Vol. 1 No. 1 (2021) 07 – 14
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Implementasi Moora Berbasis Web pada Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan Siswa Miskin
Aron Saputra Sirait 1* , M. Safii 2 , Indra Gunawan 3
1,3 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar Email: 1* aron13sirait@gmail.com

## ABSTRACT
The Poor Student Assistance Program (BSM) is an aid from the government with the aim that poor children who excel are able to continue schooling. So that in order to minimize this assistance can be channeled properly on target,  it  is  necessary  to  conduct  a  fairly  strict  selection  based  on  the  criteria  that  have  been  set.  This  study proposes  the  use  of  the  website-based  Moora  method  to  overcome  this  problem.  The  MOORA  method  is  very simple, stable, and powerful, even this method does not require an expert in mathematics to use it and does not require complicated mathematical calculations. The BSM assistance that will be discussed in this research is SD NEGERI  127696  Pematangsiantar  City  using  7  criteria,  namely:  Parent's  Occupation,  Income,  Number  of Dependents, Attendance, Last Semester Grades,  Academic Achievement and Personality. The sample data used were 18 students. This study resulted in the highest value alternative on behalf of Ade Putri Mekaria Laila with an  Optimization  value  of  2.22692.  So  it  can  be  concluded  that  the  Moora  method  can  be  used  as  a  decision support method in the selection of BSM recipients.
Keywords: DSS, Moora, Poor Students, Minimum Calculation, Multi-objective System.

## ABSTRAK
Program  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  merupakan  bantuan  dari  pemerintah  dengan  tujuan  agar  anak-anak miskin yang berprestasi mampu terus sekolah. Sehingga untuk meminimalisir agar bantuan ini dapat disalurkan dengan tepat sasaran, maka perlu dilakukan seleksi yang cukup ketat dengan berdasarkan kriteria kriteria yang telah  ditetapkan.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode  Moora  berbasis  website  untuk  mengatasi masalah  tersebut.  Metode  MOORA  sangat  sederhana,  stabil,  dan  kuat,  bahkan metode  ini  tidak membutuhkan seorang  ahli  di  bidang  matematika  untuk  menggunakan  nya  serta  tidak  membutuhkan  perhitungan  matematis yang  rumit.  Bantuan  BSM  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah  SD  NEGERI  127696  Kota Pematangsiantar  dengan  menggunakan  7  kriteria,  yakni  :  Pekerjaan  Orang  Tua,  Penghasilan,  Jumlah Tanggungan,  Kehadiran,  Nilai  Semester  Terakhir,  Prestasi  Akademik  dan  Kepribadian.  Sampel  data  yang digunakan sebanyak 18 siswa. Penelitian ini menghasilkan alternatif nilai tertinggi atas nama Ade Putri Mekaria Laila  dengan  nilai  Optimasi  2,22692.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Moora  dapat  digunakan sebagai metode pendukung keputusan pada seleksi penerima BSM.
Kata Kunci: SPK, Moora, Siswa Miskin, Perhitungan Minimum, Multiobjektif Sistem

## 1. Pendahuluan
Program  BSM  merupakan  Program  Nasional  yang bertujuan untuk menghilangkan halangan siswa miskin berpartisipasi  untuk  bersekolah  dengan  membantu siswa  miskin memperoleh akses  pelayanan pendidikan yang  layak,  mencegah  putus  sekolah,  menarik  siswa miskin  untuk  kembali  bersekolah,  membantu  siswa memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran, mendukung  program  Wajib  Belajar  Pendidikan  Dasar
Sembilan  Tahun  (bahkan  hingga  tingkat  menengah atas), serta membantu kelancaran program sekolah  [1]. Melalui  Program  BSM  ini  diharapkan  anak  usia sekolah  dari rumah-tangga/keluarga  miskin dapat terus bersekolah,  tidak  putus  sekolah,  dan  di  masa  depan diharapkan  mereka  dapat  memutus  rantai  kemiskinan yang  saat ini  dialami  orangtuanya.  Program  BSM  juga mendukung komitmen pemerintah untuk meningkatkan angka partisipasi pendidikan di Kabupaten/Kota miskin dan terpencil serta pada kelompok marjinal [2]. Banyak

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
sekolah-sekolah  di  Indonesia  yang  memperoleh bantuan  BSM  ini,  salah  satunya  adalah  SD  NEGERI 127696  yang  terletak  Jl.  Kol  No.36  Kelurahan  Kebun Sayur Kecamatan Siantar Timur Kota Pematangsiantar.
Penentuan siswa penerima bantuan atau beasiswa pada SD Negeri 127696 selama ini dilakukan secara catatan manual  dan  untuk  pelaporan  masih  menggunakan aplikasi  berbasis  spreadsheet  (Ms.  Excel)  yang  belum memiliki  basis  data  sehingga  kemungkinan  terjadi inkonsistensi  data.  Penilaian  yang  diberikan  oleh pengambil  keputusan  masih  menggunakan  prediksi atau perkiraan. Sehingga dikhawatirkan dapat menimbulkan  penilaian  secara  subjektif  seperti kepentingan pribadi. Berdasarkan permasalahan tersebut  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  memberikan  salah  satu  solusi  untuk  mengatasi kekhawatiran  yang  ditimbulkan.  Akan  tetapi  banyak nya metode Sistem Pendukung Keputusan seperti AHP [3]–[6],  Moora  [7]–[9],  Electre  [10]–[17],  Maut  [18]– [20],  Promethee  [21]–[24],  PSI  [25]–[27] Topsis [28]– [30],  Vikor  [31]–[33],  dan  banyak  lagi  lainnya  yang menimbulkan  kebingungan  tersendiri  bagi  pengambil kebijakan  (Kepala  Sekolah)  di  sekolah  tersebut. Sehingga  pada  makalah  ini  diusulkan  penggunaan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Moora.
Beberapa  penelitian  terdahulu  tentang  pengambilan keputusan  menggunakan  metode  Moora  diantaranya: Penelitian  untuk  menentukan  lokasi  industri  berbasis spasial  menggunakan  metode  MOORA.  Berdasarkan hasil  pengujian  perhitungan  manual  dengan  output sistem  memiliki  nilai  MSE  sebesar  0,0000054. Sedangkan  nilai  validasi  menggunakan  korelasi Spearman Rank sebesar 0,9. Hal ini menunjukan bahwa metode  MOORA  dapat  menentukan  lokasi  industri menggunakan  data  berbasis  spasial  dengan  nilai korelasi  yang  mendekati  nilai  1  [7].  Berikutnya penelitian  yang  dilakukan  untuk  Seleksi  Beasiswa
Bidikmisi pada Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali menggunakan metode
Moora. Hasil
pemeringkatan menunjukkan bahwa ranking berdasarkan  potensi  akademik  yang  diperoleh  dari proses  ujian  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali tidak sama dengan  hasil  pemeringkatan  metode  Moora  [8]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan untuk mengetahui  armada  terbaik  untuk  pembelian  baru berdasarkan metode Moora. Penelitian ini mengidentifikasi  parameter  kritis  untuk  pemantauan kinerja  armada  dan  mengeksplorasi  kisaran  parameter kritis  yang  optimal  menggunakan  simulasi  Monte Carlo. Pemilihan armada terbaik berdasarkan pendekatan  MOORA  yang  sederhana  dan  logis dianggap  sebagai  parameter  yang  menguntungkan untuk memilih alternatif terbaik [9].
Hal-hal  terkait  tersebut  yang  melatar  belakangi dilakukannya  penelitian  ini  dengan  menggunakan metode  Moora  berbasis  Website,  karena  Metode MOORA  sangat  sederhana,  stabil,  dan  kuat,  bahkan metode  ini  tidak  membutuhkan  seorang  ahli  di  bidang matematika  untuk  menggunakan  nya  serta  tidak membutuhkan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  SD  Negeri  127868  Kota Pematangsiantar pada tanggal 20 Juni 2020 s/d 27 Juni 2020.  Wawancara  untuk  pengumpulan  data  dilakukan kepada  pihak  pengambil  keputusan  (Kepala  Sekolah) untuk  mendapatkan  data  yang  akan  diolah,  yakni  data siswa yang akan diseleksi sebagai penerima BSM pada sekolah tersebut. Ada 18 data siswa yang akan  menjadi alternatif.
Tabel 1. Data Penelitian
No Alternatif Kriteria Pekerjaan Ortu Peng hasilan Tang gungan Keha diran Nilai Semester Prestasi Akademik Kepribadian 1 Ade Putri Mekaria Laila Bertenun 1.000.000 5 100 95 3 90 2 Juanda Vernis Siahaan Wiraswasta 1.300.000 5 96 95 0 80 3 Juniver Panca Wibawa Wiraswasta 3.000.000 5 90 80 1 87 4 Muhammad Reyhan Pedagang 1.100.000 3 100 89 2 86 5 Paulus Juninho Manik Supir 1.000.000 3 100 93 1 88 6 Rahel Sapetra Sihombing Wiraswasta 1.000.000 3 96 91 1 86 7 Randika Aditya Bastion Purba Wiraswasta 900.000 2 97 89 0 85 8 Reynardo Sidabutar Ojek Online 1.000.000 4 98 89 1 81 9 Samuel Valentino Supir 900.000 2 94 80 2 88 10 Wisler Siregar Pedagang 1.300.000 3 95 85 1 86 11 Agusto Marpaung PNS 1.000.000 4 90 96 1 87 12 Andre Wijaya Wiraswasta 1.200.000 1 97 96 2 84 13 Angelita Sidauruk Wiraswasta 1.300.000 3 98 95 1 86 14 Boas Uluan Sibarani Wiraswasta 1.100.000 5 95 93 1 85 15 Chirta Aulia Sibarani Buruh 1.000.000 4 100 91 0 86 16 Eldana Marina Hasibuan Wiraswasta 2.000.000 1 95 94 1 85 17 Hariman Loeis Pramata Bukit Petani 1.300.000 2 80 92 2 90 18 Imrod Pangeran Sinaga Tukang 1.100.000 4 95 80 1 82

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  nilai  pada Kriteria  Pekerjaan  Orang  Tua  menggunakan  data  non numerik.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik, diberikan  nilai  linker  1  s/d  5  dengan  berdasarkan parameter berikut: 1. PNS – TNI – Polri, 2. Wiraswasta – Wirausaha, 3. Petani – Pedagang, 4. Buruh – Tukang, 5. Ojek – Supir.
2.2. Tahapan Penelitian

## MULAI
IDENTIFIKASI MASALAH MEMPELAJARI LITERATUR PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA IMPLEMENTASI

## KEPUTUSAN

## SELESAI

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  yang  terkait  dalam menentukan  pestisida  terbaik  untuk  perawatan tanaman  cabai  dengan  menentukan  kriteria  dan alternatif.
b. Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  dilandasi rujukan atau referensi  yang terkait  guna  mendapatkan  informasi  pendukung dalam penelitian.
c. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan teknik  di  SD  Negeri 127868  Kota  Pematangsiantar pada tanggal 20 Juni 2020 s/d 27 Juni 2020.
d. Pengolahan Data
Proses  yang  dilakukan  untuk  menentukan  siswa yang  layak  mendapatkan  BSM  menggunakan kriteria, sub kriteria dan alternatif yang digunakan.
e. Implementasi
Penulis melakukan Implementasi dengan menggunakan  sistem  Website  Algoritma  Moora
untuk  menentukan  siswa  yang  layak  mendapatkan BSM di SD Negeri 127696 Kota Pematangsiantar. f. Keputusan
Hasil yang diberikan oleh sistem dan analisa penulis dapat  memberikan  solusi  berupa  rekomendasi kepada pihak pengambil keputusan untuk mendapatkan  rekomendasi  siswa  yang  layak mendapatkan  BSM  di  SD  Negeri  127696  Kota Pematangsiantar.

## 2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  penelitian terdapat  beberapa  prosedur  yang  digunakan,  yaitu terdiri dari :
1. Studi Kepustakaan ( Libarry Research )
Memanfaatkan  perpustakaan,  buku,  prosiding  atau jurnal  sebagai  referensi  dalam  menentukan  faktor, parameter,  dan  label  yang  digunakan  untuk penelitian.
2. Penelitian Lapangan ( Field Work Research )
Penelitian  yang  dilakukan  secara  langsung  dengan menggunakan  teknik  Studi  Literatur,  Penulis memperoleh informasi dengan mengumpulkan data, mempelajari  data,  validasi  data  dan  mencari referensi  terkait  dengan  kasus  pada  penelitian. Luaran  dari  studi  literatur  ini  adalah  tersusun  dan terkoleksinya referensi yang baik dan benar dengan penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Data
Data  kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan Siswa Miskin dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 2. Data Kriteria dan Bobot No Kriteria Tipe Bobot 1 C1 Pekerjaan Orang Tua Benefit 1,8 2 C2 Penghasilan Orang Tua Cost 1,7 3 C3 Jumlah Tanggungan Cost 1,4 4 C4 Kehadiran Benefit 1,5 5 C5 Nilai Semester Benefit 0,8 6 C6 Prestasi Akademik Benefit 1,8 7 C7 Kepribadian Benefit 1
Tabel 3. Data yang Sudah Diolah (Matriks Keputusan)
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Ade Putri Mekaria Laila 2 1.000.000 5 100 95 3 90 2 Juanda Vernis Siahaan 2 1.300.000 5 96 95 0 80 3 Juniver Panca Wibawa 2 3.000.000 5 90 80 1 87 4 Muhammad Reyhan 3 1.100.000 3 100 89 2 86 5 Paulus Juninho Manik 5 1.000.000 3 100 93 1 88 6 Rahel Sapetra Sihombing 2 1.000.000 3 96 91 1 86 7 Randika Aditya Bastion Purba 2 900.000 2 97 89 0 85 8 Reynardo Sidabutar 5 1.000.000 4 98 89 1 81 9 Samuel Valentino 5 900.000 2 94 80 2 88 10 Wisler Siregar 2 1.300.000 3 95 85 1 86

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 11 Agusto Marpaung 1 1.000.000 4 90 96 1 87 12 Andre Wijaya 2 1.200.000 1 97 96 2 84 13 Angelita Sidauruk 2 1.300.000 3 98 95 1 86 14 Boas Uluan Sibarani 2 1.100.000 5 95 93 1 85 15 Chirta Aulia Sibarani 4 1.000.000 4 100 91 0 86 16 Eldana Marina Hasibuan 2 2.000.000 1 95 94 1 85 17 Hariman Loeis Pramata Bukit 3 1.300.000 2 80 92 2 90 18 Imrod Pangeran Sinaga 4 1.100.000 4 95 80 1 82 Selanjutnya membuat normalisasi dari matriks keputusan dengan menggunakan rumus berikut :
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 ] 𝑚 𝑗−1 Maka diperoleh : X 11 = 2/ √ (2 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 +2 2 +  2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 = 0,2041
Begitu  seterusnya  hingga  selesai,  hingga  memperoleh nilai normalisasi seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 3. Data yang Sudah Diolah (Matriks Keputusan)
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Ade Putri Mekaria Laila 2 1.000.000 5 100 95 3 90 2 Juanda Vernis Siahaan 2 1.300.000 5 96 95 0 80 3 Juniver Panca Wibawa 2 3.000.000 5 90 80 1 87 4 Muhammad Reyhan 3 1.100.000 3 100 89 2 86 5 Paulus Juninho Manik 5 1.000.000 3 100 93 1 88 6 Rahel Sapetra Sihombing 2 1.000.000 3 96 91 1 86 7 Randika Aditya Bastion Purba 2 900.000 2 97 89 0 85 8 Reynardo Sidabutar 5 1.000.000 4 98 89 1 81 9 Samuel Valentino 5 900.000 2 94 80 2 88 10 Wisler Siregar 2 1.300.000 3 95 85 1 86 11 Agusto Marpaung 1 1.000.000 4 90 96 1 87 12 Andre Wijaya 2 1.200.000 1 97 96 2 84 13 Angelita Sidauruk 2 1.300.000 3 98 95 1 86 14 Boas Uluan Sibarani 2 1.100.000 5 95 93 1 85 15 Chirta Aulia Sibarani 4 1.000.000 4 100 91 0 86 16 Eldana Marina Hasibuan 2 2.000.000 1 95 94 1 85 17 Hariman Loeis Pramata Bukit 3 1.300.000 2 80 92 2 90 18 Imrod Pangeran Sinaga 4 1.100.000 4 95 80 1 82

## Tabel 4. Hasil Normalisasi
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Ade Putri Mekaria Laila 0,2041 0,1755 0,3348 0,2461 0,2479 0,5071 0,2513 2 Juanda Vernis Siahaan 0,3062 0,2282 0,3348 0,2363 0,2479 0,0000 0,2513 3 Juniver Panca Wibawa 0,1021 0,5266 0,3348 0,2363 0,2088 0,1690 0,2513 4 Muhammad Reyhan Al-Fachrizi Lubis 0,2041 0,1931 0,2009 0,2461 0,2322 0,3381 0,2513 5 Paulus Juninho Manik 0,2041 0,1755 0,2009 0,2461 0,2427 0,1690 0,2010 6 Rahel Sapetra Sihombing 0,2041 0,1755 0,2009 0,2363 0,2375 0,1690 0,2513 7 Randika Aditya Bastion Purba 0,4082 0,1580 0,1339 0,2387 0,2322 0,0000 0,2010 8 Reynardo Sidabutar 0,2041 0,1755 0,2679 0,2412 0,2322 0,1690 0,2513 9 Samuel Valentino 0,3062 0,1580 0,1339 0,2313 0,2088 0,3381 0,2010 10 Wisler Siregar 0,2041 0,2282 0,2009 0,2338 0,2218 0,1690 0,2513 11 Agusto Marpaung 0,2041 0,1755 0,2679 0,2215 0,2505 0,1690 0,2513 12 Andre Wijaya 0,2041 0,2107 0,0670 0,2387 0,2505 0,3381 0,2513 13 Angelita Sidauruk 0,3062 0,2282 0,2009 0,2412 0,2479 0,1690 0,2010 14 Boas Uluan Sibarani 0,2041 0,1931 0,3348 0,2338 0,2427 0,1690 0,2010 15 Chirta Aulia Sibarani 0,2041 0,1755 0,2679 0,2461 0,2375 0,0000 0,2513 16 Eldana Marina Hasibuan 0,2041 0,3511 0,0670 0,2338 0,2453 0,1690 0,2010 17 Hariman Loeis Pramata Bukit 0,2041 0,2282 0,1339 0,1969 0,2401 0,3381 0,2513 18 Imrod Pangeran Sinaga 0,2041 0,1931 0,2679 0,2338 0,2088 0,1690 0,2513
Selanjutnya mencari nilai optimasi dari setiap alternatif dengan  ketentuan  bobot  pada  kriteria  yang  digunakan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑦 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 ∗ 𝑖𝑗 − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 ∗ 𝑖𝑗 𝑔 𝑗=𝑔+1
Maka diperoleh :
y 1 =  (0,2041*1,8)+(0,1755*1,7*(-1))+(0,3348*1,4*(-
1))+(0,2469*1,5)+(0,2479*0,8)+(0,5071*1,8)+
(0,2513*1)
=  1,3317

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
Begitu  seterusnya  hingga  y 18. Sehingga  memperoleh nilai optimasi keseluruhan seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Optimasi
No Nama Nilai Optimasi 1 Ade Putri Mekaria Laila 1,3317 2 Juanda Vernis Siahaan 0,4984 3 Juniver Panca Wibawa -0,1034 4 Muhammad Reyhan Lubis 1,1726 5 Paulus Juninho Manik 0,8563 6 Rahel Sapetra Sihombing 0,8876 7 Randika Aditya Bastion Purba 1,0236 8 Reynardo Sidabutar 0,7971 9 Samuel Valentino 1,4186 10 Wisler Siregar 0,7819 11 Agusto Marpaung 0,7822 12 Andre Wijaya 1,3338 13 Angelita Sidauruk 0,9473 14 Boas Uluan Sibarani 0,6205 15 Chirta Aulia Sibarani 0,5044 16 Eldana Marina Hasibuan 0,7290 17 Hariman Loeis Pramata Bukit 1,1391 18 Imrod Pangeran Sinaga 0,7374
Setelah mendapatkan nilai Optimasi keseluruh alternatif,  langkah  terakhir  mencari  nilai  perankingan yang diambil  dari nilai Optimasi pada tabel  5. Adapun hasil  optimasi  yang  dirankingkan  dapat  dilihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Ranking Ranking Alternatif Nilai Optimasi 1 Ade Putri Mekaria Laila 2.2692 2 Samuel Valentino 1.7935 3 Muhammad Reyhan 1.7351 4 Boas Uluan Sibarani 1.5580 5 Angelita Sidauruk 1.5470 6 Reynardo Sidabutar 1.5321 7 Andre Wijaya 1.5213 8 Agusto Marpaung 1.5141 9 Hariman Loeis Pramata Bukit 1.5097 10 Randika Aditya Bastion Purba 1.4873 11 Imrod Pangeran Sinaga 1.4501 12 Paulus Juninho Manik 1.4358 13 Rahel Sepetra Sihombing 1.4188 14 Juanda Vernis Siahaan 1.3986 15 Wisler Siregar 1.3443 16 Chirta Aulia Sibarani 1.2543 17 Eldana Marina Hasibuan 0.9165 18 Juniver Panca Wibawa 0.8340
Tabel  6 menjelaskan hasil  yang  diperoleh dengan nilai tertinggi  diperoleh  Ade  Putri  Mekaria  Laila  dengan nilai  Optimasi  2,22692,  tertinggi  kedua  diperoleh Samuel  Valentino  dengan  nilai  Optimasi  1,7935,  dan tertinggi  ketiga  dipeorleh  Muhammad  Reyhan  Al Fahrizi Lubis dengan nilai 1,7351.
3.2. Implementasi
Bagian  Implementasi  ini  berisikan  tampilan  sistem metode  Moora  berbasis  web  menggunakan  aplikasi Dreamweaver dan database MySQL untuk menentukan Kelayakan  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM) pada SD NEGERI 127696.
1. Menu Utama

## Gambar 2. Tampilan Menu Utama
Gambar  2  merupakan  tampilan  utama  sistem metode  Moora  untuk  menentukan  kelayakan penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  pada  SD Negeri  127696  yang  terdiri  dari  sub  menu  Analisa Hasil  untuk  melihat  hasil  pengolahan  data,  sub menu  Bobot  Kriteria  untuk  memvalidasi  kriteria yang  akan  digunakan,  sub  menu  Nilai  Bobot Kriteria  untuk  menilai  bobot  kriteria  yang digunakan  dan  sub  menu  Login  untuk autentifikasi admin  dalam  menginput  data  kriteria  dan  data alternatif.
2. Form Kriteria dan Bobot Kriteria
Form  kriteria  dan  bobot  kriteria  digunakan  untuk menentukan  kriteria  dan  bobot  kriteria  yang digunakan. Kriteria dan nilai Bobot Kriteria diinput melalui  form  input  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Form Kriteria
Proses  input  kriteria  dapat  mengklik  tombol Add pada  sistem  sehingga  menampilkan  Form  Tambah Data Kriteria seperti gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Form Input Kriteria
Setelah  input  Kriteria,  Bobot  dan  Tipe  yang ditentukan,  hasil  kriteria  yang  telah  diinput  dapat dilihat pada gambar 5.

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan

## Gambar 5. Tampilan dari Sub Menu Data Kriteria
3. Form Alternatif
Form  alternatif  digunakan  untuk  menentukan  dan memvalidasi  alternatif  calon  penerima  BSM  di  SD NEGERI  127696.  Alternatif  diinput  pada  form input Alternatif yang dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Form Data Alternatif
Proses  input  alternatif  dapat mengklik tombol Add pada  sistem  sehingga  menampilkan  form  tambah data alternatif yang dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Form Input Alternatif
Setelah Alternatif diinput, alternatif yang digunakan sebagai  calon  peneirma  BSM  divalidasi  untuk alternatif  yang  digunakan  dalam  metode  Moora. Alternatif  yang  dipilih  harus  di  ceklis  pada  Form Alternatif.  Tampilan  dari  form  alternatif  dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Form Seleksi Alternatif
4. Nilai alternatif terhadap kriteria
Selanjutnya  memberikan  nilai  alternatif  terhadap kriteria  pada  sistem.  Proses  input  nilai  alternatif terhadap  kriteria  dengan  mengklik  tombol Add pada  sistem  sehingga  menampilkan  form  tambah data nilai alternatif terhadap kriteria.
Gambar 9. Tampilan Form Tambah Data Kriteria
Setelah input nilai terhadap kriteria yang ditentukan,  hasil  nilai  terhadap  kriteria  yang  telah diinput dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Form Data Kriteria

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
Setelah memberikan nilai kriteria pada sistem maka dapat  dilihat  hasil  dari  nilai  yang  diberikan  pada sistem.  Hasil  akhir  dari  implementasi  metode Moora  Berbasis  Web  pada  Penentuan  Kelayakan Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Hasil Ranking
Berdasarkan  gambar  11  dapat  dijelaskan  bahwa hasil  ranking  dengan  nilai  tertinggi  diperoleh  Ade Putri Mekaria Laila dengan nilai Optimasi 2,22692, tertinggi kedua diperoleh Samuel Valentino dengan nilai Optimasi 1,7935 dan tertinggi ketiga dipeorleh Muhammad  Reyhan  Al  Fahrizi  Lubis  dengan  nilai 1,7351.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dilihat  bahwa  Ade Putri  Mekaria  Laila  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik dengan  nilai  Optimasi  2,22692.  Sehingga  dapat disimpulkan  Metode  Moora  merupakan  metode  yang cocok  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  di  dalam menentukan siswa yang layak  menerima bantuan siswa miskin  karena  dapat  mengolah  data  secara  cepat  dan tepat  sesuai  dengan  yang  diharapkan  berdasarkan kriteria kriteria yang telah disajikan.

## Referensi
[1] O.  S.  Purwaningrum,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Dan  Ahp  Untuk Sistem  Pendukung  Keputusan Bantuan  Siswa  Miskin  Pada  Smk  Muhammadiyah  1 Lamongan,” Jurnal Mahasiswa  Fakultas Teknik (J-TIIES) , vol. 1, no. 1, p. 6, 2017.
[2] F.  Fitriani,  “The  Role  of  the  Education  Office  in  the Formulation  of  the  Implementation  of  Prevention  of Children Prone To Drop Out in the City of Pekanbaru 2013 - 2015,” Jurnal  Online  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Sosial dan Ilmu  Politik Universitas Riau , vol. 5, no. 1,  pp. 1–13, 2018.
[3] A.  Wanto and  E.  Kurniawan, “Seleksi  Penerimaan  Asisten Laboratorium Menggunakan  Algoritma  AHP  Pada  AMIK- STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar,” Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO) , vol. 3, no. 1, pp. 11–18,
2018. [4]
M.  Widyasuti,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  E.  Purwanto,
“Rekomendasi Penjualan Aksesoris
Handphone Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process (AHP),” Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer (KOMIK) , vol. I, no. 1, pp. 27–32, 2017.
[5] M. Masitha, D. Hartama, and  A.  Wanto, “Analisa Metode (AHP)  pada  Pembelian  Sepatu  Sekolah  Berdasarkan Konsumen,” Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 1, no. 1, pp. 338–342, 2018.
[6]
V. V. Sianipar, A. Wanto, and M. Safii, “Decision Support System  for  Determination  of  Village  Fund  Allocation Using  AHP  Method,” The  IJICS  (International  Journal  of Informatics and Computer Science) ISSN , vol. 4, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[7] A.  P.  R.  Pinem,  H.  Indriyawati,  and  B.  A.  Pramono, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Industri Berbasis  Spasial Menggunakan  Metode  MOORA,” JATISI (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  7, no. 3, pp. 639–646, 2020.
[8] N.  W.  A.  Ulandari,  N.  L.  G.  P.  Suwirmayanti,  and  N.  M. Astiti,  “Implementasi  Metode  MOORA  pada  Proses Seleksi  Beasiswa  Bidikmisi  di  Institut  Teknologi  dan Bisnis  STIKOM  Bali,” Jurnal  Eksplora  Informatika ,  vol.
10, no. 1, pp. 53–58, 2020.
[9] S.  B.  Rane,  P.  R.  Potdar,  and  S.  Rane,  “Data-driven  fleet management  using  MOORA:  a  perspective  of  risk management,” Journal  of  Modelling  in  Management ,  vol. 16, no. 1, pp. 310–338, 2021.
[10] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “The  Analysis  of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in Determining the Doubts of the Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[11] D. R. Sari, N. Rofiqo, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of  the Factors Causing  Lazy Students to Study  Using  the  ELECTRE  II  Algorithm,” Journal  of
Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[12] D.  M.  Sinaga,  R.  R,  R.  Alfah,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Jurnal  Sains  dan  Informatika,” Jurnal  Sains  dan
Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 129–135, 2018.
[13] P. P. P. A. N. . F. I. R.H Zer, Masitha, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Analysis  of  the  ELECTRE  Method  on  the Selection  of  Student  Creativity  Program  Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, Aug. 2019.
[14] R.  Simarmata,  R.  W.  Sembiring,  R.  Dewi,  A.  Wanto,  and E. Desiana,  “Penentuan  Masyarakat  Penerima  Bantuan
Perbaikan Rumah di Kecamatan Siantar Barat Menggunakan  Metode  ELECTRE,” Journal  of  Computer System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  68–75, 2020.
[15] S. Sundari,  A.  Wanto,  Saifullah, and I. Gunawan, “Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode Electre  Dalam  Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi Bidang  Ilmu  Komputer  (Study  Kasus  di  AMIK  & STIKOM  Tunas  Bangsa),”  in Seminar  Nasional  Multi Disiplin Ilmu , 2017, pp. 1–6.
[16] L.  P.  Purba,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Faktor Terbesar  Rendahnya  Minat  Ber-KB  (Keluarga  Berencana) dengan Metode ELECTRE II,” Seminar Nasional Sains  & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 1, no. 1, pp. 369–374, 2018.
[17] S.  Sundari,  S.  M.  Sinaga,  I.  S.  Damanik,  and  A.  Wanto,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta Olimpiade Matematika SMA Swasta Teladan
Pematangsiantar  Dengan  Metode  Electre,”  in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 793–799.
[18] S.  R.  Ningsih,  D.  Hartama,  A.  Wanto,  I.  Parlina,  and Solikhun,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pada Pemilihan  Objek  Wisata  di  Simalungun,”  in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 731–735.

## Aron Saputra Sirait, M. Safii, Indra Gunawan
[19] R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan  Metode  Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI  (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 243–251, 2019.
[20] T.  Limbong et  al. , Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode & Implementasi , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[21] K.  Fatmawati et al. , “Analysis  of  Promothee  II  Method in the  Selection  of  the  Best  Formula  for  Infants  under  Three Years,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019,
vol. 1255, no. 1, pp. 1–6.
[22] T.  Imandasari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Pengambilan  Keputusan  Dalam  Menentukan  Mahasiswa PKL  Menggunakan  Metode  PROMETHEE,” Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 3, pp. 234–239, 2018.
[23] S.  R. Ningsih, R. Wulansari, D.  Hartama,  A. P.  Windarto,
and  A.  Wanto,  “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on Selection of Lecturer Community Service Grant Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, Aug. 2019.
[24] R.  Watrianthos,  W.  A.  Ritonga,  A.  Rengganis,  A.  Wanto, and  M.  Isa  Indrawan,  “Implementation  of  PROMETHEE- GAIA  Method  for  Lecturer  Performance  Evaluation,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, p. 012067, 2021.
[25] R. Panggabean and N. A. Hasibuan, “Penerapan Preference Selection Index (PSI Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[26] T.  Singh,  S.  Tejyan,  A.  Patnaik,  R.  Chauhan,  and  G. Fekete, “Optimal design of needlepunched nonwoven fiber reinforced  epoxy  composites  using  improved  preference selection  index  approach,” Journal  of  Materials  Research and Technology , vol. 9, no. 4, pp. 7583–7591, 2020.
[27] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P. Windarto,  and  A.  Wanto,  “Decision  Support  System  on Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals  using Preferences  Selection  Index,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[28] P.  Chen,  “Effects  of  the  entropy  weight  on  TOPSIS,”
Expert  Systems  with  Applications ,  vol.  168,  p.  114186, 2021.
[29] R.  A.  Hutasoit,  S.  Solikhun,  and  A.  Wanto,  “Analisa Pemilihan  Barista  dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS (Studi  Kasus: Mo Coffee),” KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 256– 262, 2018.
[30]
N.  Nasution,  G.  W.  Bhawika,  A.  Wanto,  N.  L.  W.  S.  R.
Ginantra, and T. Afriliansyah, “Smart City Recommendations  Using  the  TOPSIS  Method,” IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , vol. 846, no. 1, p. 012028, May 2020.
[31] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto, H. O.  Lingga Wijaya, and R.  Kurniawan, “Analysis of the Selection  Factor  of  Online  Transportation  in  the  VIKOR Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[32] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan Metode  VIKOR  Pada  Faktor  Penyebab  Rendahnya  Minat Mahasiswa  Dalam  Menulis  Artikel  Ilmiah,” Seminar Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi  (SENSASI) ,  vol.  1, no. 1, pp. 228–237, 2018.
[33] J.  Hu,  X.  Zhang,  Y.  Yang,  Y.  Liu,  and  X.  Chen,  “New doctors  ranking  system  based  on  VIKOR  method,” International  Transactions  in  Operational  Research ,  vol. 27, no. 2, pp. 1236–1261, 2020.