KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2527-2538 DOI 10.30865/klik.v4i5.1821 https://djournals.com/klik

## Metode MOORA dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM)
Desyanti 1,* , Febrina Sari 1 , John Suarlin 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknolgi Dumai, Riau, Indonesia
2 Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknolgi Dumai, Riau, Indonesia Email: 1,* desyanti734@gmail.com, 2 febri_ghaniya@yahoo.co.id, 3 johnsuarlin@gmail.com Email Penulis Korespondensi: desyanti734@gmail.com
Abstrak− Wajib  belajar  12  tahun  adalah  program  pemerintah  untuk  meningkatkan  kecerdasan  bangsa.  Sejak  peraturan  tersebut diberlakukan, seluruh sekolah negeri di Indonesia tidak dipungut biaya pendidikan. Sekolah terbagi menjadi 2, yaitu sekolah negeri dan  sekolah  swasta.  Sekolah  swasta  masih  mewajibkan  siswanya  untuk  membayar  biaya  SPP.  Tidak  semua  orang  tua  mampu membiayai sekolah anak mereka dikarenakan faktor ekonomi. Untuk itu pemerintah berupaya memberikan bantuan pendidikan kepada pihak  sekolah  melalui  dinas  pendidikan  yang  ada  di  kota  maupun  provinsi.Dinas  Pendidikan  Kota  Dumai  memberikan  program Bantuan Siswa Miskin (BSM) untuk meningkatkan kualitas pendidikan masyarakat Kota Dumai. Bantuan tersebut diberikan untuk seluruh siswa yang ada di Kota Dumai. Salah satunya adalah MTS A- Imam Abi Yazid, namun dalam proses pemberian BSM masih memilih siswa berdasarkan keputusan kepala sekolah sehingga kurang tepat sasaran. Data siswa yang dipilih diajukan ke kemenag untuk mendapatkan bantuan pendidikan tanpa mendahulukan siswa yang benar  – benar kurang mampu sehingga siswa yang benar- benar membutuhkan bantuan tersebut kecil kemungkinan untuk mendapatkan BSM dibandingkan siswa lainnya, kendala lainnya belum tersedianya aplikasi penyeleksian calon penerima bantuan miskin sehingga Tata Usaha kesulitan dalam pendataan siswa yang benar- benar membutuhkan beasiswa. Untuk itu dibutuhkan suatu sistem yang mampu melakukan penyaringan data siswa yang benar-benar kurang mampu. Metode Moora mampu menyelesaikan permasalahan tersebut, karena merupakan salah satu metode sistem pendukung keputusan  yang  memiliki  tingkat  fleksibelitas.  Hasil  dari  penelitian  ini  terlihat  dari  20  siswa,  10  siswa  berada  diurutan paling  atas dengan hasil nilai tertinggi 0,1182.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan; BSM; Moora
Abstract− 12 years of compulsory education is a government program to increase the nation's intelligence. Since this regulation was implemented, all state schools in Indonesia have not been charged tuition fees. Schools are divided into 2, namely public schools and private schools. Private schools still require students to pay tuition fees. Not all parents are able to pay for their children's school fees due to economic factors. For this reason, the government is trying to provide educational assistance to schools through education offices in the city and province. The Dumai City Education Office provides the Poor Student Assistance (BSM) program to improve the quality of education for the people of Dumai City. This assistance is provided to all students in Dumai City. One of them is MTS A- Imam Abi Yazid, but in the process of providing BSM they still select students based on the school principal's decision so they are not on target. Data on selected students is submitted to the Ministry of Religion to obtain educational assistance without prioritizing students who are truly underprivileged so that students who really need assistance are less likely to receive BSM than other students. Another obstacle is the unavailability of an application for selecting potential recipients of poor assistance so that Businesses have difficulty collecting data on students who really need scholarships. For this reason, we need a system that is capable of filtering data on students who are truly underprivileged. The Moora method is able to solve this problem, because it is a decision support system method that has a level of flexibility. The results of this research can be seen from 20 students, 10 students were at the top with the highest score of 0.1182
Keywords: Decision Support System; Selection; BSM; MOORA Method

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  tonggak  utama  dalam  meningkatkan  kehidupan  yang  lebih  baik  [1].  Pendidikan  dapat  menambah pengetahuan, mengembangkan potensi diri dan meningkatkan kualitas hidup [2]. Untuk itu pendidikan menjadi kebutuhan setiap orang, pendidikan didapat bukan hanya dari bangku sekolah saja, namun pihak keluarga wajib mendampingi dan ikut  berpartisipasi  dalam  kegiatan  pendidikan  [3].  Untuk  itu  pemerintah  Indonesia  melakukan  berbagai  upaya  untuk meningkatkan  kecerdasan  bangsa  dengan  adanya  program  wajib  belajar  12  tahun  [4].  Wajib  belajar  ini  dibuat  agar masyarakat  indonesia  dapat  memiliki  kecerdasan  dan  kemampuan  untuk  meningkatkan  kompetensi  diri  untuk  dapat melanjutkan ke jenjang perguruan tinggi [5].
UUD  1945  Pasal  31  Ayat  1  menyebutkan  bahwa  setiap  warga  negara  berhak  mendapatkan  pendidikan, berdasarkan peraturan pemerintah no 47 2008 pemerintah kota wajib mengupayakan warga negara untuk dapat mengikuti wajib belajar 12 tahun. Sejak peraturan tersebut diberlakukan maka seluruh sekolah negeri yang ada di Indonesia tidak dipungut biaya pendidikan atau dengan kata lain semua biaya sekolah ditanggung oleh pemerintah. Namun pada hakikat nya, sekolah terbagi menjadi 2 bagian, yaitu sekolah negeri dan sekolah swasta. Sekolah swasta dikelolah oleh yayasan dan  masih  mewajibkan  siswanya  untuk  membayar  biaya  Sumbangan  Pembinaan  Pendidikan  (SPP).  Jika  membahas tentang  biaya  pendidikan  tak  akan  perna  ada  habisnya,  mahalnya  biaya  pendidikan  menimbulkan  permasalhan dikarenakan sebagian masyarakat dinegri ini masih banyak yang belum mampu secara finansial [6]. Tidak semua orang tua mampu membiayai sekolah anak mereka dikarenakan faktor ekonomi. Hal tersebut dapat menyebabkan anak putus sekolah  sehingga  menaikan  angka  kebodohan  yang  menyebabkan  kemiskinan.  Untuk  itu  pemerintah  berupaya meningkatkan  kecerdasarkan  anak  dengan  memberikan  bantuan  pendidikan  kepada  pihak  sekolah  melalui  dinas
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
pendidikan  yang  ada  di  kota  maupun  provinsi.  Ada  juga  beasiswa  –  beasiswa  yang  dapat  diikuti  oleh  siswa,  namun kesempatan untuk memperoleh beasiswa sangatlah kecil. Belum lagi proses yang harus diikuti sangatlah panjang [7].
Dinas  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Kota  Dumai  memberikan  program  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  untuk meningkatkan kualitas pendidikan masyarakat Kota Dumai.   BSM merupakan bantuan dari pemerintah yang diberikan kepada siswa kurang mampu untuk membayar biaya pendidikan [8]. Bantuan tersebut diberikan untuk seluruh siswa dan siswi yang ada di Kota Dumai. Salah satunya sekolah yang menerima bantuan siswa miskin adalah MTS A- Imam Abi Yazid yang beralamat di Jl. Pawang Sidik Bagan Besar Kota  Dumai. Pada saat ini, MTS A- Imam Abi Yazid dalam proses  pemberian  bantuan  siswa  miskin  masih  memilih  siswa  berdasarkan  keputusan kepala  sekolah  sehingga kurang tepat sasaran. Data siswa yang dipilih diajukan ke kemenag untuk mendapatkan bantuan pendidikan tanpa mendahulukan siswa yang kurang mampu sehingga siswa yang benar-benar membutuhkan bantuan tersebut kecil kemungkinan untuk mendapatkan BSM dibandingkan siswa lainnya, kendala lainnya belum tersedianya aplikasi penyeleksian calon penerima bantuan miskin sehingga Tata Usaha kesulitan dalam pendataan siswa yang benar-benar membutuhkan beasiswa. Untuk itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang mampu melakukan penyaringan data siswa agar siswa yang benar- benar kurang mampu. Tujuan dari penelitian ini adalah dengan adanya sistem yang dibuat nantinya dapat memberikan rekomendasi  kepada p-ihak  sekolah  mengenai  calon  siswa  yang  akan  menerima  bantuan    sesuai  dengan kriteria  yang sudah ditentukan oleh dinas terkait.
Metode Moora adalah salah satu metode sistem pendukung keputusan yang memiliki tingkat fleksibelitas dan  sangat  mudah  untuk  dipahami,  karena  dapat  memisahkan  subjektiv  dari  suatu  proses  untuk  kriteria pembobotan  dan  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  [9].Metode  moora  dipercaya  memiliki  sistem yang mampu memberikan keputusan terbaik dari setiap kriteria yang ditawarkan [10]. Metode moora juga dapat digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kinerja  dosen  dengan  4  data  atribut,  salah  satunya  adalah  keaktifan  dosen mengajar [11]. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh fanda [12] mengangkat kasus yang sama tetapi menggunakan metode  berbeda,  fanda dan  hardianto menggunakan metode  SAW  dan  AHP  dalam memproses  calon penerima bantuan siswa miskin yang mengasilkan aplikasi penerima bantuan dengan kriteria status, penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua dan peringkat siswa. Akbar [13] menggunakan fuzzy tsukomoto dalam penentuan bantuan siswa  miskin,  pada  penelitian  ini  kriteria  yang  digunakan  adalah  Penghasilan  Orang  Tua,  Tanggungan,  Nilai Raport,  Prestasi  dan  Kepemilikan  Rumah.  Begitu  juga  dengan  Anisya  [14]  menggunakan  teorema  byes  dalam menentukan bantuan siswa miskin dengan kriteria gaji orang tua, presensi, profesi, KIP dan Non KIP. Nur Rubiati [15] dalam menentukan bantuan siswa miskin menggunakan metode AHP dengan kriteria kepemilikan orang tua, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, jarak rumah, alat transformasi, kelas dan pertimbangan lain. Metode moora ini sudah banyak sekali digunakan oleh peneliti – peneliti lainnya, bahkan metode moora juga digunakan untuk menyeleksi peserta didik baru[16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Model Pengembangan Sistem
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Waterfall. Model pengembangan sistem yang di mulai dari menganalisis permasalahan, mendesain menu tampilan, memasukan kode program dan Melakukan pengujian saat aplikasi sudah selesai dibuat. Berikut adalah gambaran model yang digunakan :
Gambar 1 . Model Waterfall
Sumber  : [17]
Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  yang  harus  dilalui  dan  dikerjakan  dalam  penelitian  ini,  Adapun  tahapan penelitian adalah sebagai berikut :
a. Analisa
MTS  A-  Imam  Abi  Yazid  dalam  proses  pemberian  bantuan  siswa  miskin  masih  memilih  siswa  berdasarkan keputusan  kepala  sekolah  sehingga  kurang  tepat  sasaran.  Data  siswa  yang  dipilih  diajukan  ke  kemenag  untuk mendapatkan  bantuan  pendidikan  tanpa  mendahulukan  siswa  yang  kurang  mampu  sehingga  siswa  yang  benar-benar membutuhkan  bantuan  tersebut  kecil  kemungkinan  untuk  mendapatkan  BSM  dibandingkan  siswa  lainnya,  kendala lainnya belum tersedianya aplikasi penyeleksian calon penerima bantuan miskin sehingga Tata Usaha kesulitan dalam pendataan siswa yang benar-benar membutuhkan beasiswa..
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
b. Desain
Pada tahapan ini, sistem akan di desain sesuai dengan kebutuhan user, adapun data yang akan diinputkan master data yang terdiri dari Data Alternatif, Data Kriteria, Data Sub Kriteria, Kemudian  Pada Menu Data Metode terdiri dari Data Nilai dan Data Perhitungan. Selanjutnya menghitung data calon penerima bantuan menggunakan metode Moora.
c. Pembuatan kode program
Setelah  desain  menu  selesai  dirancang,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  koding  program.  Penulis menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySql
d. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  calon  penerima  bantuan  BSM sekaligus pemeriksaan apakah yang aplikasi sudah sesuai dengan yang diharapkan dan sudah sesuai dengan kebutuhan user. Sistem yang telah dirancang akan di uji coba pada Personal Computer / Laptop untuk melihat apakah sistem dapat berjalan dengan baik dan sudah bisa direalisasikan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan bukanlah alat yang digunakan dalam mengambil keputusan melainkan sistem yang    dapat membantu untuk mengambil keputusan yang dilengkapi dengan sebuah informasi melalui data yang telah di proses secara relevan. [18].

## 2.3 Metode MOORA
Metode  ini  diterapkan  untuk memecahkan berbagai  jenis  masalah  dengan perhitungan matematika  kompleks.  Metode yang masih baru pada Sistem Pendukung Keputusan ini memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu proses evaluasi ke dalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan[19] .

## 2.3.1 Proses Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode MOORA [9]:
a. Menentukan Nilai Matriks
Menentukan tujuan dari permasalahan yang dihadapi.
b. Membuat Matriks Keputusan
Mewakilkan semua data dan informasi yang tersedia untuk setiap atribut dalam bentuk sebuah matriks keputusan. Raw data merupakan bentuk dasar dari matriks of responses dengan baris berisikan alternatif dan kolom berisikan nilai objectives (tujuan), atribut/kriteria, atau indikator.
X = [ X 1.1 X 1.2 … X 1.n X 2.1 X 2.2 … X 2.n … … … … X m.1 X m.2 … X m.n ]
c. Membuat Matriks Normalisasi
Normalisasi bertujuan untuk menyatukan setiap elemen matriks sehingga elemen pada matriks memiliki nilai yang seragam. Persamaan menghitung matriks normalisasi adalah sebagai berikut :
X* ij = xij √Σi=1 m  X ij ² (1)
Keterangan : i : 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria j : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif Xij : Matriks alternatif j pada kriteria i
X*ij : Matriks Normalisasi alternatif j pada kriteria i
d. Menghitung Nilai Optimasi
Nilai yang dinormalisasi ditambahkan dengan atribut berstatus maximized (atribut berjenis benefit ) dan dikurangi dengan atribut berstatus minimized (atribut berjenis cost ). Berikut adalah persamaan menghitung nilai optimasi:
𝑌 𝐽 ∗ =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 −   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
(2)
Keterangan : 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 Wj : bobot terhadap alternatif j Y*j : Nilai penilaian yang sudah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut.
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)

## 2.3.2 Bantuan Siswa Miskin (BSM)
BSM adalah bantuan dari pemerintah berupa sejumlah uang tunai yang diberikan secara langsung kepada siswa sesuai kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dalam  upaya  pemerataan  kesempatan  memperoleh  pendidikan  dan  mutu  pendidikan. Supaya tidak menekan angka putus sekolah, pemerintah memperluas akses pendidikan yang lebih bermutu dan merata dengan memberikan perhatian yang lebih besar kepada penduduk miskin.  [20] Adapun kriteria dan sub kriteria yang digunakan di MTs Al-Huda sebagai berikut:
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria Bobot Jenis 1 Status Sosial 20 % Benefit 2 Jumlah Bersaudara 15 % Benefit 3 Penghasilan Orang Tua 30 % Cost 4 Tempat Tinggal 15 % Benefit 5 Nilai Rata-Rata Rapor 20 % Benefit
Sumber : MTS A- Imam Abi Yazid
Tabel 1 merupakan data kriteria calon penerima bantuan siswa miskin. Setelah data kriteria selanjutnya data sub kriteria, dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Data Sub Kriteria No Kriteria Keterangan Nilai 1 Status Sosial Yatim/Piatu 50 Yatim 40 Piatu 30 Adopsi 20 Orangtua  Lengkap 10 2 Jumlah Bersaudara >10 Orang 50 6 - 9 Orang 40 4 - 5 Orang 30 1 - 3 Orang 20 Tidak Ada Tanggungan 10 3 Penghasilan Orang Tua >2.000.000 10 <2.000.000 20 <1.000.000 30 <500.000 40 Tidak Ada Berpenghasilan 50 4 Tempat Tinggal Menumpang 50 Sewa Bulanan 30 Sendiri 10 5 Nilai Rata-Rata Rapor 81 - 100 50 41 - 80 30 0 - 40 10
Sumber : MTS A- Imam Abi Yazid

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode MOORA
Metode MOORA memiliki beberapa tahapan dalam penyelesaian metodenya. Adapun tahapan penyelesaian algoritma metode  ini  diantaranya,  menentukan  nilai  matriks,  membuat  matriks  keputusan,  membuat  matriks  normalisasi, menghitung nilai optimasi.
Tabel 3 merupakan nama-nama siswa berdasarkan kriteria dan subkriteria siswa yang akan mendapatkan Bantuan Siswa Miskin (BSM), yang terdiri dari 20 calon nama penerima BSM.
Tabel 3. Nama calon penerima BSM No Nama Siswa C1 C2 C3 C4 C5 1 Ilham S Lengkap 2 Saudara 1.000.000 Sewa Bulanan 75 2 Naura Sisilia Yatim 6 Saudara 750.000 Sewa Bulanan 87 3 Melisa Cantika Yatim 7 Saudara 500.000 Menumpang 78 4 Rido Franstedi Piatu 3 Saudara 1.500.000 Sewa Bulanan 86 5 Humaira Piatu 5 Saudara 1.200.000 Sewa Bulanan 93
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
6 Rangga Putra Yatim/Piatu 4 Saudara Tidak ada Menumpang 95 7 Syafira Putri Yatim 3 Saudara 1.300.000 Sewa Bulanan 83 8 Siti Nadia Lengkap 2 Saudara 750.000 Menumpang 85 9 Syahputra Lengkap 10 Saudara 1.300.000 Sendiri 85 10 Fitri Pranata Piatu 4 Saudara 1.750.000 Sewa Bulanan 79 11 Eva Mustika Yatim/Piatu 6 Saudara Tidak ada Menumpang 80 12 Aldi Pratama Yatim/Piatu 1 Saudara Tidak ada Menumpang 85 13 Khairunas Yatim 4 Saudara 1.200.000 Sewa Bulanan 78 14 Septia Aulia Piatu 3 Saudara 1.850.000 Sewa Bulanan 84 15 Merina Dewi Piatu 1 Saudara 1.000.000 Sewa Bulanan 81 16 Fauzi S Lengkap 11  Saudara 1.500.000 Sewa Bulanan 83 17 Melinda Sari Yatim/Piatu 4 Saudara Tidak ada Menumpang 80 18 Wan Reza Yatim 7 Saudara 1.500.000 Sendiri 80 19 Iksan Hadi Yatim 3 Saudara 1.500.000 Sewa Bulanan 84 20 Fitri Pranata Piatu 4 Saudara 1.000.000 Sendiri 82
Pada  tabel  4  merupakan  nilai  kriteria  setiap  alternatif  yang  sudah  diakumulasikan  berdasarkan  nilai-nilai  dari subkriteria siswa yang ada di MTS A- Imam Abi Yazid
Tabel 4 . Nilai Data Calon Penerima BSM Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 10 20 30 30 30 A2 40 40 30 30 50 A3 40 40 40 50 30 A4 30 20 20 30 50 A5 30 30 20 30 50 A6 50 30 50 50 50 A7 40 30 20 30 50 A8 10 20 30 50 50 A9 10 50 20 10 50 A10 30 30 20 30 30 A11 50 40 50 50 30 A12 50 20 50 50 50 A13 40 30 20 30 30 A14 30 20 20 30 50 A15 30 20 30 30 50 A16 10 50 20 30 50 A17 50 30 50 50 30 A18 40 40 20 10 30 A19 40 20 20 30 50 A20 30 30 30 10 50
Dari tabel 4 kemudian dibuatkan ke dalam bentuk Data matriks keputusan X
X=
10 20 30 30 30
40 40 30 30 50 40 40 40 50 30 30 20 20 30 50 30 30 20 30 50 50 30 50 50 50 40 30 20 30 50 10 20 30 50 50 10 50 20 10 50 30 30 20 30 30 50 40 50 50 30 50 20 50 50 50 40 30 20 30 30 30 20 20 30 50 30 20 30 30 50 10 50 20 30 50 50 30 50 50 30 40 40 20 10 30 40 20 20 30 50
30 30 40 10 50]
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
Langkah selanjutnya membuat matriks normalisasi terhadap matrik keputusan X sebagai berikut :
x * 1.1 = 10 √10 2 + 40 2 + 40 2 + 30 2 + 30 2 + 50 2 + 40 2 + 10 2 + 10 2 + 30 2 + 50 2 + 50 2 + 40 2 + 30 2 + 30 2 + 10 2 + 50 2 + 40 2 + 40 2 + 30 2
x * 1.1 = 10 √25400 x * 1.1 = 10 159,373775 x * 1.1 = 0,0627
x * 1.2 = 20 √20 2 + 40 2 + 40 2 + 20 2 + 30
2 + 30 2 + 30 2 + 20 2 + 50 2 + 30 2 + 40 2 + 20 2 + 30 2 + 20 2 + 20 2 + 50 2 + 30 2 + 40 2 + 20 2 + 30 2
x * 1.2 = 20 √20500 x * 1.2 = 20 143,1782106 x * 1.2 = 0,1396
x * 1.3 = 30 √30 2 + 30 2 + 40 2 + 20 2 + 20 2 + 50 2 + 20 2 + 30 2 + 20 2 + 20 2 + 50 2 + 50 2 + 20 2 + 20 2 + 30 2 + 20 2 + 50 2 + 20 2 + 20 2 + 30 2
x * 1.3 = 30 √20100 x * 1.3 = 30 141,7744688 x * 1.3 = 0,2116
x * 1.4 = 30 √30 2 + 30 2 + 50 2 + 30 2 + 30 2 + 50 2 + 20 2 + 30 2 + 50 2 + 10 2 + 30 2 + 50 2 + 50 2 + 30 2 + 30 2 + 30 2 + 50 2 + 10 2 + 30 2 + 10 2
x * 1.4 = 30 √25200 x * 1.4 = 30 158,745078 x * 1.4 = 0,1889
x * 1.5 = 30 √30 2 + 50 2 + 30 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 30 2 + 30 2 + 50 2 + 30 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 30 2 + 30 2 + 50 2 + 50 2
x * 1.5 = 30 √38800 x * 1.5 = 30 196,977156 x * 1.5 = 0,1523
Tabel 5 merupakan hasil normalisasi antara semua subkriteia setiap alternatif siswa.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,0627 0,1396 0,2116 0,1889 0,1523 A2 0,2509 0,2793 0,2116 0,1889 0,2538 A3 0,2509 0,2793 0,2821 0,3149 0,1523 A4 0,1882 0,1396 0,1410 0,1889 0,2538 A5 0,1882 0,2095 0,1410 0,1889 0,2538 A6 0,3137 0,2095 0,3526 0,3149 0,2538 A7 0,2509 0,2095 0,1410 0,1889 0,2538 A8 0,0627 0,1396 0,2116 0,3149 0,2538 A9 0,0627 0,3492 0,1410 0,0629 0,2538 A10 0,1882 0,2095 0,1410 0,1889 0,1523 A11 0,3137 0,2793 0,3526 0,3149 0,1523 A12 0,3137 0,1396 0,3526 0,3149 0,2538 A13 0,2509 0,2095 0,1410 0,1889 0,1523 A14 0,1882 0,1396 0,1410 0,1889 0,2538 A15 0,1882 0,1396 0,2116 0,1889 0,2538 A16 0,0627 0,3492 0,1410 0,1889 0,2538 A17 0,3137 0,2095 0,3526 0,3149 0,1523 A18 0,2509 0,2793 0,1410 0,0629 0,1523 A19 0,2509 0,1396 0,1410 0,1889 0,2538 A20 0,1882 0,2095 0,2116 0,0629 0,2538
Selanjutnya setelah dihitung seluruh kriteria dengan sub kriteria maka dibuat matriks ternomalisasi.
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
𝑋 ∗ 𝑖𝑗=
[ 0,0627 0,1396 0,2116
0,1889 0,1523 0,2509 0,2793 0,2116 0,1889 0,2538 0,2509 0,2793 0,2821 0,3149 0,1523 0,1882 0,1396 0,141 0,1889 0,2538 0,1882 0,2095 0,141 0,1889 0,2538 0,3137 0,2095 0,3526 0,3149 0,2538 0,2509 0,2095 0,141 0,1889 0,2538 0,0627 0,1396 0,216 0,3149 0,2538 0,0627 0,3492 0,141 0,0629 0,2538 0,1882 0,2095 0,141 0,1889 0,1523 0,3137 0,2793 0,3526 0,3149 0,1523 0,3137 0,1396 0,3526 0,3149 0,2538 0,2509 0,2095 0,141 0,1889 0,1523 0,1882 0,1396 0,141 0,1889 0,2538 0,1882 0,1396 0,2116 0,1889 0,2538 0,0627 0,3492 0,141 0,1889 0,2538 0,3137 0,2095 0,3526 0,3149 0,1523 0,2509 0,2793 0,141 0,0629 0,1523 0,2509 0,1396 0,141 0,1889 0,2538 0,1882 0,2095 0,2116 0,0629 0,2538 ]
Selanjutnya adalah menghitung matriks ternormalisasi terbobot, Tabel 6 adalah menghitung matriks ternomalisasi terbobot.
Tabel 6. Matriks ternomalisasi terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1.1= 0,0125 0,0209 0,0634 0,0283 0,0304 A2.1= 0,0501 0,0418 0,0634 0,0283 0,0507 A3.1= 0,0501 0,0418 0,0846 0,0472 0,0304 A4.1= 0,0376 0,0209 0,0423 0,0283 0,0507 A5.1= 0,0376 0,0314 0,0423 0,0283 0,0507 A6.1= 0,0627 0,0314 0,1057 0,0472 0,0507 A7.1= 0,0501 0,0314 0,0423 0,0283 0,0507 A8.1= 0,0125 0,0209 0,0634 0,0472 0,0507 A9.1= 0,0125 0,0523 0,0423 0,0094 0,0507 A10.1= 0,0376 0,0314 0,0423 0,0283 0,0304 A11.1= 0,0627 0,0418 0,1057 0,0472 0,0304 A12.1= 0,0627 0,0209 0,1057 0,0472 0,0507 A13.1= 0,0501 0,0314 0,0423 0,0283 0,0304 A14.1= 0,0376 0,0209 0,0423 0,0283 0,0507 A15.1= 0,0376 0,0209 0,0634 0,0283 0,0507 A16.1= 0,0125 0,0523 0,0423 0,0283 0,0507 A17.1= 0,0627 0,0314 0,1057 0,0472 0,0304 A18.1= 0,0501 0,0418 0,0423 0,0094 0,0304 A19.1= 0,0501 0,0209 0,0423 0,0283 0,0507 A20.1= 0,0376 0,0314 0,0634 0,0094 0,0507
Setelah menghitung normalisasi terbobot maka langkah selanjutnya adalah pencarian nilai Yi seperti berikut :
YI =
[ 0,0125 0,0209 0,0634 0,0283 0,0304 0,0501 0,0418 0,0634 0,0283 0,0507 0,0501 0,0418 0,0846 0,0472 0,0304 0,0376 0,0209 0,0423 0,0283  0,0507 0,0376 0,0314 0,0423 0,0283 0,0507 0,0627 0,0314 0,1057 0,0472 0,0507 0,0501 0,0314 0,0423 0,0283 0,0507 0,0125 0,0209 0,0634 0,0472 0,0507 0,0125 0,0523 0,0423 0,0094 0,0507 0,0376 0,0314 0,0423 0,0283 0,0304 0,0627 0,0418 0,1057 0,0472 0,0304 0,0627 0,0209 0,1057 0,0472 0,0507 0,0501 0,0314 0,0423 0,0283 0,0304 0,0376 0,0209 0,0423 0,0283 0,0507 0,0376 0,0209 0,0634 0,0283 0,0507 0,0125 0,0523 0,0423 0,0283 0,0507 0,0627 0,0314 0,1057 0,0472 0,0304 0,0501 0,0418 0,0423 0,0094 0,0304 0,0501 0,0209 0,0423 0,0283 0,0507 0,0376 0,0314  0,0634 0,0094 0,0507]
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
Tabel 7 adalah pencarian nilai Yi yang merupakan langkah untuk mencari perankingan.
Tabel 7. Pencarian nilai Yi Alternatif MAX(C1+C2+C4+C5) MIN (C3) Yi = MAX-MIN A1 0,0921 0,0634 0,0287 A2 0,1709 0,0634 0,1075 A3 0,1695 0,0846 0,0849 A4 0,1375 0,0423 0,0952 A5 0,148 0,0423 0,1057 A6 0,192 0,1057 0,0863 A7 0,1605 0,0423 0,1182 A8 0,1313 0,0634 0,0679 A9 0,1249 0,0423 0,0826 A10 0,1277 0,0423 0,0854 A11 0,1821 0,1057 0,0764 A12 0,1815 0,1057 0,0758 A13 0,1402 0,0423 0,0979 A14 0,1375 0,0423 0,0952 A15 0,1375 0,0634 0,0741 A16 0,1438 0,0423 0,1015 A17 0,1717 0,1057 0,066 A18 0,1317 0,0423 0,0894 A19 0,15 0,0423 0,1077 A20 0,1291 0,0634 0,0657
Adapun Hasil Perangkingan dapat dilihat pada tabel 8 untuk siswa yang mendapatkan bantuan siswa miskin (BSM)
Tabel 8 . Ranking calon penerima BSM Alternatif Yi Ranking A1 0,0287 20 A2 0,1075 3 A3 0,0849 12 A4 0,0953 7 A5 0,1057 4 A6 0,0863 10 A7 0,1182 1 A8 0,0679 17 A9 0,0826 13 A10 0,0854 11 A11 0,0764 14 A15 0,0758 15 A16 0,0979 6 A17 0,0952 8 A18 0,0894 9 A19 0,1077 2 A20 0,0657 19
Berdasarkan  Tabel  8  pemeringkatan  MOORA  tersebut  diperoleh  hasil  alternatif  A7  memiliki  nilai  optimasi tertinggi yaitu 0,1182, oleh karena itu alternatif A7 merupakan alternatif terbaik sebagai penerima bantuan siswa miskin (BSM) di MTS Al-imam Abi Yazid Kota Dumai .

## 3.2 Use Case Diagram
Usecase  diagram digunakan  untuk  melihat  perilaku  atau  deskripsi  dari  urutan  aksi  yang  dilakukan  oleh  sistem  untuk memberikan hasil kepada actor maka digunakan usecase diagram. Adapun usecase diagram untuk implementasi Metode Moora untuk proses penerima bantuan siswa miskin (BSM) pada MTS Alimam Abi Yazid sebagai berikut :
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)

## Gambar 2 . Use Case Diagram
Gambar  2 dari Use  case diagram  sistem  menggambarkan hubungan  antara  pengguna dengan  sistem,  dimana admin  dapat  mengakses  menu dashboard, data  alternatif(siswa),  data  kriteria,  data  subkriteria,  data  nilai  dan  data perhitungan.

## 3.3 Implementasi Sistem
a. Halaman Utama
Halaman  utama  pada  aplikasi  bantuan  siswa  miskin  (BSM)  sebagai  media  informasi  untuk  sekolah  mengenai petunjuk menggunakan aplikasi bantuan siswa miskin (BSM)
Gambar 3. Halaman Dashboard b. Halaman Data Kriteria
Pada gambar 4 adalah halaman untuk melihat data kriteria pada aplikasi  bantuan siswa miskin (BSM).
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
c. Halaman Data Calon Penerima Bantuan
Pada gambar 5 adalah halaman untuk melihat data nilai pada  aplikasi    bantuan siswa miskin (BSM).
Gambar 5 . Data Calon Penerima Bantuan
d. Halaman Data Perhitungan
Pada gambar 6 adalah halaman untuk melihat data perhitungan pada  aplikasi bantuan siswa miskin (BSM).
Gambar 6 .  Data Perhitungan Calon Penerima Bantuan
e. Melakukan Normalisasi Matriks
Gambar 7 menunjukan normalisasi matrik yang didapat dari data perhitungan calon penerima bantuan
Gambar 7. Normalisasi Matriks
f. Menghitung Nilai Matriks Normalisasi
Gambar 8 menunjukan hasil dari normalisasi matrik dari setiap kriteria yang diberikan.
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
Gambar 8 . Nilai Matrik Normalisasi
g. Menentukan Rangking Setiap Alternatif
Gambar  9  menghasilkan  rangking  dari  perhitungan  yang  dilakukan  sebelumnya  ,  dan  Rangga  Dwi  Putra nendapatkan hasil terbaik dari 20 calon penerima BSM  yaitu 0,25.
Gambar 9 . Rangking Setiap Kriteria

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis dapat ditarik kesimpulan dari hasil penelitian Metode Moora dapat  membantu  admin  dalam  menentukan  BSM  sehingga  membantu  mengambil  keputusan  siswa    mana  yang  akan ditentukan untuk mendapatkan dana BSM secara cepat dan mudah dan hasil penentuan bobot dari kriteria yang digunakan sangat mempengaruhi hasil dari perhitungan moora, dari hasil perhitungan diketahui bahwa siswa bernama Rangga Dwi Putra mendapatkan rekomendasi yang pertama penerima calon BSM.

## REFERENCES
[1] J. S. Devit Satria, Desyanti, “Metode TOPSIS Untuk Penerima Bantuan Pendidikan Bagi Mustahik Fakir,” vol. 5, no. September, pp. 141–149, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6734.
[2] M. Makkawaru, “Pentingnya Pendidikan Bagi Kehidupan dan Pendidikan Karakter dalam Dunia Pendidikan,” J. Konsepsi , vol. 8, no. 3, pp. 116–119, 2019, [Online]. Available: MaspaMakkawaru@gmail.com
[3] N. M. Yayan Alfian, Sri Wulan Anggraini, Unika Winarti, “Pentingnya Pendidikan Bagi Mnusia,” vol. 1, no. 1, pp. 66–72, 2019.
[4] Iis Margiyanti and Siti Tiara Maulia, “Kebijakan Pendidikan Implementasi Program Wajib Belajar 12 Tahun,” J. Pendidik. dan Sastra Ingg. , vol. 3, no. 1, pp. 199–208, 2023, doi: 10.55606/jupensi.v3i1.1509.
[5] P. Pratiwi and E. Siswanto, “Implementasi Program Wajib Belajar 12 Tahun di Desa Pakis,” Provid. J. Ilmu Pemerintah. , vol. 2, no. 2, pp. 01–14, 2023, doi: 10.59713/projip.v2i2.646.
[6] E. Pungki and S. Maisaroh, “Isu dan Problematika Pendidikan Dasar : Analisis Mahalnya Biaya Pendidikan,” vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2024.
[7] N. Mardiyantoro, Saromah, and S. Rohman, “Sistem Seleksi Pemberian Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Pada Sma N 1,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 34–40, 2022, doi: 10.55123/storage.v1i2.328.
Desyanti,  Metode  MOORA  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin (BSM)
[8] Denni  M  Rajagukguk,  “Rekomendasi  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Studi  Kasus :  SMP  N  1  Lintongnihuta,” JUKI    J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  51–58,  2021,  doi: 10.53842/juki.v1i2.17.
[9] N.  A.  D.  Pratiwi,  P.  Purnawansyah,  and  H.  Darwis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Siswa  Miskin Menggunakan Metode Moora,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam , vol. 2, no. 3, pp. 131–139, 2021, doi: 10.33096/busiti.v2i3.823.
[10]  T. Shabrina and B. Sinaga, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa Penerima Bantuan Miskin,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis , vol. 12, no. 2a, pp. 161–172, 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i2a.214.
[11]  R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen (Universitas Pembangunan Panca Budi Medan),” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, pp. 104–110, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[12]  R. Fanda and R. Hardianto, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Bantuan Khusus Siswa Miskin (Bksm) Menggunakan Metode Saw Dan Ahp,” J. Karya Ilm. Multidisiplin , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.31849/jurkim.v1i1.7874.
[13]  R. Akbar and S. ’Uyun, “Penentuan Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Fuzzy Tsukamoto Dengan Perbandingan Rule Pakar dan Decision Tree (Studi Kasus : SDN 37 Bengkulu Selatan),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 4, pp. 651–662, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813191.
[14]  M.  A.  anisyah  Jatu  Siti  Nurjana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  Bantuan Sisa  Miskin  Metode  Teorame Bayes,” J. Inf. Politek. Indonusa , vol. 6, no. 2, 2020.
[15]  N. Rubiati, R. Kurniawan, and L. Septiana, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Di Sdn 005 Bukit Timah Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp),” I N F O R M a T I K a , vol. 11, no. 2, p. 37, 2019, doi: 10.36723/juri.v11i2.182.
[16]  A. Arisman and F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Moora (Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 3, pp. 73–83, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/92/80
[17]  M. S. Rosa A.S, Rekayasa Perangkat Lunak Terstuktur dan Berorientasi Objek , April 2018. Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[18]  F. S. I gede Iwan sudipa, Lalu Puji Indra Kharisma, Fajriana, Khairunnisa, Devi Valentino Waas, Penerapan Decision Support System  (DSS) .  2023.  [Online].  Available:  http://lidyahanings.blogspot.com/2013/07/penerapan-cbis-decision-support- system.html
[19]  D.  Sri  Wulan,  Elsa  Pratiwi,  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Kinerja  Tenaga  Pendidik  Terbaik Menerapkan Metode MOORA,” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 57–64, 2020.
[20]  E. YULIANTI and Y. A. NURDIN, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM)  BERBASIS  ONLINE  DENGAN  METODE  KNN  (K-NEAREST  NEIGHBOR)  (Studi  kasus :  SMPN  1  Koto  XI Tarusan),” J. Teknoif , vol. 6, no. 1, pp. 12–17, 2018, doi: 10.21063/jtif.2018.v6.1.12-17.