## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.3, No.2, Desember 2019, pp. 42~46 e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela)
Chairul Fadlan 1 *, Agus Perdana Windarto 2 *, Irfan Sudahri Damanik 3 * * STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar chairulfadlan116@gmail.com 1 , agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2019-05-27 Revised 2019-07-04 Accepted 2019-10-30 Red  chili  is  one  of  the  plants  that  is  often  used  as  a  complement  to  spices  in Indonesian society and  makes chili plants one of their  main crops. Some  farmers often find it difficult to determine which chili seeds are good and resistant to viruses. In  addition,  farmers  are  also  difficult  to  determine  good  chili  seeds  at  affordable prices. The difficulty of determining which chili seeds are good often makes some farmers fail harvests and suffer considerable losses. This research was conducted in the  village  of  Bandar  Siantar,  Gunung  Malela  District.  Data  is  obtained  by interviewing  and  observing  directly  to  chili  farmers.  This  study  uses  a  decision support system technique with the Multi-Objective Optimization method on the basis of Ratio Analysis (MOORA) which can help farmers to determine good chili seeds. The assessment criteria used were the price of seeds (C1), Harvest Period (C2), Fruit Length (C3), Fruit Weight (C4), Chili Disease (C5), Number of Branches (C6) with 8 alternatives, namely: Lado (A1), Taro (A2), Belinda (A3), TM (A4), Kripsy (A5), Tebing (A6), Indra Pura (A7) and Keling (A8). The results of applying the MOORA method in choosing chili seeds are the type of Lado (A1) chili with a value (Yi (max) = 0.2080) becomes the first recommendation, TM (A4) with a value (Yi (max) = 0.2071) being ranked second and Indra Pura (A7) with a value (Yi (max) = 0.1974) becomes third place. This research is expected to help farmers in determining good chili seeds so that they can help the economy of the farmers and avoid crop failure, especially in the village of Bandar Siantar, Gunung Malela District
Keyword: Bibit, MOORA, SPK, Petani, Cabai Merah Copyright © 2019 Journal of Applied Informatics and Computing. All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Cabai  merah  merupakan  salah  satu  tanaman  yang  sering digunakan  sebagai  bahan  pelengkap  bumbu  masakan  di masyarakat Indonesia dan menjadikan tanaman cabai sebagai salah  satu  tanaman  utama  mereka.  Permintaan  akan  cabai tidak sepanjang tahun dapat terpenuhi. Pasokan yang kurang menyebabkan  harga  cabai  melonjak  tinggi  sehingga menimbulkan  inflasi  [1],  kelangkaan  dan  lainnya.  Oleh karena itu harga cabai merah menjadi komoditi yang sangat naik tajam. Dikarenakan hal inilah banyak petani menjadikan tanaman  cabai  sebagai  salah  satu  tanaman  utama  mereka. Bagi  petani  di  Indonesia  khususnya  di  desa  Bandar  Siantar Kecamatan  Gunung  Malela  yang  membudidayakan  cabai merah  pada  umumnya  menggunakan  jenis-jenis  cabai  yang berbeda  tetapi  terkadang  mereka  merasa  kesulitan  untuk menentukan jenis bibit yang tepat untuk dikembangkan [2]. Sebagian petani sering merasa sulit dalam menentukan bibit
cabai  yang  baik  dan  tahan  terhadap  virus.  Selain  tahan terhadap virus, petani juga sulit menentukan bibit cabai yang baik dengan harga tak terjangkau. Sulitnya menentukan bibit cabai yang baik sering membuat sebagian petani gagal panen dan mengalami kerugian yang cukup besar. Oleh karena itu mengidentifikasi bibit cabai merupakan salah satu solusi yang tepat  dibandingkan  membeli  bibit  cabai  dengan  harga  yang cukup  tinggi.  Tentunya  pemilihan  bibit  cabai  berdasarkan pada kriteria yang sudah ditetapkan dalam memilih bibit cabai yang  baik.  Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat menyelesaikan permasalahan yang bersifat kompleks. Salah satunya  adalah  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ). Beberapa bidang AI seperti datamining [3]–[5], jaringan saraf tiruan  [6]–[10],  sistem  pendukung  keputusan  [11]–[17], sistem  pakar  [18]  dan  lain-lain.  Berdasarkan  penjelasan tersebut, peneliti menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah di atas karena berkaitan dengan perangkingan.  Salah  satu  metode  yang  terdapat  di  sistem
JAIC
43 pendukung  keputusan  adalah  metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) yang dapat membantu petani dalam menentukan bibit cabai  yang baik. MOORA juga sangat sederhana, stabil, dan kuat, bahkan metode  ini  tidak  membutuhkan  seorang  ahli  di  bidang matematika  untuk  menggunakannya  serta  membutuhkan perhitungan matematis yang sederhana. Hasil yang diperoleh lebih akurat dan tepat sasaran dalam membantu pengambilan keputusan serta mudah diimplementasikan. Dalam penelitian terdahulu,  metode  MOORA  juga  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan dalam menentukan Kredit Kepemilikan Rumah  (KPR)  dengan  menerapkan Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) dimana  pada  kasus  tersebut  metode  ini  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  alat  bantu  yang  dibutuhkan  pengambil keputusan KPR dalam menentukan KPR kepada Debitur [19]; Aplikasi  pemilihan  bibit  budidaya  ikan  air  tawar  dengan metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis (MOORA)  –  Entropy  [20];  dan  juga  Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  guru  dan  pegawai  terbaik menggunakan  metode  MOORA  [21].  Diharapkan  hasil penelitian dapat membantu petani dalam merekomendasikan bibit  cabai  terbaik  sehingga  dapat  membantu  petani  dalam meningkatkan produksi cabai merah di kalangan petani.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pengumpulan data dilakukan  dengan studi pustaka  yang terkait  dengan  penelitian  guna  mempermudah  bagi  peneliti dalam memperoleh data. Peneliti juga menggunakan metode observasi dan wawancara untuk mengamati secara langsung objek  penelitian  yang  sebenarnya  terjadi  di  lapangan. Bagaimana  flowchart  terhadap  system  yang  akan  dibangun dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penyelesaian Metode Moora

## A. Cabai
Cabai  merupakan  tanaman  yang  berasal  dari  benua Amerika, yaitu Meksiko dan Amerika Tengah, serta wilayah Andes  di  Amerika  Selatan  dan  dibawa  ke  Indonesia  oleh orang  Portugis  yang  kemudian  digunakan  sebagai  bumbu masak [1].
B. Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis ( MOORA ) MOORA merupakan  metode  yang  diterapkan  untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks  yang  diperkenalkan  oleh Brauers dan Zavadskas pada  tahun  2006.  Berikut  ini  langkah  penyelesaian  metode MOORA yaitu sebagai berikut:
1. Menginput nilai kriteria.
2. Membuat matriks keputusan
3. Normalisasi  pada  metode  MOORA.  Normalisasi bertujuan  untuk  menyatukan  setiap element  matriks sehingga  element  sehingga  element  pada  matriks memiliki  nilai  yang  seragam.  Normalisasi  pada MOORA  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan sebagai berikut :
X ∗ 𝑖𝑗 = [∑ 𝑋  ij ] (1)
4. Optimalkan Atribut. Untuk optimasi multi obyektif, pertunjukan  normal  ini  ditambahkan  dalam  hal memaksimalkan (untuk menguntungkan atribut) dan dikurangi jika terjadi minimisasi (untuk atribut yang tidak  menguntungkan).  Maka  masalah  optimasi menjadi:
𝑌𝑖 = ∑ = 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗  − ∑ = 𝑔 + 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 (2)
5. Mengurangi  nilai  maximax  dan  minmax  untuk menandakan bahwa  sebuah atribut lebih penting itu bias  dikalikan dengan bobot yang sesuai (Koefisien signifikasi).  Saat  atribut  bobot  dipertimbangkan perhitungan menggunakan persaman sebagai berikut.
𝑌 =   ∑ = 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ = 𝑔 + 1 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 (3)
6. Menentukan ranking dari hasil perhitungan MOORA.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Kriteria
Tahap  awal  dari  menyelesaikan  studi  kasus  ini  adalah menganalisa  kriteria  sebagai  dasar  proses  dilakukannya seleksi. Adapun kriteria  yang  digunakan adalah  Harga bibit (C1), Masa Panen (C2), Panjang Buah (C3), Berat Buah (C4), Penyakit Cabai (C5), Banyaknya Cabang (C6). Contoh data dari kriteria tersebut adalah:
TABEL I

## D ATA K RITERIA
Kriteria  Keterangan Bobot Jenis C1 Harga Bibit 10% Cost C2 Masa Panen 15 % Benefit C3 Panjang Buah  15 % Benefit C4 Berat Buah 20 % Benefit C5 Penyakit 15 % Cost C6 Cabang 25 % Benefit
46
TABEL 2
D ATA R ATING K ECOCOKAN No Alternatif Kriteria Harga Bibit Masa Panen Panjang Buah Berat Buah Penyakit Banyaknya cabang 1 Lado Rp. 160.000 75-80 16-18 cm 8,3 Gram/buah Busuk Buah Tinggi 2 Taro Rp. 125.000 75-80 16-18 cm 8,6 Gram/buah Busuk Buah Sedang 3 Belinda Rp. 100.000 75-80 14-15 cm 7,4 Gram/buah Kriting Sedang 4 TM Rp. 130.000 75-80 16-18 cm 7,1 Gram/buah Mati Muda Banyak 5 Kripsy Rp.   95.000 90-95 10-12 cm 7,1 Gram/buah Busuk Buah Banyak 6 Tebing Rp.   40.000 90-95 20-21 cm 7,6 Gram/buah Kriting Sedikit 7 Indra Pura Rp.   50.000 90-95 19-21 cm 7,4 Gram/buah Mati Mudah Banyak 8 Keling Rp.   35.000 90-95 22-24 cm 7,1 Gram/buah Busuk Buah Sedikit B. Pembobotan Kriteria 1. Kriteria Harga (C1)
TABEL 3
P EMBOBOTAN K RITERIA HARGA Harga Bobot Nilai 0 – 35.000 Sangat Rendah 1 36.000 – 70.000 Rendah 2 71.000 – 105.000 Sedang 3 106.000 – 140.000 Tinggi 4 141.000 – 175.000 Sangat Tinggi 5 2. Kriteria Masa Panen (C2) TABEL 4
P EMBOBOTAN K RITERIA M ASA PANEN Masa Panen Bobot Nilai < 75 Tiggi 5 75 – 85 Sedang 3 86 - 95 Rendah 1 3. Kriteria Panjang Buah (C3) TABEL 5 P EMBOBOTAN K RITERIA PANJANG B UAH Panjang Buah Bobot Nilai < 12 Sangat Rendah 1 13 – 15 Rendah 2 16 – 18 Sedang 3 19 – 21 Tinggi 4 >22 Sangat Tinggi 5 4. Kriteria Berat Buah (C4)
TABEL 6 P EMBOBOTAN K RITERIA B ERAT B UAH Berat Buah Bobot Nilai < 7 Gram Rendah 1 7,1 – 8,0 Gram Sedang 3 8,1 – 9.0 Gram Tinggi 5
5. Kriteria Penyakit (C5) TABEL 7 P EMBOBOTAN K RITERIA P ENYAKIT Penyakit Bobot Nilai Kriting Rendah 1 Mati Muda Sedang 3 Busuk Buah Tinggi 5
6. Kriteria Cabang (C6
TABEL 8 P EMBOBOTAN K RITERIA C ABANG Cabang Bobot Nilai Sedikit Rendah 1 Sedang Sedang 3 Banyak Tinggi 5
Setelah melakukan pembobotan pada data tersebut, maka dapat  dilihat  data  kecocokan  pada  masing-masing  alternatif terhadap kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 9.
TABEL 9 R ATING K ECOCOKAN
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Lado 5 3 3 5 5 5 2 Taro 4 3 3 5 5 3 3 Belinda 3 3 2 3 1 3 4 TM 4 3 3 3 3 5 5 Kripsy 3 1 1 3 5 5 6 Tebing 2 1 4 3 1 1 7 Indra Pura 2 1 4 3 3 5 8 Keling 1 1 5 3 5 1
Berikut  merupakan  langkah  penyelesaian  metode MOORA:
a. Matriks keputusan X ij X ij = 5 3 3 5 5 5 4 3 3 5 5 3 3 3 2 3 1 3 4 3 3 3 3 5 3 1 1 3 5 5 2 1 4 3 1 1 2 1 4 3 3 5 1 1 5 3 5 1
b. Matriks kinerja ternormalisasi Kriteria 1 (C1)
= 5 + 4 +3 + 4 + 3 + 2 + 2 + 1 2 = 9.1652
A 11 = 5 / 9.1652 = 0.5455 A 21 = 4 / 9.1652 = 0.4364 A 31 = 3 / 9.1652 = 0.3273 A 41 = 4 / 9.1652 = 0.4364 A 51 = 3 / 9.1652 = 0.3273 A 61 = 2 / 9.1652 = 0.2182 A 71 = 2 / 9.1652 = 0.2182 A 81 = 1 / 9.1652 = 0.1091
JAIC e-ISSN: 2548-6861
Kriteria 2 (C2)
= 3 + 3 +3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 1 = 6.3246 A 12 = 3 / 6.3246 = 0.4743 A 22 = 3 / 6.3246 = 0.4743 A 32 = 3 / 6.3246 = 0.4743 A 42 = 3 / 6.3246 = 0.4743 A 52 = 1 / 6.3246 = 0.1581 A 62 = 1 / 6.3246 = 0.1581 A 72 = 1 / 6.3246 = 0.1581 A 82 = 1 / 6.3246 = 0.1581 Kriteria 3 (C3) = 3 + 3 +2 + 3 + 1 + 4 + 4 + 5 = 9.4340 A 13 = 3 / 9.4340 = 0.3180 A 23 = 3 / 9.4340 = 0.3180 A 33 = 2 / 9.4340 = 0.2120 A 43 = 3 / 9.4340 = 0.3180 A 53 = 1 / 9.4340 = 0.1060 A 63 = 4 / 9.4340 = 0.4240 A 73 = 4 / 9.4340 = 0.4240 A 83 = 5 / 9.4340 = 0.5300 Kriteria 4 (C4)
= 5 + 5 +3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 = 10.1980
A 14 = 5 / 10.1980 = 0.4903 A 24 = 5 / 10.1980 = 0.4903 A 34 = 3 / 10.1980 = 0.2942 A 44 = 3 / 10.1980 = 0.2942 A 54 = 3 / 10.1980 = 0.2942 A 64 = 3 / 10.1980 = 0.2942 A 74 = 3 / 10.1980 = 0.2942 A 84 = 3 / 10.1980 = 0.2942
Kriteria 5 (C5)
= 5 + 5 +1 + 3 + 5 + 1 + 3 + 5 = 10.9545 A 15 = 5 / 10.9545 = 0.4564 A 25 = 5 / 10.9545 = 0.4564 A 35 = 1 / 10.9545 = 0.0913 A 45 = 3 / 10.9545 = 0.2739
A 55 = 5 / 10.9545 = 0.4564 A 65 = 1 / 10.9545 = 0.0913 A 75 = 3 / 10.9545 = 0.2739 A 85 = 5 / 10.9545 = 0.4564 Kriteria 6 (C6) = 5 + 3 +3 + 5 + 5 + 1 + 5 + 1 = 10.9545
A 16 = 5 / 10.9545 = 0.4564 A 26 = 3 / 10.9545 = 0.2739
A 36 = 3 / 10.9545 = 0.2739 A 46 = 5 / 10.9545 = 0.4564 A 56 = 5 / 10.9545 = 0.4564
A 66 = 1 / 10.9545 = 0.0913
A 76 = 5 / 10.9545 = 0.4564
A 86 = 1 / 10.9545 = 0.0913
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  berikut  ini  adalah matriks kinerja ternormalisasi yaitu sebagai berikut:
X ij = 0.5455 0.4743 0.3180 0.4903 0.4564 0.4564 0.4364 0.4743 0.3180 0.4903 0.4564 0.2739 0.3273 0.4743 0.2120 0.2942 0.0913 0.2739 0.4364 0.4743 0.3180 0.2942 0.2739 0.4564 0.3273 0.1581 0.1060 0.2942 0.4564 0.4564 0.2182 0.1581 0.4240 0.2942 0.0913 0.0913 0.2182 0.1581 0.4240 0.2942 0.2739 0.4564 0.1091 0.1581 0.5300 0.2942 0.4564 0.0913
Perkalian  bobot  disertakan  pencarian  y  ternormalisasi. Maka nilai X ij * W j yaitu sebagai berikut:
0.0546 0.0712 0.0477 0.0981 0.0685 0.1141 0.0436 0.0712 0.0477 0.0981 0.0685 0.0685 0.0327 0.0712 0.0318 0.0588 0.0137 0.0685 0.0436 0.0712 0.0477 0.0588 0.0411 0.1141 0.0327 0.0237 0.0159 0.0588 0.0685 0.1141 0.0218 0.0237 0.0636 0.0588 0.0137 0.0228 0.0218 0.0237 0.0636 0.0588 0.0411 0.1141 0.0109 0.0237 0.0795 0.0588 0.0685 0.0228
Kemudian setelah melakukan perkalian antara X ij dan W j maka  berikutnya  adalah  menghitung  niai  Yi  yang  terlihat pada Tabel di bawah ini:
TABEL 10 N ILAI Y I PADA METODE MOORA Alternatif Maximum (C2+C3+C 4+C6) Minimum (C1+C5) Yi (Max-Min) Lado (A1) 0.3310 0.1230 0.2080 Taro (A2) 0.2854 0.1121 0.1733 Belinda (A3) 0.2303 0.0464 0.1838 TM (A4) 0.2918 0.0847 0.2071 Kripsy (A5) 0.2126 0.1012 0.1114 Tebing (A6) 0.1690 0.0355 0.1335 Indra Pura (A7) 0.2603 0.0629 0.1974 Keling (A8) 0.1849 0.0794 0.1055 TABEL 11

## P
ERANGKINGAN A LTERLATIF Alternatif Yi (Max) Ranking Lado (A1) 0.2080 1 Taro (A2) 0.1733 5 Belinda (A3) 0.1838 4 TM (A4) 0.2071 2 Kripsy (A5) 0.1114 7 Tebing (A6) 0.1335 6 Indra Pura (A7) 0.1974 3 Keling (A8) 0.1055 8
Pada Tabel 11, maka dapat disimpulkan bahwa alternative ke-1  dapat  direkomendasikan  sebagai  bibit  cabai  terbaik adalah  yang  memiliki  nilai  Yi  (max)  tertinggi  yakni  bibit cabai Lado (A1) dengan nilai Yi (max) = 0.2080.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  metode  MOORA dapat  diterapkan  dalam  pemilihan  bibit  cabai  dengan menggunakan  6  kriteria  penilaian  yaitu:  harga  bibit  (C1), masa  panen  (C2),  panjang  buah  (C3),  berat  buah  (C4), penyakit cabai (C5), banyaknya cabang (C6) dan 8 alternatif bibit cabai, yaitu: Lado (A1), Taro (A2), Belinda (A3), TM
46
(A4), Kripsy (A5), Tebing (A6), Indra Pura (A7) Dan Keling (A8).  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  yang  dilakukan, bahwa  metode  MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  on the basis of Ratio Analysis) dapat menyeleksi alternative dan melakukan perankingan dalam melakukan rekomendasi bibit cabai  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan dimana alternative Lado (A1) sebagai bibit cabai terbaik dengan nilai Yi (max) = 0.2080.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H.  Imtiyaz,  B.  H.  Prasetio,  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung Keputusan Budidaya Tanaman Cabai Berdasarkan Prediksi Curah Hujan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 733–738, 2017.
[2] W.  H.  Rachman,  J.  A.  Widians,  T.  Informatika,  F.  Ilmu,  T. Informasi,  and  U.  Mulawarman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bibit  Cabai  Rawit  Menggunakankan  Metode  Simple Additive  Weighting  (  Saw  )  Berbasis  Web,” Pros.  Semin.  Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, 2017.
[3] A. P. Windarto, P. Studi, S. Informasi, and D. Mining, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” vol. 16, no. 4, pp. 348–357,
2017.
[4] S. Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data Mining Tools | RapidMiner :  K-Means  Method  on  Clustering  of  Rice  Crops  by Province  as  Efforts  to  Stabilize  Food  Crops  In  Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, no. 12089, pp. 1–8, 2018.
[5] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K- means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.
[6] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Implementasi Jst Pada Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum Konvensional Dengan Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.
[7] A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[8] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo, “Implementation  of  Neural  Networks  in  Predicting  the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[9] Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok  Profesi  Dengan  Backpropogation  Dalam  Mendorong
Laju Pertumbuhan Ekonomi,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no.
2, pp. 184–197, 2017.
[10] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur Neural  Network  Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi  Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[11] S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II Pada Dosen Penerima Hibah P2M Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018.
[12] A. P. W. Budiharjo and A. Muhammad, “Comparison of Weighted Sum  Model  and  Multi  Attribute  Decision  Making  Weighted Product  Methods  in  Selecting  the  Best  Elementary  School  in Indonesia,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[13] D. N. Batubara, D. R. S. P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE  II  Pada  Pemilihan  Situs  Travel  Berdasarkan Konsumen,” no. 1.
[14] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.
[15] A. P. Windarto, “Implementasi Metode TOPSIS dan SAW Dalam Memberikan Reward Pelanggan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, 2017.
[16] S.  R.  Rani,  R.  Rizka,  and  A.  Perdana,  “Analisis  Metode  Profile Matching  Pada  Rekomendasi  Cat  Dinding  Rumah  Berdasarkan Konsumen,” J. Ilm. KOMPUTASI , vol. 17, 2018.
[17] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam  Merekomendasikan  Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou Menggunakan Metode Promethee,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[18] M. Turnip, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Metode Backward Chaining,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2015.
[19] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[20] M.  Ashari and  F.  Mintarsih,  “QUERY :  Jurnal  Sistem  Informasi Volume : 01 , Number : 02 , October 2017 ISSN 2579-5341 ( online )  Aplikasi  Pemilihan  Bibit  Budidaya  Ikan  Air  Tawar  dengan Metode  MOORA  –  Entropy  QUERY :  Jurnal  Sistem  Informasi Volume :  01  ,  Number :  02  ,  October  2017  ISSN,”  vol.  1,  no. October, 2017.
[21] S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” SIMETRIS , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.