## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938

## Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Terbaik
Andik Adi Suryanto 1,* , Sitti Nur Alam 2 , Warkianto Widjaja 3 , Hamid Wijaya 4 , Iwan Adhicandra 5
1 Program Studi Teknik informatika, Universitas PGRI Ronggolawe, Tuban, Indonesia
2 Program Studi Sistem informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia, Bandung, Indonesia
4 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Kolaka, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bakrie, Jakarta, Indonesia Email: 1,* andikadisuryanto@gmail.com, 2 azkadzar@gmail.com, 3 warkiw@yahoo.com, 4 hamidwijaya@usn.ac.id,
5 iwan.adhicandra@bakrie.ac.id Email Penulis Korespondensi: andikadisuryanto@gmail.com Submitted: 16/01/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Saat ini pendapat masyarakat terhadap pemilihan produk asuransi ternyata sangat rendah dikarenakan masyarakat masih kurang mengerti untuk mengasuransikan diri mereka pada suatu produk yang akan menjamin kebutuhan hidup mereka.  Apalagi sekarang dengan banyaknya produk-produk asuransi yang beredar kemungkinan masyarakat tidak ingin mendaftarkan diri pada asuransi tersebut. Maka dari itu, masyarakat harus teliti dalam pemilihan suatu produk asuransi agar sesuai dengan yang diinginkan. Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  terkomputerisasi  dan  dirancang  untuk  membantu  manajemen  dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah yang  bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur sehingga dalam proses pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  dapat  lebih  berkualitas.    Aplikasi  ini  yang  akan  dibuat  adalah  sebuah  aplikasi  yang berpedoman  dengan  metode  MOORA.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  yang  berpedoman  pada  metode  MOORA  ini  sangat  cocok digunakan  untuk  menghitung  pemilihan  produk  asuransi.  Dari  hasil  penelitian  kami  lakukan  dengan  metode  MOOSRA  dan MOORA  untuk  Pemilihan  Produk  Asuransi  lebih  mudah  dan  tepat  dibandingkan  dengan  cara  kerja  manualnya.berdasarkan perhitungan  kedua  metode  tersebut  maka  menghasilkan  perhidungan  dengan  menerapkan  metode  MOOSRA  menghasilkan alternatif A 5 yaitu Prudential dengan nilai 6.768 sebagai alternatif terbaik dan perhidungan dengan menerapkan metode MOORA menghasilkan alternatif A 5 yaitu Prudential dengan nilai 0.217 sebagai alternatif terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Produk Asuransi; MOOSRA; MOORA
Abstract- At present, public opinion regarding the selection of insurance products is very low because people still do not understand enough to insure themselves against a product that will guarantee their necessities of life. Especially now that there are so  many insurance products out there, it's likely that people don't want to register for insurance. Therefore, people must be careful in choosing an insurance product so that it fits what they want. The Decision Support System is a computerized system and is designed to assist management in making decisions to solve semi-structured and unstructured problems so that the decision-making process can be of  higher  quality.  This  application  that  will  be  made  is  an  application  that  is  guided  by  the  MOORA  method.  Therefore,  an application that is guided by the MOORA method is very suitable for calculating insurance product selection. From the results of our research we conducted the MOOSRA and MOORA methods for selecting insurance products easier and more precise than the manual work method. applying the MOORA method produces an alternative A5, namely Prudential with a value of 0.217 as the best alternative.
Keywords: Decision Support Systems; Insurance Products; MOOSRA; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi  merupakan  sebuah  kemauan  untuk  purpurasan  kemanuhan  sehungsung  dimana  akan  digangsung  akn membayar suatu  iuran kepada pemsikli produk assuransi, apabila, tadidaan yang menimpa pitak pertama pasayaan dengan kesepakatan yang telah kepatan dan disepakati. Banyaknya perusahaan asurakan yang menawarkan produk asurasanan tersebut juga sampasan perasaanan antar perasahanan dalam menarik minat masyarakat. Oleh karena itu, perusahaan  asuransi  harus  menghadirkan  berbagai  produk  yang  memiliki  kelebihan  dan  keunggulan  tersendiri dibandingkan dengan produk kompetitor demi tercapainya kepuasan pelanggan[1].
Produk asuransi yang banyak beredar saat ini antara lain Manulife, AXA Mandiri, Cigna, Sun Life, Prudential masih banyak lagi. Produk asuransi yang baik dengan cara memenuhi beberapa syarat yang telah ditetapkan antara lain masa asuransi, masa pembayaran peremi, rencana dana pendidikan dan total premi utahunan. Dalam menentukan produk asuransi yang tepat banyak pilihan kriteria yang dapat digunakan. Untuk menentukan produk asuransi yang sering  terjadi  masalah-masalah  yang  dihadapi  oleh  agen  asuransi  maupun  calon  nasabah,  diantaranya  adalah banyaknya waktu yang tidak efektif bagi agen dalam mendapatkan kurangnya pemahaman asuransi terhadap produk yang ditawarkan. Untuk itu nasabah asuransi benar-benar harus keliru dalam mengambil keputusan dalam pemilihan produk asuransi yang akan digunakan dalam hal ini menggunakan sistem pendukung keputusan[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu sistem terkomputerisasi dan  dirancang  untuk  meningkatkan efektivitas  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  pemecahan  masalah  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur[2],  [3].  Maka  dalam  prosesnya  menjadi  berkualitas[4].  Umumnya  terdapat  metode-metode  yang  sering diterapkan dalam SPK yaitu , Simple Multi Atribute Rating Technique (SMART), Weighted Product (WP), TOPSIS , Simple  Additive  Weighting (SAW), Analitycal  Hierarchy  Proses (AHP),  [5].  Penelitian  ini  menggunakan  metode MOORA (Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) sebuah metode sistem pengambil keputusan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
yang diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas  pada tahun 2006, diterapkan untuk  memecahkan  masalah dengan perhitungan rumus matematika yang kompleks dengan hasil yang tepat[6]. Metode Moora ini dapat digunakan untuk perhitungan dalam penentuan bobot penilaian, membuat peringkat alternatif dalam sistem pendukung keputusan. Dan menggunakan  metode  MOOSRA  termasuk  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  merumuskan  matriks  yang berkaitn dengan beberapa atribut seperti alternatif, kriteria dan bobot[7].
Adapaun penelitian terdahulu yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam penelitian ini diantaranya, penelitian yang dilakukan oleh Mesran dan Fince Tinus Waruwu pada tahun 2022 yang membahas mengenai pwnwntuan calon siswa penerima kartu KIP dengan komparasi metode MOORA dan MOOSRA, Penelitian ini menggunakan 5 kriteria dan 5 alternatif maka setelah diproses menghasilkan alternatif A2 atas nama Monika Stefani dengan hasil perhitungan metode  MOORA  sebesar  0.12205  sedangkan  dengan  menggunakan  metode  MOOSRA  menghasilkan  1.78948 sebangai alternatif terbaik[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Haeruddin pada tahun 2022 yang membahas mengenai penerapan  metode  MOORA  dan  MOOSRA  dalam  pemilihan  peserta  olempiade  matemtika  dalam  penelitian  ini terdapat 4 kriteria dan 10 alternatif yang diproses dan menghasilkan alternatif A1 atas nama Arif Hidayat dengan hasil akhir  dengan  perhitungan  metode  MOORA  sebesar  0,364531  dan  dengan  metode  MOOSRA  sebesar  25,38454 ditetapkan  sebagai  alternatif  terbaik[9].  Penelitian  oleh  Abdul  dkk  pada  tahun  2022  yang  membahas  mengenai penentuan  lulusan  mahasiswa  terbaik  dengan  menerapkan  metode  MOOSRA  yang  dimana  dalam  penelitian  ini netapkan sebanyak 7 alternatif 5 kriteria yang diproses sehingga menghasilkan alterntaif A1 atas nama Zainal dengan nilai 0.418397 sebagai alternatif terbaik[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Zulfi Azhar pada tahun 2022 mengenai pemeilihan  E-comerce  terbaik  dengan  menerapkan  metode  MOOSRA  menghasilkan  alternatif  A1  yaitu  Lazada dengan nilai sebesat 3,26323 sebagai alternatif terbaik[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Rivalri Kristianto Hondro dan  Soeb  Arifin  pada  tahun  2022  yang  membahas  mengenai  penentuan  leader  team  dengan  menerapkan  metode MOOSRA penelitian ini menetapkan ebagnyak 4 kriteria dan 5 alternatif sehingga menghasilkan alternatif A4 atas nama Lestari dengan nilai skor akhir sebesar 0,585 sebagai alternatif terbaik[12].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dirumuskan  diatas  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian yang membahas mengenai Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Terbaik yang nantinya akan mengasilkan alternatif terbaik dengan tepat dan objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Produk
Produk adalah suatu penawaran berupa barang atau jasa yang dapat diperjualkanbelikan ke sebuah pusat perbelanjaan dan  dapat  memuaskan  keinginan  seorang  konsumen  atau  pelanggan.  Produk  juga  memiliki  kualitas  dalam menawarkan jasa dan barang kepada kosumen agar para pelanggan puas dan tidak kecewa jika membeli suatu barang dari  produk yang ditawarkan. Suatu produk mempunyai  ciri dari jasanya yang disukai oleh konsumen yaitu dilihat dari barang (jasa) yang murah, jasa yang ditawarkan dapat dipercayai dan tidak merugikan baik sipenjual produk atau pun sipembeli barang produk[13].

## 2.2 Asuransi
Asuransi  adalah  sebuah  kemauan  untuk  mencukupi  suatu  keinginan  seseorang  untuk  masa  depannya  jika  terjadi sesuatu  pada  dirinya  sendiri.  Asuransi  dapat  digunakan  jika  tertanggung  asuransi  terluka  atau  meninggal  dunia. Manfaat  dari  asuransi  adalah  sebagai  pengumpulan  dana  untuk  keperluan  dimasa  depan,  sebagai  tabungan  semasa hidup. Ketentuan dalam kesepakatan asuransi adalah harus membayar lunas pembayaran yang telah ditetapkan oleh perusahaan  asuransi  sebagai  kewajiban  dari  seorang  tertanggung.  Resiko  yang  diperoleh  pada  asuransi  yaitu  jika seseorang tidak membayarkan dana yang sudah disepakati bersama dalam waktu 3 bulan kedepannya akan dikenakan denda oleh pihak pemilik asuransi tersebut[14].

## 2.3 Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA)
Das  et  al  ialah  orang  yang  pertama  kali  memperkembangkan  metode  MOOSRA.  Metode  MOOSRA  merupakan metode  yang  ada  di  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  salah  satu  metodenya  multi  –  tujuan.  Dalam  sistem pendukung  keputusan  pada  umumnya  metode  MOOSRA  mempunyai  4  pengukuran,  ialah  alternatif,  atribut  atau kriteria, koefisien signifikan masing – masing pada kriteria atau bobot individu dan mengukur sebuah kinerja yang berhubungan  dengan  kriteria[8],  [15]–[17].  Dalam  menyelesaikan  algortitma  yang  menerapkan  metode  MOOSRA ada 4 tahapan yaitu sebagai berikut:
a. Tahap pertama, melakukan pembentukkan matriks sebuah keputusan[18]
𝑋 = [ 𝑋11 𝑋21 𝑋31 𝑋𝑚1 𝑋12 𝑋22 𝑋32 𝑋𝑚2 𝑋13 𝑋23 𝑋33 𝑋𝑚3 𝑋1𝑛 𝑋2𝑛 𝑋3𝑛 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
b. Tahap kedua, melakukan pembuatan normalisasi matriks

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (2)
c. Tahap ketiga, menentukan nilai preferensi atau nilai akhir
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑋 ∗ 𝑔 𝑗=1 𝑖𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (3)
𝑌 𝑖 = ∑ 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 (4)
d. Tahap keempat, menetapkan perangkingan suatu alternatif.

## 2.4 Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA)
Metode MOORA (Muliti-Objective on the Basic of Ratio Analysis) adalah metode yang diperkenalkan oleh Brauers dan  Zavadkas  (2006).  Metode  yang  relatif  baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  (2003)  dalam  suatu pengambilan dengan multi-kriteria. Metode ini memiliki perhitungan yang baik dalam menentukan suatu alternatif. Metode MOORA memiliki tingkat kemudahan untuk dipahami dalam suatu proses penentuan kedalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan .Metode ini dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Dimana kriteria dapat bernilai menguntungkan (benefit) atau yang tidak menguntungkan (cost).
Adapun langkah pemrosesan MOORA dapat dilihat [19]–[25], sebagai berikut :
a. Menentukan Normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan[26].
R = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ⋯ ⋯ … ⋯ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (5)
b. Normalisasi nilai R ij dengan rumus sebagai berikut: Untuk Kriteria Benefit :
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (6)
Untuk Kriteria Cost:
𝑅𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (7)
c. Menghitung nilai alternatif 𝑄 𝑖 dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑖 = 0.5  ∑ 𝑅 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
Nilai 𝑄 𝑖 yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 2.5 Tahapan Penelitian
Ada terdapat beberapa langka dalam penelitian yang diuraikan dibawah ini:
a. Analisa Masalah
Suatu  proses  untuk  memecahkan  sebuah  masalah  dan  juga  menganalisis  sebuah  data  terlebih  dahulu  sebelum mengerjakan perancangan.
b. Studi Literatur
Studi literatur ini sangat penting dalam penelitian, agar penulis dapat memahami konsep dari Sistem Pendukung Keputusan secara detail dan dapat mengetahui cara perhitungan metode MOORA dan metode MOOSRA.
c. Analisa Dan Penerapan
Pertama  menganalisa  sebuah  permasalahan  didalam  pemilihan  dosen  tetap,  selanjutnya  menentukan  bobot  dari kriteria ROC dan akan di Analisa dengan metode MOORA dan MOOSRA.
d. Pembuatan laporan Penelitian
Pada tahapan ini akan menerapkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam penulisan laporan. Berdasarkan penjelasan dari tahapan penelitian diatas dapat digambarkan seperti didawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pemilihan produk asuransi  ditentukan berdasarkan beberapa kriteria dan alternatif yang telah ditetapkan agar hasil yang didapatkan tetap sasaran dan objektif sehingga penulis membuat penelitian ini dengan metode MOOSRA dan MOORA. Adapun alternatif dalam penelitian ini berjumlah 10 diataranya dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data alternatif Alternatif  Nama Produk Asuransi A 1 Manulife A 2 AXA Mandiri A 3 Cigna A 4 Sun Life A 5 Prudential A 6 Jiwasraya A 7 Simas Jiwa A 8 Allianz A 9 Sequis Life A 10 BCA Life A 11 Generali

## 3.2 Penetapan Kriteria
Pada pemilihan produk asuransi terbaik, dibutuhkan kriteria sebagai syarat yang harus dipenuhi agar produk asuransi tersebut dapat dikatakan terbaik. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 4 kriteria dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C₁ Masa Asuransi Benefit C₂ Masa Pembayaran Premi Benefit C₃ Rencana Dana Pendidikan Cost C 4 Total Premi Tahunan Cost
Untuk kriteria yang ada dalam tabel 2 belum terdapat bobot kepentingan pada setiap masing masing kriteria maka dalam menentukan bobot kepentingan setiap kriteria pada penelitian ini dengan metode ROC. Maka dihasilkan bobot kepentingan pada setiap kriteria sebagai berikut:
Analisa Masalah Study Literatur Pembuatan Laporan Penelitian Mulai Penerapan Metode MOOSRA 1. Mempersiapkan
Matriks keputusan. 2. Menghitung nilai vektor.
3. Menghitung nilai
preferensi. Penerapan Metode MOORA
1. Menentukan atau membuat suatu matriks keputusan
2. Membuat normalisasi
matriks keputusan 3. Melakukan normalisasi matriks terbobot 4. 4. membuat hasil akhir atau preferensi Pembobotan dengan Metode ROC 1. Menentukan kepentingan setiap nilai kriteria.
2. Menentukan prioritas.
3. Perhitungan nilai bobot. Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
Tabel 3. Bobot Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C₁ Masa Asuransi 0.52 Benefit C₂ Masa Pembayaran Premi 0.27 Benefit C₃ Rencana Dana Pendidikan 0.15 Cost C 4 Total Premi Tahunan 0.06 Cost Tabel 4. Data Alternatif  Produk Asuransi Alternatif Masa Asuransi Masa Pembayaran Premi Rencana Dana Pendidikan Total Premi Tahunan Manulife 20 Tahun 9 Tahun 3.000.000 4.000.000 AXA Mandiri 21 Tahun 10 Tahun 2.000.000 5.000.000 Cigna 20 Tahun 10 Tahun 3.000.000 4.000.000 Sun Life 20 Tahun 10 Tahun 2.000.000 4.000.000 Prudential 21 Tahun 10 Tahun 1.000.000 5.000.000 Jiwasraya 21 Tahun 10 Tahun 7.000.000 5.000.000 Simas Jiwa 20 Tahun 9 Tahun 3.000.000 4.000.000 Allianz 21 Tahun 10 Tahun 5.000.000 5.000.000 Sequis Life 20 Tahun 9 Tahun 8.500.000 4.000.000 BCA Life 20 Tahun 9 Tahun 4.000.000 8.000.000 Generali 20 Tahun 9 Tahun 8.000.000 4.000.000 Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 20   9   3.000.000  4.000.000 A 2 21   10   2.000.000  5.000.000 A 3 20   10   3.000.000  4.000.000 A 4 20   10  2.000.000  4.000.000 A 5 21   10   1.000.000  5.000.000 A 6 21   10   7.000.000  5.000.000 A 7 20   9   3.000.000  4.000.000 A 8 21   10   5.000.000  5.000.000 A 9 20   9   8.500.000  4.000.000 A 10 20   9   4.000.000  8.000.000 A 11 20   9   8.000.000  4.000.000

## 3.3 Penerapan Metode MOOSRA
Perusahaan asuransi  yang  bergerak di  bidang asuransi  pendidikan anak. Proses  penentuan keputusannya dilakukan setelah  agen  menjelaskan  produk  asuransi,  kemudian  agen  menanyakan  informasi  tentang  calon  nasabah  tersebut. Proses  tersebut  tentunya  kurang  efektif  karena  akan  menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama.  Dengan  adanya  SPK penentuan  produk  asuransi  dapat  mempermudah  pihak  asuransi  untuk  memberikan  produk  asuransi  bagi  calon nasabah dengan lebih cepat dan tepat. Pada contoh pembahasan ini  menggunakan nama produk asuransi pendidikan pada anak saja. Berikut adalah proses dari penentuan kriteria samapi hasil akhir perangkingan. Berikut ini merupakan tahapan perhitungan dengan menerapkan metode MOOSRA, seperti dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan  X
X =
[ 20 9 3000000 4000000
21 10 2000000 5000000 20 10 3000000 4000000 20 10 2000000 4000000 21 10 1000000 5000000 21 10 7000000 5000000 20 9 3000000 4000000
21 10 5000000 5000000 20 9 8000000 4000000 20 9 4000000 8000000 20 9 8000000 4000000]
b. Melakukan normalisasi matriks X
C 1 = √20 2 + 21 2 + 20 2 + 20 2 + 21 2 + 21 2 + 20 2 + 21 2 + +20² + 20² + 20² = √4400 = 66.3325

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
A 11 = 20 / 66.332 = 0.302
A 12 = 21 / 66.332 = 0.317 A 13 = 20 / 66.332 = 0.302 A 14 = 20 / 66.332 = 0.302 A 15 = 21 / 66.332 = 0.317 A 16 = 21 / 66.332 = 0.317 A 17 = 20 / 66.332 = 0.302 A 18 = 21 / 66.332 = 0.317 A 19 = 20 / 66.332 = 0.302 A 110 =20 / 66.332 = 0.302 A 111 =20 / 66.332 = 0.302
C 2 = √9² + 10² + 10² + 10² + 10² + 10² + 10² + 9² + 10² + 9² + 9² = √891 = 29.850 A 12 = 9/29.850 = 0.302 A 22 = 101/29.850 = 0.335 A 32 = 10/29.850 = 0.335 A 42 = 10/29.850 = 0.335 A 52 = 10/29.850 = 0.335 A 62 = 10/29.850 = 0.335 A 72 = 9/29.850 = 0.302 A 82 = 10/29.850 = 0.335 A 92 = 9/29.850 = 0.302 A 102 = 9/29.850 = 0.302 A 112 = 9/29.850 = 0.302
C 3 = √3000000² + 2000000² + 3000000² + 200000² + 1000000² + 7000000² + 3000000² + 5000000²
+8000000² + 4000000² + 8000000²
= √99000000000000 = 9949874.371 A 13 = 3000000 /9949874.371 = 0.302 A 23 = 2000000 /9949874.371 = 0.201 A 33 = 3000000 /9949874.371 = 0.302 A 43 = 2000000 /9949874.371 = 0.201 A 53 = 1000000 /9949874.371 = 0.101 A 63 = 7000000 /9949874.371 = 0.704 A 73 = 3000000 /9949874.371 = 0.302 A 83 = 5000000 /9949874.371 = 0.503 A 93 = 8000000 /9949874.371 = 0.854 A 103 = 4000000 /9949874.371 = 0.402 A 113 = 8000000 /9949874.371 = 0.804
C 4 = √ 4000000 2 + 5000000 2 + 4000000 2 + 4000000 2 + 5000000 2 + 5000000 2 + 4000000 2 +  5000000 2 +4000000 2 + 8000000² + 4000000² = √176000000000000 = 12366499.161 A 14 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 24 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 34 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 44 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 54 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 64 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 74 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 84 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 94 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 104 = 4000000/12366499.161 = 0.603 A 114 = 4000000/12366499.161 = 0.302
Berdasarkan perhitungan normalisasi matriks x maka diperoleh, hasil normalisasi matriks X seperti pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Normalisasi Matriks X
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 0.302  0.302  0.302  0.302 A 2 0.317  0.335  0.201  0.377

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
A 3 0.302  0.335  0.302  0.302 A 4 0.302  0.335  0.201  0.302 A 5 0.317  0.335  0.101  0.377 A 6 0.317  0.335  0.704  0.377 A 7 0.302  0.302  0.302  0.302 A 8 0.317  0.335  0.503  0.377 A 9 0.302  0.302  0.854  0.302 A 10 0.302  0.302  0.402  0.603 A 11 0.302  0.302  0.804  0.302
c. Menentukan nilai preferensi atau nilai akhir
Y 1 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.302 𝑥 0.27) (0.302 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157+0.081 0.045+0.018 = 0.238 0.063 = 3.762
Y 2 = (0.317  𝑥 0.52)+(0.335  𝑥 0.27) (0.201 𝑥 0.15)+(0.377 𝑥 0.06) = 0.165 + 0.090 0.030 + 0.023 = 0.255 0.053 = 4.834
Y 3 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.335 𝑥 0.27) (0.201 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.090 0.045 + 0.018 = 0.247 0.063 = 3.905
Y 4 = (0.302  𝑥 0.52)+(0.335  𝑥 0.27) (0.201 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.090 0.0.30 + 0.018 = 0.267 0.048 = 5.125
Y 5 = (0.317  𝑥 0.52)+(0.335  𝑥 0.27) (0.101 𝑥 0.15)+(0.377 𝑥 0.06) = 0.165 + 0.090 0.015 + 0.23 = 0.255 0.038 = 6.768
Y 6 = (0.317  𝑥 0.52)+(0.335  𝑥 0.27) (0.704 𝑥 0.15)+(0.337 𝑥 0.06) = 0.165 + 0.090 0.106 + 0.23 = 0.255 0.128 = 1.991
Y 7 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.302 𝑥 0.27)
(0.302 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.081
0.045 + 0.18 = 0.238 0.063 = 3.762
Y 8 = (0.317 𝑥 0.52)+(0.335 𝑥 0.27)
(0.503 𝑥 0.15)+(0.377 𝑥 0.06) = 0.165 + 0.090 0.075 + 0.023 = 0.255 0.098 = 2.603
Y 9 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.302 𝑥 0.27)
(0.854 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.081
0.128 + 0.018 = 0.238 0.146 = 1.629
Y 10 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.302 𝑥 0.27)
(0.402 𝑥 0.15)+(0.603 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.081 0.060 + 0.036 = 0.238 0.096 = 2.469
Y 11 = (0.302 𝑥 0.52)+(0.302 𝑥 0.27)
(0.804 𝑥 0.15)+(0.302 𝑥 0.06) = 0.157 + 0.081
0.121 + 0.018 = 0.238 0.139 = 1.717
Berikut ini merupakan tabel nilai preferensi Y i , dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai Preferensi Y i
Alternatif  Maximum (C 1 +C 2 )  Minimum (C 3 +C 4 )  Y i = Max / Min A 1 0.238 0.063 3.762 A 2 0.255 0.053 4.834 A 3 0.247 0.063 3.905 A 4 0.247 0.048 5.125 A 5 0.255 0.038 6.768 A 6 0.255 0.128 1.991 A 7 0.238 0.063 3.762 A 8 0.255 0.098 2.603 A 9 0.238 0.146 1.629 A 10 0.238 0.096 2.469 A 11 0.238 0.139 1.717
Dari hasil pada tabel 7 diatas, dapat dilihat rangking setiap alternatif dari produk asuransi pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Hasil Rangking Alternatif Keterangan Hasil  Rangking A 1 Manulife 3.762 5 A 2 AXA Mandiri  4.834 3 A 3 Cigna 3.905 4 A 4 Sun Life 5.125 2 A 5 Prudential 6.768 1 A 6 Jiwasraya 1.991 9 A 7 Simas Jiwa 3.762 6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
A 8 Allianz 2.603 7 A 9 Sequis Life 1.629 11 A 10 BCA Life 2.469 8 A 11 Generali 1.717 10
Dari  hasil  perhidungan  dengan  menerapkan  metode  MOOSRA  menghasilkan  alternatif  A 5 yaitu  Prudential dengan nilai 6.768 sebagai alternatif terbaik.

## 3.4 Penerapan Metode MOORA
Berikut ini merupakan tahapan perhitungan dengan menerapkan metode MOORA, seperti dibawah ini: a. Membuat matriks keputusan  X
X = [ 20 9 3000000 4000000 21 10 2000000 5000000
20 10 3000000 4000000
20 10 2000000 4000000
21 10 1000000 5000000
21 10 7000000 5000000
20 9 3000000 4000000
21 10 5000000 5000000
20 9 8000000 4000000 20 9 4000000 8000000 20 9 8000000 4000000]
b. Melakukan normalisasi matriks X
C 1 = √20 2 + 21 2 + 20 2 + 20 2 + 21 2 + 21 2 + 20 2 + 21 2 + +20² + 20² + 20² = √4400 = 66.3325 A 11 = 20 / 66.332 = 0.302 A 12 = 21 / 66.332 = 0.317 A 13 = 20 / 66.332 = 0.302 A 14 = 20 / 66.332 = 0.302 A 15 = 21 / 66.332 = 0.317 A 16 = 21 / 66.332 = 0.317 A 17 = 20 / 66.332 = 0.302 A 18 = 21 / 66.332 = 0.317 A 19 = 20 / 66.332 = 0.302 A 110 =20 / 66.332 = 0.302 A 111 =20 / 66.332 = 0.302
C 2 = √9² + 10² + 10² + 10² + 10² + 10² + 10² + 9² + 10² + 9² + 9² = √891 = 29.850 A 12 = 9/29.850 = 0.302 A 22 = 101/29.850 = 0.335 A 32 = 10/29.850 = 0.335 A 42 = 10/29.850 = 0.335 A 52 = 10/29.850 = 0.335 A 62 = 10/29.850 = 0.335 A 72 = 9/29.850 = 0.302 A 82 = 10/29.850 = 0.335 A 92 = 9/29.850 = 0.302 A 102 = 9/29.850 = 0.302 A 112 = 9/29.850 = 0.302
C 3 = √3000000² + 2000000² + 3000000² + 200000² + 1000000² + 7000000² + 3000000² + 5000000² +8000000² + 4000000² + 8000000²
= √99000000000000 = 9949874.371 A 13 = 3000000 /9949874.371 = 0.302 A 23 = 2000000 /9949874.371 = 0.201 A 33 = 3000000 /9949874.371 = 0.302 A 43 = 2000000 /9949874.371 = 0.201 A 53 = 1000000 /9949874.371 = 0.101 A 63 = 7000000 /9949874.371 = 0.704 A 73 = 3000000 /9949874.371 = 0.302

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
A 83 = 5000000 /9949874.371 = 0.503 A 93 = 8000000 /9949874.371 = 0.854 A 103 = 4000000 /9949874.371 = 0.402 A 113 = 8000000 /9949874.371 = 0.804
C 4 = √ 4000000 2 + 5000000 2 + 4000000 2 + 4000000 2 + 5000000 2 + 5000000 2 + 4000000 2 + 5000000 2 + 4000000 2 + 8000000² + 4000000² = √176000000000000 = 12366499.161 A 14 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 24 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 34 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 44 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 54 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 64 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 74 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 84 = 4000000/12366499.161 = 0.377 A 94 = 4000000/12366499.161 = 0.302 A 104 = 4000000/12366499.161 = 0.603 A 114 = 4000000/12366499.161 = 0.302
Berdasarkan perhitungan normalisasi matriks x maka diperoleh, hasil normalisasi matriks X seperti pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Normalisasi Matriks X Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 0.302  0.302  0.302  0.302 A 2 0.317  0.335  0.201  0.377 A 3 0.302  0.335  0.302  0.302 A 4 0.302  0.335  0.201  0.302 A 5 0.317  0.335  0.101  0.377 A 6 0.317  0.335  0.704  0.377 A 7 0.302  0.302  0.302  0.302 A 8 0.317  0.335  0.503  0.377 A 9 0.302  0.302  0.854  0.302 A 10 0.302  0.302  0.402  0.603 A 11 0.302  0.302  0.804  0.302
c. Menentukan nilai preferensi atau nilai akhir
Y 1 = ((0.302 𝑥 0.52) + (0.302 𝑥 0.27)) − ((0.302 𝑥 0.15) + (0.302 𝑥 0.06)) = ((0.157 + 0.081) − (0.045 + 0.018)) = 0.238 - 0.063 = 0.175
Y 2 = ((0.317  𝑥 0.52) + (0.335  𝑥 0.27) − (0.201 𝑥 0.15) + (0.377 𝑥 0.06)) =(( 0.165  +  0.090) − ( 0.030  +  0.023)) = 0.255 - 0.053 =0.202 Y 3 =( (0. 302 𝑥 0.52) + (0.335 𝑥 0.27) − (0. 201 𝑥 0.15) + (0.302 𝑥 0.06))
=(( 0.157  +  0.090) − (0.045  +  0.018)) =  0.247 −  0.063 = 0.184 Y 4 =( (0.302  𝑥 0.52) + (0.335  𝑥 0.27) −   (0. 201 𝑥 0.15) + (0. 302 𝑥 0.06)) =(( 0. 157  +  0.090) − (0.0.30  +  0.018)) = 0.267 −  0.048 = 0.199 Y 5 =( (0.317  𝑥 0.52) + (0.335  𝑥 0.27) − (0.101 𝑥 0.15) + (0.377 𝑥 0.06)) =(( 0.165  +  0.090) − (0.015  +  0.023)) =  0.255 − 0.038 = 0.217 Y 6 =( (0.317  𝑥 0.52) + (0.335  𝑥 0.27) − (0.704 𝑥 0.15) + (0.337 𝑥 0.06))
= ((0.165  +  0.090) − (0.106  +  0.023)) = 0.255 − 0.128 = 0.127 Y 7 =( (0.302 𝑥 0.52) + (0.302 𝑥 0.27) − (0. 302 𝑥 0.15) + (0.302 𝑥 0.06))
= ((0.157  +  0.081) − (0.045  +  0.18) =  0.238 − 0.063 = 0.175
Y 8 =( (0.317 𝑥 0.52) + (0.335 𝑥 0.27) − (0. 503 𝑥 0.15) + (0. 377 𝑥 0.06)) = ((0. 503 𝑥 0.15) + (0. 377 𝑥 0.06) − (0.075  +  0.023)) = 0.255 − 0.098 = 0.157 Y 9 =( (0.302 𝑥 0.52) + (0.302 𝑥 0.27) − (0. 854 𝑥 0.15) + (0. 302 𝑥 0.06)) = ((0.157  +  0.081) − (0.128  +  0.018) = 0.238 −  0.146 = 0.092 Y 10 =( (0.302 𝑥 0.52) + (0.302 𝑥 0.27) − (0.402 𝑥 0.15) + (0.603 𝑥 0.06)) =(( 0.157  +  0.081) − (0.060  +  0.036)) = 0.238 − 0.096 = 0.142
Y 11 =(( (0.302 𝑥 0.52) + (0. 302 𝑥 0.27) − (0. 804 𝑥 0.15) + (0.302 𝑥 0.06))
= ((0.157  +  0.081) − (0.121  +  0.018)) = 0.238 − 0.139 = 0.099
Berikut ini merupakan tabel 9, nilai preferensi Y i , dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
Tabel 9. Nilai Preferensi Q i
Alternatif  Maximum (C 1 +C 2 )  Minimum (C 3 +C 4 )  Q i = Max - Min A 1 0.238 0.063 0.175 A 2 0.255 0.053 0.202 A 3 0.247 0.063 0.184 A 4 0.247 0.048 0.199 A 5 0.255 0.038 0.217 A 6 0.255 0.128 0.127 A 7 0.238 0.063 0.175 A 8 0.255 0.098 0.157 A 9 0.238 0.146 0.092 A 10 0.238 0.096 0.142 A 11 0.238 0.139 0.099
Dari hasil tabel 9, dapat dilihat rangking setiap alternatif dari produk asuransi pada tabel 10, berikut:
Tabel 10. Hasil Rangking Alternatif Keterangan Hasil  Rangking A 1 Manulife 0.175 5 A 2 AXA Mandiri  0.202 2 A 3 Cigna 0.184 4 A 4 Sun Life 0.199 3 A 5 Prudential 0.217 1 A 6 Jiwasraya 0.127 9 A 7 Simas Jiwa 0.175 6 A 8 Allianz 0.157 7 A 9 Sequis Life 0.092 11 A 10 BCA Life 0.142 8 A 11 Generali 0.099 10
Dari  hasil  perhidungan  dengan  menerapkan  metode  MOORA  menghasilkan  alternatif  A 5 yaitu  Prudential dengan nilai 0.217 sebagai alternatif terbaik.
Tabel 11. Perbandihan Hasil Akhir Metode MOOSRA dan MOORA
Alternatif Keterangan Hasil Metode MOOSRA  Rangking  Hasil Metode MOORA  Rangking A 1 Manulife 3.762 5 0.175 5 A 2 AXA Mandiri 4.834 3 0.202 2 A 3 Cigna 3.905 4 0.184 4 A 4 Sun Life 5.125 2 0.199 3 A 5 Prudential 6.768 1 0.217 1 A 6 Jiwasraya 1.991 9 0.127 9 A 7 Simas Jiwa 3.762 6 0.175 6 A 8 Allianz 2.603 7 0.157 7 A 9 Sequis Life 1.629 11 0.092 11 A 10 BCA Life 2.469 8 0.142 8 A 11 Generali 1.717 10 0.099 10
Berdasarkan  tabel  11  maka  diketahui  bahwa  perhitungan  MOOSRA  dan  MOORA  dapat  digunakan  dalam menentukan  produk  asuransi  terbaik  dengan  hasil  yang  sama  yaitu  alternatif  A 5 yaitu  Prudential  sebagai  alternatif terbaik yang berhak mendapatkan predikat produk asuransi terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  penulis  lakukan  mengenai  SPK  penentuan  produk  asuransi  dengan  metode MOORA yang telah dirancang dapat ditarik kesimpulan yaitu sebagai berikut. Dalam sistem pendukung keputusan untuk pemilihan produk asuransi yang tepat, metode MOOSRA dan MOORA dapat diterapkan dengan sangat baik serta dalam pengimplementasiannya,  MOOSRA dan  MOORA dapat  menunjukkan proses perangkingan yang telah diseleksi  melalui  kriteria  dan  nilai  alternatif.  Dari  hasil  penelitian  kami  lakukan  dengan  metode  MOOSRA  dan MOORA  untuk  Pemilihan  Produk  Asuransi  lebih  mudah  dan  tepat  dibandingkan  dengan  cara  kerja manualnya.berdasarkan  perhitungan  kedua  metode  tersebut  maka  menghasilkan  perhidungan  dengan  menerapkan metode  MOOSRA  menghasilkan  alternatif  A 5 yaitu  Prudential  dengan  nilai  6.768  sebagai  alternatif  terbaik  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1721 − 1731 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2938
perhidungan  dengan  menerapkan  metode  MOORA  menghasilkan  alternatif  A 5 yaitu  Prudential  dengan  nilai  0.217 sebagai alternatif terbaik.

## REFERENCES
[1] R. Yulita, “Pengaruh kualitas produk dan positioning terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan merek produk asuransi kesehatan kumpulan di PT. Asuransi jiwa generali Indonesia regional Sumatera,” Insight Manag. J., vol. 1, no. 3, pp. 95–105, 2021.
[2] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] 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.
[4] R. W. P. Pamungkas, M. Mayadi, A. Azlan, K. Khairunnisa, and F. T. Waruwu, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kasi Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021.
[5] S.  R.  Tanjung,  Mesran,  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[6] A. S. Nadeak, “Implementasi Ahp Dan Moosra Pemilihan Kasir Terbaik (Studi Kasus: Suzuya Departement Store),” Pelita Inform. Inf. dan …, vol. 9, pp. 189–196, 2021.
[7] C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[8] M.  Mesran  and  F. T.  Waruwu,  “Comparative Analysis  of  MOORA  and  MOOSRA  Methods in Determining Prospective Students Recipient of the Indonesian Smart Card (KIP),” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 4, pp. 499–506, 2022.
[9] Haeruddin, “Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[10]  A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022.
[11]  Z.  Azhar,  N.  Mulyani,  J.  Hutahaean,  and  A.  Mayhaky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Terbaik Menggunakan Metode MOOSRA,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, pp. 2346–2351, 2022.
[12]  R. K. Hondro and S. Arifin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Team Leader Menggunakan Metode MOOSRA,” vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[13]  I. Sugiarto, “Perspektif Ilmu Ekonomi Dan Undang-Undang Nomor 5 Tahun 1999 Tentang Larangan Praktik Monopoli Dan Persaingan Usaha Tidak Sehat Terhadap Diskriminasi Harga,” J. Wawasan Yuridika, vol. 33, no. 2, p. 153, 2016.
[14]  A. Lasmi and N. Aslami, “Strategi Pemasaran Produk Asuransi Investasi di Indonesia,” El-Mal J. Kaji. Ekon. Bisnis Islam, vol. 3, no. 2, pp. 183–194, 2022.
[15]  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.
[16]  B. G. Sudarsono, I. Zulkarnain, E. Buulolo, and D. P. Utomo, “Analisa Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1456–1463, 2022.
[17]  F. Meilida, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Atlet Pon Cabang Pencak Silat Menerapkan MOOSRA,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 1, no. 3, pp. 93–100, 2021.
[18]  M. H. Özdemir, “MOORA ve MOOSRA Yöntemleriyle Akıllı Telefon Seçimi,” Istanbul Manag. J., pp. 157–170, 2020.
[19]  A.  Muharsyah,  S.  R.  Hayati,  M.  I.  Setiawan,  H.  Nurdiyanto,  and  Yuhandri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[20]  A. P. U. S. Mesran1, Swandi Dedi Arnold Pardede2, Arahman Harahap2, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. Vol 2, No, p. hal 16-22, 2018.
[21]  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.
[22]  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.
[23]  F. P. RANI, D. M. KHAIRINA, and H. R. HATTA, “Berprestasi Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on the  Basis  of  Ratio  Analysis  Decision  Support  System  To  Select  Pandega  Scout  Achievement  Using  Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. MESRAN., R, no. 2, pp. 155–162, 2019.
[24]  A.  Yanda  and  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.
[25]  Mesran, J. H. Lubis, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[26]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC ( Rank Order Centroid ) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” vol. 4, pp. 242–248, 2020.