## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik

## Divya Febrina, Imam Saputra
Program Studi Teknik Informatika Universitas BUDI DARMA, Medan, Indonesia Email: 1 divya.febrina@gmail.com, 2 saputraimam69@gmail.com Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 28/05/2021 ; Published: 28/05/2021
Abstrak− Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain  komponen  sistem  bahasa  (language),  komponen  sistem  pengetahuan  (knowledge)  dan  komponen  sistem  pemerosesan masalah  (problem  processing)  yang  saling  berinteraksi  satu  dengan  yang  lainnya,  yang  membantu  pengambilan  keputusan melalui pengunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Penelitian ini menggunakan Metode  Moosra dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik  berdasarkan kriteria dengan menggunakan rumus yang hasilnya lebih akurat dan tepat sasaran. Di dalamnya juga semua data digabung menjadi satu dengan bobot penilaian yang telah diperoleh melalui penilaian terhadap hasil tes. Penelitian yang dilakukan adalah membuat sebuah sistem yang dapat memberikan pertimbangan dalam melakukan pengambilan keputusan untuk pemilihan konten lokal terbaik.
Kata Kunci: Konten Lokal; Sistem Pendukung Keputusan; Moosra
Abstract− Decision  support  system  as  a  computer-based  system  consisting  of  components  including  language  system components, knowledge system components and problem processing system components that interact with one another, which helps decision making through the use of data and decision models to solve semi-structured and unstructured problems. This study uses the Moosra Method in Selecting the Best Local Content based on criteria by using a formula which results are more accurate and right on target. In it also all data are combined into one with the weight of the assessment that has been obtained through an assessment of the test results. The research conducted is to create a system that can provide consideration in making decisions for the selection of the best local content.
Keywords : Local Content; Decision Support System; Moosra

## 1. PENDAHULUAN
Konten lokal merupakan program siaran dengan muatan lokal yang mencakup program siaran jurnalistik, program siaran  faktual,  dan  program  siaran  non  faktual  dalam  rangka  pengembangan  potensi  daerah  setempat,  serta dikerjakan dan diproduksi oleh sumber daya dan lembaga penyiaran daerah setempat. Konten lokal merupakan aspek penting,  untuk meningkatkan konten lokal di Lembaga Penyiaran khusus nya konten lokal di Indonesia. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan salah satu bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang interaktif  dan  berguna  khususnya  dalam  pengambilan  keputusan,  penulis  menggunakan  SPK  untuk  pemilihan konten  lokal  terbaik  di  Komisi  Penyiaran  Indonesia  Sumatera  Utara.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Konten  lokal  terbaik  merupakan  yang  memiliki  kompetensi  yang  melampaui  standar  nasional.  Menurut peneliti,  konten  lokal  terbaik  adalah  konten  yang  memiliki  kemampuan  atau  kompetensi  yang  lebih  unggul dibandingkan  konten  lain  dan  memiliki  kualitas  yang  sangat  baik  sehingga  mampu  menyandang  prestasi. Pemberian penghargaan terhadap prestasi dan dedikasi yang tinggi yang dicapai oleh creator konten lokal dalam melaksanakan tugas propesionalnya sangat perlu diberikan apresiasi, salah satunya yaitu KPID Provinsi Sumatera akan melaksanakan  KPID Award dengan memperlombakan beberapa konten program salah satunya muatan lokal. Menurut  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Esra  Aytac  Adali  dalam  jurnal  yang  berjudul The  multi- objective  decision  making  methods  based  on  MULTIMOORA  and  MOOSRA  for  the  laptop  selection  problem . Pemilihan metode Moosra karena metode Moosra sangat sederhana, stabil, dan kuat selain itu, Metode Moosra juga  menggunakan  rasio  sederhana  dari  jumlah  nilai  kinerja  yang  dinormalisasi  untuk  kriteria  manfaat  dengan jumlah nilai kinerja yang dinormalisasi untuk kriteria yang tidak menguntungkan untuk menghindari nilai negatif dan menghasilkan nilai kriteria positif [1].
Metode  Moosra  digunakan  untuk  menghitung  pembobotan  kriteria,  dan  menghasilkan reject  rate sebagai kriteria utama, metode Moosra menyelidiki keserasian dalam diskriminasi diantara sekumpulan data nilai alternatif pada  kriteria  tertentu  yang  digambarkan  dalam Decision  Matrix (DM),  menggunakan  metode  Moosra  kriteria dengan variasi nilai tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi dan  untuk perangkingan. Maka  dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan ini penulis harapkan agar dapat mempermudah KPI dalam pemilihan konten lokal yang terbaik dengan efektif dan efisien agar lebih maksimal dalam pemilihannya.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Secara  garis  besar  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System merupakan  suatu  sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun yang tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model[2]–[6].

## 2.2 Konten Lokal
Konten lokal merupakan program siaran dengan muatan lokal yang mencakup program siaran jurnalistik, program siaran  faktual,  dan  program  siaran  non  faktual  dalam  rangka  pengembangan  potensi  daerah  setempat,  serta dikerjakan dan diproduksi oleh sumber daya dan lembaga penyiaran daerah setempat.

## 2.4 Metode Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA)
Metode MOOSRA adalah salah satu metode optimasi multi-tujuan. Jika metode MOOSRA dibandingkan dengan metode MOORA, skor kinerja negatif di metode MOORA tidak muncul dan MOOSRA metode kurang sensitif terhadap variasi besar dalam nilai kriteria.  Metode MOOSRA pertama telah dikembangkan oleh Das et al . Secara umum,  metodologi  MOOSRA  dimulai  dengan  perumusan  matriks  keputusan  yang  ada  pada  umumnya  empat parameter, yaitu: alternatif, kriteria atau atribut, bobot individu atau koefisien signifikansi masing-masing kriteria dan mengukur kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria[1], [7], [8].
Algoritma dalam penyelesaian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Moosra antara lain, sebagai berikut:
1. Pembentukan Matriks Keputusan
Metodologi  ini  dimulai  dengan  definisi  matriks  keputusan  di  mana  sejumlah  kriteria  dan  alternatif dicantumkan.  Itu  kinerja  masing-masing  alternatif  sehubungan  dengan  setiap  kriterianya  dilakukan  dengan menggunakan persamaan berikut:
X = [ 𝑥11 𝑥12 ⋯ x1n 𝑥21 𝑥22 ⋯ 𝑥2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ xm1 xm2 ⋯ xmn ] (1)
Dimana kriteria dilambangkan dengan : 𝑥1, 𝑥2, … . . 𝑥𝑛 2. Menentukan Matriks Normalisasi
Rasio X 𝑖𝑗 menunjukkan ukuran ke i dari alternatif pada kriteria ke j , m menunjukkan jumlah kriteria. Breauers et  al.  (2008)  menyimpulkan  bahwa  untuk  denominator,  pilihan  terbaik  dari  akar  kuadrat  dari  penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif kriteria. Dalam metode MOOSRA elemen dinormalisasi dari matriks keputusan menggunakan persamaan berikut:
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = X𝑖𝑗 √ ∑ 𝑥2𝑖𝑗 𝑚 i=1 (2)
Dimana  nilainya 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 mewakili  kinerja  yang  dinormalisasi  dari 𝑖 𝑡ℎ alternatif  pada 𝑗 𝑡ℎ objektif  pada i = 1,2,3….. n dan j = 1,2,3…. m
3. Menentukan Nilai Preferensi
Skor kinerja Yi dari semua alternatif dihitung sebagai rasio sederhana dari jumlah yang menguntungkan pada kriteria  bermanfaat  terhadap  jumlah  yang  menguntungkan  pada  kriteria  yang  tidak  bermanfaat  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗  𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑤𝑗  𝑋∗𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (3)
Dimana g adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan, (n-g) adalah jumlah atribut yang harus diminimalkan. 𝑤 𝑗 adalah berat terkait pada atribut j th. .
Dalam beberapa kasus, jika menganggap bahwa atributnya sama pentingnya maka rumus optimasi menjadi sebagai berikut:
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑋∗𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑋∗𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
4. Perangkingan Alternatif
Pada  langkah  ini,  peringkat  alternatif  dilakukan,  Kapan  diurutkan  dalam  urutan  menurun,  alternatif  terbaik adalah yang mana memiliki nilai penilaian tertinggi. Dianjurkan untuk memilikinya peringkat ordinal dari Yi nilai untuk mendapatkan preferensi akhir dari kandidat alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa digunakan untuk kegiatan mengamati/meneliti konten lokal yang akan dipilih untuk menjadi konten lokal terbaik dari segi kualitas dan pemenuhan niali terhadap kriteria yang telah ditentukan. Setelah pemilihan dilakukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
maka akan dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi agar mendapatkan hasil yang terbaik dan sesuai dengan yang diinginkan. Berikut ini adalah Kriteria-kriteria yang sudah ditentukan oleh pihak KPID Sumatera Utara:
Tabel 1. Tabel Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C 1 Keberagaman 10% Benefit C 2 Faktualitas 10% Benefit C 3 Akurasi 10% Benefit C 4 Keberimbangan 10% Benefit C 5 Kepentingan Publik 10% Benefit C 6 Relevansi 10% Benefit C 7 Inspiratif 10% Benefit C 8 Edukatif 10% Benefit C 9 Ketaatan pada KEJ & P3SPS 20% Benefit
Seluruh  kriteria  bersifat  benefit  atau  menguntungkan  untuk  pemilihan  konten  lokal  terbaik.  Dari  tabel kriteria yang sudah didapat akan digunakan untuk mencari nilai perbandingan dari setiap alternatif dibawah ini:
Tabel 2. Data Alternatif Kode Alternatif A 1 INDOSIAR MEDAN (Fokus Sore Akhir Pekan) A 2 SCTV SUMUT (Liputan 6 Siang) A 3 METRO TV SUMUT (Wajah Sumut) A 4 INEWS TV MEDAN (iNews Sumut) A 5 DAAI TV (Bingkai Sumatera) A 6 MNC TV (Lintas Sumatera) A 7 EFARINA TV (Sumut Hari Ini (siang) ) A 8 TVRI SUMUT (Pesona Sumut) A 9 KOMPAS TV (Kompas Sumut) A 10 RCTI SUMUT (Seputar Sumut) A 11 TV ONE (Fakta Sumut) A 12
ANTV (Antv News Plus)
Alternatif yang digunakan didalam proses penelitian ini menggunaan data sebanyak 12 alternatif. Dari nilai kriteria  dan  alternatif  didapatkan  nilai  alternatif.  Nilai  alternatif  merupakan  nilai  yang  sudah  ditentukan  untuk setiap alternatif dapat dilihat pada tabel alternatif diatas untuk setiap kriteria. Berikut ini adalah nilai dari setiap alternatif yang telah di tetapkan oleh KPID Sumatera Utara:
Tabel 3. Nilai Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 A 1 80 89 98 85 100 88 68 86 68 A 2 95 78 85 80 85 65 92 88 63 A 3 95 98 85 60 88 85 90 78 68 A 4 80 90 65 70 65 58 88 85 67 A 5 85 98 65 72 75 55 90 88 71 A 6 80 90 65 70 65 58 88 85 67 A 7 78 88 68 75 70 55 80 89 60 A 8 77 85 71 69 78 58 91 77 58 A 9 81 86 78 85 88 60 79 83 71 A 10 73 80 80 75 81 71 70 75 64 A 11 85 80 80 88 73 68 71 74 65 A 12 87 91 83 58 80 72 70 55 61
Kriteria yang memakai penilaian bukan nilai maka angka akan disesuaikan dengan skala penilaian seperti di bawah ini:
Tabel 4. Bobot Bilangan fuzzy Skor Nilai Sangat Buruk (SBR) 0-39 1 Buruk (BR) 40-49 2 Cukup (C) 50-69 3 Baik (B) 70-89 4 Sangat Baik (SB) 90-100 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Penilaian  pada  setiap  kriteria  tentunya  berdasarkan  keputusan  pihak  KPI.  Data  penilaian  Alternatif berdasarkan kriteria di atas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Rating Kecocokan Alternatif dengan Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 A 1 4 4 5 4 5 4 3 4 3 A 2 5 4 4 4 4 3 4 5 3 A 3 5 5 4 3 4 4 5 4 3 A 4 3 3 5 5 5 4 5 5 4 A 5 5 5 4 4 4 3 5 5 4 A 6 4 5 3 4 3 3 4 4 3 A 7 4 4 3 4 4 3 4 4 3 A 8 4 4 4 3 4 3 5 4 3 A 9 4 4 4 4 4 3 4 4 4 A 10 4 4 4 4 4 4 4 4 3 A 11 4 4 4 4 4 3 4 4 3 A 12 4 5 4 3 4 4 4 3 3
Berdasarkan data di atas dapat diperoleh matriks keputusan sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 [ 𝑚 x 𝑛 ] =
[
4 4 5 4 5 4 3 4 3
5 4 4 4 4 3 4 5 3 5 5 4 3 4 4 5 4 3
3 3 5 5 5 4 5 5 4
5 5 4 4 4 3 5 5 4 4 5 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3 4 3 5 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4
4 4 4 4 4 4 4 4 3
4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 5 4 3 4 4 4 3 3 ]
w = [10,10,10,10,10,10,10,10,20] Langkah selanjutnya adalah menormalisasikan matriks keputusan
1. Normalisasi Matriks 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = X𝑖𝑗
√ ∑ 𝑥2𝑖𝑗 𝑚 i=1
X 1 = √4 2 +   5 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 = 14,3527
X*1 1 = 𝑋11 𝑋1 = 4 14,3527 = 0,2786
.
. . X*1 12 = 𝑋112
𝑋1 = 4
14,3527 = 0,2786
X 2 = √4 2 +   4 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 +   4 2 +   4 2 + 5 2 = 14,8660
X*2 1 = 𝑋21 𝑋2 = 4 14,8660 = 0,2690
.
. . X*2 12 = 𝑋212 𝑋2 = 5 14,8660 = 0,3363
X 3 = √5 2 +   4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 +   4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 = 14 X*3 1 = 𝑋31 𝑋3 = 5 14 = 0,3571
. . . X*3 12 = 𝑋312 𝑋3 = 4 14 =  0,2857
X 4
= √4 2 +   4 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 +   4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 +   4 2 + 3 2 = 13,4164

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
X*4 1 = 𝑋41 𝑋4 = 4 13,4164 = 0,2981
.
. .
X*4 12 = 𝑋412 𝑋4 = 3
13,4164 = 0,2236 X 5 = √5 2 +   4 2 + 4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 +   4 2 + 4 2 +   4 2 + 4 2 +   4 2 + 4 2 = 14,2478
X*5 1 = 𝑋51 𝑋5 = 5 14,2478 = 0,3509
.
. .
X*5 12 = 𝑋512 𝑋5 = 4
14,2478 = 0,2807
X 6 = √4 2 +   3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2
+ 3 2
+ 3 2
+ 3 2 + 4 2 +   3 2 + 4 2 = 11,9582
X*6 1 =
𝑋61 𝑋6 = 4 11,9582 = 0,3344
.
. . X*6 12 = 𝑋612 𝑋6 = 4
11,9582 = 0,3344
X 7 = √3 2 +   4 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 +   4 2 +   4 2 + 5 2 +   4 2 +   4 2 +   4 2 +   4 2 = 14,8660
X*7 1 = 𝑋71 𝑋7 = 3 14,8660 = 0,2018
.
. . X*7 12 = 𝑋712 𝑋7 = 4
14,8660 = 0,2690
X 8 = √4 2 +   5 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 = 14,5602
X*8 1 = 𝑋81 𝑋8 = 4 14,5602 = 0,2747
.
. . X*8 12 = 𝑋812 𝑋8 = 3
14,5602 = 0,2060
X 9 = √3 2 +   3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 +   3 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 +   3 2 + 3 2 = 11,3578
X*9 1 = 𝑋91 𝑋9 = 3 11,3578 = 0,2641
.
. . X*9 12 = 𝑋912 𝑋9 = 3 11,3578 = 0,2641
Hasil dari hitungan akan dimasukkan ke dalam tabel berikut adalah tabel normalisasi matriks keputusan:
Tabel 6. Normalisasi Matriks Keputusan Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 A 1 0,2786 0,2690 0,3571 0,2981 0,3509 0,3344 0,2018 0,2747 0,2641 A 2 0,3483 0,2690 0,2857 0,2981 0,2807 0,2508 0,2690 0,3434 0,2641 A 3 0,3483 0,3363 0,2857 0,2236 0,2807 0,3344 0,3363 0,2747 0,2641 A 4 0,2090 0,2018 0,3571 0,3726 0,3509 0,3344 0,3363 0,3434 0,3521 A 5 0,3483 0,3363 0,2857 0,2981 0,2807 0,2508 0,3363 0,3434 0,3521 A 6 0,2786 0,3363 0,2142 0,2981 0,2105 0,2508 0,2690 0,2747 0,2641 A 7 0,2786 0,2690 0,2142 0,2981 0,2807 0,2508 0,2690 0,2747 0,2641 A 8 0,2786 0,2690 0,2857 0,2236 0,2807 0,2508 0,3363 0,2747 0,2641 A 9 0,2786 0,2690 0,2857 0,2981 0,2807 0,2508 0,2690 0,2747 0,3521 A 10 0,2786 0,2690 0,2857 0,2981 0,2807 0,3344 0,2690 0,2747 0,2641 A 11 0,2786 0,2690 0,2857 0,2981 0,2807 0,2508 0,2690 0,2747 0,2641 A 12 0,2786 0,2690 0,2857 0,2236 0,2807 0,3344 0,2690 0,2060 0,2641

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2. Mencari Nilai Preferensi 𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗  𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑤𝑗  𝑋∗𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1
Setiap nilai kriteria di kali dengan nilai bobot, kemudian dibagi oleh nilai kriteria terakhir
Y 1 = (10 ×0,2786)+(10 ×0,2690)+(10 ×0,3571)+(10 ×0,2981)+(10 ×0,3509)+ (10 ×0,3344)+(10 ×0,2018)+(10 ×0,2747)
(20 ×0,2641)
= 2,786+2,690+3,571+2,981+3,509+3,344+2,018+2,2747 5,282 = 4,3872
lakukan perhitungan sampai dengan  Y12

## Y 12=
(10 ×0,2786)+(10 ×0,3363)+(10 ×0,2857)+(10 ×0,2236)+(10 ×0,2807)+ (10 ×0,3344)+(10 ×0,2690)+(10 ×0,2060)
(20 ×0,2641)
= 2,786+3,363+2,857+2,236+2,807+3,344+2,690+2,060
5,282 = 4,1921
Hasil dari pencarian nilai preferensi akan didapatkan perangkingan altenatif lalu di hasil akan dimasukkan pada tabel perangkingan alternatif.
3. Perangkingan Alternatif
Berikut ini adalah tabel hasil perankingan alternatif:
Tabel 7. Perangkingan Alternatif No Alternatif Y i Rangking 1 METRO TV SUMUT (Wajah Sumut) (A3) 4,5815 1 2 SCTV SUMUT (Liputan 6 Siang) (A2) 4,4396 2 3 INDOSIAR MEDAN (Fokus Sore Akhir Pekan) (A1) 4,3872 3 4 RCTI SUMUT (Seputar Sumut) (A10) 4,3358 4 5 ANTV (Antv News Plus) (A12) 4,1921 5 6 TV ONE (Fakta Sumut) (A11) 4,1775 6 7 TVRI SUMUT (Pesona Sumut) (A8) 4,1639 7 8 EFARINA TV (Sumut Hari Ini (siang) ) (A7) 4,0422 8 9 MNC TV (Lintas Sumatera) (A6) 4,0367 9 10 INEWS TV MEDAN (iNews Sumut) (A4) 3,5579 10 11 DAAI TV (Bingkai Sumatera) (A5) 3,5211 11 12 KOMPAS TV (Kompas Sumut) (A9) 3,1334 12
Dari perhitungan alternatif diatas maka (A3) yaitu METRO TV SUMUT (Wajah Sumut) terpilih sebagai alternatif  paling  baik  untuk  menjadi  konten  lokal  terbaik  dalam  kategori  berita  lokal  untuk  KPID  Award  pada Komisi Penyiaran Indonesia Daerah Sumatera Utara dengan jumlah nilai 4,5815.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan untuk memilih konten lokal terbaik menerapkan metode Moosra dimulai dari menentukan kriteria dengan menerapkan ketentuan dengan rumus model Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dari setiap alternatifnya. Dengan adanya sistem ini maka dapat dengan mudah dan tepat dalam mengambil keputusan dalam konten lokal pada KPID Award sehingga memudahkan panitia untuk mengatasi masalah dalam pemilihan konten lokal.

## REFERENCES
[1] E.  Aytac,  “The  multi-objective  decision  making  methods  based  on  MULTIMOORA  and  MOOSRA  for  the  laptop selection problem,” J. Ind. Eng. Int. , vol. 13, pp. 229–237, 2017.
[2] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[5] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[6] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[7] Jagadish  and  A.  Ray,  “GREEN  CUTTING  FLUID  SELECTION  USING  MOOSRA  METHOD,” Int.  J.  Res.  Eng.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 232-238 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 559–563, 2014.
[8] A.  Sarkar,  S.  C.  Panja,  D.  Das,  and  B.  Sarkar,  “Developing  an  efficient  decision  support  system  for  non-traditional machine selection: an application of MOORA and MOOSRA,” Prod. Manuf. Res. , vol. 3, no. 1, pp. 324–342, 2015.