## Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Guru Komputer Terbaik
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 2111601585@student.budiluhur.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Guru komputer merupakan pengajar yang memberikan suatu ilmu yang dimana ilmu tersebut mengarah ke bidang computer. Guru yang menguasai suatu ilmu computer sangat di perlukan disetiap sekolah karna ilmu tersebut sangat sulit di pahami jika tidak ada yang membimbing. Akan tetapi semakin banyak guru dalam bidang komputer, maka semakin sulit untuk mengetahui yang mana guru yang terbaik dengan memiliki inovasi dan kreatifitas di bidang tersebut. Maka dengan itu penulis memerlukan 4 kriteria agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan yang sering terjadi. Kriteria tersebut diantaranya Pendidikan, Pengalaman Mengajar, Menguasai Ilmu Komputer, dan Kedisiplinan. Maka dalam penelitian ini sangat di butuhkan sistem pembambantu  untuk memecahkan permasalahan yang terjadi dalam penelitian tersebut. Sistem yang dimaksud sebgai alat pembantu dalam penyelesaian masalah ialah Sistem Pendukung Keputusan (S PK) yang dimana dapat di bantu dalam penyelesaian suatu perhitungan dengan menggunakan metode MOORA dan WASPAS. Maka dengan itu dalam penentuan guru computer terbaik dengan menggunakan metode MOORA  yang terpilih ialah  Adian dengan total nilai 0.49347 sedangakan dengan metode WASPAS yang terpillih Adian dengan total nilai 1.00000.
Kata Kunci: Guru Komputer; Sistem Pendukung Keputusan; MOORA; WASPAS
Abstract− A computer teacher is a teacher who provides a knowledge in which the knowledge leads to the field of computers. Teachers who master computer science are needed in every school because this knowledge is very difficult to understand if no one guides them. However, the more teachers in the computer field, the more difficult it is to know which teacher is the best with innovation  and creativity in that field. So with that the writer needs 4 criteria in order to solve a problem that often occurs. These criteria include Education, Teaching Experience, Mastery of Computer Science, and Discipline. So in this research a helper system is really needed to solve the problems that occur in the research. The system referred to as an auxiliary tool in problem solving is the Decision Support System (DSS) which can be assisted in completing a calculation using the MOORA and WASPAS methods. So, in determining the best computer teacher using the MOORA method, Adian was chosen with a total score of 0.49347, while Adian was chosen with the WASPAS method with a total score of 1.00000.
Keyword: A computer teacher; Decision Support System; MOORA; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Guru merupakan salah satu sumber pengetahuan yang di berikan kepada siswa agar siswa tersebut mendapatkan  wawasan ilmu yang luas apalagi mengenai sesuatu hal yang mungkin bermanfaat dengan perkembangan zaman, contohnya saja ilmu komputer[1]–[5]. Dengan seiring berkembangnya zaman, suatu ilmu komputer sangatlah penting untuk dipahami oleh siswa. Karena dengan itu guru tersebut harus mengenalkan sutau pelajaran atau alat yang menyangkut bidang komputer agar dengan cara seperti itu siswa dapat memahami akan hal tersebut. Karena ilmu komputer sangat penting untuk di pahami dan di ajari oleh guru kepada siswa agar siswa semakin luas wawasannya. Dengan itu guru tersebut harus memberikan suatu hal yang membuat  pola  pikir  siswa  semakin  berkembang  dalam  membuat  suatu  inovasi  dan  kreatifitasi  yang  mengarah  ke  bidang komputer[6], [7]. Maka dengan itu sangat diperlukan penentuan guru komputer terbaik dalam mengembangkan suatu inovasi terhadap siswa.
Guru  komputer  merupakan  pengajar  yang  memberikan  suatu  ilmu  yang  dimana  ilmu  tersebut  mengarah  ke  bidang computer. Guru yang menguasai suatu ilmu computer sangat di perlukan disetiap sekolah karna ilmu tersebut sangat sulit di pahami jika tidak ada yang membimbing[8], [9]. Akan tetapi semakin banyak guru dalam bidang komputer, maka semakin sulit untuk mengetahui yang mana guru yang terbaik dengan memiliki inovasi dan kreatifitas di bidang tersebut. Maka dengan itu  penulis  memerlukan  4  kriteria  agar  dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang  sering  terjadi.  Kriteria  tersebut diantaranya  Pendidikan,  Pengalaman  Mengajar,  Menguasai  Ilmu  Komputer,  dan  Kedisiplinan.  Maka  dalam  penelitian  ini sangat  di  butuhkan  sistem  pembambantu  untuk  memecahkan  permasalahan  yang  terjadi  dalam  penelitian  tersebut.  Sistem yang dimaksud sebgai alat pembantu dalam penyelesaian masalah ialah Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  teknik  agar  mendapatkan  sebuah  keputusan  serta  dapat  dirancang sesuai  data  alternatif  dan  data  kriteria  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya,  SPK  juga  merupakan  sebuah  sistem  yang terkomputerisasi  dalam  membantu  proses  penyelesaian  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  yang  sesuai  dengan  multi kriteria dan atribut[10]–[13].
Maka dalam penelitian ini, penulis menerapkan suatu metode  MOORA dan WASPAS yang dimana metode tersebut dapat menghasilkan nilai yang di peroleh sesuai data yang  telah di ambil dan nilai tersebut akurat. Di dalam SPK ada beberapa
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Guru Komputer Terbaik
metode yang terdapat di dalamnya yaitu PSI, SAW, OCRA, ENTROPY, EDAS, MAUT, WASPAS dan masih banyak metode yang lainnya.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ahmad Safitra, Pristiwanto, dan Rian Syahputra yang menerapkan metode  MOOSRA  tahun  2021  yang  penelitiannya  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Mekanik  Menjadi Seorang  SA  ( Service  Advisor )  Menggunakan  Metode  Moosra.  Memiliki  5  kriteria  diantaranya  yaitu  Sill,  Kedisiplinan, Produktif, Tingkat Training, dan Umur. pada penelitian tersebut mendapatkan nilai akhir yang dimana alternative 10 dengan nama  Kristian  Sibrani  memperoleh  hasil  yang  paling  tinggi  yaitu  6.6823[14].  Selanjutnya  penelitian  dilakukan  Sultan Chaeruddin,  Icih  Surkasih,  dan  Respitawulan  menggunakan  metode  MOORA  pada  tahun  2021  dengan  judul  Pemilihan Marketplace  Dimasa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode  Moora.  Mempunyai  5  kriteria  diantaranya  kelengkapan produk, UI/UX, respon pelayanan, jasa pengiriman, dan proses transaksi. Penelitian ini yang mendapatkan nilai tertinggi yaitu alternatif satu dengan hasil 0, 417 ialah shopee[15]. Penelitian yang dilakukan Nindian Puspa Dewi, Ubaidi, dan Elsi Maharani pada tahun 2021 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode ROC dan ARAS Berbasis  Web.  Terdapat  5  kriteria  yaitu  jumlah  penjualan,  penilaian  pelayanan,  jumlah  pelanggaran,  masa  bekerja,  dan kedisiplinan. Serta memperoleh hasil rank tertinggi yaitu terdapat pada alternatif ke 15 dengan nilai 0,916 yaitu atas nama Faizur Rohman[16]. Penelitian yang dilakukan oleh Dwi Asdini, Miftahul Khairat, dan Dito Putro Utomo pada tahun 2022. Dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Manejer  di  PT.Pos  Indonesia  Dengan  Metode  WASPAS. Kriteria  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  yaitu  ada  5  kriteria  diantaranya  produktivitas  tenaga  kerja  dan  evaluasi  kerja, implementasi  budaya  akhlak  program  dan  5R,  ketetapan  standart  waktu  penyerahan,  pemeriksaan  semua  bagian,  dan pengawasan komplain pelanggan. Maka dengan itu dapat memperoleh rank tertinggi terdapat pada alternatif ke 9 dengan hasil 0,9956  atas  nama  Ronauli  Ferawati  Br  Silalahi[17].  Pada  beberapa  penelitian  terkait  yang  sudah  dijelaskan  diatas  dapat menjadi sebuah acuan dalam yang tepat dalam pembuatan penelitian ini.
Maka dengan berdasarkan penelitian terkait dapat menjadikan sebuah referensi dari permasalahan yang akan penulis jelaskan  sehingga  dalam  penelitian  tersebut  penulis  tertarik  membuat  penelitian  dengan  judul  Analisa  Penerapan  Metode Moora dan WASPAS dalam penentuan guru komputer terbaik. Dalam menerapkan metode tersebut dapat menghasilkan suatu nilai preferensi terbaik dan sejumlah alternatif serta kriteria yang telah ditentukan sehingga mendapatkan hasil akhir secara akurat

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan dalam Penelitian
Berikut ini ada gambaran tahapan dalam melakukan sebuah penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 tahapan penelitian tersebut maka berikut ini merupakan penjelasan dari setiap tahapan yang dilakukan pada penelitian ini.
a. Menganalisa Masalah
Sebuah penelitian dapat  di  lakukan apabila penulis sudah menganalisa permaslahan agar dapat  dijadikan suatu  pokok dalam penelitian.
Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode

## Penerapan Metode MOORA
1. Membuat Sebuah Matriks Keputusan
2. Melakukan Perhitungan Matriks Yang Ternormalisasi
3. Melakukan Perhitungan Dalam Mencari Nilai Optimasi
4. Memperoleh tingkat prioritas

## Penerapan Metode WASPAS
1. Membuat Sebuah Matriks Keputusan
2. Melakukan Perhitungan Matriks Yang Ternormalisasi
3. Melakukan Sebuah Perhitungan Dalam Mencari Nilai Optimasi
Selesai
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan

## Guru Komputer Terbaik
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan sebuah data sangat di perlukan agar dapat di jadikan sampel data dan juga sebagai referensi untuk membuat suatu penelitian.
c. Studi Literatur
Dalam melakukan sebuah penelitian harus memahami objek serta mencari beberapa referensi di perpustakaan ataupun di google scholar sehingga memudahkan kita dalam melakukan penelitian.
d. Analisa Penerapan
Pada tahapan ini kita melakukan analisa permasalahan dalampenentuan guru komputer terbaik, dimulai dari menetukan nilai bobot, kriteria dan alternatif dengan menggunakan metode MOORA dan WASPAS.

## 2.2 Guru Komputer
Guru komputer adalah salah satu pengajar yang menguasai suatu bidang teknologi atau computer, yang dimana guru tersebut dapat memberikan suatu ilmu yang khususnya dalam bidang tersebut. Karena computer ini sangat penting untuk di pelajari agar siswa tersebut dapat memahami terhadap setiap perkembangan suatu teknologi[18]–[20]

## 2.3 Metode MOORA
Metode moora  merupakan suatu  metode yang dimana terdapat  aritmatika dalam membantu penyelesaikan sebuah masalah tanpa adanya manipulasi. Metode moora juga memilki dua jenis ketentuan atau kriteria yang akan berbenturan dengan cost dan  benefit,  bertujuan  agar  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dan  akurat[21]–[24]. Berikut  tahapan  dalam  penyelesaian perhitungan dalam metode moora ialah sebagai berikut[25], [26]: a. Membuat matriks keputusan berdasarkan data yang ada.
𝑥 𝑖𝑗 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Normalisasi dari matriks x 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ] (2)
c. Pengoptimalan atribut 𝑦 𝑖 ∗ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 (3)
Jika terdapat bobot dalam penormalisaian maka dapat menggunakan rumus berikut. 𝑦 𝑖 ∗ = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 𝑤 𝑗 − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑤 𝑗 (4)

## 2.4 Metode WASPAS
Metode WASPAS merupakan sebuah metode yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan dengan langkah penegrjaan yang sudah di tentukan sebelumnya[27]–[29]. Metode tersebut salah satu metode yang perhitungan serta langkah-langkahnya dapat di katakan mudah dalam pengerjaannya. Barikut ini terdapat langkah-langkahnya sebagai berikut[30]–[32]: a. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan.
𝑥 𝑖𝑗 =   [ 𝑥 11 𝑥 1𝑗 . 𝑥 1𝑛 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖𝑗 . 𝑥 𝑖𝑛 .
. . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚𝑗 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (5)
b. Penentuan nilai maksimum dan terendah, persamaannya adalah sebagai berikut:
Jika kriteria benefit terpenuhi maka:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ma𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (6)
Jika kriteria cost terpenuhi maka:
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (7)
c. Menghitung bobot WASPAS dan nilai normalisasi matriks untuk pengambilan keputusan.
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 + 𝑛 𝑗=1 0.5 ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Guru Komputer Terbaik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alternatif
Dalam menentukan guru komputer terbaik pada sistem pendukung keputrusan, harus menyediakan sebuah data alternatif agar mendukung sebuah pencarian suatu nilai yang akurat. Berikut ini terdapat 7 data alternatif yang telah penulis buat, diantaranya yaitu seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama Guru FAD1 Ahmad Rifqi FAD2 Rima Tamara Aldisa FAD3 Arshaka FAD4 Adian FAD5 Ratih Setyowati FAD6 Vivi FAD7 Agus Iskandar

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Pada penentuan guru komputer terbaik, penulis sangat membutuhkan suatu data yang dimana data tersebut akan mendukung dalam mendapatkan hasil dengan nilai yang akurat. Data tersebut ialah data kriteria beserta bobot yang sudah ditentukan oleh penulis. Dimana penulis menyediakan data kriteria sebanyak 4 kriteria diantaranya ialah seperti tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pendidikan 0,3 Benefit C2 Pengalaman Mengajar 0,3 Benefit C3 Menguasai Komputer 0,3 Benefit C4 Kedisiplinan 0,1 Benefit
Berikut ini data alternatif kriteria yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 3. Data Alternatif Kriteria Alternatif  C1 C2 C3 C4 FAD1 S1 Ada Iya Baik FAD2 D4  Tidak  Tidak Cukup Baik FAD3 S1 Tidak Iya Kurang Baik FAD4 S2 Ada Iya Baik FAD5 D3  Tidak Iya Baik FAD6 S1 Ada Tidak Cukup Baik FAD7 S1 Ada Tidak Baik
Dari data alternatif kriteria pada penelitian ini dibutuhkan tabel pembobotan pada seluruh kriteria yang ada. Berikut tabel-tabel pembobotan yang diperlukan.
Tabel 4 . Pendidikan Keterangan  Nilai Bobot D3 1 D4 2 S1 3 S2 4 Tabel 5 . Pengalaman Keterangan  Nilai Bobot Ada 2 Tidak 1 Tabel 6. Menguasai Komputer
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan

## Guru Komputer Terbaik
Keterangan  Nilai Bobot Iya 2 Tidak 1 Tabel 7. Kedisiplinan Keterangan Nilai Bobot Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2
Berdasarkan  tabel-tabel  pembobotan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  maka  akan  menghasilkan  tabel  8  rating kecocokan seperti berikut.
Tabel 8. Rating Kecocokan Alternatif  C1  C2  C3  C4 FAD1 3 2 2 4 FAD2 2 1 1 3 FAD3 3 1 2 2 FAD4 4 2 2 4 FAD5 1 1 2 4 FAD6 2 2 1 3 FAD7 2 2 1 4

## 3.3 Penerapan Metode Moora
Dalam penyelesain sebuah perhitungan dengan menggunakan sebuah metode harus mengikuti langkah-langkah yang sudah ditentukan pada suatu metode tersebut. Langkah-langkah metode moora yaitu diantaranya:
a. Mempersiapkan Matriks Keputusan
X ij= | | 3 2 2 4 2 3 4 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 3 2 4 4 3 4 | | Dimana 4 kriteria bersifat benefit.
b. Normalisasi Matriks Keputusan
Setelah  penulis  membuat  matriks  keputusan,  maka  dengan  itu  penulis  harus  menormalisasikan  matrik  keputusan tersebut yang dimana nilai i dibagikan dengan nilai j yang sudah di pangkat dan di akarkan sebelumnya. Dapat dilihat seperti di bawah ini:
C1 X*₁,₁= 3 √(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 =
3 6.85565 = 0.43760
X*₂,₁= 2
√(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 =
2 6.85565 = 0.29173
X*₃,₁= 3
√(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 =
3 6.85565 = 0.43760
X*₄,₁= 4 √(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 =
4 6.85565 = 0.58346
X*₅,₁= 1 √(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 =
1 6.85565 = 0.14587
X*₆,₁= 2 √(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 2 6.85565 = 0.29173
X*₇,₁= 2 √(3 2 +2 2 +3 2 +4 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 2 6.85565 = 0.29173
Karena kriteria benefit semua maka dengan itu dalam mencari nilai normalisasi untuk kriteria selanjutnya dilakukan dengan langkah yang sama seperti C1. Maka dengan ini hasil yang diperoleh dari matriks keputusan yaitu:
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Guru Komputer Terbaik
X ij= | | 0.43760 0.45883 0.45883 0.43133
0.29173 0.43760 0.58346 0.14587 0.29173 0.29173 0.22942 0.22942 0.45883 0.22942 0.45883 0.45883 0.22942 0.45883 0.45883 0.45883 0.22942 0.22942 0.32350 0.21567 0.43133 0.43133 0.32350
0.43133 | |
c. Tahap terakhir ialah menghitung nilai optimasi agar mendapatkan hasil akhir
y*₁ = (0,30*0.43760) + (0,30*0.45883) + (0,30*0.45883) + (0,1*0.43133)   = 0.44971 y*₂ = (0,30*0.29173) + (0,30*0.22942) + (0,30*0.22942) + (0,1*0.32350)   = 0.25752 y*₃ = (0,30*0.43760) + (0,30*0.22942) + (0,30*0.45883) + (0,1*0.21567)   = 0.35932 y*₄ = (0,30*0.58346) + (0,30*0.45883) + (0,30*0.45883) + (0,1*0.43133)   = 0.49347 y*₅ = (0,30*0.14587) + (0,30*0.22942) + (0,30*0.45883) + (0,1*0.43133)   = 0.29337 y*₆ = (0,30*0.29173) + (0,30*0.45883) + (0,30*0.22942) + (0,1*0.32350)   = 0.32634 y*₇ = (0,30*0.29173) + (0,30*0.45883) + (0,30*0.22942) + (0,1*0.43133)   = 0.33713
Hasil Akhir dari perhitungan nilai optimasi dapat dibuat pada tabel dibawah ini yaitu sebagai berikut:
Tabel 9. Perankingan Alternatif Nama Nilai Preferensi  Ranking FAD1 Ahmad Rifqi 0.44971 2 FAD2 Rima Tamara Aldisa 0.25752 7 FAD3 Arshaka 0.35932 3 FAD4 Adian 0.49347 1 FAD5 Ratih Setyowati 0.29337 6 FAD6 Vivi 0.32634 5 FAD7 Agus Iskandar 0.33713 4
Maka dengan hasil perhitungan menggunakan metode MOORA dapat dilihat bahwasanya yang menjadi guru computer terbaik ialah Adian dengan nilai 0.49347.

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Berikut ini pada metode WASPAS terdapat beberapa langkah-langkahnya dalam penyelesaian sebagai berikut:
a. Melakukan matriks keputusan
X ij= | | 3 2 2 4 2 3 4 1 2
2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 3 2 4 4 3 4 | |
b. Menormalisasikan matriks keputusan C1 𝑥 11 = 3 4 = 0.75000 𝑥 21 = 2 4 =0.50000 𝑥 31 = 3 4 =0.75000 𝑥 41 = 4 4 =1.00000 𝑥 51 = 1 4 =0.25000 𝑥 61 = 2 4 =0.50000 𝑥 71 = 2 4 =0.50000
Karena kriteria benefit semua maka dengan itu dalam mencari nilai normalisasi untuk kriteria selanjutnya dilakukan dengan langkah yang sama seperti C1. Maka dengan ini hasil yang diperoleh dari matriks keputusan yaitu:
Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Guru Komputer Terbaik
X ij=
| | 0.75000 1.00000 1.00000 1.00000
0.50000 0.75000 1.00000 0.25000 0.50000 0.50000 0.50000 0.50000 1.00000 0.50000 1.00000 1.00000 0.50000 1.00000 1.00000 1.00000 0.50000 0.50000 0.75000 0.50000 1.00000 1.00000 0.75000
1.00000 | |
c. Langkah selanjutnya dalam penyelesaian metode WASPAS ialah mengoptimalkan suatu atribut dengan cara mengalikan dengan bobot setiap kriteria:
Q1   =   (0.5) ∑(0.75000  ∗  0.3)(1.00000  ∗  0.3)(1.00000 ∗ 0.3)(1.00000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.75000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.1 )
=  0.46250 + 0.45866 =  0.92116
Q2   =   (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.3)(0.50000  ∗  0.3)(0.50000 ∗ 0.3)(0.75000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.50000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (0,75000 0.1 )
=  0.26250 + 0.26034 =  0.52284
Q3   =   (0.5) ∑(0.75000  ∗  0.3)(0.50000  ∗  0.3)(1.00000 ∗ 0.3)(0.50000 ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.75000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.1 )
=  0.36250 + 0.34760 =  0.71010
Q4   =   (0.5) ∑(1.00000  ∗  0.3)(1.00000  ∗  0.3)(1.00000 ∗ 0.3)(1.00000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.1 )
=  0.50000 + 0.50000 =  1.00000
Q5   =   (0.5) ∑(0.25000  ∗  0.3)(0.50000  ∗  0.3)(1.00000 ∗ 0.3)(1.00000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.25000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.1 )
=  0.31250 + 0.26794 =  0.58044
Q6   =   (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.3)(1.00000  ∗  0.3)(0.50000 ∗ 0.3)(0.75000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.50000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (0.75000 0.1 )
=  0.33750 + 0.32052 = 0.65802
Q7   =   (0.5) ∑(0.50000  ∗  0.3)(1.00000  ∗  0.3)(0.50000 ∗ 0.3)(1.00000  ∗  0.1) +  0.5  ∏(0.50000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.3 ) ∗ (0.50000 0.3 ) ∗ (1.00000 0.1 ) =  0.35000 + 0.32988 =  0.67988
Hasil Akhir dari perhitungan nilai optimasi dapat dibuat pada tabel 9 ini yaitu sebagai berikut :
Tabel 9. Perankingan Alternatif Nama Nilai Preferensi Ranking FAD1 Ahmad Rifqi 0.92116 2 FAD2 Rima Tamara Aldisa 0.52284 7 FAD3 Arshaka 0.71010 3 FAD4 Adian 1.00000 1 FAD5 Ratih Setyowati 0.58044 6 FAD6 Vivi 0.65802 5 FAD7 Agus Iskandar 0.67988 4
Maka  dengan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  WASPAS  dapat  dilihat  bahwasanya  yang  menjadi  guru komputer terbaik ialah Adian dengan nilai 1.00000.

## 4. KESIMPULAN

## Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan
Dari penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa metode MOORA dan WASPAS dapat membatu peneliti dalam mendapatkan hasil akhir dengan nilai yang akurat berdasarkan data kriteria yang sudah ditentukan sebelum melakukan sebuah perhitungan. Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  metode  yang  berbeda  akan mendapatkan  suatu  hasil  yang berbeda juga, walaupun alternative yang didapatkan oleh dua metode tersebut berada di posisi yang sama. Maka dengan itu dalam penentuan guru computer terbaik dengan menggunakan Metode MOORA yang terpilih ialah Adian dengan total nilai 0.49347 sedangakn dengan metode WASPAS yang terpillih Adian dengan total nilai 1.00000. dari hasil dengan dua metode tersebut dapat dilihat perbandingannya. Kedua metode ini mempunyai tahapan atau langkah-langkah yang hampir sama tetapi yang membedakan nya hanya di tahapan mencari hasil akhirnya. Metode juga merupakan metode yang sangat sederhana dan juga sangat diakui sebagai alternatifpengambilan keputusan yang sangat tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] M. Z. Fuad and M. Y. P. Putra, “Peran Guru Dalam Mengembangan Kurikulum Merdeka: Era Digitalisasi: The Role of the Teacher in Developing the Independent Curriculum: The Era of Digitalization,” PROSPEK , vol. 2, no. 2, pp. 109–118, 2023.
[2] R. W. A. Rintan, R. A. Pribadi, and R. N. Intan, “DINAMIKA KOMUNITAS GURU DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN,” J. Genta Mulia , vol. 14, no. 2, 2023.
[3] A. M. Fakhruddin, A. Annisa, L. O. Putri, and P. R. A. T. Sudirman, “Kompetensi Seorang Guru dalam Mengajar,” J. Educ. , vol. 5, no. 2, pp. 3418–3425, 2023.
[4] A. Nurunniyah, “Manajemen Sumber Daya Manusia Dalam Peningkatan Profesionalisme Guru,” JOER J. Educ. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 261–272, 2023.
[5] A. Juanty, M. Imamuddin, E. Murtiyastuti, and R. M. H. Simatupang, “Peran Guru Dalam Meningkatkan Motivsi Belajar di SMPN 9 Batam,” Ar-Riyadhiyyat J. Math. Educ. , vol. 3, no. 2, pp. 88–96, 2023.
[6] H.  D.  Hutahaean,  L.  N.  Ramadhan,  B.  Maulana,  M.  Silitonga,  and  M.  Isnaini,  “APLIKASI  PEMBELAJARAN  PERAKITAN KOMPUTER BERBASIS TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY,” J. Teknol. Inf. Komun. DALAM Pendidik. , vol. 10, no. 1, pp. 56–63, 2023.
[7] S. Akbar, “Analisis Kemampuan Guru dalam Memanfaatkan Media Bebasis Komputer pada Pembelajaran di Sekolah Dasar,” All Fields Sci. J. Liaison Acad. Sosiety , vol. 3, no. 1, pp. 358–364, 2023.
[8] D. P. Sari, “Pengaruh Persepsi Siswa tentang Kompetensi Soft Skill Guru Dan Fasilitas Belajar Terhadap Prestasi Belajar Kelas XI Akuntansi Pada Mata Pelajaran Komputer Akuntansi Di Smk Negeri 1 Bayung Lencir.” UNIVERSITAS JAMBI, 2023.
[9] N. Herawati, “Pengenalan Pembelajaran Komputer Anak Usia Dini,” J. Penelit. Sist. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 37–47, 2023.
[10]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[11]  A.  Iskandar,  “Penyeleksian  Penerimaan  Teleservice  Representative  dengan  Penerapan  Metode  ARAS  dan  Pembobotan  ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 548–557, 2023.
[12]  H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[13]  H.  Ekawati  and  Y.  Yunita,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  dalam  Rekomendasi  Platform  Investasi  Emas  Online  Terbaik  dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[14]  A.  Safitra  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Mekanik  Menjadi  Seorang  SA  (  Service  Advisor  ) Menggunakan Metode Moosra,” vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[15]  S.  Chaeruddin,  I.  Sukarsih,  and  R.  Respitawulan,  “Pemilihan  Marketplace  Di  Masa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode MOORA,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 6, no. 2, p. 149, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i2.22511.
[16]  N. P. Dewi and E. Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 2, pp. 172–183, 2021.
[17]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767.
[18]  S. Rahayu and A. Sindar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 103–112, 2022, doi: 10.54082/jiki.28.
[19]  L. A. & H. M. Halid Hanafi, Profesionalisme Guru Dalam Pengelolahan Kegiatan Pembelajaran Di Sekolah . Yogyakarta, 2018.
[20]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 10– 15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[21]  S.  Proboningrum  and  Acihmah  Sidauruk,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Kain  Dengan  Metode  Moora,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3073.
[22]  A. Febriani, Y. Irawan, N. Rafiah, and R. Wahyuni, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Menggunakan Metode Moora Berbasis Web,” I N F O R M a T I K a , vol. 13, no. 1, p. 59, 2021, doi: 10.36723/juri.v13i1.258.
[23]  A. S. Pranata, U. D. Rosiani, and M. Mentari,  “Sistem Pengambil Keputusan Rekomendasi Lokasi Wisata Malang Raya Dengan Metode MOORA,” POSITIF  J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 10–16, 2021, doi: 10.31961/positif.v7i1.1091.
[24]  A. A. Tambunan, S. Baido, and H. Manullang, “Sistem Pendukung  Keputusan Seleksi Finalis Duta Kampus Menerapkan Metode MOORA ( Studi Kasus : Universitas Budi Darma ),” vol. 11, pp. 1–7, 2022.
[25]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J.

## Mohammad Aldinugroho Abdullah, Analisis Penerapan MOORA dan WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan
Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[26]  A.  Iskandar,  “Penerapan  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  Dalam  Penyeleksian  Kelayakan  Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics … , vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[27]  N. K. Daulay, “Penarapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[28]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[29]  B. S. Irfan Fandinata and Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2018.
[30]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[31]  B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemilihan Teknologi Kamera Ponsel Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[32]  R. T. Aldisa, “Analisis Perbandingan Metode ROC-WASPAS dan Entropy-WASPAS dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.