## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE MOORA (STUDI KASUS FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA)
Laili Cahyani 1 , Muchamad Arif 2 , Fitria Ningsih 3
Program Studi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura Madura, Indonesia
1 laili.cahyani@trunojoyo.ac.id
2 arif@trunojoyo.ac.id
3 fitria16011997@gmail.com

## Abstrak
Pemilihan mahasiswa berprestasi merupakan seleksi yang dilakukan hampir di tiap Universitas, termasuk  Universitas  Trunojoyo  Madura.  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo  Madura mengadakan pemilihan mahasiswa berprestasi tingkat Fakultas untuk menjaring mahasiswa berprestasi yang nantinya akan dikirim ke tingkat Universitas. Oleh karena itu, dibuat Sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi menggunakan metode MOORA dengan studi kasus di Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura. Pembuatan sistem ini dilakukan karena sebelumnya proses seleksi  masih  dilakukan  secara  manual  yang  memiliki  resiko  subjektifitas  tinggi.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Multi  Objective  Optimization  on the  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA).  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi  adalah  IPK,  Bahasa Asing,  KTI,  Prestasi,  dan Kepribadian  (atribut  tambahan).  Hasil  yang  diperoleh  dari  sistem  berbeda dengan  hasil  yang  diperoleh  dari  seleksi  secara  manual.  3  data  alternatif  teratas  pada  sistem  sama dengan hasil seleksi secara manual, namun memiliki urutan yang berbeda.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), Pilmapres.

## Abstract
The  selection  of  outstanding  students  is  a  selection  carried  out  in  almost  every  University, including  the  University  of  Trunojoyo  Madura.  The  University  of  Trunojoyo  Madura  Faculty  of Education held a selection of outstanding students at the Faculty level to attract outstanding students who would later be sent to the University level. Therefore, a decision support system for the selection of high achieving students was made using the MOORA method with a case study at the Faculty of Education,  University  of  Trunojoyo  Madura.  Making  this  system  is  done  because  previously  the selection process was still done manually which has a high risk of subjectivity. The method used in this study is Multi Objective Optimization on the Base of Ratio Analysis (MOORA). The criteria used are GPA,  Foreign  Language,  KTI,  Achievement,  and  Personality  (additional  attributes).  The  results obtained from the system are different from the results obtained from the manual selection. The top 3 alternative  data  on  the  system  are  the  same  as  the  selection  results  manually,  but  have  different sequences.
Keywords: Decision Support System, Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), Pilmapres.

## PENDAHULUAN
Mawapres  atau  mahasiswa  berprestasi merupakan  sebuah  seleksi  yang  dilaksanakan secara  berjenjang  mulai  dari  tingkat  prodi/ jurusan/ departemen/ bagian, fakultas, perguruan tinggi  (Universitas/  Institut/  Sekolah  Tinggi/ Politeknik  dan  Akademi)  dan  tigkat  nasional. Seleksi tersebut dinamakan Pilmapres (Pemilihan Mahasiswa Berprestasi). Sehingga Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura mengadakan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi untuk  menjaring  mahasiswa  berprestasi  yang nantinya  akan  dikirim  dalam  Pilmapres  tingkat Universitas.  Kriteria  yang  ditetapkan  berupa karya  tulis,  IPK  (indeks  prestasi  komulatif), bahasa  asing,  prestasi  dan  kepribadian.  Setiap kriteria memiliki bobot masing-masing. Penilaian dilakukan  oleh  bebarapa  juri.  Sehingga,  untuk dapat memperoleh hasil akhir harus mengakumulasi  dari  hasil  yang  diberikan  oleh juri.  Dengan  perhitungan  yang  demikian, dibutuhkan  waktu  yang  relatif  lama  sebab perhitungan  masih  dilakukan  secara  manual. Selain itu, sering kali terjadi penilaian secara tidak objektif  yang  diakibatkan  oleh  subjektifitas  dari masing-masing juri (Ristekdikti, 2017).
Berdasarkan permasalahan tersebut, perlu dibangun  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  untuk mendukung proses pemilihan mahasiswa berprestasi  di  Universitas  Trunojoyo  Madura, khususnya,  di  Fakultas  Ilmu  Pendidikan.  Sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  penghasil informasi  yang  ditujukan  pada  suatu  masalah tertentu  yang  harus  dipecahkan  (Susanto,  2018). SPK digunakan untuk membantu di dalam proses pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara tidak pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Tumanggor, dkk. 2018).
Dalam  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat memberikan nilai keputusan berdasarkan kriteria
yang  telah  ditentukan.  Metode  yang  digunakan dapat  berupa  metode  Multiple  Criteria  Decision Making  (MCDM).  MCDM  memiliki  berbagai metode  yang  digunakan  untuk  menentukan keputusan, antara lain Analysis Hierarchy Process (AHP),  VIKOR,  MOORA,  dan  SAW.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  MOORA.  (Suwardika  &  Suniantara, 2018)
Sistem  pendukung  keputusan  ini  akan dibangun menggunakan metode MOORA (Multi Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio Analysis)  sebuah  metode  multiobjektif  sistem mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang saling  bertentangan  secara  bersamaan,  metode moora  ini  merupakan  system  pengambilan keputusan  yang  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan Zavadskas  pada  tahun  2006,  diterapkan  untuk memecahkan  banyak  permasalahan  ekonomi, manajerial,  dan  konstruksi  dengan  perhitungan rumus  matematika  dengan  hasil  yang  tepat (Gadakh, 2011).
Pada penelitian ini, akan dibangun sistem pendukung  keputusan  mahasiswa  berprestasi menggunakan  metode  MOORA.  Sistem  ini bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  perangkingan mahasiswa  berprestasi  secara  cepat  dan  objektif tanpa  membutuhkan  usaha  yang  besar.  Hasil perangkingan ini akan membantu pihak Universitas Trunojoyo Madura, khususnya Fakultas  Ilmu  Pendidikan  dalam  memilih mahasiswa berprestasi.

## METODE PENELITIAN
Subjek  penelitian  ini  adalah  mahasiswa fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Trunojoyo Madura  yang  mendaftar  sebagai  peserta  lomba mahasiswa  berprestasi  tahun  ajaran  2017/2018. Penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian pengembangan  (Research  &  Development) berupa  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mahasiswa berprestasi. Dalam melakukan sebuah penelitian pengembangan harus mengikuti prosedur  atau  proses  untuk  melakukan  langkah- langkah dalam menganalisis, merancang, menerapkan  dan  mengevaluasi  sistem.  Proses dalam  pengembangan  dikenal  dengan  istilah
System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  atau daur  hidup  pengembangan  sistem.  Model pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada SDLC model Waterfall. Model ini  disebut  juga  model  klasik  karena  merupakan metode  SDLC  yang  pertama  kali  ditemukan. Menurut  Pressman  (dalam  Mulyanto,  2009:243) model waterfall terdiri atas empat tahapan, yaitu: (1) Analisis; (2) Desain; (3) Implementasi; (4) Uji Coba.  Secara  skematis,  model  waterfall  dapat digambarkan sebagai berikut :
Analisis Desain Implementasi Uji Coba Gambar 1. Tahapan SDLC Model waterfall menurut
Roger Pressman

## Analisis
Dalam tahap pembuatan sistem
menggunakan  model  ADDIE  yang  harus dilakukan  pertama  kali  adalah  tahap  analisis kebutuhan. Dalam hal ini yang perlu dikumpulkan adalah  data  peserta  mahasiswa  berprestasi  yang nantinya akan menjadi subjek uji coba sistem, alur penyeleksian mawapres, dan studi pustaka tentang metode  MOORA.  Alur  penyeleksian  mawapres didapat dari panduan mawapres tahun 2018. Studi pustaka  tentang  metode  MOORA  digunakan untuk desain sistem.

## Desain
Tahap  ini  dilakukan  setelah  mendapat semua kebutuhan dari tahap analisis. Tahap desain dilakukan  untuk  menentukan  konsep  dan rancangan  dalam  pembuatan  sistem.  Proses seleksi  peserta  mawapres  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Mulai
Data Peserta Proses perhitungan menggunakan Moora Selesai Hasil perhitungan
Gambar 2. Alur seleksi peserta mawapres
Langkah  pertama  adalah  memasukkan data  peserta  mawapres  dan  nilai  dari  setiap kategori  pada  masing-masing  peserta.  Langkah kedua  nilai  yang  telah  diinputkan,  diproses menggunkan  metode  MOORA.  Terakhir,  sistem akan  menampilkan  hasil  pemenang  mawapres. Proses  perhitungan  pada  metode  Moora  dapat dilihat pada Gambar 3.
Mulai Data Peserta Penentuan Atribut Kriteria Pembentukan Matriks Normalisasi Matriks Pembentukan Matriks Normalisasi Terbobot Selesai Hasil Perangkingan

## Gambar 3. Alur Metode MOORA

## Implementasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi terhadap rancangan pada gambar 2. Sistem yang akan  dikembangkan  menggunakan  perangkat lunak Xampp dan Netbeans.

## Uji Coba
Pada  tahap  ini  sistem  yang  telah  dibuat diuji cobakan dengan cara memasukkan data-data yang  telah  diperoleh  kedalam  sistem.  Nilai  dari perhitungan menggunakan Moora dengan bebarapa kriteria yang telah ditetapkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  uji  coba  yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapatkan  dari  data  peserta pemilihan  mahasiswa  berprestasi  Fakultas  Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura tahun 2018.  Pada  penelitian  ini,  jumlah  peserta  yang
digunakan  sebanyak  11  peserta.  Atribut  yang digunakan sesuai dengan kriteria penilaian, yaitu karya  tulis,  IPK  (indeks  prestasi  komulatif), bahasa  asing,  prestasi  dan  kepribadian.  Data sampel  uji  coba  kemudian  diolah  sesuai  dengan langkah-langkah  dari  metode  moora.  Tabel  1 merupakan data alternatif yang digunakan.

## Tabel 1. Data Sampel (Alternatif)
Alternatif Nama Peserta A1 Fitria ningsih A2 Kholifatul Fithriyah A3 ninik agustina A4 Maulidah A5 Miranti Robiatin A6 Yeni Fitriya A7 Fina Nabilah Layaliya A8 Widadatus Sa'adah A9 Sa'adah A10 Iftitahur Rizqiyah A11 Nelvi Dikaya
Kemudian  melakukan  penentuan  atribut kriteria  beserta  bobot  untuk  masing-masing kriteria.  Atribut  kriteria  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan bobot jenis C1 IPK 20% Benefit C2 Bahasa Asing 25% Benefit C3 KTI 30% Benefit C4 Prestasi 25% Benefit C5 Kepribadian Benefit
Tahap  berikutnya  yaitu  melakukan pembentukan  matriks  dari  data  sampel.  Setelah matriks  data  alternatif  dan  kriteria  terbentuk, berikutnya  melakukan  normalisasi  data  tersebut. Data  sampel  yang  terbentuk  ke  dalam  matriks dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Matriks Data Sampel
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 3.84 48.167 74.167  10.333  0.000 A2 3.90 40.833 63.333  10.333  0.000
A3 3.83 0.000 36.667  11.500  0.000 A4 3.74 42.667 59.667  10.333  0.000 A5 3.77 53.500 62.500  12.000  0.000 A6 3.91 54.167 71.333  11.417  0.000 A7 3.90 0.000 0.000 0.000 0.000 A8 3.93 40.333 80.500  11.083  0.000 A9 3.94 51.000 74.667  11.917  0.000 A10 3.90 43.000 75.667 9.333 0.000 A11 3.90 50.500 78.333  11.000  0.000
Tahap  berikutnya  yaitu  melakukan pembobotan terhadap data yang telah dinormalisasi dengan bobot yang telah ditentukan sebelumnya. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4. Setelah pembobotan selesai dilakukan, berikutnya dilakukan  penjumlahan  seluruh  nilai  kriteria untuk  tiap alternatif.  Hasilnya  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## Tabel 4. Data Normalisasi Terbobot
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.39  0.34  0.34  0.30  0.00 A2 0.39  0.29  0.29  0.30  0.00 A3 0.38  0.00  0.17  0.34  0.00 A4 0.38  0.30  0.28  0.30  0.00 A5 0.38  0.38  0.29  0.36  0.00 A6 0.39  0.38  0.33  0.34  0.00 A7 0.39  0.00  0.00  0.00  0.00 A8 0.39  0.29  0.37  0.33  0.00 A9 0.39  0.36  0.35  0.35  0.00 A10 0.39  0.30  0.35  0.28  0.00 A11 0.39  0.36  0.36  0.32  0.00 Tabel 5. Yi Alternatif Yi = MAX (C1+C2+C3+C4+C5) A1 1,37 A2 1,27 A3 0,89 A4 1,26 A5 1,41 A6 1,44 A7 0,39 A8 1,38 A9 1,45
A10 1,32 A11 1,43

## Tampilan Sistem
Tampilan  sistem  pendukung  keputusan mahasiswa berprestasi dapat dilihat pada Gambar 4  hingga  Gambar  11.  Dimulai  dari  menu memasukkan  data  input  sesuai  masing-masing kriteria, menu perhitungan akumulasi nilai kriteria (data), hingga menu perhitungan dengan menggunakan metode Moora.
Gambar 4. Menu Utama program
Gambar 5. Menu Data Mahasiswa
Gambar 6. Menu Data Dokumen Prestasi Mahasiswa
Gambar 7. Menu Data Nilai Prestasi
Gambar 8. Menu Data Nilai KTI
Gambar 9. Menu Data Nilai Bahasa Asing
Gambar 10. Menu Perhitungan Akumulasi Nilai
Gambar 11. Hasil Perhitungan dengan MOORA Hasil Perhitungan Sistem Menggunakan
Metode MOORA Tabel 6. Hasil Perangkingan Alternatif Hasil A9 1.45 A6 1.44 A11 1.43 A5 1.41 A8 1.38
A1 1.37 A10 1.32 A2 1.27 A4 1.26 A3 0.89 A7 0.39
Hasil  nilai  diatas  diperoleh  dari  hasil perhitungan bobot masing-masing kriteria.
Perhitungan yang dilakukan yaitu:
a. IPK = nilai IPK x / nilai IPK tertinggi x
20 b. KTI = nilai KTI x / nilai KTI tertinggi x 30 c. Prestasi = nilai Prestasi x / nilai Prestasi tertinggi x 25
d. Bahasa  Asing  =  nilai  Bahasa  Asing  x  / nilai Bahasa Asing tertinggi x 25 Kemudian  dari  hasil  yang  diperoleh,
diproses menggunakan metode MOORA sehingga dihasilkan total nilai seperti Gambar 10 dan Tabel 5 di atas. Akan tetapi hasil pemenang di atas  tidak  sesuai  dengan  hasil  pengumuman panitia  pilmapres.  3  besar  pilmapres  sesuai dengan realita tetapi untuk urutan tidak sama. Ini dikarenakan ada beberapa faktor seperti subjektifitas  juri  dan  panitia  serta  belum  adanya data nilai kepribadian sebagai nilai tambahan dari pilmapres.
Sistem pendukung keputusan mahasiswa berprestasi  menggunakan  metode  MOORA  ini didesain dengan sederhana sehingga lebih mudah digunakan  oleh  pengguna.  Pengguna  juga  dapat memanfaatkannya  untuk  memperoleh  hasil seleksi  secara  lebih  praktis  dan  objektif  karena adanya  metode  MOORA  yang  diterapkan. Beberapa data inputan telah diberi kode otomatis sehingga  user  tidak  perlu  menginputkan  lagi. Sedangkan untuk inputan NIM, pengguna belum bisa  menggunakan  pencarian  sehingga  ketika menginputkan  harus  menyesuaikan  dengan database .  Hasil  perangkingan  tidak  sesuai  hasil seleksi  yang  dilakukan  secara  manual  karena masih  ada  data  nilai  yang  belum  dimasukkan. Sehingga, hasil yang diperoleh tidak sama.

## Simpulan dan Saran
Sistem pendukung keputusan mahasiswa berprestasi menggunakan metode MOORA  yang
telah  dibuat,  dalam  implementasinya  tetap menggunakan kriteria dengan bobot setiap kriteria sesuai dengan ketetapan yang ada. Sistem tersebut dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  penentuan pemenang  pada  proses  pemilihan  mahasiswa berprestasi dengan cepat dan lebih objektif.
Hasil  perangkingan  yang  diperoleh  dari sistem  menggunakan  metode  MOORA  berbeda dengan  hasil  pengumuman  yang  diperoleh  dari panitia  pilmapres  Fakultas  Ilmu  Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura.

## Daftar pustaka
Ristekdikti. 2017. ”Pedoman Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi    (PILMAPRES)
Program Diploma” . Jakarta:2017 Susanto,  Hendri.  2018.  ” Penerapam  Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam pendukung  Keputusan  Pemilihan  Susu GYM  Terbaik  untuk  Menambah  Masa otot ”. Majalah Ilmiah INTI.Vol 13.No 1. Tumanggor,  Hotmoko.  dkk.  2018.  ” Penerapan
Metode VIKOR dalam penentuan
Penerima  Dana  Bantuan  Rumah  Tidak Layak  Huni ”.  Jurnal  Riset  Komputer (JURIKOM). Vol 5. No 1. Suwardika,  Gede  &  Suniantara,  I  Ketut  Putu. 2018.  ” Penerapan  Metode  VIKOR  pada Pengambilan  Keputusan  Seleksi  Calon
Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka ”. Intensif. Vol 2. No
1. Kusuma,  Ardi.  dkk.  2018.  ” Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa/I  Teladan dengan  Menggunakan  Metode  Multi- Objective  Optimization  on  The  Basis  of Ratio  Analisis  (MOORA) ”.  Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM). Vol 5 No 2.
Risnasari, Medika. Cahyani, Laili.  2018. “ Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS ”. Jurnal Infomedia Vol. 3 No. 1 Gadakh,  V.S.  2011.  ” Application  of  MOORA Method  for  Parametric  Optimization  of Milling  Process ”.  Internastional  journal of Applied Engineering Research, Dindigul. Vol 1. No 4.
Pressman, Roger S. 2005. Software Engineering A
Practitioner’s  Aprroach . Singapore: McGraw-Hill Education. Subakti, Irfan. 2002. Sistem Pendukung Keputusan . ITS Surabaya.