## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283

## Implementasi Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis dalam Seleksi Mahasiswa Program Indonesia Pintar

## Abdul Karim
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: abdkarim6@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: abdkarim6@gmail.com
Abstrak −Program Indonesia Pintar (PIP) adalah bantuan berupa uang tunai, perluasan akses, dan kesempatan belajar dari pemerintah yang diberikan kepada peserta didik dan mahasiswa yang berasal dari keluarga miskin atau rentan miskin untuk membiayai pendidikan. Penelitian ini menggunakan keputusan teknik sistem pendukung dengan metode Multi-Objective Optimization pada dasarnya of Ratio Analysis (MOORA) yang dapat  membantu dalam menentukan  rengking yang baik. Kriteria Nilai Rapot, Penghasilan Orang Tuah, Prestasi, Tempat Tinggal, Penerima PKH, Peserta KKS. Hasil penerapan MOORA metode pemilihan  Seleksi Mahasiswa Program Indonesia Pintar adalah jenis dengan nilai 0,191937493 di Alternanip A10
Kata Kunci : PIP; KIP; SPK; MOORA
Abstract– The Smart Indonesia Program (PIP) is assistance in the form of cash, expanding access, and learning opportunities from the government which are given to students and students who come from poor or vulnerable families to finance education. This study uses decision support system techniques with the Multi-Objective Optimization method basically of Ratio Analysis (MOORA) which can help in determining a good ranking. Criteria for Rapot Score, Parents' Income, Achievement, Place of Residence, PKH Recipients, KKS Participants. The results of applying the MOORA method of selecting the Smart Indonesia Student Selection Program are types with a value of 0.191937493 in Alternanip A10
Keywords: PIP; KIP; DSS; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Program  Indonesia  Pintar    (PIP)  adalah  bantuan  berupa  uang  tunai,  perluasan  akses,  dan  kesempatan  belajar  dari pemerintah yang diberikan kepada peserta didik dan  mahasiswa yang berasal  dari keluarga miskin  atau rentan  miskin untuk membiayai pendidikan. Hal ini menjadi dasar komitmen pemerintah yang menempatkan akses pendidikan tinggi bagi seluruh masyarakat sebagai salah satu prioritas pembangunan. PIP Pendidikan Tinggi untuk mahasiswa diberikan dalam bentuk Kartu Indonesia Pintar Kuliah atau KIP Kuliah. Beasiswa merupakan suatu bantuan keuangan bagi pelajar dapat berupa dana sebagai penunjang biaya yang harus dikeluarkan untuk keberlangsungan pendidikan yang ditempuh[1]- [2]
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu  pengambilan keputusan dalam situasi  semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.  Dalam  penelitian  sistem  pendukung  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  mahasiswa  berprestasi  dengan meggunakan metode waspas. Saat ini perkembangan teknologi di bidang informasi telah berkembang dengan cepat. Salah satu  wujud  teknologi  pendukung  sistem  informasi  ialah  komputer.  Komputer  menjadi  media  yang  penting  dalam pemrosesan data menjadi informasi yang siap untuk digunakan[3]-[4]-[5]-[6]
Dengan adanya SPK diharapkan mampu membantu  dalam menyelesaikan suatu  masalah dan menjadi  alternatif bagi  penggunannya.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  menyediakan  kemampuan  untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur, [7]-[8]-[9]-[10]
Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam SPK. Metode MOORA dikembangkan pertama kali oleh Brauers yang menerapkannya dalam proses pengambilan keputusan dengan multikriteria., [11]-[12] Metode MOORA  memiliki  tingkat  selektivitas  yang  baik  dalam  menentukan  sebuah  alternatif  dari  sebuah  permasalahan. Pendekatan  menggunakan  metode  MOORA  didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  secara  bersamaan  untuk mengoptimalkan beberapa kriteria yang saling bertentangan pada beberapa kendala. [7]-[13]-[14]
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dapat dimanfaatkan sebagai acuan pada penelitian ini antara lain yaitu pada. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chairul  Fadlan,  dkk.  Tahun  2019  Tentang  Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem Pemilihan  Bibit  Cabai  (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan  Gunung  Malela).  Menghasilkan.  dapat  menyeleksi alternative dan melakukan perankingan dalam melakukan rekomendasi  bibit cabai  terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dimana alternative Lado (A1) sebagai bibit cabai terbaik dengan nilai Yi (max) = 0.2080. [15]
Penelitian yang dilakukan oleh Asep Toyib Hidayat, dkk tahun 2020 membahas tentang Penerapan Metode Multi- Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam  Pemilihan  Wiraniaga  Terbaik  dengan  hasil metode MOORA memberikan hasil optimasi yang sangat baik dengan menyertakan bobot dalam proses perhitungannya. Tahapan metode MOORA cukup sederhana dalam menghasilkan alternatif yang terbaik. Alternatif terbaik dari penelitian diperoleh dengan nilai 0.28 sebanyak 3 orang Wiraniaga.[16]-

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode MOORA, metode ini di tekankan kepada mahasiswa penerima Kartu  Indonesia  Pintar.  Untuk  mengidentifikasi  masalah  tersebut  di  undang  untuk  memberikan  pemikiran  sebanyak- banyaknya. Semakin banyak ide yang di hasilkan maka semakin banyak pula peluang untuk menghasilkan solusi yang efektif.  Semua  masukan  akan  ditampung  terlebih  dahulu.  Semua  masukan  akan  dicatat  sebagai  notulen  agar  dapat nantinya di klasifikasi menurut kebutuhan yang ada di lapangan. Metode ini dapat menampung sebanyak-banyaknya ide untuk  dapat  dipecahkan secara bersama. Metode ini  dituntut kreatifitas untuk memberikan ide-ide baru untuk mencari solusi dan menghasilkan output yang diinginkan.  Pada akhirnya semua audens dapat menghasilkan sebuah kesimpulan yang menjadi solusi untuk dapat di sepakati bersama. Yang tidak kalah pentingnya dalam pembelajaran menggunakan adanya motivasi dan dukungan dari audens.

## 2.2 Tahapan Penelitian:
Identifikas Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Implementasi Pengolahan Data dengan Metode Moora Perancangan Pengujian Dokumentasi Gambar 1. Tahapan Peneliian
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dilakukan untuk menjelaskan dan mendefenisikan masalah-masalah yang dihadapi. Pada tahap ini juga dicari solusi atas masalah tersebut.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  untuk mendukung penyelesaian masalah yang dihadapi.
3. Studi literatur
Penulis mencari referensi teori yang relefan dengan kasus atau permasalahan yang ditemukan
4. Implementasi Pengolahan Data dengan Metode Moora
Pengolahan data ini di lakukukan disaat data sudah terkumpul dan dilakukan pengujian dengan metode Moora
5. Perancangan sistem
Perancangan sistem adalah sebuah tahapan dan proses untuk mendefinisikan dari sistem yang sudah ada atau sistem yang baru.
6. Hasil pengujian
Hasil  pengujian  adalah  sebuah  hasil  yang  sudah  di  terapkan  dan  sudah  dipersetujui  dengan  program  yang  dibuat, tahapan ini dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun berjalan atau tidak.
7. Dokumentasi Dokumentasi adalah sebuah bukti dengan menampilkan file-file yang akurat

## 2.3  Algoritma
Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat ditentukan nilanya benar dan salah.  Dalam  beberapa  konteks  algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  yang  spesifikasi  dalam  melaksanakan  pekeraan tertentu

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283
Algoritma adalah langkah - langkah dalam menyelesaikan masalah, sedangkan program adalah realisasi dari algoritma dalam  bahasa  pemrograman.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  dan  kegiatan  membuat  program  disebut pemrograman (programming). Orang/user yang menulis coding/program disebut pemrogram (programmer). Setiap langkah Pada program disebut instruksi. Instruksi yang menjadi penghubung dari kode dan sistem ini yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut para ahli defenisi algoritma adalah yaitu:[17] Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata logis merupakan kata kunci dalam algoritma. Langkah-langkah dalam  algoritma harus logis dan harus dapat  ditentukan bernilai  salah atau benar. Dalam beberapa konteks, algoritma adalah spesifikasi urutan langkah untuk melakukan pekerjaan tertentu. [13]-[18]

## 2.4 Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA atau disebut Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis  merupakan sebuah metode yang sering  digunakan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan,  metode  ini  sering  digunakan  karena  langkah-langkah  dalam penerapannya  sangatlah  simpel  dan  sederhana  sehingga  peneliti  yang  menggunakan  metode  ini  dapat  menyelesaikan masalah dengan cepat. Metode MOORA juga disebut sebagai Multi objektif yag dapat mengoptimalkan beberapa atribut yang secara bersamaan saling bertentangan Berikut langkah-langkah penerapan metode MOORA, [13], [15], [16], [19]– [24] a. Membuat sebuah matriks keputusan dimulai dari X11 hingga Xmn.
X = [ X11 X12 X1n X21 X11 X1n Xm1 Xm1 Xmn ] (1)
Keterangan:
X ij :Matriks Keputusan alternatif i pada kriteria j I : Alternatif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom) n : Jumlah Atribut/Kriteria m : Jumlah Alternatif /Baris b.  Menormalisasikan matriks x
𝑋 𝐼𝐽 = 𝑥𝑖𝑗/√∑ 𝑥(𝑗 = 1,2, … . . 𝑛 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan: X ij : Matriks Keputusan pada alternatif i terhadap kriteria j X * ij : Matriks Normalisasi pada alternatif i terhadap kriteria j i : Alternatif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom) m : Jumlah Alternatif /Baris c.   Pengoptimalan atribut
𝑦𝑖 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=+1 𝑔 𝑗−1 (3)
Keterangan: X * ij :Matriks Normalisasi pada alternatif i terhadap kriteria j j :Atribut/Kriteria (Kolom) W j :Bobot terhadap alternatif i pada kriteria j g :Jumlah Atribut/Kriteria (kolom) dengan kriteria benefit g+1 :Atribut/Kriteria (kolom) dengan kriteria cost n :Jumlah Atribut/Kriteria (kolom) Y i :Penilaian Optimum alternatif i Jika terdapat bobot dalam penormalisaian maka dapat menggunakan rumus berikut.
𝑦𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ (𝑗 = 1,2, … . 𝑛) 𝑔 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Metode
Penentuan Beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) tentunya di perlukan cara agar dapat diperoleh sesuai tanpa adanya keraguan,  Dalam  penentuan  tersebut  dibuatlah  sebuah  sistem  yang  menerapkan  metode  dalam  menghasilkan  sebuah keputusan. Cara kerja merod MOORA ini diteraka berdasarkan kreteria yang telah di  tentukan sebagai  penilaian setiap alternatif yang diteliti. Dan menghasilkan perangkingan dari metode tersebuts. Berikut tabel yang berisikan kreteria dalam penelitian ini.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis Konversi C1 Nilai Rapot 10% Benefit 0,1 C2 Penghasilan Orang Tuah 30% Cost 0,3 C3 Prestasi 10% Benefit 0,1 C4 Tempat Tinggal 15% Benefit 0,15 C6 Penerima PKH 15% Benefit 0,15 C7 Peserta KKS 15% Benefit 0,15
Dalam penelitan ini menggunakan 6 buah kreteria, yaitu Nilai Rapot, Penghasilan Orang Tuah, Prestasi, Tempat Tinggal, Penerima PKH, Peserta KKS, yang berjenis Benefit dan Cost. Program Indonesia Pintar lebih mengutamakan membantu mahasiswa berprestasi tapi kurang mampu dari segi ekonomi.  Berikut ini adalah tabel ketentuan nilai fuzzy untuk penilaian masing masing kreteria.
Tabel 2. Nilai Fuzzy kriteria Nilai Rapot Variabel Nilai 3 Besar 50 10 Besar 30 Lainya 10 Tabel 3. Nilai Fuzzy kriteria Penghasilan Orang Tua Variabel Nilai Tidak Berpenghasilan 10 <500000 20 <1000000 30 <2000000 40 >2000000 50 Tabel 4. Nilai Fuzzy kriteria Prestasi Variabel Nilai Internasioonal 50 Nasional 40 Provinsi 30 Kabupaten 20 Tidak ada 10 Tabel 5. Nilai Fuzzy kriteria Tempat Tinggal Variabel Nilai Menumpang 50 Sewa 30 Milik Sendiri 10 Tabel 6. Nilai Fuzzy kriteria Penerima PKH Variabel Nilai Ya 1 Tidak 5 Tabel 7. Nilai Fuzzy kriteria Penerima KKS Variabel Nilai Ya 1 Tidak 5

## 3.2. Penerapan Moora dalam menentukan penerimaan Beasiswa Program Indoesia Pintar
Data alternatif yang sudah dibuat sebelumnya, langkah selanjutnya adalah melakukan penentuan rating kecocokan dari data alternatif setiap kriteria seperti tabel 8 dibawah ini. Data rating pada tabel 8 tersebut merupakan data yang telah di bobotkan yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif terhadap Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 50 10 50 50 10 1 5

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A2 10 20 40 40 30 5 5 A3 30 30 30 30 50 5 1 A4 30 40 20 20 10 1 1 A5 50 50 10 10 50 1 1 A6 10 50 50 10 30 5 5 A7 10 40 50 30 30 5 1 A8 30 50 10 20 10 1 5 A9 50 30 30 50 50 1 5
A10
Berdasarkan Nilai dari alternatif di diperoleh data matriks keputusan (X) Sebagai Berikut
X= [ 50 10 50 10 20 40 30 30 30 50 10 1 40 30 5 30 50 5 5 5 1
30 40 20 50 50 10
10 50 50 20 10 1 10 50 1 10 30 5 1 1 5
10 40 50
30 50 10 50 30 30
30 30 5 20 10 1 50 50 1 1 5 5]
Selanjutnya hasil normalisasi terhadap matrik x menggunakan persamaan 2 sebagai berikut.
Tabel 9. Hasil dari Normalisasi Matrik
Alternatif Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,46829291  0,086386843  0,458349249  0,492664639  0,087705802  0,087705802 A2 0,09365858  0,172773685  0,366679399  0,394131711  0,263117406 0,43852901 A3 0,28097574  0,259160528  0,275009549  0,295598783 0,43852901 0,43852901 A4 0,28097574 0,34554737  0,183339699  0,197065856  0,087705802  0,087705802 A5 0,46829291  0,431934213 0,09166985  0,098532928 0,43852901  0,087705802 A6 0,09365858  0,431934213  0,458349249  0,098532928  0,263117406 0,43852901 A7 0,09365858 0,34554737  0,458349249  0,295598783  0,263117406 0,43852901 A8 0,28097574  0,431934213 0,09166985  0,197065856  0,087705802  0,087705802 A9 0,46829291  0,259160528  0,275009549  0,492664639 0,43852901  0,087705802 A10 0,28097574  0,172773685  0,183339699  0,295598783 0,43852901 0,43852901
Dari hasil normalisasi tabel di atas kita dapat meyimpulan bahwa normalisasi bobot sebagai berkut.
Tabel 10. Hasil dari dari Perenkingan Normalisasi * Bobot Krite ria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Hasil Optimasi Ranki ng Tipe benefit cost benefit benefit benefit benefit Bobo t 0,1 0,3 0,1 0,15 0,15 0,15 A1 0,04682929 -0,025916053 0,04583492 0,073899696 0,01315587 0,01315587 0,166959599 3 A2 0,00936586 -0,051832106 0,03666794 0,065779351 0,039467611 0,065779351 0,165228006 4 A3 0,02809757 -0,077748158 0,02750095 0,065779351 0,065779351 0,065779351 0,175188425 2 A4 0,02809757 -0,103664211 0,01833397 0,01315587 0,01315587 0,01315587 -0,017765056 9 A5 0,04682929 -0,129580264 0,00916698 0,01315587 0,065779351 0,01315587 0,018507104 8 A6 0,00936586 -0,129580264 0,04583492 0,065779351 0,039467611 0,065779351 0,096646833 6 A7 0,00936586 -0,103664211 0,04583492 0,065779351 0,039467611 0,065779351 0,122562886 5 A8 0,02809757 -0,129580264 0,00916698 0,01315587 0,01315587 0,01315587 -0,052848094 10 A9 0,04682929 -0,077748158 0,02750095 0,01315587 0,065779351 0,01315587 0,088673179 7 A10 0,02809757 -0,051832106 0,01833397 0,065779351 0,065779351 0,065779351 0,191937493 1
Dari  hasil  perhitungan di  atas, maka dapat  dilihat bahwa hasil perangkingan terbesar 0,191937493 dan terpilih nilai preferensi tertinggi yaitu pada A10.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 351-356 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.283

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  di  atas  maka  penulis  menyimpulkan  bahwa  Implementasi  Metode  MOORA  (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) dalam Seleksi Mahasiswa Program Indonesia Pintar. Dari hasil di atas dapat di simpulkan berdasarkan hasil perengkingan Alternatif A10 Layak Mendapatkan Program Indonesia Pintar

## REFERENCES
[1] D. Ayudia and G. W. Nurcahyo, “Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Optimalisasi Penentuan Kriteria Penerima Bantuan Program Indonesia Pintar dengan Metode TOPSIS,” vol. 3, pp. 142–149, 2021.
[2] E. Nur and L. Rohmah, “Implementasi Program Kartu Indonesia Pintar Kuliah di Perguruan Tinggi Swasta,” vol. 14, no. 1, 2022.
[3] A. Muharsyah, S. R. Hayati, M. I. Setiawan, H. Nurdiyanto, and Yuhandri, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 19– 23, 2018.
[4] R. F. Sinaga, S. R. Andani, and S. Suhada, “Penentuan Penerima Kip Dengan Menggunakan Metode Moora Pada Sd Negeri 124395 Pematang \Siantar,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 278–285, 2018.
[5] R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2020, pp. 447–452, 2020.
[6] L. D. Hermawan and M. Imrona, “IMPLEMENTASI METODE ENTROPY DAN ORESTE PADA REKRUITASI,” vol. 1, no. 1, pp. 711–718, 2014.
[7] S.  Dedi,  A.  Pardede,  A.  Harahap,  A.  Putera,  and  U.  Siahaan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan Kesehatan Masyarakat ( Jamkesmas ) Menerapkan Metode MOORA,” vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[8] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019.
[9] N. Oktari, D. P. Utomo, S. Aripin, and A. Karim, “Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu ( PKWT ),” vol. 3, no. 3, pp. 218–226, 2022.
[10]  A. Karim, “Penerapan Algoritma Entropy dan Aras Menentukan Desa Terbaik Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 1, pp. 33–43, 2022.
[11]  S. W. Pasaribu, E. Rajagukguk, M. Sitanggang, R. Rahim, and L. A. Abdillah, “Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik,” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 50–55, 2018.
[12]  O. K. Sulaiman, “Implementasi Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( Moora ) pada Kelayakan Pemberian Pinjaman Modal Usaha di Bank Syariah Mandiri,” vol. 4, no. 1, pp. 196–209, 2019.
[13]  I.  Teknologi  and  S.  Bali,  “Implementasi  Metode  MOORA  pada  Proses  Seleksi  Beasiswa  Bidikmisi  di  Implementasi  Metode MOORA pada Proses Seleksi Beasiswa Bidikmisi di Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali,” no. October, pp. 1–7, 2020.
[14]  K. Binjai, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Kartu Indonesia Pintar ( KIP ) Pada Siswa Menggunakan Metode Moora,” 2021.
[15]  C. Fadlan, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela),” J. Appl. Informatics Comput., vol. 3, no. 2, pp. 42–46, 2019.
[16]  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.
[17]  V. Suryadini et al., “Penerapan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Pengawasan Kinerja Mutu Pegawai Dinas Perdagangan Kota Medan,” no. April, pp. 1–10, 2020.
[18]  I. Rosita and D. Apriani, “Penerapan Metode Moora Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah ( Studi Kasus : SMK Airlangga Balikpapan ),” 2020.
[19]  N. R. Yanifa, D. Arifianto, and A. Nilogiri, “Implementasi metode moora.”
[20]  N.  Sari,  “IMPLEMENTASI  METODE  MULTI-OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS  OF  RATIO  ANALYSIS ( MOORA ) DALAM MENENTUKAN LOKASI PEMASARAN LAPTOP BEKAS,” vol. 6, pp. 293–297, 2019.
[21]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[22]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of  Ratio  Analysis  (MOORA)  in  Improving  Support  for  Decision  on  Sales  Location  Determination,”  in  Journal  of  Physics: Conference Series, 2019, vol. 1424, no. 1.
[23]  Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT, vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[24]  A. G. Simorangkir, K. Andika, and Mesran, “Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.