## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 2, Oktober 2021 Hal 49-59 https://djournals.com/klik

## Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid
Andreas Gerhard Simorangkir, Kiki Andika, Mesran *
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 andgerhards5@gmail.com, 2 kandika226@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak −SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa  merupakan  salah  satu  SMA  Negeri  terdepan  di  Kabupaten  Deli  Serdang  yang  selalu mengikuti  olimpiade  khususnya  olimpade  catur.  Dalam  penyeleksian  peserta  Olimpiade  Catur  memiliki  masalah.  Masalah  yang dihadapi  dalam  penelitian  ini  adalah  pihak  kepala  sekolah  dan  pihak  guru  di  sekolah  SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa  masih melakukan penyeleksian peserta Olimpiade Catur hanya berdasarkan kriteria yaitu ketelitian yang dimiliki oleh siswa saja, padahal ada beberapa kriteria yang dapat dipertimbangkan oleh pihak sekolah dalam memilih siswa calon peserta olimpiade catur. Kriteria tersebut  ialah  ketelitian,  keterampilan,  strategi,  prestasi,  kelas,  waktu,  dan  ukuran.  Agar  membantu  pihak  sekolah  dalam  memilih calon  peserta  olimpiade  catur  dibutuhkan  suatu  SPK.  Metode  ROC  dan  MOORA  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  ini  yakni  dapat  memberikan  bantuan  kepada  pihak  sekolah  dalam  menentukan  kelayakan pemilihan peserta olimpiade catur. Adapun yang menjadi hasil dari penelitian Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur di SMA Negeri 1 Tanjung Morawa yang terbaik adalah alternatif A22 dengan nilai 0,244 atas nama “Andre” .
Kata Kunci : SPK; Siswa; Olimpiade Catur; ROC; MOORA
Abstract −SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa  is  one  of  the  leading  public  high  schools  in  Deli  Serdang  Regency  which  always participates in the Olympics, especially the chess Olympiad. In the selection of Chess Olympiad participants, there are problems. The problem faced in this research is that the principal and teachers at SMA Negeri 1 Tanjung Morawa are still selecting Chess Olympiad participants  based  only  on  criteria,  namely  the  accuracy  possessed  by  students,  even  though  there  are  several  criteria  that  can  be considered by the school in selecting students. prospective chess Olympiad participant. These criteria are accuracy, skills, strategy, achievement,  class,  time,  and  size.  In  order  to  assist  the  school  in  selecting  prospective  chess  Olympiad  participants,  an  SPK  is needed.  The  ROC  and  MOORA  methods  are  one  of  the  methods  that  can  be  applied  to  solve  this  problem,  which  can  provide assistance to the school in determining the feasibility of selecting chess Olympiad participants. As for the result of the research on the selection  of  the  best  Chess  Olympiad  Participants  at  SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa,  the  best  alternative  is  A22  with  a  score  of 0.244 in the name of "Andre".
Keywords : Decision Support System; Students; Chess Olympiad; ROC; MOORA

## 1. PENDAHULUAN
Olimpiade  Catur  adalah  sebuah  ajang  dalam  kompetisi  dalam  bidang  catur  bagi  para  siswa  pada  jenjang  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  di  SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa.  SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa  merupakan  salah  satu sekolah yang sering sekali mengirim siswanya untuk mengikuti Olimpiade baik itu  ditingkat kabupaten maupun kota, khususnya Olimpiade Catur.. Siswa yang berhak untuk mengikuti Olimpiade Catur adalah siswa yang telah lolos seleksi tingkat kabupaten maupun kota yang dimana siswa terbaik yang layak untuk mengikuti penyeleksian peserta Olimpiade Catur.  Adapun  yang  menjadi  alasan  diselenggarakan  Olimpiade  Catur  ini  dibuat  dengan  tujuan  agar  dapat meningkatkan  wawasan  ilmu  siswa,  kemampuan  kreatifitas  yang  dimiliki  siswa,  menanamkan  sikap  disiplin  ilmiah siswa serta kerja keras siswa dalam menguasai catur.
Masalah yang dihadapi oleh pihak sekolah, SMA Negeri 1 Tanjung Morawa ini masih melakukan penyeleksian peserta  Olimpiade  Catur  hanya  berdasarkan  kriteria  yaitu  ketelitian  yang  dimiliki  siswa  saja,  padahal  dalam penyeleksian peserta Olimpiade Catur ini harus menggunakan beberapa kriteria. Adapun kriteria yang diterapkan oleh peneliti  dalam  penelitian  ini  ialah  Ketelitian,  Keterampilan,  Strategi,  Prestasi,  Kelas,  Waktu  dan  Ukuran  yang  dapat digunakan  untuk  penyeleksian  peserta  Olimpiade  Catur.  Dari  permasalahan  yang  ditemui  sangat  tepat  bila  pihak sekolah menerapkan sistem pendukung keputusan (SPK). SPK adalah solusi yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini.
Hingga  saat  ini  banyak  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  yang  bertujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  berhubungan  dengan  perangkingan  dalam  hal  ini  seleksi.  Beberapa  penelitian  terkait  yang  pernah diteliti  oleh  penelitian  lain  seperti  Sri  Wardani,  Solikun  dan  Ahmad  Revi  membahas  penelitian  mengenai  SPK  untuk penyeleksian  siswa  calon  peserta  olimpiade, dengan  kriteria  nilai  rata-rata  fisika,  nilai  rata-rata  biologi,  nilai  rata-rata kimia,  nilai  rata-rata  matematika,  kepercayaan  diri,  pengalaman  dan  perilaku.  Untuk  menyeleksi  siswa  calon  peserta olimpiade  diperlukan  sebuah SPK.  Penelitian  ini  merancang  SPK  menggunakan  metode  MOORA.  Metode  ini  dipilih karena  mampu  menyeleksi  keputusan  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  dihasilkan,  adapun  A6  adalah  alternatif terbaik dengan nilai 𝑌 𝑖 = 0,4139 [1].
Penelitian  Yendrizial  membahas  penelitian  SPK  penentuan  siswa  SMK  Analisa  terbaik  yang  akan  dikirim mengikuti Olimpiade Kimia tingkat nasional, dengan kriteria ranking kelas, disiplin, kemampuan bahasa asing, hafalan rumus  priodik  dan  teliti  unsur  kimia.  Untuk  menentukan  siswa  SMK  Analisa  terbaik  yang  akan  dikirim  mengikuti Olimpiade Kimia tingkat nasional diperlukan adanya SPK. Penelitian ini merancang SPK menerapkan Metode Entropy dan  Metode  MOORA.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu menentukan  keputusan  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang dihasilkan, adapun A3 atas nama Desi Istira adalah alternative tertinggi dengan hasil penjumlahan 0,377923 [2] .
Penelitian  Resi  Tri  Utami,  Desi  Andeswari  dan  Yudi  Setiawan  membahas  penelitian  implementasi  dalam pengambilan  keputusan  untuk  seleksi  pengguna  jasa  leasing  mobil,  dengan  kriteria character,  capacity,  capital, collateral dan condition .  Untuk  menyeleksi  pengguna  jasa  leasing  mobil  diperlukan  adanya  SPK.  Penelitian  ini merancang  SPK  menggunakan  Metode  SAW  dan  ROC.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menghasilkan  keputusan terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  dihasilkan,  adapun  alternatif  Kasirin  adalah  alternatif  terbaik  dengan  nilai 𝑉 𝑖 = 0.8729155637306255 [3].
Penelitian  Samuel  Manurung  membahas  penelitian  SPK  pemilihan  guru  dan  pegawai  terbaik,  dengan  kriteria common  sense,  verbalisasi  ide,  sistematika  berpikir,  penalaran  dan  solusi  real,  konsentrasi,  logika  prakts,  fleksibilitas berpikir,  imajinasi  kreatif,  antisipasi,  potensi  kecerdasan,  energi  psikis,  ketelitian  dan  tanggung  jawab,  kehati-hatian, pengendalian  perasaan,  dorongan  berprestasi,  vitalitas  dan  perencanaan,  dominance,  influence,  steadiness  dan compliance.  Untuk  memilih  guru  dan  pegawai  terbaik  diperlukan  adanya  SPK.  Penelitian  ini  merancang  SPK menggunakan Metode MOORA. Metode ini dipilih karena mampu memilih keputusan terbaik dari sejumlah alternatif, adapun alternatif A1 yaitu Adi Sitorus, S.pd yang dipilih menjadi yang pegawai terbaik di dalam SMP Negeri 1 papili serta mendapatkan reward dari kepala sekolah [4].
Dari permasalahan yang ditemui, SPK merupakan solusi yang tepat dalam menyeleksi peserta olimpiade catur di SMA Negeri 1 Tanjung Morawa. Adapun metode yang diterapkan dalam penelitian ini ialah metode ROC dan MOORA dengan  menggunakan  kedua  metode  ini  maka  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  efektif  dalam  penyeleksian peserta Olimpiade Catur [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  tahapan-tahapan.  Metode  mengumpulkan  data  yang dipakai agar mendapatkan data yang sangat diperlukan penulis yaitu sebagai berikut ini:
a. Penelitian  kepustakaan,  didalam  tahapan  ini  penulis  membaca  literature-literatur  terkait  penelitian-penelitian  yang telah dilakukan sebelumnya oleh beberapa pakar, termasuk dalam hal membaca beberapa jurnal ataupun buku yang memiliki  kaitan  dengan  penyeleksian  siswa  calon  peserta  olimpiade  catur  dan  juga  yang  memiliki  kaitan  dengan metode yang di pakai pada system pendukung keputusan dalam memilih siswa calon peserta olimpiade catur.
b. Studi  Kelayakan,  di dalam  tahapan  ini  memiliki  tujuan  agar  dapat  mengetahui  apakah  sistem  baru  tersebut  sangat realistis dalam permasalahan biaya, waktu, serta perbedaan dengan sistem yang ada dimiliki sekarang ini. Biasanya di dalam tahap studi kelayakan ini di beri keputusan untuk memperbaharui sistem yang ada sekarang ini atau dapat di gantikan dengan sistem yang baru.
c. Analisis, di dalam tahapan ini penulis bekerjasama dalam mengumpulkan data, mempelajarinya serta merumuskan siapa saja yang berhak menjadi peserta olimpiade catur. Di dalam tahapan ini juga menggunakan metode ROC dan metode  MOORA  dalam  melakukan  penyeleksian  siswa  calon  peserta  olimpiade  catur  di  SMA  Negeri  1  Tanjung Morawa.
d. Penetapan  Hasil,  di  dalam  tahapan  ini  siswa  yang  terpilih  akan  menjadi  perwakilan  dari  sekolah  SMA  Negeri  1 Tanjung Morawa dalam olimpiade catur.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  menyediakan  fungsi  pengelolaan  data  berdasarkan  suatu  model  tertentu, sehingga  pengguna  dari  sistem  tersebut  bisa  memilih  alternatif  keputusan  yang  terbaik  yang  bertujuan  menyediakan informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik [4]–[6].
2.3 Siswa
Penelitian Studi Kelayakan Analisis Penetapan Hasil
Siswa  adalah  seorang  pelajar  ataupun  murid  yang  sedang  duduk  di  bangku  sekolah  yang  dimana  siswa  tersebut kemudian  belajar  supaya  mendapatkan  ilmu  pengetahuan  untuk  mencapai  cita-cita yang  ingin  dirahi  oleh  siswa  itu sendiri [7].

## 2.4 Olimpiade Catur
Olimpiade  Catur  adalah  sebuah  pertandingan  catur  yang  secara  resmi  diorganisir  oleh  FIDE  sejak  tahun  1927  dan berlangsung pada tahun genap saja. Sebelum adanya Perang Dunia Ke-2 pertandingan ini hanya diadakan sesekali saja pada setiap tahunnya [2].

## 2.5 Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC  di  pakai  untuk  memberikan  hasil  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria-kriteria.  Ketentuan  bobot  dari  Metode ROC  merupakan  metode  yang  menitik  beratkan  terhadap  prioritas  kriteria  yang menjadi  yang  utama.  Dalam  hal  ini, kriteria  ke-1  merupakan  prioritas  tertinggi  di  bandingkan  kriteria  ke-2,  begitu juga  kriteria  ke-2  merupakan  prioritas tertinggi  bila  di bandingkan  kriteria  ke-3,  selanjutnya  dilakukan  Langkah  langkah  yang sama  hingga prioritas  kriteria yang terendah [8]–[13] . Hal ini dapat di lihat pada persamaan ke-1 sebagai berikut :
𝐶 𝑟 ≥ 𝐶𝑟 2 ≥ 𝐶𝑟 3 ≥ … ≥ 𝐶 𝑚 (1)
Sehingga setelah di proses akan menghasilkan :
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥ … ≥ 𝑊 𝑚 (2)
Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka dipakai persamaan ke-3 sebagai berikut :
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ = 𝑚 1 1 ( 1 𝑖 ) (3)
Hasil dari 𝑊 𝑚 , yaitu bernilai 1.

## 2.5 Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA  merupakan  lebih  dari  satu  rasional  sistem  pengoptimalan  attribute  yang  berlawanan  secara  bersama-sama  . Teknik  ini  digunakan  dalam  pemecahan  permasalahan  menggunakan  hitungan  aritmetika  yang  rumit  [14]–[18]. Langkah-Langkah Penyelesaian Metode MOORA :
a.  Menetapkan  maksud  dalam  pengidentifikasian  attribute  ulasan  yang  berkaitan  dengan  penginputan  angka  kriteria menurut alternatif yang dimana angka ini akan di proses dan akan menghasilkan keputusan.
b.  Menciptakan Matriks Keputusan MOORA
Perwakilan dari segala data yang di sediakan dalam tiap attribute pada bentuk matriks keputusan.
c.  Normalisasi berdasarkan metode MOORA
Normalisasi  ini  memilik  tujuan  untuk  pemersatu  tiap  komponen  matriks  sehingga  komponen  berdasarkan  matriks tersebut  mempunyai  angka  yang  sama.  Normalisasi  pada  metode  MOORA  dapat  di  hitung  memakai  persamaan seperti berikut ini :
𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √[∑ = 1 𝑋𝑖𝑗2 ] 𝑚 𝑗
(1) Keterangan : 𝑋 𝑖𝑗 = Matriks Alternatif j pada kriteria i i = 1, 2, 3, 4, …, n adalah bilangan deretan atribut atau kriteria j
= 1, 2, 3, 4, …, m adalah bilangan deretan alternatif 𝑋 ∗ 𝑖𝑗 = Matriks ternormalisasi Alternatif j pada kriteria i d.  Menaksir Angka Optimal Multiobjektif MOORA(Max-Min)
1.   Apabila attribute atau kriteria masing-masing pada alternatif tidak diutarakan angka pembobotan.
Ukuran  yang  dinormalisasikan  dilakukan  penambahan  di  dalam  kasus  maksimalisasi  (dalam  attribut  yang diuntungkan) dan dilakukan pengurangan d i dalam kasus minimalisasi (dalam attribute yang tidak diuntungkan) atau dapat disebut juga memberikan pengurangan nilai maksimal dan minimal pada tiap baris agar mendapatkan rangking tiap baris, maka rumusnya sebagai berikut:
𝑦 ∗ 𝑗 = ∑ 𝑖= 𝑔 𝑖= 1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑖=𝑛 𝑖=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ (2)
Keterangan : i = 1, 2, …, g − kriteria/attribut menggunakan kondisi maksimalisasi;
i = g+1, g+2, …, n − kriteria/attribut menggunakan kondisi minimalisasi; 𝑌 ∗ 𝑗 = Matriks Normalisasi Maksmal-Minimal.
2.  Apabila attribut atau kriteria masing-masing pada alternatif di utarakan angka pembobotan. Diberikan  angka  pembobotan  berdasarkan  kriteria,  melalui  penentu  angka  pembobotan  tipe  kriteria  maksimal lebih dominan dari angka pembobotan tipe kriteria minimal.
Berikut  ini  rumus  perhitungan  angka  Optimal  Multiojektif,  perkalian  bobot  kriteria  terhadap  angka  attribut maksimal dikurangkan dengan perkalian bobot kriteria terhadap nilai attribute minimal, maka rumusnya sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = ∑ 𝑔 𝑗=1 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ − ∑ 𝑛 𝑗 =𝑔+1 𝑤 𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ∗ (3)
Keterangan:
i = 1, 2, …, g − kriteria/attribute menggunakan kondisi maksimal;
i = g+1, g+2, …, n − kriteria/attribute menggunakan kondisi minimal; 𝑊 𝑗 = bobot terhadap j 𝑌 𝑖 = angka yang telah ternormalisasi mulai alternatif 1 th yang berkaitan dengan attribute e.  Menetapkan rangking dari hasil perhitungan metode MOORA
Nilai 𝑌 𝑖 dijadikan positif atau negatif bergantung berdasarkan jumlah maksimal (attribute keuntungan) pada matriks keputusan. Deretan rangking pada 𝑌 𝑖 membuktikan opsi yang terakhir. Jadi, alternatif paling baik mempunyai nilai 𝑌 𝑖 paling tinggi sedangkan alternatif paling buruk mempunyai nilai 𝑌 𝑖 paling rendah [19] [20].

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  dibutuhkan  kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan  perhitungan  yang  akan  di  pakai  dalam menentukan peserta yang mengikuti Olimpiade Catur. Terdapat 7 kriteria yang di pakai di dalam  penelitian ini dengan inisial C1(Ketelitian) , C2(Keterampilan) , C3(Strategi)) , C4(Prestasi) , C5(Kelas) , C6(Waktu) dan C7(Ukuran) pembobotan  pada  setiap  kriteria-kriteria  merupakan  langkah  awal  yang  di  pakai  sebagai  bahan  pertimbangan  antara tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria. Dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Alternatif Siswa Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A21 Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Baik Sangat Baik Baik A22 Sangat Baik Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik Cukup Baik Baik A23 Sangat Baik Cukup Baik Baik Baik Sangat Baik Kurang Baik Baik A24 Kurang Baik Baik Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Baik A25 Baik Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Kurang Baik Baik A26 Cukup Baik Baik Kurang Baik Baik Baik Sangat Baik Baik A27 Baik Kurang Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan max/min C1 Ketelitian max x1 C2 Keterampilan max x2 C3 Strategi max x3 C4 Prestasi max x4 C5 Kelas min x5 C6 Waktu min x6 C7 Ukuran min x7
Berdasarkan  kriteria  diatas,  dilakukan  pemberian  pembobotan  dengan  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC) dengan menggunakan persamaan 3. Dari persamaan 3 tersebut, maka perhitungannya seperti berikut ini :
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,37
𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,22
𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,15
𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,10
𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,07
𝑊 6 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 6 + 1 7 7 = 0,04
𝑊 7 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 7 7 = 0,02
Sehingga diperoleh pembobotan nilai dari setiap kriteria-kriteria yaitu : C 1 = 0.37 , C 2 = 0,22 , C 3 = 0,15 , C 4 = 0,10 , C 5 = 0,07 , C 6 = 0,04 , C 7 = 0,02.
Tabel 3. Alternatif Siswa Alternatif Keterangan A21 Agung A22 Andre A23 Andriey A24 Kenzo A25 Posman A26 Ricky A27 Ryan
Kriteria yang sudah dimulai, langkah selanjutnya menentukan rating kecocokan seperti tabel dibawah ini :
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria Keterangan Nilai Sangat Baik 6 Baik 5 Cukup Baik 4 Kurang Baik 3 Sangat Kurang Baik 2
Berdasarkan data alternatif yang telah dimulai, langkah berikutnya adalah menentukan rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria-kriteria yang sudah dibuat sebagai berikut ini :
Tabel 5. Penyerderhanaan Rating Kecocokan Pada Setiap Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A21 4 6 4 5 5 6 5 A22 6 5 5 4 3 4 5 A23 6 4 5 5 6 3 5 A24 3 5 5 4 5 6 5 A25 5 6 4 6 4 3 5 A26 4 5 3 5 5 6 5 A27 5 3 6 6 5 5 5
Setelah alternatif, kriteria yang telah dibobotkan sehingga mendapatkan matriks keputusan, maka dilakukan perhitungan metode MOORA akan dilakukan sesuai dengan langkah-langkah sebagai berikut ini :
a.   Menetapkan  maksud  dalam  pengidentifikasian  attribute  ulasan  yang  berkaitan  dengan  penginputan  angka  kriteria menurut alternatif yang dimana angka ini akan di proses dan akan menghasilkan keputusan dapat dilihat dari tabel 5. Penyederhanaan Rating Kecocokan Pada Setiap Kriteria.
b.   Menciptakan Matriks Keputusan MOORA
X ij =
( 4 6 6 5 4 5 5 4 5 6 5 3 4 5 6 4 3 5 5 5 5 4 6 3 5 5 6 5 5 6 4 5 5 3 4 6 3 5 6 6 4 3 5 6 5 5 5 5 5)
c. Normalisasi berdasarkan metode MOORA Normalisasi Kolom 1 (Kolom Kriteria “ Ketelitian “ ( x1 )) x 1,1 =
x1,1
√x1,12+ x2,12+ x3,12 + x4,12 + x5,12 +x6,12 +x7,12
x 1,1 = 4 √42+ 62+ 62+ 32+ 52+ 42+ 52 x 1,1 = 4 √163 x 1,1 = 4 12,77 x 1,1 = 0,31 x 2,1 = 6 √163
x 2,1 = 6 12,77 x 2,1 = 0,47 x 3,1 = 6 √163 x 3,1 = 6 12,77 x 3,1 = 0,47 x 4,1 = 3 √163 x 4,1 = 3 12,77 x 4,1 = 0,23 x 5,1 = 5 √163 x 5,1 = 5 12,77 x 5,1 = 0,39 x 6,1 = 4 √163 x 6,1 = 4 12,77 x 6,1 = 0,31 x 7,1 = 4 √163 x 7,1 = 4 12,77 x 7,1 = 0,31
Normalisasi Kolom 2 (Kolom Kriteria “ Keterampilan “ ( x2 )) x 1,2 =
x1,2 √x1,22+ x2,22+ x3,22 + x4,22 + x5,22 +x6,22 +x7,22
x 1,2 = 6 √62+ 52+ 42+ 52+ 62+ 52+ 32 x 1,2 = 6 √172 x 1,2 = 6 13,11 x 1,2 = 0,45 x 2,2 = 5 √172 x 2,2 = 5 13,11 x 2,2 = 0,38 x 3,2 = 4 √172 x 3,2 = 4 13,11 x 3,2 = 0,31 x 4,2 = 5 √172 x 4,2 = 5 13,11 x 4,2 = 0,38 x 5,2 = 6 √172 x 5,2 = 6 13,11 x 5,2 = 0,45 x 6,2 = 5 √172 x 6,2 = 5 13,11 x 6,2 = 0,38 x 7,2 = 3 √172 x 7,2 = 3 13,11 x 7,2 = 0,23
Normalisasi Kolom 3 (Kolom Kriteria “ Strategi “ ( x3 ))
x
1,3 = x1,3
√x1,32+ x2,32+ x3,32 + x4,32 + x5,32 +x6,32 +x7,32
x 1,3 = 4 √42+ 52+ 52+ 52+ 42+ 32+ 62 x 1,3 = 4 √152 x 1,3 = 4 12,33 x 1,3 = 0,32 x 2,3 = 5 √152 x 2,3 = 5 12,33 x 2,3 = 0,41 x 3,3 = 5 √152 x 3,3 = 5 12,33 x 3,3 = 0,41 x 4,3 = 5 √152 x 4,3 = 5 12,33 x 4,3 = 0,41 x 5,3 = 4 √152 x 5,3 = 4 12,33 x 5,3 = 0,32 x 6,3 = 3 √152 x 6,3 = 3 12,33 x 6,3 = 0,24 x 7,3 = 6 √152 x 7,3 = 6 12,33 x 7,3 = 0,49
Normalisasi Kolom 4 (Kolom Kriteria “ Prestasi “ ( x4 ))
x 1,4 =
x1,4 √x1,42+ x2,42+ x3,42 + x4,42 + x5,42 +x6,42 +x7,42
x 1,4 = 5 √52+ 42+ 52+ 42+ 62+ 52+ 62 x 1,4 = 5 √179 x 1,4 = 5 13,38 x 1,4 = 0,37 x 2,4 = 4 √179 x 2,4 = 4 13,38 x 2,4 = 0,30 x 3,4 = 5 √179 x 3,4 = 5 13,38 x 3,4 = 0,37 x 4,4 = 4 √179 x 4,4 = 4 13,38 x 4,4 = 0,30 x 5,4 = 6 √179 x 5,4 = 6 13,38 x 5,4 = 0,45 x 6,4 = 5 √179
x 6,4 = 5 13,38 x 6,4 = 0,37 x 7,4 = 6 √179 x 7,4 = 6 13,38 x 7,4 = 0,45
Normalisasi Kolom 5 (Kolom Kriteria “ Kelas “ ( x5 ))
x 1,5 = x1,5 √x1,52+ x2,52+ x3,52 + x4,52 + x5,52 +x6,52 +x7,52
x 1,5 = 5 √52+ 32+ 62+ 52+ 42+ 52+ 52 x 1,5 = 5 √161 x 1,5 = 5 12,69 x 1,5 = 0,39 x 2,5 = 3 √161 x 2,5 = 3 12,69 x 2,5 = 0,24 x 3,5 = 6 √161 x 3,5 = 6 12,69 x 3,5 = 0,47 x 4,5 = 5 √161 x 4,5 = 5 12,69 x 4,5 = 0,39 x 5,5 = 4 √161 x 5,5 = 4 12,69 x 5,5 = 0,32 x 6,5 = 5 √161 x 6,5 = 5 12,69 x 6,5 = 0,39 x 7,5 = 5 √161 x 7,5 = 5 12,69 x 7,5 = 0,39
Normalisasi Kolom 6 (Kolom Kriteria “ Waktu “ ( x6 ))
x 1,6 = x1,6 √x1,62+ x2,62+ x3,62 + x4,62 + x5,62 +x6,62 +x7,62
x 1,6 = 6 √62+ 42+ 32+ 62+ 32+ 62+ 52 x 1,6 = 6 √161 x 1,6 = 6 12,69 x 1,6 = 0,46 x 2,6 = 4 √161 x 2,6 = 4 12,69 x 2,6 = 0,31 x 3,6 = 3 √161 x 3,6 = 3 12,69 x 3,6 = 0,23 x 4,6 = 6 √161
x 4,6 = 6 12,69 x 4,6 = 0,46 x 5,6 = 3 √161 x 5,6 = 3 12,69 x 5,6 = 0,23 x 6,6 = 6 √161 x 6,6 = 6 12,69 x 6,6 = 0,46 x 7,6 = 5 √161 x 7,6 = 5 12,69 x 7,6 = 0,39
Normalisasi Kolom 7 (Kolom Kriteria “ Ukuran “ ( x7 ))
x 1,7 = x1,7
√x1,72+ x2,72+ x3,72 + x4,72 + x5,72 +x6,72 +x7,72
x 1,7 = 5 √52+ 52+ 52+ 52+ 5+ 52+ 52 x 1,7 = 5 √175 x 1,7 = 5 13,23 x 1,7 = 0,38 x 2,7 = 5 13.23 = 0,38 x 3,7 = 5 13.23 = 0,38 x 4,7 = 5 13.23 = 0,38 x 5,7 = 5 13.23 = 0,38 x 6,7 = 5 13.23 = 0,38 x 7,7 = 5 13.23 = 0,38
Berikut Hasil Matriks Normalisasi MOORA
X = (
0.31 0.45 0.47 0.38 0.32 0.37 0.41 0.30 0.39 0.46 0.38 0.24 0.31 0.38 0.47 0.31 0.23 0.38 0.41 0.37 0.41 0.30 0.47 0.23 0.38 0.39 0.46 0.38 0.39 0.31 0.39 0.45 0.38 0.23 0.32 0.24 0.49 0.45 0.37 0.45 0.32 0.39 0.39 0.23 0.46 0.39 0.38 0.38 0.38)
d.  Menaksir Angka Optimal Multiobjektif MOORA(Max-Min)
Y 1 = ( x 1,1 (max) *W + x 1,2 (max) *W + x 1,3 (max) *W + x 1,4 (max) *W) − ( x 1,5 (min) *W + x 1,6 (min) *W + x 1,7 (min) *W) = (0.31*0.37 + 0.45*0.22 + 0.32*0.15 + 0.37*0.10) − (0.39*0.07 + 0.46*0.04 + 0.38*0.02)
= (0.1147 + 0.099 + 0.048 + 0.037) − (0.0273 + 0.0184 + 0.076) = 0.2987 − 0.1217 = 0.177 Y 2 = ( x 2,1 (max) *W + x 2,2 (max) *W + x 2,3 (max) *W + x 2,4 (max) *W) – ( x 2,5 (min) *W + x 2,6 (min) *W + x 2,7 (min) *W) = (0.47*0.37 + 0.38*0.22 + 0.41*0.15 + 0.30*0.10) – (0.24*0.07 + 0.31*0.04 + 0.38*0.02
= (0.1739 + 0.0836 + 0.0615 + 0.03) – (0.0168 + 0.0124 + 0.076) = 0.349 – 0.1052 = 0.244 Y 3 = ( x 3,1 (max) *W + x 3,2 (max) *W + x 3,3 (max) *W + x 3,4 (max) *W) – ( x 3,5 (min) *W + x 3,6 (min) *W + x 3,7 (min) *W) = (0.47*0.37 + 0.31*0.22 + 0.41*0.15 + 0.37*0.10) – (0.47*0.07 + 0.23*0.04 + 0.38*0.02
= (0.1739 + 0.0682 + 0.0615 + 0.037) – (0.0329 + 0.0092 + 0.076) = 0.3406 – 0.1181 = 0.223 Y 4 = ( x 4,1 (max) *W + x 4,2 (max) *W + x 4,3 (max) *W + x 4,4 (max) *W) – ( x 4,5 (min) *W +x 4,6 (min) *W +x 4,7 (min) *W)
= (0.23*0.37 + 0.38*0.22 + 0.41*0.15 + 0.30*0.10) – (0.39*0.07 + 0.46*0.04 + 0.38*0.02
= (0.0851 + 0.0836 + 0.0615 + 0.03) – (0.0273 + 0.0184 + 0.076) = 0.2602 – 0.1217 = 0.139
Y 5 = ( x 5,1 (max) *W + x 5,2 (max) *W + x 5,3 (max) *W + x 5,4 (max) *W) – ( x 5,5 (min) *W +x 5,6 (min) *W + x 5,7 (min) *W)
= (0.39*0.37 + 0.45*0.22 + 0.32*0.15 + 0.45*0.10) – (0.32*0.07 + 0.23*0.04 + 0.38*0.02 = (0.1443 + 0.099 + 0.048 + 0.045) – (0.0224 + 0.0092 + 0.076) = 0.3363 – 0.1076
= 0.229
Y 6 = ( x 6,1 (max) *W + x 6,2 (max) *W + x 6,3 (max) *W + x 6,4 (max) *W) – ( x 6,5 (min) *W + x 6,6 (min) *W +x 6,7 (min) *W) = (0.31*0.37 + 0.38*0.22 + 0.24*0.15 + 0.37*0.10) – (0.39*0.07 + 0.46*0.04 + 0.38*0.02 = (0.1147 + 0.0836 + 0.036 + 0.037) – (0.0273 + 0.0184 + 0.076) = 0.2713 – 0.1217 = 0.150 Y 7 = ( x 7,1 (max) *W + x 7,2 (max) *W + x 7,3 (max) *W + x 7,4 (max) *W) – ( x 7,5 (min) *W + x 7,6 (min) *W + x 7,7 (min) *W) = (0.39*0.37 + 0.23*0.22 + 0.49*0.15 + 0.45*0.10) – (0.39*0.07 + 0.39*0.04 + 0.38*0.02 = (0.1443 + 0.0506 + 0.0735 + 0.045) – (0.0273 + 0.0156 + 0.076) = 0.3134 – 0.1189 = 0.195 Berikut Hasil Optimasi MOORA (max-min)
X = (
0.11 0.10 0.17 0.08 0.05 0.04 0.06 0.03 0.03 0.02 0.08 0.02 0.01 0.08 0.17 0.07 0.09 0.08 0.06 0.04 0.06 0.03 0.03 0.01 0.08 0.03 0.02 0.08 0.14 0.11 0.14 0.10 0.08 0.05 0.05 0.04 0.07 0.05 0.04 0.05 0.02 0.03 0.03 0.01 0.02 0.02 0.08 0.08 0.08)
e.   Menetapkan rangking dari hasil perhitungan metode MOORA
Tabel 6. Rangking Alternatif No Alternatif Keterangan Nilai Rangking 1 A21 Agung 0.177 5 2 A22 Andre 0.244 1 3 A23 Andriey 0.223 3 4 A24 Kenzo 0.139 7 5 A25 Posman 0.229 2 6 A26 Ricky 0.150 6 7 A27 Ryan 0.195 4
Berdasarkan dari hasil perangkingan alternatif, Maka didalam penelitian SPK Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur di SMA  Negeri  1  Tanjung  Morawa  menerapkan  metode  ROC  dan  MOORA  yang  terbaik  adalah  alternatif  A22  dengan nilai 0,244 atas nama “Andre” .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  SPK  penyeleksian  peserta  Olimpiade  Catur  dengan  metode  ROC  dan  MOORA  di  SMA Negeri  1  Tanjung  Morawa,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Analisis  SPK  penyeleksian  peserta  Olimpiade Catur dengan metode ROC dan MOORA di SMA Negeri 1 Tanjung Morawa menggunakan 7 kriteria yaitu : ketelitian ( C1 ),  keterampilan  ( C2 ),  strategi  ( C3 ),  prestasi  ( C4 ),  kelas  ( C5 ),  waktu  ( C6 ),  ukuran  ( C7 )  dan  menggunakan  7 alternatif  siswa  yaitu  :  Agung  ( A21 ),  Andre  ( A22 ),  Andriey  ( A23 ),  Kenzo  ( A24 ),  Posman  ( A25 ),  Ricky  ( A26 ),  dan Ryan ( A27 ). Adapun tahapan penelitian dari  penelitian ini ialah Penelitian, Studi Kelayakan, Analisis dan Penetapan Hasil.  Peneliti  sangat  berharap  penelitian  ini  dapat  berfungsi  dengan  baik  diantaranya  mampu  memberikan rekomendasi penyeleksian peserta Olimpiade Catur di SMA Negeri 1 Tanjung Morawa atau dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menyeleksi peserta Olimpiade Catur serta dapat menyeleksi alternatif dan dapat melakukan perangkingan dalam melakukan penyeleksian calon peserta olimpiade catur yang terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan yang dimana alternatif A22 atas nama “ Andre” sebagai peserta olimpiade yang terbaik dengan nilai Yi (maksimal) = 0.244.

## REFERENCES
[1] S. Wardani and A. Revi, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa Calon Peserta Olimpiade Dengan Metode MOORA,” J. Teknovasi , vol. 05, no. 01, p. 18, 2018.
[2] J. Media and I. Budidarma, “Penentuan Siswa SMK Kimia Analisa Terbaik Yang Akan Dikirim Mengikuti Olimpiade Kimia Tingkat Nasional Menerapkan Metode Entropy dan MOORA,” vol. 4, pp. 963–969, 2020.
[3] R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dengan Pembobotan Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksi  Pengguna  Jasa  Leasing  Mobil  (Studi  Kasus: PT. Multindo Auto Finance Cabang Bengkulu),” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[4] S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[5] S. Suwandana and E. Wati, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Supplier Barang Dengan Menggunakan Metode Moora Di Cv . Cxy,” vol. 8, no. 2, 2020.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] A. Kusuma, A. Nasution, R. Safarti, R. K. Hondro, and E. Buulolo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa / I Teladan Dengan Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analisis ( MOORA ),” vol. 5, no. 2, pp. 114–119, 2018.
[8] A. Q. Adyan, B. Susilo, and D. Andreswari, “MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN RANK ORDER CENTROID DAN METODE PROFILE MATCHING ( STUDI KASUS : SMKN 1 KOTA BENGKULU ),” vol. 8, no. 1, pp. 11–22, 2020.
[9] L.  Handayani,  M.  Syahrizal,  and  K.  Tampubolon,  “Pemilihan  Kepling  Teladan  Menerapkan  Metode  Rank  Order  Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.
[10]  R.  Kharisman  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 367–372, 2020.
[11]  S. Informasi et al. , “APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TANAMAN OBAT HERBAL UNTUK BERBAGAI PENYAKIT  DENGAN  METODE  ROC  (  RANK  ORDER  CENTROID  )  DAN  METODE  ORESTE  BERBASIS  MOBILE WEB OBAT HERBAL UNTUK BERBAGAI PENYAKIT DENGAN METODE ROC ( RANK ORDER CENTROID ) DAN METODE,” no. November, 2017.
[12]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[13]  M.  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,  “Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[14]  S.  Dedi,  A.  Pardede,  A.  Harahap,  A.  Putera,  and  U.  Siahaan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan Kesehatan Masyarakat ( Jamkesmas ) Menerapkan Metode MOORA,” vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[15]  K.  N.  A.  Nur,  S.  R.  Andani,  and  P.  Poningsih,  “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.
[16]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  M.  Safii  and  A.  Zulhamsyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mekanik  Sepeda  Motor  Yamaha  Alfascorfii  Dengan Metode  Multi  Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA),” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 162, 2018.
[20]  A.  Revi,  I.  Parlina,  and  S.  Wardani,  “Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA  dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  di Toko Megah Gracindo Jaya,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 95–99, 2018.