## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499

## Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan Nasabah Penerima Kredit

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 07/11/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  berperan  penting  dalam  membantu  menyelesaikan  permasalahan  keuangan  bagi masyarakat  dalam  pemberian  kredit  pihak  bank  harus  melakukan  penelitian  dan  perhitungan  yang  jeli  terhadap  nasabah. PT.BPR  bank  ini  mempunyai  masalah  sulitnya  menentukan  jumlah  nilai  kredit  yang  diinginkan  oleh  seorang  nasabah. Disebabkan, menilai layak atau tidaknya seorang nasabah untuk menerima jumlah nilai kredit bukanlah hal yang mudah karena melibatkan banyak faktor yang harus dipertimbangkan dan di analisa dengan tepat. Sistem Pendukung Keputusan diterapkan dalam penelitian ini sebagai sistem untuk penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit. Dalam menentukan penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit yang tepat maka harus memenuhi kriteria seperti penghasilan, usia, pekerjaan, jaminan dan jumlah tanggungan. Oleh karena itu dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menyelesaikan masalah yang ada dengan menerapkan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) yang dapat menghasilkan nilai  preferensi  dari  alternatif  yang  menjadi  peringkat  pertama.  Sehingga  yang  menjadi  penyeleksian  kelayakan  nasabah penerima kredit terletak pada alternatif N3 atas nama Nurhayati dengan nilai 0.22197.
Kata Kunci : Nasabah; Kredit; SPK; MOORA
Abstract− Rural Banks (BPR) play an important role in helping to solve financial problems for the community in providing credit,  the  bank  must  conduct  careful  research  and  calculations  on  customers.  PT.BPR  this  bank  has  a  difficult  problem determining the amount of credit value desired by a customer. This is because assessing whether or not a customer is eligible to  receive  a  credit  score  is not  easy  because  it  involves  many  factors  that  must  be  considered  and  analyzed properly.  The Decision Support System is applied in this study as a system for selecting the eligibility of credit recipients. In determining the appropriate selection of credit recipients, they must meet criteria such as income, age, occupation, guarantee and number of dependents. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed in solving existing problems by applying the MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) method which can generate preference values  from the first ranked alternative. So that the selection of the eligibility of credit recipients lies in alternative N3 on behalf of Nurhayati with a value of 0.22197.
Keywords : Customer; Credit; DSS; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Bank mempunyai peranan penting dalam perkembangan perekonomian masyarakat. Bentuk pelayanan bank bagi masyarakat salah satunya yaitu tabungan. Penyalur kredit Bank Perkreditan Rakyat (BPR) berperan penting dalam membantu  menyelesaikan  permasalahan  keuangan  bagi  masyarakat  dalam  pemberian  kredit  pihak  bank  harus melakukan penelitian dan perhitungan yang jeli terhadap nasabah.  Kemampuan bank dalam mengambil keputusan yang  cepat  dan  cermat  akan  menjadi  kunci  keberhasilan  dalam  bank  penyalur  kredit  dalam  persaingan  global diwaktu mendatang. Adanya kegiatan perkreditan pada sebuah bank tentunya merupakan salah satu keuntungan bagi  pihak  bank  termasuk  juga  pada  nasabah  yang  akan  diseleksi  berdasarkan  penghasilan,usia,  pekerjaan, jaminan, dan jumlah tanggungan[1].
PT.BPR merupakan bank swasta yang bergerak dibidang prekreditan. Adanya kegiatan perkreditan pada sebuah  bank  tentunya  merupakan  salah  satu  keuntungan  bagi  pihak  bank  termasuk  juga  pada  Nasabah. Berdasarkan penelitian yang dilaksanakan di PT.BPR bank ini mempunyai masalah sulitnya menentukan jumlah nilai kredit yang diinginkan oleh seorang nasabah. Disebabkan, menilai layak atau tidaknya seorang nasabah untuk menerima  jumlah  nilai  kredit  bukanlah  hal  yang  mudah  karena  melibatkan  banyak  faktor  yang  harus dipertimbangkan dan di analisa dengan tepat. Setiap nasabah yang berhak mendapatkan kredit dari pihak PT.BPR adalah  nasabah  yang  memiliki  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh  pihak PT.BPR  nasabah  yang  akan  diseleksi berdasarkan penghasilan, usia, pekerjaan, jaminan dan jumlah tanggungan. Bagi nasabah yang memenuhi syarat atas kriteria tersebut dan yang perolehannya adalah yang paling tinggi adalah nasabah yang berhak diikut sertakan dalam  pemberian  kredit.  Oleh  karena  itu  penulis  ingin  memecahkan  masalah  tersebut  dengan  bantuan  Sistem Pendukung Keputusan  (SPK) yang dapat juga dikatakan sebagai  sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi mengambil keputusan agar para manager PT. BPR.
SPK adalah sistem berbasis komputer yang mampu memecahkan masalah dalam menghasilkan alternative terbaik  untuk  mendukung  keputusan  yang  diambil  oleh  pengambil  keputusan[2].  SPK  digunakan  dalam pengambilan  sebuah  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  mode  untuk  memecahakan  masalah  tidak terstruktur. Pada penelitian ini mengunakan metode MOORA ( Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis ) yang merupakan suatu meode yang dapat menyelesaikan masalah dengan komputerisasi matematika dari permasalahan yang rumit dengan cara mengoptimalkan kualitas yang secara bersama[3]–[5].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  peneliti  jadikan  acuan  pada  penelitian ini  dengan  kesamaan  metode yang  digunakan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Samudra  dan  Ramadhan  tahun  2022  meneliti  mengenai metode  MOORA  dalam  mencari  pelaksana  program  kerja  terbaik  dengan  12  perbandingan  kriteria  sehinga menghasilkan alternatif terbaik pada A14 dengan nilai 0.11121 yaitu Rapat-rapat koordinasi dan konsultasi ke luar dan  dalam  daerah[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  El  Faritsi  dkk  tahun  2022  meneliti  mengenai  metode MOORA  dalam  menentukan  tenaga  pengajar  dengan  memperbandingkan  dengan  5  kriteria  yaitu  Tes Pemrograman Web ,  Tes  Pemrograman Mobile ,  Tes Photoshop ,  Tes Microsoft  Office dan  Pendidikan  terakhir. Hasil yang diperoleh dari penelitian terbaik 5 alternatif yang menjadi prioritas yaitu terdapat pada alternatif A6, A11, A9, A5 dan A3[7]. Penelitian yang dilakukan oleh Lestari dan Sudarsono tahun 2022 membahas mengenai penilaian  kinerja  program  studi  dengan  implementasi  metode  MOORA.  Terdapat  6  kriteria  yang  digunakan sebagai bahan perbandingan terhadap 6 alternatif sehingga menghasilkan alternatif terbaik pada A2 dengan nilai 0.2581[8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Munawir  Siregar  dkk  tahun  2022  membahas  mengenai  penggunaan metode MOORA dalam menentukan unit kerarsipan terbaik dengan menetapkan 5 kriteria terhadap 10 alternatif. Penelitian menghasilkan alternatif terbaik yaitu Kantor Camat Medan Tuntungan dengan nilai 0.231[9]. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Sari  dan  Alliandaw  tahun  2022  membahas  mengenai  penentuan  penerimaan  bidikmisi UNTAN dengan implementasi metode MOORA. Terdapat 5 kriteria yang digunakan dan penelitian menghasilkan 5 alternatif yang dinyatakan diterima yaitu pada alternatif A4, A25, A1, A3 dan A22[10].
Berlandaskan dari penelitian terkait yang telah dijabarkan maka penulis menjadikannya sebagai tumpuan dalam  menyelesaikan  permasalahan  sehingga  penulis  berminata  membuat  penelitian  mengenai  penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit dengan menerapkan metode MOORA. Pengimpementasian metode ini dapat menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sehingga  diharapkan  dapat  menghasilkan pilihan yang tepat dan handal[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Nasabah
Nasabah adalah lembaga atau orang yang memiliki rekening simpanan ataupun pinjamanan di perbankan. Nasabah dapat dikatakan pihak yang memanfaatkan jasa bank, salah satunya nasabah penyimpan dana yaitu nasabah yang menaruh  dananya  di  bank  dalam  bentuk  simpanan  sesuai  dengan  perjanjian  antara  nasabah  dengan  bank[12]. Nasabah juga dapat diartikan sebagai konsumen-konsumen penyedia dana atau orang yang menjadi pelanggan dan menggunakan fasilitas yang ada di bank[13].

## 2.2 Kredit
Kredit adalah kemampuan untuk melaksanakan suatu pembelian atau mengadakan suatu pinjaman dengan suatu janji, pembayaran akan dilaksanakan pada jangka waktu yang telah di sepakati. Kredit juga dapat diartikan sebagai penyedia  tagihan  atau  uang  yang  berlandaskan  persetujuan  antara  bank  dengan  pihak  yang  ingin  melakukan kesepakatan pinjam-meminjam dengan persyaratan harus dapat melunasi pinjamannya sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati[14].

## 2.3 Metode MOORA
Metode  MOORA  merupakan    metode  yang  digunakan  pada  pengambilan  dengan  multi-kriteria[15].  Metode MOORA  juga  metode  yang  multi-atribut  yang  diperlukan  untuk  memilih  beberapa  alternatif[16].    Berikut merupakan langkah-langkah penyelesaiannya sebagai berikut[17]–[24]:
1. Mempersiapkan matriks keputusan.
Dalam pembentukan matriks keputusan yang didapatkan dari nilai alternatif dan nilai kriteria yang dilakukan dengan persamaan matriks sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menghitung matriks normalisasi.
Dalam tahap ini digunakan untuk merubah nilai dari setiap atribut kedalam skala 0-1 dengan memperhatikan jenis kriterianya dengan persamaan sebagai berikut :
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
(2)
3. Menghitung nilai preferensi.
Dalam tahap ini merupakan tahap utama dimana mengalikan semua attribute dengan bobot kriteria pada setiap alternatif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
𝑦 𝑖 ∗ = ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑤 𝑗𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔+1
(3)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Berikut ini tahapan penelitian yang dilakukan untuk menggapai tujuan penelitian dalam penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit dapat dijelaskan beberapa tahapan dalam sebuah penelitian sebagai berikut: 1. Mengidentifikasi Masalah
Dalam  tahapan  ini  pada  sebuah  penelitian  sangat  diperlukan  untuk  dijadikan  pokok  pembahasan  sehingga permassalahan tersebut dapat terpecahkan dan terselesaikan.
2. Pengumpulan Data
Dalam melakukan penelitian ini, sangat diperlukan dalam pengumpulan berbagai data yang diperlukan dalam penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit.
3. Studi Literatur
Tahapan ini diperlukan dalam menambah wawasan peneliti terhadap SPK dan metode MOORA serta referensi yang diperlukan dalam penelitian.
4. Analisa Penerapan metode
Pada  tahapan  penelitian  ini  melakukan  analisa  dalam  penyeleksian  kelayakan  nasabah  penerima  kredit menggunakan metode MOORA sehingga mendapatkan hasil akhir yang akurat.
5. Laporan Penelitian
Setelah penulis menyelesaikan penelitian ini, penulis dapat membuat sebuah laporan penelitian untuk melihat hasilnya apakah sesuai dengan yang diharapkan serta membuat kesimpulan dalam penelitian ini.
Kerangka penelitian dari penjabaran di atas dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam  penyeleksian  kelayakan  nasabah  penerima  kredit  diharapkan  dapat  mempermudah  PT.BPR  dalam menetukan nasabah yang berhak menerima kredit. Penulis menggunakan metode MOORA untuk menyelesaikan permasalahan  pada  penelitian  ini  dengan  menetapkan  8  alternatif  dan  5  kriteria  sehingga  menghasilkan perangkingan yang tepat dan akurat. Pada tabel 1, terdapat 8 data alternatif calon nasabah penerima kredit.
Tabel 1. Alternatif Calon Nasabah Penerima Kredit Kode Alternatif N1 Marihot Sibuea N2 Mujiani N3 Nurhayati N4 Rahhayu N5 Ramayati N6 Sayuti N7 Siti Aminah N8 Syarifuddin Mulai Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan
Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode MOORA
1. Membuat matriks keputusan terlebih dahulu
2. Menentukan normalisasi matriks
3. Membuat perkalian antar normalisasi dengan bobot
4. Menentukan nilai Yi dan perangkingan Pembuatan Laporan Penelitian
Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit dibutuhkan kriteria yang mendukung untuk pengambilan keputusan. Terdapat 5 kriteria yang bobot setiap kriteria PT. BPR dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Penghasilan 30% Benefit C2 Usia 25% Cost C3 Pekerjaan 20% Benefit C4 Jaminan 15% Benefit C5 Jumlah Tanggungan 10% Cost
Pada tabel 3 merupakan data nilai alternatip setiap kriteria.
Tabel 3. Alternatif Calon Nasabah Penerima Kredit Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Marihot Sibuea 1.500.000 39 Karyawan Surat Kendaraan Roda 2 3 Mujiani 3.800.000 40 Pegawai Swasta Sertifikat Tanah, Surat Kendaraan Roda 4 2 Nurhayati 4.000.000 35 Pegawai Negeri Sertifikat Rumah, Surat Kendaraan Roda 4 4 Rahhayu 3.500.000 30 Pegawai Swasta Sertifikat Tanah, Surat Kendaraan Roda 2 5 Ramayati 2.000.000 32 Wiraswasta Sertifikat Tanah 6 Sayuti 1.800.000 36 Karyawan Surat Kendaraan Roda 2 3 Siti Aminah 2.500.000 33 Wiraswasta Sertifikat Rumah 2 Syarifuddin 2.500.000 38 Wiraswasta Sertifikat Tanah, Surat Kendaraan Roda 2 3
Pada kriteria C4 yaitu jaminan terdapat beberapa jenis jaminan yang dapat digunakan dalam penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit. Maka dalam menentukan data rating kecocokan dapat diperhhitungka dengan nilai setiap jaminan yang digunakan. Pembobotan C3 dan C4 dapat dilihat seperti pada tabel 4-5, berikut:
Tabel 4. Data Jenis Pekerjaan Keterangan Nilai Pegawai Negeri 4 Pegawai Swasta 3 Wiraswasta 2 Karyawan 1 Tidak Bekerja 0 Tabel 5. Data Jenis Jaminan Keterangan Nilai Sertifikat Rumah 4 Sertifikat Tanah 3 Surat Kendaraan Roda 4 2 Surat Kendaraan Roda 2 1 Tidak Ada Jaminan 0
Dari tabel 4-5 pembobotan di atas, sehingga diperoleh data rating kecocokan seperti tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 N1 1500000
39 1 1 3 N2 3800000
40 3 5 2 N3 4000000
35 4 6 4 N4 3500000
30 3 4 5 N5 2000000
32 2 3 6
N6 1800000
36 1 1 3
N7 2500000
33 2 4 2
N8
2500000
38 2 4 3

## 3.3 Penetapan Metode MOORA
Penetapan  metode  MOORA  dilakukan  untuk  menghasilkan  perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Perhitungan langkah metode MOORA sebagai berikut :
1. Matriks keputusan awal

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] = [ 1500000 39 1 3800000 40 3
4000000 35 4 1 3 5 2 6 4
3500000 30 3 2000000 32 2
1800000 36 1 4 5 3 6 1 3 2500000 33 2 2500000 38 2 4 2 4 3]
2. Normalisasi matriks keputusan awal C1 X 1,1 ∗ = 1500000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 1500000 √64680000000000 =
0.18651 X 2,1 ∗ = 3800000 √1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 3800000 √64680000000000 =
0.47250 X 3,1 ∗ =
4000000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 4000000 √64680000000000 =
0.49736 X 4,1 ∗ =
3500000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 3500000 √64680000000000 =
0.43519 X 5,1 ∗ =
2000000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 2000000 √64680000000000 =
0.24868 X 6,1 ∗ =
1800000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 1800000 √64680000000000 =
0.22381 X 7,1 ∗ =
2500000
√1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 2500000 √64680000000000 =
0.31085 X 8,1 ∗ = 2500000 √1500000 2 +3800000 2 +4000000 2 +3500000 2 +2000000 2 +1800000 2 +2500000 2 +2500000 2 = 2500000 √64680000000000 =
0.31085 C2
X 1,2 ∗ = 39 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 39 √10099 = 0.38808 X 2,2 ∗ = 40 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 40 √10099 = 0.39803
X 3,2 ∗ = 35 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 35 √10099 = 0.34828
X 4,2 ∗ = 30 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 30 √10099 = 0.29853
X 5,2 ∗ = 32 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 32 √10099 = 0.31843
X 6,2 ∗ = 36 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 36 √10099 = 0.35823
X 7,2 ∗ = 33 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 33 √10099 = 0.32838
X 8,2 ∗ = 38 √39 2 +40 2 +35 2 +30 2 +32 2 +36 2 +33 2 +38 2 = 38 √10099 = 0.37813
C3
X 1,3 ∗ = 1 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38 √48 = 0.14434
X 2,3 ∗ = 3 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38 √48 = 0.43301
X 3,3 ∗ = 4 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38
√48 = 0.57735
X 4,3 ∗ = 3
√1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38
√48 = 0.43301 X 5,3 ∗ = 2
√1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38
√48 = 0.28868
X 6,3 ∗ = 1 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38
√48 = 0.14434
X 7,3 ∗ = 2 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38 √48 = 0.28868

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
X 8,3 ∗ = 2 √1 2 +3 2 +4 2 +3 2 +2 2 +1 2 +2 2 +2 2 = 38 √48 = 0.28868 C4 X 1,4 ∗ = 1 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 1 √120 = 0.09129
X 2,4 ∗ = 5 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 5 √120 = 0.45644
X 3,4 ∗ = 6 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 6 √120 = 0.54772
X 4,4 ∗ = 4 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 4 √120 = 0.36515 X 5,4 ∗ = 3 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 3 √120 = 0.27386 X 6,4 ∗ = 1 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 1 √120 = 0.09129 X 7,4 ∗ = 4 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 4 √120 = 0.36515 X 8,4 ∗ = 4 √1 2 +5 2 +6 2 +4 2 +3 2 +1 2 +4 2 +4 2 = 4 √120 = 0.36515
C5 X 1,5 ∗ = 3 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 3 √112 = 0.28347 X 2,5 ∗ = 2 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 2 √112 = 0.18898 X 3,5 ∗ = 4 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 4
√112 = 0.37796 X 4,5 ∗ = 5 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 5
√112 = 0.47246 X 5,5 ∗ = 6 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 6 √112 = 0.56695 X 6,5 ∗ = 3 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 3 √112 = 0.28347 X 7,5 ∗ = 2 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 2 √112 = 0.18898 X 8,5 ∗ = 3 √3 2 +2 2 +4 2 +5 2 +6 2 +3 2 +2 2 +3 2 = 3 √112 = 0.28347

## 3. Menghitung nilai preferensi
𝑌 1 ∗ = (0.30 ∗ 0.18651) − (0.25 ∗ 0.38808) + (0.20 ∗ 0.14434) + (0.15 ∗ 0.09129) − (0.10 ∗ 0.28347)
= −0.02685
𝑌 2 ∗ = (0.30 ∗ 0.47250) − (0.25 ∗ 0.39803) + (0.20 ∗ 0.43301) + (0.15 ∗ 0.45644) − (0.10 ∗ 0.18898)
= 0.17841
𝑌 3 ∗ = (0.30 ∗ 0.49736) − (0.25 ∗ 0.34828) + (0.20 ∗ 0.57735) + (0.15 ∗ 0.54772) − (0.10 ∗ 0.37796)
= 0.22197
𝑌 4 ∗ = (0.30 ∗ 0.43519) − (0.25 ∗ 0.29853) + (0.20 ∗ 0.43301) + (0.15 ∗ 0.36515) − (0.10 ∗ 0.47246)
= 0.15006
𝑌 5 ∗ = (0.30 ∗ 0.24868) − (0.25 ∗ 0.31843) + (0.20 ∗ 0.28868) + (0.15 ∗ 0.27386) − (0.10 ∗ 0.56695)
= 0.03712
𝑌 6 ∗ = (0.30 ∗ 0.22381) − (0.25 ∗ 0.35823) + (0.20 ∗ 0.14434) + (0.15 ∗ 0.09129) − (0.10 ∗ 0.28347)
= −0.00820
𝑌 7 ∗ = (0.30 ∗ 0.31085) − (0.25 ∗ 0.32838) + (0.20 ∗ 0.28868) + (0.15 ∗ 0.36515) − (0.10 ∗ 0.18898)
= 0.10477
𝑌 8 ∗ = (0.30 ∗ 0.31085) − (0.25 ∗ 0.37813) + (0.20 ∗ 0.28868) + (0.15 ∗ 0.36515) − (0.10 ∗ 0.28347) = 0.08288
Setelah perhitungan diatas menggunakan metode MOORA maka menghasilkan peringkat seperti Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Preferensi Kode Alternatif Nilai Preferensi Peringkat N1 Marihot Sibuea -0.02685 8 N2 Mujiani 0.17841 2 N3 Nurhayati 0.22197 1 N4 Rahhayu 0.15006 3 N5 Ramayati 0.03712 6 N6 Sayuti -0.00820 7

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
Kode Alternatif Nilai Preferensi Peringkat N7 Siti Aminah 0.10477 4 N8 Syarifuddin 0.08288 5
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dari  8  alternatif  menghasilkan  alternatif  terbaik  yang dapat dilihat  pada  tabel  7  yaitu  alternatif  N3  atas  nama  Nurhayati  dengan  nilai  0.22197  sebagai  nasabah  yang  layak menerima kredit.

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis  menyimpulkan  bahwa  metode  MOORA  dapat diimplementasikan dalam mencari peringkat alternatif terbaik dari kriteria penghasilan, usia, pekerjaan,  jaminan dan jumlah tanggungan. Sehingga PT. BPR dapat menentukan penyeleksian kelayakan nasabah penerima kredit dengan hasil akhir yang tertinggi didapatkan yaitu pada alternatif  N3 atas nama Nurhayati dengan nilai 0.22197. Dengan demikian PT. BPR dapat dengan mudah menentukan nasabah yang berhak menerima kredit.

## REFERENCES
[1] M.  H.  Renaldy,  S.  Kom,  M.  Kom,  G.  Syahputra,  S.  Kom,  and  M.  Kom,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Pemilihan  Nasabah  Terbaik  Pada  PT  .  BPR  NBP  33  Galang  Lubuk  Pakam  Menggunakan  Metode Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ),” no. x, 2020.
[2] Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan dan Aplikasinya . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[6] J.  T.  Samudra  and  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Mencari  Pelaksana  Program  Kerja  Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 21, no. 1, p. 10, 2022.
[7] D.  M.  El  Faritsi,  D.  Saripurna,  and  I.  Mariami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Tenaga Pengajar Menggunakan Metode MOORA,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 239, 2022.
[8] S. P. Lestari and B. G. Sudarsono, “Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Program Studi,” vol. 6, no. April, pp. 1024–1031, 2022.
[9] M.  Siregar,  H.  Hafizah,  and  T.  Tugiono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Unit  Kearsipan  Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 2, p. 62, 2022.
[10]  R. P. Sari and A. M. Alliandaw, “Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Penentuan Penerimaan Bidikmisi UNTAN,” vol. 11, pp. 242–250, 2022.
[11]  D.  Risykiyana et  al. , “Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Murid Teladan  Menggunakan  Metode  MOORA  Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer TGD,” vol. 5, pp. 237–246, 2022.
[12]  A. S. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Nasabah Prioroitas Untuk Asuransi Davestera Menggunakan Metode PROMETHEE II,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 169–175, 2021.
[13]  P. T. M. P. M. Finace, “Penerapan Metode Technique For Orders Preference By Similarity To Ideal Solution ( TOPSIS ) dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Untuk Mendapatkan Modal Pembiayaan Pada,” 2020.
[14]  D. H. Khoirudin, C. Anam, and N. Khafidhoh, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pengajuan Kredit Motor Berbasis Simple Additive Weighting (SAW),” Exact Pap. Compil. , vol. 4, no. 1, pp. 529–536, 2022.
[15]  V. Yesinthia, Siswanto, and I. Kanedi, “Penerapan Metode Moora dalam Penilaian Kinerja Guru di SMK Negeri 3 Kota Bengkulu,” J. Multidisiplin Dehasen , vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2022.
[16]  A. Alatas, R. Mumpuni, and A. L. Nurlaili, “SPK Penilaian Kinerja Untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Moora,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 171–180, 2021.
[17]  R. Z. Lamsi, “Sistem Pendukung Keputuan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Metode Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) Berbasis Web Pada …,” vol. 10, no. 2, pp. 171–184, 2019.
[18]  R. T. Aldisa, A. Priyatna, F. Saidah, K. Y. Siahaan, and Mesran, “Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 393–404, 2022.
[19]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[20]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[21]  A. D. Amanda, F. N. Arieni, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) pada Pemilihan Masker Organik Wajah Berdasarkan Kriteria,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 283–288, 2021.
[22]  D. Pasaribu and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidan Terbaik Dengan Metode MOORA (Studi Kasus Rumah Sakit Ridos),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 143–149, 2019.
[23]  D.  Assrani,  N.  Huda,  R.  Sidabutar,  I.  Saputra,  and  O.  K.  Sulaiman,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Penentuan Penerima Bantu. Siswa Miskin Menerapkan Metod. Multi Object. Optim. Basis Ratio Anal. , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 7 − 14 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2499
[24]  P. Karande and S. Chakraborty, “Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.