## Perbandingan Algoritma MOORA dan Profile Matching pada Sistem Pemilihan Pupuk untuk Tanaman Porang
Farid Akbar Siregar * , Fatma Sari Hutagalung, Mhd Basri
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* faridakbar@umsu.ac.id, 2 fatmasari@umsu.ac.id, 3 mhd.basri@umsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: faridakbar@umsu.ac.id Submitted: 07/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak –Tanaman porang sudah lama dimanfaatkan sebagai bahan pangan penghasil karbohidrat, lemak, protein, mineral, vitamin, dan serat pangan, yang diekspor sebagai bahan baku industri. Beberapa tahun terakhir, tanaman porang merupakan komoditas eksport yang sangat menguntungkan. Salah satu faktor yang sangat menentukan produksi tanaman porang adalah pemupukan. Pemberian pupuk  yang tepat  waktu, tepat dosis dan tepat  cara pemberian akan  menentukan  keefektifan pupuk yang  diberikan.  MOORA  mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  yang  berbeda  secara  seimbang.  Kemampuannya  dalam mengoptimalkan rasio antara kriteria memungkinkan pemilihan pupuk yang lebih komprehensif. Profile Matching dapat efektif jika kriteria tertentu harus ditekankan lebih dari yang lain. Namun, metode ini mungkin tidak menghasilkan keputusan yang optimal  jika sejumlah kriteria  memiliki bobot  yang signifikan. Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan jenis pupuk yang terbaik dengan menerapkan (SPK) dan memberikan manfaat penelitian yaitu membantu petani dalam  menentukan jenis pupuk yang  terbaik  dalam  masing-masing  fase  pertumbuhan  porang.  Dalam  penelitian  dilakukan  perbandingan  antara  algoritma MOORA dan Profile Matching dalam konteks pemilihan pupuk untuk tanaman porang dengan menggunakan 7 alternatif pupuk dan 6 jenis kriteria. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan kedua algoritma relatif menghasilkan hasil yang sama, tetapi algoritma Profile Matching memiliki waktu proses yang lebih cepat dibandingkan algoritma MOORA dalam menentukan hasil. Kontribusi penelitian ini mencakup pengembangan sistem pemilihan pupuk sehingga dapat membantu petani dalam  mengoptimalkan  pertumbuhan  dan  hasil  panen  tanaman  mereka,  juga  berkontribusi  dalam  literatur  ilmiah  dan perbandingan  algoritma  yang  dapat  membantu  ilmuwan  dan  praktisi  dalam  memilih  algoritma  yang  paling  sesuai  untuk masalah serupa di masa depan.
Kata Kunci: Pupuk; Porang; MOORA; Profile Matching; Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract– Porang plants have long been utilized as a source of  carbohydrates, fats, proteins, minerals, vitamins, and dietary fiber, which are exported as raw materials for various industries. In recent years, porang plants have become a highly profitable export commodity. One of the critical factors influencing porang plant production is fertilization. The timely, precise dosage, and correct method of fertilization determine the effectiveness of the fertilizer applied. MOORA considers various criteria in a balanced manner. Its ability to optimize the ratios between these criteria enables a more comprehensive selection of fertilizers. Profile Matching can be effective when specific criteria need to be emphasized over others. However, this method may not yield optimal decisions when several criteria carry significant weight. This research aims to determine the best type of fertilizer by applying a Decision Support System (DSS) and provides the benefit of assisting farmers in determining the most suitable fertilizer  types  for  each  phase  of  porang  growth.  In  this  study,  a  comparison  was  made  between  the  MOORA  and  Profile Matching algorithms in the context of fertilizer selection for porang plants, using 7 fertilizer alternatives and 6 criteria types. Based on the research results, it can be  concluded that both algorithms produce relatively similar  outcomes, but the Profile Matching algorithm has a faster processing time compared to the MOORA algorithm in determining results. The contributions of this research include the development of a fertilizer selection system to help farmers optimize the growth and harvest of their crops. It also contributes to scientific literature and the comparison of algorithms, which can assist scientists and practitioners in selecting the most appropriate algorithms for similar problems in the future.
Keywords : Fertilizer; Porang; MOORA; Profile Matching; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Porang (Amorphophallus muelleri Blume) termasuk famili Araceae, merupakan salah satu kekayaan hayati umbi- umbian yang tumbuh di daerah tropis dan sub-tropis [1][2]. Tanaman porang sudah lama dimanfaatkan sebagai bahan pangan penghasil karbohidrat, lemak, protein, mineral, vitamin, dan serat pangan, yang diekspor sebagai bahan baku industri. Tanaman porang juga merupakan obat yang baik untuk pasien yang menderita wasir, asma, disentri dan sakit perut [3].
Beberapa  tahun  terakhir,  tanaman  porang  merupakan  komoditas  eksport  yang  sangat  menguntungkan. Berdasarkan  data  Indonesia  Quarantine  Full  Automation  System  (IQFAST)  atau  Badan  Karantina  Pertanian (Barantan),  mengemukakan semester pertama 2020, ekspor porang Indonesia  mencapai angka 14,8 ribu ton, di mana angka ini melampaui jumlah ekspor semester pertama pada 2019 dengan jumlah 5,7 ribu ton, kenaikan ini menunjukkan  aktivitas  ekspor  sebanyak  160  persen.  Biasanya  porang  diekspor  dalam  bentuk  chip  atau  produk setengah jadi yang kemudian di negara tujuan akan diolah menjadi bahan dasar pangan, kosmetik hingga industri [2]. Kebutuhan akan ekspor saat ini  sebagian besar dipenuhi melalui petani yang memanen dan mengumpulkan porang yang tumbuh liar, baik di lingkungan perkebunan maupun hutan. Upaya budidaya yang intensif tentu saja harus ditunjang oleh beberapa hal seperti ketersediaan  benih/bulbil atau umbi  yang unggul dan saprodi  lainnya seperti pemupukan [4].
Kondisi  lain  menggambarkan  bahwa  peningkatan  produksi  tanaman  porang  sebagai  upaya  untuk meningkatkan  jumlah  ekspor  sangat  dibutuhkan.  Dengan  demikian  diharapkan  untuk  memenuhi  konsumsi domestik  tanaman  porang  dan  meningkatkan  ekspor  maka  peningkatan  kualitas  dan  kuantitas  porang  sangat dibutuhkan. Salah satu faktor yang sangat menentukan produksi tanaman porang adalah pemupukan. Pemberian pupuk yang tepat waktu, tepat dosis dan tepat cara pemberian akan menentukan keefektifan pupuk yang diberikan [5].
Menurut penelitian [6] dalam perancangan Sistem Rekomendasi Web Hosting Terbaik Sesuai Kebutuhan Developer  Website  menyimpulkan  bahwa  dengan  Metode  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA)  diterapkan  dengan  User  dapat  menentukan  nilai  kepentingan  setiap  kriteria  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  perbandingan  untuk  menentukan  pilihan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  user  tersebut. Keputusan yang dihasilkan akan diurutkan berdasarkan nilai preferensi dan dapat memberikan keputusan terbaik dengan menghitung kriteria berdasarkan nilai preferensi tertinggi.
Penelitian lainnya mengenai MOORA yang dipublikasikan oleh [7] menyebutkan bahwa MOORA adalah metode yang relatif baru yang dicirikan dengan efisiensi dan kemudahan pemahaman. Ini akan masuk akal bila prosedur dalam memilih alternatif yang paling tepat atau peringkat alternatif yang tersedia.
Untuk kecocokan terhadap kriteria pengguna terdapat algoritma  yang umumnya diterapkan  yaitu  Profile Matching. Algoritma ini menggunakan pendekatan dengan menghitung jumlah gap antara bobot dengan kriteria pilihan dan kemudian dihitung dengan membandingkan nilai terkecil yang menjadi alternatif paling sesuai dengan pilihannya [8].
Berdasarkan latar belakang diatas, maka peneliti melakukan penelitian  yang bertujuan untuk menentukan jenis pupuk yang terbaik dalam masing-masing fase pertumbuhan tanaman porang agar mempengaruhi hasil yang didapatkan dengan  menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan  memberikan  manfaat penelitian  yaitu membantu petani dalam  menentukan jenis pupuk yang terbaik dalam masing-masing fase pertumbuhan porang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Uraian tahapan penelitian yang dilakukan adalah :
a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  pengumpulan  informasi  dan  teori  belajar  dilakukan  tentang  penelitian  yang  dilakukan  dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan prosiding.
b. Analisis dan Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  hasil  studi  literatur  yang  kemudian  dilakukan  Analisa-analisa terhadap apa saja yang akan dibutuhkan dalam setiap penelitian dan perancangan aplikasi sistem.
c. Implementasi
Pada tahap  ini penerapan akan dilakukan dalam  bentuk kode program  berdasarkan analisis dan desain  yang telah dilakukan dengan basis desktop (computer).
d. Pengujian
Pada  tahap  ini  menguji  apakah  aplikasi  yang  dibuat  telah  berhasil  berjalan  sesuai  dengan  keinginan  dan melakukan perbaikan kesalahan jika masih terdapat eror pada aplikasi.
e. Evaluasi
Evaluasi merupakan tahapan untuk mengukur dan menilai hasil dari proses pelaksanaan penelitian berdasarkan analisa permasalahan yang ingin diselesaikan.
f. Dokumentasi dan Kesimpulan
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  membuat  dokumentasi  yang  akan  menjelaskan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dari  beberapa  pengujian,  hasil  dokumentasi  pengujian  tersebut  kemudian  disimpulkan  untuk mendapatkan kesimpulan dari penelitian.

## 2.2. Tanaman Porang
Secara definisi, Porang (Amorphophallus Muelleri Blume) atau dikenal juga dengan nama iles-iles adalah tanaman umbi-umbian  yang  banyak  tumbuh  didalam  hutan.  Porang  sebagai  tumbuhan  semak  (herba)  dapat  tumbuh  di daerah  tropis  dan  subtropis  dan  umbi  yang  berada  di  dalam  tanah.  Porang  dapat  tumbuh  dibawah  naungan, sehingga cocok dikembangkan sebagai tanaman di sela diantara jenis tanaman kayu atau pepohonan yang dikelola dengan sistem agroforestry [3]. Porang merupakan tanaman toleran yang tahan terhadap naungan.  Porang dapat tumbuh  pada  jenis  tanah  apa  saja  di  ketinggian  0  sampai  dengan  700  mdpl.    Tanaman  porang  memiliki  nilai strategis untuk dikembangkan, karena memiliki peluang besar untuk diekspor [2].

## 2.3. Sistem Pengambilan Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan berasal dari Bahasa Inggris yaitu decision support system atau disingkat DSS yang merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6772
keputusan  dalam  suatu  organisasi  dan  perusahaan  [9].  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik [10]. Menurut  [11], menjelaskan:  “SPK  yaitu sebuah sistem  berbasis komputer yang adaptif,  fleksibel, dan  interaktif yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  tidak  terstruktur  sehingga  meningkatkan  nilai  keputusan yang  diambil”.  Menurut  [12],  menjelaskan:  “Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem interaktif  yang  membantu pengambilan keputusan  melalui penggunaan data dan  model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur”. Menurut [13], menjelaskan: “SPK adalah sistem komputer yang komprehensif dan alat-alat yang saling terkait untuk membantu manajer dalam membuat  keputusan  dan  pemecahan  masalah.  Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  proses  pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi spesifik yang diperlukan oleh manajemen”. Berdasarkan pernyataan- pernyataan diatas dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem berbasis komputer yang  digunakan  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  dan  menyediakan  informasi  spesifik  yang dibutuhkan oleh manajemen.

## 2.4. Algoritma Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) merupakan adalah metode multi-tujuan yang secara bersamaan dapat  mengoptimalkan dua atau lebih atribut  yang  bersaing  [14][15]. Metode MOORA dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah dengan menerapkan sistem komputasi matematis yang kompleks [16]. Proses pemecahan masalah dengan menggunakan metode MOORA adalah sebagai berikut : a. Membuat matriks dari nilai kriteria
Fungsi dari matriks keputusan adalah sebagai ukuran kinerja pilihan atribut, kemudian dikembangkan sistem rasio dimana setiap kinerja pilihan atribut dibandingkan dengan penyebut yang mewakili semua pilihan. Semua nilai  kriteria  dari  setiap  alternatif  disusun  menjadi  sebuah  matriks  dimana  jumlah  kolom  sebanyak  jumlah kriteria dan jumlah baris sebanyak jumlah alternatif.
b. Normalisasi pada metode MOORA
Tujuan  dari  proses  normalisasi  adalah  untuk  menyatukan  nilai-nilai  semua  elemen  matriks.  Normalisasi dihitung menggunakan rumus berikut:
x ∗ ij =   x ij / √[∑ x 2 ij m i=i ] (1)
Keterangan:
x ij = Matriks alternatif j pada kriteria i i = Nomor urutan atribut atau kriteria
j = Nomor urutan alternatif x * ij = Matriks Normalisasi alternatif j pada kriteria i
c. Hitung Nilai Optimasi dari Atribut Matriks Keputusan
Optimasi  bertujuan  untuk  mengurangi  nilai  maksimum  (keuntungan)  dengan  nilai  minimum  (biaya)  untuk menunjukkan  bahwa  atribut  lebih  penting  dan  dapat  dibobot  dengan  tepat.  Kemudian  pertimbangkan  bobot atribut yang akan dipertimbangkan menggunakan rumus berikut:
y i = ∑ w j x ∗ ij −   ∑ w j x ∗ ij n j=g+1 g j=1 (2)
Keterangan: i : Atribut atau kriteria dengan status maximized
j = g + 1  : Atribut atau kriteria dengan status minimized w j
: Bobot terhadap alternatif j y i : Nilai penilaian yang sudah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut d. Perangkingan MOORA
Untuk peringkat berdasarkan  nilai Yi,  Anda dapat menghasilkan  nilai  positif atau negatif, tergantung pada jumlah  maksimum  dan  minimum  dari    matriks  keputusan.  Pemeringkatan  nilai  Yi  menunjukkan  bahwa alternatif  tersebut  merupakan  alternatif  terbaik.  Oleh  karena  itu,  hasil  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif mendapatkan nilai Yi tertinggi, dan alternatif terburuk mendapatkan nilai Yi lebih rendah [17].

## 2.5. Algoritma Profile Matching
Profile Matching adalah mekanisme pengambilan keputusan yang mengasumsikan bahwa suatu objek memiliki tingkat ideal prediktor yang harus dipenuhi, bukan tingkat minimum yang harus dipenuhi atau dilewati [18].
Secara umum, proses profiling adalah proses membandingkan kompetensi individu  dengan posisi untuk mengidentifikasi perbedaan kompetensi (juga dikenal sebagai kesenjangan). Semakin kecil gap yang dihasilkan, semakin tinggi bobot skornya dan semakin besar kemungkinan karyawan tersebut akan menggantikannya [19].
Proses  Profile  Matching  pada  umumnya  adalah  proses  membandingkan  kompetensi  individu  dengan kompetensi sehingga dapat dilihat perbedaan kompetensi (disebut juga gap) [20] :
a. Penentuan variabel pemetaan Gap Kompetensi

## b. Hitung Hasil Pemetaan Gap Kompetensi
Gap adalah perbedaan antara profil  calon tim  inti dengan profil  standar  yang diharapkan. Dapat dinyatakan dengan rumus berikut:
Gap = profil calon inti − profil standar (3)
c. Menghitung Bobot Dari Pemetaan Gap Kompetensi
d. Hitung dan kelompokkan faktor inti dan faktor sekunder
Faktor kuncinya adalah aspek (kemampuan) yang paling diperlukan dari dimana kinerja terbaik diharapkan. Untuk menghitung faktor inti, kita memerlukan rumus berikut:
NCF = ∑ N c ∑ I c (4)
Keterangan : NCF  = nilai rata-rata core factor N C = Jumlah total nilai core factor tiap aspek I C = Jumlah item core factor
Secondary factor (factor pendukung) adalah faktor selain aspek yang ada pada faktor inti. Rumus ini digunakan untuk menghitung secondary factor digunakan rumus:
NSF = ∑ N s ∑ I s (5)
Keterangan : NSF  = nilai rata-rata secondary factor N S = Jumlah total nilai secondary factor tiap aspek I S = Jumlah item secondary factor
e. Menghitung Nilai Total Tiap Aspek
Dari  masing-masing  hasil di atas, skor total dihitung  berdasarkan representasi skor  inti dan  faktor sekunder yang diperkirakan mempengaruhi kinerja masing-masing profil. menggunakan rumus total:
NAK = 60% (NCF) + 40% (NSF) (6)
Keterangan : NAK  = Nilai total tiap aspek NCF  = Nilai Core factor NSF  = Nilai Secondary factor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penentuan Alternatif dan Kriteria
Peneliti terlebih  dahulu  melakukan  studi  literatur terhadap penelitian untuk  menentukan alternatif,  kriteria, dan subkriteria. Penentuan data sampel alternatif  yaitu 7  jenis pupuk  yang  baik untuk tanaman porang berdasarkan studi literatur yang dijabarkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Pupuk
Alternatif Nama Pupuk A1 Pupuk GDM A2 Pupuk Urea A3 Pupuk SP36 A4 Pupuk NPK A5 Pupuk KCL A6 Pupuk Organik A7 Pupuk ZA
Penentuan  pupuk  untuk  tanaman  porang  berdasarkan  sejumlah  kriteria  berupa  pertanyaan  pilihan  yang dipilih oleh pengguna untuk nantinya  mendukung hasil keputusan dengan diasumsikan setiap kriteria  memiliki bobot yang sama. Kriteria harus dipenuhi seluruh alternatif pupuk yang dijabarkan pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Umur Tanaman 16,66 % C2 PH Tanah 16,66 % C3 Spesifikasi Pupuk 16,66 % C4 Kondisi Lahan 16,66 %
Kriteria Keterangan Bobot C5 Gejala Defiensi Hara 16,66 % C6 Harga Pupuk 16,66 %
Setelah  menetukan  alternatif  dan  kriteria  kemudian  dilakukan  beberapa  pengujian,  sebagai  contoh dilakukan pengujian dengan mengisi kriteria umur tanaman <18 tahun, PH tanah >7, spesifikasi pupuk kompos, kondisi lahan 700mdpl, gejala defiensi hara makro primer, dan harga pupuk diantara Rp. 1.000/kg – Rp. 5.000/kg. Sehinggan terbentuk nilai masing-masing kriteria terhadap alternatif yang dijabarkan pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Kriteria Terhadap Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Pupuk GDM 2 3 3 2 3 1 Pupuk Urea 1 3 1 2 3 3 Pupuk SP36 2 1 1 2 3 1 Pupuk NPK 1 1 1 2 3 1 Pupuk KCL 1 3 1 2 1 1 Pupuk Organik 3 3 3 2 3 2 Pupuk ZA 1 3 1 2 1 1

## 3.2. Penerapan Algoritma MOORA
Penerapan algoritma MOORA dalam contoh pengujian yang sudah ditentukan sebelumnya dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Membuat matriks dari setiap kriteria
Membentuk sebuah matriks bernilai yang berisi nilai dari setiap kriteria yang ada pada tabel 3 :
x = [ 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 3
2 1 1 1 1 1 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 1 1 3 3 3 1 3 1 2 3 2 2 1 1]
b. Normalisasi matriks
Dengan menggunakan rumus (1) dilakukan normalisasi matriks terhadap matriks x :
x 11 = 2 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 2 √21 =  0,4364
x 21 = 1 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √21 =  0,2182
x 31 = 2 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 2 √21 =  0,4364 x 41 = 1 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √21 =  0,2182 x 51 = 1 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √21 =  0,2182
x 61 = 3 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √21 =  0,6547 x 71 = 1 √2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √21 =  0,2182
x 12 = 3 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 3 √47 =  0,4364
x 22 = 3 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 3 √47 =  0,4376 x 32 = 1 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 1 √47 =  0,4376
x 42 = 1 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 1 √47 =  0,1459
x 52 = 3 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 3 √47 =  0,1459
x 62 = 3 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 3 √47 =  0,4376
x 72 = 3 √3 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 3 √47 =  0,4376
x 13 = 3 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √23 =  0,6256
x 23 = 1 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √23 =  0,2085
x 33 = 1 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √23 =  0,2085
x 43 = 1 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √23 =  0,2085
x 53 = 1 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √23 =  0,2085
x 63 = 3 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √23 =  0,6256
x 73 = 1 √3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √23 =  0,2085
x 14 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 24 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 34 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 44 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 54 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 64 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 74 = 2 √2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 2 √28 =  0,3780
x 15 = 3 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √47 =  0,4376
x 25 = 3 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √47 =  0,4376 x 35 = 3 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √47 =  0,4376 x 45 = 3 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √47 =  0,4376
x 55 = 1 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √47 =  0,1459 x 65 = 3 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 3 √47 =  0,4376
x 75 = 1 √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 1 2 = 1 √47 =  0,1459 x 16 = 1 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 1 √18 =  0,2357
x 26 = 3 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 3 √18 =  0,7071
x 36 = 1 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 1 √18 =  0,2357 x 46 = 1 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 1 √18 =  0,2357
x 56 = 1 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 1 √18 =  0,2357
x 66 = 2 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 2 √18 =  0,4714
x 76 = 1 √1 2 + 3 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 1 √18 =  0,2357
Sehingga terbentuk matriks normalisasi  :
x ∗ = [ 0,4364 0,4376 0,6256
0,2182 0,4376 0,2085 0,3780 0,4376 0,2357 0,3780 0,4376 0,7071 0,4364 0,1459 0,2085 0,2182 0,1459 0,2085 0,2182 0,4376 0,2085 0,3780 0,4376 0,2357 0,3780 0,4376 0,2357 0,3780 0,1459 0,2357 0,6547 0,4376 06256 0,2182 0,4376 0,2085 0,3780 0,4376 0,4715 0,3780 0,1459 0,2357]
c. Nilai Optimasi
Dengan menggunakan rumus (2) dihitung nilai optimasi dari setiap alternatif, karena kriteria tergantung dari pilihan pengguna, maka diasumsikan semua kriteria adalah benefit, dan semua bobot adalah 16, 66% : y 1 = (16,66% x 0,4364) +  (16,66% x 0,4376) +  (16,66% x 0,6256) +   (16,66% x 0,3780) +
(16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2357) = 0,2806
y 2 = (16,66% x 0,2182) +  (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2085) +  (16,66% x 0,3780) + (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,7071) = 0,2626 y 3 = (16,66% x 0,4364) +  (16,66% x 0,1459) +   (16,66% x 0,2085) +  (16,66% x 0,3780) +
(16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2357) = 0,2026
y 4 = (16,66% x 0,2182) +  (16,66% x 0,1459) +   (16,66% x 0,2085) +  (16,66% x 0,3780) +
(16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2357) = 0,1786
y 5 = (16,66% x 0,2182) +  (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2085) +  (16,66% x 0,3780) + (16,66% x 0,1459) +   (16,66% x 0,2357) = 0,1786
y 6 = (16,66% x 0,6457) +  (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,6256) +  (16,66% x 0,3780) + (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,4715) = 0,3305
y 7 = (16,66% x 0,2182) +  (16,66% x 0,4376) +   (16,66% x 0,2085) +  (16,66% x 0,3780) + (16,66% x 0,1459) +   (16,66% x 0,2357) = 0,1786
d. Perangkingan MOORA
Setelah menghitung semua nilai optimasi, maka dilakukan perangkingan dengan mengurutkan nilai optimasi semua alternatif dari nilai terbesar hingga yang paling kecil. Hasil perangkingan dijabarkan pada tabel 4.
Tabel 4. Perangkingan MOORA
y i Alternatif Nilai Optimasi y 6 Pupuk Organik 0,3305 y 1 Pupuk GDM 0,2806 y 2 Pupuk Urea 0,2626 y 3 Pupuk SP36 0,2026 y 5 Pupuk KCL 0,1786 y 4 Pupuk NPK 0,1786 y 7 Pupuk ZA 0,1786
Sesuai dengan nilai yang ada pada Tabel 4 maka didapat nilai terbaik ada pada pupuk Organik dengan  nilai optimasi 0,3305 sehingga pupuk Organik adalah pupuk terbaik sesuai kriteria yagn dipilih bila menggunakan algoritma MOORA.

## 3.3. Penerapan Algoritma Profile Matching
Dengan  pengujian  yang  sama  dilakukan  pada  algoritma  MOORA,  dilakukan    Penerapan  algoritma  Profile Matching yang dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Melakukan pemetaan kompetensi dalam bentuk matriks Membentuk sebuah matriks bernilai yang berisi nilai dari setiap kriteria yang ada pada tabel 3 :
x = [ 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 3
2 1 1 1 1 1 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 1 1 3 3 3 1 3 1 2 3 2 2 1 1]
b. Gap Kompetensi
Karena nilai terbaik ada nilai yang diharapkan oleh user, maka nilai profil standart ada nilai terbaik yaitu 3. Kemudian setiap kriteria dikurangi dengan nilai profil standart :
GAP =
[ −1 0 0 −2 0 −2 −1 0 −2 −1 0 0 −1 −2 −2 −2 −2 −2 −2 0 −2 −1 0 −2 −1 0 −2 −1 −2 −2 0 0 0 −2 0 −2 −1 0 −1 −1 −2 −2]
c. Bobot Dari Pemetaan Gap Kompetensi
Matriks terbobot adalah matriks yang berisi nilai dari hasil bobot dan Gap, dimana selisih Gap terkecil yaitu 0 yang memiliki bobot terbesar yaitu bernilai 3 :
x ∗ =
[ 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 3 2 1 1 1 1 1 1 3 1
2 3 1 2 3 1 2 1 1
3 3 3
1 3 1 2 3 2
2 1 1]
d. Faktor inti dan faktor sekunder
Faktor  yang  menjadi  kriteria  inti  pada  penelitian  ini  adalah  Umur  Tanaman,  PH  Tanah,  dan  Harga  Pupuk, dengan menggunakan rumus (4) maka nilai faktor inti untuk setiap alternatif adalah :
NCF 1 = 2 + 3 + 1 3 = 6 3 = 2
NCF 2 = 1 + 3 + 3 3 = 7 3 = 2,3334
NCF 3 = 2 + 1 + 1 3 = 4 3 = 1,3334
NCF 4 = 1 + 1 + 1 3 = 3 3 = 1 NCF 5 = 1 + 3 + 1 3 = 5 3 = 1,6667
NCF 6 = 3 + 3 + 2 3 = 8 3 = 2,6667
NCF 7 = 1 + 3 + 1 3 = 5 3 = 1,6667
Faktor yang menjadi kriteria sekunder pada penelitian ini adalah Spesifikasi Pupuk, Kondisi Lahan, dan Gejala Defiensi Hara, dengan menggunakan rumus (5) maka nilai faktor sekunder untuk setiap alternatif adalah : NSF 1 = 3+2+3 3 = 8 3 = 2 ,6667
NSF 2 = 1 + 2 + 3 3 = 6 3 = 2 NSF 3 = 1 + 2 + 3 3 = 6 3 = 2
NSF 4 = 1 + 2 + 3 3 = 6 3 = 2 NSF 5 = 1 + 2 + 1 3 = 4 3 = 1,3334
NSF 6 = 3 + 2 + 3 3 = 8 3 = 2,6667
NSF 7 = 1 + 2 + 1 3 = 4
3 = 1,3334
e. Nilai Total Tiap Alternatif
Nilai total dihitung berdasarkan representasi skor inti dan faktor sekunder.  Dengan menggunakan rumus (6) dihitung nilai total setiap alternatif :
NAK 1 = 60% (NCF 1 ) + 40% (NSF 1 ) =  60% (2) + 40% (2,6667) = 2,2667
NAK 2 = 60% (NCF 2 ) + 40% (NSF 2 ) =  60% (2,3334) + 40% (2) = 2,2 NAK 3 = 60% (NCF 3 ) + 40% (NSF 3 ) =  60% (1,3334) + 40% (2) = 1,6
NAK 4 = 60% (NCF 4 ) + 40% (NSF 4 ) =  60% (1) + 40% (2) = 1,4
NAK 5 = 60% (NCF 5 ) + 40% (NSF 5 ) =  60% (1,6667) + 40% (1,3334) = 1,5333 NAK 6 = 60% (NCF 6 ) + 40% (NSF 6 ) =  60% (2,6667) + 40% (2,6667) = 2,6667 NAK 7 = 60% (NCF 7 ) + 40% (NSF 7 ) =  60% (1,6667) + 40% (1,3334) = 1,5333
f. Perangkingan Profile Matching
Setelah  menghitung semua  nilai total,  maka dilakukan perangkingan dengan  mengurutkan  nilai total semua alternatif dari nilai terbesar hingga yang paling kecil. Hasil perangkingan dijabarkan pada tabel 5.
Tabel 5. Perangkingan Profile Matching
NAK i Alternatif Nilai Total NAK 6 Pupuk Organik 2,6667 NAK 1 Pupuk GDM 2,2667 NAK 2 Pupuk Urea 2,2 NAK 3 Pupuk SP36 1,6 NAK 5 Pupuk KCL 1,5333 NAK 7 Pupuk ZA 1,5333 NAK 4 Pupuk NPK 1,4
Sesuai dengan nilai yang ada pada Tabel 5 maka didapat nilai terbaik ada pada pupuk Organik dengan nilai total  2,6667  sehingga  pupuk  Organik  adalah  pupuk  terbaik  sesuai  kriteria  yagn  dipilih  bila  menggunakan algoritma Profile Matching.

## 3.4. Hasil
Setelah analisis dan perancangan, pembuatan sistem dilakukan sebagai implementasi untuk membantu melakukan pengujian  dari  perbandingan  kedua  algoritma  dalam  menentukan  pupuk  untuk  tanaman  porang.  Pengujian terhadap sistem dilakukan agar mengetahui kemampuan sistem dalam proses perhitungan kedua algoritma dalam
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6772
menentukan  hasil  akhir.  Sistem  perhitungan  melibatkan  kriteria  pupuk  yang  diisi  sesusai  dengan  keinginan pengguna. Sistem memiliki dua halaman utama yaitu halaman implementasi pemilihan pupuk dan halaman hasil perbandingan  algoritma.  Gambar  1  yaitu  halaman  implementasi  pemilihan  produk  yang  berisikan  pertanyaan pilihan  tentang  informasi  kriteria  pupuk  yang  diinginkan  untuk  tanaman  porang.  Kriteria  dilengkapi  terlebih dahulu sebelum melihat hasil dari kedua algoritma.
Gambar 1. Implementasi Pemilihan Pupuk
Gambar 2  yaitu  halaman  hasil perbandingan  algoritma  yang  berisi  hasil peringkat dari kedua algoritma, hasil pupuk terbaik dari kedua algoritma, serta waktu proses yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil akhir dari kedua algoritma dalam satuan miliseken.

## Gambar 2. Hasil Perbandingan Algoritma
Sebagai contoh pengujian pada gambar 2 didapatkan hasil kedua algoritma menunjukkan jenis pupuk yang sama  namun  dengan  waktu  yang  berbeda.  Algoritma  MOORA  dengan  waktu  proses  1,0529  ms  dan  algoritma Profile Matching dengan waktu proses 0,8173 ms. Begitu juga dengan percobaan-percobaan berikutnya dengan pengisian  kriteria  yang  berbeda-beda,  kedua  algoritma  tetap  menghasilkan  jenis  pupuk  yang  sama  tapi  dengan waktu proses yang berbeda, dimana waktu proses algoritma Profile Matching relative lebih cepat daripada waktu proses algoritma MOORA.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6772

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  dilakukan  perbandingan  antara  algoritma  MOORA  dan  Profile  Matching  dalam  konteks pemilihan pupuk untuk tanaman porang. Profile Matching dapat efektif jika kriteria tertentu harus ditekankan lebih dari  yang  lain. Namun,  metode ini  mungkin tidak  menghasilkan keputusan  yang optimal  jika  sejumlah kriteria memiliki bobot yang signifikan. Sedangkan MOORA mempertimbangkan sejumlah kriteria yang berbeda secara seimbang.  Kemampuannya  dalam  mengoptimalkan  rasio  antara  kriteria  memungkinkan  pemilihan  pupuk  yang lebih komprehensif. Berdasarkan hasil eksperimen dan analisis yang dilakukan dapat disimpulkan kedua algoritma relatif menghasilkan hasil yang sama, tetapi algoritma Profile Matching memiliki waktu proses yang lebih cepat dibandingkan algoritma MOORA dalam menentukan hasil.

## REFERENCES
[1] W. Hetterscheid, Amorphophallus Introduction and Taxonomic Description. International Aroid Society, 2019.
[2] Y. Ramadhani, “Keuntungan Bisnis Tanaman Porang: Potensi Ekspor Hingga Rp11,31 M,” https://tirto.id/ew4b, 2020.
[3] K.  H.  Ooi,  S.  W.  Ho,  and  Y.  C.  Ho,  “Morphological  and  Genetic  Diversity  in  Konjac  Glucomannan-Producing Accessions of Amorphophallus konjac K. Koch,” Plant Syst. Evol., 2019.
[4] I. Yasin, S. Suwardji, K. Kusnarta, B. Bustan, and F. Fahrudin, “Menggali potensi porang sebagai tanaman budidaya di lahan hutan kemasyarakatan di pulau lombok,” Pros. Saintek, vol. 3, pp. 453–463, 2021.
[5] M. Wang, H. Shen, and Y. Wu, “Konjac glucomannan: Physicochemical and structural characteristics and its influence on the gelatinization and retrogradation of maize starch,” Food Hydrocoll., 2019.
[6] S. M. P. Simarmata, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Web Hosting Terbaik Sesuai Kebutuhan Developer Website  dengan  Metode  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA),”  Universitas  Sumatera  Utara. Medan, 2022.
[7] D. M. Utama, M. S. Asrofi, and I. Amallynda, “Integration of AHP-MOORA algorithm in green supplier selection in the Indonesian textile industry,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1933, no. 1, p. 12058.
[8] D. Dalle, J. Hastuti, “Peer Review-Prototype Decision Support System Selecting Employee for Certain Position Using Profile Matching,” J. Eng. Appl. Sci., vol. 12, no. 2, pp. 183–185, 2020.
[9] I. M. Jiskani, Q. Cai, W. Zhou, X. Lu, and S. A. A. Shah, “An integrated fuzzy decision support system for analyzing challenges and pathways to promote green and climate smart mining,” Expert Syst. Appl., vol. 188, p. 116062, 2022.
[10]  R. Sibagariang and F. Riandari, “Decision Support System for Determining the Best Wood For the Production Cabinet Using Bayes Method: Decision Support System for Determining the Best Wood For the Production Cabinet Using Bayes Method,” J. Mantik, vol. 3, no. 3, pp. 99–103, 2019.
[11]  S. Fadli and K. Imtihan, “Implementation of MOORA Method in Evaluating Work Performance of Honorary Teachers,” J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 128–135, 2019.
[12]  Z.  Zhai,  J.  F.  Martínez,  V.  Beltran,  and  N.  L.  Martínez,  “Decision  support  systems  for  agriculture  4.0:  Survey  and challenges,” Comput. Electron. Agric., vol. 170, p. 105256, 2020.
[13]  A. D. Rizky, “Sistem Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process  dan  Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA),”  Universitas  Sumatera  Utara. Medan, 2020.
[14]  S. Chakraborty, H. N. Datta, K. Kalita, and S. Chakraborty, “A narrative review of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method in decision making,” OPSEARCH, pp. 1–44, 2023.
[15]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,”  J. Phys. Conf. Ser., vol. 1424, no. 1, pp. 12–19, 2019.
[16]  V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P. S. Parapat, E. I. Malau, and D. S. Hutagalung, “Decision support system for selection technique using MOORA method,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2021, vol. 1088, no. 1, p. 12022.
[17]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and  E.  B.  Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with  Attribute  Weighting Using Rank Order Centroid  in  Decision Making,”  in  2020 3rd International Conference on Mechanical, Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT), 2020, pp. 127–131.
[18]  H.  U.  Sari,  A.  P.  Windarto,  R.  Winanjaya,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Damanik,  “Analisa  metode  profile  matching  pada pemilihan susu rendah lemak berdasarkan konsumen,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[19]  M. U. Ahmed, A. H. Abdullah, and A. R. Naseer, “Fuzzy Ontology-Based Algorithm for Job Profile Matching,” J. Intell. Inf. Syst., 2018.
[20]  S. Suherman and K. Khairul, “Seleksi Pegawai Kontrak Menjadi Pegawai Tetap Dengan Metode Profile Matching,” IT J. Res. Dev., vol. 2, no. 2, pp. 68–77, 2018.