## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode Entropy dan MOORA Dalam Pemilihan Investasi Saham LQ45 Berbasis Keputusan
Merliana Putri Hasibuan * , Samsudin, Muhammad Dedi Irawan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* merliana.putri@uinsu.ac.id, 2 samsudin@uinsu.ac.id, 3 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: merliana.putri@uinsu.ac.id
Abstrak− Investasi saham pada perusahaan adalah salah satu dari banyak pilihan spekulasi yang sangat populer di berbagai kalangan. Dikarenakan banyak peminatnya, banyak calon investor yang berinvestasi tanpa melakukan analisis yang mendalam pada perusahaan sehingga  mengakibatkan  kerugian  di  masa  mendatang.  Maka  untuk  memilih  perusahaan  yang  tepat  dalam  berinvestasi  saham diperlukan berbagai pertimbangan. Salah satu pertimbangan yang digunakan dalam berinvestasi saham adalah analisis fundamental perusahaan,  dimana  calon  investor  dapat  menganalisis  keadaan  suatu  perusahaan  melalui  laporan  keuangan  untuk  melihat  apakah perusahaan tersebut layak atau tidak untuk diinvestasikan. Kategori saham yang menjadi perhatian bagi investor adalah indeks saham LQ45.  Saat  memilih  saham  dengan  masa  depan  yang  menjanjikan,  indeks  saham  LQ45  berfungsi  sebagai  titik  referensi.  Untuk memudahkan  calon  investor  dalam  mengevaluasi  atau  menganalisis  kondisi  perusahaan  saat  ini,  diperlukan  suatu  bantuan  untuk membuat keputusan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan entropy dan MOORA, atau Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis. Bobot setiap kriteria ditetapkan dengan menerapkan teknik Entropy, dan metode MOORA digunakan untuk menentukan peringkat alternatif. Pada sistem pendukung keputusan, gabungkan metode entropy dan MOORA ini berupa perangkingan nilai  tertinggi  hingga  terendah  pada  alternatif  dari  penilaian  7  kriteria  dengan  bobot  yang  sudah  ditentukan.  Berdasarkan  temuan penelitian  ini  adalah  sistem  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  saham  LQ45  terbaik  yang  layak  untuk  diinvestasikan  bagi  calon investor. Dan hasil akurasi dari perhitungan manual dengan perhitungan sistem mencapai 100%.
Kata Kunci: Investasi; Saham; LQ45; Entropy; MOORA
Abstract− Stock investment in companies it is a task of the numerous speculative possibilities that is really well-liked in different areas. Due to the large number of enthusiasts, many potential investors invest performing a detailed examination company, resulting in future losses. So to choose the right company to invest in stocks, various considerations are needed. One of the considerations used in investing in stocks is the company's fundamental analysis, where prospective investors can analyze the condition of a company through financial reports to see whether the company is feasible or not to invest. The stock category that is of concern  to investors is the LQ45 stock index. When selecting stocks with a promising future, the LQ45 stock index serves as a reference point. To facilitate potential investors in evaluating or analyzing the current condition of the company, an aid to decision-making is required. This decision support system employs  entropy  and  MOORA,  or  Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis.  The  weight  of  each  criterion  is established  by  applying  the  Entropy  technique,  and  the  MOORA  method  is  used  to  rank  the  alternatives.  In  this  decision  support system, the combination of the Entropy and MOORA approaches takes the shape of a weighted ranking of the 7 alternative choices from highest to lowest scores based on the 7 criteria. In accordance with the study's conclusions, this system can deliver best LQ45 stock recommendations that are worthy of investment for potential investors. And the results of the accuracy of manual calculations with system calculations reach 100%.
Keywords : Investment; Stock; LQ45; Entropy; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Investasi  saham  pada  perusahaan  adalah  salah  satu  dari  banyak  pilihan  spekulasi  yang  sangat  populer  di  berbagai kalangan.  Investor  dalam  menginvestasikan  dananya  berharap  agar  mendapatkan  imbal  hasil  [1].  Tetapi  dikarenakan banyak peminatnya, banyak calon investor yang berinvestasi tanpa melakukan analisis yang mendalam pada perusahaan sehingga mengakibatkan kerugian di masa mendatang. Maka untuk memilih perusahaan yang tepat dalam berinvestasi saham  diperlukan  berbagai  pertimbangan.  Salah  satu  pertimbangan  yang  digunakan  dalam  berinvestasi  saham  adalah analisis fundamental perusahaan, dimana calon investor dapat menganalisis keadaan suatu perusahaan melalui laporan keuangan  untuk  melihat  apakah  perusahaan  tersebut  layak  atau  tidak  untuk  diinvestasikan.  Indeks  saham  LQ45 merupakan kategori saham yang menjadi salah satu perhatian para investor. Perusahaan yang terdiri dari 45 perusahaan kapitalisasi pasarnya tinggi dan tingkat likuiditasnya tinggi merupakan indeks LQ45[2]. Saat memilih saham dengan masa depan yang menjanjikan, indeks saham LQ45 yang memiliki prospek yang baik.
Sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  saham  terbaik  dalam  kategori  LQ45  bagi  investor  sangat  penting untuk  mengatasi  masalah  ini.  Melalui  konversi  data  menjadi  informasi  dan  penambahan  faktor-faktor  yang  harus diperhatikan  saat  mengambil  keputusan,  sistem  pendukung  keputusan  diimplementasikan  secara  metodis[3][4]. Bobot dihitung dengan menggunakan metode Entropy karena dapat menentukan tingkat kepentingan kriteria atau pembobotan dalam sistem pendukung keputusan ini. Teknik Entropy memberi bobot paling besar pada kuantitas yang memiliki rentang nilai  terluas  [5].  Entropy  digunakan  untuk  penentuan  bobot,  dimana  kriteria  dengan  nilai  tertinggi  akan  mendapatkan bobot paling  tinggi[6][7].  Dan  untuk  pemeringkatan  digunakan  metode  MOORA  yaitu  memilih  alternatif  terbaik  dari beberapa  pilihan  lainnya.  Ada  banyak  keserbagunaan  dan  selektivitas  tinggi  yang  tersedia  dengan  pendekatan MOORA.[8].
Pada  ulasan  sebelumnya  pada  penelitian  F.  Rani,  dkk  pada  tahun  2019  mengenai  kajian  yang  memanfaatkan perhitungan  MOORA  berbasis  desktop  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  tim  evaluasi  mengklasifikasikan  sebagai Pandega yang luar biasa, Pandega dipilih berdasarkan nilai yang direkomendasikan. Berdasarkan hasil perhitungan sistem

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
yang dilakukan dengan menggunakan teknik MOORA maupun perhitungan manual yang dilakukan dengan menggunakan rumus  yang  sama,  penelitian  ini  memiliki  tingkat  akurasi  100%  [9].  Selain  itu,  efek  samping  kajian  tersebut  dapat memecahkan masalah penentuan siswa SMA IPA mana yang akan dikirim untuk berkompetisi dalam Olimpiade Kimia Tingkat  Nasional  dalam  proyek  penelitian  Isa  Rosita,  dkk  pada  tahun  2020.  Pendekatan  penimbangan  MOORA  dan Entropy, di antara sistem pendukung keputusan lainnya, dapat sangat bermanfaat dalam menyelesaikan masalah pilihan yang sangat terspesialisasi [10]. Penelitian yang dilakukan oleh Efendi, dkk pada tahun 2022 merupakan salah satu yang berhubungan dengan metode Entropy. Dataset MySQL, dan bahasa pemrograman server PHP digunakan dalam pemilihan kesesuaian lahan tanaman kopi. Hasil perhitungan kombinasi metode Entropy dan Topsis memiliki tingkat akurasi yang cukup akurat [11].
Penelitian yang dilakukan Hermawan dan  Hartomo pada tahun 2021, penelitian ini bertujuan untuk membekali generasi  milenial  dengan  sumber  keuangan  terbatas  dengan  rekomendasi  saham.  Selain  itu,  ROA,  ROE,  Pendapatan, PER, dan Price adalah kriteria dimanfaatkan untuk studi ini [12]. Pada penelitian yang sama juga dilakukan oleh Kusuma dan Aryawan pada tahun 2019 merupakan penelitian lain tentang sistem pendukung keputusan pemilihan saham. Kajian ini diarahkan untuk investasi keuangan dalam penetapan saham BUMN dengan kriteria Net Profit Margin (NPM), Return on  Asset  (ROA),  Return  on  Equity  (ROE),  Earning  Per  Share  (EPS)  dan  Price  Earning  Ratio  (PER)  [13].  Menurut referensi penelitian sebelumnya, tujuan sistem ini adalah untuk memudahkan calon investor memilih saham yang masuk dalam indeks LQ45 berbasis web dan memanfaatkan Metode Entropy dan MOORA. Net Profit Margin (NPM), Earnings Per Share (EPS), Price Earning Ratio (PER), Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), dan Return on Assets (ROA), Return on Value (ROE) adalah tujuh kriteria yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 langkah-langkah dalam melakukan penelitian adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut adalah penjelasan Gambar 1 tahapan penelitian yang digunakan pada penelitian ini: 1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dengan menganalisa bagaimana para investor membuat keputusan untuk melakukan investasi, sehingga peneliti dapat mengetahui permasalahan yang dialami oleh investor.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  penulis  lakukan  yaitu  dengan  cara  wawancara  dengan  narasumber  di  tempat  penelitian Indopremier Sekuritas Medan untuk mendapatkan kriteria-kriteria yang akan digunakan, kemudian dokumentasi yaitu mengumpulkan data-data laporan keuangan perusahaan indeks LQ45. Dan studi pustaka yaitu pengumpulan data yang sumbernya berupa sumber-sumber tertulis.
3. Penerapan Metode Entropy dan MOORA
Penelitian ini menerapkan metode Entropy dan MOORA, untuk metode Entropy digunakan sebagai pembobotan dan untuk metode MOORA digunakan sebagai perangkingan.
4. Perancangan Sistem
Implementasi pada penelitian ini diterapkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP berbasis website dan database MySQL

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi
5. Implementasi Sistem
Perancangan  sistem  yang  dilakukan  dengan  mendesain  proses  yaitu  usecase  diagram,  activity  diagram,  sequence diagram, class diagram, database dan desain interface
6. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan  blackbox  testing  dengan  membandingkan  antara  hasil  perhitungan  manual  dengan output yang dihasilkan oleh sistem. Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diinginkan.

## 2.2 Metode Entropy
Saat menggunakan metode pembobotan, atribut dapat diberi bobot sesuai dengan metode Entropy; kriteria dengan rentang nilai terbesar akan diberi bobot paling besar. Untuk  menghitung bobot kriteria, teknik entropi sangat berguna. Karena fakta bahwa itu menangani data kuantitatif dan kualitatif dengan berbagai cara. Pembuat keputusan juga dapat memberi setiap kriteria bobot awal atau tingkat  kepentingan dengan  menggunakan  metode Entropi. Oleh  karena itu,  meskipun, berdasarkan  Teknik  Entropy  memberikan  sedikit  bobot  kriteria  saat  melakukan  perhitungan.  Misalnya,  pembuat keputusan sering menetapkan kriteria bobot tinggi jika mereka yakin itu relevan karena fluktuasi kecil dalam data. Bobot Entropi akhir akan ditentukan dengan menggabungkan kedua bobot ini.[14] [15].
Berikut tahapan pembobotan pendekatan entropy. [16].
1. Buat tabel data kriteria peringkat
Setiap kriteria independen satu sama lain dalam tabel data peringkat kriteria, yang memberikan nilai alternatif untuk setiap kriteria.
2. Tabel kriteria normalisasi data
membuat matriks penilaian data dengan nilai data yang tidak menjadi dasar normalisasi tabel data kriteria. Langkah selanjutnya adalah proses normalisasi yang mempertimbangkan sifat kriteria apakah itu kriteria cost atau benefit.
d i k = xi k xi kmaks ; Benefit d i k = xi kmin xi k ; Cost (1)
D k =   ∑ d i k m k=1
k = 1, 2, …, m Dimana  : x i j maks = nilai data yang belum dinormalisasi yang mempunyai nilai paling tinggi 𝑥 𝑖 𝑗 min = nilai data yang belum dinormalisasi yang mempunyai nilai rendah 𝑑 𝑖 𝑘 = nilai data yang telah dinormalisasi 𝑥 𝑖 𝑘
= nilai data yang belum dinormalisasi
𝐷 𝑘 = berapa banyak titik data yang telah distandarisasi 3. Perhitungan  Entropy
Tahapan  setelahnya  yaitu  menghitung  entropi  dengan  terlebih  dahulu  mencari  setiap  karakteristik  ke-k 𝑒 𝑚𝑎𝑥 pada persamaan 2 dan K pada persamaan 3, Rumusnya adalah :
𝑒 𝑚𝑎𝑥 = 𝐼𝑛 𝑚 (2) m = jumlah alternative
𝑘 = 1 𝑒𝑚𝑎𝑘𝑠
(3)
Perhitungan     entropy    untuk    setiap    kriteria    ke-j ditunjukan  pada persamaan:
𝑒(𝑑 𝑘 ) =   −𝐾 ∑ 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 𝑚 𝑘=1 𝐼𝑛 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 , K > 0 (4) Dimana  :
𝐷 𝑘 =  berapa banyak titik data yang telah distandarisasi 𝑒(𝑑 𝑘 ) = nilai untuk setiap entropi kriteria (k=1, 2,..., m) Mengikuti perhitungan 𝑒(𝑑 𝑖 ) masing-masing entropi individual atribut, rumus untuk menghitung total entropi untuk setiap atribut yaitu :
𝐸 = ∑ 𝑒(𝑑 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (5)
Dimana : E        = total entropy 𝑒(𝑑 𝑘 ) = nilai entropy pada setiap kriteria (k=1, 2, …, n) 4. Perhitungan  Bobot  Entropy Langkah selanjutnya adalah menggunakan rumus berikut untuk menentukan bobot berikut :
𝜆̅ 𝑘 = 1 𝑛−𝐸 [1 −   (𝑒(𝑑 𝑘 ))] , 0 < 𝜆̅ < 1 (6)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi
∑ 𝜆 = 𝑛 𝑘=1 + 1 Dimana : 𝑛 = jumlah kriteria 𝜆̅ 𝑘 = bobot entropy 5. Menghitung Bobot Akhir
𝜆 𝑘 = 𝜆 ̅ 𝑘 × 𝑤𝑘 ∑ 𝜆 ̅ 𝑘 × 𝑤𝑘 𝑛 𝑖=1 k =1, …, n
(7)
Dimana : 𝜆̅ 𝑘 = bobot entropy 𝜆 𝑘 = bobot  entropy akhir w  = bobot  awal

## 2.3 Metode Moora (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis)
Kerangka  multi-tujuan  yang  disebut  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  berdasarkan  Analisis  Rasio)  bertujuan untuk  secara  bersamaan  meningkatkan  setidaknya  dua  sifat  yang  berlawanan.  Untuk  memecahkan  masalah  yang melibatkan perhitungan matematika yang sulit, metode ini digunakan. [17][18][19].
Teknik MOORA dapat dihitung dengan menggunakan prosedur berikut.
1. Memasukkan nilai kriteria sebagai langkah pertama.
Suatu pilihan atau keputusan kemudian akan dibuat sebagai hasil pengolahan nilai kriteria input untuk suatu alternatif.
2. Langkah Kedua : membuat matriks keputusan dengan mengubah nilai kriteria.
Matriks  keputusan  digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik  pilihan  ke-i  dilakukan  untuk  karakteristik  ke-j.  Kinerja setiap opsi pada atribut tertentu diukur dengan menggunakan sistem rasio, dimana penyebutnya sama dengan kinerja semua alternatif pada atribut tersebut. n adalah jumlah kualitas, M adalah alternatifnya. Perubahan nilai aturan dalam kerangka pilihan ditampilkan di bawah ini:
               Xmn Xm Xm n X X X n X X X X ... . . . . ... ... 2 1 2 22 21 1 12 11
(8)
Dimana : i     = 1, 2, …, m hanya sebagai banyak pilihan. j     = 1, 2, …, n sebagai banyaknya kriteria.
Xij = Seberapa baik alternatif i memenuhi kriteria j.
3. Normalisasi adalah tahap ketiga.
Tujuan  standardisasi  adalah  untuk  mengubah  secara  seragam  setiap  komponen  matriks  menjadi  satu  nilai  sama. Persamaan berikut dapat digunakan untuk menghitung normalisasi Moora:
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √[∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 (9)
Dimana : 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 =  Nilai  opsi  i  yang  dinormalisasi  pada  kriteria  j  diwakili  oleh  bilangan  tak  berdimensi  yang  berada  di  dalam rentang [0,1].
4. Langkah Keempat : Kurangi nilai maximax dan minmax
Menunjukkan signifikansi atribut dengan mengalikannya dengan bobot yang sesuai (koefisien signifikan). Persamaan berikut digunakan dalam perhitungan ketika atribut bobot diperhitungkan:
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=𝑔+1 𝑔 𝑖=1 (10)
Dimana : 𝑦 𝑖 = evaluasi opsi i yang dinormalisasi terhadap semua kriteria, dinyatakan sebagai nilai. j    = 1, 2, …, g adalah jumlah tipe kriteria yang dimaksimalkan i    = g+1, g+2, …, n adalah jumlah tipe kriteria yang dimaksimalkan
5. Menggunakan hasil perhitungan MOORA, tentukan peringkat pada langkah kelima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  dalam  pemilihan  saham  LQ45  dengan  menggunakan  metode  Entropy  dan  MOORA,  terdapat  beberapa  kriteria yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  kriteria-kriteria  tersebut  didapatkan  dengan  melakukan  wawancara  dengan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
narasumber ditempat penelitian di Indopremier Sekuritas Medan. Dan data yang didapatkan berasal dari laporan keungan pada tiap tiap perusahaan pada tahun 2021.

## 3.1 Data Rasio Keuangan
Tabel 1 di bawah ini mencantumkan 39 data dalam penyelidikan ini, rasio keuangan digunakan.
Tabel 1. Data Rasio Anggaran No. Nama Perusahaan NPM (%) EPS (Rp) PER ( × ) PBV ( × ) DER ( × ) ROA (%) ROE (%) 1. ADRO 25,76 458,86 4,90 1,13 0,70 13,56 23,07 2. AMRT 2,34 47,89 25,37 5,61 2,06 7,23 22,12 3. ANTM 6,46 71,18 31,61 2,66 0,64 5,14 8,41 4. ASII 10,96 632,01 9,02 1,07 0,70 6,97 11,87 5. BRPT 9,38 45,05 18,98 1,32 1,17 3,20 6,94 … …. …. …. …. …. …. …. …. 39. WSKT 15,04 135,46 4,69 0,56 5,70 1,77 11,89
3.1.1 Perhitungan Metode Entropy dan Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
1. Menentukan kriteria, sifat atau karakteristik dan bobot awal Dalam  digunakan  kriteria  dan  subkriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  saham  LQ45.  Ada  Tujuh  kriteria  dan batasannya yang digunakan dalam penelitian ini. Indikator untuk subkriteria ditunjukkan pada Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Indikator Kriteria dan Sub Kriteria
No. Kriteria Sifat Bobot Awal Parameter Nilai 1. NPM (Net Profit Margin) Benefit 0,30 <=1 1 1.0 - <= 10 2 10.0 - <= 20 3 20.0 - <= 30 4 >30.0 5 2. EPS (Earning Per Share) Benefit 0,20 <=100 1 100.0 - <=  300 2 300.0 - <= 600 3 600.0 - <=  900 4 >900.0 5 3. PER  (Price  to Earning Ratio) Cost 0,12 <=10 1 10.0 - <= 20 2 20.0 - <= 30 3 30.0 - <= 40 4 >40.0 5 4. PBV  (Price  to Book Value) Cost 0,15 <=1 1 1.0 - <= 2 2 2.0 - <= 3 3 3.0 - <= 4 4 >4.0 5 5. DER  (Debt  to Equity Ratio) Cost 0,10 <= 0.5 1 0.50 - <= 1 2 1.0 - <= 2 3 2.0 - <= 3 4 >3 5 6. ROA (Return On Asset) Benefit 0,08 <=1 1 1.0 - <= 10 2 10.0 - <= 20 3 20.0 - <= 30 4 >30.0 5 7. ROE (Return On Equity) Benefit 0,05 <=1 1 1.0 - <= 10 2 10.0 - <= 20 3 20.0 - <= 30 4 >30.0 5
Pada Tabel 1 diubah menjadi sub kriteria dari masing-masing data saham pada setiap kriteria-kriteria dan diperoleh hasilnya seperti Tabel 3 dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi
Tabel 3. Matriks Evaluasi
No.  Nama Perusahaan  NPM  EPS  PER  PBV  DER  ROA  ROE
1. ADRO 4 3 1 2 2 3 4 2. AMRT 2 1 3 5 4 2 4 3. ANTM 2 1 4 3 2 2 2 4. ASII 3 4 1 2 2 2 3 5. BRPT 2 1 2 2 3 2 2 …  …. …. …. …. …. …. …. …. 39. WSKT 3 2 1 1 5 2 3
2. Normalisasi Matriks Setelah itu dilakukan normalisasi sesuai dengan persamaan 1, sehingga menghasilkan nilai kriteria yang dinormalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Normalisasi Matriks No.  Nama Perusahaan  NPM  EPS PER PBV DER ROA  ROE 1. ADRO 0,8 0,6 1 0,5 0,5 0,6 0,8 2. AMRT 0,4 0,2 0,3333 0,2 0,25 0,4 0,8 3. ANTM 0,4 0,2 0,25 0,3333 0,5 0,4 0,4 4. ASII 0,6 0,8 1 0,5 0,5 0,4 0,6 5. BRPT 0,4 0,2 0,5 0,5 0,3333 0,4 0,4 …  …. …. …. …. …. …. …. …. 39. WSKT 0,6 0,4 1 1 0,2 0,4 0,6 Total 23,4 17,8  22,9664  20,0166  21,8331 18 23,2
3. Perhitungan Entropy
Dari Tabel 4. kemudian dihitung entropy sesuai dengan rumus persamaan 4. Berikut adalah tabel perhitungan entropy dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Entropy No.  Nama Perusahaan NPM EPS PER PBV DER ROA ROE 1. ADRO -0,1154  -0,1143  -0,1365  -0,0922  -0,0865  -0,1134  -0,1161 2. AMRT -0,0696  -0,0504  -0,0614  -0,046 -0,0512  -0,0846  -0,1161 3. ANTM -0,0696  -0,0504  -0,0492  -0,0682  -0,0865  -0,0846  -0,07 4. ASII -0,0939  -0,1394  -0,1365  -0,0922  -0,0865  -0,0846  -0,0945 5. BRPT -0,0696  -0,0504  -0,0833  -0,0922  -0,0638  -0,0846  -0,07 …  …. …. …. …. …. …. …. …. 39. WSKT -0,0939  -0,0853  -0,1365  -0,1497  -0,043 -0,0846  -0,0945 Total -3,6085  -3,4805  -3,5139  -3,5082  -3,5123  -3,6154  -3,6167
Selanjutnya mencari nilai 1 𝑙𝑛 𝑚 , dimana m merupakan banyak data alternatif yaitu 39 data, yang kemudian di kali dengan nilai total perhitungan entropy pada Tabel 5. Berikut diperoleh nilai Entropy masing-masing kriteria sebagai berikut:
𝑒 NPM = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,6085 = 0,9850 𝑒 EPS = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,4805 = 0,9500 𝑒 PER = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,5139 = 0,9591 𝑒 PBV = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,5082 = 0,9576 𝑒 DER = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,5123 = 0,9587 𝑒 ROA = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,6154 = 0,9869 𝑒 ROE = 1 𝑙𝑛 39 ×   −3,6167 = 0,9872
Setelah mendapatkan nilai entropy setiap kriteria, selanjutnya menentukan total entropy setiap kriteria, yaitu: E = 0,9850 + 0,9500 + 0,9591 + 0,9576 + 0,9587 + 0,9869 + 0,9872 = 6,7845
4. Menghitung Bobot Entropy
Menghitung bobot dilakukan dengan menggunakan persamaan 6.
𝜆̅ NPM = 1 7−6,7845 (1 − 0,9850) = 0,0696
𝜆̅ EPS =
1 7−6,7845 (1 −  0,9500) = 0,232

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi
𝜆̅ PER = 1 7−6,7845 (1 −  0,9591) = 0,1898 𝜆̅ PBV = 1 7−6,7845 (1 −  0,9576) = 0,1968 𝜆̅ DER = 1 7−6,7845 (1 −  0,9587) = 0,1916 𝜆̅ ROA = 1 7−6,7845 (1 −  0,9869) = 0,0608 𝜆̅ ROE = 1 7−6,7845 (1 −  0,9872) = 0,0594
5. Menghitung Bobot Akhir
Kemudian menghitung bobot akhir dengan menggunakan rumus persamaan 7, sehingga menghasilkan bobot akhir. Bobot akhir pada Tabel 6 ini yang akan digunakan pada metode MOORA.

## Tabel 6. Bobot Akhir
6. Matriks Normalisasi
Pada  tabel  3.  ditampilkan  dalam  bentuk  perkalian  matriks  dan  kemudian  melakukan  proses  normalisasi  terhadap matriks X yang dapat dilihat pada matriks dibawah ini.
× 𝑖𝑗 =
[ 0,2023 0,1783 0,0591 0,1011 0,0594 0,1774 0,1011 0,0594 0,2365 0,1044 0,1140 0,1978 0,2610 0,2279 0,1319 0,1566 0,1140 0,1319 0,2057 0,2057 0,1029 0,1517 0,2378 0,0591 0,1011 0,0594 0,1183 … … … 0,1044 0,1140 0,1319 0,1044 0,1709 0,1319 … … … 0,1543 0,1029 … 0,1517 0,1189 0,0591    0,0522 0,2849    0,1319 0,1543] × 𝑤𝑗
7. Matriks Normalisasi Berbobot
Matriks yang sudah di normalisasi di kali bobot berdasarkan bobot akhir per kriterianya yang di dapat dari perhitungan entropy yaitu pada tabel 6. Berikut adalah matriks normalisasi berbobot yang diperoleh.
× 𝑖𝑗 =
[ 0,0283 0,0571 0,0095 0,0142 0,0190 0,0284 0,0142 0,0190 0,0378 0,0189 0,0148 0,0059 0,0522 0,0296 0,0040 0,0313 0,0148 0,0040 0,0041 0,0041 0,0021 0,0212 0,0761 0,0095 0,0142 0,0190 0,0189 … … … 0,0189 0,0148 0,0040 0,0189 0,0222 0,0040 … … … 0,0031 0,0021 … 0,0212 0,0380 0,0095    0,0104 0,0370    0,0040 0,0031]
8. Mengurangi Nilai Maximax dan Minmax
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  Yi  dengan  menggunakan  persamaan  10.  Jumlah  maksimum  dan minimum  atribut  benefit  dan  cost  matriks  perkalian  keputusan  menentukan  apakah  nilai  Yi  positif  atau  negatif. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Minmax dan Maximax Harus Dikurangi Alternatif  MAX (C1+C2+ C6+C7)  MIN (C3+C4+C5)  Yi (MAX-MIN)  Rangking ADRO 0,0954 0,0452 0.0502 9 AMRT 0,0413 0,1102 -0.0689 37 ANTM 0,0393 0,0839 -0.0446 31 ASII 0,1044 0,0452 0.0592 8 BRPT 0,0393 0,062 -0.0227 25 …. ….. ….. …. …. WSKT 0,0663 0,0569 0.0094 16
9. Menentukan Peringkat Menggunakan Hasil Perhitungan MOORA Hasil perhitungan dari Moora tercantum di bawah ini, disusun dari nilai terbesar hingga terkecil, seperti Tabel 8 yang ditunjukkan berikut ini.
Tabel 8. Hasil Pemeringkatan Alternatif Nama Perusahaan Nilai Rangking ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk 0.0986 1 Kriteria NPM EPS PER PBV DER ROA ROE Bobot Akhir = 0,02088 0,14657 = 0,14 = 0,0464 0,14657 =  0,32 = 0,022776 0,14657 = 0,16 = 0,02952 0,14657 =  0,2 = 0,01916 0,14657 =  0,13 = 0,004864 0,14657 = 0,03 = 0,00297 0,14657 = 0,02

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi
Alternatif Nama Perusahaan Nilai Rangking TKIM Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk 0.0958 2 INKP Indah Kiat Pulp & Paper Tbk 0.0887 3 INDF Indofood Suksees Makmur Tbk 0.0803 4 UNTR United Tractors Tbk 0.0796 5 …….. …….. …… ……. MDKA Merdeka Copper Gold Tbk -0.075 38 TBIG Tower Bersama Infrastructure Tbk  -0.0821 39
Berdasarkan Tabel 8, perankingan yang dihasilkan oleh metode MOORA memiliki nilai yang paling tinggi yaitu pilihan ITMG dengan nilai 0,0986 sehingga perusahaan ITMG merupakan keputusan saham perusahaan terbaik.

## 3.2 Implementasi Rancangan Interface
Admin  memiliki  akses  ke  halaman  data  alternatif  ini,  dan  admin  dapat  menggunakan  fitur  mencari  data,  mengedit, menambah, dan menghapus data alternatif. Tampilan halaman menu data alternatif dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Interface Data Alternatif
Tampilan  interface  pada  Gambar  6,  admin  memiliki  akses  ke  halaman  data  kriteria  ini,  dan  admin  dapat menggunakan fitur mencari data, mengedit, menambah, dan menghapus data kriteria.
Gambar 6. Interface Data Kriteria
Hasil ranking dari penilaian sebelumnya menggunakan Entropy dan MOORA tersedia pada halaman menu data hasil akhir admin. Tampilan halaman menu data hasil dapat dilihat pada Gambar 7.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 222-230 https://djournals.com/resolusi

## 4. KESIMPULAN
Mengingat dari hasil yang diperoleh, penulis menyimpulkan bahwa Metode Entropy dan MOORA tepat digunakan untuk menentukan kelayakan investasi saham LQ45 dengan cepat dan tepat dengan berbagai alternatif dan kriteria. Dari hasil perhitungan menggunakan Metode Entropy dan MOORA, saham ITMG menempati posisi pertama dengan nilai 0.0986 sebagai saham  LQ45 terbaik untuk diinvestasikan. Dan pada sistem ini  menghasilkan perhitungan  yang akurat  karena telah dibuktikan dengan perhitungan metode Entropy dan MOORA secara manual dan didapatkan hasil yang sama yaitu hasil uji akurasi sebesar 100%.

## REFERENCES
[1] D. Tambunan, “Investasi Saham di Masa Pandemi COVID-19,” Widya Cipta J. Sekr. dan Manaj., vol. 4, no. 2, pp. 117–123, 2020, doi: 10.31294/widyacipta.v4i2.8564.
[2] S. S. Tjahjawati and S. Amalia, “Model Markowitz Dan Indeks Tunggal Pada Analisis Penyusunan Portofolio Optimal Saham LQ45,” J. Stat. dan Mat., vol. 3, no. 2, pp. 121–129, 2021.
[3] B. Sembiring and S. Sulindawaty, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Tempe Siap Jual Dengan Metode Weight Product,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 158–162, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i2.2382.
[4] W.  Rianto,  D.  Suherdi,  S.  Kom,  M.  Kom,  and  M.  Gilang  Suryanata,  “‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Sekolah Menengah  Atas  (Sma)  Terbaik  Pada  Kabupaten  Aceh  Tenggara  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product,’”  J. CyberTech J., vol. x. No.x, no. x, 2019, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[5] R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 447–452, 2020.
[6] A. Meiriza, E. L. Ruskan, and R. Zulfahmi, “Implementasi Metode Entropy dan Technique For Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dalam  Pemilihan  Biro  Perjalanan  Umroh  IMPLEMENTATION  OF  THE  ENTROPY  METHOD AND TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) ,” Teknomatika, vol. 09, no. 01, pp. 77–90, 2019.
[7] M.  A.  Rupang  and  A.  Kusnadi, “Implementasi  Metode  Entropy  dan  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik,” J. Ultim. Comput., vol. 10, no. 1, pp. 13–18, 2018, doi: 10.31937/sk.v10i1.887.
[8] Isa Rosita, Gunawan, and Desi Apriani, “Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan),” Metik J., vol. 4, no. 2, pp. 55–61, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.191.
[9] F. P. Rani, D. M. Khairina, H. R. Hatta, U. M. Samarinda, and I. Prestasi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pramuka Pandega Berprestasi Menggunakan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 2, pp. 155–162, 2019.
[10]  Yendrizal, “Penentuan Siswa SMK Kimia Analisa Terbaik Yang Akan Dikirim Mengikuti Olimpiade Kimia Tingkat Nasional Menerapkan Metode Entropy dan MOORA,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 963–969, 2020.
[11]  R. Efendi, A. Johar, and A. A. Rizka, “Penerapan Metode Entropy Dan Metode Topsis Pada Tingkat Kesesuaian Lahan Tanaman Kopi,” J. Edik nformatika, vol. 8, no. 1, pp. 93–107, 2022.
[12]  K.  S.  Hermawan  and  K.  D.  Hartomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menyeleksi  Saham  LQ45  untuk  Generasi  Milenial Menggunakan Metode SAW,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 2, pp. 259–264, 2021.
[13]  A. S. Kusuma and I. M. G. Aryawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham BUMN dengan Model AHP,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones., vol. 1, no. 4, pp. 225–234, 2019.
[14]  A. Basuki and A. D. Cahyani, Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[15]  S. Rahayu, A. J. T. Gumilang, O. P. Bharodin, and F. Faturahman, “Metode Entropy-SAW dan Metode Entropy-WASPAS dalam Menentukan Promosi Jabatan Bagi Karyawan Terbaik di Cudo Communications,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 5, p. 1069, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020712888.
[16]  S.  R.  Tanjung,  M.  Mesran,  S.  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[17]  D.  Nofriansyah  and  S.  Defit,  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[18]  A. Arisman and F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Moora (Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 73–83, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/92/80.
[19]  S. P. Lestari and B. G. Sudarsono, “Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Program Studi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 1024, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3934.