## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374

## Penerapan Kombinasi Metode MOORA dengan Pembobotan Rank Order Centroid Dalam Penentuan Guru Terbaik
Lusiyanti * , Feri Setiawan, Puji Sari Ramadhan
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* lusiyanti.tgd@gmail.com, 2 ferysetiawan13@gmail.com, 3 pujisariramadhan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: lusiyanti.tgd@gmail.com
Abstrak− Dalam penelitian ini, penulis melakukan riset pada topik sistem pendukung keputusan dalam penentuan guru terbaik. Studi  kasus  yang  digunakan  yaitu  pada  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh  Kabupaten  Batubara  Provinsi  Sumatera  Utara.  Secara pelaksanaannya, pemilihan guru terbaik maupun berprestasi di sekolah tersebut belum dilakukan secara obyektif atau dengan kata lain pemillihan guru terbaik masih dilakukan dengan cara yang subyektif yang dimana validasi dalam penentuannya tidak diketahui pasti keterbukaannya. Maka untuk mengatasi masalah tersebut, penulis mengusulkan untuk menerapkan perhitungan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam penyelesaian permasalahan tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan metode MOORA dan menggunakan metode pembobotan kriteria dengan Rank Order Centroid . Adapun kriteria yang digunakan yaitu sebanyak lima kriteria yang terdiri dari Cara Mengajar (K1), Motivasi dan Inovasi (K2), Tanggung Jawab (K3), Problem  Solving (K4),  serta  Wawasan  dan  Kreativitas  (K5).  Kemudian  sampel  data  alternatif  yang  digunakan  yaitu sebanyak  sepuluh  data  yang  berasal  dari  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  yaitu  Iswanto  (A3) memperoleh nilai preferensi akhir tertinggi yaitu 0.4182 dan dapat dinyatakan sebagai guru terbaik dengan peringkat pertama. Kemudian  dapat  diketahui  bahwa  metode  MOORA  dan Rank  Order  Centroid mampu  dalam  memberikan  rekomendasi keputusan guru terbaik pada SMK Negeri 1 Lima Puluh dengan menggunakan perhitungan yang obyektif.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; MOORA; Guru Terbaik; Rank Order Centroid
Abstract− In this study, the authors conducted research on the topic of decision support systems in determining the best teacher. The case study used is at SMK Negeri 1 Lima Puluh Batubara Regency, North Sumatra Province. In practice, the selection of the best teachers and achievers in these schools has not been carried out objectively or in other words, the selection of the best teachers is still carried out in a subjective way where the validation in its determination is not known for certain openness. So to overcome this problem, the authors propose to apply the calculation of the Decision Support System (DSS) in solving these problems. The method used in this study is the MOORA method and uses the criteria weighting method with Rank  Order Centroid.  The  criteria  used  are  five  criteria  consisting  of  Teaching  Method  (K1),  Motivation  and  Innovation  (K2), Responsibility (K3), Problem Solving (K4), and Insight and Creativity (K5). Then the alternative data samples used were as many  as  ten data  from  SMK Negeri 1  Lima  Puluh.  The  test  results obtained  were  Iswanto  (A3) obtained the highest  final preference value of 0.4182 and could be declared the best teacher with the first rank. Then it can be seen that the MOORA and Rank Order Centroid methods are able to provide recommendations for the best teacher decisions at SMK Negeri 1 Lima Puluh using objective calculations.
Keywords: Decision Support System; MOORA; Best teacher; Rank Order Centroid

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  usaha  meningkatkan  kualitas  pada  sektor  pendidikan,  tentunya  yang  menjadi  ujung  tombak  dalam  hal tersebut  yaitu  Guru.  Proses  realisasi  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  tersebut,  faktanya  seorang  guru harus  melaksanakannya  dengan  interaksi  secara  langsung  kepada  peserta i didik i dalam i pembelajaran  yang dilakukan di dalam i ruang i kelas. Dengan interaksi pada i proses i belajar i mengajar tersebut yang diharapkan menjadi sumber  dalam  meningkatkan  kualitas  Pendidikan.  Adapun  yang  dilakukan  pemerintah  dalam  hal  memajukan pendidikan tersebut yaitu dengan memberdayakan guru dan memberikan penghargaan terutama bagi mereka yang mendapatkan  predikat  sebagai  guru  yang  berprestasi  yang  didasarkan i pada i UU i No.  14 i Tahun i 2005 i Tentang Guru  dan i Dosen  secara  spesifik  termaktub  dalam  pasal  36  ayat  1 i yang i mengamanatkan i bahwa i guru i yang berprestasi, berdedikasi luar biasa atau yang bertugas di daerah khusus berhak memperoleh penghargaan [1] [2][3]. Pada riset ini, studi kasus yang diterapkan yaitu penentuan guru terbaik pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 1 Lima Puluh, Kabupaten Batubara, Provinsi Sumatera Utara yang dimana dalam proses melakukan pemilihan dan penilaian untuk guru berprestasi pada umumnya dinilai masih dengan cara yang subyektif [4]. Hal tersebut didasarkan i hanya i berdasarkan i pendapat  pribadi i dari i masing-masing i guru i dan i tidak i didasari i dengan kriteria-kriteria i tertentu,  dan  hal  tersebut  berpotensi  terjadinya  kecemburuan  sosial  sebab  cara  yang  dilakukan tidak  dengan  cara  yang  obyektif  dan  berujung  kepada  terjadinya  rasa  ketidak  adilan  akibat  dari  cara  subyektif tersebut diantara sesama guru yang mengajar pada sekolah tersebut [5] [6]. Maka dari pada itu, seharusnya pihak sekolah  dianjurkan  harus  menetapkan  dan  menyepakati  beberapa  kriteria  tertentu  dalam  menentukan  guru berprestasi meskipun pada penilaian pada tahap akhir tetap dilakukan dengan cara pengambilan suara terbanyak ( voting ) dari yang mempunyai hak suara dalam menentukan guru berprestasi yang tentunya juga dilakukan oleh para guru [7].
Menurut Gunawan (2015), dalam melakukan pengambilan keputusan untuk memutuskan dan menetapkan kriteria  penilaian  guru  berprestasi  yang  telah i memenuhi i kualitas i yang  diterima i atau i tidak i didasari i beberapa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374
kriteria i yang i ditetapkan i oleh i sekolah. i Maka i salah i satu i cara i yang i dapat i dilakukan i dalam menghindari penilaian guru berprestasi secara subyektifitas, i diperlukan i suatu i sistem i pendukung i keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam melakukan seleksi untuk i memutuskan siapa saja i yang berhak memperoleh predikat guru berprestasi [8]. Pada i sistem i pendukung i keputusan, i ada i banyak i metode i yang i dapat  diterapkan  dalam  menyelesaikan suatu  permasalahan. i Salah i satunya  yaitu  dengan  menerapkan i metode i Multi i Objective i Optimization i on i The i Basis i of  Ratio i Analysis (MOORA).  Adapun i MOORA  salah  satu i metode i SPK i yang i memiliki i tingkat i fleksibilitas i dan kemudahan i untuk i dipahami i dalam i memisahkan i subjektif i dari i suatu i proses i evaluasi i ke i dalam i kriteria i bobot keputusan i dengan i beberapa i atribut i pengambilan i keputusan [9]. Beberapa i penelitian i terdahulu i yang i berkaitan i dengan i penelitian  ini  seperti  penelitian i yang i dilakukan i oleh Aisyah et.al yang meneliti tentang SPK untuk penentuan i guru i berprestasi i di i Global i Prima i National i Plus i School  dengan metode SAW. Hasil penelitian tersebut  pemilihan guru berprestasi i lebih i cepat i dan i tepat i serta i mengurangi  kesalahan i dalam i perhitungan i nilai  setelah  menerapkan  sistem  komputerisasi  [10].  Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Nurmayana & Perwira dalam menentukan guru berprestasi menggunakan metode TOPSIS pada SMK Negeri 1 Pantai Labu. i Hasil i penelitian i tersebut i menunjukkan i bahwa i sistem i yang i dibangun i dapat memudahkan i pihak i sekolah i dalam i menentukan i guru berprestasi secara obyektif [11]. Kemudian agar pembahasan pada penelitian ini menjadi i terarah dan i mencegah i terlalu i luasnya i masalah, i dalam penelitian i ini i penulis i membatasi i permasalahannya i hanya i pada i lingkup i pengidentifikasian i masalah i yang i terjadi mengenai i pemilihan i guru i terbaik di SMK Negeri 1 Lima Puluh, dimulai i dari i penentuan i kriteria untuk menjadi guru terbaik sampai didapatkannya i nama i guru i yang i berhasil i menjadi i guru i berprestasi di SMK Negeri 1 i Lima Puluh i dengan i menggunakan i metode MOORA. Kemudian pada penelitian ini,  dalam penentuan bobot kriteria  dihitung  menggunakan  metode  pembobotan Rank  Order  Centroid yang  dimana  bobot  kriteria  dihitung berdasarkan tingkat prioritas dari jumlah kriteria yang digunakan[12],[13] sehingga diperoleh nilai bobot kriteria yang sistematis dan obyektif serta nilai bobot yang valid untuk diterapkan dalam perankingan data alternatif yang akan diujikan dalam sistem pendukung keputusan. Kemudian dengan penerapan metode pembobotan Rank Order Centroid ini juga menjadi pembeda dari penelitian ini dibandingkan penelitian-penelitian terdahulu yang dimana dalam penentuan guru terbaik, bobot kriteria masih menggunakan cara subyektif dan proporsional.
Berdasarkan i permasalahan i diatas, i maka i tujuan i dari i penelitian i ini i yaitu i untuk i menentukan guru terbaik dengan i kriteria i yang  relevan i dalam i rekomendasi i penentuan i guru i terbaik i dan i berprestasi i di i SMK  Negeri  1 Lima  Puluh  dengan  menerapkan  MOORA  dan Rank  Order  Centroid dalam  pengambilan  keputusan  penentuan guru terbaik di SMK Negeri 1 Lima Puluh, Kabupaten Batu Bara, Provinsi Sumatera Utara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  yang i dilakukan  oleh i penulis  berdasarkan i urutan i langkah-langkah  yang  harus  dilakukan i untuk menghasilkan suatu kesimpulan dari penelitian ini i dengan tahapan penelitian i sebagai i berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitan

## 2.1.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi i masalah i yang i akan i dijadikan sebagai i pokok i pembahasan i yaitu i menentukan kriteria i yang i ada di SMK Negeri 1 Lima Puluh i untuk i menentukan i guru i berprestasi i dan i menerapkan i perhitungan metode i MOORA.
2.1.2 Studi Literatur
Mengutip i teori i tentang i sistem i pendukung i keputusan, i MOORA  dan Rank  Order  Centroid i dengan i mengumpulkan i buku-buku i tentang  sistem i pendukung i keputusan, i metode i penelitian, i skala i pengukuran i variabel-variabel, i metode i kuantitatif, i jurnal  nasional,  serta i informasi i yang  berkaitan  dengan  penelitian i yang i akan i dilakukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374

## 2.1.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan i data i dilakukan i dengan i memberikan i kuesioner,  melakukan  observasi, i dan i wawancara i kepada i Kepala Sekolah i SMK i Negeri 1 Lima Puluh i sebagai i pejabat i yang i berwenang.

## 2.1.4 Sampel Data Penelitian
Sampel  data  penelitian  berupa  data  tentang i kriteria i guru i berprestasi  di  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh.  Dan i juga informasi i tentang i bobot i dari i setiap i kriteria i yang i informasi i tersebut i didapat i dari i kepala i sekolah SMK Negeri 1 Lima Puluh. i Kemudian i yang i menjadi i sampel i dalam i penelitian i ini i untuk i menentukan i guru i terbaik adalah guru-guru di SMK Negeri 1 Lima Puluh yang terdiri dari 10 guru yang berstatus sebagai Guru Honor Sekolah dan Guru Honor Daerah Tk.I Provinsi.

## 2.1.5 Analisa Data
Penentuan  guru i terbaik i dalam  penelitian  ini i menggunakan i metode  MOORA i yang i dilakukan i dengan mengumpulkan i data i dari i kuesioner i yang i telah  diisi  oleh i kepala i sekolah  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh  untuk mendapatkan informasi yang harus disimpulkan. i Setelah i tahap i analisa i data i pemilihan guru i terbaik, i maka akan dihasilkan i suatu i hasil i analisis i yang i merupakan i hasil i dari i suatu proses i penelitian i yang dilakukan.

## 2.2 Metode MOORA
Pada i penelitian i ini, metode yang digunakan adalah Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA). Adapun langkah-langkah dalam perhitungan metode MOORA yaitu sebagai berikut [14],[15],[16]: a. Langkah 1: Membuat sebuah keputusan matriks.
𝑋 = 𝑥11 𝑥21 … 𝑥12 𝑥22 … 𝑥𝑚1 𝑥𝑚2 … … … 𝑥1𝑛 𝑥2𝑛 …
… 𝑥𝑚𝑛
(1)
b. Langkah 2: Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ =   𝑥 𝑖𝑗 / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ] (𝑗 = 1,2, … , 𝑛)
(2)
c. Langkah 3: Mengoptimalkan Atribut
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 (3)
Apabila menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi maka rumusnya:
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ −  ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1 (𝑗 = 1,2, … , 𝑛)
𝑔 𝑗=1
(4)
d. Langkah 4: Perangkingan nilai Yi sebagai nilai preferensi terakhir. Alternatif terbaik yaitu memiliki nilai Yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yang rendah.

## 2.3 Rank Order Centroid
Rank Order Centroid (ROC) adalah metode yang bekerja dengan menitikberatkan bahwa kriteria pertama lebih penting dibanding kriteria kedua, kriteria kedua lebih penting dibanding kriteria ke tiga, begitu selanjutnya[17]. Rumus persamaan yang digunakan untuk menentukan kepentingan kriteria yaitu berikut [18]:
𝐶1 > 𝐶2 > 𝐶3 > 𝐶 𝑚
(5)
Kemudian nilai bobot dihasilkan dengan persamaan berikut [19],[20]:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria dan Alternatif yang Digunakan
Dalam  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMK  Negeri  1  Lima  Puluh,  ada  10  data  sampel i guru  yang i akan i dinilai berdasarkan kriteria yang i ditetapkan. Jumlah i kriteria yang ditetapkan yaitu sebanyak 5 kriteria. Adapun kriteria yang ditetapkan berdasarkan dari keputusan Kepala SMK Negeri 1 Lima Puluh yaitu i Cara i Mengajar, i Motivasi dan Inovasi, i Tanggung Jawab, Problem Solving , serta i Wawasan dan i Kreativitas. Langkah yang dilakukan i untuk melakukan i perhitungan i dalam i menentukan i pemilihan guru terbaik pada SMK Negeri 1 Lima Puluh. Kemudian bobot  kriteria  dihitung  berdasarkan  rumus Rank  Order  Centroid dengan  terlebih  dahulu  menentukan  urutan peringkat  prioritas  dari  masing-masing  kriteria  yang  digunakan  dengan  menggunakan  persamaan  (5)  dan persamaan (6).  Adapun kriteria dan bobot kriteria ROC yang ditetapkan i dapat i dilihat pada i Tabel 1 i berikut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374
Tabel 1. Data i Kriteria dan Bobot i Kriteria ROC Kode Kriteria Keterangan Prioritas Bobot Kriteria ROC K1 Cara Mengajar Benefit 1
1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456 K2 Motivasi dan Inovasi Benefit 5 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.04 K3 Tanggung Jawab Benefit 2
0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256 K4 Problem Solving Benefit 3 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156 K5 Wawasan dan Kreativitas Benefit 4 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0.09 Kemudian  menentukan i Nilai i Bobot i Kepentingan i untuk i setiap  alternatif  pada i setiap i kriteria  seperti pada Tabel 5 berikut:
Tabel 2. Nilai Bobot Kepentingan Kriteria Skala Bobot Kriteria Sangat Baik Baik Cukup Baik Buruk Sangat Buruk 5 4 3 2
1
Selanjutnya, menentukan data alternatif yang kemudian data alternatif tersebut dikonversi ke bentuk nilai bobot kepentingan yang akan digunakan dalam pemilihan guru terbaik sesuai dengan Tabel 3 dan Tabel 4 berikut:
Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Sahnan Sri Herawani Iswanto Rodhiana Ibnu Hadi Efrizal Akhiruddin Cosmas Sirait Adnan Haris Halimah Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Baik Tabel 4. Data Alternatif Hasil Konversi Kode Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Sahnan Sri Herawani Iswanto Rodhiana Ibnu Hadi Efrizal Akhiruddin Cosmas Sirait Adnan Haris Halimah 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 3 5 4 4 5 4 5 3 4 5 3 4 3 4 4 3 4 3 5 5 4 5 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 5 4 3 4 4 3 4

## 3.2 Perhitungan dengan Metode MOORA
a. Langkah pertama yaitu membuat matriks keputusan sesuai dengan rumus persamaan (1) yaitu mengubah nilai alternatif dan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya menjadi bentuk matriks keputusan dan hasilnya yaitu sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374
𝑋 =
[
4 4 5 5 4 4 3 3 4 4
4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 5 4 5 4 3 4 3 4 4 3 4 3 5 5 4 3 3 4 3 4 3 4 5 4 3 4 4
3 4]
b. Langkah kedua yaitu melakukan normalisasi pada matriks keputusan pada bagian sebelumnya yang dihitung berdasarkan nilai  rating kecocokan bobot  pada setiap kriteria sesuai  dengan rumus persamaan (2) dan hasil normalisasinya yaitu pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks Kode Alternatif Kriteria K1 (Benefit) K2 (Benefit) K3 (Benefit) K4 (Benefit) K5 (Benefit) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Sahnan Sri Herawani Iswanto Rodhiana Ibnu Hadi Efrizal Akhiruddin Cosmas Sirait Adnan Haris Halimah 0.3636 0.2925 0.3636 0.3636 0.4545 0.3636 0.3636 0.3636 0.4545 0.4545 0.3606 0.2705 0.4508 0.3606 0.3606 0.4508 0.3606 0.4508 0.2705 0.3606 0.5 0.3 0.4 0.3 0.4 0.4 0.3 0.4 0.3 0.5 0.4642 0.3713 0.4642 0.3713 0.2785 0.2785 0.3713 0.2785 0.3713 0.2785 0.3746 0.3746 0.3746 0.4682 0.3746 0.2809 0.3746 0.3746 0.2809 0.3746
c. Langkah ketiga yaitu menghitung nilai optimasi atribut sesuai dengan rumus persamaan (3) yang dimana nilai hasil  normalisasi  matriks  pada  Tabel  5  dikalikan  dengan  nilai  bobot  kriteria  masing-masing.  Adapun  hasil optimasi dari masing-masing alternatif yaitu pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Optimasi Atribut Kode Alternatif Kriteria K1 (Benefit) K2 (Benefit) K3 (Benefit) K4 (Benefit) K5 (Benefit) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Sahnan Sri Herawani Iswanto Rodhiana Ibnu Hadi Efrizal Akhiruddin Cosmas Sirait Adnan Haris Halimah 0.0545 0.0438 0.0545 0.0545 0.0681 0.0545 0.0545 0.0545 0.0681 0.0681 0.0901 0.0676 0.1127 0.0901 0.0901 0.1127 0.0901 0.1127 0.0676 0.0901 0.075 0.045 0.060 0.045 0.060 0.060 0.045 0.060 0.045 0.075 0.1160 0.0928 0.1160 0.0928 0.0696 0.0696 0.0928 0.0696 0.0928 0.0696 0.0749 0.0749 0.0749 0.0936 0.0749 0.0561 0.0749 0.0749 0.0561 0.0749
d. Langkah  terakhir  yaitu  menghitung  hasil  perangkingan  akhir  dari  masing-masing  alternatif  dengan menjumlahkan seluruh nilai hasil optimasi pada masing-masing alernatif dari kriteria. Maka akan dihasilkan nilai preferensi akhir dari masing-masing alternatif. Adapun hasil perhitungan perangkingan akhir yaitu pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Hasil Perangkingan Akhir Kode Alternatif Kriteria Total Peringkat K1 (Benefit) K2 (Benefit) K3 (Benefit) K4 (Benefit) K5 (Benefit) A1 A2 A3 A4 A5 A6 Sahnan Sri Herawani Iswanto Rodhiana Ibnu Hadi Efrizal 0.0545 0.0438 0.0545 0.0545 0.0681 0.0545 0.0901 0.0676 0.1127 0.0901 0.0901 0.1127 0.075 0.045 0.060 0.045 0.060 0.060 0.1160 0.0928 0.1160 0.0928 0.0696 0.0696 0.0749 0.0749 0.0749 0.0936 0.0749 0.0561 0.4106 0.3242 0.4182 0.3762 0.3629 0.3530 2 10 1 4 6 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374
Kode Alternatif Kriteria Total Peringkat K1 (Benefit) K2 (Benefit) K3 (Benefit) K4 (Benefit) K5 (Benefit) A7 A8 A9 A10 Akhiruddin Cosmas Sirait Adnan Haris Halimah 0.0545 0.0545 0.0681 0.0681 0.0901 0.1127 0.0676 0.0901 0.045 0.060 0.045 0.075 0.0928 0.0696 0.0928 0.0696 0.0749 0.0749 0.0561 0.0749 0.3574 0.3718 0.3298 0.3779 7 5 9 3
Pada  Tabel  7  merupakan  hasil  perangkingan  akhir  dari  pengujian  metode  MOORA  pada  sampel  data alternatif dan kriteria untuk menentukan guru terbaik pada SMK Negeri 1 Lima Puluh. Hasil yang diperoleh yaitu Iswanto (A3) memperoleh nilai preferensi akhir tertinggi yaitu 0.4182 dan dapat dinyatakan sebagai guru terbaik. Kemudian Sri Herawani (A2) memperoleh nilai preferensi terkecil dari 10 sampel data yang diujikan dengan nilai preferensi yang diperoleh yaitu 0.3242.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan i perhitungan  yang  sebelumnya i telah i dilakukan,  maka i dapat  ditarik i kesimpulan  yaitu  dengan menerapkan metode  MOORA  dan Rank Order Centroid untuk i sistem i pendukung i keputusan  dalam i penentuan guru terbaik pada SMK Negeri 1 Lima Puluh dapat menjadi lebih mudah dengan proses yang cukup singkat dan obyektif.  Kemudian  penentuan  kriteria  dan  perolehan  bobot  kriteria  dengan Rank  Order  Centroid juga  sangat mempengaruhi dalam pengambilan keputusan penentuan guru terbaik dengan bobot kriteria yang valid terhadap data yang diujikan serta dapat mempercepat proses penentuan guru terbaik secara sistematis dan obyektif. Hasil yang diperoleh yaitu Iswanto (A3) memperoleh nilai preferensi akhir tertinggi yaitu 0.4182 dan dinyatakan sebagai guru  terbaik  berdasarkan  sampel  data  yang  diujikan  pada  penelitian  ini.  Dengan  hasil  yang  diperoleh  pada penelitian ini, maka dapat membantu pihak SMK Negeri 1 Lima Puluh dalam menentukan guru terbaik di masa yang akan dating tanpa harus lagi menggunakan cara yang manual dan cenderung subjektif. Akan tetapi penelitian ini masih dapat disempurnakan kembali. Maka untuk selanjutnya dianggap perlu dalam pengembangan yang lebih lanjut dengan diujikan menggunakan data i yang i lebih i banyak agar i memperoleh i hasil yang i lebih i baik. Dan untuk pengembangan  selanjutnya  agar  diujikan i dengan i menggunakan  metode  pendukung  keputusan  dan  metode pembobotan kriteria yang i berbeda agar didapat hasil perbandingan yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] Y. E. Chintyari and T. Prihatin, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Guru Berprestasi Pada SMP Islam Pondok Duta,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 233–238, 2018.
[2] M. Tarmizi, L. Atika, and I. Seprina, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Guru Berprestasi Menggunakan Metode Composite Performance Index Pada SMK BSI Palembang,” Bina Darma Conference on Computer Science , pp. 414– 423, 2019.
[3] F. Syahputra, M. Mesran, I. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Kota  Medan  Menerapkan  Metode  Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas  Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  147–155,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.921.
[4] T.  Mufizar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Di  STMIK  Tasikmalaya  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 7, no. 3, p. 155, 2016, doi: 10.22303/csrid.7.3.2015.155-166.
[5] M.  Fiqih  and  Y.  Kusnadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting,” Information System For Educators And Professionals , vol. 2, no. 1, pp. 41–50, 2017.
[6] Frieyadi,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi Kenaikan Jabatan,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016.
[7] A. P. Darmawan and A. E. Budianto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN IDEAL UNTUK MENGISI JABATAN STRUKTURAL DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI KPRI SRI REJEKI DONOMULYO MALANG,” Jurnal Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi , vol. 1, no. 2, pp. 1–7, 2016.
[8] S.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  pada  SMA  Negeri  2  Kutacane  dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” . Jurnal Pelita Informatika Budi Darma , vol. 9, no. 3, pp. 922–935, 2015.
[9] A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” 2020 3rd International Conference on Mechanical, Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT) Comparison , pp. 127–131, 2020.
[10] S.  Aisyah, N.  Siska,  and Y.  Dame  Ria  Sinurat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru  Berprestasi Di  Global Prima National Plus School,” Jurnal TEKINKOM , vol. 2, pp. 124–128, 2019.
[11] Nurmayana and Y. Perwira, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi di SMK Negeri 1 Pantai Labu Dengan  Menggunakan  Metode  Technique  For  Order  Of  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (  Topsis  ),” JIKOMSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 229–250, 2021.
[12] M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 3, no.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3374
4, p. 366, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[13] S. Hidayat, Tulus, and P. Sirait, “Weighting Optimization of Decision Matrix in Fuzzy TOPSIS Using SMARTER Method,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012034.
[14] 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 Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  I,  no.  1,  pp.  306–309,  2017,  [Online].  Available:  http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/viewFile/513/455.
[15] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[16] S.  Chakraborty,  “Applications  of  the  MOORA  method  for  decision  making  in  manufacturing  environment,” International  Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology ,  vol.  54,  no.  9–12,  pp.  1155–1166,  2011,  doi: 10.1007/s00170-010-2972-0.
[17] D. Karyaningsih and A. Wibowo, “The Support System Decision the Determination of Poor Community Welfare with the  Methods  Web-Based  SMARTER:  Case  Studies  Regency  Lebak  the  Province  of  Banten,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1179, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1179/1/012012.
[18] S. Silvilestari, “Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  3,  no.  4,  p.  371,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[19] M. Simarmata, A. Saleh, and M. B. Akbar, “PENERAPAN METODE SMARTER DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KUALITAS GETAH KARET ( STUDI KASUS : PTPN III MEDAN ),” Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 13–25, 2019.
[20] L.  Handayani,  M.  Syahrizal,  and  K.  Tampubolon,  “Pemilihan  Kepling  Teladan  Menerapkan  Metode  Rank  Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1638.