## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menerapkan Metode MOORA
Wanda Abdi Setiawan * , Raffa Dafa Arianda
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* wnddnd36@gmail.com, 2 raffaadafa03@gmail.com Email Penulis Korespondensi: wnddnd36@gmail.com
Abstrak −Karyawan  merupakan  bagian  dari  aset  inti  perusahaan untuk  menjaga  kemampuannya  agar  tetap  bertahan  dan  bersaing. Dalam hal ini, karyawan perlu memiliki keterampilan, bahkan keterampilan, untuk meningkatkan pekerjaannya di perusahaan. Agar karyawan dapat berkinerja lebih baik, harus ada sistem untuk membantu memilih karyawan terbaik yang membutuhkan pendukung keputusan.    Pendukung  keputusan  adalah  sistem  komputer  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah,  menghasilkan  informasi yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan.  Metode  MOORA  adalah  salah  satu  metode  optimasi  multi-tujuan.  Jika  metode MOORA  dibandingkan  dengan  metode  MOORA,  skor  kinerja  negatif  di  metode  MOORA  tidak  muncul  dan  MOORA  metode kurang  sensitif  terhadap  variasi  besar  dalam  nilai  kriteria.Multi-objective  optimization-based  ratio  analysis  (MOORA)  merupakan salah satu metode pendukung untuk mengidentifikasi opsi terbaik yang memenuhi asumsi berbasis kriteria.
Kata Kunci: Metode MOORA; Pendukung Keputusan; Karyawan Terbaik
Abstract −Employees are part of the company's core assets to maintain its ability to survive and compete. In this case, employees need  to  have  skills,  even  skills,  to  improve  jobs  in  the  company.  In  order  for  employees  to  be  better  protectors,  there  must  be  a system in place to help select the best employees who need decision support. Decision support is a computer system that is used to solve problems, generate information used to make decisions. The MOORA method is a multi-purpose optimization method. If the MOORA method is compared to the MOORA method, negative performance scores in the MOORA method do not appear and the MOORA method is less sensitive to large variations in criterion values. Multi-objective optimization-based ratio analysis (MOORA) is one of the supporting methods for identifying the best option that satisfies the extraction matrix.
Keywords: MOORA Method; Decision Support; Best Employees

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan adalah bagian penting dari kelangsungan hidup, pertumbuhan, keberhasilan, daya saing dan hasil karya  dan karya  karyawan.  Dalam  hal  pertumbuhan  ekonomi  yang  cepat  dan  persaingan  yang  semakin  ketat,  persaingan perusahaan  juga  meningkat.  Apakah  itu  perusahaan  swasta  atau  perusahaan  publik,  perlu  untuk  memilih  karyawan terbaik  untuk  memahami  perkembangan  perusahaan.  Situasi  tersebut  membutuhkan  tanggung  jawab  karyawan  untuk memastikan perusahaan berjalan dengan baik. Dalam  hal ini tentunya PT Corporation. Agrinesia Raya terbatas dalam memilih  pekerja  terbaik  di  stasiun  karena  banyak  pekerja  yang  terdaftar  tetapi  tidak  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan perusahaan seperti keterampilan (kecerdasan), kemampuan berbicara, dan sarjana.
Oleh karena itu, dengan permasalahan di atas, sistem harus dirampingkan dan informasi yang lebih akurat harus diperoleh. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan (CMB) yang dapat mengolah data karyawan untuk  menciptakan  cara  yang  efektif  dan  efisien  untuk  mengidentifikasi  karyawan  yang  dianggap  terbaik,  berkualitas dan  kompeten  dalam  pekerjaannya.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  multiobjective  optimization  based  on ratio  analysis  (MOORA).  Metode  MOORA  kurang  sederhana  secara  komputasi  dan  sangat  sederhana.  Metode  ini memiliki pilihan yang baik (Iskandar, 2022).
Pendukung  keputusan  adalah  sistem  komputer  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah,  menghasilkan informasi  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan.  Berbagai  metode  dalam  DSS  antara  lain  metode  Analysis Hierarchy  Process  (AHP),  Simple  Aggregation  Weighting  (SAW),  Weighted  Product  (WP),  Exclusion  and  Option Reporting,  Nature  (ELECTRE),  sistem  ranking,  dll.  Mirip  dengan  best  practice  dengan  memecahkan  masalah (TOPSIS).  Normalisasikan  nilai  kinerja  untuk  sampel  negatif  untuk  menghindari  yang  negatif  dan  buat  contoh  yang baik (Limbong et al., 2020; Mesran et al., 2017, 2021; Sahir et al., 2017).
Dari  uraian  di  atas,  penulis  membahas  tentang  pentingnya  pendekatan  Moora  dalam  pemilihan  pemasok,  serta beberapa  karya  sebelumnya  dari  Sri  Wardani,  Iin  Parlina,  Ahmad  Revi  pada  tahun  2018.  Perhitungan  dan  analisis perlengkapan rumah tangga TOKO MEGAH GRACINDO JAYA menghasilkan harga preferensi sebesar 0,5031. Pada tahun  2019,  penelitian  oleh  Chairul  Fadlan,  Agus  Perdana  Windarto,  Irfan  Twb  Damanik  membahas  tentang penggunaan  metode  MOORA  dalam  pemilihan  bibit  lada  (misalnya:  Bandar,  desa  Siantar,  kawasan  Gunung  Malela), menghasilkan nilai preferensi 0.2080 (Fadlan et al., 2019).
Kajian  tahun  2020  oleh  Ruly  Dwi  Arista,  Sarjon  Defit,  Yuhandri  Yunus  membahas  MOORA  sebagai  ukuran pendukung  keputusan  untuk  menilai  efektivitas  guru,  menghasilkan  nilai  positif  sebesar  0,1509  (Arista  et  al.,  2020). Bagian  memberikan  hasil  MOORA,  yang  menggunakan  algoritma  matriks  untuk  memilih  karyawan  terbaik,  hal  ini memudahkan  penggunaan  algoritma  matriks  dalam  pemilihan  pekerja  terbaik  Moora  dan  dapat  memberikan  referensi informasi bagi peneliti selanjutnya untuk membahas aplikasi Moora menggunakan metode Moora.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  membuat  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  penulis.  Berikut  merupakan  penjelasan  dari beberapa tahapan penelitian tersebut:
1. Studi Kepustakaan
Berguna agar penulis paham  mengenai SPK dan  metode MOORA dengan  membaca jurnal-jurnal ataupun refrensi lainnya yang terkait dengan penelitian.
2. Pengumpulan Data
Melakukan suatu observasi yang dipakai agar  memahami tahap-tahap pemilihan Karyawan terbaik
3. Analisa Permasalahan
Memecahkan suatu masalah serta menganalisa data dalam melakukan suatu kajian sebelum melakukan perancangan ataupun perhitungan.
4. Penerapan Metode MOORA
Diskriminasi metode MOORA dalam proses Decision Maktris.
5. Pengambilan Kesimpulan
Dalam hal ini pengambilan kesimpulan dalam hal penentuan alternatif terbaik.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System merupakan  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun yang tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model (Efraim Turban and Jay E. Aronson, 2001; Kusumadewi et al., 2006; Limbong et al., 2020).
2.3 Metode Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOORA )
Metode MOORA adalah salah satu metode optimasi multi-tujuan. Jika metode MOORA dibandingkan dengan metode MOORA, skor kinerja negatif di metode MOORA tidak muncul dan MOORA metode kurang sensitif terhadap variasi besar dalam nilai kriteria(Purnawanti et al., 2021).Metode MOORA pertama telah dikembangkan oleh Das et al. Secara umum, metodologi MOORA dimulai dengan perumusan matriks keputusan yang ada pada umumnya empat parameter, yaitu:  alternatif,  kriteria  atau  atribut,  bobot  individu  atau  koefisien  signifikansi  masing-masing  kriteria  dan  mengukur kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria (Daulay et al., 2021; Hidayat et al., 2020; Iskandar, 2022; Sudarsono et al., 2022). Algoritma dalam penyelesaian Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Moosra antara lain, sebagai berikut:
1. Pembentukan  Matriks  Keputusan  Metodologi  ini  dimulai  dengan  definisi  matriks  keputusan  di  mana  sejumlah kriteria  dan  alternatif  dicantumkan.  Itu  kinerja  masing-masing  alternatif  sehubungan  dengan  setiap  kriterianya dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut:
X = [ ] (1)
Dimana  kriteria  dilambangkan  dengan  : 1, 2, … . . 𝑛 2. Menentukan  Matriks  Normalisasi  Rasio  X 𝑖𝑗 menunjukkan  ukuran  ke  i  dari  alternatif  pada  kriteria  ke  j,  m menunjukkan jumlah kriteria. Breauers et al. (2008) menyimpulkan bahwa untuk denominator, pilihan terbaik dari akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif kriteria. Dalam metode MOORA elemen dinormalisasi dari matriks keputusan menggunakan persamaan berikut:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
( ) = √∑
(2)
Dimana nilainya 𝑋 𝑖𝑗 mewakili kinerja yang dinormalisasi dari 𝑖 𝑡 ℎ alternatif pada 𝑗 𝑡 ℎ objektif pada i= 1,2,3…..n dan j= 1,2,3….m
3. Menentukan Nilai Preferensi Skor kinerja Yi dari semua alternatif dihitung sebagai rasio sederhana dari jumlah yang menguntungkan pada kriteria bermanfaat terhadap jumlah yang menguntungkan pada kriteria yang tidak bermanfaat dengan menggunakan persamaan berikut:
= ∑ ∑ (3)
Dimana g adalah jumlah atribut yang akan dimaksimalkan, (n-g) adalah jumlah atribut yang harus diminimalkan. adalah berat terkait pada atribut 𝑗
Dalam beberapa kasus, jika menganggap bahwa atributnya sama pentingnya maka rumus optimasi menjadi sebagai berikut:
= ∑ ∑ (4)
4. Perangkingan Alternatif
Pada  langkah  ini,  peringkat  alternatif  dilakukan,  Kapan  diurutkan  dalam  urutan  menurun,  alternatif  terbaik  adalah yang  mana  memiliki  nilai  penilaian  tertinggi.  Dianjurkan  untuk  memilikinya  peringkat  ordinal  dari  Yi  nilai  untuk mendapatkan preferensi akhir dari kandidat alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Multi-Objektive  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  di  pergunakan  untuk  mencari  solusi dari  masalah  pemilhan  Karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  beberapa  sampel  data  alternatif    yang  dianggap  telah memenuhi kriteria. Proses penjabaran serta penerapan data tersebut dapat dilihat jelas seperti dibawah ini:

## 3.1 Penentuan Alternatif
Alternatif  merupakan  salah  satu  syarat  yang  mendukung  dalam  hal  pemilihan  Karyawan  terbaik,  dimana  alternatif tersebut harus memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Berikut merupakan data alternatif dosen tetap yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Alternatif Karyawan tetap Alternatif Nama Karyawan A 1 Saputra A 2 Kurnia A 3 Hery A 4 Susanti A 5 Miya A 6 Wawan A 7 Frans

## 3.2 Penentuan Kriteria
Dalam  pemilihan  karyawan    terdapat  beberapa  kriteria  yang  telah  terpenuhi  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis C 1 Skill Banefit C 2 Masa kerja Benefit C 3 Kehadiran Benefit C 4 Kerjasama tim Benefit C 5 Loyalitas Benefit C 6 Umur Cost C 7 Surat Teguran Cost Keterangan Data Kriteria Pada tabel 2 diatas : Skill :Pengukuran untuk kemampuan pekerjan dengan mudah dan tepat Masa kerja :Jangka lamanya karyawan bekerja di perusahaan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
Kehadiran :Absensi  karyawan Kerjasama tim :Kemampuan bekerjasama bersama demi visi dan misi perusahaan Loyalita :Kepatuhan dan kesetiaan karyawan dalam berkerja Umur :Karyawan bisa berkerja sampai batas masa yang ditentukan perusahaan Surat teguran : Karyawan yang melakukan pelanggaran mendapatkan sanksi Tabel 3. Bobot dan Data Kriteria karyawan Kriteria  Keterangan Bobot Jenis C 1 Skill 0,37 Benefit C 2 Masa Kerja 0,23 Benefit C 3 Kehadiran 0,16 Benefit C 4 Kerjasama tim 0,11 Benefit C 5 Loyalitas 0,07 Benefit C 6 Umur 0,04 Cost C 7 Surat Teguran 0,02 Cost Tabel 4. Data Alternatif dan Data Kriteria Alternatif Skill ( C 1 ) Masa Kerja ( C 2 ) Kehadiran ( C 3 ) Kerjasama tim ( C 4 ) Loyalitas ( C 5 ) Umur ( C 6 ) Surat Teguran ( C 7 ) A 1 2 16 5 D 1 34 1 A 2 1 6 1 C 1 35 2 A 3 2 1 1 D 1 45 3 A 4 1 1 1 B 1 51 1 A 5 2 3 1 D 1 41 1 A 6 1 6 5 D 1 33 2 A 7 1 4 2 B 1 32 1
Pada tabel 4 diatas masih  terdapat data yang  liguistik,  maka dari itu  memerlukan pembobotan terlebih dahulu agar mendapatkan nilai dari angka yang terlihat pada tabel 5 dan 6 berikut ini :
Tabel 5. Kriteria Loyalitas C 4 Keterangan Nilai A 6 D 5 C 4 B 3 A 2 - 1
Setelah dilakukan pembobotan maka kriteria-kriteria akan terlihat seperti pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Data Rating Kecocokan dari Kriteria Setelah Pembobotan
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 2 16  5 5 1 34  1 A 2 1 6 1 4 1 35  2 A 3 2 1 1 3 1 45  3 A 4 1 1 1 3 1 51  1 A 5 2 3 1 4 1 41  1 A 6 1 6 5 5 1 33  2 A 7 1 4 2 5 1 32  1
3.3 Penerapan Metode Multi-Objektive Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Berikut langkah-langakah perhitungan data pada rating kecocokan dengan metode Multi-Objektive Optimization on the basis of Ratio Analysis (/MOORA): 1. Mempersiapkan matriks keputusan
[ ]

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
𝑋
[ ]
2. Hitung Normalisasi matriks keputusan persamaan 3
Untuk C 1 (Skill)
𝑋 √
√
𝑋 √
√
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√
√ 𝑋 √ √
Untuk C 2 (Masa kerja)
𝑋
√ √
𝑋
√
√
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
Untuk C 3 (Kehadiran)
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋 √ √
𝑋 √ √
Untuk C 4 (Kerjasama tim)
𝑋 √ √

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
𝑋
√
√
𝑋
√
√
𝑋
√
√
𝑋
√
√
𝑋
√
√ 𝑋 √ √
Untuk C 5 (Loyalitas)
𝑋
√
√
𝑋 √
√
𝑋 √
√
𝑋 √
√
𝑋 √
√
𝑋 √
√
𝑋 √
√
Untuk C 6 (Umur)
𝑋 √ √ 𝑋 √ √ 𝑋 √ √ 𝑋 √ √ 𝑋 √ √ 𝑋 √ √ 𝑋 √
√
Untuk C 7 (Surat Teguran)
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋
√ √
𝑋 √ √
𝑋 √ √
𝑋
√ √

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
𝑋 √ √
Setelah  hasil  yang  diperoleh  dari  nilai  perhitungan  diatas  tersebut  maka  menghasilkan  matriks  ternormlisasi 𝑋 seperti tabel berikut ini:

## 𝑋
[
]
3. Menghitung dan menetukan nilai optimasi dengan menyertakan bobot ( Persamaan ke 5 ) (          )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(           )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(          )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(           )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(          )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(           )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
(           )   (            )   (            )   (            )   (            )   (            ) (            )
Dari hasil penilaian diatas, dapat kita lihat ranking alternatif dari dosen tetap pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Perankingan Alternatif Hasil Ranking A 1 0,544 1 A 2 0,23 3 A 3 0,243 6 A 4 0,157 5 A 5 0,288 7 A 6 0,326 2 A 7 0,242 4
Maka  dapat  kita  lihat  pada  tabel  7  bahwa  alternatif  A 1 dengan  hasil  0,544    merupakan  hasil  yang  terbaik  dari alternatif lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  yang  sudah  diperoleh  dari  penelitian  di  atas,  bahwa  Metode Multi-Objektive  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dapat digunakan untuk memilih alternative dan melakukan perangkingan terbaik dalam melakukan pemilihan  Karyawan  terbaik  berdasarkan  kriteria  –  kriteria  yang  telah  ditetapkan  diatas,  dimana  alternatif  Saputra sebagai Karyawan terbaik dengan dengan hasil 0,544.

## REFERENCES
Arista, R. D., Defit, S., & Yunus, Y. (2020). MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen (Universitas Pembangunan Panca Budi Medan). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 2 (2019), 104– 110. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.52
Daulay, N. K., Intan, B., & Irvai, M. (2021). Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition  Scholarships. The  IJICS  (International  Journal  of  Informatics  and  Computer  Science) , 5 (1),  84–94. https://doi.org/10.30865/ijics.v5i1.2969
Efraim Turban and Jay E. Aronson. (2001). Decision Support System and Intelligent Systems .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 324-331 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4160
Fadlan, C., Windarto, A. P., & Damanik, I. S. (2019). Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan  Gunung  Malela). Journal  of Applied  Informatics  and  Computing , 3 (2), 42–46. https://doi.org/10.30871/jaic.v3i2.1324
Hidayat,  A.  T.,  Daulay,  N.  K.,  &  Mesran.  (2020).  Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of Ratio  Analysis  (MOORA)  dalam  Pemilihan  Wiraniaga  Terbaik. Journal  of  Computer  System  and  Informatics (JoSYC) , 1 (4), 367–372.
Iskandar,  A.  (2022).  Penerapan  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  Dalam  Penyeleksian Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit. Journal  of  Computer  System  and  Informatics  … , 4 (1). https://doi.org/10.47065/josyc.v4i1.2499
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Retantyo  Wardoyo.  (2006).  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (FUZZY MADM). In Edisi Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. Limbong,  T.,  Muttaqin,  M.,  Iskandar,  A.,  Windarto,  A.  P.,  Simarmata,  J.,  Mesran,  M.,  Sulaiman,  O.  K.,  Siregar,  D., Nofriansyah, D., Napitupulu, D., & Anjar Wanto. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis.
Mesran,  Ginting,  G.,  Suginam,  &  Rahim,  R.  (2017).  Implementation  of  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality  ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ). International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT , 6 (02), 141–144. http://www.ijert.org/view- pdf/16277/implementation-of-elimination-and-choice-expressing-reality-electre-method-in-selecting-the-best- lecturer-case-study-stmik-budi-darma
Mesran,  Sumantri,  E.  P.,  Supriyanto,  Sahir,  S.  H.,  &  Daulay,  N.  K.  (2021).  Implementation  of  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  in  Recommendations  for  New  Position  in  Companies. International Journal of Information System & Technology , 4 (2), 661–669. Purnawanti,  S.,  Matematika,  P.  S.,  Sains,  F.,  Teknologi,  D.  A.  N.,  Islam,  U.,  &  Sunan,  N.  (2021). Pengambilan keputusan golongan ukt di uin sunan ampel surabaya dengan menggunakan analytical hierarchy process (ahp) . Sahir, S. H., Rosmawati, R., & Minan, K. (2017). Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate. International Journal of Scientific Research in Science and Technology , 3 (8), 42–48. Sudarsono,  B.  G.,  Zulkarnain,  I.,  Buulolo,  E.,  &  Utomo,  D.  P.  (2022).  Analisa  Penerapan  Metode  MOOSRA  dan MOORA  dalam  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Usaha. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) , 4 (3), 1456–1463.