## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kartu Internet Smartphone Menggunakan Metode MOORA dan WASPAS
Annisa Risqi Sulistya Kusuma Wardhani 1 ,*, Sitti Rachmawati Yahya 2 , Tanwir 3 , Usanto S 4 , A Ahyuna 5
1 Prodi Magister Teknik Informatika, Universitas Raharja, Tanggerang, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, Universitas Siber Asia (UNSIA), Jakarta Selatan, Indonesia
3 Teknik Elektro, Universitas Sains dan Teknologi Jayapura, Jayapura, Indonesia
4 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, Jakarta, Indonesia
5 Teknik informatika, Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia Email: 1* icha.elf1@gmail.com, 2 sitti.rachma@gmail.com, 3 tanwir32@gmail.com, 4 usanto.s@swadharama.ac.id,
5 ahyuna@undipa.ac.id Email Penulis Korespondensi: icha.elf1@gmail.com Submitted: 28/01/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak -Saat  ini  internet  menjadi  sumber  informasi  yang  paling  banyak  digunakan  di  kalangan  masyarakat  untuk  mencari informasi yang dibutuhkan. Pemanfaatan internet dapat memenuhi kebutuhan sumber informasi yang cepat, mudah, tepat, akurat dan murah. Melalui internet dapat mengakses berbagai informasi dan ilmu pengetahuan sesuai dengan kebutuhan yang relevan. Internet juga  memiliki  beberapa keunggulan yang tidak  dimiliki oleh  sumber  informasi lain  yang  memiliki sifat  konvensional, pengaksesan informasi dapat di lakukan dengan pembatasan jarak, waktu dan ruang merupakan bagian keunggulan dari intrnet. Sehingga memungkinkan untuk mendapatkan sumber informasi yang di peroleh. Dengan demikian, berdasarkan hasil survey yang telah dilakukan penulis sebelumnya, dengan melibatkan 30 orang responden yang pernah menggunakan paket layanan internet sebelumnya , di dapatkan hasil bahwa 90% responden mengalami kesulitan menentukan pilihan yang tepat, sesuai dengan kriteria yang  diinginkannya. Dengan  adanya  Sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  MOORA dan WASPAS  akan  memudahkan untuk mencari solusi dari permasalahn dalam memilih paket internet berdasarkan syarat yang ditawarkan oleh berbagai operator internet  itu sendiri.  Kriteria  tersebut  meliputi  kecepatan,  sinyal,  kuota  internet,  masa  aktif  dan  harga.  Berdasarkan perhitungan kedua metode tersebut mendapat predikat kartu internet smartphone terbaik adalah alternatif A1 dengan nama Telkomsel dengan nilai untuk metode MOORA yaitu 0.437 sedangkat metode WASPAS yaitu 0.942 sebagai alternatif terbaik. Sehingga masyarakat tidak perlu bimbang menentukan kartu internet untuk smatrphone yang baik dan memiliki kecepatan akses yang baik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Kartu Internet; MOORA; WASPAS
Abstract- Currently the internet is the most widely used source of information among the public to find the information needed. The use of the internet can meet the needs of information sources that are fast, easy, precise, accurate and inexpensive. Through the internet can access a variety of information and knowledge according to relevant needs. The internet also has several advantages that are not shared by other conventional sources of information, access to information can be done with restrictions on distance, time and space which is part of the advantages of the internet. Making it possible to get the source of the information obtained. Thus, based on the results of a survey conducted by the previous author, involving 30 respondents who had used internet service packages  before,  the  result  was  that  90% of  respondents  had  difficulty  making  the  right  choice,  according  to  the  criteria  they wanted.  With  a  decision  support  system  using  the  MOORA  and  WASPAS  methods,  it  will be  easier to  find a  solution  to the problem of choosing an internet package based on the conditions offered by the various internet operators themselves. These criteria include speed, signal, internet quota, active period and price. Based on the calculations of these two methods, the best smartphone internet card title is alternative A1 with the name Telkomsel with a value for the MOORA method, which is 0.437, while the WASPAS  method  is  0.942  as  the  best  alternative.  So  that  people  don't  need  to  worry  about  choosing  an  internet  card  for smartphones that are good and have good access speeds.
Keywords: Decision Support Systems; Internet Cards; MOORA, WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  informasi  saat  ini  internet  memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam  segala  aspek  kehidupan manusia, baik itu pengaruh positif dan bahkan pengaruh negatif . Internet menjadi media yang banyak digunakan oleh kalangan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan informasi. Beberapa jasa yang menyediakan internet dapat menjadi solusi untuk memenuhi kebutuhan akan layanan internet. Namun, dengan banyaknya tawaran yang disediakan oleh perusahaan  penyedia  internet,  membuat  pelanggan  sulit  untuk  menentukan  pilihan  mana  yang  lebih  baik  untuk digunakan  di  lingkungannya.  Berbagai  Operator  seluler  di  Indonesia  memberikan  layanan  dan  kemudahan  akses internet dengan kecepatan tinggi, harga yang murah, dan masa aktif yang panjang. Semakin banyak persaingan antar operator internet maka pengguna haruslah jeli dala memilih iperator internet yang baik, speed internet kencang dan sesuai kebutuhan.
Kartu  internet  atau  kartu  perdana  internet  merupakan  sebuah  kartu Subscriber  Identification Module (SIM) berbentuk  kartu  kecil  yang  memiliki chip ,  yang  biasanya  berada  didalam smartphone yang  berguna  sebagai  jasa telekomunikasi  yang  dimana  saat  pertama  kali  dibeli  kartu  ini  tidak  memiliki  pulsa  reguler  sehingga  hanya  dapat digunakan untuk menjelajahi dunia internet[1]. Adapun operator seluler yang menyediakan internet seperti Telkomsel, IM3,  XL,  Three,  Smartfren.  Dari  beberapa  operator  seluler  tersebut  membuat  masyarakat  dilema  dalam  memilih operator  seluler  mana  yang  memiliki  kecepatan  internet  tinggi.  Maka  dalam  penentuan  kartu  internet  smartphone terbaik haruslah memalui beberapa syarat yang menjadi kriteria seperti kecepatan, sinyal, kuota, harga, jangka waktu.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
Sehingga  diperlukan  suatu  sistemyang  dapat  menentukan  paket  internet  smartphone  terbaik  yaitu  dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan[2].
Sistem pendukung keputusan atau yang biasa disebuat  dengan (DSS) Decission  Support  System merupakan sebuahsistem  berbasis  komputer  yang  dimana  untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan  sehingga  mampu  membantu permasalah dalam sebuah manajemen atau organisasi. Sistem pendukung keputusan adalah kesatuan suatu sistem yang berbasis komputer untuk menghasilkan sebuah alternatif keputusan serta membantu manajemen dalam memutuskan berbagai permasalahan. Sistem pendukung keputusan bertujuan untuk menyediakan berbagai informasi, membimbing serta  memberikan  prediksi  dan  memberi  arahan  pengguna  informasi  untuk  melakukan  penentuan  keputusan. Umumnya terdapat metode-metode yang sering diterapkan dalam SPK yaitu , Simple Multi Atribute Rating Technique (SMART), Weighted  Product (WP), TOPSIS , Simple  Additive  Weighting (SAW), Analitycal  Hierarchy  Proses (AHP)[3]. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu metode MOORA dan WASPAS sedangkan pembobotannya menggunakan metode ROC. Metode MOORA ( Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ) kali pertama  di  publikasikan  oleh  Bruers  tahun  2004,  pada  pemilihan  keputusannya  dengan  menentukan  nilai terbaik/tertinggi nilai dengan berbasis rasio[4]. Metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) merupakan sebuah metode yang berguna untuk meminimalisir kesalahan atau memaksimalkan prediksi nilai tertinggi atau terendah. Penelitian haruslah didasari oleh penelitian sebelumnya agar penelitian tersebuat menjadi  lebih baik dan berkembang[5].
Penelitian  terdahulu  yang  biasanya  digunakan  ialah  kesamaan  penelitian  dengan  metode  ataupun  topiknya, adapun penelitian lalu yang pernah diteliti oleh oleh Afrisawati dkk yang dilakukan pada tahun 2020 yang membahas mengenai perbandingan dua metode yaitu WASPAS dan MOORA pada penentuan bibit sapi untuk dipotong terbaik, penelitian ini menggunakan 9 alternatif dan 8 kriteria dari penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa anakan/bibit sapi  untuk  potong  paling  baik  berdasarkan  metode  MOORA  yaitu  A4  dengan  skor  0.321406995  dan  sedangkan dengan metode WASPAS yaitu A4 sebesar 0.8521365969[6]. Penelitian yang dilakukan oleh sartika dan Nardiono pada  tahun  2021  mengenai  penetuan  YouTube  konten  layak  tonton  untuk  anak  dengan  metode  MOORA  dan WASPAS dalam penelitian ini terdapat 12 alternatif dan 6 kriteria yang doproses sehingga menghasilkan keputusan yang  tepat  untuk  kategori  Youtube  Konten  layak tonton  untuk  anak  ialah  alternatif  A11  yaitu  Nussa  dan  Rara[7]. Penelitian yang dilakukan oleh Ullya dan Afriyanti pada tahun 2021 yang membahas mengenai  pemilihan jurusan dengan metode MOORA-WASPAS dalam penelitian ini terdapat 7 kriteria dan 6 alternatif  berdasarkan kedua metode tersebut  maka  menghasilkan  alternatif  terbaik  yaitu    alternatif  A4  yaitu  Teknik  Instalasi  Tenaga  Listrik  sebagai alternatif terbaik[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Fifto Nugroho dkk pada tahun 2022 yang membahas mengenai pemilihan siswa unggulan segola dengan metode  MOORA  dari  penelitian menggunakan 4 kriteria dan 7 alternatif setelah  diproses  maka  menghasilkan  alternatif  A1  dengan  nama  Alif  Syaputra  Hasibuan  sebagai  alternatif  terbaik siswa unggulan[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Juanda dkk pada tahun 2022 yang membahas mengenai pemilihan perguruan tunggi dengan menerapkan metode WASPAS dalam penelitian ini terdapat 6 kriteria dan 4 alternatif maka setelah diproses dengan  metode tersebut  maka yang pemilihan perguruan tinggi  terbaik  yaitu alternatif A2 dengan nilai 14.297[10].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dijadukan  sebagai  acuan  dalam  penulisan  artikel  ini  maka  peneliti tertaring  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  pemilihan  kartu  internet  terbaik  dengan  metode  MOORA  dan WASPAS.  Penerapan  kedua  metode  ini  dapat  memberikan  keputusan  terbaik  sesuai  dengan  alternatif  dan  kriteria yang telah ditentukan melalui perangkingan agar lebih tetap dan objektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada terdapat beberapa langka dalam penelitian yang diuraikan dibawah ini:
a. Analisa Masalah
Suatu proses untuk memecahkan sebuah masalah dan juga menganalisis sebuah data terlebih dahulu sebelum mengerjakan perancangan.
b. Studi Literatur
Studi  literatur  ini  sangat  penting  dalam  penelitian,  agar  penulis  dapat  memahami  konsep  dari  Sistem Pendukung Keputusan secara detail dan dapat mengetahui cara perhitungan metode MOORA dan metode WASPAS.
c. Analisa Dan Penerapan
Pertama menganalisa sebuah permasalahan didalam pemilihan dosen tetap, selanjutnya menentukan bobot dari kriteria ROC dan akan di Analisa dengan metode MOORA dan WASPAS.
d. Pembuatan laporan Penelitian
Pada tahapan ini akan menerapkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam penulisan laporan. Berdasarkan penjelasan dari tahapan penelitian diatas dapat digambarkan seperti didawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Smartphone
Smartphone  adalah telepon  genggam  pintar  dengan kelebihan menyerupai  komputer. Smartphone sendiri  memiliki kelebihan  yang  tak  mungkin  sama  dengan  ponsel  biasa.  Smartphone  pertama  dengan  kombinasi  personal  digital assistant (PDA) dengan handphone atau yang dilengkapi dengan kamera. Seiring dengan berkembangnya smartphone tersebut,  kini  smatrphone  juga  dapat  digunakan  sebagai  sebagai  low  end  digital  compact  camera,  media  player portable, GPS dan pocket video camera[11].

## 2.3 Kartu Internet
Kartu  internet  merupakan  salah  satu  bagian  dari  smartphone  yang  memliki  fungsi  untuk  mencari  suatu  informasi. Kartu internet adalah satuan informasi dasar yang di transmisikan diatas jaringan melalui komunikasi digital. Kartu internet  yang dilengkapi  packet  header  yang didalamnya berupa informasi  tentang protokol tersebut.  Berupa  paket dengan struktur yang logis dari protokol yang digunakannya[12].

## 2.4 Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Sejak  pada  tahun  2006  oleh  Zavadkas  memperkenalkan  metode  MOORA  dan  pada  tahun  2003  metode  MOORA digunakan oleh Braurers. Metode MOORA ialah suatu metode yang memiliki dua kriteria yang bertentangan dengan benefit  dan  cost  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  perangkingan  yang  optimal  pada  sistem  pendukung keputusan[13]–[21]. Metode MOORA memiliki beberapa Langkah – Langkah dalam menyelesaikan sebuah masalah dan menentukan perangkingan yang optimal sebagai berikut yaitu: a. Mempersiapkan Matrik Keputusan[22]
𝑥 𝑖𝑗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ⋯ ⋯ … ⋯ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Normalisasi Matrik Keputusan
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √[∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 ] (2)
c. Menentukan Nilai Optimasi Dengan Bobot
𝑦 𝑖 ∗ = ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ - ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ (3)

## 2.5 Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment) adalah penentuan nilai terbaik berdasarkan bobot. Metode ini menggunakan kombinasi dua sumber yaitu MCDMapproaches, model produk berat (WPM) dan WMM yang  awalnya  dilakukan  normalisasi  linear.  Menggunakan  metode  WASPAS,  kombinasi  kriteria  terbaik  yang ditentukan  melaui  optimum  kiteria.  Kriteria  pertama  optimal,  rata-rata  kriteria  keberhasilan  sama  halnya  dengan metode WSM. Metode ini merupakan salah satu metode sukar dalam SPK[23].
Berikut langkah-langkah Metode WASPAS sebagai berikut:
Analisa Masalah Study Literatur Pembuatan Laporan Penelitian Mulai Penerapan Metode MOORA 1. Menentukan atau
membuat suatu matriks keputusan 2. Melakukan normalisasi matriks terbobot 3. Membuat hasil akhir atau preferensi 4. normalisasi matriks

## Penerapan Metode WASPAS
1. Menentukan atau membuat suatu matriks keputusan
2. Menghitung normalisasi nilai R ij 3. Menghitung nilai alternatif 𝑄 𝑖 Pembobotan dengan Metode ROC
1. Menentukan kepentingan setiap nilai kriteria.
2. Menentukan prioritas.
3. Perhitungan nilai bobot.
Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
a. Menentukan Normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan[24].
R = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ⋯ ⋯ … ⋯ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
b. Normalisasi nilai R ij dengan rumus sebagai berikut: Untuk Kriteria Benefit :
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Untuk Kriteria Cost:
𝑅𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (3)
c. Menghitung nilai alternatif 𝑄 𝑖 dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑖 = 0.5  ∑ 𝑅 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Nilai 𝑄 𝑖 yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  banyaknya  kartu  paket  yang  beredar  saat  ini  di  pasaran  diambilah  5  jenis  kartu  paket  sebagai  contoh penerapan  metode  moora  dan  metode  waspas  dalam  pemilihan  kartu  paket  smartphone.  Dalam  tahap  intlejensi tentukan dahulu  apa saja yang ingin di  cari  dan di  ukur. Untuk menentukan kualitas kartu paket  ada tahapan  yang harus dilakukan.

## 3.1 Penetapan Alternatif
Berikut  merupakan  beberapa  alternatif  yang  digunakan  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi.  Maka  dalam penelitian ini digunakan sebanyak 6 mahasiswa, dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 . Data Alternatif
Alternatif  Keterangan A1 Telkomsel A2 IM3 A3 XL A4 Tri A5 Smartfreen

## 3.2 Penetapan Kriteria
Berikut  merupakan  beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  pemilihan  mahasiswa  perprestasi.  Maka dalam penelitian ini digunakan sebanyak 5 kriteria yang menjadi syarat sebagai mahasiswa berprestasi, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2 . Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Kecepatan Benefit C2 Sinyal Benefit C3 Kuota Internet  Benefit C4 Masa Aktif Benefit C5 Harga Cost Keterangan : Kecepatan : Speed sebuah kartu internet tersebut dalam mengakses internet Sinyal : Layanan jaringan pada smartphone Kuota Internet  : Batasan pemakaian internet Masa Aktif : Masa berlaku paket internet
Harga
: Nominal rupiah untuk paket internet

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
Dari kriteria diatas maka dilakukan suatu pembobotan kriteria yang dimana menggunakan bantuan metode ROC (Rank Order Centroid). Metode ROC ini merupakan salah satu metode pembobotan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Sehingga bobot yang dihasilkan dapat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Bobot dari Kriteria Mahasiswa Berprestasi Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Kecepatan 0.46 Benefit C2 Sinyal 0.26 Benefit C3 Kuota Internet 0.16 Benefit C4 Masa Aktif 0.09 Benefit C5 Harga 0.04 Cost Tabel 4. Data Kriteria Katru Internet Smartphone Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Telkomsel 100 Mbps  4G  10GB  30 Hari  Rp. 70.000 IM3 72 Mbps 4G  10GB  30 Hari  Rp. 50.000 XL 100 Mbps  3G  10GB  60 Hari  Rp. 60.000 Tri 60 Mbps 3G  10GB  90 Hari  Rp. 50.000 Smartfreen 95 Mbps 4G  10GB  30 Hari  Rp. 60.000
Berdasarkan tabel  diatas, dari  data asli tersebut  maka menghasilkan data rating kecocokan  seperti yang ada pada tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2  C3  C4 C5 A1 100   4 10 30 70.000 A2 72 4 10 30 50.000 A3 100   3 10 60 60.000 A4 60 3 10 90 50.000 A5 95 4 10 30 60.000
3.3 Penerapan Metode MOORA (Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis)
Pemilihan kartu internet smartphone dengan menggunakan metode MOORA terdapat beberapa tahapan, dapat dilihat pada proses perhitungan dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan
X ij = [ 100   4 10 72 4 10 100   3 10 70000 30
50000 30 60000 30 60 3  10 95 4  10 50000 30
60000 30]
b. Normalisasi matriks keputusan
Kriteria Kecepatan(C1):
= √[100 2 + 72 2 + 100 2 + 60 2 + 95 2 ]
= 194.445
X 11 = 100 194.445 = 0.514
X 21 = 72 194.445 = 0.370
X 31 = 100 194.445 = 0.514
X 41 = 60 194.445 = 0.309
X 51 = 95 194.445 = 0.489
Kriteria Sinyal(C2):
= √[4 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 ]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
= 8.124
X 12 = 4 8.124 = 0.492
X 22 = 4 8.124 = 0.492
X 32 = 3 8.124 = 0.369
X 42 = 3 8.124 = 0.369
X 52 = 4 8.124 = 0.492
Kriteria Kuota Internet(C3):
= √[10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 + 10 2 ] = 22.361 X 13 = 10 22.361 = 0.447
X 23 = 10 22.361 = 0.447
X 33 = 10 22.361 = 0.447
X 43 = 10 22.361 = 0.447
X 53 = 10 22.361 = 0.447
Kriteria Masa Aktif(C4):
= √[30 2 + 30 2 + 60 2 + 90 2 + 30 2 ]
= 120
X 14 = 30 120 = 0.250
X 24 = 30 120 = 0.250
X 34 = 60 120 = 0.500
X 44 = 90 120 = 0.750
X 54 = 30 120 = 0.250
Kriteria Harga(C5):
= √[70.000 2 + 50.000 2 + 60.000 2 + 50.000 2 + 60.000 2 ]
= 130.767
X 15 = 70.000
130.767 = 0.535
X 25 = 50.000 130.767 = 0.382
X 35 = 60.000 130.767 = 0.459
X 45 = 50.000 130.767 = 0.382
X 55 = 60.000 130.767 = 0.459
Dari proses perhitungan normalisasi matriks diatas maka diperoleh hasil normalisasi matriks keputusan pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Normalisasi Matriks Metode MOORA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.514  0.492  0.447  0.250  0.535

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
A2 0.370  0.492  0.447  0.250  0.382 A3 0.514  0.369  0.447  0.500  0.459 A4 0.309  0.369  0.447  0.750  0.382 A5 0.489  0.492  0.447  0.250  0.459
c. Menentukan nilai optimasi dengan bobot
Y 1 = (0.46*0.514)+(0.26*0.492)+(0.16*0.447)+(0.09*0.250)-(0.04*0.535) = 0.437 Y 2 = (0.46*0.370)+(0.26*0.492)+(0.16*0.447)+(0.09*0.250)-(0.04*0.382) = 0.377 Y 3 = (0.46*0.514)+(0.26*0.369)+(0.16*0.447)+(0.09*0.500)-(0.04*0.459) = 0.431 Y 4 = (0.46*0.309)+(0.26*0.369)+(0.16*0.447)+(0.09*0.750)-(0.04*0.382) = 0.362
Y 5 = (0.46*0.489)+(0.26*0.492)+(0.16*0.447)+(0.09*0.250)-(0.04*0.459) = 0.438
Hasil akhir perhitungan yaitu nilai optimasi dengan menyertakan di setiap kriteria, dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai Optimasi ( Y i )
Alternatif  Keterangan  Nilai ( Y i )  Peringkat A1 Telkomsel 0.437 1 A2 IM3 0.377 3 A3 XL 0.431 5 A4 Tri 0.362 2 A5 Smartfreen 0.428 4

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment)
Pemilihan kartu internet smartphone dengan menggunakan metode WASPAS terdapat beberapa tahapan, dapat dilihat pada proses perhitungan dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan
X ij = [ 100   4 10 72 4 10 100   3 10 70000 30
50000 30 60000 30 60 3  10 95 4  10 50000 30
60000 30]
b. Normalisasi Matriks keputusan
Kriteria Kecepatan(C1):
X 11 = 100 100 = 1
X 21 = 72 100 = 0.72
X 31 = 100 100 = 1
X 41 = 60 100 = 0.6
X 51 = 95 100 = 0.95
Kriteria Sinyal(C2):
X 12 = 4 4 = 1
X 22 = 4 4 = 1
X 32 = 3 4 = 0.75
X 42 = 3 4 = 0.75
X 52 = 4 4 = 1
Kriteria Kuota Internet(C3):
X 13 = 10 10 = 1
X 23 = 10 10 = 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
X 33 = 10 10 = 1
X 43 = 10 10 = 1
X 53 = 10 10 = 1
Kriteria Masa Aktif(C4):
X 14 = 30 90 = 0.333
X 24 = 30 90 = 0.333
X 34 = 60 90 = 0.667
X 44 = 90 90 = 1
X 54 = 30 90 = 0.333
Kriteria Harga(C5):
X 15 = 70 50 = 1.4
X 25 = 50 50 = 1
X 35 = 60 50 = 1.2
X 45 = 50 50 = 1
X 55 = 60 50 = 1.2
Dari proses perhitungan normalisasi matriks diatas maka diperoleh hasil normalisasi matriks keputusan pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Normalisasi Matriks Metode WASPAS Alternatif C1 C2 C3 C4 C5
A1 1 1 1 0.333  1.4 A2 0.72 1 1 0.333 1 A3 1 0.75 1 0.667  1.2 A4 0.6 0.75 1 1 1 A5 0.95 1 1 0.333  1.2
c. Menentukan nilai preferensi Q i
𝑄 1 = 0.5 ((1*0.46)+(1*0.26)+(1*0.16)+(0.333*0.09)+(1.4*0.04)) + 0.5 ((1 0.46 *1 0.26 *1 0.16 *0.333 0.09 *1.4 0.04 ))
= 0.5 (0.46+0.26+0.16+0.03+0.056) + 0.5 (1*1*1*0.906*1.014)
= 0.483+0.459 = 0.942
𝑄 2 = 0.5 ((0.72*0.46)+(1*0.26)+(1*0.16)+(0.333*0.09)+(1*0.04)) + 0.5 ((0.72 0.46 *1 0.26 *1 0.16 *0.333 0.09 *1 0.04 ))
= 0.5 (0.331+0.26+0.16+0.03+0.04) + 0.5 (0.860*1*1*0.906*1)
= 0.411+0.389 = 0.800 𝑄 3 = 0.5 ((1*0.46)+(0.75*0.26)+(1*0.16)+(0.667*0.09)+(1.2*0.04)) + 0.5 ((1 0.46 0.75 0.26 *1 0.16 *0.667 0.09 *1.2 0.04 ))
= 0.5 (0.46+0.195+0.16+0.06+0.048) + 0.5 (1*0.928*1*0.964*1.007)
= 0.462+0.451 = 0.912
𝑄 4 = 0.5 ((0.6*0.46)+(0.75*0.26)+(1*0.16)+(1*0.09)+(1*0.04)) + 0.5 ((0.6 0.46 *0.75 0.26 *1 0.16 *1 0.09 *1 0.04 ))
= 0.5 (0.46+0.195+0.16+0.09+0.04) + 0.5 (0.791*0.928*1*1*1)
= 0.381+0.367 = 0.747
𝑄 5 = 0.5 ((0.95*0.46)+(1*0.26)+(1*0.16)+(0.333*0.09)+(1.2*0.04)) + 0.5 ((0.95 0.46 *1 0.26 *1 0.16 *0.333 0.09 *1.2 0.04 ))
= 0.5 (0.437+0.26+0.16+0.03+0.048) + 0.5 (0.977*1*1*0.906*1.007)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
= 0.468+0.446 = 0.913
Hasil akhir perhitungan yaitu nilai optimasi dengan menyertakan di setiap kriteria, dapat dilihat pada tabel  9 dibawah ini:
Tabel 9. Nilai Preferensi Q i
Alternatif  Keterangan  Nilai ( Y i )  Peringkat A1 Telkomsel 0.942 1 A2 IM3 0.800 5 A3 XL 0.912 3 A4 Tri 0.747 2 A5 Smartfreen 0.913 4
Berdasarkan perhitungan kedua metode MOORA dan WASPAS maka dapat dapat dilihat hasil kedua metode tersebut pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Perhitungan Metode MOORA dan WASPAS
Alternatif  Keterangan  Metode MOORA  Peringkat  Metode WASPAS  Peringkat A1 Telkomsel 0.437 1 0.942 1 A2 IM3 0.377 3 0.800 5 A3 XL 0.431 5 0.912 3 A4 Tri 0.362 2 0.747 2 A5 Smartfreen 0.428 4 0.913 4
Dari kedua metode tersebut maka yang mendapat predikat kartu internet smartphone terbaik adalah alternatif A1 dengan nama Telkomsel dengan nilai untuk metode MOORA yaitu 0.437 sedangkat metode WASPAS yaitu 0.942 sebagai alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yg dilakukan dapat disimpulkan bahwa, sistem pendukung keputusan menentukan pemilihan kartu internet smartphone dapat di tentukan secara cepat dan mudah, hasil yang di dapatkan menjadi lebih objektif dalam menentukan pemilihan kartu internet smartphone. Berdasarkan perhitungan kedua metode tersebut mendapat predikat kartu internet smartphone terbaik adalah alternatif A1 dengan nama Telkomsel dengan nilai untuk metode MOORA yaitu  0.437  sedangkat  metode  WASPAS  yaitu  0.942  sebagai  alternatif  terbaik.  Sehingga  masyarakat  tidak  perlu bimbang menentukan kartu internet untuk smatrphone yang baik dan memiliki kecepatan akses yang baik.

## REFERENCES
[1] M. E. Y. S. H. Prawiro and A. Wijayanto, “Pengaruh Citra Merek Dan Kualitas Produk Terhadap Loyalitas Pelanggan Kartu Internet Simpati Telkomsel Di Semarang,” J. Ilmu Adm. Bisnis, vol. 10, no. 2, pp. 1005–1014, 2021.
[2] S. F. Widianingsih, A. M. Ramdan, and S. Saori, “Analisis Social Media Marketing Terhadap Brand Loyalty Pada Produk Operator Seluler Dengan Customer Relationship Management Sebagai Variabel Mediasi,” Manag. Stud. Entrep. J., vol. 3, no. 3, pp. 1611–1621, 2022.
[3] K.  Govindan,  H.  Mina,  and  B.  Alavi,  “A decision  support  system  for  demand  management in healthcare supply  chains considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19),” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev., vol. 138, no. April, p. 101967, 2020.
[4] C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[5] F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS + ROC with Preference Selection Index ( PSI ) in Determining the Performance of Young Lecturers,” vol. 5, no. 36, pp. 207–214, 2021.
[6] A. Afrisawati and S. Sahren, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode Moora Dan Waspas Pemilihan Bibit Sapi Potong Terbaik,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 269–276, 2020.
[7] S. L. Mulani, “Analisis Perbandingan Metode Moora dan Waspas dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton untuk Anak,” J. Sist. dan Inform., vol. 15, no. 2, pp. 115–121, 2021.
[8] U. M. Wahyuni and A. D. Kartika, “MELALUI PERBANDINGAN METODE MOORA-WASPAS,” vol. 8, no. 2, pp. 108– 114, 2021.
[9] F. Nugroho, R. H. Mulia, E. Maruli, and T. Situmorang, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis ( MOORA ) Dalam Seleksi Siswa Unggulan Sekolah,” vol. 6, pp. 2287–2292, 2022.
[10]  J. H. Lubis and D. Gusmaliza, “Penerapan Metode WASPAS Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Bagi Siswa Sekolah,” vol. 4, no. 1, pp. 177–183, 2022.
[11]  F.  Nurningtyas  and  Y.  Ayriza,  “Pengaruh  kontrol  diri  terhadap  intensitas  penggunaan  smartphone  pada  remaja,”  Acta Psychol., vol. 3, no. 1, pp. 14–20, 2021.
[12]  F.  A.  Nugroho,  “PENGARUH  KUALITAS  PRODUK,  HARGA  DAN  CITRA  MEREK  TERHADAP  KEPUTUSAN PEMBELIAN KARTU INTERNET TELKOMSEL (Studi Pada Masyarakat Di Kabupaten Kediri),” J. Ilm. Mhs. FEB, vol.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1789 − 1798 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3039
10, no. 1, 2021.
[13]  R. D. Arista, S. Defit, and Y. Yunus, “MOORA sebagai SistemPendukung Keputusan Dalam Mengukur Tingkat Kinerja Dosen (Universitas Pembangunan Panca Budi Medan),” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 2, no. 2019, pp. 104–110, 2020.
[14]  A.  Yanda  and  Mesran,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Menerapkan  Metode  Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 38–45, 2022.
[15]  Mesran, J. H. Lubis, and I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA) dalam Keputusan Penerimaan Siswa Baru,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[16]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  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.
[20]  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.
[21]  A.  S.  R.  A.  Binjori,  H.  R.  B.  Hutapea,  and  M.  Syahrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Operator  Seluler Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 61–65, 2018.
[22]  A. Juanda and F. A. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Tetap pada Trinity Teknologi Nusantara Dengan Metode Moora,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komput. dan Sist. Informasi], vol. 3, no. 3, pp. 277–282, 2021.
[23]  T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020.
[24]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC ( Rank Order Centroid ) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” vol. 4, pp. 242–248, 2020.