## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Atlet Pon Cabang Pencak Silat
Menerapkan MOOSRA

## Fitri Meilida
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: meilidafitri6@gmail.com
Abstrak− Seleksi atlet pencak silat di IPSI Deli Serdang digunakan untuk menentukan atlet yang lolos untuk masuk ke PON. Yang mempunyai kekuatan  dan  teknik yang  bagus  sesuai dengan  kriteria  yang  sudah ditentukan  oleh  IPSI  Deli  Serdang,  sehingga  dapat dipilih  atlet  yang  masuk  ke  atlet  PON  cabang  pencak  silat.Sistem  seleksi  atlet  pencak  silat  yang  dilakukan  pada  penilitiaan inimenggunakan  metode  Multy-Objective  Optimisation  On  the  basis  of  simple  Ratio  Analysis  (MOOSRA).  Metode  MOOSRA digunakan  untuk  menghitung  nilai  kriteria  dan nilai  bobot yang  sudah ditentukan  oleh  pihak  IPSI Deli  Serdang untuk  merangking alternatif  atlet  pencak  silat.Penelitian  akan  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mendapatkan  pengambilan keputusan dalam seleksi atlet pencak silat berdasarkan nilai-nilai yang sudah dirangking
Kata Kunci: Seleksi; Atlet Pencak Silat; Sistem Pendukung Keputusan; PON; Metode MOOSRA
Abstract− Selection of pencak silat athletes at IPSI Deli Serdang is used to determine athletes who qualify to enter PON. Those who have good strength and technique in accordance with the criteria determined by IPSI Deli Serdang, so that athletes can be selected to enter the PON athletes in the pencak silat branch. The selection system for pencak silat athletes carried out in this research uses the Multi-Objective Optimization method on the basis of simple Ratio Analysis (MOOSRA). The MOOSRA method is used to calculate the criteria and weight values that have been determined by IPSI Deli Serdang to rank alternative pencak silat athletes.
Keywords: Selection; Pencak Silat Athletes; Decision Support Systems; PON; MOOSRA Method

## 1. PENDAHULUAN
Ikatan Pencak Silat Indonesia (IPSI) adalah induk  organisasi resmi pencak silat di Indonesia di bawah naungan KONI (Komite Olahraga Nasional Indonesia). Pencak silat merupakan olahraga seni beladiri yang berasal dari bangsa melayu, termasuk Indonesia. Jumlah perguruan pencak silat sangat banyak, berdasarkan catatan PB IPSI sampai dengan tahun 1993  telah  mencapai  840  perguruan  pencak  silat  di  Indonesia.  Salah  satunya  yang  berada  di  Deli  Serdang,  Ikatan Pencak Silat Indonesia (IPSI) yang berada di Deli Serdang terdiri dari banyaknya organisasi-organisasi yang bergerak dalam bidang Pencak Silat.
Dalam  seleksi  Atlet  PON  cabang  Pencak  Silat  kontingen  Deli  Serdang  harus  melewati  tahap  seleksi  yang diadakan  oleh  para  pelatih  pada  setiap  organisasi  yang  bergerak  di  bidang  Pencak  Silat.  Selain  itu  penilaian  pelatih masih  subjektif  karena  faktor  yang  mengikuti  seleksi  atlet  pencak  silat  yang  terlalu  banyak.  Dan  proses  seleksi  atlet yang  melibatkan  banyak  kriteria,  Sehingga  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penyeleksian  untuk mendapatkan  hasil  yang  objektif,  untuk  atlet  yang  lulus  seleksi  pada  setiap  organisasi-organisasi  untuk  mengikuti perlombaan-perlombaan  yang  diadakan  di  tingkat  Kecamatan,  Kabupaten,  dan  Provinsi.  Atlet  harus  bisa  menjuarai perlombaan-perlombaan  yang  diadakan  di  Kecamatan,  Kabupaten,  dan  Provinsi  agar  bisa  mengikuti  event  Pekan Olahraga Nasional (PON).
Pada  kasus  ini  penulis  menggunakan  metode  MOOSRA  ( Multy-Objective  Optimisation  On  the basis  of  simple Ratio  Analysis) untuk  seleksi  atlet  PON  cabang  pencak  silat.  Secara  umum  metodologi  MOOSRA  dimulai  dengan perumusan matriks keputusan yang ada pada umumnya empat parameter, yaitu: alternatif, kriteria, atau atribut, bobot individu atau koefisien signifikan masing-masing kriteria dan mengukur kinerja sehubungan dengan  kriteria. Langkah- langkah  aplikasi  metode  MOOSRA  serupa  ke  metode  MOORA,  yakni  langkah  pertama  adalah  membangun  matriks keputusan masalah, langkah ke dua adalah normalisasi dari matriks keputusan, langkah ketiga mencari preferensi.
Pada  penelitian  sebelumnya,  yang  dilakukan  oleh  Jagadish,  Amitiva  Ray  dengan  judul  “Green  Cutting  Fluid Selection  Using  Moosra  Method”.  Disimpulkan  bahwa  metode  Moosra  sangat  cocok  untuk  digunakan  dalam penyeleksian, serta perngerjaannya yang tidak terlalu rumit jadi memudahkan bagi penulis untuk melakukan penelitian ini [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan (SPK)  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  suatu peluang.  Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Aplikasi  sitem pendukung keputusan (SPK) menggunakan CBIS ( computer based information systems )  yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen  spesifik yang tidak terstruktur [2]. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditunjukan untuk membantu manajemen dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur.  Sistem  ini  memiliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan pemakai [3], [4].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## 2.2 Atlet
Atlet adalah subjek atau seseorang yang berprofesi atau menekuni suatu cabang olahraga tertentu dan berprestasi pada cabang  olahraga  tersebut,  terutama  dalam bidang  yang  memerlukan  kekuatan,  ketangkasan,  dan  kecepatan.  Yang memiliki  bakat  tersendiri,  pola  perilaku  dan  kepribadian  tersendiri,  serta  latar  belakang  yang  mempengaruhi  spesifik dalam dirinya [5].

## 2.3 Seleksi Atlet Pencak silat
Pencak  silat  adalah  salah  satu  mutiara  dalam  kekayaaan  kebudayaaan  nusantara.  Olahraga  beladiri  ini  telah  ada  di Indonesia  sejak  lama  dan  terpelihara  hingga  kini  [5].  Seleksi  Atlet  Pencak  Silat  dilakukan  oleh  pelatih  dimana ketentuannya dinilai sesuai yang sudah menjadi ketetapan pada penyeleksiannya sebagai berikut:
1. Usia 2. Tinggi badan
3. Berat badan
4. Menguasai teknik
5. Nilai Pelanggaran

## 2.4 Multy-Objective Optimisation On the basis of simple Ratio Analysis (MOOSRA)
Metode  MOOSRA  adalah  perumusan  matriks  keputusan  yang  ada  pada  umumnya  empat  parameter,  yaitu:  alternatif, kriteria, atau atribut, bobot individu atau koefisien signifikan masing-masing kriteria dan mengukur kinerja sehubungan dengan    kriteria,  MOOSRA  adalah  salah  satu  optimasi  multi-tujuan  metode  [1],  [6].  Algoritma  dalam  penyelesaian Sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode MOOSRA memiliki 4 tahapan yang harus dilakukan :
1. Pembentukan  Matriks  Keputusan,  metodologi  ini  dimulai  dengan  definisi  matriks  keputusan  dimana  sejumlah kriteria  dan  alternatif  dicantumkan.  Itu  kinerja  setiap  alternatif  sehubungan  dengan  masing-masing  kriterium tersebut di lakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
Xij= [ 𝑋11 𝑋21 … … … 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22
… … … … … … … … … … 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 … … … 𝑋2𝑛 … … 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
Dimana, kriteria dilambangkan dengan 𝑋 1 , 𝑋 2 , … … 𝑋 𝑛 2. Normalisasi Keputusan Fuzzy Matriks
X ∗ ij = Xij √∑ Xij 2 n i=1 (2)

## 3. Penentuan Kinerja Alternatif
Yi = ∑ Wj X ∗ ij g j=1 ∑ Wj n j=g+1 X∗ij (3)
JIka kita menganggap bahwa atributnya sama pentingnya maka rumus optimasi menjadi,
Yi = ∑ X∗ij g j=1 ∑ X∗ij n j=g+1
(4)
4. Peringkat Alternatif pada  langkah  ini,  peringkat  alternatif  dilakukan,  kapan  diurutkan  dalam  urutan  menurun,  alternatif terbaik adalah yang mana memiliki nilai penilaian tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  langkah  awal  dalam  penyelesaian  dan  mengidentifikasi  sebuah  permasalahan  yang  akan  terjadi. Analisa  memiliki  peranan  penting  dalam  proses  analisis  untuk  mencapai  dan  memperoleh  hasil  yang  akurat  dalam sebuah sistem.Dalam seleksi atlet PON cabang pencak silat pada IPSI Deli Serdang pendataan masih dilakukan secara manual, sehingga untuk seleksi atlet pencak silat yang masuk ke PON membutuhkan waktu yang lama, agar seleksi atlet pencak  silat  tepat  dan  tidak  salah  dalam  menyeleksinya,  maka  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK) dalam  pengambilan  keputusan  untuk  seleksi  atlet  pencak  silat.  Dengan  penerapan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  MOOSRA (Multy-Objective  Optimisation  On  the  basis  of  simple  Ratio  Analysis) diharapkan dapat  membantu  menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  tepat.  untuk  seleksi  atlet  PON  cabang  pencak  silat.  Metode MOOSRA (Multy-Objective  Optimisation  On  the  basis  of  simple  Ratio  Analysis) memiliki  kemampuan  untuk memperhitungkan  kriteria  positif  (menguntungkan)  dan  negatif  (tidak  menguntungkan),  yang  dapat  dinilai  secara terpisah dalam proses evaluasi.

## 3.1 Data Kriteria
Data Kriteria seleksi atlet PON cabang pencak silat yang direkomendasikan sesuai ketentuan yang telah ditetapkan oleh IPSI Deli Serdang sebagai berikut:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Tabel 1. Kriteria Calon Atlet PON Cabang Pencak Silat Pada IPSI Deli Serdang
No Kriteria keterangan Bobot 1 Usia (U) C1 0,1 2 Tinggi Badan (TB) C2 0,1 3 Berat Badan (BB) C3 0,2 4 Menguasai Teknik Pencak Silat (MP) C4 0,4 5 Tes Pertandingan Atlet Pencak Silat (TP) C5 0,2

## 3.2 Data Alternatif Atlet Pencak Silat
Data atlet PON cabang pencak silat sesuai ketentuan yang ditetapkan oleh IPSI Deli Serdang sebagai berikut: a. Data Alternatif Atlet
Tabel 2. Alternatif Atlet Pencak silat Alternatif Kriteria Usia (U) Tinggi Badan (TB) Berat Badan (BB) Menguasai Teknik Pencak Silat (MP) Tes Pertanding Pencak Silat (TP) Siti Sanaya 18thn 165cm 55kg 95 90 Fina Annanda 21thn 155cm 50kg 70 80 Sri Ayu 19thn 162cm 50kg 72 80 Riska 20thn 160cm 53kg 55 60 Anrika Ningtias 22thn 155cm 50kg 50 60 Puja Utami 20thn 157cm 50kg 52 60 Maysuri 17thn 163cm 54kg 90 70 Putri Kumalasai 18thn 165cm 55kg 70 55 Bella Sadrha 17thn 155cm 50kg 73 53 Rizkya Ningrum 23thn 157cm 50kg 72 70 Lindya Wati 21thn 160cm 52kg 75 70 Diah Astuti.Hsb 19thn 160cm 55kg 60 50 Maisyarah 22thn 163cm 55kg 57 50 Khairunnisa 20thn 156cm 53kg 65 71 Wahyu Ningsih 24thn 158cm 50kg 70 72
b. Data Tes Pertandingan
Tabel 3. Tes Pertandingan Atlet Pencak Silat Nama Tes Pertandingan Pencak Silat Hasil (a+b) Hasil pertandingan dari wasit juri (a) Kemampuan mengeluarkan Variasi teknik dan taktik pertandingan (b) Siti Sanaya 65 25 90 Fina Annanda 55 25 80 Sri Ayu 60 20 80 Riska 40 20 60 Anrika Ningtias 45 15 60 Puja Utami 40 20 60 Maysuri 60 10 70 Putri Kumalasai 40 15 55 Bella Sadrha 40 13 53 Rizkya Ningrum 50 20 70 Lindya Wati 50 20 70 Diah Astuti.Hsb 40 10 50 Maisyarah 45 5 50

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Khairunnisa 55 16 65 Wahyu Ningsih 50 22 72 Tabel 4. Kriteria-Kriteria Atlet Pencak Silat Kriteria Keterangan Status C1 Usia Cost C2 Tinggi Badan Benefit C3 Berat Badan Cost C4 Menguasai Teknik Pencak Silat Benefit C5 Tes Pertandingan Atlet Pencak Silat Benefit Tabel 5. Data Alternatif Alternatif Kriteria Usia (U) Tinggi Badan (TB) Berat Badan (BB) Menguasai Teknik Pencak Silat (MP) Tes Pertanding Pencak Silat (TP) Siti Sanaya 18thn 165cm 55kg Sangat Baik Sangat Baik Fina Annanda 21thn 155cm 50kg Baik Baik Sri Ayu 19thn 162cm 50kg Baik Cukup Riska 20thn 160cm 53kg Cukup Cukup Anrika Ningtias 22thn 155cm 50kg Cukup Cukup Puja Utami 20thn 157cm 50kg Cukup Cukup Maysuri 17thn 163cm 54kg Sangat Baik Baik Putri Kumalasai 18thn 165cm 55kg Baik Cukup Bella Sadrha 17thn 155cm 50kg Baik Cukup Rizkya Ningrum 23thn 157cm 50kg Baik Baik Lindya Wati 21thn 160cm 52kg Baik Baik Diah Astuti.Hsb 19thn 160cm 55kg Cukup Cukup Maisyarah 22thn 163cm 55kg Cukup Cukup Khairunnisa 20thn 156cm 53kg Cukup Baik Wahyu Ningsih 24thn 158cm 50kg Baik Baik
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  dan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  yang  ada  pada  setiap  kriteria yang telah  ditentukan untuk mendapatkan variabel dari setiap kriteria harus dibuat dalam bentuk sebuah grafik, untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar 2
SBR       BR         C           B         SB
0        20       30-40    50-60     70-80    90-100
Gambar 2. Grafik Nilai Fuzzy
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat di konversikan ke bilangan crisp.

## 3.3 Penerapan Metode MOOSRA
perhitungan menggunakan metode MOOSRA sebagai berikut ini
1. Pembentukan matriks keputusan
Keterangan SBR       = Sangat Buruk BR         = Buruk
C            = Cukup
B            = Baik SB          = Sangat Baik

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Xij [mxn] =
[ 18 165 55 95 90 21 155 50 70 80 19 162 50 72 80 20 160 53 55 60 22 155 50 50 60 20 157 55 52 60 17 163 54 90 70 18 165 55 70 55 17 155 50 73 53 23 157 50 72 70 21 160 52 75 70 19 160 55 60 50 22 163 55 57 50 20 156 53 65 71 24 158 50 70 72]
W= [0,1; 0,1; 0,2; 0,4; 0,2] 2. Normalisasi Keputusan Matriks Xij (Xij*) X ∗ ij = Xij
√∑ Xij 2 n i=1
X1 √18 2 + 21 2 + 19 2 + 20 2 + 22 2 + 20 2 +17 2 + 18 2 + 17 2 + 23 2 + 21 2 + 19 2 + 22 2 + 20 2 + 24 2 = √6103 = 78,1217
X 11 = X11 X1 = 18 78,1217 = 0,2304
X 21 = X 21 X1 = 21 78,1217 = 0,2688
X 31 = X31 X1 = 19 78,1217 = 0,2432
X 41 = X41 X1 = 20 78,1217 = 0,2560
X 51 = X51 X1 = 22 78,1217 = 0,2816
X 61 = X61 X1 = 20 78,1217 = 0,2560
X 71 = X71 X1 = 17 78,1217 = 0,2176
X 81 = X81 X1 = 18 78,1217 = 0,2304
X 91 = X91 X1 = 17 78,1217 = 0,2176
X 101 = X101 X1 = 23 78,1217 = 0,2944
X 111 = X111 X1 = 21 78,1217 = 0,2688
X 121 = X121 X1 = 19 78,1217 = 0,2432
X 131 = X131 X1 = 22 78,1217 = 0,2816
X 141 = X141 X1 = 20 78,1217 = 0,2560
X 151 = X151 X1 = 24 78,1217 = 0,3072
X2 √165 2 + 155 2 + 162 2 + 160 2 + 155 2 + 157 2 +163 2 + 165 2 + 155 2 + 157 2 + 160 2 + 160 2 + 163 2 + 156 2 + 158 2 = √381305 = 617,499 X 12 = X12 X2 = 165 617,499 = 0,2672
X 22 = X22 X2 = 155 617,499 = 0,2510
X 32 = X32 X2 = 162 617,499 = 0,2623
X 42 = X42 X2 = 160 617,499 = 0,2591
X 52 = X52 X2 = 155 617,499 = 0,2510
X 62 = X62 X2 = 157 617,499 = 0,2543 X 72 = X72 X2 = 163 617,499 = 0,2640
X 82 = X82 X2 = 165 617,499 = 0,2672
X 92 = X92 X2 = 155 617,499 = 0,2510

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
X 102 = X10 X2 = 157 617,499 = 0,2543
X 112 = X112 X2 = 160 617,499 = 0,2591
X 122 = X122 X2 = 160 617,499 = 0,2591
X 132 = X132 X2 = 163 617,499 = 0,2640
X 142 = X142 X2 = 156 617,499 = 0,2526
X 152 = X152 X2 = 158 617,499 = 0,2559
X3 √55 2 + 50 2 + 50 2 + 53 2 + 50 2 + 55 2 +54 2 + 55 2 + 50 2 + 50 2 + 52 2 + 55 2 + 55 2 + 53 2 + 50 2 = √40838 = 202,0841 X 13 = X13 X3 = 55 202,0841 = 0,2722
X 23 = X23 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X 33 = X33 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X 43 = X43 X3 = 53 202,0841 = 0,2623
X 53 = X53 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X 63 = X63 X3 = 55 202,0841 = 0,2474
X 73 = X73 X3 = 54 202,0841 = 0,2672
X 83 = X83 X3 = 55 202,0841 = 0,2772
X 93 = X93 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X 103 = X103 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X 113 = X113 X3 = 52 202,0841 = 0,2573
X 123 = X123 X3 = 55 202,0841 = 0,2722
X 133 = X133 X3 = 55 202,0841 = 0,2722
X 143 = X143 X3 = 53 202,0841 = 0,26623
X 153 = X153 X3 = 50 202,0841 = 0,2474
X4 √95 2 + 70 2 + 72 2 + 55 2 + 50 2 + 52 2 +90 2 + 60 2 + 73 2 + 72 2 + 75 2 + 60 2 + 57 2 + 65 2 + 70 2 = √72450 = 269,1654 X 14 = X144 X4 = 95 269,1654 = 0,3529
X 24 = X24 X4 = 70 269,1654 = 0,2602
X 34 = X34 X4 = 72 269,1654 = 0,2675
X 44 = X44 X4 = 55 269,1654 = 0,2043 X 54 = X54 X4 = 50 269,1654 = 0,1858
X 64 = X64 X4 = 52 269,1654 = 0,1932
X 74 = X74 X4 = 90 269,1654 = 0,3344
X 84 = X84 X4 = 60 269,1654 =0,2601
X 94 = X94 X4 = 73 269,1654 = 0,2712
X 104 = X104 X4 = 72 269,1654 = 0,2675
X 114 = X114 X4 = 75 269,1654 = 0,2786
X 124 = X124 X4 = 60 269,1654 = 0,2229
X 134 = X134 X4 = 57 269,1654 = 0,2118
X 144 = X144 X4 = 65 269,1654 = 0,2415
X 154 = X154 X4 = 70 269,1654 = 0,2601

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
X5 √90 2 + 80 2 + 80 + 60 2 + 60 2 + 60 2 +70 2 + 55 2 + 53 2 + 70 2 + 70 2 + 50 2 + 50 2 + 71 2 + 72 2 = √67459 = 259,7287 X 15 = X145 X5 = 90 259,7287 = 0,3465
X 25 = X25 X5 = 80 259,7287 = 0,3080
X 35 = X35 X5 = 80 259,7287 = 0,3080
X 45 = X45 X5 = 60 259,7287 = 0,2310
X 55 = X55 X5 = 60 259,7287 =0,2310
X 65 = X65 X5 = 60 259,7287 = 0,2310
X 75 = X75 X5 = 70 259,7287 = 0,26995
X 85 = X85 X5 = 55 259,7287 = 0,2118
X 95 = X95 X5 = 53 259,7287 = 0,2041
X 105 = X105 X5 = 70 259,7287 = 0,2695
X 115 = X115 X5 = 70 259,7287 = 0,2695
X 125 = X125 X5 = 50 259,7287 = 0,1925
X 135 = X135 X5 = 50 259,7287 = 0,1925
X 145 = X145 X5 = 71 259,7287 = 0,2734
X 155 = X155 X5 = 72 259,7287 = 0,2772
3. Mencari Reprensi Yi = ∑ Wj X ∗ ij g j=1 ∑ Wj n j=g+1 X∗ij
Y1 = (0,1 X 0.2672)+(0,4 X 0,3529)+ (0,2 X 0,3465) (0,1 X 0,2304)+(0,2 X 0.2772) = 0,2372 0,0775 = 3,0617 Y2  = (0,1 X 0.2510)+(0,4 X 0,2601)+ (0,2 X 0,3080) (0,1 X 0,2688)+(0,2 X 0.2474) = 0,1907 0,0764 = 2,4619 Y3 = (0,1 X 0.2623)+(0,4 X 0,2675)+ (0,2 X 0,3080) (0,1 X 0,2432)+(0,2 X 0.2474) = 0,1948 0,0738 = 2,5149 Y4 = (0,1 X 0.2591)+(0,4 X 0,2043)+ (0,2 X 0,2310) (0,1 X 0,2560)+(0,2 X 0.2623) = 0,1538 0,0781 = 1,9858 Y5 = (0,1 X 0.2510)+(0,4 X 0,1858)+ (0,2 X 0,2310) (0,1 X 0,2816)+(0,2 X 0.2474) = 0,1456 0,0776 = 1,8794 Y6 = (0,1 X 0.2543)+(0,4 X 0,1932)+ (0,2 X 0,2310) (0,1 X 0,2560)+(0,2 X 0.2474) = 0,1489 0,0751 = 1,9220 Y7 = (0,1 X 0.2640)+(0,4 X 0,3344)+ (0,2 X 0,2695) (0,1 X 0,2176)+(0,2 X 0.2672) = 0,2140 0,0752 = 2,7628 Y8 = (0,1 X 0.2672)+(0,4 X 0,2601)+ (0,2 X 0,2118) (0,1 X 0,2304)+(0,2 X 0.2722) = 0,1731 0,0775 = 2,2343 Y9 = (0,1 X 0.2510)+(0,4 X 0,2712)+ (0,2 X 0,2041) (0,1 X 0,2176)+(0,2 X 0.2474) = 0,1744 0,0712 = 2,2510 Y10 = (0,1 X 0.2543)+(0,4 X 0,2675)+ (0,2 X0,2695) (0,1 X 0,2944)+(0,2 X 0.2474) = 0,1863 0,0789 = 2,4050 Y11 = (0,1 X 0.2591)+(0,4 X 0,2786)+ (0,2 X 0,2695) (0,1 X 0,2688)+(0,2 X 0.2573) = 0,1913 0,0783 = 2,4688 Y12 = (0,1 X 0.2591)+(0,4 X 0,2229)+ (0,2 X 0,1925) (0,1 X 0,2432)+(0,2 X 0.2722) = 0,1536 0,0788 = 1,9823 Y13= (0,1 X 0.2640)+(0,4 X 0,2118)+ (0,2 X 0,1925) (0,1 X 0,2816)+(0,2 X 0.2722) = 0,1496 0,0826 =1,9310 Y14 = (0,1 X 0.2640)+(0,4 X 0,2415)+ (0,2 X 0,2734) (0,1 X 0,2816)+(0,2 X 0.2623) = 0,1765 0,0781 = 2,2786 Y15 = (0,1 X 0.2526)+(0,4 X 0,2601)+ (0,2 X 0,2772) (0,1 X 0,2560)+(0,2 X 0.474) = 0,1851 0,0802 = 2,3886

## 4. Merangkingkan Setiap Alternatif
Tabel 6. Alternatif  Perangkingan No Alternatif Nilai Akhir Rangking 1 Siti Sanaya (A1) 3,0617 1 2 Maysuri (A7) 2,7628 2 3 Sri Ayu(A3) 2,5149 3

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
No Alternatif Nilai Akhir Rangking 4 Lindya Wati (A11) 2,4688 4 5 Fina Annanda (A2) 2,4619 5 6 Rizkya Ningrum (A10) 2,4050 6 7 Wahyu Ningsih (A15) 2,3886 7 8 Khairunnisa (A14) 2,2786 8 9 Bella Sadrha (A9) 2,2510 9 10 Putri Kumalasari (A8) 2,2343 10 11 Diah Astuti.Hsb. (A4) 1,9858 11 12 Riska (A12) 1,9823 12 13 Maisyarah (A13) 1,9310 13 14 Puja Utami (A6) 1,9220 14 15 Anrika Ningtias (A5) 1,8794 15
Maka  dari  data  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  seleksi  atlet  PON  cabang  pencak  silat  untuk  posisi  atlet  PON hanya  atlet  yang  mendapatkan  peringkat  pertama,  kedua,  dan  ketiga  yang  terpilih  untuk  masuk  ke  PON  adalah  Siti Sanaya (A1) dengan jumlah nilai tertinggi pertama 3,0617, Maysuri (A7) jumlah nilai tertinggi kedua 2,7628, dan Sri Ayu (A3) jumlah nilai tertinggi ketiga 2,5149 . gi pertama 3.0617, A 7 Maysuri dengan nilai tertinggi kedua 2.7628, A 3 Sri Ayu dengan nilai tertinggi ketiga 2.5149.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulan proses seleksi atlet PON cabang  pencak silat pada IPSI Deli Serdang sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak IPSI Deli Serdang. Metode MOOSRA ( Multy-Objective Optimisation On the basis of simple Ratio Analysis ) dapat menyelesaikan seleksi atlet PON cabang  pencak silat dengan perangkingan.

## REFERENCES
[1] Jagadish  and  A.  Ray,  “GREEN  CUTTING  FLUID  SELECTION  USING  MOOSRA  METHOD,” Int.  J.  Res.  Eng.  Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 559–563, 2014.
[2] M.  K.  Dicky  Nofriansyah,  S.Kom., KONSEP  DATA  MINING  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN .  Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2014.
[3] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] P.  Studi,  T.  Elektro,  F.  Teknik,  and  U.  Udayana,  “Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  atlet  tarung  derajat  dengan  metode promethee 123,” vol. 4, no. 2, pp. 122–129, 2017.
[6] D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.