JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114

## OPTIMALISASI PENENTUAN JURUSAN MELALUI PERBANDINGAN METODE MOORA-WASPAS
Ullya Mega Wahyuni 1 , Afriyanti Dwi Kartika 2
1,2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas Limau Manis, Pauh, Kota Padang, Sumatera Barat 25175
1 ullyamegawahyuni@it.unand.ac.id
2 afriyantidwikartika@it.unand.ac.id
Abstrak — Penyerapan tenaga kerja dari lulusan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) lebih rendah dibandingkan lulusan tingkat pendidikan lainnya.  Hal  ini  terlihat dari  banyaknya  tingkat  pengangguran dari  lulusan  SMK  sebesar 13,55  %. Untuk  meningkatkan  kompetensi  lulusan SMK salah satunya dengan pemilihan jurusan yang tepat. Pemilihan jurusan yang tepat dapat membantu meningkatkan kompetensi keahlian siswa dan memberikan kenyamanan selama proses belajar mengajar. Keputusan pemilihan jurusan yang dilakukan siswa saat ini berdasarkan pengaruh orang lain atau berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Hal ini akan menyebakan ketidaksesuaikan penempatan jurusan dengan  kemampuan  calon  siswa  sehingga  materi  yang  diberikan  selama  di  dalam  kelas  akan  sulit  diterima.  Untuk  membantu  penentu keputusan  dalam  menentukan  keputusan  maka  hasil  rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  dijadikan  sebagai  acuan pemilihan  jurusan bagi  calon  siswa.  Data  yang  akan  diuji terdiri dari  tujuh  kriteria  dengan  enam  alternatif,  data  tersebut  di  analisis  dengan metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  dan  metode  Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA).  Hasil  pengujian  dari  kedua  metode  memberikan  rekomendasi  yang  sama  yaitu  terpilihnya  Jurusan  Teknik  Instalansi  Tenaga Listrik sebagai nilai prefensi tertinggi yang sesuai dengan bakat dan minat calon siswa berdasarkan data uji.  Jika dilihat dari waktu eksekusi analisa  perhitungan,  maka  metode  WASPAS  membutuhkan  waktu  eksekusi  yang  lebih  cepat  dibandingkan  metode  MOORA.  Akurasi  dari kedua  metode  yang  digunakan  memberikan  hasil  yang  sama  yaitu  50%.  Jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  metode  WASPAS  maupun  MOORA cukup  baik  dan  memberikan  solusi  atas  permasalahan  dalam  menilai  dan  mengevaluasi  jurusan  yang  sesuai  dengan  bakat  dan  minat  calon siswa.

## Kata kunci
— Sistem Pengambilan Keputusan, WASPAS, MOORA, Pemilihan Jurusan.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  aspek  penting  untuk  menjaga kelangsungan  hidup  setiap  individu  dan  sebagai  fondasi kemajuan  bangsa  [1].  Pengembangan  pendidikan  menjadi suatu  keharusan  dan  kewajaran  karena  pendidikan  berperan dalam  pengembangan  sumber  daya  manusia  (SDM)  unggul [2].  Selain  itu  pendidikan  merupakan  produk  budaya  suatu bangsa  yang  tumbuh  dan  terus  berkembang  menyesuaikan tuntutan  perubahan  di  masyarakat  [3].  Budaya  literasi diperlukan  untuk  mewujudkan  peran  generasi  muda  dalam pembangunan negara [4].
Saat  ini  pemerintahan  Indonesia  terus  mendorong peningkatan  kapasitas  SDM  salah  satunya  melakukan revitalisasi  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  secara komprehensif.  Revitalisasi  dilakukan  untuk  menghasilkan SDM  unggul  dan  siap  menghadapi  tantangan  nasional  dan global.  SDM  unggul  yang  dihasilkan  dari  pelayanan
pendidikan  SMK  yang berkualitas diyakini dapat  mendukung kearifan  lokal  pada  sektor  pembangunan  ekonomi  sehingga mendorong peningkatan industri dengan berwirausaha.
Namun  demikian,  penyerapan  tenaga  kerja  dari  lulusan SMK  lebih  rendah  dibandingkan  lulusan  Sekolah  Menengah Atas (SMA) maupun tingkatan pendidikan lainnya. Berdasarkan  data  statistik  yang  dirilis  pada  tanggal  05 November  2020  oleh  Badan  Pusat  Statistik,  pengangguran  di Indonesia  didominasi  dari  lulusan  SMK.  Jika  dilihat  secara rinci  dari  data  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT),  jumlah pengangguran  lulusan  SMK  sebesar  13,55  %,  SMA  sebesar 9,86  %  dan  yang  paling  rendah  lulusan  Sekolah  Dasar  (SD) sebesar 3,61% .
Salah  satu  faktor  penyebab  rendahnya  serapan  lulusan SMK  adalah  tidak  sesuainya  kualitas  lulusan  dengan  standar industri.  Pendidikan  vokasi  perlu  dilakukan link  and  match dengan dunia industri. Mengidentifikasi minat dan bakat calon siswa  pada  pemilihan  jurusan  juga  bisa  dilakukan  sebagai
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
upaya  peningkatan  kualitas  lulusan.  Pemilihan  jurusan  yang tepat  membantu  meningkatkan  kompetensi  siswa  dan memberikan kenyamaan selama proses belajar mengajar [5].
SMKN  1  Sungai  Rumbai  memiliki  enam  kompetensi keahlian  yaitu  teknik  audio  video,  teknik  desain  pemodelan informasi  bangunan,  teknik  perancangan  gambar  mesin, teknik  instalasi  tenaga  listrik,  teknik  pengelasan,  dan  teknik otomasi  industri.  Proses  pemilihan  jurusan  saat  ini  dinilai masih  belum  efektif  karena  banyak  calon  siswa  memilih jurusan  berdasarkan  masukan  orang  lain  atau  jurusan  yang paling  banyak  diminati.  Hal  ini  tentunya  akan  menyebabkan ketidaksesuaian antara jurusan yang dipilih dengan kemampuan  calon  siswa.  Jika  kondisi  ini  dibiarkan  tentunya akan  berpengaruh  terhadap  kompetensi  keahlian  siswa  yang rendah  karna  sulitnya  siswa  menerima  materi  yang  diberikan selama  di  dalam  kelas.  Dari  permasalahan  tersebut,  maka dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang dapat  membantu  penentu  keputusan  dalam  memberikan keputusan  berdasarkan  hasil  rekomendasi.  Metode  yang digunakan  dalam  proses  menghasilkan  keputusan  ini  adalah kombinasi  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis of  Ratio  Analysis (MOORA)  dan Weight  Aggregated  Sum Product  Assesment (WASPAS).  Metode  MOORA  digunakan untuk  menentukan  bobot  kriteria  dan  WASPAS  digunakan untuk membandingkan alternatif.
Penggunaan metode WASPAS pada penelitian sebelumnya dilakukan  pada  seleksi  anggota  PPK  Pilkada  dengan menggunakan  delapan  kriteria  dan  sepuluh  alternatif.  Dari hasil  analisa  tersebut  diperoleh  rekomendasi  anggota  panitia pemilihan kecamatan dengan nilai tertinggi sebesar 0,9202 [6]. Penelitian  dengan  metode  MOORA  juga  pernah  dilakukan dalam  pemilihan  karyawan  tetap  pada  Trinity  Teknologi dengan menggunakan empat kriteria dan lima alternatif. Hasil akhir dari analisa ini adalah rekomendasi nama calon pegawai yang  bisa  dijadikan  karyawan  tetap    dengan  nilai  tertinggi sebesar  0.4977  [7].  Pada  penelitian  lainnya  untuk  pemilihan jurusan  sudah  diterapkan  dengan  metode  PROMETHEE. Hasil  dari  metode  ini  memberikan  keputusan  berupa rekomendasi  jurusan  yang  sesuai  dengan  kemampuan  calon siswa.  Namun  metode  PROMETHEE  memiliki  kelemahan dalam  memberikan  pemilihan  alternatif  secara  optimal  dan memerlukan fungsi tambahan [8].
Dari  beberapa  metode  yang  sudah  diujikan,  maka  peneliti mencoba  menggunakan    metode  WASPAS  dan  MOORA dengan  fokus  masing-masing  yang  akan  membantu  dalam pemilihan jurusan. Hasil dari kedua metode tersebut dilakukan perbandingan untuk menghasilkan keputusan terbaik.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  tahapan  setiap  proses  pengambilan keputusan  dengan  kombinasi  metode  WASPAS-MOORA dapat dilihat pada Gambar 1.
Analisa Data Mengolah Data dengan Metode WASPAS Mengolah Data dengan Metode MOORA
Menganalisis Hasil Metode WASPAS
Menganalisis Hasil Metode MOORA PENGOLAHAN DATA Melakukan Perbandingan Hasil Metode WASPAS dan MOORA Evaluasi Keputusan Hasil Keputusan

## Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian

## A. Analisa Data
Analisa  data  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  dari data yang dikumpulkan untuk menghasilkan sebuah keputusan. Data  yang  digunakan  berupa  data  kriteria  dan  data  alternatif. Data  tersebut  Tabel  1  menunjukkan  kriteria  yang  digunakan dan Tabel II menunjukkan data alternatif.
T ABEL I

## K RITERIA YANG DIGUNAKAN
Kode  Kriteria Deskripsi Nilai     Jenis Bobot K1 Jumlah Pengajar > 10 Guru 5 – 9 Guru 1 – 4 Guru 1 0,75 0,5 Benefit   1,5 K2 Jumlah Siswa >=30 20 – 29 10 – 19 <= 9 1 0,75 0,5 0,25 Benefit   1 K3 Fasilitas Memadai (M) Cukup Memadai (C) Tidak Memadai (TM) 0,75 0,5 0,25 Benefit  1,5 K4 Prestasi Jurusan >=5 2 – 4 <= 1 0,75 0,5 0,25 Benefit  1,5 K5 Rata-rata Nilai Kompetensi >=90 75 – 89 66 – 74 <= 65 1 0,75 0,5 0,25
Benefit  2
K6 Nilai Tes Bakat >=90 75 – 89 66 – 74 <= 65 1 0,75 0,5 0,25
Benefit  1,5
K7 Minat Siswa Suka Sekali (SS) Suka (S) Biasa Saja (BS)
Kurang Suka (KS)
Tidak Suka (TS) 1 0,75 0,5
0,25
0 Benefit  1
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
T ABEL II D ATA A LTERNATIF No Jurusan
1 2 3 4 5 6 Teknik audio video Teknik desain pemodelan informasi bangunan Teknik perancangan gambar mesin Teknik instalasi tenaga listrik
Teknik pengelasan Teknik otomasi industri

## B. Pengolahan Data
Setelah  didapatkan  kriteria  dan  alternatif  yang  digunakan maka  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  penghitungan dengan  metode  WASPAS  dan  MOORA.  Setiap  metode memiliki  tahapan  yang  berbeda  sehingga  hasil  dari  proses pengolahan  data  kedua  metode  tersebut  juga  berbeda.  Hasil akhir dari masing-masing metode akan dilakukan perbandingan sebelum masuk tahap evaluasi untuk menghasilkan sebuah keputusan.
MOORA  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  secara bersamaan untuk optimalisasi dua atau lebih nilai atribut yang saling  bertentangan  [9].  MOORA  lebih  fleksibel  dan  mudah untuk  dipahami  saat  proses  evaluasi  dengan  memisahkan bagian  subjektif  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan beberapa atribut pengambilan keputusan [10]. Berikut tahapan pengolahan data dengan metode MOORA [11]:
1. Mengidentifikasi alternatif dan kriteria yang digunakan
2. Membuat  matriks keputusan dari data uji
[ ] (1)
3. Normalisasi Matriks
Normalisasi  mariks  tujuannya  adalah  menggabungkan setiap  komponen  matriks  sehingga  komponen  pada matriks nilainya seragam.
√∑
(2)

## 4. Prefensi nilai Yi
Untuk optimalisasi multi-objektif, pada kasus maksimasi
(benefit) maka  kinerja  yang  dinormalisasi  ditambahkan begitu juga sebaliknya untuk kasus minimasi (cost) .
∑ ∑ (3) Keterangan: g = Jumlah atribut benefit ,
(n-g)  = Jumlah atribut cost , dan
Yi = Nilai prefensi hasil optimalisasi
W J = Bobot atribut
5. Perangkingan ( yi )
Positif  dan  negatifnya  nilai yi tergantung  dari  total maksimum dan  minimum pada  matriks  keputusan. Nilai yi positif  dipilih  sebagai  alternative  terbaik  sedangkan nilai yi negatif sebagai alternative terendah.
Metode  WASPAS  sangat  efektif  dan  dapat  diterapkan untuk  menyelesaiakan  permasalahan  MCDM  (Multi  Criteria Decision Making) [12]. WASPAS  merupakan kombinasi dari WSM-WPM  yang  digunakan  untuk  memecahkan  sejumlah besar  masalah  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan nilai skor prefensi [13]. Pengolahan data dengan menggunakan  metode  WASPAS  terdapat  beberapa  langkah utama, yaitu [14]:
1. Membuat matriks keputusan.
[ ] (4)
2. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan. Untuk kriteria benefit, maka digunakan rumus:
(5)
Untuk kriteria cost, maka digunakan rumus:
(6)
3. Menghitung nilai prefensi
Qi ∑ ( ) ( 7 )

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan MOORA
Setelah  langkah  pertama  yaitu  identifikasi  kriteria  dan alternatif  selesai  dilakukan,  maka  proses  selanjutnya  adalah membuat matriks keputusan dari data uji.
T ABEL III
D ATA U JI
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 A1 20 35 M 2 75 70 SS A2 18 35 CM 1 75 65 S A3 15 25
CM 1 70 65 BS A4 15 25 M 2 90 90 S A5 12 25
M 2 70 60 TS A6 18 35 CM 1 60 50 KS
Data  uji  yang  ada  pada  Tabel  III  disesuaikan  dengan  nilai yang  diberikan  pada  setiap  sub  kriteria.  Tabel  IV menunjukkan hasil matriks keputusan.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
T ABEL IV M ATRIKS K EPUTUSAN
Alternatif Kriteria K1  K2 K3 K4 K5 K6 K7 Audio Video 1 1 0,75  0,75  0,75  0,5 1 Desain Pemodelan Informasi Bangunan 1 1 0,5 0,5 0,75  0,25  0,75 Perancangan Gambar Mesin 1 0,75  0,5 0,5 0,5 0,25  0,75 Instalasi Tenaga Listrik 1 0,75  0,75  0,75  1 1 0,5 Pengelasan 1 0,75  0,75  0,75  0,5 0,25  0 Otomasi Industri 1 1 0,5 0,5 0,25  0,25  0,25
Tahapan selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan rumus (2).
A lternatif 1:
√ √ √
√
A lternatif 2:
√
√
√
√
A lternatif 3:
√ √
√ √ A lternatif 4:
√ √
√
√ A lternatif 5:
√ √ √ √ A lternatif 6: √ √ √ √
Hasil normalisasi secara keseluruhan terhadap tujuh kriteria dan enam alternatif ditunjukkan pada Tabel V.
T ABEL V
N ORMALISASI
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 A1 0.408 0.462 0.480 0.480 0.457 0.408 0.641 A2 0.408 0.462 0.320 0.320 0.457 0.204 0.480 A3 0.408 0.346 0.320 0.320 0.305 0.204 0.480 A4 0.408 0.346 0.480 0.480 0.610 0.816 0.320 A5 0.408 0.346 0.480 0.480 0.305 0.204 0.000 A6 0.408 0.462 0.320 0.320 0.152 0.204 0.160 Untuk melakukan optimalisasi, maka dilakukan perhitungan  dengan  menggunakan  rumus  (3).  Sebelum dihitung  nilai  prefensi Yi, langkah  selanjutnya  adalah mengoptimalkan  setiap  nilai  kriteria  dengan  cara  mengalikan nilai bobot.
K riteria 1:
K riteria 2:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
K riteria 3: K riteria 4: K riteria 5: K riteria 6: K riteria 7:
Prefensi  nilai Yi pada  Tabel  VI  didapatkan  dari optimalisasi total. Untuk data yang bertype benefit, maka nilai atribut  bertanda  positif  dan  jika  data  bertype cost maka  nilai atribut bertanda negatif.
T ABEL VI P REFENSI N ILAI Y I
Nilai Yi Kriteria K1 K2 K3 K4 K5
K6 K7 Y 1 0.612 0.462 0.721 0.721 0.915 0.612 0.641 Y 2 0.612 0.462 0.480 0.480 0.915 0.306 0.480 Y 3 0.612 0.346 0.480 0.480 0.610 0.306 0.480 Y 4 0.612 0.346 0.721 0.721 1.220 1.225 0.320 Y 5 0.612 0.346 0.721 0.721 0.610 0.306 0.000 Y 6 0.612 0.462 0.480 0.480 0.305 0.306 0.160
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  perangkingan  dari hasil  optimalisasi.  Nilai  dengan  prefensi  tertinggi  merupakan nilai  alternatif  terbaik  dan  begitu  juga  sebaliknya.  Hasil perangkingan bisa dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII P ERANGKINGAN Alternatif Ranking Nilai Optimalisasi Teknik Instalasi Tenaga Listrik 1 Y 4 = 5.165 Teknik Audio Video 2 Y 1 = 4.683 Teknik Desain Pemodelan Informasi Bangunan 3 Y 2 = 3.737 Teknik Perancangan Gambar Mesin 4 Y 3 = 3.316 Teknik Pengelasan 5 Y 5 = 3.316 Teknik Otomasi Industri 6 Y 6 = 2.806
Dari  hasil  perangkingan  metode  MOORA,  bisa  diketahui bahwa  Jurusan  Teknik  Instalasi  Tenaga  Listrik  merupakan jurusan  terbaik  yang  direkomendasikan  sesuai  dengan  bakat dan  minat  calon  siswa.  Hasil  rekomendasi  dari  metode MOORA  diambil  dari  hasil  preferensi  nilai  tertinggi  sebesar 5.165.

## B. Perhitungan WASPAS
Proses  pertama  pada  metode  WASPAS  adalah  membuat matriks keputusan dari data uji seperti yang ditunjukkan pada Tabel VIII.
T ABEL VIII
M ATRIKS K EPUTUSAN Jurusan Kriteria K1  K2 K3 K4 K5 K6 K7 Audio Video 1 1 0,75 0,75  0,75  0,5 1 Desain Pemodelan Informasi Bangunan 1 1 0,5 0,5 0,75  0,25 0,75 Perancangan Gambar Mesin 1 0,75  0,5 0,5 0,5 0,25 0,75 Instalasi Tenaga Listrik 1 0,75  0,75 0,75  1 1 0,5 Pengelasan 1 0,75  0,75 0,75  0,5 0,25 0 Otomasi Industri 1 1 0,5 0,5 0,25  0,25 0,25
Kemudian menentukan nilai maksimum dan minimum dari setiap kriteria berdasarkan matriks keputusan.
T ABEL IX N ILAI M AKSIMAL DAN M INIMAL Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7 Max 1 1 0,8  0,8 1 1 1 Min 1 0,8  0,5  0,5  0,3  0,3 0
Setelah itu dilakukan  normalisasi dengan  menghitung nilai Rij terhadap  nilai  maksimal  dan  minimal  matriks  keputusan yang  ada  pada  Tabel  IX.  Untuk  kriteria  dengan  jenis benefit dapat  menggunakan  rumus  (5)  dan  untuk  jenis cost
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
menggunakan rumus (6). Maka nilai hasil normalisasi matriks dapat dilihat pada Tabel X.
T ABEL X
N ORMALISASI M ATRIKS WASPAS
Alternatif Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 A1 1 1 1 1 0.8 0.5  1 A2 1 1 0.7 0.667  0.8 0.3  0.8 A3 1 0.8  0.7 0.667  0.5 0.3  0.8 A4 1 0.8  1 1 1 1 0.5 A5 1 0.8  1 1 0.5 0.3  0 A6 1 1 0.7 0.667  0.3 0.3  0.3
Langkah terakhir adalah menghitung nilai prefensi ( Qi ) dari nilai  normalisasi  matriks  dengan  menggunakan  rumus  (7). Nilai prefensi ( Qi ) secara keseluruhan bisa dilihat pada Tabel 11.
(    ∑                                                                               ) (    ∏ ) (    ∑ )   (    ∏ ) (    ∑                                                                                 ) (    ∏ ) (    ∑ )   (    ∏
) T ABEL XI H ASIL P REFERENSI M ETODE WASPAS
Alternatif Ranking Nilai Optimalisasi Teknik Instalasi Tenaga Listrik 1 7.750 Teknik Audio Video 2 7.333 Teknik Desain Pemodelan Informasi Bangunan 3 5.826 Teknik Pengelasan 4 5.375 Teknik Perancangan Gambar Mesin 5 5.169 Teknik Otomasi Industri 6 4.576
Dari hasil prefensi metode WASPAS, bisa diketahui bahwa Jurusan  Teknik  Instalasi  Tenaga  Listrik  merupakan  jurusan terbaik yang direkomendasikan sesuai dengan bakat dan minat calon  siswa.  Hasil  rekomendasi  dari  metode  WASPAS diambil dari Hasil Preferensi nilai tertinggi sebesar 7.750.

## C. Komparasi Metode WASPAS dan MOORA
Perbandingan  metode  WASPAS  dan  MOORA  dari  hasil proses analisa perhitungan dapat dilihat pada Tabel XII.
T ABEL XII
K OMPARASI M ETODE WASPAS DAN MOORA WASPAS MOORA Alternatif Skor Ranking Alternatif Skor Ranking A 4 7.750 1 A 4 5.165 1 A 1 7.333 2 A 1 4.683 2 A 2 5.826 3 A 2 3.737 3 A 5 5.375 4 A 3 3.316 4 A 3 5.169 5 A 6 3.316 5 A 6 4.576 6 A 5 2.806 6
Hasil akhir perhitungan menunjukkan bahwa WASPAS dan MOORA  memberikan  rekomendasi  alternatif  terbaik  yang sama  berdasarkan  nilai  prefensi  tertinggi.  Sedangkan  untuk tiga  alternatif  terendah,  WASPAS  dan  MOORA  memberikan rekomendasi yang berbeda.

## D. Akurasi Metode WASPAS dan MOORA
Berdasarkan  hasil  perbandingan  dari  metode  MOORA  dan WASPAS  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  XII,  ditemukan perbedaan  hasil  peringkat  untuk  tiga  alternatif  terendah. Temuan presisi untuk kedua metode tersebut sebagai berikut:
1. WASPAS  terdapat  3  pilihan  jurusan  yang  berbeda  dari hasil  perangkingan  WASPAS,  jadi  akurasi  peringkat WASPAS sama dengan:
2. MOORA  terdapat  3  pilihan  jurusan  yang  berbeda  dari hasil  perangkingan  MOORA,  jadi  akurasi  peringkat
MOORA sama dengan:

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil proses analisa data menggunakan metode WASPAS  dan  MOORA,  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  metode  WASPAS  dan  MOORA  memberikan rekomendasi  yang  sama  yaitu  berupa  alternatif  jurusan  yang harus  dipilih  sesuai  dengan  bakat  dan  minat  calon  siswa. WASPAS  dan  MOORA  merekomendasikan  jurusan  Teknik Instalansi Tenaga Listrik sebagai nilai prefensi tertinggi  yang harus dipilih calon siswa berdasarkan data uji yang digunakan. Jika  dilihat  dari  waktu  eksekusi  analisa  perhitungan,  maka metode  WASPAS  membutuhkan  waktu  eksekusi  yang  lebih cepat  dibandingkan  metode  MOORA.  Akurasi  dari  kedua metode  yang  digunakan  memberikan  hasil  yang  sama  yaitu 50%. Jadi bisa disimpulkan bahwa metode WASPAS maupun
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 108-114
MOORA cukup baik dan memberikan solusi atas permasalahan  dalam  menilai  dan  mengevaluasi  jurusan  yang sesuai dengan bakat dan minat calon siswa.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  semua  pihak yang terlibat dalam penelitian optimalissasi penentuan jurusan teruatama pihak SMK 1 Sungai Rumbai dan rekan kerja yang membantu  memberikan  masukan  sehingga  penelitian  ini  bisa berjalan lancar sesuai dengan yang diinginkan.

## R EFERENSI
[1] Rahmadoni,  J.,  Arifnur,  A.  A.,  &  Wahyuni,  U.  M. (2020).  Penerapan  schoology  sebagai  learning management system bagi guru SMAN 1 Sutera. Jurnal Hilirisasi IPTEKS, 3(2), 129-137.
[2] T.  Saiful  Akbar,  ―Manusia  Dan  Pendidikan  Menurut Pemikiran  Ibn  Khaldun  Dan  John  Dewey,‖ J.  Ilm. Didakt. , Vol. 15, No. 2, Pp. 222–243, 2015.
[3] S. Adrianto, ―Peranan Pendidikan Sebagai
Transformasi Budaya,‖ Stikomcki , Vol. 12, No. 1, Pp. 14–19, 2019.
[4] Wahyuni,  Ullya  Mega,  Et  Al.  "Literasi  Visual  Media Edukasi  Poster  Terkait  Covid-19  Pada  Siswa  Sma  Di Kota Padang." Jurnal Hilirisasi Ipteks 4.1 (2021): 82- 91.
[5] A. Rufaidah, ―Pengaruh Intelegensi Dan Minat Siswa Terhadap  Putusan  Pemilihan  Jurusan,‖ J.  Ilm. Pendidik. , Vol. 2, No. 2, P. 143, 2015.
[6] R.  Yanto,  ―Analisis  Perbandingan  Keputusan  Seleksi Anggota Ppk Pilkada Menggunakan Metode Saw Dan Waspas,‖ Cogito Smart J. , Vol. 6, No. 1, P. 83, 2020, Doi: 10.31154/Cogito.V6i1.224.83-96.
[7] 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.
[8] N.  S.  Atmaja,  ―Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jurusan  Menggunakan  Metode  Promethee (Studi  Kasus :  Smk  Negeri  6  Medan),‖ Infotekjar    J. Nas. Inform. Dan Teknol. Jar. , Vol. 5, No. 2, Pp. 124– 133, 2021.
[9] 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,‖ J. Phys. Conf. Ser. , Vol. 1424, No. 1, Pp. 0–5, 2019, Doi:
10.1088/1742-
6596/1424/1/012019.
[10]  S.  Fadli  And  K.  Imtihan,  ―Implementation  Of  Moora
Method  In  Evaluating  Work  Performance  Of Honorary  Teachers,‖ Sinkron ,  Vol.  4,  No.  1,  P.  128,
2019, Doi: 10.33395/Sinkron.V4i1.10192.
[11]  I.  Kamila  And  S.  S.  Helma,  ―Implementation  Of Moora  Method  For  Determining  Prospective  Smart Indonesia Program Funds Recipients,‖ Int. J. Eng. Adv. Technol. ,  Vol.  9,  No.  2,  Pp.  1920–1925,  2019,  Doi: 10.35940/Ijeat.B2860.129219.
[12]  D.  Sergi  And  I.  Ucal  Sari,  ―Prioritization  Of  Public Services  For  Digitalization  Using  Fuzzy  Z-Ahp  And Fuzzy Z-Waspas,‖ Complex Intell. Syst. , Vol. 7, No. 2, Pp. 841–856, 2021, Doi: 10.1007/S40747-020-00239- Z.
[13]  O. Onajite And S. A. Oke, ―The Application Of Wsm, Wpm  And  Waspas  Multicriteria  Methods  For Optimum Operating Conditions Selection In Machining  Operations,‖ J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  Vol. 10, No. 1,
Pp. 1–14, 2021, Doi: 10.26593/Jrsi.V10i1.4271.1-14.
[14]  V.  Amalia,  D.  Syamsuar,  And  L.  Atika,  ―Komparasi Metode  Wp  Saw  Dan  Waspas  Dalam  Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat Dan
Kemampuan,‖ J. Inform. , Vol. 6, No. 1, Pp. 114–121, 2019, Doi: 10.31311/Ji.V6i1.5511.