## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174

## Analisis Penerapan Metode MOORA dan WASPAS dalam Keputusan Pengajuan Kredit Pemilikan Rumah (KPR)
Rizka Tri Alinse, Venny Novita Sari * , Achmad Fikri Sallaby
Prodi Sistem Informasi, Universitas Dehasen, Bengkulu, Indonesia Email: 1 rizkatri07@gmail.com, 2,* vennynovita17@gmail.com, 3 fikrisallaby@unived.ac.id Email Penulis Korespondensi: vennynovita17@gmail.com
Abstrak– Untuk menuhi kebutuhan hidup, manusia memerlukan tempat untuk berlindung dari panasnya matahari dan gelapnya malam bahkan jika terjadinya hujan maka peran tempat tinggal sangatlah diutamakan. Bukan hanya itu, rumah juga bisa sebagai wadah  perkumpulan  dan  melakukan  aktivitas  keluarga  seperti  melakukan  kegiataAn  sehari-hari  dan  saling  berkomunikasi antara  satu  dengan  yang  lain.  Rumah  merupakan  sebuah  aset  yang  harganya  tidaklah  murah,  sehingga  tidak  sedikit  orang membeli  rumah  dengan  cara  pengkreditan.  Oleh  sebab  itu,  pihak bank  membuat  sebuah program  KPR  guna  memudahkan masayarakat  yang  keadaan  ekonominya  terbatas  akan  tetapi  dengan  adanya  program  KPR  tersebut,  maka  tidak  menutup kemungkinan masayarakat menengah kebawah memiliki rumah sendiri. KPR dilakukan dengan pembayaran di cicil sehingga besar  kemungkinan  pihak  bank  rugi  jika  pemberian  KPR  tersebut  kepada  orang  yang  tidak  tepat.  Sehingga  dibutuhkanlah sebuah sistem yang memudahkan pihak bank dalam mengambil sebuah keputusan. Sistem Pengambilan keputusan (SPK) dapat dilakukan dengan beberapa metode didalamnya seperti metode MOORA, MOOSRA, WASPAS, TOPSIS, PSI, VIKOR, WP, SAW dan lainnya. Pada penelitian ini, adapun metoode yang digunakan dalam penentuan penerima Kredit Pemilikan Rumah adalah metode MOORA dan WASPAS. Kedua metode ini akan diterapkan secara terpisah berdasarkan kriteria dan alternatif yang ada. Adapun hasil akhir setelah diterapkan metode tersebut ialah  alternatif terbaik diperoleh oleh alternatif A7 dengan nilai referensi  -0.04131 (metode MOORA). Begitu juga dengan penerapan WASPAS diperoleh nilai tertinggi  alternatif A7 dengan nilai referensi 2.91829.
Kata Kunci: Metode WASPAS; Metode MOORA; Sistem Pengambilan Keputusan; Kredit Pemilikan Rumah
Abstract– To fulfill the necessities of life, humans need a place to shelter from the hot sun and the dark of the night even if it rains, the role of residence is very important. Not only that, the house can also be a place for gathering and carrying out family activities such as carrying out daily activities and communicating with each other. A house is an asset whose price is not cheap, so not a few people buy a house by credit. Therefore, the bank created a mortgage program to make it easier for people with limited economic conditions. Mortgages are made with payments in installments so it is likely that the bank will lose if the mortgage is given to the wrong person. So we need a system that facilitates the bank in making a decision. The Decision Making System (DSS) can be carried out using several methods such as MOORA, MOOSRA, WASPAS, TOPSIS, PSI, VIKOR, WP, SAW and others. In this study, the method used in determining the recipient of a Home Ownership Loan is the MOORA and WASPAS methods. These two methods will be applied separately based on existing criteria and alternatives. The final result after applying this method is that the best alternative is obtained by A7 with a Qi value of -0.04131 (MOORA method). Likewise with the application of WASPAS, the highest value was obtained for alternative A7 with a Qi value of 2.91829.
Keywords: WASPAS Method; MOORA Method; Decision Support System; House Ownership Credit

## 1. PENDAHULUAN
Manusia merupakan makhluk ciptaan tuhan yang memiliki beberapa kebutuhan pokok seperti pakaian, makanan dan tempat tinggal. Pada penelitian ini, yang akan dibahas adalah tempat tinggal. Untuk menuhi kebutuhan hidup, manusia memerlukan tempat untuk berlindung dari panasnya matahari dan gelapnya malam bahkan jika terjadinya hujan  maka  peran  tempat  tinggal  sangatlah  diutamakan.  Bukan  hanya  itu,  rumah  juga  bisa  sebagai  wadah perkumpulan dan melakukan aktivitas keluarga seperti melakukan kegiatasn sehari-hari dan saling berkomunikasi antara satu dengan yang lain. Rumah merupakan sebuah aset yang harganya tidaklah murah, sehingga tidak sedikit orang  membeli  rumah  dengan  cara  pengkreditan.  Kredit  merupakan  sebuah  kegiatan  pembelian  yang  berupa pinjaman dengan lama pembayaran sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati bersama [1]. Pembelian secara kredit atau dicicil di nilai lebih membantu masyarakat dalam memiliki rumah. Oelh karena itu, pihak perbankan membuat  sebuah  program  pengkreditan  rumah  bagi  masyarakat  yang  dikenal  dengan  istilah  KPR  (Kredit Pemilikan Rumah).
Saat ini sistem penentuan pemberian kredit masih dilakukan secara manual oleh pihak bank. Sehingga pada saat masyarakat mengajukan kredit rumah dengan jumlah yang banyak menyulitkan pihak bank dalam menetukan masyarakat yang berhak menerima kredit tersebut. Oleh karena itu, agar permalasahan tersebut dapat di selesaikan maka dibutuhkan sebuah sistem yang mengatur pemilihan tersebut. Adapun sistem yang dibutuhkan adalah sistem pendukung keputusan, SPK merupakan merupakan sistem penyedia informasi yang interaktif berupa manipulasi data dan pemodelan. Sistem ini sangat membantu peneliti atau pihak bank dalam mengambil sebuah keputusan dari  situasi  yang  tidak  terstruktur  atau  yang  tidak  beraturan  menjadi  terstruktur  [2].  Dalam  mengambil  sebuah keputusan, ada banyak metode yang digunakan diantaranya metode WASPAS, WP, SAW, TOPSIS, MOORA, PSI, MOOSRA, VIKOR, AHP, ARAS  dan masih  banyak lainnya. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah MOORA dan WASPAS [3].
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini,  maka  dibutuhkan  studi  literatur  yang  diambil  dari  beberapa  artikel terkait dengan permasalahan yang dialami. Adapun penelitian terdahulu yang dilakukan Muhammad Ickhsan tepat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
pada tahun 2018 dengan penyelesaian masalah dalam penerima kredit usaha rakyat  atau dikenal  dengan istilah KUR.  Metode  yang  digunakan  dalam  membuat  sebuah  keputusan  tersebut  adalah  menggunakan  WASPAS. Adapun alternatif terbaik pada penelitian ini ada pada A3 dengan nilai referensi 7,82 dan diikuti oleh alternatif A5 dengan  nilai  referensi  7,12  [4].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  pada  tahun  2020  oleh  Afrisawati  dan  Sahren dengan pembahasan penelitian membandingkan metode WASPAS dan MOORA dalam memilih bibit sapi potong terbaik,  adapun  hasil  dari  penerapan  masing-masing  kedua  metode  tersebut  adalah  alternatif  A4  merupakan alternatif tertinggi dengan nilai referensi = 0,321 pada metode MOORA sedangkan pada metode WASPAS nilai referensi bernilai 0,852 [5].
Penelitian terakhir dilakukan oleh Divya Febrina, dkk. Pada Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI)  tahun  2018  dengan  pembahasan  mengenai  SPK  dalam  memilih  susu  formula  terbaik  dengan menerapkan metode MOORA dan WASPAS dengan hasil penelitian yaitu alternatif terbaik ada pada A1 dengan referensi penerapan metode WASPAS yitu 0,3791, sedangkan penerapan metode MOORA alternatif terbaik ada pada A1 juga dengan nilai referensi 8,72 [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan pada saat penyelesaian sebuah penelitian, guna  tahapan  penelitian  dibuat  agar  penyelesaian  penelitian  ini  terarah  dan  sistematis.  Berikut  gambar  1 merupakan tahapan penelitian yang akan di terapkan:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap awal yang dilakukan adalah menganalisa permasalah yang terjadi pada saat pemilihan mekanik sepeda motor terbaik dan solusi yang dilakukan untuk mengatasi masalah yang terjadi.
2. Pengumpulan data berdasarkan observasi dari tempat penelitian.
3. Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengkaji  ulang  agar  mempermudah  dalam  pengolahan  data  berdasarkan permasalahan yang terjadi.
4. Menerapkan  metode  Menerapkan  Metode  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) dalam pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.
5. Menerapkan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dalam pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.
6. Kesimpulan, setelah diterapkan metode  MOORA  dan WASPAS maka diperolehlah sebuah kesimpulan dari pemilihan mekanik sepeda motor terbaik.

## 2.2 KPR
Kredit  Pemilikan  Rakyat  (KPR)  merupakan  sebuah  program  yang  ada  di  perbankan  guna  mempermudah masayrakat dalam pembayaran rumah tersebut secara cicil. Rumah merupakan kebutuhan pokok setiap makhluk hidup  yang  bernyawa  sehingga  dengan  adanya  program  KPR  ini  dapat  membantu  masyarakat  yang  memiliki keterbatasan dalam perekonomian [7].

## 2.3 Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang dapat mengoptimalkan beberapa atribut yang secara bersamaan saling bertentangan [8]. Metode ini digunakan untuk pencarian nilai matematika yang kompleks. Berikut langkah-langkah penerapan metode MOORA dalam penentuan penerima KPR [9]–[18]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
1. Membuat matriks keputusan berdasarkan data yang ada.
x ij =   [ x 11 x 12 . x 1n x 21 x 22 . x 2n . . . . x m1 x m2 . x mn ] (1)
2. Normalisasi dari matriks x
x ij ∗ = x ij √[∑ x ij 2 m i=1 ] (2)
3. Pengoptimalan atribut
y i ∗ = ∑ x ij ∗ g j=1 − ∑ x ij ∗ n j=g+1 (3)
Jika terdapat bobot dalam penormalisaian maka dapat menggunakan rumus berikut.
y i ∗ = ∑ x ij ∗ g j=1 w j − ∑ x ij ∗ n j=g+1 w j (4)

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
WASPAS  merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yang  bersumber  dari  model  jumlah tertimbang  (Weighted  Sum  Model/WSM)  dan  model  produk  tertimbang  (WPM).  Metode  ini  dinormalisasikan linier dari elemen hasil [19]–[28]. Berikut langkah-langkah penerapan metode WASPAS[29]: 1. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan.
x ij =   [ x 11 x 1j . x 1n x i1 x ij . x in . . . . x m1 x mj . x mn ] (5)
2. Penentuan nilai maksimum dan terendah, persamaannya adalah sebagai berikut: Jika kriteria benefit terpenuhi maka:
r ij = x ij max i x ij (6)
Jika kriteria cost terpenuhi maka:
r ij = min i x ij x ij (7)
3. Menghitung bobot WASPAS dan nilai normalisasi matriks untuk pengambilan keputusan.
Q i = 0.5 ∑ r ij . w j + n j=1 0.5 ∏ (r ij ) w j n j=1 (8)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  kelayakan  nasabah  untuk  menerima  KPR  secara  efektif,  maka  dibutuhkan  sebuah  metode untuk  dapat  memperhitungkan  tingkat  kelayakan nasabah  tersebut.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  metode yang digunakan adal WASPAS yang dapat memperhitungkan kelayakan tersebut berdasarka kriteria-kriteria yang terdapat  dalam  peraturan.  Dalam  Menerapkan  metode  WASPAS  untuk  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan, diharapkan  dapat  membantu  pihak  bank  dalam  menentukan  kelayakan  nasabah  untuk  menerima  KPR  dengan efektif dan tepat. Berikut merupakan contoh perhitungan kelayakan pemberian KPR.
Tabel 1. Ktriteria Kredit Pemilikan Rumah
Kriteria Keterangan Bobot  W Jenis C 1 Umur 0.3 Cost C 2 Penghasilan 0.2 Benefit C 3 Banyak pinjaman 0.3 Cost C 4 Pekerjaan 0.1 Benefit C 5 Status kredit 0.1 Benefit
Berdasarkan dari tabel kriteria kredit pemilikan rumah terdapat kriteria yang memerlukan skala penilaian yaitu pada kriteria Pekerjaan (C4) dan Status kredit (C5). Berikut merupakan tabel skala penilaian yang diperlukan pada kedua kriteria tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
Tabel 2. Skala Penilaian C4 Kriteria Nilai Range Pekerjaan(C 4 ) PNS 2 Swasta 1 Tabel 3. Skala Penilaian C5 Kriteria Nilai Range Status Kredit(C 5 ) Baik 2 Buruk 1
Tabel 3 berikut merupakan data alternatif nasabah yang akan mengajukan KPR.
Tabel 4. Rating kecocokan alternative dan kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A1 40 5.5 Juta 1.2 Juta PNS Baik A2 30 4.0 Juta 1 Juta Swasta Baik A3 35 4.0 Juta 1.1 Juta Swasta Baik A4 35 4.3 Juta 1.1 Juta Swasta Baik A5 39 4.0 Juta 1 Juta Swasta Buruk A6 38 4.5 Juta 1.2 Juta Swasta Baik A7 30 4.1 Juta 1.1 Juta PNS Baik A8 42 4.8 Juta 1 Juta PNS Buruk
Dari tabel skala penilaian pembobotan maka data alternatif setelah dibobotkan akan menjadi seperti yang terlihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Rating kecocokan alternative dan kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A1 40 5.5 1.2 2 2 A2 30 4.0 1 1 2 A3 35 4.0 1.1 1 2 A4 35 4.3 1.1 1 2 A5 39 4.0 1 1 1 A6 38 4.5 1.2 1 2 A7 30 4.1 1.1 2 2 A8 42 4.8 1 2 1 Max 42 5.5 1.2 2 2 Min 30 4 1 1 1

## 3.1 Penerapan Metode MOORA
Pada penelitian ini tahapan awal melakukan perangkingan dengan menggunakan metode MOORA
1. Membuat matriks keputusan
40  5.5  1.2  2  2
30  4.0 1 1  2
35  4.0  1.1  1  2 X =  35  4.3  1.1  1  2 39  4.0 1 1  1
38  4.5  1.2  1  2 30  4.1  1.1  2  2
42  4.8 1 2  1
2. Normalisasi matriks x
C1 𝑋 1,1 ∗ = 40 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.38890
𝑋 2,1 ∗ = 30 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.29167
𝑋 3,1 ∗ = 35 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.34029
𝑋 4,1 ∗ = 35 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 =
40 √10579 = 40 102.85427 = 0.34029
𝑋 5,1 ∗ = 39 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 =
40 √10579 = 40 102.85427 = 0.37918

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
𝑋 6,1 ∗ = 38 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.36945 𝑋 7,1 ∗ = 30 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.29167 𝑋 8,1 ∗ = 42 √40 2 +30 2 +35 2 +35 2 +39 2 +38 2 +30 2 +40 2 = 40 √10579 = 40 102.85427 = 0.40834
Berdasarkan  cara  perhitungan  mencari  nilai  matriks  normalisasi  pada  C1  maka  untuk  selanjutnya  dalam memperoleh  matrik  normalisasi  pada  C2  hingga  C5  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  sehingga  akan menghasilkan matriks Xij yang telah dinormalisasikan berikut.
Tabel 6. Matriks Normalisasi Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A1 0.38890 0.43917 0.38913 0.48507 0.39223 A2 0.29167 0.31940 0.32427 0.24254 0.39223 A3 0.34029 0.31940 0.35670 0.24254 0.39223 A4 0.34029 0.34335 0.35670 0.24254 0.39223 A5 0.37918 0.31940 0.32427 0.24254 0.19612 A6 0.36945 0.35932 0.38913 0.24254 0.39223 A7 0.29167 0.32738 0.35670 0.48507 0.39223 A8 0.40834 0.38328 0.32427 0.48507 0.19612
Perhitungan perkalian matriks Xij dengan Wj (0.3 ; 0.2 ; 0.3 ; 0.1 ; 0.1)
0.38890*0.3  0.43917*0.2  0.38913*0.3  0.48507*0.1  0.39223*0.1 0.29167*0.3  0.31940*0.2  0.32427*0.3  0.24254*0.1  0.39223*0.1 0.34029*0.3  0.31940*0.2  0.35670*0.3  0.24254*0.1  0.39223*0.1 Xij * Wj =  0.34029*0.3  0.34335*0.2  0.35670*0.3  0.24254*0.1  0.39223*0.1 0.37918*0.3  0.31940*0.2  0.32427*0.3  0.24254*0.1  0.19612*0.1 0.36945*0.3  0.35932*0.2  0.38913*0.3  0.24254*0.1  0.39223*0.1 0.29167*0.3  0.32738*0.2  0.35670*0.3  0.48507*0.1  0.39223*0.1 0.40834*0.3  0.38328*0.2  0.32427*0.3  0.48507*0.1  0.19612*0.1 0.11667  0.08783  0.11674  0.04851  0.03922
0.08750  0.06388  0.09728  0.02425  0.03922
0.10209  0.06388  0.10701  0.02425  0.03922
Xij * Wj =  0.10209  0.06867  0.10701  0.02425  0.03922
0.11375  0.06388  0.09728  0.02425  0.01961
0.11084  0.07186  0.11674  0.02425  0.03922
0.08750  0.06548  0.10701  0.04851  0.03922
0.12250  0.07666  0.09728  0.04851  0.01961
3. Pengoptimalan Atribut
Hasil perhitungan setelah dilakukan perkalian matriks Xij dan Wj kemudian dioptimalkan berdasarkan jenis kriterain (lakukan penjumlahan jika kriteria jenis benefit dan lakukan pengurangan jika kriteria jenis cost). 𝑌1 = −0.11667 + 0.08783 − 0.11674 + 0.04851 + 0.03922 = −0.05784
𝑌2 = −0.08750 + 0.06388 − 0.09728 + 0.02425 + 0.03922 = −0.05743 𝑌3 = −0.10209 + 0.06388 − 0.10701 + 0.02425 + 0.03922 = −0.08174 𝑌4 = −0.10209 + 0.06867 − 0.10701 + 0.02425 + 0.03922 = −0.07695 𝑌5 = −0.11375 + 0.06388 − 0.09728 + 0.02425 + 0.01961 = −0.10329 𝑌6 = −0.11084 + 0.07186 − 0.11674 + 0.02425 + 0.03922 = −0.09223
𝑌7 = −0.08750 + 0.06548 − 0.10701 + 0.04851 + 0.03922 = −0.04131 𝑌8 = −0.12250 + 0.07666 − 0.09728 + 0.04851 + 0.01961 = −0.07501
Setelah perhitungan diatas menggunakan metode MOORA maka menghasilkan peringkat seperti Tabel 7.
Tabel 7. Perankingan Metode MOORA Alternatif  Nilai Akhir  Rank A1 -0.05784 3 A2 -0.05743 2 A3 -0.08174 6 A4 -0.07695 5 A5 -0.10329 8 A6 -0.09223 7 A7 -0.04131 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
Alternatif  Nilai Akhir  Rank A8 -0.07501 4
Setelah diterapkan metode MOORA dari proses normalisasi matrriks hingga proses pengoptimalan atribut, maka diperoleh alternatif tertinggi atau peringkat pertama ialah alternatif A7 dengan nilai referensi -0.04131.

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Pada penelitian ini tahapan selanjutnya melakukan perangkingan dengan menggunakan metode WASPAS 1. Membuat matriks keputusan
40  5.5  1.2  2  2
30  4.0 1 1  2
35  4.0  1.1  1  2
X =  35  4.3  1.1  1  2
39  4.0 1 1  1
38  4.5  1.2  1  2 30  4.1  1.1  2  2
42  4.8 1 2  1
2. Mengitung Matriks Ternormalisasi
Cost C1 𝑟 11 = 30 40 = 0.75000 𝑟 21 = 30 30 = 1.00000 𝑟 31 = 30 35 = 0.85714 𝑟 41 = 30 35 = 0.85714 𝑟 51 = 30 39 = 0.76923 𝑟 61 = 30 38 = 0.78947 𝑟 71 = 30 30 = 1.00000 𝑟 81 = 30 42 = 0.71429
Pada kriteria C3 juga merupakan jenis kriteria cost maka dapat dilakukan cara perhitungan yang sama dengan kriteria C1. Sehingga selanjutnya dapat melakukan perhitungan untuk jenis kriteria benefit.
Benefit C2 𝑟 12 = 5.5 5.5 = 1.00000 𝑟 22 = 4.0 5.5 = 0.72727 𝑟 32 = 4.0 5.5 = 0.72727 𝑟 42 = 4.3 5.5 = 0.78182 𝑟 52 = 4.0 5.5 = 0.72727 𝑟 62 = 4.5 5.5 = 0.81818 𝑟 72 = 4.1 5.5 = 0.74545 𝑟 82 = 4.8 5.5 = 0.87273
Pada kriteria C4 dan C5 juga merupakan jenis kriteria benefit maka dapat dilakukan cara perhitungan yang sama dengan kriteria C2. Sehingga akan memperoleh pada matriks berikut ini.
Tabel 8. Matriks Normalisasi Alternatif C 1 (Cost) C 2 (Benefit) C 3 (Cost) C 4 (Benefit) C 5 (Benefit) A1 0.75000 1.00000 0.83333 1.00000 1.00000 A2 1.00000 0.72727 1.00000 0.50000 1.00000 A3 0.85714 0.72727 0.90909 0.50000 1.00000 A4 0.85714 0.78182 0.90909 0.50000 1.00000 A5 0.76923 0.72727 1.00000 0.50000 0.50000 A6 0.78947 0.81818 0.83333 0.50000 1.00000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
Alternatif C 1 (Cost) C 2 (Benefit) C 3 (Cost) C 4 (Benefit) C 5 (Benefit) A7 1.00000 0.74545 0.90909 1.00000 1.00000 A8 0.71429 0.87273 1.00000 1.00000 0.50000

## 3. Mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot
𝑄 1 = (0.5 ∑((0.75000 ∗ 0.3) + (1.00000 ∗ 0.2) + (0.83333 ∗ 0.3) + (1.00000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.75000 0.3 ) + (1.00000 0.2 ) + (0.83333 0.3 ) + (1.00000 0.1 ) + (1.00000 0.1 )))
= 0.43750 + 2.43204 = 2.86954 𝑄 2 = (0.5 ∑((1.00000 ∗ 0.3) + (0.72727 ∗ 0.2) + (1.00000 ∗ 0.3) + (0.50000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((1.00000 0.3 ) + (0.72727 0.2 ) + (1.00000 0.3 ) + (0.50000 0.1 ) + (1.00000 0.1 ))) = 0.44773 + 2.43566 = 2.88339 𝑄 3 = (0.5 ∑((0.85714 ∗ 0.3) + (0.72727 ∗ 0.2) + (0.90909 ∗ 0.3) + (0.50000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.85714 0.3 ) + (0.72727 0.2 ) + (0.90909 0.3 ) + (0.50000 0.1 ) + (1.00000 0.1 )))
= 0.41266 + 2.39897 = 2.81164 𝑄 4 = (0.5 ∑((0.85714 ∗ 0.3) + (0.78182 ∗ 0.2) + (0.90909 ∗ 0.3) + (0.50000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.85714 0.3 ) + (0.78182 0.2 ) + (0.90909 0.3 ) + (0.50000 0.1 ) + (1.00000 0.1 ))) = 0.41812 + 2.40581 = 2.82393 𝑄 5 = (0.5 ∑((0.76923 ∗ 0.3) + (0.72727 ∗ 0.2) + (1.00000 ∗ 0.3) + (0.50000 ∗ 0.1) + (0.50000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.76923 0.3 ) + (0.72727 0.2 ) + (1.00000 0.3 ) + (0.50000 0.1 ) + (0.50000 0.1 ))) = 0.38811 + 2.36433 = 2.75245 𝑄 6 = (0.5 ∑((0.78947 ∗ 0.3) + (0.81818 ∗ 0.2) + (0.83333 ∗ 0.3) + (0.50000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.78947 0.3 ) + (0.81818 0.2 ) + (0.83333 0.3 ) + (0.50000 0.1 ) + (1.00000 0.1 ))) = 0.40024 + 2.38600 = 2.78624 𝑄 7 = (0.5 ∑((1.00000 ∗ 0.3) + (0.74545 ∗ 0.2) + (0.90909 ∗ 0.3) + (1.00000 ∗ 0.1) + (1.00000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((1.00000 0.3 ) + (0.74545 0.2 ) + (0.90909 0.3 ) + (1.00000 0.1 ) + (1.00000 0.1 ))) = 0.46091 + 2.45738 = 2.91829 𝑄 8 = (0.5 ∑((0.71429 ∗ 0.3) + (0.87273 ∗ 0.2) + (1.00000 ∗ 0.3) + (1.00000 ∗ 0.1) + (0.50000 ∗
0.1))) +   (0.5 ∑((0.71429 0.3 ) + (0.87273 0.2 ) + (1.00000 0.3 ) + (1.00000 0.1 ) + (0.50000 0.1 ))) = 0.41942 + 2.40508 = 2.82450
Setelah di  terapkan metode WASPAS  diatas, berikut  dapat  dilihat pada tabel  9 perangkingan setalah dilakukan normalisasi dan di hitung Qi sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Qi Alternatif Qi Rangking A1 2.86954 3 A2 2.88339 2 A3 2.81164 6 A4 2.82393 5 A5 2.75245 8 A6 2.78624 7 A7 2.91829 1 A8 2.82450 4
Setelah diterapkan metode WASPAS berdasarkan nilai 𝑄𝑖 tabel 9, diperoleh nilai tertinggi pada alternatif alternatif A7 dengan nilai referensi 2.91829.

## 3.3 Analisis Perbandingan Metode MOORA dan WASPAS
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode MOORA dan WASPAS dapat dilihat pada tabel 10 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
Tabel 10. Analisis perbandingan Alternatif Metode MOORA Metode WASPAS Yi Rangking Qi Rangking A 1 -0.05784 3 2.86954 3 A 2 -0.05743 2 2.88339 2 A 3 -0.08174 6 2.81164 6 A 4 -0.07695 5 2.82393 5 A 5 -0.10329 8 2.75245 8 A 6 -0.09223 7 2.78624 7 A 7 -0.04131 1 2.91829 1 A 8 -0.07501 4 2.82450 4
Dari tabel 10 dapat dilihat bahwa peringkat yang diperoleh memiliki kesamaan, yaitu hasil akhir setelah diterapkan  metode  tersebut  ialah  alternatif  terbaik  diperoleh  oleh  alternatif  A7  dengan  nilai  referensi  -0.04131 dengan penerapan metode MOORA. Begitu juga dengan penerapan WASPAS diperoleh nilai tertinggi alternatif A7 dengan nilai referensi 2.91829.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  ini,  dari  proses  analisa  masalah  hingga  menerapkan  kedua  metode  yaitu  metode MOORA dan WASPAS dengan menerapkan kedua metode tersebut secara terpisah. Adapun hasil dari penerapan metode tersebut terlihat bahwa kedua metode tersebut menghasilkan hasil yang efektif dalam penentuan penerima Kredit Pemilikan Rumah (KPR) dan memudahkan pihak bank dalam penyeleksian tersebut. Dengan penerapan metode MOORA dihasilkan referensi tertinggi ada pada alternatif A7 dengan nilai referensi -0.04131. Begitu juga dengan penerapan WASPAS diperoleh nilai tertinggi alternatif A7 dengan nilai referensi 2.91829. Sehingga kedua metode tersebut dapat diterapkan dalam pemilihan penerima KPR oleh pihak bank karena alternatif yang tertinggi itu sama.

## REFERENCES
[1] B. A. Putra, E. Sutinah, S. Hidayatulloh, and E. F. Imaduddin, “Keputusan Persetujuan Kredit Motor Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ),” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 4, no. 1, pp. 13–24, 2019.
[2] P.  Sugiartawan,  H.  Rowa,  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode Profile Matching,” J. Sist. Inf. Dan Komput. Terap. Indones., vol. 1, no. 2, pp. 97–108, 2018.
[3] D.  O.  Wibowo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung  Pernikahan  Pada  Wilayah  Bandar  Lampung Menggunakan Metode Topsis.” Universitas Teknokrat Indonesia, 2020.
[4] M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat ( KUR ) Menggunakan Metode Weighted Product,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.
[5] A. Afrisawati and S. Sahren, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode Moora Dan Waspas Pemilihan Bibit Sapi Potong Terbaik,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 269–276, 2020.
[6] D. Febrina, D. M. Nst, and N. K. Dewi, “Penerapan Metode MOORA Dan WASPAS Dalam Mendukung Keputusan Pemilihan Susu Formula Terbaik,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf., pp. 515–525, 2018.
[7] H. Chrisna, A. Karin, and H. Azwar, “Analisis Sistem Dan Prosedur Kredit Kepemilikan Rumah (KPR) Dengan Akad Pembiayaan Murabahah Pada PT. Bank BRI Syariah Cabang Medan.,” J. Akunt. Bisnis Dan Publik, vol. 11, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[8] A. Y. Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Sekolah Dasar,” SISTEMASI, vol. 8, no. 2, pp. 305–312, 2019.
[9] C. Irwana, Z. F. Harahap, and A. P. Windarto, “Spk: Analisa Metode Moora Pada Warga Penerima Bantuan Renovasi Rumah,” J. Teknol. Inf. MURA, vol. 10, no. 1, pp. 47–54, 2018.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  R.  F.  Wahyu,  F.  Gea,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Parking  Area Menerapkan Metode MOORA,” Bull. Inf. Technol., vol. 2, no. 3, pp. 107–118, 2021.
[13]  Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[14]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[15]  P.  M.  Sitanggang  and  K.  Siregar,  “Analisis  Metode  MOORA  dan  MOOSRA  Dalam  Pemilihan  Peserta  Olimpiade Matematika,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 3, no. 1, pp. 6–16, 2022.
[16]  T. E. Teddy, M. L. Akbar, and N. D. Puspa, “Penerapan Metode MOORA dan Pembobotan ROC Dalam Pemilihan Alat KB,” J. Comput. Informatics Res., vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[17]  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.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6174
[18]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in Journal of Physics: Conference Series, 2019.
[19]  Di. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, pp. 242– 241, 2020.
[20]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[21]  A.  Triayudi,  “Penerapan  Metode  VIKOR  dan  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Handphone  Bekas,”  Build.  Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 1072–1082, 2022.
[22]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020.
[23]  K.  Kraugusteeliana,  S.  N.  Alam,  B.  Triwahyono,  M.  B.  Wibisono,  and  F.  Fatmayati,  “Analisis  Penerapan  Metode WASPAS dan MOORA dalam Kelayakan Pengangkatan Karyawan Tetap,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 74–81, 2023.
[24]  B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023.
[25]  S. M. Harahap, I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, and Mesran, “Implementation of Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[26]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[27]  F.  Mahdi  and  D.  P.  Indini,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[28]  Mesran,  Suginam,  and  D.  P.  Utomo,  “Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech, vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[29]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022.