## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Implementasi Metode Moora Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (Pkh)
1 Rusdi Efendi, 2 Aan Erlansari, 3 Miranti Nopita Sari 1,2,3 Universitas Bengkulu, Indonesia
1 rusdi.efendi @unib.ac.id ; 2 aan_erlanshari@unib.ac.id 3 mirantinopitasari1905@gmail.com
Article Info ABSTRAK Article history: Received, xxx xx xxxx Revised, xxx xx xxxx Accepted, xxx xx xxx Program  keluarga  harapan  adalah  suatu  program  pemerintah  yang  memberi bantuan  sosial  bersyarat  kepada  Keluarga  sangat  miskin  yang  memenuhi persyaratan  yang  telah  di  tentukan  oleh  Kementerian  Sosial.  Saaat  ini  di Kecamatan  Rimbo  Pengadang  belum  ada  sebuah  sistem  yang  dapat menentukan siapa saja yang lebih layak yang telah terdaftar  untuk menerima program  keluarga  harapan.  Dengan  demikian  di  butuhkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  menentukan  penerima  baantuan  Program Keluarga  Harapan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem pendukung keputusan dalam penentuan penerima Program Keluarga Harapan menggunakan metode Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) berdasarkan  10  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  kementerian social  Republik  Indonesia.  Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan pengujian Black-box di  dapatkan  nilai  100%,  pengujian  kelayakan  sistem dengan perhitungan manual di dapatkan nilai akurasi 100%.
Kata Kunci:

## Black-box
MOORA Program Keluarga Harapan Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
Keywords:
Black-box MOORA Family Hope Program Decision support system The Family Hope Program is a government program that provides conditional social assistance to low-income families meeting the Ministry of Social Affairs requirements.  Currently,  in  Rimbo  Pengadang  District,  no  system  can determine who is more deserving and who has registered to receive the family hope program. Thus a decision support system is needed to select beneficiaries of the Family Hope Program assistance. This research aims to build a decision support  system  in  determining  beneficiaries  of  the  Family  Hope  Program using the Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) method based on ten criteria set by the Ministry of Social Affairs of the Republic of Indonesia.  This  study  uses  Black-box  testing  to  get  a  value  of  100%,  and system feasibility testing with manual calculations gets an accuracy value of 100%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Rusdi Efendi, Program Studi Informatika, Universitas Bengkulu, Email: rusdi.efendi@unib.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Program Keluarga Harapan (PKH) adalah suatu program  pemberian bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH [1]. Program keluarga harapan dilaksanakan  berdasarkan  Peraturan  Peraturan  Menteri  Sosial  Nomor  1  Tahun  2018  tentang  Program  Keluarga Harapan[2]. Program Keluarga Harapan (PKH) telah dilaksaksanakan pemerintah sejak sejak tahun 2007 [3]. Program keluarga  harapan  (PKH)  sudah  diterapkan  diberbagai  provinsi  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  di  Provinsi Bengkulu.  Daerah  di  Provinsi  Bengkulu,  khususnya  Kecamatan  Rimbo  Pengadang,  Kabupaten  Lebong  telah menerapkan Program Keluarga Harapan (PKH). Namun dalam implementasi dilapangan, terdapat suatu permasalahan yang  timbul  yaitu  kesulitan  menentukan  kelayakan  penerima  Program  Keluarga  Harapan  ketika  peserta  memiliki kelayakan  tidak  jauh  berbeda,  serta  belum  adanya  sebuah  sistem  terkomputerisasi  yang  mampu  membantu  untuk

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
menentukan  siapa  yang  lebih  layak  untuk  menerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan.  Hal  ini  dikarenakan keputusan penerima bantuan PKH masih menggunakan sistem musyawarah desa.
Cara  yang  dapat  dilakukan  adalah  membuat  sebuah  sistem  terkomputerisasi  dalam  menentukan  kelayakan penerima Program Keluarga Harapan yaitu sebuah sistem pendukung keputusan. Pada sistem pendukung keputusan ini akan menggunakan sebuah metode perhitungan yang dapat mengelolah setiap kriteria-kriteria dalam menentukan penerima  Program  Keluarga  Harapan  di  kecamatan  Rimbo  Pengadang.  Metode  yang  di  gunakan  adalah  metode MOORA ( Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis ). Dalam penelitian ini digunakan 10 kriteria yang  dapat  membantu  menyeleksi  penerima  bantuan  PKH.  Kesepuluh  kriteria  tersebut  yakni  status  kepemilikan rumah, luas lantai, jenis lantai, jenis dinding, jumlah kamar, sumber air, sumber penerangan, jenis bahan bakar untuk memasak, fasilitas buang air besar, dan asset yang dimiliki.
Penelitian  menggunakan  metode MOORA sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh  Chintya  Irwana,  Zaki  Faizin Harahap, Agus Perdana Windarto, pada tahun 2018. Dalam penelitian tersebut dilakukan analisa metode MOORA dalam menentuan penerima bantuan renovasi rumah yang  menyatakan bahwa Metode MOORA dapat memberikan solusi dalam menentukan warga yang layak menerima bantuan renovasi rumah sesuai dengan kriteria yang ditentukan, menggunakan sepuluh data alternatif dengan hasil perhitungan moora nilai >3.0 layak, nilai >2,0-<3,0 cukup layak, <2,0  tidak  layak[4].  Penelitian  selanjutnya  oleh  Nofri  Wandi  Al-Hafiz,  Mesran,  Suginam,  pada  tahun  2017  yang meneliti  tentang  Sistem  pendukung  keputusan  penentukan  kredit  pemilikan  rumah  menerapkan multi-objective optimization  on  the  basis  ratio  analysis  (MOORA) web  menyatakan  bahwa  Pemakaian  metode MOORA dapat digunakan sebagai salah satu alat bantu yang dibutuhkan pengambil keputusan KPR dalam menentukan KPR kepada Debitur dengan enam alternatif dan alternatif terbaik yaitu A2 dengan nilai 0,141 dan nilai alternatif terendah 0,017[5]

## 1.1 Program Keluarga Harapan (PKH)
Program perlindungan sosial ini dikenal dengan sebutan Conditional Cash Transfers (CCT) di dunia[6]. Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program yang memberikan bantuan tunai secara bersyarat bagi keluarga sangat miskin  yang  memenuhi  persyaratan.  Persyaratan  seperti  yang  yang  telah  diatur  oleh  oleh  Kementerian  Sosial  [7]. Persayaratan tersebut terdiri atas 10 kriteria yakni: status kepemilikan rumah, luas lantai, jenis lantai, jenis dinding, jumlah kamar, sumber air, sumber penerangan, jenis bahan bakar untuk memasak, fasilitas buang air besar, dan asset yang  dimiliki.  Pada  akhirnya,  PKH  diharapkan  tdak  sekedar  mampu  menurunkan  angka  kemiskinan  dan meningkatkan  sumber  daya  manusia  terutama  pada  kelompok  masyarakat  sangat  miskin,  tetapi  dapat  juga memutuskan rantai kemiskinan itu sendiri[8].

## 1.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif,  yang    dapat  membantu mengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang terstruktur[9].  Pada  dasarnya  SPK  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem  Informasi  Manajemen terkomputerisasi  yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakainya  [10].  Interaktif dengan  tujuan  dapat    memudahkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  seperti  analisis,  prosedur,  kebijakan, pengalaman dan wawasan untuk mengambil keputusan yang lebih baik [11] SPK dapat diartikan sebagai model yang menyediakan informasi untuk penyelesaian permasalahan yang kompleks dan tidak terstruktur dalam hal membantu pimpinan menentukan keputusan yang cepat dan tepat[12].

## 1.3 MOORA
Metode Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh Brauers  dan  Zavadkas  (2006).  Metode  yang  relatif  baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  dalam  suatu pengambilan dengan multi-kriteria[13]. Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan  dari  kriteria  yang  bertentangan.  Kriteria  dapat  bernilai  menguntungkan  (benefit)  atau  yang  tidak menguntungkan (cost) [14]. Metode MOORA memiliki tingkatan fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan  bagian  subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapaatribut pengambilan keputusan. Proses dari penyelesaian metode MOORA yaitu [15]:
1. Masukkan nilai pada kriteria terlebih dahulu. Masukkan nilai pada kriteria dalam alternatif yang akan diproses, dengan keputusan sebagai hasilnya.
2. Mengubah Nilai Kriteria menjadi Matriks, lalu kemudian di buat matriks keputusan yang berisi alternatif yang telah memiliki nilai dari bobot masing masing kriteria, berikut bentuk dari matriks nantinya
𝑋 = 𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 12 . . . 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛
𝑋 31 𝑋 32 … 𝑋 3𝑛 ] ...................................................................(1)
Keterangan:
𝑋 𝑖𝑗 = respon alternatif j pada kriteria i

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
i = 123,1232,123 adalah nomor dari urutan atribut atau kriteria j = 111,,222,nnn adalah nomor dari urutan alternatif
X = Matriks Keputusan
3. Normalisasi  untuk  metode MOORA Dengan  menyatukan  semua  elemen  matriks  perkriteria.  Normalisasi  pada MOORA dapat dihitung menggunakan rumus berikut.
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 .................................................................................................(2)
Keterangan:
𝑋 𝑖𝑗 = respon alternatif j pada kriteria i i = 1,2,3,4,...,n adalah nomor urutan atribut atau kriteria j = 1,2,3,4,...,n adalah nomor urutan alternatif 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 =  Matriks Normalisasi alternatif j pada kriteria i
4. Menghitung nilai Normalisasi terbobot MOORA , dengan cara melakukan perkalian hasil dari normalisasi bobot dengan bobot setiap kriteria, Nilai variabel Maximum dikurang perkalian bobot kriteria terhadap Nilai variabel Minimum, jika dirumuskan maka :
yi= ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 − ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 .............................................................................(3)
Keterangan: i = 1,2,...,g- kriteria jenis variabel maksimum j = g+1, g+2,...,n- kriteria jenis variabel minimum 𝑊 𝑗 = bobot pada alternatif j 𝑦𝑖 = nilai dari matriks ternormalisasi bobot.
Membuat perankingan dari nilai Yi, nilai yi akan menjadi positif ketika jenis variabel bersifat benefit sedangkan nilai negatif ketika jenis variabel cost pada matriks keputusan. Alternatif yang paling baik adalah dengan nilai 𝑦𝑖 yang terbesar serta alternatif terburuk dengan nilai 𝑦𝑖 yang terkecil [15].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode pengumpulan data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  dokumentasi.  Menurut  Sugiono (2015), dokumentasi merupakan catatan peristiwa pada waktu yang lalu, dan dapat berbentuk tulisan, gambar maupun karya  monumental  dari  seseorang.  Dokumentasi  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  daftar  penerima Program Keluarga Harapan beserta 10 kriterianya. Kesepuluh kriteria tersebut yakni status kepemilikan rumah, luas lantai, jenis lantai, jenis dinding, jumlah kamar, sumber air, sumber penerangan, jenis bahan bakar untuk memasak, fasilitas buang air besar, dan asset yang dimiliki. Data penelitian ini diambil berasal 343 data rumah tangga dari Dinas Sosial Kabupaten Lebong pada tahun 2021.

## 2.2 Tahapan penelitian
Tahapan penelitian yang dilaksanakan dalam penelitian ini adalah melakukan analisa awal terhadap permasalahan yang  sedang  diteliti  untuk  menghasilkan  suatu  rumusan  permasalahan,  batasan,  tujuan  dan  output  penelitian  yang diinginkan. Selanjutnya dilakukan pengambilan data dari objek yang sedang diteliti berdasarkan kiriteria yang telah ditetapkan  oleh  kementerian  sosial.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  343  data  rumah  tangga  di  Kecamatan  Rimbo Pengadang,  Kabupaten  Lebong,  Provinsi  Bengkulu.  Sedangkan  kriteria  penelitian  terdiri  atas  10  kriteria  yang digunakan dalam mementukan penerima bantuan PKH ini. Tahapan selanjutnya adalan perancangan sistem. Setelah dihasilkan perancangan sistem, maka dibangun sebuah sistem pendukung keputusan berdasarkan rancangan sistem pada  tahapan  sebelumnya  dengan  menerapkan  metode  MOORA.  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan dalam membangun perangkat lunak sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan penerima bantuan program keluarga  harapan  menggunakan  metode  waterfall  yang  terdiri  atas  analisa  kebutuhan,  desain,  pengkodean,  dan pengujian.  Langkah  selanjutnya  adalah  implementasi  sistem  dengan  menginput  semua  data  yang  telah  diperoleh dilokasi penelitian. Sistem menampilkan daftar penerima bantuan PKH berdasarkan perhitungan metode MOORA.

## 3.1 Metode pengujian Sistem
Dalam rangka memastikan aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan penerima bantuan program keluarga harapan telah berjalan dengan baik atau tidak, maka dalam penelitian ini dilakukan pengujian sistem. Metode pengujian sistem dilakukan dalam 2 jenis pengujian sistem yakni pengujian blackbox Testing dan pengujian dengan melakukan  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  beberapa  data  penelitian. Blackbox  Testing dilakukan  agar dapat mengetahui apakah program beroperasi secara fungsional sesuai dengan desain atau tidak. Sedangkan pengujian dengan menggunakan perhitungan manual dilakukan untuk menvalidasi proses dan hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## 4 HASIL DAN ANALISIS
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menampilkan  perangkat  lunak  yang  telat  dibangun  untuk  sistem  pendukung keputusan  penerima  program  keluarga  harapan.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  disajikan  daftar  urutan penerima bantuan PKH yang didasarkan pada metode MOORA. Antarmuka sistem terlihat pada bagian implemntasi antar muka berikut:

## 4.1 Implementasi Antarmuka
Pada tahapan implementasi antarmuka ini, Teknologi yang digunakan pada pengembangan sistem berbasis web ini yaitu HTML, JavaScript, PHP (Framework Codeigniter). 1. Halaman Login
Gambar 1 Halaman login
Pada halaman login ini admin bisa meng input kan Username dan Password agar dapat login kesistem.
2. Halaman data admin
Gambar 2 Halaman data admin
Pada halaman data admin memiliki manajemen tambah admin, edit, delete data admin.
3. Halaman  data kriteria

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Pada  halaman  data  kriteria  berisi  nama  kriteria  yang  akan  digunakan,  yakni  10  kriteria  untuk  menyeleksi  peserta penerima bantuan PKH. Admin dapat menambahkan data, mengubah data dan menghapus data kriteria yang telah di buat yang terdiri dari kriteria dan sub kriterianya.

## 4. Halaman data Warga
Gambar 4 halaman data warga
Pada halaman data warga berisi data warga yang mendaftar untuk menjadi calon penerima PKH. Pada halaman ini ditampilkan 343 data warga calon penerima bantuan PKH. Pada halaman ini juga terdapat manajemen tambah data, ubah data dan hapus data.
5. Halaman  data penilaian
Gambar 5 halaman data penilaian
Pada halaman data penilaian adalah halaman yang akan di olah selanjutnya. Pada halaman ini admin dapat menginputkan data berupa kriteria-kriteria yang ada pada warga yang telah mendaftar.
6. Halaman data hasil

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Pada halaman data hasil adalah proses perhitungan metode MOORA yang terdiri dari langkah-langkah metode perhitungan MOORA, dari data awal menjadi data hasil yang telah memiliki ranking dan hasil perhitungannya.
7. Halaman Cetak
Gambar 7 halaman hasil cetak
Pada halaman hasil cetak adalah halaman untuk laporan hasil dari perhitungan MOORA.

## 4.2 Analisa
Setelah  aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  penerima  PKH  dihasilkan,  maka  dilakukan  analisa  berupa pengujian  sistem  dan  perhitungan  manual  dengam  menggunakan  metode  MOORA.  Pengujian  system  dilakukan menggunakan pengujian blackbox.

## 4.3 Pengujian Black-box testing
Pada pengujian blackbox akan di lakukan  dengan memeriksa hasil eksekusi memeriksa fungsional dari aplikasi yang telah dibuat. Berikut pengujian Black-box pada penelitian ini.
Tabel 1 pengujian Black-box No   Aktivitas pengujian Realisasi yang di harapkan Hasil pengujian Halaman login 1 Input Username dan Password dengan benar. Sistem akan menampilkan pop up selamat datang dan muncul halaman dashboard. Berhasil 2 Input Username dan Password dengan  dengan salah Muncul peringatan login gagal, username
dan password tidak di temukan Berhasil 3 Tidak meng input Username
dan Password dalam  kolom input Muncul  tampilan  peringatan  harus  di  isi terlebih dahulu Berhasil Halaman utama( Dashboard ) 4 Menampilkan halaman utama ketika berhasil login Muncul halaman dashboard Yang berisi menu menu dalam sistem. Berhasil 5 Klik tombol perkecil tampilan  pada  menu-menu yang ada. Tampilan  menu-menu  mengecil,dan  bisa di kembalikan lagi bentuknya. Berhasil Dan seterusnya
Pada pengujian Black-box testing  aktifitas pengujian berjumlah 29  aktifitas yang di uji di sistem, keseluruhan aktifitas telah berhasil dibuat. Kemudian mengukur tingkat pengujian fungsional sistem sebagai berikut
Keberhasilan fungsional = 29 29 x 100% = 100 %.
Oleh karena itu, uji kelayakan fungsional mendapatkan hasil pengujian dari aktifitas pengujian sebesar 100 %..

## 4.4 Pengujian perhitungan manual
Pengujian perhitungan manual dilakukan dengan menggunakan 3 data rumah tangga sebagai alternatif yang akan digunakan  dengan  nilai  ranking  1,2  dan  3  perhitungan  akan  menggunakan  metode MOORA. Tahapan  rinci  dalam proses metode MOORA sebagai berikut :

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## a. Pendefinisian kriteria
Untuk kriteria yang akan di olah terdapat pada tabel 1  dan sub sub kriteria yang ada.
Tabel 1   Jenis Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis variabel  Bobot C1 Status kepemilikan rumah Benefit 2 C2 Luas lantai Benefit 1,5 C3 Jenis lantai Benefit 1 C4 Jenis dinding Benefit 1 C5 Jumlah kamar Benefit 0,5 C6 Sumber air Benefit 0,5 C7 Sumber penerangan Benefit 0,5 C8 Bahan bakar/ energi untuk memasak  Benefit 0,5 C9 Fasilitas buang air besar Benefit 0,5 C10 Aset yang di miliki Benefit 2 b. Pemberian nilai setiap alternatif
Dari tabel jenis kriteria di atas  kemudian di buat nilai setiap alternatifnya. Berikut tabel 2 nilainya:
Tabel 2  Nilai Kriteria setiap alternatif Alternatif  C1 C2  C3 C4 C5  C6 C7 C8 C9 C10 Novi Bidaryati Menum Pang 12 Kayu Bambu  1 Sumur  Tenaga Surya Kayu Bakar Bersama  <10.000.000 Jumatul Aini Menum Pang 24 Kayu Kayu 1 Sumur  Listrik PLN Kayu Bakar Bersama  <10.000.000 Wisma Menum Pang 24 Kayu Kayu 1 Sumur  Listrik PLN Gas LPJ Umum <10.000.000
Tabel  ini  adalah  alternatif  yang  telah  terisi    kriterianya,  di  ambil  tiga  data  sampel  untuk  melakukan perhitungan manual.
c. Perubahan nilai setiap alternatif .
Setelah data di masukkan ke dalam alternatif dan kriteria nya kemudian, di ubah nilai nya sesuai nilai masing- masing kriteria. Tabel 3 menunjukkan perubahan nilai kriteria.

## Tabel 3  Perubahan nilai kriteria
Alternatif  C1   C2
C3   C4   C5 C6  C7 C8 C9 C10 A1 7,5  7,5  7,5  7,5  7,5  5 5 7,5  5 7,5 A2 7,5  7,5  7,5  5 7,5  5 2,5  7,5  5 7,5 A3 7,5  7,5  7,5  5 7,5  5 2,5  2,5  7,5  7,5
d. Matriks  keputusan
Berikut tabel 4 yang menunjukkan hasil matrik keputusan setelah di buat yang kemudian di hitung seperti tabel di bawah ini
Tabel 4  matriks keputusan 7,5  7,5  7,5  7,5  7,5  5  5 7,5  5 7,5 7,5  7,5  7,5  5 7,5  5  2,5  7,5  5 7,5 7,5  7,5  7,5  5 7,5  5  2,5  2,5  7,5  7,5
C1= √𝑎1 2 + 𝑎2 2 + 𝑎3 2 = √7,5 2 + 7,5 2 + 7,5 2 = √168,75 = 12,9903 A1=7,5/12,9903= 0,5773 A2=7,5/12,9903= 0,5773 A3=7,5/12,9903= 0,5773 C4 = √𝑎1 2 + 𝑎2 2 + 𝑎3 2 = √7,5 2 + 5 2 + 5 2 = √106,25 = 10,3077 A1=7,5/10,3077=0,7276 A2=5/10,3077=0,4850 A3=5/10,3077=0,4850

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
C7= √𝑎1 2 + 𝑎2 2 + 𝑎3 2 = √5 2 + 2,5 2 + 2,5 2 = √37,50 = 6,1237 A1=5/6,1237= 0,8164 A2=2,5/6,1237= 0,4082 A3=2,5/6,1237= 0,4082 C8= √𝑎1 2 + 𝑎2 2 + 𝑎3 2 = √7,5 2 + 7,5 2 + 2,5 2 = √118,75 = 10,8972 A1=7,5/10,8972= 0,6882 A2=7,5/10,8972= 0,6882 A3=2,5/10,8972= 0,2294 Dan seterusnya sampai 10 e. Perubahan nilai setiap alternatif.
Tabel 5. Matriks normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 0.5773 0.5773 0.5773 0,7276 0.5773 0.5773 0,8164 0,6882 0,4850 0.5773 A2 0.5773 0.5773 0.5773 0,4850 0.5773 0.5773 0,4082 0,6882 0,4850 0.5773 A3 0.5773 0.5773 0.5773 0,4850 0.5773 0.5773 0,4082 0,2294 0,7276 0.5773
Matriks  normalisasi  adalah  berisi  data  nilai  perkriteria  yang  di  ambil  dari  nilai  data  keseluruhan  alternatif, kemudian nilai per kriteria di bagi dengan data alternatif perkriteria yang ada. Berikut perhitungan matriks normalisasi di kalikan denganbobot kriteria maka hasil perhitunganya sebagai berikut:
C1 = 2 A1 = 2*0,5773= 1.1546 A2= 2*0,5773= 1.1546 A3= 2*0,5773= 1.1546 C2= 1,5 A1 = 1,5*0,5773= 0,8659 A2 = 1,5*0,5773= 0,8659 A3 = 1,5*0,5773= 0,8659 C3 = 1 A1 = 1 * 0,5773= 0,5773 A2= 1 * 0,5773 = 0,5773 A3= 1 * 0,5773 = 0,5773 ….  dan seterusnya sampai C10.
Hasil perhitinghan tersebut dapat dilihat pada tabel 6 tentang matrik ternormalisasi bobot.
Tabel 6 matriks ternormalisasi bobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 1,1546 0,8659 0,5773 0,7276 0,2886 0,2886 0,4082 0,3441 0,2425 1,1546 A2 1,1546 0,8659 0,5773 0,4850 0,2886 0,2886 0,2041 0,3441 0,2425 1,1546 A3 1,1546 0,8659 0,5773 0,4850 0,2886 0,2886 0,2041 0,1147 0,3638 1,1546
Hasil matriks yang di dapat dari matriks yang telah di normalisasikan tadi kemudian di kalikan dengan bobot setiap kriteria.
f. Pencarian nilai y i Tabel  7  merupakan  tabel  pencarian  nilai  y i ,untuk  mencari  nilai  setiap  alternatif  menjumlahkan  semua  hasil kriteria yang telah terbobot.:
Tabel 7 pencarian nilai y i Alteratif Max (C1+C2+C3+C4+C5+C6+C7+C8+C9+C10) Min yi = Max-Min A1 (1,1546+0,8659+0,5773+0,7276+0,2886+0,2886 +0,4082+0,3441+0,2425+1.1546) =6,0520 0 6,0520 – 0 = 6,0520 A2 (1,1546+0,8659+0,5773+0,4850+0,2886+0,2886 +0,2041+0,3441+0,2425+1,1546) =5,6053 0 5,6053 – 0 = 5,6053 A3 (1,1546+0,8659+0,5773+0,4850+0,2886+0,2886 +0,2041+0,1147+0,3638+1,1546) 0 5,4972– 0 =5,4972

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
=5,4972
g. Perangkingan
Berikut adalah tabel 8 yang menunjukkan hasil dari nilai y i berupa perangkingan kelayakan penerima program keluarga harapan.
Tabel 8 Perankingan Alternatif Y i Ranking Novi Bidaryati 6,0520 1 Jumatul Aini 5,6053 2 Wisma 5,4972 3
Berdasarkan perhitungan diatas, metode MOORA dapat membantu dalam menentukan urutan  kelayakan penerima bantuan PKH. Hal ini juga terlihat pada impementasi metode MOORA pada perangkat lunak yang telah dibangun. Metode MOORA  (Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis) dapat  di  gunakan  dalam  penentuan  kelayakan penerima program harapan dengan hasil perankingan yang sama pada sistem dan pada percobaan perhitungan manual dengan contoh perhitungan tiga alternatif yaitu Wardati, Parya dan Yuli Marliance, di dapatkan hasil berupa nilai yi (nilai perankingan), Novi Bidaryati memiliki yi tertinggi (Ranking 1), Jumatul Aini (Ranking 2) dan wisma dengan nilai terendah (ranking 3).  Seperti terlihat pada gambar 8 berikut :

## Gambar 8 Halaman data hasil perhitungan metode moora pada sistem

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  serta  pembahasan  hasil  yang  telah  dilakukan,  maka  dalam  penelitian  ini  telah menghasilkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima bantuan Program Keluarga Harapan dengan menggunakan metode MOORA yang ditampilkan dalam bentuk perengkingan. Berdasarkan hasil perhitungan manual terlihat bahwa metode MOORA juga dapat membantu dalam menentukan urutan kelayakan penerima bantuan PKH.

## REFERENSI
[1] I. P. Pertiwi, F. Fedinandus, and A. D. Limantara, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtech , vol. 8, no. 2, p. 182, 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.46.
[2] A.  Ekardo,  F.  Firdaus,  and  N.  Elfemi,  “Efektifitas  Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Dalam  Upaya Pengentasan Kemiskinan Di Nagari Lagan Hilir, Kab. Pesisir Selatan,” Jurnal Ilmu Sosial Mamangan , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2014, doi: 10.22202/mamangan.v3i1.1345.
[3] S. Al Sukri, “IMPLEMENTASI PROGRAM KELUARGA HARAPAN ( PKH ) TERHADAP KELUARGA PENERIMA MANFAAT ( KPM ) DI KOTA PEKANBARU,” vol. 4, pp. 26–33, 2013.
[4] C. Irwana, Z. F. Harahap, and A. P. Windarto, “Spk: Analisa Metode Moora Pada Warga Penerima Bantuan Renovasi Rumah,” Jurnal Teknologi Informasi MURA , vol. 10, no. 1, p. 47, 2018, doi: 10.32767/jti.v10i1.290.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 266~275 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
[5] 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 Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  I,  no.  1,  pp.  306–309,  2017,  [Online].  Available: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/viewFile/513/455
[6] N.  A.  Saragi,  Siswati;  Batoebara,  Maria  Ulfa;  Arma,  “ANALISIS  PELAKSANAAN  PROGRAM KELUARGA HARAPAN,” PUBLIK , vol. VIII, pp. 1–10, 2021.
[7] K.  I.  Kholif,  I.  Noor,  and  Siswidiyanto,  “Implementasi  Program  Keluarga  Harapan  (  Pkh  )  Dalam Menanggulangi  Kemiskinan  Di  Kecamatan  Dawarblandong  Kabupaten  Mojokerto,” Jurnal  Administrasi Publik (JAP) , vol. 2, no. 4, pp. 709–714, 2019.
[8] N.  Aminudin, I.  Ayu,  P.  Sari,  and  R.  No,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  ( DSS  )  PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN ( PKH ) PADA DESA BANGUN REJO Kec . PUNDUH PIDADA  PESAWARAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCY PROCESS ( AHP ),” pp. 66–72.
[9] S. Rokhman, I. F. Rozi, and R. A. Asmara, “Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan  Ukt Mahasiswa  Dengan  Menggunakan  Metode  Moora    Studi  Kasus  Politeknik  Negeri  Malang,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 3, no. 4, p. 36, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i4.41.
[10] A. Revi, I. Parlina, and S. Wardani, “Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya,” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.524.
[11] Isa  Rosita,  Gunawan,  and  Desi  Apriani,  “Penerapan  Metode  Moora  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Media Promosi Sekolah (Studi Kasus: SMK Airlangga Balikpapan),” Metik Jurnal , vol. 4, no. 2, pp. 55–61, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.191.
[12] A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Metode  MOORA  Dalam  Pemilihan  Sekolah  Dasar,” SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  305–312,  2019,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/view/454
[13] S. Wardani, A. Revi, P. Studi Manajemen Informatika, and A. A. Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln Jenderal Sudirman Blok No, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa  Calon Peserta  Olimpiade Dengan Metode MOORA,” Jurnal Teknovasi , vol. 05, pp. 18–26, 2018.
[14] S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[15] 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,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.595.