## SISTEM PERANGKINGAN MAHASISWA BARU JALUR PENERIMAAN PMDK DENGAN METODE MOORA DAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
Hilmi Keigi Naafi *1) , Ragil Saputra *2)
** Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) ragil.saputra@gmail.com

## Abstrak
Politeknik  Negeri  Semarang  menerima  mahasiswa  baru  melalui  beberapa  jalur  penerimaan. Salah  satunya  adalah  jalur  Penelusuran  Minat  dan  Kemampuan  Politeknik  Negeri  (PMDK-PN). Berdasarkan  survei  dan  wawancara  dengan  Kepala  UPT  TIK  Politeknik  Negeri  Semarang,  masih terdapat kendala dalam seleksi jalur PMDK-PN, yaitu format data nilai akademis yang berbeda dari tiap  sekolah,  proses  seleksi  yang  belum  terotomatisasi,  dan  perhitungan  nilai  ranking  yang  terus berubah. Berdasarkan masalah tersebut, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk seleksi jalur PMDK-PN. Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan. Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) termasuk dalam metode tersebut. Pada penelitian ini menggunakan metode  AHP  untuk  menghitung  bobot  kriteria  penerimaan,  dan  metode  MOORA  untuk  menentukan ranking calon mahasiswa. Kriteria yang digunakan yaitu data rata-rata nilai rapor semester 1 – 5, nilai prestasi non-akademik, akreditasi sekolah, dan rata-rata peringkat banding jumlah siswa semester 1 - 5. Analisis hasil dilakukan menggunakan 1774 data sampel, yang terdiri dari 988 data siswa SMA/MA dan 786 data siswa SMK/MAK. Dari data tersebut, jumlah siswa yang akan diambil yaitu 348 siswa SMA/MA dan 96 siswa SMK/MAK. Saat hasil penerimaan sistem perankingan dan hasil penerimaan Politeknik  Negeri  Semarang  dibandingkan,  terdapat  266  siswa  SMA/MA,  atau  sekitar  76,4%  yang sama-sama diterima. Sedangkan untuk siswa SMK/MAK, terdapat 57 siswa, atau sekitar 59,4% yang sama-sama diterima. Analisis hasil menunjukkan bahwa saat bobot kriteria sistem diaplikasikan pada kedua  metode  perhitungan,  hasil  yang  diberikan  adalah  siswa  pada  hasil  penerimaan  sistem perankingan memiliki nilai akhir yang lebih besar dari siswa pada hasil penerimaan Politeknik Negeri Semarang.
Kata kunci : Seleksi Mahasiswa Baru, Sistem Pendukung Keputusan, Perangkingan, Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis, Analytic Hierarchy Process

## Abstract
There are various ways that a student can be admitted into a State Polytechnic of Semarang. One of the admissions path is through Penelusuran Minat dan Kemampuan Politeknik Negeri (PMDK-PN) path. Based on field survey and interview with Head of IT Techincal Executive Unit of State Polytechnic of  Semarang,  there  are  problems  regarding  the  selection  of  PMDK-PN  admission  path,  such  as incorrect  data  entry  by  student  candidate,  process  automation  needs,  and  student  rank  value
calculations  are  constantly  changing.  This  requires  a  decision  support  system  to  deal  with  these problems. There are several methods used to develop a decision support system. Some of those methods are  Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  method  and  Analytic Hierarchy  Process  (AHP)  method.  This  research  used  AHP  methods  for  admission  criteria  weight calculation, and MOORA method to determine the student candidate ranks. The criteria to determine the  rank  of  a  student  candidate  average  grades  from  first  semester  to  fifth  semester,  non  academic achievement, school accreditation, and student rank in school per total school student first semester to fifth semester. Result Analysis was conducted using 1774 sample data, consisting of 988 students data from SMA/MA and 786 students data from SMK/MAK. The number of students to be taken is 348 SMA / MA students and 96 SMK / MAK students. After comparing the students acceptance result between the ranking system and Politeknik Negeri Semarang system, it is revealed that 266 SMA / MA students, or about 76.4% are equally accepted. As for students of SMK / MAK, 57 students or approximately 59.4% are equally accepted. Result Analysis shows that when system criteria weight is applied to both ranking methods, both  methods  shows  that  students  from  ranking  system  result  has  a  higher  final  value  than students from State Polytechnic of Semarang ranking result.
Keywords  :  Student  Candidate  Selection,  Decision  Support  System,  Ranking,  Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis, Analytic Hierarchy Process

## 1 P ENDAHULUAN
Jalur  masuk  PMDK-PN  merupakan seleksi Jalur Undangan yang diperuntukkan bagi calon peserta/siswa sekolah yang akan melanjutkan pendidikan di Perguruan Tinggi Bidang  VOKASI  atau  Politeknik  Negeri di seluruh  wilayah  Indonesia  [1].  Pendaftaran jalur  masuk  PMDK-PN  dilakukan  melalui web,  dan  diselenggarakan  secara  serentak untuk seluruh wilayah Indonesia.
Berdasarkan  survei  dan  wawancara dengan Kepala UPT TIK Politeknik Negeri Semarang, terdapat beberapa kendala dalam proses  seleksi  mahasiswa  jalur  PMDK-PN. Kendala  tersebut  yaitu  format  data  nilai akademis  yang  berbeda-beda  dari  tiap sekolah,  belum  adanya  otomatisasi  dalam proses seleksi, dan perhitungan nilai ranking yang terus berubah menjadi alasan perlunya dikembangkan sebuah sistem untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah suatu sistem yang dibangun untuk mendukung suatu solusi atas suatu masalah atau untuk suatu peluang [2]. Pendapat lain
menyatakan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  adalah  sistem  yang  mendukung para  pengambil  keputusan  dalam  membuat keputusan atas permasalahan yang kompleks atau semi kompleks, yang memiliki banyak parameter yang perlu dipertimbangkan [3].
Sebuah  sistem  pendukung  keputusan menerapkan  metode  atau  algoritma  dalam pengambilan  keputusannya.  Salah  satu metode  tersebut  adalah  metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA).  Metode  MOORA merupakan  metode  pengambilan  keputusan yang  menggunakan  optimisasi  terhadap parameter yang saling berlawanan. Chakraborty  menjelaskan  bahwa  MOORA merupakan  metode  yang  tangguh,  mudah dimengerti  dan  mudah  dikomputasikan sehingga dapat membantu pengambil keputusan  dalam  menyisihkan  alternatif yang  tidak  sesuai,  serta  memilih  alternatif yang  paling  tepat  untuk  menguatkan prosedur  seleksi  yang  ada  [4].  Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
merupakan  metode  pengambilan  keputusan
yang telah dikembangkan sejak lama, yaitu pada  tahun  1971  oleh  L.  T.  Saaty.  Metode AHP menggunakan pendekatan yang menghasilkan  pasangan  perbandingan  dari tiap  kriteria,  mengidentifikasi  prioritas diantara kriteria dan menunjukkan kepentingan dari kriteria [5].
Kombinasi  metode  MOORA  dan metode  AHP  telah  digunakan  dalam beberapa  penelitian.  Akkaya  menggunakan metode  MOORA  dan  metode  AHP  dalam penelitiannya untuk pengambilan keputusan pemilihan  sektor  kerja  dalam  industri insinyur,  yang  memberikan  hasil  bahwa kombinasi metode tersebut dapat digunakan pada  permasalahan  lain  menggunakan kriteria  yang  berbeda  [5].  Penelitian  yang sama  juga  dilakukan  oleh  Patel,  untuk pengambilan keputusan pada masalah proses pemotongan tenaga listrik [6].
Berdasarkan  pemaparan  masalah  di atas, dibangun sistem perankingan mahasiswa  baru  jalur  penerimaan  PMDK dengan metode MOORA dan AHP.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 M ETODE M OORA
Metode MOORA pertama kali diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas pada tahun 2006 sebagai multiobjekti sistem yaitu mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan [7].
Metode  MOORA  dimulai  dengan matriks  keputusan  yang  menunjukkan performa  dari  beberapa  alternatif  yang berbeda  pada  berbagai  macam  objektif  [8]. Ilustrasi matriks dapat dilihat pada gambar 1.
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 … … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 … … 𝑥 2𝑛 … … 𝑥 𝑚1 … … 𝑥 𝑚2 … … … … … … … … 𝑥 𝑚𝑛 ]
Gambar 1. Matriks Keputusan Metode MOORA [4] X ij adalah  ukuran  performa  dari alternatif  ke- i pada  atribut  ke- j , m adalah jumlah  dari  alternatif,  dan n adalah  jumlah dari atribut [4].
Brauers  menggunakan  sistem  rasio pada metode MOORA yang
membandingkan  tiap  performa  alternatif pada suatu atribut dengan suatu denominator , yang  dapat  dilihat  pada  persamaan  berikut [4].
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ( j = 1, 2, ..., n) (1)
Berikut keterangan dari rumus 1: x ij : Nilai dari kriteria ke- j milik siswa ke- i . n : Jumlah dari kriteria.
m : Jumlah dari siswa.
𝑥̅ 𝑖𝑗 : Hasil normalisasi dari nilai kriteria ke- j milik siswa ke- i pada interval [0;1].
Chakraborty menggunakan hasil normalisasi  dari  rumus  diatas  untuk dioptimisasi  dengan  mengurangkan  jumlah nilai  kriteria  yang  ingin  dimaksimalkan dengan nilai kriteria yang ingin
diminimalkan  [4].  Hal  yang  sama  juga dilakukan  oleh  Brauers  pada  penelitiannya [8].  Rumus  optimisasi  dapat  dilihat  pada rumus 2 [4].
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑥̅ 𝑖𝑗 −  ∑ 𝑤 𝑗 𝑥̅ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑗=𝑔 𝑗=1 ( j = 1, 2, ..., n) (2)
Berikut keterangan dari rumus 2: 𝑦 𝑖 :  Nilai  hasil  optimisasi
mahasiswa i . w j : Bobot kriteria. j = 1, 2, ..., g : Jumlah kriteria beneficial .
j =  g+1,  g+2,  ...,  n  :  Jumlah  kriteria non- beneficial .
Hasil rumus diatas memiliki nilai pada jarak  antara  [0;1].  Peringkat  ordinal  dari nilai  y i menunjukkan  keputusan  akhir  dari alternatif yang ada [4].

## 2.2 M ETODE A HP
Dikembangkan  oleh  Thomas  Saaty, metode  AHP  memberikan  solusi  yang efektif  untuk  pengambilan  keputusan  yang kompleks dan dapat membantu pembobotan kriteria, menganalisis data dan mempercepat proses pengambilan keputusan [9].
Dalalah  menjelaskan  bahwa  metode
Analytic Hierarchy Process (AHP) menggunakan matriks perbandingan berpasangan untuk menentukan perbandingan dan skala prioritas yang akurat [9].  Perbandingan  tersebut  menggunakan sebuah  skala  angka  yang  menunjukkan derajat kepentingan suatu kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya. Skala yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel  1 yang  dikembangkan  oleh  Saaty  dan  contoh pada tabel 2 [9].
Menurut  Dalalah,  bobot  tersebut didapatkan  dengan  cara  normalisasi  tiap kolom pada matriks, kemudian menghitung nilai rata-rata tiap baris pada matriks setelah normalisasi  [4].  Nilai  rata-rata  tiap  baris tersebut adalah bobot dari tiap kriteria.
Nilai  bobot  yang  telah  didapat,  perlu diperiksa  apakah  nilai  tersebut  sudah konsisten  atau  belum.  Nilai  konsistensi dapat  dicari  menggunakan  serangkaian rumus berikut [9]:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (3)
Berikut keterangan dari rumus 3:
CI : Consistency Index .
λ max : Eigenvalue dari matriks.
n : Jumlah kriteria yang digunakan.
Nilai indeks tersebut kemudian dibandingkan  dengan  sebuah  angka  acak, yang dapat dilihat pada tabel 3 [9].
Consistency  Ratio (CR)  adalah  hasil perbandingan Consistency  Index dengan Random  Index ,  yang  dapat  dilihat  pada rumus 4.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (4) Berikut keterangan rumus 4: CR : Consistency Ratio. CI : Consistency Index. RI : Random Index.
Jika nilai Consistency ratio lebih kecil dari  10%,  maka  penilaian  bobot  dapat diterima.  Namun,  jika  nilai Consistency ratio lebih  besar  dari  10%,  maka  penilaian bobot perlu diubah [9].
Tabel 1. Skala Perbandingan Kepentingan Kriteria [10]
Tabel 2. Contoh Matriks Perbandingan Kepentingan [10]
Drink consumption in US Coffee Wine Tea Beer Sodas Milk Water Coffee 1 9 5 2 1 1 1/2 Wine 1/9 1 1/3 1/9 1/9 1/9 1/9 Tea 1/5 2 1 1/3 ¼ 1/3 1/9 Beer ½ 9 3 1 ½ 1 1/3 Sodas 1 9 4 2 1 2 ½ Milk 1 9 3 1 ½ 1 1/3 Water 2 9 9 3 2 3 1 Tabel 3. Random Index (RI) [9] n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 RI 0 0 0,58 0,9 1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,49  1,51  1,58 3 P EMBAHASAN

## 3.1 P ROSES S ELEKSI S EBELUMNYA
Proses  seleksi  calon  mahasiswa  baru pada  jalur  penerimaan  PMDK  dilakukan berdasarkan  pada  dua  variabel,  yaitu variabel  Nilai  Akademis  dan  Prestasi  Non Akademis.
Variabel  nilai  akademis  didapatkan dari  perkalian  antara  total  rata-rata  nilai
rapor siswa dari semester 1 hingga semester 5,  bobot  akreditasi  sekolah,  dan  rerata peringkat semester 1 hingga 5. Sebelum nilai rata-rata dihitung, data nilai rapor pada skala nilai selain 100 diseragamkan menjadi skala 100.
Variabel prestasi non akademis didapat  melalui  proses  kuantisasi  data prestasi yang diisikan oleh siswa. Kuantisasi tersebut  berdasarkan  pada  variabel  skala
Derajat Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama Pentingnya Kedua kriteria yang sama-sama penting 2 Kepentingan antara 1 dan 3 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan pendapat sedikit lebih mementingkan suatu kriteria dibanding pasangannya 4 Kepentingan antara 3 dan 5 5 Lebih Penting Pengalaman  dan  pendapat  lebih  mementingkan suatu kriteria dibanding pasangannya 6 Kepentingan antara 5 dan 7 7 Sangat Penting Pengalaman  dan  pendapat  sangat  mementingkan suatu kriteria dibanding pasangannya; terlihat jelas kepentingannya dalam praktis 8 Kepentingan antara 7 dan 9 9 Mutlak Lebih Penting Suatu  kriteria  mutlak  lebih  penting  daripada pasangannya, pada keyakinan tertinggi Kebalikan dari nilai diatas Jika  kriteria i memiliki  salah  satu angka kepentingan diatas bila dibandingkan dengan kriteria j , maka kriteria j memiliki  nilai  kebalikan ketika dibandingkan dengan kriteria i 1,1 – 1,9 Jika  kepentingan  dari  pasangan kriteria sangat berdekatan Jika terdapat kesulitan memberikan nilai kepentingan  tetapi  jika  dibandingkan  dengan kriteria  pasangannya,  nilai  kecil  tersebut  tidak terlalu  berpengaruh,  namun  nilai  tersebut  masih bisa  menunjukkan  kepentingan  dari  kriteria tersebut
prestasi,  jenis  prestasi,  dan  juara  prestasi. Nilai  prestasi  diakumulasi  jika  calon mahasiswa memiliki beberapa prestasi.
Variabel Nilai Akademis diberi bobot sebesar  70%,  sedangkan  variabel  Prestasi Non  Akademis  diberi  bobot  30%.  Jumlah total  dari  kedua  variabel  tersebut  setelah dibobot  adalah  nilai  akhir  milik  calon mahasiswa  baru  yang  digunakan  untuk menentukan ranking calon mahasiswa baru.

## 3.2 G AMBARAN U MUM S ISTEM
Gambar  3  adalah  alur  jalan  sistem yang  menggambarkan  proses-proses  yang dikerjakan  oleh  sistem.  Proses  tersebut yaitu:
1. Start
Tahap ini akan memulai proses menghasilkan rekomendasi penerimaan.
2. Input Data
Data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  yaitu
calon  mahasiswa,  data  kriteria,  data program  studi.  Data  calon  mahasiswa terdiri dari nilai rapor siswa, nilai prestasi siswa, peringkat siswa, akreditasi sekolah siswa.  Data  kriteria  yaitu  kriteria  yang digunakan  untuk  proses  seleksi.  Data program  studi  yaitu  data  kuota  dari masing-masing program studi.
3. Pengolahan Data Calon Mahasiswa Proses ini dilakukan untuk mendapatkan nilai  tiap  kriteria  milik  siswa  yang  akan digunakan pada proses seleksi.
Gambar  1.  Diagram  Alir  Proses  Perankingan Sistem
4. Proses Perhitungan Metode AHP Proses ini dilakukan untuk mendapatkan bobot  tiap  kriteria  yang  akan  digunakan pada proses seleksi menggunakan metode AHP.
5. Proses Perhitungan Metode MOORA Proses  ini  dilakukan  untuk  seleksi  calon mahasiswa dan menghasilkan rekomendasi penerimaan mahasiswa baru menggunakan metode MOORA.
6. End
Proses  sistem  selesai,  dan  ranking rekomendasi penerimaan mahasiswa baru telah dihasilkan.
3.3 P ENGOLAHAN D ATA C ALON M AHASISWA
Proses  pengolahan  data  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  tiap  kriteria  milik calon mahasiswa yang akan digunakan pada
proses seleksi menggunakan metode MOORA.  Proses  pengolahan  data  meliputi proses menghitung total rata-rata nilai rapor, menghitung  rata-rata  peringkat  siswa, kuantisasi  akreditasi  sekolah  siswa,  dan kuantisasi nilai prestasi.
Proses pengolahan data menghasilkan keluaran  berupa  variabel  nilai  akademis, variabel  nilai  prestasi,  variabel  akreditasi sekolah,  dan  rerata  peringkat  milik  tiap siswa  yang  akan  digunakan  pada  proses metode MOORA.

## 3.4 P ROSES M ETODE A HP
Proses  metode  AHP  dilakukan  untuk mendapatkan  bobot  tiap  kriteria  yang  akan digunakan pada proses seleksi menggunakan metode  MOORA.  Nilai  perbandingan kriteria dapat dilihat pada tabel 4.
Data  pada  tabel  4  dinormalisasi dengan cara membagi nilai pada tiap kolom dengan  nilai  total  kolomnya.  Proses selanjutnya adalah menghitung eigen vector , yang  didapatkan  dari  rata-rata  baris  pada tabel nilai perbandingan setelah dinormalisasi.  Hasil  normalisasi  dan  nilai
eigen vector dapat dilihat pada tabel 5.
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai consistency index menggunakan persamaan  3.  Perhitungan  nilai consistency index sebagai berikut. λ max = (1,39 * 0,687) + (7,70 * 0,17658) + (17 * 0,05098) + (12,50 * 0,08540)
λ max =  0,95493  +  1,359666  +  0,86666  +
1,0675
λ max = 4,2487560
Consistency Index = 4,2487560 − 4
4 −1
Consistency Index = 0,082918667
Setelah mendapatkan nilai consistency index , tahap selanjutnya adalah menghitung nilai consistency ratio . Perhitungan consistency ratio sebagai berikut.
Consistency Ratio = 0,082918667 0,9
Consistency Ratio = 0,092131852
Nilai consistency ratio lebih kecil dari 10%,  maka  penilaian  kriteria  pada  tabel  4 dinilai telah konsisten.

## 3.5 P ROSES M ETODE M OORA
Proses  metode  MOORA  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  akhir  tiap  siswa yang  digunakan  untuk menentukan  ranking siswa.  Tahap  pertama  dari  proses  metode MOORA adalah menyusun matriks keputusan.  Sebagian  sampel  data  siswa dapat dilihat pada tabel 6. Matriks keputusan berdasarkan data tabel 6 sebagai berikut.
[ 447,3  650 2 0,035 472,3  400 2 0,083 481,1 409,2 419,6 394,3 420,6 417,2 421,5 410,5 290 269 245 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 0,305 0,255 0,617 0,282 0,542 0,533 0,624 0,555 ]
Tabel 4. Tabel Perbandingan Kriteria Penerimaan Mahasiswa Baru Jalur PMDK
Kriteria Nilai Akademis Nilai Prestasi Akreditasi Sekolah Rerata Peringkat Nilai Akademis 1 6 9 9 Nilai Prestasi 1/6 1 5 2 Akreditasi Sekolah 1/9 1/5 1 1/2 Rerata Peringkat 1/9 1/2 2 1
Nilai Total Kolom 1,39 7,70 17 12,50
Tabel 5. Tabel Perbandingan Kriteria Setelah Dinormalisasi
Kriteria Nilai Akademis Nilai Prestasi Akreditasi Sekolah Rerata Peringkat Eigen Vector Nilai Akademis 0,7194 0,7792 0,5294 0,72 0,687 Nilai Prestasi 0,1223 0,1299 0,2941 0,16 0,17658 Akreditasi Sekolah 0,0791 0,0260 0,0588 0,04 0,05098 Rerata Peringkat 0,0791 0,0649 0,1176 0,08 0,08540 Tabel 6. Sampel Data Siswa No. Nomor Pendaftar Nilai Akademis Nilai Prestasi Akreditasi Sekolah Rerata Peringkat 1. 203084411939 447,3 650 2 0,035 2. 103039048858 472,3 400 2 0,083 3. 102109363017 481,1 290 2 0,305 4. 205062928916 409,2 269 2 0,255 5. 205177308993 419,6 245 2 0,617 6. 203214282929 394,3 0 2 0,282 7. 203284473672 420,6 0 2 0,542 8. 203007311783 417,2 0 2 0,533 9. 203288794477 421,5 0 2 0,624 10. 203104202345 410,5 0 2 0,555 Denominator 1360,4 893,9 6,3 1,3784
Proses selanjutnya adalah menghitung denominator  yang  akan  digunakan  pada proses perhitungan rasio. Denominator yang digunakan  adalah  akar  kuadrat  dari  jumlah kuadrat dari setiap alternatif per kriteria.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan
perhitungan rasio
menggunakan denominator yang telah dihitung. Perhitungan rasio dilakukan dengan membagi  ukuran  performa  siswa  ke-i  pada atribut ke-j dengan denominator atribut ke-j. Kriteria ke-1 adalah nilai akademis, kriteria
ke-2  adalah  nilai  prestasi,  kriteria  ke-3 adalah  akreditasi  sekolah,  dan  kriteria  ke-4 adalah rerata peringkat.
Tahap  terakhir  adalah  melakukan optimisasi  untuk  mendapatkan  nilai  akhir dari  setiap  siswa.  Nilai  akademis,  nilai prestasi,  dan  akreditasi  sekolah  adalah kriteria beneficial , sedangkan rerata peringkat merupakan kriteria non-beneficial . Bobot  tiap  kriteria  dari  proses  AHP digunakan  pada  proses  ini.  Hasil  proses optimisasi dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Proses Optimisasi Nomor Pendaftar Nilai Akademis Nilai Prestasi Akreditasi Sekolah Rerata Peringkat Nilai Akhir Ranking 203084411939 0,3288 0,7272 0,3162 0,0256 0,3682 1 103039048858 0,3472 0,4475 0,3162 0,0604 0,3285 2 102109363017 0,3536 0,3244 0,3162 0,2215 0,2974 3 205062928916 0,3008 0,3009 0,3162 0,1847 0,2601 4 205177308993 0,3084 0,2741 0,3162 0,4474 0,2382 5 203214282929 0,2899 0 0,3162 0,2043 0,1978 6
203284473672 0,3092 0 0,3162 0,3929 0,1950 7 203007311783 0,3066 0 0,3162 0,3865 0,1938 8 203288794477 0,3098 0 0,3162 0,4525 0,1903 9 203104202345 0,3017 0 0,3162 0,4026 0,1890 10 4 A NALISIS H ASIL
Analisis hasil dilakukan untuk
mengidentifikasi  perbedaan  antara  hasil perhitungan dari sistem perankingan dengan perhitungan dari Politeknik Negeri Semarang.  Oleh  karena  itu  dilakukan perankingan  dengan  data  sampel  sebanyak 1774  data,  yang  terdiri  dari  988  data  siswa SMA/MA dan 786 data siswa SMK/MAK.
Uji  t  atau t  test ,  dilakukan  untuk menguji  apakah  terdapat  perbedaan  antara hasil  perankingan  sistem  dengan  hasil perankingan  Politeknik  Negeri  Semarang. Hasil  perhitungan  nilai  t  untuk  hasil penerimaan  siswa  SMA/MA  dapat  dilihat pada tabel 8. Perhitungan nilai t untuk hasil penerimaan siswa SMK/MAK dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 8. Nilai t Hasil Penerimaan Siswa

## SMA/MA
Kriteria Nilai t T Tabel Nilai Akademis 2,34 1,96 Nilai Prestasi 3,82 1,96 Akreditasi Sekolah 2,55 1,96 Rerata Peringkat 4,03 1,96
Nilai  t  dihitung  menggunakan Data Analysis  Toolpak pada  Microsoft  Excel dengan  hipotesis  bahwa  hasil  penerimaan tersebut sama. Uji t dihitung dengan nilai  α = 0.05.
Tabel 9. Nilai t Hasil Penerimaan Siswa

## SMK/MAK
Kriteria Nilai t T Tabel Nilai Akademis 0,41 1,98 Nilai Prestasi 4,07 1,98 Akreditasi Sekolah 3,37 1,98 Rerata Peringkat 2,97 1,98 Nilai t untuk semua kriteria pada siswa
SMA/MA  nilainya  lebih  besar  dari  nilai  t tabel,  maka  untuk  siswa  SMA/MA,  hasil
perankingan sistem dengan hasil perankingan  Politeknik  Negeri  Semarang dinyatakan  berbeda.  Nilai  t  pada  siswa SMK/MAK menunjukkan nilai t yang lebih besar  untuk  kriteria  nilai  prestasi,  rerata peringkat,  dan  akreditasi  sekolah,  namun nilai t untuk kriteria nilai akademis hasilnya lebih kecil. Artinya hasil perankingan sistem dengan hasil perankingan Politeknik Negeri Semarang siswa SMK/MAK memiliki nilai akademis  yang  sama,  namun  untuk  kriteria lainnya berbeda.
Dengan  jumlah  kuota  sebesar  348 siswa  SMA/MA,  hasil  perankingan  sistem dan  hasil  perankingan  Politeknik  Negeri Semarang  menerima  siswa  yang  sama sebanyak  266  siswa,  dan  82  siswa  yang berbeda.  Dari  jumlah  tersebut,  penerimaan siswa SMA/MA memiliki kesamaan sebesar 76,4%,  dengan  perbedaan  sebesar  23.6%. Untuk  siswa  SMK/MAK  dengan  kuota sebesar  96  siswa,  terdapat  57  siswa  yang sama-sama  diterima,  dan  39  siswa  yang berbeda.  Dari  jumlah  tersebut,  penerimaan siswa  SMK/MAK  memiliki  kesamaan sebesar  59,4%,  dengan  perbedaan  sebesar 40,6%.
Untuk  membuktikan  bahwa  hasil perankingan  sistem  lebih  baik  dari  hasil perankingan  Politeknik  Negeri  Semarang, maka  dilakukan  perbandingan  hasil  nilai akhir  menggunakan  kedua  metode,  dengan bobot  sistem,  bobot  Politeknik  Negeri Semarang, dan tanpa bobot. Hasil perbandingan  dapat  dilihat  pada  tabel  10 hingga tabel 13.
Perbandingan hasil nilai akhir menggunakan  kedua  metode  perhitungan dengan tiga macam bobot memberikan hasil
yaitu  metode  sistem  perankingan  dan metode Politeknik Negeri Semarang sama  - sama  memberikan  nilai  akhir  yang  lebih besar  kepada  siswa  pada  hasil  penerimaan sistem perankingan saat menggunakan bobot sistem.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa sistem  perankingan  penerimaan  mahasiswa baru  dengan  metode  MOORA  dan  AHP memberikan  hasil  penerimaan  yang  lebih baik  dari  metode  milik  Politeknik  Negeri Semarang.

## 5 P ENUTUP

## 5.1 K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  mengenai  Sistem  Perangkingan Mahasiswa  Baru  Jalur  Penerimaan  PMDK dengan  Metode  MOORA  Dan  Analytic Hierarchy Process adalah sebagai berikut.
1. Telah  dihasilkan  sistem  pendukung keputusan perankingan calon mahasiswa baru  jalur  penerimaan  PMDK.  Sistem menggunakan metode AHP untuk menghitung  bobot  kriteria  penerimaan, dan metode MOORA untuk menentukan ranking calon mahasiswa.
2. Analisis  hasil  dilakukan  menggunakan 1774  data  sampel,  yang  terdiri  dari  988
data siswa SMA/MA dan 786 data siswa SMK/MAK.  Dari  data  tersebut,  jumlah siswa yang akan diambil yaitu 348 siswa SMA/MA dan 96 siswa SMK/MAK. Saat hasil penerimaan sistem perankingan dan hasil  penerimaan  Politeknik  Negeri Semarang  dibandingkan,  terdapat  266 siswa SMA/MA, atau sekitar 76,4% yang sama-sama diterima. Pada hasil penerimaan siswa SMK/MAK, sebanyak 57 siswa, atau sekitar 59,4% dari jumlah kuota 96 siswa, sama-sama diterima pada kedua hasil penerimaan.
3. Analisis  hasil  menunjukkan  bahwa  saat bobot  kriteria  sistem  diaplikasikan  pada kedua  metode  perhitungan,  hasil  yang diberikan  adalah  siswa  dari  hasil penerimaan sistem perankingan memiliki nilai  akhir  yang  lebih  besar  daripada siswa  dari  hasil  penerimaan  Politeknik Negeri Semarang.

## 5.2 S ARAN
Saran  untuk  pengembangan  sistem yang lebih lanjut yaitu penambahan kriteria penerimaan,  seperti  jenis  kelas  sekolah apakah reguler, RSBI atau akselerasi, untuk menghasilkan perankingan yang lebih baik.
Tabel 10. Daftar Uji Perhitungan Nilai Akhir Siswa SMA Hasil Penerimaan Sistem No. Nomor Pendaftar Metode Perhitungan Sistem tanpa bobot Polines tanpa bobot Sistem dengan bobot polines Polines dengan bobot polines Sistem dengan bobot sistem Polines dengan bobot sistem 1. 203289111632 0,109 685,3 0,045 437,7 0,030 20,3 2. 102053805095 0,068 650,4 0,033 435,3 0,023 10,6 3. 203192802949 0,064 921,2 0,037 634,8 0,022 7,1 4. 203242111320 0,046 881,0 0,032 616,7 0,018 2,6 5. 203288942310 0,039 799,7 0,027 559,8 0,018 2,4 6. 106102756671 0,043 772,2 0,030 540,5 0,018 2,3 7. 203084418014 0,033 633,7 0,023 443,6 0,018 1,9 Rata-rata 0,057 763,3 0,033 524,1 0,021 6,7

## Tabel 11. Daftar Uji Perhitungan Nilai Akhir Siswa SMA Hasil Penerimaan Polines
No. Nomor Pendaftar Metode Perhitungan Sistem tanpa bobot Polines tanpa bobot Sistem dengan bobot polines Polines dengan bobot polines Sistem dengan bobot sistem Polines dengan bobot sistem 1. 203192802949 0,064 921,2 0,037 634,8 0,022 7,1 2. 203242111320 0,046 881,0 0,032 616,7 0,018 2,6 3. 203288942310 0,039 799,7 0,027 559,8 0,018 2,4 4. 203298463146 0,039 743,7 0,027 520,6 0,017 2,2 5. 203390245805 0,039 729,6 0,027 510,7 0,016 2,2 6. 203214397780 0,035 689,6 0,024 482,7 0,017 0,3 7. 202006806848 0,034 641,1 0,024 448,7 0,016 0,2 Rata-rata 0,042 772,3 0,029 539,1 0,018 2,4
Tabel 12. Daftar Uji Perhitungan Nilai Akhir Siswa SMK Hasil Penerimaan Sistem
No. Nomor Pendaftar Metode Perhitungan Sistem tanpa bobot Polines tanpa bobot Sistem dengan bobot polines Polines dengan bobot polines Sistem dengan bobot sistem Polines dengan bobot sistem 1. 106002337689 0,112 907,6 0,052 599,3 0,029 18,3 2. 106013432648 0,078 923,3 0,042 630,3 0,024 9,7 3. 203390591416 0,049 880,1 0,033 614,0 0,019 3,5 4. 203032404237 0,048 880,4 0,033 616,3 0,018 2,6 5. 203039424578 0,046 778,2 0,031 542,3 0,018 3,4 6. 203381393384 0,046 877,5 0,032 614,3 0,018 2,6 Rata-rata 0,063 874,5 0,037 602,8 0,021 6,7

## Tabel 13. Daftar Uji Perhitungan Nilai Akhir Siswa SMK Hasil Penerimaan Polines
No. Nomor Pendaftar Metode Perhitungan Sistem tanpa bobot Polines tanpa bobot Sistem dengan bobot polines Polines dengan bobot polines Sistem dengan bobot sistem Polines dengan bobot sistem 1. 106013432648 0,078 923,3 0,042 630,3 0,024 9,7 2. 203381393384 0,046 877,5 0,032 614,3 0,018 2,6 3. 203303327153 0,044 865,6 0,031 605,9 0,018 2,6 4. 106002337689 0,112 907,6 0,052 599,3 0,029 18,3 5. 103019420575 0,046 851,5 0,032 596,1 0,018 2,5 6. 203381398606 0,046 846,5 0,032 592,6 0,018 2,5 Rata-rata 0,062 878,7 0,037 606,4 0,021 6,4

## REFERENSI
[1]   Politeknik Negeri, "PMDK Politeknik Negeri," [Online]. Available: http://pmdk.politeknik.or.id/page/kat
a-pengantar.  [Accessed  3  January 2017].
[2]   D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan, 9th ed., Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[3]   D.  N.  Utama,  Sistem  Penunjang Keputusan: Filosofi Teori dan
Implementasi,  1  ed.,  Yogyakarta:
Garudhawaca, 2017.
[4]   S. Chakraborty, "Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment," The International
Journal  of  Advanced  Manufacturing Technology, vol. 54, no. 9, pp. 1155 -
1166, 2011.
[5]   G. Akkaya, B. Turanoglu and S. Özta ¸ ˘ s, "An integrated fuzzy AHP and fuzzy  MOORA  approach  to  the problem  of  industrial  engineering sector  choosing," Expert  Systems With  Applications, no.  42,  p.  9565–
9573, 2015.
[6]   J.  D.  Patel,  Kalpesh  and  D.  Maniya, "Application of AHP/MOORA method  to  select  Wire  cut  Electrical Discharge Machining process parameter  to  cut  EN31  alloys  steel with Brasswire," India, 2015.
[7]   E. Febiningtyas, "Implementasi
Metode MOORA untuk Menentukan Bonus Karyawan," Universitas Nusantara PGRI Kediri, Kediri, 2016.
[8]   W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas, F. Peldschus and Z. Turskis, "Multi- Objective  Optimization  Of  Road Design Alternatives With An Application Of The Moora Method," in The 25th International Symposiumon Automation and Robotics  in  Construction ,  Vilnius, Vilnius Gediminas Technical
University  Publishing  House,  2008,
pp. 541-548.
[9]   D.  Dalalah,  F.  AL-Oqla  and  M. Hayajneh, "Application of the
Analytic Hierarchy Process (AHP) in
Multi-Criteria Analysis of the Selection of Cranes," Jordan Journal of Mechanical and Industrial Engineering, vol. IV, no. 5, pp. 567 - 578, 2010.
[10]   T.  L.  Saaty,  "Decision  making  with the analytic hierarchy process," Int. J. Services  Sciences, vol.  I,  no.  1,  pp.
83-98, 2008.