## Implementasi Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) Untuk Menentukan Kualitas Buah Mangga Terbaik
Santri W Pasaribu 1 , Ester Rajagukguk 1 , Maret Sitanggang 1 , Robbi Rahim 2 , Leon Andretti Abdillah 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Medan, Medan, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia

## Abstrak
Buah mangga merupakan jenis buah buahan yang paling diminatin oleh penduduk Indonesia. Dengan beberapa jenis varietas yang berbeda, menjadi pilihan yang menarik untuk dikonsumsi oleh masyarakat luas. Namun pada kenyataannya, sulit untuk menentukan jenis dari mangga apa yang menjadi unggul, tentu dinilai dari kualitas buah yang dihasilkan. Banyaknya kriteria yang  mempengaruhi kualitas buah  yang baik, tentu  menjadi suatu permasalahan  untuk di selesaikan  dengan  menggunakan sistem pendukung keputusan. Penerapan metode yang baik dalam sistem pendukung keputusan sangat mempengaruhi hasil yang  efektif  dalam  menentukan kualitas buah  mangga.  Banyak  metode  yang saat ini berkembang,  diantaranya ELECTRE, MOORA, VIKOR dan PROMETHEE. Metode metode tersebut memiliki keunggulan dan kelemahan dalam memproses sesuai dengan  bobot  dari  kriteria  yang  ditentukan.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  MOORA( Multi-Objective Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis), Metode  Multi-Objective  Optimization  on the  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  ini  dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada.
Kata Kunci: MOORA, Kualitas Buah Mangga

## Abstract
Mango fruit is the  most popular fruits by the people of Indonesia.  With several different types  of  varieties,  it  becomes an attractive choice for the public to eat. But in fact, it is difficult to determine what kind of mango is superior, certainly judging from the quality of the fruit produced. The number of criteria that affect the quality of good fruit, would be a problem to b e solved by using decision support system. Application of good methods in decision support systems greatly affects effective outcomes in determining the quality of mangoes. Many methods are currently developing, including ELECTRE, MOORA, VIKOR, and PROMETHEE. The method has advantages and disadvantages in the processing in accordance with the weight of the criteria specified. In this research the researcher use the method of MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis), Multi-Objective Optimization Method on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) is chosen because it can determine the weight value for each attribute, then proceed with the ranking process which will select the best alternative from a number of alternatives.
Keywords : MOORA, Quality of Mango Fruit

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi,  semakin  bertambah  pula  kemampuan  komputer  dalam membantu  penyelesaian  permasalahan-permasalahan  dalam  berbagai  bidang  diantaranya  Sistem  Pendukung Keputusan berbasis komputer ( Computer Based Decision Support System ), sistem ini adalah suatu sistem berbasis komputer  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  efektivitas  pengambilan  dalam  memecahkan  masalah.  SPK merupakan  sistem  berbasis  komputer  dengan  antarmuka  antara    mesin/komputer  dan  pengguna.  Sistem pendukung keputusan secara umum didefenisikan sebagai sistem yang mampu menghasilkan pemecahan maupun penanganan  masalah.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  peran  pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan[1][2].
Buah  mangga  rasanya  manis  segar,  sehingga  digemari  oleh  cukup  banyak  orang.  Disamping  itu,  buah mangga juga mengandung gizi yang cukup tinggi. Komponen daging buah mangga yang paling banyak adalah air dan  karbohidrat.  Selain  itu  juga  mengandung  protein,  lemak,  vitamin,  mineral,  dan  zat  yang  mudah  menguap sehingga menciptakan aroma harum khas buah manga.
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  kualitas  buah  mangga  dengan menggunakan  metode  MOORA  dengan  demikian  dapat  dilakukan  penilaian  secara  obyektif  dan  konsisten ,sehingga pengambilan keputusan secara cepat dan tepat dalam penentuan kualitas buah mangga[3].
Banyak penelitian yang berhubungan dengan pengembangan rekayasa perangkat lunak sistem pendukung keputusan menggunakan metode metode pendukung keputusan pada penerapannya[10][7], seperti penelitian yang dilakukan  oleh  Ginting(2017),  menggunakan  metode  TOPSIS  dalam  membantu  manajemen  untuk mengefektifkan keputusan[13]. Kebutuhan lainnya dirasa sangat penting, bila berhubungan dengan strategi dalam melakukan  pemasaran[9][15]  maupun  dalam  keberlanjutan  bisnis  pada  dukungan  keberlanjutan  terhadap
bandara[11]. Sistem pendukung keputusan juga dapat diterapkan untuk penerimaan tenaga pendidik[8], kelayakan pemberian pinjaman[14].
Pada penelitian ini metode  yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode Multi- Objective Optimization on the Basis of  Ratio Analysis (MOORA). Metode Multi-Objective Optimization on the Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada[4][12]. Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah penentuan kualitas buah mangga berdasarkan ukuran, rasa, aroma buah, warna, struktur kulit.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Metode Multi-Objective Optimization on the  Basis of  Ratio Analysis (MOORA) termasuk dalam bagian MCDM yang  mampu  melakukan  proses  sekaligus  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  Atribut  (sasaran)  yang  bertentangan dengan batasan tertentu dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut[5]. Metode MOORA dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  kasus,  akan  tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode MOORA ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik.
Berikut langkah-langkah yang digunakan dalam menyelesaikan MOORA[3][4][12], yaitu: Langkah 1 : Buat Matrik Keputusan.
Matriks keputusan diwakili sebagai matriks Xij, di mana i adalah, m adalah jumlah alternatif sedangkan j mewakili n dalam jumlah kriteria, persamaan 1 adalah representasi matriks dari keputusan tersebut.
X= [ 𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2 𝑋𝑚𝑛 ] ............................................................................................................................... (1)
Langkah 2 : Menormalisasi Matrik Keputusan Brauers (2008) menyimpulkan bahwa untuk penyebut ini, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat masing-masing alternatif per atribut Rasio ini dapat dinyatakan sebagai berikut:
X*ij=Xij/ √[∑ 𝑥 2 𝑚 𝑖=1 𝑖𝑗 .....................................................................................................................................(2)
Langkah 3: Optimalkan atribut.
Untuk  optimasi  multi  obyektif,  pertunjukan  normal  ini  ditambahkan  dalam  hal  memaksimalkan  (untuk menguntungkan atribut) dan dikurangi jika terjadi minimisasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan). Maka masalah optimasi menjadi:
𝑌 𝑖 = ∑ = 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗 − ∑ = 𝑔 + 1 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗
..........................................................................................................(3)
Dimana g adalah jumlah atribut yang harus dimaksimalkan, (n-g) adalah jumlah atribut yang harus diminimalkan, dan yi adalah nilai normal dari nilai alternatif terhdap semua atribut. Dalam beberapa kasus, sering diamati bahwa beberapa  atribut  adalah  lebih  penting  daripadsa  yang  lain.  Agar  lebih  memberi  perhatian  pada  atribut,  bisa dikalikan dengan yang sesuai berat badan (koefisien signifikansi).
Bila bobot atribut ini dipertimbangkan, maka menggunakan persamaan 4.
𝑌 𝑖 = ∑ = 𝑊𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 − ∑ = 𝑔 + 1 𝑊𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 ..................................................................................................(4)
Dimana w j adalah bobot atribut j th , yang dapat ditentukan dengan menerapkan AHP.
Langkah 4 : Nilai yi bisa positif atau negatif tergantung dari jumlah maksimalnya (atribut yang menguntungkan) dan minimal (atribut yang tidak menguntungkan) dalam matriks keputusan.
Rangking ordinal yi menunjukkan preferensi akhir. Dengan demikian, alternatif terbaik memiliki nilai yi tertinggi, sedangkan yang terburuk merupakan alternatif yang memiliki nilai Yi terendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  analisa  masalah  ini,  peneliti  akan  menguraikan  proses  dalam  penentuan  kualitas  buah  mangga  dengan menerapkan  metode Metode  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA).  Dalam tahap intelijen tentukan terlebih dahulu apa saja yang ingin di cari atau di ukur, ( The New Science of Management Decision , 1977)[6]. Untuk menentukan kualitas buah mangga  ada beberapa tahap yang harus diperhatikan : 1. Menentukan beberapa kriteria berdasarkan persepsi secara umum
Kriteria dibawah ini yang digunakan, yaitu:
a. Kriteria 1: Ukuran (C 1 ) Ukuran mangga tebagi menjadi tiga, yaitu : 1. Besar, bobot 5 2. Sedang, bobot 3
3. Kecil, bobot 1
b. Kriteria 2 : Rasa (C 2 ) Rasa mangga terbagi menjadi tiga, yaitu : 1. Sangat Manis, bobot 5 2. Manis Segar, bobot 3 3. Asam, bobot 1 c.    Kriteria 3 : Aroma Buah (C 3 )
Aroma Buah terbagi menjadi tiga, yaitu : 1. Sangat Harum, bobot 5 2. Cukup Harum, bobot 3 3. Kurang Harum, bobot 1
d.  Kriteria 4 : Warna (C 4 )
Warna terbagi menjadi lima, yaitu :
1. Hijau, bobot 1
2. Kuning Kehijauan, bobot 2 2. Kuning, bobot 3 3. Merah Kekuningan, bobot 4
4. Merah Keunguan, bobot 5
e.  Kiteria 5 : Stuktur Kulit (C 5 ) :
Struktur Kulit terbagi menjadi dua, yaitu : 1. Berbintik-bintik, bobot 3 2. Halus, bobot 5
Proses proses yang dilakukan pada Optimalisasi Multi-Objektif dengan Dasar Analisis Rasio (MOORA)terlebih dahulu membuat alternatif dan menentukan kriteria. Tabel 1 merupakan daftar alternatif dari buah mangga.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Buah Mangga A 1 Mangga Harum Manis A 2 Mangga Apel A 3 Mangga Golek A 4 Mangga Udang A 5 Mangga Lokmai Tabel 2. Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot Jenis C 1 Ukuran 30% Benefit C 2 Rasa 20% Benefit C 3 Aroma Buah 20% Benefit C 4 Warna 20% Benefit C 5 Struktur Kulit 10% Benefit
Berikut merupakan alternatif dari mangga yang akan di tentukan kualitas terbaiknya.
Tabel 3. Data Rating kecocokan dan alternatif
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 Sedang  Sangat Manis Sangat Harum Kuning Kehijauan Halus A 2 Kecil Sangat Manis Cukup Harum Merah Keunguan Halus A 3 Besar Manis Segar Kurang Harum Kuning Kehijauan Berbintik-bintik A 4 Kecil Manis Segar Sangat Harum Kuning Kehijauan Berbintik-bintik A 5 Sedang Manis Segar Cukup Harum Kuning Kehijauan Halus
Setelah  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  alternatif  diatas,  maka  didapat  nilai  bobot  dari  masing  masing alternatif terhadap kriteria yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Rating kecocokan dan alternatif
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 3 5 5 2 5 A 2 1 5 3 5 5 A 3 5 3 1 2 3 A 4 1 3 5 2 3 A 5 3 3 3 2 5
Inilah langkah penyelesaiannya dengan menggunakan MOORA: Dari tabel 2, buatlah matriks keputusan Xij, sebagai berikut.
3   5   5   2    5 1   5   3   5    5 X=    5   3   1   2    3 1   3   5   2    3 3  3    3   2    5
Kemudian bentuk matriks dinormalisasi dengan menggunakan persamaan 2. C 1 = √3 2 + 1 2 + 5 2 + 1 2 + 3 2
= √9 + 1 + 25 + 1 + 9 = 6,7082
A 11 = 3 : 6,7082 = 0,4472 A 12 = 1  : 6,7082= 0,1490 A 13 = 5 : 6,7082 = 0,7453 A 14 = 1 : 6,7082 = 0,1490 A 15 = 3  : 6,7082= 0,4472
C 2 = √5 2 + +5 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2
= √25 + 25 + 9 + 9 + 9 = 8,7749 A 12 = 5: 8,7749 = 0,5698 A 22 = 5: 8,7749 = 0,5698 A 32 = 3: 8,7749 = 0,3418 A 42 = 3: 8,7749 = 0,3418 A 52 = 3: 8,7749 = 0, 3418
C 3 = √5 2 + +3 2 + 1 2 + 5 2 + 3 2
= √25 + 9 + 1 + 25 + 9 = 8,3066 A 13 = 5: 8,3066= 0,6019 A 23 = 3: 8,3066= 0,3611 A 33 = 1: 8,3066= 0,1203 A 43 = 5: 8,3066= 0,6019 A 53 = 3: 8,3066= 0,3611
C 4 = √2 2 + 5 2 +2 2 + 2 2 2 2
= √4 + 25 + 4 + 4 + 4
= 6,4031
A 14 = 2: 6,4031= 0,3123 A 24 = 5: 6,4031= 0,7808 A 34 = 2: 6,4031= 0,3123 A 44 = 2: 6,4031= 0,3123 A 54 = 2: 6,4031= 0,3123
C 5 = √5 2 + +5 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 = √25 + 25 + 9 + 9 + 25 = 9,6436
A 15 = 5: 9,6436= 0,5184 A 25 = 5: 9,6436= 0,5184 A 35 = 3: 9,6436= 0,3110 A 45 = 3: 9,6436= 0,3110 A 55 = 5: 9,6436= 0,5184 Hasil perhitungannya adalah, matriks normalisasi 0,4472   0,5698  0,6019  0,3123  0,5184 0,1490   0,5698  0,3611  0,7808  0,5184 X*ij   0,7453   0,3418  0,1203  0,3123  0,3110 0,1490  0,3418  0,6019  0,3123   0,3110 0,4472  0,3418  0,3611  0,3123   0,5184
Bobot disertakan dalam pencarian y ternormalisasi .
0.3 x 0,4472  0.2 x 0,5698 0.2 x 0,6019 0.2 x 0,3123 0.1 x 0,5184 0.3 x 0,1490   0.2 x 0,5698   0.2 x 0,3611     0.2 x 0,7808    0.1 x 0,5184 0.3 x 0,7453  0.2 x 0,3418 0.2 x 0,1203    0.2 x 0,3123    0.1 x 0,3110 0.3 x 0,1490   0.2 x 0,3418     0.2 x 0,6019      0.2 x 0,3123    0.1 x 0,3110 0.3 x 0,4472   0.2 x 0,3418   0.2 x 0,3611    0.2 x 0,3123    0.1 x 0,5184
Hasil setelah dihitung:
0,13416  0,11396   0,12038  0,06246   0,05184
0, 0447   0,11396   0,07222  0,15616   0,05184
0,22359  0,06836   0,02406  0,06246   0,0311
0,0449    0,06836   0,12038  0,06246   0,0311
0,13416  0,06836   0,07222  0,06246   0,05184
Perhitungan yang telah di rangking dari yang terbesar sampai yang terkecil.
Tabel 5. Nilai dari Maximum dan Minimum
Alternatif Maximum (C 1 +C 2 +C 3 C 4 +C 5 ) Minimum Yi = Max - Min A 1 0.4828 0 0.4828 A 2 0,43888 0 0,43888 A 3 0,40957 0 0,40957 A 4 0,327 0 0,327
A 5 0,21772 0 0,21772 Tabel 6. Perangkingan Alternatif Alternatif Yi(Max) Ranking A 1 0,4828 1 A 2 0,43888 2 A 3 0,40957 3 A 4 0,327 4 A 5 0,21772 5
Penelitian yang penulis lakukan menghasilkan keputusan bahwa A 1 merupakan mangga yang memiliki kualitas terbaik dari alternatif alternatif mangga lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan, bahwa metode MOORA(Multi-Objective Optimization on  the  Basis  of  Ratio  Analysis dapat  menyeleksi  alternatif  dan  melakukan  perangkingan  dalam  menentukan kualitas buah mangga terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.

## REFERENCES
[1] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3] P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[4] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[5] G. V S, “Application of MOORA method for parametric optimization of milling process,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 1, no. 4, pp. 743– 758, 2011.
[6] Y. Tansel İç and S. Yıldırım, “MOORA-based Taguchi optimisation for improving product or process quality,” Int. J. Prod. Res. , vol. 51, no. 11, pp. 3321–3341, Jun. 2013.
[7] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[8] M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[9] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[10]  J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010. [11]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[12]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[13]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[14]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[15]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.