## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
Penentuan Siswa SMK Kimia Analisa Terbaik Yang Akan Dikirim Mengikuti Olimpiade Kimia Tingkat Nasional Menerapkan Metode Entropy dan MOORA

## Yendrizal
Program Studi Teknik Komputer, AMIK Kosgoro, Kota Solok, Indonesia Email Penulis Korespondensi: yendrizal70@gmail.com
Abstrak− SMK  kimia  Analisa  merupakan  smk  yang  khusus  dan  terkonsentrasi  dalam  hal-hal  yang  berhubungan  dengan kimia, kima merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia karena setiap unsur dimuka bumi ini mengandung zat kimia sehingga kimia merupakan jurusan yang sangat banyak diminati oleh banyak kalangan, baik industri maupun non industri  sehingga  banyak  siswa  khususnya  jurusan  kimia  Analisa  ingin  melakukan  hal  yang  terbaik  sebagai  pembuktian kemampuan diri dalam pelajaran yang mereka tekunin dengan cara melakukan mengikuti olimpiade, olimpiade yang diikuti biasanya  tingkat  nasional  antar  pelajar  SMK/SMA  sederajat  yang  nantinya  akan  menjadi  sebuah  kehormatan  jika  dapat memenangkan olimppiade kimia tersebut, untuk memenangkan sebuah olimpiade dibutuhkan siswa yang benar-benar mampu untuk mengikuti perlombaan, tentunya sekolah perlu melakukan seleksi terlebih dahulu agar mendapatkan siswa yang benar- benar  berprestasi  dan  layak mengikuti  olimpiade,  dalam pemilihan  haruslah  dilakukan  secara  sistematis  agar  menghasilkan keadilan  dalam  pemilihan siswa  dan  meminimalisasikan  kegagalan  dalam mengikuti  olimpiade  kimia  tingkat nasional yaitu dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode  MOORA  yang  sebelumnya  menggunakan metode entropy dalam mendapatkan bobot subjektif yang akan digunakan dalam menghitung keseluruhan aspek pendukung keputusan..
Kata Kunci : Olimpiade Kimia, SPK, MOORA, Entropy
Abstract− SMK  Chemistry  Analysis  is  a  special  and  concentrated  junior  high  school  in  matters  related  to  chemistry, chemistry  is very important in human life  because every  element on  earth  contains chemicals  so chemistry is  a department that  is  very  much  in  demand  by  many  circles,  both  industrial  and  non-industrial,  so  that  many  students,  especially  those majoring in Chemistry Analysis, want to do their best to prove their ability in the lessons they persevere by taking part in  the Olympics, the Olympics that are followed are usually at the national level between SMK / SMA students and the equivalent which  will  later  become  an  honor  If  you  can  win  the  chemistry  Olympiad,  to  win  an  Olympiad  it  takes  students  who  are really able  to take part  in competitions,  of course schools  need to  make  a  selection first in  order to  get  students  who  really excel  and  deserve  to  take  part  in  the  Olympics,  in  the  selection  it  must  be  done.  Do  it  systematically  in  order  to  produce fairness in student selection and minimize failures in participating in the national level chemistry Olympiad, namely by using a  decision  support  system  by  applying  the  MOORA  method  which  previously  used  the  entropy  method  in  obtaining subjective weights that will be used in calculating all aspects of decision support.
Keywords : Chemical Olympiad, SPK, MOORA, Entropy

## 1. PENDAHULUAN
SMK merupakan sekolah menengah kejuruan yang sama tingkatannya dengan SMA (Sekolah Menengah Atas), High  School  dan  banyak  lainnya  dan  sekolah  SMK  juga  merupakan  syarat  untuk  dapat  masuk  kedalam  dunia perindustrian  karena SMK memang sudah dirancang oleh program Pendidikan pemerintahan sebagai siswa dan siswi  yang  mampu  dan  langsung  siap  kerja  sesuai  dengan  konsentrasi  yang  dipilih  pada  sekolah  kejurusan, dengan jumlah kurikulumnya yang lebih banyak praktek dari pada teori pada masing-masing jurusan[1].
Ada sangat banyak jurusan pada sekolah SMK yaitu Penerangan, Perikanan, Pariwisata, Tata Boga, TKJ (Teknik  Komputer  dan  Jaringan),  Multimedia,  Kimia,  Tata  Busana  dan  banyak  lainnnya  yang  sesuai  dengan kebutuhan pada masa saat ini yang mengarah kepada menghasilkan siswa siswi yang memiliki kemampuan dan keahlian khusus pada tiap bidan pembelajaran dan saat ini SMK Kimia merupakan jenis jurusan kimia baik itu kimia Analisa, kimia industi dan kimia farmsi adalah jurusan yang paling banyak dibutuhkan oleh DUDI (Dunia Usaha  Dan  Dunia  Industri)  dikarenakan  keseluruha  aspek  saat  ini  sangat  membutuhkan  tenaga  kerja  seorang praktisi kimia[2].
Dalam  dunia  usaha  dan  dunia industri  sangat memperhitungkan  siswa  dan  siswi  yang  benar-benar baik dalam  bidang  yang  ditekuninya  dan  dalam  merekrut  pegawai  atau  karyawan  bagian  laboratorium  biasanya sebuah industry membutuhkan dan meminta sebuah sertifikasi dan prestasi yang pernah calon pelamar dapatkan selama belajar pada jenjang sekolahnya, sertifikat maupun suatu bukti prestasi belajar dan kesungguhan belajar dapat diperoleh dari mengikuti olimpiade yang berhubungan dengan kejuran massing-masing sekolah[3].
Olimpiade  merupakan  pagelaran  yang  berupa  perlombaan  baik  dalam  bidang  segala  jenis  olahraga maupun  dalam  bidang  Sains  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  prestasi  dan  meningkatkan  inovasi  dalam sebuah  bidang  yang  diikuti,  dengan  mengikuti  suatu  olimpiade  tidak  hanya  meningktakan  prestasi  dan kemampuan  seseorang  secara  individualisme  saja  tetapi  juga  akan  mengingkatkan  daftar  prestasi  yang  dihasil kan  dari  suatu  instansi  dari  mana  para  pemenang  dan  pengikut  olimpiade  itu  berasal.  Mengingkatnya  prestasi dari sebuah instansi terutama suatu sekolah makan sekolah tersebut akan tercatat sebagai sekolah yang mampu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
mencetak  dan  menghasilkan  anak-anak  didikan  yang  bermartabat  dan  berprestasi  dikalangan  nasional  maupun internasional[4].
Untuk mendapatkan peningkatan prestasi dari kemenangan dalam mengikuti ajang olimpiade kimia maka sebuah sekolah tidak bias menyerahkan kesembarangan siswa yang mendapatkan juara kelas saja, karen seorang juara kelas bias saja mendapatkan nila baik bukan dari bidang kimia melainkan pada bidang yang lainnya, harus dilakukan  seleksi  yang  benar-benar  mampu  dan  diberikan  kepercayaan  terhadap  kemampuan  yang  siswa  atau siswi  itu  miliki,  biasanya  keasalahan  yang  dilakukan  pihak  sekolah  adalah  memilih  siswa  yang  memiliki peringkat  kelas  saja  tanpa  mempertimbangkan  bersedia  siswa  tersebut  dan  kemampuan  dibidang  belajar manakah yang ia benar-benar minati. Dibutuhkan proses penilaian terhadap  penentuan siswa smk kimia analisa terbaik  yang  akan  dikirim  mengikuti  olimpiade  kimia  tingkat  nasional[5].  Proses penilaian terhadap  penentuan siswa smk kimia analisa terbaik yang akan dikirim mengikuti olimpiade kimia tingkat nasional bisa didapatkan melalui  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dimana  sistem  pendukung  keputusan  ini  merupakan  suatu sistem  yang  sudah  banyak  digunakan  oleh  instansi  atau  suatu  organisasi  dalam  menitik  beratkan  pemilihan terhadap  suatu  objek  karena  dianggap  pemilihan  berdasarkan  sistem  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  logis terarah yang tidak berdasarkan hasil pemikiran manusia yang bisa saja cenderung berubah-ubah.
Sistem  pendukung  keputusan  sudah  banyak  digunakan pada  penelitian  terdahulu dalam  penentuan  bibit manga  terbaik  menggunakna  metode  SAW,  penetuan  pemberian  dana  bantuan  beasiswa  miskin  menggunakan metode MOORA, dalam penentuan pemilihan guru produktif peserta pelatihan olimpiade menggunakan metode EXPROM  II,  VIKOR,  TOPSIS  dalam  pemilihan  bibit  buah,  karyawan  terbaik  dan  banyak  lainnya[6].  Pada sistem  pendukung  keputusan  digunakan  pendekatan  terhadap  beberapa  metode  sebagai  alat  bantu  dalam penilaian  dimana  algoritma  yang  dimiliki  sebuah  metode  dapat  mengakumulasi  nilai-nilai  yang  dimiliki  oleh suatu  objek  penelitian  sehingga  yang  didapat  adalah  nilai  mutlak  yang  dihasilkan  dari  sebuah  sistem  yang tekomputerisasi. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode MOORA dalam penentuan siswa smk kimia analisa  terbaik  yang  akan  dikirim  mengikuti  olimpiade  kimia  tingkat  nasional  dan  untuk  pemberian danpenetapan  terhadap  bobot  dari  nilai  kriteria  terhadap  suatu  aspek  bahan  pertimbangan  digunakan  metode entropy [7]. Metode  MOORA  ( Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis )  merupakan  salah  satu metode  yang  dimiliki  oleh  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  hasil  dari  nilai  tertinggi  yang menjadi  keputusan  terhadap  suatu  pemilihan  yang  bersifat  mutlak  untuk  kecenderunngan  pemilihan  terhadap alternative  yang  memenuhi  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya,  dengan  sistem  pendukung keputusan dan metode MOORA dapat menghasilkan kandidat yang berkualitas, dan dalam proses pemilihan dan penetapan  keputusan  lebih  efisien  dan  efektif  metode  MOORA  menggunakan  metode entropy dalam pembentuka nilai bobot terhadap kriteria yang ada pada sistem pendukung keputusan [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  berlandaskan  penelitian  analisis  kuantitaitf  yang  lebih  mengarah  kepada  penelitian  yang menampilkan  hasil  yang  tersistem dan  bersifat matematis  berupa angka  dan  penjabaran yang akan diterangkan dalam  sebuah  penelitian  dan  terdapat  beberapa  proses  dan  tahapan  pada  pengambilan  dan  pemerolehan  data untuk menghasilkan tujuan yang akan dicapai oleh sebuah penelitian.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  ketika  mendapat  suatu  keadaan  dan  kondisi  yang  mengacu  pada pemilihan  suatu  objek  yang  akan  dijadikan  alternatif  terpilih  pada  suatu  keputusan,  sistem  pendukung keputusann  itu  sendiri  berupa  seubuah  sistem  informasi  yang  menghasilkan  suatu  manipulasi  data  yang menghasilkan sebuah informasi  dalam sebuah pemodelan yang digunakan dalam membantu mengambil segala jenis macam keputusan dalam situasi yang tidak relevan untuk pengambilan keputusan manual yang tidak bias dilakukan hanya dengan memilih objek tanpa pertimbangan yang matang[9]–[12].

## 2.2 Metode Entropy
Entropy merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  pembobotan  kepada  atribut-atribut, metode ini dapat memperhitungkan bobot suatu kriteria bedasarkan karakteristik yang ada pada  masing-masing kriteria, pada metode Entropy ini terlihat bahwa semakin tinggi variasi terhadap antar data kriteria menunjukan kriteria  terssebut  memiliki  tingkat  paling  penting  dala  sebuah  pedukung  keputusan,  berkut  ini  merupakan langkah dalam pencarian bobot menggunaka metode Entropy [13], [14]: 1. Membuat tabel rating
2. Normalisasi data kriteria
𝑑 𝑖 𝑗 = 𝑥 𝑖 𝑗 𝑥 𝑖 𝑗 𝑚𝑎𝑘𝑠 (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
Jika  sudah  mendapatkan  nilai 𝑑 𝑖 𝑗 maka  selanjutnya dilakukan penjumlahan nilai  tersebut  dengan  cara  rumusan berikut:
𝐷 𝑗 = ∑ 𝑑 𝑖 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3) Perhitungan  nilai entropy yaitu  untuk  mengukur entropy pada  setiap  atribut  ke-K  dengan  sebelumnya  dicari dahulu 𝑒 𝑚𝑎𝑥 pada rumus ke 2 dan selanjutnya dicari nilai K dengan rumus[15]:
𝑒 𝑚𝑎𝑥 = ln  𝑚 (4) 𝐾 1 𝑒𝑚𝑎𝑥 (5)
1. Rumus untuk e(di) atau nilai entropy untuk masing-masing atribut
𝑒(𝑑 𝑘 ) = −𝐾 ∑ 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 , 𝐾 > 0 (6)
Jika sudah mendapatkan nilai e(di) selanjutnya nilai tadi dijumlahkan dengan rumus berikut:
𝐸 = ∑ 𝑒(𝑑 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (7)
2. Bobot Entropy
λ 𝑘 = 1 𝑛−𝐸 [1 − 𝑒(𝑑 𝑘 )], 0 ≤ λ ≤ 1 ∑ = ±1 𝑛 𝑘=1 (8)
Untuk bobot entropy akhir digunakan rumusan sebagai berikut λ ini:
(9)

## 2.3 MOORA (Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis)
MOORA  merpakan  salah  satu  metode  yang  multi  objectif  atau  metode  yang  menggabungkan  beberapa  unsur, atribut yang saling bertentangan yang akan diakumulasi secara bersamaan, metode ini banyak membantu dalam menyelesaikan  masalah  terhadap  suatu  pengambilan  keputusan  dan  mampu  menyelesaikan  masalahnya  dalam bentuk  sistematis  dan  matematik  yang  sangat  kompleks,  dalam  tahapan  menggunakan  metode  moora  berikut merupakan rumusan yang digunakan dalam metode ini[16]–[19]:
1. Matriks keputusan
𝑥 = | 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 . 𝑥 𝑚𝑛 | (10)
2. Normalisasi matriks
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 /√[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ](𝑗 = 1,2,3 … . 𝑛) (11)
3. Optimasi Atribut
𝑦𝑖 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔 𝑔 𝑗=1 (12)
4. Jika menyetarkan bobot
𝑦𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=𝑔 𝑔 𝑗=1 (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  ini  merapkan  jenis  penelitian  kuantitatif,  yang  hasilnya  bersifat  matematika  untuk  menunjukan pemilihan  kandidat  berdasarkan  hasil  yang  terapkan  menggunakan  metode  MOORA  ( Multi  Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ).dalam penggunaan metode ini keputusan terdapat pada alternative yang menghasilkan  nilai  tertinggi  dari  keseluruhan  perhitungan  kominasi masingmasing  kriteria  yang dimiliki. Setiap point dari kriteria akan diakumulasikan menjadi sebuah nominal angka
Tabel 1. Nilai Terhadap Pernyataan Kriteria Keterangan Nilai Sangat Baik 0,5 Baik 0,4 Cukup Baik 0,3 Buruk 0,2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
Sangat Buruk 0,1
Tabel  2.  Merupakan  tabel  nama  siswa  dan  siswi  yang  dicalonkan  sebagai  alternative  yang  akan  dipilih  dalam megikuti olompiade kimia
Tabel 2 . Alternatif
Pada tabel 3 merupakan tabel kriteria yang disyaratkan dari pihak sekolah  sebagai syarat dari seorang siswa atau siswi yang dicalonkan sebagai alternative yang akan dipilih dalam megikuti olompiade kimia
Tabel 3. Kriteria dan bobot
kriteria Nama Keterangan Bobot C1 Rangking Kelas Benefit 20% C2 Disiplin Benefit 10% C3 Kemampuan Bahasa Asing Benefit 20% C4 Hafalan Rumus Priodik Benefit 25% C5 Teliti Unsur Kimia Benefit 15%
Pada  tabel  4  merupakan  tabel  yang  menunjukan  tiap  alternatif  dan  masing-masing  penilaian  yang  dimiliki alternative terhadap masing-masing kriteria.
Tabel 4. Data Alternatif dan Kriteria Alternative Kriteria Rangking Kelas Disiplin Kemampuan Bahasa asing Hafalan Rumus Priodik Teliti Unsur Kimia Indah rianda Baik Baik Baik Baik Baik Rahman bahkri Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Desi istira Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Rendi alfatih Cukup Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Yayan Sangat Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Tanti Baik Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Albert Simangungsong Sangat Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Tiara Adelia Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Muhammad Arjuna Baik Baik Buruk Baik Sangat Baik Anggun Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik 2.4 Perhitungan Entropy Tabel 5. Tabel Normalasi C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit A1 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 A2 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 A3 0,5 0,3 0,5 0,5 0,4 A4 0,3 0,5 0,4 0,4 0,4 A5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 A6 0,4 0,4 0,4 0,5 0,3 A7 0,5 0,5 0,4 0,3 0,5 A8 0,4 0,4 0,3 0,5 0,4
Kode Nama Alternatif A1 Indah rianda A2 Rahman bahkri A3 Desi istira A4 Rendi alfatih A5 Yayan A6 Tanti A7 Albert simangungsong A8 Tiara Adelia A9 Muhammad Arjuna 10 Anggun

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
A9 0,4 0,4 0,2 0,4 0,5 A10 0,4 0,5 0,3 0,4 0,3
pada  normalisasi  data  kriteria,  setiap  kriteria  dibagi  dengan  nilai  tertinggi  dari  masing-masing  kriteria  sebagai berikut
Tabel 5. Tabel  Hasil Normalasi C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit A1 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 A2 0,8 1 0,8 0,8 1 A3 1 0,6 1 1 0,8 A4 0,6 1 0,8 0,8 0,8 A5 1 0,8 0,8 0,8 1 A6 0,8 0,8 0,8 1 0,6 A7 1 1 0,8 0,6 1 A8 0,8 0,8 0,6 1 0,8 A9 0,8 0,8 0,4 0,8 1 A10 0,8 1 0,6 0,8 0,6 Dj 8,4 8,6 7,4 8,4 8,4
Kemudian data tersebut dicari lagi nilai entropy setiap kriteria dengan mengetahui terlebih dahulu:
1. Nilai 𝑒 𝑚𝑎𝑥 dengan melihat jumlah sampel ada sebanyak 10 maka 𝑒 𝑚𝑎𝑥 = ln m = ln(10) = 2,3025 2. Nilai K yaitu 𝐾 1 𝑒𝑚𝑎𝑥 = 1 : 2,3025 = 0,4343
3. Lakukan rumus selanjutnya 𝑒(𝑑 𝑘 ) = −𝐾 ∑ 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑑𝑖 𝑘 𝐷𝑖 , 𝐾 > 0
𝑒(𝐶1) = −0,4343  × (( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) + (( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) + (( 1 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 1 8,4 )) + (( 0,6 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,6 8,4 )) + (( 1 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 1 8,4 )) + (( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) + (( 1 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 1 8,4 )) + (( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) + (( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) +
(( 0,8 8,4 ) × 𝑙𝑛 ( 0,8 8,4 )) = 0,995329
𝑒(𝐶2) = 1,008097, 𝑒(𝐶3) = 0,920108, 𝑒(𝐶4) = 0,995329, 𝑒(𝐶5) = 0,992723 total nilai Entropy (E)= 4,911586
4. Mencari bobot Entropy dengan menggunakan rumus λ 𝑘 = 1 𝑛−𝐸 [1 − 𝑒(𝑑 𝑘 )] λ 𝐶1 = 1 5−4,911586 [1 − 0,995329] = 0,052834
Selanjutnya lakukan pencarian bobot entropy pada kriteria lainnya, hasil λ 𝐶2 =-0,09158, λ 𝐶3 =0,903608. λ 𝐶4 =0,05283, λ 𝐶5 =0,082306
5. Nilai bobot Entropy awal didapat dari nilai tertinggi pada setiap kriteria
Tabel 5. Nilai Bobot Entropy Akhir No Kriteria Rangking Kelas Disiplin Kemampuan Bahasa asing Hafalan Rumus Priodik Teliti Unsur Kimia 1 0,052834 0,09158 0,903608 0,05283 0,082306

## 2.5 Penyelesaian Menggunakan Metode MOORA
1. Normalisasi Matriks
Tabel  normalisasi  merupakan  penjumlahan  perpangkatan  kriteria  dan  diakarkan  lalu  diagi  dengan  tiap kriteria.
Tabel 6. Hasil Nilai Normalisasi C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit A1 0,222222  0,21164  0,27972  0,222222 0,21978 A2 0,222222  0,26455  0,27972  0,222222  0,274725 A3 0,277778  0,15873  0,34965  0,277778 0,21978

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit A4 0,166667  0,26455  0,27972  0,222222 0,21978 A5 0,277778  0,21164  0,27972  0,222222  0,274725 A6 0,222222  0,21164  0,27972  0,277778  0,164835 A7 0,277778  0,26455  0,27972  0,166667  0,274725 A8 0,222222  0,21164  0,20979  0,277778 0,21978 A9 0,222222  0,21164  0,13986  0,222222  0,274725 A10 0,222222  0,26455  0,20979  0,222222  0,164835
2. Optimasi Atribut
Pada  penelitian  ini  Atribut  dari  nilai  hasil  normalisasi  dikalikan  dengan  nilai  bobot  yang  dimiliki  kriteria yang sebelumnya sudah dicari menggunakan metode entropy.
Tabel 7. Hasil Optimasi C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit A1 0,0117409 0,019382 0,2527572 0,01174 0,0180892 A2 0,0117409  0,0242275  0,2527572 0,01174 0,0226115 A3 0,0146761  0,0145365  0,3159465 0,014675 0,0180892 A4 0,0088057  0,0242275  0,2527572 0,01174 0,0180892 A5 0,0146761 0,019382 0,2527572 0,01174 0,0226115 A6 0,0117409 0,019382 0,2527572 0,014675 0,0135669 A7 0,0146761  0,0242275  0,2527572 0,008805 0,0226115 A8 0,0117409 0,019382 0,1895679 0,014675 0,0180892 A9 0,0117409 0,019382 0,1263786 0,01174 0,0226115 A10 0,0117409  0,0242275  0,1895679 0,01174 0,0135669
3. Hasil Akhir
Pada hasil ini yang layak menjadi keputusan merupakn alternatif yang memiliki nilai tertinggi
Tabel 8. Hasil Akhir C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit C5 Benefit Hasil penjumlahan Rank A1 0,0117409 0,019382 0,2527572 0,01174 0,0180892 0,313709 6 A2 0,0117409  0,0242275  0,2527572 0,01174 0,0226115 0,323077 2 A3 0,0146761  0,0145365  0,3159465 0,014675 0,0180892 0,377923 1 A4 0,0088057  0,0242275  0,2527572 0,01174 0,0180892 0,31562 5 A5 0,0146761 0,019382 0,2527572 0,01174 0,0226115 0,321167 4 A6 0,0117409 0,019382 0,2527572 0,014675 0,0135669 0,312122 7 A7 0,0146761  0,0242275  0,2527572 0,008805 0,0226115 0,323077 3 A8 0,0117409 0,019382 0,1895679 0,014675 0,0180892 0,253455 8 A9 0,0117409 0,019382 0,1263786 0,01174 0,0226115 0,191853 10 A10 0,0117409  0,0242275  0,1895679 0,01174 0,0135669 0,250843 9
Dari tabel 6 terlihat bahwa A3 merupakan alternatif tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Dari perhitungan diatas terlihat alternatif  A3 memiliki nilai paling tinggi diantara nilai yang lainnya, sehingga keputusan  dalam  penentuan  siswa  smk  kimia  analisa  terbaik  yang  akan  dikirim  mengikuti  olimpiade  kimia tingkat  nasional.  Dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  metode  Entropy  dalam  pembobotan  dan metode  MOORA  ini  dapat  sangat  membantu  dalam  menemukan  jawaban  dari  setiap  masalah  keputusan  yang bersifat sangat spesifik dan harus dilakukan tersistem dalam manajemennya agar tidak  menghasilkan keputusan yang  keliru  karena  dalam  pengerjaannya  sangat lah  sederhana,  dan  kriteria-kriteria  sangat perpengaruh penting dalam memebentuk setiap unsur penilaian didalam menggunakan sistem pendukung keputusan

## REFERENCES
[1] Sarnawi  M  Dasim,  “Implementasi  Pendidikan  Karakter  Dalam  Pembelajaran  Sains  Di  Sekolah  Dasar  Universitas Pendidikan Indonesia,” Thesis , pp. 78–95, 2012.
[2] B. S. Mózo, “teknologi Dunia Industri,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[3] H.  Situmorang, “Olimpiade Sains  Tingkat Kabupaten  Langkat  Pada Madrasah  Aliyah  Negeri  ( Man  )  2 Tanjung  Pura Denganmenggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2350
[4] D. Assrani, M. Mesran, R. D. Sianturi, Y. Yuhandri, and A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Produktif  Peserta  Pelatihan  Asesor  Kompetensi  Lsp  P1  Smk  Swasta  Dwiwarna  Medan  Menggunakan  Metode  the Extended Promethee Ii (Exprom Ii),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2018.
[5] M.  Kurniawati,  “Kajian  Motivasi  Belajar  Mandiri  Siswa  Melalui  Pembinaan  dan  Pendampingan  Olimpiade  Sains Nasional (OSN) Bidang Kimia pada Siswa SMA,” J. Inspirasi Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 446–455, 2014.
[6] D. Ispriyanti, A. M. Mawarni, and A. Prahutama, “PENERAPAN METODE FUZZY WEIGHTED PRODUCT ( WP ) DENGAN PEMBOBOTAN ENTROPY,” vol. 8, no. 1, 2020.
[7] kursini, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2017.
[8] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  MultiAttributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[9] D.  I.  K.  SURYADI  and  M.  T.  IR.  M.  ALI  RAMADHANI, SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN ,  SISTEM  PEN. Bandung: PT Remaja Rosdakarya Bandung, 1998.
[10]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[12]  R.  Sharda,  D.  Delen,  and  E.  Turban, Business  Intelligence  and  Analytics:  Systems  for  Decision  Support .  Pearson Education, Inc, 2014.
[13]  H.  Jati,  “Weight  of  Webometrics  Criteria  using  Entropy  Method,” 10th  Int.  Conf.  Webometrics,  Inf.  Sci.  15th COLLNET Meet. 2014 Weight , no. May 2014, pp. 265–268, 2015.
[14]  K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “PEMBOBOTAN  ENTROPY  UNTUK  PENENTUAN  CALON PENERIMA  BANTUAN  SISWA  MISKIN  (  BSM  )  APBD  KOTA  BENGKULU  (  Studi  Kasus :  SMAN  8  Kota Bengkulu ),” vol. 5, no. 2, 2017.
[15]  K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  APBD  Kota  Bengkulu(  Studi  Kasus :  SMAN  8  Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[16]  Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1– 5, 2018.
[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]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019.
[19]  S.  Alvita,  N.  Intan,  F.  Syahputra,  K.  Ulfa,  and  G.  L.  Ginting,  “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.