## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Personel Yon Zipur I Dhira Dharma Ke Daerah Rawan Konflik Menerapkan Metode MOORA
Rizki Amalia Siregar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Pengambilan keputusan di dalam suatu organisasi merupakan hasil proses komunikasi dan partisipasi yang terus menerus dari keseluruhan  organisasi.  Hasil  keputusan  tersebut  dapat  merupakan  pernyataan  yang  disetujui  antar  alternatif  atau  antar prosedur atau mencapai tujuan tetentu. Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan menggunakan  metode tersebut  dapat memberikan alternatif terbaik dalam pemilihan personel Yon zipur  I/DD, Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Dimana kritria dapat bernilai menguntungkan (benefit) atau yang tidak menguntungkan (cost).
Kata Kunci: Personel,Kriteria, SPK, MOORA .

## Abstract
Decision  making  in an organization is the result of a  continuous process of  communication and participation  of the  entire organization. The results of these decisions can be agreed statements between alternatives or between procedures or achieving certain objectives. The Multi Objective Optimization method on the Base of Ratio Analysis (MOORA) using this method can provide the best alternative in selecting Yon Zipur I / DD personnel. This method has a good level of selectivity because it can determine the objectives of conflicting criteria. Where criteria can be of beneficial value or benefit.
Keywords : Personnel, Criteria, SPK, MOORA.

## 1. PENDAHULUAN
Personel  merupakan  anggota  prajurit  angkatan  perang  atau  angkatan  bersenjata  suatu  Negara  yang  tidak memandang pangkat dan jabatan, mulai dari pangkat terendah hingga pangkat tertinggi. Prajurit merupakan orang yang  memiliki  keahlian  dalam  berperang  dan  mempertahankan  keamanan  suatu  Negara  melindungi  segenap bangsa dan seluruh tumpah darah Indonesia dari ancaman dan gangguan terhadap keutuhan bangsa dan negara. Prajurit  juga  disebut  tentara  dan  berstatus  militer.  Rawan  Konflik  merupakan  kawasan  yang  tidak  stabil  yang dihadapkan pada berbagai masalah sosial dan ketidakstabilan politik, serta institusi politik demokrasi yang belum efektif. Prajurit yang melaksanakan penugasan merupakan suatu kehormatan dan kebanggaan. Penugasan operasi selain sebagai kebanggaan  dan kehormatan, karena kedaulatan dan keutuhan wilayah negara serta martabat dan harga  diri  sebuah  bangsa  telah  dipercayakan  sepenuhnya  kepada  para  prajurit  yang  bertugas  ke  daerah  rawan konflik. Hidup berdampingan dengan masyarakat yang berbeda latar belakang berbeda bangsa dan bahasa serta bersama sama menyatu dengan warga masyarakat sekitar. Hal tersebut secara langsung menjadi bukti bahwa jati diri Prajurit lahir dari rakyat berjuang bersama untuk rakyat khususnya bagi prajurit Batalyon Zipur I/DD yang akan mengikuti seleksi pemilihan personel ke daerah rawan konflik. Dalam melakukan seleksi pemilihan tentunya tidak  mudah  karena  ada  beberapa  tahapan  atau  proses  yang  disesuaikan  dengan  kriteria-kriteria    yang  sudah ditetapkan  berdasarkan  alternatif  yang  ada  dan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  karena  sistem  yang digunakan belum seutuhnya berjalan dengan baik sehingga menghasilkan sebuah keputusan yang kurang akurat. Sistem  pendukung  keputusan  yang  di  rancang  dengan  menggunakan  bahasa  pemograman,  sehingga  dengan mudah menentukan pemilihan personel. Sistem yang di rancang akan menentukan personel yang tepat untuk di tugaskan ke daerah rawan konflik berdasarkan kriteria-kriteria tertentu yang merujuk pada kemampuan personel. Sistem  pendukung  keputusan  yang  baik  adalah  sistem  yang  dapat  menentukan  kriteria  untuk  mendukung keputusan sehingga dapat memperhitungkan dengan cepat keputusan yang akan diambil. salah satu metode yang mendukung keputusan adalah Metode Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) MOORA adalah Metode yang relatif baru pertama kali digunakan dalam suatu pengambilan dengan multi-kriteria. Metode  MOORA  memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami  dalam  memisahkan  bagian subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut  pengambilan keputusan. Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Dimana kriteria dapat bernilai menguntungkan (benefit) atau yang tidak menguntungkan (cost) [1] .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan
pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstruktur dan situasi  yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan  istilah Management  Decision  System [2] . Konsep  pendukung  keputusan ditandai dengan  sistem  interaktif  berbasis komputer  yang  membantu pengambil keputusan  memanfaatkan data dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan merupakan  penggabungan  sumber–sumber  kecerdasan  individu  dengan  kemampuan  komponen  untuk memperbaiki kualitas keputusan [3].

## 2.2 MOORA (Multi Objective Optimization on the basis of ratio analysis)
Moora adalah  multiobjektif  sistem  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang  saling  bertentangan  secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks. Moora diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006. Pada awalnya metode ini diperkenalkan oleh Brauers  pada  tahun  2004  sebagai  “ Multi-Objective  Optimization ”  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan berbagai masalah pengambilan keputusan yang rumit pada lingkungan pabrik. Metode moora diterapkan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi, manajerial dan konstruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek [4],[6],[7].
Adapun langkah penyelesaian dari metode moora[9] adalah:
1. Menentukan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  attribut  evaluasi  yang  bersangkutan  dan  menginputkan  nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
2. Mewakilkan semua informasi yang tersedia untuk setiap attribut dalam bentuk matriks keputusan. Data pada persamaan (1) mempersentasikan sebuah matriks Xmxn. Dimana xij adalah pengukuran kinerja dari alternatif i  th  pada attribut j  th,  m  adalah  jumlah alternatif dan  n  adalah  jumlah  attribut.  Kemudian  sistem  ratio dikembangkan  dimana  setiap  kinerja  dari  sebuah alternatif pada  sebuah  attribut  dibandingkan  dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari attribut tersebut.
(1)
Ket : xij = respon alternative j pada attribut i | i = 1,2, ..... n    = jumlah sasaran atau attribut j    = 1,2,....
m   = jumlah alternatif
3. Breauers menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari setiap alternatif per attribut. Rasio ini dapat dinyatakan sebagai berikut :
Ket : j = 1,2, ...,
(2)
x = nomor berdimensi dalam interval [0,1] yang menggambarkan kinerja ternormalisasi dari alternatif dan kinerja j.
4. Untuk optimasi multi objektif, ukuran yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi untuk attribut yang  menguntungkan  dan  dikurangi  dalam  minimisasi  (untuk  attribut  yang  tidak  menguntungkan)  atau dengan kata lain mengurangi nilai maximum dan minimum pada setiap baris untuk mendapatkan rangking pada setiap baris, jika dirumuskan maka :
(3) Ket : g = jumla attribut yang akan Dimaksimalkan (n-g) = jumlah attribut yang akan diminimalkan Wj
= bobot terhadap j
yi = nilai penilaian yang telah
dinormalisasi dari alternatif 1 attribut
5. Nilai  yi  dapat  menjadi  positif  atau  negatif  tergantung  dari  total  maksimal  (attribut  yang  menguntungkan) dalam matriks keputusan. Sebuah urutan peringkat dari  yi  menunjukkan pilihan terahir. Dengan demikian alternative terbaik memiliki nilai yi tertinggi sedangkan alternative terburuk memiliki nilai yi terendah .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Batalyon  Zeni  Tempur  I  Dhira  Dharma  merupakan  satuan  militer  yang  dipilih  oleh  panglima  TNI  untuk melaksanakan tugas operasi pengamanan sebagai pasukan perdamaian dibawah bendera PBB (Persatuan Bangsa- Bangsa) dengan penuh rasa tanggung jawab ke negara yang sedang dilanda konflik Afrika Tengah. Prajurit yang dikirim  merupakan  orang-orang  pilihan  yang  diseleksi  karena  prajurit  yang  diberangkatkan    akan  mengemban tugas  berat  di  wilayah  republik  Afrika  tengah.  Tugas  utama  dari  prajurit  yang  diberangkatkan  ini  adalah pemeliharaan perdamaian di republik Afrika Tengah. Dalam proses seleksi pemilihan Personel Yon Zipur I/DD, prajurit harus memenuhi kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan. Proses seleksi yang cukup ketat karena tahapan atau proses yang harus disesuaikan dari setiap kriteria-kriteria berdasarkan alternatif yang ada dan membutuhkan waktu yang cukup lama dan tidak maksimal sehingga menghasilkan sebuah keputusan yang kurang akurat. Dengan sistem yang berjalan saat ini Danyon Zipur I/DD mendapat hasil yang kurang akurat dalam mengambil keputusan. Dari masalah pengambilan keputusan yang ada, telah dianalisa permasalahannya untuk membuat suatu sistem yang baru  yang lebih efektif diharapkan mampu mengatasi permasalahan dalam pengambilan keputusan seleksi  prajurit  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan personel Yon Zipur I/DD ke daerah rawan konflik diharapkan dapat membantu Tim penyeleksi maupun Danyon Zipur I/DD.
Berikut data yang akan diseleksi oleh anggota Batalyon Zeni Tempur I/DD :
Tabel 1. Daftar Nama Personel yang ditugaskankan No  Nama Pangkat NRP Satuan 1 Eko Cahyo Setiawan Mayor 11030045270980 Danyon Zipur 1/DD 2 Togap Hutabarat Lettu 21960166910776 Danton 1 Ki C Yonzipur I/DD 3 Bambang Wahyudi Lettu 21950155120574 Danton 1 Ki C Yonzipur I/DD 4 Ricky L.Pangaribuan Sertu 21090015170789 Ba Yonzipur 1/DD 5 Andri Gunawan Sertu 21060025590386 Ba Yonzipur j1/DD 6 Ibrahim Serda 31000681740680 Ba Yonzipur 1/DD 7 Wiyantoro Pratu 31040640211283 Ta Yonzipur 1/DD 8 Elis H. Nababan Pratu 31090380531087 Ta Yonzipur 1/DD 9 Benget Sinaga Kopda 31030468540884 Ta Yonzipur 1/DD 10 Imam Munarsah Pratu 31090044440887 Ta Yonzipur 1/DD
Dalam tahapan ini dibutuhkan kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan pada proses pemilihan  personel. Hal tersebut dimaksud untuk menentukan personel untuk membantu Batalyon Zeni Tempur I/DD. Adapun tabel kriteria dan bobot adalah sebagai berikut:
Tabel 2. kriteria dan bobot Kriteria Keterangan X1 Kesehatan Jiwa X2 Kesehatan Umum X3 Tes Komputer X4 Tes Bahasa Inggris X5 Tes Mengemudi Tabel 3. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria X1 X2 X3 X4 X5 Eko Cahyo Setiawan 50 30 50 30 40 Togap Hutabarat 50 50 30 50 50 Bambang Wahyudi 30 30 30 30 40 Ricky L.Pangaribuan 50 30 50 50 50 Andri Gunawan 30 50 30 10 50 Ibrahim 20 30 30 30 40
Wiyantoro 50 30 50 50 50 Elis H. Nababan 30 20 30 10 10 Benget Sinaga 50 50 50 30 40 Imam Munarsah 20 20 30 30 50
Penerapan Dengan Metode Moora Langkah Penyelesaian 1. Menginputkan  nilai  kriteria  dan  penentuan  nilai  maksimum  dan  nilai  minimum  dari  setiap  attribut  yang disesuaikan dengan logika seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Penentuan Min dan Max setiap attribut Alternatif Kriteria X1 X2 X3 X4 X5 Eko Cahyo Setiawan 50 30 50 30 40 Togap Hutabarat 50 50 30 50 50 Bambang Wahyudi 30 30 30 30 40 Ricky L.Pangaribuan 50 30 50 50 50 Andri Gunawan 30 50 30 10 50 Ibrahim 20 30 30 30 40 Wiyantoro 50 30 50 50 50 Elis H. Nababan 30 20 30 10 10 Benget Sinaga 50 50 50 30 40 Imam Munarsah 20 20 30 30 50 Optimum Max Max Max Max Max
2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan
Nilai kriteria yang telah tertera pada tabel diubah kedalam matriks X dapat dilihat seperti diatas.
3. Normalisasi pada metode moora
Hitung hingga baris ke lima dan kolom kesepuluh:
𝑥 11 = × 11 √× 11 2 +× 21 2 +× 31 2 +× 41 2 +× 51 2 +× 61 2 +× 71 2 +× 81 2 +× 91 2 +× 101 2 𝑥 11 = 50 √50 2 + 50 2 + 30 2 + 50 2 + 30 2 + 20 2 + 50 2 + 30 2 + 50 2 + 20 2 𝑥 11 = 0.40
𝑥 21 = × 21 √× 11 2 +× 21 2 +× 31 2 +× 41 2 +× 51 2 +× 61 2 +× 71 2 +× 81 2 +× 91 2 +× 101 2 𝑥 21 = 50 √50 2 + 50 2 + 30 2 + 50 2 + 30 2 + 20 2 + 50 2 + 50 2 + 50 2 + 20 2
𝑥 21 = 0.40
Lakukan hal yang sama untuk Normalisasi X12, X13, X14, dan X15. Setelah semua hasilnya di dapat maka matriksnya menjadi :
Hasil  matriks  yang  telah  dinormalisasi  seperti  langkah  diatas  dicocokkan  ke  dalam  tabel  seperti  tabel dibawah ini :
Tabel 5. Ranting Kecocokkan dari setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah dinormalisasi
Alternatif Kriteria X1 X2 X3 X4 X5 Eko Cahyo Setiawan 0.40 0.26 0.40 0.27 0.29 Togap Hutabarat 0.40 0.44 0.24 0.45 0.36 Bambang Wahyudi 0.24 0.26 0.24 0.27 0.29 Ricky L.Pangaribuan 0.40 0.26 0.40 0.45 0.36 Andri Gunawan 0.24 0.44 0.24 0.09 0.36 Ibrahim 0.16 0.25 0.24 0.27 0.29 Wiyantoro 0.40 0.26 0.40 0.45 0.29 Elis H. Nababan 0.24 0.17 0.24 0.09 0.07 Benget Sinaga 0.40 0.44 0.40 0.27 0.29 Imam Munarsah 0.16 0.17 0.24 0.27 0.82 Optimum Max Max Max Max Max
4. Mencari nilai yi
yi  adalah  nilai  penilaian  yang  telah  dinormalisaskan  dari  alternative  ke  semua  attribut,  kasus  maksimasi (attribut yang menguntungkan) di kuragi dengan kasus mnimasi (attribut yang tidak menguntungkan). Y1 = ( 𝑥 11 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 13 (𝑚𝑎𝑥) *W + 𝑥 15 (𝑚𝑎𝑥) *W ) - ( 𝑥 12 (𝑚𝑖𝑛) *W + 𝑥 14 (𝑚𝑖𝑛) *W ) = (0.40 × 2.2 + 0.40 × 2.1 + 0.29 × 2.1) – (0.26 × 1.8 + 0.27 × 1.8) =  ( 2.32 – 0.95) = 1.37 Lakukan hal yang sama untuk Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, Y7, Y8, Y9, Y10. Setelah semua hasilnya di dapat maka hasil dari semua perhitungan dan alternatif diperoleh perangkingan seperti pada tabel berikut :
Tabel 6. Hasil Akhir Alternatif Kriteria Yi Rank X1 X2 X3 X4 X5 Eko Cahyo Setiawan 0.40 0.26 0.40 0.27 0.29 1.37 1 Togap Hutabarat 0.40 0.44 0.24 0.45 0.36 0.7 10 Bambang Wahyudi 0.24 0.26 0.24 0.27 0.29 0.69 8 Ricky L.Pangaribuan 0.40 0.26 0.40 0.45 0.36 1.2 2 Andri Gunawan 0.24 0.44 0.24 0.09 0.36 0.83 5 Ibrahim 0.16 0.26 0.24 0.27 0.29 0.51 9 Wiyantoro 0.40 0.26 0.40 0.45 0.29 1.05 3 Elis H. Nababan 0.24 0.17 0.24 0.09 0.07 0.71 7 Benget Sinaga 0.40 0.44 0.40 0.27 0.29 1.05 4 Imam Munarsah 0.16 0.17 0.24 0.27 0.36 0.82 6

## 4.  IMLEMENTASI
Implementasi sistem pendukng keputusan pemilihan personel yon zipur i dhira dharma ke daerah rawan konflik dengan menggunakan metode MOORA dapat dilihat seperti dibawah ini:
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Gambar 2. Tampilan Menu Alternatif
Gambar 3 Tampilan Menu Kriteria
Adapun  tampilan  hasil  akhir  dari  proses  perhitungan    normalisasi  serta  perhitungan  normalisasi    dan  bobot.  Dengan mengurutkan berdasarkan rangking tertinngi. Gambar form data hasil akhir ditunjukkan pada gambar berikut ini:
Gambar 4. Tampilan Hasil .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat  diberikan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dalam  Proses  Pemilihan  Personel,  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  personel  dapat  memberikan kemudahan bagi tim seleksi di Batalyon Zeni Tempur I/DD dalam pemilihan Personel yang layak di tugaskan ke daerah rawan konflik.
2. Penerapan  untuk  menentukan  pemilihan  personel  dapat  diterapkan  dengan  baik  serta  dalam pengimplementasiannya,  MOORA  mampu  menunjukkan  bahwa  salah  satu  alternatif  merupakan  prioritas dari keputusan.
3. Dalam  merancang  Sitem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Personel  Yon  Zipur  I/DD  ke  daerah  rawan konflik sangat baik pada bahasa pemograman Visual Basic Net dan aplikasi ini diterapkan dalam pemilihan personel.

## REFERENCES
[1] Syaiful  Rokhman,  Imam  Fahrur  Rozi,  and  Rosa  Andrie,  “Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Ukt  Dengan  Menggunakan Metode Moora Studi Kasus Politeknik Negeri Medan. Jurnal Informatika Polinema, vol. 3, no. 4, pp. 36-42, Agustus 2017.
[2] M. A. Prof. Jogiyanto HM, Sistem Teknologi Informasi, Yogyakarta: Andi, 2007.
[3] R.  Machmud,  “Peranan  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen  Efektivitas  Kerja  Pegawai  Lembaga  Pemasyarakatan  Narkotika Bollagi Kabupaten Gowa,” Jurnal Capacity STIE AMKOP Makassar, vol. , no. 3 p. 410, September 2013.
[4] A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi, revisi ed, D. H, Ed, Yogyakarta: CV Andi Offset, 2014.
[5] W. Supriyanti, “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode SAW,” Cttec Journal, vol. 1, no. 1, pp. 67-75, 2013.
[6] 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.
[7] Mesran, S. D. A. Pardede, A. Harapahap, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) Menerapkan Metode MOORA,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 2, No, no. 2, p. hal 16-22, 2018.
[8] G.V.S, “Application Of Moora Method For Parametric Optimization Milling Process,” International Journal Of Applied Engineering Dindigul, vol. 1, p. 743, 2011.
[9] 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.