## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Stand Bazar Terbaik Menggunakan Metode Moora

## Samuel Trijaya Rajagukguk
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: samueltrijayarajagukguk21@gmail.com Submitted: 28/06/2020 ; Accepted: 11/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak −Bazar  merupakan  suatu  kegiatan berdagang yang  dibuat  berdasarkan kepanitiaan  yang  memenuhi syarat  dengan pembagian tugas sesuai dengan sumber daya yang ada. Bazar biasanya pelaksanaannya dilakukan pada saat menyambut Ujian Akhir Semester Ganjil dan sebagai suatu event atau rutinitas setiap tahun, dengan dekorasi bazar yang menarik minat para pengunjungnya. Dalam melaksanakan Bazar seringkali pelaksana mengalami masalah dalam penentuan Stand Bazar Terbaik. Diantaranya,  Data  yang  tidak  valid,  terkendala  oleh  waktu  yang  sempit  dan  Kurangnya  pengalaman  para  pelaksana  Bazar sehingga  dalam  pelaksanaannya  peserta  memiliki  konsep  yang  tidak  mencukupi  dan  tidak  terkordinasi,  Kegagalan  dalam melaksanakan  bazar  bisa  juga  dipengaruhi  oleh  pengendalian  persetiaan  yang  tidak  baik  atau  tidak  mencukupi  yang mengakibatkan  kekurangan  dan  kehabisan  stok,  yang  mengakibatkan  pelanggan  kecewa  dan  meninggalkan  stand  bazar. Dilakukan Penelitian pendataan Stand Bazar pada semester 8 STMIK Budi Darma Medan, berdasarkan Kriteria yang telah ditentukan.  Dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai  dari  setiap  Alternatif  dengan  menggunakan  metode  MOORA  untuk menghasilkan alternatif terbaik. Dari 10 Alternatif yang diambil, maka Alternatif A2 menjadi hasil perangkingan tertinggi, dengan nilai 0,29051 sebagai Stand Bazar terbaik di STMIK Budi Darma Medan.
Kata Kunci: BAZAR; MOORA; SPK
Abstract −Bazaar is a trading activity that is based on a committee that meets the requirements with the division of tasks in accordance with available resources. Bazaar is usually carried out when welcoming the End of the Odd Semester Examination and as an event or routine every year, with bazaar decorations that attract the interest of visitors. In carrying out the Bazar, the organizer often experiences problems in determining the Best Bazaar Stand. Among them, Invalid data, constrained by limited time and Lack of experience of the Bazar implementers so that in practice participants have insufficient and uncoordinated concepts, Failure in carrying out the bazaar can also be influenced by poor or insufficient loyalty control which results in  a shortage of and out of stock, which results in disappointed customers and leaving the bazaar stand. A bazaar data collection study was conducted in semester 8 of STMIK Budi Darma Medan, based on predetermined criteria. Followed by the calculation of the value of each Alternative by using the MOORA method to produce the  best alternative. Of the 10 alternatives taken, Alternative A2 became the highest ranking result, with a value of 0.29051 as the best Bazaar Stand at STMIK Budi Darma Medan.
Keywords : BAZAR; MOORA; DSS

## 1. PENDAHULUAN
STMIK BUDI DARMA merupakan salah satu sekolah tinggi yang berfokus di pembelajaran teknik informatika dan komunikasi, yang beralamat  di  Jl.Sisingamangaraja No.338 dan Jl.Abdul Haris Nasution No.19. Meskipun STMIK Budi Darma bergerak dalam pembelajaran teknik informatika dan komunikasi, STMIK Budi Darma juga tidak  lupa  memasukkan  mata  kuliah  umum  untuk  menambah  wawasan  mahasiswa  seperti  halnya  Agama, Kewarganegaraan, Bahasa Indonesia, Kewirausahaan. STMIK Budi Darma juga sering membuat acara-acara yang berkaitan  dengan  mata  kuliah  dikampus  seperti  halnya education  day yang  dilakukan  satu  kali  dalam  setahun (setiap tahunnya) dan juga melakukan praktek kewirausahaan mahasiswa dengan jenis kegiatan Bazar.
Bazar merupakan suatu  kegiatan berdagang yang dibuat berdasarkan kepanitiaan yang memenuhi  syarat dengan pembagian tugas sesuai  dengan sumber daya yang ada. Bazar biasanya pelaksanaannya dilakukan pada saat menyambut Ujian Akhir Semester Ganjil dan sebagai suatu event atau rutinitas setiap tahun, dengan dekorasi bazar yang menarik minat para pengunjungnya.
Dalam  Melaksanakan  Bazar  seringkali  pelaksana  mengalami  masalah  dalam  penentuan  Stand  Bazar Terbaik. Diantaranya, Data yang tidak valid , terkendala oleh waktu yang sempit dan Kurangnya pengalaman para pelaksana  Bazar  sehingga  dalam  pelaksanaannya  peserta  memiliki  konsep  yang  tidak  mencukupi  dan  tidak terkordinasi, Kegagalan dalam melaksanakan bazar bisa juga dipengaruhi oleh pengendalian persetiaan yang tidak baik atau tidak mencukupi yang mengakibatkan kekurangan dan kehabisan stok, yang mengakibatkan pelanggan kecewa dan meninggalkan stand bazar.
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer  yang  dipakai  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  maupun  perusahaan.  Sistem pendukung keputusan dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan  dari masalah semi terstruktur yang spesifik.
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  Defenisi  Masalah, pengumpulan  data  atau  elemen  informasi  yang  relevan,  pengolahan  data menjadi  informasi  baik  dalam  bentuk grafik maupun tulisan, dan juga menentukan alternatif-alternatifnya. Dalam Sistem Pendukung ada banyak metode satu diantaranya adalah metode MOORA [1], [2] .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
MOORA merupakan multiobjektif sistem mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode moora diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks.Ada beberapa penerapan formula metode moora yaitu :Menginput nilai kriteria, Merubah nilai kriteria menjadi  matriks  keputusan,  Normalisasi  pada  metode Moora ,  Mengurangi  nilai  maksimal  dan  minimal, Menentukan rangking dari hasil perhitungan Moora.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi interaktif yang menyediaakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi  yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[3]–[6].

## 2.2 Stand Bazar
Bazar merupakan suatu kegiatan yang dibuat berdasarkan kepanitiaan yang memenuhi syarat dengan pembagian tugas sesuai dngan sumber daya yang ada. Bazar biasanya dilakukan pelaksanaannya pada saat menghadapi hari- hari besar nasional sebagai suatu event , insidentil atau rutinitas tiap tahun. Dengan dekorasi bazar yang menarik yang bisa menarik pengunjung.

## 2.3 Metode MOORA (Multyobjective Optimation On The Basis Of Ratio  Analysis).
Metode MOORA merupakan metode dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan multi-kriteria Brauers (2003). Metode ini diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadkas (2006). Beberapa bidang yang menggunakan aplikasi pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  MOORA  antara  lain  dibidang  eekonnomi,  Manajemen, kontraktor,  bangunan,  dan  desain  jalan.  Metode  MOORA  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  dalam mennetukan sebuah alternatif. MOORA melakukan pendekatan secara bersamaan dalam mengoptimalkan dua atau lebih alternatif, Metode MOORA mudah dipahami dan fleksibel dalam memisahkan objek hingga proses evaluasi kriteria bobot keputusan. Metode MOORA juga memiliki tingkat selektifitas yang baik karna dapat menentukan tujuan  dan  kriteria  yang  bertentangan,  yaitu  kriteria  yang  bernilai  menguntungkan (benefit) atau  yang  tidak menguntungkan (cost) [7]–[12] .
Adapun langkah-langkah dalm penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA antara lain adalah: 1. Buat Matriks Keputusan.
Matrik Keputusan diwakili sebagai Matriks Xij, dimana i adalah kriteria, m adalah  jumlah alternatif sedangkan j mewakili n dalam jumlah kriteria, persamaan 1 adalah representasi matriks dari Keputusan tersebut. X11    X12     X1n
Xij=   X21    X22     X2n  ...........................................................................................................................  (1) Xm1   Xm2   Xmn 2. Menormalisasikan Matriks Keputusan.
Rasio  Xij  menunjukkan  ukuran  ke  i  dari  alternatif  pada  kriteria  ke  j,  m  menunjukkan  jumlah  kriteria. Brauers  (2008)  menyimpulkan  bahwa  untuk  denominator,  pilihan  terbaik  dari  akar  kuadrat  dari  penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif perkriteria.
− 𝑋 𝑖𝑗= 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 ................................................................................................................................................ (2)

## 3. Menentukan matriks normalisasi terbobot
Wj Xij  ............................................................................................................................................  (3)
Dalam beberapa kasus, sering mengamati bahwa beberapa kriteria lebih penting daripada lainnya. Untuk menandakan bahwa sebuah kriteria lebih penting, itu bisa dikalikan dengan bobot yang sesuai Dimana Wj adalah bobot dari kriteria ke-j . 4.
Menentukan nilai preferensi
Yi= ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗−1 𝑥 𝑖𝑗 − ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 ...................................................................................................... (4)
Untuk multi-objective optimization, hasil normalisasi adalah penjumlahan dalam hal pemaksimalan (dari atribut menguntungkan) dan pengurangan dalam hal peminimalan (dari atribut yang tidak menguntunkan). Dimana g adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan. yi adalah nilai dari penilaian normalisasi alternatif ke i terhadap semua  kriteria.  Nilai yi dapat  menjadi  positif  atau  negatif  tergantung  dari  jumlah  maksimal  (kriteria menguntungkan atau benefit ) dan minimal (kriteria yang tidak menguntungkan atau cost ) dalam matriks keputusan. Sebuah  keistimewaan yi menunjukkan  preferensi  akhir . Dengan  demikian,  alternatif  terbaik  memiliki  nilai yi tertinggi, sedangkan alternatif terburuk memiliki nilai yi terendah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah yang sering dihadapi pada saat menentukan Stand Bazar terbaik pada STMIK Budi Darma Medan adalah bahwa pengambil  keputusan hanya berpatokan pada hal  tertentu sebagai  acuan dalam menentukan Stand Bazar terbaik. Untuk mempermudah Proses pengambilan keputusan Penentuan Stand Bazar terbaik pada STMIK Budi Darma Medan diterapkan metode MOORA. Untuk dapat menerapkan metode maka harus lebih dulu menentukan kriteria,  bobot  dan  alternatif  dan  membuat  matriks  dari  nilai  alternatif.  Dalam  merancang  aplikasi  menentukan Stand  Bazar  terbaik  penulis  menggnakan  microsoft  visual  studio  2008.  Perancangan  yang  dilakukan  yaitu perancangan program aplikasi menentukan Stand Bazar terbaik. Fungsi Utama dari sistem adalah membatu Dosen Kewirausahaan  STMIK  Budi  Darma  Medan  melakukan  analia  pengjian,  karena  dapat  mempermudah  dalam pengambilan Keputusan.

## 3.1 Penerapan Metode MOORA
Dalam menentukan Stand Bazar terbaik dengan menggunakan metode MOORA diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungan sehingga akan didapat alternatif terbaik, dalam hal ini alternatif yangdimaksud adalah Stand yang mendapat nilai tertinggi. Berdasarkan data Stand Bazar pada STMIK Budi Darma maka diambil 10 contoh Stand Bazar terbaik . Adapun Data dari tiap Stand Bazar, Berikut pada Tabel 1.
Tabel 1. Data dan Nilai Stand Bazar No Kelas Nilai C1 C2 C3 C4 C5 1 Ti-p1401 80 70 50 70 80 2 Ti-p1402 75 85 75 50 75 3 Ti-p1403 75 85 60 60 70 4 Ti-p1404 85 75 70 80 80 5 Ti-p1405 60 85 70 80 60 6 Ti-p1406 75 75 65 60 80 7 Ti-p1407 80 70 50 70 70 8 Ti-s1403 70 85 65 80 70 9 Ti-s1401 85 60 70 75 75 10 Ti-M1405 65 70 80 70 70
Adapun Pembentukan Matriks berdasarkan Langkah (1) sehingga terbentuk tabel 2. berikut:
Tabel 2. Matriks Penilaian Alternatif C1 (+) C2 (+) C3 (+)
C4 (+) C5 (+) Ti-p1401 5 3 1 3 5 Ti-p1402 4 5 4 1 4 Ti-p1403 4 5 1 1 3 Ti-p1404 5 4 3 5 5 Ti-p1405 1 5 3 5 1 Ti-p1406 4 4 2 1 5 Ti-p1406 4 4 2 1 5 Ti-p1407 5 3 1 3 3 Ti-s1403 3 5 2 5 3 Ti-s1401 5 1 3 4 4 Ti-m1405 2 3 5 3 3
Normalisasi bertujuan untuk menyatukan  setiap element matriks sehingga element pada matriks memiliki nilai yang seragam. Normalisasi pada MOORA dapat dihitung menggunakan persamaan persamaan (2.) dengan data nilai sample dari Tabel 1. 1. Proses penentuan matriks normalisasi kriteria C1
𝑋1, = X1,1
√X11 2 + x12 2 + X13 2 + X14 2 + X15 2 X16 2 + x17 2 + X18 2 + X19 2 + X10 2 𝑋1,1 = 5 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,39 𝑋2,1    = 4 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,31 𝑋3,1  = 4 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,31 𝑋4,1 = 5 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,39

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑋5,1 = 1 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,07
𝑋6,1 = 4 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,31
𝑋7,1 = 5 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,39
𝑋8,1 = 3 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,23
𝑋9,1 = 5 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,39
𝑋10,1 = 2 √5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +1 2 +4 2 +5 2 +3 2 +5 2 +2 2 = 0,15

## 2. Proses penentuan matriks normalisasi kriteria C2
𝑋𝑖, 𝑗 = X1,2 √X1,2 2 + x2,2 2 + X3,2 2 + X4,2 2 + X5,2 2 X6,2 2 + X7,2 2 + X8,2 2 + X9,2 2 + X10,2 2 𝑋1,2 = 3 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,23
𝑋2,2 = 5 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,39
𝑋3,2 = 5 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,39
𝑋4,2 = 4 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,31
𝑋5,2 = 5 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,39
𝑋6,2 = 4 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,31
𝑋7,2 = 3 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,23
𝑋8,2 = 5 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,39
𝑋9,2 = 1 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,07
𝑋10,2 = 3 √3 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +3 2 = 0,23 3. Proses Penentuan Matriks Normalisasi Kriteria C3.
𝑋𝑖, 𝑗 = X1,3 √X1,3 2 + x2,3 2 + X3,3 2 + X4,3 2 + X5,3 2 X6,3 2 + x7,3 2 + X8,3 2 + X9,3 2 + X10,3 2
𝑋1,3 = 1 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,11
𝑋2,3 = 4 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,45
𝑋3,3 = 1 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,11
𝑋4,3 = 3 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,33
𝑋5,3 = 3 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,33
𝑋6,3 = 2 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,22
𝑋7,3 = 1 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,11
𝑋8,3 = 2 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,22
𝑋9,3 = 3 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,33 𝑋10,3 = 5 √1 2 +4 2 +1 2 +3 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +3 2 +5 2 = 0,56
4. Proses Penentuan Matriks Normalisasi Kriteria C4. 𝑋𝑖, 𝑗 =
X1,4
√X1,4 2 + x2,4 2 + X3,4 2 + X4,4 2 + X5,4 2 X6,4 2 + x7,4 2 + X8,4 2 + X9,4 2 + X10,4 2 𝑋1,4 = 3 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,27 𝑋2,4 = 1 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,09 𝑋3,4 = 1 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,09 𝑋4,4 = = 0,45 𝑋5,4 = 5 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,45

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑋6,4 = 1 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,09
𝑋7,4 = 3 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,27
𝑋8,4 = 5 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,45
𝑋9,4 = 4 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,36
𝑋10,4 = 3 √3 2 +1 2 +1 2 +5 2 +5 2 +1 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 = 0,27
5. Proses Penentuan Matriks Normalisasi Kriteria C5. 𝑋𝑖, 𝑗 =
X1,5 √X1,5 2 + x2,5 2 + X3,5 2 + X4,5 2 + X5,5 2 X6,5 2 + x7,5 2 + X8,5 2 + X9,5 2 + X10,5 2 𝑋1,5 = 5 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,41
𝑋1,5 = 4 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,33
𝑋3,5 = 3 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,25
𝑋4,5 = 5 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,41
𝑋5,5 = 1 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,08
𝑋6,5 = 5 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,41
𝑋7,5 = 3 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,25
𝑋8,5 = 3 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,25
𝑋9,5 = 4 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,33
𝑋10,5 = 3 √5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +1 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +3 2 = 0,25
Dari hasil penentuan matriks Normalisasi maka disajikan dalam bentuk table 3. berikut:
Tabel 3. Hasil Matriks Normalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,393 0.237 0.112 0.272 0.416 A2 0,314 0.395 0.450 0.090 0.333 A3 0.314 0.395 0.112 0.090 0.25 A4 0.393 0.316 0.337 0.454 0.416 A5 0.078 0.395 0.337 0.454 0.083 A6 0.314 0.316 0.225 0.090 0.416 A7 0.393 0.237 0.112 0.272 0.25 A8 0.235 0.395 0.225 0.454 0.25 A9 0.393 0.079 0.337 0.363 0.333 A10 0.157 0.237 0.563 0.272 0.25
Tabel dibawah ini adalah persentasi nilai dari masing - masing Kriteria:
Tabel 4. Bobot Kriteria NO Kriteria Persentasi bobot 1 Kebersihan 0.24 2 Desain Bazar 0.22 3 Absensi 0.21 4 Kualitas Produk 0.18 5 Penjualan Tertinggi 0.15
Untuk menentukan matriks normalisasi  terbobot, dengan menggunakan persamaan (3.).
Tabel 5. Tabel Matriks Normalisasi Terbobot Alternatif C1*0.24 C2*0.22 C3*0.21 C4*0.18 C5*0.15 A1 0,09432 0,05214 0,02352 0,04896 0,0624 A2 0,07536 0,0869 0,0945 0,0162 0,04995 A3 0,07536 0,0869 0,02352 0,0162 0,0375 A4 0,09432 0,06952 0,07077 0,08172 0,0624 A5 0,01872 0,0869 0,07077 0,08172 0,01245

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Alternatif C1*0.24 C2*0.22 C3*0.21 C4*0.18 C5*0.15 A6 0,07536 0,06952 0,04725 0,0162 0,0624 A7 0,09432 0,05214 0,02352 0,04896 0,0375 A8 0,0564 0,0869 0,04725 0,08172 0,0375 A9 0,09432 0,01738 0,07077 0,06534 0,04995 A10 0,03768 0,05214 0,11823 0,04896 0,0375
Langkah terakhir dari proses adalah melakukan perhitungan untuk setiap nilai preferensi dan dilanjutkan dengan pengurutan.
Yi = Xmax - Xmin yA1 = (0,09432+ 0,05214+ 0,02352) - (0,04896+ 0,0624) = 0,18342 yA2 = (0,07536+ 0,0869+ 0,0945) - (0,0162+ 0,04995) = 0,29051 yA3 = (0,07536+ 0,0869+ 0,02352) - (0,0162+ 0,0375) = 0,20708 yA4 = (0,09432+ 0,06952+ 0,07077) - (0,08172+ 0,0624) = 0,21529 yA5 = (0,01872+ 0,0869+ 0,07077) - (0,08172+ 0,01245) =0,10712 yA6 = (0,07536+ 0,06952+ 0,04725) - (0,0162+ 0,0624) = 0,23833 yA7 = (0,09432+ 0,05214+ 0,02352) - (0,04896+ 0,0375) = 0,15852 yA8 = (0,0564+ 0,0869+ 0,04725) - (0,08172+ 0,0375) = 0,14633 yA9 = (0,09432+ 0,01738+ 0,07077) - (0,06534+ 0,04995) = 0,16708
yA10 = (0,03768+ 0,05214+ 0,11823) - (0,04896+ 0,0375) = 0,19659
Dari perhitungan preferensi diatas maka dilakukan perankingan dengan tabel berikut ini :
Tabel 6. Nilai Akhir Alternatif Hasil A1 0,18342 A2 0,29051 A3 0,20708 A4 0,21529 A5 0,10712 A6 0,23833 A7 0,15852 A8 0,14633 A9 0,16708 A10 0,19659
Dari hasil perhitungan data diatas di dapat nilai total masing-masing Stand Bazar Terbaik. Sehingga yang dinyatakan layak terbaik adalah Stand Bazar yang mendapatkan nilai tertinggi. Berdasarkan perhitungan metode Moora maka nilai tertinggi dari 10 sampel yang diambil adalah 0,29051yaitu kelas TI-P1402 (A2).

## 4. KESIMPULAN
Proses dari Penentuan Rangking penentuan Stand Bazar terbaik yang dilakukan dengan metode MOORA, dimulai dengan penentuan Kriteria, pembobotan Kriteria, kemudian perhitungan dan selanjutnya perhitungan penentuan Rangking.  Sistem Pendukung Keputusan ini mampu menampilkan rangking Stand Bazar terbaik sebagai  bahan pertimbangan dan alat bantu dalam pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] 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.
[3] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[4] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[5] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] S. Chakraborty, “Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[8] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[9] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 176-182 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
2018.
[10]  S. Alvita, N. Intan, F. Syahputra, K. Ulfa, and G. L. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Terbaik Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[11]  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 2nd International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[12]  N.  I.  Sarumaha,  M.  Simanungkalit,  and  M.  Damanik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Baru Menerapkan Metode VIKOR dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. dan Informasi(SENSASI) , no. ISBN: 978-602- 52720-0-4, pp. 193–214, 2018.