## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode MOOSRA
Zulfi Azhar * , Neni Mulyani, Jeperson Hutahaean, Ade Mayhaky
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* zulfi_azhar@yahoo.co.id, 2 neni.muliani@gmail.com, 3 jepersonhutahean@gmail.com, 4 ademayhaky@gmail.com Email Penulis Korespondensi: zulfi_azhar@yahoo.co.id
Abstrak- Transaksi  online  merupakan  transaksi  yang  sangat  digemari  oleh  banyak  pihak  saat  ini  dikarenakan  kemudahaan  akses, kemudahan  transaksi dan keamanan yang  dimiliki  oleh  masing-masing  e-commerce, banyaknya pihak  yang  menggunakan  e-commerce karena  ketergantungan  dan  ketersediaan  smartphone  dan  kebiasaan  generasi  saat  ini  pada  masa  digital.  Setiap  kebiasaan  transaksi mengandung  resiko  tersendiri  terhadap  penggunanya,  sehingga  perlu  diketahui  hal-hal  yang  harus  dipenuhi  sebagai  pengguna  dalam memilih  e-commerce  untuk  mengurangi  resiko  yang  akan  diterima  kedepannya.  Penelitian  ini  menggunakan  sebuah  logika  sistem pendukung keputusan dalam menganalisa pemilihan e-commerce terbaik dengan menggunakan metode moosra. Pertimbanga penggunaan metode tidak hanya berdasarkan keputusan yang dibuat sendiri tetapi berdasarkan pertimbangan dari beberapa penelitian terdahulu. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menggunakan metode moosra adalah nilai tertinggi sebesar 3,26323 pada e-commerce lazada sebagai e- commerce terbaik.
Kata kunci: SPK; E-Commerce; MOOSRA.
Abstract- Online  transactions  are  transactions  that  are  very  popular  with  many  parties  today  because  of  the  ease  of  access,  ease  of transactions  and  security  possessed  by  each  e-commerce,  the  number  of  parties  who  use  e-commerce  because  of  the  dependence  and availability of smartphones and the habits of the current generation on digital age. Every transaction habit contains its own risk to its users, so it is necessary to know the things that must be fulfilled as a user in choosing e-commerce to reduce the risk that will be accepted in the future. This study uses a decision support system logic in analyzing the selection of the best e-commerce using the moosra method. Consider using the method not only based on decisions made by yourself but based on considerations from several previous studies. The results obtained from this study using the moosra method are the highest value of 3.26323 on e-commerce lazada as the best e-commerce.
Keywords: DSS; E-Commerce; MOOSRA.

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis merupakan kegiatan yang sangat dibutuhkan banyak kalangan dewasa saat ini karena dengan bisnis seseorang akan mencapai  tujuan dan impian yang telah dirangkai  saat  ini.  Bisnis mendorong manusia yang mengelolahnya harus mampu bersaing dan memiliki banyak strategi dalam mempertahankan keberlangsungan dan kehidupan bisnisnya. Banyak kegiatan bisnis  tidak  hanya  dilakukan  oleh  orang-orang  yang  memiliki  modal  yang  sangat  besar,  orang-orang  dengan  modal  yang terbatas juga sudah bisa memulai bisnis dari nol atau bermodalkan smartphone saja. Kegiatan bisnis juga dilakukan dengan menggunakan  media  sosial  dengan  tempat  yang  telah  disediakan  oleh  perusahaan startup yang  menyediakan platform berbisnis secara online[1].
E-commerce  merupakan  electronic  commerce  merupakan  segala  kegiatan  yang  berhubungan  dengan  transaksi  atau perdagangan yang dilakukan menggunakan perangkat elektronik dan jaringan internet atau leih dikenal sebagai perdagangan online atau jual beli online, kegiatan ini merupakan salah satu kegiatan yang tidak pernal terlepas dari kehidupan sehari-hari karena kegiatan jual beli secara online membuat peluang pedagang dan pembeli semakin luas mulai dari permintaan produksi, permintaan  barang  dan  jangkauan  yang  tidak  hanya  antar  kecamatan  saja  tetapi  sudah  meluas  hingga  antar  kota,  provinsi hingga antara satu negara dengan negara yang lainnya.[2]
Fenomena penggunaan e-commerce mulai memuncai pada tahun 2019 dimana kisaran usia pengguna internet dimulai dari usia 15 tahun hingga 64 tahun melakukan pembelian produk maupun jasa menggunakan layanan e-commerce, karena tingginya peminat pengguna e-commerce sebesar lebih kurang dari 90% membuat banyaknya aplikasi penyedia e-commerce banyak diciptakan dengan daya saing yang ketat dan kualitas yang semakin meningkat, hal ini terjadi karena teknologi yang semakin  berkembang[3].  Keuntungan  yang  diberikan  oleh  penggunaan  e-commerce  adalah  kemudahan  akses,  mudah dipahami, mudah digunakan, hemat biaya dan tidak terkendala diwaktu. Adapun beberapa jenis aplikasi e-commerce yang tersedia seperti shopee, lazadda, marketplace facebook, marketplace tiktok, marketplace Instagram, blibli.com  dan banyak lainnya[4].
Dibalik  seluruh  kelebihan  yang  disediakan  dalam  penggunaan  e-commerce  terdapat  kekurangan  yang  bisa mengakibatkan kerugian yang cukup besar yang akan dialami oleh costumer sehingga perlu  dilakukan seleksi  terhadap e- commerce yang digunakan. Dampak kerugian biasanya berupa kehilangan uang, produk yang sering tidak  sesuai  data dan keamanan dalam  proses transaksi  dan lain-lain. Fenomena yang terjadi memperbesar peluang dalam membuat pihak yang tidak bertanggung jawab merusak citra salah satu aplikasi e-commerce yang sedang buming[5].

## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022
Beberapa  hal  yang  menyebabkan  kecenderungan  dalam  memilih  penggunaan  e-commerce  tidak  dipercayai  oleh costumerce  biasanya  terdapat  dari  faktor  internal  atau  perusahaan  e-commerce  itu  sendiri  dan  juga  faktor  eksternal  yaitu peluag kejahatan dan perusahaan pesaing. Tetapi dampak dari kedua hal tersebut mempengaruhi keamanan dan kenyamanan costumer  dalam  melakukan  transaksi  online  sehingga  perlu  dilakukan  pemilihan  e-commerce  terbaik  dalam  membantu menyeleksi dan memberikan rasa aman terhadap pilihan berdasrkan beberapa kriteria yang telah dikutip dari beberapa sumber terkemuka sebelumnya untuk menentukan hal-hal terkait keputusan dalam pemilihan e-commerce terbaik[6][7].
Perlu dilakukan pemilihan menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam mempercepat proses pemilihan dengan logika algotirma atau metode yang tepat sehingga hasil yang peroleh memiliki tingkat akurasi yang tinggi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemilihan  terhadap  e-commerce  terbaik  dengan  menerapkan  metode  Moosra, berdasarkan  penelitian  terdahulu  metode  moosra  banyak  ditemui  mampu  membantu  peneliti  lain  dalam  menyelesaikan penelitiannya. Adapun penelitian terdahulu yang menyatakan tentang pemilihan kasir terbaik menggunakan metode moosra dengan  mendapatkan  hasil  sebesar  “pemilihan  kasir  dalam  menggunakan  metode  MOOSRA  dapat  menyelesaikan permasalahan dalam pemilihan kasir di suzuya”[8][9].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh ahad safitra pada tahun 2021 terhdap pemilihan servicen advisor dari kandidat mekanik menggunakan sistem pendukung keputusan dan moosra dengan hasil penggunaan metode ini sangat sederhana dan selektif dalam membedakan terhadap keuntungan dan kerugian dan hasil akumulasi penelitian dari keseluruhan nilai terdapat nilai tertinggi dengan perbedaan nilai yang signifikansi tinggi[10].
Penelitian terdahulu lainnya yang dilakukan oleh faranak feizi dalam memilih mineral protein pada greenfield dimana pada  penelitian  ini  digunakan  kombinasi  antara  penggunaan  fucom-moora  dan  fucom-moosra  pada  penelitian  ini  melihat kemungkinan dua diantara penyelesaikan kasus digunakan dengan tahapan yang sederhana dan memiliki nilai yang berbeda berdasrkan  cost  dan  benefit  tetapi  tetap  memiliki urutan  yang  sama.  Pada  penelitian  ini  dilakukann  pemilihan  terhadap  e- commerce terbaik dengan metode moosra.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  beberapa  tahapan  dalam  pengolahan  dan  pengumpulan  data  seperti  observasi  yang  merupakan kegiatan mendatangi langsung studi kasus, dokumentasi dillakukan dengan cara mengumpulkan data brupa laporan, gambar dan hal yang dapat dicatat dan dicetak, studi pustaka dilakukan oleh peneliti agar penelitiannya lebih mendapatkan kualitas dan hasil penelitian lebih baik lagi berdasarkan sumber-sumber terpecaya. Penelitian ini “menggunakan metode kuantitatif dimana  proses dan hasil terhadap penelitian merupakan hasil dari  sebuah sistem yang berdasarkan pembacaan data secara matematika, setiap kegiatan penelitian dilakukan proses perhitungan berdasarkan panduan dan metodologi penelitian”[11]. Tujuan dari adanya sebuah metodolog penelitian agar dalam proses penyelesaian permasalahan terhadap kasus, lebih mudah dipahamin dan lebih tertata[12].

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
sistem pendukung keputusan merupakan gagasan dalam cabang ilmu teknologi yang dirancang dan diciptakan untuk membntu managemen  dalam  pengambilan  keputusan,  sistem  ini  dibangun  dengan  tujuan  agar  setiap  proses  pengambilan  keputusan tersistem dan dalam pemilihan lebih bersifat  objektif,  dalam sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan terhadap data yang sangat banyak akan mudah diproses dan dengan memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi. Hal tersebut dapat dicapai dengan adanya bantuan metode sistem pendukung keputusan. Jenis metode yang dimiliki oleh sistem pengambilan keputusan ada sangat banyak tersedia seperti moora, moosra, PSI, ahp, SAW dan banyak jenis metode lainnya yang tersedia. Masing- masing  metode  digunakan  untuk  mengakumulasi  dan  mempertinmbangkan  aspek-aspek  dari  bahan  pertimbangan  untuk menemukan keputusan yang tepat[13][14].

## 2.2 E-Commerce
e-commerce merupakan sebuah gaya bisnis baru yang menggunakan perkembangan teknologi, dimana setiap sistem transaksi dilakukan  dengan  cara  online  dimana  setiap  kegiatan  pembelian  dilakukan  pemesanan  ecara  online,  pengiriman  barang biasanya menggunakan perantara orang ketiga dan sistem pembayaran via online juga e-commerce merupakan singkatan dari electronic  commerce  dengan  segala  kemudahan  yang  disuguhkan  sehingga  sangat  banyak  perusahaan-perusahaan  startup yang membuat banyak jenis e-commerce karena pengguna yang semakin membeludak dan meningkat pesat [15].
Saat ini e-commerce terdiri dari beberapa jenis seperti perusahaan e-commerce, media sosial yang memiliki market place.  Saat  ini  perusahaan  yang  bergerak  didalam  bidang  e-commerce  seperti  shopee,  bli-bli,  lazada,  tokopedia  dan  lain- lainnya dimana perusahaan ini mendirikan aplikasi dan dalam bentuk website untuk khusus jual beli online berskala besar maupun kecil. Media sosial yang memiliki marketplace seperti facebook, instgram, tiktok yang menjadi trending dalam pusat jual  beli  antar  teman  akun  yang  saling  bertemanan  maupun  tidak.  Kemudahan  yang  tersedia  membuat  e-commerce  lebih dipilih dari kegiatan jual beli secara langsung. E-commerce juga membantu banyak pihak dalam membuka peluang pekerjaan dan usaha sehingga dianggap mampu memberantas sedikit tingkat pengangguran pada masyarakat yang produktif.

## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022

## 2.3 Metode MOOSRA
Metode moosra merupakan metode yang cukup baru dan sangat sederhana pengerjaanya dengan proses yang mudah dipahami sehingga metode ini telah banyak digunakan oleh beberapa peneliti lainnya, berikut merupakan tahapan dalam penyelesaian logika metode Moosra [16][17]. 1. Tahap pertama, melakukan pembentukkan matriks sebuah keputusan
𝑋 = [ 𝑋11 𝑋21 𝑋31 𝑋𝑚1 𝑋12 𝑋22 𝑋32 𝑋𝑚2 𝑋13 𝑋23 𝑋33 𝑋𝑚3 𝑋1𝑛 𝑋2𝑛 𝑋3𝑛 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
2. Tahap kedua, melakukan pembuatan normalisasi matriks
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (2)
3. 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)

## 4. Tahap keempat, menetapkan perangkingan suatu alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  keputusan  terhadap  penentuan  e-commerce  tebaik  menggunakan  metode  moosra  tentu  memiliki  bahan pertimbangan  yang  dikutip  dari  beberapa  sumber  dan  pendapat  seperti  keamanan,  harga  yang  produk  yang  relatif  murah, kemudahan  penggunaan  dan  kemudahan  akses  pada  aplikasi  yang  menyediakan  e-commerce,  nili  tertinggi  merupakan hasilyang dipilih sebagai e-commerce terbaik setelah menyelesaikan perhitungan metode moosra.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Kemudahan penggunaan 0.30 Benefit C2 Kemudahan akses 0.15 Benefit C3 Keamanan 0.20 Benefit C4 Harga 0.35 Cost
Berikut ini merupakan aplikasi e-commerce yang diusulkan sebagai berikut ini:
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Lazada A2 Blibli A3 Toko Pedia A4 Market place Facebook A5 Tiktok shop A6 Instagram SHop A7 Shopee A8 Amazon
Adapun nilai kriteria dari masing-masing alternatif sebagai berikut ini:
Tabel 3. Data Alternatif dan Nilai Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Lazada Sangat Baik Baik Sangat Baik Murah Blibli Baik Buruk Baik Nomal

## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022
Alternatif C1 C2 C3 C4 Toko Pedia Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Normal Market place Facebook Baik Baik Baik mahal Tiktok shop Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat murah Instagram SHop Baik Sangat Baik Baik Normal Shopee Sangat Baik Baik Sangat Baik Murah Amazon Baik Sangat Baik Baik Sangat Mahal
Data yang tidak merupakan nilai angka harus dirubah menjadi nilai angka, Karena dalam menyelesaikan sebiah metode harus memiliki nilai angka agar dapat dilakukan proses perhitungan, sehingga dapat dibentuk parameter sebagai berikut ini:
Tabel 4. Nilai Keterangan Kriteria No Keterangan Jenis 1 Sangat Baik 1 2 Baik 0,8 3 Cukup Baik 0,6 4 Buruk 0,4 5 Sangat Buruk 0,2
Setelah dilakukan penyesuaian nilai, maka nilai angka yang dimiliki masing-masing alternatif sebagai berikut ini:
Tabel 5. Nilai Alternatif terhadap Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Lazada 1 0,8 1 0,4 Blibli 0,8 0,4 0,8 0,6 Toko Pedia 1 0,6 1 0,6 Market place Facebook 0,8 0,8 0,8 0,8 Tiktok shop 0,8 1 0,8 0,2 Instagram SHop 0,8 1 0,8 0,6 Shopee 1 0,8 1 0,6 Amazon 0,8 1 0,8 1

## 3.1 Perhitungan Menggunakan Metode Moora
Dalam menggunakan metode moora memiliki beberapa tahapan sederhanan yang dapat dilihat pada rumus yang ada di tabel 1 dan berikut merupakan langkah penyelesaiannya:
1. Membuat matrik normalisasi
1 0,8 1 0,4
0,8 0,4 0,8 0,6 1 0,6 1 0,6 0,8 0,8 0,8 0,8 Rij 0,8 1 0,8 0,2 0,8 1 0,8 0,6 1 0,8 1 0,6
0,8 1 0,8
1
2. Normalisasi matriks
C1  = √1 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2 + 0,8 2 + 0,8 2 + 1 2 + 0,8 2
= = √6,2 = 2,48998 =1/2,48998= 0,372678 =0,8/2,48998= 0,298142 =1/2,48998= 0,372678 =0,8/2,48998= 0,298142 =0,8/2,48998= 0,298142

## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022
=0,8/2,48998= 0,298142 =1/2,48998= 0,372678 =0,8/2,48998= 0,298142
Setelah dilakukan perhitungan dengan cara yang sama pada kolom C2, C3 dan C4 sehingga terbentuk matrik berikut ini:
0,40161  0,342997 0,40161  0,220863
0,321288  0,171499  0,321288  0,331295
0,40161  0,257248 0,40161  0,331295 0,321288  0,342997  0,321288  0,441726
0,321288  0,428746  0,321288  0,110432
0,321288  0,428746  0,321288  0,331295
0,40161  0,342997 0,40161  0,331295
0,321288  0,428746  0,321288  0,552158
Setelah  dilakukan  pencarian  nilai  normalisasi  selanjutnya  dilakukan  pencarian  nilai  raangking  dengan  melakukan perkalian bobot  masing-masing  nilai  alternatif lalu dipisahkan antara benefit dengan cost  dimana nilai  benefit yang sudah dijumahkan setelah dilakukan perkalian bobot lalu dibagikan dengan nilai cost setelah dikalikan dengan bobot juga:
Y1 = (0,40161 × 0,3)+(0,342997 × 0,15)+(0,40161 ×0,2)
(0,220863  × 0,35) = 0,252254 0,077302 = 3,26323 Y2 = (0,321288× 0,3)+( 0,171499× 0,15)+(0,321288 ×0,2) (0,331295× 0,35) = 0,186369 0,115953 = 0,622171 Y3 = (0,40161 × 0,3)+(0,257248 × 0,15)+(0,40161 ×0,2) (0,331295× 0,35) = 0,239392 0,115953 = 0,484365 Y4 = (0,321288× 0,3)+(0,342997 × 0,15)+(0,321288×0,2) (0,441726  × 0,35) = 0,212093 0,154604 = 1,371848 Y5 = (0,321288 × 0,3)+(0,428746 × 0,15)+(0,321288×0,2) (0,110432  × 0,35) = 0,224956 0,038651 = 0,171816 Y6 = (0,321288 × 0,3)+(0,428746 × 0,15)+(0,321288×0,2) (0,331295  × 0,35) = 0,224956 0,115953 = 0,515448 Y7 = (0,40161 × 0,3)+(0,342997 × 0,15)+(0,40161 ×0,2) (0,331295  × 0,35) = 0,252254 0,115953 = 2,175486 Y8 = (0,321288 × 0,3)+(0,428746 × 0,15)+(0,321288 ×0,2) (0,552158  × 0,35) = 0,224956 0,193255 = 0,85908
Berikut  ini  merupakan  keterangan  dalam  bentuk  tabel  dan  juga  merupakan  hasil  dari  perhitungan  menggunakan metode moosra dan nilai terbaik berdasarkan urutan nilai tertinggi dari nomor 1 sampai dengan nomor 8.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Metode Moosra
Alternatif C1+C2+C3 (benefit) C4 (Cost) Y= Benefit/Cost Ranking A1 0,252254 0,077302 3,26323 1 A2 0,186369 0,115953 0,622171 5 A3 0,239392 0,115953 0,484365 7 A4 0,212093 0,154604 1,371848 3 A5 0,224956 0,038651 0,171816 8 A6 0,224956 0,115953 0,515448 6 A7 0,252254 0,115953 2,175486 2 A8 0,224956 0,193255 0,859081 4

## 4. KESIMPULAN
Metode  moosra  menyederhanakan  setiap  langkah  dengan  pertimbangan  yang  tepat,  hasil  yang  diperoleh  sangat  akurat berdasarkan  data  dan  fakta  pada  penelitian  terdahulu  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sekarang  hasil  yang  diperoleh merupakan alternatif e-commerce A1 atau lazada merupakan e-commerce terbaik dari e-commerce lainnya dengan perolehan

## 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.v6i4.4775
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 07/10/2022 ; Published: 25/10/2022
nilai sebesar 3,26323 dimana merupakan angka paling maksimum dari data yang lainnya. Proses penyelesaian metode yang sangat mudah dipahami membuat pengambilan keputusan lebih efesian dan efektif.

## REFERENCE
[1] R.  Fauzi,  S.  Wibowo,  and D.  Y.  Putri,  “Fauzi,  R.,  Wibowo,  S.,  &  Putri,  D.  Y.  (2018).  Perancangan  Aplikasi  Marketplace  Jasa Percetakan Berbasis Website. Fountain of Informatics Journal, 3(1), 5. https://doi.org/10.21111/fij.v3i1.1824Perancangan Apli kasi Marketplace Jasa Percetakan Berbasis Webs,” Fountain Informatics J. , vol. 3, no. 1, p. 5, 2018, doi: 10.21111/fij.v3i1.1824.
[2] A. Setiawan and R. Mulyanti, “Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori pada Ecommerce Toko Busana Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.4550.
[3] J.  S.  Anggri  Puspita  Sari,  Dina  Dewi  Anggraini,  Marlynda  Happy  Nurmalita  Sari,  Dyah  Gandasari,  Valentine  Siagian,  Ri  Sabti Septarini, Diena Dwidienawati Tjiptadi, Oris Krianto Sulaiman, Muhammad Munsarif, Prima Andreas Siregar, Nur Arif Nugraha, Kewirausahaan dan Bisnis Online , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[5] N. K. Yunita Wulan Dewi and G. Sri Darma, “Strategi Investasi & Manajemen Resiko Rumah Sakit Swasta di Bali,” J. Manaj. Bisnis , vol. 16, no. 2, p. 110, 2019, doi: 10.38043/jmb.v16i2.2044.
[6] O. W. Samuel, G. M. Asogbon, A. K. Sangaiah, P. Fang, and G. Li, “An integrated decision support system based on ANN and Fuzzy_AHP  for  heart  failure  risk  prediction,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  68,  no.  October,  pp.  163–172,  2017,  doi: 10.1016/j.eswa.2016.10.020.
[7] P. L. Manis, K. Batubara, Y. Siagian, A. Z. Syah, M. Amin, and W. M. Kifti, “Pelatihan Penggunaan E-Commerce Sebagai Upaya Pemasaran Penjualan Produk Kerajinan Rumah Tangga Ibu-ibu PKK Desa,” vol. 2, no. 1, pp. 25–30, 2021.
[8] 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, [Online]. Available: https://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/2882.
[9] E. Aytac, “The multi-objective decision making methods based on MULTIMOORA and MOOSRA for the laptop selection problem,” pp. 229–237, 2017, doi: 10.1007/s40092-016-0175-5.
[10]  A.  Safitra  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Mekanik  Menjadi  Seorang  SA  (  Service  Advisor  ) Menggunakan Metode Moosra,” vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[11]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[12]  E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D . Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[13]  C. L. Freshtiya Beby Larasati, Agil Gilang Pamungkas, Rahma Mardiani, Tania Utami Lubis and W. Syahputra, “Penetapan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Dalam Merekomendasikan Toko Roti Terbaik Kota Pematangsiantar,” Sainteks 2020 , vol. 2, pp. 7–10, 2020.
[14]  A. S. Pranata, U. D. Rosiani, and M. Mentari, “Sistem Pengambil Keputusan Rekomendasi Lokasi Wisata Malang Raya Dengan Metode MOORA,” POSITIF  J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 10–16, 2021, doi: 10.31961/positif.v7i1.1091.
[15]  L.  Bondan et  al. , “FENDE: Marketplace-Based Distribution, Execution, and Life Cycle Management of VNFs,” IEEE  Commun. Mag. , vol. 57, no. 1, pp. 13–19, 2019, doi: 10.1109/MCOM.2018.1800507.
[16]  F. Feizi, A. A. Karbalaei-Ramezanali, and S. Farhadi, “FUCOM-MOORA and FUCOM-MOOSRA: new MCDM-based knowledge- driven procedures for mineral potential mapping in greenfields,” SN Appl. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 1–19, 2021, doi: 10.1007/s42452- 021-04342-9.
[17]  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.