## PEMILIHAN PROPOSAL KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA MERDEKA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA
Febri Ramadan Nasution 1) , Deci Irmayani 2) , Volvo Sihombing 3) 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: febri_ramadhan@gmail.com , deacyirmayani@gmail.com , volvolumbantoruan@gmail.com

## Abstract
Entrepreneurial activities in the student environment create business opportunity activities through needs and market analysis. The form of entrepreneurial activity is a direct practice of entrepreneurial learning that has been carried out in a planned and programmed manner, products and services are a manifestation of this program. Based on this, this activity is expected to generate entrepreneurs among students who are able  to  provide  jobs.  This  study  aims  to  design  a  decision  support  system  (DSS)  for  selecting  the  best independent  entrepreneur  student  activity  proposals  using  the  MOORA  method.  The  criteria  used  are administration, type of business, business location, business plan presentation, and interviews. The three best proposals obtained from the results of this study include: the 1st place was won by the PMWM_01 group with a score of 0.37971, the 2nd place was the PMWM_06 group with a  score of 0.37316, and the 3rd place was the PMWM_03 group with a score of 0.37085.
Keywords: Entrepreneurship, DSS, MOORA, Criteria, Proposals.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  wirausaha di  lingkungan mahasiswa menciptakan aktivitas peluang usaha melalui  analisis  kebutuhan  dan  pasar.  Bentuk kegiatan wirausaha merupakan praktik langsung dari pembelajaran wirausaha yang telah dilakukan  secara  terencana  dan  terprogram, produk dan jasa merupakan wujud dari program ini.  Berdasarkan  hal  tersebut,  kegiatan  ini diharapkan  dapat  memunculkan  wirausahawan dikalangan mahasiswa yang mampu menyediakan lapangan pekerjaan.
Tahun  2018  Global  Entrepreneurship Index  (GEI)  menyebutkan  bahwa  Indonesia menduduki peringkat ke-94 dari 137 negara yang di  survei.  Sementara  tahun  2019  menurut  IDN Research  Institute  menyebutkan  bahwa  69,1% generasi  muda  di  Indonesia  memiliki  minat berwirausaha. Kedua studi tersebut membuktikan bahwa  tingkat  wirausaha  di  Indonesia  tergolong rendah,  tetapi  minat  generasi  muda  untuk berwirausaha  tergolong  tinggi.  Berdasarkan paparan  tersebut  minat  berwirausaha  pada generasi  muda  perlu  difasilitasi  agar  dapat berkembang  dengan  baik.  Program  Kampus Merdeka  yang  ada  saat  ini  bertujuan  untuk
menjadi  wadah  dan  memfasilitasi  kemampuan mahasiswa guna mengembangkan minat mahasiswa  dengan  program  kegiatan  belajar  di luar kampus khususnya kegiatan berwirausaha.
Minat  dan  kemampuan  yang  dimiliki oleh  mahasiswa  dapat  meningkatkan  dan mengembangkan  potensi  berwirausaha  yang terbimbing  sejak  dini.  Sehingga  permasalahan pengangguran dapat diminimalisir dan menghasilkan pengusaha yang berintelektual dari kalangan sarjana.
Program  Kampus  Merdeka  memberikan kesempatan  bagi  mahasiswa  untuk  mengasah jiwa kewirausahaan, keterampilan nonteknis ( soft skills ),  dan  manajerial.  Mendorong  peningkatan pengalaman wirausaha mahasiswa dan peningkatan  kemampuan  daya  kerja  dikalangan mahasiswa,  kegiatan  ini  dapat  dikonversi  dalam bentuk Satuan Kredit Semester (SKS).
Untuk  mendukung  hal  tersebut,  maka Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas Labuhanbatu melakukan seleksi proposal terbaik program wirausaha merdeka yang diusulkan oleh mahasiswa terhadap kampus.
Dengan pesatnya perkembangan saat ini dimana  berbagai  teknologi  telah  dimanfaatkan
oleh  masyarakat  [1],  [2],  [4]–[9],  maka  untuk mempermudah  dalam  penyeleksian  proposal terbaik digunakan pendekatan sistem pendukung keputusan  berbasis  komputer.  Saat  ini  Sistem pendukung  keputusan  telah  digunakan  dalam berbagai  bidang  untuk  membantu  mendukung keputusan  [10]–[17].  Metode  yang  digunakan untuk  pemilihan  proposal  terbaik  ini  adalah metode MOORA (Multi Objective Optimization on The  Basic  ofRatio  Analysis).  Metode  Moora telah  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai masalah [18], [19], [20], [21], [22]. Oleh karena itu, guna mempermudah pihak Fakultas Sains dan Teknologi,  Universitas  Labuhanbatu  dalam menyeleksi  proposal  wirausaha  merdeka  terbaik maka  dirancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan pemilihan proposal kegiatan mahasiswa wirausaha merdeka terbaik menggunakan metode MOORA.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk pemilihan proposal kegiatan mahasiswa wirausaha merdeka terbaik menggunakan metode MOORA berdasarkan  kritera-kriteria  yang  ditetapkan sehingga  didapatkan  alternatif  terbaik.  Tahapan penelitian  yang  dilakukan  dalam  perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan proposal  kegiatan  mahasiswa  wirausaha,  maka dilakukan langkah seperti pada gambar 1.
Tahapan awal dilakukan dengan pengumpulan  data  dan  dilanjutkan  dengan ditentukan kriteria sebagai dasar proses dilakukannya  seleksi.  Adapun  kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan proposal kegiatan mahasiswa wirausaha  merdeka  terbaik  adalah  :  (C1) Administrasi, yakni kelengkapan data administrasi  yang  harus  dilengkapi  oleh  para peserta. (C2) Jenis Usaha. Jenis usaha yang lebih diprioritaskan  untuk  diterima  adalah  jenis  usaha yang  bersifat  inovatif,  terbaru  dan  usahanya sudah  berjalan.  (C3)  Lokasi  Usaha,  (C4) Presentasi  Bisnis  Plan  yakni  kemampuan  untuk mempresentasikan  proposal  bisnis,  (C5)  test Wawancara.  Bobot  setiap  kriteria  serta  jenis
masing-masing  kriteria  ditentukan  seperti  pada tabel 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Tabel 1. Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot  Jenis C1 Administrasi  20% Benefit C2 Jenis Usaha 25% Benefit C3 Lokasi Usaha 25% Benefit C4 Presentasi Bisnis Plan 20% Benefit C5 Wawancara 10% Benefit
Adapun data alternatif yang akan diolah dalam penelitian ini disajikan pada tabel 2 yang menunjukkan nilai dari masing-masing alternatif dan beserta dengan nilai kriteria nya.
Tabel 2. Rating kecocokan alternatif dan kriteria
Alter- natif Nama Kelompok C1  C2  C3  C4  C5 A1 PMWM_01 72  81  83  87 83 A2 PMWM_02 75  72  83  84 76 A3 PMWM_03 82  78  76  82 79 A4 PMWM_04 72  84  78  84 80 A5 PMWM_05 72  79  74  84 77 A6 PMWM_06 77  79  78  87 77
A7 PMWM_07 70  72  70  85 70 A8 PMWM_08 75  76  74  83 72

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya dilakukan pemrosesan keputusan  dengan  metode  MOORA  yang dilakukan dengan langkah-langkah antara lain :
1. Dibentuk  matrik  keputusan  x  yang  diambil dari Tabel 3.
X ij =
[ 72 81 83 87 83 75 72 83 84 76
82 78 76 82 79
72 84 78 84 80 72 79 74 84 77 77 79 78 87 77 70 72 70 85 70 75 76 74 83 72 ]
2. Kemudian  dilakukan  normalisasi  matriks  X dengan persamaan ke-1
a. Untuk Kriteria C1 X 1.1 =
72 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 72 210,6063 =0,34187
X 2.1 =
75
√5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625
= 75 210,6063 =0,35611
X 3.1 =
82 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 82 210,6063 =0,38935
X 4.1 =
72 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 72 210,6063 =0,34187
X 5.1 =
72 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 72 210,6063 =0,34187 X 6.1 =
77
√5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625
= 77 210,6063 =0,36561 X 7.1 =
70 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 70 210,6063 =0,33237
X 8.1 =
75 √5814+5625+6724+5184+5184+5929+4900+5625 = 75 210,6063 =0,35611
b. Untuk Kriteria
X 1.2 =
81 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 81 219,834 =0,36846 X 2.2 =
72 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 72 219,834 =0,32752
X 3.2 =
78 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 78 219,834 =0,35481 X 4.2 =
84 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776
= 84 219,834 =0,38211 X 5.2 =
79 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776
= 79 219,834 =0,35936 X 6.2 =
79 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 79 219,834 =0,35936
X 7.2 = 72 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 72 219,834 =0,32752
X 8.2 =
76 √6561+5184+6084+7056+6241+6241+5184+5776 = 76 219,834 =0,34572
c. Untuk Kriteria C3
X 1.3 =
83
√6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 83 205,178 =0,40453 X 2.3 =
83
√6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 83 205,178 =0,40453 X 3.3 =
76
√6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 76 205,178 =0,37041 X 4.3 =
78
√6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 78 205,178 =0,38016 X 5.3 =
74 √6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 74 205,178 =0,36066 X 6.3 =
78 √6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476 = 78 205,178 =0,38016 X 7.3 = 70
√6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476
= 70
205,178 =0,34117 X 8.3 =
74 √6889+6889+5776+6084+5476+6084+4900+5476 = 74 205,178 =0,36066
d. Untuk Kriteria C4 X 1.4 =
87 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 87 224,1763 =0,38809 X 2.4 =
84 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 84 224,1763 =0,37471 X 3.4 =
82 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 82 224,1763 =0,36578 X 4.4 =
84 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 84 224,1763 =0,37471 X 5.4 =
84 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 84 224,1763 =0,37471 X 6.4 =
87 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 87 224,1763 =0,38809 X 7.4 =
85 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889 = 85 224,1763 =0,37917
X 8.4 =
83 √7569+7056+6724+7056+7056+7569+7225+6889
= 83 224,1763 =0,37024
e. Untuk Kriteria C5
X 1.5 =
83 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 83 205,0951 =0,40469
X 2.5 =
76 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 76 205,0951 =0,37056
X 3.5 =
79 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 79 205,0951 =0,38519 X 4.5 =
80 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 80 205,0951 =0,39006 X 5.5 =
77 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 77 205,0951 =0,37544 X 6.5 =
77 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 77 205,0951 =0,37544 X 7.5 =
70 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 70 205,0951 =0,34131 X 8.5 =
72 √6889+5776+6241+6400+5929+5929+4900+5184 = 72 205,0951 =0,35106
Maka hasil matriks X yang diperoleh dengan dari normalisasi matriks 𝑋 𝑖𝑗 adalah sebagai berikut : Xij =
[ 0,34187 0,36846 0,40453 0,38809 0,40469 0,35611 0,32752 0,40453 0,37471 0,37056 0,38935 0,35481 0,37041 0,36578 0,38519 0,34187 0,38211 0,38016 0,37471 0,39006 0,34187 0,35936 0,36066 0,37471 0,37544 0,36561 0,35936 0,38016 0,38809 0,37544 0,33237 0,32752 0,34117 0,37917 0,34131 0,35611 0,34572 0,36066 0,37024 0,35106 ] 3. Langkah selanjutnya dilakukan p enghitungan Nilai Yi dengan menggunakan bobot masing-masing kriteria yang terdiri dari [0.20, 0.25, 0.25, 0.20, 0.10]
Y 1 =(0,2*34187)+(0,25*0,36846)+(0,2*0,40453) +(0,2*0,38809)+(0,15*0,40469) =0.37971
Y 2 =(0,2*35611)+(0,25*0,32752)+(0,2*0,40453)
+(0,2*0,37471)+(0,15*0,37056) = 0.36623
Y 3 =(0,2*38935)+(0,25*0,35481)+(0,2*0,37041)
+(0,2*0,36578)+(0,15*0,38519) = 0.37085
Y 4 =(0,2*34187)+(0,25*0,38211)+(0,2*0,38016) +(0,2*0,37471)+(0,15*0,39006) = 0.37289
Y 5 =(0,2*34187)+(0,25*0,35936)+(0,2*0,36066)
+(0,2*0,37471)+(0,15*0,37544) = 0.36086
Y 6 =(0,2*36561)+(0,25*0,35936)+(0,2*0,38016)
+(0,2*0,38809)+(0,15*0,37544) = 0.37316
Y 7 =(0,2*33237)+(0,25*0,32752)+(0,2*0,34117)
+(0,2*0,37917)+(0,15*0,34131) = 0.34361
Y 8 =(0,2*35611)+(0,25*0,34572)+(0,2*0,36066) +(0,2*0,37024)+(0,15*0,35106) = 0.35697
Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh, hasil  rangking  alternatif  dari  setiap  proposal mahasiswa mahasiswa ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Rangking Alternatif Nama Kelompok Hasil (Y i ) Ranking A1 PMWM_01 0.37971 1 A2 PMWM_02 0.36623 5
A3 PMWM_03 0.37085 4 A4 PMWM_04 0.37289 3 A5 PMWM_05 0.36086 6 A6 PMWM_06 0.37316 2 A7 PMWM_07 0.34361 8 A8 PMWM_08 0.35697 7 Maka proposal mahasiswa kelompok 1 ( PMWM_01 )  merupakan  proposal  yang  terpilih sebagai  kelompok  dengan  proposal  mahasiswa wirausaha yang terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  sistem  pendukung keputusan pemilihan proposal kegiatan mahasiswa wirausaha merdeka terbaik menggunakan  metode  MOORA  yang  telah dibangun, diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan ada nya sistem pendukung keputusan ini,  maka  penilaian  proposal  mahasiswa wirausaha  yang  terbaik  dapat  dilakukan dengan mudah dan cepat.
2. Penentuan  proposal  mahasiswa  wirausaha yang terbaik diperoleh dengan menggunakan metode Multi Objective Optimization on the
Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  dengan kriteria  yang  terdiri  dari  administrasi,  jenis usaha,  lokasi  usaha,  presentasi  bisnis  plan, dan wawancara.
3. Dari  hasil  perangkingan  mahasiswa  dengan proposal  yang  terbaik  adalah  kelompok PMWM_01 dengan nilai 0.37971 rangking 1, rangking  2  adalah  kelompok  PMWM_06 dengan nilai 0.37316, dan rangking 3 adalah kelompok PMWM_03 dengan nilai 0.37085.

## 5. REFERENSI
[1] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[2] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J. Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG
BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD COMPUTING  DENGAN  OPENSTACK PADA JARINGAN LOKAL
MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335. [3] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” Iota ,  vol.  01,  no.  4,  pp.  208– 219, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[4] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[5] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M.  Siregar,  and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi:
10.31763/iota.v1i4.501.
[6] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[7] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype of  Water  Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[9] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp.
47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[10] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[11] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online].
Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[12] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,” Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[13] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[14] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[15] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp.
239–244, 2021.
[16] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To
Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis
Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1,
pp. 73–81, 2019.
[17] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[18] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[19] C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S. Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan Gunung  Malela),” J.  Appl.  Informatics Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  42–46,  Oct.
2019, doi: 10.30871/jaic.v3i2.1324.
[20] N. H. Yati, “IMPLEMENTASI METODE
MOORA (MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION  ON  THE  BASIC  OF RATIO ANALYSIS) UNTUK REKOMENDASI  PEMILIHAN  TYPE
SEPEDA  MOTOR  TERBAIK  (Studi Kasus :  CV.  Satu  Hati  Perkasa),” J. Teknol. DAN OPEN SOURCE , vol. 3, no. 1,  pp.  101–113,  Jun.  2020,  doi: 10.36378/jtos.v3i1.436.
[21] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[22] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.