## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389

## Impelementasi Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Teladan
Amat Damuri 1,* , Tuti Lisnawati 2 , Wieke Tsanya Fariati 3 , Rhaishudin Jafar Rumandan 4
1 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Al Muslim, Bekasi, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia
3 Program Studi Komputer Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia
4 Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, IAIN Ambon, Ambon, Indonesia Email: 1* amat.damuri@almuslim.ac.id, 2 tutilisnawati448@gmil.com, 3 werari22@gmail.com, 4 jafarrumadan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: amat.damuri@almuslim.ac.id
Abstrak −Pegawai  merupakan  sebuah  aset  sumber  daya  manusia  bagi  perusahaan  dalam  menjalankan  aktivitas  kegiatan operasional organisasi atau perusahaan dalam mencapai tujuan utama dalam organisasi atau perusahaan tersebut. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu  melakukan  pemilihan  pegawai  teladan  diperusahaan  dengan  menggunakan  metode  MOORA,  sehingga perusahaan  akan  secara  cepat  dalam  melakukan  penilaian  pegawai  teladan  yang  dilakukan  setiap  6  bulan  sekali.  Hasil perangkingan pegawai  teladan  yang  mendapatkan  peringkat 1  pegawai teladan  yaitu  Zaenal  Yuswantoro  dengan total nilai sebesar 0,179431073, untuk peringkat 2 pegawai teladan yaitu Yolanda Prasasti dengan total nilai sebesar 0,175703146, dan peringkat ke 3 pegawai teladan yaitu Ahmad Budianto dengan total nilai sebesar 0,174341166.  Hasil perhitungan manual dan dengan menggunakan aplikasi web berbasis  framework Laravel  tidak ada perbedaan hasil nilai dan peringkat dari pegawai yang dinilai.
Kata Kunci: Framework Laravel; MOORA; Pegawai; Pemilihan; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract −Employees are a human resource asset for a company in carrying out the operational activities of an organization or company  in  achieving  the  main  goals  of  the  organization  or  company.  The  purpose  of  this  study  is  to  select  exemplary employees in the company using the MOORA method, so that the company will quickly evaluate exemplary employees once every 6 months. The results of the ranking of exemplary employees who get rank 1 are exemplary employees, namely Zaenal Yuswantoro with a total score of 0.179431073, for rank 2 exemplary employees, namely Yolanda Prasasti with a total score of 0.175703146, and 3rd rank exemplary employees, namely Ahmad Budianto with a total value of 0.174341166. The results of manual calculations and by using a web application based on the Laravel framework show no difference in the results of the grades and ratings of the employees being assessed.
Keywords : Laravel Framework; MOORA; Employee; Election; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah  organisasi  atau  perusahaan  memiliki  berbagai  jenis  karakter  sumber  daya  manusia  atau  sering  disebut dengan pegawai [1]. Pegawai merupakan sebuah aset sumber daya manusia bagi perusahaan dalam menjalankan aktivitas  kegiatan  operasional  organisasi  atau  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan  utama  dalam  organisasi  atau perusahaan tersebut. Pemilihan pegawai teladan merupakan salah satu untuk meningkatkan kinerja pegawai dalam menjalankan  tugas  dan  kewajibannya.  Reward  yang  diberikan  kepada  pegawai  teladan  akan  menjadi  sebuah motivasi  tersendiri  bagi  pegawai  dalam  melaksanakan  tugas  sebaik-baiknya  dan  akan  memberikan  sebuah kompetisi yang sehat antar pegawai dalam melaksanakan tugas dan tanggungjawab yang ada.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer yang dapat dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan[2], [3]. Tujuan dari sistem pendukung keputusan untuk memberikan informasi yang akurat, memberikan sebuah prediksi dari kasus yang ada, serta memberikan sebuah solusi [4]. Selain itu SPK menawarkan pemodelan keputusan yang membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik [5], [6]. SPK menjadi sebuah alat bantu bagi pihak manajemen sebuah organisasi atau perusahaan dalam melakukan pengambilan sebuah keputusan [7]. Informasi yang dihasilkan dari SPK menggabungkan kemampuan komputer dalam melakukan pengolahan [8], [9]. Selain itu SPK melakukan manipulasi data dengan memanfaatkan sebuah model didalamnya dalam menghasilkan akternatif dari sebuah keputusan yang akan dihasilkan [10], [11].
Salah  satu  model  atau  metode  dari  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  adalah Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio  atau sering  dikenal  dengan MOORA.  MOORA merupakan sebuah metode pengambilan keputusan dengan menerapkan multi kriteria didalamnya [12]. Salah satu kelebihan dari metode ini yaitu fleksibilitas yang sangat tinggi yang akan didapatkan dari hasil keputusan. Hal ini disebabkan karena metode MOORA  dapat  menentukan  sebuah  tujuan  dari  kriteria  yang  digunakan  dimana  kriteria  yang  digunakan  akan saling berlawanan yaitu antara kriteria yang mempunyai nilai menguntungkan atau benefit dan kriteria yang tidak menguntungkan atau cost.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  MOORA  menjadi sebuah  alternatif  dalam  penentuan  karyawan  terbaik  yang  telah  memenuhi  kriteria  serta  persyaratan  dari persyaratan  penentuan  karyawan  terbaik  [13].  Metode  MOORA  mampu  menjadi  sebuah  pemecahan  masalah perhitungan  matematis  secara  kompleks  dalam  penentuan  karyawan  permanen  kelapa  sawit  pada  perusahaan kelapa sawit LNK Kebun Bekiun [14]. Hasil penilaian seleksi karyawan menggunakan metode MOORA menjadi sebuah  rekomendasi  bagi  bagian  HRD  perusahaan  dalam  menentukan  karyawan  terbaik  pada  Perumdam  Tirta

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
Pase Aceh Utara [15]. Sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA dalam penentuan karyawan terbaik dapat menjadiu sebuah solusi pemecahan masalah yang ada dalam penentuan karyawan terbaik, sehingga proses penentuan karyawan terbaik tidak membutuhkan waktu yang lama [16].
Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan pemilihan pegawai teladan diperusahaan dengan menggunakan metode  MOORA,  sehingga  perusahaan  akan  secara  cepat  dalam  melakukan  penilaian  pegawai  teladan  yang dilakukan setiap 6 bulan sekali.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan aktivitas kegiatan secara struktur yang dilakukan dalam penelitian ini [17], tahapan ini  meliputi  kegiatan  perencanaan  dalam  melakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  [18].  Sehingga  dari  hasil perencanaan tersebut menghasil sebuah solusi dari permasalahan yang ditemukan [19], [20]. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 pada tahapan penelitian beberapa kegiatan atau aktivitas yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu 1) Identifikasi Masalah
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  identifikasi  masalah  dengan  melakukan wawancara  kepada  pihak  HRD  dalam  proses  penentuan  dan  penilaian  pegawai  teladan  yang  terjadi  dalam perusahaan. Permasalahan yang terjadi dalam penentuak pegawai teladan yaitu belum adanya sebuah model keputusan yang digunakan dalam kegiatan penentuan pegawai  teladan. Hal ini yang menjadi  highlight  dan challenge peneliti dalam membuatkan sebuah sistem secara komputerisasi dalam penentuan pegawai teladan.
2) Penentuan Kriteria dan Bobot
Tahapan selanjutnya menentukan kriteria yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan data yang didapat dari perusahaan tentang kriteria yang ada untuk penentuan pegawai teladan. Kriteria yang digunakan ada 5 kriteria dengan bobot yang telah ditentukan berdasarkan hasil komunikasi dengan pihak HRD perusahaan.
3) Penentuan Alternatif
Tahapan ketiga yaitu menentukan alternatif yang akan digunakan dalam pemilihan pegawai teladan, terdapat 7 data pegawai yang akan menjadi kandidat pegawai teladan berdasarkan hasil penilaian internal perusahaan.
4) Matrik Keputusan dan Normalisasi Matrik
Tahapan selanjutnya membuat matrik keputusan berdasarkan hasil penilaian yang telah dilakukan oleh pihak HRD, dalam pembuatan matrik keputusan ini proses yang dilakukan mengkonversi data penilaian yang ada pada bagian HRD yang berupa data lingiustik menjadi data numerik. Selanjutnya setelah matrik keputusan dibuat  tahapan  berikutnya  membuat  normalisasi  matrik  dengan  menggunakan  metode  MOORA,  rumus normalisasi matrik keputusan dalam metode MOORA seperti berikut ini.
X ij = X ij √∑ x ij 2 m j=1 (1)
5) Melakukan Optimasi
Tahapan selanjutnya melakukan normalisasi penilaian atau optimasi dengan melakukan perkalian antara bobot kriteria dengan hasil normalisasi  matrik. Dalam proses optimasi  ini jika kriteria bersifat benefit maka akan ditambahkan  dengan  kriteria  lainnya,  dan  jika  bersifat  cost  maka  akan  dikurang  dengan  kriteria  lainnya. Rumus optimasi metode MOORA sebagai berikut.
Y i = ∑ W j g j=1 X ij − ∑ W j n j=g+1 X ij (2)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
6) Perangkingan
Tahapan  terakhir  mereupakan  tahapan  finalisasi  dari  pemilihan  pegawai  teladan  yaitu  melakukan perangkingan dari hasil optimasi dari metode MOORA, dalam tahapan ini perangkingan dinilai berdasarkan nilai tertinggi dari hasil optimasi alternatif yang ada.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan dikembangkan pertama kali oleh organisasi Carnegie Institute of Technology pada tahun  1950.  Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  untuk  membantu  dalam  membuat  sebuah  keputusan  baik secara  terstruktur  atauputn  tidak  terstruktur  [21].  Manfaat  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  menjadi sebuah  solusi  dalam  sebuah  keputusan  berdasarkan  permasalahan  yang  ada  serta  menjadi  efektifitas  bagi pengambil keputusan dalam mendapatkan keputusan berdasarkan rekomendasi sistem yang berbasis komputerisasi [22]–[24].  SPK  dapat  menjadi  perangkat  lunak  untuk  memberikan  dukungan  dalam  menentukan  keputusan berdasarkan  data  yang  dikendalikan  melalui  pemodelan  dalam  bentuk  matematika  dan  statistik  untuk menghasilkan kesimpulan yang tepat dan cepat [10].

## 2.2 Metode MOORA
Metode  MOORA  merupakan  kepanjangan  dari  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basic  of  Ratio  dimana metode ini akan lebih banyak melakukan objective yang berbasis analisis rasio  [25]. MOORA berkerja dengan memberikan  bobot  dalam  setiap  kriteria  yang  digunakan,  serta  akan  menghasilkan  penilaian  berdasarkan  hasil rangking dari hasil optimasi nilai dari masing-masing alternatif s[26]–[31].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Pegawai Teladan
Dalam pemilihan pegawai teladan sumber data didapat dari perusahaan tentang pemilihan pegawai teladan, berikut ini sumber data yang digunakan dalam pemilihan pegawai teladan dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 1. Data Penilaian Pegawai Teladan Nama Pegawai Kriteria Penilaian Hasil Penilaian Ahmad Budianto Disiplin Baik Produktivitas Cukup Baik Perilaku Sangat Baik Komunikasi Cukup Baik Inisiatif Baik Cintia Veronika Disiplin Baik Produktivitas Cukup Baik Perilaku Baik Komunikasi Baik Inisiatif Baik Della Pramesti Disiplin Cukup Baik Produktivitas Baik Perilaku Sangat Baik Komunikasi Baik Inisiatif Sangat Baik Rini Amelia Fitri Disiplin Kurang Baik Produktivitas Sangat Baik Perilaku Baik Komunikasi Sangat Baik Inisiatif Baik Tuti Alawiyah Sari Disiplin Cukup Baik Produktivitas Baik Perilaku Sangat Baik Komunikasi Baik Inisiatif Sangat Baik Yolanda Prasasti Disiplin Baik Produktivitas Sangat Baik Perilaku Cukup Baik Komunikasi Cukup Baik Inisiatif Baik Zaenal Yuswantoro Disiplin Sangat Baik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
Nama Pegawai Kriteria Penilaian Hasil Penilaian Produktivitas Baik Perilaku Cukup Baik Komunikasi Cukup Baik Inisiatif Sangat Baik
Dari  data  penilaian  pegawai  diatas  mengandung  data  linguistik  dari  penilaian  yang  ada,  selanjutnya membuat konversi dari dari nilai linguistik tersebut menjadi data nilai yang dapat dalam bentuk range nilai dari 1 sampai 5, berikut ini data range penilaian pegawai.
Tabel 2. Data Range Nilai Pegawai Teladan Range Nilai Bobot Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Sangat Kurang Baik 1
Setelah data penilaian yang didapat selesai, selanjutnya melakukan perhitungan pemilihan pegawai terbaik menggunakan metode MOORA. Berikut Langkah penilaian pegawai teladan yang dilakukan dengan menggunakan metode MOORA.

## 3.1.1 Menentukan Kriteria dan Bobot Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini ada 5 yaitu disiplin, produktivitas, perilaku, komunikasi, dan inisiatif yang didapat  berdasarkan data dari  perusahaan. Selanjutnya membuat  bobot  nilai  dari  kriteria yang  digunakan. Berikut ini merupakan bobot kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Bobot Kriteria ID Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Bobot Kriteria IDKR-01 Disiplin Benefit 0,3 IDKR-02 Produktivitas Benefit 0,2 IDKR-03 Perilaku Benefit 0,2 IDKR-04 Komunikasi Cost 0,2 IDKR-05 Inisiatif Cost 0,1

## 3.1.2 Menentukan Alternatif Pegawai Teladan
Data alternatif yang digunakan dalam penelitian ini ada 7 data kandidat pegawai teladan yang akan dinilai dalam pemilihan pegawai teladan dalam perusahaan. Berikut ini merupakan alternatif yang digunakan dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Alternatif ID Pegawai Nama Pegawai P.000.0001 Ahmad Budianto P.000.0002 Cintia Veronika P.000.0003 Della Pramesti P.000.0004 Rini Amelia Fitri P.000.0005 Tuti Alawiyah Sari P.000.0006 Yolanda Prasasti P.000.0007 Zaenal Yuswantoro

## 3.1.3 Membentuk Matrik Keputusan Penilaian Alternatif
Dalam tahapan ini melakukan konversi data penilaian alternatif yang didapat dari data awal berupa data linguistik menjadi  data  yang  bernilai  numerik.  Hasil  matrik  keputusan  data  penilaian  alternatif  dapat  dilihat pada  tabel  5 berikut ini.
Tabel 5. Konversi Data Penilaian ID Alternatif ID Kriteria IDKR-01 IDKR-02 IDKR-03 IDKR-04 IDKR-05 P.000.0001 4 3 5 3 4 P.000.0002 4 3 4 4 4 P.000.0003 3 4 5 4 5 P.000.0004 2 5 4 5 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
ID Alternatif ID Kriteria IDKR-01 IDKR-02 IDKR-03 IDKR-04 IDKR-05 P.000.0005 3 4 5 4 5 P.000.0006 4 5 3 3 4 P.000.0007 5 4 3 3 5

## 3.1.4 Melakukan Normalisasi Matrik Keputusan
Setelah  matrik  keputusan  dibuat  maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  membuat  normalisasi  berdasarkan  matrik keputusan yang telah dibuat, proses normalisasi matrik keputusan menggunakan formula (1) berikut ini. Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0001
𝑋 11 = 4 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 4 9,7467943 = 0,4103913
𝑋 21 = 3 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 3 10,77032961 = 0,278543007
𝑋 31 = 5 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 5 11,18033989 = 0,447213595
𝑋 41 = 3 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 3 10 = 0,3 𝑋 51 = 4 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 4 11,78982612 = 0,339275572
Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0002
𝑋 12 = 4 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 4 9,7467943 = 0,4103913
𝑋 22 = 3 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 3 10,77032961 = 0,278543007 𝑋 32 = 4 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 4 11,18033989 = 0,357770876
𝑋 42 = 4 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 4 10 = 0,4 𝑋 52 = 4 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 4 11,78982612 = 0,339275572
Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0003
𝑋 13 = 3 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 3 9,7467943 = 0,3077935
𝑋 23 = 4 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 4 10,77032961 = 0,3713390676
𝑋 33 = 5 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 5 11,18033989 = 0,447213595
𝑋 43 = 4 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 4 10 = 0,4 𝑋 53 = 5 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 4 11,78982612 = 0,424094465
Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0004
𝑋 14 = 2 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 2 9,7467943 = 0,2051957
𝑋 24 = 5 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 5 10,77032961 = 0,464238345 𝑋 34 = 4 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 4 11,18033989 = 0,357770876 𝑋 44 = 5 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 5 10 = 0,2 𝑋 54 = 4 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 =
4 11,78982612 = 0,339275572

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
𝑋 15 = 3 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 3 9,7467943 = 0,3077935
𝑋 25 = 4 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 4
10,77032961 = 0,371390676
𝑋 35 = 5 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 5
11,18033989 = 0,447213595
𝑋 45 = 4 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 4 10 = 0,4 𝑋 55 = 5 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 5 11,78982612 = 0,424094465
Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0006
𝑋 16 = 4 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 4 9,7467943 = 0,4103913
𝑋 26 = 5 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 5 10,77032961 = 0,464238345
𝑋 36 = 3 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 3 11,18033989 = 0,268328157
𝑋 46 = 3 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 3 10 = 0,3 𝑋 56 = 4 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 4 11,78982612 = 0,339275572
Hasil normalisasi untuk ID Alternatif = P.000.0007
𝑋 17 = 5 √4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 5 9,7467943 = 0,5129892
𝑋 27 = 4 √3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 = 4 10,77032961 = 0,371390676 𝑋 37 = 3 √5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 = 3 11,18033989 = 0,268328157
𝑋 47 = 3 √3 2 + 4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 = 3 10 = 0,3 𝑋 57 = 5 √4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 = 5 11,78982612 = 0,424094465
Berdasarkan hasil normalisasi diatas maka didapat matrik normalisasi yaitu :
X = 0,41039134  0,278543007  0,447213595  0,3 0,339275572 0,41039134  0,278543007  0,357770876  0,4 0,339275572 0,30779351  0,371390676  0,447213595  0,4 0,424094465 0,20519567  0,464238345  0,357770876  0,5 0,339275572 0,30779351  0,371390676  0,447213595  0,4 0,424094465 0,41039134  0,464238345  0,268328157  0,3 0,339275572 0,51298918  0,371390676  0,268328157  0,3 0,424094465

## 3.1.4 Melakukan Optimasi
Setelah  matrik  normalisasi  selesai  dibuat  maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  optimasi  dari  matrik normalisasi telah dibuat, proses optimasi matrik normalisasi menggunakan formula (2) berikut ini. Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0001 𝑌 𝐴1 = (0,41039134 × 0,3) + (0,278543007 × 0,2) + (0,447213595 × 0,2) − (−1 × 0,3 × 0,2)
− (−1 × 0,339275572 × 0,1) = 0,174341166
Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0002 𝑌 𝐴2 = (0,41039134 × 0,3) + (0,278543007 × 0,2) + (0,357770876 × 0,2) − (−1 × 0,4 × 0,2) − (−1 × 0,339275572 × 0,1) = 0,136452622 Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0003
𝑌 𝐴3 = (0,30779351 × 0,3) + (0,371390676 × 0,2) + (0,447213595 × 0,2) − (−1 × 0,4 × 0,2) − (−1 × 0,424094465 × 0,1) = 0,13364946 Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0004
𝑌 𝐴4 = (0,20519567 × 0,3) + (0,464238345 × 0,2) + (0,357770876 × 0,2) − (−1 × 0,5 × 0,2) − (−1 × 0,339275572 × 0,1) = 0,092032988

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0005 𝑌 𝐴5 = (0,30779351 × 0,3) + (0,371390676 × 0,2) + (0,447213595 × 0,2) − (−1 × 0,4 × 0,2)
− (−1 × 0,424094465 × 0,1) = 0,13364946
Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0006 𝑌 𝐴6 = (0,41039134 × 0,3) + (0,464238345 × 0,2) + (0,268328157 × 0,2) − (−1 × 0,3 × 0,2)
− (−1 × 0,339275572 × 0,1) = 0,175703146
Hasil optimasi untuk ID Alternatif = P.000.0007 𝑌 𝐴7 = (0,51298918 × 0,3) + (0,371390676 × 0,2) + (0,26832815 × 0,2) − (−1 × 0,3 × 0,2) − (−1 × 0,424094465 × 0,1) = 0,179431073

## 3.1.5 Menentukan Perangkingan Pegawai Teladan
Hasil perangkingan pegawai teladan menggunakan metode MOORA dapat dilihat pada tabel 6. berikut ini.
Tabel 6. Data Perangkingan Pegawai Teladan ID Pegawai Nama Pegawai Total Nilai Rangking P.000.0007 Zaenal Yuswantoro 0,179431073 1 P.000.0006 Yolanda Prasasti 0,175703146 2 P.000.0001 Ahmad Budianto 0,174341166 3 P.000.0002 Cintia Veronika 0,136452622 4 P.000.0003 Della Pramesti 0,13364946 5 P.000.0005 Tuti Alawiyah Sari 0,13364946 6 P.000.0004 Rini Amelia Fitri 0,092032988 7
Hasil  perangkingan  pegawai  teladan  yang  mendapatkan  peringkat  1  pegawai  teladan  yaitu  Zaenal Yuswantoro dengan total  nilai  sebesar  0,179431073, untuk  peringkat 2 pegawai  teladan yaitu  Yolanda Prasasti dengan total nilai sebesar 0,175703146, dan peringkat ke 3 pegawai teladan yaitu Ahmad Budianto dengan total nilai sebesar 0,174341166.

## 3.2 Implementasi Sistem Berbasis Web
Implementasi sistem pendukung keputusan pemilihan pegawai teladan ini dibuat dengan menggunakan framework Laravel  dengan  menggunakan  database  MySql  sehingga  pengguna  dari  perusahaan  akan  lebih  mudah  dalam melakukan  pemilihan  pegawai  teladan,  karena  sistem  akan  melakukan  perhitungan  secara  otomatis  dengan menggunakan  metode  MOORA.  Implementasi  halaman  kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  dapat  dilihat pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Implementasi Sistem Halaman Kriteria
Halaman  kriteria  berisi  tentang  informasi  yaitu  nama  kriteria,  jenis  kriteria,  serta  bobot  kriteria. Implementasi halaman rangking yang digunakan dalam sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
Halaman rangking berisi tentang informasi yaitu id pegawai, nama pegawai, total nilai dan rangking. Hasil perangkingan  pegawai  teladan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  dengan  memanfaatkan  framework  Laravel tidak ada perbedaan dengan perhitungan manual menggunakan metode MOORA. Untuk rangking 1 didapat oleh Zaenal  Yuswantoro  dengan  total  nilai  sebesar  0,179431073,  untuk  rangking  2  didapat  oleh  Yolanda  Prasasti dengan total  nilai  sebesar  0,175703146, dan untuk rangking  3 didapat  oleh  Ahmad Budianto dengan total  nilai sebesar 0,174341166.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  perangkingan  pegawai  teladan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web  dengan  memanfaatkan  framework Laravel  tidak  ada  perbedaan  dengan  perhitungan  manual  menggunakan  metode  MOORA.  Untuk  rangking  1 didapat oleh Zaenal Yuswantoro dengan total nilai sebesar 0,179431073, untuk rangking 2 didapat oleh Yolanda Prasasti dengan total nilai sebesar 0,175703146, dan untuk rangking 3 didapat oleh Ahmad Budianto dengan total nilai sebesar 0,174341166.

## REFERENCES
[1] D. C. P. Sinaga, B. Sianipar, and P. Marpaung, “Pemilihan Calon Manager Dari Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching Pada CV. Glofacia Oceanic,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 643–656, 2020.
[2] Mesran, J. H. Lubis, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[3] S. Setiawansyah, A. T. Priandika, B. Ulum, A. D. Putra, and D. A. Megawaty, “UMKM Class Determination Support System Using Profile Matching,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[4] A. Asmawati et al., Sistem Pendukung Keputusan. Bandung: Media Sains Indonesia, 2022.
[5] R.  D.  Gunawan  and  F.  Ariany,  “Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Plano Kertas,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 29–38, 2023.
[6] A. F. O. Pasaribu and N. Nuroji, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Profile Matching,” J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 24–31, 2023.
[7] K. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2021.
[8] D. Pribadi, R. A. Saputra, J. M. Hudin, and G. Gunawan, Sistem Pendukumg Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.
[9] R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[10]  R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020.
[11]  H.  T.  Sihotang  and  S.  Efendi,  Sistem  Pendukung  Keputusan:  Teori,  Konsep  &  Implementasi  Metode.  Deli  Serdang: Cattleya Darmaya Fortuna, 2022.
[12]  G. S. Mahendra et al., Implementasi Sistem Pendukung Keputusan: Teori & Studi Kasus. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[13]  R.  F.  Wahyu,  F.  Gea,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Parking  Area Menerapkan Metode MOORA,” Bull. Inf. Technol., vol. 2, no. 3, pp. 107–118, 2021.
[14]  M. Sari, A. M. H. Pardede, and R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Pemanen Kelapa Sawit Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora  (Studi  Kasus  PT.  Lnk  Kebun  Bekiun),”  in  Seminar  Nasional  Informatika (SENATIKA), 2021, pp. 265–276.
[15]  N.  Hasdyna,  M.  Mutasar,  and  U.  Khairati,  “ANALISIS  METODE  MOORA  DALAM  SISTEM  SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN PADA PERUMDA TIRTA PASE ACEH UTARA,” Sisfo J. Ilm. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 115–125, 2022.
[16]  Y. D. Lestari, M. Eka, and R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan IT Support Perusahan Telekomunikasi Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 5, no. 1, 2021.
[17]  A.  Purnamawati,  M.  N.  Winarto,  and  D.  U.  E.  Saputri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Produk  Terbaik Menggunakan Metode Preference Selection Index,” Chain J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 56–67, 2023.
[18]  A. Aldino, A. Saputra, A. Nurkholis, and S. Setiawansyah, “Application of Support Vector Machine (SVM) Algorithm in Classification of Low-Cape Communities in Lampung Timur,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3 SE- Articles, Dec. 2021.
[19]  T.  Ardiansah  and  D.  Hidayatullah,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Pada  Aplikasi  Reservasi  Lapangan  Futsal  Berbasis Web,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2023.
[20]  D. Alita, S. Setiawansyah, and A. D. Putra, “C45 Algorithm for Motorcycle Sales Prediction On CV Mokas Rawajitu,” J. SISFOTEK Glob., vol. 11, no. 2, pp. 127–134, 2021.
[21]  S. Tiwari  et al., “A smart decision support system to diagnose arrhythymia using ensembled ConvNet and ConvNet- LSTM model,” Expert Syst. Appl., vol. 213, p. 118933, 2023.
[22]  F.-M. Toma, “A hybrid neuro-experimental decision support system to classify overconfidence and performance in a simulated bubble using a passive BCI,” Expert Syst. Appl., vol. 212, p. 118722, 2023.
[23]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[24]  Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[25]  Z.  Fan,  M.  Liu,  and  S.  Tang,  “A  multi-objective  optimization  design  method  for  gymnasium  facade  shading  ratio

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 492 − 500 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3389
integrating energy load and daylight comfort,” Build. Environ., vol. 207, p. 108527, 2022.
[26]  V. Akbari, M. Naghashzadegan, R. Kouhikamali, F. Afsharpanah, and W. Yaïci, “Multi-Objective Optimization of a Small  Horizontal-Axis  Wind  Turbine  Blade  for  Generating  the  Maximum  Startup  Torque  at  Low  Wind  Speeds,” Machines, vol. 10, no. 9, p. 785, 2022.
[27]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[28]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[29]  R. T. Aldisa, A. Priyatna, F. Saidah, K. Y. Siahaan, and Mesran, “Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 4, pp. 393–404, 2022.
[30]  Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[31]  A. D. Amanda, F. N. Arieni, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) pada Pemilihan Masker Organik Wajah Berdasarkan Kriteria,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 3, pp. 283–288, 2021.