Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## DECISION SUPPORT SYSTEM DALAM PEMILIHAN BUAH KELAPA  SAWIT TERBAIK  MENGGUNAKAN METODE MOORA
Avenia Manurung 1* , Hasbi Galih Santoso 1 , Rizky Yustanto 1 , Tiara Susiani 1 , Afrisawati 1 1 Sistem Informasi,  Sekolah Tinggi  Manajemen Informatika dan Komputer Royal * email : aveniamanurung16@gmail.com
Abstract :Oil  palm  is  a  palm  oil  producing  plant.  Many  factors  affect  the  quality  of  palm  oil, including  water  content  and  impurities.  One  of  the  most  important  factors  is  fruit  maturity. Maturity  of  oil  palm  fruit  is  basically  a  very  important  factor  for  the  quality  of  crude  oil. Therefore  we  built  a  decision  support  system  using  the  MOORA  method  to  identify  the best/good  quality  of  oil  palm  fruit.  With  a  quantitative  research  methodology, which uses a lot of numbers starting from the data collection process to its interpretation. Based on the results of the research we have done, that the sale of quality palm fruit will be carried out by a fruit quality selection  system  using  the MOORA method. And when building a decision support system for choosing  oil  palm  fruit  according  to  the MOORA method, the results of testing 10 alternatives achieved the highest score of 35.5
Keywords : SPK; MOORA; oil palm fruit
Abstrak :Kelapa  sawit  merupakan  tanaman  penghasil  minyak  sawit.  Banyak  faktor  yang mempengaruhi kualitas minyak sawit, antara lain kadar air dan pengotor. Salah satu faktor yang paling  penting  adalah  kematangan  buah.  Kematangan  buah  kelapa  sawit  pada  dasarnya merupakan  faktor  yang  sangat  penting  bagi  kualitas  minyak  mentah.  Oleh  karena  itu  kami membangun  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan  memakai  metode  MOORA  untuk mengenali  mutu  buah  kelapa  sawit  terbaik/  bagus.  Dengan metodologi riset  kuantitatif, yang di dalamnya  menggunakan  banyak  angka  mulai  dari  proses  pengumpulan  data  hingga penafsirannya.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  kami  lakukan,  bahwa  penjualan buah  kelapa  sawit    yang  berkualitas  akan  dilakukan  oleh  suatu  sistem  pemilihan  kualitas buah dengan  menggunakan  metode  MOORA.  Dan  pada  saat  membangun  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  buah  kelapa  sawit menurut metode MOORA, hasil pengujian 10 alternatif mencapai skor tertinggi  yaitu 35,5.
Kata kunci : SPK; MOORA; buah kelapa sawit
.

## PENDAHULUAN
UD.  JAYA  PRATAMA,  salah  satu  distributor  buah  kelapa  sawit  yang  beroprasi di  Hessa  Kab.  Asahan.  Sebagian  besar  masyarakat  pedesaan  miskin  di  Indonesia terutama  di  Sumatera  dan  Kalimantan,  menerima  pendapatan  yang  dapat  diandalkan dari  budidaya  kelapa  sawit,  yang  merupakan  sumber  penting  dalam  pengentasan kemiskinan  dan pembangunan  daerah. [1]
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
PT.  Hendrison  Inti  Persada  (HIP)  adalah  perusahaan  kelapa  sawit  yang menjalankan  perkebunan  kelapa  sawit  industri  dan  konsumsi  di  Kabupaten  Sorong, Papua  Barat,  untuk  menghasilkan  minyak  industri,  bahan  bakar,  dan  minyak  konsumsi, menurut  PT. Hendrison  Inti  Persada.  [2].
Sangat  penting  untuk  mengetahui  dengan  tepat  berapa  kematangan  buah  kelapa sawit  yang  telah  dipanen.  Persepsi  petani  atau  penyeleksi  yang  berbeda  menyebabkan proses  pemilihan  buah  kelapa  sawit  dengan  kematangan  yang  tepat  tidak  optimal. Akibatnya,  diperlukan  metode  yang  lebih  efektif  untuk  mengatasi  masalah  ini.  Untuk mengetahui  kematangan  buah  kelapa  sawit,  pengolahan  citra  dapat  membantu.  Namun, untuk  mengetahui  kematangan  buah  kelapa  sawit,  diperlukan  pengembangan  sensor yang  dapat  mendeteksi  kematangan.  Beberapa  sistem  sensor  yang  digunakan  untuk mengetahui  kematangan  buah  kelapa  sawit  telah  dipelajari  secara  menyeluruh,  termasuk spektroskopi  fluoresensi,  yang  menghasilkan  intensitas  fluoresensi  tertinggi  saat  buah terlalu  matang.  Sensor  ini  diperlukan  karena  mereka  objektif,  mungkin  lebih  akurat,  dan menghasilkan  hasil  yang  sama  untuk  setiap  pengukuran  [3].  Area  perkebunan  kelapa sawit  Indonesia  sekarang  dua  kali  lipat  dari  tahun  2000,  mencapai  11  juta  hektar,  dan diperkirakan  akan  bertambah  menjadi  13  juta  hektar  pada  tahun  2020.  Peningkatan  total produksi  dan  ekspor  Indonesia  serta  area  perkebunan  kelapa  sawit  yang  lebih  besar berkontribusi  pada kenaikan  ini.  [4]
Salah  satu  dari  metode  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan),  metode  MOORA (Optimisasi  Multi  Tujuan  melalui  Analisis  Rasio),  digunakan  untuk  mendukung keputusan  pemilihan  buah  kelapa  sawit.  Untuk  memilih  buah  kelapa  sawit,  beberapa kriteria  akan  dipertimbangkan.  Saat  ini,  UD.  JAYA  PRATAMA  masih  menggunakan metode  manual  untuk  mengukur  kualitas  buah  kelapa  sawit.  Namun,  UD.  JAYA PRATAMA  selalu  menemukan  masalah  dalam  proses  sortasi  buah  kelapa  sawit  yang akan  diekspor  ke  pabrik.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  di  UD.  JAYA PRATAMA  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  melakukan pemilihan  buah  kelapa  sawit.  Dalam  proses  ini,  metode  MOORA  (Multi  Objective Optimization  by  Ratio  Analysis)  digunakan  untuk  mempermudah  proses  sortasi  dan pemilihan  buah  kelapa  sawit  terbaik.
Bersumber  pada  kasus  yang  terjalin  pada  UD.  JAYA  PRATAMA,  riset  yang kami  jalani  memiliki  tujuan  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  metode MOORA  dapat  mengenali  mutu  buah  kelapa  sawit  terbaik/  bagus.  Dalam  perihal  ini keputusan  yang  diartikan  merupakan  buah  mana  yang  hendak  di  terpilih  jadi  buah terbaik  bersumber  pada  kriteria-  kriteria  yang  sudah  diresmikan.  Menaikkan pengetahuan  dalam  perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  memakai metode  MOORA.

## METODE
Ada  pula  metodologi  riset  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  penyusunan  jurnal ini  merupakan  metode  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah  sebuah  metode  yang  di dalamnya  menggunakan  banyak  angka.  Mulai  dari  proses  pengumpulan  data  hingga penafsirannya.  Selain  dari  metode  kuantitafif,  kami  juga  menggunakan  berbagai metode,    sebagai  berikut:  1)  Metode  Observasi:  Metode  ini  menggunakan  pengamatan langsung  objek  penelitian  melalui  analisis  sistem  yang  tengah  berjalan.,  2)Metode
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Wawancara:  Ini  melibatkan  berbicara  langsung  dengan  pemilik  perusahaan  untuk  tujuan membuat  dan  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan.,  3)  Studi  Literatur  :  Penelitian literatur  tentang  subjek  penelitian  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data.,  4)  Studi Lapangan:  untuk  mendapatkan  data  penelitian,  kami  langsung  menuju  UD.Jaya Pratama.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  membahas  analisis  keputusan  metode  perhitungan  MOORA  untuk memilih  biji  kelapa  sawit  terbaik.  1.  Penentuan  Kriteria:  Metode  MOORA  memiliki beberapa  kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  selama  proses penilaian.

## Penentuan  Kriteria
Tabel  1. Data  Kriteria No Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Jenis Kriteria 1 C1 Tingkat Kematangan 25% Benefit 2 C2 Jarak Pengambilan 20% Benefit 3 C3 Berat  Buah 20% Benefit 4 C4 Buah  Bersih 15% Benefit 5 C5 Kerusakan Buah 20% Benefit Tabel  2. Tingkat  Kematangan Tingkat Kematangan Bobot Nilai Buah  Mateng Baik 5 Buah  Mentah Cukup Baik 3 Tabel  3. Jarak Pengambilan Tingkat Kematangan Bobot Nilai Buah  Baru Baik 5 Buah  Lama Cukup Baik 3 Tabel  4. Berat  Buah Berat  Buah Bobot Nilai > 50kg C1 5 < 50kg C2 3
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel  5. Buah  Bersih Berat  Buah Bobot Nilai Tidak Berlumpur Baik 5 Berlumpur Cukup Baik 3 Tabel  6. Kerusakan  Buah Kerusakan Buah Bobot Nilai Tidak  Rontok Baik 5 Rontok Cukup Baik 3

## Penentuan  Alternatif
Metode  MOORA  akan  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  untuk  pilihan  ini  dan dimasukkan  ke  dalam  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  buah  kelapa  sawit. Metode ini  akan menghasilkan  rangking  dari  pilihan  terbaik  hingga  yang  paling  buruk.
Tabel  7. Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Buah  1 3 5 3 5 5 Buah  2 3 5 5 5 3 Buah  3 3 3 3 3 3 Buah  4 5 5 3 5 5 Buah  5 5 5 5 3 3 Buah  6 3 3 5 3 5 Buah  7 3 3 5 5 3 Buah  8 5 5 3 3 5 Buah  9 3 5 5 5 5 Buah  10 5 3 3 5 5

## Perhitungan  Metode MOORA

## Matrix Normalisasi
Matriks  normalisasi  perhitungan  nomalisasi  digunakan  untuk  mendapatkan  data normalisasi.  Perhitungan  nomalisasi  ini  diperoleh  dari  nilai  alternatif  C1  yang dipangkatkan  secara keseluruhan.
X 2 ij = Xij ∑ m m = 1 X 2 ij (1)
Keterangan:
X ij :  respon  alternatif  j pada kriteria  i i   :  1,2,3.....n adalah  nomor  urut  atribut  atau  kriteria j   :  1,2,3....m adalah  nomor  urutan  alternatif
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
X * ij : matriks  normalisasi  alternatif  j pada kriteria  i

## Matrix Optimasi
Setelah  normalisasi  matrix  selesai,  nilai  kecocokan  yang  telah  dinormalisasikan pada  langkah  sebelumnya  akan  dioptimalkan  melalui  proses  optimasi.  Selama  proses optimalisasi,  nilai  berat  masing-masing  kriteria  dikalikan  pada  nilai  normalisasi  masing- masing  kriteria.
Y i = ∑ g j=1 W j X 2 ij - ∑ n j=g+1 W j X 2 ij (2)
Keterangan:
i    :  1,2,3.....g adalah  atribut  atau  kriteria  dengan  status  maximized j    :g+1,  g+2, g+3,.... m adalah  atribut  atau  kriteria  dengan  status  minized Y * i : matriks  normalisasimax- mi  alternatif  j
Tabel  8.  Optimasi Alternatif Kriteria Tingkat Kematangan Jarak Pengambilan Berat Buah Buah Bersih Kerusakan Buah Buah  1 0,24 X (25%) 0,38 X (20%) 0,23 X (20%) 0,38X (15%) 0,38 X (20%) Buah  2 0,24 X (25%) 0,38 X (20%) 0,38 X (20%) 0,38 X (15%) 0,22X (20%) Buah  3 0,24 X (25%) 0,22 X (20%) 0,23 X (20%) 0,22 X (15%) 0,22 X (20%) Buah  4 0,4 X (25%) 0,38 X (20%) 0,23 X (20%) 0,38 X (15%) 0,38 X (20%) Buah  5 0,4 X (25%) 0,38 X (20%) 0,38 X (20%) 0,22 X (15%) 0,22 X (20%) Buah  6 0,24 X (25%) 0,22 X (20%) 0,38 X (20%) 0,22 X (15%) 0,38 X (20%) Buah  7 0,24 X (25%) 0,22 X (20%) 0,38 X (20%) 0,38 X (15%) 0,22 X (20%) Buah  8 0,4 X (25%) 0,38 X (20%) 0,23 X (20%) 0,22 X (15%) 0,38 X (20%) Buah  9 0,24 X (25%) 0,38 X (20%) 0,38 X (20%) 0,38 X (15%) 0,38 X (20%) Buah  10 0,4 X (25%) 0,22 X (20%) 0,23 X (20%) 0,38 X (15%) 0,38 X (20%)

## Perangkingan
Melakukan  perankingan  dari  hasil  perhitungan  optimasi  sebelumnya  juga diperlukan.  Adapaun  hasil  dari  prosesperhitungannya  adalah  sebagaimana  yang ditampilkan  pada tabel  berikut:
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel  9. Perangkingan Alternatif NamaBuah Hasil Rangking A4 Buah  4 35,5 1 A9 Buah  9 34,5 2 A8 Buah  8 33,1 3 A5 Buah  5 32,9 4 A10 Buah  10 32,3 5 A1 Buah  1 31,5 6 A2 Buah  2 31,3 7 A6 Buah  6 28,9 8 A3 Buah  3 28,3 9 A7 Buah  7 28,1 10

## SIMPULAN
Dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  metode  OptimalisasiMulti tujuan  yang  didasarkan  pada  analisisrasio  (MOORA),  UD.  Jaya  Pratama  telah menemukan kriteria buah kelapa sawit terbaik untuk menghasilkan minyak sawitberkualitas  tinggi.  Kesimpulan  dari  penelitian  dan  diskusi  ini  adalah  sebagai berikut:    Metode  MOORA  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kematangan  buah kelapa  sawit  dengan  mengidentifikasi  objek  citra  buah  berdasarkan  tingkat  kematangan, berat  buah,  dantingkat  kebersihan  buah  sesuais  tandar.  Hasil  identifikasi  kematangan buah  kelapa  sawit  menggunakan  algoritma  MOORA  menunjukkan  bahwa  buah  4 memiliki  nilai  35,5 dan merupaka  buah  yang  paling  matang.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Taman  Kencana  No  J,  Pengembangan  dan  Peningkatan  Produktivitas  P. Penerbit IPB Press KELAPA SAWIT: SUDRADJAT .; 2019. www.ipbpress.com
[2] Fitrya  N-,  Wirman  SP,  Fitri  W-.  Identifikasi  Karakteristik  Buah  Kelapa  Sawit Siap  Panen  Dengan  Metode  Laser  Spekel  Imaging  (Lsi). Phot  J  Sain  dan
Kesehat . 2018;9(1):139-142.  doi:10.37859/jp.v9i1.1068
[3] Manurung  S.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora. Simetris  J  Tek  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput . 2018;9(1):701-706. doi:10.24176/simet.v9i1.1967
[4] B.  I.  (2013),  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Kelapa  Sawit Dengan  Metode SAW (Simple  Additive  Weighting)”.
[5] I.  T.  J.  Sasongko,  “Tehnik  Pembibitan  Kelapa  Sawit  dengan  Metode  GDM,
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 78 – 84 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2487 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Terbukti  Paling  Ampuh”.
[6] 19  (1).  ISSN  2615-2827  Muhammad  (2019)  Jurnal  Sains  dan  Teknologi, “Sistem  Pendukung  keputusan”.
[7] B.  Irawan  and  A11.2009.04893,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  BIBIT  KELAPA  SAWIT  DENGAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)”.
[8] A.  Komarudin  et  al.,  “Perbandingan  Kinerja  Multifactor  Evaluation  Process (MFEP)  dengan  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  menentukan  mutasi karyawan  (Studi  Kasus  pada  PT  Sumber  Alfaria  Trijaya,  Tbk  Departement Information  Technology)”.