## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisis Perbandingan Metode MOORA dan MOOSRA dalam Seleksi Siswa Unggulan
Desty Rahma Fadilla, Rima Tamara Aldisa *
Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 fdestyrahma@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Correspondence Author Email: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 08/08/2023; Accepted: 21/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak– Strategi  Pendidikan  di  era  saat  ini  sangat  perlu  dikembangkan  agar  keunggulan  yang  telah  dimiliki  oleh  setiap siswa dapat dijadikan prestasi yang unggul. Seleksi pemilihan siswa unggulan menjadi hal yang sangat penting dalam strategi Pendidikan dengan tujuan  agar  mendapatkan bibit unggul yang  akan di bina agar lebih berprestasi lagi serta  meningkatkan motivasi  setiap  siswa.  Saat  ini  kebanyakan  setiap  sekolah  melakukan  seleksi  pemilihan  siswa  unggulan  dilakukan  manual dengan  cara  mengambil  nilai  raport  setiap  siswa.  Penyeleksian  dengan  jumlah  siswa  yang  begitu  banyak  terkadang menyulitkan  para  guru  atau  pihak  sekolah  daalam  memilih  yang  berhak  menjadi  siswa  unggulan.  Hasil  penilaian  atau pertimbangan  dari  setiap  guru  cenderung  subjektif.  Sehingga  sering  terjadi  kesalahpahaman  dalam  pengambilan  keputusan akhir  dalam  menentukan  yang  berhak  menjadi  siswa  unggulan.  Maka  dari  itu  itu  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  bertujuan  mempermudah  melakukan  penyeleksian  siswa  unggulan  yang  nantinya  hasil  nya  akan  menjadi efektif.  Dalam  penyelesaian  masalah  penyeleksian  siswa  unggulan  tersebut,  penulis  menggunakan  metode  MOORA  dan metode  MOOSRA.  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  perbandingan  antara  metode  MOORA  dan  MOOSRA  memiliki hasil yang sama, yang dimana pada metode MOORA yang menjadi hasil tertinggi ialah pada alternatif 3 dengan hasil 0.2997 dan pada metode MOOSRA alternatif 3 dengan hasil 13.1548.
Kata Kunci: Siswa Unggulan; Sistem Pendukung Keputusan; MOORA; MOOSRA
Abstract- Educational strategies in the current era really need to be developed so that the advantages that each student has can be made into superior achievements. The selection of superior student selection is very important in the education strategy with the aim of getting superior seeds that will be fostered so that they achieve even more and increase the motivation of each student. At present, most schools carry out the selection of superior students manually by taking the value of each student's report card. Selection with a large number of students sometimes makes it difficult for teachers or the school to choose who has the right to be a superior student. The results of the assessment or consideration of each teacher tend to be subjective. So that there are often  misunderstandings in making the  final decision in determining who is entitled to be a superior student. Therefore, a decision support system is needed that aims to  make it easier to select superior students whose results will be effective.  In  solving  the  problem  of  selecting  superior  students,  the  author  uses  the  MOORA  method  and  the  MOOSRA method.  The  results  of  the  study  prove  that  the  comparison  between  the  MOORA  and  MOOSRA  methods  has  the  same results,  where  the  MOORA  method  has  the  highest  yield  in  alternative  3  with  a  result  of  0.2997  and  in  alternative  3 MOOSRA method with a result of 13.1548.
Keywords: Students; Decision Support System; MOORA; MOOSRA

## 1. PENDAHULUAN
Prestasi  memiliki  asal  kata  dari  bahasa  Belanda  yaitu  "prestasik"  yang  berarti  hasil  dari  usaha.  Dalam  kamus bahasa  Indonesia,  prestasi  didefinisikan  sebagai  hasil  penilaian  kognitif  dari  kegiatan  belajar  mengajar,  yang biasanya diukur melalui nilai sekolah atau pengukuran lainnya. Jika seorang siswa memiliki prestasi yang lebih unggul  dibandingkan  dengan  siswa  lainnya,  maka  kemungkinan  besar  ia  akan  diikutsertakan  dalam  kompetisi atau  lomba  untuk  mewakili  nama  sekolah.  Prestasi  tersebut  tentu  akan  membanggakan  dan  dikenang  dalam ingatan  untuk  waktu  yang  lama.  Namun,  perolehan  prestasi  harus  didasarkan  pada  kemampuan  individu  siswa itu  sendiri,  karena  prestasi  ini  akan  berpengaruh  besar  terhadap  masa  depannya[1]–[3].  Siswa  merujuk  pada individu  yang  sedang  mengikuti  proses  belajar  atau  pendidikan  di  lembaga  pendidikan  seperti  sekolah  atau universitas.  Istilah  ini  umumnya  digunakan  untuk  menyebut  murid  atau  pelajar  pada  tingkat  pendidikan  dasar, menengah,  dan  tinggi.  Peran  siswa  adalah  sebagai  penerima  ilmu  dan  pengetahuan  dari  pendidik  atau  guru, dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan mereka dalam berbagai bidang akademis,  sosial,  dan  budaya.  Mereka  tengah  mengalami  proses  belajar  dan  pengembangan  diri  untuk menghadapi tantangan hidup dan masa depan. Meskipun definisi dan sistem pendidikan dapat berbeda di setiap negara  dan  lembaga,  secara  keseluruhan,  siswa  adalah  individu  yang  secara  aktif  berpartisipasi  dalam  proses pendidikan,  baik  melalui  lembaga  pendidikan  formal  seperti  sekolah,  maupun  melalui  pendidikan  non-formal atau  informal  di  luar  lingkungan  sekolah[4]–[6].  Siswa  unggulan  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan siswa yang menonjol atau mencapai prestasi yang sangat baik dalam berbagai aspek di tingkat pendidikan  tertentu,  baik  itu  pada  tingkat  sekolah  dasar,  menengah,  atau  perguruan  tinggi.  Mereka  sering  kali memiliki prestasi yang istimewa, baik dalam hal akademis maupun dalam berbagai bidang non-akademis seperti olahraga, seni, sains, teknologi, bahasa, dan kegiatan ekstrakurikuler lainnya[7]–[9].
Salah satu yang menjadi faktor yang mendorong prestasi siswa ialah sebuah motivasi. Jika motivasi terus diberikan kepada siswa, maka siswa akan belajar lebih gigih dan tekun. Penyeleksian siswa yang berprestasi agar dapat masuk di kelas unggulan biasanya diterapkan oleh tiap-tiap sekolah dengan beberapan kriteria yaitu nilai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
raport,  ekstrakulikuler,  absensi  dan  kepribadian.  Penyeleksian  siswa  yang  terpilih  biasanya  ditentukan berdasarkan rangking paling atas, maka diperlukan sistem pendukung keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  komputer  yang  mampu  memecahkan  masalah  dan memberikan alternatif terbaik untuk keputusan yang dibuat oleh pengambil keputusan[10]–[12]. Pada penelitian ini,  Alternatif  penyeleksian  siswa  unggulan  menggunakan  metode  MOORA  dan  Metode  MOOSRA  yang  akan membantu proses pengambilan keputusan yang lebih akurat[13]–[15].
Berdasarkan  penelitian  oleh  Hutagalung  dkk  tahun  2023  meneliti  pemilihan  bimbingan  belajar  terbaik dengan  metode MOORA  menghasilkan lembaga  ASC sebagai  yang terbaik[16]. Penelitian oleh  Agus Iskandar tahun  2023  membahas  metode  MOORA  dalam  seleksi  kelayakan  nasabah  penerima  kredit  menghasilkan nasabah  yang layak  yaitu Nurhayati dengan nilai tertinggi[17]. Penelitian oleh Hakim dkk tahun 2023 meneliti metode  MOORA  dalam  rekomendasi  pembeliaan  perumahan  menghasilkan  perumahan  terbaik  sebagai  opsi pilihan  yang  mempunyai  nilai  tertinggi  sebanyak  3  opsi  terbaik[18].  Penelitian  oleh  Marito  dkk  tahun  2023 menerapkan  metode MOOSRA pada seleksi pengangkatan  karyawan tetap  menghasilkan karyawan  yang dapat diangkat  sebagai  karyawan  tetap  karena  memperoleh  nilai  tertinggi  pada  A7[19].  Penelitian  oleh  Ekawati  dan Yunita  tahun  2023  membahas  metode  MOOSRA  dan  ROC  dalam  merekomendasikan  aplikasi  investasi  emas online terbaik menghasilkan aplikasi BukaEmas sebagai yang terbaik[20].
Setelah  mempertimbangkan  penjelasan  yang  telah  disajikan,  penulis  merasa  tertarik  untuk  melakukan penelitian  yang  berjudul  analisis  perbandingan  metode  MOORA  dan  MOOSRA  dalam  seleksi  siswa  unggulan sekolah menengah pertama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Tahapan Penelitian adalah proses-proses pengerjaan dalam penyelesaian penelitian  yang teratur dan sistematis. Berikut tahapan-tahapan penyelesaian penelitian ini.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut  adalah  tahapan-tahapan  yang  terstruktur  dan  sistematis  dalam  penelitian  ini,  sebagaimana  yang ditunjukkan dalam gambar 1:
1. Menganalisis  permasalahan  yang  muncul  saat  melakukan  seleksi  siswa  unggulan  dan  mencari  solusi  untuk mengatasi masalah tersebut.
2. Mengumpulkan data melalui observasi di lokasi penelitian yang sesuai.
3. Melakukan  studi  literatur  dengan  mencari  referensi-referensi  yang  relevan  agar  memudahkan  pengolahan data berdasarkan masalah yang ada.
4. Mengaplikasikan metode MOORA dan MOOSRA dalam penentuan siswa unggulan.
5. Setelah menerapkan metode MOORA dan MOOSRA, kemudian dilakukan penarikan kesimpulan dari hasil seleksi siswa unggulan.
Semua  tahapan  di  atas  disusun  dengan  rapi  dan  logis  untuk  memastikan  penelitian  ini  berjalan  dengan baik dan mendapatkan hasil yang akurat.

## 2.2 Siswa Unggulan
Siswa  unggulan  adalah  siswa  yang  menunjukkan  kemampuan  atau  prestasi  belajar  yang  tinggi  dan  memiliki perilaku  yang  tetap,  fungsional,  positif,  dan  terdidik.  Proses  pemilihan  siswa  unggulan  di  lingkungan  sekolah merupakan  langkah  yang  positif  dengan  tujuan  agar  siswa  berhasil  dalam  lingkungan  sekolah.  Sekolah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
melakukan  seleksi  secara  selektif  untuk  mencari  siswa  berprestasi.  Siswa  yang  berprestasi  sangat  dihargai  di lingkungan sekolah karena mereka dianggap memiliki kemampuan di atas rata-rata dari teman sebayanya. Oleh karena itu, banyak siswa yang berupaya keras untuk menjadi siswa terbaik di sekolah mereka[21].

## 2.3 Metode MOORA
Dalam  metode  MOORA,  perkalian  digunakan  sebagai  penghubung  antara  titik-titik  atribut,  dimana  titik-titik atribut  harus  dikuadratkan  dengan  bobot  yang  sesuai.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  metode MOORA[22]–[26]: 1. Matriks Keputusan X = [ ] (1)
2. Normalisasi matriks
√ ∑ ]
(2)
3. Menentukan nilai akhir/Preferensi
Dalam  optimisasi  multiobjektif,  nilai  normalisasi  dinaikkan  untuk  maksimisasi  (untuk  properti  yang menguntungkan) dan dikurangi untuk minimalisasi (untuk properti yang tidak menguntungkan).
Y i = ∑ ∑ (3)
di mana G adalah jumlah atribut yang memaksimalkan, (n-g) adalah jumlah atribut yang meminimalkan, dan yi adalah skor opsi 1 yang dinormalisasi untuk semua atribut. persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Yi = ∑ j X * I j - ∑ j (4)

## 2.4 Metode MOOSRA
Metode  MOOSRA  merupakan  bagian  dari  metode  optimasi  multi-fungsi  yang  digunakan  dalam  SPK  untuk mencapai tujuan tertentu. Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian metode MOOSRA[27]–[29]. 1. Membuat matriks keputusan
X = [ ] (1)

## 2. Melakukan matriks normalisasi
√ ∑ ] (2)
3. Menentukan nilai akhir /Preferensi Untuk ∑
∑ (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria dan Alternatif
Dalam  penyelesaian  perhitungan  dalam  SPK  menggunakan  Metode  MOORA  maupun  metode  MOOSRA, penentuan kriteria dan Alternatif sangat diperlukan. Pada penenlitian ini, kriteria yang digunakan dalam seleksi siswa unggulan terdapat 4 kriteria. Berikut data kriteria dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Nilai Raport 0.40 Benefit C 2 Ekstrakulikuler 0.30 Benefit C 3 Absensi 0.15 Cost C 4 Kepribadian 0.15 Benefit
Berikutnya  tabel  2  menjelaskan  data  calon  peserta  siswa  unggulan  yang  sudah  di  tentukan  berdasakan kriteria-kriteria yang ditetapkan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 757-765 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4048
Tabel 2 . Data Calon peserta siswa unggulan
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Sifa (A1) 89,75 B 1 B Alex (A2) 89.42 B 1 B Ratih (A3)  90.58 B 1 B Caca (A4) 90.42 B 2 B Moci (A5) 87 B 1 B Agus (A6)  85,25 B 5 B Nesa (A7) 88.67 B 2 B
Pada  tabel  3  dibawah  ini  terdapat  penentuan  nilai  bobot  kriteria  yang  diperlukan  pada  kritria ekstrakulikuler dan kepribadian.
Tabel 3 . Menentukan Kriteria Kegiatan Ekstrakulikuler dan Kepribadian
Range Nilai Bobot D Buruk 0.25 C Kurang 0.50 B Baik 0.75 A Sangat Baik 1
Setelah didapatkan data calon peserta siswa unggulan, selanjutnya membuat data rating kecocokan berdasarkan tabel 4 sebelumnya.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Bobot dan Kriteria
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 89.75  0.75 1 0.75 A 2 89.42  0.75 1 0.75 A 3 90.58  0.75 1 0.75 A 4 90.42  0.75 2 0.75 A 5 87 0.75 1 0.75 A 6 85.25  0.75 5 0.75 A 7 88.67  0.75 2 0.75

## 3.2 Penerapan Metode MOORA
Berikut  ini  merupakan  langkah  penereapan  metode  MOORA  dalam  seleksi  siswa  unggulan  sekolah  menengah pertama.
1. Mempersiapkan matrik keputusan
| | | | 2. Melakukan normalisasi matrik
√ √

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
√ √ √ √ C4 √
√
Hasilnya dari Normalisasi Matriks X diperoleh matriks dilihat berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
| | | | 3. Penentuan nilai akhir/preferensi | | | |
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
| | | |
Setelah mendapatkan hasil perkalian dengan bobot kriteria, selanjutnya melakukan perhitungan Yi. Yang dimana perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Daftar Yi Alternatif Maximun (C 1 +C 2 +C 4 ) Minimun (C 3 ) Yi (C 1 +C 2 +C 4 )- (C 3 ) A 1 0.3230 0.0247 0.2983 A 2 0.3224 0.0247 0.2978 A 3 0.3244 0.0247 0.2997 A 4 0.3241 0.0493 0.2748 A 5 0.3183 0.0247 0.2936 A 6 0.3153 0.1233 0.1920 A 7 0.3211 0.0493 0.2718
Dari  hasil  diatas,  dapat  dilihat  rangking  setiap  alternatif  dari  peserta  siswa  unggulan  menggunakan metode MOORA pada tabel berikut:
Tabel 6 . Hasil Rangking MOORA Alternatif Hasil Rangking A 1 0.2983 2 A 2 0.2978 3 A 3 0.2997 1 A 4 0.2748 5 A 5 0.2936 4 A 6 0.1920 7 A 7 0.2718 6
Hasil  rangking  dari  penerapan  metode  MOORA  menghasilkan  siswa  unggulan  pada  alternatif  A 3 atas nama Ratih dengan nilai tertinggi yaitu 0.2997.

## 3.3 Penerapan Metode MOOSRA
Berikut  ini  merupakan  langkah  penereapan  metode  MOORA  dalam  seleksi  siswa  unggulan  sekolah  menengah pertama.
1. Matriks keputusan
Matriks keputusan dapat diambil dari matriks keputusan pada bagian penerapan metode MOORA di atas.
2. Normalisasi matriks

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Untuk  menentukan  normalisasi  matriks  diambil  dari  matriks  keputusan  Xij  pada  bagian  penerapan  metode MOORA di atas.
3. Penentuan nilai akhir/preferensi
Hasil  perkalian  dengan  bobot  kriteria  diambil  dari  matriks  keputusan pada  bagian  penerapan  metode MOORA di atas. Selanjutnya menentukan nilai Yi.
= = =
=
Dari  hasil  perhitungan  Metode  MOOSRA  diatas,  dapat  dilihat  rangking  setiap  alternative  dari  peserta siswa unggulan pada tabel berikut:
Tabel 7. Daftar Rangking MOOSRA Alternatif Hasil Rangking A 1 13.0974 2 A 2 13.0746 3 A 3 13.1548 1 A 4 6.5719 5 A 5 12.9075 4 A 6 2.5573 7 A 7 6.5114 6
Hasil  rangking  dari  penerapan  metode  MOOSRA  menghasilkan  siswa  unggulan  pada  alternatif  A 3 atas nama Ratih dengan nilai tertinggi yaitu 13.1548.

## 3.4 Analisis Peringkat
Setelah  melakukan  penyelesaian  perhitungan  menggunakan  metode  MOORA  dan  metode  MOOSRA,  maka dapat dilihat perbandingan nilai antara kedua metode tersebut pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 8. Hasil Perbandingan Metode MOORA Dan Metode MOOSRA Dengan 7 Alternatif
Alternatif MOORA MOOSRA Hasil Rangking Hasil Rangking A 1 0.2983 2 13.0974 2 A 2 0.2978 3 13.0746 3 A 3 0.2997 1 13.1548 1 A 4 0.2748 5 6.5719 5 A 5 0.2936 4 12.9075 4 A 6 0.1920 7 2.5573 7 A 7 0.2718 6 6.5114 6
Hasil  rangking  yang  diperoleh  dari  penerapan  metode  MOORA  dan  MOOSRA  menghasilkan  siswa unggulan terbaik  yang  sama  yaitu pada alternatif  A 3 atas  nama  Ratih dengan nilai tertinggi. Penerapan  metode MOORA menghasillkan nilai 0.2997 sedangkan metode MOOSRA menghasilkan nilai 13.1548.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  peneliti  menyimpulkan  bahwa  penentuan  kriteria-kriteria  dalam  pemilihan siswa unggulan sangat berpengaruh terhadap hasil perhitungan metode MOORA dan MOOSRA. Pada penelitian ini, beberapa kriteria digunakan, seperti nilai rapor, ekstrakurikuler, absensi, dan kepribadian. Hasil perankingan yang  diperoleh  dari  penerapan  metode  MOORA  dan  MOOSRA  menunjukkan  bahwa  siswa  unggulan  terbaik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
yang sama, yaitu alternatif A3 yang diwakili oleh  Ratih dengan nilai tertinggi. Metode MOORA menghasilkan nilai  0.2997,  sementara  metode  MOOSRA  menghasilkan  nilai  13.1548.  Meskipun  begitu,  kedua  metode  ini terbukti  cukup  mudah  digunakan  sebagai  cara  untuk  memilih  siswa  unggulan  karena  langkah-langkah penyelesaiannya relatif sederhana.

## REFERENCES
[1]  N. P. V. D. Pertiwi, N. Landra, and N. M. D. Puspitawati, “PENGARUH KONFLIK KERJA, MOTIVASI KERJA  DAN  STRES  KERJA  TERHADAP  PRESTASI  KERJA  KARYAWAN  PADA  PT.  BPR NUSAMBA MANGGIS,” EMAS , vol. 3, no. 6, pp. 218–231, 2022.
[2]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and M. Mesran,  “Penerapan Metode SAW (Simple  Additive Weighting) Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa,” TIN  Terap.  Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[3]  A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih,  “Penerapan  metode  simple  additive  weighting  (SAW)  untuk pemilihan siswa terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 104–109, 2018.
[4]  B.  Satria et  al. ,  “Penerapan  Metode  Electre  Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penerimaan Beasiswa,” Bul. Utama Tek. , vol. 14, no. 3, pp. 177–182, 2019.
[5]  S.  Suwarno  and  M.  R.  Muhtarom,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penilaian  Siswa  Dengan Metode Saw (Simple Additive Weighting),” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 9, no. 1, pp. 23–36, 2021.
[6]  R. Watrianthos, K. Kusmanto, E. F. S. Simanjorang, M. Syaifullah, and I. R. Munthe, “Penerapan Metode Promethee  Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemeringkatan  Siswa,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 3, no. 4, pp. 381–386, 2019.
[7]  S.  Fadli  and  M.  Rizqi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Siswa  Baru  Kelas  Unggulan dengan Metode MOORA (Studi Kasus: MTs N 1 LOMBOK TENGAH),” J. Penelit. Tek. Inf. , vol. 2, pp. 23–30, 2019.
[8]  A. H. Sihite, H. Maha, D. R. Sari, and R. Rahmawati, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Siswa  Unggulan  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama  Menerapkan  Metode  MOORA,”  in Seminar  Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, vol. 1, no. 1.
[9]  M. Mellyzar,  S. Syafrizal, and F. W. Ginting,  “Penguatan  konsep  kompetisi  sains  nasional bagi  guru dan siswa  unggulan  di  sman  7  kota  lhokseumawe  dan  sman  2  dewantara  aceh  utara:  bidang  kimia,  fisika  dan kebumian,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan , vol. 5, no. 1, pp. 228–235, 2021.
[10]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[11]  D.  P.  Indini,  K.  Khairunnisa,  N.  D.  Puspa,  T.  A.  Siregar,  M.  Mesran,  and  M.  Kom,  “Penerapan  Metode OCRA  dalam  Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[12]  B.  Anwar,  W.  Simatupang,  M.  Muskhir,  D.  Irfan,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Kombinasi  Penerapan  Metode WASPAS  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel Terbaik,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1431–1437,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[13]  R. Y. Simanullang, M. Melisa, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 451–458, 2021.
[14]  L.  Sunardi  and  H.  O.  LW,  “PENERAPAN  METODE  MULTI  OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT  BAGI  UMKM  DI  KOTA  LUBUKLINGGAU  (STUDI  KASUS:  BANK  BRI  CABANG LUBUKLINGGAU),” J. Digit. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[15]  D. Sitompul, S. Sumarno, and B. E. Damanik, “Penentuan Dosen Terbaik pada Proses Belajar Mengajar di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan Metode Moora,” vol. 1, no. 1, pp. 93–104, 2019.
[16]  S.  Hutagalung,  D.  S.  Gea,  D.  P.  Indini,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  MOORA  Dalam  Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[17]  A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit,” J.  Comput.  Syst.  Informatics  … ,  vol.  4,  no.  1,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[18]  J. H. Lubis, M. Mesran, S. Edrin, and A. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pembelian Perumahan Menerapkan Metode MOORA,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, 2023.
[19]  L. D.  M. Sitompul,  K. G. Purba, and S.  Aripin,  “Penerapan Metode Multi-Objective  Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis Dalam Seleksi Pengangkatan Karyawan Tetap,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 55–62, 2023.
[20]  H.  Ekawati  and  Y.  Yunita,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  dalam  Rekomendasi  Platform  Investasi  Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 778–786,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2023.
[21]  B.  Nanggar,  P.  S.  Baru,  S.  P.  Keputusan,  and  A.  Arisman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Moora ( Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ),” vol. 3, no. 3, pp. 73–83, 2021.
[22]  T. E. Teddy, M. L. Akbar, N. D. Puspa, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA dan Pembobotan ROC Dalam Pemilihan Alat KB,” J. Comput. Informatics Res. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[23]  A. Yusupa, J. Manullang, N. Marbun, and S. B. F. Ginting, “Decision Support System for Determining the Best PAUD Teacher Using the MOORA Method,” SAGA  J.  Technol.  Inf.  Syst. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  50–55, 2023.
[24]  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.
[25]  M.  Handayani  and  A.  Amalia,  “IMPLEMENTASI  METODE  MOORA  SEBAGAI  PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TENDIK TERBAIK,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 6, no. 2, pp. 388–393, 2023.
[26]  R. D. Arista, “Multi Objective Optimization in The Basic of Ratio (Moora) In Supporting Decision Making in  Measuring  Employee  Performance  Level  Case  Study  PT.  Padi  Saga  Utama,” Int.  J.  Sci.  Technol. Manag. , vol. 4, no. 1, pp. 204–211, 2023.
[27]  A. Safitra and R. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA ( Service Advisor ) Menggunakan Metode Moosra,” vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[28]  Y. Dorfeshan, S. M. Mousavi, V. Mohagheghi, and B. Vahdani, “Selecting project-critical path by a  new interval  type-2  fuzzy  decision  methodology  based  on  MULTIMOORA,  MOOSRA  and  TPOP  methods,” Comput. Ind. Eng. , vol. 120, pp. 160–178, 2018.
[29]  M. Mesran and F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of MOORA and MOOSRA Methods in Determining Prospective  Students  Recipient of the Indonesian  Smart Card (KIP),” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  3,  no.  4,  pp. 499–506, 2022.