## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:104-110 ISSN: 2714-8491 (electronic)
MOORA sebagai Sistem Pendukung Keputusan dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen
Ruly Dwi Arista 1 
1 Universitas Pembangunan Panca Budi
dwiaristaruly@gmail.com

## Abstract
Education personnel (Lecturers) are the most important assets owned by a university. To measure the performance level of lecturers,  the  campus  management  conducts  performance  appraisals  for  each  of  its  lecturers'  work  at  the  Panca  Budi University Development, Medan. The purpose of this research is to assist decision making in measuring the level of lecturers who  perform  well  at  Panca  Budi  University  Development.  The  data  used  in  this  study  are  data  taken  from  the Panca  Budi Development University. Lecturer data that is processed is as many as 20 permanent lecturers who have been registered at the Panca  Budi  Development  University  (UNPAB)  Medan.  processing  by  using  the  Multi  Objective  Optimization  method  On The Basic Of Ratio (Moora). The results of the testing of the Morra method obtained the highest value of the alternative table calculation, namely M3 (0.2144), the lecturers with good performance are M3 Based on the results of the research conducted, the application of the Multi Objective Optimization method on the Basic Of Ratio (Moora) is quite easy. used as a way in the process of measuring the level of lecturer performance.
Keyword: Decision Support System, MOORA Method, Weighted Criteria, Lecturer, Good Performance.

## Abstrak
Tenaga kependidikan (Dosen) merupakan suatu aset terpenting yang dimiliki oleh suatu Perguruan Tinggi. Untuk mengukur tingkat kinerja Dosen maka pihak manajemen kampus melakukan penilaian kinerja terhadap setiap pekerjaan Dosennya yang ada  di  Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  Medan.Tujuan  dari  penelitian  ini  membantu  pengambilan  keputusan  dalam mengukur tingkat dosen berkinerja baik pada Universitas Pembangunan Panca Budi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diambil dari Universitas Pembangunan Panca Budi. Data Dosen yang diolah adalah sebanyak 20 orang dosen  tetap  yang  sudah  terdata  di  Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  (UNPAB)  Medan,  Atribut  dari  data  yang  diolah dalam penelitian ini bersumber dari keaktifan dosen mengajar, penelitian, hasil publikasi dan hasil pengabdian .data yang ada akan di olah dengan mengunakan metode Multi Objective Optimization On The Basic Of Ratio (Moora). Hasil dari pengujian terhadap metode moora ini didapatkan nilai tertinggi perhitungan tabel alternative yaitu M3 (0.2144) maka dosen berkinerja baik  adalah  M3  Berdasarkan  hasil  dari penelitian  yang  dilakukan,  penerapan  metode Multi  Objective  Optimization  On  The Basic Of Ratio (Moora) cukup mudah digunakan sebagai cara dalam proses mengukur tingkat kinerja dosen.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode MOORA, Bobot Kriteria, Dosen, Kinerja Baik.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  yang  berlokasi Jl.  Jendral  Gatot  Subroto,  Kota  Medan  telah  memiliki sistem  informasi  dibawah  sebuah  biro  yaitu  Biro Pelayanan  Pusat  Informasi  (BPSI)  yang  salah  satu tugasnya  membantu  unit  terkait  dalam  sistem informasi. Pemanfaatan sistem informasi salah satunya dalam bentuk pengambilan keputusan untuk mengukur kinerja  seluruh  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang ada  di  Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  baik tenaga pendidik dan tenaga kependidikan salah satunya untuk mengukur kinerja dosen tetap.
Dalam  proses  penilaian  kinerja  dosen  tetap  di Universitas Pembangunan Panca Budi belum sepenuhnya memanfaatkan sistem informasi, peningkatan  kinerja  dosen  berdampak  terhadap kesejahteraan,  dimana  beberapa  kriteria  kinerja  dosen berkaitan denga Tri Darma, Penilaian kinerja dilakukan
untuk  meningkatkan  kinerja  atau  prestasi  dosen.  Cara yang  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  atau prestasi  para  dosen  salah  satunya  adalah  dengan pemberian  kompensasi  berupa  insentif  setiap  periode tertentu.  Kompensasi  dapat  didefenisikan  sebagai sesuatu  yang  diterima  dosen  sebagai  balas  jasa  untuk mereka.
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  Israwan  (2019) tentang penerapan metode (MOORA) untuk penentuan asisten  laboratorium  [ 1 ].  Penelitian  sebelumnya  yang sudah  dilakukan  oleh  Pasaribu  dkk  (2018),  tentang implementasi  Multi-Objective  Optimization  On  The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) dalam meenentukan  kualitas  buah  mangga  terbaik,  metode MOORA  dapat  menyeleksi  alternatif  dan  melakukan perangkingan dalam menentukan kualitas buah mangga terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan [ 2 ].
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  Muharsyah  dkk (2018) tentang Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Jurnalis  menggunakan  metode  MOORA, Berdasarkan hasil dari penelitian dari hasil perhitungan tabel  alternatif  nilai  tertinggilah  yang  akan  diterima sebagai  karyawan  PT.Waspada  Medan  [ 3 ].  Penelitian yang sudah dilakukan oleh Cahyani dkk (2019) tentang sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa berprestasi  menggunakan  metode  Moora,  Sistem tersebut dapat digunakan sebagai alat untuk penentuan pemenang pada proses pemilihan mahasiswa berprestasi dengan cepat dan lebih objektif [ 4 ]. Penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  Fadlan  dkk (2019)  tentang  penerapan  metode  MOORA  pada sisitem  pemilihan  bibit  cabai,  Hasil  penerapan  metode MOORA  dalam  memilih  biji  cabai  adalah  jenis  Lado (A1) cabai dengan nilai (Yi (maks)  = 0.2080) menjadi rekomendasi  pertama,  TM  (A4)  dengan  nilai  (Yi (maks) = 0,2071) berada di peringkat  kedua dan Indra Pura  (A7)  dengan  nilai  (Yi  (maks)  =  0,1974)  menjadi tempat  ketiga  [ 5 ].  Selanjutnya  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  Assrani  dkk  (2018)  menggunakan metode  moora  untuk  penentuan  penerima  bantuan siswa  miskin,  Dengan  demikian  pengambil  keputusan dapat membandingkan kinerja antara sistem yang lama dengan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dana BSM dengan metode Multi Objective Optimization On The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  tanpa  harus meminta  kembali  data-data  siswa  yang  akan  diberi dana Bantuan Siswa Miskin [ 6 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  data penilaian  kinerja  dosen  tetap  yang  ada  di  Universitas Pembangunan  Panca  Budi  Medan  (UNPAB).  Dalam hal  ini  data  nilai  yang  diambil  merupakan  data  yang telah  dikumpulkan  pada  periode  Juli  2019  sampai dengan Desember 2019,
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang  dapat  memberikan  suatu  solusi,  melakukan komunikasi untuk pemecahan masalah tertentu dengan terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  SPK  dirancang untuk  dapat  digunakan  dan  dijalankan  dengan  mudah oleh  orang  yang  hanya  memiliki  keahlian  dasar pengoperasian komputer. SPK dibuat dengan menerapkan adaptasi  kompetensi  yang tinggi  sehingga dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  dalam  pengambilan sebuah keputusan (Umar, et al., 2018) [ 7 ].
Multi  Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio Analysis (MOORA) adalah metode yang di perkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas  (2006). Metode yang terbilang baru ini pertama kali digunakan oleh  Brauers  (2003)  dalam  suatu  pengambilan keputusan dengan multi-kriteria.
Keunggulan  metode  MOORA  yaitu  sangat  sederhana, stabil, dan kuat, bahkan metode ini tidak membutuhkan seseorang  yang  ahli  di  bidang  matematika  untuk menggunakannya  juga  membutuhkan  perhitungan
matematis yang sederhana. Selanjutnya metode ini juga memiliki  hasil  yang  lebih  akurat  dan  tepat  sasaran untuk membantu pengambilan keputusan, dibandingkan  dengan  metode  lain,  metode  moora sangat  sederhana  dan  mudah  digunakan.  (Manurung, 2018) [ 8 ].
Langkah-langkah dalam menyelesaikan berbagai macam  masalah  menggunakan  Metode  MOORA  yaitu sebagai berikut (Manurung, 2018) [ 9 ]:
1. Membentuk Matriks Keputusan
X = [ ] …………………...……....(1)
Dimana:
xov  = Respon alternatif j pada kriteria i
I                =1,2,3,  ...,  n  adalah  urutan  dari  atribut  atau kriteria
d    =1,2,3, ..., m adalah urutan nomor alternatif
M        =Matriks  Keputusan  dimana  x  dimana  nilai kriteria masing-masing
kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
2. Menentukan Matriks
√∑ (           )               ( )
Dimana:
Xov    = Matriks alternatif j pada kriteria i
I          =1,2,3,  ...,  n  adalah  urutan  dari  atribut  atau kriteria
V    =1,2,3, ..., m adalah urutan nomor alternatif
R*ov  =  Matriks Normalisasi alternatif j  pada kriteria i
3. Menentukan matriks normaliasi terbobot.
Untuk  mengoptimasi  banyak  objek,  untuk  itu dilakukan normalisasi dengan nilai maksimum dikurangi  nilai  minimum.  Kemudian  optimasinya menjadi sebagai berikut:
∑    ∑ ( )
Dimana:
i        =1,2,3,  ...,  g  adalah  atribut  atau  kriteria  dengan status maximized
j     = h+1, h+2, h+3, ..., n adalah atribut atau kriteria dengan status minimized
M*j   = Matriks Normalisasi max-min alternatif j
Ketika dilakukan perhitungan atribut dikalikan dengan bobot, maka hasilnya menjadi sebagai berikut:
∑ ∑ ( )
Dimana:
i                  =  1,2,3,  ...,  g  merupakan  atribut  atau  kriteria dengan status maximized ;
= bobot pada alternatif j ;
M*j  =  Nilai  penilaian  yang  sudah  dinormalisasi  dari alternatif j terhadap semua atribut.

## 4. Perangkingan
Nilai  dapat  dapat  menjadi  positif  atau  negatif  sesuai dari  hasil  jumlah  maksimum  dan  minimumnya  dalam matriks keputusan. Akhir dari hasil dalam perhitungannya  yaitu  menampilkan  hasil  rangking. Dengan  demikian,  nilai  alternative  terbaik  memilki nilai  yi  tertinggi.  Pada  nilai  alternative  terendah memiliki nilai yi terendah.
Untuk Multi-Objective  Optimization  Of  Ratio ,  hasil dari normalisasi adalah merupakan penjumlahan dalam hal  maksimum  (dari  atribut  menguntungkan)  dan pengurangan dalam hal peminimalan (dari atribut yang tidak  menguntungkan).  Di  mana  h  adalah  jumlah atribut  yang  akan  dimaksimalkan.  yi  merupakan  nilai dari  penilaian  normaliasi  alternatif  ke  i  untuk  semua kriteria.
X=

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  data penilaian  kinerja  dosen  tetap  yang  ada  di  Universitas Pembangunan  Panca  Budi  Medan  (UNPAB).  Dalam hal  ini  data  nilai  yang  diambil  merupakan  data  yang telah  dikumpulkan  pada  periode  Juli  2019  sampai dengan  Desember  2019,  data  penilaian  kinerja  dosen diambil  dari  Biro  Sumber  Daya  Manusia  (BSDM) UNPAB.
Tabel 1. Interval Penilaian Bobot Nilai A 5
B 4 C 3 D 2 E
1
Pada  Tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  A dikonveriskan dengan nilai (1), B (4), C (3), D (2), dan E (1). Selanjutnya pada setiap bagian penilaian terdapat bobot  penilaian  yang  dipakai  yaitu  yang  terlihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Penilaian Nama Kriteria Bobot Pembelajaran 10% Penelitian dan pengabdian 20% Keaktifan dosen dalam kegiatan universitas 10% Keterlibatan aktifitas prodi 15% Kepangkatan sesuai TMT dosen YBS 10% Studi lanjut 15% Sertifikasi 10% Rekam jejak dosen terhadap pelanggaran disiplin 10%
Untuk Tabel 2 dapat dijelaskan tentang bobot penilaian yaitu  pembelajaran    sebesar  10%,  penelitian  dan pengabdian  20%,  kekatifan  dosen  dalam  kegiatan universitas  10%,  keterlibatan  aktifitas  prodi  15%, kepangkatan sesuai TMT dosen YBS 10%, studi lanjut 15%,  sertifikasi  10%  dan  rekam  jejak  dosen  terhadap pelanggaran  disiplin  10%.  Untuk  nilai  rekomendasi kelayakan  dosen  penerima  insentif  adalah  minimal 70% dari nilai tertinggi akhir perhitungan.
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode MOORA  atau  Multi  Objective  Optimization  on  the basic  of  Ratio  System  (MOORA).  Algoritma  ini digunakan  untuk  mendapat  keputusan  dalam  penilaian kinerja dosen dosen yang layak menerima insentif.
Adapun  langkah-langkah  pada  metode  MOORA  dapat dilihat pada algoritma dan flowchart berikut ini:
1. Input alternatif, kriteria dan bobot;
2. Membentuk Matriks;
3. Membentuk Matriks Normalisasi;
4. Membentuk Matriks Normalisasi Terbobot;
5. Menghitung Nilai Optimasi;
6. Hasil Keputusan Penilaian Dosen.
Agar lebih jelas dan terarah,  penerapan  metode  moora pada  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Proses Algoritma MOORA

## 3.1 Input nilai alternatif, kriteria dan bobot
Untuk  mempermudah  proses  perhitungan  maka dilakukan  pengkodean  yang  mewakili  setiap  nama kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe Kriteria Bobot MT1 Pembelajaran + 10% MT2 Penelitian dan pengabdian + 20% MT3 Keaktifan dosen dalam kegiatan universitas + 10% MT4 Keterlibatan aktifitas prodi + 15% MT5 Kepangkatan  sesuai TMT dosen YBS + 10% MT6 Studi lanjut + 15% MT7 Sertifikasi + 10% MT8 Rekam  jejak  dosen terhadap pelanggaran disiplin - 10%

## 3.2 Membentuk Matriks
Untuk  tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah membentuk matriks. Nilai matriks digunakan dari nilai yang telah diinputkan pada data penilaian.  Untuk  nilai kriteria  yang  menggunakan  huruf  harus  dirubah terlebih  dahulu  menjadi  nilai  angka  sesuai  dengan interval data.
Tabel 4.Pembentukan Matriks Alternatif MT1 MT2 MT3 MT4 MT5 MT6 MT7 MT8 (+) (+) (+) (+) (+) (+) (+) (-) M1 30 32 4 4 5 80 5 0 M2 32 33 4 4 4 78 4 1 M3 35 37 5 5 4 85 5 0 M4 36 38 5 5 4 90 4 0 M5 30 32 5 4 4 87 5 0 M6 34 35 5 4 4 86 5 0 M7 31 34 5 4 4 86 5 0 M8 32 33 5 5 4 85 5 0 M9 35 32 5 4 4 86 5 0 M10 35 33 5 4 4 85 5 1 M11 33 32 5 4 5 85 5 0 M12 35 31 4 4 4 86 5 0 M13 37 35 5 4 3 80 4 1 M14 32 33 5 4 5 89 5 0 M15 33 32 4 4 4 83 5 0 M16 35 33 5 5 4 85 5 0 M17 34 31 5 4 4 85 5 1 M18 37 33 4 4 4 86 5 0 M19 37 37 4 4 4 88 5 0 M20 39 32 3 4 4 87 5 0
Untuk  setiap  alternatif  akan  mendapatkan  nilai alternatif  kriteria  yaitu:    M1MT1  (30),  M1MT2 (32),  M1MT3  (4),  M1MT4  (4),  M1MT5  (5), M1MT6 (80), M1MT7 (5), M1MT8 (0), M2MT1 (32),  M2MT2  (33),  M2MT3  (4),  M2MT4  (4), M2MT5 (4), M2MT6 (78), M2MT7 (4), M2MT8 (1), dan seterusnya sampai dengan M20MT1 (39), M20MT2  (32),  M20MT3  (3),  M20MT4  (4), M20MT5  (4),  M20MT6  (87),  M20MT7  (5), M20MT8 (0).

## 3.3 Membentuk Matiks Normaliasi
Dari  rumus  yang  digunakan  dapat  dijelaskan bahwa untuk perhitungan  nilai kriteria MT1 pada baris  pertama  alternatif  M1  yang  bernilai  “30”, maka dihitung dari nilai 30 tersebut dibagi dengan semua  nilai  MT1  baris  pertama  kolom  pertama yang  sudah  dikuadratkan.  Lalu  nilai  MT1  30 dibagi  dengan  akar  jumlah  nilai  MT1,  sehingga akan  mendapatkan  hasil  perhitungan  yang pertama .
√ √
Kemudian  untuk  baris  dan  kolom  selanjutnya dilakukan perhitungan yang sama, yaitu:
√
√
√ √
Seterusnya  sampai  dengan  perhitungan  baris  dan kolom terakhir pada nilai M20MT8. 3.4 Membentuk Matriks Normalisasi Terbobot
Setelah  menghitung  semua  nilai  pada  matiks normalisasi,  selanjutnya  nilai-nilai  tersebut  pada masing-masing  kriteria  dikalikan  dengan  persentase masing-masing kriteria. MT1 (pembelajaran) sebesar  10%,  MT2  (penelitian  dan  pengabdian) sebesar 20%, MT3 (keaktifan dosen dalam kegiatan universitas)  sebesar  10%,  MT4  (keterlibatan aktifitas  prodi)  sebesar  15%,  MT5  (kepangkatan sesuai  TMT  dosen  YBS)  sebesar  10%,  MT6  (studi lanjut)  sebesar  15%,  MT7      (sertifikasi)  10%,  dan
MT8  (rekam  jejak  dosen  terhadap  pelanggaran disiplin)  sebesar  10%.  Dengan  perhitungan  sebagai berikut:
M1MT1 = 0,1962 x 0,10 = 0,0196
M1MT2 = 0,2139 x 0,20 = 0,0428 M1MT3 = 0,1929 x 0,10 = 0,0193 M1MT4 = 0,2120 x 0,15 = 0,0318
M1MT5 = 0,2712 x 0,10 = 0,0271
M1MT6 = 0,2101 x 0,15 = 0,0315 M1MT7 = 0,2299 x 0,10 = 0,0230 M1MT8 = 0,0000 x 0,10 = 0,0000
sampai dengan perhitungan nilai matriks terbobot diakhir yaitu:
M20MT8 = 0,0000 x 0,10 = 0,0000
Keseluruhan nilai perhitungan matriks normalisasi terbobot telah diinput dan bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Matriks Normalisasi Terbobot
Alternatif MT1 MT2 MT3 MT4 MT5 MT6 MT7 MT8 (+) (+) (+) (+) (+) (+) (+) (-) M1 0.0196 0.0428 0.0193 0.0318 0.0271 0.0315 0.0230 0.0000 M2 0.0209 0.0441 0.0193 0.0318 0.0217 0.0307 0.0184 0.0500 M3 0.0229 0.0495 0.0241 0.0397 0.0217 0.0335 0.0230 0.0000 M4 0.0235 0.0508 0.0241 0.0397 0.0217 0.0355 0.0184 0.0000 M5 0.0196 0.0428 0.0241 0.0318 0.0217 0.0343 0.0230 0.0000 M6 0.0222 0.0468 0.0241 0.0318 0.0217 0.0339 0.0230 0.0000 M7 0.0203 0.0454 0.0241 0.0318 0.0217 0.0339 0.0230 0.0000 M8 0.0209 0.0441 0.0241 0.0397 0.0217 0.0339 0.0230 0.0000 M9 0.0229 0.0428 0.0241 0.0318 0.0217 0.0339 0.0230 0.0000 M10 0.0229 0.0441 0.0241 0.0318 0.0217 0.0335 0.0230 0.0500 M11 0.0216 0.0428 0.0241 0.0318 0.0271 0.0335 0.0230 0.0000 M12 0.0229 0.0414 0.0193 0.0318 0.0217 0.0339 0.0184 0.0000 M13 0.0242 0.0468 0.0241 0.0318 0.0163 0.0315 0.0230 0.0500 M14 0.0209 0.0441 0.0241 0.0318 0.0271 0.0351 0.0230 0.0000 M15 0.0216 0.0428 0.0193 0.0318 0.0217 0.0327 0.0230 0.0000 M16 0.0229 0.0441 0.0241 0.0397 0.0217 0.0335 0.0230 0.0000 M17 0.0222 0.0414 0.0241 0.0318 0.0217 0.0335 0.0230 0.0500 M18 0.0242 0.0441 0.0193 0.0318 0.0217 0.0339 0.0230 0.0000 M19 0.0242 0.0495 0.0193 0.0318 0.0217 0.0347 0.0230 0.0000 M20 0.0255 0.0428 0.0145 0.0318 0.0217 0.0343 0.0230 0.0000 3.5 Menghitung Nilai Optimasi
Nilai  optimasi  dilambangkan  dengan  lambang    yi. nilai  yi  dapat  menjadi  positif  atau  negatif tergantung dari jumlah maksimal (atribut menguntungkan)  dan  minimal  (atribut  yang  tidak menguntungkan)  dalam  matriks  keputusan.  Dalam kasus  ini,  keputusan  kelayakan  dosen  yang menerima  insentif  ditentukan  dari  hasil  akhir  nilai yi.  Dimana  nilai  yi  yang  dinyatakan  layak
mendapat  insentif  adalah  yi  dengan  minimal  70% dari nilai yi tertinggi .
= (MT1 + MT2 + MT3 + MT4 + MT5 + MT6 + MT7) – MT8
= (0,0196 + 0,0428 + 0,0193 + 0,0318 + 0,0271 + 0,0315 + 0,0230) – 0,0000
= 0,951
= (MT1 + MT2 + MT3 + MT4 + MT5 + MT6 + MT7) – MT8
= (0,0209 + 0,0441 + 0,0193 + 0,0318 + 0,0217 + 0,0307 + 0,0184) – 0,0000
= 0,1369
Seterusnya sampai dengan:
=  (MT1  +  MT2  +  MT3  +  MT4  +  MT5  + MT6 + MT7) – MT8
= (0,0255 + 0,0428 + 0,0145 + 0,0318 + 0,0217 + 0,0343 + 0,0230) – 0,0000
= 0,1935
Sehingga dapat dibuat tabel  hasil akhir  untuk nilai optimasi adalah sebagai berikut pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Optimasi
Alternatif Nilai Prepentif % Rekomendasi M1 0.1951 91.01 Layak M2 0.1369 63.88 Tidak Layak M3 0.2144 100.00 Layak M4 0.2137 99.70 Layak M5 0.1973 92.02 Layak M6 0.2035 94.92 Layak M7 0.2002 93.98 Layak M8 0.2071 96.59 Layak M9 0.2001 93.36 Layak M10 0.1511 70.47 Layak M11 0.2039 95.09 Layak M12 0.1894 88.34 Layak M13 0.1477 68.88 Tidak layak M14 0.2061 96.15 Layak M15 0.1928 89.95 Layak M16 0.2090 97.51 Layak M17 0.1478 68.92 Tidak layak M18 0.1980 92.34 Layak M19 0.2041 95.20 Layak M20 0.1935 20.26 Layak
Tingkat  akurasi  presenatase  pada  masing-masing sampel dihitung dengan rumus berikut:
Tingkat Akurasi =
( )
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai rata-rata prepentif diperoleh hasil dengan rumus beerikut:
Rata-Rata Presentase =

## ( )
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  MOORA, diperoleh nilai yi terendah dengan nilai 0,1369 dan nilai  yi  tertinggi  dengan  nilai  0,2144.  Berdasarkan nilai  standar  yang  ditetapkan  layak  atau  tidak layaknya  dosen  menerima  insentif  adalah  minimal 70%  dari  nilai  tertinggi,  maka  70%  dari  0,2144 adalah 0,1609. Sehingga ada 3 (tiga) alternatif yang mendapatkan  nilai  dibawah  0,1509  dan  17  (tujuh belas)  alternatif  yang  mendapatkan  nilai  diatas sama dengan 0,1509.

## 4.6 Hasil Keputusan Penilaian Dosen
Sesudah  mendapatkan  hasil  nilai  optimasi,  maka perhitungan nilai optimasi tersbut disimpan ke dalam database agar dapat menjadi nilai rujukan rekomendasi dosen yang dinyatakan layak atau tidak layak  mendapatkan  insentif.  Oleh  karena  itu  dari hasil  nilai  optimasi  tersebut  didapatkan  data  dosen yang  direkomendasikan  untuk  layak  mendapatkan insentif dan yang tidak layak mendapatkan insentif.
Tabel 7. Hasil Rekomendasi No Alternatif Kode Nilai Akhir Rekomendasi 1 Dito Aditia Darma Nst., SE.,M.Si M1 91.01 Layak 2 Ade Novalina, SE.,M.Si M2 63.88 Tidak Layak 3 Lia Nazliana Nasution, SE., M.Si
M3 100.00 Layak 4 Yashmira Mandasari Saragih, SH.,MH M4 99.70 Layak 5 Irawan, SE.,M.Si M5 92.02 Layak 6 Diwayana Putri Nasution, SE.,M.Si
M6 94.92 Layak 7 Megasari Gusandra Saragih, SE.,M.Si M7 93.98 Layak 8 Anggi Pratama Nasution, SE.,M.Si M8 96.59 Layak 9 Husni Muharram Ritonga, SE.,M.Sc M9 93.36 Layak 10 Fitri Yani Panggabean , SE.,M.Si M10 70.47 Layak 11 Annisa Ilmi Faried Lubis, S.SOS.,M.SP M11 95.09 Layak 12 Miftah El Fikri, M.Si M12 88.34 Layak 13 Rahmat Hidayat SE.,MM M13 68.88 Tidak layak 14 Rahima Br.Purba, SE.,M.Si M14 96.15 Layak 15 Dewi Nurmasari Pane, SE.,MM M15 89.95 Layak 16 Roro Rian Agustin, S.Sos.,M.SP M16 97.51 Layak 17 Supina Batubara, S.Kom.,M.Kom M17 68.92 Tidak Layak

## Tabel 7. Hasil Rekomendasi (Lanjutan)
No Alternatif Kode Nilai Akhir Rekomendasi 18 Rahmad Sembiring, SE.,M.SP M18 92.34 Layak 19 Ismaidar, SH.,MH M19 95.20 Layak 20 Puja Rizqy Ramadhan SE.,M.Si M20 20.26 Layak

## 4. Kesimpulan
Metode  MOORA  dapat  digunakan  sebagai  sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  dosen untuk  penerima  insentif,  Dari  20  data  dosen  tetap universitas  pembangunan  pancabudi  yang  diolah, di  dapatkan  sebanyak  17  orang  dosen  yang berkinerja  baik  yang  layak  menerima  insentif,  dan 3  orang  dosen  berkinerja  buruk  yang  tidak  layak menerima  insentif  dengan  kode  (M2),  (M13),  dan (M17).

## Daftar Rujukan
[1] Israwan,  LM.  F.  (2019).  Penerapan  Multi-Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  (Moora)  dalam
Penentuan  Asisten  Laboratorium. Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Al Asyariah Mandar, 5 (1), 19-23. DOI:
https://doi.org/10.35329/jiik.v5i1.28 .
[2] Sianturi,  M.,  &  Telaumbanua,  F.  (2019). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik dengan Metode AHP dan WASPAS . In Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), 2 (1).
[3] Pasaribu,  S.  W.,  Rajagukguk,  E.,  Sitanggang, M.,  Rahim, R.,  &  Abdillah,  L.  A.  (2018). Implementasi  Multi- Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA)  Untuk  Menentukan  Kualitas  Buah  Mangga Terbaik . JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 5 (1), 50-55.
[4] Muharsyah, A., Hayati, S. R., Setiawan, M. I., Nurdiyanto, H., & Yuhandri, Y. (2018). Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) . JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 5 (1), 19-23.
[5] Cahyani,  L.,  Arif,  M.,  &  Ningsih,  F.  (2019). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan Metode  Moora  (Studi Kasus  Fakultas  Ilmu Pendidikan  Universitas  Trunojoyo  Madura . Edutic- Scientific Journal of Informatics Education, 5 (2).
[6] Fadlan,  C.,  Windarto,  A.  P.,  &  Damanik,  I.  S.  (2019). Penerapan  Metode  MOORA  pada  Sistem Pemilihan Bibit Cabai  (Kasus:  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan  Gunung Malela) . Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing, 3 (2), 42-46.
[7] Assrani,  D.,  Huda,  N.,  Sidabutar,  R.,  Saputra,  I.,  & Sulaiman,  O.  K.  (2018). Penentuan  Penerima  Bantuan Siswa  Miskin  Menerapkan  Metode  Multi  Objective Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 5 (1), 1-5.
[8] Umar,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Yuminah,  Y.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan        Metode  AHP  untuk Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill  Karyawan. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 4 (1), 27-34. DOI: https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5978 .
[9] Manurung,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Guru  dan  Pegawai  Terbaik  Menggunakan Metode  MOORA. Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro dan Ilmu Komputer, 9 (1), 701-706. DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1967