## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Handphone Bekas Terbaik Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on
The Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Ade Septi Rezeki Anggreani Binjori, Hotni Rotua Br Hutapea, Muhammad Syahrizal
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Handphone menjadi salah satu kebutuhan yang penting untuk komunikasi saat ini. Perkembangan spesifikasi handphone yang sangat  cepat  berpengaruh  terhadap  tingkat  pembelian  dan  penjualan,  tidak  hanya  pada  handphone  baru  tetapi  juga  pada handphone  bekas.  Keputusan  untuk  membeli  handphone  bekas  memerlukan  pertimbangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji sistem pendukung keputusan penentuan handphone bekas terbaik dengan   menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Hasil penelitian ini menunjukkan  MOORA bisa digunakan untuk menentukan nilai bobot setiap atribut, proses perankingan yang akan menyeleksi  alternatif handphone terbaik dari sejumlah alternatif  yang  ada.  Sistem  Pendukung  Keputusan  membuat  proses  penentuan  Kualitas  handphone  bekas  lebih  efisien dibandingkan dengan sistem manual.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, MOORA, Handphone Bekas

## Abstract
Mobile became one of the important needs for communication today. The development of mobile phone specifications very quickly affect the level of purchases and sales, not only on new phones but also on used mobile phones. The decision to buy used mobile phones requires consideration. This study aims to examine the decision support system for determining the best used mobile phone using Multi-Objective Optimization Method on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). The results of this study indicate that MOORA can be used to determine the weight value of each attribute, the ranking process that will select the best mobile alternative from a number of alternatives. Decision Support System makes the process of determining the quality of used mobile phone more efficient than the manual system.
Keywords : Decision Support System, MOORA, Handphone

## 1. PENDAHULUAN
Dalam kehidupannya, manusia selalu dihadapkan dengan permasalahan untuk mengambil suatu keputusan. Hal ini terjadi dipenjualan pusat Handphone , permasalahan yang muncul adalah terdapatnya kriteria – kriteria yang menjadi  acuan  baik  itu  tipe,  model,  fitur.  Terjadinya  permasalahan  ini  karena  adanya  faktor-faktor  penyebab. Salah satunya, sering ditemukan pembeli handphone yang baru, dan dalam waktu yang cepat terkadang pemakai sudah merasa bosan dan adanya niat membeli handphone yang lebih baik lagi fiturnya dari sebelumnya,  hal inilah faktor faktor yang menjadi handphone yang masih layak jual untuk diperjualbelikan kembali.
Disatu sisi, faktor konsumen ingin membeli handphone bekas, disebabkan oleh faktor ekonomi, sehingga konsumen  lebih  memilih  membeli  handphone  bekas  dibanding  yang  baru.  Pesatnya  rekayasa  dalam  teknologi informasi dan komputer[10][11], memicu meningkatnya kegunaan komputer sebagai salah satu alat bantu dalam pengambilan  keputusan  maka  dirancanglah  sistem  pendukung  keputusan[1][19].  Beragam  metode  yang  dapat diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan,  diantaranya  SAW,  WSM[7][21],  PROMETHEE,  ELECTRE, MOORA[13], TOPSIS[2][3][4][14], Logika Fuzzy[8][20].
Dalam  sistem  pendukung  keputusan  membutuhkan  bobot.  Bobot  di  peruntukkan  pada  tiap  tiap  kriteria yang berbeda beda.  Dalam penentuan bobot pada suatu  kriteria akan lebih baik  menggunakan AHP[9]. Sistem pendukung  keputusan  juga  dapat  diterapkan  pada  permasalahan  dibidang  industri  robot[17],  bahkan  mampu membantu para industri kecil sampai yang besar sekalipun dalam efektifitas strategi pemasaran suatu wilayah[18] dan keberlanjutannya pada bisnis yang lebih luas seperti pemilihan area bandara[12].
Berdasarkan penelitian terdahulu, Syaiful Rokhman, Imam Fahrur Rozi, dan Rosa Andrie Asmara(2017), metode  MOORA  sangat  tepat  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  menentukan  UKT  MAHASISWAdengan menggunakan  metode  MOORA,  tingkat  presisi  penghitungan  nilai  rentang  antar  kelompok  UKT  lebih  baik daripada menggunakan cara penghitungan sebelumnya (karena range tiap UKT sama)[5].
Indra Hidayatulloh, Muhammad Zidny Naf’an(2017) juga melakukan penelitian dengan pendekatan price- quality ratio untuk rekomendasi pemilihan smartphone menggunakan metode MOORA, rekomendasi peringkat smartphone yang dihasilkan metode MOORA merupakan smartphone dengan kualitas tertinggi[1].
Pada penelitian yang dilakukan ini, peneliti menggunakan metode MOORA untuk menentukan handphone bekas terbaik yang dapat dibeli konsumen

## 2. TEORITIS

## 2.1
Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis )
Metode  MOORA  merupakan    metode  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mempergunakan    multi-Kriteria Brauers  (2003).  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas  (2006).  Beberapa  bidang  yang mempergunakan  aplikasi  pengambilan  keputusan  dengan  Metode  MOORA  antara  lain  bidang  ekonomi, manajemen, kontraktor, bangunan dan desain jalan. Metode MOORA dinilai memiliki  tingkat selektifitas yang baik  dalam  menentukan  sebuah  alternatif[16].  MOORA  melakukan  pendekatan  secara  bersamaan  dalam mengoptimalkan  dua  atau  lebih  alternative  [4][6].  Metode  MOORA  mudah  dipahami    dan  fleksibel  dalam memisahkan  objek  hingga  proses  evaluasi  kriteria  bobot  keputusan.  Metode  MOORA  juga  memiliki  tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dan kriteria yang bertentangan, yaitu kriteria yang bernilai menguntungkan (Benefit) atau yang tidak menguntungkan (Cost).
Langkah – langkah penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA[4][1][15], antara lain : 1. Pembentukan Matriks
𝑥𝑖𝑗 =
𝑋 11 𝑋 12 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛 . 𝑋 𝑚1 . 𝑋 𝑚2 . 𝑋 𝑚𝑛
x adalah nilai kriteria masing-masing kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
2. Menetukan Matriks Normalisasi = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 − .....................................................................................................................................................(1)
Rasio Xij menunjukan ukuran ke i dari alternatif pada kriteria ke j, m menunjukan banyaknya jumlah alternatif dan n menunjukan jumlah kriteria. Brauers et al. (2008) menyimpulkan bahwa untuk denominator, pilihan terbaik dari akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif perkriteria.

## 3. Menentukan Matriks Normalisasi terbobot
𝑦𝑖 =   ∑ − ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 ∗ 𝑔 𝑗=1 ..................................................................................................................(2)
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  (Brauers  et  al. 2009). Dimana Wj adalah bobot dari kriteria ke – j.
4). Menentukan Nilai Preferensi
y i= ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝐼𝐽 ∗ − ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ (𝑗 = 1,2,, n ).......................................................................................................(3)
Dengan  demikian,  alternatif  terbaik  memiliki  nilai  yi  tertinggi,  sedangkan  alternatif  terburuk  memiliki  nilai  yi terendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada analisa masalah ini, akan dibahas proses Pemilihan Handphone Bekas dengan menggunakan metode Multi- Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA).  Langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk memulai  perhitungan  dengan  metode  MOORAadalah  menentukan  kriteria-kriteria  penilaian.  Kriteria-kriteria penilaian yang telah ditentukan terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Ukuran Layar 25% Benefit C 2 Jenis Layar 15% Benefit
C 3 Casing 15% Benefit C 4 Harga 20% Cost C 5 Garansi 25% Benefit
Langkah selanjutnya menentukan Kriteria Penilaian untuk setiap Alternatif, terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Vivo 5 (A 1 ) 5 6 6 800000 3 Redmi Note 4  (A 2 ) 5 5 4 950000 3 Samsung J7     (A 3 ) 5,5 4 4 700000 2 Oppo F1 Plus   (A 4 ) 5 3
6 1000000 1
Berdasarkan data diatas dapat dibentuk matriks keputusan X sebagai berikut :
𝑋𝑖𝑗 =   [ 5 6 6 800000    3 5 5 4 950000    3 5,5 5 4 3 4 6 700000 1000000 2 1 ]
Normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria.
𝐶1 =   √5 2 + 5 2 + 5,5 2 + 5 2
= √25 + 25 + 30,25 + 25 = 10, 259 A 11 = 5/10, 259= 0, 4873 A 21 = 5/10, 259= 0, 4873 A 31 = 5,5/10,  259= 0, 5361 A 41 = 5/10, 259= 0, 4873
𝐶2 =   √6 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 = √36 + 25 + 16 + 9 = 9, 2736 A 11 = 6/9, 2736 = 0, 6468 A 21 = 5/9, 2736 = 0, 5391 A 31 = 4/9, 2736 = 0, 4313 A 41 = 3/9, 2736=  0, 3234
𝐶3 =   √6 2 + 4 2 + 4 2 + 6 2 = √36 + 16 + 16 + 16 =  10, 1980 A 11 = 6/10, 1980= 0, 5883 A 21 = 4/10, 1980= 0, 3922 A 31 = 4/10, 1980= 0, 3922 A 41 = 6/10, 1980=  0, 5883
𝐶4 =   √ 800000 2 + 950000 2 + 700000 2 + 1000000 2
= √ 640000000000 + 902500000000 +490000000000 + 1000000000000 = 1. 741. 407,47 A 11 =  800000 / 1. 741. 407, 47=  0, 4593 A 21 =  950000 / 1. 741. 407, 47 = 0, 5455 A 31 =  700000 /1. 741. 407, 47= 0, 4019 A 41 = 1000000  / 1. 741. 407, 47 = 0, 5742
𝐶5 =   √3 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 = √9 + 9 + 4 + 1 = 4, 7958 A 11 =  3 / 4, 7958 = 0, 6255 A 21 =  3 / 4, 7958=  0, 6255 A 31 =   2 / 4, 7958= 0, 4170 A 41 = 1 / 4, 7958= 0, 2085 Maka dapat dilihat matrik ternormalisasi, yaitu:
[ 0, 4873 0, 6468
0, 4873 0, 5391 0, 5361 0, 4313 0, 5883 0, 4593 0, 6255 0, 3992 0, 5455  0, 6255 0, 3992 0, 4019 0, 4170 0, 4873 0, 3234 0, 5883 0, 5742  0, 2085 ]
Selanjutnya menghitung matrik ternormalisasi terbobot, berikut langkah-langkahnya.
A 11 = 0, 25 x  0, 4873 = 0, 1218 A 12 = 0, 25 x  0, 4873 = 0, 1218 A 13= 0, 25  x  0, 5361=  0, 1340 A 14 = 0, 25 x  0, 4873 = 0, 1218
A 21= 0, 15 X 0, 6468 = 0,0970 A 22= 0, 15 X 0, 5391 = 0,0808 A 23= 0, 15 X 0, 4313 = 0,0646 A 24= 0, 15 X 0, 3234 = 0,0485
A 31= 0, 15 X 0, 5883 = 0,0882 A 32= 0, 15 X 0, 3992 = 0,0598 A 33= 0, 15 X 0, 3292 = 0,0598 A 34= 0, 15 X 0, 5883 = 0,0882
A 41= 0, 2 X 0, 4593 = 0, 0918 A 42= 0, 2 X 0, 5455 = 0, 1091 A 43= 0, 2 X 0, 4019 = 0, 0803 A 44= 0, 2 X 0, 5742 = 0, 1148
A 51= 0, 25 X 0, 6255 = 0, 1563 A 52= 0, 25 X 0, 6255= 0, 1563 A 53= 0, 25 X 0, 4170 = 0, 1042 A 54= 0, 25 X 0, 2085 = 0, 0521
Hasilnya dapat dilihat pada matrik berikut:
[ 0, 1218 0, 0970
0, 1218 0, 0808 0, 1340 0, 0646 0, 0882 0, 0918 0, 1563 0, 0598 0, 1091 0, 1563 0, 0598 0, 0803 0, 1042 0, 1218 0, 0485 0, 0882 0, 1148 0, 0521 ]
Tabel 7. Tabel Max dan Min
Alternatif Max (C 1 +C 2 +C 3 ) Min (C 4 +C 5 ) Yi = Max – Min A 1 (0, 1218 + 0, 0970 + 0, 0882) 0, 0918 + 0, 1563 0,0589 A 2 (0, 1218 + 0, 0808 + 0, 0598) 0, 1091 + 0, 1563 0, 003 A 3 (0, 1340 + 0, 0646 + 0, 0598) 0, 0803 + 0, 1042 0, 0739 A 4 (0, 1218 + 0, 0485 + 0, 0882) 0, 1148 + 0, 0521 0, 0916
Tabel 8. Hasil Perangkingan
Alternatif Yi Rangking A 1 0,0589 3 A 2 0, 003 4 A 3 0, 0739 2 A 4 0, 0916 1
Dari proses menerapkan metode MOORA, maka dihasilkan bahwa A 4 sebagai Alternatif terbaik

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:
1. Penerapan  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)bisa  digunakan  untuk menentukan  nilai  bobot  setiap  atribut,  dan  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  lebih  mengefisienkan  proses  penentuan  terhadap  Kualitas  Handphone Bekas bila dibandingkan dengan sistem manualnya.

## REFERENCES
[1] I.  Hidayatulloh  and  M.  Z.  Naf`an,  “METODE  MOORA  DENGAN  PENDEKATAN  PRICE-QUALITY  RATIO  UNTUK REKOMENDASAI PEMILIHAN SMARTPHONE,” Proceeding SINTAK , pp. 62–68, 2017.
[2] G.  J.  Maulany,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK MENENTUKAN KOMODITI  UNGGULAN  PADA  DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” J. Ilm. Mustek Anim , vol. 2, no. 2, 2013.
[3] V. M. Athawale and S. Chakraborty, “Facility Location Selection using PROMETHEE II Method,” in International Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka , 2010, pp. 59–64.
[4] 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 POLIPD Student , vol. 10, no. October, 2017.
[5] S.  Rokhman,  I.  F.  Rozi,  and  R.  A.  Asmara,  “Pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  penentuan  ukt  mahasiswa  dengan menggunakan metode moora studi kasus politeknik negeri malang,” vol. 3, no. 4, pp. 36–42, 2017.
[6] M. Ashari, Arini, and F. Mintarsih, “Aplikasi Pemilihan Bibit Budidaya Ikan Air Tawar Dengan Metode MOORA  - ENTROPY,” Jusnal Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, 2017.
[7] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[8] M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[9] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[10]  J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010. [11]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[12]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[13]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[14]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[15]  P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[16]  Onur Önay and B. F. Yıldırım, “Evaluation of NUTS Level 2 Regions of Turkey by TOPSIS , MOORA and VIKOR 1,” Int. J. Humanit. Soc. Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 212–221, 2016.
[17]  P. Karande, E. K. Zavadskas, and S. Chakraborty, “A study on the ranking performance of some MCDM methods for industrial robot selection problems,” Int. J. Ind. Eng. Comput. , vol. 7, no. 3, pp. 399–422, 2016.
[18]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[19]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[20]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[21]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.