## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode MOOSRA Dalam Seleksi Pemberian Bantuan Sosial Tahunan Perusahaan
Siti Nurhalizah 1 , Yanto Murnihati Waruwu 1 , Agung Triayudi 2,* , Mesran 1
1 Fakultas Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Prodi Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Prodi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 sitinurhaliza89@gmail.com, 2 yantomw@gmail.com, 3,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Pemberian  bantuan  sosial  yang  berupa  uang  tunai  yang  di  selenggarakan  oleh  perusahaan,  dalam  rangka  mendukung pertumbuhan  ekonomi  setiap  orang  yang  berhak  menerima  bantuan  sosial.  Bantuan  sosial  yang  diberikan  tentunya mempertimbangkan  banyak  hal  yang  harus  menjadi  dasar  dalam  membuat  suatu  keputusan  yang  tepat  sehingga  dana  atau  bantuan tersebut  tepat  sasaran.  Untuk  mendukung  panitia  penyelenggara  pemberian  bantuan  sosial  tentunya  menilai  dari  beberapa  faktor utama  yang  akan  menjadi  dasar  penilaian  terhadap  setiap  anggota,  dan  faktor  penilaian  tersebut  terdiri  dari  penilaian  umum, ekonomi,  skill  dan  kedisplinan. Untuk  mendukung  efektifitas  dalam  menentukan  penerima  bantuan  sosial  tersebut dari  perusahaan maka pengambilan keputusan yang tepat dalam untuk menentukan kriteria  yang layak untuk  menerima bantuan sosial tersebut dan tentunya hal ini merupakan kebijakan yang paling penting dalam perusahaan sehingga dana tersebut tepat sasaran. Perangkat lunak ini  di  bangun  dengan  berbasis  system  pendukumg  keputusan  yang  memiliki  kemampuan  untuk  memudahkan  seorang  pengolahan manajemen  dalam  mengambil  suatu  keputusan  yang  tepat  dalam  penerimaan  bantuan  sosial  tahunan  suatu  perusahaan,  dengan menggunakan metode Multi-Objective Optimisation On The Basis of Simpel Ration Analy.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Kepuutusan; Bantuan Sosial; Metode MOOSRA.
Abstract− Provision of social assistance in the form of cash organized by the company,in order to support economic growth everyone is entitled to receive social assistance.The social assistence provided certaily takes into account many things that must br the basis for making  the  right  decisoin  so  that  the  funds  or  assistance  are  right  on  targert.To  support  the  organizing  committee  for  provinding social  assistance,of  course,asses  sereval  main  factors  which  will  from  the  basis  for  evaluating  each  member,and  these  assesment factors consist of general,ecenomic,skill and discipline assesments. To support eeffectitiveness in determining the recipients of social assistance  from the company,the right decision is made to determine the appropriate criteria for receiving social assistence and  of course this is the most important policy in the company so that the funds are right on target.This software is built based on a decision support system that has the ability to facilitate a management process in making the right decision in receiving a company’s annual social assistence,using the Multi-Objective Optimization On the Basis of Simple Ration Analysis Method.
Keywords : Decision Support System; Social Assistance; MOOSRA Method

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  merupakan  suatu  lembaga  yang  di  dalamnya  terdiri  dari  beberapa  karyawan  dan  pegawai  yang  memiliki tugas  yang  berbeda-bada  namun  dangan  tujuan  yang  sama  dalam  mewujudkan  keberhasilan  dalam  perusahaan tertentu[1].  Setiap  perusahaan  tetunya  memiliki  cara  tersendiri  dalam  meningkatakan  kualitas  dan  ekonomi  setiap pekerja salah satunya dengan memberikan bantuan sosial tahunan terhadap setiap karyawan dengan mempertimbangkan berbagai hal yang mungkin jadi kesepakatan dalam perusahaan tertentu. Tentunya dalam hal tersebut menjadi tanggung jawab  perusahaan  sehingga  untuk  mempermudah  maka  diperlukan  system  pendukung  keputusan  yang  tepat  dalam menyelesaikan masalah yang sedang di hadapi. Pengambilan keputusan harus di dasarkan pada informasi yang ada dan sedang  berjalan  dalam  suatu  lembaga  atau  perusahaan  tertentu,  sehingga  dapat  menetukan  sikap  dalam  pengambilan keputusan,  dangan  mengolah  sisitem  informasi  tersebut  dapat  lebih  berguna  dan  bermanfaat  sesuai  dangan  keperluan perusahaan[2].
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  sekarang  ini  yang  semakin  mempermudah  kita  dalam  mengolah informasi-informasi  tertentu  sehingga  hal  ini  menggerakan  penulis  dalam  membantu  mempermudah  suatu  perusahaan untuk  menetukan  alternative  yang  tepat  terhadap  siapa  saja  yang  berhak  memperoleh  dana  bantuan  sosial    yang  di rangcang  setiap  tahunnya  oleh  perusahaan    yang  bersangkautan.  Berdasarkan  hasil  analisis  penulis  dan  melakukan obsevasi di lapangan sebagian besar perusahaan masih menggunakan metode  – metode yang lama yang masih bersifat manual, sehingga terkadang sering terjadi kerusakan data dan proses yang mamakan waktu yang lama, dengan demikian penulis bertujuan membuat system yang baru yang lebih mempermudah dalam pengambilan keputusan yang tepat dan sesuai yang di harapkan.
Sistem pendukung keputusan tentunya sangat di perlukan berbagai sektor tidak hanya perusahaan atau lembaga tertentu,system  pesndukung  keputusan  juga  sangat  di  perlukan  dalam  bidang  bisnis  dan  organisasi  dalam  mendukung kegiatan  perancangan,  pengolahan  sumber  daya    manusia,  pengolaah  manajemen  keuangan  dan  berbagai  hal  lainnya yang  mencakup  kepentingan  perusahaan  atau  lembagan  tertentu[3].  Untuk  mempermudah  pengabilan  keputusan tersebut sehingga dapat memperoleh alternative-alternatif yang baik  maka salah satunya dengan menggunakan metode MOOSRA (Multi-Objective Optimisation On The Basis of Simpel Ration Analy) .
Menurut penelitian terdahulu yang pernah melakukan penelitian menggunakan metode MOOSRA dalam sebuah studi kasus pemilihan konten terbaik terhadap konten local, dengan melakukan perengkingan dan di peroleh hasil yang cukup optimal  dan  mampu  menyelesaikan  masalah  dalam pengambilan  keputusan, berdasarkan hasil  yang di peroleh

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
terdapat  alternatif  metro  tv  sumut  menjadi  alternative  terbaik  dengan  perolehan  nilai  tertinggi  dengan  nilai  sebesar 4.5815 atau sebesar 46%.[4]Kemudian pada tahun 2021 Ahmat Safira melakukan penelitian dalam menentukan seorang mekanik dalam menentukan seorang mekanik untuk dapat menjadi service advisorce menggunakan metode MOOSRA dengan hasil penelitian tertinggi diperoleh sebesar 67% yaitu 6,6823 atas nama Cristian Siburian.Kemudian Hairuddin melakukan  penelitian  pada  pemilihan  peserta  ilimpiade  matematika  menggunakan  metode  MOOSRA  dengan mendapatkan hasil terbaik yang diperolah oleh Arif Hidayah dengan nilai sebesar yaitu 25,3845[5],dan pada tahun 2022 Abdul Karim bersama rekan melakukan penelitian dalam penentuan lulusan mahasiswa terbaik dengan perolehan nilai terbaik sebesar 0,418397 yang diperoleh oleh Zainal[6].
Manfaat  dari  penelitian  ini  merupakan  cara  bagaimana  penulis  melakukan  upaya  dalam  membantu  pihak perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  membuat  suatu  keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  siapa  yang layak  menerima  bantuan  tahunan  perusahaan  dengan  melihat  nilai  prioritas  dari  masing-masing  karyawan  yang  di bandingkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk mencapai hasil yang akurat dan tepercaya penulis melakukan tahapan penelitian dengan berbagai langkah-langka yang  di  tempuh  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga  pada  penyajian  hasil  dari  penelitian  yang  di  lakukan.  Berikut merupakan tahapan penelitian yang di lakukan untuk memperoleh informasi yang terbaik :
1. Studi lapangan
Melakukan observasi untuk pengumpulan data dilakukan pada perusahaan yang akan di teleliti.
2. Analisis data
Dilakukan untuk  mencari seluruh informasi-informasi  yang berkaitan dengan permasalahan  yang sedang di hadapi sehingga  penulis  dengan  mudah  menarik  kesimpulan  yang  terbaik,  sehingga  dari  permasalahan  tersebut  penulis marancang  system  pendukung  keputusan  dengan  mencari  metode  yang  tepat  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan yang sedang di hadapi.
3. Studi literature
Studi  Literatur  digunakan  untuk  mengelolah  bahan  penelitian  terkait  dengan  masalah  yang  sedang  di  amati  di lapangan.
4. Penerapan metode
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  MOOSRA  dalam  penentuan  penerimaan  bantuan  sosial  tahunan  dalam perusahaan.
5. kesimpulan kegiatan penulis dalam menyimpulkan hasil dari berbagai tahapan yang telah di lakukan. Berikut merupakan bagan alur dalam tahapan penelitian di atas :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Secara umum sistem pendukung keputusan (SPK) atau Decision Support Sytem,merupakan suatu sistem informasi yang berbasis  komputer  untuk  menghasilkan  berbagai  keputusan  yang  dapat  membantu  seorang  manajemen  dalam menangani  berbagai  masalah  dalam  perusahaan  yang  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur[3].Sistem  pendukung keputusan sangat diperlukan dalam menentukan alternatif terbaik dalam menyelesaikan masalah.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 149−156 https://djournals.com/resolusi

## 2.3 Bantuan Sosial
Bantuan  sosial  merupakan  pemberian  bantuan  berupa  uang  tunai  ataupun  berupa  barang  dari  pemerintah  atau perusahaan  yang  bersangkutan  kepada  seseorang  atau  kelompok  tertentu,yang  sifatnya  tidak  berkesinambungan  dan diselenggarakan  dalam  selang  waktu  tertentu.Bantuan  sosial  diberikan  dan  disesuaikan  dengan  kemampuan  keuangan perusahaan dan dilakukan setelah  memprioritaskan pemenuhan belanja  yang diperlukan dalam sebuah perusahaan.Hal ini  ditunjukan  untuk  menunjang  sasaran  program  dan  kegiatan  pemerintah  daerah  maupun  perusahaan  dengan memperhatikan  asas  keadilan  kepatutan,dan  rasionalitas  untuk  setiap  pegawai[7].  Bantuan  sosial  bersifat  pemberian yang  tidak  menyangkut  dan  tidak  wajib  serta  dirancang  sesuai  dengan  proposal  yang  telah  disetujui sebelumnya.Bantuan sosial ini bersifat sementara dan tidak selamanya, tergantung keputusan perusahaan.

## 2.4 Multi-objecrive Optimisation On the basis of Simple Ratio Analysis(MOOSRA)
Metode MOOSRA merupakan salah satu metode optimasi multi-tujuan.Metode MOOSRA pertama kali dikembangkan oleh Das et al.Secara umum,metodologi MOOSRA dimulai dengan perumusan matrik keputusan terdapat empat atribut yaitu,alternatif,kriteria  atau  bobot  indivudu  atau  koefisien  signifikasi  masing-masing  kriteria  dan  mengukur  kinerja alternatif  sehubungan  dengan  kriteria[8].  Algoritma  dalam  penyelesaian  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode MOOSRA sebagai berikut:[9] 1. Membentuk Matrik Keputusan
Metodologi  dengan  cara  defenisi  matrik  keputusan  dimana  sejumlah  kriteria  dan  alternatif  dicantumkan.Kinerja masing-masing alternatif sehubungan dengan setiap kriterianya dilakukan dengan menggunakan rumus berikut.
x ij = [ x 11 x 12 .          x 1n x 21 x 22 .          x 2n . . .             .
x m1 x m2 .         x mn ] (1)
Keterangan:
x ij : Matrik keputusan alternatifi pada kriteria j i
: Alternatif(Baris)
j
: Atribut/kriteria(kolom) n
: Jumlah atribut/kriteria
m : Jumlah alternatif/baris 2. Normalisasi Matrik Keputusan
Rasio x ij menunjukan ukuran i dari alternatif pada kriteria j,m menunjukan jumlah kriteria.Dalam metode MOOSRA elemen dinormalisasi dari matrik keputusan menggunakan rumus berikut
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥𝑖𝑗 √[∑𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗2] (2)
Keterangan: 𝑥 𝑖𝑗 : Matrik keputusan alternatifi pada kriteria j
i : Alternatif(Baris)
j
: Atribut/kriteria(kolom) n : Jumlah atribut/kriteria
m : Jumlah alternatif/baris
𝑥 𝑖𝑗 ∗ : Matrik normalisasi pada alternatif i pada kriteria j
3. Menghitung Nilai Optimasi
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 rumus berikut Tanpa bobot
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = ∑ 𝑗=1 𝑔 𝑥𝑖𝑗 ∗ ∑𝑗=𝑔+1 𝑛 𝑥𝑖𝑗 ∗ (3)
Menggunakan bobot
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = ∑ 𝑗=1 𝑔 𝑤𝑗  𝑥𝑖𝑗 ∗ ∑𝑗=𝑔+1 𝑛 𝑤𝑗  𝑥𝑖𝑗 ∗ (4)
Keterangan : 𝑥 𝑖𝑗 ∗ : Matrik normalisasi pada alternatif i pada kriteria j j : Atribut/kriteria(kolom) g : Jumlah atribut/kriteria/kolom dengan kriteria benefit g+I  : Atribut/kriteria (kolom) dengan n : Jumlah atribut/kriteria/kolom

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 149−156 https://djournals.com/resolusi
𝑥 𝑖 ∗ : Nilai optimasi pada alternatif i

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penerimaan  bantuan  sosial  tahunan  perusahaan  sekarang  ini  masih  dilakukan  secara  manual  dan  tidak  secara terkomputerisasi  sehingga  hal  ini  sangat  berpengaruh  pada  pengambilan  keputusan  yang  sangat  sulit  ditentukan  serta memakai  waktu  yang  cukup  lama.  Agar  suatu  penerimaan  bantuan  sosial  tahunan  perusahaan  tepat  dan  sesuai  yang diinginkan,  dan  di  harapkan  sehingga  diperlukan  sisitem  pendukung  keputusan(SPK),Untuk  menghasilkan  alternatif terbaik maka metode MOOSRA dinilai sangat cocok untuk menentukan alternatif terbaik dalam menyelesaikan masalah penerimaan bantuan sosial tahunan perusahaan.

## 3.1 Penetapan Kriteria dan Alternatif
Untuk memperoleh hasil yang baik dalam system pendukung keputusan memerlukan beberapa variable yang tergolong dalam setiap alternatif, kriteria dan nilai kriteria beserta nilai bobot dari setiap kriteria, serta penerapan  metode yang di nilai  mampu  menyelesaikan  masalah  serta  memperoleh  hasil  yang  terbaik  dari  setiap  alternatif.  Dalam  metode MOOSRA  penentuan  kriteria  sangat  diperlukan  sebagai  dasar  dalam  memutuskan  hasil  dari  perhitungan  dan pertimbangan.  Tabel  1  berikut  merupakan  data  kriteria  dan  nilai  bobot  dalam  menyelesaikan  masalah  seleksi penerimaan bantuan sosial tahunan perusahaan.
Tabel 1 . Data kriteria dan Nilai Bobot ID Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Skill Memiliki kemampuan dan skil dalam provesi tertentu. 35% Benefit C2 Kedisiplinan Tidak pernah melanggar aturan perusahaan, datang tepat waktu dan tidak pernah membuat masalah. 15% Benefit C3 Tanggung Jawab Mampu menyelesaikan pekerjaan yang telah di tetapkan. 35% Benefit C4 Tingkat Training Selalu ikut pada setiap pelaksanaan training yang di selenggarakan dalam perusahaan. 10% Benefit C5 Umur Perusahaan mencantumkan standar umur masa kerja terhadap setiap karyawan. 5% Cost
Berikut merupakan data calon penerimaan bantuan sosial tahunan yang diperoleh dari data perusahaan saat ini.
Tabel 2 .Nama Alternatif No Nama Umur Alamat 1 Wahyu Tarigan 27 Tahun Medan Tembung 2 Deni Handoko 24 Tahun Jl.Karya Kasih 3 Restu Pratama 20 Tahun Jl.Pancing 4 Widia 23 Tahun Jl.Perjuangan 5 Tasya 25 Tahun Deli Tua 6 Yanwar 27 Tahun Stabat 7 Wisnu 29 Tahun Amplas 8 Aditia 22 Tahun Pajak Melati 9 Aliasa 25 Tahun Jl.Mandala By Pass 10 Sigit 23 Tahun Jl.Bajak V 11 Suciani 20 Tahun Jl.Kapten Muslim 12 Grecia 21 Tahun Medan Labuhan
Dari data pada tabel 2 di atas, di peroleh nilai kriteria dari setiap alternatif sebagai berikut, seperti terlihat pada tabel 3:
Tabel 3. data alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Wahyu Tarigan Buruk Cukup Baik Cukup 27 Tahun Deni Handoko Sangat baik Baik Baik Cukup 24 Tahun Restu Pratama Baik Cukup Baik Buruk 20 Tahun Widia Cukup Cukup Buruk Baik 23 Tahun Tasya Buruk Cukup Baik Baik 25 Tahun Yanwar Baik Sangat baik Baik Cukup 27 Tahun Wisnu Buruk Baik Baik Buruk 29 Tahun Aditia Sangat baik Baik Cukup Cukup 22 Tahun Aliasa Cukup Baik Baik Cukup 25 Tahun Sigit Cukup Cukup Baik Cukup 23 Tahun

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 149−156 https://djournals.com/resolusi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Suciani Buruk Baik Cukup Buruk 20 Tahun Grecia Sangat baik Baik Sangat baik Baik 21 Tahun
Berdasarkan  data  tersebut  di  atas  penggunaan  metode  MOOSRA  perlu  dilakukan  pengujian  kuantitatif  dimana hasil dari data tersebut akan beruba menjadi nilai nominal matematik sehingga dari hasil proses normalisasi data akan berubah dari data huruf menjaadi data angka. Berikut merupakan ranger kriteria untuk menghitung nilai keterangan dari data tersebut.
Tabel 4 . Ranger Kriteria No Keterangan Nilai 1 Sangat buruk 30 2 Buruk 50 3 Cukup 60 4 Baik 80 5 Sangat baik 100
Dari tabel 3 ranting kecocokan sesuai dengan keterangan dari tabel 4 maka diperoleh nilai kecocokan sebagai berikut:
Tabel 5 . Nilai kriteria dan alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4  C5 Wahyu Tarigan 50 60 85 60 27 Deni Handoko 100 85 85 60 24 Restu Pratama 85 60 85 50 20 Widia 60 60 50 85 23 Tasya 50 60 85 85 25 Yanwar 85 100 85 60 27 Wisnu 50 85 85 50 29 Aditia 100 85 60 60 22 Aliasa 60 85 85 60 25 Sigit 60 60 85 60 23 Suciani 50 85 60 50 20 Grecia 100 85 100 85 21

## 3.2 Penerapan Metode MOOSRA
Untuk  menyelesaikan  masalah terkait dengan penerimaan  bantuan sosial tahuan perusahaan akan lebih  mudah setelah nilai di rubah menjadi angka, data sudah dapat di lakukan proses perengkingan dengan menggunakan tahapan-tahapan sesuai dengan metode yang di gunakan (MOOSRA). Tahapan penyelesaian menggunakan metode MOOSRA: 1. Pembentukan Matriks Keputusan
x ij=
[ 50 60 85 60 27 100 85 85 60 24 85 60 85 50 20 60 60 50 85 23 50 60 85 85 25 85 100 85 60 27 50 85 85 50 29 100 85 60 60 22 60 85 85 60 25 60 60 85 60 23 50 85 60 50 20 100 85 100 85 21]
2. Normalisasi keputusan matriks 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥𝑖𝑗
√[∑𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗2] 𝑋 1 = √50 2 +100 2 + 85 2 + 60 2 +50 2 +85 2 +50 2 +100 2 + 60 2 +60 2 + 50 2 +100 2 = √36.034.650 = 255,440 X 11 = 𝑋11 𝑋1 = 50 255.440 = 0,1957
X 21 = 𝑋21 𝑋1 = 100 255.440 = 0,3914
X 31 = 𝑋31 𝑋1 = 85 255.440 = 0,3327

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 149−156 https://djournals.com/resolusi
X 41 = 𝑋41 𝑋1 = 60 255.440 = 0,2661
𝑋 2 = √60 2 +85 2 + 60 2 + 60 2 +60 2 +100 2 +85 2 +85 2 + 85 2 +60 2 + 85 2 +85 2
= √71.350 = 844,68 X 12 = 𝑋12 𝑋2 = 60 844,68 = 0,0710 X 22 = 𝑋21 𝑋2 = 85 844,68 = 0,1006
X 23 = 𝑋31 𝑋2 = 60 844,68 = 0,0710
X 24 = 𝑋41 𝑋2 = 60 844,68 = 0,0710
𝑋 3 = √85 2 +85 2 + 85 2 + 50 2 +85 2 +85 2 +85 2 +60 2 + 85 2 +85 2 + 60 2 +100 2
= √77.500 = 278,38 X 13 = 𝑋13 𝑋3 = 85 278,38 = 0,3053
X 23 = 𝑋23 𝑋3 = 85 278,38 = 0,3053
X 33 = 𝑋33 𝑋3 = 85 278,38 = 0,3053
X 43 = 𝑋43 𝑋3 = 50 278,38 = 0,1756
𝑋 4 = √60 2 +60 2 + 50 2 + 85 2 +85 2 60 2 +50 2 + 60 2 +60 2 + 60 2 +50 2 +85 2 = √50.775 = 225,33
x 14 = 𝑋14 𝑋4 = 60 225,33 = 0,2662
X24 = 𝑋24 𝑋4 = 60 225,33 = 0,2662
X14 = 𝑋14 𝑋4 = 50 225,33 = 0,2219 X14 = 𝑋14 𝑋4 = 85 225,33 = 0,3772
𝑋 5 = √27 2 +24 2 + 20 2 + 23 2 +25 2 27 2 +29 2 + 22 2 +25 2 + 23 2 20 2 +21 2
= √6908 = 83,114 X 15 = 𝑋15 𝑋5 = 27 83,114 = 0,324
X 25 = 𝑋25 𝑋5 = 24 83,114 = 0,288
X 35 = 𝑋35 𝑋5 = 20 83,114 = 0,240
X 45 = 𝑋45 𝑋5 = 20
83,114 = 0,276
Berikut hasil normalisasi dari perhitungan 𝑥𝑖𝑗 √[∑𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗2] 𝑥 𝑖𝑗= [ 0,1957 0,710 0,3053 0,2662 0,3248 0,3914 0,1006 0,3053 0,2662 0,2887 0,3327 0,0710 0,3053 0,2218 0,2406 0,2661 0,0710 0,1756 0,3772 0,2767 0,1957 0,0710 0,3053 0,3772 0,3007 0,3327 0,1183 0,3053 0,2662 0,3248 0,1957 0,1006 0,3053 0,2218 0,3489 0,3914 0,1006 0,2155 0,2662 0,2646 0,2348 0,1006 0,3053 0,2662 0,3007 0,2348 0,0710 0,3053 0,2662 0,2767 0,1957 0,1006 0,2155 0,2218 0,2406 0,3914 0,1006 0,3592 0,3772 0,2556]
3. Mencari preferensi 𝑌 1 = ∑ 𝑗=1 𝑔 𝑤𝑗  𝑥𝑖𝑗 ∗ ∑𝑗=𝑔+1 𝑛 𝑤𝑗  𝑥𝑖𝑗 ∗
𝑌 1 = (0,35×0,1957)+(0,15×0,0710)+(0,35×0,3053)+(0,10×02662)
(0,5×0,3248) = 1,3078 𝑌 2 = (0,35×0,3327)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,2662) (0,5×0,2887)
= 1,9771

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 2, November 2023 Hal 149−156 https://djournals.com/resolusi
𝑌 3 = (0,35×0,3327)+(0,15×0,0710)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,2218) (0,5×0,2406) = 2,1271 𝑌 4 = (0,35×0,2661)+(0,15×0,0710)+(0,35×0,1756)+(0,10×0,3772) (0,5×0,2767) = 1,4663 𝑌 5 = (0,35×0,1957)+(0,15×0,0710)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,3772) (0,5×0,3007) = 1,4870 𝑌 6 = (0,35×0,3327)+(0,15×0,1183)+(0,35×0,3053)+(0,10×02662) (0,5×0,3248) = 1,6471 𝑌 7 = (0,35×0,1957)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,2218) (0,5×0,3489) = 1,2173 𝑌 8 = (0,35×0,3914)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,2155)+(0,10×0,2662) (0,5×0,2646) = 1,9191 𝑌 9 = (0,35×0,2348)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,2662) (0,5×0,3007) = 1,5335 𝑌 10 = (0,35×0,2348)+(0,15×0,0710)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,2662) (0,5×0,2767) = 1,6348 𝑌 11 = (0,35×0,1957)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,2155)+(0,10×0,2218) (0,5×0,2406) = 1,5037 𝑌 12 = (0,35×0,3914)+(0,15×0,1006)+(0,35×0,3053)+(0,10×0,3772) (0,5×0,2526)
= 2,4964
Berikut merupakan hasil akhir dari perhitungan metode MOOSRA
Tabel 6. Hasil Perhitungan Dengan Menggunakan metode MOOSRA Alternatif Nama Nilai Rangking A1 Wahyu Tarigan  1,3078 11 A2 Deni Handoko 1,9771 3 A3 Restu Pratama 2,1271 2 A4 Widia 1,4663 10 A5 Tasya 1,487 9 A6 Yanwar 1,6471 5 A7 Wisnu 1,2173 12 A8 Aditia 1,9191 4 A9 Aliasa 1,5335 7 A10 Sigit 1,6348 6 A11 Suciani 1,5037 8 A12 Grecia 2,4964 1
Berdasarkan  hasil  dari  table  di  atas  dapt  di  ketahui  bahwa  Grecia  merupakan  alternatif  dengan  nilai  tertinggi yaitu 2,4964 sehingga dapat di nyatakan sebagai alternatif terbaik sebagai penerima bantuan sosial tahunan perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dapat  ditarik beberapa  kesimpulan  bahwa  Proses  pemberian bantuan  sosial  tahunan  dengan  menetapkan  kriteria  jenis  dan  volume  penghasilan,dan  usia,  Sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  diimplementasikan  dengan  menggunakan  metode  Multi-objective  Optimisation  On  the  basis  of simple  Ratio  Analysis(MOOSRA).  dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  MOOSRA  dihasilkan  1  alternatif tertinggi yang menjadi alternatif terbaik yaitu alternatif 12 yang bernama grecia dengan nilai 2,4964.

## REFERENCES
[1]  A. Safitra, P. Pristiwanto, and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA (Service Advisor)  Menggunakan  Metode  Moosra,”  J.  Informatics,  Electr.  Electron.  Eng.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  47–53,  2021,  [Online]. Available: https://djournals.com/jieee/article/view/291%0Ahttps://djournals.com/jieee/article/download/291/214
[2]  D. Rofifah, “Tinjauan Umum tentang Perusahaan Bab II,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., pp. 12–26, 2020, [Online]. Available: http://repository.radenfatah.ac.id/7827/2/skripsi BAB II.pdf
[3]  W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan, vol. 1. 2015.
[4]  A. F. Saidah, E. Pratiwi, N. Hasibuan, F. Saidah, E. Pratiwi, and N.  Hasibuan, “Paper Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode  MOOSRA  Rekrutmen  PPNPN Pada  Kantor Pertanahan Kota  Medan Sistem  Pendukung Keputusan Penerapan Metode MOOSRA Rekrutmen PPNPN Pada Kantor Pertanahan Kota Medan”.
[5]  H. Haeruddin, “Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1238.
[6]  A.  Karim,  S.  Esabella,  T.  Andriani,  and  ...,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio Analysis (MOOSRA) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,”  Build. Informatics …, vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[7]  Terta Ganda, “Adoc.Pub_Terta-Ganda-,” pp. 100–106, 2014.
[8]  D.  Febrina  and  I.  Saputra,  “Penerapan  Multiobjective  Optimization  on  the  Basis  of  Simple  Ratio  Analysis  (MOOSRA)  Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[9]  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.