## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 614−620 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4803

## Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Penentuan Pembimbing Skripsi Terbaik
Aisah Amini Nasution 1 , Rima Tamara Aldisa 2,* , Mesran 1 , Rizkah Fadillah 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
Email: 1 aisahamininasution@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com,
4 rizkahfadillah52@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 10/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak− Langkah  pertama  dalam  persiapan  tesis  adalah  menentukan  judul  dan  memilih  pembimbing.  Memilih  dosen pembimbing  yang  terbaik  bertujuan  untuk  meningkatkan  antusiasme  dosen  dan  kualitas  bimbingan  mahasiswa.  Untuk mengidentifikasi dosen yang paling sesuai, pertimbangan yang menyeluruh dan sistem pendukung keputusan sangat penting. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) sebagai teknik yang diintegrasikan ke dalam sistem pendukung keputusan. Metode ini membantu dalam menentukan nilai bobot atribut dan proses perangkingan, yang pada akhirnya  memilih dosen pembimbing  yang paling disukai dari berbagai pilihan yang tersedia. Dari hasil penerapan metode MOORA dalam mengetahui dosen pembimbing skripsi terbaik yaitu pada alternatif A8 dengan nilai 0.3288 atas nama Maringan Sianturi, SE, M.kom.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; MOORA; Dosen Pembimbing Terbaik
Abstract− The first step in thesis preparation involves titling and selecting a supervisor. Choosing the best supervisors aims to enhance  both  lecturers'  enthusiasm  and  the  quality  of  student  guidance.  To  identify  the  most  suitable  lecturer,  thorough consideration  and  a  decision-support  system  are  essential.  In  this  research,  the  authors  employed  the  Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)  method as a technique integrated into the decision support system. This  method  aids  in  determining  attribute  weight  values  and  the  ranking  process,  ultimately  selecting  the  most  favorable supervisor from various available options. From the results of the application of the MOORA method in knowing the best thesis supervisor, namely on alternative A8 with a value of 0.3288 on behalf of Marigan Sianturi, SE, and M.kom,
Keywords: Decision Support System; MOORA; Best Supervisor

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Budi Darma merupakan salah satu lembaga pendidikan tinggi ilmu komputer yang memiliki 2 program studi yaitu Teknik Informatika dan Manajemen informatika. Universitas Budi Darma juga memiliki kualitas baik terhadap  pembelajaran  dan  memiliki  dosen  pembimbing  dan  pengajar  dari  bidang  komputer  maupun  social science. Dosen  tersebut  merupakan  sumber daya  yang dimiliki oleh  Universitas Budi darma  yang  memberikan ilmu pengetahuan kepada mahasiswa. Agar dosen-dosen lebih semangat memberikan motivasi dalam pelaksanaan bimbingan skripsi dengan baik, maka dosen pembimbing tersebut akan diberikan penghargaan atau reward. Dalam pemberian  penghargaan  bisa  dipilih  dosen  pembimbing  skripsi  terbaik  dari  dosen-dosen  pembimbing  lainnya. Menurut Peraturan Bersama Menteri Pendidikan dan Kebudayaan dan Kepala Badan Kepegawaian Negara, seperti yang ditunjukkan dalam Peraturan Nomor 24 Tahun 2014, dosen didefinisikan sebagai pendidik profesional dan cendekiawan.  Tanggung  jawab  utama  mereka  melibatkan  transmisi,  kemajuan,  dan  distribusi  pengetahuan, teknologi, dan elemen-elemen artistik melalui pengajaran, penelitian, dan keterlibatan masyarakat. Sebagai bagian dari tugas pendidikan mereka, dosen memiliki wewenang dan tanggung jawab untuk memberikan instruksi dan membimbing mahasiswa melalui pekerjaan tesis mereka.
Hingga saat ini, Universitas Budi Darma belum memberikan penghargaan atau pengakuan kepada dosen pembimbing  skripsi  yang  berprestasi  berdasarkan  kompetensi  mereka.  Mengidentifikasi  dosen  pembimbing terbaik menuntut keselarasan antara kemampuan dosen dan rekam jejak mereka dalam membimbing mahasiswa, yang bertujuan  untuk  meningkatkan antusiasme dosen pembimbing dan kualitas  bimbingan. Untuk  mendorong pemanfaatan  komputer  yang  lebih  besar  dalam  pengambilan  keputusan,  sebuah  sistem  pendukung  keputusan dikembangkan. Untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan pemilihan dosen pembimbing tesis yang paling sesuai,  sebuah  sistem  informasi  yang  mampu  mengambil  keputusan  yang  cepat,  akurat,  dan  efektif  sangatlah penting. Oleh karena itu, pembuatan sistem pendukung keputusan untuk menentukan dosen pembimbing skripsi yang terbaik menjadi suatu keharusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi interaktif yang dirancang untuk penyediaan informasi, pemodelan, dan manipulasi data. Sistem ini membantu pengambilan keputusan dalam skenario yang semi-terstruktur  atau  tidak  terstruktur.  Saat  ini,  sistem  pendukung  keputusan  digunakan  secara  luas  dalam menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan  dengan  keputusan.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  pemberian

## Journal of Information System Research (JOSH)
bobot  sangat  penting  untuk  melakukan  pemeringkatan[1]–[6].  Beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  dalam sistem  pendukung  keputusan  dintaranya,  metode  MOORA,  metode  SAW),  metode  WP,  metode  TOPSIS  dan lainnya.
Penelitian tahun 2023 oleh Rifqi dan Iskandar  mengenai penggunaan  metode MOORA dan ROC dalam mengetahui  rekomendasi  wedding  organizer  terbaik  sehingga  menghasilkan  alternatif  yang  sangat direkomedasikan sebanyak 4 alternatif yang memperoleh nilai tertinggi[7]. Penelitian tahun 2023 oleh Sriwahyuni dkk  mengenai  penggunaan  metode  MOORA  dalam  mengetahui  pemilihan  bimbingan  belajar  terbaik  sehingga menghasilkan alternatif  yang  sangat terbaik dengan perolehan nilai tertinggi  yaitu 11.7171[8]. Penelitian tahun 2023 oleh  Handayani dkk  mengenai penggunaan  metode MOORA dalam  mengetahui  pemilihan  tendik terbaik sehingga  menghasilkan  alternatif  yang  sangat  terbaik  dengan  perolehan  nilai  tertinggi  yaitu  0.23[9].  Penelitian tahun 2023 oleh Abdullah dan Aldisa mengenai perbandingan penggunaan metode MOORA dan MOOSRA dalam mengetahui pemilihan hair stylish sehingga menghasilkan alternatif yang sangat terbaik dengan perolehan nilai tertinggi[10].
Dalam penelitian ini, para peneliti meneliti penerapan teknik Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio  Analysis  (MOORA)  untuk  mengidentifikasi  dosen  yang  memenuhi  syarat  untuk  menerima  penghargaan. Proses pengambilan keputusan bergantung pada berbagai faktor seperti penelitian dosen, makalah akademis yang ditulis oleh dosen, mata kuliah yang diajarkan, dan rekam jejak dalam membimbing lulusan yang berprestasi di masa lalu. Variabel-variabel ini sangat penting untuk memastikan ketepatan dalam memilih dosen pembimbing yang  paling  sesuai.  Menggunakan  metode  MOORA  untuk  komputasi  ini  sangat  menguntungkan  karena  waktu komputasi  yang  minimal,  tidak  berbelit-belit,  minimnya  perhitungan  yang  diperlukan,  dan  kestabilan  dalam pengambilan  keputusan. Hasil penelitian diharapkan  mampu  memberikan keputusan  yang efektif  yang berguna dalam menghasilkan keputusan terhadap dosen pembimbing skripsi terbaik di Universitas Budi Darma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 SistemPendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan mengacu pada sistem informasi interaktif yang menawarkan data, pemodelan, dan kemampuan penanganan informasi. Tujuannya adalah untuk membantu pengambilan keputusan dalam skenario yang sebagian terstruktur atau tidak terstruktur[11]–[15].

## 2.2 Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis)
Metode MOORA  menawarkan tingkat adaptasi dan kesederhanaan dalam  menyegmentasikan elemen subyektif dari  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot  keputusan,  yang  mencakup  beberapa  atribut  pengambilan keputusan[16]–[20]. Berbagai sektor, seperti ekonomi, manajemen, kontraktor, konstruksi, dan desain jalan, telah mengintegrasikan  Metode  MOORA  ke  dalam  aplikasi  pengambilan  keputusan  mereka.  Terkenal  dengan selektivitasnya  yang  kuat dalam penentuan alternatif,  metode MOORA  secara bersamaan  mengoptimalkan dua atau  lebih  alternatif.  Langkah-langkah  pemecahan  masalah  yang  digunakan  dengan  menggunakan  metode MOORA meliputi[21]–[25]: 1. Pembentukan Matriks
X ij = [ X 11 X 21 ⋯ X 12 X 22 ⋯ X m1 X m2 ⋯ ⋯ … X 1n X 2n … ⋯ X mn ] (1)
X adalah nilai kriteria masing-masing kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
2. Menentukan Matriks Normalisasi
Xij = xij
√∑ xij 2 m j=1
(2)
Rasio xij menunjukkan ukuran kei dari alternatif pada kriteria ke j, m menunjukkan banyaknya jumlah alternatif dan n menunjukkan jumlah kriteria.
3. Menentukan Nilai Preferensi
Yi = ∑ wjxij − ∑ w j n j=g+1 x ij g j=1 (3)
Maka alternatif terbaik memiliki nilai yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yi terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam analisa masalah ini, akan membahas bagaimana proses penentuan dosen pembingbing skripsi terbaik yang menggunakan  metode  MOORA.  Berdasarkan  banyaknya  jumlah  dosen  di  Universitas  Budi  Darma  yang  akan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 614−620 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4803
ditentukan sebagai dosen pembingbing skripsi terbaik maka penulis mengambil 10 dosen yang memiliki jabatan minimal lektor. Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan kriteria-kriteria penilaian pada tabel 1.
Tabel 1. Menentukan kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Mudah dalam berkomunikasi 15% Cost C2 Memiliki ketegasan namun tetap disegani mahasiswa 20% Benefit C3 Memiliki karakter yang kuat 15% Benefit C4 Mempunyai banyak pengalaman dalam bimbingan 25% Benefit C5 Disiplin dalam semua hal 25% Benefit
Penjelasan dari setiap atribut :
1. Mudah  dalam  berkomunikasi  adalah  kemudahan  dalam  berkomunikasi  terhadap  mahasiswa  dan  dosen pembingbing skripsi.
2. Memiliki  ketegasan  namun  tetap  disegani  mahasiswa  merupakan  sikap  ketegasan  pada  dosen  pembingbing skripsi.
3. Memiliki karakter yang kuat adalah karakter pada setiap dosen pembingbing skripsi.
4. Mempunyai banyak pengalaman dalam bimbingan merupakan pengalaman pada setiap dosen yg bersangkutan dalam penentuan dosen pembingbing skripsi terbaik.
5. Disiplin dalam semua hal Adalah kedisiplinan terhadap dosen pembingbing skripsi.
Langkah berikutnya menentukan kriteria penilaian untuk setiap alternatif, terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Penilaian alternatif Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Mesran, M.Kom (A1) 1 24 8 78 1
Eforibu’ulolo, M.Kom (A2)
1 12 11 88 1 Nelly Astuti Hasibuan, M.Kom (A3) 1 11 10 84 1 Surya DarmaNasution, M.kom (A4) 1 15 1 90 1 Guidio Leonarde Ginting, M.kom (A5) 1 3 5 87 2 Garuda Ginting, ST, M.kom (A6) 1 5 11 67 2 A.M. Hatuaon Sihite, SE, MM (A7) 1 28 2 72 1 Marigan Sianturi, SE, M.kom (A8) 1 28 11 66 3 Sinar Sinurat, ST, M. kom (A9) 3 17 8 67 3 Henry Kristian Siburian, SH, M.H, Ph.D (A10) 1 7 9 70 1

## 3.1 Penerapan MOORA
1. Pembentukan Matriks
Berdasarkan data yang sudah diperoleh diatas maka dapat dibentuk matriks X yaitu sebagai berikut:
1  24 8 78  1 1  12  11  88  1
1  11  10  84  1
1  15 1 90  1 Xij =  1 3 5 87  2 1 5 11  67  2
1  28 2 72  1 1  28  11  66  3 3  17 8 67  3 1 7 9 70  1
2. Menentukan Matriks Normalisasi
Berikut ini adalah proses normalisasi nilai matriks untuk menghitung nilai kriteria masing-masing. C1    = √1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = √1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 9 + 1 = 4,2426 A11   = 1/4,2426 = 0,2357 A21   = 1/4,2426 = 0,2357 A31   = 1/4,2426 = 0,2357 A41   = 1/4,2426 = 0,2357 A51   = 1/4,2426 = 0,2357 A61   = 1/4,2426 = 0,2357 A71   = 1/4,2426 = 0,2357 A81   = 1/4,2426 = 0,2357 A91   = 3/4,2426 = 0,7071

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 614−620 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4803
A101 = 1/4,2426 = 0,2357 C2  = √24 2 + 12 2 + 11 2 + 15 2 + 3 2 + 5 2 + 28 2 + 28 2 + 17 2 + 7 2
= √576 + 144 + 121 + 225 + 9 + 25 + 784 + 784 + 289 + 49 = 54,8270 A11  = 24/54,8270 = 0,4377 A21  = 12/54,8270 = 0,2188 A31  = 11/54,8270 = 0,2006 A41  = 15/54,8270 = 0,2735 A51  = 3/54,8270   = 0,0547 A61  = 5/54,8270   = 0,0911 A71  = 28/54,8270 = 0,5106 A81  = 28/54,8270 = 0,5106 A91  = 17/54,8270 = 0,3100 A101 =7/54,8270    = 0,1276 C3  = √8 2 + 11 2 + 10 2 + 1 2 + 5 2 + 11 2 + 2 2 + 11 2 + 8 2 + 9 2
= √64 + 121 + 100 + 1 + 25 + 121 + 4 + 121 + 64 + 81 = 26,4952
A11  = 8/26,4952   = 0,3019
A21  = 11/26,4952 = 0,4151 A31  = 10/26,4952 = 0,3774 A41  = 1/26,4952   = 0,0377 A51  = 5/26,4952   = 0,1887 A61  = 11/26,4952 = 0,4151 A71  = 2/26,4952   = 0,0754 A81  = 11/26,4952 = 0,4151 A91  = 8/26,4952   = 0,3019 A101 = 9/26,4952   = 0,3396 C4  = √78 2 + 88 2 + 84 2 + 90 2 + 87 2 + 67 2 + 72 2 + 66 2 + 67 2 + 70 2
= √6084 + 7744 + 7056 + 8100 + 7569 + 4489 + 5184 + 4356 + 4489 + 4900 = 244,8897 A11  = 78/244,8897 = 0,3185
A21  = 88/244,8897 = 0,3593
A31  = 84/244,8897 = 0,3430
A41  = 90/244,8897 = 0,3675 A51  = 87/244,8897 = 0,3552 A61  = 67/244,8897 = 0,2735 A71  = 72/244,8897 = 0,2940 A81  = 66/244,8897 = 0,2695 A91  = 67/244,8897 = 0,2735 A101 = 70/244,8897 = 0,2858 C5  = √1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2
= √1 + 1 + 1 + 1 + 4 + 4 + 1 + 9 + 9 + 1 = 5,6568
A11  = 1/5,6568 = 0,1767
A21  = 1/5,6568 = 0,1767 A31  = 1/5,6568 = 0,1767 A41  = 1/5,6568 = 0,1767 A51  = 2/5,6568 = 0,3535 A61  = 2/5,6568 = 0,3535 A71  = 1/5,6568 = 0,1767 A81  = 3/5,6568 = 0,5303 A91  = 3/5,6568 = 0,5303 A101 = 1/5,6568 = 0,1767 Dari proses normalisasi diatas maka diperoleh matriks ternormalisasi, yaitu :
0,2357  0,4377  0,3019  0,3185  0,1767
0,2357  0,2188  0,4151  0,3593  0,1767
0,2357  0,2006  0,3774  0,3430  0,1767
0,2357  0,2735  0,0377  0,3675  0,1767
Xij=  0,2357  0,0547  0,1887  0,3552  0,3535
0,2357  0,0911  0,4151  0,2735  0,3535 0,2357  0,5106  0,0754  0,2940  0,1767
0,2357  0,5106  0,4151  0,2695  0,5303 0,7071  0,3100  0,3019  0,2735  0,5303 0,2357  0,1276  0,3396  0,2858  0,1767

## Journal of Information System Research (JOSH)
3. Menentukan Nilai Preferensi
Langkah selanjutnya adalah menghitung matriks ternormalisasi terbobot. C1 A11   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A12   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A13   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A14   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A15   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A16   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A17   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A18   = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 A19   = 0,15 x 0,7071 = 0,1060 A110 = 0,15 x 0,2357 = 0,0353 C2 A21   = 0,2 x 0,4377 = 0,0875 A22   = 0,2 x 0,2188 = 0,0437 A23   = 0,2 x 0,2006 = 0,0401 A24   = 0,2 x 0,2735 = 0,0547 A25   = 0,2 x 0,0547 = 0,0109 A26   = 0,2 x 0,0911 = 0,0182 A27   = 0,2 x 0,5106 = 0,1021 A28   = 0,2 x 0,5106 = 0,1021 A29   = 0,2 x 0,3100 = 0,062 A210 = 0,2 x 0,1276 = 0,0255 C3 A31   = 0,15 x 0,3019 = 0,0452 A32   = 0,15 x 0,4151 = 0,0622 A33   = 0,15 x 0,3774 = 0,0566 A34   = 0,15 x 0,0377 = 0,0056 A35   = 0,15 x 0,1887 = 0,0283 A36   = 0,15 x 0,4151 = 0,0622 A37   = 0,15 x 0,0754 = 0,0113 A38   = 0,15 x 0,4151 = 0,0622 A39   = 0,15 x 0,3019 = 0,0452 A310 = 0,15 x 0,3396 = 0,0509 C4 A41   = 0,25 x 0,3185 = 0,0796 A42   = 0,25 x 0,3593 = 0,0898 A43   = 0,25 x 0,3430 = 0,0857 A44   = 0,25 x 0,3635 = 0,0913 A45   = 0,25 x 0,3552 = 0,0888 A46   = 0,25 x 0,2735 = 0,0683 A47   = 0,25 x 0,2940 = 0,0735 A48   = 0,25 x 0,2695 = 0,0673 A49   = 0,25 x 0,2735 = 0,0683 A410 = 0,25 x 0,2858 = 0,0714 C5 A51   = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 A52   = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 A53   = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 A54   = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 A55   = 0,25 x 0,3535 = 0,0883 A56   = 0,25 x 0,3535 = 0,0883 A57   = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 A58   = 0,25 x 0,5303 = 0,1325 A59   = 0,25 x 0,5303 = 0,1325 A510 = 0,25 x 0,1767 = 0,0441 Dari perhitungan matriks ternormalisasi terbobot di atas hasil nya adalah pada matriks berikut :
0,0353  0,0875  0,0452  0,0796  0,0441
0,0353  0,0437  0,0622  0,0898  0,0441 0,0353  0,0401  0,0566  0,0857  0,0441
0,0353  0,0547  0,0056  0,0913  0,0441

## Journal of Information System Research (JOSH)
Xij=  0,0353  0,0109  0,0283  0,0888  0,0883 0,0353  0,0182  0,0622   0,0683  0,0883 0,0353  0,1021  0,0113  0,0735  0,0441
0,0353  0,1021  0,0622  0,0673  0,1325
0,1060  0,0620  0,0452  0,0683  0,1325
0,0353  0,0255  0,0509  0,0714  0,0441 Selanjutnya menghitung nilai preferensi sebagai berikut.
Tabel 3. Perhitunga Nilai Preferensi Alternatif Max (C2 + C3 + C4 +C5) Min (C1)  Yi = Max - Min A1 0,0875 + 0,0452 + 0,0796 + 0,0441 0,0353 0,2211 A2 0,0437 + 0,0622 + 0,0898 + 0,0441 0,0353 0,2045 A3 0,0401 + 0,0566 + 0,0857 + 0,0441 0,0353 0,1912 A4 0,0547 + 0,0056 + 0,0913 + 0,0441 0,0353 0,1604 A5 0,0109 + 0,0283 + 0,0888 + 0,0883 0,0353 0,181 A6 0,0182 + 0,0622 + 0,0683 + 0,0883 0,0353 0,2017 A7 0,1021 + 0,0113 + 0,0735 + 0,0441 0,0353 0,1957 A8 0,1021 + 0,0622 + 0,0673 + 0,1325 0,0353 0,3288 A9 0,062 + 0,0452 + 0,0683 + 0,1325 0,1060 0,2727 A10 0,0255 + 0,0509 + 0,0714 + 0,0441 0,0353 0,1539
Sehingga diperoleh tabel hasil perangkingan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Perangkingan Alternatif Yi Rangking A1 0,2211 3 A2 0,2045 4 A3 0,1912 7 A4 0,1604 9 A5 0,181 8 A6 0,2017 5 A7 0,1957 6 A8 0,3288 1 A9 0,2727 2 A10 0,1539 10
Dari  hasil  penerapan  metode  MOORA  dalam  mengetahui  dosen  pembimbing  skripsi  terbaik  yaitu  pada alternatif A8 dengan nilai 0.3288 atas nama Marigan Sianturi, SE, M.kom.

## 4. KESIMPULAN
Temuan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  penggunaan  metode  Multi  Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam  konteks  ini  dapat  membantu  mahasiswa  dalam mengidentifikasi  dosen  pembimbing  skripsi  yang  paling  sesuai  di  Universitas  Budi  Darma  Medan.  Metode MOORA,  yang  dikenal  dengan  kesederhanaan,  kecepatan,  dan  efisiensi  dalam  proses  pemeringkatan, memfasilitasi pemilihan alternatif yang optimal dari berbagai pilihan yang tersedia. Dari hasil penerapan metode MOORA dalam mengetahui dosen pembimbing skripsi terbaik yaitu pada alternatif A8 dengan nilai 0.3288 atas nama Marigan Sianturi, SE, M.kom.

## REFERENCES
[1] R.  T.  Aldisa,  “Penerapaan  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  ROC  dalam  Seleksi  Penerimaan  Auditor  Internal Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. April, pp. 828–836, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[2] A. Iskandar, “Penyeleksian Penerimaan Teleservice Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 548–557, 2023.
[3] K. Kraugusteeliana, A. Subagiyo, and F. Setyawan, “Pemilihan Jenis Obat Terbaik Untuk Gejala Batuk Remaja dengan Menggunakan  Metode  AHP  dan  ARAS,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  2172,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5235.
[4] Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik Menerapkan  Metode  EDAS  dan  ROC,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  4,  pp.  912–921,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[5] R. Zulkarnain, M. Mundzir, and S. Winar, “Development of a Decision Support System for Strategic Business Location Selection using MOORA Method,” Multica Sci. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 22–29, 2022.
[6] N. Marcheta, H. Maulana, A. T. Muharram, M. R. Mishbahuddin, and M. F. Bahyfallah, “Decision Support System for

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 614−620 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4803
Student  Selection  Recipients  of  COVID-19  Impacts  using  MOORA,”  in  2022  5th  International  Conference  on Information and Communications Technology (ICOIACT), 2022, pp. 290–294.
[7] M. N. Rifqi  and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Wedding Organizer Terbaik Menerapkan Metode MOORA dan Pembobotan ROC,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 194–201, 2023.
[8] S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[9] M.  Handayani  and  A.  Amalia,  “IMPLEMENTASI  METODE  MOORA  SEBAGAI  PENDUKUNG  KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TENDIK TERBAIK,” J. Sci. Soc. Res., vol. 6, no. 2, pp. 388–393, 2023.
[10]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Perbandingan Metode MOORA Dengan MOOSRA Dalam  Pemilihan  Hair  Stylish,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  131–140,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6824.
[11]  H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[12]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[13]  A.  Iskandar,  “Penerapan Multi-Objective  Optimization  by  Ratio Analysis  (MOORA)  Dalam  Penyeleksian  Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[14]  H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[15]  B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel  Terbaik,”  Build.  Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[16]  M. Mesran and F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of MOORA and MOOSRA Methods in Determining Prospective Students  Recipient  of  the  Indonesian  Smart  Card  (KIP),”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  499–506,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1860.
[17]  V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian, K. Sinaga, and M. Yunus, “A Decision Support System For Selecting The Best Practical Work Students Using MOORA Method,” Internet Things Artif. Intell. J., vol. 2, no. 4, pp. 270–278, 2022.
[18]  N. A. Sinaga et al., “Decision support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP Conference Proceedings, 2022, vol. 2453, no. 1.
[19]  P. A. Cakranegara, D. E. Subroto, Y. D. Wikandari, and A. J. Wahidin, “SELECTION OUTSTANDING STUDENT USING MOORA METHOD,” INFOKUM, vol. 10, no. 4, pp. 33–40, 2022.
[20]  I.  N.  Farida,  U.  Mahdiyah,  and A.  F.  H.  Setiawan,  “Sensitivity  analysis  of  the  SMARTER  and  MOORA  methods  in decision making of achieving students,” J. Infotel, vol. 14, no. 3, pp. 168–173, 2022.
[21]  H.  Hafizah,  T.  Tugiono,  Z.  Panjaitan,  and  A.  Amrullah,  “APPLICATION  OF  THE  MOORA  METHOD  IN  THE DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING THE BEST FONT AUTHORS ON ABLY CREATIVE FONT,” J. Sci. Soc. Res., vol. 6, no. 1, pp. 255–262, 2023.
[22]  A. Yusupa, J. Manullang, N. Marbun, and S. B. F. Ginting, “Decision Support System for Determining the Best PAUD Teacher Using the MOORA Method,” SAGA J. Technol. Inf. Syst., vol. 1, no. 2, pp. 50–55, 2023.
[23]  F.  Sevim  and  A.  T.  Kurtaran,  “Evaluation  of  Turkey’s  Health  Tourism  Performance  with  the  MOORA  Method,” Gümüşhane Üniversitesi Sos. Bilim. Derg., vol. 14, no. 1, pp. 99–109, 2023.
[24]  A. F. Siregar, “The Application of the MOORA Method on Recommendations for Selection of Promotional Media for Nurul Izzah Kindergarten,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 7, no. 1, pp. 55–59, 2023.
[25]  S. K. Lumbangaol and N. Marbun, “Recruitment of TikTok Live Hosts for Selling Clothes Using the MOORA Method,” SAGA J. Technol. Inf. Syst., vol. 1, no. 3, pp. 90–96, 2023.