## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 1-9 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Application of TOPSIS, MOORA, and SMARTER Algorithms to Determine Rubber Rubber Quality

## Penerapan Algoritma TOPSIS, MOORA, dan SMARTER untuk Menentukan Kualittas Getah Karet
Ivanris Ramadhan 1 , Rimelda Adha 2 , R. Joko Musridho 3 , Egi Firmansyah 3
1,2 Program Studi Sisem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai
4 Program Studi Sisem Informasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Riau
E-Mail: 1 11850315232@students.uin-suska.ac.id, 2 11850324476@students.uin-suska.ac.id
3 rajajoko@universitaspahlawan.ac.id 4 egi.firmansyah166@gmail.com
Received Jul 09th 2022; Revised Aug 22th 2022; Accepted Aug 29th 2022 Corresponding Author: Ivanris Ramadhan

## Abstract
Rubber is one of the highest plantation products in Indonesia, therefore the development of rubber rubber quality is very important. Because good quality will produce good products as well. Usually the quality of rubber is determined by high Levels  of  Dry  Rubber  with  low  water  content.  Dry  rubber  levels  can  also  be  used  as  a  benchmark  to  assess  the  best quality of rubber trees. In this study has obtained the results of obtained from the final value of each method. Ranked first on the MOORA method with 2,603 at sensitivity 3 and the lowest on the SMARTER method with a value of 0.084 at the first sensitivity. And at the second sensitivity, all methods have the same value which is 0.2. So it can be concluded moora is the best method of the other 2 methods.
Keyword: Levels of Dry Rubber, MOORA, Rubber, SMARTER, TOPSIS

## Abstrak
Getah  karet  merupakan  salah  satu  hasil  perkebunan  yang  cukup  tinggi  di  Indonesia,  oleh  karena  itu  pengembangan kualitas getah karet merupakan suatu hal yang sangat penting. Karena mutu yang baik akan menghasilkan produk yang baik  juga.  Biasanya  kualitasgetah  karet  ditentukan  oleh  Kadar  Karet  Kering  (KKK)  yang  tinggi  dengan  kandungan  air yang  rendah.  kadar  karet  kering  juga  dapat  dijadikan  tolak  ukur  untuk  menilai  kualitas  pohon  karet  terbaik.  Pada penelitian ini telah mendapatkan hasil perangkingan yang didapatkan dari nilai akhir masing masing metode. Peringkat pertama  pada  metode  MOORA  dengan  niali  2,603  pada  sensitivitasi  3  dan  yang  terendah  pada  metode  SMARTER dengan nilai 0,084 pada sensitivitas pertama. Dan pada sensitivitas kedua, semua metode memiliki nilai yang sama yaitu 0,2. Maka dapat disimpulkan MOORA merupakan metode terbaik dari 2 metode lainnya.
Kata Kunci: Getah Karet, Kadar Karet Kering, MOORA, SMARTER, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Getah  karet  merupakan  salah  satu  hasil  perkebunan  yang  cukup  tinggi  di  Indonesia,  oleh  karena  itu pengembangan kualitas getah karet merupakan suatu hal yang sangat penting. Karena mutu yang baik akan menghasilkan  produk  yang  baik  juga.  Biasanya  kualitasgetah  karet  ditentukan  oleh  Kadar  Karet  Kering (KKK)  yang  tinggi  dengan  kandungan  air  yang  rendah.  kadar  karet  kering  juga  dapat  dijadikan  tolak  ukur untuk  menilai  kualitas  pohon karet  terbaik[1].  Salah  satu  daerah  produksi  getah  karet  terbesar  di  Indonesia adalah  Kalimantan  Selatan  dengan  mencapai  luasan  3.753.052  Ha.  Pada  tahun  2013  produksi  lateks  di perkebunan  rakyat  mencapai  2.655.942  ha-1  ,  namun  pada  tahun  2016  menjadi  2.575.  237  t.ha  menurun 80.705 t.ha-1. atau sekitar 6% dari produksi. Produksi tanaman karet rakyat tersebut, disebabkan oleh tidak
Mulai
Selesai
Evaluasi
Analisis Sensitivitas Pengumpulan data dan studi literatur SMARTER (Simple Multi- Attribute Rating Technique Exploiting Ranks) TOPSIS (Technique for
Others Reference by Similarity to Ideal Solution)
MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis)
optimalnya  pemeliharaan  dikarenakan  kurangnya  pengetahuan  petani  tentang  pemeliharaan  pohon  karet[2]. Peremaslahan yang ditemui dalam penentuan kadar karet kering ada beberapa faktor seperti jenis klon (bibit karet), umur pohon, waktu penyadapan, musim, suhu udara, serta letak dari permukaan laut[1].
Permasalahan  dalam  penentuan  kualitas  karet  ini  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  model pengambilan keputusan, teknik pengambilan keputusan merupakan suatu manajemen pengambilan keputusan dnegan  cara  menangani  masalah-masalah  yang  semi-terstruktur  [3].  Teknik  pendukung  keputusan  dapat digunakan  dalam  menentukann  kualitas  karet[1].  TOPSIS  merupakan  suatu  metode  pengambilan  keputuas multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternative yang terpilih merupakan alternative terbaik yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negative[4].  MOORA  adalah  multiobjektif  sistem  yanag mengoptimalkan dua atau lebih attribute yang saling bertentengan secara bersamaan. Metode MOORA dapat diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  perhitungan  matematika  yang  mencakup  banyak  hal  dan komplek[5]. SMARTER adalah salah satu metode yang dapat membantu menyelesaikan masalah penentuan pilihan yang sifatnya multiobjective diantara beberapa kriteria kuantitatif dan kualitatif sekaligus[1]..
Salah  satu  cara  untuk  menentukan  keefektifitasan  dari  metode  tersebut  adalah  dengan  melakukan perbandingan  pada  setiap  metode  yang  digunakan  sehingga  dapat  menentukan  metode  pengambilan keputusan  mana  yang  terbaik  untuk  digunakan  dalam  studi  kasus  yang  diangkat,  maka  pada  penelitian  ini akan  membandingkan  ketiga  metode  yang  terdiri  dari  MOORA,  SMARTER,  dan  TOPSIS.  Adapun  untuk melakukan metode terbaik dilakukan dengan melakukan uji senrivitas.
Beberapa  metode  tersebut  pernah  digunakan  dalam  kasus  lainnya,  seperti  metode  MOORA  yang digunakan oleh Mustika Sari, Akim M. H Pardede, Rusmin Saragih (2021) pada sistem pendukung keputusan pemilihan  karyawan  pemanen  kelapa  sawit  terbaik,  dengan  nilai  penentuan  yaitu  Pemanen  diwajibkan mengangkut  seluruh  buah  yang  telah  layak  panen  karena  jika  ada  buah  yang  tertinggal  dan  lama  diangkut akan menyebabkan buah memiliki minyak dengan kadar asam yang tinggi. Pemotongan yang dilakukan pada tandan  buah  dan  pelepah  sawit  harus  rapi  agar  pertumbuhan  buah  selanjutnya  berjalan  baik[5].  Penelitian lainnya  oleh  Mawati  Simarmata,  Alfa  Saleh,  Muhammad  Barkah  Akbar  (2019).  Pada  penerapan  metode SMARTER  dalam  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  kualitas  getah  karet  pada  PTPN  III  Medan, indicator untuk menentukan nilai produktivitas pohon karet ada beberapa faktor amtara lain jenis klon (bibit karet),  umur  pohon,  waktu  penyadapan,  musim,  suhu  udara,  serta  letak  dari  permukaan  laut[1].  Metode TOPSIS yang digunakan oleh Eny Maria, Eko Junirianto (2021) pada sistem pendukung keputusan pemilihan bibit  karet  menggunakan  metode  TOPSIS,  yang  mana  penelitian  ini  menunjukan  hasil  maksimal  dengan menggunakan sistem pendukup keputusan TOPSIS, karena TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternative terbaik yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negative[4].
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  pemaparan  diatas  maka  pada  penilitian  ini  dilakukan  perbandingan metode MOORA, TOPSIS, dan SMARTER untuk menentukan metode pengambilan keputusan terbaik pada penentuan  kualitas  getah  karet  dengan  melakukan  uji  sensitivitas  sebagai  penentu  keakuratan  dari  metode yang digunakan..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian ini dijelaskan dalam diagram alur berikut ini berdasarkan pada gambar 1, sedangkan dalam  studi  literatur  dilakukan  dengan  mempelajari  jurnal,  publikasi  ,  maupun  materi  yang  mendukung dalam penelitian ini.

## 2.1. Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS merupakan suatu metode pengambilan keputusan yang diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang tahun  1981  yang  menggunakan  prinsip  alternatif  terpilih  yang  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [6]. Adapun langkah-langkah penyelesaian dari metode TOPSIS, sebagai berikut [7]:
1. Membangun matriks keputusan yang ternormalisasi
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚 𝑖−1 (1)
Dengan:
i =1,2,…,m; dan j=1,2,…,n. r ij = matriks keputusan ternormalisasi.
x ij = bobot kriteria ke j pada alternatif ke i.
i = alternatif ke i.
j = kriteria ke j.
2. Membangun matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
dengan i =1,2,...,m dan j=1,2,...,n
3. Menetapkan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif
𝐴 + =   (𝑦 1+ , 𝑦 2+,……, 𝑦 𝑛+ ); (3)
𝐴 − = (𝑦 1− , 𝑦 2−,……, 𝑦 𝑛− ); (4)
4. Menetapkan  jarak  antara nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi ideal negatif
𝐷 𝑖+ = √∑ (𝑦 𝑗+ −   𝑦 𝑖𝑗 )
2 𝑚 𝑗=1 ; i = 1,2,…..,m
(5)
𝐷 𝑖− = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗− ) 2 𝑚 𝑗=1 ; i = 1,2,…..,m (6)
5. Menetapkan nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖− 𝐷 𝑖− +   𝐷 𝑖+ (7)

## 2.2. Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA  adalah  metode  optimasi  pengambilan  keputusan  dengan  memaksimalkan  pemilihan  setiap alternatif  atau  tujuan  yang  sesuai  dengan  perbedaan  setiap  kriteria  dalam  setiap  masalah  secara  bersamaan [8]. Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan metode MOORA, sebagai berikut [9][14]:
1. Menentukan tujuan dan mengidentifikasi alternatif dan kriteria yang akan digunakan,
2. Membuat matriks keputusan, yang dijelaskan dalam Persamaan 8.
X = 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑖 : : : 𝑥 𝑗1 𝑥 𝑗2 𝑥 𝑖𝑗 (8)

## 3. Normalisasi matriks [6]
X* ij = 𝑋𝑖𝑗
√[∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 ] (9)
4. Menentukan matriks normalisasi berbobot, yaitu dijelaskan dalam Persamaan 10.
X* ijw = ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 (10)

## 5. Tentukan hasil preferensi, yang dijelaskan dalam Persamaan 11.
Y* j = ∑ 𝑋 𝑖𝑗𝑤 ∗ 𝑖=𝑔 𝑖=1 −   ∑ 𝑋 𝑖𝑗𝑤 ∗ 𝑖=𝑛 𝑖=𝑔+1
(11)

## 2.3. Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER)
SMARTER adalah adalah versi sederhana dari SMART dibuat oleh Edwards sebagai pengembangan dari  metode  Edward  sebelumnya,  SMARTER  merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  yang  cerdas fleksibel  dalam  pengambilan  keputusan,  yang  sering  dihadapkan  dengan  berbagai  macam  alternatif  yang terdiri  dari  kumpulan  atribut  [10].  Adapun  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan  motode  SMARTER, sebagai berikut [11][13]:
1. Mengidentifikasi masalahnya
2. Menentukan kriteria dan subkriteria
3. Melakukan Rating untuk setiap kriteria dan subkriteria
4. Menghitung bobot kriteria dan subkriteria menggunakan bobot ROC.
Pembobotan dengan teknik ROC secara umum dirumuskan jika K adalah jumlah kriteria, maka bobot dari kriteria k adalah[11][15]:
𝑊𝑛 = ( 1 𝑘 ) ∑ ( 1 𝑛 ) 𝑛 𝑖=𝑛 (12)
Jika k adalah banyak kriteria maka rumus di atas dapat dijabarkan seperti berikut ini:
If W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ ....... ≥ W k then, (13)
𝑊1 = (1+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝑘 ) 𝑘 (14)
𝑊2 = (0+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝑘 ) 𝑘 (15)
𝑊3 = (0+ 0+ 1 3 +⋯+ 1 𝑘 ) 𝑘 (16)
𝑊𝑛 = (0+⋯+0+ 1 𝑘 ) 𝑘 (17)
5. Menentukan Nilai Utility
Untuk menentukan nilai utility menggunakan persamaan 18.
v(a) = ∑ 𝑤𝑘. 𝑣𝑘, 𝑘 𝑘=1 𝑘 = 1,2, … , 𝑛 (18)
Untuk perhitungan nilai akhir menggunakan persamaan 19.
n i = ∑ 𝑛𝑤𝑗𝜇𝑖𝑗 (19)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Data  yang  digunakan  pada  penilitian  ini  adalah  data  pada  jurnal  penelitian  sebelumnya  di  PTPN  III Medan seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Alternatif KKK JK UP WS M SO LPL A1 60 Slow 15 Pukul 5 Hujan 163 200 A2 50 Quick 4 Pukul 5 Kemarau 160 310 A3 63 Quick 4 Pukul 7 Kemarau 158 410 A4 70 Slow 10 Pukul 8 Hujan 157 360 A5 54 Slow 22 Pukul 6 Kemarau 160 250
Adapun alternatif dari data yang digunakan berjumlah 5 dan terdapat 8 kriteria yang digunakan yaitu:
a. KKK - Kadar Karet Kering v
b. JK - Jenis Klon
c. UP - Umur Pohon
d. WS - Waktu Sadap
e. M - Musim
f. SO - Suhu Oven
g. LPL - Letak Permukaan Laut

## 3.1. Perhitungan Metode TOPSIS
Pada metode TOPSIS, dilakukan transformasi nilai kriteria dengan rentang nilai atau kategori tertentu. Berikut ini pemaparan rentang dan kategori nilai kriteria yang akan ditranformasikan.
Tabel 2. Kategori Kadar Karet Kering KKK Bobot Kadar 55-65% 3 Kadar < 55% 2 Kadar >65% 1 Tabel 3. Kategori Jenis Klon JK Bobot Slow Starter 2 Quick Starter 1 Tabel 4. Umur Pohon UP Bobot 5-20 Tahun 3 Umur >20 Tahun 2 Umur < 5 Tahun 1 Tabel 5. Waktu Sadap WS Bobot Pukul 5-6 Pagi 2 Pukul > 6 Pagi 1 Tabel 6. Musim M Bobot Kemarau 2 Hujan 1 Tabel 7. Suhu Oven SO Bobot Suhu 160 3 Suhu <160 2 Suhu >160 1 Tabel 8. Letak Permukaan Laut LPL Bobot Letak 300 - 400 m 3 Letak >400 m 2 Letak <300 m 1
Setelah m nentukan rentang nilai, pada penelitian selanjutnya dilakukan transformasi data pada semua kriteria  berdasarkan  rentang  nilai  yang  telah  ditetapkan  pada  masing-masing  kriteria.  Data  calon  penerima beasiswa yang sudah ditransformasi dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Data yang telah ditransformasi
Alternatif KKK JK UP WS M SO LPL A1 3 2 3 2 1 1 1 A2 2 1 1 2 2 3 3 A3 3 1 1 1 2 2 2 A4 1 2 3 1 1 2 3 A5 2 2 2 2 2 3 1 27 14 24 14 14 27 24 Ranking kriteria 5.196 3.742 4.899 3.742 3.742 5.196 4.899
Nilai Preferensi diperoleh dari pembagian jarak solusi ideal negative dengan menjumlahan jarak solusi ideal  positif  dan  negative.  Nilai  preferensi  merupakan  acuan  dalam  menentukan  perangkingan  dengan metode TOPSIS seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Perangkingan Alternatif dan Nilai Preferensi Metode TOPSIS
Alternatif A2 menempati peringkat pertama dengan nilai preferensi tertinggi yaitu 0,556. Sedangkan Alternatif A3 pada peringkat terakhir dengan nilai preferensi 0,442.

## 3.2. Perhitungan Metode Multi – Obejctive Optimization by Ratio Analysis
Dalam  perhitungan  metide  MOORA,  transformasi  tidak  dilakukan  pada  semua  kriteria  melaikan hanya pada data yang berupa kategori yaitu kriteria (JK) , (WS), dan (M) . kemudian ditentukan bobot dan jenis untuk satuan kriteria, sehingga bobot yang digunakan pada metode ini tidak berdasarkan rentang nilai atau kategori seperti metode sebelumnya.adapun jenis kriteria pada penelitian ini terbagi menjadi Benefit dan Cost. Berikut tabel bobot kriteria dalam perhitungan metode MOORA dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Kriteria dan Bobot Perhitungan Metode MOORA
Kriteria Sub Kriteria Bobot Jenis Bobot Kriteria Kadar Keiring Karet (KKK) Kadar 55-65% 3 Benefit 0.3 Kadar < 55% 2 Kadar >65% 1 Jenis Klon (JK) Slow Starter 2 Benefit 0.25 Quick Starter 1 Umur Pohon (UP) 5-20 Tahun 3 Benefit 0.2 Umur >20 Tahun 2 Umur < 5 Tahun 1 Waktu Sadap (WS) Pukul 5-6 Pagi 2 Benefit 0.15 Pukul > 6 Pagi 1 Musim (M) Kemarau 2 Benefit 0.05 1 Hujan 1 Suhu Oven (SO) Suhu 160 3 Benefit 0.03 Suhu <160 2 Suhu >160 1 Letak Permukaan Laut (LPL) Letak 300 - 400 m 3 Benefit 0.02 Letak >400 m 2 Letak <300 m 1
Gambar  3  dibawa  dibawah  ini  akan  memaparkan  hasil  perankingan  alternatif  dengan  Metode MOORA.  Alternatif  A5  berada  pada  peringkat  pertama  dengan  nilai  3,569  dan  alterinatif  A3  berada  pada peringkat terakhir dengan nilai 2,703.
0,556
0,54 0,513 0,51 0,442 0 0,2 0,4 0,6 A2 A4 A1 A5 A3 Rank Preferensi TOPSIS
Gambar 3. Perankingan alternative dengan metode MOORA

## 3.3. Metode Simple Multi - Attribute Rating Technique Exploiting Rank (SMARTER)
Skala  pada  data  sebelumnya  yang  akan  digunakan  dalam  tahap  normalisasi  dan  penerapan  metode SMARTER, sub kriteria serta bobot prioritas dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12 . Skala Nilai pada Sub Kriteria dan Prioritas Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Ranking Kadar Keiring Karet (KKK) Kadar 55-65% 0.61 1 Kadar < 55% 0.28 2 Kadar >65% 0.11 3 Jenis Klon (JK) Slow Starter 0.75 1 Quick Starter 0.25 2 Umur Pohon (UP) 5-20 Tahun 0.61 1 Umur >20 Tahun 0.28 2 Umur < 5 Tahun 0.11 3 Waktu Sadap (WS) Pukul 5-6 Pagi 0.75 1 Pukul > 6 Pagi 0.25 2 Musim (M) Kemarau 0.75 1 Hujan 0.25 2 Suhu Oven (SO) Suhu 160 0.61 1 Suhu <160 0.28 2 Suhu >160 0.11 3 Letak Permukaan Laut (LPL) Letak 300 – 400 m 0.61 1 Letak >400 m 0.28 2 Letak <300 m 0.11 3
Adapun  tahap  selanjutnya  yaitu  transformasi  alternative  berdasarkan  nilai Rank  Order  Centroid (ROC)  pada  sub  kriteria.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai  utility  pada  kriteria.  Berikut  ini hasil dari penjumlahan nilai utility pada masing-masing alternatif dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Perangkingan menggunakan Metode SMARTER
Berdasarkan  hasil  dari  total  nilai  utility  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  metode  SMARTER, hasil  akhir  menggambarkan  penjumlahan  nilai  utility  pada  masing-masing  alternatif  yang  ada  berdasarkan nilai  akhir  yang  tertinggi  sampai  nilai  akhir  terendah.  Dari  grafik  diatas  dapat  diketahui  bahwa  alternative
3,569 3,043 2,888
2,736 2,703 0,000 1,000 2,000 3,000 4,000 A5 A1 A4 A2 A3 Rank Preferensi MOORA 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 A3 A2 A4 A1 A5 Rank Preferensi SMARTER
yang  memiliki  nilai  utility  tertinggi  yaitu  pada  alternative  A3  dengan  nilai  0.47,  sedangkan  nilai  utility terendah pada alternative A5 dengan nilai utility 0.28

## 3.4. Analisis Senstivitas
Mengukur  keakuratan  hasil  prankingan  dilakukan  dengan  melakukan  uji  sensitivitas,  yaitu  dengan melakukan  pengurangan  terhadap  nilai  alernatif  pertama  dan  alternative  kedua,  selanjutnya  membagi  nilai alternative  pertama  dengan  jumlah  seluruh  nilai  alternative  yang  ada,  serta  membagi  dua  hasil  dari penjumlahan nilai alternative pertama dan kedua. Adapun hasil uji sensitivitas dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Grafik Analisis Uji Sensitivitas
Berdasarkan grafik diatas, uji sensitifitas dilakukan kepada 3 metode yang digunakan. Uji sensitivitas tersebut menghasilkan nilai Uji Sensitivitas terendah yaitu pada sensitivitas 1 pada SMARTER dengan nilai 0,084. Adapun nilai sensitivitas tertinggi terdapat pada sensitivitas 2 pada metode TOPSIS, SMARTER dan MOORA  dengan  nilai  yang  sama  yaitu  0,2.  Kemudian  pada  sensitivitas  3,  nilai  uji  sensitifitas  terendah terdapat  pada  metode  SMARTER  dengan  nilai  0,34  sedangkan  sensitivitas  tertinggi  terdapat  pada  metode MOORA  dengan  nilai  2,603.  Pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  MOORA  merupakan  metode terbaik karena terdapat 2 nilai dibawah 0,1 atau minimal dari 3 uji sensitivitas.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  mendapatkan  hasil  perangkingan  yang  didapatkan  dari  nilai  akhir  masing masing  metode.  Peringkat pertama  pada  metode  MOORA  dengan  niali  2,603 pada  sensitivitasi  3  dan  yang terendah pada metode SMARTER dengan nilai 0,084 pada sensitivitas pertama. Dan pada sensitivitas kedua, semua  metode  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  0,2.  Maka  dapat  disimpulkan  MOORA  merupakan  metode terbaik dari 2 metode lainnya.

## REFERENSI
[1] M.  Simarmata,  “Penerapan  Metode  Smarter  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Kualitas Getah Karet (Studi Kasus : Ptpn Iii Medan),” Masy. Telemat. Dan Inf. J. Penelit. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 1, p. 13, 2019, doi: 10.17933/mti.v10i1.146.
[2] H. Ellya and A. Setiawan, “Jurnal Budidaya Tanaman Perkebunan Politeknik Hasnur,” J. Agrisains, vol. 01, no. 1, pp. 18–26, 2015.
[3] E.  Sugiyarti,  K.  A.  Jasmi,  B.  Basiron,  M.  Huda,  K.  Shankar,  and  A.  Maseleno,  “Decision  support system of scholarship grantee selection using data mining,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 119, no. 15, pp. 2239–2249, 2018.
[4] F.  Lie  and  T.  T.  Suryosuseno,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan Metode Topsis,” CAHAYAtech, vol. 7, no. 2, p. 119, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i2.99.
[5] M.  Sari,  A.  M.  H.  Pardede,  R.  Saragih,  S.  Kaputama,  J.  V.  No,  and  S.  Utara,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Pemanen Kelapa Sawit Terbaik Menggunakan Metode Moora ( Studi Kasus PT . Lnk Kebun Bekiun ),” 2021.
[6] F.  Lie  and  T.  T.  Suryosuseno,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Menggunakan Metode Topsis,” CAHAYAtech, vol. 7, no. 2, p. 119, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i2.99.
[7] R. M. Zulqarnain, S. Abdal, and L. Ali, “Selection of Medical Clinic for Disease Diagnosis by Using TOPSIS Method.,” vol. 2, no. 2, 2020.
TOPSIS MOORA SMARTER Sensitivitas 1 0,111 0,713 0,084 Sensitivitas 2 0,200 0,200 0,200 Sensitivitas 3 0,456 0,260
0,340 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 Perbandingan Nilai Sensitivitas Sensitivitas 1 Sensitivitas 2
Sensitivitas 3
[8] S.  Agrawal,  “Research  methodology  :  Prioritization  of  new  smartphones  using  TOPSIS  and MOORA,” pp. 147–153, 2020.
[9] A. N. Habibi, K. R. Sungkono, and R. Sarno, “Determination of Hospital Rank by Using Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Proc. - 2019 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. Ind. 4.0  Retrosp.  Prospect.  Challenges,  iSemantic  2019,  no.  2,  pp.  574–578,  2019,  doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884278.
[10] D.  Karyaningsih  and  A.  Wibowo,  “The  Support  System  Decision  the  Determination  of  Poor Community  Welfare  with  the  Methods  Web-Based  SMARTER:  Case  Studies  Regency  Lebak  the Province  of  Banten,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1179,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1179/1/012012.
[11] A.  A.  Tangkesalu  and  J.  E.  Suseno,  “Information  System  of  Performance  Assesment  on  Startup Business using Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER),” E3S Web Conf., vol. 73, pp. 2–6, 2018, doi: 10.1051/e3sconf/20187313002.
[12] D.  Fernando  and  N.  Handayani,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan Lokasi Penyebaran Media Promosi,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 51– 57, 2018, doi: 10.30656/jsii.v5i2.776.
[13] M.A.  Ramadhan,  C.  Bella,  R.  Handinata,  M.  Mustakim  dan  A  Niam,  Implementasi  Metode SMARTER  untuk  Rekomendasi  Pemilihan  Lokasi  Pembangunan  Perumahan  di  Pekanbaru,  Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, pp: 42-47, 2018
[14] Z. Zaitun, I Kamila, SS Helma, M. Mustakim, Implementation of MOORA Method for Determining Prospective  Smart  Indonesia  Program  Funds  Recipients,  International  Journal  of  Engineering  and Advanced Technology, vol. 9, no. 2, pp: 1920-1925, 2019.
[15] R.D.  Kusmiyanti,  S.  Suliatun,  M.  Mustakim,  ANALISIS  SENSITIFITAS  MODEL  SMART-AHP DENGAN  SMARTER  ROC  SEBAGAI  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  MULTI  KRITERIA, Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9, vol. 1, no. 9, pp: 209- 218, 2017.