## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pada Pengambilan Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan dengan Menerapkan Metode MOOSRA

## Dito Putro Utomo
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ditoputro12@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: ditoputro12@gmail.com Submitted: 16/02/2024; Accepted: 29/02/2024; Published: 29/02/2024
Abstrak −Kualitas  perusahaan  akan  meningkat  seiring  meningkatnya  kinerja  karyawan.  Banyak  cara  yang  dilakukan perusahaan atau organisasi untuk meningkatkan kinerja karyawanya. Salah satu adalah dengan memberikan penghargaan atau reward  bagi  karyawan  yang  berprestasi  dan  untuk  karyawan  yang  tidak  mampu  memberikan  performa  terbaiknya,  mereka akan diberikan sebagai konsekuensi. Reward akan diberikan dengan melakukan penilaian terhadap kinerja karyawan. Selama ini  kofipindo  hanya  mengandalkan  keputusan  pemimpin  untuk  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan.  Sehingga  membuat karyawan  kurang  termotivasi  dalam  menunjukkan  kinerja  terbaiknya.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  solusi  alternatif atau  sarana  alternatif  dan  langkah-langkah  menyelesaikan  masalah  sehingga  masalah  dapat  diselesaikan  secara  efektif  dan efesien.  Metode  Moosra  digunakan  untuk  menghitung  bobot  kriteria  dan  menentukan  tingkat  penolakan  sebagai  kriteria utama. Dimana sistem pendukung keputusan dipergunakan sebagai model atau acuan dalam proses pengambilan keputusan yang  dilakukan  terkhusus  dalam  proses  penilaian  kinerja  karyawan.  Metode  Moosra  mengkaji  kesesuaian  pemisahan sekumpulan data nilai alternatif dengan kriteria tertentu  yang dijabarkan dalam  matriks  keputusan.  Tujuan penelitian untuk membantu  dalam  proses  penilaian  kinerja  karyawan  sehingga  memudahkan  bagi  perusahaan  untuk  memberikan  reward terhadap  hasil  kinerja  karyawan  yang  terpilih.  Hasil  yang  didapatkan  pada  proses  penelitian  yaitu  Alternatif  (A10)  dengan nama Roland Zebua sebagai karyawan dengan penilaian kinerja terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputuan; Penilaian; Kinerja; MOOSRA
Abstract −The  quality  of  the  company  will  increase  as  employee  performance  increases.  There  are  many  ways  that companies  or  organizations  can  improve  employee  performance.  One  way  is  to  provide  awards  or  rewards  for  employees who  excel  and  for  employees  who  are  not  able  to  provide  their  best  performance,  they  will  be  given  as  a  consequence. Rewards will be given by assessing employee performance. So far, Kofipindo has only relied on leaders' decisions to assess employee performance. This makes employees less motivated to show their best performance. Decision support systems are alternative  solutions  or  alternative  means  and  steps  to  resolve  problems  so  that  problems  can  be  resolved  effectively  and efficiently. The Moosra method is used to calculate the weight of the criteria and determine the level of rejection as the main criterion. Where the decision support system is used as a model or reference in the decision-making process, especially in the employee  performance  assessment  process.  The  Moosra  method  examines  the  suitability  of  separating  a  set  of  alternative value  data  with  certain  criteria  described  in  the  decision  matrix.  The  aim  of  the  research  is  to  assist  in  the  employee performance assessment process, making it easier for companies to provide rewards for the performance results of selected employees. The results obtained in the research process were Alternative (A10) with the name Roland Zebua as the employee with the best performance assessment.
Keywords : Decision Support Systems; Evaluation; Performance; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  perusahaan  akan  meningkat  seiring  meningkatnya  kinerja  karyawan.  Banyak  cara  yang  dilakukan perusahaan  atau  organisasi  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawanya.  Salah  satu  adalah  dengan  memberikan penghargaan atau reward bagi karyawan  yang berprestasi dan untuk karyawan  yang tidak  mampu  memberikan performa  terbaiknya,  mereka  akan  diberikan  sebagai  konsekuensi.  Reward  akan  diberikan  dengan  melakukan penilaian  terhadap  kinerja  karyawan.  Penilaian  kinerja  karyawan  merupakan  salah  satu  bentuk  motivasi  dan apresiasi  dari  perusahaan.  Dengan  adanya  penilaian  kinerja  karyawan  akan  termotivasi  untuk  memberikan performa  terbaiknya[1].  Selama  ini  hanya  mengandalkan  keputusan  pemimpin  untuk  melakukan  penilaian kinerja karyawan. Sehingga membuat karyawan kurang termotivasi dalam menunjukkan kinerja terbaiknya.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  solusi  alternatif  atau  sarana  alternatif dan  langkah-langkah menyelesaikan  masalah  sehingga  masalah  dapat  diselesaikan  secara  efektif  dan  efesien.  Sistem  pendukung keputusan  untuk  bertindak  atas  beberapa  masalah  sebagai  kerangka  berfikir  sistem  mengarahkan  penggunaan teknik pengambilan keputusan dan perbaikan kualitas keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  terhubung  dengan  komputer.  sistem  pendukung keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  komputer  yang  digunakan  untuk  melakukan  penilaian  kinerja karyawan.  Penilaian    sistem  pendukung  keputusan  harus  membantu  membuat  rekomendasi  untuk  keputusan. sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  sistem  informasi  terkomputerisasi  digunakan  untuk  mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan data dan model tertentu untuk mendukung pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
Sistem pendukung keputusan  itu sendiri  menawarkan banyak cara untuk  membantu proses pengambilan keputusan  dan  pemecahan  masalah  dalam  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik.  Beberapa  metode digunakan  Sistem  pendukung  keputusan  banyak  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  seperti  metode  MOORA, WISE,  ARAS,  VIKOR  dan  SMART.  Dalam  pemecahan  masalah  studi  ini  dengan  menggunakan  metode MOOSRA[2].
Metode  Moosra  digunakan  untuk  menghitung  bobot  kriteria  dan  menentukan  tingkat  penolakan  sebagai kriteria utama. Metode Moosra mengkaji kesesuaian pemisahan sekumpulan data nilai alternatif dengan kriteria tertentu yang dijabarkan dalam matriks keputusan. Dalam metode Moosra, kriteria dengan fluktuasi nilai terbesar diberi bobot dan peringkat terbesar[3]. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, penulis berharap dapat membantu  KPI  untuk  memilih  karyawan  terbaik  terbaik  secara  efisien  dan  efektif  untuk  memaksimalkan pemilihannya.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Divya  Febrina  dan  Imam  Saputra  di  tahun  2021  didapatkan hasil bahwasannya dengan menggunakan metode MOOSRA dapat memberikan pertimbangan dalam melakukan pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  konten  lokal  terbaik[4].  Penelitian  lainnya  juga  telah  dilakukan  pada tahun yang sama oleh Asnita Susilawati Nadeak didapatkan hasil penelitian bahwa dipaparkan dalam pemilihan kasir  terbaik  sehingga  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  memudahkan  perusahaan  dalam  memilih  kasir terbaik[5].
Penelitian    terdahulu    yang    dilakukan    oleh  Ahlan    Ismono    pada    tahun    2022    dengan  penelitian menggunakan    metode    MOOSRA    dalam    membuat    sebuah    keputusan    yang    sesuai    dengan    harapan perusahaan   yaitu   memilih  seorang  auditor  perusahaan   yang kompeten dan berpengetahuan  yang luas serta mampu  mengenelisa  dengan  baik.  Setelah  diterapkan    metode    MOORA    tersebut    maka    diperoleh    sebuah keputusan  yang  menjadi auditor  terbaik  adalah  alternatif  A1  dengan  nilai  kinerja  alternatif  5,60[6].
Penelitian selanjutnya  dilakukan  pada  tahun 2021  mahasiswa  STMIK  Budi  Darma  yang  bernama Fitri  Meilida  dalam  penelitiannya  yang  menggunakan  metode  MOOSRA  sebagai  metode  dalam    menyeleksi atlet  PON  yang  berhak  mengikuti  IPSI  Deli  Serdang  pada  cabang pencak  silat.  Penyeleksian  tersebut dilakukan    berdasarkan    lima    kriteria    yang    telah  ditentukan.    Kriteria    tersebut    disesuaikan    pada    setiap peserta  yang  mendaftar,  adapun peserta atau alternatif yang terpilih sebanyak 3 orang yaitu Siti Sanaya dengan nilai akhri yang  diperoleh  adalah  3,0617,  peringkat  kedua  adalah  Maysuri  dengan  perolehan  nilai 2,7628 dan yang ketiga dengan nilai akhir 2,5149 oleh Sri Ayu[7].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  maka  yang  menjadi  tujuan  serta  perbedaan  penelitian  yang  akan dilakukan yaitu mendeskripsikan sebagai acuan untuk mengatasi permasalahan yang disebutkan dalam penelitian ini  meneliti  rekomendasi  pemilihan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode  MOOSRA.  Dengan  metode  ini, pilihan terbaik dapat dicapai kriteria yang diberikan sehingga diharapkan dapat dibuat rekomendasi yang akurat dan terpercaya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem berasal dari bahasa latin (System) dan bahasa Yunani (Sustema) adalah suatu kesatuan yang berdiri dari komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan aliran informasi, materi, dan energi[8]. Sistem  Pendukung  Keputsan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  informasi  yang  didesain  khusus  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  data,  modal,  dan  teknik  analisa  tertentu.  Sistem  ini  digunakan untuk  membantu  pemecahan  masalah  yang  kompleks  dengan  memberikan  informasi  yang  akurat  dan  relevan kepada  pengguna,  SPK  dapat  digunakan  di  berbagai  bidang,  seperti  bisnis,  manajemen,  ilmu  kesehatan  dan bidang lainnya[9].
SPK  merupakan  sistem  informasi  berbantuan  komputer  yang  mumpuni  gunakan  data  dan  model  untuk memecahkan  masalah  dan  mengusulkan  solusi  alternatif  untuk  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  masalah. Pada  dasarmya  sistem  pendukung  keputusan  dirancang  untuk  mendukung  semua  tahapan  pengambilan keputusan, mulai dari indentifikasi masalah, pemilihan informasi yang relevan, penentuan pendekatan yang akan digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  hingga  evaluasi  alternatif[10].  Tahapan  sistem  pendukung keputusan mulai dari identifikasi masalah, pemilihan data yang relevan, hingga evaluasi alternatif[10].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  salah  satu  jenis  penelitian  atau  dapat  diartikan  sebagai  proses  pemilihan  jalan tertentu  memecahkan  masalah  penelitian.  Tahapan  penelitian  sangat  penting  karena  menentukan  tercapai tidaknya tujuan penelitian. Jika studi dengan metode yang tepat, kebenaran akan muncul setelah diselidiki lebih mudah untuk dipertimbangkan. Metode penelitian adalah cara atau jalur yang digunakan untuk memahami objek objek  dapat  mencapai  tujuan  dan  hasil  yang  diharapkan.  Sebelum  diproses  dan  Metode  pengumpulan  data diperlukan untuk analisis data.
Hal  pertama  yang  harus  diperhatikan  saat  menyiapkan  penelitian  adalah  ini  lakukan  studi  literatur  di mana peneliti memahami metodenya digunakan dalam penelitian. Kemudian merumuskan masalah masa depan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
dipelajari  untuk  referensi  di  masa  mendatang  untuk  tujuan  penelitian.  Setelah  itu  perlu  Pengumpulan  data melalui  wawancara  dan  observasi  langsung.  Setelah  mengumpulkan  data  dan  menyelesaikan  pemrosesan  data, informasi  berikut  dikirimkan  dianalisis  menggunakan  metode  MOOSRA  untuk  mengetahui  hasil  penelitian. Berikut adalah langkah-langkah penelitian dalam bentuk flowchart:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilalui pada penelitian, dimana pada gambar tersebut dimulai dari awal sampai akhir. Adapun penjabaran terhadap tahapan dapat dilihat berikut:
1. Identifikasi Ruang Lingkup Masalah
Identifikasi  ruang  lingkup  masalah  merupakan  tahapan  untuk  mencari  ataupun  mengetahui  terkait  dengan permasalahan  yang  terjadi  pada  penelitian.  Dimana  disni  nantinya  akan  diketahui  proses  yang  terjadi  serta permasalahan dari proses yang dilakukan
2. Literatur Review
Tahapan selanjutnya yang dilakukan pada penelitian yaitu literatur review. Dimana pada tahapan ini mencari terkait  dengan  sumber  –  sumber  yang  sesuai  dengan  penelitian  dilakukan.  Sumber  –  sumber  seperti  artikel ilmiah, jurnal, atau lainnya terkhusus dengan metode yang digunakan.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  proses  observasi  langsung  dan  juga  mengambil  terhadap  data  yang  akan dipergunakan pada penelitian. Pada data nantinya akan tersaji data kriteria dan juga data alternatif
4. Analisa Data
Tahapan  selanjutnya  yaitu  analisa  data.  Analisa  data  merupakan  tahapan  penyesuaian  dan  pencocokan  data yang telah dikumpulkan agar dapat dipergunakan dalam penyelesaian permasalahan penelitian. Analisa data memastikan data layak untuk dipakai dan merupakan data yang valid.
5. Penerapan Metode MOOSRA
Berikutnya merupakan tahapan yang penting dan utama dari penelitian yaitu penerapan Metode MOOSRA. Pada  tahapan  ini  merupakan  penggunaan  dari  Metode  MOOSRA  untuk  menyelesaikan  penelitian  hingga didapatkan hasil penelitian.
6. Implementasi
Selanjutnya  yaitu  proses  implementasi.  Tahapan  implementasi  merupakan  proses  penyusunan  sistem berdasarkan dengan penerapan metode.
7. Pengujian
Setelah tahapan implementasi maka selanjutnya yaitu pengujian. Proses pengujian merupakan tahapan untuk memastikan bahwasannya sistem sudah sesuai untuk penggunaannya.
8. Pembuatan Laporan
Tahapan  akhir  dari  penelitian  merupakan  laporan  penelitian.  Laporan  penelitian  merupakan  proses dokumentasi terhadap hasil penelitian yang telah dilakukan.
Pembuatan Laporan Mulai Identifikasi  Ruang Lingkup Masalah Literatur Review Pengumpulan Data Analisa Data Penerapan Metode MOOSRA Implementasi Pengujian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954

## 2.3 Metode MOOSRA
MOOSRA  merupakan  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  dalam  proses pemilihan dan juga perekrutan[11]. Metode MOOSRA memiliki kesamaan dengan salah satu metode yang ada dalam  SPK  yaitu  metode  MOORA,  dimana  kedua  metode  tersebut  proses  penyelesaian  masalah  sama,  hanya saja  di  proses  terakhir  metode  MOOSRA  membandingkan  antara  kriteria  berjenis  benetif  dengan  kriteria  jenis cost[12].  Sedangkan  metode  MOORA  proses  pencarian  preferensi  dilakukan  dengan  mengurankan  kriteria benetif dengan kriteria cost. Kekurangan pada metode MOOSRA adalah metode ini harus memiliki kriteria yang berjenis  cost  dan  benetif.  Jika  pada  sebuah  penelitian  tidak  ada  kriteria  berjenis  cost  maka  metode  MOOSRA tidak  dapat  digunakan  karena  hasil  preferensinya  tidak  dapat  ditentukan  atau  tidak  terhingga[13].  Berikut langkah-langkah perhitungan dengan menerapkan metode MOSSRA[3]. 1. Membentuk matriks keputusan
| | (1)

## 2. Melakukan Normalisasi terhadap Matriks
√[∑ ]
(2)
3. Menghitung nilai preferensi akhir
∑
∑
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  bertujuan  untuk  mengenal  pokok  permasalahan  yang  ada  melalui  kegiatanidentifikasi  masalah  dan melakukan  proses  pengumpulan  data  lalu  diolah  hingga  menemukan  suatu  kesimpulan.  Proses  analisa merupakan tahap awal  yang  wajib dilakukan  karena dijadikan sebagai bahan dasar untuk  menetukan karyawan terbaik menggunakan sistem pendukung keputusan.
Analisa  masalah  merupakan  kajian  sementara  untuk  mengetahui  penyebab  timbulnya  masalah,  serta alternative  pemecah  masalah  tersebut.  Proses  pemecahan  masalah  dilakukan  dengan  mencari  bukti  masalah, membuat pernyataan masalah, menganalisa dampak masalah serta mencari penyebab masalah terjadi.
Dalam menentukan penilaian kinerja karyawan, ada beberapa kriteteria yang  harus dicapai oleh seorang karyawan.  Penilaian  kinerja  karyawan  membutuhkan    sebuah  sistem  yang  tepat  dan  akurat,  oleh  karena  itu digunakan sebuah sistem  pendukung keputusan dengan menggunakan metode MultiObjective Optimization On The Basis Of Simple Ration Analusis (MOOSRA).
Di  dalam  penggunaan  metode  MOOSRA  ini  juga  terdapat  beberapa    langkah-langkah  yang  akan dilakukan  yaitu  menentukan  kriteria,  bobot  kriteria    serta  menentukan  data  karyawan  yang  akan  dilakukan penilaian,  setelah  itu  membuat  matriks  keputusan,  kemudian  menghitung  matriks  ternormalisasi,  dan  langkah terakhir yaitu menghitung nilai preferensi dan melakukan perangkingan.

## 3.1 Penerapan Metode MOOSRA
Berikut  merupakan  tabel  1  merupakan  rating  kecocokan  alternatif  yang  akan  digunakan  dalam  proses penyelesaian masalah sebagai berikut:
Tabel 1. Normalisasi Kriteria Alternatif Nama Karyawan C1  C2  C3  C4  C5 A 1 Winter Jaya
80 70 80 80 80 A 2 Imam Nawawi
80 70 85 85 85 A 3 Yudi Aresta
70 75 70 85 85 A 4
Ansel Yamonaha Laoly  75
80 85 70 80 A 5 Simon Yakin
75 75 80 70 80 A 6 Simon Fikarius
75 85 70 75 75 A 7 Dwi Trisman
70 70 75 80 85
A 8 April One Susanto
70 75 85 80 75 A 9 Faatulo Zega
80 75 70 70 75 A 10 Roland Zebua
80 75 75 85 70

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
Pada  tabel  1  nantinya  akan  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan  menggunakan  metode  MOOSRA. Berikut langkah-langkah menyelesaikan masalah diatas dengan metode MOOSRA:
1. Pembentukan Matriks keputusan
[ ]
2. Normalisasi Keputusan Fuzzy
A 1
X1 = √
√
X 11 = √ = √ = 0.67
X 12 = √
= √ = 0.63
X 13 = √ = √ = 0.67
X 14 = √ = √ = 0.67
X 15 = √ = √ = 0.67
A 2 X2 = √
√
X 21 = √
= √ = 0.66
X 22 = √
= √ = 0.62
X 23 = √
= √ = 0.68
X 24 = √
= √ = 0.68
X 25 = √
= √ = 0.68
A 3
X3 = √
√
X 31 = √
= √ = 0.63
X 32 = √
= √ = 0.65
X 33 = √
= √ = 0.63
X 34 = √
= √ = 0.70
X 35 = √
= √ = 0.70
A 4 X4 = √
√
X 41 = √ = √ = 0.65
X 42 = √ = √ = 0.67
X 43 = √
= √ = 0.69

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
X 44 = √ = √ = 0.63
X 45 = √ = √ = 0.67
A 5
X5 = √
√
X 51 = √ = √ = 0.66
X 52 = √
= √ = 0.66
X 53 = √
= √ = 0.68
X 54 = √
= √ = 0.64
X 55 = √
= √ = 0.68
A 6
X6 = √ √
X 61 = √
= √ = 0.66
X 62 = √
= √ = 0.70
X 63 = √
= √ = 0.64
X 64 = √
= √ = 0.66
X 65 = √
= √ = 0.66
A 7
X7 = √ √
X 71 = √
= √ = 0.64
X 72 = √
= √ = 0.64
X 73 = √
= √ = 0.66
X 74 = √
= √ = 0.68
X 75 = √
= √ = 0.70
A 8
X8 = √ √
X 81 = √
= √ = 0.63
X 82 = √
= √ = 0.65
X 83 = √
= √ = 0.70
X 84 = √
= √ = 0.68
X 85 = √ = √ = 0.65
A 9 X9 = √
√
X 91 = √
= √ = 0.69
X 92 = √
= √ = 0.67

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
X 93 = √ = √ = 0.65
X 94 = √
= √ = 0.65
X 95 = √ = √ = 0.67
A 10 X10 = √ √ X 101 = √ = √ = 0.68
X 102 = √ = √ = 0.65
X 103 = √ = √ = 0.65
X 104 = √ = √ = 0.70
X 105 = √ = √ = 0.63
[ ]

## 3. Penentuan kinerja alternatif
(         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.56 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.48 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.28 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.58 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.5 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.72 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.29 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.78 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 5.62 (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) = 6.20
4. Peringkat Alternatif
Selanjutnya  menentukan  nilai  alternatif  dari  hasil  perhitungan  perangkingan  dapat  dilihat  pada  tabel  2 dibawah ini:
Tabel 2. Perangkingan Alternatif No  Alternatif  Hasil  Rangking 1. A 10 6.20 1 2. A 8 5.78 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
No  Alternatif  Hasil  Rangking 3. A 6 5.72 3 4. A 9 5.62 4 5. A 4 5.58 5 6. A 1 5.56 6 7. A 5 5.5 7 8. A 2 5.48 8 9. A 7 5.29 9 10. A 3 5.28 10
Terlihat pada tabel 2 bahwa A 10 yang memiliki nilai tertinggi atau akan terpilih menjadi karyawan terbaik di Kantor Kofipindo Medan dengan nilai 6.20 atas nama Roland Zebua.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  dan  pengamatan  yang  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  Hasil proses Sistem Pendukung Keputusan untuk penilaian kinerja karyawan terbaik sangat mudah untuk digunakan. Hasil  yang didapatkan dalam  pembobotan  menggunakan  metode MOOSRA  untuk pemilihan  karyawan terbaik sangat  layak  untuk  menempati  posisi  saat  ini.  Dalam  melakukan  penelitian  untuk  penilaian  kinerja  karyawan menjadi pendoman bagi karyawan lainnya. Hasil yang didapatkan bahwasannya karyawan dengan nama Roland Zebuha (A10) dengan nilai yang didapatkan adalah 6,20.

## REFERENCES
[1] T.  H.  B.  Aviani  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan  Metode  WASPAS,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  102–109,  2020,  doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[2] A. Baskoro and M. Kamisutara, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan UKT / SPP Mahasiswa dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) pada Perguruan Tinggi,” J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 17–25, 2021.
[3] B. I. Libing, D. M. Sihotang, and M. Boru, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Uang Kuliah Tunggal Kepada Mahasiswa  Baru  Di  Universitas  Nusa  Cendana  Menggunakan  Metode  Technique  for  Order  Preference  By  Similarity To Ideal Solution (Topsis),” J-Icon , vol. 7, no. 1, pp. 27–36, 2019.
[4] N.  T.  L.  Toruan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pembawa  Acara  Berita  Terbaik  Menerapkan  Metode OCRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[5] S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[6] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Metode Profile Matching Pada Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.
[7] R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer  Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 25–30, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[8] B.  E.  W.  Asrul  and  S.  Zuhriyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendistribusian  Air  Bersih  Menggunakan  Mobil Tangki pada PDAM Kota Makassar dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 35, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2020762630.
[9] U.  L.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pemasangan  CCTV  dengan  Metode  MOORA,”  in Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) , 2021, pp. 123–133.
[10]  W.  G.  Pradhana  and  A.  Y.  Chandra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Diskon  Asuransi  Dengan  Metode  Smarter,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 431–441, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i2.299.
[11]  N.  Thoyibah,  Latipah,  and  A.  Muchayan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan Metode  SMART,” J.  SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  232–240,  2021,  doi: 10.47047/ct.v7i1.6.
[12]  Zulkifli, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Berprestasi Pada Perguruan Tinggi Swasta Menerapkan Metode Waspas,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 106–110, 2021.
[13]  N.  Silalahi,  R.  Tambusai,  Mesran,  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima Beasiswa  Menerapkan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (  WASPAS  ),” TIN  Terap.  Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 204–211, 2021.
[14]  M.  I.  Novandri  and  A.  W.  Utami,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PEMBERIAN  DANA PINJAMAN PADA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE WASPAS (STUDI KASUS CV VANO PUTRA),” JEISBI (Journal Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 2, no. 4, pp. 9–18, 2021.
[15]  N.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mr  Celebrity  And  Mrs  Celebrity  Sumut  Dengan  Menerapkan Metode WASPAS,” J. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 105–108, 2021.
[16]  P.  Simanjuntak  and  R.  D.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Dokter  Dirumah  Sakit  Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022.
[17]  Mayadi,  R.  W.  P.  Pamungkas,  Azlan,  Khairunnisa,  and  F.  T.  Waruwu,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 487-495 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4954
Penentuan  Kasi  Terbaik  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100.
[18]  A. Karim, S. Esabella, Kusmanto, Mesran, and U. Hasanah, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis  (OCRA)  dan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan Tetap  Menerapkan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC),” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 1674–1687, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3265.
[19]  N. P. Dewa, Ubaidi, 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, doi: 10.31849/digitalzone.v12i2.7721.
[20]  L. M. Yulyantari and I. P. W. ADH, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2019.
[21]  D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2019.