Terbit online pada laman: https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Parking Area Menerapkan Metode MOORA
Mesran*, Riski Ferita Wahyu, Febrianus Gea,
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Univ. Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* mesran.skom.mkom@gmail.com , 2 riskiutama25@gmail.com , 3 Boygea99@gmail.com ,

## I NFORMASI A RTIKEL

## A  B S  T  R  A  C  T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi : 10 Oktober 2021
Abstrak-Karyawan  merupakan  bagian  aset  penting  yang  dimiliki sebuah perusahaan dalam mempertahakan kelangsungan hidup serta kemampuan  dalam  bersaing. Dalam  hal  ini  seorang  karyawan  harus memiliki skill bahkan keterampilan untuk menungkatkan bisnis dalam perusahaan.  Supaya  kinerja  Karyawan  menjadi  lebih  baik,  maka dibutuhkan  suatu  sistem  dalam  membantu  pemilihan  Karyawan terbaik,  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Multi Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio  Analysis  (MOORA) adalah  salah  satu  metode  yang  mendukung  yang  bertujuan  untuk menentukan  alternatif  terbaik  yang  sesuai  dengan  kriteria    menurut persyaratan  Karyawan  terbaik  di  PT.  Centrepark  Citra  Corpora tersebut.  Dalam  menentukan  calon  yang  layak  menjadi  Karyawan terbaik  menurut  rumus  serta  metode  yang  digunakan,  sehingga diperoleh nilai alternatif terbaik sebesar 0.39192 atas nama Moethar Situmeang.
Abstract-  Employees  are  an  important  part  of  a  company's  assets  in maintaining  its  survival  and  ability  to  compete.  In  this  case,  an employee must have the skills and even the skills to improve business within the company. In order for employee performance to be better, a system is needed to assist the selection of the best employees, a decision support system is needed. Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) is one of the supporting methods that aims to determine  the  best  alternative  that  fits  the  criteria  according  to  the requirements  of  the  best  employees  at  PT.  The  Citra  Corpora Centrepark. In determining the candidate who deserves to be the best employee according to the formula and method used, in order to obtain the best alternative value of 0.39192 on behalf of Moehar Situmeang.
Revisi Akhir : 1 November 2021 Diterima : 20 November 2021 Diterbitkan Online : 28 November 2021

## K ATA K UNCI
SPK; Karyawan Terbaik; Parking Area; MOORA SPK; Karyawan Terbaik; Parking Area; MOORA

## K ORESPONDENSI
E-mail: mesran.skom.mkom@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan merupakan bagian aset penting yang dimiliki sebuah perusahaan dalam mempertahakan kelangsungan hidup, berkembang, kemajuan, serta kemampuan dalam bersaing dan mendapatkan laba dari hasil kinerja yang ditorehkan dan dikerjakan  oleh  karyawan.  Dalam  perkembangan  bisnis  yang  semakin  pesat  dan  kompetetif,  persaingan  perusahaan semakin meningkat[1].
Pemilihan karyawan terbaik merupakan suatu hal yang sangat diharapkan tentunya di kalangan perusahaan baik swasta maupun negeri, agar dapat mengetahui perkembangan perusahaan dalam hal ini peran karyawan sangatlah dibutuhkan untuk  menjamin  kualitas  perusahaan.  Dalam  hal  ini  tentunya  di  perusahaan  PT  .  Centrepark  Citra  Corpora  dalam pemilihan karyawan terbaik di bagian parking area terkendala, dikarenakan banyaknya karyawan yang mendaftar namun tidak memenuhi kriteria perusahaan yang telah ditentukan misalnya skil (keahlian), kemampuan kosakata, serta lulusan terbaik. Oleh karena itu melalui permasalahn diatas dibutuhkan suatu sistem  untuk meminimalisir dan memperoleh data yang lebih akurat[2].
Maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  mampu  mengolah  data  karyawan  agar menghasilkan sebuah nilai kesimpulan yang lebih efektif dan efisien dalam menentukan karyawan yang dianggap baik dan  berkualitas  dan  berkompeten  dibidangnya.  Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu Multi-Objective Optimization on Basis of Ratio Analysis (MOORA). Metode MOORA adalah metode yang memiliki perhitungan dengan kalkulasi  yang  minimun dan sangat sederhana.  Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik dalam  menentukan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
suatu  alternatif.  Pendekatan  yang  dilakukan  MOORA  didefenisikan  sebagai  suatu  proses  secara  bersamaan  guna mengoptimalkan dua atau lebih yang saling bertentangan pada beberapa kendala[3].
Beberapa penelitian sebelumnya yang terkait dengan penerapan metode Multi-Objective Optimization on Basis of Ratio Analysis (MOORA) yang memungkinkan proses dalam pengambilan  suatu keputusan, serta meminimumkan  perhitungan yang lebih sederhana  dan mampu mendapatkan hasil yang lebih akurat, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Novi Lestari pada tahun 2021 tentang penerimaan Dosen terbaik menggunakan metode MOORA yang dimana terdapat lima kriteria yang dijadikan dasar perhitungan yaitu jenjang pendidikan, IPK, pengalaman, kompetensi, dan usia. Dan setelah dilakukan normalisasi maka diperolehlah hasil nilai tertinggi dari salah seorang dosen dengan bobot nilai 0.465504 dan menduduki  peringkat  pertama[4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lugina  Ismi  Muhammad  pada  tahun  2020  tentang pemilihan calon terbaik dengan menggunakan Metode MOORA dimana yang menjadi kriteria pertama adalah nilai rapot, Kriteria  kedua  jumlah  penghasilan  orangtua,  kriteria  ketiga  adalah  jumlah  tanggungan  orangtua,  dan  kriteria  keempat adalah keadaan orangtua. Dan hasil  yang diperoleh setelah dilakukan  normalisasi adalah  dengan bobot nilai 0.257829 sebagai  peringkat  pertama[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Samuel  Manurung  pada  tahun  2018  membahas  tentang pemilihan Karyawan terbaik  menggunakan  metode MOORA  yang  memperoleh hasil nilai tertinggi dari salah seorang Karyawan dengan bobot nilai 9.95 sebagai peringkat pertama[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Titania Geovanka pada tahun 2021 tentang pemilihan buah merah terbaik dengan metode MOORA dimana terdapat empat kriteria diantaranya, harga, berat(kg), lebar(L), panjang(P). Dan setelah dilakukan normalisasi maka diperolehlah hasil tertinggi dengan bobot nilai 76.100 dan menduduku peringkat pertama[7].
Dari  pembahasan  di  atas  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  pada  PT  .  Centrepark  Citra  Corpora  dengan menggunakan metode Multi-Objective Optimization on Basis of Ratio Analysis (MOORA) untuk memperoleh data-data dalam menentukan kriteria karyawan terbaik. Penerapan metode MOORA diharapkan memberikan manfaat untuk dapat diperoleh  nilai  alternatif  optimal  dari  jumlah  alternatif  dan  kriteria  tertentu  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan. Penilaian yang berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah dijelaskan diatas diharapkan mampu mendapatkan hasil yang lebih tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Tahapan wawancara, dalam tahapan ini peneliti melakukan wawancara terhadap salah satu bagian dari karyawa PT. Centrepark Citra Corpora
2. Tahapan  pengumpulan  data,  dalam  tahapan  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  Karyawan  yang selanjutnya dijadikan sebagai alternatif.
3. Tahapan pemilihan Karyawan terbaik, dalam tahapan ini peneliti menggabungkan data-data Karyawan yang ini dilakukan suatu pemilihan Karyawan terbaik melalui beberapa alternatif yang ada.
4. Tahapan  Implementasi  metode  MOORA,  dalam  tahapan  ini  peneliti  menggunakan  metode  MOORA  dalam melakukan suatu perhitungan pada setiap alternatif dan kriteria yang ada untuk memperoleh alternatif terbaik.
Wawancara Pengumpulan data Implementasi solusi, metode MOORA Tahapan pemilihan karyawan terbaik Mulai Selesai

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)

## 2.2 Karyawan Terbaik
Karyawan  terbaik  adalah  seorang  pekerja  yang  di  suatu  perusahaan  ataupun  lembaga  yang  memiliki  pendidikan, kecerdasan ataupun keahlian dibidangnya dalam melakukan operasional pada tempat perusahaan dia bekerja. Dan hanya karyawan terbaiklah yang memiliki kriteria khusus yang dapat direkomendasikan menjadi karyawan terbaik[8].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah salah satu cara mengorganisir informasi yang dimaksudkan untuk digunakan dalam membuat keputusan. Ada yang mendefinisikan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan[9]–[11].

## 2.4 Metode Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Multi  Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio  Analysis (MOORA)  merupakan  metode  yang  diperkenalkan  oleh Brauers  dan  Zavadkas  (2006).  Metode  yang  terbilang  baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  dalam  suatu pengambilan  keputusan  dengan  multi  kriteria.  Keunggulan  metode  MOORA  yaitu  sangat  sederhana,  stabil,  dan  kuat, bahkan metode ini tidak membutuhkan seseorang yang ahli di bidang matematika. Metode MOORA ini diharapkan dapat memberikan  hasil  yang  baik  dalam  membantu  penentuan  keputusan[12]–[18].  Adapun  langkah-langkah  dalam penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA[19], sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan dengan alternatif sebagai baris, dan kriteria sebagai kolom.
𝑥 𝑖𝑗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan: Xij   : Matriks keputusan alternatif i pada kriteria j i : Alternatif (baris) j : Attribut atau kriteria (kolom) n : Jumlah atribut/kriteria m : Jumlah alternatif/baris 2. Menentukan matriks normalisasi pada persamaan berikut:
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan: Xij  : Matriks keputusan alternatif i pada kriteria j i : Alternatif (baris) j : Attribut atau kriteria (kolom) m : Jumlah Alternatif/baris X*ij  : Matriks normalisasi pada alternatif i pada kriteria j 3. Menentukan Matriks normalisasi terbobot:
𝑦 𝑖 ∗ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑖=𝑔+1
(3)
Keterangan: 𝑥 𝑖𝑗 ∗ : Matriks normalisasi pada alternatif i pada kriteria j
j : Attribut atau kriteria (kolom) i : Alternatif (baris) jumlah tipe kriteria g : Jumlah attribut/kriteria/kolom dengan kriteria benefit n : Jumlah attribut/kriteria/kolom
yi : Nilai optimasi pada alternatif i
4. Menentukan  nilai  preferensi  atau  perangkingan  yang  dilakukan  dengan  cara  mengurutkan  nilai  optimasi  setiap alternatif dari nilai tertinggi ke nilai terendah. Alternatif dengan nilai optimasu tertinggi merupakan alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria dan bobot
Dalam menghasilkan suatu keputusan dalam menentukan pemilihan karyawan terbaik di Pt. Centrepark Citra Corpora, maka dibutuhkan beberapa data karyawan serta kriteria, bobot dan alternatif. Untuk itu terdapat 10 alternatif dan 5 (lima) kriteria yang digunakan dalam melakukan suatu penilaian. Maka dari itu di berbagai kriteria dalam pemilihan nilai bobot yang dimana hasilnya diperoleh dari pembobotan metode Rank Order Centroid (ROC). Berikut tabel 1 merupakan daftar karyawan.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)
Tabel 1. Alternatif Karyawan
Alternatif Nama Karyawan A1 Khairul Anhar A2 Vivi Elvina Simanjuntak A3 Rahmad Hidayat A4 Rudi Hermansyah Bako A5 Ricky Syahputra A6 Rudi Sidabutar A7 Chandra Mualim Putra A8 Muhammad Soufi A9 Moethar Situmeang A10 Agustin Rahmawati Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Kedisiplinan 0.34 Benefit C2 Kerjasama Tim 0.21 Benefit C3 Sikap 0.15 Benefit C4 Kehadiran 0.11 Benefit C5 Skill 0.08 Benefit C6 Loyalitas 0.05 Benefit C7 Masa Kerja 0.03 Benefit C8 Produktifitas 0.02 Benefit
Pada tabel 2 di atas, bobot pada tiap-tiap kriteria diperoleh dari metode Rank Order Centroid (ROC)[20]–[22]. Keterangan pada tabel 2, dapat dilihat sebagai berikut.
Kedisiplinan : Tindakan karyawan dalam melakukan peraturan yang ditetapkan perusahaan. Kerjasama Tim :  Merupakan  bagaimana  karyawan  berkolaborasi  dan  bersatu  bekerja  sama  untuk  mencapai tujuan kinerja tim. Sikap :  Suatu reaksi atau attitude seseorang sebagai suatu reaksi pandangan dan kesopanan. Kehadiran : Absensi seorang karyawan yang bekerja sebagai bukti kehadiran. Skill : Keahlian yang dimiliki karyawan menggunakan akal, pikiran dan ide yang   kreatif. Loyalitas : Merupakan suatu pengabdian, kesetian, dan kepercayaan yang diberikan kepada seseorang. Masa Kerja : Yaitu jangka waktu atau lamanya seorang karyawan bekerja pada suatu instansi. Produktifitas : Hasil efektifitas dan efisien yang dilakukan oleh karyawan atas pencapaian tujuan terhadap perusahaaan dengan sumber daya yang digunakan.
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Kedisiplinan (C 1 )
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kedisiplinan (C 1 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Kerjasama Tim (C 2 )
Tabel 4. Pembobotan Kerjasama Tim (C 2 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Sikap (C 3 )
Tabel 5. Pembobotan Sikap (C 3 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)
Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Kehadiran (C 4 ) Tabel 6. Pembobotan Kehadiran (C 4 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Skill (C 5 )
Tabel 7. Pembobotan Skill (C 5 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Loyalitas (C 6 )
Tabel 8. Pembobotan Loyalitas (C 6 ) Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel berikut merupakan pembobotan untuk kriteria Produktifitas  (C 8 )
Tabel 9. Pembobotan Produktifitas (C 8 ) Keterangan Bobot Sangat Bagus 4 Bagus 3 Cukup 2 Kurang 1 Berikut nilai dari Alternatif untuk kriteria Tabel 6. Alternatif Untuk Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 A 1 Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik 7 Sangat Bagus A 2 Baik Baik Cukup Baik Baik Baik 5 Bagus A 3 Cukup Baik Sangat Baik Baik Cukup Cukup 4 Cukup A 4 Cukup Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik 3 Bagus A 5 Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup 2 Cukup A 6 Baik Sangat baik Baik Cukup Baik Cukup 4 Cukup A 7 Cukup Cukup Baik Baik Sangat Baik Buruk 2 Kurang A 8 Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik 4 Bagus A 9 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Cukup 6 Cukup A 10 Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik 5 Bagus

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)

## Berikut nilai dari rating kecocokan antara alternatif dan kriteria
Tabel 7. Rating Kecocokan antara Alternatif dan Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 A 1 4 4 3 4 4 4 7 4 A 2 3 3 2 3 3 3 5 3 A 3 2 3 4 3 2 2 4 2 A 4 2 2 3 4 4 3 3 3 A 5 3 3 2 3 3 2 2 2 A 6 3 4 3 2 3 2 4 2 A 7 2 2 3 3 4 1 2 1 A 8 3 4 3 2 3 3 4 3 A 9 4 4 4 3 3 2 6 2 A 10 4 2 3 4 2 3 5 3

## 3.2 Perhitungan Menggunakan Metode MOORA
Berikut ini adalah langkah-langkah yang digunakan untuk memperoleh rating kecocokan menggunakan metode MOORA ( Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ): 1. Mempersiapkan Matrik Keputusan
Tabel 8. Matrik Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 = | | | 4 4 3 4 4 4 7 4
3 3 2 3 3 3 5 3 2 3 4 3 2 2 4 2
2 2 3 4 4 3 3 3 3 3 2 3 3 2 2 2 3 4 3 2 3 2 4 2
2 2 3 3 4 1 2 1 3 4 3 2 3 3 4 3 4 4 4 3 3 2 6 2
4 2 3 4 2 3 5 3 | | |
2. Normalisasi Matriks Keputusan
Untuk menentukan Kriteria 𝐶 1 (Kedisiplinan)
𝑋 1,1 ∗ =
4 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 4 √96 = 4 9.797 = 0.408
𝑋 2,1 ∗ =
3 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 3 √96 = 3 9.797 = 0.306
𝑋 3,1 ∗ =
2 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 2 √96 = 2 9.797 = 0.204
𝑋 4,1 ∗ =
2 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 2 √96 = 2 9.797 = 0.204
𝑋 5,1 ∗ =
3 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 3 √96 = 3 9.797 = 0.306
𝑋 6,1 ∗ =
3 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 3 √96 = 3 9.797 = 0.306
𝑋 7,1 ∗ = 2 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 2 √96 = 2 9.797 = 0.204
𝑋 8,1 ∗ =
3 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 3 √96 = 3 9.797 = 0.306
𝑋 9,1 ∗ =
4 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 4 √96 = 4 9.797 = 0.408
𝑋 10,1 ∗ =
4 √[42 +32+22+22+32+32+22+32+42+42 ] = 4 √96 = 4 9.797 = 0.408
Untuk 𝐶 2 (Kerjasama Tim) 𝑋 1,2 ∗ = 4 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 4 √103 = 4 10.148 = 0.394
𝑋 2,2 ∗ = 3 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 3 √103 = 3 10.148 = 0.295
𝑋 3,2 ∗ = 3 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 4 √103 = 4 10.148 = 0.295
𝑋 4,2 ∗ = 2 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 2 √103 = 2 10.148 = 0.197
𝑋 5,2 ∗ =
3 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 3 √103 = 3 10.148 = 0.295

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)
𝑋 6,2 ∗ = 4
√[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 4 √103 = 4 10.148 = 0.394 𝑋 7,2 ∗ = 2 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 2 √103 = 2 10.148 = 0.197 𝑋 8,2 ∗ = 4
√[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 4 √103 = 4 10.148 = 0.394 𝑋 9,2 ∗ = 4 √[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 4 √103 = 4 10.148 = 0.394 𝑋 10,2 ∗ = 2
√[42 +32+32+22+32+42+22+42+42+22 ] = 2 √103 = 2 10.148 = 0.197
Untuk 𝐶 3 (Sikap)
𝑋 1,3 ∗ =
3
√[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309 𝑋 2,3 ∗ = 2
√[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 2 √94 = 2 9.695 = 0.206 𝑋 3,3 ∗ = 4
√[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 4 √94 = 4 9.695 = 0.412 𝑋 4,3 ∗ = 3
√[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309 𝑋 5,3 ∗ = 2 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 2 √94 = 2 9.695 = 0.206
𝑋 6,3 ∗ =
3 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309
𝑋 7,3 ∗ = 3 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309
𝑋 8,3 ∗ = 3 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309
𝑋 9,3 ∗ = 4 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 4 √94 = 4 9.695 = 0.412 𝑋 10,3 ∗ = 3 √[32 +22+42+32+22+32+32+32+42+32 ] = 3 √94 = 3 9.695 = 0.309
Untuk 𝐶 4 (Kehadiran) 𝑋 1,4 ∗ =
4 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398 𝑋 2,4 ∗ =
3 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298 𝑋 3,4 ∗ =
3 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 4,4 ∗ =
4 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398
𝑋 5,4 ∗ =
3 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 6,4 ∗ =
2 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 2 √101 = 2 10.049 = 0.199
𝑋 7,4 ∗ =
3 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 8,4 ∗ =
2 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 2 √101 = 2 10.049 = 0.199
𝑋 9,4 ∗ =
3 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 10,4 ∗ = 4 √[42 +32+32+42+32+22+32+22+32+42 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398
Untuk 𝐶 5 (Skill) 𝑋 1,5 ∗ =
4 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398
𝑋 2,5 ∗ =
3 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 3,5 ∗ =
2 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 2 √101 = 2 10.049 = 0.199
𝑋 4,5 ∗ =
4 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398
𝑋 5,5 ∗ =
3 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 6,5 ∗ = 3 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 7,5 ∗ = 4 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 4 √101 = 4 10.049 = 0.398
𝑋 8,5 ∗ = 3 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 9,5 ∗ = 3 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 3 √101 = 3 10.049 = 0.298
𝑋 10,5 ∗ =
2 √[42 +32+22+42+32+32+42+32+32+22 ] = 2 √101 = 2 10.049 = 0.199
Untuk 𝐶 6 (Loyalitas)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 3, Nopember 2021, pp 119- 128 ISSN 2722-0524 (media online)
𝑋 1,6 ∗ = 4 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 4 √69 = 4 8.306 = 0.481 𝑋 2,6 ∗ = 3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.381
𝑋 3,6 ∗ = 2
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240 𝑋 4,6 ∗ =
3
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361 𝑋 5,6 ∗ =
2
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240 𝑋 6,6 ∗ =
2
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240 𝑋 7,6 ∗ =
1
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 1 √69 = 1 8.306 = 0.120 𝑋 8,6 ∗ = 3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361 𝑋 9,6 ∗ = 2
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240 𝑋 10,6 ∗ = 3
√[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361
Untuk 𝐶 7 (Masa Kerja)
𝑋 1,7 ∗ =
7
√[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 7 √200 = 7 14.142 = 0.494 𝑋 2,7 ∗ =
5 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 5 √200 = 5 14.142 = 0.353 𝑋 3,7 ∗ =
4 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 4 √200 = 4 14.142 = 0.282 𝑋 4,7 ∗ =
3 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 3 √200 = 3 14.142 = 0.212 𝑋 5,7 ∗ =
2 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 2 √200 = 2 14.142 = 0.141 𝑋 6,7 ∗ =
4 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 4 √200 = 4 14.142 = 0.282 𝑋 7,7 ∗ =
2 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 2 √200 = 2 14.142 = 0.141 𝑋 8,7 ∗ =
4 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 4 √200 = 4 14.142 = 0.282
𝑋 9,7 ∗ =
6 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 6 √200 = 6 14.142 = 0.424
𝑋 10,7 ∗ = 5 √[72 +52+42+32+22+42+22+42+62+52 ] = 5 √200 = 5 14.142 = 0.353
Untuk 𝐶 8 (Produktifitas) 𝑋 1,8 ∗ =
4 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 4 √69 = 4 8.306 = 0.481
𝑋 2,8 ∗ =
3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.381
𝑋 3,8 ∗ =
2 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240
𝑋 4,8 ∗ =
3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361
𝑋 5,8 ∗ =
2 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240
𝑋 6,8 ∗ =
2 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240
𝑋 7,8 ∗ = 1 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 1 √69 = 1 8.306 = 0.120
𝑋 8,8 ∗ =
3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361
𝑋 9,8 ∗ =
2 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 2 √69 = 2 8.306 = 0.240
𝑋 10,8 ∗ =
3 √[42 +32+22+32+22+22+12+32+22+32 ] = 3 √69 = 3 8.306 = 0.361
Maka hasil yang diperoleh dari perhitungan diatas yaitu menghasilkan matriks ternormalisasi 𝑋 𝑖𝑗 ∗ seperti tabel 9 dibawah ini:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi
𝑥 𝑖𝑗 = | | | 0.408 0.394 0.309 0.398 0.398 0.481 0.494 0.481 0.306 0.295 0.206 0.298 0.298 0.381 0.353 0.381 0.204 0.295 0.412 0.298 0.199 0.240 0.282 0.240 0.204 0.197 0.309 0.398 0.398 0.361 0.212 0.361 0.306 0.295 0.206 0.298 0.298 0.240 0.141 0.240 0.306 0.394 0.309 0.199 0.298 0.240 0.282 0.240 0.204 0.197 0.309 0.298 0.398 0.120 0.141 0.120 0.306 0.394 0.309 0.199 0.298 0.361 0.282 0.361 0.408 0.394 0.412 0.298 0.298 0.240 0.424 0.240 0.408 0.197 0.309 0.398 0.199 0.361 0.353 0.361 | | |
3. Menentukan Nilai Optimasi dengan Bobot 𝑦 1 ∗ = (0,34 * 0,408) + (0,21  * 0,394) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,398) + (0,08 * 0,398) + (0,05 * 0,481) +   (0,03 * 0,494) + (0,02 * 0,481) = 0.39192 𝑦 2 ∗ = (0,34 * 0,306) + (0,21 * 0,295) + (0,15 * 0,206) + (0,11 * 0,298) + (0,08 * 0,298) + (0,05 * 0.381) +   (0,03 * 0,353) + (0,02 * 0,381) = 0.29077 𝑦 3 ∗ = (0,34 * 0,204) + (0,21 * 0,295) + (0,15 * 0,412) + (0,11 * 0,298) + (0,08 * 0,199) + (0,05 * 240) + (0,03 *
0,282) + (0,02 * 0,240) = 0.26707
𝑦 4 ∗ = (0,34 * 0,204) + (0,21 * 0,197) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,398) + (0,08 * 0,398) + (0,05 * 0,361) +   (0,03 * 0,212) + (0,02 * 0,361) = 0.26433 𝑦 5 ∗ = (0,34 * 0,306) + (0,21 * 0,295) + (0,15 * 0,206) + (0,11 * 0,298) + (0,08 * 0,298) + (0,05 * 240) + (0,03 *
0,141) + (0,02 * 0,240) = 0.27454
𝑦 6 ∗ = (0,34 * 0,306) + (0,21 * 0,394) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,199) + (0,08 * 0,298) + (0,05 * 240) + (0,03 * 282)
+ (0,02 * 0,240) = 0.30412
𝑦 7 ∗ = (0,34 * 0,204) + (0,21 * 0,197) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,298) + (0,08 * 0,398) + (0,05 * 120) + (0,03 *
0,141) + (0,02 * 0,120) = 0.23433
𝑦 8 ∗ = (0,34 * 0,306) + (0,21 * 0,394) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,199) + (0,08 * 0,298) + (0,05 * 0,361) +   (0,03 * 0,282) + (0,02 * 0,361) = 0.31259 𝑦 9 ∗ = (0,34 * 0,408) + (0,21 * 0,394) + (0,15 * 0,412) + (0,11 * 0,298) + (0,08 * 0,298) + (0,05 * 0,240) +   (0,03 * 0,424) + (0,02 * 0,240) = 0.3694 𝑦 10 ∗ = (0,34* 0,408) + (0,21 * 0,197) + (0,15 * 0,309) + (0,11 * 0,398) + (0,08 * 0,199) + (0,05 * 0,361) +   (0,03 * 0,353) + (0,02 * 0,361) = 0.322
Jadi, hasil akhir dalam menentukan nilai optimasi dan menyertakan bobot dapat terlihat seperti tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Nilai Optimasi ( 𝑦 𝑖 ∗ ) Altenatif Nama Nilai 𝑦 𝑖 ∗ Peringkat A 1 Khairul Anhar 0.39192 1 A 2 Vivi Elvina Simanjuntak 0.29077 6 A 3 Rahmad Hidayat 0.26707 8 A 4 Rudi Hermansyah Bako 0.26433 9 A 5 Ricky Syahputra 0.27454 7 A 6 Rudi Sidabutar 0.30412 5 A 7 Chandra Mualim Putra 0.23433 10 A 8 Muhammad Soufi 0.31259 4 A 9 Moethar Situmeang 0.3694 2 A 10 Agustin Rahmawati 0.322 3
Dari Tabel 10 terdapat hasil pengujian kesepuluh calon karyawan terbaik dan disimpulkan bahwa alternatif terbaik ialah yang di anggap layak menjadi karyawan terbaik yaitu Khairul Anhar dengan nilai optimasi sebesar 0.39192.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) dapat digunakan dalam pemelihan Karyawan parking area terbaik di PT. Centrepark Citra Corpora. Dengan menggunakan  metode  tersebut  dimana  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam menentukan Karyawan terbaik. Dan dalam hal ini faktor yang sangat mempengaruhi hasil dan menentukan  Karyawan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
terbaik dengan menggunakan metode MOORA sehingga memperoleh nilai optimasi terbesar serta menghasilkan alternatif terbaik sebagai peringkat pertama.

## REFERENCES
[1]  H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Saw Studi Kasus Amik Mahaputra Riau,” J. Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[2]  A. Juanda and F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Tetap pada Trinity Teknologi Nusantara Dengan Metode Moora,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komput. dan Sist. Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 277– 282, 2021.
[3]  I. Hidayatulloh and M.  Z. Naf’an,  “Metode Moora Dengan Pendekatan Price-Quality Ratio Untuk Rekomendasi Pemilihan Smartphone,” J. SINTAK , pp. 62–68, 2017.
[4]  N.  Lestari,  J.  Karman,  and  B.  Santoso,  “Komparasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS) dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio (MOORA) Dalam Penerimaan Dosen,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 138–147, 2021.
[5]  Willem Karel Brauers and E. Kazimieras Zavadskas, “The MOORA method and its application to privatization in a transition economy,” Control Cybern. , vol. 35, no. 2, pp. 445–469, 2006.
[6]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[7]  U. M. Method, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Buah Decision Support System for Choosing the Best Red Fruit,” vol. 14, no. 1, pp. 55–64, 2021.
[8]  J.  S.  Komputer,  F.  Handayanna,  I.  Purnamasari,  K.  Nusa,  M.  Tower,  and  K.  C.  Melayu,  “Sistem  Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Online Untuk Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. September, pp. 487–498, 2020.
[9]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[11]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[12]  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, no. 2019, pp. 104– 110, 2020.
[13]  A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[14]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[15]  J. Afriany, L. Ratna, S. Br, I. Julianty, and E. L. Nainggolan, “Penerapan MOORA Untuk Mendukung Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[16]  Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[17]  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, pp. 283–288, 2021.
[18]  Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harapahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 2, No, no. 2, p. hal 16-22, 2018.
[19]  E. Astuti and N. E. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Terbaik dengan Metode Moora,” J. Ilm. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 136–140, 2020.
[20]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[21]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[22]  Di.  P.  U.  Samuel  Damanik,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 242–241, 2020.