## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Penerapan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Penerimaan Siswa Baru
Yeni Setiani 1 , Sanwani 2,* , Nurul Aini 3 , Lidya Puspita Dewi 3 , Mesran 3
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Jakarta, Indonesia
2 Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Dan Tekhnologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
Email: 1 yenisetiani@staff.gunadarma.ac.id, 2,* sanwani.swq@nusamandiri.ac.id, 3 aini44790@gmail.com,
4 lidyapuspita1211@gmail.com, 5 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sanwani.swq@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Penerimaan  siswa baru  ialah  suatu  kegiatan  sekolah yang  terjadi di  setiap  tahunnya  bahkan  di pertengahan tahun mengajar. Aktivitas tersebut merupakan langkah awal untuk menaikkan mutu pendidikan yaitu memilih kualitas siswa. Pada umumnya  proses  penerimaan  siswa  baru  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  cara  mencatat  data-data  siswa  serta jadwal ujian seleksi siswa hingga data siswa yang telah diterima. Hal ini merupakan salah satu masalah di setiap tahunnya yang  dapat  menghambat  pekerjaan  para  guru  bahkan  staff  sekolah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  yang  tepat untuk digunakan pada sekolah-sekolah agar dapat membantu dalam penerimaan siswa baru. Salah satu sistem yang mampu menyelesaikan  permasalahan  tersebut  ialah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  SPK  bertujuan  untuk  menyediakan infor- masi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Di dalam penerapan SPK tersebut menggunakan metode-metode perengkingan agar hasil yang didapat  menjadi  lebih  efektif,  Seperti  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA). Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dimana diharapkan proses normalisasi pada perhitungan  nilai  penerimaan  siswa  baru.  Metode  MOORA  ini  merupakan  metode  yang  mempunyai  taraf  perhitungan menggunakan kalkulasi  yang  minimum  serta  sangat  sederhana  dan  praktis  untuk  diaplikasikan pada  sistem.  Metode  Multi- Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) ini mempunyai taraf fleksibilitas yang tinggi serta kemu- dahan  pada  memisahkan  bagian  subjektif  yang  berasal  dari  suatu  proses  penilaian  kedalam  kriteria  bobot  keputusan menggunakan  beberapa  atribut  pengambilan  keputusan.  Hasil  akhir  diperoleh  Angga  Rifai  Zul  Fiqri  menduduki  peringkat pertama dengan skor preferensi akhir sebesar 1,0522, yang merupakan skor tertinggi di antara semua kandidat.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode MOORA; Siswa Baru.
Abstract − Acceptance  of  new  students  is  a  school  activity that  occurs  every  year,  even  in  the  middle  of  the  teaching  year. This activity is the first step to improve the quality of education, namely choosing the quality of students. In general, the pro- cess  of  admitting  new  students  is  still  done  manually,  namely  by  recording  student  data  and  the  student  selection  exam schedule to the student data that has been accepted. This is one of the problems every year that can hinder the work of teach- ers and even school staff. Therefore, we need the right system to be used in schools so that it can assist in the acceptance  of new students. One system that is able to solve these problems is the Decision Support System (SPK). . SPK aims to provide information, guide, provide predictions and direct users of information so they can make better decisions. In implementing the SPK, ranking methods are used so that the results obtained are more effective, such as the Multi-Objective Optimization on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  Method.  The Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  method  where  it  is  expected  that the  normalization process  in  calculating  the  value  of new  student  admissions. The Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  method  is  a  method  which  has  a  calculation level using minimum calculations and is very simple and practical for applied to the system. The Multi-Objective Optimiza- tion on the basis of Ratio Analysis (MOORA) method has a high level of flexibility and convenience on separating the sub- jective part that comes from an assessment process into the decision weighting criteria using several decision-making attrib- utes. The final result showed that Angga Rifai Zul Fiqri ranked first with a final preference score of 1.0522, which was the highest among all candidates.
Keywords: Decision Support System; MOORA Method; New Students

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  adalah  sebuah  lembaga  yang  menyediakan  fasilitas  pendidikan  untuk  mengembangkan  potensi  dan kualitas  siswa  melalui  kegiatan  belajar  mengajar.  Fasilitas  lengkap  saja  tidak  cukup  untuk  membuat  sebuah sekolah  sukses,  karena  kerjasama  dan  komitmen  dari  stake-holder  dan  warga  sekolah  sangat  diperlukan  untuk menciptakan sekolah yang berkualitas. Sekolah juga memiliki struktur organisasi yang terdiri dari kepala sekolah sebagai  pemimpin,  guru  sebagai  tenaga  pengajar,  dan  staff  lainnya  seperti  tata  usaha,  kebersihan,  kantin,  dan koperasi. Siswa juga merupakan faktor penting dalam meningkatkan mutu dan kualitas pendidikan, dan seleksi siswa baru adalah langkah awal dalam meningkatkan kualitas siswa. Dalam era perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi, sistem informasi penerimaan siswa baru menjadi semakin penting dalam memudahkan pihak sekolah dan orangtua siswa dalam menyaring calon siswa sesuai dengan ketentuan yang telah ditentukan oleh pihak sekolah[1][2][3].
Untuk memaksimalkan penerimaan siswa baru, dibutuhkan kriteria khusus seperti umur, zonasi, afirmasi, potensi  kecerdasan,  dan  penghasilan  orangtua  yang  sesuai  dengan  visi  dan  misi  sekolah.  Seleksi  penerimaan siswa baru merupakan langkah awal dan kegiatan umum yang dilakukan setiap tahun pada lembaga pendidikan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Namun,  proses  penerimaan  siswa  baru  di  SMK  Telkom  2  Medan  masih  dilakukan  secara  manual  atau  terk- omputerisasi dengan Google Form yang dihubungkan ke Microsoft Office Excel, sehingga masih banyak keku- rangan  data  dan  kesalahan  dalam  mengisi  data  siswa  serta  penghitungan  nilai  akhir.  Selain  itu,  pengumuman hasil penerimaan siswa baru hanya diinfokan melalui media sosial yang menyebabkan panitia penerimaan siswa baru merasa kesulitan untuk mengelola semuanya dengan maksimal. Hal ini memerlukan waktu yang lama untuk membuat hasil data ataupun seleksi penerimaan siswa baru dan dapat menghambat pekerjaan para guru dan staff sekolah. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang tepat untuk digunakan pada sekolah agar dapat membantu da- lam penerimaan siswa baru, seperti Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  komunikasi  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur [4][5][6][7]. SPK atau Sistem Pendukung Keputusan, digunakan untuk membantu pengambilan kepu- tusan dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, di mana keputusan sulit dibuat secara pasti. Tujuan dari SPK adalah untuk memberikan informasi, panduan, prediksi, dan arahan kepada pengguna informasi agar mere- ka dapat membuat keputusan yang lebih baik. Beberapa metode yang digunakan dalam penerapan SPK termasuk MOORA, MOOSRA, SAW, WP, WASPAS, TOPSIS, ROC, AHP dan MAUT, Operational Conpetitivness Rat- ing Analysis (OCRA) dan Preference Selection Index (PSI) [8][9][10][11][12]. Pada pemecahan masalah kali ini penulis  menerapkan  Metode  MOORA  yang  diharapkan  dapat  melakukan  proses  normalisasi  pada  perhitungan hasil  penerimaan  siswa  baru.  Metode  MOORA  ini  merupakan  metode  yg  mempunyai  taraf  perhitungan menggunakan kalkulasi yang minimum serta sangat sederhana dan praktis untuk diaplikasikan pada sistem [13]. Metode  MOORA  ini  mempunyai  taraf  fleksibilitas  yang  tinggi  serta  kemudahan  pada  memisahkan  bagian subjektif  yang  berasal  dari  suatu  proses  penilaian  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  menggunakan  beberapa atribut pengambilan keputusan.
Penenlitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Sanwani,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  penelitian  yang  membahas dalam industri bisnis laundry yang sangat kompetitif, lokasi bisnis laundry menjadi faktor yang sangat penting dalam  membangun  bisnis.  Pemilik  bisnis  harus  mempertimbangkan  banyak  faktor  dalam  memilih  lokasi  yang tepat agar dapat menghindari kerugian dan kebangkrutan. Untuk membantu para pengusaha dalam memilih lo- kasi yang tepat, tersedia sistem pendukung keputusan (SPK) dengan dua metode, yaitu MOORA dan WASPAS. Metode  MOORA  menggunakan  perhitungan matematis,  sementara  metode  WASPAS  menggunakan pembobo- tan untuk menentukan prioritas lokasi yang paling cocok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A1 dan A7  menjadi  lokasi  bisnis  laundry  terbaik  berdasarkan  metode  MOORA  dan  WASPAS  masing-masing[14]. Chairul Fadlan melakukan penelitian pada tahun 2019 dengan membahas lada merah yang merupakan salah satu tanaman  paling  penting  di  Indonesia  sebagai  tambahan  rempah-rempah,  namun  sejumlah  petani  mengalami kesulitan  dalam  memilih  biji  lada  merah  yang  bagus  dan  tahan  terhadap  virus,  serta  yang  dapat  dibeli  dengan harga terjangkau. Hal ini mengakibatkan beberapa petani mengalami kegagalan panen dan kerugian yang cukup besar.  Oleh  karena  itu,  sebuah  penelitian  dilakukan  menggunakan  metode  MOORA  sebagai  sistem  pendukung keputusan untuk  membantu  petani  dalam  memilih  biji  lada  merah  yang baik.  Kriteria  penilaian  meliputi  harga benih,  periode  panen,  panjang  dan  berat  buah,  penyakit  lada  merah,  dan  jumlah  cabang,  dengan  8  alternatif. Penelitian  menunjukkan  bahwa  lada  Lado  (A1),  TM  (A4),  dan  Indra  Pura  (A7)  adalah  alternatif  terbaik  yang direkomendasikan untuk petani menanam. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu petani dalam memilih biji lada merah yang baik sehingga dapat menghindari kegagalan panen dan membantu meningkatkan perekonomian petani, terutama di desa Bandar Siantar, Kecamatan Gunung Malela[15]. Penenlitian selanjutnya dilakukan oleh Yusni  Amaliah  dan  Suprianto  pada  tahun  2021  dimana  seringkali  terjadi  masalah  dalam  penyaluran  dana beasiswa  di  dunia  pendidikan,  khususnya  dalam  hal  penentuan  penerima  beasiswa  yang  kurang  tepat  sasaran. Terdapat  beberapa  kriteria  yang  harus  dipenuhi  oleh  siswa  dalam  menentukan  kelayakan  mereka  menerima beasiswa,  seperti  keadaan  rumah  tempat  tinggal,  fasilitas  air  dan  listrik,  penghasilan  orang  tua,  dan  kendaraan yang  digunakan  untuk  berangkat  ke  sekolah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  Dinas  Sosial  dalam menentukan siswa yang berhak menerima beasiswa karena tidak mampu. Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh 6  siswa  sebagai  penerima  beasiswa  dengan  nilai  tertinggi  antara  25  hingga  27  dari  setiap  kriteria  yang digunakan[16]. Berdasarkan  pembahasan  di  atas  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  pada  SMK Telkom  2  Medan  dengan  menerapkan  Metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis ( MOORA)  yang nantinya  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  untuk  lebih  mengefektifkan hasil  dalam  pen- erimaan siswa baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Siswa Baru
Siswa  baru  adalah  siswa  yang  baru  diterima  dan  akan  memulai  kegiatan  belajar  di  institusi  pendidikan  seperti SD, SMP, atau perguruan tinggi. Mereka mengalami masa adaptasi dan orientasi di lingkungan pendidikan baru serta  mempelajari  aturan  dan  norma  yang  berlaku  di  institusi  tersebut.  Kurikulum  dan  pembelajaran  yang  dis- esuaikan  dengan  jenjang  pendidikan  akan  diikuti  oleh  siswa  baru.  Tujuan dari  pendidikan  yang  mereka  terima

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
adalah agar siswa mampu mengembangkan potensi dan keterampilannya sesuai dengan kemampuan mereka ser- ta  merasa  puas  dengan  proses  pembelajaran  yang  mereka  dapatkan  di  sekolah.  Siswa  baru  adalah  murid  yang baru saja diterima di institusi pendidikan seperti sekolah dasar, sekolah menengah, atau perguruan tinggi. Mere- ka  mengalami  masa  adaptasi  dan  orientasi  pada  lingkungan  baru,  dan  belajar  tentang  aturan  dan  norma  yang berlaku di institusi tersebut. Selain itu, siswa baru akan mengikuti kurikulum dan pembelajaran yang disesuaikan dengan  tingkat  pendidikan  mereka.  Tujuan  dari  pendidikan  yang  mereka  terima  adalah  agar  mereka  dapat mengembangkan potensi dan keterampilan sesuai dengan kemampuan mereka dan merasa puas dengan pembela- jaran yang diberikan di sekolah[17][18].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu bentuk sistem yang dapat membantu proses pengambilan keputusan.  SPK  menerapkan  teknik  pengambilan  keputusan,  model  matematika,  dan  data  untuk  menciptakan solusi atau rekomendasi terbaik dalam situasi yang rumit dan tidak pasti. SPK sering digunakan dalam keputusan yang  melibatkan  banyak  faktor  dan  variabel  yang  sulit  untuk  dihitung  secara  manual,  seperti  di  bidang  bisnis, kesehatan,  transportasi,  dan  bidang  lainnya.  Dalam  penggunaannya,  pengguna  dapat  memasukkan  data  yang relevan, menentukan kriteria penting, dan mengevaluasi alternatif keputusan berdasarkan kriteria tersebut [19]. Dengan  menggunakan  SPK,  proses  pengambilan  keputusan  dapat  menjadi  lebih  efektif  dan  dapat  mengurangi ketidakpastian yang terjadi [20]. Adapun metode-metode yang dapat digunkaan dalam mengambil sebuah kepu- tusan diantaranya metode SAW, AHP, MOORA, TOPSIS, SMART, MOOSRA, WP, WASPAS, Electree, PSI, OCRA, MAUT, ROC dan Enthropy[21]–[23].

## 2.3 Metode MOORA
Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) merupakan sebuah sistem pen- dukung keputusan yang  digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari beberapa kriteria yang harus dipertim- bangkan.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  Zavadskas  dan  Brauers  pada  tahun  2006,  dan  digunakan  untuk  me- nyelesaikan  masalah  matematika  yang  kompleks  dengan  mengoptimalkan  satu  atau  lebih  atribut  yang  saling bertentangan.  MOORA  menghitung  rasio  antara  nilai  positif  dan  nilai  negatif  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria, kemudian menghitung bobot relatif untuk setiap kriteria. Setelah itu, metode ini menghitung nilai total untuk setiap alternatif dengan menggunakan bobot relatif tersebut. Alternatif dengan nilai total tertinggi diang- gap  sebagai  alternatif  terbaik.  MOORA  juga  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  multi-kriteria dengan mempertimbangkan kriteria yang saling bertentangan. Metode MOORA sering digunakan dalam bidang manajemen,  keuangan,  dan  teknik  industri  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif[24]. Langkah–langkah penyelesaian masalah menggunakan MOORA, antara lain[25]–[31]: 1. Pembentukan Matriks Keputusan
𝑋 𝐼𝑗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 ,𝑛 ] (1)
x adalah nilai kriteria masing-masing kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
2. Normalisasi matrik keputusan
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥𝑖𝑗 √[∑ 𝑥𝑖𝑗² 𝑚 𝑖+1 ] (2)
Rasio Xij menggambarkan seberapa baik alternatif i dalam memenuhi kriteria j. Dalam rumus ini, m  adalah jumlah alternatif dan n adalah jumlah kriteria. Menurut Brauers et al. (2008), akar kuadrat dari jumlah kuad- rat dari setiap alternatif dapat dijadikan pilihan terbaik untuk denominator dalam rumus rasio tersebut. Nor- malisasi dilakukan untuk menyamakan skala dari setiap elemen matriks sehingga nilai elemen matriks men- jadi  seragam.  Dengan  demikian,  tujuan  normalisasi  adalah  untuk  menjadikan  setiap  elemen  matriks  dapat dibandingkan dengan cara yang adil.
3. Langkah ketiga mengerjakan perkalian normalisasi matriks dengan nilai bobot
𝑊 𝑖 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 (3)
4. Langkah terakhir menetapkan hasil referensi dan nilai yi
Pada tahap ini adalah tahap pertama dimana harus mengubah semua attribute dengan bobot kriteria disetiap alternatif menentukan persamaan sebagai berikut :
𝑌𝑖 = ∑ 𝑤𝑗𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑤𝑗𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=1
(4)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam penilitian ini ada beberapa tahahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam mengatasi permasa- lahh diatasantara lain yaitu:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
1. Analisa Masalah
Pada  tahapan  analisa  masalah  ini  diperuntukkan  sebagai  langkah  untuk  menganalisis  sebuah  masalah  yang terdapat pada awal paragraf hingga akhir paragraph dengan mengolah data yang ada.
2. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  terdapat  langkah  untuk  pengumpulan  data  hingga  mengolah  data  yang  telah  di  dapat  dari hasil penelitian.
3. Analisa Dan Penerapan
Pada tahapan ini terdapat langkah untuk menganalisis permasalahan yang telah di dapat kemudian di terap- kan dengan menentukan nilai bobot dan kriteria menggunakan perhitungan Metode Moora
4. Pembuatan Laporan Penelitian
Pada  tahapan  ini  terdapat  langkah  untuk menyusun  hasil  dari  laporan penelitian  dengan menggunakan  data yang telah di dapat.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Kriteria
Dalam penerimaan siswa baru pada sistem pendukung keputusan diperlukan adanya data yang dapat mendukung dalam penentuan ini.
Tabel 1 . Nilai Kriteria dan Bobot No Deksripsi Kriteria  Bobot Jenis 1 Umur (Tahun) C1 0, 22 Benefit 2 Jarak Sekolah (Zonasi) C2 0, 21 Cost 3 Afirmasi (Perpindahan Orangtua)  C3 0, 21 Benefit 4 5 Potensi Kecerdasan Penghasilan Orang Tua (Rupiah) C4 C5 0, 18 0, 18 Benefit Benefit Keterangan : 1. Umur (Tahun) :  Jangka  waktu  hidup  seseorang  sejak  lahir  hingga  masuk  ke sekolah itu
2. Jarak Sekolah (Zonasi)
: Jarak yang di tempuh seseorang ke alamat sekolah tersebut
3. Afirmasi (Perpindahan Orang Tua)
: Jalur yang diperuntukkan untuk siswa yang berasal dari luar dae- rah
4. Potensi Kecerdasan
: Tingkat kemampuan yang dimiliki oleh seseorang
5. Penghasilan Orang Tua : Jumlah pencapaian upah kerja oleh orang tua siswa (Rupiah)

## 3.2 Penetapan Alternatif
Pada  tahapan  ini  terdapat  langkah  untuk  mengumpulkan  fakta  fakta  berupa  data  untuk  mendukung  penetapan kriteria sebelumnya
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Abizar Al Qifari A2 Angga Rifai Zul Fiqri

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Alternatif Keterangan A3 Anggun Sintiara A4 Arisha Naimi Athirah A5 Bagus Fitra Raya A6 Bintang Pratama
Berdasarkan  tabel  2  terlihat  bahwa  ada  6  orang  calon  siswa  baru  yang  akan  mendaftar  menjadi  siswa disebuah  instansi  pendidikan,  ke  enam  calon  siswa  tersebut  dibuat  pengkodean  untuk  menerapkan  metode pengambilan keputusan agar lebih singkat dan jelas, dalam pembuatan sebuah keputusan tentunya data alternatif tersebut telah melakukan penilaian berupa data yang telah disesuaikan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak sekolah sebagai penilaian, berikut tabel data penerimaan siswa baru (alternatif kriteria).
Tabel 3. Alternatif Kriteria Alternatif C1 C2  C3 C4 C5 Abizar Al Qifari Cukup Baik 50 30 Sangat Baik  Cukup Baik Angga Rifai Zul Fiqri Cukup Baik 50 30 Buruk Cukup Baik Anggun Sintiara Sangat Baik 50 40 Buruk Sangat Baik Arisha Naimi Athirah Cukup Baik 50 50 Sangat Baik  Cukup Baik Bagus Fitra Raya Sangat Baik 20 40 Sangat Baik  Sangat Baik Bintang Pratama Baik 50 40 Sangat Baik Baik
Pada Tabel 3 ini masih memakai data yang bersifat linguistik sehingga menyebabkan data masih  kurang akurat untuk ditetapkan ke dalam rating kecocokan oleh karena itu di butuhkan data yang berbentuk angka yang akan digunakan dalam pembobotannya berikut tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Umur Range Keterangan Nilai 7-15 Tahun Sangat Baik 50 6-7 Tahun Cukup Baik 40 5-6 Tahun Baik 30 4-5 Tahun Cukup 20 3-4 Tahun Buruk 10
Berdasarkan  tabel  4,  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  untuk  perbaikan  bobot  setiap  kriteria  terhadap  data yang telah di record dari masing-masing alternatif dengan kriteria umur, dimana pihak sekolah menentukan umur calon  siswa  baru  berdasarkan  range,  sehingga  di  usia  7  tahun  hingga  15  tahun  ditetapkan  sebagai  umur  yang sangan baik untuk diterima sebagai siswa baru, begitu juga pada kriteria jarak sekolah dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Kriteria Jarak Sekolah Range Keterangan Nilai 0-500 Meter Sangat Baik 50 500-750 Meter Cukup Baik 40 750-1000 Meter Baik 30 1000-1500 Meter Cukup 20 1500-2000 Meter Buruk 10
Pada  tabel  5  dibuat  sebuah  pembagian  jarak  sekolah  dengan  rumah  dengan  menggunakan  range  agar dapat dinilai pentingnya memahami jarak antara sekolah dengan rumah terletak pada pengaruhnya terhadap hal- hal seperti transportasi siswa, jarak yang harus ditempuh untuk menghadiri acara antar sekolah, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi keputusan dan kebijakan pendidikan. Mengetahui jarak sekolah dengan sekolah lainnya dengan tepat sangat penting untuk memastikan pengambilan keputusan pendidikan yang efektif dan berkelanju- tan.
Tabel 6. Kriteria Afirmasi Range Keterangan Nilai 0-500 Meter Sangat Baik 50 500-750 Meter Cukup Baik 40 750-1000 Meter Baik 30 1000-1500 Meter Cukup 20 1500-2000 Meter Buruk 10

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Tabel  6  terlihat  sebuah  kriteria  dalam  penerimaan  siswa  baru  adalah  afirmasi  jika  orang tua  melakukan perpindahan, keadaan tersebut perlu dinilai ketika orang tua atau wali siswa memutuskan untuk pindah ke lokasi yang  berbeda  karena  alasan  tertentu,  seperti  pekerjaan,  keamanan,  atau  alasan  lainnya.  POP  dapat  berdampak pada pendidikan siswa, terutama dalam pemilihan sekolah baru yang sesuai dengan lokasi baru mereka. Selain itu,  POP  juga  dapat  mempengaruhi  adaptasi  sosial  siswa  di  lingkungan  sekolah  baru  dan  kesejahteraan  serta keseimbangan emosional mereka. Oleh karena itu, penting bagi pihak sekolah untuk memberikan dukungan dan fasilitas  yang  dibutuhkan  bagi  siswa  yang  mengalami  POP  agar  mereka  dapat  beradaptasi  dengan  lingkungan pendidikan yang baru dengan lebih cepat dan efektif.
Tabel 7. Kriteria Potensi Kecerdasan Range Keterangan Nilai Ya Sangat Baik 50 Tidak Buruk 10
Tabel  7  terdapat  nilai  perbaikan  untuk  kriteria  potensi  kecerdasan  dimana  penilaian  tersebut  perlu  dil- akukan  karena  otensi  kecerdasan  merujuk  pada  kemampuan  bawaan  individu  untuk  memproses  informasi  dan belajar dari lingkungan sekitarnya sehingga perlu dilakukan penilaian sebelum dibuat keputusan untuk menerima siswa tersebut.
Tabel 8. Kriteria Penghasilan Range Keterangan Nilai <1.000.000 Sangat Baik 50 1.000.000 – 1.500.000 Cukup Baik 40 1.500.000 – 2.000.000 Baik 30 2.000.000 – 2.500.000 Cukup 20 2.500.000 – 3.000-000 Buruk 10
Tabel  8  terlihat  sebuah  kriteria  yang  membuat  penilaian  untuk  setiap  penghasilan,  kriteria  ini  dianggap sangat  perlu  dikarenakan  semakin  kecil penghasilan  orang tua,  semakin besar  kemungkinan  anak-anak  mereka menghadapi  masalah  keuangan  dan  sosial,  sehingga  proses  belajar  dan  mengajarpun  terhambat.  Setelah  dil- akukan  perbaiakn  bobot  untuk  setiap  kriteria,  maka  berikut  tabel  rating  kecocokan  yang  telah  disesukan  data yang direcord dengan data perbaikan botot.
Tabel 9. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Abizar Al Qifari 40 50 30 50 40 Angga Rifai Zul Fiqri 40 50 30 10 40 Anggun Sintiara 50 50 40 10 50 Arisha Naimi Athirah 40 50 50 50 40 Bagus Fitra Raya 50 20 40 50 50 Bintang Pratama 30 50 40 50 30
Tabel  9  telah  dilakukan  perbaikan  atau  penyesuaian  sampel  data  sehingga  data  tersebut  dapat  diproses dengan penerapan metode ROC dan MOORA, berikut tahapan dalam penerapan kedua metode tersebut.
3.3 Metode Rank Order Centroid ( ROC)
Penerapan  pembobotan  menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  sangat  diperlukan  agar  mendapat hasil perhitungan kriteria dan alternatifnya akurat.
𝑤 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,4566 𝑤 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0, 2566 𝑤 3 = 0+ 0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,1566 𝑤 4 = 0+ 0+ 0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,0900 𝑤 5 = 0+ 0+ 0+ 0+ 1 5 5 = 0,0400

## 3.4 Penerapan Metode Moora
Langkah – langkah penyelesaian masalah menggunakan Metode MOORA, antara lain: 1. Pembentukan Matriks Keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
𝑥 𝑖𝑗 =
[ 40 50 30 50 40 50 30 10 50 50 40 10 40 50 50 50 50 20 40 50 30 50 40 50 40 40 50 40 50 30]
2. Normalisasi Matriks
𝐶1 =   √40 2 +   40 2 +   50 2 +   40 2 +   50 2 + 30 2 = 103.44080 𝐴1 =   √103,44080
40 = 1.1229 𝐴2 =   √103,44080 40 = 1.1229 𝐴3 =   √103,44080 50
= 1.0972 𝐴4 =   √103,44080 40 = 1.1229
𝐴5 =   √103,44080 50
= 1.0972
𝐴6 =   √103,44080
30 = 1.1672 𝐶2 =   √50 2 + 50 2 +   50 2 +   50 2 +   20 2 + 50 2 = 113.57817 𝐴1 =   √113,57817 50 = 1.0992 𝐴2 =   √113,57817 50 = 1.0992
𝐴3 =   √113,57817 50 = 1.0992 𝐴4 =   √113,57817 50 = 1.0992
𝐴5 =   √113,57817 20 = 1.2669
𝐴6 =   √113,57817
50 = 1.0992 𝐶3 =   √30 2 +   30 2 +   40 2 +   50 2 +   40 2 +   40 2 = 95.39392 𝐴1 =   √95,39392 30 = 1.1640 𝐴2 =   √95,39392 30 = 1.1640
𝐴3 =   √95,39392 40
= 1.1206 𝐴4 =   √95,39392 50 = 1.0954
𝐴5 =   √95,39392 40
= 1.1206 𝐴6 =   √95,39392
40 = 1.1206 𝐶4 =   √50 2 +   10 2 +   10 2 +   50 2 +   50 2 +   50 2 = 100.99505
𝐴1 =   √100,99505 50
= 1.0966 𝐴2 =   √100,99505 10
= 1.5864
𝐴3 =   √100,99505 10
= 1.5864
𝐴4 =   √100,99505 50
= 1.0966 𝐴5 =   √100,99505 50
= 1.0966
𝐴6 =   √100,99505 50 = 1.0966 𝐶5 =   √40 2 +   40 2 +   50 2 +   40 2 +   50 2 +   30 2 =  103.44080
𝐴1 =   √103,44080 40
= 1.1229
𝐴2 =   √103,44080 40
= 1.1229 𝐴3 =   √103,44080 50
= 1.0972
𝐴4 =   √103,44080 40
= 1.1229 𝐴5 =   √103,44080 50
= 1.1229 𝐴6 =   √103,44080 30
= 1.1672
Berikut matriks Xij yang telah dihitung menggunkana rumus diatas.
1.1229  1.0992  1.1640  1.0966  1.1229
1.1229  1.0992  1.1640  1.5864  1.1229
Xij = 1.0972  1.0992  1.1206  1.5864  1.0972 1.1229  1.0992  1.0954  1.0966  1.1229 1.0972  1.2669  1.1206  1.0966  1.0972 1.1672  1.0992  1.1206  1.0966  1.1672
Pada matrik Xij terdapat data hasil nilai perhitungan normalisasi matriks menggunakan Metode MOORA dari setiap kriteria yang telah ditentukan.
3. Mengerjakan. perkalian normalisasi matriks dengan nilai bobot

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
C1=  A1= 1.1229x0.3566=0.4004 A2= 1.1229x0.3566=0.4004 A3= 1.0972x0.3566=0.3912 A4= 1.1229x0.3566=0.4004 A5= 1.0972x0.3566=0.3912 A6= 1.1672x0.3566=0.4162 C2=  A1=1.0992x0.2566=0.2820 A2=1.0992x0.2566=0.2820 A3=1.0992x0.2566=0.2820 A4=1.0992x0.2566=0.2820 A5=1.2669x0.2566=0.3250 A6=1.0992x0.2566=0.2820 C3=  A1=1.1640x0.1566=0.1822 A2=1.1640x0.1566=0.1822 A3=1.1206x0.1566=0.1754 A4=1.0954x0.1566=0.1715 A5=1.1206x0.1566=0.1754 A6=1.1206x0.1566=0.1754 C4=  A1=1.0966x0.0900=0.0986 A2=1.5864x0.0900=0.1427 A3=1.5864x0.0900=0.1427 A4=1.0966x0.0900=0.0986 A5=1.0966x0.0900=0.0986 A6=1.0966x0.0900=0.0986 C5=  A1=1.1229x0.0400=0.0449 A2=1.1229x0.0400=0.0449 A3=1.0972x0.0400=0.0438 A4=1.1229x0.0400=0.0449 A5=1.0972x0.0400=0.0438 A6=1.1672x0.0400=0.0466 Hasil dari Normalisasi Matriks dengan Nilai Bobot dapat dilihat pada matrik dibawah ini
0.4004  0.2820  0.1822  0.0986  0.0449
0.4004  0.2820  0.1822  0.1427  0.0449 0.3912  0.2820  0.1754  0.1427  0.0438 Xij*Wj 0.4004  0.2820  0.1715  0.0986  0.0449
0.3912  0.3250  0.1754  0.0986  0.0438
0.4162  0.2820  0.1754  0.0986  0.0466
Pada  matriks  diatas  terdapat  data  hasil  nilai  perhitungan  normalisasi  matriks  menggunakan  Metode MOORA yang telah dibobotkan dari setiap kriteria yang telah ditentukan.
4. Menetapkan hasil referensi dan nilai yi
Tabel 10. Nilai Yi Alternatif Benefit Cost Hasil C1+C3+C4+C5 C2 A1 0.4004+0.1822+0.0986+0.0449  0.2820  1,0081 A2 0.4004+0.1822+0.1427+0.0449  0.2820  1,0522 A3 0.3912+0.1754+0.1427+0.0438  0.2820  0,9631 A4 0.4004+0.1715+0.0986+0.0449  0.2820  0,9974 A5 0.3912+0.1754+0.0986+0.0438  0.3250  1,0340 A6 0.4162+0.1754+0.0986+0.0466  0.2820  1,0188
Berdasarkan tabel 10, lakukan pengurangan antara kriteria berjenis benefit (jumlahkan seluruh kriteria yang berjenis benefit) dengan kriteria berjenis cost, sehingga memperoleh hasil seperti berikut.
Tabel 11. Hasil Referensi Alternatif  Nilai Rangking A1 1,0081 4 A2 1,0522 1 A3 0,9631 6 A4 0,9974 5 A5 1,034 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Alternatif  Nilai Rangking A6 1,0188 3
Pada  Tabel  11  ini  terdapat  data  hasil  nilai  perhitungan  akhir  dari  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan menggunakan Metode MOORA yang dibobotkan dalam pembobotan Metode ROC.

## 4 KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat penulis ambil dari Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam penerimaan siswa baru ialah dapat mempermudah penulis untuk memecahkan masa- lah yang dihadapi oleh tiap sekolah dalam menyeleksi hingga pendataan pada penerimaan siswa baru di sekolah tersebut dengan menerapkan beberapa kriteria khusus yang menjadi data pendukung untuk mencapai hasil akhir yang mutlak dan real sehingga tidak dapat di rubah kembali. Siswa baru ialah seorang anak yang akan menjadi siswa  di  suatu  sekolah  dengan  mendapatkan  pelayanan  pendidikan  yang  sesuai  dengan  kemampuannya  agar dapat mengembangkan potensinya dengan baik serta mendapat kepuasan dalam menerima pelajaran yang diberi- kan  pada  sekolah  tersebut.  Dengan  diterapkannya  sistem  pendukung  keputusan  pada  Metode  Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) ini telah membantu dalam hal pendataan agar lebih aku- rat pada penerimaan siswa baru. Dan telah di dapat hasil preferensi akhirnya yang tertinggi ialah A2 dengan nilai 1,0522 sebagai peringkat 1 atas nama Angga Rifai Zul Fiqri.

## REFERENCES
[1] S. Julaiha, “Konsep Kepemimpinan Kepala Sekolah,” Tarb. Wa Ta’lim J. Penelit. Pendidik. dan Pembelajaran , vol. 6, no. 3, pp. 179–190, 2019.
[2] I. Ideswal, Y. Yahya, and H. Alkadri, “Kontribusi Iklim Sekolah dan Kepemimpinan Kepala Sekolah terhadap Kinerja Guru Sekolah Dasar,” J. Basicedu , vol. 4, no. 2, pp. 460–466, 2020.
[3] A.  Akbar  and  N.  Noviani,  “Tantangan  dan  Solusi  dalam  Perkembangan  Teknologi  Pendidikan  di  Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. Progr. Pascasarj. Univ. Pgri Palembang , vol. 2, no. 1, pp. 18–25, 2019.
[4] J. Afriany, K. Tampubolon, and R. Fadillah, “Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[5] Z. M. Arini, D. J. Sitanggang, M. Ali, and S. Aripin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Facial Wash Terbaik yang  digunakan  pada  kulit  berminyak  dengan  menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  dan Pembobotan Rank Order Centroid ( ROC ),” pp. 317–324, 2022.
[6] F.  Saidah,  N.  Hasibuan,  and  E.  Pratiwi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerapan  Metode  MOOSRA  Rekrutmen PPNPN Pada Kantor Pertanahan Kota Medan,” SNASTIKOM , vol. 1, no. 01, pp. 89–97, 2022.
[7] P.  M.  Sitanggang  and  K.  Siregar,  “Analisis  Metode  MOORA  dan  MOOSRA  Dalam  Pemilihan  Peserta  Olimpiade Matematika,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 6–16, 2022.
[8] A. Giovani, “SATIN  – Sains dan Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 06, no. 01, pp. 1–9, 2020.
[9] L.  Septyoadhi,  M.  Mardiyanto,  and  I.  L.  I.  Astutik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 78, 2019.
[10]  F. P. Santhiapillai and R. M. C. Ratnayake, “Exploring knowledge work waste in public emergency services using the AHP algorithm,” Int. J. Lean Six Sigma , 2023.
[11]  D. Febrina and I. Saputra, “Penerapan Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) Dalam Pemilihan Konten Lokal Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 10–19, 2021.
[12]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 376, 2019.
[13]  A. Y. Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Sekolah Dasar,” SISTEMASI , vol. 8, no. 2, pp. 305–312, 2019.
[14]  S.  Sanwani,  P.  Pristiwanto,  M.  Mesran,  and  S.  Sarwandi,  “Penerapan  Metode  MOORA  dan  WASPAS  dalam Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha Laundry,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 15–24, 2022.
[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]  Y.  Amaliah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Tidak  Mampu  Menggunakan  Metode  Moora,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 12–18, 2021.
[17]  R.  N.  Anissa  and  R.  T.  Prasetio,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 122–128, 2021.
[18]  A.  A.  Nasser,  O.  Arifudin,  U.  C.  Barlian,  and  S.  Sauri,  “Sistem  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  Dalam Meningkatkan Mutu Siswa Di Era Pandemi,” Biormatika J. Ilm. Fak. Kegur. dan ilmu Pendidik. , vol. 7, no. 1, pp. 100– 109, 2021.
[19]  R.  B.  I.  N.  M  Mesran,  Syefudin,  Sarif  Surorejo,  Muhammad  Syahrizal,  Aang  Alim  Murtopo,  Zaenul  Arif,  Nugroho Adhi  Santoso,  Wresti  Andriani,  Soeb  Aripin,  Gunawan, Pengantar  Teknologi  Informasi .  CV.  Graha  Mitra  Edukasi, 2023.
[20]  M. Yanto, “Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode Ahp Dalam Seleksi Produk,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 167–174, 2021.
[21]  S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam  Keputusan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 594 − 603 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3417
Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[22]  S. Rahayu, A. Juang, T. Gumilang, O. P. Bharodin, and F. Faturahman, “Metode Entropy-SAW dan Metode Entropy- WASPAS dalam Menentukan Promosi Jabatan Bagi Karyawan Terbaik di Cudo Communications,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, pp. 1069–1078, 2020.
[23]  J.  Mulyana,  A.  B.  Purba,  and  A.  Wahyudi,  “JM  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kelayakan  Padi Menggunakan Metode TOPSIS dan MAUT Berbasis Web,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 16, no. 3, pp. 101–113, 2021.
[24]  E. L. AMALIA, A. N. Pramudhita, and M. R. Aditya, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembangunan Peternakan Ayam Menggunakan Metode MOORA,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 15–23, 2019.
[25]  A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, and B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[26]  T.  Hasanah  and  H.  J.  S.  Sitio,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  Yayasan  Muhammad  Nasir dengan Menggunakan Metode MOORA,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 128–131, 2019.
[27]  U.  L.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pemasangan  CCTV  dengan  Metode  MOORA  (Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kota Binjai),” J. Pelita Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 123–133, 2021.
[28]  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.
[29]  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.
[30]  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.
[31]  S. Wardani and A. Revi, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa Calon Peserta Olimpiade Dengan Metode MOORA,” J. Teknovasi , vol. 05, no. 01, p. 18, 2018.