## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Olimpiade Karya Ilmiah Tingkat Nasional Menggunakan Metode SAW
Achmad Fikri Sallaby * , Venny Novita Sari, Rizka Tri Alinse
Prodi Sistem Informasi, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Email: 1,* fikrisallaby@unived.ac.id, 2 vennynovita17@gmail.com, 3 rizkatri07@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fikrisallaby@unived.ac.id Submitted: 15/12/2021 ; Accepted: 22/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak− Peserta  olimpiade  tingkat  nasional  karya  ilmiah  merupakan  peserta  yang  akan  mengikuti  perlombaan  antara  satu kampus dengan kampus lainnya berkala nasional dalam menunjukan karya ilmiah atau hasil penelitian dengan tema tertentu dalam sebuah perlombaan. Peningnya dilakukan pemilihan karena seorang peserta olompiade merupakan kebanggan dan juga membawa nama baik perguruan tinggi tempat mereka belajar, jika membawa peserta yang salah maka akan membuat masalah baru  dalam  penilaian  kualitas  sebuah  perguruan  tinggi,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pemilihan  peserta  olompiade  karya ilmiah tingkat nasional dengan menggunakan konsep dari algoritma sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA. Metode MOORA atau singkatan dari Multi- Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis merupakan salah  satu  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  memiliki  tahapan  dan  proses  sederhana  dalam  penyelesaian permasalahaan. Hasil dari penelitian ini ditemukan nilai tertinggi dengan kandidat dengan nilai sebesar 10.93991.
Kata Kunci: Peserta Olimpiade; Karya Ilmiah; SPK; SAW
Abstract− Participants of the national level scientific work olympic are participants who will take part in competitions between one campus and another on a national basis in showing scientific works or research results with certain themes in a competition. The importance of choosing is because an olympic participant is a pride and also brings the good name of the college where they study, if you bring the wrong participant it will create new problems in assessing the quality of a university, in this study, the selection of participants for the olympic scientific work at the national level using concept of the algorithm of a decision support system using the MOORA method. The MOORA method or the abbreviation of Multi-Objective Optimization on The Basis Of Ratio Analysis is a decision support system method that has simple stages and processes in solving problems. The results of this study found the highest score with the candidate with a value of 10.93991.
Keywords : Olympic Participants; Scientific work; DSS; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi di Indonesia sangat banyak bersebaran lebih dari 4600 perguruan tinggi yang terdiri dari perguran tinggi  negeri  dan  perguruan  tinggi  swasta,  seseorang  yang  memutuskan  masuk  ke  sebuah  perguruan  tinggi biasanya  melalui  beberapa  pertimbangan  seperti  akreditas  dan  kualitas  perguruan  tinggi  tersebut  dalam menghasilkan  peserta  didik  yang  cerdas,  cekatan  dan  bertanggung  jawab.  Tolak  ukur  sebuah  perguruan  tinggi dikatakan baik tentunya memiliki bukti-bukti dari kualitas gedung, fasilitas dan juga tidak terlepad dari  kualitas peserta didik. Kualitas yang dimiliki oleh peserta didik tidak terlepas juga dari kualitas dan prestasi dari sistem pengajaran sebuah perguruan tinggi hal-hal di atas yang menjadi tolak ukur dalam pertimbangan pemilihan sebuah perguruan tinggi, meningkatnya minat kepercayaan masyarakat dalam memilih perguruan tinggi dalam menimba ilmu membuat perguruan tinggi semakin maju dan berkembang dan meningkatnya mutu terhadap lembaga yang menglola perguruan tinggi tersebut[1].
Dalam peningkatan mutu sebuah perguruan tinggi dapat dilakukan dengan cara bersaing menjadi lebih baik lagi  dengan  perguruan  tinggi  lainnya,  hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  serta  memperbaiki kualitas  pengajaran,  perlunya  dilakukan  perbaikan  kualitas  pengajaran  akan  mempermudah  peserta  didik memahami  apa  yang  diajarkan  dan  disampaikan  tenaga  pendidik  dalam  proses  pembelajaran  berlangsung[2]. Pembelajaran  yang  dicerna  oleh  peserta  didik  atau  disebut  mahasiswa  dalam  sebuah  perguruan  tinggi  dapat dilakukan implementasi dengan mengikuti kegiatan perlombaan antar kampus satu dengan kampus lainnya[3].
Kegiatan lomba memiliki tingkatan mulai dari kegiatan perlombaan antar kelompok, kelas, nasional hingga internasional.  Kegiatan  lomba  yang  banyak  dihadiri  oleh  berbagai  kampus  dalam  konteks  pendidikan  nasional biasa disebut dengan olimpiade nasional. Biasanya kegiatan yang dilakukan sebuah perguruan tinggi merupakan kegiatan penelitian atau biasa disebut dengan kegiatan ilmiah yang nantinya akan membentuk sebuah karya ilmiah baik dalam bentuk menghasilkan benda, jasa maupun berbentuk laporan ilmiah. Kegiatan ilmiah atau karya ilmiah merupakan  kegiatan  yang  dilakukan,  diteliti  dengan  sumber  dan  data  yang  terpercaya  sehingga  hasil  dapat dimanfaatkan  oleh  banyak  peneliti  lainnya  maupun  hasil  dapat  digunakan  oleh  banyak  kalangan  masyarakat tertentu[4].
Kegiatan olimpiade nasional karya ilmiah antar perguruan tinggi merupakan sebuah kesempatan baik dalam mengasah ilmu pengetahuan mahasiswa dan juga sebagai bentuk hasil dari kualitas didikan yang telah diarahakan selama ini, perlu dilakukan pemilihan calon peserta olimpiade nasional karya  ilmiah karena tidak semua siswa memiliki  kemampuan dan pengetahuan  yang  sama.  Dilakukan  pemilihan  memerlukan  beberapa kriteria  seperti nilai IPK, kemampuan teknologi, wawasan, dan etika. Pemilihan ini dilakukan untuk menghindari hal-hal yang tidak diinginkan[5].
Penting  dilakukan  pemilihan  karena  banyak  mahasiswa  yang  memiliki  kemampuan  dan  kualitas  yang cukup dan dapat dipertimbangkan, masih banyak dosen yang mengusulkan pesera olimpiade berdasarkan penilaian yang subjektif hal ini akan memberikan dampak negatif terhadap pihak lainnya sehingga diperlukan dukungan dan proses pemilihan secara tersistem agar hasil yang didapatkan merupakan pure pemilihan secara objektif. Pemilihan secara  tersistem  biasa  disebut  dengan  sistem  pendukung  keputusan  dimana  sistem  tersebut  sudah  banyak diterapkan dalam mengambil keputusan terhadap beberapa permasalahan dalam pengambilan keputusan [6].
Pengambilan  keputusan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  tidak  hanya  dilakukan  dengan membangun  sebuah  sistem  tetapi  juga  dilakukan  dengan  penerapan  beberapa  metode  yang  diambil  dari  pakar dalam  pengambilan  keputusan,  adapun  metode  yang  diterapkan  digunakan  sebagai  logika  dalam  pengambilan keputusan dengan bantuan dan bahan pertimbangan berupa kriteria-kriteria yang dimiliki masing-masing calon peserta lomba. Pada penelitian ini peneliti mempertimbangkan penggunaan  metode MOORA (Multi- Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis)[7].
Beberapa  penelitian  terdahulua  dinyatakan  hasil  dari  menggunakan  metode  MOORA  (Multi-  Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis) pada penelitian dalam pemilihan penerimaan bantuan beasiswa untuk siswa yang tergolong miskin dalam upaya meringankan beban biaya pendidikan dengan nilai tertinggi pada annisa  dengan  nilai  12,345  dan  lima  nilai  tertinggi  dibawahnya  mendapatkan  rekomendasi  penerima  bantuan beasiswa[8].
Penelitian terdahulu lainnya memperlihatkan hasil dari penelitian “sistem pendukung keputusan evaluasi Kinerja  sales”  dengan  hasil  penelitian  sales  achievemen  yang  merupakan  sales  yang  telah  dilakukan  evaluasi Kinerja dengan nilai tertinggi yang harus terpilih sebagai sales dengan Kinerja yang baik dengan nilai 0,5466 atau sebesar 50 % telah meningkatkan Kinerja kerja dari sales tersebut[9].
Penelitian terdahulu lainnya dengan judul penelitian sistem pendukung keputusan pemilihan guru terbaik dimana hasil  terdapat  pada  ibu  syamsiah  dengan  nilai  tertinggi  80%  dari  nilia  guru  lainnya,  pada  penelitian  dikatakan setiap  ketiatan  dan  tahapan  mendapatkan  tahapan  dan  langkah  yang  mudah  dipahami. Penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dalam  pemilihan  calon  peserta  olimpiade  nasional  karya  ilmiah menggunakan metode Moora.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan pengumpulan data seperti observasi yaitu mendatangi langsung tempat  dan  kejadian  permasalahan,  dokumentasi,  studi  pustaka  untuk  membantu  peneliti  lebih  mendapatkan kualitas dan hasil penelitian lebih baik lagi berdasarkan sumber-sumber  terpecaya. Penelitian ini menggunakan metode  kuantitatif  dimana  proses  dan  hasil  terhadap  penelitian  merupakan  hasil  dari  sebuah  sistem  yang berdasarkan  pembacaan  data  secara  matematika,  setiap  kegiatan  penelitian  dilakukan  proses  perhitungan berdasarkan panduan dan metodologi penelitian[10]. Tujuan dari adanya sebuah metodolog penelitian agar dalam proses penyelesaian permasalahan terhadap kasus, lebih mudah dipahamin dan lebih tertata.

## 2.1 Olimpiade Nasional
Olimpiade nasional merupakan sebuah ajang perlombaan kompetensi sains nasional, biasanya berlaku untuk para pelajar Sekolah dasar, Sekolah Menengah Pertama, Sekolah Menengah Atas dan sederajatnya, ini juga dilakuka diberbagai perguruan  tinggi, organisasi,  olahraga dan  lain-lain.  Biasanya  hal  ini  dilakukan  untung  mengetahui seberapa jauh tingkat kualitas dan kuantitas peserta didik dalam suatu bidang ilmu tertentu. Pentingnya diadakan kegiatan seperti ini sebagai apresiasi dan pemicu semangat belajar dalam suatu bidang ilmu tertentu, membuka wawasan lebih dan ajang pertunjukan kualitas terhadap pendidik dan peserta didik [2].

## 2.2 Karya Ilmiah
Karya  ilmiah  merupakan  sebuah  kegiatan  nyata  dan  dilakukan  penelitian  dengan  sumber-sumber  dan  bahan pendukung  penelitian  yang  relevan  dan  dapat  dipercaya,  tanpa  adanya  duplikasi  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya  yang  hasil  dari  penelitian  tersebut  dibuat  dalambentuk  dokumentasi  atau  paper  yang nantinya  berguna  bagi  peneliti  selanjutnya  atau  sekelompok  masyarakat  lainnya.  Karya  ilmiah  tidak  hanya merupakan sebuah karya yang diperoleh dari sebuah tulisan saja tetapi sebuah kegiayan menulis dimana setiap kegiatan  dilakukan  dengan  tahapan  dan  didukung  oleh  penerapan  konvensi  ilmiah  dan  juga  memiliki  logika berpikir serta penggunaan dan gaya bahasa yang sistematis [11].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah kegiatan yang dilakukan dalam proses pengambilan keputusan dimana keputusan tersebut bersifat sangat penting dan memiliki tingkat sensitive dalam sebuah komunitas atau perusahaan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  dari  sistem  informasi  dalam membantu  mempermudah  manusia  dalam  menangani  masalah  pengambilan  keputusan  secara  komputerisasi untuk  menhindari  terjadinya  pemilihan  berdasarkan  subjektif  dari  kandidat  [12].  Adanya  sistem  pendukung
keputusan membantu dalam memperhitungkan secara logika data dan fakta terhadap peserta yang akan dicalonkan atau alternatif dengan kriteria yang sudah ditentukan secara tersistematis dan adil [13].

## 2.4 Moora
MOORA (Multi- Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis) adalah salah satu cabang dari banyak metode dalam mendukung sebuah sistem pendukung keputusan yang memiliki tahapan penyelesaian yang sangat mudah  dimengerti  oleh  banyak  pihak  dan  proses  yang  singkat  dan  sederhana  membuat  metode  ini  merupakan metode yang sangat digemari oleh banyak peneliti terdahulu dengan tingkat akurasi yang tinggi. Adapun proses dari penyelesaian kasus dalam menggunakan metode MOORA adalah [14]–[16]:

## Gambar 1. Tahapan Metode MOORA
1. Pembentukan Matriks
Tahapan  pembentukan  matrik  berguna  untuk  mengetahui  nilai-nilai  yang  sudah  dimiliki  oleh  alternatif terhadap masing-masing nilai kriteria sehingga dibentuk matrik berikut:
𝑥 𝑖𝑗 = | 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚3 𝑥 𝑚𝑛 | ...................................................................................................................... (1)
X “dinyatakan sebagai nilai kriteria dan masing-masing nilai tersebut dipresentasekan dalam bentuk matriks jika nilai yang dimiliki oleh kriteria tidak dalam bentuk nominal angka maka lakukan terlebih dahulu dilakukan pencarian terhadap nilai yang samar tersebut untuk mendapatkan nilai yang tepat dan sesuai sehingga langkah selanjutnya dapat dilakukan”.
2. Normalisasi Matriks
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝐼𝐽 2 𝑚 𝑗=1 ................................................................................................................................................. (2)
Mulai Input Nilai Matriks Normalisasi Matriks Matriks Ternormalisasi Bobot Hasil Normalisasi Terbobot Dikurang Kriteria Benefit Ya Hasil Normalisasi Terbobot Dijumlahkan Tidak Penenuan benefit dan cost End
Pada tahapan ini dilakukan penjumlahan seluruh nilai kriteria untuk dibagi dengan nilai maisng-masing kriteria secara  perkolom  dengan  “nilai  kriteria  pertama  yang dimiliki  jumlah  alternatif  n  dilakukan  tahapan  proses normalisasi  pada  keterangan  sebelumnya  dan  setelah  hasil  diakar  kuadratkan  masing-masing  nilai  kriteria dibagi dengan nilai akar kuadrat dan hasil akar kuadrat hanya berlaku untuk tiap nilai krtiteria i dari kriteria j” . 3. Menentukan Normalisasi Dikali Bobot
yi = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ..................................................................................................................... (3)
pada  tahapan  ini  “hasil  dari  keseluruhan  nilai  dibentuk  kembali  menjadi  matrik  dimana  nilainya  sudah ternormalisasi, selanjutnya nilai ternormalisasi dikalikan dengan bobot yang sudah ditentukan sebelumnya oleh pihak  pemangku  kepentingan  atau  pengambil  keputusan,  nilai  bobot  biasanya  berbeda  tergantung  tingkat kepentingan dari kriteria itu tersendiri didalam sebuah permasalahan”.
4. Tentukan nilai tertinggi dari keseluruhan hasil
Pada tahapan ini nilai cost dan benefit dipisahkan untuk dijumlahkan berdasarkan jenisnya dengan ketentuan “nilai  keseluruhan  benefit  dikurang  dengan  nilai  keseluruhan  cost”  jika  ada,  jika  tidak  cukup  dijumlahkan perbaris  berdasarkan  masing-masing  nilai  alternatif  setelah  itu  tentukan nila  tertinggi  sebagai  kandidat  atau alternatif pilihan terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian merupakan mahasiswa pilihan yang layak menjadi peserta olimpiyade karya ilmiah tingkat nasional  dengan  nilai  tertinggi  yang  dihasilkan  menggunakan  seleksi  perhitungan  metode  MOORA  (Multi- Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis). Perhitungan dilakukan dengan mengetahui kriteria dan masing-masing  nilai  yang  sudah  dimiliki  oleh  para  alternatif  sebagai  bahan  pertimbangan  sehingga  proses perhitungan dapat dilakukan.

## 3.1. Preprocessing Data
Dalam sebuah sistem pendukung keputusan tentunya memiliki data alternatif dan kriterianya dimana data mash dalam bentuk kata sebagai data mentah yang belum diolah agar bisa dilakukan perhitungan, berikut merupakan langkah yang dilakukan sebelum sebuah data dihitung menggunakan metode MOORA sebagai berikut ini
Tabel 1. Keterangan Kriteria ID Kriteria Tipe Bobot C1 IPK Benefit 35% C2 Etika Benefit 15% C3 Wawasan Benefit 20% C4 Kemampuan Teknologi Benefit 30%
Data alternatif yang menjadi calon peserta:
Tabel 2. Keterangan Alternatif Kode Alternatif A1 Arika Mutiara A2 Bela Ananda A3 Bobi Arjun A4 Bimo Anto A5 Cindy A6 Clarissa A7 Dicky Mardianto A8 Dinda Anatasya A9 Fransisku A10 Faisal Dody
Berikut merupakan data alternatif dan nilai kriterianya :
Tabel 3. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Arika Mutiara 3,45 Baik Sangat Baik Sangat
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Baik Bela Ananda 2,9 Buruk Sangat Baik Buruk Bobi Arjun 3,94 Cukup Baik Baik Sangat Baik Bimo Anto 3,00 Baik Sangat Baik Buruk Cindy 2,45 Sangat Baik Baik Baik Clarissa 3,5 Sangat Baik Baik Cukup Baik Dicky Mardianto 2,4 Baik Cukup Baik Baik Dinda Anatasya 3,7 Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Fransisku 3,2 Baik Sangat Baik Sangat Baik Faisal Dody 2,5 Cukup Baik Baik Sangat Baik
Data keterangan terhadap nilai masing-masing keterangan kriteria agar mempermudah proses perhitungan.
Tabel 4. Nilai Keterangan Kriteria No Keterangan Jenis 1 Sangat Baik 1 2 Baik 0,8 3 Cukup Baik 0,6 4 Buruk 0,4 5 Sangat Buruk 0
Sehingga nilai dari masing-masing alternatif terhadap masing-masing kriteria sebagai berikut ini:
Tabel 5. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Arika Mutiara 3,45 0,8 1 1 Bela Ananda 2,9 0,4 1 0,4 Bobi Arjun 3,94 0,6 0,8 1 Bimo Anto 3,00 0,8 1 0,4 Cindy 2,45 1 0,8 0,8 Clarissa 3,5 1 0,8 0,6 Dicky Mardianto 2,4 0,8 0,6 0,8 Dinda Anatasya 3,7 1 0,6 1 Fransisku 3,2 0,8 1 1 Faisal Dody 2,5 0,6 0,8 1

## 2.5 Penyelesaian MOORA
1. Membuat Matriks
Matriks ini dibuat berdasarkan nilai kriteria yang dimiliki oleh masing-masing alternatif.
3,45 0,8 1 1 2,9 0,4 1 0,4 3,94 0,6 0,8 1 3,00 0,8 1 0,4 2,45 1 0,8 0,8 3,5 1 0,8 0,6 2,4 0,8 0,6 0,8 3,7 1 0,6 1 3,2 0,8 1 1 2,5 0,6 0,8 1
2. Normalisi matriks.
Nilai diambil berdasarkan perkolom dan hasil akan menjadi nilai yang akan dibagi dengan masing-masing nilai baris pada kolom.
𝐶1 = √3,45 + 2,9 + 3,94 + 3,00 + 2,45 + 3,5 + 2,4 + 3,7 + 3,2 + 2,5
𝐶1 = √31,04 = 5,5713 A11=3,45/5,5713 = 0,1924 A12=2,9/5,5713 = 0,5205 A13=3,94/5,5713 = 0,7071 A14=3,00/5,5713 = 0,5384 A15=2,45/5,5713 = 0,4397 A16=3,5/5,5713 = 0,6282 A17=2,4/5,5713 = 0,4307 A18=3,7/5,5713 = 0,66411 A19=3,2/5,5713 = 0,5743 A110=2,5/5,5713 = 0,4487
Hasil dari perhitungan akan dibentuk ke dalam sebuah matrik kembali
0,6192  0,2864 0,3450  0,3535 0,5205  0,1432 0,3450  0,1414 0,7071  0,2148 0,2760  0,3535 0,5384  0,2864 0,3450  0,1414 𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 0,4397  0,3580 0,2760  0,2828 0,6282  0,3580 0,2760  0,2121 0,4307  0,2864 0,2070  0,2828 0,6641  0,3580 0,2070  0,3535 0,5743  0,2864 0,3450  0,3535 0,4487  0,2148 0,2760  0,3535 3. Perkalian Hasil Normalisasi Dan Bobot 0,6192 (0,35) 0,2864 (0,15) 0,3450 (0,2) 0,3535 (0,3) 0,5205 (0,35) 0,1432 (0,15) 0,3450 (0,2) 0,1414 (0,3) 0,7071 (0,35) 0,2148 (0,15) 0,2760 (0,2) 0,3535 (0,3) 0,5384 (0,35) 0,2864 (0,15) 0,3450 (0,2) 0,1414 (0,3) 0,4397 (0,35) 0,3580 (0,15) 0,2760 (0,2) 0,2828 (0,3) xWj 0,6282 (0,35) 0,3580 (0,15) 0,2760 (0,2) 0,2121 (0,3) 0,4307 (0,35) 0,2864 (0,15) 0,2070 (0,2) 0,2828 (0,3) 0,6641 (0,35) 0,3580 (0,15) 0,2070 (0,2) 0,3535 (0,3) 0,5743 (0,35) 0,2864 (0,15) 0,3450 (0,2) 0,3535 (0,3) 0,4487 (0,35) 0,2148 (0,15) 0,2760 (0,2) 0,3535 (0,3)
Setelah dilakukan perkalian dengan masing-masing bobot sehingga hasil sebagai berikut ini:
0,21672 0,04296 0,069 10,605 0,182175 0,02148 0,069 4,242 0,247485 0,03222 0,0552 10,605 0,18844 0,04296 0,069 4,242 0,153895 0,0537 0,0552 8,484 0,21987 0,0537 0,0552 6,363 0,150745 0,04296 0,0414 8,484 0,232435 0,0537 0,0414 10,605 0,201005 0,04296 0,069 10,605 0,157045 0,03222 0,0552 10,605
4. Hasil
Pada  hasil  dilakukan  penjumlahan  secara  keseluruhan  nilai  yang  dimiliki  alternatif  untuk  masing-masing kriteria sehingga hasil nilai yang didapatkan sebagai berikut ini:
Tabel 6. Hasil dan Rangking Alternatif C1+C2+C3+C4 Rank Arika Mutiara 10,93368 2 Bela Ananda 4,514655 10 Bobi Arjun 10,93991 1 Bimo Anto 4,5424 9 Cindy 8,746795 6 Clarissa 6,69177 8 Dicky Mardianto 8,719105 7
Alternatif C1+C2+C3+C4 Rank Dinda Anatasya 10,93254 3 Fransisku 10,91797 4 Faisal Dody 10,84947 5
Hasil yang didapatkan merupakan pilihan-pilihan yang dapat dipertimbangkan sebagai peserta olimpiade dan nilai tertinggi merupakan nilai yang paling direkomendasikan.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  di  atas  adalah  setiap  tahapan  dalam  metode  MOORA  (Multi- Objective Optimization On The Basis Of  Ratio Analysis) sangat mudah dimengerti dan tahapan yang sederhana membantu  proses  penyelesaian  pengambilan  keputusan,  nilai  tertinggi  yang  didapatkan  ada  pada  alternatif bernama Bobi Arjun dengan nilai  tertinggi sebesar 10,93991 dan kandidat lainnya dapat dipilih berdasarkan urutan yang tertinggi lainnya.

## REFERENCES
[1] T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[2] H. Situmorang, “Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten Langkat Pada Madrasah Aliyah Negeri ( Man ) 2 Tanjung Pura Denganmenggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015.
[3] D. Assrani, M. Mesran, R. D. Sianturi, Y. Yuhandri, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Produktif  Peserta  Pelatihan  Asesor  Kompetensi  Lsp  P1  Smk  Swasta  Dwiwarna  Medan  Menggunakan  Metode  the Extended  Promethee  Ii  (Exprom  Ii),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol. 2,  no. 1,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.922.
[4] S.  Robo,  T.  Trisno,  S.  Sunardi,  and  S.  Santosa,  “Perencanaan  strategis  sistem  informasi  menggunakan  Enterprise Architecture Planning pada PT. Karya Cipta Buana Sentosa Maumere,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 41, 2018, doi: 10.26594/register.v4i1.1163.
[5] M.  Kurniawati,  “Kajian  Motivasi  Belajar  Mandiri  Siswa  Melalui  Pembinaan  dan  Pendampingan  Olimpiade  Sains Nasional (OSN) Bidang Kimia pada Siswa SMA,” J.  Inspirasi  Pendidik. , vol.  4,  no.  1,  pp. 446–455,  2014,  [Online]. Available: eprints.uny.ac.id/12104/%0Aejournal.unikama.ac.id/index.php/jrnspirasi/article/view/388.
[6] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[7] Z. Lv and L. Qiao, “Analysis of healthcare big data,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 109, pp. 103–110, 2020, doi: 10.1016/j.future.2020.03.039.
[8] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  Multi-Attributive  Border Approximation  Area  Comparison,” J.  Mahajana  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  41–52,  2018,  [Online].  Available:  http://e- journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/7/article/view/339.
[9] V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, p. 138, 2019, doi: 10.24076/citec.2018v5i2.177.
[10]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[11]  W. Penulisan and A. Ilmiah, “Setawar abdimas,” vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2022.
[12]  G. S. Mahendra, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan Atm,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, 2020, doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
[13]  M. Mariko and A. Yaqin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa Prestasi di Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 3, p. 172, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i3.1180.
[14]  K. N. A. Nur, S. R. Andani, and P. Poningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Seluler Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 61–65, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.942.
[15]  R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen (Universitas Pembangunan Panca Budi Medan),” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 2019, pp. 104–110, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[16]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.