## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288

## Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Laboran
Kusno Harianto * , Ita Arfyanti, Andi Yusika
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* kusno@wicida.ac.id, 2 ita@wicida.ac.id, andi.yusika@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: kusno@wicida.ac.id Submitted: 22/09/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Dalam  proses  menjalankan kegiatan  akademika  di  setiap  perguruan tinggi  tidak  terlepas  dengan  adanya  tendik.  Pada perguruan  tinggi  kepala  laboran  bertugas  untuk  menjamin  terlaksananya  penggunaan  laboratorium  dalam  mendukung  proses pembelajaran  berlangsung.  Kepala  laboran  bertugas  untuk  mengatur  mekanisme  dan  prosedur  kerja  pada  unit  laboratorium. Pentingnya peranan kepala laboran bagi perguruan tinggi, mengharuskan kepada perguruan tinggi untuk memiliki kepala laboran yang  sesuai  dengan  pelaksanaan  tugas  dan  tanggung  jawab  yang  diberikan.  Pemilihan  kepala  laboran  bukan  saja  dilakukan berdasarkan  dengan  lamanya  bekerja  pada  perguruan  tinggi,  tetapi  juga  harus  dilihat  dari  pengetahuan,  kemampuan,  keahlian, pengambilan  keputusan  dan  juga  sertifikat  kompetensi  yang  dimiliki.  Maka  dari  itu,  diperlukan  sebuah  cara  untuk  membantu menyelesaikan  permasalahan  terkhususnya  dengan  menggunakan  sistem  yang  terkomputerisasi.  Sistem  pendukung  keputusan merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang  sudah  terkomputerisasi.  Sistem  pendukung  keputusan  banyak  dipergunakan  bagi organisasi perusahaan untuk menyelesaikan permasalahan dalam proses pengambilan ataupun pendukung keputusan. Hasil yang didapatkan dari penerapan Metode MOORA bahwasannya alterntif A1 terpilih menjadi kepala laboran dengan nilai akhir 0,48
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan; Kepala; Laboran; Metode MOORA
Abstract− In the process of carrying out academic activities in every university, it is inseparable from the existence of tendik. In college, the head of the laboratory is in charge of ensuring the implementation of the use of the laboratory in supporting the ongoing learning process. The head of the laboratory is in charge of regulating work mechanisms and procedures in the laboratory unit. The importance  of  the  role  of  the  head  of  laboratory  for  tertiary  institutions  requires  universities  to  have  a  head  of  laboratory  in accordance with the implementation of the tasks and responsibilities given. The selection of the head of the laboratory is not only done based on the length of work at the tertiary institution, but also must be seen from the knowledge, abilities, expertise, decision making  and  competency  certificates  possessed.  Therefore,  we  need  a  way  to  help  solve  problems,  especially  by  using  a computerized system. Decision support system is a computerized information system. Decision support systems are widely used for  corporate  organizations  to  solve  problems  in  the  process  of  making  or  supporting  decisions.  The  results  obtained  from  the application of the MOORA Method are that alternative A1 was chosen to be the head of the laboratory with a final score of 0.48
Keywords : Decision Support System; Election; Head; Laboratories; MOORA method

## 1. PENDAHULUAN
Dalam proses menjalankan kegiatan akademika di setiap perguruan tinggi tidak terlepas dengan adanya tendik. Tendik bertugas untuk membantu dalam proses kegiatan pelayanan  akdemik baik terhadap dosen ataupun juga mahasiswa. Tendik sendiri pada setiap perguruan tinggi memiliki berbagai macam posisi yang memiliki tanggung jawab dan tugas pokok  kerja  masing  –  masing  sesuai  dengan  tempat  dimana  unit kerja  tendik ditempatkan.  Salah  satu  tendik  yang memiliki peranan yang sangat krusial yaitu kepala laboran.
Pada perguruan tinggi kepala laboran bertugas untuk menjamin terlaksananya penggunaan laboratorium dalam mendukung  proses  pembelajaran  berlangsung.  Kepala  laboran  bertugas  untuk  mengatur  mekanisme  dan  prosedur kerja pada unit laboratorium. Selain menjamin keberlangsung proses pembelajaran kepala laboran juga bertanggung jawab penuh terhadap segala hal yang ada pada setiap laboratorium. Dalam proses pembelajaran yang berlangsung di laboratorium  kepala  laboran  diharuskan  menyediakan  media  pembelajaran  yang  sesuai  dengan  kurikulum  yang diajarkan  oleh  setiap  dosen  matakuliah.  Selain  itu  juga  kepala  laboran  diharuskan  untuk  mengatur  setiap  jadwal perawatan ataupun pembaharuan setiap unit di laboratorium serta proses pengambilan keputusan dilapangan. Oleh sebab itu, kepala laboran haruslah orang yang berkompeten untuk menjalankan seluruh tanggung jawab tersebut.
Pentingnya  peranan  kepala  laboran  bagi  perguruan  tinggi,  mengharuskan  kepada  perguruan  tinggi  untuk memiliki kepala laboran yang sesuai dengan pelaksanaan tugas dan tanggung jawab yang diberikan. Pemilihan kepala laboran bukan saja dilakukan berdasarkan dengan lamanya bekerja pada perguruan tinggi, tetapi juga harus dilihat dari pengetahuan, kemampuan, keahlian, pengambilan keputusan dan juga sertifikat kompetensi yang dimiliki. Hal – hal  tersebut  dapat  membantu  bagi  perguruan  tinggi  untuk  mendapatkan  kepala  laboran  yang  berkompeten  sesuai dengan  tugas  serta  tanggaung  jawab  yang  diberikan.  Permasalahan  yang  dihadapi yaitu pada  proses  penilaian  dan pengambilan keputusan masih dihadapi beberapa kendala seperti tidak akurat hasil yang didapatkan dan juga tidak ada tolak ukur yang digunakan untuk proses pengambilan keputusan.
Maka  dari  itu,  diperlukan  sebuah  cara  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  terkhususnya  dengan menggunakan sistem yang terkomputerisasi. Dengan adanya sistem terkomputerisasi akan membantu dalam proses penyelesaian permasalahan dengan memberikan hasil yang objektif dan minimnya terjadi kesalahan. Sistem tersebut biasa  disebut  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Selain  itu  juga  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan hasil yang didapatkan juga lebih optimal.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang  sudah  terkomputerisasi.  Sistem pendukung  keputusan  banyak  dipergunakan  bagi  organisasi  perusahaan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam proses  pengambilan  ataupun  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  melakukan  pengolahan  data terhadap  kriteria  dan  atribut  hingga  menghasilkan  alternatif  terpilih  yang  nantinya  dapat  dipergunakan  untuk mendukung keputusan yang diambil[1].
Pada sistem pendukung keputusan sendiri terdapat proses penyelesaian yang disebut dengan metode. Banyak metode  –  metode  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan pada  pengambilan  keputusan  seperti  SMARTER,  WASPAS,  TOPSIS,  SAW,  EDAS,  MOOSRA  dan  lain sebagainya[2]–[7]. Pada peneltian ini akan dilakukan proses penyelesaian dengan menggunakan metode MOORA.
Metode  Multi-Objektive  Optimization  on  the  basis  of  ratio  Analysis  atau  biasa  disebut  dengan  MOORA merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  permaslahan  multi  objektif  yang  dimana  proses dialukan  dengan  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Proses  yang dilakukan pada metode MOORA sendiri diawali dengan membuat matriks keputusan berdasarkan dengan penilaian terhadap alternatif, setelah itu dilakukan normalisasi terhadap matriks keputusan dan terakhir mencari nilai Yi pada proses  yang  dilakukan.  Metode  ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang kompleks.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Laili  Cahyani,  dkk  pada  tahun  2019  dimana  metode  MOORA dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada pemilihan mahasiswa berprestasi dan hasil yang didapatkan bahwa metode MOORA dapat membantu untuk memberikan rekomendasi terhadap mahasiswa beprestasi, selain itu proses  yang  didapatkan  dengan  menerapkan  sistem  lebih  objektif  hasil  yang  didapatkan  tanpa  dilakukan  dengan menggunakan SPK[8].
Pada  tahun  2018  dilakuakn  penelitian  oleh  Sri  Wardani,  dkk  dengan  didapatkan  hasil  penelitian  Metode MOORA  adalah  metode  yang  memiliki  perhitungan  dengan  kalkulasi  yang  minimum  dan  sangat  sederhana.  Dari penelitian  yang  dilakukan  dengan  metode  MOORA  didapatkan  bahwa  A3  adalah  supplier  yang  paling  tepat[9]. Peneltian lainnya ditahun yang sama dilakukan oleh  Mesran, dkk mendapatkan hasil bahwa  menggunakan Metode MOORA dalam menentukan yang berhak menjadi para peserta Jamkesmas berdasarkan kriteria dengan menggunakan rumus yang hasilnya lebih akurat dan tepat sasaran[10]. Dan penelitian lainnya yang juga dilakukan pada tahun 2018 oleh Samuel Manurung mendapatkan hasil metode moora digunakan untuk untk menguji coba di dalam correctness yang bertujuan untuk mengetahui akurasi nilai yang diperoleh oleh sistem[11].
Maka dari itu, pada penelitian ini akan menyelesaikan permasalahan dalam  proses pemilihan kepala laboran untuk mendapatkan kepala laboran yang berkompten sesuai dengan tugas dan tanggung jawab yang diberikan. Proses penyelesaian permasalahan menggunakan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode MOORA. Hasil penelitian diharapkan untuk dapat membantu memberikan rekomendasi kepala laboran terpilih sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Peneitian
Tahapan  penelitian  merupakan  proses  atau  alur  yang  dilakukan  pada  penelitian  dimulai  dari  proses  identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun  tahapan penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support  Sistem )  merupakan  suatu  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur[12], [13].
Decission  Support  System (DSS)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat. DSS lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas[14], [15].

## 2.3 Metode MOORA
Moora adalah  multi  objektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang  saling  bertentangan  secara bersamaan.  Metode  ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang kompleks. Moora diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006. Pada awalnya metode ini diperkenalkan oleh  Brauers  pada  tahun  2004  sebagai  “ Multi-Objective  Optimization ”  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan berbagai  masalah  pengambilan  keputusan  yang  rumit  pada  lingkungan  pabrik.  Metode moora diterapkan  untuk memecahkan  banyak  permasalahan  ekonomi,  manajerial  dan  konstruksi  pada  sebuah  perusahaan  maupun  proyek. Adapun langkah penyelesaian dari metode moora adalah[16], [17] :
a. Menentukan tujuan untuk mengidentifikasi attribut evaluasi yang bersangkutan dan menginputkan nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
b. Mewakilkan  semua  informasi  yang  tersedia  untuk  setiap  attribut  dalam  bentuk matriks keputusan.  Data  pada persamaan (1) mempersentasikan sebuah matriks Xmxn. Dimana xij adalah pengukuran kinerja dari alternatif i th pada attribut j th, m adalah jumlah alternatif dan n adalah jumlah attribut.Kemudian sistem ratio dikembangkan dimana setiap kinerja dari sebuah alternatif pada sebuah attribut dibandingkan dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari attributtersebut.
X    = [ X11 Xli Xln Xjl Xji Xjn Xml Xni Xmn ] (1) Keterangan  :  xij = respon alternative j pada attribut i | i = 1,2, ..... | n
= jumlah sasaran atau attribut
j = 1,2,.... m
= jumlah alternatif
c. Breauers menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari setiap alternatif per attribut. Rasio ini dapat
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗
√[∑ Xij² m i=1 ]
(2)
Keterangan : j = 1,2, ..., n dan x = nomor berdimensi dalam interval [0,1] yang menggambarkan kinerja ternormalisasi dari alternatif dan kinerja j.
d. Untuk optimasi multiobjektif, ukuran yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi untuk attribut yang menguntungkan dan dikurangi dalam minimisasi (untuk attribut yang tidak menguntungkan) atau dengan kata lain mengurangi nilai maximum dan minimum pada setiap baris untuk mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka:
𝑦𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 −   ∑
𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 (3) Keterangan :  g = jumlah attribut yang akan dimaksimalkan (n-g) = jumlah attribut yang akan diminimalkan Wj = bobot terhadap j
yi = nilai penilaian yang telah dinormalisasi dari alternatif 1 th terhadap semua attribut.
e. Nilai yi dapat menjadi positif atau negatif tergantung dari total maksimal (attribut yang menguntungkan) dalam matriks keputusan.  Sebuah  urutan  peringkat  dari  yi  menunjukkan pilihan  terahir.  Dengan  demikian alternative terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan alternative terburuk memiliki nilai yi terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  setiap  perguruan  tinggi  tidak  terlepas  peranan  dari  pada  tendik  dalam  proses  kegiatan  akademika.  Tendik bertugas sebagai pemberi pelayanan baik kepada mahasiswa ataupun dosen. Salah satu tendik yang memiliki peran

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288
cukup  penting  yaitu  Kepala  Laboran.  Kepala  Laboran  bertanggung  jawab  untuk  terjaminnya  proses  pembelajaran secara baik, dimana kepala laboran bertugas untuk memfasilitasi media pembelajaran yang dibutuhkan sesuai dengan kurikulum pada setiap matakuliah. Selain itu juga kepala laboran diharuskan untuk melakukan pengambilan keputusan dan perawatan terhadap setiap unit yang tersedia di laboratorium.
Proses  pemilihan  pada  kepala  laboran  didasarkan  dengan  berbagai  macam  faktor,  bukan  saja  pada  lama berkerja  tetapi  didukung  oleh  pengetahuan,  kemampuan,  keahlian,  pengambilan  keputusan  dan  juga  sertifikat kompetensi. Berdasarkan hal tersebut maka perlu kiranya dilakukan pemilihan kepala laboran berdasarkan dengan kriteria yang sudah ditentukan untuk mendapatkan hasil yang objektif. Maka diperlukan penyelesaian permasalahan dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan.  Dalam  proses  penyelesaian  permasalahan  dibantu  dengan menggunakan metode MOORA sebagai dasar pengambilan keptusuan nantinya

## 3.1.1 Penerapan Metode MOORA
Data merupakan bagian yang sangat penting dalam proses yang dilakukan. Data adalah dasar yang dilakukan untuk proses pengolahan selanjutnya hingga mendapatkan hasil yang optimal serta objektif.  Data  – data yang digunakan pada Sistem Pendukung Keputusan meliputi data kriteria dan juga data alternatif. Berdasarkan hal tersebut maka dapat dilihat data kriteria pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Data Kriteria No  Kode Kriteria Kriteria Jenis Bobot 1 C1 Pengetahuan Benefit 20% 2 C2 Kemampuan Benefit 20% 3 C3 Keahlian Benefit 20% 4 C4 Pengambilan Keputusan  Benefit 25% 5 C5 Sertifikat Kompetensi Benefit 15%
Pada Tabel 1. Data kriteria tersebut dapat dilihat kriteria – kriteria yang digunakan sebagai penilaian terhadap hasil kinerja pada Ketua Program Studi dan juga bobot dari masing  – masing kriteria tersebut. Setelah data kriteria selanjutnya data penilaian alternatif terhadap masing – masing kriteria. Data penilaian tersebut dapat dilihat pada tabel rating kecocokan berikut
Tabel 2. Data Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 80 75 70 85 2
A2 75 85 85 80 1
A3 70 70 80 85 0
A4 80 75 70 80 2
A5 80 80 70 75 0
Berdasakan  tabel  rating  kecocokan  penilaian  antara  alternatif  dan  kriteria  yang  terdapat pada  tabel  2,  maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah melakukan perhitungan untuk setiap alternatif calon karyawan tetap, dengan  menggunakan  metode Multi  Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA).  Berikut langkah-langkah penyelesaiannya dalam melakukan perhitungan metode MOORA.
a. Menentukan Matrix Keputusan
80  75  70  85  2 75  85  85  80  1
Xij = 70  70  80  85  0 80  75  70  80  2
80  80  70  75  0
b. Melakukan Normalisasi Matrix
Kemudian membentuk matrix yang dinormalisasikan dengan menggunakan persamaan Untuk Kriteria C1
𝑋 1,1 = 80 √[802+752+702+802+802] = 80 172,40 = 0,46
𝑋 2,1 =
75 √[802+752+702+802+802] = 75 172,40 = 0,44
𝑋 3,1 = 70
√[802+752+702+802+802] = 70 172,40 = 0,41
𝑋 4,1 = 80
√[802+752+702+802+802] = 80 172,40 = 0,46

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288
𝑋 5,1 = 80 √[802+752+702+802+802] = 80 172,40 = 0,46
Untuk Kriteria C2 𝑋 1,2 = 75 √[752+852+702+752+802] = 75 172,55 = 0,43 𝑋 2,2 = 85 √[752+852+702+752+802] = 85 172,55 = 0,49 𝑋 3,2 = 70 √[752+852+702+752+802] = 70 172,55 = 0,41 𝑋 4,2 = 75 √[752+852+702+752+802] = 75 172,55 = 0,43 𝑋 5,2 = 80 √[752+852+702+752+802] = 80 172,55 = 0,46 Untuk Kriteria C3 𝑋 1,3 = 70 √[702+852+802+702+702] = 70 168,30 = 0,42 𝑋 2,3 = 85 √[702+852+802+702+702] = 85 168,30 = 0,51 𝑋 3,3 = 80 √[702+852+802+702+702] = 80 168,30 = 0,48 𝑋 4,3 = 70 √[702+852+802+702+702] = 70 168,30 = 0,42 𝑋 5,3 = 70 √[702+852+802+702+702] = 70 168,30 = 0,42 Untuk Kriteria C4 𝑋 1,4 = 85 √[852+802+852+802+752] = 85 181,31 = 0,47 𝑋 2,4 = 80 √[852+802+852+802+752] = 80 181,31 = 0,44 𝑋 3,4 = 85 √[852+802+852+802+752] = 85 181,31 = 0,47 𝑋 4,4 = 80
√[852+802+852+802+752] = 80 181,31 = 0,44 𝑋 5,4 = 75 √[852+802+852+802+752] = 75 181,31 = 0,41
Untuk Kriteria C5
𝑋 1,5 =
2 √[22+12+02+22+02] = 2 3 = 0,67
𝑋 2,5 = 1
√[22+12+02+22+02] = 1 3 = 0,33
𝑋 3,5 = 0 √[22+12+02+22+02] = 0 3 = 0
𝑋 4,5 = 2 √[22+12+02+22+02] = 2 3 = 0,67
𝑋 5,5 = 0 √[22+12+02+22+02] = 0 3 =  0
Setelah melakukan perhitungan normalisasi, maka diperoleh hasil untuk matrix ternormalisasi yaitu:
0,46  0,43  0,42  0,47  0,67
0,44  0,49  0,51  0,44  0,33
X * ij = 0,41  0,41  0,48  0,47 0
0,46  0,43  0,42  0,44  0,67
0,46  0,46  0,42  0,41 0
c. Mengoptimalkan Atribut
Mengoptimalkan atribut dengan menyertakan bobot dalam menghitung matrik ternormalisasi. Pada bagian ini menggunakan persamaan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288
C 1 =  A 11 = 0,20 * 0,46 = 0,092 A 12 = 0,20 * 0,44 = 0,088
A 13 = 0,20 * 0,41 = 0,082 A 14 = 0,20 * 0,46 = 0,092
A 15 = 0,20 * 0,46 = 0,092
C 2 =  A 21 = 0,20 * 0,43 = 0,086
A 22 = 0,20 * 0,49 = 0,098 A 23 = 0,20 * 0,41 = 0,082 A 24 = 0,20 * 0,43 = 0,086
A 25 = 0,20 * 0,46 = 0,092
C 3 =  A 31 = 0,20 * 0,42 = 0,084 A 32 = 0,20 * 0,51 = 0,102 A 33 = 0,20 * 0,48 = 0,096 A 34 = 0,20 * 0,42 = 0,084 A 35 = 0,20 * 0,42 = 0,084
C 4 =  A 41 = 0,25 * 0,47 = 0,1175 A 42 = 0,25 * 0,44 = 0,11 A 43 = 0,25 * 0,47 = 0,1175 A 44 = 0,25 * 0,44 = 0,11
A 45 = 0,25 * 0,41 = 0,1025
C 5 =  A 51 = 0,15 * 0,67 = 0,1005 A 52 = 0,15 * 0,33 = 0,0495 A 53 = 0,15 * 0      = 0 A 54 = 0,15 * 0,67 = 0,1005 A 55 = 0,15 * 0      = 0
Hasilnya dapat dilihat pada matrix berikut:
0,092  0,086  0,084  0,1175  0,1005
0,088  0,098  0,102 0,11 0,0495 0,082  0,082  0,096  0,1175 0 0,092  0,086  0,084 0,11 0,1005 0,092  0,092  0,084  0,1025 0
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  nilai  Yi,  yaitu  nilai maximum dikurang  dengan  nilai minimum ,  dengan  menambahkan  setiap  nilai  kriteria  benefit  lalu  dikurangkan  dengan  kriteria cost pada  masing- masing alternatif. yang nantinya akan menjadi hasil akhir perhitungan dalam penyelesaian metode MOORA. Berikut Perhitungannya dapat dilihat pada tabel
Tabel 3. Daftar Yi Alternatif Maximum ( 𝐂 𝟏 + 𝐂 𝟐 + 𝐂 𝟑 + 𝐂 𝟒 + 𝐂 𝟓 ) Minimum  Yi =Max-Min A 1 (0,092) + (0,086) + (0,084) + (0,1175) + (0,1005) = 0,48 0 0,48 A 2 (0,088) + (0,098) + (0,102) + (0,11) + (0,0495) = 0,4475 0 0,4475 A 3 (0,082) + (0,082) + (0,096) + (0,1175) + (0) = 0,3775 0 0,3775 A 4 (0,092) + (0,086) + (0,084) + (0,11) + (0,1005) = 0,4725 0 0,4725 A 5 (0,092) + (0,092) + (0,084) + (0,1025) + (0) = 0,3705 0 0,3705

## d. Perankingan Nilai Y
Langkah akhir yang dilakukan adalah melakukan perankingan sebagai proses akhir penyelesaian untuk mengetahui alternatif tertinggi yang akan diangkat menjadi karyawan tetap. Berikut tabelnya:
Tabel 4. Hasil Perankingan No  Nama Alternatif  Nilai Akhir  Perankingan 1 A1 0,48 1 2 A2 0,4475 3 3 A3 0,3775 4 4 A4 0,4725 2 5 A5 0,3705 5
Dari hasil perankingan pada tabel 4. dapat dilihat bahwa nilai tertinggi yang terpilih menjadi kepala laboran yaitu A1 dengan nilai 0,48.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1255 − 1261 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2288

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian dan  pembahasan yang  dipaparkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwanya  dengan  sistem pendukung keputusan membantu penyelesaian permasalahan pada pemilihan kepala laboran. Dengan diterapkannya sistem  pendukung  keputusan  hasil  yang  didapatkan  lebih  objektif  dan  menyesuaikan  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Hasil  penerapan  Metode  MOORA  didapatkan  hasil  bahwasannya  A1  terpiliha  menjadi  kepala  laboran dengan nilai 0,48.

## REFERENCES
[1] A. Mubarok, H. D. Suherman, Y. Ramdhani, and S. Topiq, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4739.
[2] T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” Paradigma, vol. XX, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[3] Suharti and D. Putro Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Tanah Garapan Pada Desa Trans Aliaga Ujung Batu Iii Dengan Metode Distance From Average Solution ( EDAS ),” Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 43–55, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3647.
[4] D. P. Mesran, M., Suginam, S., & Utomo, “Implementation of AHP and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” Int. J. Inf. Syst. Technol. Akreditasi, vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020, [Online]. Available: http://ijistech.org/ijistech/index.php/ijistech/article/view/43.
[5] D.  P.  Utomo  and  B.  Purba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Tenaga  Kependidikan  (TENDIK)  Dengan Menggunakan  Metode  SMARTER,”  J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  140–152,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i2.5619.
[6] R. K. Hondro and S. Arifin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Team Leader Menggunakan Metode MOOSRA,” JITEKH, vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[7] Rusliyawati,  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “IMPLEMENTASI  METODE  SAW  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MODEL SOCIAL CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT,” J. Ilm. Edutic, vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020.
[8] L. Cahyani, M. Arif, and F. Ningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Moora (Studi Kasus Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura,” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 108–114, 2019, [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/edutic/article/view/5354.
[9] A. Revi, I. Parlina, and S. Wardani, “Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.524.
[10]  Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,”  Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[11]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[12]  J. Fitriana, E. F. Ripanti, and T. Tursina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, p. 153, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27113.
[13]  V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 5, no. 2, p. 138, 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i2.177.
[14]  Y. H. Agustin and H. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Stmik Pontianak),” Semin. Nas. Inform. 2015, pp. 177–182, 2015.
[15]  S. D. Fitriadi, “Sistem pendukung keputusan menentukan pemilihan ketua osis dengan metode AHP (Analitycal Hierarkhi Process) berbasis web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 1, no. 9, pp. 920–927, 2017.
[16]  A. Destri Putra, D. Hafidh Zulfikar, and A. Imal Alfresi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Pada Pdam Martapura Oku Timur Menggunakan Metode Moora,” J. Digit. Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, 2020.
[17]  S.  Armasari  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Karyawa  Kontrak  Menjadi  Karyawan Tetap Pada PT . Namasindo Plas Menggunakan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 67–77, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3649.