## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Televisi Bekas Terbaik Dengan Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP)

## Muhammad Syahrizal, Dwi Maulidza
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Berbagai pilihan, baik  itu type,  model, atau feature  yang akan  menjadikan anda benar-benar dilema, sehingga  anda sangat takut untuk menentukan sebuah keputusan. Oleh karena itu, beberapa tips membeli barang dalam hal ini yaitu televisi bekas terbaik,  untuk  mengantisipasi  agar  anda  dapat  berani  menentukan  pilihan  tanpa  dibebani  oleh  perasaan  bingung.  Sistem Pendukung Keputusan atau SPK penentuan pemilihan barang dengan metode (Multifactor Evaluation Process) menghasilkan suatu  sistem  yang  dapat  menentukan  suatu  pilihan  yang  dapat  membantu  distributor  dalam  membuat  keputusan.SPK merupakan suatu sistem yang interaktif, yang membantu dalam mengambil keputusan melalui penggunaan data dan model- model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur.  Adapun  hasil penelitian  adalah  pertama,  untuk  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  televisi  bekas  terbaik  dengan menggunakan  metode  multi  factor  evaluation  process  sehingga  data  yang  di  dapat  sangat  mendekati  akurat.Kedua, memberikan solusi terbaik dalam memutuskan pemilihan televisi bekas yang terbaik bagi pembeli atau konsumen.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan, Televisi Bekas Terbaik, Metode Multi Factor Evaluation Process

## Abstract
Various choices, be it type, model, or feature that will make you really a dilemma, so you are very afraid to make a decision . Therefore, some tips on buying goods in this case are the best used televisions, to anticipate that you can dare to make choices without being burdened by feeling confused. Decision Support System or SPK determining the selection of goods with the method (Multifactor Evaluation Process) produces a system that can determine an option that can help distributors in making decisions. SPK is an interactive system, which helps in making decisions through the use of data and models decisions to solv e problems  that  are  semi-structured  or  unstructured.  The  results  of  the  study  are  first,  to  implement  the  best-used  television decision support system decision using the multi factor evaluation process method so that the data can be very close to accurate. Second, provide the best solution in deciding the selection of the best used television for buyers or consumers.
Keywords : Decision Support System, Selection, Best Used Television, Multi Factor Evaluation Process Method

## 1. PENDAHULUAN
Begitu  banyaknya  jenis  produk  yang  diproduksi  untuk  dipasarkan  kepada  konsumen  baik  itu  produk  yang berbentuk  bahan  pokok,  kesehatan  ataupun  teknologi  membuat  konsumen  terkadang  bingung  untuk  memilih produk manakah  yang sangat sesuai  dengan kebutuhan dan kemampuan konsumen. Apalagi ditambah dengan semakin majunya teknik pemasaran dengan menggunakan media promosi dari segala penjuru membuat penilaian konsumen terhadap kualitas suatu produk terkadang menjadi keliru.Dengan hebatnya ilmu pemasaran khususnya promosi dengan berbagai bentuk iklan disaat ini mendorong konsumen untuk menilai kualitas suatu barang dari harganya saja. Barang dengan harga mahal akan dianggap barang yang kualitasnya baik sedangkan yang murah sudah  pasti  kualitasnya  rendah.  Padahal  bukan  tidak  mungkin  dengan  melihat  situasi  seperti  ini  para  penjual membuat harga yang tinggi untuk produk yang kurang baik.
Dari sekian banyaknya produk yang beredar dipasaran penulis ingin mengupas lebih dalam tentang produk yang termasuk dalam kategori teknologi yang sudah sangat familiar oleh semua orang yaitu televisi. Tentu semua produk memiliki usia dalam performanya. Semakin  lama usia produk tersebut semakin  berkurang  juga kinerja dari  suatu  produk tersebut.  Demikian  juga  dengan  televisi    jika  memang  sudah  saatnya  pasti  akan  mengalami rusak  juga.  Namun  tingkat  kerusakan  itu  sendiri  masih  bisa  dibedakan  apakah  kerusakan  tersebut  masih  bisa diperbaiki atau memang sudah rusak total sehingga tidak bisa diperbaiki lagi atau bisa jadi biaya memperbaikinya lebih besar daripada biaya untuk membeli televisi baru.
Produk  –  produk  bekas  khususnya  televisi  yang  banyak  beredar  dipasaran  memiliki  kriteria  khusus sehingga untuk menentukan produk bekas mana yang masih baik dan mana yang sudah tidak bisa digunakan lagi. Orang awam yang kurang berpengalaman pasti akan merasa dilema dengan berbagai pilihan produk televisi bekas baik itu dari segi type, model, atau feature sehingga dalam hal ini sangat dibutuhkan  Sistem Pendukung Keputusan untuk mengantisipasi agar orang awam dan tidak berpengalaman memiliki standard dalam menentukan pilihan produk televisi bekas yang baik.
Sistem Pendukung Keputusan atau SPK merupakan salah satu solusi yang bisa digunakan oleh setiap orang atau  unit  bisnis  untuk  mempermudah  dalam  pemilihan  televisi  bekas  yang  baik.  Salah  satu  metode  yang  bisa diterapkan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode MFEP( Multi Factor Evaluation Process ) Penelitian terkait yang pernah dilakukan mengenai sistem pendukung keputusan dan menggunakan metode MFEP  sudah  pernah  dilakukan  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Astri  Herdiyanti  (2013)  yang  berjudul  :
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pegawai Baru Dengan Menerapkan Metode AHP. Penelitian ini berhasil menerapkan  metode  AHP  dalam  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  pegawai.  Hasil output dari  sistem pendukung keputusan seleksi pegawai menggunakan AHP ini berupa alternatif untuk calon pegawai sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan dalam memilih calon pegawai baru .
Penelitian lainnya oleh Dahria dkk (2014) yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Polri Baru di Kota Medan menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process .Penelitian ini berhasil menerapkan metode Multi  Factor  Evaluation  Process sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam penyeleksian polri baru [1].
Keuntungan  menggunakan  metode  MFEP,  dalam  pengambilan  keputusan  MFEP  memberikan pertimbangan  subjektif  dan  intuitif  terhadap  faktor  yang  dianggap  penting.Pertimbangan  tersebut  berupa pemberian  bobot  atas  multifactor  yang  terlibat  dan  dianggap  penting  [2].Tahapan  dalam  metode  MFEP  ini mentukan faktor – faktor tersebut sehingga memperoleh urutan faktor berdasarkan kepentingannya.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Televisi
Televisi  saat  ini  telah  menjadi  bagian  tak  terpisahkan  dari  kehidupan  manusia.  Banyak  orang menghabiskan  waktunya  lebih  lama    di  depan  televisi,  dibandingkan  menghabiskan  waktu  mengobrol  dengan keluarganya.  Siaran  televisi  adalah  pemancaran  sinar  listrik  yang  membawa  muatan  gambar  proyeksi  yang terbentuk pada sistem lensa dan suara. Menurut Peter Herford, setiap stasiun televisi dapat menayangkan beberapa acara hiburan seperti, film, musik, kuis, talkshow,dan sebangainya.
Televisi  merupakan  media  komunikasi  yang  menyediakan  berbagai  informasi  update,  dan menyebarkannya kepada khalayak umum. Televisi merupakan hasil produk teknologi tinggi yang menyampaikan isi pesan dalam bentuk audio visual gerak[11].

## 2.2 Multi Factor Evaluation Process (MFEP)
Mult  iFactor  Evaluation  Process  (MFEP) merupakan  model  pengambilan  keputusan  yang  menggunakan pendekaan  kolektif  dari  proses  pengambilan  keputusannya.  Model Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP) inirelatif  cukup  sulit  digunakan  dan  membutuhkan    waktu  yang  relatif  lama  apabila  perhitungannya  dilakukan secara manual  karena sebagian besar masalah  yang harus dipecahkan dengan model MFEP merupakan masalah– masalah  yang  kompleks  dimana  aspek  atau  faktor  yang  diambil  cukup  banyak.  Oleh  karena  itu  untuk mempermudah    dalam    penggunaan  model MFEP ini,  akan    dibuat    suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang diterapkan dalam suatu sistem informasi dalam bentuk aplikasi komputer dengan model Multi Factor Evaluation Process ( MFEP ).
Dibawah ini merupakan langkah-langkah proses perhitungan menggunakan metode MFEP, yaitu: 1. Menentukan criteria dan bobot criteria dimana total pembobotan harus sama dengan 1 (Σpembobotan=1), yaitu factor weight .
2. Mengisikan nilai untuk setiap criteria yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari data-data yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan   keputusan merupakan  nilai objektif,yaitu factor evaluation yang nilaianya antara 0-1.
3. Proses  perhitungan weigh  tevaluation yang  merupakan  proses  perhitungan  bobot  antara factor  weight dan factor  evaluation dengan  serta  penjumlahan  seluruh  hasil weight  evaluations untuk  memperoleh  total  hasil evaluasi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penerapan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP ) ini merupakan  model pengambilan keputusan yang menggunakan  pendekaan  kolektif  dariprosespengambilan  keputusannya.Olehkarenaitu  untuk    mempermudah dalam    penggunaan  model MFEP ini,  akan    dibuat    suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  diterapkan  dalam suatu sistem informasi dalam bentuk aplikasi komputer dengan model Multi Factor Evaluation Process( MFEP ). Dalam  proses  metode  MFEP,  diperlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pertimbangan. Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No Kriteria Bobot Kriteria 1 Merk 0.08 2 Harga 0.37
3 Gambar 0.25 4 Suara 0.15 5 Feature 0.10 6 Type 0.05 Total 1.00
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan nilai-nilai bobot-bobotnya. Setiap kriteria pada bobot akan diberikan nilai.
Tabel 2. Tabel Nilai Kriteria dari Setiap Data Uji Nama Kriteria Sinar Elek Sama Jaya Solusi Tiga Sinar Merk 0.8 0.7 0.8 0.9 Harga 0.6 0.8 0.8 0.7 Gambar 0.9 0.7 0.6 0.9 Suara 0.7 0.7 0.8 0.6 Feature 0.8 0.6 0.5 0.4 Type 0.9 0.6 0.5 0.6
Dari informasi yang diperoleh diatas maka  dapat menghitung total bobot evaluasi dari setiap kriteria toko yang ada. Setiap toko menghasilkan  nilai evaluasi dari  enam kriteria dan  bobot kriteria dikalikan dengan  nilai evaluasi dan dijumlahkan untuk memperoleh total hasil evaluasi.
Tabel 3. Tabel Nilai Evaluasi Toko SinarElektronik Nama Kriteria Bobot Kriteria Proses Sinar Elek Total Bobot Merk 0.08 X 0.8 0.064 Harga 0.37 X 0.6 0.222 Gambar 0.25 X 0.9 0.225 Suara 0.15 X 0.7 0.105 Feature 0.10 X 0.8 0.080 Type 0.05 X 0.9 0.045 TOTAL 0.741
Nilai Total Bobot diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut: 0.08 x 0.8 = 0.064 0.37 x 0.6 = 0.222 0.25 x 0.9 = 0.225 0.15 x 0.7 = 0.105
0.10 x 0.8 = 0.080
0.05 x 0.9 = 0.045
Kemudian Nilai Tersebut Dijumlahkan : 0.064 + 0.222 + 0.225 + 0.105 + 0.080 + 0.045 = 0.741
Tabel 4. Tabel Nilai Evaluasi Toko Sama Jaya Prestasi Nama Kriteria Bobot Kriteria Proses Sama Jaya Total Bobot Merk 0.08 X 0.7 0.056 Harga 0.37 X 0.8 0.296 Gambar 0.25 X 0.7 0.175 Suara 0.15 X 0.7 0.105 Feature 0.10 X 0.6 0.060 Type 0.05 X 0.6 0.030 TOTAL 0.722
Nilai Total Bobot diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut: 0.08 x 0.7 = 0.056
0.37 x 0.8 = 0.296 0.25 x 0.7 = 0.175 0.15 x 0.7 = 0.105 0.10 x 0.6 = 0.060 0.05 x 0.6 = 0.030
Kemudian Nilai Tersebut Dijumlahkan : 0.056 + 0.296 + 0.175 + 0.105 + 0.060 + 0.030 = 0.722
Tabel 5. Tabel Nilai Evaluasi Toko Solusi Elektronik Nama Kriteria Bobot Kriteria Proses Solusi Elek Total Bobot Merk 0.08 X 0.8 0.064 Harga 0.37 X 0.8 0.296 Gambar 0.25 X 0.6 0.150 Suara 0.15 X 0.8 0.120 Feature 0.10 X 0.5 0.050 Type 0.05 X 0.5 0.025 TOTAL 0.705
Nilai Total Bobot diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut: 0.08 x 0.8 = 0.064 0.37 x 0.8 = 0.296 0.25 x 0.6 = 0.150 0.15 x 0.8 = 0.120
0.10 x 0.5 = 0.050
0.05 x 0.5 = 0.025
Kemudian Nilai Tersebut Dijumlahkan : 0.064 + 0.296 + 0.150  + 0.120 + 0.050 + 0.025 = 0.705
Tabel 6. Tabel Nilai Evaluasi Toko Tiga Sinar Nama Kriteria Bobot Kriteria Proses Tiga Sinar Total Bobot Merk 0.08 X 0.9 0.072 Harga 0.37 X 0.7 0.259 Gambar 0.25 X 0.9 0.225 Suara 0.15 X 0.6 0.090 Feature 0.10 X 0.4 0.040 Type 0.05 X 0.6 0.030 TOTAL 0.716
Nilai Total Bobot diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut: 0.08 x 0.9 = 0.072 0.37 x 0.7 = 0.259 0.25 x 0.9 = 0.225 0.15 x 0.6 = 0.090
0.10 x 0.4 = 0.040
0.05 x 0.6 = 0.030
Kemudian Nilai Tersebut Dijumlahkan : 0.072 + 0.259 + 0.225  + 0.090 + 0.040 + 0.030 = 0.716
Dengan demikian televisi bekas terbaik di Toko Sinar Elektronik yang memiliki nilai bobot kriteria yang paling tinggi.
Tabel 7. Tabel Nilai Bobot Evaluasi  Semua Toko Nama Kriteria Sinar Elek Sama Jaya Solusi Tiga Sinar Merk 0.064  0.056 0.064 0.072 Harga 0.222  0.296 0.296 0.259
Gambar 0.225  0.175 0.15 0.225 Suara 0.105  0.105 0.12 0.09 Feature 0.08 0.06 0.05 0.04 Type 0.045 0.03 0.025 0.03 TOTAL 0.741  0.722 0.705 0.716

## 4. IMPLEMENTASI
Tahap  implementasi  sistem  merupakan  proses  pengubahan  spesifikasi  sistem  menjadi  sistem  yang  dapat dijalankan. Implementasi dari analisis dan perancangan sistem ini menggunakan Visual Studio 2008 .
Gambar 1. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Login
Pada gambar 1 Form Login merupakan tampilan antar muka yang pertama muncul ketika sistem ini dijalankan. Pada  Form  Login  ini  terdapat  username  dan  password  yang  harus  diisi.  Jika  Username  dan  Password  sesuai maka akan masuk ke Menu utama namun apabila Username dan Password tidak sesuai maka akan muncul pesan bahwa Username atau Password Salah.
Gambar 2. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Utama
Pada gambar 2 Form utama merupakan tampilan antar muka yang pertama muncul setelah login berhasil. Pada form  utama  ini  terdapat  satu  menu  yaitu  menu  master  data  merk,  menu  master  data  hasil,  menu  master  data kriteria dan menu master bobot.
Gambar 3. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Master Merk Televisi
Pada gambar 3 Form Master Merk Televisi merupakan tampilan antar muka untuk menginput data merk televisi yang akan dianalisa. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antar muka Master Merk Televisi.
Gambar 4. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Master Kriteria
Pada gambar 4 Form Master Kriteria merupakan tampilan antar muka untuk menginput data kriteria yang akan dijadikan acuan dalam melakukan pembobotan yang akan dianalisa. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antar muka Master Kriteria.
Gambar 5. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Master
Pada gambar 5 Form Master Kategori Hasil merupakan tampilan antar muka untuk menginput range data sebagai tolak  ukur  apakah  nilai  yang  dihasilkan  masuk  ke  dalam  kategori  terbaik,baik  atau  kurang.  Berikut  adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antar muka Master Kategori Hasil.
Gambar 6. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Proses Pembobotan Kriteria
Pada gambar 6 Form Proses Pembobotan Kriteria merupakan tampilan antar muka untuk menginput bobot yang pantas untuk masing-masing kriteria yang berpengaruh dalam pengambilan keputusan untuk menentukan hasil keputusan. Nilai bobot kriteria yang satu dibandingkan dengan yang lain, apabila kriteria yang dianggap lebih penting  maka  akan  diberikan  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan  yang  kurang  penting  atau  kurang  berpengaruh terhadap pengambilan keputusan. Yang perlu diingat adalah seberapa banyak pun kriteria yang digunakan nilai bobot untuk semua kriteria totalnya harus sama dengan 1 (satu).
Gambar 7. Tampilan Implementasi Antar Muka Form
Pada  gambar  7  Form  Evaluasi  Pembobotan  Kriteria  merupakan  tampilan  antar  muka  untuk  menginput  hasil evaluasi atau penilaian terhadap kriteria - kriteria. Masing – masing kriteria diberikan nilai sesuai dengan tolak ukur  yang  dijadikan  penilaian.  Misalkan  bila  ada  6  orang  memilih  produk  A  dan  4  orang  memilih  produk  B berdasarkan kriteria C maka nilai evaluasi dari produk A adalah 6/10 sama dengan 0.6 sedangkan nilai evaluasi dari produk B adalah 4/10 sama dengan 0.4 berdasarkan kriteria C.
Gambar 8. Tampilan Implementasi Antar Muka Form Weight Evaluation Metode
Pada gambar 8  Form Weight Evaluation Metode MFEP adalah rancangan antar muka yang memproses merk, kriteria, bobot dan evaluasi menjadi nilai bobot yang terevaluasi ( Evaluated Weight ). Nilai tersebut adalah hasil perkalian antara nilai evaluasi dan nilai bobot untuk masing-masing kriteria.
Gambar 9. Tampilan Implementasi AntarMuka Form Total Weight Evaluation
Pada  gambar  9  Form  Total  Weight  Evaluation  merupakan  tampilan  antar  muka  untuk  melihat  ranking berdasarkan  total  nilai  bobot  yang  terevaluasi  untuk  masing-masing  merk.  Form  Total  Weight  Evaluaton merupakan form final dari sistem pendukung keputusan ini sehingga pada form ini dapat dilihat produk dengna merk apa yang masuk ke dalam ketegori terbaik, baik maupun kurang berdasarkan nilai – nilai bobot dan evaluasi yang kita input pada awal proses.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab terdahulu maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode MFEP (Multi  Factor Evaluation Process) dapat digunakan untuk  memecahkan  masalah pemilihan televisi bekas terbaik dengan menggunakan metode tersebut didapatkan bahwa kriteria yang paling dominan adalah  kriteria  Harga  dibandingkan  dengan  keempat  kriteria  lainnya  yaitu:  Warna,  Tahun    Pembuatan, Kualitas Gambar dan Kualitas Suara.
2. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Televisi Bekas Terbaik dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan dengan tetap berbasis pada sistem pendukung keputusan.
3. Dengan  menggunakan  perangkat  lunak  (Software)  Visual  Studio  2008  dapat  dirancang  aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Televisi Bekas Terbaik.

## REFERENCES
[1]      Dahria,  M,  Ishak,  dan  Yanti,U,F,  “Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Polri  Baru  di  Polda  Kota  Medan  Menggunakan  Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP)”, Jurnal Ilmiah Saintikom Dan Komputer, Vol.13, No.2, hal.83-94, ISSN : 1978-6603, Medan, 2014.
[2] M.Kom Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan: Keuntungan Menggunakan MFEP.Yogyakarta, Indonesia: Andi Offset,2007.
[3] Hendra, Diadji,(2014, Nov.8). Berbagai Pengertian Sistem[online]. Available: http://www.anneahira.com/pengertian-sistem.htm.
[4]     Bitar, (2016, Jun.30). Pengertian Keputusan Menurut Para Ahli Terlengkap [online].
Available:
http://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-keputusan-terlengkap.htm.
[5] S. Scott Morton, Sistem Informasi Manajemen dan Pendukung Keputusan. 1998.
[6] Turban, dkk, “Decision Support System and Intelligent System (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), Yogyakarta : Andi, 2005.
[7] Little, J.D.C., Models And Managers: The Concept of a Decision Calculus, Management Science, Vol.16, N0.8.
[8]    Bonczek, R. H., Holsapple, C. W., dan A. B. Whinston, 1980, The Evolving Roles of Models in Decision Support Systems, Decision Science, Vol. 11, No. 2.
[9] Dadan Umar Daihani, Komputerisasi Pengambilan Keputusan 1 st Edition, Jakarta : Elex Media Komputindo, 2001.
[10]  M.  Irfan,  M.  Mesran,  D.  Siregar,  S.  Suginam,  RANCANGAN  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TELEVISI BERLANGGANAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS(AHP), MEDIA Inform. BUDIDARMA. 1 (2017).
[11]  Morrison. Media Penyiaran, strategi mengelola radio dan televisi. Tengerang: Ramdina Perkasa, 2005. Hal 2.
[12]  Suryo, RM Roy, Televisi Sebagai Fungsi Media Komunikasi Massa. (Yogyakarta : LPM MANDIRI), 1996.
[13]  Andreas Hery Prasetya, Cepat Kuasai PHP dan MySql, Yogyakarta : Andi Yogyakarta. 2010.
[14]  Rahmat Priyanto, Langsung Bisa : Visual Basic .Net 2008 : Elex Media Komputindo, Jilid 1. 2009.
[15] M.  Syahrizal  and  R.  Badrul,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  NASABAH  POTENSIAL  PADA  BMT  EL- HAFIZ MENGGUNAKAN PROFILE MATCHING,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 2, no. 16, pp. 80–84, 2017.
[16]   B. Ade Septi Rezeki Anggreani, H. Hotni Ratua Br, M. Syahrizal, and K. Nuning, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Sepeda Motor Terbaik Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis ( MOORA ),” vol. 5, no. 1, pp. 66–70, 2018.
[17]   Mesran, R. kristianto Hondro, M. Syahrizal,  andysah P. U. Siahaan, R. Raahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization  on the  Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPD ,  vol. 10, no. Irstc, pp. 1–6, 2017.
[18]  A.  Siregar,  P.  Ginting,  M.  Mesran,  L.T.  Sianturi,  Implementasi  Metode  Vikor  Dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku,  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer). I (2017) 132–138.