## Penerapan Metode MOORA Untuk Pemilihan Jurusan Pada SMA Negeri 3 Pontianak
Renny Puspita Sari [1] , Ilhamsyah [2] , Alfredo Michael Alliandaw *[3]
Program Studi Sistem Informasi [1], [2], [3]
Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia
Email: rennysari@sisfo.untan.ac.id [1], ilhamsyah@sisfo.untan.ac.id [2], alfredo1st@student.untan.ac.id [3]
Abstrak — Pemilihan Jurusan pada SMA Negeri 3 Pontianak selalu  dilakukan  pada  tiap  tahun  ajaran  baru  untuk  para  calon siswa.  Penjurusan  pun  terbagi  atas  kelas  MIA  (Matematika  & Ilmu  Alam)  dan  IIS  (Ilmu-Ilmu  Sosial).  Agar  bakat  dan  potensi para calon siswa dalam proses pembelajaran dapat berkembang secara  maksimal,  maka  para  calon  siswa  dalam  mengambil penjurusan  yang  ingin  dipilih  harusnya  tepat  pada  potensi akademik  dalam  diri  mereka  sendiri.  Maka,  agar  tidak  salah sasaran  dibutuhkan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang mampu  membantu  menentukan  jurusan  terbaik  bagi  setiap siswa melalui metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis). Cara kerja metode MOORA adalah dengan  memberikan  bobot  pada  masing-masing  kriteria  yang sudah  ditentukan  yakni  Nilai  rata-rata  Matematika,  Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, IPA, dan IPS serta Tingkatan nilai IQ pada  masing  masing  calon  siswa.  Hasil  perhitungan  dari  50 sampel  data  calon  siswa  yang  diolah  menghasilkan  keputusan yang terdiri dari 33 siswa untuk 6 kelas IPA dan 17 siswa untuk 3  kelas  IPS.  Hasil  pengujian  pun  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan metode MOORA dalam Sistem Pendukung Keputusan  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  memberikan  hasil akhir rekomendasi.
Kata  kunci—  Sistem  Pendukung  Keputusan,  MOORA, Pemilihan Jurusan, SMA Negeri 3 Pontianak
Abstract— The selection of majors at SMA Negeri 3 Pontianak is  always  carried  out  every  new  academic  year  for  prospective students.  The  majors  are  also  divided  into  MIA  (Mathematics  & Natural  Sciences)  and  IIS  (Social  Sciences)  classes.  So  that  the talents  and  potentials  of  prospective  students  in  the  learning process  can  develop  optimally,  prospective  students  in  taking  the majors they want to choose should be right on their own academic potential.  So,  in  order  not  to  get  the  wrong  target,  a  Decision Support  System  is  needed  that  is  able  to  help  determine  the  best major  for  each  student  through  the  MOORA  (Multi-Objective Optimization  based  on  Ratio  Analysis)  method.  The  way  MOORA works  is  by  giving  weight  to  each  of  the  predetermined  criteria, namely  the  average  value  of  Mathematics,  Indonesian,  English, Science,  and  Social  Sciences  as  well  as  the  level  of  IQ  scores  for each  prospective  student.  The  calculation  results  from  50  samples of  prospective  student  data  that  were  processed  resulted  in  a decision  consisting  of  33  students  for  6  science  classes  and  17 students for 3 social studies classes. The test results can also be said that the application of the MOORA method in the Decision Support System produces a system that provides the final recommendation.
Keywords  —  Decision  Support  System,  MOORA,  Major Selection, Senior High School 3 Pontianak

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  diperlukan  untuk  meningkatkan  kapasitas seseorang  untuk  memperoleh  informasi  baru.  Terdapat beragam  macam  jenis  pendidikan  dan  kurikulum  yang diterapkan. Pendidikan formal yang diadakan oleh Departemen Pendidikan Nasional (Diknas) memiliki beberapa jenjang pendidikan seperti sekolah menengah pertama (SMP), serta  tingkat  sekolah  menengah  atas  (SMA).  Tahun  demi tahun, murid baru diterima di sekolah menengah pertama, atau SMP. Siswa  yang  masuk SMA di Indonesia akan dihadapkan pada  pilihan  jurusan,  antara  lain  Matematika  &  Ilmu Pengetahuan  Alam  (MIA)  dan  Ilmu  Ilmu  Sosial  (IIS), berdasarkan  kurikulum  yang  berlaku  di  sistem  pendidikan negara tersebut.
SMA Negeri 3 Pontianak ini merupakan SMA Negeri yang terletak  di  Pontianak,  dan  siswa  SMA  Negeri  3  Pontianak dipisahkan  menjadi  dua  jurusan,  MIA  dan  IIS,  pada  semester gasal.  Pelaksanaan  pemilihan  jurusan  ini  sangatlah  penting agar  para  siswa  dapat  lebih  mudah  dalam  mengerahkan potensi  diri  baik  dari  minat  dan  bakat  dan  juga  kemampuan akademik  mereka. Kesalahan dalam  menentukan jurusan  juga dapat berakibat fatal dalam kehidupan masa depan para siswa.
Memilih  jurusan  mungkin  menjadi  tugas  yang  sulit  bagi mereka yang berencana untuk melanjutkan pendidikan mereka di  luar  tingkat  sekolah  menengah.  Menurut  Irene  Guntur (2014),  87%  penduduk  Indonesia  menganggur  akibat  salah memilih  jurusan  [1].  Karena  kesalahan  ini,  kemampuan seseorang  terhambat  untuk  berkembang  sebab  terdapat ketidaksesuaian  potensi  serta  bakat  dengan  latar  belakang pendidikan, serta peluang pekerjaan yang terbuka dari jurusan yang pernah dipilih [2]. Sehingga agar kedepannya para siswa dapat  menemukan  jurusan  yang  lebih  akurat  terhadap  minat dan  bakat  mereka  di  masa  mendatang,  seperti  saat  kuliah ataupun  berkarir,  maka  penerapan  jurusan  pada  saat  SMA harus dilakukan dengan baik.
Penjurusan  dalam  SMA  diselenggarakan  agar  para  siswa mendapat  kemudahan  dalam  menyesuaikan  kemampuannya dengan  jurusan  yang  dipilihnya,  dengan  itu  pula  diharapkan dengan  penjurusan  yang  tepat,  proses  belajar  mengajar  yang dihadapi  para  siswa  kedepannya  dapat  mengikutinya  dengan
sangat  baik  tanpa  mengalami  banyak  kesulitan  sehingga prestasi  para  siswa  pun  dapat  terlihat  selama  bersekolah  [3]. Kurang  tepatnya  pemilihan  jurusan  yang  diterima  oleh  para siswa,  akibatnya  dapat  berpengaruh  pada  minat  belajar  dan perkembangan potensi dalam diri mereka pun akan berkurang.
Pengenalan  jurusan  adalah  bagian  dari  upaya  untuk mengarahkan  siswa  lebih  baik  sesuai  minat  dan  bakat akademiknya,  menurut  Elistri,  Wahyudi,  dan  Supardi  (2014: 106)  Siswa  kelas  X  di  SMA  Indonesia  biasanya  mengikuti program  seleksi  jurusan  untuk  membantu  mereka.  memilih jurusan  yang  tepat  untuk  kelas  XI  [4].  Dalam  kesesuaian pilihan jurusan terhadap minat dan kemampuan seseorang, tes pendahuluan  seperti  tes  minat  dan  evaluasi  psikometri  sering kali dilakukan.
Ada banyak faktor yang harus dipertimbangkan oleh pihak sekolah  untuk  dapat  memasukkan  siswa-siswanya  kepada jurusan  yang  tepat,  yang  dapat  membantu  mereka  dalam mengembangkan  potensi  diri  dalam  diri  mereka  [5].  Agar memudahkan  pihak  sekolah  dalam  membantu  para  siswanya dalam  menemukan  jurusan  yang  tepat  pada  studi  mereka kedepannya,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat menolong  siswa  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat tentang  jurusan  mereka,  dan  sistem  ini  diharapkan  dapat melakukannya dengan menggunakan metode pilihan MOORA [6].
Dalam  sebuah  organisasi  ataupun  perusahaan,  sering  kali pengambilan keputusan dilakukan menggunakan SPK (Sistem Pendukung  Keputusan)  yang  merupakan  suatu  elemen  sistem informasi  yang  terkomputerisasi  dan  mencakup  sistem berbasis  pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  [7].  Salah satu  bagian  dari  SPK  adalah  analisis  keputusan.  Analisis keputusan  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  komputer  yang mampu  mengubah data menjadi  informasi terutama untuk hal yang  berkaitan  dengan  pengambilan  keputusan  pada  situasi semi  terstruktur  dengan  pendekatan  MOORA  dalam  SPK (Decision Support System).
Pendekatan  MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on the  Basis  of  Ratio  Analysis)  memiliki  sembilan  tolak  ukur dalam  penggunaan  Sistem  Pengambilan  Keputusan  [8]. Teknik  MOORA  adalah  sistem  multi-objektif  yang  dapat memaksimalkan  dua  atau  lebih  kualitas  secara  bersamaan sekalipun  kualitas-kualitas  tersebut  bernilai  kontradiktif  [9]. Teknik  ini  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  matematika yang  rumit.  6  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yakni  Nilai  rata-rata  Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa Inggris,  dan  IPA  &  IPS  serta  nilai  tingkatan  IQ  ( Intellectual Quotient ) pada masing masing calon siswa.
Dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan, dapat  membantu  pemilihan  jurusan  yang  dilakukan  oleh  para calon  siswa  sesuai  dengan  potensi  yang  ada  pada  tiap  tiap calon  siswa  berdasarkan  kriteria  kriteria  yang  dihitung  dan diolah berdasarkan analisis rasio MOORA, diharapkan Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  pemilihan  jurusan  Calon  Siswa Sekolah Menengah Atas Negeri 3 Pontianak dapan membantu menjawab permasalahan dari penelitian yang penulis lakukan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Informasi
Sistem  merupakan  kumpulan  dari  suatu  komponen yang  saling  terorganisasi  dan  berinteraksi  serta  saling tergantung  satu  sama  lain  dan  kemudian  bekerja  sama untuk mencapai suatu tujuan tertentu.

## B. Keputusan
Keputusan merupakan suatu kegiatan yang menghasilkan  suatu  hasil  atau  keluaran  yang  membawa pada  pemilihan  suatu  tindakan  tertentu  melalui  alternatif- alternatif yang tersedia.
Ada  beberapa  cara  untuk  membuat  keputusan,  dan setiap  metode  yang  diterapkan  memiliki  nilai  lebih  dan kurang  tersendiri.  Selalu  ada  keputusan  akhir  yang  harus dibuat saat membuat keputusan.

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Di  Inggris  Raya,  SPK  (UK: Decision  Support System )  merupakan  komponen  sistem  informasi  yang didasarkan pada komputerisasi untuk kemudian digunakan sebagai  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu organisasi  atau  perusahaan.  Di  sisi  lain,  SPK  dianggap sebagai  satu  sistem  komputer  yang  mampu  melakukan pengubahan data menjadi informasi dalam pembuatan nilai pada  situasi  semi-terstruktur,  yang  merupakan  salah  satu aspek  analisis  keputusan.  misalnya,  pendekatan  MOORA dapat  digunakan  dalam  SPK.  Alat  komputer  yang memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  terlibat langsung  dengan  komputer  untuk  memberikan  informasi yang relevan disebut sistem pendukung keputusan (SPK).
SPK  muncul  dan  diciptakan  untuk  membantu manajer  dalam  memecahkan  tantangan  semi-terstruktur, ambil  posisi  mendukung  dan  bukan  menentang  pilihan manajer.[10] Alih-alih meningkatkan efisiensi,
meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan manajer. Jelaskan ciri-ciri SPK berikut ini :
1. SPK dirancang untuk membantu pilihan yang kurang terstruktur  yang  sering  dibuat  oleh  manajer  tingkat atas.
2. SPK  adalah  campuran  dari  sekelompok  model kualitatif dan sekelompok data.
3. Fitur  interaktif  SPK  dapat  memfasilitasi  interaksi antara manusia dan komputer.
4. SPK dapat  beradaptasi serta mampu  mengakomodasi perubahan yang muncul.

## D. Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio Analysis  (MOORA)  ditemukan  oleh  Brauers  dan Zavadskas menemukan pada tahun 2006 untuk menangani masalah  komputasi  matematika  yang  rumit  dengan  secara bersamaan  memaksimalkan  dua  atau  lebih  kualitas  yang bersaing.  [11]
Pada  pendekatan  MOORA,  bagian  subjektif  pada proses evaluasi diklasifikasikan menjadi dua yakni kriteria
pembobotan  keputusan  serta  beberapa  kualitas  pilihan, sehingga  pendekatan  ini  cenderung  mudah  dipahami  dan diadaptasikan.  [12]  Selain  itu,  teknik  MOORA  memiliki diskriminasi  yang  baik  karena  dapat  mengidentifikasi tujuan  dan  kriteria  yang  bersaing,  apakah  itu  positif (benefit) atau negatif (cost).

## E. SMA Negeri 3 Pontianak
Di  provinsi  Kalimantan  Barat,  Indonesia,  kota Pontianak, SMA Negeri 3 Pontianak  merupakan salah satu dari  sekian  banyak  Sekolah  Menengah  Atas  untuk  siswa kelas 9 hingga 12.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Para penulis penelitian ini telah merangkum sejumlah aspek  penting  menjadi  satu  kesatuan  selama  proses penelitian.  Pada  tahapan  penelitian  terdapat  proses  yang dilakukan  secara  terstruktur,  baku,  logis  serta  sistematis. Berikut langkah penelitian yang dilakukan peneliti :

## A. Identifikasi Masalah
Langkah  ini  dilaksanakan  agar  penulis  dapat mengetahui  apa  saja  kendala-kendala  serta  yang  menjadi permasalahan  dalam  penentuan  jurusan  yang  dilakukan pada  SMA  Negeri  3  Pontianak  seperti  pengolahan  data yang dilakukan oleh guru masih dilakukan secara manual.

## B. Studi Literatur
Dalam  studi  literatur  penulis  mencari  beragam macam  informasi  tambahan  untuk  pembuatan  sistem dengan  metode  MOORA  dengan  cara  membaca  serta meringkas  berbagai  macam  artikel  yang  ada  di  jurnal  dan buku-buku seputar materi terkait permasalahan yang sudah ditemukan  sebelumnya  pada  langkah  pengidentifikasian masalah.

## C. Pengumpulan Data
Data  berkaitan  dengan  informasi  apa  yang  ingin didapatkan  dan  diolah  dalam  penelitian.  Tahapan  ini dilakukan  sebagai  pembuktian  atas  hipotesa  sementara yang  ditetapkan  peneliti.  Penelitian  ini  menerapkan beberapa metode pengumpul data diantaranya:
1. Data Primer
Data primer didefinisikan sebagai kumpulan data  yang  didapatkan  langsung  dari  responden  oleh peneliti,  dan  bukan  berasal  dari  data  yang  sudah terkumpul.  Sumber  informasi  asli  dianggap  sebagai data  primer.  Sumber  pertama  dari  mana  informasi dikumpulkan  disebut  sebagai  sumber  asli  dalam konteks  ini.  Observasi  dan  wawancara  dilakukan untuk mendapatkan data primer.
a. Observasi Penulis mengamati proses di SMA Negeri 3 Pontianak dan kemudian mendokumentasikan dan menyusun  materi  dan  informasi  yang  diperlukan untuk memperoleh data.
b. Wawancara Selain  itu,  kepala  sekolah  SMA  Negeri  3
Pontianak  menjawab  pertanyaan  dari  penulis tentang  jurusan  sekolah,  yang  memberikan tambahan  materi  dan  detail  yang  tidak  dapat diperoleh melalui pengamatan sederhana.
2. Data Sekunder Saat  mengumpulkan  data  sekunder,  buku, jurnal,  dan  publikasi  lainnya  biasanya  digunakan. Sebagai  bagian  dari  penelitian  kepustakaan  sekunder, penulis  mengumpulkan  data  dan  bahan  lain  dari berbagai  sumber,  seperti  kutipan  dalam  jurnal akademik dan sumber pustaka sekunder lainnya.

## D. Menentukan Alternatif, Kriteria, Sub Kriteria & Bobot
Setelah  mendapatkan  data  sebagai  bahan  dari penelitian, selanjutnya penulis menentukan siapa saja yang menjadi tujuan dari adanya Sistem Pendukung Keputusan, hal apa saja  yang dapat dijadikan penilaian dari  Alternatif serta  tolak  ukur  penilaian  dari  kriteria  kriteria  yang  telah ditentukan untuk dapat menjadi perhitungan dalam Sistem

## Pendukung Keputusan.

## E. Metode Moora
Adapun
terdapat
Langkah-langkah
dalam perhitungan  dengan  menggunakan  metode  MOORA sebagai berikut: [5]
1. Membuat sebuah Matriks keputusan
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 𝑚1 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ]

## 2. Menentukan Matriks Normalisasi
𝑥𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1

## 3. Mengoptimalkan Atribut
𝑌𝑖 =   ∑ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=𝑖
4. Perangkingan nilai Yi.
𝑌𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 − ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑔 𝑗=𝑖

## F. Pengembangan Sistem
Terdapat  3 tahap  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  yang hendak dibuat diantaranya.
1. Perancangan Sistem;  merupakan tahapan awal dalam membangun sistem pendukung keputusan penjurusan siswa.
2. Pengimplementasian  Sistem;  merupakan  tahapan dimana  ketika  sistem  yang  hendak  dibuat  telah dianalisa  dan  dirancang  sesuai  dengan  kebutuhan untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan.
3. Pengujian  Sistem;  merupakan  tahapan  akhir  dalam pengembangan  sistem  dimana  sistem  diuji  dan disimpulkan bahwa  layak atau tidaknya sistem untuk dapat digunakan oleh pengguna.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  peneliti  membagi  menjadi  2  bagian dimana hasil mendefinisikan gambaran dari sistem pendukung keputusan  yang  dirancang  berbasiskan  aplikasi,  sedangkan pembahasan  akan meliputi  bagaimana  perhitungannya dilakukan tahap demi tahap.
A. Hasil
1) Login .
Halaman ini merupakan halaman awal ketika user hendak mengakses program
Gambar. 1. Tampilan Login

## 2) Home
Halaman  ini  muncul  ketika  user  berhasil  melakukan login,  dan  user  dapat  mengakses  fitur  fitur  yang  ada pada sistem
Gambar. 2. Tampilan Home

## 3) Data Siswa
Halaman ini  akan menampilkan data data siswa yang telah kita inputkan kedalam sistem, pada halaman ini kita  dapat  menampilkan,  membuat,  mengedit  serta menghapus data siswa.
Gambar. 3. Tampilan Data Siswa

## 4) Data Kelas
Halaman  ini akan  menampilkan data data kelas  yang telah kita inputkan kedalam sistem, pada halaman ini kita  dapat  menampilkan,  membuat,  mengedit  serta menghapus kelas yang pernah user buat
Gambar. 4. Tampilan Data Kelas

## 5) Data Kriteria
Pada halaman  ini, user dapat menginputkan data apa saja  yang  dapat  menjadi  kriteria  serta  bobot  pada penentu  sistem  pendukung  keputusan.  User  dapat membuat,  mengedit  serta  menghapus  kriteria  yang pernah user buat
Gambar. 5. Tampilan Data Kriteria

## 6) Data Sub Kriteria
Pada halaman  ini, user dapat menginputkan data apa saja yang dapat menjadi sub kriteria dari kriteria yang pernah  dibuat  pada  penentu  sistem  pendukung keputusan.  User  dapat  membuat,  mengedit  serta menghapus sub kriteria yang pernah user buat.
Gambar. 6. Tampilan Data Sub Kriteria

## 7) Data Hasil Penilaian
Pada halaman ini, sistem akan menampilkan kepada  kita  hasil  dari  perhitungan  sistem  pendukung
keputusan  dengan  menggunakan  metode  MOORA tahap demi tahapnya
Gambar. 7. Tampilan Data Hasil Penilaian

## 8) Cetak Laporan
Pada  halaman  ini,  user  dapat  mencetak  laporan  dari hasil sistem pendukung keputusan dengan output pdf.
Gambar. 8. Tampilan Cetak Laporan

## B. Pembahasan
Berdasarkan  sistem  yang  dibuat  yaitu  Sistem  Pendukung Keputusan Penjurusan Calon Siswa SMA Negeri  3 Pontianak dengan  kriteria  serta  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh  sang Decision Maker . Berikut kriteria kritea yang digunakan untuk menjadi penentu dalam Sistem Pendukung keputusan terdapat pada tabel berikut.
TABEL 1. K RITERIA DAN N ILAI B OBOT Kriteria Kategori Nilai Bobot K1 (Nilai rata-rata Matematika) Benefit 0,2 K2  (Nilai  rata-rata  Bahasa Indonesia) Benefit 0,1 K3  (Nilai  rata-rata  Bahasa Inggris) Benefit 0,1 K4 (Nilai rata-rata IPA) Benefit 0,15 K5 (Nilai rata-rata IPS) Benefit 0,15 K6 (Tingkatan IQ) Benefit 0,3
Untuk  Sub  Kriteria  serta  nilai  dari  masing  masing  sub kriteria dapat dilihat pada tabel 2
TABEL 2. K RITERIA , S UB K RITERIA DAN N ILAI Kriteria Sub Kriteria Nilai K1 (Nilai rata-rata Matematika) <50 50-60 60-70 70-80 >80 1 2 3 4 5 K2  (Nilai  rata-rata  Bahasa Indonesia) <50 50-60 60-70 70-80 >80 1 2 3 4 5 K3  (Nilai  rata-rata  Bahasa Inggris) <50 50-60 60-70 70-80 >80 1 2 3 4 5 K4 (Nilai rata-rata IPA) <50 50-60 60-70 70-80 >80 1 2 3 4 5 K5 (Nilai rata-rata IPS) <50 50-60 60-70 70-80 >80
1 2 3 4 5 K6 (Tingkatan IQ) <80 80-89 90-109 110-119 120-120 >130 1 2 3 4 5 6
Selanjutnya  kita  memasukkan  sampel  data  Alternatif  yang berkaitan  dengan  kriteria  yang  menjadi  sistem  pendukung keputusan yang terdapat pada tabel 3
TABEL 3. D ATA A LTERNATIF Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 4 3 4 2 3 3 A2 4 2 3 3 2 5 A3 3 3 5 4 1 3 A4 5 2 4 3 2 5 A5 4 3 5 4 2 2 A6 2 4 4 3 2 3 A7 4 5 4 2 2 5 A8 3 4 3 5 2 4 A9 4 5 3 4 3 3 A10 5 4 3 4 4 6 A11 3 1 4 5 4 2 A12 5 2 3 4 1 6 A13 3 4 1 3 5 2 A14 5 1 5 5 3 2 A15 5 3 4 4 3 1 A16 3 2 2 1 3 4 A17 2 5 5 5 5 2 A18 4 1 4 5 2 2
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A19 2 4 3 4 1 4 A20 3 1 2 2 4 2 A21 5 2 3 1 2 1 A22 5 5 4 1 2 4 A23 2 4 4 3 5 4 A24 3 2 4 4 4 4 A25 2 1 3 4 4 6 A26 4 1 3 1 2 4 A27 4 2 3 1 3 1 A28 3 5 5 1 2 2 A29 1 5 5 4 2 1 A30 4 3 2 1 1 3 A31 1 3 5 3 5 4 A32 3 1 4 4 2 2 A33 3 2 3 4 1 2 A34 3 3 5 3 3 1 A35 1 5 4 2 1 1 A36 4 4 2 1 4 3 A37 3 3 5 3 1 4 A38 3 5 5 4 5 5 A39 1 2 2 4 2 6 A40 3 1 5 2 2 2 A41 3 5 3 2 4 3 A42 2 2 5 2 5 3 A43 1 4 4 5 2 4 A44 2 3 2 1 2 6 A45 5 3 5 2 1 6 A46 5 2 3 4 4 4 A47 4 3 4 1 5 1 A48 3 1 3 5 1 4 A49 4 5 2 1 4 3 A50 4 1 1 3 2 4
Setelah  mendapatkan  sampel  data  alternatif,  maka  tahap selanjutnya  yang  akan  kita  buat  ialah  pembuatan  matriks keputusan.yang tampak pada tabel 4
TABEL 4. M ATRIKS K EPUTUSAN 4 3 4 2 3 3 4 2 3 3 2 5 3 3 5 4 1 3 5 2 4 3 2 5 4 3 5 4 2 2
2 4 4 3 2 3 4 5 4 2 2 5 3 4 3 5 2 4 4 5 3 4 3 3 5 4 3 4 4 6 3 1 4 5 4 2 5 2 3 4 1 6 3 4 1 3 5 2 5 1 5 5 3 2 5 3 4 4 3 1 3 2 2 1 3 4 2 5 5 5 5 2 4 1 4 5 2 2 2 4 3 4 1 4 3 1 2 2 4 2 5 2 3 1 2 1 5 5 4 1 2 4 2 4 4 3 5 4 3 2 4 4 4 4 2 1 3 4 4 6 4 1 3 1 2 4 4 2 3 1 3 1 3 5 5 1 2 2 1 5 5 4 2 1 4 3 2 1 1 3 1 3 5 3 5 4 3 1 4 4 2 2 3 2 3 4 1 2 3 3 5 3 3 1 1 5 4 2 1 1 4 4 2 1 4 3 3 3 5 3 1 4 3 5 5 4 5 5 1 2 2 4 2 6 3 1 5 2 2 2 3 5 3 2 4 3 2 2 5 2 5 3 1 4 4 5 2 4 2 3 2 1 2 6 5 3 5 2 1 6 5 2 3 4 4 4 4 3 4 1 5 1
3 1 3 5 1 4 4 5 2 1 4 3 4 1 1 3 2 4
Setelah  membuat  matriks  keputusan  selanjutnya  kita membuat  matriks  normalisasi,  hasil  dari  normalisasi  matriks dapat dilihat pada tabel 5
TABEL 5. H ASIL N ORMALISASI M ATRIKS Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,1620 0,1302 0,1506 0,0861 0,1394 0,1171 A2 0,1620 0,0868 0,1130 0,1292 0,0929 0,1952 A3 0,1215 0,1302 0,1883 0,1723 0,0465 0,1171 A4 0,2024 0,0868 0,1506 0,1292 0,0929 0,1952 A5 0,1620 0,1302 0,1883 0,1723 0,0929 0,0781 A6 0,0810 0,1736 0,1506 0,1292 0,0929 0,1171 A7 0,1620 0,2170 0,1506 0,0861 0,0929 0,1952 A8 0,1215 0,1736 0,1130 0,2154 0,0929 0,1562 A9 0,1620 0,2170 0,1130 0,1723 0,1394 0,1171 A10 0,2024 0,1736 0,1130 0,1723 0,1859 0,2343 A11 0,1215 0,0434 0,1506 0,2154 0,1859 0,0781 A12 0,2024 0,0868 0,1130 0,1723 0,0465 0,2343 A13 0,1215 0,1736 0,0377 0,1292 0,2324 0,0781 A14 0,2024 0,0434 0,1883 0,2154 0,1394 0,0781 A15 0,2024 0,1302 0,1506 0,1723 0,1394 0,0390 A16 0,1215 0,0868 0,0753 0,0431 0,1394 0,1562 A17 0,0810 0,2170 0,1883 0,2154 0,2324 0,0781 A18 0,1620 0,0434 0,1506 0,2154 0,0929 0,0781 A19 0,0810 0,1736 0,1130 0,1723 0,0465 0,1562 A20 0,1215 0,0434 0,0753 0,0861 0,1859 0,0781 A21 0,2024 0,0868 0,1130 0,0431 0,0929 0,0390 A22 0,2024 0,2170 0,1506 0,0431 0,0929 0,1562 A23 0,0810 0,1736 0,1506 0,1292 0,2324 0,1562 A24 0,1215 0,0868 0,1506 0,1723 0,1859 0,1562 A25 0,0810 0,0434 0,1130 0,1723 0,1859 0,2343 A26 0,1620 0,0434 0,1130 0,0431 0,0929 0,1562 A27 0,1620 0,0868 0,1130 0,0431 0,1394 0,0390 A28 0,1215 0,2170 0,1883 0,0431 0,0929 0,0781 A29 0,0405 0,2170 0,1883 0,1723 0,0929 0,0390 A30 0,1620 0,1302 0,0753 0,0431 0,0465 0,1171 A31 0,0405 0,1302 0,1883 0,1292 0,2324 0,1562 A32 0,1215 0,0434 0,1506 0,1723 0,0929 0,0781 A33 0,1215 0,0868 0,1130 0,1723 0,0465 0,0781 A34 0,1215 0,1302 0,1883 0,1292 0,1394 0,0390
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A35 0,0405 0,2170 0,1506 0,0861 0,0465 0,0390 A36 0,1620 0,1736 0,0753 0,0431 0,1859 0,1171 A37 0,1215 0,1302 0,1883 0,1292 0,0465 0,1562 A38 0,1215 0,2170 0,1883 0,1723 0,2324 0,1952 A39 0,0405 0,0868 0,0753 0,1723 0,0929 0,2343 A40 0,1215 0,0434 0,1883 0,0861 0,0929 0,0781 A41 0,1215 0,2170 0,1130 0,0861 0,1859 0,1171 A42 0,0810 0,0868 0,1883 0,0861 0,2324 0,1171 A43 0,0405 0,1736 0,1506 0,2154 0,0929 0,1562 A44 0,0810 0,1302 0,0753 0,0431 0,0929 0,2343 A45 0,2024 0,1302 0,1883 0,0861 0,0465 0,2343 A46 0,2024 0,0868 0,1130 0,1723 0,1859 0,1562 A47 0,1620 0,1302 0,1506 0,0431 0,2324 0,0390 A48 0,1215 0,0434 0,1130 0,2154 0,0465 0,1562 A49 0,1620 0,2170 0,0753 0,0431 0,1859 0,1171 A50 0,1620 0,0434 0,0377 0,1292 0,0929 0,1562
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  normalisasi  matriks,  tahap yang dilakukan selanjutnya ialah membuat matriks normalisasi terbobot yang terdapat pada tabel 6
TABEL 6. H ASIL MATRIKS N ORMALISASI T ERBOBOT Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,0324 0,0130 0,0151 0,0129 0,0209 0,0351 A2 0,0324 0,0087 0,0113 0,0194 0,0139 0,0586 A3 0,0243 0,0130 0,0188 0,0258 0,0070 0,0351 A4 0,0405 0,0087 0,0151 0,0194 0,0139 0,0586 A5 0,0324 0,0130 0,0188 0,0258 0,0139 0,0234 A6 0,0162 0,0174 0,0151 0,0194 0,0139 0,0351 A7 0,0324 0,0217 0,0151 0,0129 0,0139 0,0586 A8 0,0243 0,0174 0,0113 0,0323 0,0139 0,0469 A9 0,0324 0,0217 0,0113 0,0258 0,0209 0,0351 A10 0,0405 0,0174 0,0113 0,0258 0,0279 0,0703 A11 0,0243 0,0043 0,0151 0,0323 0,0279 0,0234 A12 0,0405 0,0087 0,0113 0,0258 0,0070 0,0703 A13 0,0243 0,0174 0,0038 0,0194 0,0349 0,0234 A14 0,0405 0,0043 0,0188 0,0323 0,0209 0,0234 A15 0,0405 0,0130 0,0151 0,0258 0,0209 0,0117 A16 0,0243 0,0087 0,0075 0,0065 0,0209 0,0469 A17 0,0162 0,0217 0,0188 0,0323 0,0349 0,0234 A18 0,0324 0,0043 0,0151 0,0323 0,0139 0,0234 A19 0,0162 0,0174 0,0113 0,0258 0,0070 0,0469 A20 0,0243 0,0043 0,0075 0,0129 0,0279 0,0234
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A21 0,0405 0,0087 0,0113 0,0065 0,0139 0,0117 A22 0,0405 0,0217 0,0151 0,0065 0,0139 0,0469 A23 0,0162 0,0174 0,0151 0,0194 0,0349 0,0469 A24 0,0243 0,0087 0,0151 0,0258 0,0279 0,0469 A25 0,0162 0,0043 0,0113 0,0258 0,0279 0,0703 A26 0,0324 0,0043 0,0113 0,0065 0,0139 0,0469 A27 0,0324 0,0087 0,0113 0,0065 0,0209 0,0117 A28 0,0243 0,0217 0,0188 0,0065 0,0139 0,0234 A29 0,0081 0,0217 0,0188 0,0258 0,0139 0,0117 A30 0,0324 0,0130 0,0075 0,0065 0,0070 0,0351 A31 0,0081 0,0130 0,0188 0,0194 0,0349 0,0469 A32 0,0243 0,0043 0,0151 0,0258 0,0139 0,0234 A33 0,0243 0,0087 0,0113 0,0258 0,0070 0,0234 A34 0,0243 0,0130 0,0188 0,0194 0,0209 0,0117 A35 0,0081 0,0217 0,0151 0,0129 0,0070 0,0117 A36 0,0324 0,0174 0,0075 0,0065 0,0279 0,0351 A37 0,0243 0,0130 0,0188 0,0194 0,0070 0,0469 A38 0,0243 0,0217 0,0188 0,0258 0,0349 0,0586 A39 0,0081 0,0087 0,0075 0,0258 0,0139 0,0703 A40 0,0243 0,0043 0,0188 0,0129 0,0139 0,0234 A41 0,0243 0,0217 0,0113 0,0129 0,0279 0,0351 A42 0,0162 0,0087 0,0188 0,0129 0,0349 0,0351 A43 0,0081 0,0174 0,0151 0,0323 0,0139 0,0469 A44 0,0162 0,0130 0,0075 0,0065 0,0139 0,0703 A45 0,0405 0,0130 0,0188 0,0129 0,0070 0,0703 A46 0,0405 0,0087 0,0113 0,0258 0,0279 0,0469 A47 0,0324 0,0130 0,0151 0,0065 0,0349 0,0117 A48 0,0243 0,0043 0,0113 0,0323 0,0070 0,0469 A49 0,0324 0,0217 0,0075 0,0065 0,0279 0,0351 A50 0,0324 0,0043 0,0038 0,0194 0,0139 0,0469
Setelah didapat hasil dari matriks normalisasi terbobot, hal selanjutnya  yang  kita  lakukan  adalah  menjumlahkan  seluruh kriteria  dari  setiap  alternatif,  karena  tidak  terdapat  kriteria yang  bernilai  cost,  maka  kita  dapat  langsung  saja menjumlahkan kelima kriteria tersebut untuk mencari nilai Yi, maka didapat nilai Yi yang terdapat pada Tabel 7
TABEL 7. P ENCARIAN N ILAI Y I Alternatif Nilai Yi
A1 0,129449 A2 0,144259 A3 0,124097 A4 0,156123
Alternatif Nilai Yi A5 0,127453 A6 0,117083 A7 0,154583 A8 0,14605 A9 0,147284 A10 0,193152 A11 0,127313 A12 0,16356 A13 0,123082 A14 0,140304 A15 0,127043 A16 0,114731 A17 0,147311 A18 0,121469 A19 0,12452 A20 0,100398 A21 0,092583 A22 0,144507 A23 0,149709 A24 0,148618 A25 0,15584 A26 0,115285 A27 0,091456 A28 0,108652 A29 0,100126 A30 0,101514 A31 0,141038 A32 0,10691 A33 0,100512 A34 0,108152 A35 0,076467 A36 0,126766 A37 0,129349 A38 0,184087 A39 0,134374 A40 0,097754 A41 0,133235 A42 0,126622 A43 0,13362 A44 0,127428 A45 0,16251
Alternatif Nilai Yi A46 0,161047 A47 0,113504 A48 0,12606 A49 0,131106 A50 0,120674
Setelah  mendapatkan nilai Yi,  maka kita dapat  melakukan perangkingan antar calon siswa SMA Negeri 3 Pontianak dan menentukan  peletakkan  kelas  IPA  dan  IPS  pada  tiap  tiap siswa.  Karena  terdapat  9  kelas  yang  masing  masingnya  kelas IPA  berjumlah  6  dan  kelas  IPS  berjumlah  9,  dengan pembagian  siswa  per  kelas  yang  hitungannya  dibagi  rata  per tiap  kelasnya.  Perangkingan  serta  kelas  pada  siswa  dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL 8. P ERANGKINGAN NILAI Y I Ranking Alternatif Nilai Kelas
1 0,193152 A10 IPA 2 0,184087 A38 3
0,16356 A12 4 0,16251 A45 5 0,161047 A46 6 0,156123 A4 7 0,15584 A25 8 0,154583 A7 9 0,149709 A23 10 0,148618 A24 11 0,147311 A17 12 0,147284 A9 13 0,14605 A8 14 0,144507 A22 15 0,144259 A2 16 0,141038 A31 17 0,140304 A14 18 0,134374 A39 19 0,13362 A43 20 0,133235 A41 21 0,131106 A49 22 0,129449 A1 23 0,129349 A37 24 0,127453 A5 25 0,127428 A44 26 0,127313 A11 27 0,127043 A15 28 0,126766 A36
Ranking Alternatif Nilai Kelas 29 0,126622 A42 30 0,12606 A48 31 0,12452 A19 32 0,124097 A3 33 0,123082 A13
34 0,121469 A18 IPS 35 0,120674 A50
36 0,117083 A6 37 0,115285 A26 38 0,114731 A16 39 0,113504 A47 40 0,108652 A28 41 0,108152 A34 42 0,10691 A32 43 0,101514 A30 44 0,100512 A33 45 0,100398 A20 46 0,100126 A29 47 0,097754 A40 48 0,092583 A21 49 0,091456 A27 50 0,076467 A35

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  penulis  hingga  saat ini,  penggunaan  metode  MOORA  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  dapat  membantu  menentukan  penjurusan  pada calon  siswa  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  3  Pontianak dengan  model  yang  sudah  disepakati  Bersama  pihak  penentu keputusan  ( Decision  Maker )  dengan  kriteria  yang  ditetapkan yaitu  Nilai  rata-rata  Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa Inggris, dan IPA & IPS.
Hasil perhitungan dari 50 sampel data calon siswa, Sistem Pendukung  Keputusan  berbasiskan  metode  MOORA  yang dibangun  menghasilkan  keputusan  dengan  6  kelas  IPA  yang terdiri dari 33 siswa dan 3 kelas IPS yang terdiri dari 17 siswa.
D AFTAR P USTAKA
[1] T.  Jaringan,  I.  Print,  I.  Online,  Y.  Andriyani,  and  C.  Oktoviani, “InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  Pencari  Kerja  Menggunakan  TOPSIS  ( Studi Kasus : PT PLN Wilayah Riau dan Kepulauan Riau ),” vol. 1, 2021.
[2] R.  L.  Rahardian,  L.  Linawati,  and  M.  Sudarma,  “Implementasi Layanan  Cloud  Computing  Software  As  a  Service  Pada  Usaha Mikro Kecil dan Menengah,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 3, p. 365, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p10.
[3] M.  Rahmayu  and  R.  K.  Serli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Smk Putra Nusantara Jakarta Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),” Simetris  J.  Tek.
Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 551–564, 2018, [Online].
Available:
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2022.
[4] W. T. Andarini, Daryanto, and L. A. Muharom, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penjurusan  pada  SMA  Negeri  1  Pakusari Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” J.  Chem.  Inf.  Model. , vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2013,  [Online].  Available: http://www.ghbook.ir/index.php?name=  یاه  هناسر  و  گنهرف نیون&option=com_dbook&task=readonline&book_id=13650&page =73&chkhashk=ED9C9491B4&Itemid=218&lang=fa&tmpl=comp onent.
[5] M.  Ilham,  I.  Parlina,  A.  Maulana,  E.  K.  Lubis,  and  S.  I.  Sari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  SMA  Negeri  Terfavorit Kota Pematangsiantar Menggunakan Metode MOORA,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 16–20, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.861.
[6] L.  F.  Israwan,  “Penerapan  Multi-Objective  Optimization  On  The Basis Of Ratio (Moora) Dalam Penentuan Asisten Laboratorium,” J. Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–23,  2019,  doi: 10.35329/jiik.v5i1.28.
[7] S. Wardani, I.  Parlina, and A. Revi, “ANALISIS PERHITUNGAN METODE  MOORA  DALAM  PEMILIHAN  SUPPLIER  BAHAN BANGUNAN  DI  TOKO  MEGAH  GRACINDO  JAYA  InfoTekJar (  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan  ),” J.  Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018.
[8] M.  A.  J.  P.  R  and  Haliq,  “Implementasi  Metode  Multi  Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (  MOORA  )  Untuk Penentuan  Agen  46  BNI  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang,” J. SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  pp.  120–125, 2021.
[9] A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Metode  MOORA Dalam Pemilihan Sekolah Dasar,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 305–312, 2019, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/454. [10]
Danang and M. F. Nisar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan PTS  Jurusan  Komputer  Menggunakan  Metode  AHP  di  Kota Semarang,” Simetris , vol. 8, no. 1, pp. 45–52, 2017.
[11] T.  Jaringan,  J.  Hutagalung,  and  U.  F.  Sari,  “InfoTekJar :  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Penerapan  Metode  K-Means  dan MOORA  Dalam  Penerimaan  Bantuan  Stimulan  Perumahan Swadaya ( BSPS ),” vol. 1, 2021.
[12] S.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan Pegawai  Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora,” Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.