DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNAKAN METODE MOORA DAN WASPAS PEMILIHAN BIBIT SAPI POTONG TERBAIK
Afrisawati 1* , Sahren 1
1 Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran email : * afrisawaty@gmail.com
Abstract : The need for fulfilling the quantity and quality of beef in Indonesia is still very less than the supply of beef in Indonesia, for 2020 alone the demand for beef in Indonesia is around 700,000  tons  while  the  domestic  supply  is  only  400,000  tons,  from  that  Indonesia  is  still 300,000 tons less. Therefore, to meet the beef needs, an additional supply of beef is needed by importing beef from abroad in the form of processed meat and prospective beef breeders. The problem experienced by independent local breeders is the selection of the best cattle breeds The process  of  selecting  cattle  breeds  conducted  so  far  by  farmers  is  still  manual  and  traditional. They did this because of the lack of qualified knowledge to choose the best beef breed based on certain criteria and which alternative cow options are suitable for beef cattle. So that the process of enlarging cattle breeds becomes shorter in time with maximum results. The technology used is  using  the  MOORA  and  WASPAS  methods  as  a  comparison  in  determining  the  best  beef cattle breeds. The method is expected to produce a comparison so that the results obtained from a  more  accurate  method  in  selecting  the  best  beef  breeders  in  order  to  advance  the  local independent livestock business in particular and become self-sufficient beef in general.
Keywords: Beef Cattle; decision support system; MOORA; WASPAS
Abstrak :  Kebutuhan  akan  pemenuhan  kuantitas  dan  kualitas  daging  sapi  di  indonesi  sangat masih kurang dari persedian sapi yang ada di Indonesia, untuk tahun 2020 ini sendiri kebutuhan akan  daging  sapi  di  Indonesia  sekitar  700.000  ton  sementara  persedian  dalam  negeri  hanya mencapai 400.000 ton, dari itu Indonesia masih kurang 300.000 ton lagi. Oleh karena itu, untuk mencukupi  kebutuhan  daging  sapi  tersebut  diperlukan  tambahan  suplai  daging  sapi  dengan melakukan impor daging sapi dari luar negeri baik berupa daging olahan maupun bakalan calon bibit  sapi . Masalah  yang  dialami  oleh  para  peternak  lokal  mandiri  yaitu  pemilihan  bibit  sapi terbaik Proses pemilihan bibit sapi yang dilakukan selama ini oleh peternak masih dengan cara manual  dan  tradisional.  Hal  tersebut  mereka  lakukan  Karena  kurangnya  pengetahuan  yang mumpuni  untuk  memilih  bibit  sapi  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  dan  beberapa pilihan alternatif sapi mana yang cocok untuk dijadikan sapi potong. Sehingga dengan demikian proses  pembesaran  bibit  sapi  menjadi  lebih  singkat  waktunya  dengan  hasil  yang  maksimal. Teknologi  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  metode  MOORA  dan  WASPAS  sebagai pembanding  dalam  menetukan  bibit  sapi  potong  terbaik.  Dari  metode  tersebut  diharapkan menghasilkan  perbandingan  sehingga  didapat  hasil  dari  metode  yang  lebih  akurat  dalam pemilihan bibit sapi terbaik demi memajukan usaha peternakan mandiri lokal secara khusus dan menjadi swasembada daging sapi secara umum.
Kata Kunci: bibit sapi; sistem penunjang keputusan; MOORA; WASPAS
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Peningkatan  jumlah  penduduk dibarengi dengan peningkatan konsumsi protein  hewani  dari  hewan  ternak  [1]. Salah  satu  hewan  ternak  yang  menga- lami  peningkatan  konsumsi  adalah daging sapi, yang sebagain besar berasal dari  peternakan  rakyat.  Dari  data susenas  yang  dikumpulkan  oleh  BPS konsumsi  rata-rata  daging  sapi  masya- rakat  Indonesia  pada  2017  diperkirakan sebesar  3,00kg/kapita/tahun.  Hasil  pro- yeksi BPS menyatakan jumlah penduduk Indonesia 2017 adalah 261,36 juta  jiwa.  Jika  dikalikan,  maka  kebu- tuhan  daging  sapi  nasional  pada  2017 mencapai  784  ribu  ton.  Sementara  itu, produksi  daging  sapi  pada  2017 diperkirakan  532  ribu  ton[2].  Oleh karena  itu,  untuk  mencukupi  kebutuhan daging sapi tersebut diperlukan tambahan  suplai  daging  sapi  dengan melakukan impor. Dalam rangka menyongsong program pemerintah swa- sembada kebutuhan daging sapi pemerintah  optimis  pada  tahun  2026 dapat  mewujudkan  swasembada  daging sapi.  Kesuksesan  usaha  pembesaran sapi  potong  dimulai  dengan  cara memilih  bibit  unggul  sapi  potong  dan juga  pemeliharaannya. Dengan  pemili- han  bibit  sapi  potong  yang  tepat  maka akan  meningkatkan  keuntungan  bagi para  peternak  yaitu  dari  segi  waktu pembesaran,  biaya  pakan,  biaya  pera- watan dan lain sebagainya.
Dalam  hal  ini  para  peternak mengalami  permasalahan,  yaitu  menen- tukan  bibit  sapi  yang  berkualitas. Peternak  sapi  masih  menggunakan  cara coba-coba  yang hanya dilihat dari berat badan  dan  harga  bibit  itu  sendiri. Seperti  halnya  peternak  yang  ada  di desa  Sidodadi  kota  Kisaran,  dari  hasil wawancara  yang  peneliti  lakukan  di
peternakanya  masih  melakukan  cara tradisional  dalam  pemilihan  bibit  sapi. Hal  tersebut  terjadi  karena  keterbatasan pengetahuan dalam menentukan kriteria pemilihan  bibit  sapi  potong.  Sehingga hasilnya masih belum maksimal.
Teknologi  yang digunakan  yaitu metode MOORA dan WASPAS sebagai pembanding dalam menetukan bibit sapi potong  terbaik.  Metode  MOORA  ini memiliki  tingkat  ketelitian  yang  baik karena  dapat  menentukan  tujuan  dari kriteria  yang  bersebelahan.  Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) merupakan gabungan  yang  terdiri  dari  metode  WP dan  SAW,  metode  WASPAS  ini diharapkan  dapat  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dalam  membantu penentuan sistem pendukung keputusan. Pada  metode  perbandingan  masing- masing  peneliti  menganalisis  setiap kriteria dan alternatif yang terkait dalam pemilihan  bibit  sapi  terbaik.  Dengan perbandingan dari kedua metode tersebut  diharapkan  dapat  menemukan tinggat efektifitas dan keakuratan dalam hasil  penelitian  ini.  Penggunaan  sistem pendukung  keputusan  tersebut  diharap- kan  akan  membuat  peternak  memiliki pengetahuan  yang  mumpuni  untuk mendukung memilih bibit sapi terbaik.

## Metode MOORA
Salah  satu  metode  yang  diperkenal- kan Brauers dan Zavadkas yaitu Metode Multi  Objective  Optimization  On  The Basis  Of  Ratio  Analysis  (MOORA). Dalam  pengambilan  keputusan  dengan multi  kriteria  dapat  digunakan  dengan metode  ini.  kriteria  oleh  [4],  [5].
Metode MOORA mudah untuk
dipahami saat membedakan bagian yang subjektif dan memberikan bobot keputusan  dengan  beberapa  atribut keputusan. metode  dapat  menentukan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
tujuan  dari  kriteria  yang  bersebelahan. MOORA  mengacu  pada  sistem  rasio  di mana setiap respons dari suatu alternatif pada  suatu  tujuan  dibandingkan  dengan penyebut, yang mewakili semua alternatif  mengenai  tujuan  itu.  Untuk penyebut  ini  dipilih  akar  kuadrat  dari jumlah kuadrat  dari setiap alternatif per sasaran  [6] . Dalam  menentukan  kriteria pada  metode  MOORA  terbagi  atas  2
yaitu nilai yang menguntungkan (benefit)  atau  yang  merugikan  (cost). Tahapan pada metode MOORA sebagai [7], yaitu :
1. Buat Matrik Keputusan.
Matriks  keputusan  diwakili  sebagai matriks  Xij,  dimana  i  mewakili  m adalah  jumlah  alternative  sedangkan  j mewakili  n  adalah  jumlah  kriteria, persamaan 1 adalah representasi matriks dari keputusan tersebut.X11 [ ] (1) 2.Normalisasi Decision Matrix Xij=XIj/ [∑ ] (2) 3.Optimalkan atribut ∑ ∑ (3)
4.  Dibeberapa  permasalahan,  terdapat beberapa  atribut  yang  lebih  penting daripada yang lain. Agar lebih memberi perhatian  pada  atribut,  bisa  dikalikan memberikan hasil yang maksimal, maka nilai matrik di kali dengan bobot.
∑
∑ (4)

## Metode WASPAS
Metode  Weighted  Aggregated Sum  Product  Assesment  (WASPAS) merupakan  metode  gabungan  yang terdiri  dari  metode  WP  dan  metode
SAW[8],  metode  WASPAS  dalam membantu pemberian sistem pendukung keputusan diharapkan dapat
memberikan hasil  yang lebih baik.    [9].
Dalam  metode  ini,  kriteria  gabungan umum  dari  agregasi  tertimbang  dari aditif  dan  multiplikatif  [10].  Adapun tahapan dalam metode WASPAS yaitu:
1.Membuat nilai matrix keputusan [ ] (5)
Yang  dimaksud  m  adalah  jumlah  dari alternatif  dari  pengoptimalan,  n  adalah jumlah dari kriteria dari hasil avaluasi.
2. Menormalisasikan matrix x dari kriteria keuntungan
(6)
Cost
(7) 3. Menghitung nilai Q1
∑
( ) Dimana : = Nilai dari Q ke i 𝑤 =  Perkalian  nilai dengan bobot(w)
0,5 = Ketetapan
Pada  langkah  ini  alternatif  yang  terbaik merupakan  alternatif  yang  memiliki nilai Qi tertinggi.

## METODE
Penelitian ini dilakukan di desa sidodadi,  kabupaten  Asahan,  dengan jumlah responden sebanyak 10 peternak sapi. Metode penelitian yang digunakan adalah  kualitatif.  Adapun  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data Mempelajari  literatur-literatur  yang terkait dengan judul penelitian, baik berupa jurnal-jurnal terbaru maupun e-book .  Melakukan  peng- umpulan  data mengenai  jenis-jenis sapi  dan  alternatif  pemilihan  calon bibit sapi yang selama ini dilakukan oleh  peternak  sapi,  dengan  cara observasi,  wawancara  dan  doku- mentasi.
2. Reduksi Data Data  yang  sudah  diperoleh  dari peternak  sapi,  kemudian  dianalisis untuk  dilakukan  pemilihan  dan penyederhanaan  transformasi  dari data-data  yang  diperoleh  dila- pangan,  menentukan  metode  mana yang  cocok  digunakan  dengan permasalahan  -permasalahan  yang dihadapi  oleh  para  peternak  sapi. Analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  metode  MOORA dan  WASPAS.  Dilakukan  perban- dingan untuk kedua metode
tersebut,  untuk  mengetahui  efek- tifitas  dari  kedua  metode  tersebut dalam penyelesaian masalah tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  dari  data  beberapa  jenis sapi  yang  telah  dikumpulkan  sebanyak 9 jenis sapi dengan 8 kriteria yang akan direkomendasikan  untuk  dijadikan  bibit sapi unggul dengan melakukan perbandingan  antara  metode  Multi Objective  Optimization  On  The  Basis Of  Ratio  Analysis  (MOORA)  dan metode  Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment (WASPAS).

## Perhitungan metode MOORA
Adapun  tahapan  perhitungan  pemilihan bibit sapi unggul terbaik dengan metode MOORA adalah sebagai berikut:
1.Menentukan kriteria atribut Tabel 1. Menentukan Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot Keuntungan C1 Tinggi Gumba 0,15 Benefit C2 Lebar Dada 0,15 Benefit C3 Kondisi sapi 0,1 Benefit C4 Pertambahan berat 0,15 Benefit C5 Tahan terhadap penyakit 0,1 Cost C6 Panjang badan 0,15 Benefit C7 Ketahan terhadap iklim 0,1 Benefit C8 Berat badan mencapai/kg 0,1 Benefit Tabel 2. Rating Kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 4 4 5 5 5 5 3 4 A2 5 4 3 4 5 3 5 3 A3 4 4 5 4 5 3 5 4 A4 4 4 3 5 3 5 3 5
A5 4 4 5 4 5 3 5 3
A6 3 3 3 4 5 3 3 2
A7 3 5 5 4 3 3 5 2
A8 3 3 3 3 5 2 5 2
A9 3 3 3 3 5 1 5 2
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
2. Menentukan  nilai  matrix  keputusan X yang diambil dari tabel kecocokan
Melakukan normalisasi matrix
keputusan  X  di  hitung  dari  nilai  rating kecocokan bobot pada setiap kreteria
√ =
= 11.180
4 / 11.180 =  0.3577 / 11.180 =  0.4472 4 / 11.180 =  0.3577 4 / 11.180 =  0.3577 4 / 11.180 =  0.3577 / 11.180 =  0.2683
/ 11.180 =  0.2683
/ 11.180 =  0.2683 / 11.180 =  0.2683
Hasil  dari  perhitungan  diatas  adalah dapat  dilihat  pada  matrix  Xij  sebagai berikut :
3. Mengoptimalkan atribut menyertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
Hasil perkalian dengan bobot kriteria adalah sebagai berikut :
                             2 5 1 5 3 3 3 3 2 5 2 5 3 3 3 3 2 5 3 3 4 5 5 3 2 3 3 5 4 3 3 3 3 5 3 5 4 5 4 4 5 3 5 3 5 3 4 4 4 5 3 5 4 5 4 4 3 5 3 5 4 3 4 5 4 3 5 5 5 5 4 4 X                              ) 1 . 0 ( 2096 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 1 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 2466 . 0 ) 1 . 0 ( 2491 . 0 ) 15 . 0 ( 2611 . 0 ) 15 . 0 ( 2683 . 0 ) 1 . 0 ( 2096 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 2 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 2466 . 0 ) 1 . 0 ( 2491 . 0 ) 15 . 0 ( 2611 . 0 ) 15 . 0 ( 2683 . 0 ) 1 . 0 ( 2096 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 3 . 0 ) 1 . 0 ( 2159 . 0 ) 15 . 0 ( 3288 . 0 ) 1 . 0 ( 4152 . 0 ) 15 . 0 ( 4351 . 0 ) 15 . 0 ( 2683 . 0 ) 1 . 0 ( 2096 . 0 ) 1 . 0 ( 2254 . 0 ) 15 . 0 ( 3 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 3288 . 0 ) 1 . 0 ( 2491 . 0 ) 15 . 0 ( 2611 . 0 ) 15 . 0 ( 2683 . 0 ) 1 . 0 ( 3144 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 3 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 3288 . 0 ) 1 . 0 ( 4152 . 0 ) 15 . 0 ( 3481 . 0 ) 15 . 0 ( 3577 . 0 ) 1 . 0 ( 5241 . 0 ) 1 . 0 ( 2254 . 0 ) 15 . 0 ( 5 . 0 ) 1 . 0 ( 2159 . 0 ) 15 . 0 ( 4110 . 0 ) 1 . 0 ( 2491 . 0 ) 15 . 0 ( 3481 . 0 ) 15 . 0 ( 3577 . 0 ) 1 . 0 ( 4193 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 3 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 3288 . 0 ) 1 . 0 ( 4152 . 0 ) 15 . 0 ( 3481 . 0 ) 15 . 0 ( 3577 . 0 ) 1 . 0 ( 3144 . 0 ) 1 . 0 ( 3758 . 0 ) 15 . 0 ( 3 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 3288 . 0 ) 1 . 0 ( 2491 . 0 ) 15 . 0 ( 3481 . 0 ) 15 . 0 ( 4472 . 0 ) 1 . 0 ( 4193 . 0 ) 1 . 0 ( 2254 . 0 ) 15 . 0 ( 5 . 0 ) 1 . 0 ( 3599 . 0 ) 15 . 0 ( 4110 . 0 ) 1 . 0 ( 4152 . 0 ) 15 . 0 ( 3481 . 0 ) 15 . 0 ( 3577 . 0 Xwj              
               0209 . 0 0375 . 0 0150 . 0 0359 . 0 0369 . 0 0249 . 0 0391 . 0 0402 . 0 0209 . 0 0375 . 0 0300 . 0 0359 . 0 0369 . 0 0249 . 0 0391 . 0 0402 . 0 0209 . 0 0375 . 0 0450 . 0 0215 . 0 0493 . 0 0415 . 0 0652 . 0 0402 . 0
0209 . 0 0225 . 0 0450 . 0 0359 . 0 0493 . 0 0249 . 0 0391 . 0 0402 . 0
0314 . 0 0375 . 0 0450 . 0 0359 . 0 0493 . 0 0415 . 0 0522 . 0 0536 . 0
0524 . 0 0225 . 0 0750 . 0 0215 . 0 0616 . 0 0249 . 0 0522 . 0 0536 . 0
0419 . 0 0375 . 0 0450 . 0 0359 . 0 0493 . 0 0415 . 0 0522 . 0 0536 . 0
0314 . 0 0375 . 0 0450 . 0 0359 . 0 0493 . 0 0249 . 0 0522 . 0 0670 . 0
0419 . 0 0225 . 0 0750 . 0 0359 . 0 0616 . 0 0415 . 0 0522 . 0 0536 . 0 X
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 3. Daftar hasil Yi
Alternatif Maximum (C1+C2+C3+C4+C6+C7+C8) Minimum (C5) Yi = Max - Min A1 0.349010584 0.035990788 0.313019797 A2 0.307920914 0.035990788 0.271930127 A3 0.321713581 0.035990788 0.285722793 A4 0.343001467 0.021594473 0.321406995 A5 0.311113602 0.035990788 0.275122815 A6 0.242399375 0.035990788 0.206408587 A7 0.30015304 0.021594473 0.278558567 A8 0.230102371 0.035990788 0.194111584 A9 0.215102371 0.035990788 0.179111584
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  A4  merupakan  bibit  sapi  potong terbaik dengan nilai tertinggi yaitu 0.321406995.

## Perhitungan metode WASPAS
Berikut  ini  adalah  tahap  perhitungan pemilihan  bibit  sapi  terbaik  dengan metode WASPAS.
1. Membuat matrix keputusan 2. Melakukan normalisasi matrix X 3.  Dari  nilai  persamaan,  maka  dicari nilai Qi. table  4  hasil  dari  perhitungan  metode MOORA dan WASPAS . Tabel 4. Perbandingan Metode MOORA dan Metode WASPAS Perangkingan Bobot Alternatif Metode MOORA Metode WASPAS 1 A4 = 0,321406995 A4 = 0,8521365969 2 A1 = 0,313019797 A1 = 0,8328073781 3 A3 = 0,285722793 A3 = 0,7841021903 4 A7 = 0,278558567 A7 = 0,7734350109 5 A5 = 0,275122815 A5 = 0,7630804798 6 A2 = 0,271930127 A2 = 0,7515119668 7 A6 = 0,206408587 A6 = 0,6057053558 8 A8 = 0,194111584 A8 = 0,5802115144 9 A9 = 0,179111584 A9 = 0,5370667178
Hasil perhitungan alternative yang paling tinggi adalah A4 dengan nilai 0,8521365969
           
 
               2 5 1 5 3 3 3 3 2 5 2 5 3 3 3 3 2 5 3 3 4 5 5 3 2 3 3 5 4 3 3 3 3 5 3 5 4 5 4 4 5 3 5 3 5 3 4 4 4 5 3 5 4 5 4 4 3 5 3 5 4 3 4 5 4 3 5 5 5 5 4 4 X            


               4 , 0 1 2 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 4 , 0 1 4 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 4 , 0 1 6 , 0 1 8 , 0 1 1 6 , 0 4 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 8 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 6 , 0 1 6 , 0 6 , 0 8 , 0 1 8 , 0 8 , 0 1 6 , 0 1 1 1 6 , 0 8 , 0 8 , 0 8 , 0 1 6 , 0 6 , 0 8 , 0 1 8 , 0 8 , 0 6 , 0 1 6 , 0 6 , 0 8 , 0 6 , 0 8 , 0 1 8 , 0 6 , 0 1 6 , 0 1 1 8 , 0 8 , 0
Xij
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian diatas maka dapat disimpulkan bahwa Metode MOORA  dan  metode  WASPAS  dalam pemilihan  bibit  sapi  potong  terbaik dapat  digunakan.  Setelah  melakukan analisis  terhadap  pemilihan  bibit  sapi unggul  terbaik  dengan  menggunakan perbandingan  metode  MOORA  dan WASPAS  maka  dapat  disimpulkan bahwa  metode  MOORA  lebi  efektif digunakan  karena  menghasilkan  nilai alternatif  yang  lebih  cepat,  tepat  dan mudah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  Kepada  DRPM Direktoral  Jenderal    Penguatan  Riset dan  Pengembangan  Kementrian  Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  telah memberikan  kepercayaan  kepada  kami untuk  melaksanakan  penelitian  ini, begitu  juga  ucapan  yang  sama  kepada LPPM  STMIK  Royal  yang  selalu memberikan  informasi  terkait  dengan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Priyanto, “Strategi pengembangan  usaha  ternak  sapi potong dalam mendukung program swasembada daging sapi dan  kerbau  tahun  2014,” J.
Litbang  Pertan. ,  vol.  30,  no.  3, pp. 108–116, 2011.
[2] BADAN  PUSAT  STATISTIK,
Distribusi Perdagangan Komoditas Daging Sapi Indonesia Tahun 2018 . 2018.
[3] Afrisawati,  A.,  &  Irianto,  I. (2019).  Pemilihan  Bibit  Ternak
Sapi  Potong  Melalui  Kombinasi Metode AHP Dan Metode MFEP. Jurteksi (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 6 (1), 43-50. doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.392.
[4] S. N. Sains, E. S. Nasution, S. U.
Lubis,  and  P.  T.  Informatika, “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin
Menerapkan  Metode  WASPAS dan  MOORA,”  pp.  719–727,
2018. [5] K.  N.  A.  Nur,  S.  R.  Andani,  and P. Poningsih, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Lele Terbaik  Menggunakan  Metode MOORA (Multi-Objective Optimization  On  The  Basis  Of Ratio  Analysis)  dan  WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment),” Sist. Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit  Lele  Terbaik  Menggunakan Metod. MOORA (Multi-Objective
Optim.  Basis  Ratio  Anal.  dan WASPAS  (Weight  Aggregated Sum Prod. Assesment) , vol. 2, no. 1, pp. 177–185, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.942. [6] W.  K.  M.  Brauers  and  E.  K. Zavadskas, “The MOORA method  and  its  application  to privatization in a transition economy,” Control  Cybern. ,  vol.
35, no. 2, pp. 445–469, 2006.
[7] J.  Afriany,  L.  R.  B.  Sinurat,  I. Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan, “Penerapan MOORA Untuk Mendukung Efektifitas Keputusan  Manajemen  Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 161–166, 2018.
[8] P.  Simanjuntak  and  I.  Mesran,
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.827 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk
Bahan  Gitar  Dengan  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” J.  Ris.  Komput. ,
vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[9] S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.
Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S. Supiyandi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pengangkatan  Guru Tetap Menerapkan Metode Weight  Aggregated Sum  Product Assesment ( WASPAS ),” Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2,
pp. 10–15, 2018.
[10]  A.  Jayant,  S.  Singh,  and  S.  K. Garg,  “An  integrated  approach with  MOORA,  SWARA,  and WASPAS  methods  for  selection of  3PLSP,” Proc.  Int.  Conf.  Ind. Eng.  Oper.  Manag. ,  vol.  2018, no. JUL, pp. 2497–2509, 2018.