## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1261−1270 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5527

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis dan Pembobotan Entropy
Maygi Ardianto * , Rusliyawati
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1,* maygi.alikasim@gmail.com, 2 rusliyawati@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: maygi.alikasim@gmail.com Submitted: 09/07/2024; Accepted: 30/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Masalah dalam pemilihan pelanggan terbaik sering kali meliputi tantangan dalam menentukan kriteria yang tepat untuk evaluasi. Masalah lainnya termasuk interpretasi yang salah terhadap data atau kecenderungan untuk mengutamakan satu kriteria  saja  tanpa  mempertimbangkan  dampak  holistik  terhadap  hubungan  pelanggan.  Pelanggan  terbaik  juga  cenderung memiliki  nilai  seumur  hidup  yang  lebih  tinggi,  sehingga  fokus  pada  mereka  dapat  meningkatkan  pendapatan  dan  loyalitas pelanggan. Menciptakan sistem evaluasi yang komprehensif dan terstruktur serta memastikan ketersediaan data yang akurat adalah kunci untuk mengatasi masalah-masalah ini dan mengoptimalkan strategi pemilihan pelanggan terbaik bagi keberhasilan jangka panjang perusahaan. Penerapan SPK dalam pemilihan pelanggan terbaik dalam penelitian ini dengan menggunakan 10 data pelanggan tetap yang ada, serta memanfaatkan metode MOORA dan pembobotan entropy yang menyediakan alat yang objektif,  efisien,  dan  akurat  bagi  perusahaan  dalam  mengidentifikasi  pelanggan  terbaik  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang relevan. Dengan menggunakan metode MOORA, sistem ini akan melakukan evaluasi dan perbandingan alternatif pelanggan secara efektif, sementara pembobotan entropi akan memastikan bahwa bobot kriteria ditentukan secara objektif berdasarkan data  yang  ada,  mengurangi  subjektivitas  dan  meningkatkan  keandalan  hasil.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan strategi bisnis perusahaan. Hasil perangkingan dengan menerapkan metode pembobotan  entropy dan MOORA  menunjukkan pelanggan terbaik pertama dengan nilai akhir sebesar  0,467 diperoleh  dengan nama  pelanggan  Yadi, pelanggan  terbaik  kedua dengan  nilai  akhir  sebesar  0,427  diperoleh dengan  nama  pelanggan  Yanah,  dan  pelanggan  terbaik  ketiga  dengan  nilai  akhir  sebesar  0,373  diperoleh  dengan  nama pelanggan Iwan.
Kata Kunci: Entropy; MOORA; Objektif; Pelanggan; Terbaik
Abstract −Problems in selecting the best customers often include the challenge of determining the right criteria for evaluation. Other  issues  include  misinterpretation  of  data  or  a  tendency  to  prioritize  just  one  criterion  without  considering  the  holistic impact  on  the  customer  relationship.  The  best  customers  also  tend  to  have  higher  lifetime  value,  so  focusing  on  them  can increase customer revenue and loyalty. Creating a comprehensive and structured evaluation system and ensuring the availability of accurate data is key to addressing these issues and optimizing the best customer selection strategy for the company's long- term success. The application of SPK in selecting the best customers in this study uses 10 existing regular customer  data, as well  as  utilizing  the  MOORA  method  and  entropy  weighting  which  provides  an  objective,  efficient,  and  accurate  tool  for companies in identifying the best customers based on various relevant criteria. By using the MOORA method, the system will effectively  evaluate  and  compare  customer  alternatives,  while  entropy  weighting  will  ensure  that  the  criteria  weights  are objectively determined based on existing data, reducing subjectivity and increasing the reliability of results. This research is expected to make a significant contribution to improving the quality of decision-making and the company's business strategy. The ranking results by applying the entropy and MOORA weighting methods showed that the first best customer with a final score of 0.467 was obtained with the name of Yadi's customer, the second best customer with a final score of 0.427 was obtained with the name of Yanah's customer, and the third best customer  with a final score of 0.373 was obtained with the name of Iwan's customer.
Keywords : Entropy; MOORA; Objective; Customer; Best

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggan merupakan individu atau kelompok yang membeli barang atau jasa dari suatu perusahaan atau bisnis. Mereka memainkan peran penting dalam keberlangsungan dan kesuksesan suatu usaha, karena tanpa pelanggan, tidak akan ada pendapatan yang dihasilkan. Pelanggan memiliki kebutuhan dan harapan yang berbeda-beda, dan kepuasan  mereka  sangat  bergantung  pada  kualitas  produk,  pelayanan,  dan  pengalaman  yang  mereka  dapatkan. Pelanggan  terbaik  adalah  mereka  yang  tidak  hanya  secara  konsisten  melakukan  pembelian,  tetapi  juga menunjukkan loyalitas dan apresiasi terhadap produk atau layanan yang diberikan. Mereka sering kali memberikan umpan balik yang konstruktif, merekomendasikan bisnis kepada teman dan keluarga, serta berinteraksi positif di media  sosial.  Pelanggan  terbaik  memahami  nilai  dari  apa  yang  mereka  dapatkan  dan  merasa  terhubung  secara emosional dengan merek, sehingga membantu memperkuat reputasi dan pertumbuhan jangka panjang perusahaan. Keberadaan mereka sangat berharga karena mereka tidak hanya mendukung secara finansial, tetapi juga menjadi duta merek yang efektif. Memilih pelanggan terbaik dapat menjadi tantangan karena berbagai faktor yang harus dipertimbangkan. Seringkali, bisnis menghadapi kesulitan dalam menentukan kriteria yang paling relevan untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling berharga. Selain itu, data yang diperlukan untuk mengevaluasi pelanggan mungkin tidak lengkap atau tidak akurat, sehingga menyulitkan proses analisis. Masalah lain yang muncul adalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
bahwa  beberapa  pelanggan  mungkin  tampak  menguntungkan  secara  finansial  tetapi  memiliki  biaya  pelayanan yang  tinggi  atau  menyebabkan  masalah  operasional.  Ada  juga  risiko  mengabaikan  pelanggan  potensial  yang memiliki  nilai  jangka  panjang  karena  hanya  berfokus  pada  keuntungan  jangka  pendek.  Oleh  karena  itu,  bisnis perlu mengembangkan metode yang seimbang dan komprehensif untuk menilai dan memilih pelanggan terbaik yang benar-benar mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis. Masalah dalam pemilihan pelanggan terbaik sering kali  meliputi tantangan dalam  menentukan kriteria  yang tepat untuk evaluasi. Masalah lainnya termasuk interpretasi  yang  salah  terhadap  data  atau  kecenderungan  untuk  mengutamakan  satu  kriteria  saja  tanpa mempertimbangkan  dampak  holistik  terhadap  hubungan  pelanggan.  Menciptakan  sistem  evaluasi  yang komprehensif  dan  terstruktur  serta  memastikan  ketersediaan  data  yang  akurat  adalah  kunci  untuk  mengatasi masalah-masalah ini dan mengoptimalkan strategi pemilihan pelanggan terbaik bagi keberhasilan jangka panjang perusahaan. Pemilihan pelanggan terbaik  menjadi penting dalam penelitian ini  karena bisnis sering dihadapkan pada tantangan dalam  mengidentifikasi pelanggan  yang  memberikan kontribusi terbesar terhadap profitabilitas. Pelanggan  terbaik  juga  cenderung  memiliki  nilai  seumur  hidup  yang  lebih  tinggi,  sehingga  fokus  pada  mereka dapat meningkatkan pendapatan dan loyalitas pelanggan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diperlukan karena dapat menganalisis data yang besar dan kompleks, memberikan keputusan yang lebih objektif, serta mempercepat proses pengambilan keputusan, mengurangi subjektivitas, dan membantu bisnis dalam mengembangkan strategi yang lebih tepat sasaran berdasarkan analisis mendalam terhadap pola pembelian dan preferensi pelanggan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  proses pengambilan keputusan dalam  sebuah organisasi[1]–[3]. SPK  memadukan data,  model  analisis, dan antarmuka pengguna  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  menganalisis  situasi  yang  kompleks  dan  membuat keputusan yang lebih tepat. Sistem ini memungkinkan pengolahan data secara efisien, penyediaan informasi yang relevan, serta simulasi berbagai skenario untuk memprediksi hasil yang mungkin terjadi. Dengan SPK, organisasi dapat mengevaluasi berbagai alternatif keputusan, mengurangi risiko, dan meningkatkan akurasi serta kecepatan dalam  pengambilan  keputusan[4]–[6].  Hal  ini  sangat  berguna  dalam  lingkungan  bisnis  yang  dinamis,  di  mana keputusan yang cepat dan tepat sangat krusial untuk keberhasilan organisasi. Manfaat SPK sangat beragam dan signifikan  dalam  berbagai  aspek  bisnis  dan  organisasi.  SPK  meningkatkan  kualitas  keputusan  dengan menyediakan informasi yang relevan dan tepat waktu, sehingga pengambil keputusan dapat membuat pilihan yang lebih  baik.  SPK  membantu  menghemat  waktu  dan  sumber  daya  dengan  mempercepat  proses  analisis  data  dan evaluasi alternatif. SPK memungkinkan simulasi berbagai skenario, yang membantu dalam memprediksi dampak dari keputusan yang diambil dan mengurangi risiko kesalahan[7]–[9]. SPK mendukung kolaborasi dan komunikasi yang lebih baik antar tim dengan menyediakan platform yang terintegrasi untuk berbagi informasi dan analisis. SPK juga meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatisasi beberapa aspek dari proses pengambilan keputusan, sehingga organisasi dapat lebih fokus pada strategi dan inovasi.
Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) adalah salah satu metode pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi  dengan  banyak tujuan[10]–[12].  Metode  ini  melibatkan  perbandingan  rasio  dari  setiap  alternatif  terhadap  setiap  kriteria  untuk menghasilkan  nilai  rasio  yang  dinormalisasi.  Metode  MOORA  digunakan  karena  kesederhanaannya  dalam perhitungan, fleksibilitasnya dalam menangani berbagai jenis data, dan kemampuannya untuk memberikan hasil yang objektif dan dapat diandalkan dalam berbagai situasi pengambilan keputusan. Hasil akhir dari perhitungan ini  adalah  peringkat  dari  setiap  alternatif  yang  menunjukkan  alternatif  mana  yang  paling  optimal  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Keunggulan  metode  MOORA  terletak  pada  kesederhanaannya,  transparansinya dalam perhitungan[13]–[15], serta kemampuannya untuk digunakan dalam berbagai bidang seperti manajemen, ekonomi, teknik, dan lain-lain, menjadikannya alat yang populer dan efektif dalam pengambilan keputusan multi- kriteria. Kelemahan yang perlu diperhatikan dalam metode MOORA dalam hal penentuan bobot kriteria seringkali subjektif dan bisa mempengaruhi hasil akhir secara signifikan, karena metode ini tidak menyediakan cara untuk menentukan bobot secara objektif.
Metode pembobotan entropy adalah teknik yang digunakan dalam analisis multi-kriteria untuk menentukan bobot kriteria secara objektif berdasarkan informasi yang terkandung dalam data[16]–[18]. Metode ini mengukur ketidakpastian atau keragaman dalam setiap  kriteria  menggunakan  konsep entropi dari teori informasi. Metode pembobotan  entropy dianggap objektif dan bebas dari subjektivitas, sehingga sering digunakan dalam berbagai aplikasi untuk menghasilkan keputusan yang lebih adil dan berdasarkan data. Kelebihan dari metode ini bersifat objektif  karena  bobot  kriteria  ditentukan  berdasarkan  data  yang  ada,  mengurangi  subjektivitas  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Metode  ini  mampu  menangkap  informasi  yang  tersembunyi  dalam  data  melalui perhitungan entropy, sehingga memberikan bobot yang mencerminkan tingkat ketidakpastian atau variasi dalam setiap kriteria[19]–[21]. Metode ini juga mengurangi risiko subjektif yang mungkin timbul dari preferensi pribadi atau asumsi yang tidak didukung oleh data.
Penelitian  terkait  dengan  pemilihan  pelanggan  terbaik  dilakukan  oleh  Siswanto  (2022)  dengan  hasil pemilihan pelanggan terbaik menggunakan metode SAW berbasis web dapat membantu menyempurnakan proses seleksi  pelanggan  terbaik[22].  Penelitian  dari  Pasaribu  (2023)  dengan  hasil  pelanggan  terbaik  membantu perusahaan  secara  otomasi  dan  komputerisasi  dalam  menentukan  pelanggan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang ditetapkan oleh perusahaan dengan menerapkan metode profile matching[23]. Penelitian dari Tinambunan (2023) dengan  hasil  pelanggan  terbaik  membantu  memudahkan  perusahaan  HD  Graphics  dalam  memilih  pelanggan

## Journal of Information System Research (JOSH)
terbaik yang akan diberikan penghargaan dengan menerapkan metode TOPSIS[24]. Penelitian dari Hasan (2024) sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  dan  pemeringkatan  pelanggan  berdasarkan  Metode  Weighted  Product membantu karyawan dalam pemilihan pelanggan, mengundang pelanggan terbaik, dan meningkatkan efektivitas acara[25]. Dari literatur review penelitian terdahulu yang dilakukan perbedaan dengan penelitian ini terletak pada bobot kriteria, penelitian terdahulu menggunakan bobot kriteria yang bersifat subjektif dan dalam penelitian ini menggunakan metode pembobotan entropy untuk menghasilkan bobot kriteria secara subjektif.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan  SPK  dalam  pemilihan  pelanggan  terbaik dengan memanfaatkan metode MOORA dan pembobotan entropy yang menyediakan alat yang objektif, efisien, dan akurat bagi perusahaan dalam mengidentifikasi pelanggan terbaik berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Dengan  menggunakan  metode  MOORA,  sistem  ini  akan  melakukan  evaluasi  dan  perbandingan  alternatif pelanggan secara efektif, sementara pembobotan entropi akan memastikan bahwa bobot kriteria ditentukan secara objektif berdasarkan data  yang ada, mengurangi  subjektivitas dan  meningkatkan keandalan hasil. Penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan  dan strategi bisnis perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian merupakan struktur konseptual yang berfungsi sebagai panduan untuk menjalankan sebuah penelitian.  Kerangka  ini  mencakup  elemen-elemen  kunci  seperti  tujuan  penelitian,  pertanyaan  penelitian, hipotesis,  metode  pengumpulan  data,  analisis  data,  dan  interpretasi  hasil.  Dalam  kerangka  penelitian,  peneliti menetapkan langkah-langkah sistematis yang akan diambil untuk menjawab pertanyaan penelitian dan mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Kerangka ini juga menghubungkan teori-teori yang relevan dengan penelitian yang sedang dilakukan, sehingga memberikan landasan ilmiah yang kuat. Dengan adanya kerangka penelitian, proses penelitian menjadi lebih terarah, efisien, dan transparan, serta memudahkan peneliti dalam mengkomunikasikan temuan mereka kepada audiens yang lebih luas. Kerangka penelitian yang dilakukan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  gambar  1  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  terdiri  dari identifikasi masalah, pengumpulan kebutuhan, metode SPK, dan rekomendasi pelanggan terbaik.

## 2.1.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam pemilihan pelanggan terbaik melibatkan beberapa tantangan utama yang harus diatasi oleh  bisnis.  Pertama,  terdapat  kesulitan  dalam  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  pelanggan  secara komprehensif dan akurat, karena data bisa tersebar di berbagai sistem atau kurang lengkap. Kedua, menetapkan kriteria  yang  tepat  untuk  mendefinisikan  pelanggan  terbaik  tidak  selalu  mudah,  karena  berbagai  faktor  seperti frekuensi  pembelian,  nilai  transaksi,  loyalitas,  dan  biaya  pelayanan  harus  dipertimbangkan  secara  bersamaan. Ketiga,  adanya  potensi  bias  dalam  penilaian,  di  mana  fokus  mungkin  lebih  condong  pada  keuntungan  jangka pendek  dibandingkan  dengan  nilai  jangka  panjang  dari  pelanggan.  Selain  itu,  perubahan  dinamika  pasar  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
perilaku pelanggan juga  menambah  kompleksitas dalam proses ini.  Oleh  karena  itu, bisnis perlu  menggunakan pendekatan  yang  holistik  dan  berbasis  data,  serta  memanfaatkan  teknologi  analitik  yang  canggih  untuk mengidentifikasi dan memilih pelanggan terbaik dengan lebih efektif.

## 2.1.2 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan kebutuhan dalam pemilihan pelanggan terbaik adalah langkah krusial yang melibatkan identifikasi dan pemahaman mendalam mengenai kriteria dan faktor yang menentukan nilai pelanggan bagi bisnis. Proses ini dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti riwayat pembelian, frekuensi pembelian, umpan balik,  dan  interaksi  pelanggan.  Selanjutnya,  bisnis  perlu  mengadakan  diskusi  dengan  tim  internal  lintas  fungsi seperti pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan  untuk  mendapatkan  wawasan  yang komprehensif tentang kebutuhan dan harapan pelanggan. Survei dan  wawancara dengan pelanggan juga dapat memberikan informasi berharga  mengenai  pengalaman  dan  preferensi  mereka.  Dengan  menggabungkan  analisis  data  kuantitatif  dan kualitatif,  bisnis  dapat  menetapkan  metrik  yang  relevan,  yang  akan  menjadi  dasar  dalam  memilih  pelanggan terbaik. Pengumpulan kebutuhan yang tepat memastikan bahwa keputusan yang diambil berdasarkan data yang akurat dan  holistik, sehingga  bisnis dapat  fokus pada pelanggan  yang  memberikan  kontribusi paling signifikan terhadap pertumbuhan dan profitabilitas jangka panjang.

## 2.1.3 Metode Entropy
Metode  Entropy  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam  analisis  multi-kriteria  untuk  menilai  bobot  relatif  dari berbagai kriteria berdasarkan tingkat ketidakpastian atau variasi data yang mereka miliki. Prinsip dasar metode ini adalah  bahwa  kriteria  dengan  variasi  yang  lebih  tinggi  mengandung  lebih  banyak  informasi  dan  karenanya diberikan  bobot  yang  lebih  besar.  Matriks  keputusan  adalah  alat  yang  digunakan  dalam  analisis  multi-kriteria untuk memfasilitasi perbandingan alternatif berdasarkan sejumlah kriteria. Matriks ini terdiri dari baris dan kolom, di mana baris mewakili alternatif yang sedang dipertimbangkan dan kolom mewakili kriteria yang relevan. Matriks keputusan dibuat dengan menggunakan persamaan (1).
X = [ x 11 ⋯ x m1
⋮ ⋱ ⋮ x 1n ⋯ x mn ] (1)
x ij merupakan  nilai  dari  alternatif  untuk  kriteria  ke-n.  Normalisasi  matriks  keputusan  adalah  langkah penting dalam analisis multi-kriteria yang bertujuan untuk mengubah nilai asli dalam matriks keputusan ke skala yang seragam, biasanya antara 0 dan 1. Normalisasi diperlukan karena kriteria yang berbeda mungkin memiliki satuan  dan  rentang  nilai  yang  berbeda,  yang  dapat  mempengaruhi  analisis  dan  perbandingan  antar  alternatif. Normalisasi matriks keputusan dibuat dengan menggunakan persamaan (2).
k ij = xij max xij (2)
k ij merupakan nilai normalisasi dari alternatif untuk kriteria ke-n. Nilai matriks kriteria untuk memastikan bahwa semua aspek penting dari keputusan dipertimbangkan secara proporsional, memungkinkan analisis yang lebih objektif dan hasil yang lebih andal. Nilai matriks kriteria dihitung dengan menggunakan persamaan (3).
a ij = kij ∑ kij k i=1 (3)
a ij merupakan  nilai  matriks  kriteria  dari  alternatif  untuk  kriteria  ke-n.  Nilai  entropy  adalah  ukuran ketidakpastian atau variasi dalam sebuah set data. Dalam konteks analisis multi-kriteria, nilai entropy digunakan untuk  mengevaluasi  tingkat  variasi  atau  ketidakpastian  dari  nilai  kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan. Semakin tinggi nilai entropy, semakin besar ketidakpastian dalam data, yang mengindikasikan bahwa kriteria  tersebut  memberikan  informasi  yang  lebih  beragam.  Nilai  entropy  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (4).
E j = [ −1 ln m ] ∑ [a ij ∗ ln(a ij )] n i=1 (4)
E j merupakan nilai entropy untuk kriteria ke-j, m merupakan merupakan banyaknya alternatif yang ada, ln merupakan merupakan nilai logaritma natural. Nilai dispersi mencerminkan seberapa jauh atau tersebarnya nilai- nilai individu dari nilai rata-rata. Nilai dispersi dihitung dengan menggunakan persamaan (5).
D j = 1 − E j
(5)
D j merupakan nilai dispersi untuk kriteria ke-j. Bobot kriteria adalah nilai yang menunjukkan pentingnya masing-masing kriteria dalam pengambilan keputusan. Bobot ini dapat dinyatakan dalam bentuk persentase atau nilai relatif lainnya yang menggambarkan kontribusi relatif dari setiap kriteria terhadap tujuan akhir atau preferensi pengambil keputusan. Bobot kriteria dihitung dengan menggunakan persamaan (6).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1261−1270 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5527
W j = Dj ∑ Dj (6)
W j merupakan  nilai  bobot  kriteria  ke-j  Hasil  bobot  kriteria  menggunakan  metode  entropy  memberikan gambaran tentang tingkat kontribusi relatif dari masing-masing kriteria dalam proses pengambilan keputusan.
2.1.4 Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis)
Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) merupakan teknik pengambilan keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi  dengan  berbagai  tujuan  yang saling  bertentangan.  Metode  MOORA  menjadi  alat  yang  sangat  berguna  dalam  berbagai  aplikasi,  mulai  dari manajemen  proyek  hingga  seleksi  pemasok  dan  penilaian  kinerja  organisasi.  Proses  pertama  dalam  metode MOORA membuat matriks keputusan dengan menggunakan persamaan (7).
X = [ x 11 ⋯ x m1 ⋮ ⋱ ⋮ x 1n ⋯ x mn ] (7)
Proses  kedua  dalam  metode  MOORA  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  dengan  menggunakan persamaan (8).
x ij = xij √∑ xij 2 m i=1 (8)
x ij merupakan nilai normalisasi dari alternatif untuk kriteria ke-n. Proses terakhir dalam metode MOORA menghitung nilai optimasi alternatif dengan menggunakan persamaan (9).
Y i ∗ = ∑ w j ∗ x ij g j=1 − ∑ w j ∗ x ij n j=g+1 (9)
w j merupakan nilai bobot dari kriteria ke-j, x ij merupakan nilai normalisasi dari alternatif untuk kriteria ke- n.Alternatif dengan skor tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik, dalam proses ini memungkinkan  pengambil keputusan  untuk  secara  objektif  membandingkan  dan  menentukan  alternatif  yang  paling  sesuai  berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan efektif.

## 2.1.5 Rekomendasi Pelanggan Terbaik
Rekomendasi pelanggan terbaik adalah mereka yang tidak hanya melakukan pembelian secara rutin tetapi juga memberikan  umpan  balik  yang  konstruktif  dan  berbagi  pengalaman  positif  mereka  dengan  orang  lain.  Dengan metode  entropy,  setiap  kriteria  diberi  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingannya,  kemudian  dianalisis menggunakan MOORA untuk menentukan pelanggan dengan nilai tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan pelanggan terbaik merupakan alat penting dalam strategi pemasaran  dan  manajemen  pelanggan  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Metode  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis) digunakan untuk mengoptimalkan berbagai kriteria, sementara pembobotan Entropy digunakan untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria berdasarkan tingkat ketidakpastian informasi  yang dimilikinya. Integrasi  kedua metode ini dalam SPK memungkinkan perusahaan untuk secara sistematis mengevaluasi dan memilih pelanggan yang paling sesuai dengan tujuan bisnis dan strategi pemasaran mereka.

## 3.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam  pemilihan pelanggan terbaik dengan menggunakan metode MOORA dan pembobotan Entropy adalah krusial dalam memastikan efektivitas dan relevansi keputusan bisnis. Masalah yang sering dihadapi meliputi  kompleksitas  dalam  menilai  pelanggan  berdasarkan  berbagai  kriteria  seperti  nilai  transaksi,  frekuensi pembelian, dan tingkat kepuasan. Selain itu, tantangan juga muncul dalam menentukan bobot relatif dari setiap kriteria  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  akhir.  Dengan  memahami  dan  mengidentifikasi  masalah-masalah  ini secara  tepat,  SPK  dapat  dirancang  dan  diterapkan  dengan  lebih  efisien  untuk  mendukung  perusahaan  dalam memilih pelanggan yang paling strategis dan potensial bagi pertumbuhan bisnis mereka.

## 3.2 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan  kebutuhan    merupakan  tahap  awal  yang  krusial  dalam  mengembangkan  sistem  yang  efektif  dan sesuai  dengan  kebutuhan  bisnis.  Proses  ini  melibatkan  identifikasi  mendalam  terhadap  kriteria-kriteria  yang relevan,  seperti  nilai  transaksi,  frekuensi  pembelian,  kepuasan  pelanggan,  dan  faktor  lain  yang  mungkin berkontribusi  dalam  menentukan  pelanggan  yang  strategis.  Selain  itu,  pengumpulan  kebutuhan  juga mempertimbangkan  keinginan  pengguna  dan  tujuan  perusahaan  untuk  memastikan  bahwa  SPK  yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
dikembangkan  tidak  hanya  mampu  mengolah  data  secara  akurat  tetapi  juga  memberikan  output  yang  dapat digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dan  terinformasi.  Dengan  pendekatan  yang sistematis dalam pengumpulan kebutuhan ini, perusahaan dapat memastikan bahwa SPK yang diimplementasikan mampu memberikan nilai tambah yang signifikan dalam manajemen pelanggan dan strategi pemasaran mereka. Tabel 1 merupakan hasil pengumpulan kebutuhan data penilaian terhadap pelanggan yang dilakukan.
Tabel 1. Data Penilaian Pelanggan Nama Pelanggan Kriteria Penilaian Total Belanja Frekuensi Belanja Feedback Positif (Ulasan Pelanggan) Komunikasi Yanah 2100000 30 3 5 Sri Wahyuni 1020000 17 4 3 Alok 1280000 4 1 3 Yadi 3000000 30 4 4 Ipul 1080000 15 3 1 Komala 1000000 20 2 4 Yanti 900000 15 5 2 Yuli 1085000 7 2 3 Iwan 1700000 20 5 4 Ita 750000 20 4 1
Tabel 1 merupakan hasil pengumpulan data yang  dilakukan dalam pemilihan pelanggan terbaik, data ini akan  digunakan  dalam  pemilihan  pelanggan  terbaik  dengan  menerapkan  metode  pembobotan  entropy  dan MOORA.

## 3.3 Metode Entropy Untuk Penentuan Bobot Kriteria
Metode  entropy digunakan  untuk  menentukan bobot kriteria dengan  memanfaatkan  informasi  yang terkandung dalam data. Metode ini menekankan pada pengukuran tingkat ketidakpastian atau variasi dari setiap kriteria yang akan dievaluasi. Pendekatan ini memberikan landasan matematis yang kuat untuk mengelompokkan dan memberi prioritas pada kriteria dalam SPK, memastikan bahwa pengambilan keputusan didasarkan pada analisis yang lebih terukur  dan  obyektif.  Tahapan  penentuan  bobot  kriteria  yang  pertama  dalam  metode  entropy  yaitu  membuat matriks keputusan dengan menggunakan (1)
X = [ 2100000 30 1020000 17 3 5 4 3 1280000 4 3000000 30 1 3 4 4
1080000 15 1000000 900000 1085000 1700000 750000 20 15 7 20 20 3 2 1 4 5 2 5 4 2 3 4
1]
Tahapan penentuan bobot kriteria yang kedua dalam metode entropy yaitu menghitung normalisasi matriks dengan menggunakan (2)
k 11 = x 11 max x 11,110 = 2100000 3000000 = 0,7
Tabel 2 merupakan hasil keseluruhan perhitungan metode entropy untuk normalisasi matriks untuk setiap alternatif berdasarkan kriteria yang ada.
Tabel 2. Normalisasi Matriks Nama Pelanggan Kriteria Penilaian Total Belanja Frekuensi Belanja Feedback Positif (Ulasan Pelanggan) Komunikasi Yanah 0,7 1 0,6 1,0 Sri Wahyuni 0,34 0,567 0,8 0,6 Alok 0,427 0,133 0,2 0,6 Yadi 1 1 0,8 0,8 Ipul 0,36 0,5 0,6 0,2 Komala 0,333 0,667 0,4 0,8 Yanti 0,3 0,5 1 0,4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1261−1270 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5527
Nama Pelanggan Kriteria Penilaian Total Belanja Frekuensi Belanja Feedback Positif (Ulasan Pelanggan) Komunikasi Yuli 0,362 0,233 0,4 0,6 Iwan 0,567 0,667 1 0,8 Ita 0,25 0,667 0,8 0,2
Tahapan penentuan bobot kriteria yang ketiga dalam metode entropy yaitu menghitung nilai matriks kriteria dengan menggunakan (3).
a 11 = k 11 ∑ k 11,110 k i=1 = 0,7 4,638 = 0,151
Tabel 3 merupakan hasil keseluruhan perhitungan metode  entropy untuk nilai matriks kriteria dari setiap kriteria yang digunakan.
Tabel 3. Nilai Matriks Kriteria Nama Pelanggan Kriteria Penilaian Total Belanja Frekuensi Belanja Feedback Positif (Ulasan Pelanggan) Komunikasi Yanah 0,151 0,169 0,091 0,167 Sri Wahyuni 0,073 0,096 0,121 0,1 Alok 0,092 0,022 0,03 0,1 Yadi 0,216 0,169 0,121 0,133 Ipul 0,078 0,084 0,091 0,033 Komala 0,072 0,112 0,061 0,133 Yanti 0,065 0,084 0,152 0,067 Yuli 0,078 0,039 0,061 0,1 Iwan 0,122 0,112 0,152 0,133 Ita 0,054 0,112 0,121 0,033
Tahapan  penentuan  bobot  kriteria  yang  keempat  dalam  metode  entropy  yaitu  menghitung  nilai  entropy kriteria dengan menggunakan (4)
E 1 = [ −1 ln 10 ] ∑ [a 11,110 ∗ ln(a 11,110 )] n i=1 = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,205) = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,205) = 0,958 E 2 = [ −1 ln 10 ] ∑ [a 21,210 ∗ ln(a 21,210 )] n i=1 = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,191) = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,191) = 0,951
E 3 = [ −1 ln 10 ] ∑ [a 31,310 ∗ ln(a 31,310 )] n i=1 = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,221) = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,221) = 0,965 E 4 = [ −1 ln 10 ] ∑ [a 41,410 ∗ ln(a 41,410 )] n i=1 = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,203) = [ −1 2,203 ] ∗ (−2,203) = 0,957
Tahapan  penentuan  bobot  kriteria  yang  kelima  dalam  metode  entropy  yaitu  menghitung  nilai  dispersi dengan menggunakan (5) D 1 = 1 − E 1 = 1 − 0,958 = 0,042 D 2 = 1 − E 2 = 1 − 0,951 = 0,049 D 3 = 1 − E 3 = 1 − 0,965 = 0,035 D 4 = 1 − E 4 = 1 − 0,957 = 0,043
Tahapan  penentuan  bobot  kriteria  yang  keenam  dalam  metode  entropy  yaitu  menghitung  bobot  akhir kriteria dengan menggunakan (6)
W 1 = D1 ∑ D1,4 = 0,042
0,17 = 0,249
W 2 = D2 ∑ D1,4 = 0,049
0,17 = 0,286
W 3 = D3 ∑ D1,4 = 0,035 0,17 = 0,209
W 4 = D4 ∑ D1,4 = 0,043 0,17 = 0,256
Hasil bobot akhir dalam metode entropy merupakan bobot hasil dari data penilaian yang dilakukan dalam menentukan bobot kriteria yang ada secara objektif dengan berbasiskan data.

## 3.4 Metode MOORA Untuk Penilaian Pelanggan Terbaik
Penerapan  Metode  MOORA  dalam  penilaian  pelanggan  terbaik  melibatkan  langkah-langkah  sistematis  untuk mengevaluasi  dan  membandingkan  pelanggan  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang  ditetapkan.  Metode  ini memungkinkan  untuk  menilai  pelanggan  secara  holistik,  tidak  hanya  berdasarkan  satu  aspek  tunggal,  sehingga memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  mengenai  kontribusi  dan  nilai  setiap  pelanggan.  Dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
menggunakan MOORA, dapat mengidentifikasi pelanggan yang paling berpotensi untuk mendapatkan investasi lebih  lanjut  dalam  bentuk  pelayanan  tambahan  atau  promosi,  serta  mengalokasikan  sumber  daya  secara  efektif untuk mempertahankan hubungan yang kuat dan saling menguntungkan dengan pelanggan yang berkinerja tinggi. Tahapan  penilaian  pelanggan  terbaik  yang  pertama  dalam  metode  MOORA  yaitu  membuat  matriks  keputusan dengan menggunakan (7).
X = [ 2100000 30 1020000 17 3 5
4 3 1280000 4 3000000 30 1 3
4 4 1080000 15 1000000 900000 1085000 1700000 750000 20 15 7 20 20 3 2 1 4 5 2 5 4 2 3 4
1]
Tahapan  penilaian  pelanggan  terbaik  yang  kedua  dalam  metode  MOORA  yaitu  menghitung  nilai normalisasi matriks dengan menggunakan (8).
x 11 = x11 √∑ x11,10 2 m i=1 = 2100000 4867743,32 = 0,431
Tabel 4 merupakan hasil keseluruhan perhitungan metode MOORA untuk normalisasi matriks untuk setiap alternatif berdasarkan kriteria yang ada.
Tabel 4. Normalisasi Matriks Nama Pelanggan Kriteria Penilaian Total Belanja Frekuensi Belanja Feedback Positif (Ulasan Pelanggan) Komunikasi Yanah 0,431 0,486 0,268 0,486 Sri Wahyuni 0,21 0,276 0,358 0,291 Alok 0,263 0,065 0,089 0,291 Yadi 0,616 0,486 0,358 0,389 Ipul 0,222 0,243 0,268 0,097 Komala 0,205 0,324 0,179 0,389 Yanti 0,185 0,243 0,447 0,194 Yuli 0,223 0,113 0,179 0,291 Iwan 0,349 0,324 0,447 0,389 Ita 0,154 0,324 0,358 0,097
Tahapan penilaian pelanggan terbaik yang ketiga dalam metode MOORA yaitu menghitung nilai optimasi alternatif dengan menggunakan (9).
Y 1 ∗ =(w 1 ∗ x 11 ) + (w 2 ∗ x 21 ) + (w 3 ∗ x 31 ) + (w 4 ∗ x 41 ) Y 1 ∗ =(0,249 ∗ 0,431) + (0,286 ∗ 0,486) + (0,209 ∗ 0,268) + (0,256 ∗ 0,486) Y 1 ∗ = 0,427 Y 2 ∗ =(w 1 ∗ x 12 ) + (w 2 ∗ x 22 ) + (w 3 ∗ x 32 ) + (w 4 ∗ x 42 ) Y 2 ∗ =(0,249 ∗ 0,21) + (0,286 ∗ 0,276) + (0,209 ∗ 0,358) + (0,256 ∗ 0,291) Y 2 ∗ = 0,280 Y 3 ∗ =(w 1 ∗ x 13 ) + (w 2 ∗ x 23 ) + (w 3 ∗ x 33 ) + (w 4 ∗ x 43 ) Y 3 ∗ =(0,249 ∗ 0,263) + (0,286 ∗ 0,065) + (0,209 ∗ 0,089) + (0,256 ∗ 0,291) Y 3 ∗ = 0,177 Y 4 ∗ =(w 1 ∗ x 14 ) + (w 2 ∗ x 24 ) + (w 3 ∗ x 34 ) + (w 4 ∗ x 44 ) Y 4 ∗ =(0,249 ∗ 0,616) + (0,286 ∗ 0,486) + (0,209 ∗ 0,358) + (0,256 ∗ 0,389) Y 4 ∗ = 0,467 Y 5 ∗ =(w 1 ∗ x 15 ) + (w 2 ∗ x 25 ) + (w 3 ∗ x 35 ) + (w 4 ∗ x 45 ) Y 5 ∗ =(0,249 ∗ 0,222) + (0,286 ∗ 0,243) + (0,209 ∗ 0,268) + (0,256 ∗ 0,097) Y 5 ∗ = 0,206 Y 6 ∗ =(w 1 ∗ x 16 ) + (w 2 ∗ x 26 ) + (w 3 ∗ x 36 ) + (w 4 ∗ x 46 ) Y 6 ∗ =(0,249 ∗ 0,205) + (0,286 ∗ 0,324) + (0,209 ∗ 0,179) + (0,256 ∗ 0,389) Y 6 ∗ = 0,281 Y 7 ∗ =(w 1 ∗ x 17 ) + (w 2 ∗ x 27 ) + (w 3 ∗ x 37 ) + (w 4 ∗ x 47 ) Y 7 ∗ =(0,249 ∗ 0,185) + (0,286 ∗ 0,243) + (0,209 ∗ 0,447) + (0,256 ∗ 0,194) Y 7 ∗ = 0,259 Y 8 ∗ =(w 1 ∗ x 18 ) + (w 2 ∗ x 28 ) + (w 3 ∗ x 38 ) + (w 4 ∗ x 48 )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1261−1270 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5527
Y 8 ∗ =(0,249 ∗ 0,223) + (0,286 ∗ 0,113) + (0,209 ∗ 0,179) + (0,256 ∗ 0,291) Y 8 ∗ = 0,200 Y 9 ∗ =(w 1 ∗ x 19 ) + (w 2 ∗ x 29 ) + (w 3 ∗ x 39 ) + (w 4 ∗ x 49 ) Y 9 ∗ =(0,249 ∗ 0,349) + (0,286 ∗ 0,324) + (0,209 ∗ 0,447) + (0,256 ∗ 0,389) Y 9 ∗ = 0,373 Y 10 ∗ =(w 1 ∗ x 110 ) + (w 2 ∗ x 210 ) + (w 3 ∗ x 310 ) + (w 4 ∗ x 410 )
Y 10 ∗ =(0,249 ∗ 0,154) + (0,286 ∗ 0,324) + (0,209 ∗ 0,358) + (0,256 ∗ 0,097) Y 10 ∗ = 0,231
Nilai  akhir  optimasi  alternatif  merupakan  hasil  akhir  dari  perhitungan  pelanggan  terbaik  dengan menerapkan metode MOORA.

## 3.5 Rekomendasi Pelanggan Terbaik
Rekomendasi  pelanggan  terbaik  merupakan  strategi  penting  dalam  pemasaran  modern  yang  mengutamakan pengaruh positif dari pelanggan. Memanfaatkan teknologi untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling mungkin memberikan rekomendasi serta memperkuat interaksi dengan mereka dapat menjadi langkah kunci dalam strategi pemasaran  yang  berorientasi  pada  kepuasan  pelanggan  dan  pertumbuhan  bisnis  yang  berkelanjutan.  Gambar  2 merupakan hasil perangkingan dalam rekomendasi pelanggan terbaik.

## Gambar 2. Perangkingan Rekomendasi Pelanggan Terbaik
Hasil perangkingan  gambar  2  menunjukkan pelanggan terbaik pertama dengan  nilai akhir sebesar 0,467 diperoleh  dengan  nama  pelanggan  Yadi,  pelanggan  terbaik  kedua  dengan  nilai  akhir  sebesar  0,427  diperoleh dengan nama pelanggan Yanah, dan pelanggan terbaik ketiga dengan nilai akhir sebesar 0,373 diperoleh dengan nama pelanggan Iwan.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  SPK  dalam  pemilihan  pelanggan  terbaik  dengan  memanfaatkan  metode  MOORA  dan  pembobotan entropy  yang  menyediakan  alat  yang  objektif,  efisien,  dan  akurat  bagi  perusahaan  dalam  mengidentifikasi pelanggan terbaik berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Dengan menggunakan metode MOORA, sistem ini akan  melakukan  evaluasi  dan  perbandingan  alternatif  pelanggan  secara  efektif,  sementara  pembobotan  entropi akan  memastikan  bahwa  bobot  kriteria  ditentukan  secara  objektif  berdasarkan  data  yang  ada,  mengurangi subjektivitas dan meningkatkan keandalan hasil. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan strategi bisnis perusahaan. Hasil perangkingan dengan menerapkan  metode  pembobotan  entropy  dan  MOORA  menunjukkan  pelanggan  terbaik  pertama  dengan  nilai akhir sebesar 0,467 diperoleh dengan nama pelanggan Yadi, pelanggan terbaik kedua dengan nilai akhir sebesar 0,427 diperoleh dengan nama pelanggan Yanah, dan pelanggan terbaik ketiga dengan nilai akhir sebesar 0,373 diperoleh dengan nama pelanggan Iwan.

## REFERENCES
[1] L.  Sinambela  and  L.  Nababan,  “IMPLEMENTASI  METODE  TOPSIS  DALAM  PENERIMAAN  MAHASISWA

## Journal of Information System Research (JOSH)
MAGANG PADA YAYASAN PERGURUAN IMMANUEL MEDAN,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 7, no. 2, pp. 286–296, Jul. 2023, doi: 10.59697/jtik.v7i2.77.
[2] A. Yudhistira, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Staff Marketing Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 88–98, 2024, doi: 10.58602/itsecs.v2i2.110.
[3] K.-K. Lai, S.-W. Lin, H.-W.  Lo, C.-Y. Hsiao, and P.-J. Lai, “Risk  Assessment in Sustainable Production: Utilizing a Hybrid Evaluation Model to Identify the Waste Factors in Steel Plate Manufacturing,” Sustainability, vol. 15, no. 24, p. 16583, Dec. 2023, doi: 10.3390/su152416583.
[4] Setiawansyah, S. Sintaro, and A. A. Aldino, “MCDM Using Multi-Attribute Utility Theory and PIPRECIA in Customer Loan Eligibility Recommendations,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng., vol. 3, no. 2, pp. 212–220, Dec. 2023, doi: 10.47065/jieee.v3i2.1628.
[5] A.  R.  Mishra,  P.  Rani,  F.  Cavallaro,  I.  M.  Hezam,  and  J.  Lakshmi,  “An  Integrated  Intuitionistic  Fuzzy  Closeness Coefficient-Based OCRA Method for Sustainable Urban Transportation Options Selection,” Axioms, vol. 12, no. 2, p. 144, Jan. 2023, doi: 10.3390/axioms12020144.
[6] A.  Soussi,  A.  M.  Tomasoni,  E. Zero,  and  R.  Sacile,  “An  ICT-Based  Decision  Support  System  (DSS)  for  the  Safety Transport of Dangerous Goods along the Liguria and Tuscany Mediterranean Coast,” in Intelligent Sustainable Systems: Selected Papers of WorldS4 2022, Volume 2, Springer, 2023, pp. 629–638. doi: 10.1007/978-981-19-7663-6_59.
[7] K. Govindan, H. Mina, and B. Alavi, “A decision support system for demand management in healthcare supply chains considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19),” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev., vol. 138, p. 101967, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.tre.2020.101967.
[8] B.  Abell  et  al.,  “Identifying  barriers  and  facilitators  to  successful  implementation  of  computerized  clinical  decision support systems in hospitals: a NASSS framework-informed scoping review,” Implement. Sci., vol. 18, no. 1, p. 32, 2023.
[9] S. Kucuksari, D. Pamucar, M. Deveci, N. Erdogan, and D. Delen, “A new rough ordinal priority-based decision support system for purchasing electric vehicles,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 647, p. 119443, 2023.
[10]  S. Chakraborty, H. N. Datta, K. Kalita, and S. Chakraborty, “A narrative review of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method in decision making,” OPSEARCH, pp. 1–44, 2023, doi: 10.1007/s12597-023- 00676-7.
[11]  S.  Sintaro,  A.  A.  Aldino,  S.  Setiawansyah,  and V.  H.  Saputra,  “Combination  of  Multi-Objective  Optimization  on the basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  and  Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment  (PIPRECIA)  in Determining  the  Best  Cashier,”  J.  Comput.  Informatics  Res.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  133–140,  Nov.  2023,  doi: 10.47065/comforch.v3i1.969.
[12]  A.  Yanda  and  M.  Mesran,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Menerapkan  Metode  Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 38–45, 2022.
[13]  V. Rajput, R. Soni, A. Jha, and A. Agrawal, “Ranking of epoxy/Kota stone dust composite by MCDM approach using hybrid AHP-MOORA methods,” in MATEC Web of Conferences, 2024, vol. 393, p. 1006.
[14]  A.  Soni,  P.  K.  Das,  and  M.  Sarma,  “Application  of  MOORA  Method  for  Parametric  Optimization  of  Manufacturing Process of Floor Tiles Using Waste Plastics,” Process Integr. Optim. Sustain., vol. 6, no. 1, pp. 113–123, Mar. 2022, doi: 10.1007/s41660-021-00205-3.
[15]  L.  Nababan,  R.  Daeli,  D.  Siregar,  E.  W.  Ambarsari,  and  S.  Fadli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Pengangkatan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on the Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA),”  J.  Informatics  Manag.  Inf.  Technol.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  35–45,  2023,  doi: 10.47065/jimat.v3i2.254.
[16]  A. Puška, A. Štilić, and I. Stojanović, “Approach for multi-criteria ranking of Balkan countries based on the index of economic freedom,” J. Decis. Anal. Intell. Comput., vol. 3, no. 1, pp. 1–14, Dec. 2023, doi: 10.31181/jdaic10017022023p.
[17]  S. Setiawansyah, “Penerapan Metode Entropy dan Grey Relational Analysis dalam Evaluasi Kinerja Karyawan,” J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 2, no. 1, pp. 29–39, 2024, doi: 10.58602/dimis.v2i1.100.
[18]  L. Zhang, Q. Cheng, and S. Qu, “Evaluation of Railway Transportation Performance Based on CRITIC-Relative Entropy Method in China,” J. Adv. Transp., vol. 2023, pp. 1–11, Mar. 2023, doi: 10.1155/2023/5257482.
[19]  T.  Singh,  “Entropy  weighted  WASPAS  and  MACBETH  approaches  for  optimizing  the  performance  of  solar  water heating system,” Case Stud. Therm. Eng., vol. 53, p. 103922, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.csite.2023.103922.
[20]  G.  M.  Magableh,  “An  integrated  model  for  rice  supplier  selection  strategies  and  a  comparative  analysis  of  fuzzy multicriteria decision-making approaches based on the fuzzy entropy weight method for evaluating rice suppliers,” PLoS One, vol. 19, no. 4, p. e0301930, Apr. 2024, doi: 10.1371/journal.pone.0301930.
[21]  W. T. Devi, M. Mesran, and A. F. Siregar, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Supervisor Dengan Menggunakan Metode Maut Dan Pembobotan Entropy,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 744–757, 2023.
[22]  Edy Siswanto, Munifah, and Bagus Sudirman, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PELANGGAN TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE  SAW  PADA  ALBUMI  IT  STORE,”  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 33–41, Mar. 2022, doi: 10.55606/teknik.v2i1.176.
[23]  A.  F.  O. Pasaribu  and  N.  Nuroji,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Pelanggan  Terbaik  Menggunakan Profile Matching,” J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 24–31, 2023.
[24]  D. Tinambunan, M. Masrizal, and I. R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN PENGHARGAAN BAGI PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 2, pp. 276–281, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.732.
[25]  P. Hasan and Heru Sutejo, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PELANGGAN TERBAIK INDIHOME CUSTOMER GATHERING MENGGUNAKAN METODE WP (STUDI KASUS: PT. TELKOM WITEL PAPUA),” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 5, no. 1, pp. 34–40, Jun. 2024, doi: 10.46764/teknimedia.v5i1.185.