Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## IMPLEMENTASI MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF
RATIO ANALYSIS ( MOORA ) PENENTUAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM)
Adliana Iswani 1 , Bachtiar Efendi 2* , Chitra Latiffani 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Komputer, STMIK Royal
3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal email : youngthady@gmail.com
Abstract: The  decision  support  system  using  the  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of Ratio Analysis (MOORA) method is a system for making decisions with many criteria. One of the implementations  is  for  poor  student  assistance  recipients.  There  are  many  students  who  apply,  so there  is  a  problem  in  SMK  Negeri  1  Fifty  that  it  is  difficult  to  select  the  file  for  poor  student  aid recipients who will get the assistance. Based on these problems, a decision support system is needed to  welcome  recipients  of  poor  student  assistance  who  really  deserve  to  get  assistance.  The programming language used  is  Visual Basic Net 2010 and MySQL  database as well as the Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) method. So the results obtained are a decision support system using the MOORA method can make decisions from a decision that is through the ranking of students who are eligible to get poor student assistance.
Keywords: Decision Support System, Poor Student Assistance, MOORA
Abstrak: Sistem  pendukung  keputusam  dengan  menggunakan  metode  Multi-Objective  Opti- mization On The  Basis Of Ratio  Analysis (MOORA)  merupakan suatu sistem  dalam pengambilan keputusan  banyak  nya  kriteria.  Salah  satu  implementasinya  yaitu  untuk  penentuan  penerima bantuan  siswa  miskin.  Ada  banyak  nya  siswa  yang  mengajukan  berkas,  sehingga  muncul permasalahan  di  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh  sulitnya  menyeleksi  berkas  penerima  bantuan  siswa miskin  yang  akan  mendapatkan  bantuan  tersebut.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penentuan  penerima  bantuan  siswa  miskin  yang benar  –  benar  layak  untuk  mendapatkan  bantuan.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah Visual Basic Net 2010 dan database MySQL dan dengan metode Multi-Objective Optimization On The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA).  Maka  hasil  yang  didapat  adalah  sistem  pendukung keputusam  dengan  menggunakan  perhitungan  metode  MOORA  dapat  mempercepat  dalam pengambilan suatu keputusan  yaitu  melalui ranking siswa  yang  layak untuk  mendapatkan bantuan siswa miskin
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Bantuan Siswa Miskin, MOORA
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  kebutuhan  pokok  setiap  individu,  Oleh  karena  pentingnya pendidikan, pemerintah mewajibkan pendidikan setidaknya selama 9 tahun dan disarankan lebih  dari  itu.  Sekilas,  kita  bisa  membedakan  bagaimana  cara  bersikap  dan  cara  berpikir antara  mereka  yang  berpendidikan  dan  yang  tidak  tuntas  pendidikannya.  Program  BSM (Bantuan  Siswa  Miskin)  adalah  Program  Nasional  yang  bertujuan  untuk  meringankan kalangan  siswa  miskin  untuk  berpartisipasi  bersekolah  dengan  membantu  siswa  miskin memperoleh  akses  pelayanan  pendidikanyang  layak  dan  mencegah  putus  sekolah.  Tidak hanya  itu,  tujuannya  adalah  menarik  siswa  miskin  untuk  kembali  bersekolah,  membantu siswa  memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran,  mendukung  program  wajib belajar  pendidikan  dasar  sembilan  tahun  bahkan  hingga  tingkat  menengah  atas.  Selain membantu kelancaran program sekolah, program BSM ( Bantuan Siswa Miskin ) ditujukan kepada anak dari keluarga miskin/ tidak mampu agar dapat terus bersekolah dan tidak putus sekolah,  serta  di  masa  depan  diharapkan  mereka  dapat  memutus  rantai  kemiskinan  yang saat ini dialami orang tuanya [1], [2].
Program  BSM  mendukung  komitmen  pemerintah  untuk  meningkatkan  angka partisipasi  pendidikan  di  Kabupaten/Kota  miskin  dan  terpencil.  Program  ini  bersifat bantuan  langsung  kepada  siswa  yang  kesulitan  biaya  untuk  pendidikan  nya.  Tujuan program  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin)  ini  secara  umum  adalah  untuk  menghilangkan halangan  siswa/siswi  yang  kurang  mampu  untuk  dapat  mengakses  pelayanan  dalam pendidikan,  mengurangi  jumlah  putus  sekolah,  untuk  menarik  siswa/siswi  yang  tidak mampu  agar  dapat  terus  bersekolah,  membantu  siswa  kurang  mampu  untuk  memenuhi kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran  dan  pendidikan  dan  juga  mendukung  penuntasan wajib belajar pendidikan selama 9 [3].
SMK Negeri 1 Lima Puluh merupakan Sekolah Menengah Kejuruan yang memiliki 3  jurusan  (Multimedia,  Busana  Butik,  dan  Perhotelan).  Didirikan  pada  tahun  2010,  yang dipimpin oleh Kepala Sekolah M.Nur Husni S.pd. SMK Negeri 1 Lima Puluh mendapatkan kuota  penyaluran  dana  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin)  dari  kementerian  pendidikan  sejak tahun  2011  –  sekarang,  dan  di  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh  mendapatkan  kuota  program bantuan  siswa  miskin  (BSM)  yang  tidak  menentu  setiap  tahunnya.  Anggaran  dana  BSM (Bantuan  Siswa  Miskin)  untuk  tingkat  SMK  sebesar  Rp.1.000.000-/tahun  untuk  setiap siswa yang menerima bantuan. Adapun permasalahan  yang terjadi di SMK Negeri 1 Lima Puluh  yang  mendapatkan  bantuan  siswa  miskin  (BSM)  adalah  siswa  yang  mampu berdasarkan ekonomi. Hal ini terjadi karena penilaian dilakukan secara subjektif oleh pihak sekolah yang memiliki ikatan kekerabatan kepada keluarga siswa tersebut.

## METODE
Multi  Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA)  ni  adalah  salah  satu kalkulasi  matematis  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dipromosikan  oleh Brauers  dan  Zavadkas.  Menurut  Mandal  dan  Sarkar,  metode  yang  diperkenalkan  oleh
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Brauers  pada  tahun  2012  ini  tergolong  baru  dan  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  multi  kriteria.  Ketika  kriteria  subjektif  dibagi  menjadi  kriteria  bobot  keputusan pada tahap evaluasi, metode ini memiliki tingkat fleksibilitas tertentu dan mudah diikuti.
Metode  ini  telah  diterapkan  di  beberapa  bidang  manajemen  sosial,  ekonomi  dan pembangunan, dan bidang keilmuan seperti desain jalan dan kontraktor. Dalam menentukan alternatif,  tingkat  selektivitas Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA) sangat  baik  karena  sekaligus  dapat  memaksimalkan  pilihan  alternatif  berdasarkan  kriteria yang  berbeda  dari  masing  masing  masalah.  Setidaknya  metode  ini  memiliki  lima  langkah yang harus diikuti
Berikut ini adalah algoritma penyelesaian  metode Moora yaitu sebagai  berikut [4]: (1)  Langkah  Pertama  :  Menginput  nilai  kriteria.  Menginput  nilai  kriteria  suatu  alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan., (2)  Langkah  Kedua:  Merubah  nilai kriteria  menjadi  matriks keputusan.  matriks keputusan berfungsi  sebagai  pengukuran  kinerja  dari  alternatife  dan  n  adalah  jumlah  atribut  dan kemudian  sistem  rasio  dikembangkan  dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah  alternatif  pada sebuah  atribut  dibandingkan  dengan  penyebut  yang  merupakan  wakil  untuk  semua alternatif  dan  atribut  tersebut,  berikut  adalah  perubahan  nilai  kriteria  menjadi  sebuah matriks keputusan.
X = [ ] (1)
(3) Langkah Ketiga: Normalisasi pada metode Moora. Normalisasi bertujuan untuk menyatukan setiap element matriks sehingga element matriks memiliki nilai yang seragam. Normalisasi pada Moora dapat dihitung menggunakan sebagai berikut:
Xij = √∑ (2)

## Keterangan :
Rasio Xij = Alternatif ke 1 pada kriteria ke j, m = Jumlah Alternatif n = Jumlah Kriteria
Pada multi-objective  optimization ,  hasil  normalisasi  adalah  pemaksimalan  penjum- lahan  atribut  yang  menguntungkan  (benefit)  dan  peminimalan  pengurangan  atribut  yang tidak menguntungkan ( cost ). Sehingga penghitungan optimalisasi menjadi:
∑ (3)
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
∑ (4)
Keterangan : g = Nilai atribut yang dimaksimalkan, (n-g) = Nilai Atribut yang diminimalkan, Yi = Nilai normalisasi alternatif i semua atribut.
(5)  Langkah  kelima  Menentukan  rangking  dari  hasil  perhitungan  MOORA  Pem- bahasan  dan  Hasil  algoritma  sistem  merupakan  perhitungan  manual  dari  metode  yang digunakan. Untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam menentukan mitra kerja entri data. Adapun algoritma sistem penyelesaian dengan metode MOORA adalah sebagai berikut[5]  [6]  :  (a)  Menentukan  nilai  kriteria.,  (b)  Menentukan  nilai  maximum  dan minimum  kriteria.,  (c)  Menentukan  Data  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  dan  Nilai.,  (d) Menghitung nilai yi e. Keputusan.
Table 1.  Kriteria Kode kri        Kriteria Nama kriteria Bobot Jenis C1 Penghasilan orang tua 0,25 cost C2 Jumlah tanggungan  orang tua 0,1 benefit C3 Absensi siswa (Alfa) 0,05 cost C4 Memiliki kartu Program pemerintah 0,3 benefit C5 Memiliki SKTM 0,1 benefit C6 Yatim,piatu/yatim piatu 0,2 benefit Tabel 2. Nilai Kriteria SKTM (C5) Kartu Pemerintah Bobot Nilai Ada Sangat tinggi 5 Tidak ada Rendah 1 Tabel 3. Nilai Kriteria Kartu Pemerintah PKH/KPS (C4) Kartu Pemerintah Bobot Nilai Ada Sangat tinggi 5 Tidak ada Rendah 1
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel 4. Nilai Kriteria Yatim,Piatu/Yatim Piatu (C6) Yatim,Piatu/Yatim Piatu Bobot Nilai Yatim Piatu Sangat tinggi 5 Yatim Tinggi 4 Piatu Sedang 3 Tidak ke 3 nya rendah 2 Tabel 5.  Hasil Perkalian Dengan Bobot Kriteria Persyaratan C1 C2 C3 C4 C5 C6 Tipe Cost benefit cost benefit  benefit  benefit Bobot 0,25 0,1 0,05 0,3 0,1 0,2 A01 - 0,075 2 0,0222 -0,0018 0,0126 0,0168  0,0206 A02 - 0,012 0 0,0127 0,0000 0,0629 0,0168  0,0206 A03 - 0,030 1 0,0191 0,0000 0,0126 0,0168  0,0413 A04 - 0,012 0 0,0222 -0,0070 0,0629 0,0034  0,0206 A05 - 0,036 1 0,0095 -0,0035 0,0629 0,0034  0,0206 A06 - 0,036 1 0,0064 0,0000 0,0629 0,0168  0,0206 A07 - 0,045 1 0,0191 -0,0141 0,0629 0,0168  0,0206 A08 - 0,027 1 0,0127 -0,0018 0,0126 0,0168  0,0516 A09 - 0,024 1 0,0222 0,0000 0,0126 0,0168  0,0206 A10 - 0,060 2 0,0095 0,0000 0,0126 0,0034  0,0206
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Tabel  9,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  A(39),  A(31),A(33)- ,A(36),A(22),A(27),A(41),A(35),A(2),A(29),A(4),A(20),A(23),A(14),A(6)  bahwa  layak sebagai  penerima  bantuan  siswa  miskin  (BSM).  Implementasi  antarmuka  adalah  yang dilakukan  dengan  membuat  setiap  halaman  dan  mengkodekannya  dalam  bentuk file program.  Dibawah  ini  adalah  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  bantuan siswa  miskin  (BSM)  dengan  menggunakan  metode  MOORA  di  SMK  Negeri  1 Lima Puluh:
Tabel 6. Perangkingan Alternatif Alternatif Yi (Max) Ranking A02 0,1010 9 A04 0,0900 11 A06 0,0706 15 A14 0,0625 19 A20 0,0869 12 A22 0,1098 5 A23 0,0830 13 A27 0,1061 6 A29 0,1004 10 A31 0,1131 2 A33 0,1120 3 A35 0,1029 8 A36 0,1107 4 A39 0,1252 1 A41 0,1030 7

## Tampilan Form Login
Tampilan form  login dari  sistem pendukung  keputusan  penentuan penerima  bantuan siswa  miskin  (BSM) dengan  menggunakan  metode  MOORA  di  SMK  Negeri  1  Lima Puluh  dapat k dilihat pada gambar 1 berikut:
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 1. Tampilan Form Login

## Tampilan Menu Utama Administrator
Menu  utama  administrator  akan  tampil  secara  otomatis  ketika  administrator menginputkan username dan password yang  benar. Menu utama administrator memiliki  6 (enam)  menu yang  akan  membantu  mengelola  data  penentuan  penerima  BSM  di  SMK Negeri  1  Lima  Puluh  dan  menampilkan halaman-halaman  lainnya  yang  sesuai  dengan fungsinya  masing-masing. Tampilan  menu  utama  administrator  dari  sistem  pendukung keputusan  penentuan penerima bantuan siswa miskin (BSM) dengan menggunakan metode MOORA di SMK Negeri 1 Lima  Puluh dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Menu Utama Administrator

## Tampilan Form Data Siswa
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan penerima  bantuan  siswa  miskin  (BSM) dengan menggunakan metode MOORA di  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh  dapat           dilihat pada gambar 3.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 245 – 254 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Gambar 3. Tampilan Form Data Siswa
Tampilan Form Perhitungan
Tampilan form perhitungan  dari  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima bantuan  siswa  miskin  (BSM)  dengan  menggunakan  metode  MOORA  di  SMK  Negeri  1 Lima Puluh dapat dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Form Perhitungan

## Tampilan Laporan Hasil Perhitungan
Tampilan  laporan  hasil  perhitungan  dari  sistem  pendukung keputusan  penentuan penerima  bantuan siswa  miskin  (BSM)  dengan  menggunakan  metode  MOORA  di  SMK Negeri 1 Lima Puluh dapat dilihat pada gambar 5.
Vol. 1 No. 1, Sept 2020, hlm. xxx – xxx DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## Gambar 5. Hasil   Perhitungan

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil mengenai  penelitian  tentang  sistem pendukung keputusan  penentuan  penerima  bantuan  siswa  miskin  (BSM) dengan  menggunakan metode MOORA di SMK Negeri 1 Lima Puluh               Kabupaten Batu Bara adalah : (1) Sistem pendukung  keputusan  penentuan  penerima  bantuan  siswa  miskin  (BSM)  dengan me- nggunakan  metode  MOORA  menghasilkan  pilihan  yang  akurat  yang  sesuai  dengan kriteria  siswa  yang  layak  mendapatkan  bantuan  tersebut.  Dan  juga  menghasilkan perangkingan calon penerima bantuan siswa miskin (BSM) sehingga dapat mempercepat proses dalam  pengambilan  suatu  keputusan dalam  penentuan  penerima  bantuan  siswa miskin.,  (2)  Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  bantuan  siswa  miskin (BSM) dengan menggunakan metode MOORA menggunakan 6 kriteria dalam penelitian yaitu  penghasilan  orang tua  (C1)  ( Cost ),  jumlah  tanggungan  orang  tua  (C2)  ( Benefit ), absensi  siswa  (alfa)  (C3)  ( Cost ),  memiliki  kartu  program  pemerintah  (C4)  ( Benefit ), memiliki  SKTM  (C5)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] ANGGRAENY,  D.  A.  (2016).  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Menentukan Pendidikan Anak. Fakultas Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik , 1–39.
[2] Arman.  (2016).  Sistem  informasi  pengolahan  data  penduduk  Nagari  Tanjung Lolo,  kecamatan  Tanjung  Gadang,  kabupaten  Sijunjung  berbasis  web. Jurnal Edik  Informatika  Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  Dan  Pendidikan Informatika , 2 (1), 163–170.
[3] Asmara, R., & Saputra, D. (2019). Jurnal J – Click Jurnal J – Click. J-Click , 6 (2), 201– 207.
[4] Erwansyah,  K.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Mitra  Kerja
Vol. 1 No. 1, Sept 2020, hlm. xxx – xxx DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
Entri Data Baru Pada Badan Pusat Statistik Kota Medan Menggunakan Metode MOORA  (  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  ).
Sains Dan Komputer (SAINTIKOM) , 18 (1), 35–40
[5] Burhanudin,  M.,  Ferdinandus,  F.,  &  Bayu,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung
Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). CAHAYAtech , 8 (2), 196. https://doi.org/10.47047/ct.v8i2.53
[6] Fadlan,  C.,  Windarto,  A.  P.,  &  Damanik,  I.  S.  (2019).  Penerapan  Metode MOORA  pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai  (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar Kecamatan  Gunung  Malela). Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing ,
3 (2),  42–46.  https://doi.org/10.30871/jaic.v3i2.1324  Indonesia,  P.  (2013).
Miskin .