Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode MOOSRA Dalam Seleksi Pengantaran Pemesanan Kue Online Menggunakan Pembobotan ROC
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jakarta, Jakarta, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 2111601585@student.budiluhur.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted 16-04-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Setiap  toko  kue  tentunya  memiliki  website  masing  masing  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pemesanan  kue  dan  tentunya memiliki kekurangan dan juga kelebihan masing-masing yang dapat digunakan sebagai penilaian kualitas aplikasi tersebut, seperti jenis kue yang disediakan bervariasi dengan harga yang lebih terjangkau dan bahkan adanya potongan harga yang membuat konsumen semakin tertarik melakukan pemesanann kue secara online. Banyaknya aplikasi tersebut membuat pengguna layanan bingung memilih aplikasi  yang  lebih  baik  diantara  yang  baik,  oleh  karena  itu  dibuatlah  sebuah  penelitian  yang  membahas  teknik  penyelesaian permasalahan tersebut dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini metode SPK yang digunakan ada dua metode diantaranya metode ROC yang dimanfaatkan sebagai penentuan bobot kepentingan pada lima kriteria yang digunakan sebagai rules yang meliputi Kegunaan aplikasi, Ulasan Rating, Promo (Potongan), Menu Kue dan Biaya Penanganan. Metode yang kedua yaitu metode Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) yang akan digunakan untuk menyeleksi 8 aplikasi pesan kue online dengan cara perangkingan setiap alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Hasil akhir setelah diterapkan  kedua  metode  SPK  tersebut  adalah  Akul  cake  delivery  dinyatakan  sebagai  aplikasi  pengantaran  pemesanan  kue  online terbaik dengan nilai preferensi sebesar 38, 012.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; MOOSRA; ROC; Aplikasi Pengantaran Pemesanan Kue Online

## Abstract
Each cake shop certainly has its own website that can be used to order cakes and of course has its own advantages and disadvantages which can be used as an assessment of the quality of the application, such as the types of cakes provided vary at more affordable prices and even the existence of discounted prices makes consumers more interested in ordering cakes online. The large number of these applications makes service users confused about choosing a better application among the good ones, therefore a study was made that discussed techniques for solving these problems using a decision support system. In this study, there are two methods used in the SPK method, including the ROC method which is used as an arrangement of weights of importance on five features that are used as rules which include application usability, Rating Reviews, Promos (Discounts), Cake Menu and Handling Fees. The second method is the Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) method which will be used to select 8 online cake ordering applications by ranking each alternative based on predetermined criteria. The final result after applying the two SPK methods is that Akul cake delivery is declared the best online cake delivery application with a preference value of 38.012.
Keywords : Decision Support System; MOOSRA; ROC; Online Cake Order Delivery Application

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  setiap  tahunnya  meningkat  sehingga  memudahkan  kita  dalam  penyelesaian  pekerjaan ataupun memudahkan dalam segala aktifitas sehari-hari, dampak positif yang dapat dirasakan yaitu melakukan transaksi jual  beli  yang  dapat  dilakukan  tanpa  tatap  muka  sehingga  dapat  menghemat  biaya,  waktu  dan  juga  energi.  Salah  satu transaksi jual beli yang dapat dimanfaatkan pada sebuah aplikasi yaitu aplikasi pemesanan dapat di peroleh dari website masing-masing. Aplikasi pesan kue online dapat digunakan kapan pun dan dimanapun sehingga tidak ada hambatan atau keterbatasan  layanan  penggunaanya,  selain  itu  aplikasi  tersebut  terbilang  mudah  kegunaandan  akses  sehingga  dapat digunakan disemua kalangan.
Ada  banyak  aplikasi  online  yang  dapat  digunakan  untuk  pemesanan  kue,  setiap  aplikasi  tentunya  memiliki kekurangan dan juga kelebihan masing-masing yang dapat digunakan sebagai penilaian kualitas aplikasi tersebut, seperti jenis  kue  yang  disediakan  bervariasi  dengan  harga  yang  lebih  terjangkau  dan  bahkan  adanya  potongan  harga  yang membuat  konsumen  semakin  tertarik  melakukan pemesanan  kue  secara  online.  Banyaknya  aplikasi  tersebut  membuat pengguna layanan bingung memilih aplikasi yang lebih baik diantara yang baik,
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membuat sebuah  kesimpulan  dalam  pemilihan  aplikasi  pengantaran  kue  online  dengan  menggunakan  kriteria  sebagai  rules (penilaian)  setiap  alternatif.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sisitem  yang  terkomputerisasi  untuk membantu  peneliti  ataupun  user  dalam  membuat  keputusan  yang  kompleks  dan  juga  efektif  dari  permasalahan  yang dihadapi  atau  permasalahan  yang  diteliti.  Bukan  hanya  permasalahan  yang  sederhana,  SPK  bahkan  mampu menyelesaikan  permasalahan yang tidak terstruktur sehingga sulit bagi pengambil keputusan membuat sebuah keputusan [1][2].
Ada banyak metode spk yang dapat digunakan dalam penyelesaian masalah seperti metode WASPAS, MAUT, TOPSIS, MOOSRA, MOORA, SAW, WP, OCRA, PSI, AHP, ROC dan lainnya[3][4][5].
Metode  yang  digunakan  dalam  pemilihan  aplikasi  pemesanan  kue  secara  online  menggunakan  metode  ROC  yang digunakan sebagai pembobotan kriteria dan metode MOOSRA sebagai perangkingan alternatif.
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  adalah  metode  dipakai  untuk  memberikan  hasil  nilai  bobot  pada  setiap kriteria - kriteria. Ketentuan dari metode ini merupakan metode yang menitik beratkan suatu prioritas terhadap kriteria yang menjadi bagian utama. Dalam proses penentuan tingkat kepentingan setiap kriteria dinilai berdasarkan letak kriteria, jika kriteria A diposisikan sebagai kriteria pertama, maka kriteria A lebih penting dari kriteria ke-2, begitu juga dengan kriteria  ke-2  lebih  penting  daripada  kriteria  ke-3  dan  selanjutnya  hingga  kriteria  ke-n  [6][7].  Metode  Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) adalah salah satu metode SPK yang digunakan sebagai perangkingan,  metode  ini  dianggap  salah  satu  metode  khusus  (sensitif)  dikarenakan  penggunaannya  hanya  dapat dilakukan jika kriteria penelitian berjenis benefit dan cost, jika salah satu jenis kriteria tidak ada (hanya kriteria benefit) maka penelitian tidak dapat dilakukan menggunakan metode MOOSRA tersebut. Metode MOOSRA hampir sama dengan metode MOORA hanya saja pada metode MOORA dapat dilakukan tanpa kriteria yang lengkap (dapat dilakukan dengan jenis kriteria benefit saja atau cost saja) dan proses perangkingan metode MOORA dilakukan dengan pengurangan antara kriteria benefit dengan kriteria cost [8][9][10].
Penyelesaian penelitian ini tentunya memerlukan beberapa penelitian yang telah di pahami sehingga memudahkan dalam memilih metode yang akan diterapkan diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Safitra, dkk. Pada tahun 2021  dengan  topik  penelitian  membahas  tentang  metode  MOOSRA  yang  digunakan  peneliti  untuk  membuat  sebuah keputusan yang berhak diterima sebagai Service Advisor pada sebuah perusahaan ataupun instansi tertentu. Pemilihan itu dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  mekanik  yang  akan  menjadi  service  advisor,  adapun  hasil  akhir  setelah diterapkannya metode moosra yaitu alternatif terbaik adalah A10 dengan nama Kristian Sibarani dengan nilai perolehan sebesar  6,6823  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan[11].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Mohammad Aldinugroho  Abdullah  dan  Rima  Tamara  Aldisa pada  tahun  2023  dengan  penelitian  yang  serupa  yaitu  menggunakan ROC  sebagai  pembobotan  setiap  kriteria  dan  menggunakan  MOOSRA  sebagai  perangkingan  atau  penilaian  setiap alternatif,  penelitian  ini  membahas  sebuah  topik  permasalahan  yang  dialami  oleh  sebuah  perusahaan  ataupun  sebuah instansi  dalam  pemilihan frontliner  yang  berhak bekerja  di  instansi  atau  perusahaan  tersebut,  frontliner  yang  diterima merupakan frontliner yang memiliki  atau sesuai  dengan kriteria yang telah ditentukan  dengan memilih  alternatif yang memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu  perolehan  nilai  tertinggi  oleh  A8  dengan  nilai  preferensi  sebesar  44,6195, selanjutnya alternatif A1 dengan nilai preferensi sebesar 40,2734[12]. Penenlitian yang dilakukan oleh Novranza Kannia dan Frieyadie pada tahun 2022 dengan memanfaatkan metode AHP yang biasa digunakan sebagai pembobotan kriteria, akan tetapi pada penelitian tersebut mereka menggunakan metode AHP sebagai perangkingan juga sehingga membuat peneliti  tertarik  dalam  penyeleksian  aplikasi  pesan  masakan  online  dengan  menggunakan  metode yang  pada  dasarnya digunakan sebagai perangkingan.
Pada penelitian ini alternatif yang digunakan sangatlah sedikit sehingga peneliti tertarik mengangkat permasalahan dengan alternatif yang lebih banyak lagi  [13]. Hasil penelitian ini yaitu aplikasi  pesan  kue  online terbaik  adalah  Akul delivery dengan nilai persentase sebesar 41%

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan penelitian
Berikut tahapan penulis dalam melakukan penelitian yang terlihat pada gambar 1 berikut.
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berikut penjelasan yang dapat dilihat berdasarkan gambar 1 untuk memudahkan dalam memahami tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian penelitian ini diantaranya: a. Analisa masalah
Tahap menganalisa masalah merupakan tahap awal yang harus dilakukan seorang peneliti, karena dengan proses ini peneliti  dapat  mengetahui  dengan  lebih  jelas  permasalahan  yang  terjadi  dan  dapat  menentukan  hal  yang  akan dilakukan untuk menyelesaikan masalah.
b. Pengumpulan data
Tahap kedua yaitu mengumpulkan data yang sebelumnya telah diketahui  permasalahan yang terjadi. Data tersebut diperoleh dari hasil interview ataupun observasi terhadap data yang bersumber dari aplikasi pesan kue secara online yang digunakan sebagai sampel penelitian.
c. Studi Pustaka
Tahapan  ini  juga  tidak  kalah  penting  dibanding  tahapan  sebelumnya,  karena  pada  tahapan  ini  peneliti  perlu memperluas wawasan dengan melakukan studi literatur atau studi pustakan terhadap kriteria yang digunakan dan juga teknik atau metode yang cocok digunakan dalam penyeleksian aplikasi pesan kue online d. Menerapkan metode ROC
Tahap ini menjelaskan penentuan tingkat kepentingan setiap kriteria dihitung menggunakan metode ROC atau proses ini disebut sebagai proses pembobotan kriteria.
e. Menerapkan metode MOOSRA
Penerapan metode MOOSRA yang digunakan untuk merangking aplikasi pesan kue online berdasarkan kriteria yang telah  dibobotkan  menggunakan  metode  ROC.  Pada  tahap  ini  akan  terlihat  alternatif  yang  terpilih  atau  dinyatakan sebagai aplikasi pesan kue online terbaik.
f. Kesimpulan
Kesimpulan tentunya berisi hasil dari diterapkannya kedua metode SPK yaitu metode ROC dan metode MOOSRA dengan hasil preferensi tertinggi dinyatakan sebagai aplikasi pesan kue online terbaik.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  teknik  penyelesaian  masalah  secara  terkomputerisasi  dengan menggabungkan berbagai elemen yang telah dikumpulkan untuk memperoleh tujuan [14]. Sistem pendukung keputusan dianggap sebagai bidang ilmu yang sangat mudah penggunaannya, bukan hanya sistem kerja yang terstruktur, SPK juga sangat mudah dipahami, ada banyak metode yang dapat digunakan, mulai dari metode yang sederhana seperti SAW, WP, MOORA,  WASPAS,  MAUT  dan  MOOSRA  hingga  metode  yang  lumayan  sulit  seperti  TOPSIS,  AHP,  PSI,  ARAS, Electree dan banyak lainnya. Bukan hanya metode perangkingan, SPK juga menyediakan metode yang dapat digunakan sebagai pembobotan tingkat kepentingan setiap kriteria seperti metode ROC, Entrophy dan AHP [2][15].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode ROC merupakan salah satu metode yang dikhusukan penggunaanya untuk pembobotan tingkat kepentingan setiap kriteria, metode ROC dianggap sebagai metode paling mudah dibandingkan metode pembobotan lainnya dan juga proses atau tahapan penyelesaiannya sangatlah sederhana.  Dalam proses penentuan tingkat  kepentingan setiap kriteria dinilai berdasarkan letak kriteria, jika kriteria A diposisikan sebagai kriteria pertama, maka kriteria A lebih penting dari kriteria ke-2, begitu juga dengan kriteria ke-2 lebih penting daripada kriteria ke-3 dan selanjutnya hingga kriteria ke-n [6][7][16]. Perhitungan ROC menggunakan rumus berikut [17][18]: a. Tingakat kepentingan dari setiap kriteria
Jika 𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 > ⋯ > 𝐶 𝑛 maka 𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 > ⋯ > 𝑊 𝑛 (1)
b. Menghitung nilai bobot kriteria (Wn)
𝑊 𝑛 = 1 𝑛 ∑ (1 + 1 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: K  : Kriteria W  : Nilai pembobotan kriteria n  : Jumlah kriteria
i  : Nilai perulangan

## 2.4 Metode Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA)
Metode Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) adalah salah satu metode SPK yang  digunakan  sebagai  perangkingan,  metode  ini  dianggap  salah  satu  metode  khusus  (sensitif)  dikarenakan penggunaannya hanya dapat dilakukan jika kriteria penelitian berjenis benefit dan cost, jika salah satu jenis kriteria tidak ada  (hanya  kriteria  benefit)  maka  penelitian  tidak  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  MOOSRA  tersebut.  Metode MOOSRA hampir sama dengan metode MOORA hanya saja pada metode MOORA dapat dilakukan tanpa kriteria yang lengkap  (dapat  dilakukan  dengan  jenis  kriteria  benefit  saja  atau  cost  saja)  dan  proses  perangkingan  metode  MOORA
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dilakukan  dengan  pengurangan  antara  kriteria  benefit  dengan  kriteria  cost    [8][9][10][19].  Langkah  penyelesaian permasalahan menggunakan metode MOOSRA dapat dilakukan menggunakan langkah berikut[20][21]: a. Membentuk matriks keputusan.
x11 x12 … x1n Xij = x21 x22 … x2n … … … … xm1 xm2 … xmn
b. Lakukan proses normalisasi dengan mengubah nilai atribut kedalam rentang 0-1
𝑌𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (3)
c. Menghitung nilai preferensi dengan membagi kriteria benefit dengan cost. Berikut rumus yang dapat digunakan.
𝑌 ∗ 𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=1 √∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=𝑔+1
(4)
G merupakan jumlah atribut benefit sedangkan  (n-g) adalah jumlah atribut cost.

## 2.5 Aplikasi Pengantaran Pemesanan Online
Aplikasi  pengantaran  pemesanan  online  merupakan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan  kapanpun  dan  dimanapun tanpa adanya batas tempat dan waktu, aplikasi ini tersedia berbagai jenis kue yang dapat dibeli tanpa harus bertatap muka sehingga dapat menghemat waktu dan energi. Selain itu dengan adanya aplikasi pesan kue online ini, masyarakat dapat melakukan  pemesanan  sambil  mengerjakan  tugas  ataupun  kegiatan  lainnya.  Bahkan,  pemesanan  secara  online  lebih murah dikarenakan adanya potongan harga ataupun diskon yang disediakan oleh aplikasi  tersebut, sehingga membuat konsumen tertarik melakukan transaksi jual beli makanan [22][23][24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  yang  menyediakan  layanan  jasa  seperti  pemesanan  kue  secara  online  dapat  memudahkan  kita  melakukan transaksi jual beli tanpa ribet, aplikasi penyedia jasa tersebut tentunya bukan hanya ada satu aplikasi saja, ada beberapa aplikasi yang memiliki kinerja masing-masing, sehingga dibuatlah sebuah sistem pendukung keputusan untuk memilik aplikasi  pemesanan  kue  online  yang  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan  dengan  menerapkan  metode  ROC sebagai pembobotan kriteria dan MOOSRA sebagai perangkingan. Berikut tabel kriteria yang akan digunkaan sebagai rules penilaian.
Tabel 1. Jenis Kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria C1 Kegunaan Benefit C2 Ulasan Rating Benefit C3 Promo (Potongan) Benefit C4 Menu Makanan Benefit C5 Biaya Penanganan Cost
Berdasarkan tabel 1 terlihat bahwa kriteria yang digunakan sebagai penilaian untuk pemilihan Seleksi Pengantaran Pemesanan Kue Online kode kriteria C1 digunakan untuk mewakili kriteria kegunaan dan jenis kriteria benefit (semakin besar nilai kriteria maka semakin baik), begitu juga untuk kiteria ke-2 hingga ke-5, hanya saja pada kriteria ke-5 jenis kriteria cost (semakin kecil nilai kriteria makan semakin baik). Berikut tabel 2 data alternatif dari 8 objek yang dinilai.
Tabel 2. Sampel Data Alternatif Kegunaan Aplikasi  Ulasan Rating Promo Menu Makanan  Biaya Penanganan Key Delivery (A1) Lumayan Mudah 4,7 Cukup Sering Cukup Banyak 2500 Papaice Delivery (A2) Sangat Mudah 4,7 Sering Sangat Banyak 3000 Akul Delivery (A3) Sangat Mudah 4,8 Sering Sangat Banyak 3000 De kuker Delivery (A4) Lumayan Mudah 4,1 Cukup Sering Cukup Banyak 2500 Pawdessert (A5) Sulit 4,4 Jarang Sedikit 2000 Rarial cake (A6) Lumayan Mudah 2,6 Cukup Sering Sedikit 2000 Brow cake (A7) Lumayan Mudah 4,5 Cukup Sering Cukup Banyak 6000 Ratih cake (A8) Mudah 4,2 Sering Sangat Banyak 5000
Salah satu data yang berjenis linguistik harus dilakukan perbaikan nilai seperti tabel 2, terlihat bahwa ada 3 kriteria yang memiliki data linguistik sehingga perlunya dilakukan perbaikan bobot nilai.
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Kriteria yang harus dilakukan perbaikan bobot diantaranya kriteria pertama (C1) dengan keterangan “kegunaan aplikasi”, C3 (Promo) dan C4 (Menu Makanan), sedangkan kriteria C2 (Ulasan Rating) dan C5 (Biaya Penanganan) tidak perlu lagi dilakukan perbaikan bobot nilai karena datanya berbentuk nilai (angka). Perbaikan bobot ketiga kriteria dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Perbaikan nilai bobot kriteria C2, C3 dan C4 Kriteria Keterangan Nilai C1 Sangat Mudah 4 Mudah 3 Cukup Mudah 2 Sulit 1 C3 Sering 5 Cukup Sering 3 Tidak Ada 1 C4 Sangat Banyak 3 Cukup Banyak 2 Sedikit 1
Setelah  dilakukan  perbaikan  nilai  bobot  pada  kriteria  C2,  C3  dan  C4,  maka  lakukan  penyesuaian  data  sampel berdasarkan  hasil  perbaiakn  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah  dilakukan  pada  tabel  3.  Berikut  tabel  4  merupakan penyesuaian sampel data atau disebut sebagai rating kecocokan.
Tabel 4. Rating Kecocokan Sampel Data Alternatif C1  C2  C3  C4 C5 Key Delivery (A1) 2 4,7 3 2 2500 Papaice Delivery (A2) 4 4,7 5 3 3000 Akul Delivery (A3) 4 4,8 5 3 3000 De kuker Delivery (A4)  2 4,1 3 2 2500 Pawdessert (A5) 1 4,4 1 1 2000 Rarial cake (A6) 2 2,6 3 1 2000 Brow cake (A7) 2 4,5 3 2 6000 Ratih cake (A8) 3 4,2 5 3 5000
Penyesuaian setiap kriteria yang berjenis linguistik telah dilakukan, selanjutnya lakukan proses pembobotan pada setiap  kriteria  guna  menentukan  tingkat  kepentingan  dari  masing-masing  kriteria.  Proses  pembobotan  tersebut menggunakan metode ROC.

## 3.1 Penerapan Metode ROC
Penerapan metode ROC dilakukan dengan perhitungan berikut:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,157
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,090
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Berikut  tabel  5  bobot  setiap  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  masing-masing  kriteria  yang  akan  dinilai berdasarkan data sampel yang telah di lakukan perbaikan nilai (rating kecocokan):
Tabel 5. Nilai bobot kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria  Bobot Kriteria C1 Kegunaan Benefit 0,457 C2 Ulasan Rating Benefit 0,257 C3 Promo (Potongan) Benefit 0,157 C4 Menu Makanan Benefit 0,090 C5 Biaya Penanganan Cost 0,040 3.2 Penerapan Metode MOOSRA
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berikut  proses  penerapan  metode  MOOSRA  yang  dilakukan  pada  penyeleksian  aplikasi  pesan  makanan  online  yang dimulai  dengan  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif,  kemudian menormalisasikan  matriks  tersebut  dengan  menggunakan  rumus  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  lakukan  perkalian setiap alternatif yang telah di normalisasikan dengan bobot kriteria yang telah dihitung dengan menerapkan metode ROC dan langkah terakhir yaitu mengoptimalkan atribut dengan menjumlahkan semua kriteria yang berjenis benefit kemudian membaginya dengan kriteria yang berjenis cost. Berikut langkah-langkah penerarapan MOOSRA:
a. Membuat matriks keputusan
X= 2  4,7  3  2  2500 4  4,7  5  3  3000 4  4,8  5  3  3000
2  4,1  3  2  2500
1  4,4  1  1  2000
2  2,6  3  1  2000
2  4,5  3  2  6000
3  4,2  5  3  5000
b. Normalisasi matriks x
C1 = √2 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 = 7,616
𝑋 11 = 2 7,616 = 0,263
𝑋 21 = 4 7,616 = 0,525
𝑋 31 = 4 7,616 = 0,525
𝑋 41 = 2 7,616 = 0,263
𝑋 51 = 1 7,616 = 0,131
𝑋 61 = 2 7,616 = 0,263
𝑋 71 = 2 7,616 = 0,263
𝑋 81 = 3 7,616 = 0,394
C2 = √4,7 2 + 4,7 2 + 4,8 2 + 4,1 2 + 4,4 2 + 2,6 2 + 4,5 2 + 4,2 2 = 12,167
𝑋 12 = 4,7 12,167 = 0,386
𝑋 22 = 4,7 12,167 = 0,386
𝑋 32 = 4,8 12,167 = 0,395
𝑋 42 = 4,1 12,167 = 0,337
𝑋 52 = 4,4 12,167 = 0,362
𝑋 62 = 2,6 12,167 = 0,214
𝑋 72 = 4,5 12,167 = 0,370
𝑋 82 = 4,2 12,167 = 0,345
C3 = √3 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 = 10,583
𝑋 13 = 3 10,583 = 0,283
𝑋 23 = 5 10,583 = 0,472
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑋 33 = 5 10,583 = 0,472
𝑋 43 = 3 10,583 = 0,283
𝑋 53 = 1 10,583 = 094
𝑋 63 = 3 10,583 = 0,283
𝑋 73 = 3 10,583 = 0,283
𝑋 83 = 5 10,583 = 0,472
C4 = √2 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 = 6
𝑋 14 = 2 6 = 0,312
𝑋 24 = 3 6 = 0,469
𝑋 34 = 3 6 = 0,469
𝑋 44 = 2 6 = 0,312
𝑋 54 = 1 6 = 0,156
𝑋 64 = 1 6 = 0,156
𝑋 74 = 2 6 = 0,312
𝑋 84 = 3 6 = 0,469
C5 = √2500 2 + 3000 2 + 3000 2 + 2500 2 + 2000 2 + 2000 2 + 6000 2 + 5000 2 = 9974,969 𝑋 15 = 2500 9974,969 = 0,251
𝑋 25 = 3000 9974,969 = 0,301
𝑋 35 = 3000 9974,969 = 0,301
𝑋 45 = 2500 9974,969 = 0,251
𝑋 55 = 2000 9974,969 = 0,201
𝑋 65 = 2000 9974,969 = 0,201
𝑋 75 = 6000 9974,969 = 0,602
𝑋 85 = 5000 9974,969 = 0,501
Berikut  bentuk  matriks  Xij  ternormalisasi  yang  telah  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus normalisasi:
0,263  0,386  0,283  0,312  0,251
0,525  0,386  0,472  0,469  0,301
0,525  0,395  0,472  0,469  0,301
Xij= 0,263  0,337  0,283  0,312  0,251 0,131  0,362  0,094  0,156  0,201
0,263  0,214  0,283  0,156  0,201
0,263  0,370  0,283  0,312  0,602
0,394  0,345  0,472  0,469  0,501
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Lakukan  perkalian  matriks  Xij  yang  telah  dinormalisasikan  dengan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang  telah ditentukan dengan menggunakan metode ROC. Nilai Wj yang digunakan yaitu (0,457   0,257  0,157   0,090   0,040)
0,263*0,457  0,386*0,257  0,283*0,157  0,312*0,090  0,251*0,040 0,525*0,457  0,386*0,257  0,472*0,157 0,4690,090 0,301*0,040 0,525*0,457  0,395*0,257  0,472*0,157 0,4690,090 0,301*0,040 Xij*Wj = 0,263*0,457  0,337*0,257  0,283*0,157 0,3120,090 0,251*0,040 0,131*0,457  0,362*0,257  0,094*0,157 0,1560,090 0,201*0,040 0,263*0,457  0,214*0,257  0,283*0,157 0,1560,090 0,201*0,040 0,263*0,457  0,370*0,257  0,283*0,157 0,3120,090 0,602*0,040 0,394*0,457  0,345*0,257  0,472*0,157 0,4690,090 0,501*0,040
Berikut matriks yang diperoleh dari hasil perkalian antara nilai Xij yang telah dinormalisasikan dengan setiap nilai bobot kriteria (Wj):
0,120  0,099  0,044  0,028  0,010
0,240  0,099  0,074  0,042  0,012
0,240  0,101  0,074  0,042  0,012
X*ij= 0,120  0,086  0,044  0,028  0,010
0,060  0,093  0,015  0,014  0,008
0,120  0,055  0,044  0,014  0,008
0,120  0,095  0,044  0,028  0,024
0,180  0,089  0,074  0,042  0,020
c. Pengoptimalan Atribut
Lakukan  pengoptimalan  setiap  atribut  dengan  melakukan  pembagian  antara  nilai  matriks  hasil  perkalian  Xij dengan  bobot  kriteria  (Wj)  yang  berjenis  benefit  dengan  nilai  matriks  hasil  perkalian  Xij  dengan  bobot  kriteria  (Wj) berjenis cost, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Pengoptimalan Kriteria Alternatif C1+C2+C3+C4 (Benefit) C5 (Cost) Y*i A1 0,292 0,010 29,087 A2 0,455 0,012 37,837 A3 0,457 0,012 38,012 A4 0,279 0,010 27,824 A5 0,182 0,008 22,648 A6 0,233 0,008 29,082 A7 0,287 0,024 11,944 A8 0,385 0,020 19,186
Pengoptimalan  setiap  atribut  telah  dilakukan,  kemudian  lakukan  penilaian  akhir  yaitu  menentukan  nilai  Y*i tertinggi hingga terendah dengan melakukan perangkingan. Berikut tabel 7 merupakan perangkingan setiap Pengantaran Pemesanan Kue Online
Tabel 7. Hasil Ranking Alternatif Preferensi Rank A1 29,087 3 A2 37,837 2 A3 38,012 1 A4 27,824 5 A5 22,648 6 A6 29,082 4 A7 11,944 8 A8 19,186 7
Berdasarkan tabel 7, dijelaskan bahwa aplikasi pengantaran pemesanan kue online atau disebut sebagai alternatif yang dinyatakan sebagai alternatif terbaik adalah alternatif A3 (Akul Delivery) dengan nilai preferensi sebesar 38.012, alternatif ke-2 dengan nilai preferensi sebesar 37.837 yang diperoleh oleh Alternatif A2 dan di peringkat ketiga dengan nilai preferensi sebesar 29.087
Hal 497−505 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  dibuat  setelah  dilakukannya  penyeleksian  aplikasi  Pengantaran  Pemesanan  Kue  Online menggunakan dua metode sistem pendukung keputusan yaitu metode ROC yang digunakan sebagai perhitungan mencari nilai  kepentingan  setiap  kriteria  yang  digunakan  dan  metode  MOOSRA  yang  kegunaanya  itu  untuk  penyeleksian berdasarkan  nilai  preferensi  tertinggi  dengan  cara  perangkingan.  Kedua  metode  dinilai  cocok  untuk  diterapkan  pada penelitian ini, karena pada dasarnya metode MOOSRA hanya dapat di guna kan apabila kriteria penelitian berjenis benefit dan  juga  cost  sehingga  penelitian  ini  dinilai  sesuai  dengan  metode  penerapan.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  berupa keputusan penentu Seleksi Pengantaran Pemesanan Kue Online yang terbaik adalah Akul delivery dengan nilai preferensi sebesar 38,012.

## REFERENCES
[1] D. Aldo, N. Putra, and Z. Munir, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut),” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen), vol. 7, no. 2, pp. 76–82, 2019.
[2] J. Afriany, K. Tampubolon, and R. Fadillah, “Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[3] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[4] A. Karim, S. Esabella, K. Kusmanto, M. Mesran, and U. Hasanah, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis  (OCRA)  dan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1674–1687, 2021.
[5] H. Arahman, “Tingkat Akurasi dalam Analisis Perbandingan Metode ORESTE dengan PSI terhadap Penilai Kinerja Dosen,” J. Inf. dan Teknol., pp. 7–12, 2023.
[6] F. Aditiya and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode ROC dan WP,” J. Ris. Tek. Inform. dan Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2022.
[7] R. Khalida, B. Bangun, M. Mesran, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 937–944, 2021.
[8] H. Haeruddin, “Pemilihan Peserta Olimpiade Matematika Menggunakan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022.
[9] E.  Fitria,  D.  Suhaedi,  and  G.  Gunawan,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E- commerce dalam Pembelian Produk Fashion,” in Bandung Conference Series: Mathematics, 2023, vol. 3, no. 1.
[10]  A. A. Suryanto, S. N. Alam, W. Widjaja, H. Wijaya, and I. Adhicandra, “Penerapan Metode MOOSRA dan MOORA dalam Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1721–1731, 2023.
[11]  A. Safitra, P. Pristiwanto, and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA (Service Advisor) Menggunakan Metode Moosra,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng., vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[12]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  Dalam  Penentuan  Penerimaan  Frontliner  Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” J. Ris. Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5647.
[13]  N.  Kannia  and  F.  Frieyadie,  “Analisa  Pemilihan  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Online  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Sos. Teknol., vol. 2, no. 11, pp. 972–983, 2022.
[14]  G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.
[15]  T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, “SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[16]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. media Inform. budidarma, vol. 3, no. 4, pp. 376–380, 2019.
[17]  M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, pp. 366–370, 2019.
[18]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[19]  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.
[20]  B.  G.  Sudarsono,  I.  Zulkarnain,  E.  Buulolo,  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Penerapan  Metode  MOOSRA  dan  MOORA  dalam Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1456–1463, 2022.
[21]  F. Saidah, N. Hasibuan, and E. Pratiwi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode MOOSRA Rekrutmen PPNPN Pada Kantor Pertanahan Kota Medan,” SNASTIKOM, vol. 1, no. 01, pp. 89–97, 2022.
[22]  M.  D.  S.  Lubis,  T.  S.  Waruwu,  and  D.  Lase,  “Perancangan  Dan  Pembuatan  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Online  Berbasis Android,” J. MAHAJANA Inf., vol. 5, no. 1, pp. 29–35, 2020.
[23]  D. H. Sitanggang and D. Damiyana, “Analisis Faktor Kualitas Pelayanan Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Melalui Aplikasi Pesan Makanan on Line,” J. Lentera Bisnis, vol. 11, no. 2, pp. 109–118, 2022.
[24]  D. P. Ningdiah, “Hubungan Penggunaan Aplikasi Pemesanan Makanan Online dengan Kebiasaan Konsumsi Pangan Sumber Gula, Garam, dan Lemak pada Pegawai Perkantoran di DKI Jakarta,” 2019.