## Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam Kelayakan Pemberian Bantuan Uang Kuliah Tunggal
Rima Tamara Aldisa 1 , Ade Priyatna 2,* , Fatiyah Saidah 3 , Kasta Yudha Siahaan 3 , Mesran 3
1 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rimatamaraa@gmail.com, 2,* ade.aeq@nusamandiri.ac.id, 3 fatiyasaidah@gmail.com,
4 kastayudhasiahaan@gmail.com, 5 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ade.aeq@nusamandiri.ac.id Submitted: 15/06/2022 ; Accepted: 21/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak− Uang Kuliah Tunggal(UKT) adalah  suatu aturan  pembayaran uang kuliah yang mendanai setiap mahasiswa  sesuai pada  perekonomiannya,  khususnya  pada  PTN  yang  uang  kuliahnya  sendiri  juga  ditentukan  dari  perekonomian  mahasiswa tersebut.  Mahasiswa  membayar  persemesternya  yang  diputuskan  sesuai  biaya  kuliah  tunggal  dikurangi  oleh  biaya  yang ditanggung oleh pemerintah, dengan kata lain setiap mahasiswa hanya membayar satu komponen saja. Di Universitas Budi Darma pembayaran Uang Kuliah Tunggal (UKT) sudah di tentukan oleh pihak kampus dengan cara dapat mencicil sebanyak 6  cicilan  pertahunnya  agar  meringankan  pembayaran  uang  kuliah  kepada  mahasiswa.  Namun  banyaknya  mahasiswa  yang memenuhi persyaratan dalam mengajukan bantuan UKT membuat pihak kampus kesulitan dalam proses penyeleksian. Oleh karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  dengan  menerapkan perbandingan Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dan Simple Additive Weighting (SAW) dengan mengikut sertakan pembobotan dengan Metode Rank Order Centroid (ROC) untuk mendapatkan hasil yang akurat dan efektif. Dari Hasil pengujian mendapatkan alternatif terbaik yang dianggap layak mendapatkan bantuan uang kuliah tunggal berada pada alternative yang sama yaitu A 7 atas nama Zaza Mutiara Arini. Perhitungan menggunakan metode MOORA memperoleh nilai preferensi terbaik sebesar 0.7391 sedangakan perhitungan menggunakan metode SAW mendapatkan nilai preferensi terbaik sebesar 0.8976.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Uang Kuliah Tunggal; MOORA; SAW
Abstract− Single Tuition Fee (UKT) is a tuition payment rule that funds each student according to his economy, especially at PTN  whose  tuition  fees  are  also  determined  from  the  student's  economy.  Students  pay  for  the  semester  which  is  decided according  to  the  single  tuition  fee  minus  the  costs  borne  by  the  government,  in  other  words  each  student  only  pays  one component. At Budi Darma University, the payment of the Single Tuition Fee (UKT) has been determined by the campus by being able to pay in 6 installments per year in order to ease the payment of tuition fees to students. However, the number of students who meet the requirements in applying for UKT assistance makes it difficult for the campus in the selection process. Therefore,  a  decision  support  system  is  needed  to  solve  a  problem  by  applying  the  comparison  of  the  Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) and Simple Additive Weighting (SAW) by including weighting with the Rank Order Centroid (ROC) method to get accurate and effective results. From the test results, getting the best alternative that is considered worthy of single tuition assistance is in the same alternative, namely A 7 on behalf of Zaza Mutiara Arini. Calculations using the MOORA method get the best preference value of 0.7391 while calculations using the SAW method get the best preference value of 0.8976.
Keywords: Decision Support System; Single Tuition; MOORA; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Uang  Kuliah  Tunggal(UKT)  adalah    suatu  aturan    pembayaran  uang  kuliah  yang  mendanai  setiap  mahasiswa sesuai  pada  perekonomiannya,  khususnya  pada  PTN  yang  uang  kuliahnya  sendiri  juga  ditentukan  dari perekonomian mahasiswa tersebut [1]. Mahasiswa membayar  persemesternya yang diputuskan sesuai biaya kuliah tunggal  dikurangi  oleh  biaya  yang  ditanggung  oleh  pemerintah,  dengan  kata  lain  setiap  mahasiswa  hanya membayar  satu  komponen  saja  per  semester  [2].  Perguruan  Tinggi  Swasta  memiliki  kebijakan  masing-masing terkait  komponen  biaya  terdiri  atas  biaya  pendaftaran,  biaya  registrasi  ulang,  biaya  spp  persemester,  uang sumbangan  institute,  UTS  dan  UAS,  sedangkan  pembayaran  uang  kuliah  tunggal  (UKT)  di  Universitas  Budi Darma  sudah  di  tentukan  oleh  pihak  kampus  dengan  cara  dapat  mencicil  sebanyak  6  cicilan  pertahunnya  agar meringankan pembayaran uang kuliah kepada mahasiswa. Data Kementerian Pendidikan Kebudayaan, Riset Serta Teknologi  (Kemendikbudristek)  tingginya  jumlah  mahasiswa  perguruan  tinggi  swasta  yang  mengalami  putus kuliah di akhir tahun 2020 terdapat kenaikan sebesar 50% [3]. Mendikbudristek memaparkan banyaknya keluhan dari  mahasiswa  akan  hal  ini,  maka  Kemendikbudristek  membantu  subsidi  Uang  kuliah  Tunggal  (UKT)  bagi mahasiswa.
Pada bulan September 2021 Kemendikbudristek Meberikan Rp 745 Miliar donasi kelanjutan Uang kuliah Tunggal(UKT) bagi mahasiswa,besaran Uang kuliah Tunggal(UKT) memiliki batasan jumlah sebesar Rp 2,4 juta permahasiswanya[4]. Bagi Mahasiswa yang ingin mendapatkan subsidi tersebut agar langsung mendaftarkan diri ke  perguruan  tinggi  masing-masing.  Kordinator  perguruan  tinggi  menyampaikan  pengajuan  daftar-daftar mahasiswa yang melakukan registrasi bantuan Uang kuliah tunggal (UKT) kepada Kemendikbudristek. Langkah selanjutnya  subsidi  tadi  akan  diberikan  langsung  ke  rekening  perguruan  tinggi  yang  bersangkutan  [5].  Pada
Universitas  Budi  Darma  persyaratan  pengajuan  berkas  UKT  anatara  lain  IP  3.00,  orang  tua  tidak  mampu (NonPNS), memiliki sertifikat prestasi, bagi pendaftar yang memiliki Kartu Indonesia Pintar (KIP) atau Program Kartu  Harapan  (PKH)  lebih  diprioritaskan.  Namun  banyaknya  pengajuan  berkas  UKT  mahasiswa  yang  telah memenuhi  persyaratan  membuat  proses  seleksi  menjadi  lebih  sulit  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Oleh Karena  itu  dibutuhkanlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  sebagai  solusi  dari  permasalahan  tersebut  agar proses seleksi menjadi lebih efektif dengan hasil yang objektif.
Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision  Support  System) merupakan  sistem  interaktif  yang  membantu mengambil keputusan menggunakan data serta model untuk memecahkan masalah-masalah yang sudah disusun. Sistem Pendukung Keputusan sebaiknya bersifat interakif, fleksibel dan bisa diadaptasi  agar mendukung solusi permasalahan  manajemen  spesifik  yang  tidak  teratur[6],  [7].Sistem  pendukung  keputusan  juga  dapat  dianggap sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk pengambilan keputusan masalah-spesifik semi-terstruktur [8]. Metode-metode yang terdapat dalam sistem pendukung keputusan seperti SAW, WASPAS, MOORA, TOPSIS, WP [9]–[13].
Beberapa penelitian terkait yang dapat digunakan sebagai acuan terhadap penelitian ini seperti metode yang digunakan pada penelitian yang dilakukan oleh Yusni Amaliah, dkk tahun 2021 yang membahas tentang penerima beasiswa menggunakan metode MOORA yang perankingan nilai tertinggi pada alternatif A6 dengan nilai akhir sebesar  27,416  [14].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sofiansyah  Fadli,  dkk  pada  tahun  2019  membahas tentang pemilihan siswa baru kelas unggulan dengan menerapkan Metode MOORA dengan Nilai Optimasi sebesar 1.6853983487747 [15]. Penelitian yang dilakukan oleh Triana Elizabeth, dkk membahas tentang pemilihan asisten dosen menggunakan Metode SAW pada tahun 2020, alternatif terbaik terdapat pada A1 dengan nilai preferensi sebesar 9,7 [16]. Penelitian yang dilakukan oleh Ebet Tri Cahyanu, dkk pada tahun 2019 tentang penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penerima bantuan siswa miskin dengan nilai preferensi terbaik sebesar 0,89 [17]. Penelitian yang dilakukan oleh Haryo Bagus Setyawan tahun 2020 dengan menggunakan metode SAW dalam menyeleksi beasiswa bantuan belajar mahasiswa mendapatkan nilai preferensi terbaik sebesar 1,81 sebagai peringkat pertama [18].
Dalam penelitian ini penulis tertarik untuk menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the basis of  Ratio  Analysis (MOORA)  dan  Metode Simple Additive Weighting (SAW)  untuk  memperoleh  nilai  alternatif terbaik  sesuai  kriteria  yang  ditentukan  dengan  nilai  pembobotan  diperoleh  dari  penerapan  metode Rank  Order Centroid (ROC). Tujuan pembuatan penelitian ini adalah untuk menentukan suatu sistem pendukung keputusan pada  pemilihan  Mahasiswa  Universtas  Budi  Darma  yang  layak  mendapatkan  bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal (UKT).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem yang menyediakan informasi untuk pengolahan dan pemodelan data, sistem tersebut bisa membantu mengambil keputusan dengan kejadian yang sudah terpapar maupun  kejadian yang tidak terpapar dalam SPK[19]  . Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah mengarahkan pengguna untuk mengambil sebuah keputusan yang lebih baik dan perancangan dilaksanakan menggunakan basis software interaktif  untuk  mempermudah  sebuah  keputusan  dan  memadukan  data  yang  telah  ada[20].  Sistem  Pendukung keputusan memiliki komponen seperti Model Base, Database Management dan User Interface [21].

## 2.2 Uang Kuliah Tunggal (UKT)
Uang Kuliah Tunggal (UKT) adalah suatu sistem yang mana biaya uang kuliah mahasiswa tersebut selama masa studi  dibagi  per  satu  semester  yang  di  tanggung  setiap  mahasiswa  berdasarkan  kemampuan  ekonominya.  Pada Tahun Ajaran 2013/2014, di beberapa perguruan tinggi negeri di Indonesia telah menerapkan sistem pembayaran uang kuliah tunggal (UKT) sesuai dengan Permendikbud tahun 2013[22].

## 2.3 Tahapan Penelitian
Dalam  membuat  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  tahapan  yang  penulis  lakukan  yang  dijelaskan  dalam pembahasan berikut ini:
1. Identifikasi masalah Tahapan ini dilaksanakan untuk mengidentifikasi masalah yang akan dihadapi dalam penelitian kali ini
2. Pengumpulan Data (Studi Literatur)
Dalam tahapan ini pengumpulan data dilakukan untuk mencari materi yang sama dengan kasus dari beberapa sumber yang berkaitan dari internet
3. Pembobotan Metode ROC
Dalam  tahapan  ini  diperlukan  metode  ROC  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  akan  digunakan  dalam pengujian data
4. Penerapan Metode MOORA dan Metode SAW
Dalam tahapan ini masalah yang dihadapi terhadap suatu data diselesaikan melalui penerapan Metode MOORA dan Metode SAW
5. Perbandingan Metode MOORA dan Metode SAW
Dalam tahapan ini dilakukan suatu perbandingan Metode MOORA dan Metode SAW untuk mendapatkan hasil yang efektif dalam menyelesaikan permasalahan penelitian ini
6. Pembuatan Laporan Penelitian
Dalam tahapan ini laporan penelitian dibuat dengan tujuan untuk memaparkan dengan jelas hasil akhir dari masalah yang sudah dipecahkan
Tahapan penelitian diatas dapat digambarkan secara jelas seperti yang terlihat pada gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.4 Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  ialah  Berdasarkan  sebuah  pemberian  bobot  yang  berdasarkan  tingkat kepentingan dari kriteria,dengan kriteria paling penting pertama pada Metode ROC (Rank Order Centroid) ialah yang paling penting dan memiliki tingkat kepentingan terbesar ketimbang kriteria ke 2 ataupun kriteria ke 2 lebih penting ketimbang kriteria ke 3 dan seterusnyahingga kriteria ke n.sehingga sangat penting dilakukan pengurutan terlebih dahulu[23]–[25]. Maka nilai bobot (W) dihasilkan dengan Rumus sebagai berikut :
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ 𝑚 𝑖 = 1 = ( 1 𝑖 ) (1)

## 2.5 Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Motode Multi Objetive Optimization (MOORA) yang di perkenalkan oleh Brauers dan Zavadkas pada tahun 2006 adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  dua  atau  lebih  atribut  yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode MOORA digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan menggunakan perhitungan matematika yang lengkap (Kompleks).  Metode  ini  banyak  sekali  digunakan  pada  bidang  bangunan,manajemen,desai  jalan,ekonomi  dan kontraktor.Ternyata Metode MOORA merupakan hasil pengembangan dari Metode Multiple Criteria Decission Making (MCDM)  yang  dimana  metode  ini  menggunakan  satu  atau  lebih  dari  satu  kriteria  penilaian  pada pengambilan keputusan.Metode MOORA menggunakan dua fase diantaranya ialah fase pendekatan sistem rasio dan  pendekatan  titik  referensi  yang  memungkinkan  untuk  mengukur  sebuah  kriteria  baik  maupun kurang  pada proses  pemilihan  alternatife  dari  serangkaian  alternatife  yang  ada[26].  Adapun  langkah  –  langkah  penerapan Metode MOORA sebagai berikut:
1. Mempersiapkan Matrik Keputusan
𝒙 𝒊𝒋 = [ 𝒙 𝟏𝟏 𝒙 𝟏𝟐 ⋯ 𝒙 𝒎𝒏 𝒙 𝟐𝟏 𝒙 𝟐𝟐 ⋯ 𝒙 𝒎𝒏 ⋯ ⋯ … ⋯ 𝒙 𝒏𝟏 𝒙 𝒏𝟐 … 𝒙 𝒎𝒏 ] (2)
Keterangan : 𝑥 𝑖𝑗 : Matrik Keputusan alternatif i pada kriteria j i : Alternatif (Baris) j : Attribut/Kriteria (Kolom) n : Jumlah Attribut/Kriteria m : Jumlah Alternatif/Baris 2. Normalisasi Matrik Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (3)
Keterangan: 𝑥 𝑖𝑗
: Matrik Keputusan alternatif i pada kriteria j i
: Alternatif (Baris) j : Atribut atau Kriteria (Kolom) m : Jumlah Alternatif atau Baris 𝑥 𝑖𝑗 ∗ : Matrik Normalisasi pada alternatif i pada kriteria j 3. Menghitung Nilai Optimasi Tanpa Mengikut Sertakan Bobot
𝑦 𝑗 ∗ =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1
(4)
Keterangan: i
: 1,2,3,….., g adalah atribut atau kriteria dengan status Maximizied j
: g+1, g+2,g+3, …., n Adalah atribut atau kriteria dengan status minimized
y* j : Matriks Normalisasi Max-Min alternative j Menggunakan Bobot Kepentingan Pada Kriteria
𝑦 𝑖 ∗ =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −  ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1
(5)
Keterangan: i : 1,2,3, ….g adalah atribut atau kriteria dengan status maximized
j
: g+1, g+2,g+3, …., n Adalah atribut atau kriteria dengan status minimized W j : Bobot terhadap alternative j y* j : Nilai penelelitian yang sudah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut

## 2.6 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW) adalah suatu cara menentukan keputusan yang  mudah serta multi atribut yang dominan  dilakukan  pada  sistem  pendukung  keputusan  dengan    penjumlahan  yang  sudah  terbobot.  Penjumlah terbobot  pada  rating  alternatif  dapat  dibandingkan  menggunakan  semua  rating  alternatif  yang  sudah  ada.  Pada Metode Simple Additive weighting (SAW) mempunyai dua atribut yaitu atribut Benefit (Keuntungan) dan atribut Cost (biaya)[19]. Adapun langkah – langkah penerapan Metode SAW [27]–[32], sebagai berikut: 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 − 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 − 𝑋 2𝑛 − − − − 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 − 𝑋 𝑚𝑛 ] (6)
Keterangan : 𝑋 𝑖𝑗
= Matriks keputusan i
= Alternatif (baris) j = Atribut atau kriteria (kolom) n = Jumlah atribut m = Jumlah alternatif
2. Menghitung Matriks Normalisasi (𝑅 𝑖𝑗 )
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 → atribute keuntungan
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 →              atribute biaya
(7)
Keterangan:
𝑅 𝑖𝑗 : Matriks yang ternormalisasi 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 : Nilai yang paling tinggi pada kolom ke-j 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 : Nilai yang paling rendah pada kolom ke-j 𝑋 𝑖𝑗 : Matriks keputusan
3. Menghitung Nilai Preferensi (𝑉 𝑖 )
Pada  tahapan  akhir  ini  untuk  menentukan  nilai  peringkat  dari  setiap  alternatif.  Nilai (𝑉 𝑖 ) yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif (𝐴 𝑖 ) lebih terpilih.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
Keterangan:
𝑉 𝑖
: Nilai preferensi
𝑊 𝑗 : Bobot 𝑅 𝑖𝑗 : Matriks yang ternormalisasi
j : Kriteria/atribut n : Jumlah kriteria/atribut

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  dan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) digunakan untuk memecahkan solusi dari permasalahan Pemilihan Mahasiswa Universitas Budi Darma  Yang  Layak  Mendapatkan  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  dengan  menghubungkan  tujuh  ilustrasi  data alternative  yang  telah  memenuhi  kriteria.  Pada  langkah  penjabaran  dan  penerapan  data  dapat  dilihat  sebagai berikut:

## 3.1 Penetapan Data Alternatif dan Kriteria
Pada  Penerapan  Alternatif  berperan  untuk  memilih  calon  mahasiswa  yang  layak  Mendapatkan  Bantuan  Uang kuliah Tunggal yang telah memenuhi kriteria yang sudah ditetapkan. Berikut ini data alternatif Mahasiswa pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama Mahasiswa A 1 Ebenezer Maston Sinaga A 2 Fatiyah Saidah A 3 Kasta Yudha Siahaan A 4 Nurhafni A 5 Yanima Gulo A 6 Wahyu Harry Bai Lumban Batu A 7
Zaza Mutiara Arini
Dalam Menentukan calon mahasiswa yang layak Mendapatkan Bantuan Uang kuliah Tunggal terdapat Kriteria-kriteria yang harus dipenuhi seperti tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 IPK Benefit C 2 Persentase Kehadiran Benefit C 3 Keaktifan Organisasi Benefit C 4 Semester Benefit C 5 Prestasi Benefit C 6 Tanggungan Orang tua cost C 7 Pendapatan cost Keterangan kriteria pada tabel 2: IPK : Nilai yang didapatkan oleh mahasiswa setiap semester Persentase Kehadiran : Persentase kehadiran mahasiswa dalam perkuliahan Keaktifan Organisasi : Keaktian mahasiswa dalam suatu organisasi kampus Semester : Tingkatan mahasiswa dalam perkuliahan Prestasi : Jumlah pencapaian mahasiswa dalam sebuah prestasi Tanggungan Orangtua : Jumlah banyaknya orang yang ditanggung dalam keluarga
Pendapatan : Penghasilan orangtua mahasiswa
Untuk data rating kecocokan dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data rating kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif IPK (C 1 ) Persentase Kehadiran (C 2 ) Keaktifan Organisasi (C 3 ) Semester (C 4 ) Prestasi (C 5 ) T.Orangtua (C 6 ) Pendapatan (C 7 ) A 1 3.75 100 Kurang Aktif 5 1 7 4000000 A 2 3.63 90 Sangat Aktif 5 3 3 2000000 A 3 3.63 80 Sangat Aktif 5 2 5 1000000 A 4 3.23 90 Aktif 5 3 7 1000000 A 5 3.55 100 Cukup 5 1 10 1000000 A 6 3.76 100 Kurang Aktif 7 3 9 3000000
Alternatif IPK (C 1 ) Persentase Kehadiran (C 2 ) Keaktifan Organisasi (C 3 ) Semester (C 4 ) Prestasi (C 5 ) T.Orangtua (C 6 ) Pendapatan (C 7 ) A 7 3.65 100 Sangat Aktif 5 4 2 3000000

## 3.2 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Dalam  menentukan  Pemilihan  Mahasiswa  Universitas  Budi  Darma  Yang  Layak  Mendapatkan  Bantuan  Uang Kuliah Tunggal terdapat beberapa krtiterian yang dapat terpenuhi, penggunaan bobot pada penelitian ini memakai metode Rank  Order  Centroid (ROC).  Pembobotan  nilai  dengan  menggunakan  Metode Rank  Order  Centroid (ROC) terhapat kriteria-kriteria di atas dengan menghasilkan perhitungan (berdasarkan persamaan 1) dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,37 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,23 𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,16 𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,11 𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,07 𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 7 = 0,04
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7
7 = 0,02
Hasil dari Pembobotan C 1 ialah 0,37, C 2 ialah 0,23, C 3 ialah 0,16, C 4 ialah 0,11, C 5 ialah 0,07, C 6 ialah 0,04, dan C 7 ialah 0,02. Alternatif dan kriteria yang sudah pembobotan sebelumnya dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Bobot dan Data Kriteria Mahasiswa Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 IPK 0,37 Benefit C 2 Persentase Kehadiran 0,23 Benefit C 3 Keaktifan Organisasi 0,16 Benefit C 4 Semester 0,11 Benefit C 5 Prestasi 0,07 Benefit C 6 Tanggungan Orang tua 0,04 Cost C 7 Pendapatan 0,02 Cost
Pada tabel  3 rating kecocokan,  masih  ditemukan data yang berjenis liguistik, maka dari itu memerlukan pembobotan agar mendapatkan nilai pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Kriteria Keaktifan organisasi Keterangan Nilai Sangat Aktf 4 Aktif 3 Cukup 2 Kurang Aktif 1
Maka kriteria-kriteria yang terlihat pada tabel 7 setalah dilalakukan pembobotan adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Data Rating Kecocokan dari Kriteria Setelah Pembobotan
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 3.75  100 1 5 1 7 4000000 A 2 3.63 90 4 5 3 3 2000000 A 3 3.63 80 4 5 2 5 1000000 A 4 3.23 90 3 5 3 7 1000000 A 5 3.55  100 2 5 1 10  1000000 A 6 3.76  100 1 7 3 9 3000000 A 7 3.65  100 4 5 4 2 3000000

## 3.3 Penerapan Metode Multi-Objektive Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Berikut langkah-langkah Dalam Penerapan Metode Multi-Objektive Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA):
1. Mempersiapkan Matrik Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = ( 3,75 100 1
3,63 90 4
3,63 80 4 5     1 7 4000000 5     3 3 2000000 5     2 5 1000000 3,23 90 3 3,55 100 2 3,76 100 1 5     3 7 1000000 5     1 10 1000000 7     3 9 3000000 3,65 100    4  5     4 2  3000000 )
2. Hitung Normalisasi Matrik Keputusan dengan menggunakan persamaan 3.
Untuk Kriteria C1 (Nilai IPK) X ∗ 1, 1 = 3.75 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.75 √90.9118 = 0.3932 X ∗ 2, 1 = 3.63 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.63 √90.9118 = 0.3807 X ∗ 3, 1 = 3.63 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.63 √90.9118 = 0.3807 X ∗ 4, 1 = 3.23 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.23 √90.9118 = 0.3387 X ∗ 5, 1 = 3.55 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.55 √90.9118 = 0.3723 X ∗ 6, 1 = 3.76 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) = 3.76 √90.9118 = 0.3943 X ∗ 7, 1 = 3.65 √(3.75 2 +3.63 2 +3.63 2 +3.23 2 +3.55 2 +3.76 2 +3.65 2 ) =
3.65 √90.9118 = 0.3828 Untuk Kriteria C2(Presentasi Kehadiran) X ∗ 1, 2 = 100 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 100 √62600 = 0.3996 X ∗ 2, 2 = 90 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 90 √62600 = 0.3597 X ∗ 3, 2 = 80 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 80 √62600 = 0.3197 X ∗ 4, 2 = 100 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 90 √62600 = 0.3597 X ∗ 5, 2 = 100 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 100
√62600 = 0.3996 X ∗ 6, 2 = 100 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 100 √62600 = 0.3996 X ∗ 7, 2 = 100 √(100 2 +90 2 +80 2 +90 2 +100 2 +100 2 +100 2 ) = 100 √62600 = 0.3996
Untuk Kriteria C3(Keaktifan organisasi)
X ∗ 1, 3 = 1 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 1 √63 = 0.1259
X ∗ 2,3  = 4 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 4 √63 = 0.5039
X ∗ 3, 3 = 4 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 4 √63 = 0.5039
X ∗ 4, 3 = 3 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 3 √63 = 0.3779
X ∗ 5, 3 = 2 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 2 √63 = 0.2519
X ∗ 6, 3 = 1 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 1 √63 = 0.1259
X ∗ 7, 3 = 4 √(1 2 +4 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +4 2 ) = 4 √63 = 0.5039
Untuk Kriteria C4(Semester)
X ∗ 1, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) =
5 √199 = 0.3544
X ∗ 2, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) = 5 √199 = 0.3544
X ∗ 3, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) =
5 √199 = 0.3544
X ∗ 4, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) = 5 √199 = 0.3544
X ∗
5, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) = 5 √199 = 0.3544
X ∗ 6, 4 = 7 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) = 7 √199 = 0.4962
X ∗ 7, 4 = 5 √(5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +5 2 +7 2 +5 2 ) = 5 √199 = 0.3544
Untuk Kriteria C5(Prestasi)
X ∗ 1, 5 = 1 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 1 √49 = 0.1428
X ∗ 2, 5 = 3 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 3 √49 = 0.4285
X ∗ 3, 5 = 2 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 2 √49 = 0.2857
X ∗ 4, 5 = 3 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 3 √49 = 0.4285
X ∗ 5, 5 = 1 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 1 √49 = 0.1428
X ∗ 6, 5 = 3 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 3 √49 = 0.4285
X ∗ 7, 5 = 4 √(1 2 +3 2 +2 2 +3 2 +1 2 +3 2 +4 2 ) = 4 √49 = 0.5714
Untuk Kriteria C6(Tanggungan Orang tua)
X ∗ 1, 6 = 7 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 7 √317 = 0.3931
X ∗ 1, 6 = 3 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 3 √317 = 0.1684
X ∗ 1, 6 = 5 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 5 √317 = 0.2808
X ∗ 1, 6 = 7 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 7 √317 = 0.3931
X ∗ 1, 6 = 10 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 10 √317 = 0.5616
X ∗ 1, 6 = 9 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 9 √317 = 0.5054
X ∗ 1, 6 = 2 √(7 2 +3 2 +5 2 +7 2 +10 2 +9 2 +2 2 ) = 2 √317 = 0.1123
Untuk Kriteria C7 (Pendapatan) X ∗ 1, 7 = 4000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 + 1000000 2 + 1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) = 4000000 √40000000000000 = 0.6324 X ∗ 2, 7 = 2000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) =
2000000 √40000000000000 = 0.3162 X ∗ 3, 7 = 1000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) =
1000000 √40000000000000 = 0.1581 X ∗ 4, 7 = 1000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) =
1000000
√40000000000000 = 0.1581 X ∗ 5, 7 = 1000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) =
1000000 √40000000000000 = 0.1581 X ∗ 6, 7 = 3000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) =
3000000
√40000000000000 = 0.4743 X ∗ 7, 7 = 3000000 √(4000000 2 +2000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +1000000 2 +3000000 2 +3000000 2 ) = 3000000
√40000000000000 = 0.4743
Hasil dari matriks yang ternormalisasi diperoleh yaitu :
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = (
0.3933 0.3996 0.1259 0.3807 0.3597 0.5039 0.3807 0.3197 0.5039 0.3544 0.1428 0.3931 0.6324 0.3544 0.4285 0.1684 0.3162 0.3544    0.2857 0.2808 0.1581 0.3387 0.3597 0.3779 0.3723 0.3996 0.2519 0.3943 0.3996 0.1259 0.3544 0.4285 0.3931 0.1581 0.3544     0.1428 0.5616 0.1581 0.4962 0.4285 0.5054 0.4743 0.3828 0.3996 0.5039 0.3544 0.5714 0.1123 0.4743 )
3. Menghitung Nilai Optimasi dengan menggunakan persamaan 5.
y 1 ∗ = (0,37 ∗ 0.3933) + (0,23 ∗ 0.3996) + (0,16 ∗ 0.1259) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗ 0.1428) − (0,04 ∗ 0.3931) − (0,02 ∗ 0.6324) = 0.3681
y 2 ∗ = (0,37 ∗ 0.3807) + (0,23 ∗ 0.3597) + (0,16 ∗ 0.5039) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗  0.4285) − (0,04 ∗ 0.1684) − (0,02 ∗ 0.3162) = 0.6300 y 3 ∗ = (0,37 ∗ 0.3807) + (0,23 ∗ 0.3197) + (0,16 ∗ 0.5039) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗ 0.2857) − (0,04 ∗ 0.2808) − (0,02 ∗ 0.1581) = 0.5185 y 4 ∗ = (0,37 ∗ 0.3807) + (0,23 ∗ 0.3597) + (0,16 ∗ 0.3779) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗ 0.4285) −
(0,04 ∗ 0.3931) − (0,02 ∗ 0.1581) = 0.6041 y 5 ∗ = (0,37 ∗ 0.3723) + (0,23 ∗ 0.3996) + (0,16 ∗ 0.2519) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗ 0.1428) −
(0,04 ∗ 0.5616) − (0,02 ∗ 0.1581) = 0.3832 y 6 ∗ = (0,37 ∗ 0.3943) + (0,23 ∗ 0.3996) + (0,16 ∗ 0.1259) + (0,11 ∗ 0.4962) + (0,07 ∗  0.4285) −
(0,04 ∗ 0.5054) − (0,02 ∗ 0.4743) = 0.5827
y 7 ∗ = (0,37 ∗ 0.3828) + (0,23 ∗ 0.3996) + (0,16 ∗ 0.5039) + (0,11 ∗ 0.3544) + (0,07 ∗ 0.5714) − (0,04 ∗ 0.1123) − (0,02 ∗ 0.4743) = 0.7391
Tabel 7. Nilai Preferensi Akhir Alternatif Nama Mahasiswa Nilai Preferensi (Vi) Peringkat A7 Zaza Mutiara Arini 0.7391 1 A2 Fatiyah Saidah 0.6300 2 A4 Nurhafni 0.6041 3 A6 Wahyu Harry Bai Lumban Batu 0.5827 4 A3 Kasta Yudha Siahaan 0.5185 5 A5 Yanima Gulo 0.3832 6 A1 Ebenezer Maston Sinaga 0.3681 7
Berdasarkan hasil perangkingan dalam tabel 7 di atas dalam penerapan Metode MOORA, maka alternati terbaik yang dihasilkan adalah A 7 atas Atas Nama Zaza Mutiara Arini dengan nilai prefernsi sebesar 0.7391

## 3.5 Penerapan Metode SAW
Langkah-langkah perhitungan dalam metode SAW sebagai berikut: 1. Mempersiapkan Matrik Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = ( 3,75 100 1 3,63 90 4 3,63 80 4 5     1 7 4000000 5     3 3 2000000 5     2 5 1000000 3,23 90 3 3,55 100 2 3,76 100 1 5     3 7 1000000 5     3 10 1000000 7     3 9   3000000 3,65 100    4  5     4 2  3000000 )
2. Menghitung Matrik Ternormalisasi, berdasarkan persamaan 7.
Untuk kriteria C1 (Nilai IPK)
A1,1 = 3,75 / 3,76 = 0,9973
A2,1 = 3,63 / 3,76 = 0,9654 A3,1 = 3,63 / 3,76 = 0,9654 A4,1 = 3,23 / 3,76 = 0,8590 A5,1 = 3,55 / 3,76 = 0,9441 A6,1 = 3,76 / 3,76 = 1 A7,1 = 3,65 / 3,76 = 0,9707
Untuk kriteria C2 (Prestasi Kehadiran) A1,2 = 100 / 100 = 1 A2,2 = 90 / 100 = 0,9 A3,2 = 80 / 100 = 0,8 A4,2 = 90 / 100 = 0,9 A5,2 = 100 / 100 = 1 A6,2 = 100 / 100 = 1 A7,2 = 100 / 100 = 1
Untuk kriteria C3 (Keaktifan Organisasi) A1,7 = 1 / 4 = 0,25 A2,7 = 4 / 4 = 1 A3,7 = 4 / 4 = 1 A4,7 = 3 / 4 = 0,75
A5,7 = 2 / 4 = 0,5 A6,7 = 1 / 4 = 0,25 A7,7 = 4 / 4 = 1
Untuk kriteria C4 (Semester) A1,4 = 5 / 7 = 0,7142 A2,4 = 5 / 7 = 0,7142 A3,4 = 5 / 7 = 0,7142 A4,4 = 5 / 7 = 0,7142 A5,4 = 5 / 7 = 0,7142 A6,4 = 7 / 7 = 1 A7,4 = 5 / 7 = 0,7142
Untuk kriteria C5 (Prestasi) A1,5 = 1 / 4 = 0,25 A2,5 = 3 / 4 = 0,75 A3,5 = 2 / 4 = 0,5 A4,5 = 3 / 4 = 0,75 A5,5 = 3 / 4 = 0,75 A6,5 = 3 / 4 = 0,75 A7,5 = 4 / 4 = 1
Untuk kriteria C6 (Tanggungan Orangt tua) A1,6 = 2 / 7 = 0,2857 A2,6 = 2 / 3 = 0,6666 A3,6 = 2 / 5 = 0,4 A4,6 = 2 / 7 = 0,2857 A5,6 = 2 / 10 = 0,2 A6,6 = 2 / 9 = 0,2222 A7,6 = 2 / 2 = 1
Untuk kriteria C7 (Pendapatan) A1,3 = 1000000 / 4000000 = 0,25 A2,3 = 1000000 / 2000000 = 0,5 A3,3 = 1000000 / 1000000 = 1 A4,3 = 1000000 / 1000000 = 1 A5,3 = 1000000 / 1000000 = 1 A6,3 = 100 0000/ 3000000 = 0,3333 A7,3 = 1000000 / 3000000 = 0,3333
𝑅 𝑖𝑗 =
( 0,9973 1 0,25 0,9654   0,9 1 0,9654   0,8 1 0,7142         0,25    0,2857   0,25 0,7142         0,75     0,6666     0,5 0,7142         0,5 0,4            1 0,8590    0,9 0,75 0,9441 1 0,5 1 1 0,25 0,7142          0,75   0,2857      1 0,7142         0,75    0,2           1 1             0,75 0,2222 0,3333 0,9707  1         1 0,7142        1 1        0,3333 )
3. Menghitung Nilai Preferensi berdasarkan persamaan 8. V1 = ∑  ( 0,37 ∗ 0.9973 ) + ( 0,23 ∗ 1 ) + ( 0,16 ∗ 0,25 ) + ( 0.11 ∗ 0.7142 )  + ( 0,07 ∗ 0,25 ) − ( 0,04 ∗ 0,2857 ) − ( 0,02 ∗ 0,25 ) = 0,7186
V2 = ∑  ( 0,37 ∗ 0,9654 ) + ( 0,23 ∗ 0,9 ) + ( 0,16 ∗ 1) + ( 0.11 ∗ 0.7142 ) + ( 0,07 ∗ 0,75) −
( 0,04 ∗ 0,6666 ) − ( 0,02 ∗ 0,5 ) = 0,8185
V3 = ∑  ( 0,37 ∗ 0.9654 ) + ( 0,23 ∗ 0,8 ) + ( 0,16 ∗ 1 ) + ( 0.11 ∗ 0,7142 ) + ( 0,07 ∗ 0,5 ) − ( 0,04 ∗ 0,4 ) − ( 0,02 ∗ 1 ) = 0,7786 V4 = ∑  ( 0,37 ∗ 0,8590 ) + ( 0,23 ∗ 0,9 ) + ( 0,16 ∗ 0,75  ) + ( 0.11 ∗ 0,7142 )  + ( 0,07 ∗ 0,75) − ( 0,04 ∗ 0,2857 ) − ( 0,02 ∗ 1 ) = 0,7444
V5 = ∑  ( 0,37 ∗ 0,9441) + ( 0,23 ∗ 1 ) + ( 0,16 ∗ 0,5 ) + ( 0.11 ∗ 0,7142 ) + ( 0,07 ∗ 0,75) − ( 0,04 ∗ 0,2) − ( 0,02 ∗ 1 ) = 0,7624 V6 = ∑  ( 0,37 ∗ 1 ) + ( 0,23 ∗ 1 ) + ( 0,16 ∗ 0,25 ) + ( 0.11 ∗ 1 )  + ( 0,07 ∗ 0,75 ) − ( 0,04 ∗ 0,2222 ) − ( 0,02 ∗ 0,3333 ) = 0,7871
V7 = ∑  ( 0,37 ∗ 0.9707 ) + ( 0,23 ∗ 1) + ( 0,16 ∗ 1 ) + ( 0.11 ∗ 0.7142 ) + ( 0,07 ∗ 1 ) − ( 0,04 ∗ 1 ) − ( 0,02 ∗ 0,3333 ) = 0,8976
Tabel 8. Nilai Preferensi Alternatif Nama Mahasiswa Vi Peringkat A 7 Zaza Mutiara Arini 0,8976 1 A 2 Fatiyah Saidah 0,8185 2 A 6 Wahyu Harry Bai Lumban Batu 0,7871 3 A 3 Kasta Yudha Siahaan 0,7786 4 A 5 Yanima Gulo 0,7624 5 A 4 Nurhafni 0,7444 6 A 1 Ebenezer Maston Sinaga 0,7186 7
Berdasarkan  hasil  perangkingan  dalam  tabel  8,  di  atas  dalam  penerapan  Metode  SAW,  maka  alternatif terbaik yang dihasilkan adalah A 7 atas Atas Nama Zaza Mutiara Arini dengan nilai 0.8976

## 3.6 Hasil Perbandingan Metode
Hasil perbandingan dari penerapan metode MOORA dan metode SAW yang menghasilkan nilai preferensi terbaik dapat terlihat pada seperti tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Perbandingan Metode Alternatif Nama Mahasiswa Metode MOORA Metode SAW Nilai preferensi Vi  Peringkat  Nilai Preferensi Vi  Peringkat A7 Zaza Mutiara Arini 0.7391 1 0,8976 1 A2 Fatiyah Saidah 0.6300 2 0,8185 2 A4 Nurhafni 0.6041 3 0,7444 6 A6 Wahyu Harry Bai Lumban Batu 0.5827 4 0,7871 3 A3 Kasta Yudha Siahaan 0.5185 5 0,7786 4 A5 Yanima Gulo 0.3832 6 0,7624 5 A1 Ebenezer Maston Sinaga 0.3681 7 0,7186 7
Dari  hasil tabel  9,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan Mahasiswa Universitas Budi Darma yang layak mendapatkan bantuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) menggunakan metode MOORA dan metode SAW memperoleh alternatif terbaik yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya, berada dialternatif yang sama yaitu A 7 atas nama Zaza Mutiara Arini. Pengujian data menggunakan metode MOORA menghasilkan nilai preferensi terbaik sebesar 0.7391 sedangkan pengujian data menggunakan metode SAW menghasilkan nilai preferensi terbaik sebesar 0,8976 sebagai peringkat pertama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan proses hasil pemilihan Mahasiswa Universitas Budi Darma yang layak mendapatkan bantuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) sangat  tidak mudah, harus melewati beberapa tahap penilaian. Maka diperlukan Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  mahasiswa  yang  layak  mendapatkan  bantuan  UKT  dengan  menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) Sebagai Pembobotan serta Metode Multi-Objektive Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dan Simple Additive Weighting (SAW) berfungsi sebagai alat bantu pada memperoleh hasil pengambilan keputusan yang sangat akurat. Dalam Pemilihan Mahasiswa Universitas Budi Darma yang layak mendapatkan bantuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) menggunakan 7 kriteria dan 7 alternatif dalam penilaian. Hasil yang sudah didapatkan dari penelitian di atas berada pada alternatif yang sama yaitu A 7 atas nama Zaza Mutiara Arini menggunakan perhitungan metode MOORA mendapatkan hasil  sebesar 0.7391 sedangkan  menggunakan metode  SAW  memperoleh  hasil 0.8976 yang  terpilih  sebagai  Mahasiswa  Universitas  Budi  Darma  yang  layak mendapatkan bantuan UKT.

## REFERENCES
[1] A. Nur, “Uang Kuliah di Masa Pandemi: Mendaras SK Rektor UIN AM tentang Keringanan UKT Mahasiswa,” pp. 5–8, 2020.
[2] F. Abdullah, “TINGGI AGAMA ISLAM NEGERI DI SULAWESI SELATAN Fahri Abdullah Institut Agama Islam Negeri Bone , Indonesia,” vol. 17, pp. 683–693, 2018.
[3] Wawan Firgiawan, Sugiarto Cokrowibowo, and Nuralamsah Zulkarnaim, “Komparasi Algoritma Saw, Ahp, Dan Topsis Dalam Penentuan Uang Kuliah Tunggal (Ukt),” J. Comput. Inf. Syst. ( J-CIS ) , vol. 1, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[4] Ikhwan Nur Rois, “Implementasi Keringanan Uang Kuliah Tunggal bagi Mahasiswa di Era New Normal,” Jambura J. Educ. Manag. , vol. 1, no. September, pp. 103–121, 2020.
[5] Triase and Samsudin, “Implementasi Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Ukt ( Uang Kuliah Tunggal ) Pada Uin
Sumatera Utara Medan,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[6] N. Pranata and T. N. Safitri, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelanjutan Dan Kinerja Keuangan Pada Usaha Produksi Gas Menggunakan Metode Rasio Likuiditas,” vol. 2, pp. 206–210, 2021.
[7] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] R.  P.  Sari  and  F.  S.  Redha,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Distro  Linux  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, p. 348, 2021.
[9] M. C. Quek, N. L. Chin, and S. W. Tan, “Optimum dna extraction methods for edible bird’s nest identification using simple additive weighting technique,” Foods , vol. 10, no. 5, 2021.
[10]  H. Gulo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kantor Pos Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 81–86, 2020.
[11]  D.  W.  T.  Putra,  S.  NoviaSanti,  G.  Y.  Swara,  and  E.  Yulianti,  “Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Objek Wisata,” J. TeknoIf , vol. 8, no. 1, p. 1, 2020.
[12]  T. Hidayat and S. Komariah, “Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product (WP) Studi Kasus SMP-Al Fitroh Tangerang,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 159–163, 2020.
[13]  R.  Puspa  and  N.  Nurahman,  “Pembaruan  Teknologi  Informasi  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Kelayakan Kredit Menerapkan Metode Profile Matching dan Metode Fuzzy Mamdani,” J. Comput. Syst. … , vol. 2, no. 1, pp. 77–83, 2020.
[14]  A. Yusni and Suprianto, “Menggunakan Metode Moora,” vol. 6, no. 2, pp. 2502–714, 2021.
[15]  J.  T.  Informatika,  S.  Fadli,  M.  Rizqi,  and  T.  Informatika,  “DENGAN  METODE  MOORA  (  Studi  Kasus :  MTs  N  1 LOMBOK TENGAH ),” vol. 2, no. April, pp. 23–30, 2019.
[16]  T. Elizabeth, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Dosen Menggunakan Metode SAW,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 71–80, 2020.
[17]  E. T. Cahyanu, S. D. Lestari, and H. Hermawan, “Sistem Pendukung Keputusan Bagi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di SMA Negeri 1 Raren Batuah Kabupaten Barito Timur,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 114–118, 2019.
[18]  H. B. Setyawan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Modified-Simple Additive Weighting,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 13–21, 2020.
[19]  J. N. Wattimena, D. S. Urbasa, and P. Manuputty, “Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Saw ( Studi Kasus : Bag . Kemahasiswaan Universitas Victory Sorong ) the Support System for Acquisition Decision of Bidikmisi Scholarship Using Saw Method ( Study Case Student Affairs Part of Victory University in Sor,” J. Electro Luceat , vol. 6, no. 2, 2020.
[20]   nurahman  Noprida  aruanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  AHP,” JUMANJI (Jurnal Masy. Inform. Unjani) , vol. 3, no. 01, p. 1, 2019.
[21]  A. Supiyandi, Andysah P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Babura dengan Metode MFEP,” vol. 4, pp. 567–573, 2020.
[22]  S. Palete and A. Hidayat, “YUME : Journal of Management Perhitungan Biaya Kuliah Tunggal Program Studi Diploma Universitas Fajar,” vol. 4, no. 3, pp. 87–94, 2021.
[23]  A.  Karim,  S.  Esabella,  and  K.  Kusmanto,  “Analisa  Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Calon Karyawan …,” J. Media … , vol. 5, pp. 1674–1687, 2021.
[24]  R. Khalida, B. Bangun, M. Mesran, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 937, 2021.
[25]  I. Arfyanti, “Penerapan Metode Technique for Orders Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemberian Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 922, 2021.
[26]  K. Nisa, “Metode Moora Dan Waspas Untuk Pengambilan Keputusan Penentuan Prioritas Dalam Peningkatan Kualitas Mata Pelajaran,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, 2020.
[27]  J. D. Manik and A. R. Samosir, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, 2022.
[28]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW (Simple Additive Weighting) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[29]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[30]  Asminah,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weigthing Untuk  Penentuan  Level  Kondisi  Penyandang  Disabilitas,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 559–565, 2022.
[31]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[32]  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Covid19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 11, no. 2, pp. 97–101, 2020.