpulan  data  dalam  bentuk kualitatif.
3. SPK  dikatakan  interaktif  dimana  memudahkan pengguna (manusia) berinteraksi dengan komputer.
4. SPK  memiliki  sifat  fleksibel  dan  adaptif  terhadap perubahan yang ada.

## C. Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Multi-Objective  Optimization  on  basis  of  Ratio Analysis (MOORA)  adalah salah satu  metode  dari Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dikembangkan  Brauers  dan Zavadskas  tahun  2006  dalam  upaya  pemecahan  masalah perhitungan matematis yang kompleks melalui optimalisasi atribut-atribut yang berbeda dengan bersamaan [13].
Metode  yang  fleksibel  dan  mudah  dipahami merupakan ciri khas dari metode MOORA.  Hal ini terjadi karena  Moora  mampu  memecah  bagian  inti  dari  tahapan penilaian  menjadi  kriteria  pembobotan  keputusan  dengan sebagian  dari  atribut  keputusan  [14].  Tata  cara  MOORA mempunyai perbedaan klasifikasi yang perlu diperhitungkan  dapat  dapat  mengidentifikasi  tujuan  serta kriteria yang saling berlawanan seperti kriteria menguntungkan ( benefit ) ataupun merugikan ( cost ) [15].

## D. Universitas Tanjungpura
Merupakan salah satu perguruan tinggi yang berada di Kota Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Terdapat  beberapa  poin  penting  bagi  peneliti  untuk dapat menyelesaikan penelitian ini yang dirangkum menjadi satu  kesatuan  yang  penulis  jadikan  dalam  tahapan penelitian.  Pada  tahapan  penelitian  terdapat  proses  yang dilakukan  secara  terstruktur,  baku,  logis  serta  sistematis. Berikut tahapan yang dilakukan oleh peneliti:
Gambar. 1. Alur Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Tahapan  awal  yang  penulis  lakukan  yaitu  untuk mengenali apa saja permasalahan serta yang menjadi beban dalam  pemberian  beasiswa  bidikmisi  Pontianak  seperti pengolahan  informasi  yang  dikerjakan  dari  pihak  staff administrasi  UNTAN  yang  dikerjakan  masih  dengan  cara manual.

## B. Studi Literatur
Peneliti  mulai  mencari  macam-macam  informasi tambahan  untuk  pembuatan  sistem  dengan  metode MOORA  dengan  cara  membaca  serta  meringkas  berbagai macam artikel yang ada di jurnal dan buku berkaitan dengan topik yang dibahas dalam penelitian.

## C. Pengumpulan Data
Data  penelitian  tergolong  penting  karena  hal  ini berkaitan  dengan  apa  yang  hendak  dikumpulkan  dan dianalisis  pada  riset  ini.  Tipe/prosedur  pengumpulan informasi yang dilakukan yaitu diantaranya:
1. Data Primer Sekumpulan  informasi  yang didapatkan dari responden  secara  langsung  tanpa  perantara  atau  dari pengumpulan  informasi  sebelumnya  disebut  data primer.  Responden  yang  dimaksud  yaitu  sumber  asli dimana  sumber  asli  diartikan  narasumber  yang dijadikan  sumber  informasi  utama  dan  pertama. Metode  observasi  dan  wawancara  digunakan  sebagai cara mengumpulkan data pada data primer.
a. Observasi Untuk  mendapatkan  data  secara  langsung, upaya yang dilakukan penulis melalui pengamatan langsung  yang  dilakukan  di  UNTAN  Pontianak lalu  dicatat  dan  disusun  secara  sistematis  demi mendapatkan  materi  serta  informasi  sesuai kebutuhan.
b. Wawancara Sesi  wawancara  dilakukan  penulis  pada pihak  terkait  beasiswa  bidikmisi  di  UNTAN Pontianak.  Hal  ini  dilakukan  oleh  penulis  dalam upaya  spesifikasi  informasi  dan  kumpulan informasi yang tidak terangkum dalam observasi.
2. Data Sekunder Pengumpulan informasi bukan dari
narasumber langsung melainkan dari sumber informasi lain  seperti  buku,  jurnal,  dan  sebagainya  disebut  data sekunder. Studi Pustaka digunakan oleh penulis dalam upaya  memperoleh  informasi  menggunakan  buku, dokumentasi,  literatur,  jurnal  dan  sumber  lain  yang memiliki keterkaitan dengan objek penelitian.

## D. Menentukan Alternatif, Kriteria, Sub Kriteria & Bobot
Setelah  mendapatkan  data  sebagai  bahan  dari penelitian, selanjutnya penulis menentukan siapa saja yang menjadi tujuan dari adanya Sistem Pendukung Keputusan, hal apa saja  yang dapat dijadikan penilaian dari  Alternatif serta  tolak  ukur  penilaian  dari  kriteria  kriteria  yang  telah
ditentukan untuk dapat menjadi perhitungan dalam SPK.

## E. Metode Moora
Adapun  terdapat  tahapan  dalam  perhitungan  dengan menggunakan metode MOORA sebagai berikut: [8]
1. Membuat sebuah Matriks keputusan
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 𝑚1 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ]

## 2. Melakukan Normalisasi Matrik
𝑥𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1
3. Mengoptimalkan Atribut
𝑌𝑖 =   ∑ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=𝑖 4. Perangkingan nilai Yi.
𝑌𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=𝑖

## F. Pengembangan Sistem
Terdapat  3 tahap  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan yang hendak dibuat diantaranya: [16]
1. Analisa & Perancangan Sistem; merupakan tahap awal dalam pembangunan sistem.
2. Pengimplementasian Sistem; tahap ini dapat dilakukan ketika  sistem  telah  dianalisa  dan  dirancang  sesuai kebutuhan dari user.
3. Pengujian  Sistem;  merupakan  tahap  terakhir  dimana sistem diuji dan ditentukan layak atau tidaknya untuk digunakan sistemnya kepada user.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini, peneliti membagi menjadi 2 bagian dimana hasil  mendefinisikan  gambaran  dari  SPK  yang  dirancang berbasiskan  aplikasi,  sedangkan  pembahasan  akan  meliputi bagaimana perhitungannya dilakukan.

## A. Hasil
1) Login
Ini merupakan halaman awal sistem.
Gambar. 2. Tampilan Login

## 2) Home
Halaman ini muncul ketika Admin berhasil melakukan login, dan Admin dapat mengakses fitur fitur yang ada pada sistem
Gambar. 3. Tampilan Home

## 3) Data Mahasiswa
Halaman ini akan menampilkan data data mahasiswa yang  telah  kita  inputkan  kedalam  sistem,  pada halaman  ini  kita  dapat  menampilkan,  membuat, mengedit serta menghapus data mahasiswa.
Gambar. 4. Tampilan Data Mahasiswa

## 4) Data Kriteria
Pada  halaman  ini,  Admin  dapat  menginputkan  data apa saja yang dapat menjadi kriteria serta bobot pada penentu  sistem  pendukung  keputusan.  Admin  dapat membuat,  mengedit  serta  menghapus  kriteria  yang pernah user buat
Gambar. 5. Tampilan Data Kriteria

## 5) Data Sub Kriteria
Di  Halaman  Data  Sub  Kriteria,  Admin  bisa menginputkan  data  apa  saja  yang  dapat  menjadi  sub kriteria dari kriteria yang pernah dibuat pada penentu sistem pendukung keputusan. Admin dapat membuat, mengedit  serta  menghapus  sub  kriteria  yang  pernah user buat.
Gambar. 6. Tampilan Data Sub Kriteria

## 6) Data Hasil Penilaian
Pada halaman ini, sistem akan menampilkan kepada  kita  hasil  dari  perhitungan  SPK  dengan menerapkan tata cara MOORA tahap demi tahapnya
Gambar. 7. Tampilan Data Hasil Penilaian

## 7) Cetak Laporan
Di  Halaman  Cetak  Laporan,  Admin  dapat mengunduh  laporan  pada  hasil  sistem  pendukung keputusan dengan output pdf.
Gambar. 8. Tampilan Cetak Laporan

## B. Pembahasan
Berdasarkan  sistem  yang  dibuat  yaitu  Sistem  Pendukung Keputusan  Penjurusan  Calon  Mahasiswa  UNTAN  Pontianak dengan  kriteria  serta  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh  sang Decision Maker . Berikut kriteria kriteria yang digunakan untuk menjadi  penentu  dalam  Sistem  Pendukung  keputusan  yang terdapat pada tabel 1.
TABEL 1. K RITERIA DAN N ILAI B OBOT Kriteria Kategori Nilai Bobot K1 (Nilai rata-rata Raport) Benefit 0,15 K2 (Usia) Cost 0,30 K3 (Pendapatan Orang Tua) Cost 0,20 K4 (Status Kepemilikan Rumah) Benefit 0,15 K5 (Jumlah Tanggungan) Benefit 0,20
Untuk Sub Kriteria serta nilai dari setiap sub kriteria dapat dilihat pada tabel 2
TABEL 2.
K RITERIA , S UB K RITERIA DAN N ILAI
Kriteria Sub Kriteria Nilai K1 (Nilai rata-rata Raport) <50 50-60 60-70 70-80 >80 1 2 3 4 5 K2 (Usia) <19 19 20 21 >21 1 2 3 4 5 K3 (Pendapatan Orang Tua) <300.000 300.000-800.000 80.000-1.500.000 1.500.000-3.000.000 >3.000.000 1 2 3 4 5 K4 (Status Kepemilikan Rumah) Pribadi Warisan Sewa Tahunan Sewa Bulanan Menumpang 1 2 3 4 5 K5 (Jumlah Tanggungan) 1 orang 2 orang 3 orang 4-5 orang >5 orang 1 2 3 4 5
Selanjutnya  kita  memasukkan  sampel  data  Alternatif  yang berkaitan  dengan  kriteria  yang  menjadi  sistem  pendukung keputusan yang terdapat pada tabel 3
TABEL 3. D ATA A LTERNATIF Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 4 3 1 3 3 A2 3 5 2 3 2 A3 2 1 1 5 2 A4 4 1 1 1 4 A5 2 4 3 4 4
A6 2 5 2 4 3
A7 5 3 1 1 2 A8 2 1 4 1 5 A9 1 3 1 3 5
A10 4 2 3 1 4 A11 2 4 2 3 1 A12 2 3 1 3 3 A13 4 2 2 1 1 A14 4 5 4 5 2 A15 3 4 1 3 2 A16 2 3 1 5 2 A17 4 2 4 2 2 A18 1 4 4 4 2 A19 3 4 3 5 1 A20 3 1 2 3 2 A21 5 5 3 1 4 A22 2 4 1 5 4 A23 4 5 3 4 5 A24 5 4 5 4 5 A25 5 1 3 1 5 A26 1 5 3 4 2 A27 5 3 3 3 2 A28 4 3 5 2 2 A29 3 4 3 2 2 A30 2 4 2 3 5
Setelah  mendapatkan  sampel  data  alternatif,  maka  tahap selanjutnya  yang  akan  kita  buat  ialah  pembuatan  matriks keputusan.yang tampak pada tabel 4
TABEL 4. M ATRIKS K EPUTUSAN 4  3  1  3  3 3  5  2  3  2 2  1  1  5  2 4  1  1  1  4 2  4  3  4  4 2  5  2  4  3 5  3  1  1  2 2  1  4  1  5 1  3  1  3  5 4  2  3  1  4 2  4  2  3  1 2  3  1  3  3 4  2  2  1  1 4  5  4  5  2 3  4  1  3  2
2  3  1  5  2
4  2  4  2  2
1  4  4  4  2 3  4  3  5  1 3  1  2  3  2 5  5  3  1  4 2  4  1  5  4 4  5  3  4  5 5  4  5  4  5 5  1  3  1  5 1  5  3  4  2 5  3  3  3  2 4  3  5  2  2 3  4  3  2  2
2  4  2  3  5
Setelah  membuat  matriks  keputusan  selanjutnya  kita membuat tabel hasil dari normalisasi matriks yang tampak pada tabel 5
TABEL 5. H ASIL N ORMALISASI M ATRIKS Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0,21789 0,15513 0,06623 0,16744 0,16984 A2 0,16342 0,25854 0,13245 0,16744 0,11323 A3 0,10895 0,05171 0,06623 0,27907 0,11323 A4 0,21789 0,05171 0,06623 0,05581 0,22646 A5 0,10895 0,20684 0,19868 0,22326 0,22646 A6 0,10895 0,25854 0,13245 0,22326 0,16984 A7 0,27237 0,15513 0,06623 0,05581 0,11323 A8 0,10895 0,05171 0,26491 0,05581 0,28307 A9 0,05447 0,15513 0,06623 0,16744 0,28307 A10 0,21789 0,10342 0,19868 0,05581 0,22646 A11 0,10895 0,20684 0,13245 0,16744 0,05661 A12 0,10895 0,15513 0,06623 0,16744 0,16984 A13 0,21789 0,10342 0,13245 0,05581 0,05661 A14 0,21789 0,25854 0,26491 0,27907 0,11323 A15 0,16342 0,20684 0,06623 0,16744 0,11323 A16 0,10895 0,15513 0,06623 0,27907 0,11323 A17 0,21789 0,10342 0,26491 0,11163 0,11323 A18 0,05447 0,20684 0,26491 0,22326 0,11323 A19 0,16342 0,20684 0,19868 0,27907 0,05661 A20 0,16342 0,05171 0,13245 0,16744 0,11323 A21 0,27237 0,25854 0,19868 0,05581 0,22646 A22 0,10895 0,20684 0,06623 0,27907 0,22646 A23 0,21789 0,25854 0,19868 0,22326 0,28307 A24 0,27237 0,20684 0,33113 0,22326 0,28307
A25 0,27237 0,05171 0,19868 0,05581 0,28307 A26 0,05447 0,25854 0,19868 0,22326 0,11323 A27 0,27237 0,15513 0,19868 0,16744 0,11323 A28 0,21789 0,15513 0,33113 0,11163 0,11323 A29 0,16342 0,20684 0,19868 0,11163 0,11323 A30 0,10895 0,20684 0,13245 0,16744 0,28307
Setelah  mendapatkan hasil dari  normalisasi  matriks, tahap yang dilakukan selanjutnya ialah membuat matriks normalisasi terbobot yang terdapat pada tabel 6
TABEL 6.
H ASIL MATRIKS N ORMALISASI T ERBOBOT Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0,05447 0,03103 0,01325 0,02512 0,03397 A2 0,04086 0,05171 0,02649 0,02512 0,02265 A3 0,02724 0,01034 0,01325 0,04186 0,02265 A4 0,05447 0,01034 0,01325 0,00837 0,04529 A5 0,02724 0,04137 0,03974 0,03349 0,04529 A6 0,02724 0,05171 0,02649 0,03349 0,03397 A7 0,06809 0,03103 0,01325 0,00837 0,02265 A8 0,02724 0,01034 0,05298 0,00837 0,05661 A9 0,01362 0,03103 0,01325 0,02512 0,05661 A10 0,05447 0,02068 0,03974 0,00837 0,04529 A11 0,02724 0,04137 0,02649 0,02512 0,01132 A12 0,02724 0,03103 0,01325 0,02512 0,03397 A13 0,05447 0,02068 0,02649 0,00837 0,01132 A14 0,05447 0,05171 0,05298 0,04186 0,02265 A15 0,04086 0,04137 0,01325 0,02512 0,02265 A16 0,02724 0,03103 0,01325 0,04186 0,02265 A17 0,05447 0,02068 0,05298 0,01674 0,02265 A18 0,01362 0,04137 0,05298 0,03349 0,02265 A19 0,04086 0,04137 0,03974 0,04186 0,01132 A20 0,04086 0,01034 0,02649 0,02512 0,02265 A21 0,06809 0,05171 0,03974 0,00837 0,04529 A22 0,02724 0,04137 0,01325 0,04186 0,04529 A23 0,05447 0,05171 0,03974 0,03349 0,05661 A24 0,06809 0,04137 0,06623 0,03349 0,05661 A25 0,06809 0,01034 0,03974 0,00837 0,05661 A26 0,01362 0,05171 0,03974 0,03349 0,02265 A27 0,06809 0,03103 0,03974 0,02512 0,02265 A28 0,05447 0,03103 0,06623 0,01674 0,02265 A29 0,04086 0,04137 0,03974 0,01674 0,02265 A30 0,02724 0,04137 0,02649 0,02512 0,05661
Setelah didapat hasil dari matriks normalisasi terbobot, hal selanjutnya  yang  kita  lakukan  adalah  menjumlahkan  seluruh
kriteria dari setiap alternatif, karena tidak terdapat kriteria yang bernilai  cost,  maka  kita  dapat  langsung  saja  menjumlahkan kelima  kriteria  tersebut  untuk  mencari  nilai  Yi,  maka  didapat nilai Yi yang terdapat pada Tabel 7
TABEL 7. P ENCARIAN N ILAI Y I Alternatif Maks Min Yi (Max-Min) A1 0,11356 0,04427 0,06929 A2 0,08862 0,07820 0,01042 A3 0,09174 0,02359 0,06816 A4 0,10814 0,02359 0,08455 A5 0,10602 0,08110 0,02491 A6 0,09469 0,07820 0,01649 A7 0,09911 0,04427 0,05484 A8 0,09222 0,06332 0,02890 A9 0,09535 0,04427 0,05108 A10 0,10814 0,06042 0,04772 A11 0,06368 0,06786 -0,00418 A12 0,08632 0,04427 0,04205 A13 0,07417 0,04717 0,02699 A14 0,11898 0,10469 0,01429 A15 0,08862 0,05461 0,03400 A16 0,09174 0,04427 0,04747 A17 0,09386 0,07366 0,02020 A18 0,06975 0,09435 -0,02460 A19 0,09404 0,08110 0,01294 A20 0,08862 0,03683 0,05178 A21 0,12176 0,09144 0,03031 A22 0,11439 0,05461 0,05978 A23 0,14458 0,09144 0,05313 A24 0,15819 0,10759 0,05060 A25 0,13308 0,05008 0,08300 A26 0,06975 0,09144 -0,02169 A27 0,11585 0,07076 0,04509 A28 0,09386 0,09725 -0,00339 A29 0,08025 0,08110 -0,00086 A30 0,10897 0,06786 0,04111
Setelah  mendapatkan nilai Yi,  maka kita dapat  melakukan perangkingan  antar  calon  mahasiswa  UNTAN  Pontianak  dan menentukan  siapa  saja  yang  berhak  menerimakan  bantuan beasiswa berupa Bidikmisi yang diberikan oleh pihak UNTAN. Dan  dengan  ini  perhitungan  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan analisis ratio MOORA sudah memasuki tahapan akhir, Hasil dari perangkingan penerimaan bantuan berupakan beasiswa  bidikmisi  pada  calon  mahasiswa  UNTAN  dapat dilihat pada Tabel 8.

## TABEL 8. P ERANGKINGAN NILAI Y I
Ranking Alternatif Nilai Pengusulan Bidikmisi 1 A4 0,084549659 Diterima 2 A25 0,08300015 Diterima 3 A1 0,069287748 Diterima 4 A3 0,068156117 Diterima 5 A22 0,059776396 Diterima 6 A7 0,054838978 Ditolak 7 A23 0,053131317 Ditolak 8 A20 0,051784794 Ditolak 9 A9 0,051078185 Ditolak 10 A24 0,050600792 Ditolak 11 A10 0,047717258 Ditolak 12 A16 0,047472609 Ditolak 13 A27 0,045092698 Ditolak 14 A12 0,042051012 Ditolak 15 A30 0,041109476 Ditolak 16 A15 0,034004856 Ditolak 17 A21 0,030310364 Ditolak 18 A8 0,028899723 Ditolak 19 A13 0,02699427 Ditolak 20 A5 0,024913565 Ditolak 21 A17 0,020198577 Ditolak 22 A6 0,016494365 Ditolak 23 A14 0,014289866 Ditolak 24 A19 0,012935806 Ditolak 25 A2 0,010417779 Ditolak 26 A29 -0,000857975 Ditolak 27 A28 -0,0033885 Ditolak 28 A11 -0,004181606 Ditolak 29 A26 -0,021692097 Ditolak 30 A18 -0,024595667 Ditolak
Dari tabel diatas, terdapat 30 alternatif yang sudah diurutkan berdasarkan peringkat dengan menggunakan Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  metode  MOORA  yang menghasilkan 5 orang penerima dari 30 sampel Alternatif.

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  penulis  hingga  saat ini,  penggunaan Sistem  Pendukung  Keputusan yang menggunakan tata cara perhitungan MOORA dapat membantu menentukan  siapa  saja  yang  berhak  menerima  beasiswa bidikmisi oleh para calon mahasiswa dengan model yang sudah disepakati Bersama pihak penentu keputusan ( Decision Maker ) dengan  kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  Nilai  rata-rata  Raport, Usia,  Pendapatan  Orang  Tua,  Status  Kepemilikan  Rumah,
Jumlah Tanggungan.
Hasil  perhitungan  dari  30  sampel  data  calon  mahasiswa, Sistem  Pendukung  Keputusan  berbasiskan  metode  MOORA yang  dibangun  menghasilkan  keputusan  5  orang  yang menerimakan bantuan Bidikmisi UNTAN.
D AFTAR P USTAKA
[1]
R.  Tullah,  A.  R.  Mariana,  and  D.  Baskoro,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS pada STMIK Bina Sarana Global,” J. Sisfotek Glob. , vol. 8, no. 2, pp. 31–39, 2018.
[2] I. G. N. A. Kusuma, “Volume 4 , No 1 , Januari 2021 ISSN : 2614- 1701  (  Cetak  )  –  2614-3739  (  Online  )  i  MISI  ( Jurnal  Manajemen informatika & Sistem Informasi ) ISSN : 2614-1701 ( Cetak ) – 2614- 3739  (  Online  )  ii,” Peranc.  Simple  Stateless  Autentikasi  Dan Otorisasi Layanan Rest-Api Berbas. Protok. Http , vol. 4, no.  1, pp. 78–87, 2021.
[3] R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di  POLIBAN  dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[4] M. Heindari, D. Diana, S. Informasi, and S. J. Sti, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa BIDIKMISI Dengan Metode Weighted Product Pada STMIK Jakarta STI&K,” J. Ilm. Komputasi , vol. 17, no. 4, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.4.2436.
[5] T.  Jaringan,  J.  Hutagalung,  and  U.  F.  Sari,  “InfoTekJar :  Jurnal Nasional Informatika dan Penerapan Metode K-Means dan MOORA Dalam  Penerimaan  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (  BSPS ),” vol. 1, 2021.
[6] A. D. Amanda, F. N. Arieni, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA)  pada  Pemilihan  Masker  Organik  Wajah  Berdasarkan Kriteria,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  289,  2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3011.
[7] Y.  Amaliah  and  S.  Suprianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa Tidak Mampu Menggunakan Metode Moora,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 12–18, 2021, doi:
10.36294/jurti.v5i1.1704.
[8] N.  W.  A.  Ulandari,  “Implementasi  Metode  MOORA  pada  Proses Seleksi  Beasiswa  Bidikmisi  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis STIKOM Bali,” J. Eksplora Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 53–58, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.379.
[9] Y. S. Siregar, “Analisis Penerima Bantuan Beasiswa Program Studi Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Moora  Dan  Topsis,” JiTEKH , vol. 9, no. 1, pp. 58–64, 2021, doi: 10.35447/jitekh.v9i1.399.
[10] R. F. Sinaga, S. R. Andani, and S. Suhada, “Penentuan Penerima Kip Dengan  Menggunakan  Metode  Moora  Pada  Sd  Negeri  124395 Pematang  \Siantar,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 278–285, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.938.
[11] S.  Sukamto,  Y.  Andriyani,  and  A.  Lestari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Menggunakan  Metode Smart,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 285–292, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.549.
[12] M.  A.  J.  P.  R  and  Haliq,  “Implementasi  Metode  Multi  Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (  MOORA  )  Untuk Penentuan  Agen  46  BNI  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang,” J. SISFOKOM (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, pp. 120–125, 2021.
[13] M. Suginam, Ermi Suryani Nasution, Sapria Ulandari Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 719–727, 2018.
[14] M. Ilham, I. Parlina, A. Maulana, E. K. Lubis, and S. I. Sari, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  SMA  Negeri  Terfavorit  Kota Pematangsiantar  Menggunakan  Metode  MOORA,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 16–20, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.861.
[15] R. P. Sari and M. R. Sultan, “Sistem Pemilihan Rumah di Kawasan
Kota Pontianak Menggunakan Metode MOORA,” INFORMASI , vol. 14, no. 1, pp. 62–79, 2022.
[16] L. Cahyani, M. Arif, and F. Ningsih, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Moora (Studi  Kasus  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo Madura,” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 108– 114, 2019, [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/edutic/article/view/5354