## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode MOORA dan MOSRA
Mesran 1 , Rima Tamara Aldisa 2,* , Wanda Tofani Devi Rangkuti 1 , Cindy Nanda Sari 1
1 Program studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mesran.skom.mkom@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com, 3 wandadevi4@gmail.com,
4 cindynandasari333@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 12/12/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak− Dosen  merupakan  cikal  bakal  dan  tempat  menimba  ilmu  anak  bangsa,  dosen  yang  baik  akan  menghasilkan mahasiswa  yang  baik  pula,  dan  mahasiswa  yang  baik  akan  menjadi  penerus  kemajuan  bangsa  menjadi  lebih  baik  lagi, banyaknya  dosen  yang  ada  pada  Universitas  Budi  Darma  mengakibatkan  terjadinya  kepadatan  dosen,  penting  dilakukan penerimaan  dosen  tetap  untuk  memberikan  reward  kepada  dosen  yang  telah  bekerja  dengan  giat  dan  bersungguh-sungguh, setiap dosen memiliki kualitas masing-masing tetapi dosen tetap merupakan dosen yang memiliki kedudukan yang lebih aman dan  dipercaya  oleh  pihak  kampus,  pentingnya  dilakukan  pemilihan  dosen  tetap  menggunakan  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk menghindari terjadinya kecurangan dalam proses pemilihan. Pada penelitian ini digunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis Of Ratio Analysis) dan MOOSRA (Multy–Objective Optimization on the basis Of Simple Ratio Analysis) dalam membantu proses seleksi secara logic, tersistem dan dapat menghasilkan sebuah nilai keputusan terhadap nilai perangkingan yang berbeda dari masing – masing rumus atau algoritma, namun nilai tersebut sama – sama real dan adil tanpa ada nya kecurangan. Pada penelitian ini penulis juga  menggunakan  nilai  ROC (Rank Order Centroid) untuk mendapatkan nilai pembobotan yang efektif dan benar untuk melakukan perhitungan pada nilai kriteria yang telah ditetetapkan oleh kampus atau perguruan tinggi Universitas Budi Darma. Hasil pada peneltian ini berdasarkan perhitungan metode MOORA hasil tertinggi telah diraih oleh A1 ialah bernilai 0.4742 dan pada metode MOOSRA hasil alternatif tertinggi diraih A1 yaitu bernilai 28.1366.
Kata Kunci: Dosen Tetap; SPK; Moora; Moosra
Abstract -Lecturers are the forerunners and places to gain knowledge for the nation's children, good lecturers will produce good students too, and good students will become successors to the progress of the nation to be even better, the large number of lecturers at Budi Darma University results in a density of lecturers, it is important to do acceptance of permanent lecturers to provide  rewards  to  lecturers  who  have  worked  diligently  and  earnestly,  each  lecturer  has  their  own  quality  but  permanent lecturers are lecturers who have a safer position and are trusted by the campus, the importance of selecting permanent lecturers using  a  system  decision  support  to  prevent  fraud  in  the  election  process.  In  this  study,  the  MOORA  (Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  Of  Ratio  Analysis)  and  MOOSRA  (Multi-objective  Optimization  on  the  basis  of  Simple  Ratio Analysis) methods are used to assist the selection process in a logical, systemic manner and can produce a decision value on the ranking value. which are different from each formula or algorithm, but these values are equally real and fair without any cheating. In this study the authors also used the ROC (Rank Order Centroid) value to obtain an effective and correct weighting value  to  perform  calculations  on  the  criteria  values  that  had  been  set  by  the  campus  or  college  of  the  Budi  Darma  Medan University. The results in this study based on the calculation of the MOORA method, the highest result was achieved by A1, which is worth 0.4742 and in the MOOSRA method, the highest alternative result was achieved by A1, which is worth 28.1366.
Keywords : Permanent Lecturer; DSS; Moora; Moosra

## 1. PENDAHULUAN
Dosen merupakan seorang yang telah ahli dalam berbagai bidang Pendidikan dan lebih luas wawasan tentang ilmu pengetahuan di bidang tertentu. Dosen itu juga merupakan seorang yang membantu mahasiswa dalam mencari skil yang diminati mahasiswa dan seorang yang mengajar di suatu Universitas atau perguruan tinggi. Universitas atau perguruan tinggi ialah suatu tempat yang menciptakan mahasiswa yang berprestasi dan tempat memperdalam ilmu pengetahuan  yang  akan  berguna  nantinya  di  masa  depan.  Disetiap  Universitas  atau  perguruan  tinggi  masing  – masing  dosen  memiliki  tingkat  kedudukan  yang  berbeda  salah  satunya  sebagai  dosen  tetap.  Dosen  tetap  ialah seorang dosen mempunyai tingkatan lebih terjamin dan sangat di percayai oleh seluruh rekan dosen terutama pihak kampus.  Maka  disetiap  Universitas  atau  perguruan  tinggi  melakukan  pemilihan  penerimaan  dosen  tetap,  agar meningkatkan  kerja  keras,  kreatif,  inovatif  dan  meningkatkan  mutu  kualitas  menjadi  seorang  dosen[1].  Dalam setiap dosen sangat memanfaat kan situasi pemilihan dosen tetap di  Universitas atau perguruan tinggi masing – masing. Salah satu kampus yang melakukan pemilihan atau penetapan dosen tetap adalah Universitas Budi Darma medan.  Universitas  Budi  Darma  medan  merupakan  salah  satu  wadah  untuk  berinteraksi  antar  dosen  dengan mahasiswa  dan  juga  tempat  seseorang  yang  ingin  mengejar  cita  –  cita  agar  memiliki  masa  depan  yang cemerlang[2].
Universitas Budi Darma medan sedang mencari dosen tetap yang berkualitas dan bertanggung jawab atas tugas  yang  diberikan,  salah  satunya  ialah  bertanggung  jawab  dalam  hal  mendidik  dan  mengajar  mahasiswa. Universitas Budi Darma medan memiliki ketentuan dalam memilih dosen tetap dan memiliki kriteria. kriteria yang
harus dimiliki sebagai berikut seperti: kompetensi, H-Indeks scopus, H-Indeks GS, prestasi, pendidikan,umur, dan surat teguran[3].  Calon dosen tetap harus memenuhi kriteria  yang telah ditetapkan oleh pihak  Universitas  Budi Darma  medan.    Banyaknya  kecenderungan  pemilihan  atau  penetapan  dosen  tetap  hanya  berdasarkan  pada kedekatan pimpinan dengan dosen bukan karena kualitas ataupun pantas menerima tingkatan kedudukan dari pihak kampus tersebut, yang mengakibatkan dalam pemilihan atau penetapan tingkataan kedudukan dosen tetap tersebut tidak  adil,  efesien  dan  tidak  memiliki  hasil  yang  mutlak  melainkan  telah  terjadinya  ada  kecurangan  dalam pemilihan  atau penetapan  dosen tetap[4]. Terdapat  beberapa syarat dan kriteria  yang harus  dipenuhi  oleh calon dosen tetap untuk menjadi bahan pertimbangan dalam pemilihan atau penetapan dosen tetap[5]. Bagi calon dosen tetap harus memiliki kemampuan dalam menjelaskan materi pembelajaran kepada mahasiswa, maka diwajibkan untuk para calon dosen dapat menguasai materi yang akan diberikan sebelumnya kepada mahasiswa. Agar pihak Universitas atau perguruan tinggi dapat menyeleksi para calon dosen tetap mengetahui kelebihan dan kompetensi yang dimiliki oleh calon dosen tetap tersebut  yang akan  menghasilkan  hasil  nilai  yang real, adil dan tidak  bisa diganggu gugatkan[6].
Maka  suatu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  menjadi  alternatif  dalam  membantu  pihak kampus untuk pemilih atau penetapan dosen tetap yang berkualitas. Sistem pendukung keputusan ialah salah satu alternatif dalam menyelesaikan sebuah masalah yang dapat menghasilkan sebuah keputusan yang paling tepat dan hasil yang mutlak[7]–[9]. SPK untuk mencapai tujuan untuk menghasilkan sebuah keputusan atau informasi dalam pemilihan tingkatan kedudukan pada dosen tetap yang berkualitas di Universitas Budi Darma medan[10]. Metode yang  terdapat  pada  SPK  yaitu  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis),  SAW (Simple Additive Weighting), ROC (Rank Order Centroid), WP (Weighted Product), AHP (Analitycal Hierarchy Process), MOOSRA (Multy – objective Optimisation on the basis Of Simple Ratio Analysis)[11].
Bersumber pada penelitian sebelumnya sudah dilakukan berhubungan dengan metode, sehingga dijadikan tumpuan bagi penulis dalam menyelesaikan penelitian ini. Penelitian terkait yang dilakukan oleh Novi Lestari dkk dalam  menganalisis  metode  (WASPAS)  dan  (MOORA)  dalam  penerimaan  dosen  pada  tahun  2021.  ada  lima kriteria  dalam  penelitian  ini  sebagai  berikut  yaitu:  jenjang  pendidikan,  ipk,  pengalaman,  kompetensi  dan  usia, maka  menghasilkan  A1  yaitu  alternatif  yang  terbaik  dengan  nilai  0,46504  diperingkat  pertama[12].  Penelitian terdahulu menurut Ruly Dwi Arista dkk menganalisa tentang metode MOORA dalam mengukur tingkat kinerja dosen  (studi  kasus  di  Universitas  pembangunan  panca  budi  medan)  tahun  2020.  Dalam  penelitian  ini  terdapat delapan  kriteria  ialah:  pembelajaran,  penelitian  dan  pengabdian,  keaktifan  dosen  dalam  kegiatan  Universitas, keterlibatan  aktifitas  prodi,  kepangkatan  sesuai  TMT  dosen  YBS,  studi  lanjut,  sertifikasi,  rekam  jejak  dosen terhadap  pelanggaran  disiplin.  Maka  diperoleh  nilai  yi  terendah  yaitu  0,1369  dan  nilai  yi  tertinggi  0,2144[13]. Dalam  penelitian  menurut  sunardi,  Abdul  Fadil,  Ryan  Fitrian  Pahlevi  dijelaskan  bahwa  penjaminan  mutu perguruan tinggi  menggunakan MOORA, SAW, WP dan  WSM  pada tahun  2021. Kriteria dalam penelitian  ini adalah perencanaan, pelaksanaan, evaluasi, pengendalian, peningkatan. Sehingga hasil yang diperoleh MOORA mendapatkan  nilai  sebanyak  75%,  SAW  sebanyak  75%,  WP  sebanyak  94%,  dan  WSM  sebanyak  94%[14]. Menurut Agusta Praba Ristadi Pinem, Henny Indriyawati, dan Basworo Ardi Pramono tentang penentuan lokasi industri  berbasis  spasial  menggunakan  metode  Moora  tahun  2020.  Pusat  kota,  pemukiman,  Area  Lahan, Kemiringan Lereng, Jenis Tanah, Sungai, Jalan adalah kriteria sangat membantu dalam menentukan lokasi indutri berbasis spasial dengan tepat, sehingga hasil nilai korelasi spearman rank yang di hasilkan yaitu 0,9[15]. Penelitian menurut  Dennita  Pasaribu,  Rivalri  Kristianto  Hondro  yang  meneliti  mengenai  pemilihan  bidan  terbaik  dengan metode  Moora  (Studi  Kasus:  Rumah  sakit  Ridos)  pada  tahun  2019,  dan  memiliki  4  kriteria  yang  akan menghasilkan nilai alternatif A1 atas nama Yetta Arianti dengan nilai 0,068 menjadi peringka pertama[16].
Bersumber pada penelitian sebelumnya sudah dilakukan, sehingga dijadikan tumpuan dan persoalan yang telah  di  jabarkan  diatas  maka  penulis  berkeinginan  untuk  membuat  Penelitian  ini  mengenai  dosen  tetap  pada Universitas Budi Darma  menggunakan metode MOORA dan MOSRA. penulis  menggunakan metode MOORA dan MOSRA bertujuan untuk menyeleksi secara akurat, adil dan tidak adanya kecurangan diantara calon dosen dengan panitia penyeleksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada terdapat beberapa langka dalam dapat yang digambarkan seperti pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan gambar dari tahapan penelitian diatas dapat penelitian yang diuraikan dibawah ini:
1. Analisa Masalah
Suatu proses untuk memecahkan sebuah masalah dan juga menganalisis sebuah data terlebih dahulu sebelum mengerjakan perancangan.
2. Studi Literatur
Studi  literatur  ini  sangat  penting  dalam  penelitian,  agar  penulis  dapat  memahami  konsep  dari  Sistem Pendukung  Keputusan  secara  detail  dan  dapat  mengetahui  cara  perhitungan  metode  MOORA  dan  metode MOOSRA.
3. Analisa Dan Penerapan
Pertama menganalisa sebuah permasalahan didalam pemilihan dosen tetap, selanjutnya menentukan bobot dari kriteria ROC dan akan di Analisa dengan metode MOORA dan MOOSRA.
4. Pembuatan laporan Penelitian
Pada tahapan ini akan menerapkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam penulisan laporan.

## 2.2 Dosen Tetap
Dosen Tetap merupakan seorang yang mempunyai pengalaman dan mempunyai ilmu pengetahuan yang bertujuan untuk  mencerdaskan  mahasiswa atau anak bangsa  disetiap negara.  Pemilihan dosen tetap dilakukan agar dosen yang lain bersungguh –sungguh dalam mengajar atau menyampaikan suatu materi.

## 2.3 MOORA
Sejak pada tahun 2006 oleh Zavadkas memperkenalkan metode MOORA dan pada tahun 2003 metode MOORA digunakan  oleh  Braurers.  Metode  MOORA  ialah  suatu  metode  yang  memiliki  dua  kriteria  yang  bertentangan dengan  benefit  dan  cost  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  perangkingan  yang  optimal  pada  sistem pendukung keputusan. Metode MOORA memiliki beberapa langkah–langkah sebagai berikut yaitu[17], [18]: 1. Tahap awal, menentukan atau membuat suatu matriks keputusan
X =   [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (1)
2. Tahap kedua, membuat normalisasi matriks keputusan
X ∗ ij = X ij √∑ x ij2 m i=1 (2)

## 3. Tahap ketiga, membuat nilai Yi dan hasil akhir atau preferensi
Yi = ∑ wjX ∗ ij − ∑ wjXij n j=g+1 g j=1
(3)

## 2.4 MOOSRA
Das et al ialah orang yang pertama kali memperkembangkan  metode MOOSRA yang merupakan metode dalam sistem  pendukung  keputusan  yang  pada  umumnya  metode  MOOSRA  mempunyai  pengukuran,  ialah  alternatif, atribut atau kriteria, koefisien signifikan masing–masing pada kriteria atau bobot individu dan mengukur sebuah kinerja  yang  berhubungan  dengan  kriteria.  Metode  MOOSRA  memiliki  beberapa  langkah–langkah  sebagai berikut[19], [20]: 1. Tahap pertama, melakukan pembentukkan matriks sebuah keputusan
X =   [ x 11 x 12 x 21 x 22 ⋯ x 1n ⋯ x 2n ⋮ ⋮ x m1 x m2 ⋱ ⋮ ⋯ x mn ] (4)
2. Tahap kedua, melakukan pembuatan normalisasi matriks
X ∗ ij = X ij √∑ x ij2 m i=1 (5)
3. Tahap ketiga, menentukan nilai preferensi atau nilai akhir Jika kepentingan bobot sama dengan rumus:
Y i = ∑ X ∗ ij g j=1 ∑ X ∗ ij n j=g+1 (6)
Jika kepentingan bobot berbeda dengan rumus:
Y i = ∑ wj X ∗ g j=1 ij ∑ W j X ∗ ij n j=g+1 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHSAN

## 3.1 Kriteria dan niai bobot
Untuk  menentukan  dosen  tetap  dalam  sistem  pendukung  keputusan  harus  ada  data  yang  mendukung  untuk pemilihan tersebut agar dalam pemilihan atau menentukan dosen tetap tidak adanya kecurangan didalamnya dan dapat menghasilkan suatu nilai pemilihan yang adil dan mutlak.  Adapun kriteria dalam penelitian yang terbobot yang didapatkan dari metode ROC, pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Kriteria dan Nlai Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Kompetensi 0.37 Benefit C2 H-Indeks Scopus 0.23 Benefit C3 H-Indeks GS 0.16 Benefit C4 Prestasi 0.11 Benefit C5 Pendidikan 0.07 Benefit C6 Umur 0.04 Cost C7 Surat Teguran 0.02 Cost Keterangan kiteria Kompetensi : kemapuan / keahlian dosen H-Indeks Scopus  : berapa penghargaan prestasi penelitian dosen di scopus H-Indeks GS : berapa banyak penelitian dosen publish di google scholar Prestasi : hasil yang telah diraih Pendidikan : seberapa tinggi tingkatan yang diraih Umur : Berapa lama hidup dosen tersebut Surat Teguran : pelanggaran yang dibuat

## 3.2 Alternatif
Sistem pendukung keputusan bukan hanya memerlukan data kriteria saja tetapi harus ada data alternatif, agar dapat mempermudah penentuan atau pemilihan dosen tetap.  Berikut ini  merupakan tabel  2  merupakan  data alternatif setiap kriteria, data tersebut akan digunakan dalam penerimaan dosen tetap yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Alternatif Kriteria Alternatif C1 C2  C3 C4 C5  C6  C7 A1 Sangat Baik 5 31 Sangat Baik S2 46 1 A2 Baik 2 9 Baik S2 48 3 A3 Sangat Baik 2 15 Baik S2 40 2 A4 Baik 3 0 Cukup Baik S2 39 4 A5 Baik 1 6 Baik S2 35 2 A6 Baik 2 16 Sangat Baik S2 41 3 A7 Sangat Baik 1 5 Baik S3 49 3 A8 Baik 1 8 Cukup Baik S2 39 4 A9 Cukup Baik 1 7 Cukup Baik S2 47 4 A10 Baik 3 5 Sangat Baik S3 48 3
Dalam  tabel  2  masih  menggunakan  data  yang  berjenis  linguistik  sehingga  dalam  menentukan  ranting kecokkan  harus  merubah  dalam  bentuk  angka  dengan  cara  dilakukannya  pembobotan  terlebih  dahulu  sebagai beriku yaitu:
Tabel 3. Nilai Data Kompetensi danPrestasi Keterangan  Nilai Sangat Baik 3 Baik 2 Kurang Baik 1 Tabel 4. Pendidikan
Keterangan   Nilai S3 3 S2 2 S1 1
Berdasarkan tabel 3 dan 4, pembobotan yang telah ditetapkan untuk menentukan rating kecocokan sehingga diperoleh tabel 5 yang merupakan data rating kecocokan berikut.
Tabel 5. Data Ranting Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 A1 3 5 31 3 2 46 2 A2 2 2 9 2 2 48 3 A3 3 2 15 2 2 40 2 A4 2 3 0 1 2 39 4 A5 2 1 6 2 2 35 2 A6 2 2 16 3 2 41 3 A7 3 1 5 2 3 49 3 A8 2 1 8 1 2 39 4 A9 1 1 7 1 2 47 4 A10 2 3 5 3
3 48 3

## 3.3 Penerapan Metode MOORA
Adapun Langkah – Langkah dalam menyelesaikan sebuah masalah dan menentukan perangkingan yang optimal sebagai berikut yaitu:
1. Membuat atau menentukan atau membuat sebuah matriks keputusan
[ 3 2 3 2 2 2 3 2 1 2 5 2 2 3 1 2 1 1 1 3
31 9 15 0 6
16 5 8 7 5 3 2 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3 46 48 40 39 35 41 49 39 47 48 2 3 2 4 2 3 3 4 4 3]
2. Pembuatan normalisasi matriks X1 = √3 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2
= √9 + 4 + 9 + 4 + 4 + 4 + 9 + 4 + 1 + 4 = √52 =7.2111
X 11 = 𝑋11 𝑋1 = 3 7.2111 = 0,4160
X 21 = 𝑋21 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X 31 = 𝑋31 𝑋1 = 3 7.2111 = 0,4160
X 41 = 𝑋41 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X 51 = 𝑋51 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X 61 = 𝑋61 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X 71 = 𝑋71 𝑋1 = 3 7.2111 = 0,4160
X 81 = 𝑋81 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X 91 = 𝑋91 𝑋1 = 1 7.2111 = 0,1386
X 101 = 𝑋101 𝑋1 = 2 7.2111 = 0,2773
X2 = √5 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2
= √25 + 4 + 4 + 9 + 1 + 4 + 1 + 1 + 1 + 9 = √59 = 7.6811
X 12 = 𝑋12 𝑋2 = 5 7.6811 = 0,6509
X 22 = 𝑋22 𝑋2 = 2 7.6811 = 0,2603
X 32 = 𝑋32 𝑋2 = 2 7.6811 = 0,2603
X 42 = 𝑋42 𝑋2 = 3 7.6811 = 0,3905
X 52 = 𝑋52 𝑋2 = 1 7.6811 = 0,1301
X 62 = 𝑋62 𝑋2 = 2 7.6811 = 0,2603
X 72 = 𝑋72 𝑋2 = 1 7.6811 = 0,1301
X 82 = 𝑋82 𝑋2 = 1 7.6811 = 0,1301
X 92 = 𝑋2 𝑋2 = 1 7.6811 = 0,1301
X 102 = 𝑋102 𝑋2 = 3 7.6811 = 0,3905
X3 = √31 2 + 9 2 + 15 2 + 0 2 + 6 2 + 16 2 + 5 2 + 8 2 + 7 2 + 5 2 = √961 + 81 + 225 + 0 + 36 + 256 + 25 + 64 + 79 + 25 = √1.752 = 41.8568 X 13 = 𝑋13 𝑋3 = 31 41.8568 = 0,7406
X 23 = 𝑋23 𝑋3 = 9 41.8568 = 0,2150
X 33 = 𝑋33 𝑋3 = 15 41.8568 = 0,3583
X 43 = 𝑋43 𝑋3 = 0 41.8568 = 0
X 53 = 𝑋53 𝑋3 = 6 41.8568 = 0,1433 X 63 = 𝑋63 𝑋3 = 16 41.8568 = 0,3822 X 73 = 𝑋73 𝑋3 = 5 41.8568 = 0,1194 X 83 = 𝑋83 𝑋3 = 8 41.8568 = 0,1911 X 93 = 𝑋93 𝑋3 = 7 41.8568 = 0,1672
X 103 = 𝑋103 𝑋3 = 5 41.8568 = 0,1194
X4 = √3 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2
= √9 + 4 + 4 + 1 + 4 + 9 + 4 + 1 + 1 + 9 = √46 = 6.7823 X 14 = 𝑋14 𝑋4 = 3 6.7823 = 0,4423
X 24 = 𝑋24 𝑋4 = 2 6.7823 = 0,2948
X 34 = 𝑋34 𝑋4 = 2 6.7823 = 0,2948
X 44 = 𝑋44 𝑋4 = 1 6.7823 = 0,1474
X 54 = 𝑋54 𝑋4 = 2 6.7823 = 0,2948
X 64 = 𝑋64 𝑋4 = 3 6.7823 = 0,4423
X 74 = 𝑋74 𝑋4 = 2 6.7823 = 0,2948
X 84 = 𝑋84 𝑋4 = 1 6.7823 = 0,1474
X 94 = 𝑋94 𝑋4 = 1 6.7823 = 0,1474
X 104 = 𝑋104 𝑋4 = 3 6.7823 = 0,4423
X5 = √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2
= √4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 9 + 4 + 4 + 9 = √50 = 7.0710
X 15 = 𝑋15 𝑋5 = 2 7.0710 = 0.2878
X 25 = 𝑋25 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 35 = 𝑋35 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 45 = 𝑋45 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 55 = 𝑋55 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 65 = 𝑋65 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 75 = 𝑋75 𝑋5 = 3 7.0710 = 0.42442
X 85 = 𝑋85 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 95 = 𝑋95 𝑋5 = 2 7.0710 =  0.2878
X 105 = 𝑋105 𝑋5 = 3 7.0710 = 0.42442
X6 = √46 2 + 48 2 + 40 2 + 39 2 + 35 2 + 41 2 + 49 2 + 39 2 + 47 2 + 48 2
= √2.116 + 2.304 + 1.600 + 1.521 + 1.225 + 1.681 + 2.401 + 1.521 + 2.209 + 2.304 = √18.882 = 137.4117
X 16 = 𝑋16 𝑋6 = 46 137.4117 = 0.3347 X 26 = 𝑋26 𝑋6 = 48 137.4117 = 0.3493 X 36 = 𝑋36 𝑋6 = 40 137.4117 = 0.2910 X 46 = 𝑋46 𝑋6 = 39 137.4117 = 0.2838 X 56 = 𝑋56 𝑋6 = 35 137.4117 = 0.2547 X 66 = 𝑋66 𝑋6 = 41 137.4117 = 0.2983
X 76 = 𝑋76 𝑋6 = 49 137.4117 = 0.3565
X 86 = 𝑋86 𝑋6 = 39 137.4117 = 0.2838
X 96 = 𝑋96 𝑋6 = 47 137.4117 = 0.3420 X 106 = 𝑋106 𝑋6 = 48 137.4117 = 0.3493
X7 = √2 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2
= √4 + 9 + 4 + 16 + 4 + 9 + 9 + 16 + 16 + 9 = √96 =9.7979 X 17 = 𝑋17 𝑋7 = 2 9.7979 = 0.2041
X 27 = 𝑋27 𝑋7 = 3 9.7979 = 0.3061
X 37 = 𝑋37 𝑋7 = 2 9.7979 = 0.2041
X 47 = 𝑋47 𝑋7 = 4 9.7979 = 0.4082
X 57 = 𝑋57 𝑋7 = 2 9.7979 = 0.2041
X 67 = 𝑋67 𝑋7 = 3 9.7979 = 0.3061
X 77 = 𝑋77 𝑋7 = 3 9.7979 = 0.3061
X 87 = 𝑋87 𝑋7 = 4 9.7979 = 0.4082
X 97 = 𝑋97 𝑋7 = 4 9.7979 = 0.4082
X 107 = 𝑋107 𝑋7 = 3 9.7979 = 0.3061
Setelah melakukan perhitungan normalisasi matrik maka akan diperoleh tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Hasil Dari Pembuatan Normalisasi Matriks
Alternatif C1 C2 C3
C4 C5
C6 C7 A1 0,4160  0,6509  0,7406  0,4423 0.2878 0.3347  0.2041 A2 0,2773  0,2603  0,2150  0,2948 0.2878 0.3493  0.3061 A3 0,4160  0,2603  0,3583  0,2948 0.2878 0.2910  0.2041 A4 0,2773  0,3905 0 0,1474 0.2878 0.2838  0.4082 A5 0,2773  0,1301  0,1433  0,2948 0.2878 0.2547  0.2041 A6 0,2773  0,2603  0,3822  0,4423 0.2878 0.2983  0.3061 A7 0,4160  0,1301  0,1194  0,2948  0.42442  0.3565  0.3061 A8 0,2773  0,1301  0,1911  0,1474 0.2878 0.2838  0.4082 A9 0,1386  0,1301  0,1672  0,1474 0.2878 0.3420  0.4082 A10 0,2773  0,3905  0,1194  0,4423  0.42442  0.3493  0.3061
3. Menentukan nilai Yi dan hasil akhir atau preferensi 𝑌1  = ((0.4160 𝑥 0.37) + (0.6509 𝑥 0.23) + (0.7406 𝑥 0.16) + (0.4423 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) −
((0.3347 𝑥 0.04) + (0.2041 𝑥 0.02)) = 0.4916 − 0.0175 = 0.4742 𝑌2  = ((0,2773 𝑥 0.37) + (0,2603 𝑥 0.23) + (0,2150 𝑥 0.16) + (0.2948 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) − ((0.3493 𝑥 0.04) + (0.3061 𝑥 0.02)) = 0.2494 − 0.0201 = 0.2293 𝑌3  = ((0.4160 𝑥 0.37) + (0.2603 𝑥 0.23) + (0.3583 𝑥 0.16) + (0,2948 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) −
((0.2910 𝑥 0.04) + (0.2041 𝑥 0.02)) = 0.3239 − 0.0157 = 0.3082
𝑌4  = ((0.2773 𝑥 0.37) + (0.3905 𝑥 0.23) + (0 𝑥 0.16) + (0.1479 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) − ((0.2838 𝑥 0.04) + (0.4082 𝑥 0.02)) = 0.2285 − 0.0195 = 0.2089
𝑌5 = ((0.2773 𝑥 0.37) + (0.1301 𝑥 0.23) + (0.1433 𝑥 0.16) + (0.2948 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) − ((0.2547 𝑥 0.04) + (0.2041 𝑥 0.02)) = 0.2079 − 0.0143 = 0.1937 𝑌6  = ((0.2773 𝑥 0.37) + (0.2603 𝑥 0.23) + (0.3822 𝑥 0.16) + (0.4423 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) −
((0.2983 𝑥 0.04) + (0.3061 𝑥 0.02)) = 0.2927 − 0.0181 = 0.2746
𝑌7  = ((0.4160 𝑥 0.37) + (0.1301 𝑥 0.23) + (0.1194 𝑥 0.16) + (0.2948 𝑥 0.11) + (0.42442 𝑥 0.07)) − ((0.3565 𝑥 0.04) + (0.3061 𝑥 0.02)) = 0.2653 − 0.0204 = 0.2449
𝑌8  = ((0.2773 𝑥 0.37) + (0.1301 𝑥 0.23) + (0.1911 𝑥 0.16) + (0.1474 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) − ((0.3420 𝑥 0.04) + (0.4082 𝑥 0.02) = 0.1994 − 0.0195 = 0.1799
𝑌9 = ((0.1386 𝑥 0.37) + (0.1301 𝑥 0.23) + (0.1672 𝑥 0.16) + (0.1474 𝑥 0.11) + (0.2878 𝑥 0.07)) − ((0.3420 𝑥 0.04) + (0.4082 𝑥 0.02)) = 0.1443 − 0.0218 = 0.1224
𝑌10 = ((0.2773 𝑥 0.37) + (0.3905 𝑥 0.23) + (0.1194 𝑥 0.16) + (0.4423 𝑥 0.11) + (0.42442 𝑥 0.07)) −
((0.3493 𝑥 0.04) + (0.3061 𝑥 0.02)) = 0.2901 − 0.0201 = 0.2700
Berikut tabel 7 merupakan hasil akhir dari perhitungan metode MOORA dalam penentuan atau pemilihan dosen tetap.
Tabel 7. Hasil Akhir atau Preferensi Alternatif Nilai Rangking A1 0.4742 1 A2 0.2293 6 A3 0.3082 2 A4 0.2089 7 A5 0.1937 8 A6 0.2746 3 A7 0.2449 5 A8 0.1799 9 A9 0.1224 10 A10 0.2700 4
Hasil yang ditunjukkan pada tabel 8, bahwa alternatif A1 merupakan alternatif terbaik dengan nilai 0.4742.

## 3.4 Penerapan Metode MOOSRA
Adapun dalam menyelesaikan algortitma yang menerapkan metode MOOSRA ada 4 tahapan yaitu sebagai berikut:
1. Melakukan pembentukkan matriks keputusan
Matriks keputusan dapat diambil dari matriks keputusan Xij pada bagian penerapan metode MOORA di atas.
2. Menerapkan normalisasi matriks
Normalisasi matriks dapat diambil dari Normalisasi matriks pada bagian penerapan metode MOORA di atas.
3. Menentukan nilai preferensi atau nilai akhir
𝑌1  = (0.4160 𝑥 0.37)+(0.6509 𝑥 0.23)+(0.7406 𝑥 0.16)+(0.4423 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.3347 𝑥 0.04)+(0.2041 𝑥 0.02) = 0.4916 0.0175 =  28.1366 𝑌2  = (0,2773 𝑥 0.37)+(0,2603 𝑥 0.23)+(0,2150 𝑥 0.16)+(0.2948 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.3493 𝑥 0.04)+(0.3061 𝑥 0.02) = 0.2494 0.0201 = 12.4124 𝑌3  = (0.4160 𝑥 0.37)+(0.2603 𝑥 0.23)+(0.3583 𝑥 0.16)+(0,2948 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.2910 𝑥 0.04)+(0.2041 𝑥 0.02) = 0.3239 0.0157 = 20.5953 𝑌4  = (0.2773 𝑥 0.37)+(0.3905 𝑥 0.23)+(0 𝑥 0.16)+(0.1479 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.2838 𝑥 0.04)+(0.4082 𝑥 0.02) = 0.2285 0.0195 =  11.7057 𝑌5 = (0.2773 𝑥 0.37)+(0.1301 𝑥 0.23)+(0.1433 𝑥 0.16)+(0.2948 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.2547 𝑥 0.04)+(0.2041 𝑥 0.02) = 0.2079 0.0143 = 14.5705 𝑌6  = (0.2773 𝑥 0.37)+(0.2603 𝑥 0.23)+(0.3822 𝑥 0.16)+(0.4423 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.2983 𝑥 0.04)+(0.3061 𝑥 0.02) = 0.2927 0.0181 =  16.2057 𝑌7  = (0.4160 𝑥 0.37)+(0.1301 𝑥 0.23)+(0.1194 𝑥 0.16)+(0.2948 𝑥 0.11)+(0.42442 𝑥 0.07) (0.3565 𝑥 0.04)+(0.3061 𝑥 0.02) = 0.2653 0.0204 =  13.0123 Y8 = (0.2773 𝑥 0.37)+(0.1301 𝑥 0.23)+(0.1911 𝑥 0.16)+(0.1474 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.2838 𝑥 0.04)+(0.4082 𝑥 0.02) = 0.1994 0.0195 =  10.2177 Y9 = (0.1386 𝑥 0.37)+(0.1301 𝑥 0.23)+(0.1672 𝑥 0.16)+(0.1474 𝑥 0.11)+(0.2878 𝑥 0.07) (0.3420 𝑥 0.04)+(0.4082 𝑥 0.02) = 0.1443 0.0218 =  6.6034 Y10 = (0.2773 𝑥 0.37)+(0.3905 𝑥 0.23)+(0.1194 𝑥 0.16)+(0.4423 𝑥 0.11)+(0.42442 𝑥 0.07) (0.3493 𝑥 0.04)+(0.3061 𝑥 0.02) = 0.2901 0.0201 =  14.4346
Berikut tabel 8 merupakan hasil akhir dari perhitungan metode MOOSRA dalam penentuan atau pemilihan dosen tetap.
Tabel 8. Menetapkan Perangkingan Sebuah Alternatif Alternatif Hasil Rangking A1 28.1366 1
Alternatif Hasil Rangking A2 12.4124 7 A3 20.5953 2 A4 11.7057 8 A5 14.5705 4 A6 16.2057 3 A7 13.0123 6 A8 10.2177 9 A9 6.6034 10 A10 14.4346 5
Hasil yang ditunjukkan pada tabel 8, bahwa alternatif A1 merupakan alternatif terbaik dengan nilai 28.1366.

## 4. KESIMPULAN
Bersumber pada penelitian yang telah dilakukan penulis dapat di simpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dosen Tetap Pada Universitas Budi Darma Menggunakan metode MOORA dan metode MOOSRA dapat  menghasilkan  keputusan  terhadap  nilai  perangkingan  yang  berbeda  dari  masing  –  masing  rumus,  namun nilai tersebut sama – sama real dan adil tanpa ada nya kecurangan. Pada penelitian ini penulis juga menggunakan nilai ROC (Rank Order Centroid) untuk mendapatkan nilai pembobotan yang efektif dan benar untuk melakukan perhitungan pada nilai kriteria yang telah ditetetapkan oleh kampus atau perguruan tinggi Universitas Budi Darma medan. Untuk kriteria yang sudah ditetapakn wajib dimiliki calon dosen sebagai berikut seperti: kompetensi, H- Indeks scopus, H-Indeks GS, prestasi, pendidikan, umur, dan surat teguran. Jika calon dosen yang tidak memiliki kriteria tersebut maka tidak dapat mengajukan sebagai peserta calon dosen tetap, karena kriteria dari perguruan tinggi atau kampus Universitas Budi Darma tidak dipenuhi atau tidak memiliki oleh dosen tersebut. Maka dari itu penulis menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi setiap calon dosen secara logika, adil dan mutlak, hasil dari perhitungan sistem pendukung keputusan menggunaakan metode MOORA dan MOOSRA tidak dapat diubah dan tidak dapat di ganggu gugat oleh siapa pun Karena hasil tersebut menggunakan sistem. Penelitian berdasarkan perhitungan metode MOORA hasil tertinggi telah diraih oleh A1 bernilai 0.4742 dan begitu pula pada metode MOOSRA hasil alternatif tertinggi diraih  A1 bernilai 28.1366.

## REFERENCES
[1] A.  Juanda  and  F.  A.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Tetap  pada  Trinity  Teknologi Nusantara Dengan Metode Moora,” vol. 3, no. 3, pp. 277–282, 2021.
[2] A. Ramadani, T. Riris, R. Sihombing, and I. Parlina, “(Journal of Informatics and Telecommunication Engineering),” vol. 2, no. 2, pp. 122–127, 2019.
[3] A. Rafiqi, D. Riyansyah, and H. Sartika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” pp. 728–733, 2018.
[4] E. Astuti and M. Kom, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Pindahan Terbaik Dengan Metode MOORA Pada Dinas Pendidikan Medan Utara,” vol. 5, no. 1, 2020.
[5] M.  Syahrizal,  M.  Hartami,  S.  Fajarika,  S.  Hardiyanti,  and  S.  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Karyawan Yang Mutasi Menggunakan Metode MOORA,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 421– 426, 2018.
[6] A.  Gresia,  J.  Hutagalung,  H.  Syahputra,  and  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Kenaikan  Jabatan Karyawan Menggunakan Metode MOORA,” pp. 653–658, 2018.
[7] I.  Hidayatulloh  and  M.  Z.  Naf’an,  “Integrasi  Sentiment  Analysis  SentiWordNet  pada  Metode  MOORA  untuk Rekomendasi  Pemilihan  Smartphone,”  J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  7,  no.  1,  2018,  doi: 10.22146/jnteti.v7i1.396.
[8] D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan  ROC,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[9] F. Mahdi, Faisal,  D. P.  Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS  dan ROC ( Rank Order Centroid  ) dalam Pengangkatan  Karyawan  Kontrak,”  Bull.  Comput.  Sci.  Res.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  197–202,  2023,  doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[10]  M. Ilham,  I. Parlina,  A. Maulana, E.  K. Lubis, and S.  I. Sari, “Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan SMA  Negeri Terfavorit  Kota  Pematangsiantar  Menggunakan  Metode  MOORA,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 16–20, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.861.
[11]  T. Hasanah, H. J. S.Sitio, and I.- Parlina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Yayasan Muhammad Nasir  dengan  Menggunakan  Metode  MOORA,”  J.  Informatics  Telecommun.  Eng.,  vol.  2,  no.  2,  p.  128,  2019,  doi: 10.31289/jite.v2i2.2161.
[12]  N. Lestari, J. Karman, and B. Santoso, “Komparasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ) dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio ( MOORA ) Dalam Penerimaan Dosen,” vol. 2, no. 2, pp. 138– 147, 2021.
[13]  R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis MOORA sebagai Sistem Pendukung Keputusan
dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen ( Studi Kasus di  Universitas Pembangunan Panca Budi Medan ),” vol. 2, no. 2019, pp. 4–10, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.52.
[14]  A.  Fadlil  and  R.  F.  Pahlevi,  “Pengambilan  Keputusan  Sistem  Penjaminan  Mutu  Perguruan  Tinggi  menggunakan MOORA, SAW, WP, dan WSM,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 350–358, 2021.
[15]  A.  Praba,  R.  Pinem,  H.  Indriyawati,  and  B.  A.  Pramono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[16]  D.  Pasaribu  and  R.  K.  Hondro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bidan  Terbaik  Dengan  Metode  MOORA  ( Studi Kasus : Rumah Sakit Ridos ),” vol. 6, no. 2, pp. 143–149, 2019.
[17]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[18]  A.  Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization  by Ratio  Analysis (MOORA)  Dalam Penyeleksian  Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[19]  H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[20]  A. A. Suryanto, S. N. Alam, W. Widjaja, H. Wijaya, and I. Adhicandra, “Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1721–1731, 2023.