## Implementasi Metode Multi Objective Optimization
On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA)

## Untuk Penentuan Agen 46 BNI Cabang Pembantu Tulang Bawang
M. Abu Jihad Plaza R *[1] , Haliq [2]
Proram Studi Teknik Informatika STMIK Surya Intan Kotabumi Lampung Utara, Indonesia abujihad83@gmail.com [1] , haliqqilah@gmail.com [2]
Abstract— BNI  Tulang  Bawang  Sub-Branch  Office  has provided  banking  services  to  the  public,  in  determining,  agents 46  have  used  a  computerized  process  but  still  use  Ms.  Excell where not all users can operate Ms. Excell well, for that we need a  calculation  method  and  an  application  that  can  be  used  by  all users  using  a  model  that  matches  the  criteria  set  by  BNI  Bank, namely  bank  statements,  business  status,  income,  home  status and  survey  results.  One  of  the  decision  support  system  methods that can be used is the Multi Objective  Optimization method on the  basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA)  which  is  a  multi  ¬- objective  system  that  optimizes  two  or  more  criteria  in  assisting decision making using the Borland Delphi 10 application so that the  results  are  more  precise  and  effective.  The  results  of  the calculation  of  the  Multi  Objective  Optimization  method  On  The Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  which  was  built  with  the Borland  Delphi  application  resulted  in  a  decision  from  the process of 15 samples, received 7 and rejected 8 data of Agent 46.
Keywords— MOORA,  determining  agents  46,  decision  support system
Abstrak— BNI  Kantor  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang selama ini menyediakan layanan perbankan kepada masyarakat, dalam penentuan agen 46 telah menggunakan proses komputerisasi  akan  tetapi  masih  menggunakan  Ms.  Excell dimana tidak semua pengguna dapat mengoperasikan Ms. Excell dengan  baik,  untuk  itu  diperlukan  sebuah  metode  perhitungan dan sebuah aplikasi yang dapat digunakan oleh semua pengguna dengan  menggunakan  model  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang ditetapkan  oleh  Bank  BNI  adalah  rekening  koran,  status  usaha, penghasilan,  status  rumah  dan  hasil  survey.  Salah  satu  metode sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  adalah metode  Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis  (MOORA)  merupakan  sistem  multi  objektif  yang mengoptimalkan  dua  atau  lebih  kriteria  dalam  membantu pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  aplikasi  Borland Delphi  10  sehingga  hasil  lebih  tepat  dan  efektif.  Hasil perhitungan metode Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  yang  dibangun  dengan  aplikasi borland  delphi  menghasilkan  keputusan  dari  proses  15  sampel yang diterima berjumlah 7 data Agen 46 dan ditolak 8 data Agen 46.
Kata  Kunci— MOORA,  Penentuan  Agen  46,  Sistem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  sebagai  salah  satu perusahaan perbankan memandang bahwa digitalisasi perbankan  merupakan  peluang  untuk  makin  memasarkan produk-produk digitalnya yang makin banyak dan berkembang.  BNI  juga  aktif  membuka  Agen46  yang merupakan  perorangan  atau  badan  hukum  yang  telah bekerjasama  dengan  BNI  untuk  menyediakan  layanan perbankan  kepada  masyarakat  (Layanan  Laku  Pandai, Layanan  LKD  dan  Layanan  e-Payment)  pada  daerah-daerah yang memiliki keterbatasan akses ke outlet-outlet BNI.
Bank  BNI  Kantor  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang selama ini menyediakan layanan perbankan kepada masyarakat,  Dalam  menentukan  agen46  telah  menggunakan proses  komputerisasi  akan  tetapi  masih  menggunakan  Ms. Excell  dimana  tidak  semua  pengguna  dapat  mengoperasikan Ms.  Excell  dengan  baik,  untuk  itu  diperlukan  sebuah  metode perhitungan  dan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan  oleh semua  pengguna,  dengan  menggunakan  model  yang  sesuai dengan  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  Bank  BNI  adalah rekening  koran,  status  usaha,  penghasilan,  status  rumah  dan hasil survey.
Pada  penelitian  terdahulu  telah  banyak  diterapkan  metode MOORA,  salah  satu  contohnya  adalah  untuk  menentukan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) menerapkan metode MOORA dapat digunakan sebagai salah satu alat bantu yang dibutuhkan pengambil  keputusan  KPR  dalam  menentukan  KPR  kepada Debitur [1][2][3][4].
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis (MOORA) merupakan sistem multi objektif yang mengoptimalkan  dua  atau  lebih  kriteria  dalam  membantu pengambilan  keputusan  [5][6]  dengan  menggunakan  aplikasi Borland  Delphi  10  sehingga  hasil  lebih  tepat  dan  efektif. Metode  MOORA  dipilih  dikarenakan  kemudahan  dalam
mencari  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  yang  ada dibandingkan dengan metode-metode yang lain.
Delphi  adalah  salah  satu  bahasa  pemrograman  berbasis visual yang digunakan untuk membuat program aplikasi pada komputer.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  oleh  Delphi sebenarnya  merupakan  turunan  dari  bahasa  pemrograman pascal, yang dahulu pada Delphi [7].
Borland Delphi adalah bahasa pemrograman  yang bekerja dalam lingkup MS-Windows yang merupakan pengembangan bahasa  Pascal  yang  bersifat  visual.  Borland  Delphi  dapat memanfaatkan  kemampuan  MS-Windows  secara  optimal. Kemampuannya  dapat  dipakai  untuk  merancang  program aplikasi  yang  berpenampilan  seperti  lainnya  berbasis MSWindows.  Khusus  untuk  pemrograman  database.  Borland Delphi  menyediakan  fasilitas  objek  yang  sangat  kuat  dan lengkap,  sehingga  memudahkan  programmer  dalam  membuat program  untuk  aplikasi  database.  Selain  menyediakan  format database  sendiri,  yaitu  format  database  paradox  dan  dBase, Borland Delphi juga dapat menangani berbagai macam format database, antara lain MS-Access, ODBC, SyBASE, Oracle[8].
Adapun  tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  pemanfaatan metode  Multi  Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis  (MOORA)  sebagai  sistem  pendukung  keputusan penentuan agen 46 berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan dengan proses lebih efektif.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  (decision  support  system atau  disingkat  DSS)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik[9].
Sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan manipulasi  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[10].
Model yang menggambarkan proses pengambilan keputusan terdiri dari empat fase [11], yaitu :

## 1) Kecerdasan (Intelligence)
Tahap  ini  merupakan  tahap  pendefinisian  masalah  serta identifikasi informasi yang dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang dihadapi serta keputusan yang akan diambil.

## 2) Perancangan (Design)
Tahap
ini merupakan suatu proses untuk merepresentasikan  model  sistem  yang  akan  dibangun berdasarkan  pada  asumsi  yang  telah  ditetapkan.  Dalam  tahap ini, suatu model dari masalah dibuat, diuji dan divalidasi.
3) Pemilihan (Choice)
Tahap  ini  merupakan  suatu  proses  melakukan  pengujian dan  memilih  keputusan  terbaik  berdasarkan  kriteria  tertentu yang telah ditentukan dan mengarah kepada tujuan yang akan dicapai.

## 4) Implementasi (Implementation)
Tahap  ini  merupakan  tahap  pelaksanaan  dari  keputusan yang  telah  diambil.  Pada  tahap  ini  perlu  disusun  serangkaian tindakan yang  terencana  sehingga  hasil  keputusan  dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikanperbaikan.

## B. Karakteristik SPK
Karakteristik dan kapabilitas kunci dari sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut [12] :
• Menyediakan  dukungan  bagi  pengambil  keputusan utamanya  pada  situasi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur dengan  memadukan  pertimbangan  manusia  dan  informasi terkomputerisasi.
• Dukungan disediakan untuk pelbagai level manajerial yang berbeda,  mulai  dari  pimpinan  puncak  sampai  manajer lapangan.
• Dukungan  disediakan  bagi  individu  dan  juga  bagi  group. Pelbagai  masalah  organisasional  melibatkan  pengambilan keputusan  dari  orang  dalam  group.  Untuk  masalah  yang strukturnya  lebih  sedikit  seringkali  hanya  membutuhkan keterlibatan  beberapa  individu  dari  departemen  dan  level organisasi yang berbeda.
• Menyediakan  dukungan  ke  pelbagai  keputusan  yang berurutan atau saling berkaitan.
• Mendukung  pelbagai  fase  proses  pengambilan  keputusan: intelligence, design, choice dan implementation.
• Mendukung  pelbagai  proses  pengambilan  keputusan  dan style yang berbeda-beda; ada kesesuaian diantara SPK dan atribut pengambil keputusan individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
• Bisa  beradaptasi  sepanjang  masa.  Pengambil  keputusan harus  reaktif,  mampu  mengatasi  perubahan  kondisi secepatnya  dan  beradaptasi  untuk  membuat  DSS  selalu bisa menangani perubahan ini.
• Pengambil  keputusan  memiliki  kontrol  menyeluruh terhadap  semua  langkah  proses  pengambilan  keputusan dalam  menyelesaikan  masalah.  SPK  secara  khusus ditujukan  untuk  mendukung  dan  tak  menggantikan pengambil keputusan. Pengambil keputusan dapat menindak lanjuti rekomendasi komputer sembarang waktu dalam proses dengan  tambahan pendapat pribadi atau pun tidak.

## C. Metode MOORA
Metode  MOORA  mempunyai  tingkat  kemudahan  untuk dimengerti  dalam  memisahkan  bagian  subjektif  dari  suatu proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan beberapa atribut pengambilan keputusan [13] .
Pengertian  lain  dari  Multi  Objective  Optimization  on  the basis  of  Ratio  Analysis  adalah  sistem  multi-objektif  yang mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang  saling bertentangan secara bersamaan [14].
Metode  MOORA  terdiri  dari  lima  langkah  utama  yaitu sebagai berikut :
Input data kriteria, sub kriteria dan alternatif Pembuatan Matrik Normalisasi matrik Normalisasi Terbobot Dijumlahkan (Benefit) Nilai Agen46 Start Normalisasi Terbobot Kriteria
Benefit dan Cost Normalisasi Terbobot
Dikurang (Cost)
selesai
1) Menentukan  arah  tujuan  dan  mengidentifikasi  atribut dari  evaluasi  yang  bersangkutan  dan  menetapkan kriteria, sub kriteria dan alternatif.
2) Menampilkan  semua  informasi  yang  tersedia  untuk atribut sehingga dapat membentuk sebuah matriks did alam  sebuah  keputusan.  Data  yang  diberikan  oleh persamaan (1) yang direpresentasikan sebagai matriks x.  dimana  Xij  menunjukkan  ukuran  ke-I  dari alternative  pada  ke  j  atribut,  m  menunjukkan banyaknya  jumlah  alternatif  dan  n  menunjukkan jumlah  atribut.  Kemudian  sistem  rasio  dikembangkan pada  setiap  hasil  dari  suatu  alternatif  yang dibandingkan pada sebuah denominator yang merepresentasikan  semua  alternatif  mengenai  atribut tersebut seperti pada persamaan (1).

## 𝑋 = [
𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑁 𝑋21 𝑋22 𝑋𝑀1 𝑋𝑀2 𝑋2𝑁 𝑋𝑀𝑁 ] (1)
3) Menyimpulkan  bahwa  denominator,  pilihan  terbaik dari akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif  per  atribut.  Rasio  ini  dapat  dinyatakan pada persamaan (2).
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖 (2)
4) Untuk  multi-objective  optimization,  hasil  normalisasi adalah  penjumlahan  dalam  hal  pemaksimalan  (dari atribut yang menguntungkan) dan pengurangan dalam hal peminimalan (dari atribut yang tidak
menguntungkan. Selanjutnya masalah optimasi menjadi seperti persamaan (3):
𝑌𝑖 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑔 𝑗 = 1 −   ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗 = 𝑔 + 1 (3) Dimana g adalah nilai kriteria yang akan dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  nilai  dari  kriteria  yang diminimalkan,  dan  Yi  adalah  nilai  dari  penilaian normalisasi alternatif i terhadap semua atribut. Dalam beberapa  kasus,  sering  mengamati  beberapa  kriteria yang lebih penting lainnya. memesan untuk memberikan  lebih  penting  atribut,  itu  tersebut dilakukan  dengan  bobot  yang  sesuai  (signifikan koefesien).  Ketika  bobot  kriteria  ini  dipertimbangkan maka persamaan Yi adalah pada persamaan (4)

## 𝑌𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑔 𝑗 = 1 − ∑ 𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗 = 𝑔 + 1  (4)
Dimana Wj adalah bobot atribut j.
5) Nilai  Yi  bisa  Positif  atau  negatif  tergantung  dari jumlah  maksimal  (kriteria  yang  menguntungkan)  dan minimal  (kriteria  yang  tidak  menguntungkan)  dalam matriks keputusan.
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  Asistent  Business Banking  BNI  Cabang  Pembantu  Tulang  Bawang  dalam melakukan  perhitungan  diperlukan  bobot  nilai  setiap  kriteria, bobot nilai setiap kepentingan dapat dilihat pada tabel 1
TABEL 1. Nilai Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nilai Bobot C1 Hasil Survey 15% C2 Rekening Koran 30% C3 Penghasilan 20% C4 Status Rumah 20% C5 Status Usaha 15% Jumlah 100%
Untuk  bobot  nilai  setiap  calon  agen  46  dapat  dilihat  pada tabel 2 dan nilai setiap kepentingan calon agen 46.

## TABEL 2. Kriteria dan Subkriteria
No Kriteria Sub Kriteria Nilai 1 Hasil Survey Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang Baik 1 2 Rekening Koran Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang Baik 1 3 Penghasilan > Rp. 4.000.000 4 Rp. 3.000.000 - Rp. 4.000.000 3 Rp. 2.000.000 – Rp. 3.000.000 2 < Rp. 2.000.000 1 4 Status Rumah Sendiri 4 Orang Tua 3 Bebas Sewa 2 Kontrak 1 5 Status Usaha Sendiri 4
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Orang Tua 3 Lahan Pihak Ketiga 2 Bebas Sewa 1 Keterangan : 1 = Tidak Penting 2 = Cukup 3 = Penting 4 = Sangat Penting
Sampel data calon agen 46 BNI dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL 3. Data Calon Agen 46 BNI Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 4 4 4 4 A2 2 1 1 4 3 A3 2 2 4 2 2 A3 3 3 2 4 1 A4 2 2 2 1 3 A5 4 3 3 4 3 A6 4 3 3 4 3 A7 3 4 4 4 4 A8 2 2 3 1 2 A9 2 4 2 4 1 A10 4 3 4 4 4 A11 2 3 3 3 4 A12 3 2 3 2 1 A13 3 4 4 4 4 A14 2 1 1 3 3 A15 4 3 4 4 4
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  pembuatan  matrik dengan menggunakan persamaan (1).
𝑥 = [ 3 4 4 4 4 2 1 1 4 3 2 2 4 2 2 3 3 2 4 1 2 2 2 1 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 2 2 3 1 2 2 4 2 4 1 4 3 4 4 4 2 3 3 3 4 3 2 3 2 1 3 4 4 4 4
2 1 1 3 3 4 3 4 4 4]
Langkah  selanjutnya  adalah  normalisasi  menggunakan persamaan (2), hasil normalisasi sebagai berikut :
TABEL 4. Hasil Normalisasi Matrik Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,273 0,355 0,331 0,305 0,334 A2 0,182 0,089 0,083 0,305 0,251 A3 0,182 0,177 0,331 0,152 0,167 A4 0,273 0,266 0,166 0,305 0,084
A5 0,182 0,177 0,166 0,076 0,251 A6 0,364 0,266 0,248 0,305 0,251 A7 0,273 0,355 0,331 0,305 0,334 A8 0,182 0,177 0,248 0,076 0,167 A9 0,182 0,355 0,166 0,305 0,084 A10 0,364 0,266 0,331 0,305 0,334 A11 0,182 0,266 0,248 0,229 0,334 A12 0,273 0,177 0,248 0,152 0,084 A13 0,273 0,355 0,331 0,305 0,334 A14 0,182 0,089 0,083 0,229 0,251 A15 0,364 0,266 0,331 0,305 0,334
Berdasarkan  hasil  normalisasi  matrik  langkah  selanjutnya adalah  mencari  nilai  optimasi  dengan  jumlah  nilai  setiap normalisasi  dikali  dengan  bobot  kriteria.  Hasil  perhitungan perkalian dengan bobot kriteria dilihat pada tabel 5.

## TABEL 5. Optimasi Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4,091 10,648 6,621 6,100 5,017 A2 2,727 2,662 1,655 6,100 3,763 A3 2,727 5,324 6,621 3,050 2,509 A4 4,091 7,986 3,310 6,100 1,254 A5 2,727 5,324 3,310 1,525 3,763 A6 5,455 7,986 4,966 6,100 3,763 A7 4,091 10,648 6,621 6,100 5,017 A8 2,727 5,324 4,966 1,525 2,509 A9 2,727 10,648 3,310 6,100 1,254 A10 5,455 7,986 6,621 6,100 5,017 A11 2,727 7,986 4,966 4,575 5,017 A12 4,091 5,324 4,966 3,050 1,254 A13 4,091 10,648 6,621 6,100 5,017 A14 2,727 2,662 1,655 4,575 3,763 A15 5,455 7,986 6,621 6,100 5,017
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  kriteria  yang  digunakan adalah  benefit  karena  semakin  nilai  tinggi,  maka  bobot  nilai semakin  baik  jadi  nilai  maksimal  yang  digunakan  untuk menghitung setiap alternatif, tabel hasil alternatif dapat dilihat pada tabel 6.
TABEL 6. Hasil Alternatif Alternatif Maks(C1+C2+C3+C4+C5) A1 32,477 A2 16,908 A3 20,231 A4 22,742 A5 16,650 A6 28,269 A7 32,477 A8 17,051 A9 24,040 A10 31,179 A11 25,272 A12 18,685 A13 32,477 A14 15,383 A15 31,179
Dalam  menentukan  keputusan  diterima  atau  ditolak  untuk calon agen 46 BNI dengan rentang nilai pada tabel 7.

## TABEL 7.  Nilai Keputusan
Rentang Nilai Status >25 Diterima ≤25 Ditolak
Sehingga  hasil  keputusan  Agen46  BNI  dapat  dilihat  pada tabel 8 TABEL 8. Hasil Keputusan Alternatif Maks(C1+C2+C3+C4+C5) Keputusan A1 32,477 Diterima A2 16,908 Ditolak A3 20,231 Ditolak A4 22,742 Ditolak A5 16,650 Ditolak A6 28,269 Diterima A7 32,477 Diterima A8 17,051 Ditolak A9 24,040 Ditolak A10 31,179 Diterima A11 25,272 Diterima A12 18,685 Ditolak A13 32,477 Diterima A14 15,383 Ditolak A15 31,179 Diterima
Tahap  berikutnya  adalah  mengimplementasikan  kedalam sebuah program sehingga mudah digunakan oleh pengguna.

## A. Form Login
Form  login  tahap  awal  user  untuk  memasuki  program dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Form Login

## B. Form Menu Utama
Berikut  ini  tampilan  menu  utama  aplikasi  yang menjelaskan  input  calon  agen46  BNI,  input nilai  setiap  calon agen46  BNI,  hitung  MOORA  dan  laporan  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Menu Utama

## C. Form data agen 46 BNI
Form  ini  digunakan  untuk  input  kode  agen,  nama  agen, jenis kelamin dan alamat. Berikut ini tampilan form data agen 46, dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Form Agen 46 BNI

## D. Form nilai agen 46
Semua nilai dari kriteria yang ada diinput melalui form ini. Berikut  ini  tampilan  form  nilai  Agen  46,  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Form Nilai Agen 46
E. Form bobot kriteria
Form  ini  digunakan  untuk  menetaokan  bobot  nilai  per kriteria. Terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Form Bobot Kriteria
F. Form Matrik Prioritas
Menampilkan  normalisasi  matrik  dan  optimasi  kriteria dengan cara memilih button proses, dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Form Matrik Prioritas

## G. Form hasil keputusan
Setelah  memilih  button  hasil  diform  perhitungan  maka tampilan form hasil keputusan, dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Form Hasil Keputusan

## H. Laporan hasil keputusan
Bentuk  laporan  hasil  keputusan  dari  perhitungan  metode moora dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Laporan Hasil Keputusan

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  penggunaan  metode MOORA  bisa  membantu  pihak  BNI  mengambil  keputusan dalam menentukan Agen 46 dengan menggunakan model yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan  oleh Bank  BNI  adalah rekening  koran,  status  usaha,  penghasilan,  status  rumah  dan hasil  survey  selain  itu  juga  dibantu  dengan  aplikasi  yang mudah digunakan oleh semua pengguna tanpa harus memiliki keahlian khusus seperti Ms. Excel.
Hasil  perhitungan  MOORA  yang  dibangun  dengan aplikasi  borland  delphi  dari  15  sampel  yang  diterima menghasilkan  keputusan  berjumlah  7  data  Agen  46  dan ditolak 8 data Agen 46.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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) , 2017.
[2] L. F. Israwan, “Penerapan Multi-Objective Optimization On The Basis Of  Ratio  (Moora)  Dalam  Penentuan  Asisten  Laboratorium,” J.  Ilm. ILMU Komput. , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.35329/jiik.v5i1.28.
[3] S.  Manurung,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN GURU  DAN  PEGAWAI  TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE MOORA,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9, no. 1, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[4] E.  L.  AMALIA,  A.  N.  Pramudhita,  and  M.  R.  Aditya,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pembangunan  Peternakan Ayam Menggunakan Metode MOORA,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, 2019, doi: 10.35457/antivirus.v13i1.715.
[5] M.  Mesran,  S.  D.  A.  Pardede,  A.  Harahap,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan  Kesehatan Masyarakat  (Jamkesmas)  Menerapkan  Metode  MOORA,” J.  MEDIA
Inform. BUDIDARMA , 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.
[6] R.  H.  Agung  and  B.  S.  Ginting,  “PENERAPAN  METODE  MULTI- OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS  OF  RATIO
ANALYSIS (MOORA) DALAM SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN …,” J. Inform. Kaputama , 2020.
[7] F.  Nugrahanti,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Inventory  Sparepart Mesin Fotocopy Dengan Menggunakan Visual Delphi 7,” STT Dharma Iswara Madiun , 2015.
[8] D.  A.  Jakaria  and  E.  L.  Fazriani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  TELADAN  BAGIAN PEMBINA SENTRA DENGAN METODE PENCOCOKAN
PROFIL,” J. Tek. Inform. , vol. 5, pp. 31–40, 2017.
[9] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y.  Yuminah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  Metode  AHP  untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[10]  M.  A.  Jihad,  “PEMANFAATAN  METODE  TECHNIQUE  FOR ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILIARITY  TO  IDEAL  SOLUTION (TOPSIS)  UNTUK  MENENTUKAN  PELANGGAN  TERBAIK,” J. Inf. dan Komput. , 2019, doi: 10.35959/jik.v7i1.117.
[11]  N.  Nurjannah,  Z.  Arifin,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  2015,  doi: 10.30872/jim.v10i2.186.
[12]  P. Oktavia, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa dengan Metode Weighted Product pada SMP Negeri 1 Parung Berbasis Web,” J.
Inform. Univ. Pamulang , 2018, doi: 10.32493/informatika.v3i2.1432.
[13]  T.  Hasanah,  H.  J.  S.Sitio,  and  I.-  Parlina,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Yayasan Muhammad Nasir dengan Menggunakan  Metode  MOORA,” J.  INFORMATICS  Telecommun. Eng. , 2019, doi: 10.31289/jite.v2i2.2161.
[14]  M.  A.  J.  Plaza  R  and  C.  Irawan,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN BEDAH RUMAH MENGGUNAKAN METODE
ANALITYCAL HIERARCHY PROSESS  (AHP)  DAN  MULTI  OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS,” J. Inform. Darmajaya , vol. 20, pp. 189–198, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalInformatika/article/view/
2368.