## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Submitted: 04/01/2021 ; Accepted: 12/01/2021 ; Published: 26/01/2021
Komparasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio (MOORA) Dalam Penerimaan Dosen
Novi Lestari 1,* , Joni Karman 2 , Budi Santoso 3
1 Fakultas Komputer, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Kota Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Studi Sistem Informasi , Universitas Bina Insan Lubuklingau , Kota Lubuklinggau, Indonesia
3 Fakultas Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan Lubuklingau , Kota Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* novilestari@univbinainsan.ac.id, 2 joni_karman@univbinainsan.ac.id, 3 budisantoso@univbinainsan.ac.id
Abstrak −Penerimaan  dosen  pada  sebuah  universitas  haruslah  melalui  tahap  seleski.  Dalam  proses  seleksi  tersebut  nantinya  akan dihasilkan sebuah keputusan. Untuk memperoleh sebuah keputusan yang baik maka diperlukan sebuah system penunjang keputusan atau  dikenal dengan  SPK.  SPK  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  memberikan  informasi  secara  spesifik  dengan  tujuaan untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu,  baik    masalah  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur.  Ada  banyak  metode  yang  dapat membantu dalam system penunjang keputusan. Pada pelitian ini akan dilakukan perbandingan atau komparasi dari metode  Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  dan  metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  (MOORA). Tujuan  dari  penelitan  ini  untuk  melihat  perbandingan besaran  nilai  akhir dari  kedua  metode  dalam  menseleksi  Calon  Dosen  yang akan diterima. Kedua metode digunakan dengan beberapa criteria penilian yang sudah ditetapkan. Pada metode WASPAS hasil yang tertinggi  dengan  total  nilai  akhir  adalah  1.30663  secara  otomatis  mendapat  peringkat  satu,  sementara  pada  metode  MOORA  hasil nilai  tertinggi  adalah  0.46504  berada  pada  peringkat  satu.  Dari  kedua  hasil  akhir  metode  ini  dapat  dilihat  bahwa  antara  metode WASPAS dan metode MOORA memilki hasil yang berbeda.
Kata Kunci: Dosen; SPK; WASPAS; MOORA
Abstract −The acceptance of Lecturers in a University should be through the stage seleski. In the selection process will be produced a decision. To obtain a good decision then required a system supporting the decision, known as SPK. DSS is an information system interactive  that  provides  information  specifically  aims  to  solve  a  particular  problem,  whether  the  problem  is  structured  or unstructured. There are many methods that can help in the system of supporting decision. In research this will be done a comp arison or the comparison of the method of Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) and the method of Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio (MOORA). The purpose of this research is to view a comparison of the magnitude of the final value  of  the  two  methods  in  selecting  Lecturer  Candidates  will  be  accepted.  The  second  method  used  by  some  of  the  criteria  of judging that have been defined. On the method of WASPAS results highest with the total value of the end is 1.30663 automatica lly gets a rank of one, while in the method of MOORA results the highest value is 0.46504 be at rank one. From the second the end result of this method can be seen that among the methods of WASPAS and methods of MOORA have different results.
Keywords : Lecturer; SPK; WASPAS; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  sebuah  perguruan  tinggi,  seorang  Dosen  berperan  sangat  penting  dalam  proses  pelaksanaan  Tri  Darma Perguruan Tinggi yaitu: pengajaran, penelitian dan pengabdian. Skil menjadi point penting dalam  penerimaan seorang Dosen.  Setiap  perguruan  tinggi  tentunya  memiliki  standar  masing-masing  dalam  menerima  seorang  Dosen  pada kampusnya.    Penerimaan  Dosen  pada  sebuah  universitas  memilki  penilaian  dari  berbagai  aspek.  Untuk  membatu memudahkan  dalam  proses  penilaian  tersebut  maka  di  perlukan  adanya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK). Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  memberikan  informasi  yang  spesifik  dengan tujuan untuk memecahkan suatu permasalahan tertentu dalam suatu manajemen dengan kriteria-kriteria yang ada, baik untuk masalah terstruktur maupun tidak terstruktur[1][2][3].  Ada beberepa metode yang dapat diterapkan pada sebuah system  penunjang  keputusan  diantaranya  adalah  MOORA,  WASPAS  dan  WAS.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan perbadingan  antara  metode  WASPAS  dan  MOORA.  Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio (MOORA)  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh  Braurers  dan  Zavadkas  (2006).  Metode  yang  relatif  baru  ini digunakan  oleh  Braurers  (2003)  dalam  suatu  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Sementara  metode  Weight Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS) merupakan  kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM  yang  diketahui yaitu model jumlah tertimbang (Weighted sum model/WSM) dan model produk tertimbang (WPM) yang pada awalnya membutuhkan  normalisasi  linier  dari  elemen  matriks  keputusan  dengan  menggunakan  dua  persamaan  [4].  Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan subjektif dari suatu proses evaluasi ke dalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan[5].
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  ada  beberapa  penelitian  dengan  metode  yang  sama  namun  objeknya berbeda.  Pada  penelitian Mesran dkk (2018) yaitu  Pengangkatan seorang Guru Tetap dengan Metode WASPAS Ada lima  criteria  pengukuran yang dijadikan dasar perhitungan normalisasi yaitu Indeks Prestasi Kumulatif, Ilmu Didaktik dan Ilmu Metodik  Pengalaman Mengajar (tahun), Usia (tahun), Jarak Tempat Tinggal Dengan Sekolah (Km). Setelah dilakukan  normalisasi  berdasarkan  criteria  tersebut  maka  di  perolehlah  hasil  nilai  tertinggi  dari  salah  seorang  guru dengan bobot nilai 1,702 dan menduduki peringkat satu [6].  Pada penitian yang dilakukan oleh Sri Wardani dkk 2019 tentang rekomendasi alat perekam suara dengan menggunakan metode MOORA, yang menjadi criteria pertama dari alat

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Submitted: 04/01/2021 ; Accepted: 12/01/2021 ; Published: 26/01/2021
tersebut adalah merek, kemudian criteria penilaian kedua  adalah kualitas dari alat yang akan direkomendasikan, berat alat tersebut, memori yang dibutuhkan, harga dan kapasitas baterai. Hasil yang diperoleh setelah dilakukan nomalisasi adalah  merek    Benji  M-23  menduduki  peringkat  pertama  dengan  nilai  0.2585  peringkat  satu.  Secara  otomatis  alat perekam suara dengan merek tersebut sangat di rekomendasiakan [7]. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dua  metode  yaitu  WASPAS  dan  MOORA  dalam  penerimaan  Dosen  pada  sebuah  Universitas  atau  Perguruan  Tinggi. Pada  akhrinya  nanti  dapat  dipilih  salah  satu  metode  yang  terbaik  dalam  mendukung    sebuah  keputusan  dalam  hal penerimaan seorang Dosen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian yang dilakukan menggunakan beberapa tahapan, sebagai berikut: a. Pengumpulan Data Contoh
b. Analisa Data
c. Pengujian Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA
d. Pengambilan Keputusan
e. Pembuatan Laporan Penelitian

## 2.2 Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Pada pengambilan sebuah keputusan banyak melibatkan faktor-faktor pendukung, untuk itu di perlukan sebuah metode tertentu  dalam  pengolahannya.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment  (WASPAS).  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen  (WASPAS)  merupakan  metode gabungan yang terdiri dari metode SAW dan metode WP [3], [4], [8]–[11].
1.  Menentukan Normalisasi Matrix dalam Pengambilan Keputusan
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 11 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 12 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚𝑛 ] …………………………………………….. (1)

## 2.  Melakukan normalisasi terhadap matrik X Kriteria Benefit
𝑥 𝑖𝑗= 𝑀𝑖 𝑛𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 …………………………………………………………....... (2)
Kriteria Coast
𝑥 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 …………………………………………………………......... (3)

## 3.  Menghitung nilai Qi
Qi = 0.5 ∑ X ijw + 0.5  ∏ = 𝑛 𝑗 (𝑥𝑖𝑗) 𝑤𝑗
𝑛 𝑗=1
Dimana : Qi        = Nilai dari Q ke i Xijw  = Perkalian nilai Xij dengan bobot (w)
0,5    = Ketetapan
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 2.3 Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis ( MOORA) adalah metode yang diperkenalkan oleh Brauers dan  Zavadkas  (2006).  Metode  yang  relatif  baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  dalam  suatu  pengambilan dengan  multi-  kriteria.  Metode  MOORA  memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dalam memisahkan  bagian  subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut pengambilan  keputusan  Metode  MOORA  mudah  dipahami  dan  fleksibel  dalam  memisahkan  objek  hingga  proses evaluasi  kriteria  bobot  keputusan.  Metode  MOORA  juga  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat menentukan tujuan dan kriteria yang bertentangan, yaitu kriteria yang bernilai menguntungkan (Benefit) atau yang tidak menguntungkan (Cost) [12]–[19].
Langkah – langkah penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA, antara lain [13] 1. Pembentukan Matriks

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
X = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚𝑚 ]
x adalah nilai kriteria masing-masing kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
2.  Menetukan Matriks Normalisasi
𝑋 𝑖𝑗 ∗ =   𝑋 𝑖𝑗 / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ]
Rasio Xij menunjukan ukuran ke i dari alternatif pada kriteria ke j, m menunjukan banyaknya jumlah alternatif dan n menunjukan jumlah kriteria. Brauers et  al. (2008) menyimpulkan bahwa untuk denominator, pilihan terbaik  dari akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif perkriteria.
3.   Jika atribut atau kriteria pada masing-masing alternatif tidak diberikan nilai bobot.
Ukuran  yang  dinormalisasi  ditambahkan  dalam  kasus  maksimasi  (untuk  attribut  yang  menguntungkan)  dan dikurangi  dalam  minimisasi  (untuk  attribut  yang  tidak  menguntungkan)  atau  dengan  kata  lain  mengurangi  nilai maximum dan minimum pada setiap baris untuk mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka:
𝑦 𝑗 ∗ =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ −  ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑖=𝑛 𝑖=𝑔+1 𝑖=𝑔 𝑖=1
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 y*j : Matriks Normalisasi max-min alternatif
4.  Jika  atribut  atau  kriteria  pada  masing-masing  alternatif  di  berikan  nilai  bobot  kepentingan    Pemberian  nilai  bobot pada  kriteria,  dengan  ketentuan  nilai  bobot  jenis  kriteria  maximum  lebih  besar  dari  nilai  bobot  jenis  kriteria minimum.Untuk  menandakan  bahwa  sebuah  atribut  lebih  penting  itu  bisa  di  kalikan  dengan  bobot  yang  sesuai (koefisien  signifikasi)  Berikut  rumus  menghitung  nilai  Optimasi  Multiobjektif  MOORA,  Perkalian  Bobot  Kriteria Terhadap  Nilai  Atribut  Maximum  dikurang  Perkalian  Bobot  Kriteria  Terhadap  Nilai  Atribut  Minimum,  jika dirumuskan maka:
𝑌 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ −   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗−𝑔+1
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.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  seleksi  penerimaan  calon  Dosen    dibutuhkan  n  sebuah  system    yang  dapat  membantu penilian.  Penilaian kriteria-kriteria  yang  ada  dilakukan  dengan  model  penilaian  yang  bersifat  kuantitatif.  Salah  satu  metode  perhitungan kuantitatif tersebut  adalah  metode WASPAS. Pada tahap awal pemecahan permasalahan,terlebih dahulu menentukan jenis-jenis kriteria dalam penseleksian pemberian uang kuliah tunggal. Kriteria-kriteria tersebut sebagai berikut, Jenjang Pendidikan, Indeks Prestasi Komulaitf (IPK),  Pengalaman, Kompetensi dan Usia. Data  yang dijadikan sampel dalam perhitungan  ini  berjumalah  5  orang.  Berikut  merupakan  tabel  Data  alternatif  Dosen  yang  masuk  dalam  seleksi,  tabel jenjang pendidikan dan tabel  Bukti sertifikat kompetensi.
Tabel 1. Data alternatif Dosen yang masuk dalam seleksi
Alternatif Nama A 1 Rudi A 2 Dedek A 3 Agus A 4 Alam A 5 Ali

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Tabel 2. Jenjang Pendidikan
Jenjang Pendidikan Nilai S2 1 S3 2 Tabel 3. Bukti Sertifikat Komptensi Memiliki Sertifikat Komptensi Nilai Tidak 1 Ada 2
Dalam menyeleksi Dosen yang akan diterima diperlukan  kriteria-kriteria yang dijadikan syarat utama dalam pemilihan. Kriteria yang digunakan dalam seleksi penerimaan Dosen dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Jenjang Pendidikan 10% Benefit C 2 IPK 20% Benefit C 3 Pengalaman 30% Benefit C 4 Kompetensi 30% Benefit C 5 Usia 10% Benefit Total 100%
Kemudian pengambilan data yang dijadikan sebagai alternatif, dalam hal ini merupakan data calon Dosen  tetap seperti yang terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 3.15 5 2 38 A2 1 3.50 6 1 28 A3 1 3.56 7 2 30 A4 1 3.03 6 2 26 A5 2 3.20 3 2 36
Langkah-langkah metode WASPAS adalah sebagai berikut: 1.  Membuat matriks keputusan
𝑋 =
[
2 3.15 5 2 38 1 3.50 6 1 28 1 3.56 7 2 30 1 3.03 6 2 26 2 3.20 3 2 36] Max =   2    3.56    7     2    38
2.  Untuk  tahapan  menormalisasikan  matrik  keputusan,  disesuaikan  dengan  jenis  pada  tiap-tiap  kriteria  apakah merupakan kriteria keuntungan atau biaya. Bila merupakan kriteria keuntungan, maka menggunakan persamaan ke 2,  namun  bila  kriteria  biaya  menggunakan  persamaan  ke  3.  Berdasarkan  tabel  criteria  maka  persamaan  yang digunakan adalah persamaan ke2.
C1 = Max {2; 1; 1; 1; 2; } = 2 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑋 11 = 2 2 = 1 𝑋 21 = 1 2 = 0,5
𝑋 31 = 1 2 = 0,5
𝑋 41 = 1 2 = 0,5
𝑋 51 = 2 2 = 1
C2 = Max {3.15; 3.50; 3.56; 3,03; 3.20} = 3.56 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑋 11 = 3.15 3.56 = 0.88

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
𝑋 21 = 3.50 3.56 = 0.98
𝑋 31 = 3.56 3.56 = 1
𝑋 41 = 3.03 3.56 = 0.85
𝑋 51 = 3.20 3.56 = 0.89
C3 = Max {5; 6; 7; 6,3} = 7 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑋 11 = 5 7 = 0.71
𝑋 21 = 6 7 = 0.85 𝑋 31 = 7 7 = 1
𝑋 41 = 6 7 = 0.85 𝑋 51 = 3 7 = 0.42
C4 = Max {2; 1; 2; 2; 2; } = 2 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑋 11 = 2 2 = 1 𝑋 21 = 1 2 = 0,5
𝑋 31 = 2 2 = 1 𝑋 41 = 2 2 = 1 𝑋 51 = 2 2 = 1
C5 = Max {38; 28; 30; 26; 36} = 38 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑋 11 = 38 38 = 1
𝑋 21 = 28 38 = 0.73
𝑋 31 = 30 38 = 0.78
𝑋 41 = 26 38 = 0.68
𝑋 51 = 36 38 = 0.94
Hasil dari Normalisasi matriks X diperoleh matrik 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 =
[ 1 3.15 0.88 0.71 1
0.5 3.50 0.98 0.85 0.73 0.5 3.56 1 1 0.78 0.5 3.03 0.85 0.85 0.68
1 3.20 0.89 0.42 0.94]
3.   Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap  kriteria.
Q1 = 0.5  ∑(( 1 * 0.1) + (3.15 * 0.2) + (0.88 * 0.3) + ( 0.71 * 0.3 ) + (1 * 0.1) + 0.5 ∏((1) 0.1 ∗      (3.15) 0.2 ∗ (0.88) 0.3 ∗ (0.71) 0.3 ∗ (1) 0.1 = 0.6535 + 0.546203 = 1.199703428
Q2 = 0.5  ∑(( 0.5 * 0.1) + (3.50 * 0.2) + (0.98 * 0.3) + ( 0.85 * 0.3 ) + (0.73 * 0.1) + 0.5 ∏((0.5 ) 0.1 ∗ (3.50) 0.2 ∗ (0.98) 0.3 ∗ (0.85) 0.3 ∗ (0.73) 0.1
=  0.686 + 0.549802107 = 1.235802107
Q3 = 0.5  ∑(( 0.5 * 0.1) + (3.56 * 0.2) + (1 * 0.3) + ( 1 * 0.3 ) + (0.78 * 0.1) + 0.5 ∏((0.5 ) 0.1 ∗    (3.56 ) 0.2 ∗ (1) 0.3 ∗ (1) 0.3 ∗ (0.78) 0.1 = 0.72 + 0.586632966 = 1.306632966

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Q4 = 0.5  ∑(( 1 * 0.1) + (3.03 * 0.2) + (0.85 * 0.3) + ( 0.85 * 0.3 ) + (0.68 * 0.1) + 0.5 ∏(( 1 ) 0 . 1 ∗ ( 3 . 03 ) 0 . 2 ∗ ( 0 . 85 ) 0 . 3 ∗ ( 0 . 85 ) 0 . 3 ∗ ( 0 . 68 ) 0 . 1 = 0.6535 + 0.546203 = 1.199703428
Q5 = 0.5  ∑(( 1 * 0.1) + (3.20 * 0.2) + (0.89 * 0.3) + ( 0.42 * 0.3 ) + (0.94 * 0.1) + 0.5 ∏(( 1 ) 0 . 1 ∗ ( 3 . 20 ) 0 . 2 ∗ ( 0 . 89 ) 0 . 3 ∗ ( 0 . 42 ) 0 . 3 ∗ ( 0 . 94 ) 0 . 1 = 0.543 + 0.372616738 = 0.880843789
Nilai akhir dari setiap calon Dosen yang diseleksi dapat  terlihat pada table 6  di bawah ini.
Tabel 6. Nilai Akhir calon Dosen yang diseksi
Alternatif Nama Nilai Akhir A 1 Rudi 1.199703 A 2 Dedek 1.235802 A 3 Agus 1.306633 A 4 Alam 1.125227 A 5 Ali 0.880844
Dari data diatas maka dapat dilakukan perangkingan. Perhitungan rangking  secara lengkap dapat dilihat pada tabel 7 berkut ini
Tabel 7. Hasil Rangking Alternatif Hasil Peringkat A 3 1.306633 1 A2 1.235802 2 A1 1.199703 3 A4 1.125227 4 A5 0.880844 5
Berdasarkan Tabel  Perangkingan, hasil perhitungan dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dapat  dilihat  bahwa alternatif  A 3 memiliki  nilai tertinggi. Nilai yang diperoleh adalah sebesar 1.306633 dan meduduki peringkat satu di susul dengan nilai-nilai lainya di peringkat berikutnya. Setelah diperoleh hasil tertinggi  dengan  menggunakan metode WASPAS  maka selanjutnya di  lakukan perhitungan dengan metode  MOORA. Dalam  metode  (MOORA)  terdapat  kriteria-kriteria  yang  dijadikan  sebagai  bahan  perhitungan  pada  proses  penilaian. Hal  itu dilakukan untuk menentukan Dosen terbaik yang akan diterima sebagai  Dosen dari beberapa alternative dosen yang  diseleksi.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk  memulai  perhitungan  dengan  metode  MOORA  adalah menentukan kriteria-kriteria penilaian. Berikut adalah data Kriteria sekesi calon Dosen.
Tabel 8. Kriteria Dosen yang masuk dalam seleksi
Alternatif Nama Jenjang Pendidikan IPK Pengalaman Kompetensi Usia A 1 Rudi S3 3.15 5 Ada 38 A 2 Dedek S2 3.50 6 Tidak 28 A 3 Agus S2 3.56 7 Ada 30 A 4 Alam S2 3.03 6 Ada 26 A 5 Ali S3 3.20 3 Ada 36
Tabel pembobotan untuk kriteria Jenjang Pendidikan
Tabel 9. Jenjang Pendidikan Jenjang Pendidikan Nilai Bobot S2 1 10% S3 2
Tabel pembobotan untuk kriteria Indeks Prestasi Komulatip  (IPK)
Tabel 10. Indeks Prestasi Komulatip IPK Bobot 3.15 20% 3.50

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
IPK Bobot 3.56 3.03 3.20
Tabel pembobotan untuk kriteria Pengalaman
Tabel 11. Pengalaman Pengalaman Bobot
5 30% 6 7 6 3
Tabel pembobotan untuk criteria sertifikat Kompetnsi yag dimilki seorang Dosen
Tabel 12. Bukti Sertifikat Komptensi
Memiliki Sertifikat Komptensi   Nilai  Bobot Tidak 1 30 % Ya 2
Tabel pembobotan untuk kriteria usia
Tabel 13. Usia Pengalaman Bobot 38 10% 28 30 26 36
Menentukan data Rating Kecocokan alternatif dan kriteria
Tabel 14 . Rating Kecocokan Setiap Alternative Alternatif Jenjang Pendidikan IPK Pengalaman Kompetensi Usia C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 3.15 5 2 38 A2 1 3.50 6 1 28 A3 1 3.56 7 2 30 A4 1 3.03 6 2 26 A5 2 3.20 3 2 36
Benefit : Jenjang Pendidikan, IPK, Pengalaman, Kompetensi, Usia Berikut ini merupakan langkah penyelesaiannya dengan menggunakan MOORA: 1. Pembentukan Matriks
X =
[
2 3.15 5 2 38 1 3.50 6 1 28
1 3.56 7 2 30 1 3.03 6 2 26 2 3.20 3 2 36]
2. Melakukan normalisasi X C1  = √2 2 + 1 2 +  1 2 +   1 2 +  2 2
=   √4 + 1 + 1 + 1 + 4 =  3.316625 X 11 = 2/ 3.316625 = 0.603023 X 21 = 1/ 3.316625 = 0.301511 X 31 = 1/ 3.316625 = 0.301511 X 41 = 1/ 3.316625 = 0.301511 X 51 = 2/ 3.316625 = 0.603023

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
C2  = √3.15 2 + 3.50 2 +  3.56 2 +   3.03 2 +   3.20 2
=   √9.9225 + 12.25 + 12.6736 + 9.1809 + 10.24 =  7.366614 X 11 = 3.15/ 7.366614  = 0.427605 X 21 = 3.50/ 7.366614  = 0.475117 X 31 = 3.56 /7.366614  = 0.483261 X 41 = 3.03/ 7.366614  = 0.411315 X 51 = 3.20/ 7.366614  = 0.434392
C3  = √5 2 + 6 2 +  7 2 +   6 2 +  3 2 =   √25 + 36 + 49 + 36 + 9 = 12.4499 X 11 = 5/ 12.4499  = 0.40161 X 21 = 6/ 12.4499  = 0.481932 X 31 = 7/ 12.4499  = 0.562254 X 41 = 6/ 12.4499  = 0.4819312 X 51 = 3/ 12.4499  = 0.240966
C4   = √2 2 + 1 2 +   2 2 +  2 2 +   2 2
=   √4 + 1 + 4 + 4 + 4 =  4.123106 𝑋 11 = 2/ 4.123106  = 0.485071 𝑋 21 = 1/ 4.123106  = 0.242536 𝑋 31 = 2/ 4.123106  = 0.485071 𝑋 41 = 2/ 4.123106  = 0.485071 𝑋 51 = 2/ 4.123106  = 0.485071
C5   = √38 2 + 28 2 +   30 2 +  26 2 +   36 2
=   √144 + 784 + 900 + 676 + 1296 =  71.41428 X 11 = 38/ 71.41428  = 0.532106 X 21 = 28/ 71.41428  = 0.392078 X 31 = 30/ 71.41428  = 0.420084 X 41 = 26/ 71.41428  = 0.364073 X 51 = 36/ 71.41428  = 0.504101
Hasil perhitungannya adalah, matriks normalisasi
𝑿 𝒊𝒋=
[ 0.603023 0.427605 0.40161 0.485071 0.532106 0.301511 0.475117 0.481932 0.242536 0.392078 0.301511 0.483261 0.562254 0.485071 0.420084
0.301511 0.411315 0.481932 0.485071 0.364073 0.603023 0.434392 0.240966 0.485071 0.504101]
3. Mengoptimalkan atribut Menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
𝑿 𝒊𝒋=
[ 0.1  ∗ 0.603023 0.2 ∗ 0.427605 0.3 ∗ 0.40161 0.3 ∗ 0.485071 0.1  ∗ 0.532106 0.1  ∗ 0.301511 0.2 ∗ 0.475117 0.3 ∗ 0.481932 0.3 ∗ 0.242536 0.1  ∗ 0.392078 0.1  ∗ 0.301511 0.2 ∗ 0.483261 0.3 ∗ 0.562254 0.3 ∗ .485071 0.1  ∗ 0.420084 0.1  ∗ 0.301511 0.2 ∗ 0.411315 0.3 ∗ 0.481932 0.3 ∗ 0.485071 0.1  ∗ 0.364073 0.1  ∗ 0.603023 0.2 ∗ 0.434392 0.3 ∗ 0.240966 0.3 ∗ 0.485071 0.1  ∗ 0.504101]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Hasil setelah dihitung:
𝑿 𝒊𝒋=
[ 0.060302 0.085521 0.120483 0.145521 0.053211 0.018182 0.040632 0.058065 0.035294 0.020863 0.005482 0.019636 0.032647 0.01712 0.008764 0.001653 0.008077 0.015734 0.008304 0.003191 0.000997 0.003508 0.003791 0.004028 0.001608]
Selanjutnya pencarian nilai 𝑌 𝑖
Tabel 15 . Pencarian Nilai   Y i Alternatif MAX (C1+C2+C3+C4+C5) MIN (0) 𝑌 𝑖 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 A1 0.060302 + 0.085521 + 0.120483 + 0.145521 + 0.053211 0 0.46504 A2 0.018182  + 0.040632 + 0.058065 + 0.35294 + 0.020863 0 0.17304 A3 0.005482 + 0.019636 + 0.032647  + 0.01712 + 0.008764 0 0.08365 A4 0.001653 + 0.008077 + 0.015734 + 0.008304 + 0.003191 0 0.03696 A5 0.000997  + 0.003508 + 0.003791 + 0.004028  + 0.001608 0 0.01393
Perhitungan yang telah di rangking dari yang terbesar sampai yang terkecil.
Tabel 16. Perangkingan Alternatif Hasil Peringkat A1 0.46504 1 A2 0.17304 2 A3 0.08365 3 A4 0.03696 4 A5 0.01393 5
Dari proses tersebut maka dihasilkan bahwa A1 adalah Alternatif terbaik dengan nilai 0.46504 dengan peringkat satu .

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penelitian  dengan   metode WASPAS  dan MOORA di  dapat  kan perbandingan hasil yang berbeda. Metode WASPAS  memebrikan  alternatif  terbaik  A 3 dengan  nilai  tertinggi  1.306633  sementara  metode  MOORA  memberikan hasil.  Alternatif  terbaik  A 1 dengan  nilai  tertitnggi  0.46504.  Dengan  demikian    kedua  metode  tersebut  sama-sama memberikan hasil terbaik.

## REFERENCES
[1] T. N. Sianturi, L. Siburian, R. G. Hutagaol, and S. H. Sahir, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Bank Terbaik Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” pp. 625–631, 2018.
[2] Ahmad  Safitra,  Insan  Akbar  Lubis,  and  Naisyara  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Games  Untuk  Remaja  Menggunakan Metode WASPAS,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 141–147, 2018.
[3] M.  Laia,  P.  Laia,  and  W.  I.  Safitri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian  Dosen  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum Product Assesment ( WASPAS ),” pp. 130–134, 2018.
[4] P. Simanjuntak and I. Mesran, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[5] S.  Z.  Ikwan,  Gokma  Lumbantoruan,  Putri  M  Simanullang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Menerapkan  Metode Multi-Objektive Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” pp. 296–301, 2018.
[6] F.  P.  RANI,  D.  M.  KHAIRINA,  and  H.  R.  HATTA,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PRAMUKA  PANDEGA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. MESRAN., R, no. 2, pp. 155–162, 2019.
[7] A.  Revi,  I.  Parlina,  and  S.  Wardani,  “Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA  dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  di  Toko  Megah Gracindo Jaya,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018.
[8] T.  W.  Eva  Salsa Nabila, Rita  Rahmawati,  “IMPLEMENTASI  METODE  SAW DAN  WASPAS  DENGAN  PEMBOBOTAN  ROC  DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019),” Gaussian , vol. 8, no. 2006, pp. 428–438, 2019.
[9] M. Sianturi, J. Tarigan, N. P. Rizanti, and A. D. Cahyadi, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Jurusan Terbaik Pada SMK Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” no. 20, pp. 160–164, 2018.
[10]  Mesran, Suginam, and D. P. Utomo, “Implementation of AHP and WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech , vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[11]  R. Manurung, Fitriani, Retnowati Sitanggang, F. T. Waruwu, and Fadlina, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[12]  S.  Wardani  and  S.  Ramadhan,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  MOORA  Untuk  Merekomendasikan  Alat Perekam Suara,” J. Teknovasi , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2019.
[13]  A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 138-147
Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[14]  S.  Sutarno,  M.  Mesran,  S.  Supriyanto,  Y.  Yuliana,  and  A.  Dewi,  “Implementation  of  Multi-Objective  Optimazation  on  the  Base  of  Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1424, no. 1.
[15]  D. Pasaribu and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidan Terbaik Dengan Metode MOORA (Studi Kasus Rumah Sakit Ridos),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 143–149, 2019.
[16]  D. Assrani, N. Huda, R. Sidabutar,  I. Saputra, and O. K.  Sulaiman, “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA),” Penentuan  Penerima  Bantu.  Siswa  Miskin  Menerapkan  Metod.  Multi Object. Optim. Basis Ratio Anal. , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[17]  S.  Alvita,  N.  Intan,  F.  Syahputra,  K.  Ulfa,  and  G.  L.  Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Sepeda  Motor  Terbaik Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[18]  S. W. Pasaribu, E. Rajagukguk, M. Sitanggang, R. Rahim, and L. A. Abdillah, “Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 50–55, 2018.
[19]  A. Andini, G. A. Lestari, I. Mawaddah, A. S. Ahmar, and Khasanah, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ban Sepeda Motor Honda Dengan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 29–35, 2018.