https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 532

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PELATIH KEGIATAN EKSTRAKURIKULER MENGGUNAKAN METODE MOOSRA
Arya Widana 1* , Volvo Sihombing 2 , Ibnu Rasyid Munthe 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: widanaarya208@gmail.com 1 , volvolumbantoruan@gmail.com 2 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 3

## Abstract
This  research  aims  to  solve  the  problem  of  selecting  extracurricular  coaches.  To  assist  the  Faculty  of Science and Technology at Labuhanbatu University in selecting trainers for extracurricular activities, a Decision Support System was designed using the MOOSRA (Multi-Objective Optimization based on Ratio Analysis)  method.  The  Decision  Support System  (DSS)  using  the MOOSRA  method  was  implemented  to increase  objectivity  and  efficiency  in  selecting  trainers.  Research  methods  include  preliminary  studies, determining  criteria  (experience,  achievement,  academics,  skills,  leadership),  and  data  collection. MOOSRA is used to optimize decisions based on criteria. The ranking results show the three best coaches: Coach02, Coach08, and Coach07. The existence of this decision support system can help make it easier for the Faculty of Science and Technology, Labuhanbatu University, to select extracurricular trainers more quickly  and  efficiently  so  that  they  can  support  and  increase  effectiveness  in  supervising  student extracurricular activities.
Keywords : DSS, MOORA, Criteria, Coaches, Efficiency.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  tinggi  saat  ini  semakin menekankan  pengembangan  mahasiswa  tidak hanya  dalam  aspek  akademis,  tetapi  juga melibatkan  partisipasi  aktif  dalam  kegiatan ekstrakurikuler. Fakultas Sains dan Teknologi di Universitas Labuhanbatu sebagai lembaga pendidikan  unggul  tak  terkecuali,  menyadari pentingnya peran kegiatan ekstrakurikuler dalam membentuk karakter, kepemimpinan, dan kemampuan  interpersonal  mahasiswa.  Namun, dalam  konteks  ini,  pemilihan  pelatih  kegiatan ekstrakurikuler  yang  tepat  menjadi  hal  krusial, mengingat mereka berperan sebagai pilar utama dalam membimbing dan mengarahkan mahasiswa menuju prestasi terbaiknya.
Meskipun  penting,  proses  pemilihan pelatih  kegiatan  ekstrakurikuler  belum  selalu berjalan secara efisien. Faktor subjektif, keterbatasan  informasi,  dan  pertimbangan  yang kurang  obyektif  dapat  memengaruhi  keputusan, yang  berdampak  pada  kualitas  pembimbingan dan  prestasi  mahasiswa.  Untuk  mengatasi
tantangan  ini,  diperlukan  suatu  sistem  yang mampu memberikan dukungan keputusan secara objektif  dan  komprehensif  dalam  proses  seleksi pelatih kegiatan ekstrakurikuler.
Dengan  perkembangan  teknologi,  peran Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menjadi semakin penting dalam memfasilitasi pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan efisien [1]–[8]. Dengan terus majunya teknologi informasi  yang  telah  diterapkan  di  berbagai sektor saat ini [9]–[16], peran sistem pendukung keputusan semakin berkembang dalam digunakannya  untuk  membantu  organisasi  dan individu  menghadapi  situasi  kompleks  dan dinamis dalam usaha dan kehidupan sehari-hari.
SPK memiliki kemampuan untuk mengelola  data  dan  informasi  yang  rumit, mengubahnya  menjadi  keputusan  yang  dapat andalkan [17]–[25]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) hadir sebagai solusi yang tepat untuk  meningkatkan  objektivitas  dan  efisiensi dalam  proses  pemilihan  pelatih  kegiatan ekstrakurikuler.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 533
Oleh  karena itu,  untuk  membantu  pihak Fakultas  Sains  dan  Teknologi  di  Universitas Labuhanbatu  dalam  memilih  pelatih  kegiatan ekstrakurikuler  dirancang  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode  MOOSRA (Multi-Objective  Optimization  based  on  Ratio Analysis).
Metode  MOOSRA  merupakan  metode yang digunakan dalam SPK untuk mengoptimalkan keputusan dalam situasi dengan beberapa  tujuan  atau  kriteria.  Metode  ini  telah diimplementasikan  pada  berbagai  masalah  dan telah  berhasil  dan  memberikan  hasil  yang memuaskan  dalam  menyelesaikan  berbagai masalah.  Metode  ini  dapat  memberikan  solusi atau rekomendasi yang efektif, efisien, dan sesuai dengan  kebutuhan  pengguna  [26]–[30].  Dengan sistem  pendukung  keputusan  menggunakan Metode  MOOSRA  ini  akan  mempercepat  dan mempermudah  pihak  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Labuhanbatu  dalam melakukan pemilihan pelatih kegiatan ekstrakurikuler terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  merancang  sistem  pendukung keputusan pemilihan pelatih kegiatan ekstrakurikuler  menggunakan  metode  moosra inidilakukan  melalui  tahapan-tahapan  seperti pada  gambar  1.  Pada  tahap  awal  penelitian  ini dilakukan  studi  pendahuluan  yang  dilanjutkan dengan  menentukan  kriteria.  Kriteria  yang digunakan  terdiri  dari:  pengalaman,  prestasi, akademik,  keterampilan,  kepemimpinan.  Bobot dan jenis dari setiap kriteria disajikan pada tabel 1. Kemudian dilanjutkan dengan tahap pengumpulan data.
Adapun  data  yang  dikumpulkan  terkait dengan  informasi-informasi  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Adapun  data alternatif  yang  diolah  disajikan  pada  tabel  2. Selanjutnya data yang terkumpul diimplementasikan  dengan  metode  MOOSRA yang  dilakukan  dengan  membentuk  matriks
keputusan. Berikutnya, bobot kriteria ditentukan melalui proses pembobotan berdasarkan preferensi  dan  kepentingan  relatif  dari  masing- masing kriteria. Berikutnya dilakukan perangkingan  terhadap  para  pelatih  berdasarkan nilai  rasio  yang  dihasilkan  dari  Metode MOOSRA.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria Kriteria Bobot   Jenis   Tipe Pengalaman (C1) 0,35 Benefit  Max Prestasi (C2) 0,25 Benefit   Max Akademik  (C3) 0,15 Benefit   Max Keterampilan (C4) 0,15 Benefit   Max Kepemimpinan (C5) 0,10 Benefit   Max Tabel 2. Tabel Alternatif Alt C1 C2 C3 C4 C5 Coach01 3 3 83 4 5
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 534
Coach02 4 5 81 3 3 Coach03 4 4 84 5 5 Coach04 5 3 89 3 5 Coach05 4 3 85 3 4 Coach06 4 5 81 5 3 Coach07 3 4 86 4 3 Coach08 4 5 80 3 3 Coach09 5 4 85 5 4

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  hasil  perankingan  dari  setiap  data alternatif  dilakukan  dengan  tahapan  sebagai berikut :
Membuat Matrix Keputusan
X ij= [ 3 3 83 4 5 4 5 81 3 3
4 4 84 5 5 5 3 89 3 5
4 3 85 3 4
4 5 81 5 3
3 4 86 4 3 4 5 80 4 3 5 4 85 5 4] Dilanjutkan dengan menghitung
Matriks
Ternormalisasi dengan menggunakan persamaan berikut ini :
a. Untuk kriteria C1
X*1.1= 3 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 3 11,7898 = 0,25446
X*1.2= 4 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 4 11,7898 = 0,33928
X*1.3= 4 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2
= 4 11,7898 = 0,33928
X*1.4= 5 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 5 11,7898 = 0,42409
X*1.5= 4 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2
= 4 11,7898 = 0,33928
X*1.6= 4 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 4 11,7898 = 0,33928
X*1.7= 3 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 3 11,7898 = 0,25446 X*1.8= 4 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 4 11,7898 = 0,33928
X*1.9= 5 √3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 = 5 11,7898 = 0,42409 b. Untuk kriteria C2
X*2.1= 3 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 3 11,5758 = 0,25446
X*2.2= 5 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 11,5758 = 0,42409
X*2.3= 4 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 11,5758 = 0,33928
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 535
X*2.4=
3 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 3 11,5758 = 0,25446
X*2.5= 3 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 3 11,5758 = 0,25446
X*2.6= 5 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 11,5758 = 0,42409
X*2.7= 4 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 11,5758 = 0,33928
X*2.8= 5 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 5 11,5758 = 0,42409
X*2.9= 4 √3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 = 4 11,5758 = 0,33928 c. Untuk kriteria C3
X*3.1= 83
√83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2 = 83 236,662 = 7,03997
X*3.2= 83
√83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2 = 83 236,662 = 7,03997
X*3.3= 83
√83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2 = 83 236,662 = 7,12479
X*3.4= 83 √83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2 = 83 236,662 = 7,54888 X*3.5=
83 √83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2
= 83 236,662 = 7,20961 X*3.6=
83 √83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2
= 83
236,662 = 6,87033 X*3.7=
83 √83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2
= 83
236,662 = 7,29442
X*3.8= 83
√83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2
= 83
236,662 = 6,78551
X*3.9= 83
√83 2 +81 2 +84 2 +89 2 +85 2 +81 2 +86 2 +80 2 +85 2
= 83 236,662 = 7,20961 d. Untuk kriteria C4
X*4.1= 4 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 4 10,8628 = 0,33928 X*4.2= 3 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 3 10,8628 = 0,25446 X*4.3= 5 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 5 10,8628 = 0,42409
X*4.4= 3 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 536
= 3 10,8628 = 0,25446
X*4.5= 3 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 3
10,8628 = 0,25446
X*4.6= 5 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 5
10,8628 = 0,42409
X*4.7= 4 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 4 10,8628 = 0,33928
X*4.8= 3 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 3 10,8628 = 0,25446
X*4.9= 5 √4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 = 5 10,8628 = 0,42409

## e. Fleksibilitas C5
X*5.1=
5 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2
= 5 11,2694 = 0,42409
X*5.1= 3 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 11,2694 = 0,25446 X*5.1= 5 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 5 11,2694 = 0,42409
X*5.1= 5 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 5
11,2694 = 0,42409
X*5.1= 4 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 4 11,2694 = 0,33928
X*5.1= 3 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2
= 3 11,2694 = 0,25446
X*5.1= 3 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 11,2694 = 0,25446
X*5.1= 3 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 3 11,2694 = 0,25446 X*5.1= 4 √5 2 +3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 +4 2 = 4 11,2694 = 0,33928 X* ij= [
0,25446 0,25446 7,03997 0,33928 0,42409 0,33928 0,42409 6,87003 0,25446 0,25446 0,33928 0,33928 7,12479 0,42409 0,42409 0,42409 0,25446 7,54888 0,25446 0,42409 0,33928 0,25446 7,20961 0,25446 0,33928 0,33928 0,42409 6,87033 0,42409 0,25446 0,25446 0,33928 7,29442 0,33928 0,25446 0,33928 0,42409 6,78551 0,25446 0,25446 0,42409 0,33928 7,42409 0,42409 0,33928]
Menghitung  Nilai  Optimum  dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut :
Y1=
(35*0,08906)+(25*0,08906)+(15*2,46399)+(15
*0,11875)+(10*0,14843)= 9,88889
Y2=(35*0,11875)+(25*0,14843)+(15*2,40462)
+(15*0,08906)+(10* 0,08906 )= 15,00000
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 537
Y3=(35*0,11875)+(25*0,11875)+(15*2,49368)
+(15*0,14843)+(10* 0,14843 )= 9,20000
Y4=(35*0,14843)+(25*0,08906)+(15*2,64211) +(15*0,08906)+(10* 0,14843 )= 12,12500
Y5=(35*0,11875)+(25*0,08906)+(15*2,52336)
+(15*0,08906)+(10* 0,11875 )= 13,14286
Y6=(35*0,11875)+(25*0,14843)+(15*2,52336)
+(15*0,14843)+(10* 0,08906 )=11,25000
Y7=(35*0,08906)+(25*0,11875)+(15*2,55305) +(15*0,11875)+(10* 0,0890 )= 13,28571
Y8=(35*0,11875)+(25*0,14843)+(15*2,37493) +(15*0,08906)+(10* 0,08906 )= 14,83333
Y9=(35*0,14843)+(25*0,11875)+(15*2,52336) +(15*0,14843)+(10* 0,11875 )= 10,44444
Selanjutnya dilakukan perankingan.
Hasil perankingan disajikan pada tabel 3. Terlihat pada  tabel  di  atas,  bahwa  3  pelatih  kegiatan ekstrakurikuler dengan nilai paling tinggi yakni : alternatif   Coach 02 pada posisi pertama dengan hasil  15,  alternatif  Coach08  pada  posisi  ke  dua dengan  hasil  14,8333,  dan  alternatif  Coach07 pada posisi ke tiga dengan hasil 13,28571.
Tabel 4. Hasil Perankingan No Alt Vi Ranking 1 Coach01 9,88889 8 2 Coach02 15,0000 1 3 Coach03 9,20000 9 4 Coach04 12,1250 5 5 Coach05 13,14286 4 6 Coach06 11,2500 6 7 Coach07 13,28571 3 8 Coach08 14,8333 2 9 Coach09 10,4444 7

## 4. KESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode MOOSRA ini
menggunakan kriteria yang terdiri dari pengalaman,  prestasi,  akademik,  keterampilan, kepemimpinan.
Berdasarkan  hasil  perancangan  sistem pendukung keputusan pemilihan pelatih kegiatan ekstrakurikuler menggunakan metode MOOSRA yang  telah  dibangun  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan  metode  ini  dapat  mempercepat  dan mempermudah  pihak  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Labuhanbatu  dalam melakukan pemilihan pelatih kegiatan ekstrakurikuler terbaik.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[2] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[3] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[4] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available:
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 538
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[5] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris,
“ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,” Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[6] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D.
Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260. [7] B.  S.  Sianturi,  V.  Sihombing,  and  I.  R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE  ELECTRE,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 247, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.684.
[8] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL
KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol.
5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[9] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[10] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing,
“Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[11] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[12] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[13] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[14] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[15] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[16] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[17] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 539
Komput. ,  vol.  3, no.  1,  p. 25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[18] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[19] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E.
Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[22] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi: 10.1063/5.0094437.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR
BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE
WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[26] E.  Fitria  and  G.  Gunawan,  “Penerapan Metode MOOSRA pada Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E- commerce  dalam  Pembelian  Produk Fashion,” J.  Ris.  Mat. ,  pp.  55–64,  2023, doi: 10.29313/jrm.v3i1.1745.
[27] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Perbandingan
Metode  MOORA  Dengan  MOOSRA Dalam Pemilihan Hair Stylish,” vol. 5, no. September,  pp.  131–140,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6824.
[28] Lulu Dia Marito Sitompul, Keti Gabryriel Purba, and S. Aripin, “Penerapan Metode Multi-Objective  Optimization  on  the Basis  of  Simple  Ratio  Analysis  Dalam Seleksi  Pengangkatan  Karyawan  Tetap,”
J.  Informatics Manag.  Inf. Technol. ,  vol. 3,  no.  2,  pp.  55–62,  2023,  doi: 10.47065/jimat.v3i2.253.
[29] 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.
[30] Nazrul  Azizi,  Bella  Putri Cahyani,  Hetty Rohayani, Jasmir, Yuwan Jumaryadi, and Jeperson Hutahaean, “Penerapan Metode MOOSRA  dan  ROC  dalam  Penentuan Guru Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  46–54,  2023, doi: 10.47065/jimat.v3i2.255.