p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022 342

## Kombinasi Metode Waspas dan Moora Dalam Menentukan Calon Kepala Desa Hiteurat Padang Lawas Utara
Diana Putri Harahap [1]* , Triase [2]
Program Studi Sistem Informasi [1], [2]
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Medan, Indonesia dianaputrihrp2000@gmail.com [1 ], triase@uinsu.ac.id [2]
Abstract — Hiteurat  Village  evaluates  village  head  candidates without using a mathematical method so as to determine the best candidate for village head from 70 prospective registrants  using the criteria set by the North Padang Lawas Regent, namely: age, education,  domicile,  occupation,  income, status  law,  politics,  the use  of  narcotics,  health  and  experience  working  in  government institutions,  takes  a  long  time  of  about  10  days  because  it  uses manual calculations. Therefore, it is important to have a decision support  system  that  can  make  appropriate  decisions  for  village head candidates using mathematical calculation methods so that the  final  results  are  more  accurate  and  effective.  The  DSS method  used  in  this  study  is  a  combination  of  the  waspas  and moora methods with the R&D data collection method and the use of the Extreme programming (XP) system development method. Development  continues  to  use  the  php  programming  language, visual  studio  code  text  editor,  Codeigniter  and  Bootstrap Framework, MySQL database and uses the XAMPP Web Server. From the research results obtained by Abdi's highest preference level is 0.2229 and Gerna's lowest level of preference is -0.0994.
Keywords— Waspas, Moora, DSS, Headman, XP
Abstrak — Desa  Hiteurat  melakukan  penyaringan  calon  kepala desa  tanpa  menggunakan  metode  perhitungan  yang  matematis sehingga untuk menetapkan  calon kepala desa terbaik dari 70 calon  pendaftar  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  yang telah ditetapkan oleh Bupati Padang Lawas Utara, yaitu: umur, pendidikan,  domisili,  pekerjaan,  penghasilan,  status  hukum, partai  politik,  penggunaan  narkotika,  kesehatan  dan pengalaman  bekerja  di  lembaga  pemerintahan,  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  sekitar  10  hari  karena  menggunakan perhitungan  manual.  Oleh  karena  itu,  pentinguntuk  memiliki sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  mengambil keputusan  calon  kepala  desa  yang  layak  dengan  menggunakan metode  perhitungan  yang  matematis  sehingga  hasil  akhirnya lebih  akurat  dan  efektif.    Metode  SPK  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  kombinasi  metode waspas dan moora dengan  metode  pengumpulan  data  R&D  serta  penggunaan metode  pengembangan  sistem Extreme  programming (XP). Pembangunan  sisten  menggunakan  bahasa  pemrograman php, teks  editor visual  studio  code,  Framework  Codeigniter  dan Bootstrap,  database  MySQL serta  menggunakan Web  Server XAMPP . Dari hasil penelitian diperoleh nilai preferensi tertinggi dimiliki  oleh  Abdi  yaitu  0,2229  dan  nilai  preferensi  terendah
dimiliki oleh Gerna yaitu sebesar -0.0994.
Kata Kunci— Waspas,  Moora , SPK, kepala desa, XP

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi sekarang yang semakin pesat  menjadikan  terjadinya  peralihan  di  berbagai  bidang, dimana  semua  hal  dilakukan  secara  komputarisasi  bahkan dalam  memutuskan  keputusan[1].  Sistem  pendukung keputusan  dapat  mendukung  dalam  memutuskan  keputusan. Sistem pendukung keputusan ( decision support system ) adalah sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  mendukung  suatu organisasi/perusahaan  dalam  mengambil  keputusan,  baik keputusan  semiterstruktur  dan  terstruktur.  Sistem  pendukung keputusan  terdiri  dari  gabungan  kecerdasan  individu  dengan kemampuan komponen sehingga meningkatkan kualitas dalam pengambilan  keputusan[2].  Desa  Hiteurat  adalah  desa  yang terletak  di  kecamatan  Halongonan,  kabupaten  Padang  Lawas Utara,  provinsi  Sumatera  Utara  dengan  luas  wilayah  16,47 km 2 dan  jumlah  penduduk  sebanyak  1685  jiwa[3].  Dengan luas dan jumlah penduduk yang dipaparkan diatas dibutuhkan seorang pemimpin (kepala desa) yang memiliki dedikasi tinggi dan  rasa  tanggung  jawab  yang  besar  sehingga  dapat membangun  dan  meyelenggarakan  masyarakat  desa    yang makmur dan sejahtera[4].
Masyarakat  desa  memilih  langsung  kepala  desa  dalam pemilihan umum kepala desa yang diselenggarakan oleh oleh badan  permusyawaratan  desa  (BPD)  dengan  membentuk panitia  pemilihan,  pemilihan  kepala  desa  dapat  diadakan setelah panitia pemilihan memutuskan calon kepala desa yang akan  bergabung  dalam  pemilihan  kepala  desa[5].  Dengan pertimbangan  hasil  wawancara  yang  dilaksanakan  oleh peneliti  dengan  BPD  desa  Hiteurat,  bahwasanya  penyaringan calon  kepala  desa  Hiteurat  dilakukan  oleh  panitia  pemilihan dengan memeriksa keutuhan dan kesahihan administrasi bakal calon  kepala  desa  serta  dengan  melakukan  musyawarah bersama dengan pemerintah desa dan tokoh masyarakat desa. Penyaringan calon kepala desa dilakukan tanpa menggunakan metode  perhitungan  yang  matematis  sehingga  hasil  yang ditetapkan  oleh  panitia  pemilihan  kurang  akurat  dan
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022
membutuhkan waktu  yang  cukup lama sekitar 10  hari karena menggunakan  perhitungan  manual.  Oleh  karena  itu,  penting untuk  memiliki  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  mengambil  keputusan  calon  kepala  desa  yang  layak dengan  menggunakan  metode  perhitungan  yang  matematis sehingga  hasil  akhirnya  lebih  akurat  dan  efektif  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  bupati  kabupaten Padang lawas Utara [6].
Penelitian  sebelumnya  yang  menjadi  referensi  penulis yaitu penelitian yang dilakukan oleh [7] dengan judul “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Kepala  Desa Menggunakan  Metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (F- Saw) (Studi  Kasus  Pada  Desa  Noelbaki  Kecamatan  Kupang Tengah  Kabupaten  Kupang)”.  Pada  penelitian  ini  pemodelan sistem  menggunakan  metode Fuzzy  SAW dengan  kriteria pendidikan, domisili, kepribadian, status hukum, partai politik, pekerjaan, penghasilan dan umur. Penelitian serupa dilakukan oleh[8]  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kepala  Desa  Terbaik  Menerapkan  Metode the Extended  Promethee  II  (Exprom  II) ”,  penelitian  ini menggunakan metode The ExtendedPromethee II berdasarkan kriteria dari segi kemampuan, segi sosialisasi, segi pergaulan, segi  bermasyarakat  dan  segi  kepribadian.  Penelitian  serupa lainnya  dilakukan  oleh[9]  dengan  judul  “Rancang  Bangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kandidat  Calon Kepala  Desa  Dengan  Metode FANP Berbasis  Web” menggunakan  pemodelan  sistem  dengan  metode The  Fuzzy Analytic  Network  Process  (FANP) dengan  kriteria  uji  tes kompetensi, karir organisasi, forum group diskusi dan tingkat pendidikan.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh[10]  dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Calon Kepala  Desa  Menggunakan  Metode Weighted  Product dan Profile  Matching (Studi  Kasus  Di  Desa  Bajarum)  Berbasis Web”.  Pada  penelitian  ini  pemodelan  sistem  menggunakan metode Weighted  Product dan Profile  Matching berdasarkan kriteria  pengalaman,  pendidikan,  umur,  dan  administrasi. Penelitian  serupa  lainnya  dilakukan  oleh[6]  dengan  judul “Penerapan  Metode  Saw  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penetuan  Calon  Kepala  Desa  di  Desa  Situnggaling  Kec. Merek  Kab.  Karo”.  Pada  penelitian  ini  pemodelan  sistem menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dengan  kriteria  umur,  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan, organisasi dan jenis kelamin.
Peneliti  akan  merancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang akan mendukung panitia pemilihan dalam aksi penyaringan bakal calon kepala desa Hiteurat. Sistem ini akan dibangun  dengan  menggunakan  metode  pemodelan  dalam sistem  pendukung  keputusan  yaitu  metode Waspas  dan Moora, dimana metode Waspas digunakan untuk menentukan bobot dari setiap  kriteria serta prioritas  masing-masing setiap kriteria,  sedangkan  metode Moora digunakan  untuk menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif sehingga bisa dilakukan  proses  perangkingan,  dengan  menggunakan  dua metode  diharapkan  hasil  keputusannya  lebih  efektif  dan akurat[11].  Kriteria-  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini  sesuai  dengan ketetapan Bupati Padang Lawas Utara ialah umur, pendidikan, domisili, pekerjaan, penghasilan, status hukum, partai politik, penggunaan  narkotika,  Kesehatan  dan  pengalaman bekerja di
Lembaga  pemerintahan.  Sistem  pemilihan  calon  kepala  desa ini akan dibangun dengan berbasis Web menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan teks  editor Visual  Studio  Code, penggunaan Framework Codeigniter dan Bootstrap, database MySQL serta menggunakan Web Server XAMPP .

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode penelitian  Research  and  Development(R&D).  Metode  R&D merupakan  metode  penelitian  yang  mengharapkan  untuk menemukan,  membuat,  dan  menyetujuisebuah  produk.  [12]. Langkah  -  langkah  metode  R&D  pada  penelitian  ini ditampailkan pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Langkah - langkah penelitian
Langkah  –  langkah  penelitian  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  langkah  pertama  yaitu  penelitian  dan  pengumpulan  data meliputi tahap wawancara dan ovservasi, langkah kedua yaitu perencanaan  meliputi  tahap rancangan  sistem, langkah  ketiga yaitu  pembuatan  program  meliputi  tahap  implementasi rancangan  sistem  dan  implementasi  rancangan  database, langkah  keempat  yaitu  uji  coba  program  meliputi  tahap pengujian  fungsional  sistem  dan  Langkah  terakhir  adalah perbaikan hasil uji coba.

## B. Metode Waspas dan Moora
Pemodelan  sistem  dalam  penelitian  ini  menggunkan kombinasi  metode Waspas dan Moora. Metode  waspas  yaitu metode  untuk  mencari  prioritas  pilihan  alternatif  yang  paling pantas dengan menggunakan metode pembobotan, metode ini menggunakan  kombinasi  dari  dua  metode  yaitu  WMM, MCDMapproaches  dan  model  produk  berat  (WPM), sedangkan  metode  moora  adalah  metode  yang  diterapkan untuk menangani masalah dengan estimasi numerik kompleks yang  disajikan  oleh  Brauers  dan  Zavadskas  pada  tahun 2006[13][14].  Langkah  penyelesaian  kombinasi  moora  dan waspas pada penelitian ini ialah seperti berikut berikut ini[15]:
1. Menyusun suatu matriks keputusan
X= X X . X X X . X . X X . X (1)
2. Mengadakan normalisasi tersebut untuk matriks x
KriteriaBenefit 𝑥̅ ij = j (2)
Kriteria Cost 𝑥̅ ij= (3)
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022
3. Optimasi atribut
Yi = Wj X ∗ 𝑖𝑗 (4) 4. Mengurangi nilai maximax dan minmax dari hasil optimasi atribut Yi = ∑ Wj X ∗ 𝑖𝑗  − ∑ Wj X ∗ 𝑖𝑗 (5)
5. Menentukan ranking dari hasil perhitungan Moora.
Penelitian  menggunakan  kombinasi  metode  waspas  dan moora, Algoritma kombinasi metode waspas dan moora dalam penyelesaian  penelitian  ini  terdapat  pada  gambar  3  dibawah ini:
Mulai Data kriteria, bobot & alternatif Membuat sebuah matriks keputusan Perangkingan Optimasi atribut Normalisasi matriks Mengurangi nilai max dan min dari optimasi atribut Data hasil perangkingan alternatif Data hasil normalisasi matriks Selesai Waspas Moora
Gambar 2. Algoritma Metode Waspas & Moora

## C. Metode Pengembangan Sistem
Strategi  pengembangan  sistem  yang  dilaksanakan  oleh peneliti  dalam  mengembangkan  sistem  adalah  adalah  dengan metode Extreme  Programming (XP).  Metode  pengembangan sistem Extreme  Programming merupakan  metode  dengan pendekatan beriorientasi objek dengan skala tim kecil sampai medium[16].  Extreme  programming  terdapat  lima  tahapan yaitu: planning , pada tahap ini adalah  tahap menganilisis apa saja  kebutuhan  sistem  serta  bagaimana  bentuk output sistem agar dapat  digunakan  sesuai  kebutuhan  user,  kemudian tahap kedua  adalah design yaitu  tahap  berupa  rancangan  sistem
sehingga mempermudah pengembang dalam mengembangkan sistemnya dengan menggunkan UML, tahap selanjutnya tahap coding yaitu tahap  menerjemahkan  hasil rancangan  ke dalam bahasa pemrograman dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP,  Framework  Codeigniter dan Bootstrap, teks editor Visual Studio Code serta menggunakan Web Server XAMPP dan  tahap  terakhir  yaitu  tahap testing ,  dimana merupakan  tahap  pengujian  sistem  apakah  sudah  berfungsi sesuai  kebutuhan.  Proses  metode  pengembangan  sistem Extreme Programming ialah berikut ini[17]:
Gambar 3 . Extreme programming[16]
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Planning
Tahapan planning(perencanaan) adalah  tahapan  awal yang  dilakukan  peneliti  dalam  metode  pengembangan  sistem extreme  programming.  Peneliti  melakukan  beberapa  kegiatan dalam tahap ini, yaitu:
1. Analisis Kebutuhan Sistem
Peneliti  menelusuri  informasi  terkait  yang  akan  berguna dalam pembangunan sistem ini, peneliti menelusuri informasi dengan  melakukan  wawancara,  observasi  dan  studi  pustaka. Dibawah  ini  adalah  adalah  informasi  hasil  wawancara  dan observasi yang telah dilaksanakan peneliti pada desa Hiteurat:
Alternatif merupakan nama - nama dari calon kepala desa yang  akan  dijadikan  sampel  selama  penelitian  ini,  data alternatif  didapatkan  dari  hasil  observasi  pada  BPD  desa Hiteurat. Tabel alternatif yang digunakan dalam penelitian ini ditampilkan pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 . Alternatif
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  data  kriteria  dan  bobot
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022
kriteria  yang  diperoleh  peneliti  dari  hasil  wawancara  dengan BPD  desa  Hiteurat.  Tabel  keriteria  dan  bobot  penelitian  ini ditampilkan pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Kriteria dan bobot Kriteria Bobot Ket Umur (C1) 0,09 Benefit Pendidikan (C2) 0,14 Benefit Domisili (C3) 0,1 Benefit Pekerjaan (C4) 0,08 Benefit Penghasilan (C5) 0,07 Benefit Status hukum (C6) 0,15 Cost Partai politik (C7) 0,11 Cost Penggunaan narkotika (C8) 0,15 Cost Kesehatan (C9) 0,05 Benefit Pengalaman bekerja di Lembaga pemerintahan (C10) 0,06 Benefit
Nilai  parameter  dari  setiap  kriteria  yang  ada  dalam penelitian ini ditampilkan pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3 . Sub kriteria Kriteria Range Nilai Umur 25-30 0,3 30-40 0,4 40-50 0,2 50-60 0,1 Pendidikan SMP 0,1 SMA 0,2 S1 0,3 S2 0,4 Domisili Asli 0,7 Pendatang 0,3 Pekerjaan Petani 0,1 Guru 0,2 Wiraswasta 0,3 PNS 0,4 Penghasilan ≤ 1 jt 0,1 1 - 2 jt 0,2 2 - 4 jt 0,3 > 4 jt 0,4 Status Hukum Tidak cacat hukum 0.9 Cacat hukum 0.1 Parpol Non-aktif 0.9 Aktif 0.1 Narkotika Negatif 0.9 Positif 0.1 Kesehatan Sehat 0.9 Tidak sehat 0.1 Lembaga Ada 0.9 Tidak ada 0.1 2. Perhitungan Metode Waspas Dan Moora
Langkah  perhitungan  dengan  algoritma  metode  waspas dan moora adalah seperti berikut ini:
1. Menyusun matriks keputusan dengan waspas Matriks  keputusan  dibuat  berdasarkan  rumus  persamaan berdasarkan data setiap  laternatif  sesuai  data  kriteria  dan sub kriteria.
X = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0,3 0,2 0,7 0,1 0,2 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,2 0,7 0,3 0,3 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,2 0,1 0,7 0,1 0,1 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,2 0,2 0,7 0,1 0,3 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,3 0,4 0,7 0,2 0,2 0,9 0,9 0,9 0,1 0,9⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤

## 2. Melakukan normalisasi matriks dengan waspas
Perhitungan  normalisasi  matiks  sesuai  jenis  kriteria,  jika kriteria  merupakan  kriteria benefit, maka  menggunakan rumus  persamaan  2,  tetapi  jika  kriteria cost, maka menggunakan rumus persamaan 3.
X 11 = , , = 0,75             X 12 = , , = 0,5               X 13 = , , = 1           X 14 = , , = 0,25 X 15 = , , = 0,67             X 16 = , , = 1                  X 17 = , , = 0,11      X 18 = , , = 1 X 19 = , , = 1                 X 110 = , , = 1                  X 21 = , , = 0,25      X 22 = , , = 0,5 X 23 = , , = 1                 X 24 = , , = 0,75              X 25 = , , = 1           X 26 = , , = 1 X 27 = , , = 0,11            X 28 = , , = 1                   X 29 = , , = 1           X 210 = , , = 0,11 X 31 = , , = 0,5              X 32 = , , = 0,25              X 33 = , , = 1           X 34 = , , = 0,25 X 35 = , , = 0,33            X 36 = , , = 1                  X 37 = , , = 0,11       X 38 = , , = 1 X 39 = , , = 1                 X 310 = , , = 0,11             X 41 = , , = 0,5         X 42 = , , = 0,5 X 43 = , , = 1                 X 44 = , , = 0,25              X 45 = , , = 1            X 46 = , , = 1 X 47 = , , = 0,11            X 48 = , , = 1                   X 49 = , , = 1           X 410 = , , = 0,11 X 51 = , , = 0,75           X 52 = , , = 1                   X 53 = , , = 1           X 54 = , , = 0,5 X 55 = , , = 0,67           X 56 = , , = 1                   X 57 = , , = 0,11      X 58 = , , = 1 X 59 = , , = 0,11           X 510 = , , = 1
3. Optimasi atribut dengan moora
Perhitungan optimasi atribut sesuai rumus persamaan 3.
Y 11 = 0,75 * 0,09 = 0,0675 Y 12 = 0,5 * 0,14 = 0,07 Y 13 = 1 * 0,1 = 0,1 Y 14 = 0,25 * 0,08 = 0,02 Y 15 = 0,67 * 0,07 = 0,0469 Y 16 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 17 = 0,11 * 0,11 = 0,0121 Y 18 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 19 = 1 * 0,05 = 0,05 Y 110 = 1* 0,06 = 0,06 Y 21 = 0,25 * 0,09 = 0,0225 Y 22 = 0,5 * 0,14 = 0,07 Y 23 = 1 * 0,1 = 0,1 Y 24 = 0,75 * 0,08 = 0,06 Y 25 = 1 * 0,07 = 0,07 Y 26 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 27 = 0,11 * 0,11 = 0,0121 Y 28 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 29 = 1 * 0,05 = 0,05 Y 210 = 0,11 * 0,06 = 0,0066 Y 31 = 0,5 * 0,09 = 0,045 Y 32 = 0,25 * 0,14 = 0,035 Y 33 = 1 * 0,1 = 0,1 Y 34 = 0,25 * 0,08 = 0,02 Y 35 = 0,33 * 0,07 = 0,0231 Y 36 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 37 = 0,11 * 0,11 = 0,0121 Y 38 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 39 = 1 * 0,05 = 0,05 Y 310 = 0,11 * 0,06 = 0,0066 Y 41 = 0,5 * 0,09 = 0,045 Y 42 = 0,5 * 0,14 = 0,07 Y 43 = 1 * 0,1 = 0,1 Y 44 = 0,25 * 0,08 = 0,02 Y 45 = 1 * 0,07 = 0,07 Y 46 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 47 = 0,11 * 0,11 = 0,0121 Y 48 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 49 = 1 * 0,05 = 0,05 Y 410 = 0,11 * 0,06 = 0,0066 Y 51 = 0,75 * 0,09 = 0,0675 Y 52 = 1 * 0,14 = 0,14 Y 53 = 1 * 0,1 = 0,1 Y 54 = 0,5 * 0,08 = 0,04 Y 55 = 0,67 * 0,07 = 0,0469
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022
Y 56 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 57 = 0,11 * 0,11 = 0,0121 Y 58 = 1 * 0,15 = 0,15 Y 59 = 0,11 * 0,05 = 0,0055 Y 510 = 1 * 0,06 = 0,06
4. Mengurangi nilai max dan min dari optimasi atribut Setelah  dilakukan  optimasi  atribut,  maka  langkah selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi (YI) sesuai dengan  rumus  persamaan  5.  Nilai  preferensi  setiap alternatif dapat dilihatt pada tabel 4 dibawah ini:
Y 1 = (0,0675 + 0,07 + 0,1 + 0,02 + 0,0469 + 0,05 + 0,06) – (0,15 + 0,0121 + 0.15) = 0,1023 Y 2 = (0,0225 + 0,07 + 0,1 + 0,06 + 0,07 + 0,05 + 0,0066) – (0,15 + 0,0121 + 0.15) = 0,067 Y 3 = (0,045 + 0,035 + 0,1 + 0,02 + 0,0231 + 0,05 + 0,0066) – (0,15 + 0,0121 + 0.15) = -0,0324 Y 4 = (0,045 + 0,07 + 0,1 + 0,02 + 0,07 + 0,05 + 0,0066) – (0,15 + 0,0121 + 0.15) = 0,0495 Y 5 = (0,0675 + 0,14 + 0,1 + 0,04 + 0,0469 + 0,0055 + 0,06) – (0,15 + 0,0121 + 0.15) = 0,1478
5. Perangkingan
Dari  hasil  nilai  preferensi  setiap  alternatif  maka  dapat dilakukan  perangkingan.  Hasil  peringkat  alterantif penelitian  ini  dengan  perhitungan  manual  ditampilkan pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5 . Hasil peringkat alterantif NO. Nama Nilai Yi Ranking 1 Abdi 0.2229 1 2 Annima 0.1798 2 3 Renni 0.1664 3 4 Pera 0.1478 4 5 Marhot 0.147 5 … … … … 70 Gerna -0.0994 70

## B. Design
Unified  Modeling  Language  (UML) merupakan  model yang digunakan dalam perancangan sistem pada penelitian ini . Unified modeling adalah standar bahasa interior dokumentasi, detail,  dan  peningkatan  dalam  peningkatan  produk,  yang menggunakan pendekatan Pemrograman beriorientasi objek[18]. Pemodelan sistem pada penelitian ini menggunakan diagram Use Case, aktivitas diagram dan kelas diagram .
1. Diagram Use Case
Diagram Use  Case adalah  suatu  model  dalam UML yang menampilkan  fungsionalitas  sistem  melalui interaksi antara aktor dan sistem[19] . Diagram Use case sistem penelitian ini ditampilkan pada gambar 4 berikut ini:
Admin Login Input Kriteria,sub Kriteria Dan Bobot Input Data Alternatif Proses Perhitungan Waspas Dan Moora Hasil Perangkingan User username &password <<include>>
Gambar 4. Diagram Use Case
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  user,  user  yang pertama  yaitu  admin,  admin  melakukan  lima  aksi  dalam sistem  ini  yaitu:  login,  input  krietria,  sub  kriteria  dan  bobot, input  data  alternatif,  melihat  proses  perhitungan  metode waspas  dan  moora  serta  melihat  hasil  perangkingan. Sedangkan  user  kedua  yaitu  BPD  hanya  bisa  melihat  hasil perangkingan.
2. Diagram Aktivitas Aktivitas diagram merupakan suatu model dalam UML yang  menggambarkan  arus  dari  setiap  tindakan  yang terjadi  dalam  suatu  sistem[17]. Aktivitas  diagram perangkingan pada sistem ini ditampilkan pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Aktivitas diagram
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022
Pada  gambar  aktivitas  diagram  perangkingan  ditampilkan arus  dari  aktivitas  perangkingan  yang  dimulai  dari  admin melakukan  login  pada  sistem  yang  selanjutnya  diproses  oleh sistem,  kemudian  admin  menginput  data  alternatif  sehingga sistem menampilkan hasil perangkingan dari setiap alternatif.
3. Diagram Kelas
Diagram kelas berfungsi untuk menunjukkan hubungan setiap  kelas  atau  tabel  yang  dirancang  pada  basis  data sistem  [17].  Diagram  kelas  penelitian  ini  ditampilkan seperti pada gambar 6 berikut ini:
kriteria -id_kriteria: int(11)
-keterangan: varchar(100) -kode_kriteria: varchar(100) -simpan () -hapus () -bobot: float -jenis: varchar(100) sub_kriteria -id_sub_kriteria: int(11) -id_kriteria: int(11) -deskripsi: varchar(200) -simpan ()
-hapus () -nilai: float alternatif -id_alternatif: int(11) -nama: varchar(100) -simpan () -hapus () penilaian -id_penilaian: int(11) -id_alternatif: int(11) -id_kriteria: int(11)
-proses () -nilai: int(100)
user_level -id_user_level: int(11) -user_level: varchar(100) hasil -id_hasil: int(11) -id_alternatif: int(11) -nilai: float user -id_user: int(11) -id_user_level: int(11) -nama: varchar(200) -simpan () -hapus () -email: varchar(100) -username: varchar(100) -password: varchar(100) -tambah () -tambah () -tambah () -tambah () Gambar 6 . Diagram kelas
Diagram kelas pada penelitian terdiri dari tujuh kelas yaitu kelas kriteria, sub kriteria, alternatif, hasil, penilaian, user dan user  level .  Kelas  penilaian  berelasi  dengan  kelas  alternatif, kriteria  dan  sub  kriteria,  kelas  hasil  berelasi  dengan  kelas alternatif,  kelas  sub  kriteria  berelasi  dengan  kelas  kriteria, sedangkan kelas user berelasi dengan kelas user level.
C. Coding
Pengkodingan  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman php ,  teks  editor visual  studio  code , framework  bootstrap , database MySQL dan web server Xampp. Dibawah ini adalah hasil dari implementasi sistem:
Gambar 7. Halaman Matriks Keputusan
Halaman  matriks  keputusan  adalah  halaman  berisi  data alternatif  untuk  setiap  kriteria  yang  diperoleh  dari  hasil ovservasi terhadap BPD desa Hiteurat. Pada gambar 7 terdapat lima sampel data alternatif yang diuji pada penelitian ini.
Gambar 8. Halaman Normalisasi Matriks
Halaman  normalisasi  matriks  berisi  data  nilai  dari  setiap alternatif  setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus metode waspas.

## Gambar 9. Halaman Optimasi Atribut
Halaman  optimasi  atribut  berisi  nilai  hasil  perhitungan optimasi atribut setiap alternatif dengan menggunakan metode moora.

## Gambar 10. Halaman Menghitung Nilai YI
Halaman  menghitung  nilai  YI  adalah  halaman  berisi perhitungan nilai preferensi dari setiap alternatif.

## Gambar 11. Halaman Hasil Akhir Perangkingan
Halaman  hasil  akhir  perangkingan  adalah  halaman  berisi data  perangkingan  dari  setiap  alternatif  berdasarkan  nilai  YI tertinggi sampai nilai YI yang paling rendah.

## D. Testing
Pegujian  sistem  dilakukan  dengan  metode black-box testing [20] , yang dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 . Tabel uji sistem
p-ISSN 2301-7988, e-ISSN 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v11i3.1480, Copyright ©2022
Submitted : September 20, 2022; Revised : October 7, 2022; Accepted : October 8, 2022; Published : December 1, 2022

## IV. KESIMPULAN
Pemilihan  calon  kepala  desa  Hiteurat  dilakukan  dengan menerapkan  beberapa  metode  sistem  pendukung  keputusan yaitu  kombinasi  metode  waspas  dan  moora,  dimana  metode waspas  sebagai  metode  pembobotan,  sedangkan  metode moora  untuk  menghitung  nilai  preferensi  setiap  alternatif. Sistem  pemilihan  calon  kepala  desa  Hiteurat  ini  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman php, teks  editor visual studio code, framework bootstrap dan web server Xampp. Dari 70  sampel alternatif  dengan  menerapkan  pembobotan  kriteria – kriteria dari setiap alterantif, dimana kriteria umur memiliki bobot sebesar 9%, Pendidikan 14%, Domisili 10%, Pekerjaan 8%,  Penghasilan 7%, Status  hukum  15%, Partai politik  11%, Penggunaan  narkotika  15%,  Kesehatan  5  %  dan  Pengalaman bekerja  di  Lembaga  pemerintahan  6  %,  maka  diperoleh  nilai preferensi  tertinggi  dimiliki  oleh  Abdi  yaitu  0,2229  dan  nilai preferensi terendah dimiliki oleh Gerna yaitu sebesar -0.0994. Hasil  perhitungan  manual  dan  hasil  perhitungan  sistem  yang telah dibangun menunjukkan hasil yang sama, sehingga sistem ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  BPD  desa  Hiteurat dalam melakukan penyaringan calon kepala desa Hiteurat.
Peneliti  menyadari  bahwa  penelitian  yang  dilakukan  ini masih  memiliki  banyak  kekurangan  dan  kelemahan,  namun peneliti  berharap  bahwa  hasil  penelitian  ini  bermanfaat  dan dapat  dijadikan  sebagai  referensi  oleh  peneliti  selanjutnya. Untuk  peneliti  selanjutnya  disarankan  menggunakan  metode sistem pendukung keputusan yang lainnya dan menambahkan kriteria -kriteria yang sesuai dengan kebutuhan penelitian serta adanya fungsi sistem yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Setiawan  and  S.  Hestinto,  “Sistem  Informasi  Pengarsipan  Data Dinas Perhubungan Kota Prabumulih,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  39–48,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1414.
[2] N.  A.  U.  N.  Muljadi,  W.  Widekso,  and  W.  T.  Atmojo, “Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  TOPSIS  dengan VIKOR dalam Pemilihan Hubungan Kerjasama,” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 224–236, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5889.
[3] Padanglawasutarakab.go.id,  “Kecamatan  Padang  Lawas  Utara,” padanglawasutarakab.go.id ,
2022.
https://padanglawasutarakab.go.id/read/72/kecamatan-padang- lawas-
utara?fb_comment_id=1358107470962683_2111615012278588 (accessed Feb. 09, 2022).
[4] U.  Choerohnur,    joan  angelina  Widians,  and  Islamiyah,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemilihan  Calon  Kepala  Desa Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” Jurnal  Rekayasa Teknologi  Informasi  (JURTI) ,  vol.  1,  no.  1.  pp.  81–89,  2017, doi: 10.30872/jurti.v1i1.644. [5] Kabupaten  Padang  Lawas  Utara, Peraturan  Daerah  Nomor  9 Tentang  Pemilihan  Kepala  Desa .  Pemerintah  Kabupaten  Padang Lawas Utara, 2016. [6] P. S. Hasugian, J. R. Sagala, and Sulindawaty, “Penerapan Metode Saw  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penetuan  Calon  Kepala Desa  Di  Desa  Situnggaling  Kec.  Merek  Kab.  Karo,” JUSIKOM
PRIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima) , vol. 05, no. 02,
2022.
[7] S. Nuban, K. Letelay, and M. Boru, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Kepala Desa menggunakan metode Fuzzy Simple Additive  Weighting  (F-SAW)  (Studi  Kasus  Pada  Desa  Noelbaki Kecamatan Kupang Tengah Kabupaten Kupang),” (J-ICON) , vol. 8, no. 1, pp. 76–85, 2020, doi: 10.35508/jicon.v8i1.2400.
[8] Nurlela,  M.  Syahrizal,  Fadlina,  and  A.  Karim,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Desa Terbaik Menerapkan Metodethe Extended  Promethee  II  (EXPROM  II),” J.  Sist.  Komput.  dan Inform. , vol. 1, no. 3, pp. 200–206, 2020, doi: 10.30865/json.v1i3.2151.
[9] T.  Rahayu  and  M.  B.  Wibisono,  “Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kandidat  Calon  Kepala  Desa Dengan Metode Fanp Berbasis Web,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 3, pp. 350–356, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i3.1134.
[10] Y.  Elkam  and  D.  Rusda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Pemilihan  Calon  Kepala  Desa  Menggunakan  Metode  Weighted Product  Dan  Profile  Matching  (Studi  Kasus  Di  Desa  Bajarum) Berbasis Web,” Jurnal , vol. 1, no. 12, pp. 1.632-1.647, 2021.
[11] Suginam,  E.  S.  Nasution,  S.  U.  Lubis,  and  Mesran,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin Menerapkan  Metode  WASPAS  dan  MOORA,” Semin.  Nas.  Sains Teknol. Inf. , pp. 719–727, 2018.
[12] R.  Sefina  Samosir  and  N.  Purwandari,  “Aplikasi  Literasi  Digital Berbasis  Web  Dengan  Metode  R&D  dan  MDLC,” Techno.Com , vol. 19, no. 2, pp. 157–167, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i2.3318.
[13] C. Fadlan, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai  (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 42–46, 2019, doi: 10.30871/jaic.v3i2.1324.
[14] M. B. K. Nasution, Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan  Metode  WASPAS  dengan  Pembobotan  ROC,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  130–136,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[15] S. Suwandana and  E. Wati,  “Sistem Pendukung Keputusan  Dalam Pemilihan  Supplier  Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  Moora Di Cv . Cxy Computer Berbasis Web,” J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 8, no. 2, pp. 70–80, 2020.
[16] S. Oktaviani, A. Priyanto, and  C. Wiguna, “Implementasi Extreme Programming  Pada  Sistem  Informasi  Program  Kreativitas Mahasiswa Berbasis Web,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 89–94, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.3666.
[17] M. Alda, “Pemanfaatan Barcode Scanner Pada Aplikasi Manajemen Inventory  Barang  Berbasis  Android,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  368–375,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1175.
[18] T.  Kurniawan,  Samsudin,  and  Triase,  “Implementasi  Layanan Firebase  pada  Pengembangan  Aplikasi  Sewa  Sarana  Olahraga Berbasis Android,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 1, pp. 13– 18, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i1.10270.
[19] R.  R.  Putra,  A.  H.  Brata,  and  L.  Fanani,  “Pengembangan  Sistem Point  of  Sale  Berbasis  Web  Pada  Bengkel  Sepeda  Motor  (Studi Kasus:  Mr.  Montir  PCI  Cilegon),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10475–10483,  2019,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/6699/3239.
[20] G.  Indah  Marthasari et  al. ,  “Pengujian  Website  Infotech Menggunakan  Teknik  Black-Box  Decision  Table,” Maret ,  vol.  7, no. 1, pp. 115–119, 2022, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika.